传感器融合已经发展成为一个热门趋势，其根源是手机和便携式技术的爆发，同时也已开始普及到物联网传感器，下一代自动驾驶车辆和无人机的环境感知应用中。从纯粹的技术角度来看，这种爆炸性的增长同时还带来了许多挑战和机遇，包括触及了隐私，安全性，甚至对未来基础设施的发展产生了更大的影响等。从定义上讲，传感器融合相对简单，本质上是一种软件，可以智能地组合来自一系列传感器的数据，然后使用结果来提高性能。这可以是使用相同或相似类型的传感器阵列来获得极其准确的测量结果，也可以是通过整理不同类型的传感器输入来获得更复杂的结果。 　　

  传感器集线器（一种MCU硬件）的实用性不断增长，推动了这一巨大需求。该传感器集线器针对一组特定的传感器实现了特定的传感器融合算法，而纯软件“传感器融合”则可以涉及各种传感器类型以及算法。 基于硬件的传感器集线器减轻了系统CPU的负担，从智能手机到可穿戴设备，这本身就是许多现代设备所需要的。确实，降低CPU负载可以延长电池寿命并减少热量，这是可穿戴设备和智能手机设计师的最为闹心的问题。传感器融合的另一个关键市场是汽车工业。例如在汽车碰撞系统中，可以采用一系列不同的传感器，包括压力传感器，加速计，陀螺仪和超声波。如果该组中的传感器组合超出阈值，则可以自动做出各种相应的响应，例如展开相关的安全气囊。当前，大多数三级车依靠传感器融合将激光雷达与视觉和红外摄像机，超声传感器和雷达阵列集成在一起，这些传感器每秒产生数千万个点，出于明显的安全原因，这些点需要实时处理。

  系统的可靠性是一个复杂的挑战，因为传感器融合可以提供更快，更有效的环境变量监控，同时这也意味着来自单个传感器的恶意输入可能会触发安全系统，从而迫使汽车设计人员必须保证融入系统的每个部分，同时处理好冗余性。传感器融合对于未来最重要的好处也许是它所提供的上下文感知，它接受不同的输入并解释其在环境中的含义。这里的一个例子是垂直应用中的激光雷达和雷达系统，例如无人机系统，在GPS信号不可靠的情况下，压力传感器是进行飞行控制和定位的重要工具。