当波士顿动力的Atlas完成高难度后空翻，特斯拉的Optimus尝试在工厂中灵活抓取零件时，人形机器人似乎正在从实验室迈向现实世界。然而，这些“钢铁之躯”距离真正的自主智能仍隔着一道鸿沟：如何像人类一样甚至超越人类，通过感知精准“看清”环境、理解复杂环境，理解三维空间的距离、物体的语义信息以及动态变化，并实现灵巧的物理交互？
在各类移动智能机器人逐渐渗透工业、服务、医疗等领域的今天，感知能力已经成为决定其自主性与智能水平的关键。具身智能的崛起，更是让这一问题变得愈发紧迫。与依赖云端算力的虚拟AI不同，具身智能要求机器人通过“身体”与物理世界实时互动，需要进化为物理AI，需要“看见”并识别动态障碍物的毫米级位移，判断抓取物体的表面纹理与刚性，甚至理解人类手势的微妙意图，才能完成导航、避障、交互、抓取等复杂任务。
然而，传统视觉技术长期受限于环境光干扰、测距精度不足、多传感器协同低效等问题，导致机器人难以在复杂场景中实现稳定、高效的感知能力，多个独立传感器融合的方案又过于复杂臃肿不易部署和量产。2025年3月28日，RoboSense速腾聚创正式发布机器人视觉全新品类Active Camera的首款产品AC1及AI-Ready生态，为行业提供颠覆性的机器人感知开发一站式解决方案。
非常值得关注的是，速腾聚创所推出的AC1提供深度、色彩、运动姿态硬件级融合信息，让机器人感知构型摆脱堆叠传感器的传统方法，进化为简洁高效、便于大规模量产的商用方案；同时，AI-Ready生态更是为开发者提基础软件工具与开源算法，提升开发效率，缩短开发周期。通过硬件级融合技术与AI-Ready开发者生态，有望重新定义机器人视觉的边界，开创AI感知的新范式，用真正稀缺的智能机器人之眼，开启机器人视觉的新进化。
▍传统方案的桎梏
在机器人视觉领域，主流技术路线包括传统摄像头、双目视觉、结构光、iToF（间接飞行时间）以及多传感器融合方案，但这些方案均存在显著缺陷，暴露出三大致命短板：
（1）被动视觉的天然短板
传统结构光视觉依赖环境光被动成像，其成像质量极易受光照条件影响。在强光或昏暗环境下，图像信息丢失严重，导致机器人无法准确识别物体轮廓或距离。例如，传统AGV\AMR若遭遇阳光直射或阴影交错，可能因视觉失效而频繁宕机。又例如人形机器人在家庭或工业场景中常面临快速移动的障碍物（如突然跑过的宠物、滑落的工具）。传统结构光相机因帧率低、数据处理延迟高，难以实时更新环境模型，导致机器人动作滞后甚至碰撞。
（2）双目与结构光的精度之殇
双目摄像头虽能通过视差计算深度信息，但其测距精度随距离增加急剧下降，且抗环境光干扰能力弱。结构光方案虽能提供较高精度的近距离三维重建，但受限于投射图案的易损性，在远距离（超过5米）或户外强光场景中几乎失效。iToF技术虽能实现快速测距，但其信号易受多路径反射干扰，导致数据噪声大、鲁棒性差。当机械臂需要抓取一枚鸡蛋或拧动精密螺丝时，视觉系统必须提供亚厘米级精度的深度信息。然而，传统视觉方案在强光下精度骤降且近距离易出现视差误差，最终导致抓取失败率居高不下。
（3）多传感器堆叠的“臃肿陷阱”
为弥补单一传感器的不足，部分厂商尝试将摄像头与激光雷达（dToF）结合，通过多传感器融合提升感知能力。然而，这种方案需要复杂的硬件部署、繁琐的标定校准，以及高昂的算力成本。开发者为实现时间同步、数据对齐和算法融合，往往耗费数月时间，最终仍可能因系统复杂度高而难以规模化落地。尤其在具身智能趋势下，需要融合视觉、触觉、力反馈等多维度数据，但传统方案中摄像头、激光雷达、触觉传感器的输出往往存在时空错位。开发者不得不耗费数月进行标定与同步，即便如此，系统仍可能在复杂场景中出现感知断层。
这些技术瓶颈不仅限制了机器人的场景适应性，更拖累了整个行业的创新速度。开发者被迫将精力消耗在底层工具链搭建上，而非聚焦于功能优化与场景拓展。
RoboSense速腾聚创推出的Active Camera系列首款产品AC1，以硬件级多模态融合与AI-Ready开发者生态，直击上述核心难题。它不仅是传统3D相机的颠覆者，更是具身智能迈向大规模应用的“视觉基石”。
▍颠覆性突破：硬件级融合重构感知维度
AC1并非传统3D相机的升级，而是通过硬件层面的深度创新，实现了三维感知能力的质的飞跃。其核心优势可归结为三个维度：精准测距、环境鲁棒性、全场景适应性。
首先，AC1实现了硬件级融合，使得多模态数据达到了时空统一。由于AC1首次将激光雷达的数字化信号与摄像头视觉信息在硬件层面深度融合。通过自研的芯片级算法，AC1实现了深度信息、色彩信息及运动姿态信息的时空同步输出。这一技术突破解决了传统方案中多传感器数据异步、标定误差累积的难题。例如，在动态避障场景中，AC1可实时输出高精度点云与语义图像，确保机器人同步感知障碍物的位置、形状及运动趋势。
