在自动驾驶技术的研发与应用中，我们常常会遇到一个形象的比喻——“洋葱模型”，这个模型将自动驾驶系统从内到外分为多个层次，如同剥开洋葱般逐层深入，每一层都代表着不同的技术挑战与安全需求。
问题： 在自动驾驶的洋葱模型中，最内层（即最核心）的技术挑战是什么？
回答： 自动驾驶技术最内层的挑战，即感知与融合，这相当于“洋葱”的“心”，是自动驾驶系统“看见”世界的基础，它要求车辆能够通过高精度的传感器（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）实时捕捉周围环境的信息，包括但不限于其他车辆、行人、障碍物、交通标志等，随后，这些来自不同传感器的数据进行融合处理，形成对环境的统一理解，这一过程不仅要求高精度的数据采集，还涉及复杂的算法和强大的计算能力，以实现数据的快速处理和准确决策。
感知与融合的准确性直接关系到自动驾驶车辆的反应速度和安全性，是自动驾驶技术能否真正实现“智能”的关键所在，如何提升感知的精度、降低误报率、增强多传感器数据的融合能力，是自动驾驶领域最内层、也是最核心的技术挑战之一。
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