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很多人以为计算机视觉的突破全靠深度学习模型的迭代，其实不然——在自动驾驶、工业检测等高精度场景中，多视图几何仍是不可替代的底层框架。其本质是通过多视角图像间的几何约束，构建三维空间与二维像素的映射关系，这一过程不依赖任何标注数据，却能提供毫米级定位精度。
听起来可能反直觉，但多视图几何的底层逻辑是射影几何的降维打击。以基础的对极几何为例，通过本质矩阵或基础矩阵的分解，可直接从两幅图像中恢复相机运动参数，这一过程仅需5个匹配点对即可求解。更复杂的N点算法（PnP）则通过3D-2D点对应关系，利用最小二乘法优化相机位姿，其鲁棒性远超单目深度估计的神经网络。
案例：2023年德国纽伯格林赛道自动驾驶挑战赛
在纽伯格林北环赛道这种复杂场景中，多视图几何的工业级应用被推向极致。某参赛团队采用多相机阵列（12个鱼眼镜头覆盖360°视野），通过Bundle Adjustment（光束法平差）同时优化所有相机的内参、外参及空间点坐标。其底层逻辑是：利用赛道边缘线、路肩等人工特征构建几何约束，结合IMU数据消除累积误差，最终实现0.1°的姿态角精度——这一数据比纯视觉方案提升3个数量级。
赛制逻辑层面，纽伯格林的20.8公里赛道包含174个弯道，传统SLAM方案因特征点分布不均极易失效。而该团队通过多视图几何的三角化原理，在直道段利用远距离特征点构建全局坐标系，弯道段则切换为局部光流跟踪，这种动态切换策略直接源于对极几何中“基础矩阵随相机运动变化”的深刻理解。
工业界有一个公开的秘密：特斯拉Autopilot的视觉定位模块仍保留多视图几何模块。尽管其宣称采用纯视觉方案，但在高速场景下，通过多帧图像间的特征匹配构建局部地图，本质仍是多视图几何的变种。这印证了一个判断：当精度要求超过10cm时，深度学习必须让位于几何约束——这是由相机成像模型的物理规律决定的。
