小鹏汽车致力于打造高度智能化的汽车，在自动驾驶场景下，需要处理大量的传感器数据，如激光雷达、摄像头等。请设计一个高效的数据处理和融合架构，以支持实时决策和安全驾驶。

答题要点

建议采用分层架构和模块化设计的答题框架。先构建整体架构层次，再详细阐述各层的模块功能。关键要点如下：1. 数据采集层：设计不同传感器的数据采集接口，确保数据的实时性和准确性。例如，对激光雷达和摄像头的数据进行同步采集。2. 数据预处理层：对采集的数据进行清洗、滤波等操作，去除噪声和异常值。如使用卡尔曼滤波对激光雷达数据进行处理。3. 数据融合层：采用多传感器融合算法，将不同传感器的数据进行融合。例如，使用扩展卡尔曼滤波融合激光雷达和摄像头的数据。4. 决策层：根据融合后的数据进行实时决策，如路径规划、避障等。使用深度学习算法进行决策。5. 反馈层：将决策结果反馈给车辆控制系统，实现实时控制。示例思路：从数据的源头采集开始，逐步进行处理、融合，最后做出决策并反馈。可以说：“我会先设计数据采集接口，对数据进行预处理，然后采用扩展卡尔曼滤波融合数据，再用深度学习算法进行决策，最后将结果反馈给车辆控制系统。”