语义分割（Semantic Segmentation） 的十年（2015–2025），是从“像素级分类”向“全场景语义理解”与“通用分割大模型”的飞跃。

语义分割的目标是为图像中的每个像素分配一个类别标签（如“道路”、“人”、“车”）。这十年间，它从自动驾驶的感知组件，演变成了理解物理世界的通用基础设施。

一、 核心算法架构的三代跨越

1. FCN 与 深度卷积时代 (2015–2018) —— “像素分类的诞生”

• 主流架构： FCN (全卷积网络)、U-Net、SegNet、DeepLab (v1/v2)。

• 特征：

• 端到端学习： FCN 首次证明了卷积网络可以直接输出像素级标签，跳出了传统“区域提取”的繁琐。

• 多尺度捕捉： DeepLab 引入了空洞卷积（Atrous Convolution），在不丢失空间分辨率的情况下扩大了感受野。

• 痛点： 对物体边界的处理比较模糊（锯齿感强），且对全局上下文的理解不足。

2. 注意力机制与时空融合阶段 (2019–2022) —— “理解全局关系”

• 主流架构： PSPNet、DeepLab v3+、HRNet、Swin Transformer。

• 特征：

• 金字塔池化： PSPNet 通过多尺度池化解决了大目标（如天空、建筑）的一致性问题。

• Transformer 降临： 2021 年后，Transformer 开始取代 CNN。SegFormer 等模型通过自注意力机制，让每个像素都能“看”到全图的信息，显著提升了复杂场景（如遮挡、阴影）下的分割质量。

• 意义： 这一时期的算法让自动驾驶车辆能更精准地抠出“路缘石”和“细线”，边缘精度大幅提升。

3. 基础大模型与万物分割时代 (2023–2025) —— “零样本与通用化”

• 主流架构： SAM (Segment Anything Model) 1/2/3、OneFormer、VLA 架构。
• 2025 现状：
• 万物皆可分割： 2025 年的旗舰模型（如 Meta 发布的 SAM 3）实现了“提示词驱动分割”。你只需说“分割出黄色的校车”，即便模型从未专门训练过该特定品牌，也能精准识别。
• 语义与实例合并： 语义分割、实例分割和全景分割（Panoptic Segmentation）在底层架构上实现统一，不再区分“物体”和“背景”。

二、 核心维度十年对比表 (2015 vs 2025)

三、 2025 年的技术巅峰：语义常识与内核监控

在 2025 年，语义分割已不再是孤立的视觉任务，而是深度嵌入了具身智能：

1. 具身语义理解 (Embodied Semantics)：
   2025 年的分割模型具备“常识”。它知道“湿滑的积水”和“干燥的马路”在物理特性上的区别。在智驾系统中，分割结果直接影响决策逻辑：识别出路面是“水泥”还是“碎石”，车辆会自动调整悬架阻尼。
2. eBPF 内核级感知哨兵：
   由于 2025 年的分割大模型参数量巨大，系统部署了 eBPF 监控器。

• 确定性调度： eBPF 在内核层监控分割任务的显存占用和推理时延。如果在复杂的十字路口，分割任务因为算力竞争出现延迟抖动，eBPF 会即刻介入，强行置换后台娱乐系统的算力，确保“安全关键路径”的分割帧率不掉队。

3. 弱监督与自进化：
   工程师不再需要手动标注每一个像素。2025 年的系统利用视觉语言大模型进行自标注。车辆在路测时发现不认识的物体，会自动生成语义伪标签并回传云端进行增量学习。

四、 总结：从“抠图”到“懂世界”

过去十年的演进，是将语义分割从**“像素级的填色游戏”打造成了机器人的“物理空间本能”**。

• 2015 年： 算法在猜“这一块像素是不是草地”。
• 2025 年： 算法在向大脑汇报“前方 10 米处有一片湿滑的草地，其物理边界延伸至路沿石，建议降低牵引力控制阈值”。