铁道部内部人回避 警方还原现场

6月3日，比亚迪集团执行副总裁李柯在一档访谈节目中明确表示：“比亚迪也在开发（人形机器人）。机器人的竞争在于谁有最强的制造能力、软件能力和硬件能力，而汽车相关AI能力与机器人有同源性，如果有一天我们认为机器人可以走向家庭，就可以通过经销商网络售卖比亚迪的机器人。”

比亚迪深耕新能源汽车领域多年，积累的整车智能、硬件制造与车载AI算法能力，为人形机器人研发落地筑牢了核心根基，而支撑其机器人商业化、智能化落地的关键，正是比肩人类感官的全方位感知技术。事实上，机器人的智能化进阶逻辑与人类进化逻辑高度契合，感官系统作为核心感知载体，直接决定了机器人的环境适配能力与作业智能水平。此前，Figure03机器人直播分拣50000+包裹/40+小时无停机，是机器人行业里程碑式的突破。面对超长的工作时间、超高的任务量、纷繁复杂的包裹，Figure03机器人却能顺利完成任务，这不仅让我们产生了疑问， $机器人ETF华夏(562500)机器人是如何感知和处理如此庞大的信息量的？

这篇文章我们就一起深入了解一下机器人的感官世界，去拆解那些让机器人从“机器”变成“人”的核心技术。

视觉、听觉、触觉是人类感知外界和获取信息的媒介，在人类的进化史中，感官的完善直接催生了大脑的进化。将这一逻辑在机器人领域同样适用。如果说丝杠、伺服、减速器与灵巧手机器人的“筋骨血肉”，那么而传感器与视觉系统，就是机器人的眼、耳与皮肤，负责为它收集外界信息，是连接物理世界与数字世界的桥梁。

【机器人的眼睛——视觉系统】

人类获取的信息中，有超过80%来自视觉。对于机器人而言，视觉系统同样是最核心、数据量最大、也最复杂的感知模块。它不仅需要先进的硬件来捕捉画面，更需要强大的算法来理解画面。

1.视觉硬件：获取信息

①.双目视觉 (Stereo Vision)：

定义与工作原理：这是最接近人类生理结构的设计。人类之所以能感知到距离，是因为两只眼睛看到的画面存在微小的差异（视差），大脑通过处理这种视差计算出物体的远近。双目摄像头正是模仿这一原理，通过两个普通RGB摄像头同时拍摄，再利用算力进行像素级比对，从而推算出深度信息。

全球机器人视觉赛道竞争激烈，以下表格梳理了国内外头部厂商的核心技术与产品布局。

②RGB-D相机 (深度相机)：

定义与工作原理：为了弥补纯视觉在深度计算上的算力消耗和不稳定性，RGB-D相机应运而生。除了常规的彩色（RGB）镜头外，它还增加了一个专门获取深度信息的传感器，能够直接输出带有三维坐标的点云数据，减轻了机器人的计算负担。

在机器人视觉赛道上，国内外厂商已形成差异化竞争格局。下表梳理了英特尔、奥比中光等头部企业的核心技术与产品布局，涵盖双目视觉、深度感知等关键领域，展现出中外企业在技术路线与落地场景上的不同侧重。

2. 视觉算法：读懂信息

如果缺乏理解，画面对机器人而言只不过是无意义的像素矩阵。视觉算法的演进，是机器人具备“具身智能”的关键。

①目标检测与分割（YOLO, Mask R-CNN）

机器人首先要回答“这是什么”的问题。YOLO（You Only Look Once）算法以高帧率实现了实时的目标检测，让机器人能迅速识别视野中的人、桌子、杯子；而Mask R-CNN等实例分割算法则更进一步，不仅能框出物体，还能精确描绘出物体的像素级轮廓。

②姿态估计（Pose Estimation）

仅仅知道“这是什么”还不够，还要让机械臂能精准抓取，机器人必须知道物体在三维空间中的精确位置和倾斜角度，测算出3个平移坐标+3个旋转角度。算法需要从2D图像或3D点云中推断出物体的几何中心和朝向，确保机械手爪能以最完美的角度握住杯柄，而不是撞倒它。

③视觉SLAM (同步定位与建图)

这是赋予机器人“空间方位感”的核心技术（V-SLAM）。机器人需要一边移动，一边用眼睛“看”周围的特征点（桌角、门框等），将这些特征点拼接成一张三维地图；同时，它还要根据自己在地图上的位置变化，实时计算出当前的坐标）。

