随着多模态大模型和VLA等技术不断发展，具身智能正加速迈向产业化。机器人拥有了越来越强的理解、推理和决策能力，但真正进入家庭、工厂、商业等真实场景后，决定其应用能力的，不只是“大脑”是否足够聪明，更在于能否准确感知和理解物理世界。

自主导航、精细抓取、人机交互等能力，都建立在可靠的三维视觉感知基础之上。视觉感知不只是深度数据的输出，更是机器人理解环境、执行任务的重要基础。如何在复杂场景下持续输出精准、稳定、高效的视觉信息，正成为具身智能迈向规模化应用的重要基础。

基于这一趋势，光鉴科技正式发布具身智能视觉感知方案。该方案以AI双目视觉技术为核心，融合智能感知算法与高效计算架构，为机器人提供覆盖环境感知、空间理解、导航定位、精细操作等核心场景的视觉能力，助力具身智能加速走向真实世界。

为什么具身智能需要更强的视觉感知？

随着具身智能不断走向真实世界，机器人视觉正面临新的挑战。

首先，真实环境更加复杂。透明玻璃、高反射金属、弱纹理墙面、黑色物体等复杂场景广泛存在，对深度信息的完整性和稳定性提出了更高要求。传统双目立体匹配方案在这些场景下容易出现深度缺失、点云噪点等问题，影响具身智能对环境的准确理解，进而影响避障、抓取、导航等任务的执行效果。

其次，具身智能承担的任务更加多元。从导航、避障到抓取、操作，再到人机交互，一套视觉系统不仅要输出高质量的深度信息，还需要同时支撑SLAM定位、目标检测、VLA推理等多类任务，实现感知与智能的高效协同。

最后，端侧算力更加宝贵。随着大模型逐步部署到具身智能，有限的计算资源需要同时支撑感知、定位、规划和推理等多个环节。如何在保证感知质量的同时降低计算资源占用，为智能推理释放更多算力，也已经成为机器人视觉感知发展的重要方向。

机器人视觉感知的竞争，已经不局限于单一硬件性能，而是在感知质量、系统协同与计算效率之间寻找新的平衡。具身智能真正需要的，不是更多的视觉硬件，而是构建一套更加高效、可靠、统一的视觉能力。

光鉴科技的答案：让机器人感知更准确、更稳定、更高效

围绕具身智能的发展需求和真实痛点，光鉴科技发布全新的具身智能视觉感知方案，通过AI双目视觉、全域泛化感知设计和高效计算架构，构建覆盖机器人不同应用场景的视觉能力。光鉴科技的答案，并不只是一台性能更强的深度相机，而是一套能够支撑具身智能持续进化的视觉感知方案。

AI双目视觉，让复杂场景看得更准

光鉴科技将AI算法引入双目视觉，通过自研高性能立体匹配算法，实现了空间感知能力的全面升级。

相比传统双目视觉依赖局部纹理匹配，AI双目视觉能够更深入理解场景结构与物体关系，在面对透明玻璃、高反射、黑色等复杂材质时，依然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，实现毫米级细节的稳定重建。

Libra 1000针对不同材质的点云效果演示

针对近距离细小物体重建，光鉴科技具身视觉感知方案能够提供更加丰富的视觉细节和精确的双目约束，使重建点云具备更清晰的物体轮廓、更锐利的边缘表现以及更平滑连续的表面结构，更加满足机器人精细操作、避障和空间理解等应用需求。

Libra 1000针对细小物体的点云效果演示

（0.1cm指长尾夹把手最窄处，0.5cm和1.5cm指铅笔和记号笔直径）

在透明玻璃复杂场景中，光鉴科技具身视觉感知方案能够有效结合图像特征与空间结构信息，有效降低透明材质带来的匹配干扰，有效提升透明区域的深度完整性和稳定性，为机器人在真实环境中的避障和路径规划提供更加可靠的深度信息。

Libra 3000针对透明复杂场景的效果图演示

在弱纹理等场景中，光鉴科技具身视觉感知方案突破对局部纹理特征的依赖，通过对结合物体边缘、几何结构和空间关系进行综合判断，有效减少因纹理缺失导致的深度异常，使台阶边缘、立面结构和高度变化得到更加准确的表达，提升机器人在复杂环境中的空间理解能力。

Libra 3000针对弱纹理复杂场景的效果图演示

全域泛化感知，让一套视觉覆盖更多任务

光鉴科技具身视觉感知方案采用全域泛化感知设计，以统一硬件平台支撑深度感知、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和任务需求，并支持OTA持续升级。相比针对不同功能配置独立感知硬件的传统方案，全域泛化感知设计进一步提升了视觉系统的通用性和多任务协同能力，为具身智能构建更加统一、高效的视觉能力。

高效计算架构，让更多算力服务智能决策

光鉴科技具身视觉感知方案通过优化感知计算架构，大幅降低算力需求，在较少的算力资源下，可稳定输出高质量、高帧率深度图像，使更多的算力资源服务于VLA推理、SLAM定位等核心任务，为具身智能的智能化升级预留更大空间。

Libra系列：覆盖操作与空间感知

针对机器人操作与移动两类核心视觉需求，光鉴科技推出Libra系列AI双目视觉模组，覆盖具身智能从近距离精细操作到中远距离空间感知的核心应用。

Libra 1000：面向近距离精细操作

Libra 1000采用2cm基线设计，定位于腕部操作感知，适用于机械臂抓取、灵巧手操作、遥操作及数据采集等场景，为具身智能精细操作提供可靠的近距离视觉能力。除此之外，产品支持适配双目鱼眼镜头，可实现超180°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：面向中远距离空间感知

Libra 3000采用7cm基线设计，定位于头部空间感知，主要应用于中远距离避障、SLAM定位及空间建图等场景。凭借稳定的空间感知能力和高质量点云输出，为具身智能自主移动、环境理解和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一体化。

两款产品均支持GMSL高速输出，可适配主流机器人平台，覆盖机器人从操作到导航的核心视觉需求，为具身智能应用落地提供坚实的视觉基础。

从视觉感知到物理AI的视觉感知基础设施

随着具身智能不断向真实场景拓展，视觉感知正从单一硬件能力演进为支撑机器人自主感知、自主决策和自主执行的关键基础能力。

此次具身智能视觉感知方案发布，是光鉴科技面向物理AI时代的重要布局。未来，光鉴科技将持续推动AI算法、视觉硬件与感知计算协同演进，让机器人更好地理解物理世界，推动具身智能迈向规模化应用。