多模态传感器融合是指通过整合来自不同类型传感器（如视觉、听觉、触觉、惯性测量单元等）的数据，构建对物理环境更全面、更鲁棒的感知能力的技术方法。这种融合不是简单的数据叠加，而是通过算法在特征层面或决策层面进行有机整合，使系统能够弥补单一传感器的局限性，提高环境理解的准确性和可靠性。多模态传感器融合的核心在于利用不同传感器的互补性——例如视觉传感器提供丰富的空间信息但受光照影响，而红外传感器则能克服光照限制但分辨率较低——通过信息互补来获得超越单一模态的感知能力。
在具身智能产品开发中，多模态传感器融合已成为提升系统环境适应性的关键技术路径。以服务机器人为例，融合激光雷达的空间扫描数据、RGB-D相机的视觉信息以及麦克风的声源定位，可以实现更精准的避障和人性化交互；在智能穿戴设备领域，结合惯性测量单元的运动数据和肌电传感器的生物信号，则能实现更自然的人机控制接口。当前技术发展正从早期的传感器级融合向更高级的认知级融合演进，其中深度学习框架的引入显著提升了多模态特征的自适应提取与关联能力。