「连名字都被换掉了，还说没死？」
前天，我们拉了个群，搞了一场“快闪辩论赛”。
辩题只有四个字：SLAM已死？
在工业界，SLAM似乎“不被需要”了。在学术界，有人说传统SLAM还有很多没有解决的问题。
那你认为SLAM到底死了没有？
在被其余人的观点影响之前，欢迎先行表达你的立场～
辩论开始前，辩论群内也进行了一轮摸底投票。
当时的结果是 「71%：29%」（记住这个比例，后面要考）。
从票数上看，大多数人似乎对SLAM的未来依然充满信心。
但随着辩论的深入，场上的风向开始变得微妙……
声明：以下内容均不代表深蓝学院/发言者观点，仅作为辩论参考，欢迎大家以辩论视角发表评论。
连名字都不被提起的技术，算不算已经在消亡？
正方（SLAM已死）：
“以前找工作专门有SLAM岗位，现在全叫空间感知、具身智能，连名字都被换掉、融进别的方向里，等于自己这个行当已经没单独地位了。”
“感觉名字换了不代表岗位就没了，仔细想的话空间感知，具身智能，自动驾驶基本都离不开slam，现在可以说是重感知轻建图，但是slam还是有一席之地的。”
正方（SLAM已死）：
“深蓝学院现在有新开SLAM的课程了吗？Radar SLAM，Event SLAM为什么都没开呢？大厂实习招聘的时候为什么SLAM岗位都更少了呢？”
“现在的slam不是死掉了，而是在原有理论和技术的基础上，升级为空间建模、多维感知、多语义表达+定位的能力，是具身智能的基础。不是死掉了，是升级了，不能局限于传统slam基于纹理等的技术了。”
技术栈里的东西，有的永远存在，有的注定被替换。SLAM属于哪一种？
正方（SLAM已死）：
“人是不需要slam就可以进行行走，定位，记忆，具身做到终极形态会无限接近于人，也就是整个系统不需要slam也可以工作。slam只存在于具身智能和智能驾驶的早期阶段，早期智驾是有图方案依赖于slam，后来走向无图方案，再后面端到端，整个车端就是一个模型。机器人也会从暂时需要slam到后面模型可以直接做整个端到端的任务。知道slam它最终会消亡，那就说明slam目前已经无限接近于死亡。”
“slam确实在数学理论和整体工程结构上基本穷尽了，但是白盒化地知道自己在哪这个需求是不会消失的，尤其是在非结构化场景和通用场景。”
正方（SLAM已死）：
“按照反方的逻辑：需求升级了，所以slam升级了，但是新技术没那么好，还要slam发力，因此slam没死，那同样的逻辑我是不是也可以说：移动互联网时代来的时候，需求升级了，所以功能机升级成智能机，因此功能机没死。但显然大家都不会这么嘴硬。因为今天讨论‘死没死’，我认为是讨论一个技术还是不是主导叙事，就比如功能机当然还有人用，汇编当然还存在，传统数据库当然还在运行，我妈办公室里到现在还有一个Windows xp的电脑，但这些技术都已经，或者已经有趋势要被淘汰了，就要走向技术生命周期末期了。”
“如果将传统slam理解为试图获取环境空间的‘解析解’，依靠传感器模型等获取严格数学推导，追求唯一、确定、可解释的解析解，深度学习SLAM和现在很多的空间感知，就是求解带置信度的模糊解，并配以校正+运动保护（容错），是基于数据驱动的模糊可行解，再配上时序约束、故障保护等等。”
“智驾可以无图是因为有gps先验，机器人特别是具身智能环境并不能大程度依赖gps，长距离点到点任务就是要依赖slam来执行。人也要依赖类似slam的定位和建图，要不怎么会有迷路的说法？”
技术路线之争，最终都会落在具体的人身上。做SLAM的工程师，该不该焦虑？
正方（SLAM已死）：
“以前机器人能不能跑，全靠SLAM撑着；现在它只是整个系统里一个不起眼的小模块，没人围着它做研发、做创新，只剩凑合用的份，基本等于过气了。”
“强大的slam开源和工程化把slam岗的起点干高了，但slam的天花板依然很高。”
正方（SLAM已死）：
“现在具身slam等于三年前智驾slam，最后都是被用完就扔的，做数据的永远被push，训模型的永远人上人，现在能混不代表两三年后能混，等数据引擎差不多了，一样是要被扔掉的。”
“slam没死，slam是基础，试问现在自主移动的机器人中，哪个里面能离开slam？没有slam下游感知规控很难展开，更别说快速部署应用更加依赖slam的工作。”
图｜某墙头草同学的发言
正方（SLAM已死）：
“slam是数学技术，更偏向code工程，ai现在也能写出来slam代码，等大模型能写出完整slam任务后，只会slam的工程师还能活的好吗？”
“没说技术方向的问题，不是在讨论这个会不会消亡吗，现在都是在vibe，但是你们难道都不review了？slam的姿态数学可解释性，必须得永远存在的。”
正方（SLAM已死）：
“业界同一个技术问题，哪怕slam比nn效果好，也不耽误资源也优先给nn，总有干死老方案的一天，时间问题。你老方案做的再好也没用。”
“训模型真的会比slam好吗？ai自己训自己我觉得肯定在slam彻底凉凉前边。”
投票结果：选择没死的11票（52.4%），已死的10票（47.6%）。
按照票数规则，依旧是认为「SLAM未死」的占多数。
辩论的硝烟已经散去，但思考仍在继续。
争议的本质，从来不是SLAM是否消亡，而是如何定义它的形态与未来发展方向。
SLAM可能不再是聚光灯下的唯一主角，但或许正以一种更基础、更内隐、更强大的方式，支撑着下一个智能时代的到来。
看完这场辩论，你认为，SLAM真的死了吗？
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