松耦合融合（Loosely Coupled Fusion）是自动驾驶感知系统中一种关键的传感器数据融合策略，指不同传感器（如摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）在保持各自独立处理流程的基础上，通过异步通信和标准化接口进行信息交互的架构设计。与紧耦合融合需要传感器原始数据严格同步不同，松耦合融合允许各子系统以不同频率和时延输出处理结果，通过时间对齐和空间标定后在更高层级实现信息互补。这种架构既保留了各传感器的异构性优势，又通过融合提升了系统的鲁棒性和容错能力。
在自动驾驶产品落地场景中，松耦合融合因其模块化特性备受青睐。例如当激光雷达因雨雪天气性能下降时，系统可自动降低其置信度权重，转而依赖毫米波雷达的探测数据，这种动态调整能力显著提升了系统在复杂环境中的适应性。特斯拉的HydraNet和Waymo的Multi-View Fusion都采用了松耦合思想，通过神经网络中间层特征融合实现多模态感知。值得注意的是，松耦合并非性能瓶颈的代名词，现代基于深度学习的late-fusion方法已能实现毫秒级延迟，满足L4级自动驾驶的实时性要求。