在智能驾驶的世界里，汽车需要像人一样同时用"眼睛"和"触觉"来感知周围环境。摄像头就像是汽车的眼睛，能够看到颜色、形状和细节易多投资，而激光雷达则像是超灵敏的触觉系统，能够精确测量距离和物体的三维结构。然而，让AI同时理解这两种完全不同的感知方式，就像让一个人同时用眼睛看画面、用手摸物体，然后在大脑中完美融合这两种信息一样困难。
这项由阿里巴巴集团菜鸟无人车部门的徐建云、王松等研究人员联合浙江大学朱建科教授团队共同完成的突破性研究，于2025年6月发表在计算机视觉顶级会议论文集中。有兴趣深入了解技术细节的读者可以通过arXiv:2506.21547v1访问完整论文，或访问项目主页SAM4D-Project.github.io获取更多资源。
传统的AI视觉技术就像只会看照片的专家，只能分析单一类型的视觉信息。即使是最先进的SAM（Segment Anything Model）系列技术，也只能处理普通图像或视频，无法同时理解摄像头画面和激光雷达点云数据。这就好比让一个只会看二维地图的导航员来指挥需要同时考虑地面情况和空中障碍的无人机飞行一样困难。
SAM4D的诞生标志着AI视觉技术进入了真正的4D时代。这里的"4D"不仅仅是三维空间加上时间维度，更重要的是它能够同时处理来自摄像头的2D图像信息和来自激光雷达的3D点云信息，并且在时间序列中保持一致性。研究团队创造性地解决了多模态数据融合、跨模态提示交互、时间一致性保持等一系列技术难题，开发出了全球首个能够同时处理摄像头和激光雷达数据流的可提示分割模型。
一、突破性的跨模态融合技术
SAM4D的核心创新在于它独特的跨模态理解能力。就像一个熟练的指挥家能够同时协调管弦乐队中的不同乐器一样，SAM4D能够巧妙地协调来自摄像头和激光雷达的截然不同的数据类型。
传统方法的最大难题在于摄像头和激光雷达就像说着不同语言的两个人。摄像头看到的是彩色像素组成的二维图像，每个像素包含红绿蓝三种颜色信息；而激光雷达感知到的是三维空间中的点云，每个点都有精确的x、y、z坐标信息。要让AI同时理解这两种完全不同的信息格式，就像要求翻译员同时理解一幅画和一首诗，然后找出它们之间的对应关系。
研究团队设计了一套叫做"统一多模态位置编码"（UMPE）的巧妙机制。这个系统的工作原理有点像建立一座连接两个不同世界的桥梁。对于摄像头图像，系统首先会估算每个像素对应的深度信息，然后利用相机的内参数和外参数，将二维图像中的每个像素"提升"到三维空间中，形成一个伪点云。这个过程就像是将一幅平面地图转换成立体地形图一样。
同时，系统对激光雷达的三维点云数据进行特殊的位置编码处理，确保点云中的每个点都能在统一的三维空间坐标系中找到自己的位置。通过这种方式，原本"说着不同语言"的摄像头数据和激光雷达数据现在都能在同一个三维空间中"对话"了。
这种统一编码的好处是显而易见的。当用户在摄像头图像上点击一个汽车时，系统不仅能识别出图像中的这辆汽车，还能自动找到激光雷达点云中对应的汽车区域，实现真正的跨模态交互。这就像在地图上指出一个地点，系统就能同时在卫星图像和地形图上标出相同的位置一样便利。
二、革命性的运动感知记忆机制
自动驾驶场景中的一个巨大挑战是车辆本身在不断移动。当汽车在道路上行驶时，摄像头和激光雷达看到的景象会快速变化，同一个物体在不同时刻会出现在传感器视野的不同位置。这就像坐在行驶的火车上看窗外的风景一样，同一棵树在几秒前可能在窗户的左边，现在却出现在右边。
传统的视频分割技术在处理这种情况时往往会出现"失忆"现象，无法准确地跟踪同一个物体在时间序列中的变化。SAM4D通过创新的"运动感知跨模态记忆注意力"（MCMA）机制解决了这个问题。
