光鉴科技发布AI双目视觉方案，赋能具身智能精准感知

随着多模态大模型、VLA等技术的快速迭代，具身智能正加速从实验室走向产业化落地。当前机器人的理解、推理与决策能力已经得到大幅提升，但当它们真正进入家庭、工厂、商业等真实场景时，决定其应用落地效果的核心因素，早已不只是AI“大脑”的智能程度，更在于能否精准感知并理解复杂的物理世界。

无论是自主导航、精细抓取还是人机交互，所有机器人的核心任务都建立在可靠的三维视觉感知基础之上。视觉感知绝非简单的深度数据输出，而是机器人理解环境、规划行动、执行操作的底层支撑。如何在复杂多变的真实场景中，持续输出精准、稳定且高效的视觉信息，已经成为具身智能实现规模化应用的关键前提。

针对这一行业痛点，光鉴科技正式推出具身智能视觉感知方案。该方案以AI双目视觉技术为核心，融合自研智能感知算法与高效计算架构，能够为机器人提供覆盖环境感知、空间理解、导航定位、精细操作等全场景的视觉能力，助力具身智能加速落地真实应用场景。

具身智能落地的三大视觉感知瓶颈

随着具身智能不断向真实场景渗透，机器人视觉系统正面临全新的挑战，主要体现在三个维度：

首先是真实环境的复杂性远超实验室场景。透明玻璃、高反射金属、弱纹理墙面、黑色物体等特殊材质和场景广泛存在，对深度信息的完整性和稳定性提出了极高要求。传统双目立体匹配方案往往依赖局部纹理特征进行匹配，在这类复杂场景中极易出现深度缺失、点云噪点过多等问题，直接影响机器人对环境的准确理解，进而干扰避障、抓取、导航等核心任务的执行效果。

其次是具身智能承担的任务愈发多元。从基础的导航避障到精细操作，再到人机交互，一套视觉系统不仅需要输出高质量的深度信息，还要同时支撑SLAM定位、目标检测、VLA推理等多类任务，实现感知环节与智能决策的高效协同。

最后是端侧算力资源愈发宝贵。随着大模型逐步部署到具身智能设备中，有限的计算资源需要同时支撑感知、定位、规划、推理等多个环节，如何在保证感知质量的同时降低算力占用，为智能推理释放更多可用资源，已经成为机器人视觉感知领域的重要发展方向。

当下机器人视觉感知的行业竞争，早已不再局限于单一硬件的性能参数，而是需要在感知质量、系统协同效率与算力占用之间找到新的平衡。具身智能真正需要的，绝非更多独立的视觉硬件，而是一套高效、可靠且统一的全域视觉感知能力。

光鉴科技的解决方案：精准、稳定、高效的全域视觉能力

围绕具身智能的发展需求与真实落地痛点，光鉴科技推出的全新具身智能视觉感知方案，通过AI双目视觉技术、全域泛化感知设计与高效计算架构三大核心优势，构建覆盖机器人全应用场景的视觉能力。该方案绝非单一的高性能深度相机，而是一套能够支撑具身智能持续进化的完整视觉感知体系。

AI双目视觉：突破复杂场景感知局限

光鉴科技将自研AI算法深度融入双目视觉技术，通过高性能立体匹配算法实现了空间感知能力的全面升级。与传统双目视觉依赖局部纹理匹配的逻辑不同，AI双目视觉能够深入理解场景结构与物体间的空间关系，即便面对透明玻璃、高反射表面、黑色物体等复杂材质，也能保持稳定的深度恢复能力，输出边缘连续、细节丰富、结构完整的高质量深度信息，实现毫米级精度的场景稳定重建。

针对近距离细小物体的重建需求，该方案能够提供更丰富的视觉细节与精确的双目约束，让重建点云拥有更清晰的物体轮廓、更锐利的边缘表现以及更平滑连续的表面结构，完美匹配机器人精细操作、避障与空间理解的应用要求。

在透明玻璃这类高难度场景中，方案能够有效结合图像特征与空间结构信息，降低透明材质带来的匹配干扰，大幅提升透明区域的深度完整性与稳定性，为机器人的真实场景避障与路径规划提供可靠的深度数据支撑。

而在弱纹理场景中，方案突破了对局部纹理特征的依赖，通过综合分析物体边缘、几何结构与空间关系，有效减少因纹理缺失导致的深度异常，让台阶边缘、立面结构与高度变化都能得到准确表达，进一步提升机器人在复杂环境中的空间理解能力。

全域泛化感知：一套系统覆盖多任务需求

光鉴科技的具身视觉感知方案采用全域泛化感知设计，通过统一的硬件平台即可支撑深度感知、SLAM定位、目标检测等多类任务，实现一套视觉系统覆盖机器人不同场景与任务的需求，同时支持OTA持续升级优化。相较于针对不同功能配置独立感知硬件的传统方案，全域泛化感知设计极大提升了视觉系统的通用性与多任务协同能力，为具身智能构建了统一且高效的视觉能力底座。

高效计算架构：释放更多算力用于智能决策

方案通过优化感知计算架构，大幅降低了视觉感知环节的算力需求，能够在有限的算力资源下稳定输出高质量、高帧率的深度图像，让更多算力资源可以服务于VLA推理、SLAM定位等核心智能任务，为具身智能的智能化升级预留了充足的扩展空间。

Libra系列视觉模组：覆盖全场景视觉需求

针对机器人操作与移动两大核心视觉需求，光鉴科技推出了Libra系列AI双目视觉模组，能够覆盖具身智能从近距离精细操作到中远距离空间感知的全场景应用。

Libra 1000：近距离精细操作专用模组

Libra 1000采用2cm基线设计，定位于腕部操作感知场景，适用于机械臂抓取、灵巧手操作、遥操作及数据采集等应用，为具身智能的精细操作提供可靠的近距离视觉能力。此外，该产品支持适配双目鱼眼镜头，可实现超过180°的水平视场，有效拓宽近场观测范围，最大程度满足近距离抓取任务对感知FOV的严苛要求。

Libra 3000：中远距离空间感知专用模组

Libra 3000采用7cm基线设计，定位于头部空间感知场景，主要应用于中远距离避障、SLAM定位及空间建图等任务。凭借稳定的空间感知能力与高质量点云输出，该模组能够为具身智能的自主移动、环境理解与空间交互提供可靠支撑。同时，Libra 3000内部可集成空间感知算法，在3D视觉硬件的基础上融合空间理解能力，实现视觉采集、深度计算与空间感知的一体化。

两款模组均支持GMSL高速输出，能够适配主流机器人平台，覆盖机器人从精细操作到自主导航的全部核心视觉需求，为具身智能的应用落地提供了坚实的视觉基础。

随着具身智能不断向真实场景拓展，视觉感知早已从单一的硬件能力，演进为支撑机器人自主感知、自主决策与自主执行的关键基础设施。此次具身智能视觉感知方案的发布，是光鉴科技面向物理AI时代的重要战略布局。未来，光鉴科技将持续推动AI算法、视觉硬件与感知计算的协同演进，助力机器人更好地理解物理世界，推动具身智能加速迈向规模化应用阶段。