nerf或者是跟其相關的3D重建方法怎麽套用在自動駕駛或者機器人領域？

首先，NeRF的確是輸入一個pose，得到一張影像。但是這個pose支持任意視角，這樣可以實作全場景的漫遊，而不簡單限制於拍攝視角和幀率。在自動駕駛裏面，我認為可以分為以下2方面：

仿真，利用NeRF的逼真重建能力 ：透過逼真地重建，為自動駕駛提供仿真測試。可以有效地把現實世界復制進虛擬世界。具體可以參見Nvidia的釋出視訊：https://www. youtube.com/watch? v=vgot-CK1xRk

標註，把NeRF作為底層工具 ：自動駕駛訓練數據真值的生產，是一項非常重要且有挑戰性的工作。NeRF除了實作逼真的渲染之外，它還可以作為一項底層技術，支持離線標註任務。

比如Tesla 2021年ai day上，用隱式神經表達(Neural implicit Representation)來重建道路，實作多視角、多時刻的標簽融合，進而實作車道線的自動標註。

在2022年的ai day上，他們又用NeRF來重建場景，作為占據網路的groundtruth。

作為一個底層工具，NeRF還有潛力套用在 flow生成、4D語意分割、深度估計、多傳感器標定、重定位等任務。

另外，還有一些公司正在嘗試透過NeRF重建來擴充感知數據集，用於覆蓋長尾case，提高感知的精度。我認為這樣的方法離實用還有較大的差距。現階段建立起數據閉環，透過資料探勘和離線標註的方式，才是不斷解決感知長尾問題的最佳方式。