自动驾驶的未来是融合感知技术？

现在自动驾驶已经是汽车不可或缺的一部分，而自动驾驶也从L2向L3不断前进。随着自动驾驶的不断发展，车企对于自动驾驶的需求越来越大。

就在前几天广州车展上，搭载百度Apollo近百款合作车型亮相，这些足以见得自动驾驶技术的需求之大。但是自动驾驶发展至今，并未统一发展方向。根据现在情况来看，自动驾驶主要分为以国内新势力为主的融合感知技术路线和以特斯拉的纯视觉路线。

虽然出现了两种不同的派别，但是根据现在发展的情况来看大部分车企都是以融合感知技术为主要发展目标。最近有业内人士表示，多模融合感知已经成为自动驾驶感知技术发展的重要趋势。意思就是融合不同传感器数据有助于获取目标特征一致性描述，通过信息互补性增强环境感知的鲁棒性和泛化能力。

众所周知，自动驾驶技术是利用各类传感器和车载处理器，来实现路径策划、行为控制和决策以及环境感知，通常涉及到感知、决策、执行。而车身装载的传感器激光雷达、摄像头以及毫米波雷达都是相当于眼睛的存在，用以收集各类数据传输到决策层。在通过车载处理器处理这些数据并输出相应的指令然后执行这些指令，也就是决策层和执行层。

环境感知作为整个过程中最基础的存在，却是最重要的环节。基于现在自动化驾驶技术感知技术的发展，有两种发展方向。一方面，利用神经网络强大的自学习特性，针对特定感知任务需求构建深度学习模型；另一方面，以虚实结合的方式，分别从真实世界和仿真场景建立大规模、多模态感知数据集，为模型训练和评测提供支撑。

在现在软件定义汽车的背景下，自动驾驶的核心的就是围绕算力、算法、数据构。现如今如何自动驾驶发展的方向也成为了现在不少企业关注的方向，也是不少资本观望的对象。