多模态感知从实验室走向量产，关键不在于传感器种类增加，而在于不同信号能否在真实工况下持续、稳定地共同支持决策。演示样机可以依靠精细调试呈现能力；量产设备则必须面对个体差异、环境变化、长期运行和维护成本。
以机器人抓取为例，视觉可提供目标的位置与形态信息，力觉和触觉则帮助判断接触状态。若多源信号不同步，系统可能依据过时的视觉位置施力；若传感器标定或响应随时间漂移，原本有效的融合策略也可能失准。因此，融合不是把数据简单拼在一起，而是明确各模态的职责、建立时间与坐标上的一致性，并规定信号缺失或冲突时系统如何处理。
量产评估也应从“能否识别”转向“能否稳定工作”。研发与制造环节需要共同检查传感器的一致性、装配后的标定过程、异常检测能力，以及更换部件后能否恢复可靠状态。验证则应覆盖目标任务中的典型变化和边界情况，而不是只看理想条件下的演示效果。若系统无法解释感知失效、无法定位故障来源，现场维护就会变成反复试错。
成本同样不能只按单个传感器的采购价衡量。更高的感知能力若带来复杂装配、频繁校准或难以维护的融合链路，未必适合规模部署。真正跨过量产门槛，需要在性能、可靠性、制造一致性和维护负担之间取得可重复的平衡。判断一套多模态方案是否成熟，最终要看它能否在明确的应用场景中稳定完成任务，并能被持续制造、检测和维护。