当机械臂以毫米级的精度精准抓取无序堆放的零件，当物流分拣机器人以毫秒速度识别万向箱中的包裹，当手术机器人穿透组织进行精准定位——这些充满未来感的场景，核心驱动力之一就是3D机器人视觉传感器的迅猛发展。它如同为机器装上了具有立体思维的”眼睛”，彻底打破了传统2D视觉的平面局限。在这场提升智能制造”视力”的革命浪潮中，相关上市公司正成为不可忽视的领航力量。

透视之眼：为什么3D视觉成为关键？

3D视觉技术能实时获取物体的深度信息，构建三维点云图，为机器人提供精确的空间感知能力。相较于只能获取平面信息的传统2D视觉，3D视觉带来的核心变革在于：

• 真正的三维感知： 提供物体完整的长、宽、高、深度及三维姿态信息，而不仅是平面轮廓。
• 突破复杂场景限制： 能在强光、弱光、反光、无纹理或物体高度重叠等挑战性环境下稳定工作。
• 精度跃升： 精度可达微米至毫米级，满足高精度引导、检测需求。
• 赋能柔性生产： 使机器人应对无序抓取、随机来料等高度灵活的自动化任务成为可能。

高工机器人产业研究所（GGII）数据显示，2023年中国3D视觉市场规模已超20亿元，其中机器人引导应用占比高达40%以上。随着工业4.0深度推进及智能机器人应用场景爆发，预计未来五年复合增长率（CAGR）将维持在30%以上。

核心玩家：领跑中国3D机器人视觉赛道的上市公司

多家技术领先的上市公司正深度布局这一高增长领域。它们在不同技术路线和应用场景构筑优势，成为机器人智能化升级的”视觉引擎”：

1. 奥普特（OPT，688686）：国产机器视觉龙头，3D方案整合者

• 定位与优势： 作为国内机器视觉核心部件及解决方案的绝对龙头，奥普特在3D领域采用整合+自研双轨策略。其成熟的视觉软件平台整合了领先的3D算法，同时自研高精度3D激光轮廓仪等核心硬件，提供包括结构光、激光轮廓扫描在内的完整3D视觉解决方案。
• 聚焦应用： 在新能源（锂电、光伏） 的焊接引导、涂胶检测，以及汽车零部件的精密测量、装配引导等高附加值场景落地应用广泛，技术成熟度和工程化能力突出。

1. 凌云光（688400）：技术立身，软硬结合

• 定位与优势： 凌云光以技术创新为基因，在3D结构光、双目视觉技术上拥有深厚积累。其自研的VisionWare系列机器视觉平台对复杂3D算法提供强大支撑。公司拥有大量底层核心专利，在光学设计、核心算法（如三维重建、深度计算）方面具备核心竞争力。
• 聚焦应用： 在消费电子制造（如手机组装、模组精准对位）、面板检测等领域处于领先地位，同时在立体印刷、数字孪生等新兴领域积极拓展，技术穿透力强。

1. 奥比中光（688322）：专注3D视觉感知，强芯片基因

• 定位与优势： 奥比中光是中国少数全面掌握结构光、双目、iToF、dToF、Lidar等主流3D视觉感知技术并具备自研核心芯片能力的企业。其核心优势在于底层深度算芯片和模组技术，提供高性价比的3D视觉模组解决方案。
• 聚焦应用： 在服务机器人（避障、导航、交互）、工业机器人（无序分拣、上下料）、生物识别（刷脸支付） 等场景广泛应用。公司正大力拓展机器人视觉感知模组市场，推动3D技术的普及化。

1. 华睿科技（隶属大华股份，002236）：产业巨头赋能，聚焦工业现场

• 定位与优势： 作为安防巨头大华股份旗下专注工业领域的子公司，华睿科技依托集团强大的智能制造基因、供应链能力及AI算法资源，在工业3D视觉领域快速崛起。提供从高性能3D相机到智能读码器、视觉控制器的全栈式产品。
• 聚焦应用： 重点发力智慧物流（包裹体积测量、高速分拣）、自动化产线（引导定位、检测） 等大规模部署场景，解决方案稳定可靠且具有性价比优势，在大型工业客户中认可度高。

技术路径：照亮三维世界的多种光束

目前应用于机器人视觉的主流3D成像技术各有千秋：

• 激光三角测量/线激光轮廓扫描： 精度极高（尤其Z轴），擅长扫描物体轮廓和表面形貌，非常适合精密测量、焊缝跟踪等场景。代表产品如奥普特的3D激光轮廓仪。
• 结构光（Structured Light）： 投影特定光斑图案，通过形变计算深度。精度、速度、抗干扰性综合性能优异，尤其适合中等距离的物体识别和引导，如手机组装（如凌云光的方案）。奥比中光在此技术领域拥有深厚积累和核心芯片。
• 双目立体视觉（Stereo Vision）： 模拟人眼原理，用两个相机成像视差计算深度。被动光源，适合自然光环境，硬件成本相对可控，但对算法要求极高。在物流分拣、服务机器人导航（如奥比中光、华睿科技的应用）中潜力大。
• 飞行时间法（ToF - Time of Flight）： 测量光飞行时间算距离。适合较大空间、中等精度需求的应用，如AGV避障、人员检测等。

未来视野：融合、智能与国产突围

3D机器人视觉传感器的未来趋势清晰可见：

• 多模态融合： 2D + 3D信息融合将成为主流，结合传统纹理色彩信息与深度信息，提供更全面的场景理解能力。AI（尤其是深度学习）将被深度嵌入3D视觉处理管线，实现更智能的物体识别、分类、姿态估计，并提升在复杂多变环境中的稳定性和适应性。
• 成本下探与标准化： 随着核心器件国产化和大规模应用，3D视觉方案的成本将持续降低，加速向中低端工业和广泛的商业服务场景渗透。模块化、标准化的3D视觉组件将更易部署。
• 国产化自主可控：