路沿检测是自动驾驶环境感知中的一项关键技术，指通过传感器和算法识别道路边界与路肩的物理特征，从而确定车辆可行驶区域的横向边界。传统方法依赖激光雷达点云或摄像头图像的几何特征提取，现代深度学习则通过语义分割网络直接输出路沿像素级分类结果。理想的路沿检测系统需兼顾毫米级精度与实时性，在复杂场景下能区分真实路沿与人行道、绿化带等相似结构。
对于AI产品经理而言，路沿检测的落地需重点考量多传感器融合策略与算力分配的平衡。例如在城区场景中，纯视觉方案易受阴影和逆光干扰，而激光雷达虽精度高但成本昂贵。当前行业趋势是采用前融合算法，将摄像头丰富的纹理信息与激光雷达精确的深度信息相结合，再通过轻量化神经网络实现嵌入式部署。特斯拉的Occupancy Networks和Waymo的PonyNet均为典型应用案例，这类方案在保持精度的同时将计算延迟控制在50毫秒以内，满足L4级自动驾驶的实时需求。