為了設計更有效的多模態融合架構，首先需要考慮如何充分利用 MUSES 中的各種傳感器資訊，包括框架相機、事件相機、MEMS 激光雷達和雷達數據。以下是幾個關鍵步驟：
特徵提取：針對每種傳感器數據，使用專門的特徵提取網絡。例如，對於框架相機，可以使用卷積神經網絡（CNN）來提取圖像特徵；對於事件相機，則可以使用事件驅動的網絡來捕捉高動態範圍的特徵；而激光雷達和雷達數據則可以通過點雲處理技術來提取三維特徵。
跨模態融合：在特徵提取後，應設計一個有效的融合策略。可以考慮使用注意力機制來加強不同模態之間的互動，這樣可以根據場景的需求動態調整各模態的權重。此外，使用多層次的融合架構（如早期融合、晚期融合和中間融合）可以進一步提升模型的表現。
不確定性建模：由於 MUSES 中的數據來自於惡劣條件，模型應該能夠處理不確定性。可以引入不確定性量化技術，對每個模態的輸出進行不確定性評估，並在融合過程中考慮這些不確定性，以提高最終的語義感知準確性。
端到端訓練：設計一個端到端的訓練流程，讓模型在訓練過程中自動學習如何最有效地融合不同模態的特徵。這樣可以減少手動調整的需求，並提高模型的整體性能。