傳感器融合(sensor fusion)可望成為掌握自動駕駛挑戰(zhàn)時不可或缺的技術(shù)，它需要處理實時傳感器數(shù)據(jù)的能力。根據(jù)市調(diào)公司IHS Technology指出，汽車產(chǎn)業(yè)至今尚未具備這樣的條件，從而為這一領域的新創(chuàng)公司以及著眼于收購這些新創(chuàng)公司的老字號企業(yè)帶來了機會。
很快地，汽車生態(tài)系統(tǒng)將受惠于高性能自動駕駛解決方案的驅(qū)動力。IHS資深分析師Akilesh Kona解釋，其原因就在于為了實現(xiàn)車輛的自動駕駛功能，它需要與環(huán)境有關(guān)的可靠信息。然而，需要可靠的信息意味著需要不同且大量的傳感器類型。
一般來說，先進駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)利用周圍環(huán)境的360度現(xiàn)場影像。這些影像來自相機、雷達以及一部份的超音波等各種不同的傳感器，并進行運算。之以必須使用這么多不同傳感器的原因就在于每一種傳感器類型都存在某種限制。
例如，相機在低光或天氣情況不佳時的影像質(zhì)量較差。雷達傳感器則較少受到天氣情況影響；不過，其影像質(zhì)量也因為分辨率低而表現(xiàn)較差。光達(Lidar)傳感器提供較佳定義的影像，但在邁到下雨、雪或冰雹時也影響其表現(xiàn)。然而，融合所有這些傳感器訊號，則可實現(xiàn)可靠、高解析影像，以及足夠冗余用于自動駕駛等安全至關(guān)重要的應用。
這種情況有利于新創(chuàng)公司貢獻其專門知識。而且，IHS指出，由于老牌廠商希望保持競爭力，開始透過收購取得所需的專業(yè)知識。例如，通用汽車(General Motors；GM)收購了自動駕駛技術(shù)公司Cruise Automation、Delphi收購卡內(nèi)基梅隆大學成立的Ottomatika，以及Dura Automotive Systems與Green Hills Software合作，共同開發(fā)自動駕駛車用的傳感器中樞模塊。
此外，半導體業(yè)界也正致力于提供高性能運算解決方案，以滿足傳感器中樞所需的艱巨任務。例如，恩智浦半導體(NXP)開發(fā)出BlueBox、 Mobileye推出EyeQx以及最新一代的EyeQ5平臺。在某種程度上，芯片廠商還可以借用消費市場類似設計所產(chǎn)生的專業(yè)技術(shù)。
深學習技術(shù)和機器視覺，被視為是解決自動駕駛決策問題的好辦法。然而，這些技術(shù)對于汽車產(chǎn)業(yè)仍是新領域。這些領域的專業(yè)知識可在催生新創(chuàng)公司與拆分公司的研究機構(gòu)與大學中找到。正如IHS分析師Akilesh Kona所說的，這些公司——如果未被老牌公司收購——為這一產(chǎn)業(yè)鏈開啟了新的發(fā)展方向。
傳感器融合模塊市場開始起飛，預計未來10年將以20%的CAGR成長
因此，對于傳感器算法與平臺的需求，為汽車產(chǎn)業(yè)價值鏈創(chuàng)造了新的成長市場。IHS指出，在2015年，只有4%的新車平臺內(nèi)建傳感器融合引擎控制單元(ECU)，用于實現(xiàn)環(huán)景停車輔助與安全至關(guān)重要的功能；然而，在2025年以前，這一數(shù)字預計將提高到21%。
預計在2015到2025年間，傳感器融合ECU市場的復全年成長率(CAGR)約達到20%，成為汽車產(chǎn)業(yè)中成長率最高的應用組件——為新的供貨商提供一個從各種不同層次供應鏈進入汽車市場的機會。
