2025-05-29 机器如何看懂世界？揭秘具身智能的 “眼睛”

作者：韩卓洋  出品：机器人产业应用

在智能设备“大显身手”的当下，人形机器人灵活抓取物体、手术机器人精准操作、自动驾驶汽车应对复杂路况…… 这些仿佛拥有“人类智慧”的机器，是如何感知周围环境的？答案就藏在具身智能的关键组件——视觉传感器中。它如同机器的“眼睛”，不仅能捕捉环境信息，更助力机器实现从“机械执行”到“智能交互”的跨越，是具身智能实现的核心要素。接下来，就为你揭开它的神秘面纱！

视觉传感器：具身智能的 “灵魂之窗”

1.1 仿生原理：复刻人眼的 “看世界” 方式

视觉传感器的工作逻辑，本质上是对人眼视觉系统的精妙模仿。人眼通过瞳孔调节光线进入量，视网膜上的感光细胞将光信号转化为神经冲动，传递给大脑处理。而视觉传感器借助光学镜头收集光线，利用图像传感器（如CMOS、CCD）将光信号转换为电信号，再经模数转换变成数字信号，传输至机器 “大脑”（处理器）进行分析 。

| CCD和CMOS原理对比图

以常见的CMOS和CCD图像传感器为例，CCD采用电荷转移输出信号，就像“像素们排队传信号”，每个像素收集光线后，把信号一个接一个传递到出口，最后统一输出。CCD图像质量高、噪声低，常用于天文观测等专业领域，但制造复杂、功耗高。

CMOS允许像素独立转换光信号，通俗解释就是：CMOS的每个像素就像“独立工作的小工厂”，各自把光线直接转换成电信号，不用排队等待，自己直接输出信号，其具备功耗低、成本低、集成度高的优势，广泛应用于手机摄像头、安防监控等设备，随着技术发展，其画质也在不断提升，逐渐成为市场主流。

1.2 核心地位：80%环境信息的 “搬运工”

在具身智能系统里，视觉传感器堪称感知层的“顶梁柱”，承担着80%以上的环境信息采集任务。

比如在工业场景中，电子元件组装机器人依靠视觉传感器，以微米级精度识别芯片引脚位置和角度，引导机械臂完成精准焊接。

在自动驾驶领域，视觉传感器与毫米波雷达、激光雷达等协作，构建360度环境感知网，为车辆规划路径、做出驾驶决策提供关键数据 。可以说，没有视觉传感器，具身智能机器就如同失明一般，难以实现复杂任务。

技术进阶：从“模糊视野”到“智能洞察”

2.1 二维视觉：具身智能的 “启蒙阶段”

视觉传感器的发展早期，主要以二维视觉技术为主。这类传感器只能获取物体平面信息，功能相对基础，多用于工业生产的简单检测，如食品包装生产线，通过识别产品外形轮廓和颜色，检测包装完整性和标签粘贴情况。但因缺乏深度信息，在复杂场景中的应用受限，就像只能看平面地图，难以感知立体环境。

2.2 3D 视觉突破：让机器“看见”立体世界

21世纪初，3D视觉技术的成熟，为具身智能带来重大飞跃。双目立体视觉模仿人眼视差，通过双摄像头计算物体深度；结构光技术投射特殊光图案，根据图案变形获取物体三维形状；ToF技术则测量光的飞行时间来确定距离 。

这些技术让机器拥有了感知空间的能力。物流行业中，3D视觉传感器可测量包裹体积、辅助分拣；智能家居里，搭载3D视觉的扫地机器人能识别台阶、电线等障碍物，避免跌落缠绕，让机器在立体环境中行动更加自如。

| 2D和3D视觉技术对比表

2.3 AI 赋能：赋予机器 “思考力”

近年来，深度学习算法与视觉传感器深度融合，引发具身智能领域的变革。传统视觉传感器依赖人工设计的特征提取算法，难以适应复杂场景；而基于深度学习的视觉系统，通过大量数据训练，能自动学习图像特征和规律，实现精准识别与理解。

比如在安防场景中，AI视觉系统不仅能监测人员车辆，还能通过行为分析算法，识别打架斗殴、物品遗留等异常行为并报警。

在医疗领域，AI辅助的视觉诊断系统可快速筛查X光、CT影像，帮助医生发现早期病变，让视觉传感器从单纯“看”进化到“理解”。

放眼全球，具身智能领域可谓百花齐放，众多企业在这一浪潮中各显神通。科技巨头如谷歌、英伟达、OpenAI 凭借强大技术实力与资金优势积极布局；初创公司凭借灵活创新机制和敏锐市场洞察力崭露头角；专业研究机构则在基础理论研究和关键技术突破方面贡献力量。

这些企业和机构的技术创新，集中体现在摄像头、激光雷达、毫米波雷达等核心视觉传感器产品上。它们凭借各自独特的技术路线与产品特性，推动着具身智能从理论探索加速迈向实际应用。以下是国内外知名公司在具身智能视觉传感器方面的科技公司的技术路线及产品特点：

| 摄像头领域国内外知名产品技术与产品特点

| 激光雷达领域国内外知名产品技术与产品特点

｜毫米波雷达领域国内外知名产品技术与产品特点

应用爆发：具身智能的“落地生根”

3.1 工业制造：生产线上的“质检员”