这个记忆机制的工作原理就像一个拥有绝佳空间记忆的导游。当旅游团从一个景点移动到另一个景点时，导游能够记住之前看到的每一个景点的相对位置，并且能够根据团队的移动路径，准确地告诉大家现在看到的景点与之前景点之间的关系。
具体来说，MCMA维护了一个特殊的记忆银行，存储着历史帧中的图像特征和激光雷达特征，以及它们在三维空间中的精确位置信息。当车辆移动时，系统会利用车辆的运动信息（通过里程计获得），对记忆银行中的历史特征进行运动补偿变换。这个过程就像在脑海中重新调整之前看到景象的位置，确保过去的记忆能够与当前的观察正确对应。
这种运动补偿机制让SAM4D能够在长时间序列中保持对象跟踪的准确性。即使一辆汽车在几秒钟内从视野的一端移动到另一端，或者暂时被其他物体遮挡，系统依然能够准确地识别和分割这辆汽车，就像人类司机能够记住并跟踪前方车辆的行驶轨迹一样。
三、智能化的数据生成引擎
训练像SAM4D这样复杂的多模态AI系统需要海量的高质量标注数据。然而，手工标注同时包含摄像头图像和激光雷达点云的数据集是一项几乎不可能完成的任务。就像要求艺术家同时在画布上画画、在雕塑上雕刻，并且确保两件作品完美对应一样困难。
研究团队巧妙地设计了一个三步式的自动化数据生成引擎易多投资，就像一条高效的智能生产线。这条生产线能够将现有的自动驾驶数据集转换成SAM4D所需的高质量训练数据。
第一步就像雇佣一群专业的图像分析师。系统使用先进的视觉基础模型，包括Grounding-DINO物体检测器和SAM分割器，对视频序列中的每一帧图像进行自动分析。这些"数字分析师"能够识别出图像中的各种物体，如汽车、行人、建筑物等，并且为每个物体生成精确的分割掩码。然后，SAM2视频分割模型会接管这项工作，确保同一个物体在整个视频序列中保持一致的标识。
第二步是最具创新性的4D重建过程。系统利用激光雷达数据和预标注的3D边界框信息，构建一个完整的四维场景表示。这个过程就像建造一个数字化的微缩城市模型，不仅包含静态的建筑和道路，还包含动态的车辆和行人。每个动态物体都有自己的运动轨迹和坐标系统，即使在运动过程中也能保持内部结构的一致性。
在这个4D模型建立之后，系统会进行精密的光线投射计算。这个过程就像在数字城市中架设无数条虚拟的激光束，从摄像头位置出发，穿过3D体素空间，建立像素和体素之间的精确对应关系。这样就形成了一张详细的"对应表"，记录着每个图像像素对应哪个三维空间中的体素。
第三步是跨模态标签融合。通过查询前面建立的对应表，系统可以将视频中的2D分割掩码精确地传递到3D体素空间，再进一步传递到激光雷达点云。然而，由于现实世界的复杂性和传感器噪声，这个传递过程不可避免地会引入一些错误。研究团队设计了一套基于聚类算法的噪声过滤机制，就像一个质量检查员，能够识别和剔除那些明显错误的标注，确保最终生成的数据集具有高度的可靠性。
通过这套自动化数据引擎，研究团队成功构建了Waymo-4DSeg数据集，包含1000个驾驶场景片段，总计约30万个跨模态物体追踪序列（masklets）。每个masklets平均出现在122帧中，涵盖了自动驾驶场景中几乎所有重要的物体类别，包括动态前景物体（车辆、行人）、背景元素（建筑物、树木）以及交通设施（路缘石、路灯、交通锥）等。
四、全面的性能验证与突破
为了验证SAM4D的实际效果，研究团队设计了一套全面的评估体系，就像给一个全能运动员安排多项体能测试一样。这些测试不仅要检验SAM4D在单个任务上的表现，更要验证它在复杂场景中的综合能力。
在跨模态单帧分割测试中，SAM4D展现出了令人印象深刻的性能。当用户在摄像头图像中提供一个点击提示时，系统不仅能够在图像中准确分割出目标物体，还能同步在激光雷达点云中找到对应的区域。具体而言，使用图像优先提示策略时，单点点击能够达到68.0%的图像分割精度和42.3%的激光雷达分割精度；而使用三点点击时，精度分别提升到73.6%和53.1%。相反，当使用激光雷达优先提示时，系统在激光雷达数据上能达到68.4%的精度，在图像上也能达到64.2%的精度。
