Omdia: Очікуваний обсяг світового ринку сенсорів зображення для промислових роботів у 2025 році становитиме приблизно 200 мільйонів доларів

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（來源：智通財經）

智通財經APP獲悉，全球傳感器市場在自動駕駛和人工智能的帶動下穩步增長。據Omdia測算，2025年全球工業機器人用圖像傳感器的市場規模約為2億美元，預計2029年將增長至接近3.8億美元，年複合增長率接近14%，這充分反映了全球智能化進程的加速。隨著人形機器人的量產落地與應用場景日趨多樣化，機器人的視覺感知技術將取得長足的進步，向三維化、主動化、多模態化、感算一體化的方向加速演進。

3D視覺

傳統的工業機器人只需在固定的位置完成重複工作，而具身智能機器人需要融入複雜的動態環境，主動視覺感知(Active Visual Perception)應運而生。它指的是系統能夠根據特定的場景主動調整自身行為或優化環境參數，包括移動傳感器位置和視角、結合任務動態調整傳感器參數等等。這要求視覺傳感器對3D空間和動態環境有更深入的理解。採用單目/多目RGB攝像頭的2D視覺系統向3D視覺系統升級。ToF、結構光、立體雙目攝像頭及中遠距LiDAR這些可以向環境發射能量並接受回波的3D視覺傳感器有著廣闊的應用空間。3D視覺呈現多元化發展的格局。不同技術路徑在精度、探測距離、成本、功耗等維度各有側重，在未來很長一段時間內將在不同應用場景下共存。

多模態感知融合

單一模態的傳感器存在固有的局限性，如可見光相機在低光照下失效，激光雷達無法識別紋理。多傳感器融合通過協同不同傳感器的優勢，实现對環境更全面的理解。具身智能的底層模型(如VLA模型)要求視覺傳感器必須與語言、觸覺、聽覺、力覺等多種模態深度融合，讓機器人更全面地理解周圍環境並與環境進行交互。例如，基於視覺的觸覺傳感器(視觸覺)正成為機器人靈巧手的關鍵技術。系統級封裝(SiP)可以把各種傳感器和處理組件緊湊地整合於單一的模塊中，使系統向著更加輕量化、自適應的方向演進。

紅外成像與多光譜感知

可見光相機在夜間、霧天、煙塵等條件下的失效催生了紅外成像技術的廣泛應用。紅外傳感器通過發射並接收紅外光並測量反射光的時間差，能精準識別3-10米內的障礙物，讓自主導航避障在黑暗環境下成為可能。根據不同物體對紅外光的反射特性不同，工業機器人在進行物體識別和分揀任務時可利用紅外傳感器對物體進行快速分類。紅外熱成像技術能夠探測物體自身輻射的紅外線，可用於夜間巡邏、電力設備過熱檢測、生命體徵監測全天候等領域，成為構建感知能力材質的關鍵一環。

多光譜目標檢測通過將可見光(400–700 nm)、近紅外(940 nm)、中紅外(5.5–14.0 μm)及紫外(390 nm)等傳感器集成進同一模塊，讓機器人能夠在單一交互中同時獲取多重物理信息，實現對物體形狀、顏色、和溫度等信息的全面解讀。

事件傳感器

傳統的基於幀的視覺傳感器由於受固定幀率的限制，在對高速移動目標進行跟蹤時經常出現運動模糊、目標丟失等問題。基於事件的視覺傳感器(Event based sensor)模擬人眼視覺的特性，僅在檢測到視覺場景中的亮度、對比度變化時才反饋給大腦。事件傳感器完美契合了具身智能體對信息感知實時、高效的需求，消除了追蹤高速目標時的運動模糊，對高動態範圍內的物體特性也能有效感知，同時，更少的數據傳輸處理更加適合移動機器人的邊緣計算平台。目前的事件傳感器通常與RGB傳感器配合使用，能夠同時輸出色彩和事件數據，為高速視覺任務提供融合方案。

感知-計算一體化

隨著具身智能的應用場景日趨複雜，對視覺系統實時性、低功耗和高集成度提出了更高的要求。傳統視覺系統中，傳感器和處理器是分離的，海量數據必須完整傳輸到CPU或GPU再進行處理。這對移動機器人是沉重的負擔。感算一體架構將傳感器和計算單元集成在同一晶片，在數據源頭就完成特徵提取、目標識別等預處理，極大縮短了數據延遲，降低了系統功耗，同時保護了數據安全與隱私，為具身智能在一些隱私場景的應用掃清了障礙。目前感算一體化的硬件架構分為傳感器單元附近計算(Near-sensor Computing)和傳感器單元內部計算(In-sensor Computing)兩種。隨著新型存儲技術的發展，感知-存儲-計算一體化智能成像系統成為可能。例如將光電探測器(PD)和阻變存儲器(RRAM)集成的感存算一體芯片，構建了類腦視覺的新範式。

未來的傳感器技術除了在硬件層面突破，還需要做到算法層面多模態數據的深度融合，建立統一的多模態表達空間。此外，系統層面的感知-行動閉環優化也至關重要。具備自主感知、理解和交互能力的具身智能系統，正在一步步從科幻走向現實。