作为slam从业者，比较关心其落地情况。
slam在三维建图，三维重建，比如博物馆等，自然是相当有用。在无人机这种轮速传感器不能用的情况，也有一定用处。
那么我们回到无人驾驶或者智能驾驶来，slam是否在理论上可以给出一个可以用的定位呢？因为其闭环检测是很难获取的，本质上是否就是蜕变为了多传感器融合呢？而且计算量，记录太多landmark和pose对于无人驾驶的长距离来说实在是难以做到。
目前，很多企业用差分ＧＰＳ(rtk)定位，除了价格昂贵，和城市环境ＧＰＳ弱，没有大的问题（更新速度慢可以用ＩＭＵ补充）。
当然高速路环境比较简单，通过高精地图，再加上视觉或者雷达检测路边缘，也可以实现车道级定位。