自动驾驶算法架构的演进，直接决定了传感器数据融合发生的层级。

随着算法从“规则驱动”转向“数据驱动”，融合点（Fusion Point）在数据处理流程中不断前移，从最末端的“结果融合”一路推向最前端的“原始特征融合”。

以下是各阶段对融合层级的具体要求：

第一阶段：模块化规则算法 —— 目标级后融合 (Object-Level / Late Fusion)

• 融合层级： 最晚期 (Late Fusion)。

• 传感器要求：

• 每个传感器（Camera, Radar, LiDAR）必须是智能传感器 (Smart Sensor)。

• 传感器内部必须自带 ECU/ISP，先跑一遍自己的检测算法，吐出目标列表 (Object List)。

• 融合逻辑：

• Camera 说：“前方 50 米有辆车 (ID:1)”。

• Radar 说：“前方 52 米有个障碍物 (ID:2)”。

• 融合算法（在域控 CPU 上跑卡尔曼滤波）负责把 ID:1 和 ID:2 关联起来，加权平均输出最终位置。

• 为什么是这级？ 早期算力不足，无法处理多路原始数据，且责任划分明确（Radar 供应商对 Radar 结果负责）。

第二阶段：多任务联合感知 (HydraNet) —— BEV 特征级融合 (Feature-Level / Middle Fusion)

• 融合层级： 中期 (Middle Fusion)，通常在 BEV (Bird's Eye View) 空间进行。

• 传感器要求：

• 传感器退化为哑巴传感器，只输出半成品数据。

• Camera: 输出图像特征图 (Feature Map) 或 PV (Perspective View) 特征。

• LiDAR: 输出体素化特征 (Voxel Features)。

• Radar: 输出点云 (Point Cloud) 而非目标列表。

• 融合逻辑：

• 将 Camera 的 2D 特征投影到 3D BEV 空间。

• 将 LiDAR/Radar 的 3D 特征对齐到同一个 3D BEV 空间。

• 在这个统一的“上帝视角”特征图上进行 Concat (拼接) 或 Cross-Attention (交叉注意力)。

• One Model Fits All: 融合后的特征送入同一个 Head，直接输出最终融合结果。

• 为什么是这级？ 为了解决跨模态的信息互补（如：LiDAR 测距准但不知颜色，Camera 懂语义但测距差），BEV 是最佳的统一表示空间。

第三阶段：感知决策一体化 (UniAD) —— 全链路特征交互 (Full-Stack Feature Interaction)

• 融合层级： 特征级融合 + 任务间 Query 融合。

• 传感器要求： 同第二阶段，但对数据的时间同步性和特征的语义一致性要求更高。

• 融合逻辑：

• 不仅在感知阶段做传感器融合。

• 跨任务融合： 规划模块（Planning）不仅看预测轨迹，还会通过 Attention 机制直接去“看”上游融合好的 BEV 特征图。这意味着规划器实际上在做感知数据的二次融合，提取它关心的路面细节（如路面坑洼特征）。

• 特点： 融合不再是一次性的步骤，而是贯穿整个网络的信息流 (Information Flow)。

第四阶段：端到端 (End-to-End) —— 原始数据级/隐式融合 (Raw Data / Implicit Fusion)

• 融合层级： 极早期 (Early Fusion) / 隐式融合。

• 传感器要求：

• 输出最原始的 Raw Data。

• Camera: 原始视频流 (Video Stream)，甚至是 RAW 格式。

• LiDAR/Radar: 原始波形或点云。

• 极高的时空对齐要求： 因为网络内部没有显式的坐标转换模块，必须在输入端通过外参标定将所有像素/点云精确对齐，或者让网络自己学习这种对齐（Soft Alignment）。

• 融合逻辑：

• 所有的模态数据（视频、点云、导航指令、自身速度）在网络的第一层或前几层就被编码（Tokenization）。

• Transformer 的自注意力机制（Self-Attention）会在海量 Token 之间自动寻找关联。

• 没有显式的“融合算法”： 网络自己学会了“在雨天多看雷达 Token，在白天多看视觉 Token”。

为什么是这级？ 相信神经网络的特征提取能力优于人工设计的 BEV 投影或卡尔曼滤波，保留最大信息熵。

第五阶段：VLA (具身智能) —— 多模态语义对齐 (Multimodal Semantic Alignment)

• 融合层级： 语义空间融合 (Semantic Space Fusion)。

• 传感器要求： 数据必须被“Token 化”成大模型能理解的格式。

• 融合逻辑：

• Image/Video Token: 视觉编码器将画面转为 Token。

• Text Token: 用户的指令（“去机场”）转为 Token。

• Action Token: 历史驾驶动作转为 Token。

• LLM 融合： 在大语言模型的 Embedding 空间里，这些不同模态的 Token 被统一处理。LLM 理解图像中的“红灯” Token 和文本规则中的“停止” Token 具有相同的语义含义。

总结：融合层级演变表