3D视觉是人形机器人最主要的环境信息输入口，也是感知系统中技术路线最多元、竞争格局最受关注的细分赛道。平安证券报告指出，中国3D视觉市场规模预计从2016年1.15亿元增长到2028年79.98亿元（CAGR 42.4%），远高于机器视觉整体增速。特斯拉坚持纯视觉方案，而宇树、优必选等大部分厂商选择搭载激光雷达的多传感融合方案，技术路线分化带来多元投资机会。本文从市场规模、技术路线、竞争格局三个维度分析3D视觉传感器市场。
市场高增长：2028年3D视觉市场预计达80亿元
3D视觉传感器是一套精密的三维光学测量系统，以奥比中光Astra为例，其结构包括激光投影模组、光学成像模组、深度引擎芯片等。根据GGII数据，2016-2028年中国机器视觉市场规模预计从46.87亿元增长到395.29亿元（CAGR 19.4%），其中3D视觉市场规模从1.15亿元增长到79.98亿元（CAGR 42.4%），3D视觉增速是机器视觉整体增速的2倍以上。人形机器人作为3D视觉的重要下游，将进一步加速3D视觉市场扩容。从全球视角看，3D视觉在消费电子、工业机器人、自动驾驶、人形机器人等领域的渗透率持续提升，多场景需求共振推动3D视觉从“技术验证期”进入“规模化放量期”。
技术路线对比：双目/结构光/ToF各有优劣
3D视觉解决方案按技术路线主要分为三类。双目/多目视觉基于视差原理，利用多幅图像的像素获取物体三维几何信息，对算法要求高但硬件成本低；结构光通过投射器将主动结构信息投射到被测物体表面，基于三角测量进行三维重建，精度较高但易受环境光影响；飞行时间（ToF）通过测量信号发射与接收时间差计算距离，分为dToF和iToF，响应速度快但分辨率相对较低。三种路线在精度、成本、功耗、应用场景上各有优势。人形机器人厂商根据自身软件算法能力选择不同方案——算法能力强的厂商可选择双目视觉降低成本，算法能力较弱的厂商更倾向于结构光或ToF以降低软件复杂度。
视觉方案分化：特斯拉纯视觉vs多传感融合
人形机器人视觉解决方案呈现“特斯拉纯视觉”与“大部分厂商多传感融合”的分化格局。特斯拉Optimus采用纯视觉解决方案（Autopilot摄像头），未搭载激光雷达和深度相机，凭借其强大的软件处理能力和神经网络算法实现环境感知。波士顿动力Atlas搭载ToF深度相机+RGB摄像头；宇树科技G1/H1搭载3D激光雷达+深度相机；优必选Walker S1搭载RGBD相机+双目相机；智元远征A2搭载激光雷达+RGBD相机+鱼眼相机；开普勒、傅利叶智能等也均选择多传感融合方案。两种路线差异的核心在于算法能力——纯视觉对软件要求极高但硬件成本低；多传感融合增加硬件成本但降低软件门槛。激光雷达可直接测量深度信息形成点云、实现三维重建，对软件处理能力要求较低，受到大部分厂商关注。随着激光雷达成本持续下降（2024年已降至千元级），多传感融合方案的性价比优势将进一步凸显。
竞争格局：奥比中光构建全栈技术体系，稀缺性明显
3D视觉领域，海外巨头具有先发优势。消费级领域，苹果（结构光/dToF）、英特尔（Realsense双目）、索尼（iToF感光芯片）、英飞凌（iToF）等占据主导；工业级领域，德国GOM、美国CSI、瑞典海克斯康等竞争力强。国内市场，奥比中光是3D视觉领域的稀缺标的——公司开发出结构光、iToF、双目视觉传感器、dToF单线激光雷达、工业三维测量设备，积极布局面阵dToF、面阵Lidar等前沿技术，构建了“全栈式技术研发能力+全领域技术路线布局”的3D视觉感知技术体系，是全球少数几家全面布局主流3D视觉感知技术的公司之一。2024年奥比中光收入5.62亿元（同比+56.2%），Q4单季度归母净利润扭亏为盈，业绩拐点已现。建议关注奥比中光在人形机器人视觉解决方案中的卡位优势。
人形机器人视觉解决方案搭载情况对比| 公司 | 型号 | 视觉方案 | 技术路线 |
|---|
| 特斯拉 | Optimus | Autopilot摄像头 | 纯视觉 |
| 波士顿动力 | Atlas | TOF深度相机+RGB摄像头 | 多传感融合 |
| 宇树科技 | G1/H1 | 3D激光雷达+深度相机 | 多传感融合 |
| 优必选 | Walker S1 | RGBD相机+双目相机 | 多传感融合 |
| 智元 | 远征A2 | 激光雷达+RGBD相机+鱼眼 | 多传感融合 |
