目前，自动驾驶的安全事故原因绝大多数出现在传感器这个重要环节，将各类传感器融合在一起，能否就能起到1+1>2的效果呢?传感器是汽车感知周围的环境的硬件基础，在实现自动驾驶的各个阶段都必不可少。自动驾驶离不开感知层、控制层和执行层的相互配合。摄像头、雷达等传感器获取图像、距离、速度等信息，扮演眼睛、耳朵的角色。目前自动驾驶的安全事故原因绝大多数出现在传感器这个重要环节，将各类传感器融合在一起，能否就能起到1+1>2的效果呢?
通过增加传感器的数量，并让多个传感器融合来提高自动驾驶能力。多个同类或不同类传感器分别获得不同局部和类别的信息，这些信息之间可能相互补充，也可能存在冗余和矛盾，而控制中心最终只能下达唯一正确的指令，这就要求控制中心必须对多个传感器所得到的信息进行融合，综合判断。
根据千讯咨询发布的《传感器市场发展研究及投资前景报告》显示，在使用多个传感器的情况下，要想保证安全性，就必须对传感器进行信息融合。多传感器融合可显著提高系统的冗余度和容错性，从而保证决策的快速性和正确性，是自动驾驶的必然趋势。
当然，要实现传感器融合，也是有前提条件的。硬件层面，数量要足够，也就是不同种类的传感器都要配备，才能够保证信息获取充分且有冗余;软件层面，算法要足够优化，数据处理速度要够快，且容错性要好，才能保证最终决策的快速性和正确性。
每种传感器都有自己无法克服的缺陷，因此数量的增加无法解决实际的问题。真正的解决之道是综合不同传感器采集到的信息。而目前的雷达技术在分辨率上也有些不合格，可以说每种传感器都有自己的软肋。想做到完美的传感器融合，就要接受不同传感器的输入，并利用综合信息更准确的感知周边环境，其得出的结果比不同传感器各自为战要好得多。将不同传感器进行融合还能换来一定程度的冗余，即使某个传感器出了问题也不会影响车辆的安全。
目前车辆上搭载的大多数ADAS系统都是独立运作的，这就意味着它们不会与其他车辆上的系统交换信息。此外，车上的后置摄像头、360度全景系统、雷达和前置摄像头都有自己的独立任务，它们之间几乎没有交流。给车辆安装这些独立系统后，司机就能获知更多信息，车辆也能实现少数自动驾驶功能。不过，我们也可以对这些传感器进行融合，实现更为强悍的功能。