从无人机导航到工业机器人，视觉算法正成为具身智能的关键壁垒。下表汇总了大疆、奥比中光等代表企业的核心技术与产品矩阵，直观展现了赛道竞争格局与技术发展方向。

值得一提的是，V-SLAM也被广泛的应用在扫地机器人的研发中，也是未来人形机器人在复杂的家庭和工厂环境中自主导航的基石。运用V-SLAM技术还能实时提取房间内的特征点，不仅能画出精准的三维户型图，还能实时识别并规划绕行路线。在智慧家电的大趋势中，V-SLAM技术拥有广阔的发展前景。

【机器人的耳朵和皮肤——传感器】

如果说视觉系统是获取信息的手段，那么传感器就是机器人感知微观环境、实现精准交互与自我保护的手段。在视觉系统受到遮挡、光线条件恶劣或进行物理接触时，传感器起到了决定性的互补作用。

①触觉传感器：

人类的手指极其敏感，因为手指的皮肤密布神经。但对于机器人来说，触觉是目前最难攻克的技术壁垒之一。触觉传感器主要包括压力阵列传感器和滑动觉传感器。安装在机械指尖的柔性电子皮肤（E-skin），内部布满了微小的压阻、压电或电容阵列，能够感知接触面的三维力分布。

当机器人抓取一个即将滑落的玻璃杯时，滑动觉传感器能瞬间察觉到微小的相对位移，并迅速反馈给控制系统增加握力。

触觉传感器是机器人实现精细抓取、安全交互的关键，在工业、医疗和机器人精细抓取领域被广泛应用。市场前景广阔。下表梳理了国内外代表企业的核心技术与产品，从仿生感知到视触觉融合，展现了中外厂商在这一高壁垒赛道上的布局。

②红外线传感器

红外线传感器会不断向地面或前方发射红外光。当光线遇到地板或障碍物时，会发生漫反射。一部分反射光被接收管捕获，产生电流信号，机器人系统便知道前方有路或有障碍物。

当机器人走到楼梯边缘时，发射管发射的红外光射向了虚空，接收管接收不到反射光。此时，传感器输出信号发生突变，控制系统瞬间触发紧急刹车或转身指令。

红外传感器将广泛应用于家庭、医院、工厂。搭载红外热成像传感器的机器人可感知生物体温，区分物体与人和宠物，规避交互风险。同时，依托红外结构光与反光地标，工业、物流机器人能实现高精度导航、对接与自主回充，应用前景广阔。

③激光雷达 (LiDAR)

LiDAR通过向周围发射高频激光束，并接收反射光，利用ToF原理精确计算出每一个激光点与机器人的距离，最终汇集成极其密集的三维点云地图。目前，激光雷达是移动机器人和部分人形机器人进行大范围空间感知的核心。

它的优势极其明显，精度极高，测距误差通常在毫米级；自带深度信息，不需要猜测距离；全天候工作，哪怕在伸手不见五指的黑夜，或者光线剧烈变化的工厂车间，激光雷达依然能输出稳定的环境模型。

激光雷达技术在汽车自动驾驶领域已经历了技术更迭和规模化量产，如今这股红利正在倒灌机器人行业。未来在工业 AGV、商用清洁以及四足机器人领域，激光雷达将持续深度普及。

大模型决定了机器人智商的上限，而视觉系统和传感器则决定了机器人与真实世界交互的程度。面对如此庞大且复杂的产业链，普通投资者往往难以精准押注单一环节或单一公司。此时，主题ETF成为了最高效的布局方式。 $机器人ETF华夏(562500)全市场规模最大，近3年业绩回报均显著领先于国证机器人产业指数。

近期，机器人ETF华夏（562500）市场出现阶段性回调，引发部分投资者短期情绪波动。但从行业基本面来看，人形机器人商业化进程正持续提速，利好信号密集释放：宇树科技科创板IPO于6月1日上会，特斯拉OptimusV3也将于7-8月正式启动量产，标志着人形机器人商业化落地再获关键突破。放眼长期，随着技术迭代与规模化应用的推进，机器人赛道的成长逻辑清晰、空间广阔，仍是具备长期价值的长坡厚雪赛道，投资者不妨以更长远的视角把握行业发展红利。

机器人ETF华夏

股票型

经理代表作

35.98%

近1年涨幅

基金经理：华龙

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