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，如毫米波雷达、摄像头、激光雷达、红外热成像和雷达等。为充分发挥不同传感器的各自优势，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。通过多传感器的融合使用，自动驾驶系统可以得到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。

例如，毫米波雷达能够弥补摄像头受阴雨天影响的缺点，并且能够识别距离比较远的障碍物，但不能够识别障碍物的具体形状；激光雷达则可以弥补毫米波雷达不能识别障碍物具体形状的缺点。因此，要想融合不同传感器收集到的外界数据以执行决策，就需要经过多传感器融合算法处理形成全景感知。

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、激光雷达以及红外热成像。

首先是4D毫米波雷达，这种类型已经在量产车中应用，它们对雾、烟或灰尘具有很强穿透能力，在恶劣天气条件下表现出色。然而，对于L3及以上级别车型来说，这些设备对于提升精度与效果不够，而随着4D技术出现，它们正逐步进入规模化前装量产阶段。在2027年之前，其市场规模预计将达到35亿美元。

其次是激光雷达，这项技术近年来迅速增长，被广泛认为是实现高级自动驾驶最后一公里极为重要的一环。而据统计，2022年上半年的国内乘用车新车安装数量已经超过2.47万颗，其中包括小鹏G9和威马M7等10余款新车，将显著提升安装数量，全年总安装数有望突破8万颗。

最后是红外热成像，它在高动态范围、高湿度环境中的表现尤为突出，因为它能区分行人与其他无生命障碍物，而且不会受到雨雾烟霾或暗光影响，使其成为未来智能化领域不可忽视的一部分。此前，由于成本问题未能普及，但随着国产原材料成本下降，现在正快速打开民用市场并推向智能交通领域。预计到2025年，该市场将达到123.4亿美元规模。

结论：多传感器融合方案已成为汽车行业发展趋势之一，以此实现对周围环境更加精确捕捉，为提高安全性与可靠性奠定基础。不过，每种传感器都有不同的坐标系和数据格式，因此设计算法时必须格外谨慎以保证信息整体协同工作效率最高。