这种双向的跨模态能力意味着用户可以根据实际需求选择最方便的交互方式。如果某个物体在图像中更容易识别，用户可以在图像上点击；如果物体在激光雷达中更清晰（比如在夜晚或恶劣天气条件下），用户也可以直接在点云上操作。
在更加复杂的多模态流分割测试中，SAM4D的优势更加明显。这个测试模拟的是真实的交互式标注场景：用户在序列的第一帧提供提示，系统需要在整个序列中跟踪和分割目标物体。测试结果显示，使用真实标注掩码作为提示时，SAM4D在图像序列上能达到69.8%的分割精度和80.1%的时空一致性得分，在激光雷达序列上能达到55.7%的分割精度。
特别值得注意的是，SAM4D在跨数据集泛化能力方面的表现超出了预期。当研究团队将在Waymo数据集上训练的模型直接应用到nuScenes数据集时，即使没有进行任何特定的适应性训练，系统仍然能够达到58.4%的图像分割精度和25.9%的激光雷达分割精度。经过简单的微调后，这些指标分别提升到67.5%和44.8%。这种强大的泛化能力表明SAM4D学习到的是通用的多模态理解能力，而不仅仅是对特定数据集的记忆。
五、技术创新的深度剖析
SAM4D的技术架构体现了多个层面的创新思维。整个系统采用了端到端的设计理念，就像一个无缝衔接的智能流水线，每个组件都能与其他组件完美协作。
在编码器设计方面，图像分支采用了Hiera-S架构，这是一种经过特殊优化的视觉Transformer，能够高效处理高分辨率图像。激光雷达分支则使用了MinkUNet架构，这是专门为稀疏3D数据设计的卷积神经网络。这两种不同的编码器就像专业的翻译员，各自擅长理解自己领域的"语言"。
记忆机制的设计尤其精巧。系统维护了两个FIFO（先进先出）队列，一个存储普通帧的特征，另一个专门存储用户提供了提示的关键帧特征。这种双队列设计确保了重要信息不会被遗忘，同时也控制了计算复杂度。每当需要进行记忆注意力计算时，系统会根据当前帧的自车运动信息，对历史特征进行坐标变换，确保空间对应关系的准确性。
在训练策略方面，研究团队采用了模拟交互式标注的方法。训练过程中，系统会随机选择1-2帧作为提示帧，模拟用户的交互行为。对于跨模态的目标，系统会随机选择其中一种模态进行提示，训练模型的跨模态推理能力。这种训练方式使得模型不仅学会了如何处理单一模态的信息，更重要的是学会了如何在不同模态之间建立对应关系。
损失函数的设计也体现了多模态学习的特点。系统对图像和激光雷达预测使用相同的损失函数组合，包括焦点损失、Dice损失和IoU损失，确保两个模态的学习过程保持一致。当某个物体在特定帧中只出现在一种模态时，系统会自动跳过另一种模态的监督，避免错误的惩罚信号。
六、实际应用前景与影响易多投资
SAM4D的诞生不仅仅是学术研究的突破，更预示着智能驾驶和机器人技术领域即将到来的变革。这项技术的实际应用价值远远超出了论文本身的技术贡献。
在自动驾驶数据标注领域，SAM4D有望彻底改变传统的标注流程。目前，为自动驾驶系统生成训练数据需要大量的人工标注工作，标注一个包含摄像头和激光雷达数据的驾驶场景往往需要几个小时的专业工作。有了SAM4D，标注人员只需要在关键帧上提供简单的点击或框选提示，系统就能自动完成整个序列的精确标注，将标注效率提升几个数量级。
在实时智能驾驶系统中，SAM4D的跨模态理解能力能够显著提升感知系统的鲁棒性。当摄像头因为强光、雨雪等原因无法清晰成像时，系统可以更多地依赖激光雷达信息；当激光雷达因为雾霾等原因性能下降时，系统可以更多地利用摄像头信息。这种互补性确保了感知系统在各种环境条件下都能保持稳定的性能。
