在现代智能科技的发展中，激光雷达点云数据的处理与分析已成为关键技术之一。这些数据丰富的点云能够提供复杂的环境模型，广泛应用于自动驾驶、无人机导航、三维建模等领域。然而，海量的点云数据处理和特征提取过程仍然面临诸多挑战，包括计算效率低下和对环境变化的鲁棒性不足。本文将深入探讨如何利用机器学习算法，特别是深度学习方法，来自动化提取激光雷达点云的特征，以提升数据处理的效率和精度，进一步推动上述领域的应用进程。