一周解一惑系列：机器人大脑算法迭代对视觉方案的影响

　　本周关注：奥比中光、浙江荣泰、杰克股份、法兰泰克、雷迪克主要应用场景：3D 视觉技术的应用场景广泛，它不仅是工业自动化领域的关键技术，也是众多行业智能化变革的重要驱动力。在3D 高精度扫描、机器人领域智能化升级、智能物流与仓储管理、消费电子领域与生物识别领域都展现出了巨大的应用潜力。

    　　3D 点云数据在机器人大模型中具有多项优势：1）增强空间推理能力，提升任务成功率：实验表明，基于点云的方法在成功率和平均排名上超越了RGB 和RGB-D 方法，无论从头开始训练还是利用预训练，都能展现出更强的性能和泛化能力。将3D 点云数据注入到预训练的VLA 模型中，能够为模型提供更全面的空间信息，使机器人能够更好地理解和感知环境中的物体位置、距离和形状等。

    　　这种能力使得机器人在执行任务时能够做出更准确的决策和动作规划，解决了2D 模型在空间感知上的局限性，提高了任务的成功率。与传统的2D VLA 模型相比，PointVLA 能够利用3D 点云数据准确感知物体的实际位置和高度，从而在面对不同高度的桌子或物体时，做出相应的调整动作，成功完成任务，如在“place bread”任务中，PointVLA 能够适应训练数据中未见过的更高桌面高度，而2D 模型则因无法准确感知高度而失败。这说明3D 点云数据为模型提供了更精准的深度感知和空间定位能力，有助于机器人更精确地操作物体，提高任务的成功率。2）提高少样本多任务学习能力：PointVLA 在仅有少量训练样本的情况下，成功完成了多个不同的任务。这得益于点云数据提供的丰富信息，使得模型能够更有效地利用有限的样本进行学习和泛化，适应多样的任务场景，降低了数据采集和训练的成本。3）增强泛化能力：实验结果显示，在相机动态变化的实验中，基于点云的方法在不同视角下的平均成功率明显高于其他方法，表明其对相机视角变化具有更强的适应性。

    　　机器人视觉图像数据获取与 3D 传感器技术应用：近年来，随着 3D 视觉传感器技术的突破，数据采集方式逐渐向高精度、多模态方向发展。3D 视觉传感器已成为人形机器人 “感知 - 决策 - 执行” 链路的核心，其重要性体现在环境感知与建模、动作规划与执行、市场驱动与技术趋势几方面。传统 2D 视觉难以应对复杂三维场景，而 3D 传感器通过深度信息增强环境理解。优必选机器人通过语义视觉导航技术提取高层语义信息（如车间设备布局），实现自主任务调度。宇树 H1 的激光雷达结合 3D SLAM 算法，实时调整关节扭矩（最高达 360N·m），确保动态平衡。3D 数据为机器人提供精确的空间坐标，优化路径规划。

    　　在柔性装配场景中，优必选机器人利用 3D 视觉识别遮挡条件下的汽车密封条安装位，结合仿人五指手完成精细化操作。宇树 H1 通过 AI 强化学习训练跳跃、舞蹈等动作，依赖 3D 激光 SLAM 实现动作的稳定性。

    　　3D 传感器算法框架：主要包括 Intel RealSense 和奥比中光。前者以开源SDK 2.0 为核心，通过软件驱动统一管理多模态硬件，具备跨平台兼容性与灵活生态，适合室内 AR 交互等轻量场景。后者以自研芯片为核心构建垂直整合闭环体系，硬件级深度处理与多模态融合技术突出，在极端环境适应性和精度要求严苛领域表现出色。二者在技术、生态及场景适配性上互补。

    　　投资建议：关注3D 视觉领域的领先公司奥比中光。

    　　风险提示：具身智能相关模型算法进步不及预期、机器人技术迭代路线出现变化，视觉算法的选择可能还会迭代。

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