点云数据（Point Cloud Data）是通过激光雷达等三维感知设备采集的环境空间信息集合，由数百万个空间坐标点构成。每个点包含三维位置（X/Y/Z轴）信息，部分系统还会记录反射强度、颜色等属性。这些离散点共同勾勒出物体表面形态，其密度与精度直接决定了环境重建的细节层次。点云与二维图像的本质区别在于保留了原始几何关系，能够精确计算距离、体积等空间参数。
在自动驾驶领域，点云数据是环境感知的核心输入源。通过多线激光雷达的实时扫描，系统能构建厘米级精度的三维道路模型，准确识别车辆、行人、路沿等物体的轮廓与位置。现代算法如PointNet++已能直接处理原始点云，无需转换为体素或网格，大幅提升了障碍物检测的效率。随着固态激光雷达成本下降，点云技术正从L4级自动驾驶向量产乘用车渗透，成为高精度定位与语义分割的基础设施。