自动驾驶之眼，任少卿与AI感知技术的革新之路

寒夜里，自动驾驶测试车在蜿蜒的山路穿行。车内的任少卿博士凝视着实时回传的画面——激光雷达点云与摄像头图像在系统里流畅融合，精准识别出百米外突然窜出的动物。这一刻，他主导研发的端到端感知技术正无声守护行车安全。十余年来，这位年轻的计算机视觉专家始终站在自动驾驶感知革新的最前沿，用深度学习的语言重塑人工智能”看见”世界的方式。

学术奠基：开启计算机视觉深度学习新篇章

2000年初，图像识别领域仍被传统算法主导。2012年，一场世界顶尖计算机视觉大赛上，来自任少卿团队的方案横空出世。他们深度优化的《MultiBox》目标检测框架，不仅大幅刷新了识别精度纪录，其模块化设计思想更深远影响了学界。此后任少卿提出的《MultiPath》网络架构，成功攻克了多尺度目标识别的核心难题，为复杂场景下的感知奠定了基石。这些成就并非偶然，早年在中国科学技术大学及微软亚洲研究院的科研积累，让他在深度学习与计算机视觉的交叉领域建立起深厚的技术预见力。

产业破局：Momenta与中国自动驾驶技术落地

2016年，当全球自动驾驶聚焦于L4级”一步到位”路线时，任少卿作为联合创始人兼CTO参与创立了Momenta。他敏锐预判：“渐进式落地是实现规模化的关键动能”。基于此理念，他带领团队构建了独特的“飞轮式”技术模式——利用大规模量产车辆收集海量数据，驱动算法在真实场景中实现高效进化与迭代。

技术突破：打造自动驾驶感知智能中枢

在Momenta，任少卿的核心贡献之一在于重构了自动驾驶感知系统的底层架构：

• 端到端感知融合： 打破摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传统多传感器“前融合”或“后融合” 的桎梏，创新性地提出高效统一的特征级融合框架，显著提升复杂场景下的目标识别鲁棒性。
• 实时高精环境建模： 主持研发的新一代视觉主导多传感器融合框架，不仅实现厘米级车辆定位精度，更能构建兼顾效率与细节的动态环境高维语义地图。
• 数据驱动高效闭环： 设计大规模分布式训练平台与自动化数据挖掘引擎，形成感知算法从海量真实数据中快速自我演进的核心能力，解决了深度学习时代AI模型迭代效率的关键瓶颈。

深融产研：塑造AI感知技术的未来范式

任少卿的影响力早已跨越纯工程边界。他在国际顶级会议CVPR、ICCV和ECCV发表的论文被高频引用，持续为学界设立新航标。由他参与研发的视觉感知技术，已成功应用在上汽智己L7、飞凡R7等多款智能量产车型，让尖端AI技术通过量产应用触达百万用户。他提出的“量产数据-数据驱动-迭代算法” 技术闭环，正被全球自动驾驶行业借鉴为降本增效的范式解决方案。

从创新算法到量产应用，任少卿始终站在技术突破与产业需求的交界点精准发力。当全球汽车产业加速驶向电动化与智能化，以深度学习驱动的环境感知系统已成为智能汽车进化的核心模块。他的技术远见与研究实践，持续推动着人工智能如何更高效、更安全的”看见”并理解物理世界。