在机器人技术领域，SAM4D的多模态感知能力为服务机器人、工业机器人等提供了新的可能性。机器人可以像人类一样同时使用视觉和触觉信息来理解环境，进行更加精细和可靠的操作。例如，一个配备摄像头和3D传感器的家庭服务机器人可以更准确地识别和抓取不同材质、形状的物品。
从更广阔的视角来看，SAM4D代表了AI技术向多模态、时序化方向发展的重要里程碑。传统的AI系统往往专注于单一模态的信息处理，而SAM4D展示了如何有效地融合不同类型的传感器数据，为构建更加智能和全面的AI系统提供了重要的技术参考。
七、技术挑战与解决方案
开发SAM4D的过程中，研究团队面临了诸多前所未有的技术挑战。每一个挑战的解决都体现了深刻的工程智慧和创新思维。
最大的挑战来自于数据对齐的复杂性。摄像头和激光雷达不仅数据格式完全不同，而且在时间同步、空间校准、分辨率匹配等方面都存在固有的困难。就像要让两个完全不同的乐器演奏同一首曲子一样复杂。研究团队通过精密的几何标定和时间戳对齐，确保了两种传感器数据在时空域的精确对应。
另一个重大挑战是计算效率的优化。处理高分辨率图像和大规模点云数据需要巨大的计算资源，而实时应用又要求系统具有足够快的响应速度。研究团队通过稀疏卷积、特征复用、渐进式处理等技术，在保证精度的同时显著降低了计算复杂度。图像和激光雷达编码器只在序列开始时运行一次，后续帧的处理主要依赖轻量级的记忆注意力机制。
记忆管理也是一个需要精心设计的问题。如何在有限的内存中存储足够的历史信息，同时确保检索效率，这需要在记忆容量和计算速度之间找到最佳平衡点。研究团队设计的双队列记忆机制既保证了重要信息的持久保存，又控制了内存占用。
跨模态学习的收敛性是另一个技术难点。不同模态的数据具有不同的特征分布和学习难度，如何确保两个分支能够协调学习，避免一个分支过度拟合而另一个分支学习不足，需要精心的训练策略设计。研究团队通过统一的损失函数、平衡的采样策略、渐进式训练等方法，确保了多模态学习的稳定性。
八、创新点的深入理解
SAM4D的创新性不仅体现在技术实现上，更重要的是在概念层面的突破。传统的视觉AI系统往往是"单眼"的，只能处理一种类型的视觉信息。SAM4D首次实现了真正的"双眼"视觉，能够像人类一样同时利用不同类型的感知信息。
统一多模态位置编码（UMPE）的创新在于它打破了传统的模态隔离思维。以往的多模态方法通常是在特征层面进行后期融合，而UMPE在位置编码层面就实现了模态统一，确保了更深层次的信息整合。这就像在建筑设计阶段就考虑了不同功能区域的协调，而不是在建成后再进行改造。
运动感知跨模态记忆注意力（MCMA）的创新则在于它解决了动态场景中的时空一致性问题。传统的记忆机制往往假设静态场景，而MCMA专门针对移动平台的特点，引入了运动补偿机制。这种设计使得系统能够在高度动态的环境中保持稳定的性能。
数据引擎的创新体现在它的自动化程度和质量保证机制。传统的数据标注依赖大量人工操作，而SAM4D的数据引擎能够自动生成高质量的多模态标注数据，并且通过多层次的质量检查确保数据的可靠性。这种自动化数据生成能力为大规模多模态AI系统的训练提供了可能。
九、实验验证的全面性
研究团队设计的实验评估体系体现了科学研究的严谨性。实验不仅包括了基础的性能指标测试，还包括了鲁棒性、泛化性、效率等多个维度的评估。
在基础性能测试中，团队采用了多种评估场景。跨模态单帧分割测试验证了系统的基础跨模态理解能力；多模态流分割测试验证了系统的时序跟踪能力；半监督流分割测试验证了系统在实际应用中的表现。每种测试都使用了不同的提示方式，包括点击、边界框、掩码等，确保了评估的全面性。
