3D视觉赋能人形机器人感知：技术路径、应用前景与产业格局
在人形机器人的研发进程中，3D视觉技术已成为其实现环境感知和智能决策的关键引擎。凭借对环境的精准还原与实时动态捕捉，3D视觉助力人形机器人完成感知建模、目标识别、物体操作等复杂任务，显著提升了机器人在安全性和稳定性方面的表现。
与传统传感器相比，3D视觉方案以其高精度、大信息量和高度集成优势，正在快速渗透机器人产业。浙商证券的研报曾指出，机器人通过视觉系统获取的信息占到整体数据采集的80%。据预测，到2030年，人形机器人3D视觉传感器的全球市场规模有望由2025年的1.4亿元，跨越式增长至91.5亿元，年复合增长率高达132%。
人形机器人3D视觉技术主流路线梳理
目前，业内围绕“如何精准感知3D空间信息”与“高效处理大数据”两大命题，形成了以下几种主流技术路线：
1. 多目立体视觉
通过多组相机模拟人眼成像原理，从立体视差中获取深度信息。这类方案结构简单、成本较低、对中距离场景适应性强，已被不少头部人形机器人采用，如优必选Walker X和普渡科技PUDU D9等。但其对图像特征匹配和光照条件较为敏感，在弱纹理或低照度下精度会有所下降。
2. 激光雷达（LiDAR）
基于激光SLAM（同步定位与建图）或视觉VSLAM实现高精度三维重建。3D激光雷达可获取极高还原度的三维环境信息，普遍应用在高端工业和自动驾驶领域。缺点在于成本较高，更多用于专业场景。
3. 结构光
通过向目标表面投射已知光栅图案，分析畸变形式反算出物体三维结构。结构光具备亚毫米级别测距精度与高分辨率，尤为适用于近距离识别和精细交互。受限于易受强光干扰，更多应用于室内环境或对精准交互有较高要求的领域。
4. 飞行时间法（ToF）
通过测量光脉冲传播往返时间计算深度。ToF能快速生成高帧率3D图像，有较强的实时性和抗干扰能力，是动态避障和手势识别等领域的重要方案。其精度随距离增加会有所下降，易受多路径效应影响。
5. 单目视觉结合深度学习
借助AI模型（如DepthNet、MonoDepth）预测2D图像中的深度信息，这一方案硬件成本极低，侧重轻量化和大规模部署。但深度估算高度依赖数据训练，对遮挡、低纹理等复杂情况容错度有限。
目前，几乎所有主流人形机器人都会采用多传感器融合的方案：将多目视觉与结构光、激光雷达、ToF等多种技术进行结合，有效兼顾精度、实时性和成本，提升在复杂环境下的整体感知能力和鲁棒性。
国内3D视觉产业链及代表企业
随着消费电子、智能安防、汽车和机器人产业的高速发展，中国3D视觉产业链日臻成熟。从上游核心器件（如高性能传感芯片、镜头模组），到中游感知方案（结合算法与应用需求），再到下游终端品牌和垂直行业应用，已形成完整价值生态。
具有代表性的企业包括：
奥比中光：作为国内乃至全球3D视觉领域的龙头，奥比中光在结构光、双目、ToF、激光雷达等多赛道布局深厚，其产品广泛落地服务机器人、工业检测和3D建模等领域，国内服务机器人3D视觉市场占有率超过70%。
华捷艾米：专注于结构光融合自研芯片及深度AI算法，覆盖消费电子、智能家居、教育等多个场景，以高精度单目结构光产品在市场中占据一席之地。
天准科技：以工业视觉见长，方案兼具高精度和高可靠性，深度服务于半导体、自动化、消费电子及新能源领域。
此外，华睿科技、光鉴科技、深视智能、安思疆科技、驭光科技、灵明光子、禾赛科技、知微传感、速腾聚创等企业也在不同细分领域积极布局。
未来展望
行业机构预测，2025年中国人形机器人市场规模将达53亿元，2029年有望突破750亿元，位居全球首位，2035年更有望接近3000亿元。显然，3D视觉传感器在其中扮演着不可替代的角色。
总体来看，未来人形机器人3D视觉技术将继续在检测精度、实时反应和环境适应性上全方位突破，同时加速降本增效，满足规模化和消费级产品的大规模应用需求。多传感器融合及算法持续优化会成为主流趋势，推动人形机器人向更高智能、更广场景不断迈进。
