华为海思多传感器融合技术在类人决策与控制方面具有显著优势，主要通过以下几个方面实现：

• 多传感器协同感知提供精准数据基础：融合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器数据。激光雷达在天气及光照良好时可采集丰富的周边环境信息并生成高质量 3D 环境图像；摄像头在光线充足时提供详细的视觉信息，如识别交通标志、车道线等；毫米波雷达在极端天气或夜晚条件下，可辅助探测障碍物。多种传感器协同工作，全方位、无死角地感知周围环境，为决策与控制提供准确、全面的数据。
• 基于 AI 的实时建模与决策算法：华为 ADS 3.0 中的 AI 实时建模技术作为 “智慧大脑”，可根据多传感器融合感知到的信息实时调整行驶策略。例如在遇到无保护左转路口时，能根据对周围车辆、行人的动态监测，结合路口交通状况，精准计算出最佳的转弯时机与速度，实现安全、顺畅通过，这种决策方式类似于人类驾驶员在面对复杂路况时的判断和决策过程。
• 路径规划与决策制定的类人化：在路径规划方面，采用 A * 搜索算法作为基础框架，能够在已知环境的地图上找到从起始点到目的地之间代价最小的可行路线。同时，考虑到实际行驶中可能遇到的动态障碍物或临时封闭路段等情况，引入启发式评估函数来指导搜索过程，更加高效地避开潜在风险区域。当车辆接近交叉路口时，会启动局部重规划机制，利用即时获取的周围交通状况信息调整当前轨迹方向，确保安全顺畅通行，这与人类驾驶员根据实时路况灵活调整行驶路线的行为相似。
• 行为模式识别与类人决策：通过机器学习训练得到的行为模式识别模型可以帮助判断其他道路使用者的意图，进而做出合理反应动作，比如减速避让行人过马路或是加速超越慢速前车，使车辆的决策和控制更加符合人类驾驶习惯和实际交通场景需求。
• 决策逻辑注重安全与平稳：华为的算法决策更注重安全和 “类人” 驾驶体验，追求平稳、舒适，在处理中国特有的复杂路况，如 “中国式过马路”、混乱的路口时，基于本土数据优化，表现更符合国内驾驶习惯。这种决策逻辑类似于人类驾驶员在驾驶过程中优先考虑安全，同时兼顾驾驶舒适性的特点。