泛化性测试特别值得关注。研究团队将在Waymo数据集上训练的模型直接应用到nuScenes数据集，这两个数据集在地理位置、天气条件、交通环境等方面都存在显著差异。测试结果显示，即使没有进行任何适应性训练，SAM4D依然能够保持相当的性能，这表明模型学习到的是通用的多模态理解能力。
消融实验的设计也很全面。研究团队分别测试了不同输入模态、不同分辨率、不同记忆机制设计对系统性能的影响。这些实验不仅验证了各个组件的必要性，还为系统优化提供了重要指导。特别是运动补偿机制的消融实验显示，引入运动感知后，系统的时空一致性显著提升，证明了这一创新的有效性。
十、未来发展方向与展望
SAM4D虽然在多模态分割领域取得了突破性进展，但研究团队也清楚地认识到当前技术的局限性和改进空间。
在技术层面，当前的SAM4D主要针对摄像头和激光雷达两种模态，未来可以扩展到更多传感器类型，如毫米波雷达、红外相机、超声波传感器等。多传感器融合将使系统的感知能力更加全面和鲁棒。同时，系统目前主要关注几何和空间信息，未来可以进一步整合语义信息，实现基于自然语言描述的多模态分割。
在数据层面，虽然Waymo-4DSeg数据集已经相当庞大，但要支持更广泛的应用场景，数据集的规模和多样性还需要进一步扩展。特别是在极端天气、复杂交通场景、不同地理环境等方面，需要更多的数据积累。自动化数据引擎的进一步优化也是重要方向，通过引入更先进的质量评估机制和噪声过滤算法，可以生成更高质量的训练数据。
在应用层面，SAM4D的技术理念可以扩展到更多领域。除了自动驾驶，在无人机导航、机器人操作、增强现实、虚拟现实等领域都有广阔的应用前景。特别是在需要精确环境理解和交互的应用中，多模态分割技术将发挥重要作用。
从更长远的角度看，SAM4D代表的多模态AI技术正在推动人工智能向更加通用和智能的方向发展。未来的AI系统将不再局限于单一任务或单一模态，而是能够像人类一样综合利用多种感知渠道，在复杂环境中做出智能决策。
说到底，SAM4D不仅仅是一个技术产品，更是一个技术理念的体现。它告诉我们，真正智能的AI系统需要具备综合感知、跨模态理解、时空一致性等多重能力。随着技术的不断发展和完善，我们有理由相信，基于SAM4D这样的多模态AI技术，将为智能驾驶、机器人技术、甚至整个AI领域带来革命性的变化。这项由阿里巴巴和浙江大学团队共同完成的研究，不仅展示了中国科技企业在前沿AI技术方面的创新能力，也为全球AI技术的发展贡献了重要的技术积累。对于那些对人工智能技术发展感兴趣的读者，可以通过访问论文原文和项目主页来深入了解更多技术细节。
Q&A
Q1：SAM4D是什么？它和普通的AI视觉技术有什么区别？
A：SAM4D是阿里巴巴团队开发的全球首个4D多模态分割模型，它最大的特点是能同时处理摄像头图像和激光雷达点云数据。普通AI视觉技术只能处理单一类型的视觉信息，就像只有一只眼睛，而SAM4D就像拥有了两种不同类型的"眼睛"，能够更全面地理解环境。
Q2：SAM4D会不会让自动驾驶汽车变得更安全？
A：是的，SAM4D能显著提升自动驾驶的安全性。当摄像头因强光、雨雪等原因看不清时，系统可以更多依赖激光雷达；当激光雷达受雾霾影响时，系统可以更多利用摄像头信息。这种互补性确保感知系统在各种恶劣环境下都能保持稳定性能。
Q3：普通人什么时候能体验到SAM4D技术的好处？
A：SAM4D技术主要应用于自动驾驶和机器人领域。随着自动驾驶技术的普及易多投资，预计在未来3-5年内，搭载类似技术的智能汽车会逐渐进入市场。此外，家庭服务机器人、无人配送等应用也可能更早让普通消费者接触到这项技术。
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