在工业制造领域，视觉传感器为生产环节带来了高精度与高效率。在汽车制造的车身焊接环节，像大众汽车的生产车间，利用先进的视觉传感器技术，能够以极高的速度和精度检测车身焊点，快速识别出虚焊、漏焊等问题，极大地提升了焊接质量，降低了次品率。

| 富士康携手优必选打造的人形机器Walker S1已经在深圳进厂实训

在3C产品组装方面，富士康等企业引入搭载视觉传感器的机器人，在芯片贴装过程中，视觉传感器可精准引导机器人手臂，将芯片准确无误地放置在电路板上，完成精细的螺丝拧紧等操作。

数据显示，引入视觉检测系统后，电子产品不良率可降低60%以上，生产效率提升30%，这一显著成效促使众多电子制造企业纷纷跟进。

3.2 智能交通：道路上的“智慧卫士”

智能交通的发展离不开视觉传感器的支撑。在自动驾驶领域，特斯拉采用纯视觉方案，依靠8个摄像头和先进的神经网络算法，车辆能够识别交通标志、车道线以及行人等，实现自动跟车、变道等功能，尽管在极端天气等复杂情况下仍面临挑战，但也充分展现了视觉传感器在自动驾驶中的巨大潜力。

此外，国内的一些新能源车企，如小鹏汽车，同样在视觉传感器技术与自动驾驶算法融合方面持续创新，不断优化车辆的智能驾驶性能。

｜Tesla视觉感知系统的输入和输出

｜使用Transformer整合多相机信息

3.3 医疗健康：医生的“神助攻”

医疗领域中，视觉传感器发挥着至关重要的作用。在手术场景中，史赛克等公司的手术机器人配备先进的3D视觉系统，为医生提供清晰、立体的手术视野，使手术操作更加精准，减少创伤和并发症的发生。

在医学影像诊断方面，GE医疗的AI辅助视觉诊断系统，能够快速筛查X光、CT等影像，帮助医生发现早期病变，提高诊断效率和准确性。

康复训练时，如上海交通大学研发的康复机器人，通过视觉传感器捕捉患者肢体运动数据，根据个体差异定制个性化康复训练计划，助力患者更好地恢复身体机能。

｜史塞克Mako手术机器人的产品实物示意

3.4 服务机器人：生活中的 “贴心伙伴”

服务机器人领域，视觉传感器让机器人更加智能和人性化。

在家用场景中，科沃斯的扫地机器人借助视觉导航技术，能够绘制房间地图，规划合理的清扫路径，自动避开障碍物，高效完成地面清洁任务。

在餐厅服务方面，普渡科技的送餐机器人利用视觉识别技术，精准识别餐桌位置，灵活穿梭于餐厅环境中，将餐品准确无误地送到顾客桌前。

而在陪伴领域，优必选的悟空机器人通过人脸识别、表情分析，与用户进行自然交互，给用户带来陪伴和娱乐，为日常生活增添诸多便利与乐趣 。

｜优必选悟空机器人有1300万像素高清摄像头识别动态物体技术

未来趋势：解锁具身智能新可能

4.1 高精尖：不放过任何细节

随着具身智能应用场景对精度要求攀升，视觉传感器正朝着更高分辨率和精度发展。

工业检测中，检测芯片缺陷的传感器已达微米甚至纳米级分辨率，能捕捉肉眼难察的瑕疵；显微手术里，超高清视觉系统可将手术部位放大数百倍，助力医生精准操作。未来，芯片工艺和算法的进步，将让视觉传感器的精度进一步突破。

4.2 多传感器融合：组团应对复杂环境

单一传感器各有短板，如摄像头在恶劣天气下性能下降，激光雷达对透明物体检测不佳。因此，多传感器融合成为趋势。

在自动驾驶领域，“摄像头+激光雷达+毫米波雷达”的组合已成主流：摄像头提供纹理语义信息，激光雷达构建三维地图，毫米波雷达在雨雪天发挥作用，三者协同提升车辆环境感知和决策可靠性。在其他具身智能场景中，多传感器融合也能让机器更好地应对复杂环境。

4.3 端侧智能：本地 “思考” 更高效

传统视觉传感器需将数据传输到云端或服务器处理，存在延迟高、成本大的问题。随着边缘计算和AI芯片技术发展，“端侧智能”兴起，智能处理能力被集成到传感器端。例如工业生产线上的智能视觉传感器内置AI芯片，能实时检测产品质量，发现缺陷立即报警，无需远程传输数据，大幅提升检测效率和响应速度，让机器决策更自主、高效。

4.4 微型低耗：拓展应用边界

为适配可穿戴设备、无人机、物联网等场景，视觉传感器正朝着微型化、低功耗发展。以智能手表搭载的微型视觉传感器为例，尺寸仅几毫米，却能实现心率监测、手势识别等功能；低功耗设计延长了设备续航，让视觉传感器得以在更多设备和场景中“大展拳脚” 。

结语：未来已来，智能可期

从工厂车间到城市道路，从医院病房到家庭生活，具身智能视觉传感器正深度改变着我们的世界。它不仅赋予机器“看”的能力，更让机器学会“理解”与“决策”。随着技术不断创新，未来的视觉传感器将更智能、高效、小巧，推动具身智能走向更广阔的应用场景。或许在不久的将来，科幻电影中的智能机器，都将成为我们生活中的日常。你准备好迎接这场智能变革了吗？