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，这种类型的大量应用在于量产车辆中，它们对雾、烟和灰尘有很强穿透能力，在恶劣天气条件下表现更好。尽管如此，对L3及以上级别车型来说，这些技术还不够完善，而随着4D毫米波技术出现，它们将迎来新的发展期。这项技术预计到2027年，将达到35亿美元市场规模。

其次是激光雷達（LiDAR），它被视为自动驾驶行业进化水平的一个标志。在对信息精度要求极高的情况下，比如在高级别自动驾驶中，激光检测具备不可替代的地位。目前，无论是新兴造车企业还是主机厂，都在布局这一领域，以提升产能需求并推动市场增长。

最后是红外热成像是未来智能化领域中的重要组成部分，其独特之处在于具有区分行人与其他无生命障碍物功能，并且不受天气或光照条件影响，使得它们特别适用于各种复杂环境。此前，由于成本问题未能广泛应用，但随着国产原材料成本降低，现在正逐步打开民用市场，并预计到2025年，将达到123.4亿美元销售额。

总结来说，多传感器融合对于实现高级别自动驾驶至关重要，因为它能够结合每个单一设备无法实现的事项，为我们的道路交通带来更加安全、高效和智能化的一体化解决方案。不过，同时也意味着设计这些算法变得越来越复杂，因为不同的设备之间存在坐标系差异、数据格式差异甚至采集频率差异等挑战。