传感器融合（Sensor Fusion）是自动驾驶系统中将来自不同传感器的数据进行整合和处理的技术，旨在获得更准确、可靠的环境感知结果。不同传感器如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等各有优劣，摄像头能提供丰富的视觉信息但对光照条件敏感，雷达在恶劣天气下表现稳定但缺乏细节，而激光雷达精度高但成本昂贵。传感器融合通过算法将这些传感器的数据进行时空对齐和互补性分析，消除单一传感器的局限性，最终生成更全面的环境模型。
在自动驾驶产品开发中，传感器融合技术的选择直接影响系统的安全性和可靠性。目前主流的融合方式包括前融合（Raw Data Fusion）和后融合（Object-Level Fusion），前者对原始数据进行深度整合，计算复杂度高但精度优异；后者先由各传感器独立处理数据再融合，实现相对简单但可能损失部分信息。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的端到端融合方案正成为研究热点，这类方法能自动学习多模态数据间的关联，但需要大量标注数据进行训练。产品经理需根据具体应用场景在性能、成本和开发周期之间找到平衡点。