传感器故障可能给华为海思自动驾驶技术的多传感器融合系统带来多重安全风险，尽管其通过冗余设计和融合策略降低了风险，但部分场景下的故障仍可能突破防护机制，具体如下：

1. 环境感知精度下降，导致目标误判或漏判

• 单一关键传感器失效：例如激光雷达故障时，系统可能失去高精度三维空间信息，在复杂场景（如近距离加塞车辆、异形障碍物）中，仅依赖摄像头和毫米波雷达可能出现距离计算偏差，导致对目标大小、形状的误判（如将静止的护栏误判为可通行区域）。
• 同类传感器集体受干扰：若多个摄像头因暴雨、强光同时出现视野模糊，或毫米波雷达因电磁干扰集体信号异常，融合系统可能无法从冗余数据中提取有效特征，导致对行人、非机动车等弱势目标的漏检，增加碰撞风险。

2. 决策逻辑紊乱，引发操作失误

• 融合数据冲突：当部分传感器故障输出错误数据（如毫米波雷达误报 “前方有障碍物”，但摄像头和激光雷达未检测到），融合算法可能因数据矛盾陷入决策犹豫，导致车辆突然无故减速、急刹或停滞，引发后车追尾风险。
• 安全冗余失效：若故障传感器恰好是 “主冗余” 设备（如激光雷达作为纯视觉方案的备份，却与摄像头同时失效），系统可能无法切换至可靠的替代感知路径，导致决策依据不足，出现车道偏离、闯红灯等违规操作。

3. 极端场景下系统降级失控

• 恶劣天气叠加故障：在暴雨、浓雾等本身就削弱传感器性能的环境中，若激光雷达和毫米波雷达同时故障，仅靠摄像头可能完全无法识别道路标线和障碍物，系统可能因 “感知失明” 触发紧急降级，但降级过程中若车速过高，可能无法及时完成人工接管引导，导致事故。
• 突发故障无预警：若传感器故障属于 “隐性失效”（如数据漂移但未被诊断系统检测），融合系统可能长期基于错误数据构建环境模型，在高速行驶、复杂路口等场景中突然暴露问题，引发变道碰撞、转向过度等危险。

4. 系统容错机制过载，引发连锁故障

• 单一故障触发多系统联动压力：例如某摄像头故障后，系统需调用激光雷达和毫米波雷达补偿其功能，可能导致这两类传感器负载激增，若本身存在潜在损耗，可能引发继发性故障（如激光雷达过热停机）。
• 诊断与应急机制延迟：若故障检测算法对新型传感器异常（如 4D 雷达的特定干扰信号）识别滞后，可能导致系统在 “误以为正常” 的状态下持续输出错误决策，直到触发更严重的安全警报时，已错过最佳干预时机。

尽管华为海思通过多传感器冗余、动态融合策略和严苛的故障测试降低了上述风险，但传感器故障的 “不可预见性” 仍可能在极端场景下突破防护，这也是自动驾驶技术需持续优化传感器可靠性、诊断算法和应急机制的核心原因。