自動駕駛車輛需要即時取得車輛週邊的所有資訊，需仰賴車上配置的所有感測器，如：影像感測器、短距雷達、長距雷達、超音波雷達、光達(Lidar)、衛星定位(GPS)…等感測器的資料，以建構出車輛週邊環境的360度現場資訊，如圖1所示，再將判讀後有用資訊後送至中央處理器，經由高速運算分析後，下達執行車輛控制的指令，讓車輛可以自動駕駛。車輛自動駕駛主要依賴先進駕駛輔助系統(Advanced Driver Assistance Systems；ADAS)，ADAS是利用上述多組感測器所偵測到的資訊，建構出車輛環周的資料，經中央處理器運算後，來控制車輛自動行進的動向，以達到車輛自動駕駛的願景。
每一種類感測器都有其優、缺點，如：影像感測器在低光源或天候不佳時的影像品質較差。雷達感測器較不受到天候變化影響；但是，雷達的解析度不如影像感測器高。光達感測器可提供較佳立體影像，但是在天候不佳的下雨、風雪或冰雹時，光達感測器的偵測精準度會下降。衛星定位精度較差，無法取得較短距離（1公尺以下）的即時定位資訊。
所以一輛汽車上，需要建置多顆不同種類的感測器，藉由取得每個感測器精準的資訊，來達到車輛全方位監控的需求，並可以全時感測車輛四周即時的變化，即時做出最安全的操控。
感測器融合 (Sensor Fusion) 的創新概念是同時匯集『多顆』、『同類型』或『不同種類』感測器的資訊，先進行初步整合所有高精度的感測數據，最後將多組初步整合好的資訊再交給中央處理器進行判讀與運算，如圖2所示，可以更快和更準確地感知車輛週邊環境。相對於現有獨立感測系統，感測器融合技術可以做出更快、更好、更安全的車輛控制指令。
將前方雷達與前方影像感測器融合在一起，以實現自我調整巡航控制和車道維持輔助，或者將後視影像感測器與超音波測距感測器組合在一起來實現自動停車。藉由整合與優先處理多組感測器資訊，進行分工優先處理感測訊號，最後依感測資訊的警示等級，決定直接顯示警示，或是後送至中央處理器進行實際操控的執行。此分工處理的架構，就是感測器融合技術的真正核心所在，可加快資訊處理的速度，也可以減輕中央處理器的運算負荷。
Intel、Mobileye、BMW於2017年 CES發表Intel Go自駕車平台，結合Intel處理器/FPGA/SSD/人工智慧平台技術、Mobileye 360度環景視覺感測器/演算法、BMW自駕車開發技術，執行感測器融合、環境建模、路徑規劃、駕駛策略、決策制定等自動駕駛功能。