電子發燒友網報道（文/吳子鵬）從掃地機器人到機器狗，再到人形機器人，具身智能已從概念照進現實。作為人工智能與機器人領域交叉的前沿方向，具身智能顯著提升了智能體與物理世界的交互水平。在具身智能系統實現過程中，3D 視覺感知是底層核心技術之一，它通過實時捕捉、解析三維環境信息，賦予智能體空間理解與交互能力。

在接受電子發燒友網專訪時，光鑒科技創始人、CEO 朱力表示，機器人是具身智能的典型形態，而機器人與現實物理世界交互的前提，是能夠精準感知周邊的空間環境。以人形機器人抓取水杯為例，只有精準識別杯子的位置和形態，才能順利完成這一動作。“光鑒科技專注于智能視覺感知技術的研發與應用，核心目標就是讓機器人具備精準的空間感知能力。”?

3D 視覺感知的發展現狀和挑戰?

3D 視覺感知技術通過提供深度、形貌、位姿等三維信息，彌補了 2D 圖像的不足，正在重塑智能體的感知系統。據 Yole group 統計數據顯示，2022 年全球 3D 感知市場規模為 82 億美元。隨著智能駕駛、無人機、智能家居等應用領域的蓬勃發展，預計到 2028 年，全球 3D 視覺感知市場規模將擴張至 172 億美元，期間年復合增長率達 13.2%。
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然而，在高速發展過程中，目前 3D 視覺感知技術路線非常多元，主要包括雙目視覺、結構光、飛行時間法（ToF）和激光雷達（LiDAR），具體實現邏輯如下：?
·雙目視覺：通過兩個攝像頭模擬人眼視差，利用圖像匹配計算深度信息。不過，在低光、反光環境下，其精度會下降，且探測距離有限。?
·結構光：原理是向物體投射結構性光束，這些光束會因物體表面形狀不同而產生變形，通過高差變化和間隙計算深度和物體間距離。但該技術主要缺點是有效距離短。?
·ToF：通過發射連續光并測量光往返時間來計算目標距離，適用于中遠距離測距，但需要克服相位噪聲等問題。
·激光雷達：通過發射激光脈沖并測量回波時間 / 相位，利用點云構建 3D 環境地圖。不過，獲取高精度點云的硬件成本通常較高，且功耗也較大。
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朱力認為，目前的3D 視覺方案各有優劣。例如，結構光近距離精度高，但遠距離誤差大，可比喻為 “近視眼”；ToF 遠距離表現良好，但近距離精度不足，類似 “遠視眼”。然而，像機器人這樣的智能體，探測距離需要同時覆蓋近到遠的場景。受限于傳統傳感器能力，機器人往往需搭載多套傳感器，導致系統復雜且成本高昂。光鑒科技的創新之處在于，提供了業界首創的單模組實現結構光和 ToF 技術融合，近距離借助結構光、遠距離依靠 ToF，實現 3 厘米到 8 米寬范圍的精準感知，滿足了機器人全場景覆蓋的需求。
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“該方案的難點在于光學設計與算法協同，需要同時精通硬件系統、光學設計和算法開發，避免過度依賴外部芯片算力，通過自研高效算法實現軟硬件深度融合，在提升性能的同時控制成本與功耗。” 朱力強調。
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光鑒科技Nebula 系列 助力機器人智能感知升級?

當前，機器人行業正處于高速發展階段，各細分賽道都迸發出強勁的發展動能。根據 IDC 等研究機構發布的數據，2024 年全球智能掃地機器人市場出貨量達 2060.3 萬臺，銷售額為 93.1 億美元，同比分別增長 11.2% 和 19.7%；若擴大到整個清潔電器市場，2024 年市場規模則達到 200 億美元，同比增長 8%。
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朱力指出，機器人行業正經歷硬件快速成熟與場景深入結合的階段。掃地機器人已成為成熟產品且在持續迭代，配送、清潔等場景也有成熟產品落地。隨著 AI 技術的發展，機器人智能化和通用化水平將進一步提升。機器人的執行系統主要涵蓋傳感、感知、規劃和執行四個維度，光鑒科技聚焦最底層的傳感和感知環節，為機器人提供高效的空間環境理解解決方案，使其具備更精準的數據服務于規劃和執行環節。?

目前，光鑒科技面向機器人市場已推出Nebula 240和 Nebula 400 等多款產品，為機器人構建領先的 3D 視覺能力。其中，Nebula 240是光鑒科技針對掃地機器人領域推出的深度相機，其搭載的sToF技術融合了結構光的高精度與ToF的高分辨率，利用結構光主動投射的編碼光斑，有效抑制傳統ToF的多徑干擾，大幅提升測距精度，使掃地機器人在近遠距離中都能實現高精度3D視覺感知，實現真正意義上的優勢互補。

Nebula 240，圖源：光鑒科技
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當前，掃地機器人主要通過線掃描激光雷達構建 3D 地圖，該方案簡單且成熟。線掃描激光雷達獲取的是截面信息，無法識別立體障礙物。而掃地機器人要實現智能化發展，獲取三維環境信息必不可少，尤其是在帶機械臂的高端機型中，精準的 3D 感知更是實現物體抓取的核心前提。而具備sToF技術的Nebula 系列深度相機，僅通過單一模組就可以獲取到機器人避障和導航的所有視覺信息，并在不同場景中發揮信息協同作用，感知能力進一步加強。

