视觉反馈在自动驾驶系统中是指通过摄像头等视觉传感器获取环境信息，并实时处理分析后形成的闭环控制系统。它如同人类驾驶时的眼睛，将道路、车辆、行人等关键目标物的动态信息转化为数字信号，经过算法处理后为决策模块提供依据，同时验证控制指令的执行效果。这种基于视觉感知的闭环机制，既包含了对环境状态的认知理解，也涵盖了系统对自身行为效果的评估校正。
在实际产品开发中，视觉反馈技术正从单一目标检测向多模态融合方向发展。现代自动驾驶系统会将视觉数据与激光雷达、毫米波雷达等传感器信息进行时空对齐，通过前融合或后融合策略提升感知鲁棒性。值得关注的是，基于Transformer的BEV（鸟瞰图）感知范式正在重塑视觉反馈的架构设计，使得系统能够更自然地理解三维道路场景。产品经理需要特别注意的是，视觉反馈的延迟特性会直接影响控制系统的相位裕度，这要求在算法选型时需平衡计算复杂度与实时性的关系。