不知不觉中自动驾驶之星社区群迎来了第一次线上分享讨论，很感谢斌哥(黄斌 FastBEV 作者)对社区的支持，在这里带来了他关于Fast BEV 对外的首次分享。
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《中低算力平台友好的环视特征融合方案》完整视频版
2）BEV 网络与Occupancy 之间的关系
主要讲述了BEV 和Occupancy结构之间的联系，以及在BEV空间中遇到的耗时问题在Occupancy空间中显得更加严重，因此想在车端芯片上把网络跑到实时，加速是一个必然的事情。
3) FastBEV 核心设计灵感来源
讲述了2D to 3D 特征是如何进行转换的，并分析了目前BEV网络结构中耗时的原因，通过对M2BEV 网络结构的分析，引出了当初设计FastBEV 查找表的设计思路，并分析了FastBEV查找表设计时遇到的一些问题，以及当时是如何思考的，并分享了FastBEV 落地的一些经验。本段是整个FastBEV 分享中的核心内容
4） FastBEV 网络的主要贡献
在分享的最后，回顾了FastBEV 网络设计的主要贡献。
1）FastBEV 论证了在对齐训练Trick 的情况下， 基于深度均匀假设的环视特征融合方案相比于其他dense 方案进度损失很小
2）支持了查找表优化和多合一voxel 加速，可实现优异的跨平台&不同算力高效部署性能，使得在低算力平台快速部署环视BEV 模型成为可能
5）最后的彩蛋
关于FastBEV 我们还会有一个完整版的内容解读，望大家多多关注！
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