此外，線掃激光雷達凸起的安裝方式，導致掃地機器人機身較厚，難以進入沙發和柜子底下，覆蓋能力受限。而Nebula系列則可以安裝在產品內部，不僅可以優化產品結構，降低硬件空間和成本，使掃地機器人更加輕薄，并且也進一步增強了其工作覆蓋范圍和脫困能力。
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朱力稱，“Nebula 240進入掃地機器人市場是光鑒的核心技術與客戶痛點需求結合的典型案例，其核心價值在于幫助客戶。客戶本身有識別維度升級以實現智能感知的需求，同時希望將掃地機器人設計得更加輕薄，Nebula 240 精準契合了這些需求。”
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他以掃地機器人最核心的清潔功能舉例，對于地面上的水漬、油漬、牛奶漬或灰塵等污漬，若掃地機器人能夠精準識別到具體的污漬種類，系統就可針對性地進行清潔。在Nebula 240 mipi 上，光鑒科技已實現多種傳感信號的融合，搭配地面障礙物分割算法、細線/污濁物識別算法等多種深度感知算法，使掃地機器人能夠更加精準識別目標物，實現更加高效清潔。?

而光鑒科技的另一款深度相機Nebula 400則是針對商用機器人場景。由于商用機器人具備多樣復雜的工作場景，所以需要精準的空間信息，為其提供關鍵數據支撐。而Nebula 400通過3D 結構光和ToF技術相結合，為機器人提供近距離超高精度和遠距離高精度的深度信息感知能力，滿足其在復雜環境中對導航與避障的需求，提供更加精準、適配的 3D 視覺感知方案。

為了適配商用機器人多樣的工作環境，Nebula 400擁有98°(H)×75°(V)的超廣視場角，能夠為其提供范圍更廣、畸變更小的視野范圍，有效提高機器人在復雜場景中的工作效率與安全性，搭配光鑒科技自主研發的彩色深度融合、3D SLAM以及目標識別等多重算法，使其具備更出色的避障和SLAM能力。

Nebula 400 深度相機，圖源：光鑒科技

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從這兩款深度相機的介紹可以看出，光鑒科技并非單純的硬件方案供應商，在硬件、軟件和軟硬件融合方面都頗具造詣。朱力表示，“光鑒科技非常注重感知計算部分，幫助客戶更充分地利用已有算力，并降低系統復雜度。我們在軟核結構光深度算法方面積累深厚，并在此基礎上開發了包含感知、融合、路線規劃在內的完備工具箱，不斷拓展服務邊界。無論客戶需要標準的硬件和算法，還是系統化的方案，光鑒科技都有能力滿足。”?

像搭樂高一樣構建 3D 感知系統

當前，模塊化設計已成為機器人系統設計的主流方式，顯著提升了系統開發的效率和靈活性。朱力將其形象地描述為像 “搭樂高積木” 一樣構建系統。為此，光鑒科技開展了以下幾方面工作。
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首先，打磨軟硬件所涉及的技術環節，使其達到成熟且高效的狀態，推進 3D 感知模塊的標準化，通過技術創新解決機器人與物理世界交互的基礎問題。光鑒科技將類似于汽車 3D 點云識別的能力引入機器人行業，開發了一套軟硬件高效融合的系統，目前已在行業頂級會議上發表，后續將逐步向全行業開放。
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其次，開展產業協同，通過感知和計算的深度融合實現極致效率的系統。目前，光鑒科技正與一些計算芯片企業合作，將公司算法塑造為 IP，通過芯片固化實現相關功能，以獲得比通用計算芯片更高的效率。如前文所述，光鑒科技在軟核結構光深度算法、污漬檢測、3D 識別等方面已儲備了豐富的算法，正致力于推動這些算法在客戶項目中快速落地。
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然后，加強數據保護。傳統成像攝像頭獲取的信息與人眼所見相同，隱私泄露風險較高。光鑒科技的3D深度相機產品均為非影像視覺，所產生的信息專為機器人服務，天然具備隱私保護優勢。同時，該公司還致力于在系統前端加入數據加密和簽名等保護功能，進一步提升數據安全性。
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最后，注重前沿創新。機器人行業發展日新月異，無論是核心技術還是產品形態都在不斷變化。以機器人不可或缺的 AI 技術為例，朱力表示，目前像深度學習這樣的小模型，已在光鑒科技產品中全面應用；而AI 大模型將使視覺感知能力更加通用，這項技術雖處于行業早期，但光鑒科技已與相關團隊展開全面合作。從產品形態來看，人形機器人未來潛力巨大，目前已有相關產品搭載了光鑒科技的 3D 視覺感知方案。
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結語?

在具身智能加速落地的進程中，3D 視覺感知作為智能體與物理世界交互的 “眼睛”，正從技術分野走向融合創新。光鑒科技以結構光與 ToF 技術的深度融合為突破口，打破傳統 3D 視覺方案的場景局限，通過 Nebula 系列深度相機實現避障、導航和感知的全覆蓋，更以軟硬件協同設計降低系統復雜度，推動機器人從 “功能單一” 邁向 “智能通用”。