通常情況下，一個典型的傳感器數(shù)據(jù)處理管道，是將傳感器收集到的數(shù)據(jù)傳輸至專門的處理系統(tǒng)，然后由該系統(tǒng)進行判斷，輸出操作結果發(fā)送給其他系統(tǒng)。在這種情況下，來自不同傳感器的數(shù)據(jù)處理相對孤立，不會受到其他系統(tǒng)的實際影響。
如今，蘋果設計了一套新系統(tǒng)，可以從一個傳感器獲取數(shù)據(jù)并與其他傳感器(例如角度傳感器、GPS、慣性、紅外、LiDAR和雷達)的數(shù)據(jù)結合處理做出融合感知決策。這些數(shù)據(jù)可以包括原始的傳感器數(shù)據(jù)、經(jīng)過處理的傳感器數(shù)據(jù)，甚至是由傳感器數(shù)據(jù)衍生的數(shù)據(jù)。
由于提供了更多的數(shù)據(jù)點，控制系統(tǒng)在創(chuàng)建行動方案時將有更多的信息可供使用，數(shù)據(jù)在多個管道中共享，因此可以在流程的不同階段做出多個決策，這些都將使數(shù)據(jù)更精細，從而使決策更可靠。
例如，此前在一組關于特斯拉自動駕駛的視頻中，晚間一個穿著黑衣服的行人突然從路邊竄出來，Autopilot系統(tǒng)就出現(xiàn)了誤判。這是因為特斯拉主要依靠攝像頭、超聲波和毫米波雷達進行視覺識別，而對于采用激光雷達路線的蘋果方案來說，激光雷達可以確定距離和深度，但它不能看到顏色，這在試圖識別道路上的物體時很重要，將激光雷達與傳輸圖像傳感器數(shù)據(jù)的管道進行融合，便可以得到顏色數(shù)據(jù)。
蘋果公司一直在從事多個汽車項目的開發(fā)，包括完整的智能汽車和自動駕駛汽車系統(tǒng)。目前，其在自動駕駛方面的專利已經(jīng)超過70項。每一周，蘋果公司都會提交大量的專利申請。雖然其中很大比例的專利將不會落地，但是卻表現(xiàn)了蘋果在相關領域正在謀求新開拓，這些專利往往也預示著預示著行業(yè)的發(fā)展趨勢。
