主要观点总结
这篇文章主要探讨了关于SLAM技术的未来发展以及从业者在面对新技术时应该如何选择的问题。文章介绍了当前SLAM技术存在的问题，如建图困难、内存性能问题等，以及可能的未来发展趋势，包括与硬件集成、感知合并等方向。同时，文章还讨论了如何从零开始学习SLAM，如何选择技术路线，以及SLAM和其他技术的关系等问题。
关键观点总结
关键观点1: SLAM技术的现状和未来发展趋势
当前SLAM技术存在很多问题，如建图困难、内存性能问题等。未来的发展趋势可能包括与硬件集成、感知合并等方向，同时新的方法也可能会涌现。
关键观点2: 学习SLAM的起点和难点
从零开始学习SLAM是一个挑战，但可以通过不断地学习和实践来逐步提高。从业者需要不断掌握新的技术和知识，紧跟技术进步的潮流。
关键观点3: 选择SLAM技术路线的考量
选择SLAM技术路线需要考虑多方面的因素，包括技术趋势、市场需求、个人兴趣等。从业者需要思考技术和落地的关联，紧跟市场需求的变化。
关键观点4: SLAM与其他技术的关系
SLAM与其他技术如感知、深度学习等有着紧密的联系。了解这些技术的关系和互动，可以帮助从业者更好地把握技术发展的方向。
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