导语：为了更准确地捕捉周围环境，提供性能冗余，自动驾驶汽车中配备了大量互补的传感器。高阶智驾感知系统必须朝着多传感器深度融合的方向发展，以利用不同传感器的优势。通过多传感器融合，我们可以获得一个更加精确的结果模型，从而提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。

下面，我将介绍实现高级别自动驾驶所需三大关键传感器：4D毫米波雷达、激光雷达及红外热成像。

4D毫米波雷达

毫米波雷达是量产自动驾驶中的早期使用者，它在恶务天气条件下表现更好，主要用于测距和测速。尽管单车搭载数量较低，但随着4D毫米波雷达上市，将会进入规模化前装量产阶段。预计到2027年，全球市场规模将达到35亿美元。

激光雷达

今年以来，“激光雷达上车”成为了智能化新标签，大批车型开始搭载这项技术。相比于普通雷达，激光雷达具有分辨率高、隐蔽性好和抗干扰能力强等优点，是实现自动驾驶落地“最后一公里”的关键。在国内乘用车新车中，激光雷ダ安装量持续攀升，有望突破8万颗全年总安装量。

红外热成像

由于其能探测热量并区分行人与其他无生命障碍物，在雨雾烟霾或暗光场景下的优势明显，将在未来占据重要位置。此前价格居高不下，现在随着原材料国产化成本下降，其应用日益广泛预计2025年中国市场规模将达到123.4亿美元。

结语：

多传感器融合方案是未来的必然趋势，它能够弥补单个传感器局限，同时提高数据可靠性。但是，由于各个传感器坐标系不同、数据形式不同且采集频率也不同，因此设计融合算法是一个复杂任务。这需要我们不断研究和开发，以便更好地应用这些技术，并推动智能交通领域向前发展。