自动驾驶需要用到多种传感器，比如摄像头、毫米波雷达、激光雷达以及超声波雷达。不同传感器的工作原理不同所以它们产生的数据类型也不一样。

如果车辆在自动驾驶过程中发现前面飘来一个塑料袋，摄像头可能会识别出它是个塑料袋或者白色的皮球，甚至是白色的飞鸟(如果光线不好)，而毫米波雷达很可能会认为它是个石头或者相同尺寸的障碍物。

这时候不同传感器发出了截然相反的指令，摄像头建议减速而雷达建议紧急制动。两个互相冲突的指令必须引入第三个传感器介入打破平衡，或根据系统预设优先级直接判定紧急制动。

但无论哪一种方案，都不是自动驾驶最优的解决方案。因为复杂的逻辑判定流程会造成延迟以及算力的浪费，甚至不必要的执行动作，而这还仅仅是一个塑料袋。如果两个塑料袋飘过来，就是两倍的工作量。

这就是目标数据融合的尴尬。

而原始数据融合则是所有传感器直接描绘完整环境，事实运算并对每个像素进行动态信息标注。根据塑料袋的动态方式计算出它的重量，直接得到它是塑料袋这个答案，并配合做出相应驾驶动作。原始数据融合能够在使用更少能源(和计算)的情况下，以更高的分辨率探测环境。当来自不同传感器的所有原始数据在处理之前被混合在一起时，深度神经网络(DNN)可以创建一个更完整的环境图像。

这里说一下行业中比较有代表性的公司方便大家理解传感融合公司的产品模式和服务对象。以色列的初创公司VAYAVISION就是一家提供自动驾驶车辆原始数据融合和感知软件解决方案的供应商，2018年10月这家公司拿到了800万美元的融资(投资方包括三菱HFJ金融、LG电子等)，该公司2019年5月于EcoMotion智能交通峰会上展示了其最新的自动驾驶环境感知软件VAYADrive 2.0。

该软件对距离传感器进行稀疏采样，并将距离信息分配给高分辨率相机图像中的每个像素。这使得自动驾驶汽车能够接收到关于物体大小和形状的关键信息，能够将道路上的每一个小障碍物分开，并准确地定义道路上的车辆、人和其他物体的形状。

在 UBC 研究员设计了水凝胶传感器，其中包含不同大小的正离子和负离子的盐。他和 UBC 物理和化学系的合作者应用磁场来精确跟踪当向传感器施加压力时离子是如何移动的。

“当对凝胶施加压力时，该压力会以不同的速度分散液体中的离子，从而产生电信号。通常较小的正离子比较大的负离子移动得更快。这会导致离子不均匀产生电场的分布，这就是压电传感器工作的原因。”

研究人员说，这一新知识证实了水凝胶的工作方式与人类检测压力的方式相似，这也是通过移动离子来响应压力，激发了离子皮肤的潜在新应用。

“显而易见的应用是制造直接与细胞和神经系统相互作用的传感器，因为电压、电流和响应时间就像跨细胞膜的那些，”UBC 应用科学学院电气和计算机工程教授 Madden 博士说. “当我们将传感器连接到神经时，它会在神经中产生信号。反过来，神经会激活肌肉收缩。”

“你可以想象一个覆盖着离子皮肤的假肢。皮肤通过触摸或压力感知物体，通过神经将信息传递给大脑，然后大脑激活提升或握住物体所需的马达。进一步传感器皮肤和神经接口的开发，这种仿生接口是可以想象的。”

另一个应用是佩戴在皮肤上的软水凝胶传感器，它可以监测患者的生命体征，同时完全不显眼并自行发电。

说完以上的传感器，我们再来说说摄像头。摄像头——也即是镜头，也分为很多类型，比如不同的厂商使用的镜头卡口完全不同，比如佳能单反是EF卡口，佳能微单是RF卡口，尼康微单是Z卡口，尺寸都不一样。

不仅镜头卡口有区别，而且镜头的光圈也有恒定光圈和可变光圈，镜头的焦距有定焦和变焦，而且不管是定焦还是变焦，又分为超广角镜头、广角、中焦以及长焦以及鱼眼镜头等。而且同样的焦段同样的画幅尺寸，有些镜头有防抖性能和自动对焦性能，有些则没有。

而从镜头的材料来看，镜头也分为多种，比如说低端镜头多数都是树脂镜头，比如一些国产学生数码相机用的就是树脂镜头，而比较高级的镜头主要以优质光学玻璃为主，还要有相当高级的加工技术。

从构成镜头的镜片形状来看，有球面镜头，还有非球面镜，用于减少散光和畸形，从而矫正成像。 而且有些镜头还有镀膜技术，可以有效提升影像品质。而且不同的镜头解析度和分辨率也不同，通常用“ lp/ mm”(一毫米内能分清的黑白线对数)来表示。如果你使用了低解析度和低分辨率的镜头，即便使用高质量高像素的影像传感器也无法发挥其优势，拍出来的画质就会大打折扣。