万亿级机器人市场，激光雷达从选配成刚需

今年 WRC 世界机器人大会，真的是「好多人啊」。

相较去年仅 27 款人形机器人亮相，今年有 50 家整机企业参展，数量几乎翻倍。

今年现场不仅「人」多，炫技的更多了，打拳击、跳齐舞、开小卖部……样样都有。

当然，有位在场馆里「遛弯」上班机器人更吸睛了。作为机器人马拉松比赛冠军天工 Ultra 的兄弟，天工 2.0Pro 在展馆里引人注目，它不仅能独立导航走向工区，还能在密集人流中实时规划新路径，稳定避障。

与去年多数展品「安守」展台不同，今年机器人的活人味明显更浓了，自主性与环境适应性也有了大幅提升。

这不仅得益于机器人拥有了更强的运动能力，更关键的是机器人视觉感知力的进化，它们能进一步看清这个世界，理解环境，并做出更智能的决策。

然而，让机器人真正「看清」复杂多变的世界，并不是一件容易的事。

1、视觉成为瓶颈，机器人需要「新眼睛」

生物学上讲，人类 70-80% 的外界信息由视觉获取，类似地，机器人也高度依赖视觉感知获取大量信息。

视觉感知赋予了机器人三大能力，一是环境理解，二是决策支持与行动规划，三是人机交互。

机器人凭借视觉获取丰富的环境信息，并通过视觉输入实现空间语义理解，最终完成从「看得见-看得懂-做得到」的闭环。

特别是在人机交互的非结构化场景中，视觉使机器人能够理解人的意图，从而显著提升交互的自然度和情感认同度。

为了更好地满足这些需求，机器人视觉技术也经历了从二维到三维、从单目到多目、从被动感知到主动感知的演进。

而在业内，像宇树科技、智元机器人、星海图、星动纪元、众擎机器人等都采用了多模态组合的视觉方案。

虽然当下视觉方案呈现多元化趋势，但机器人想「看得清」还存在一些通病。

首先是强光、阴影、雨雾等极端环境会严重影响相机成像效果，导致视觉算法失效。

其次，快速移动的行人、车辆等动态遮挡现象，非常考验机器人视觉系统的实时重识别与重定位能力。

此外，算力、功耗与数据三大问题也亟待解决。例如，高精度三维重建和深度学习推理需要边缘计算平台提供强大算力，但这又会受到电池续航与散热条件的限制。训练高鲁棒模型需要大规模、多场景标注数据，而模型的跨场景迁移能力也有待提升。

尽管光学相机在分辨率和语义理解方面具有优势，但其本质依赖被动成像，容易受光照、雨雪、反光等环境因素影响。为了弥补这些弱点，机器人需要「第二只眼」——激光雷达。

激光雷达通过主动发射激光脉冲并测量回波时间来计算距离，从而直接生成精确的三维点云数据，其具备三大核心优势：

• 全天候稳定性：不受光照条件限制，稳定输出高精度测距
• 几何精度：单次扫描生成百万点云，精细重建轮廓与表面
• 远距离探测：部分固态、机械式雷达可实现大范围提前感知与预判

凭借这三重优势，激光雷达成为三维环境感知的最佳传感器，也成为了机器人最重要的「眼睛」之一。

现在已成为自动驾驶、物流机器人、割草机器人、AGV 机器人等高可靠性机器人场景的标配传感器。

2、激光雷达让机器人移动「稳、准、灵」

机器人移动主要有三大需求，分别是定位、导航、避障。

传统的「GPS+摄像头」方案，不仅会受到白名单的限制，而且遇到复杂地形、室内和建筑遮挡以及夜间环境容易「歇菜」。

激光雷达，尤其是 3D 激光雷达在感知精准度、全面性和导航、定位稳定性上比传统方案更具优势。

从纵向角度看，3D 激光雷达比 2D 激光雷达在全方位感知上性能更优。2D 激光雷达扫描范围仅限于单一平面，无法检测平面外的障碍物，如地面坑洞或高空物体，3D 激光雷达通过多线扫描可构建立体点云，有效解决了这一局限。

总的来说，3D 激光雷达是机器人移动的最佳传感器，是集定位/导航、全天候工况感知、复杂地形检测、复杂空间环境监测、异形障碍物识别于一体的「六边形战士」。

以率先落地的消费级应用——割草机器人为例，3D 激光雷达显著提升了用户体验。

传统「RTK+视觉」方案常因强光误判边界、雨后漏割或碰撞隐藏障碍物而受限。禾赛科技专为小型机器人设计的 JT 系列超半球 3D 激光雷达，凭借近 360°无盲区感知和 0m 最小探测距离，有效解决了这些问题。

