人类始终在追求用更为精确的方式来捕捉、描述和表达复杂的现实世界。感知能力是人类对复杂现实世界进行认知和理解的基础。何为感知？“感”是指通过感官接收客观世界的信息，“知”则是基于这些信息形成对现实世界的初步认识。“感”在不同的阶段具有不同的含义。在古代，“感”体现为人类通过自然感官（如视觉、听觉、触觉等）来理解和解释客观世界。古代人们已经使用类似“点云”的概念来描绘世界，例如古代著名军事家马援“聚米为山谷，指画形势”，通过堆积米粒来模拟山谷地形，并以此来制定战术战略，其中的米粒就可被视为构成地形的“点云”。但人的自然感知是有限的，其无法捕捉到遥远或复杂的信息，这限制了人类对地理空间的深入理解，往往只能进行基础的、列举式的空间描述。

随着科技的进步，先进的传感器技术、计算机视觉等机器感知手段逐渐取代人类的自然感知能力，这些技术实现了对环境更加全面、精确的感知，从而弥补了人类感知的局限性，“感”的含义也由自然感知转变为机器感知。ICT（信息与通信技术）的不断革新极大地丰富了地图的表达方式和手段，催生了三维化、实时性、多视角等地图泛表达需求。以木板地图、时刻地图、纸质地图等为代表的平面地图通过二维平面来表达地理对象，然而，当试图描述现实世界的三维结构时，这些传统地图存在明显的局限性。中国科学院院士、地图学与地理信息系统学家周成虎说：“点的云集掀开了人类观测世界的新篇章，重构了我们的世界。”“点云”的内涵随着感知技术的发展而不断扩展。通过激光扫描技术获取的点云，不仅具有三维空间位置信息，还包含属性信息，正逐渐成为继矢量地图和影像数据之后的第三类重要时空数据源，它在三维空间精细化描述方面具有重大意义。激光点云不仅丰富了地图的内涵和外延，也为现实世界的三维数字化提供了一种全新的手段。以激光扫描为“感”的基础，可以将“点云”分成“无感+无知”“无感+有知”“有感+无知”“有感+有知”四种形式。

第一种是“无感+无知”的“点云”。这种“点云”既不是通过激光扫描技术获得的，也没有反映人类对现实世界的初步认识，它通常在游戏中的粒子系统中有所体现。粒子系统通过计算机算法生成大量粒子，这些粒子的集合构成了“点云”，它常被用于模拟烟雾、火焰、雨滴等视觉效果。但这种“点云”是虚构的，更多的是从视觉角度模仿现实世界中的相应现象，而不是对现实世界的抽象理解。

实际上，精确的环境感知和定位能力对于自动驾驶系统在复杂环境下的可靠导航至关重要。要实现这一目标，自动驾驶系统需依赖于激光雷达所提供的激光点云数据。通过对这些数据进行处理和分析，自动驾驶系统能够实时感知环境并进行计算。利用三维目标检测和点云分割算法，点云数据可以被转换为高精度地图，并且能够实时更新地图以反映环境变化，这些高精度地图不仅包含道路、交通标识等基本信息，还可识别和跟踪移动障碍物，预测其运动轨迹，并据此作出相应的导航决策。除实时感知环境外，点云数据还能用于获取车辆自身的高精度位置和姿态信息，这使得车辆能够准确地跟踪其在道路上的位置，并根据周围环境的变化随时调整行驶轨迹，从而确保车辆在复杂环境中的安全行驶。

在智慧城市建设中，多细节层次的三维城市模型是关键的空间数据基础设施。由于城市空间结构复杂，加之建筑物种类繁多且可能相互遮挡，仅通过人工交互建模等方式很难完整表达目标的细节。激光雷达不受阴影影响且具有高分辨率，此时点云便展现出巨大优势。利用激光雷达技术提取和分析建筑物的点云数据，再通过精确的配准和拟合，可以构建精确的三维模型。这些三维模型可以全面反映城市建筑、道路、桥梁等基础设施的全貌。不仅如此，激光点云数据还能实现室内外、地上地下、水上水下的三维信息整合，为复杂城市环境的分析和计算提供全面的信息支持。将这些重建的三维模型与地理信息系统(GIS)整合，可将传统的二维数字地图提升为三维数字地图。这种转变不仅提升了视觉效果，还能在城市规划、仿真、管理等领域发挥更加重要的作用。