自动驾驶，在未来我们的人车生活之中在一个难以避免的话题。而想要完成自动驾驶对人的替代，确保整个工作过程中的安全性，则离不开每一个关键组件的默契配合。在自动驾驶的这些关键部件中，除了我们之前讲过的核心芯片，高精度地图之外，传感器所占的比重也相当重要。
就传感器来说，无人驾驶大概要经历这么几个阶段。首先是单一传感器不融合阶段，这套方案源于2007年，是目前国内L3-4级别无人驾驶的主流方案；
第二阶段是多传感器融合方案，该方案采用多颗低线束激光雷达，并藉以融合其它传感器的方案，这一阶段的时间大致在2016-2020；
第三阶段是固态多传感器前装方案，这个阶段由于自动驾驶的落地及普及度在提升，因此传感器方案将由后装转入前装市场，将使用多颗固态激光雷达，融合其它传感器，并终将方案集成到现行车辆内部，而2020-2024的时间段也与自动驾驶落地的时间表相契合；
第四阶段是实现无人的移动空间理念，这一阶段的车辆想完全为无人驾驶去进行全新的设计，或将去掉人类驾驶的模块，当然这一阶段目前尚处于概念阶段，今年CES丰田推出的e-Palett概念车、Rinspeed的Snap概念车就是未来概念的体现。
目前来说，虽然国内主流方案还在单传感器方案，都在向多传感器阶段的过渡之中大多数传感器的融合都是“后融合”而并非原始数据层的融合，在这样的后期融合之中，每个传感器各自独立生成目标数据，当所有传感器完成目标数据生成后，再由主处理器进行融合。
但是在不同传感器的“后融合”方面会面临几大问题
剖析无人驾驶传感器的演进之路
1.激光雷达产生的点数据，与摄像头收到的图像数据帧率不同
2.在后融合过程中，级别比较低的信息会被过滤，从而使得原有的数据丢失。这些丢失的低级别原始数据，却往往在后面的融合过程中作用关键。
无人驾驶多传感器融合方案主要有三大优势：首先，通过传感器的冗余配置，可以大大提高识别的准确性；其次，低成本高性能的技术方案，可以快速推动无人驾驶技术的落地。在这样的条件下，可以采用多个低线束的激光雷达，也能达到堪比64线激光雷达的效果；最后，由于多传感器数据之间的相互补充，对于数据的需求量也会大大降低。
从上面我们可以看出，从单传感器不融合到多传感器再到移动舱理念，传感器的发展之路仍非常漫长，而没有传感器的协同，无人驾驶的落地又无从谈起。因此对于传感器，未来应该脚踏实地，在打好基础的同时再向下一阶发展，只有当传感器协同融合做好之时，无人驾驶也将愈来愈近。
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