搭载该雷达的 MOVA 600/1000 割草机器人能精准识别复杂环境，实现智能路径规划与全天候作业。MOVA 600/1000 在半年出货超 10 万台并登顶德法亚马逊榜单的成绩，侧面验证了该方案的成熟度和用户认可度。

同时，这也进一步推动了智能割草机器人进入「3D 激光雷达提升产品力-推动市场规模扩大-3D 激光雷达降本-搭载率进一步提升」的良性循环。

除了智能割草机器人外，激光雷达也在多种移动机器人中实现多场景应用拓展：

• 四足机器人：如宇树科技、魔法原子、维他动力等机器狗产品，搭载激光雷达实现在多种复杂场景里完成作业
• 人形机器人：智元机器人、众擎机器人、星动纪元等厂商产品，通过雷达+视觉协同感知，在如展馆、商场等非结构化空间实现更自然的人机互动
• 商用服务机器人：像新石器、京东、九识等公司的无人配送车，通过搭载激光雷达，实现安全配送、精准定位与避障
• 移动机器人训练：例如禾赛科技与群核科技联合推出了仿真训练方案，利用激光雷达点云数据优化机器人导航算法

这些多元化的生态布局都指向同一个趋势：激光雷达正在成为机器人「移动」的通用传感器底座。

3、机器人激光雷达，一片远大于 ADAS 的蓝海

大众认知中，激光雷达近年来因其在智能驾驶辅助系统（ADAS）与自动驾驶车辆中的关键作用而受到广泛关注。

将视角转向机器人赛道，会发现这一市场在规模、应用多样性和对成本效益的诉求等方面，远远超过了车载领域。

整个机器人市场都处在一个加速量产和规模化的过程，相应地 3D 激光雷达有望拥有较大的增量市场。

根据公开数据测算，到 2029 年，全球搭载激光雷达的机器人数量将达到 500 万台级别，机器人激光雷达市场有望达百亿规模。

从规模和增长潜力来看，机器人对激光雷达的渗透速度已超过 ADAS。相比汽车 ADAS 面临的漫长车规认证周期、主机厂复杂的决策流程和严苛的成本控制，机器人市场，尤其是消费级和商用级市场，对新技术的接纳更开放，产品迭代更快。

其次，机器人形态多元，应用边界更广泛，这对激光雷达的性能需求和物理形态提出了多样化要求，继而提供了远超车载应用的，更丰富的创新和定制化空间。

维他动力 Vbot

星动纪元 Q5

从细分市场来看，智能割草机器人依赖其实现精准边界识别和无盲区覆盖；无人配送车需其高精度定位和动态避障能力保障「最后一公里」安全。

四足/人形机器人在复杂环境中依靠其三维点云进行空间建模；家庭服务机器人利用其提升人机近距离互动的可靠性；而工业巡检与数字孪生则要求其提供高精度点云数据支撑建模。

在这些市场机遇中，激光雷达公司不仅可以为机器人量身定制产品，也能「因地制宜」, 将车规级的激光雷达直接复用。

例如禾赛科技将其车规级纯固态激光雷达 FTX 应用于各类智能机器人平台，凭借视野广、体积小的特点赋能多种智能场景。

同时，激光雷达玩家通过芯片化、平台化设计、自动化制造和规模效应，将持续推动成本下探，让成本下降与规模化前景更明朗。

当下行业共识是，随着机器人行业逐渐走向成熟，3D 激光雷达将会加速渗透机器人市场。

此外，机器人激光雷达与 AI 算法、仿真平台以及数字孪生系统的深度融合，也将大幅提升产业效率与应用创新。

而各家厂商，作为其中的「感知基础设施提供商」，其机遇远不止于销售单颗设备，而是能将感知能力变成一种「平台能力」，向下嵌入硬件，向上支持算法与系统集成。

届时，机器人激光雷达不只是一个「硬件替换项」，而是 AI+智能硬件生态的接口。

机器人视觉感知的演进，本质是赋予机器理解物理世界的能力。

激光雷达凭借其主动、精准、全天候的三维感知特性，已成为弥补传统视觉短板、实现机器人可靠自主的关键拼图。

当激光雷达从「高端选配」走向「核心标配」，让三维感知成为机器人的新本能，这片远大于 ADAS 的蓝海，将迎来属于智能机器人的感知新阶段。

而在蓝海变成红海前，有人已锚定了领航的坐标。