在人形机器人的各项设计方案中，3D 视觉技术已经成为提升环境感知能力与智能决策水平的关键支撑。凭借对周围环境的深度建模、动态目标识别与追踪，以及对物体的精准操作，3D 视觉大幅增强了人形机器人在多样化场景下的安全性与适应性。
与其他传感技术相比，3D 视觉传感器具备高精度、丰富信息量及高度集成等显著特点，有研究指出，机器人80%的环境信息获取依赖视觉系统。市场方面，3D 视觉传感器在机器人领域的应用前景广阔，预计2025年市场规模约1.4亿元，到2030年有望达到91.5亿元，复合年增长率超过130%。
3D 视觉主流技术路线
当前，业界在“如何高效获取3D信息”和“高效处理3D数据”两大方向下，逐步形成多路径并行的格局，主要包括：
多目立体视觉
通过多台相机模拟人眼视差原理，计算得出深度图。该方法结构简洁、适合中距离应用，但对计算资源消耗较大，并且在纹理较弱或低光照条件下精度会下降。多目视觉方案目前在不少人形机器人（如优必选Walker X、普渡科技PUDU D9等）中应用广泛。
激光雷达（LiDAR）
利用激光扫描实现高精度三维建模，激光SLAM与视觉SLAM（VSLAM）因传感器类型不同而细分。多线激光雷达在空间还原度与形态识别上有明显优势，但整体硬件成本较高，现多见于工业场景与高端机器人。
结构光
通过向物体表面投射已知光纹理，运用图案畸变恢复三维轮廓，重复性与精度表现突出，适合0.1~2米内的高精度需求，如物体识别与交互。不过，此技术易受环境光干扰，整体体积相对较大，户外应用受限。
飞行时间法（ToF）
以检测光脉冲往返时间来估算距离，具备较强实时性和抗环境干扰能力，帧率可达100Hz以上，被小米、波士顿动力等厂商采用。ToF随测距增长精度略有衰减，多路径反射可能影响结果，其优势在动态场景与实时避障上尤为明显。
单目视觉+深度学习
采用单相机结合深度学习估算场景深度，具备极低硬件成本与轻量化优势，常用于教育类及成本敏感型机器人。其精度严重依赖训练数据和模型能力，在无纹理或大遮挡区域易出现误差。
目前，多数人形机器人通常结合不同3D视觉技术，通过多传感器融合实现精度、成本与可靠性的平衡。例如，将双目RGB与结构光、ToF与多目视觉、激光雷达与单目视觉等组合应用，以应对复杂场景的多样需求。
国内3D视觉产业链及代表厂商
随着3D视觉技术在消费电子、生物识别、机器人与汽车等领域的持续渗透，人形机器人有望成为又一爆发性增长点。据《人形机器人产业研究报告》，2025年中国人形机器人市场规模预计将达53亿元，至2029年有望升至750亿元，占全球份额近三分之一，2035年或突破3000亿元。
国内已建成较为完整的3D视觉产业链。上游包括感光芯片及各类核心元器件，中游3D感知方案开发商则通过算法与应用定制化组合，下游为各类机器人及智能设备开发者。代表性企业如奥比中光、天准科技、华捷艾米等，均具备较强的研发能力与行业影响力：
奥比中光 拥有涵盖结构光、双目、iToF、dToF、LiDAR全技术路线，产品广泛用于服务机器人、工业测量、3D支付等领域，在国内服务机器人市场3D视觉传感器市占率超过七成，是国内3D视觉产业的重要代表。
华捷艾米 聚焦结构光与AI算法与自研芯片的深度融合，形成了适用于消费电子、家居、教育等多场景的产品生态。
天准科技 主攻工业视觉装备，致力于将精密光学、AI算法及高端制造相结合，解决半导体、自动化、消费电子等行业痛点。
充实产业生态的还有华睿科技、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、速腾聚创等一批创新公司。
结语
总体来看，人形机器人3D视觉方案不断创新，主流技术各有优劣：立体视觉注重成本与适应性，激光雷达和结构光追求高精度，ToF擅长动态感知，单目深度更突出性价比。当前多方案融合已成为提升鲁棒性与综合性能的主流趋势。随着市场的逐步放量，3D视觉将持续突破技术与成本“双高门槛”，助力人形机器人应用落地与产业升级。
