067、激光/ToF辅助对焦的"多传感器融合"——什么时候信ToF什么时候信PDAF，从距离置信度到场景分类的决策逻辑去年在给某旗舰机型调激光辅助对焦时，遇到一个特别邪门的case：用户对着白墙拍，PDAF和激光测距给出的距离差了整整半米，最终成片糊得亲妈都不认。更诡异的是，这个现象只在暗光下出现，白天完全正常。当时我盯着log看了三个小时，最后发现是激光模块的SPAD在低照度下信噪比崩了，回传的距离值跳变剧烈，而融合算法还傻乎乎地给了它很高的权重——因为距离置信度只算了目标反射率，没算环境光噪声。这事让我彻底明白了一个道理：多传感器融合的本质不是“谁准听谁的”，而是“什么时候该信谁”。今天就把这套决策逻辑掰开揉碎了讲清楚。从一次真实故障说起：PDAF和ToF打架了先还原一下那个白墙case的完整链路。PDAF那边，相位检测点落在墙面上，因为墙面纹理极弱，PD值本身就虚，但算法层没做纹理置信度门限，硬是给出了一个“看似合理”的离焦量。激光这边，SPAD在暗光下暗计数飙升，回波峰被噪声淹没，测距值在0.8米到1.3米之间随机跳。融合模块拿到两个输入，按预设的权重表——PDAF 0.6、ToF 0.4——直接加权平均，结果就是0.9米，而真实距离是1.1米。镜头推到0.9米的位置，景深一浅，墙上的字全糊了。这个案例暴露了三个典型问题：第一，PDAF在低纹理场景下根本没有输出有效信息的资格；第二，ToF在低信噪比下测距值不可信，但置信度计算没考虑环境光；第三，融合策略是静态的，没有根据场景动态调整信任权重。距离置信度：不是算出来