华为海思的多传感器融合技术未来有以下发展趋势：

性能提升方面

• 算力大幅增强：随着自动驾驶级别提升以及机器人等应用场景对智能化要求的提高，海思芯片会通过升级架构和制程工艺，提供更高的 TOPS 算力，以处理海量传感器数据和复杂算法运算，例如支持更多摄像头、雷达等传感器的接入和实时处理，使多传感器融合系统能应对更复杂的环境和任务。
• 优化算力功耗比：在提升算力的同时，进一步优化功耗表现，保持或提高领先的能效比。这对于电动汽车自动驾驶以及对功耗有严格要求的机器人等应用场景至关重要，可减少对续航里程的影响，满足节能和可靠性要求。

技术创新方面

• 多传感器融合优化：不断提升多传感器融合技术的精度和效率，更好地融合摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波传感器等多种传感器的数据1。通过更先进的数据融合算法和校准技术，实现对环境更全面、准确的感知，提高目标检测、识别和跟踪的能力，增强在复杂场景（如恶劣天气、光线变化大等）下的可靠性7。
• 智能感知算法升级：基于深度学习和人工智能技术的持续发展，不断优化智能感知算法。能够提高对复杂路况（如道路施工、交通拥堵等）、特殊场景（如突发事件现场等）和罕见事件的识别和处理能力，降低误判和漏判的概率，使自动驾驶车辆或机器人等能够更加智能地应对各种突发情况。
• 通信技术融合与升级：继续深化 5G 技术在相关应用领域的应用，支持更高的数据传输速率和更低的延迟，实现车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）以及机器人与周边设备之间更高效的通信。同时，积极探索和融合其他新型通信技术，如卫星通信、6G 等，拓展通信覆盖范围和应用场景，实现空天地一体的通信网络，满足在各种复杂环境下的通信需求。

应用拓展方面

• 拓展至更多自动驾驶场景：从目前主要的城区道路、高速路驾驶和自动泊车等场景，拓展到更复杂的特殊场景，如极端天气下的驾驶、偏远地区的自动驾驶等。还可能向商用车自动驾驶、公共交通自动驾驶等领域深入拓展，满足不同行业的需求。
• 向其他智能领域延伸：除了自动驾驶领域，还会在机器人（如工业机器人、服务机器人等）、智能安防、智能物流、智能交通管理等多个智能领域得到更广泛的应用和拓展，助力各行业的智能化升级。