其次，AC1还达到了超越人眼的性能指标。由于测距能力达到传统3D相机的600%，最大测距范围扩展至70米，且精度始终稳定在3厘米以内。其融合视场角（FoV）提升至120°×60°，是传统3D相机的170%，覆盖更广阔的环境区域。
更重要的是，AC1的测距性能不受光照条件影响——无论是正午阳光照射还是夜间无光环境，其输出的深度数据均保持高度一致。这意味着，机器人既能识别精准的三维环境距离信息，又能感知丰富的视觉语义信息，并且可以克服强烈明暗变化等环境干扰影响，真正拥有了超越人类的视觉能力，让机器人首次拥有了全天候、全地形的“视觉自由”。
最后，AC1还有着极简的部署与成本优势。不同于传统多传感器堆叠方案需要复杂的机械结构设计，AC1凭借高度集成化的硬件，体积仅为传统方案的1/3，可灵活部署于AGV、无人机、服务机器人、人形机器人等各类载体。同时，其单设备成本较“摄像头+激光雷达”组合降低40%，为大规模商业化铺平道路。
国家地方共建人形机器人创新中心算法工程师李玥萱认为，“现有人形机器人可部署传感器的空间有限，不同传感器分开标定和校准麻烦，也缺乏方便使用的多传感融合算法。AC1节省部署空间，能直接融合图像、点云、IMU等算法，并实现出色的SLAM、感知、定位效果。”
“我们的感知和硬件团队对AC1都很满意。”灵宝CASBOT联合创始人兼运动智能研发中心负责人杨国栋表示，“既免去了以前不同传感器分开标定和校准的繁琐工作，又减少了硬件数量，节省内部空间占用，对于身材紧凑人形机器人设计非常友好。”
▍生态赋能开发者，释放创新潜能
技术突破仅是AC1价值的一部分，速腾聚创更深层的战略在于构建了开发者友好型生态，有望彻底改变机器人行业的开发范式。
传统开发中，80%的精力被消耗在传感器驱动开发、数据标定、时间同步等基础环节。AC1的AI-Ready生态提供了一套完整的开源工具包，包括驱动程序、数据采集节点、标定工具、多模态数据融合接口，甚至预置的交叉编译环境。开发者可直接调用开源工具链的套件，将开发周期从数月缩短至数周，让开发者从重复“造轮子”过渡到快速“搭积木”的转变中。
例如SLAM与定位模块，AC1支持视觉–激光融合SLAM，适应动态环境下的高精度定位；又例如AC1支持3D高斯溅射，能更快帮助开发者实现稀疏点云的高效重建，降低算力消耗；AC1还支持语义分割与目标识别功能模块，让开发者能够基于预训练模型，快速实现工业零件、行人、车辆等数十类对象的实时识别。
不仅如此，Active Camera 可以通过功能丰富的 SDK 满足不同场景任务需要。例如基于点云与视觉数据的自动关联，AC1的多模态融合特性有望大幅提升场景理解维度。开发者可以通过 SDK 直接调用SLAM建图、3D高斯、定位、避障等能力，节省传感器驱动开发，数据标定、数据融合的时间，无需从零训练模型，可直接基于现有算法进行场景化调优，甚至通过API快速集成语义分割、目标识别、避障、路径规划等高级功能。
针对不同行业需求，在未来，Active Camera还将推出不同类型的产品，满足不同的测距、精度、分辨率、抗环境光干扰等需求。开发者可根据任务需求选择不同的分辨率、测距范围、功耗等级。例如，物流机器人可优先选择大视场角与抗干扰模式，而医疗机器人则可启用高精度模式以确保安全避障。这种灵活性使得Active Camera能够覆盖从工业巡检到家庭服务的全场景需求。开发者也可以选择不同等级的算力消耗、功耗等，实现不同原理的传感器在各个场景下的取长补短。
目前，速腾聚创已与全球众多开发者社区、高校实验室达成合作，共同完善算法库与工具链。同时，其在美国、欧洲、亚太设立的技术支持中心，确保全球开发者能够无缝接入生态。
▍结语与未来
速腾聚创作为全球领先的机器人技术平台企业，通过AC1与AI-Ready生态，有望成为智能机器人产业的“感知标准制定者”。
传统机器人零部件供应商往往提供孤立的功能模块（如摄像头、雷达、IMU），迫使企业自行解决集成难题。速腾聚创则以“感知–决策–执行”全链路思维，提供从硬件到算法的闭环融合解决方案，有望显著降低机器人的研发门槛。
同时，借助速腾聚创的技术积累与产业化能力，AC1具备高性价比与易用性，使中小型企业甚至初创团队也能快速开发出具备高级感知能力的机器人产品，有望加速智能机器人在农业、建筑、零售等长尾场景的渗透。
AC1的诞生，标志着机器人视觉从“被动成像”迈入“主动感知”时代。它不仅是传统3D相机的替代者，更解决了多视觉传感器堆叠融合方案在应用的限制与兼容性上的问题，代表了一种全新的技术哲学——通过硬件与算法的深度融合，让机器人感知真正超越人类感官的局限，向空间智能迈进。
对开发者而言，AC1的AI-Ready生态意味着从“工具使用者”到“创新主导者”的蜕变；对行业而言，这是一场效率革命，更是智能机器人再进化的开端。
未来，随着Active Camera产品线的扩展，速腾聚创将持续推动机器人感知技术的进化。当更多机器人搭载“超越人眼”的视觉系统时，物理世界的数字化与智能化将不再是科幻场景，而是触手可及的现实。
（文：机器人大讲堂）