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。为了充分发挥不同传感器的各自优势，高阶智驾感知系统正在朝着多传感器深度融合的方向演进。

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在阴雨天气下的缺陷，但它不能识别障碍物的具体形状；激光雷达则可以弥补这一点。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。

下面我将为大家介绍实现高级别自动驾驶所需的一些关键技术：4D毫米波雷达、激光雷达及红外热成像。

首先是4D毫米波雷达，它是一种用于量产自动驾驶车辆中的早期传感器，其精度虽然没有激光雷达到，但在众多类型中仍然表现出色，对于雾烟灰尘等恶劣天气条件有很强穿透能力，是测距和测速方面非常重要的一个工具。尽管目前单车搭载数量较低，但随着今年4D毫米波技术上市，将会迎来大规模应用。此外，这一市场预计到2027年将达到35亿美元。

其次是激光雷达，这项技术近年来迅速发展，被认为是实现自动驾驶“最后一公里”中极为重要的一环。在对信息精度要求苛刻的情况下，如高级别自动驾驶中，它具有不可替代的地位。而且，无论是新兴造车企业还是主机厂，都在积极布局这项技术，以提升生产力需求并推动市场增长。

最后是红外热成像，它通过探测热量，可以区分行人与其他无生命障碍物，有助于提高安全性，并且不受雨水烟雾影响，可观察距离远至数百米。这项技术虽然成本较高但正在逐渐降低，并可能成为未来智能交通领域中的重要组成部分之一。

总结来说，多传感器融合对于未来的汽车发展至关重要，因为它能够提供更好的安全性和可靠性。但同时，这也意味着设计良好的数据处理算法是一个复杂的问题，我们需要不断创新以适应不断变化的情境。