语义分割（Semantic Segmentation）是计算机视觉中的一项核心技术，它通过为图像中的每个像素分配特定的类别标签，来实现对场景的细粒度理解。与传统的图像分类不同，语义分割不仅识别图像中的物体类别，还能精确勾勒出物体的边界和形状，从而生成像素级的语义地图。这一技术通常基于深度卷积神经网络（如FCN、U-Net或DeepLab等架构），通过编码器-解码器结构实现对输入图像的多尺度特征提取和空间信息重建。
在自动驾驶领域，语义分割为车辆提供了对周围环境的解析能力，如识别道路、行人、车辆、交通标志等关键元素。这种像素级的场景理解对于路径规划、障碍物避让和决策制定至关重要。目前，语义分割技术已逐步从纯视觉方案扩展到多模态融合（如结合激光雷达点云数据），并在实时性、小样本学习和三维分割等方向持续演进。产品经理在评估该技术时，需特别关注模型在边缘设备上的推理效率及在极端天气条件下的鲁棒性表现。