光鑒科技發布具身智能視覺感知方案，為物理AI提供視覺感知基礎

随着多模态大模型和VLA等技術不斷發展，具身智能正加速邁向産業化。機器人擁有了越來越強的理解、推理和決策能力，但真正進入家庭、工廠、商業等真實場景後，決定其應用能力的，不只是“大腦”是否足夠聰明，更在于能否準确感知和理解物理世界。

自主導航、精細抓取、人機交互等能力，都建立在可靠的三維視覺感知基礎之上。視覺感知不只是深度數據的輸出，更是機器人理解環境、執行任務的重要基礎。如何在復雜場景下持續輸出精準、穩定、高效的視覺信息，正成為具身智能邁向規模化應用的重要基礎。

基于這一趨勢，光鑒科技正式發布具身智能視覺感知方案。該方案以AI雙目視覺技術為核心，融合智能感知算法與高效計算架構，為機器人提供覆蓋環境感知、空間理解、導航定位、精細操作等核心場景的視覺能力，助力具身智能加速走向真實世界。

為什麼具身智能需要更強的視覺感知？

随着具身智能不斷走向真實世界，機器人視覺正面臨新的挑戰。

首先，真實環境更加復雜。透明玻璃、高反射金屬、弱紋理牆面、黑色物體等復雜場景廣泛存在，對深度信息的完整性和穩定性提出了更高要求。傳統雙目立體匹配方案在這些場景下容易出現深度缺失、點雲噪點等問題，影響具身智能對環境的準确理解，進而影響避障、抓取、導航等任務的執行效果。

其次，具身智能承擔的任務更加多元。從導航、避障到抓取、操作，再到人機交互，一套視覺系統不僅要輸出高質量的深度信息，還需要同時支撐SLAM定位、目標檢測、VLA推理等多類任務，實現感知與智能的高效協同。

最後，端側算力更加寶貴。随着大模型逐步部署到具身智能，有限的計算資源需要同時支撐感知、定位、規劃和推理等多個環節。如何在保證感知質量的同時降低計算資源占用，為智能推理釋放更多算力，也已經成為機器人視覺感知發展的重要方向。

機器人視覺感知的競争，已經不局限于單一硬件性能，而是在感知質量、系統協同與計算效率之間尋找新的平衡。具身智能真正需要的，不是更多的視覺硬件，而是構建一套更加高效、可靠、統一的視覺能力。

光鑒科技的答案：讓機器人感知更準确、更穩定、更高效

圍繞具身智能的發展需求和真實痛點，光鑒科技發布全新的具身智能視覺感知方案，通過AI雙目視覺、全域泛化感知設計和高效計算架構，構建覆蓋機器人不同應用場景的視覺能力。光鑒科技的答案，並不只是一台性能更強的深度相機，而是一套能夠支撐具身智能持續進化的視覺感知方案。

AI雙目視覺，讓復雜場景看得更準

光鑒科技将AI算法引入雙目視覺，通過自研高性能立體匹配算法，實現了空間感知能力的全面升級。

相比傳統雙目視覺依賴局部紋理匹配，AI雙目視覺能夠更深入理解場景結構與物體關系，在面對透明玻璃、高反射、黑色等復雜材質時，依然保持穩定的深度恢復能力，輸出邊緣連續、細節豐富、結構完整的高質量深度信息，實現毫米級細節的穩定重建。

Libra 1000針對不同材質的點雲效果演示

針對近距離細小物體重建，光鑒科技具身視覺感知方案能夠提供更加豐富的視覺細節和精确的雙目約束，使重建點雲具備更清晰的物體輪廓、更銳利的邊緣表現以及更平滑連續的表面結構，更加滿足機器人精細操作、避障和空間理解等應用需求。

Libra 1000針對細小物體的點雲效果演示

（0.1cm指長尾夾把手最窄處，0.5cm和1.5cm指鉛筆和記号筆直徑）

在透明玻璃復雜場景中，光鑒科技具身視覺感知方案能夠有效結合圖像特征與空間結構信息，有效降低透明材質帶來的匹配幹擾，有效提升透明區域的深度完整性和穩定性，為機器人在真實環境中的避障和路徑規劃提供更加可靠的深度信息。

Libra 3000針對透明復雜場景的效果圖演示

在弱紋理等場景中，光鑒科技具身視覺感知方案突破對局部紋理特征的依賴，通過對結合物體邊緣、幾何結構和空間關系進行綜合判斷，有效減少因紋理缺失導致的深度異常，使台階邊緣、立面結構和高度變化得到更加準确的表達，提升機器人在復雜環境中的空間理解能力。

Libra 3000針對弱紋理復雜場景的效果圖演示

全域泛化感知，讓一套視覺覆蓋更多任務

光鑒科技具身視覺感知方案采用全域泛化感知設計，以統一硬件平台支撐深度感知、SLAM定位、目標檢測等多類任務，實現一套視覺系統覆蓋機器人不同場景和任務需求，並支持OTA持續升級。相比針對不同功能配置獨立感知硬件的傳統方案，全域泛化感知設計進一步提升了視覺系統的通用性和多任務協同能力，為具身智能構建更加統一、高效的視覺能力。

高效計算架構，讓更多算力服務智能決策

光鑒科技具身視覺感知方案通過優化感知計算架構，大幅降低算力需求，在較少的算力資源下，可穩定輸出高質量、高幀率深度圖像，使更多的算力資源服務于VLA推理、SLAM定位等核心任務，為具身智能的智能化升級預留更大空間。

Libra系列：覆蓋操作與空間感知

針對機器人操作與移動兩類核心視覺需求，光鑒科技推出Libra系列AI雙目視覺模組，覆蓋具身智能從近距離精細操作到中遠距離空間感知的核心應用。

Libra 1000：面向近距離精細操作

Libra 1000采用2cm基線設計，定位于腕部操作感知，适用于機械臂抓取、靈巧手操作、遙操作及數據采集等場景，為具身智能精細操作提供可靠的近距離視覺能力。除此之外，産品支持适配雙目魚眼鏡頭，可實現超180°水平視場，有效拓寬近場觀測範圍，最大程度滿足近距離抓取任務對感知FOV的嚴苛要求。

Libra 3000：面向中遠距離空間感知

Libra 3000采用7cm基線設計，定位于頭部空間感知，主要應用于中遠距離避障、SLAM定位及空間建圖等場景。憑借穩定的空間感知能力和高質量點雲輸出，為具身智能自主移動、環境理解和空間交互提供可靠支撐。同時，Libra 3000内部可集成空間感知算法，在3D視覺硬件基礎上融合空間理解能力，實現視覺采集、深度計算與空間感知一體化。

兩款産品均支持GMSL高速輸出，可适配主流機器人平台，覆蓋機器人從操作到導航的核心視覺需求，為具身智能應用落地提供堅實的視覺基礎。

從視覺感知到物理AI的視覺感知基礎設施

随着具身智能不斷向真實場景拓展，視覺感知正從單一硬件能力演進為支撐機器人自主感知、自主決策和自主執行的關鍵基礎能力。

此次具身智能視覺感知方案發布，是光鑒科技面向物理AI時代的重要布局。未來，光鑒科技将持續推動AI算法、視覺硬件與感知計算協同演進，讓機器人更好地理解物理世界，推動具身智能邁向規模化應用。

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