• 应用层面：降低行业落地门槛

高斯采样（Sampling-Gaussian）方法无需重构现有模型，仅需修改少量代码即可适配 PSMNet、IGEV-Stereo 等主流立体匹配框架—— 这意味着企业无需投入大量研发成本重构算法，就能快速升级现有系统的深度感知能力，加速人形机器人在工业场景的技术落地。

优必选全新一代工业人形机器人Walker S2

具备国内首个端到端“类人眼”双目立体视觉感知

落地可期

仅需少量代码，即可将这一“高斯采样（Sampling-Gaussian）方法”嵌入PSMNet、IGEV-Stereo等基于深度学习的主流深度估计。从无人驾驶到工业质检，高精度深度感知正因此变得触手可及。或许很快，无论是无人物流车的精准识别，还是人形机器人的灵巧抓取，都将因此获得更为强大的感知能力。