8月13日，阿里巴巴佛学院宣布，其自主研发的感知算法已经实现了近光束LiDAR（激光雷达）的高光束仿真，间接将LiDAR光束的数量增加了3倍以上，并实现了低成本替代普通LiDAR高成本雷达。可以检测到障碍物的激光雷达是最重要的“眼睛”。
自动驾驶汽车。该算法的突破等同于使用“低像素相机来捕捉SLR相机的效果”，这可以大大降低自主驾驶感测组件的成本。
在自动驾驶的实际着陆场景中，通常需要高密度的LiDAR来满足感知需求，并且64线以上的LiDAR的成本仍然很高，这已成为自动驾驶大规模商业化的瓶颈之一。驾驶。
佛法学院自动驾驶实验室的环境感知算法可以与相机图像结合，对近光LiDAR点云进行深度完成和语义识别，从而实现LiDAR点云的更密集的3D重建效果，不仅可以更准确地读取障碍物，还可以例如距离和形状等也可以用来更准确地确定其类别信息。 ▲上图是低线束激光雷达的原始点云，下图是Dharma Academy算法深度完成后的点云。
LiDAR接线数量增加了3倍以上，自动驾驶汽车可以更好地识别障碍物。在准确性指标方面，佛法学院使用近光激光雷达输入，已达到业界平均水平的远光激光输入。
读取50米以内的障碍物距离信息的平均误差约为25厘米。同时，达摩研究所进行深度处理。
完成任务时，处理能力可以达到100fps（每秒传输帧）。