SLAM算法的实施不仅提供了精确的环境理解和自我定位能力，还是实现高级自动驾驶功能的基础，使自动驾驶汽车能够在复杂多变的城市交通环境中安全自主行驶，推动了城市NOA的商业化实现。

在自动驾驶领域，SLAM算法是一种关键技术，能够实时进行定位和地图构建。其核心功能包括：同时进行定位和地图构建，确保车辆在行驶过程中准确感知自身位置和周围环境。SLAM通常需要识别图像中的低级特征点，通过这些特征点的位置变化获取场景结构和相机位姿信息。因此，了解相机的内外参数对SLAM系统至关重要，有助于准确估计相机运动并正确构建环境地图，结合深度学习模型识别高级特征信息，提高识别准确性和鲁棒性。

有效的SLAM算法需要提供准确及时的定位精度，确保车辆安全有效。在重视感知能力、减少对地图依赖的技术趋势下，SLAM仍然具有广泛应用前景。

在特殊场景下，如复杂环境或极端天气条件下，实时感知能力可能受限，此时需要离线地图构建技术（如SLAM）生成高精度地图供智能驾驶系统使用。离线地图构建不仅提供地图数据，还可用于感知模型的训练和验证，提升在特定场景下的识别和预测能力。因此，即使在强调感知能力发展的趋势下，SLAM技术仍将是感知能力提升的重要工具之一。

在低速无GNSS场景下，如地下停车场，传统全局定位无法使用。利用SLAM技术构建定位地图可为全局路径规划提供定位能力。在这些场景中，SLAM技术可通过构建地图实现定位，同时利用众包建立SD地图。然而，在地下停车场等环境中，传感器受限，感知精度有限，对定位建图提出挑战。多车众包建图需要有效数据复用和闭环处理，以确保地图质量和准确性。通过SLAM技术构建3D模型，实现2D图像精确标注，为位感知提供真实训练数据。