新闻中心-深圳机器人

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2025.10

瑞芯微RK182X支持7B大模型，RK3688 性能将大幅提升

【导语】瑞芯微近日在投资者活动中透露，公司芯片产品以 SoC 及数模混合芯片为主，广泛应用于多领域，是国内 AIoT 产品线布局丰富厂商之一。其创新推出的端侧算力协处理器(qì) RK182X 系(xì)列(liè)可(kě)支持大模型部署，已在多场景应用；同时，SoC 芯片应用于多种形态机器人，展出多款基于 RK3588 的机器人设备；下一代旗舰芯片 RK3688 正在研发，性能将大幅提升。
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2025.10

今日科普|探秘视觉机器的奇幻之旅

在2025年慕尼黑自动化展上，一台工业机器人仅用0.3秒就完成了对复杂金属件的3D建模，精度达到0.01毫米。这背后，是视觉机器从“模拟人眼”到“超越人脑”的跨越。传统视觉系统依赖摄像头捕捉二维图像，而现代视觉机器已进化出“多模态感知”能力——通过激光雷达、红外传感器与AI算法的融合，能同时解析物体的形状、材质、温度甚至运动轨迹。例如，海康威视推出的第三代工业相机CT系列，通过1200万像素传感器
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2025.10

今日科普|移动机器人视觉新视野

过去十年，移动机器人从“能看见”🉐进化到“能看懂”，核心突破在于3D视觉技术的普及。传统2D视觉只能获取物体的平面坐标，而3D视觉通过激光雷达、双目结构光等技术，能捕捉物体的形状、距离和空间关系。以奥比中光为例，其在中国服务机器人3D视觉传感器领域的市占率已超70%，其产品可实现毫米级测量精度，支持9.5米室内远距离感知。这种升级让机器人能在复杂场景中精准识别托盘、货架等物体——迈尔微视的
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2025.10

机器人视觉系统探秘

如果给机器人装上一双“慧眼”，它会看到怎样的世界？从1960年代只能识别积木形状的实验室原型，到如今能精准分拣反光金属罐的物流机器人，机器人视觉系统用60年时间完成了从“近视眼”到“火眼金睛”的蜕变。IDC最新报告显示，2025年中国AI视觉工业机器人市场规模达19.6亿元，其中3D视觉技术占比超40%。以深圳某物流中心为例，搭载立体视觉系统的机器人能识别透明薄膜包装的书籍、薄如蝉翼的快递面单，分
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2025.10

【今日要闻】科技前沿观察：机器人、机器视觉与数据安全新动态

证券之星消息，同为股份(002835)09月25日在投资者关系平台上答复投资者关心的问题。投资者提问：董秘你好，公司在机器人、无人机视觉方面有没有布局和研究？同为股份回复：尊敬的投资者您好，公司正稳步推进主营业务，对于机器人、无人机视觉这一类新技术、新业态的发展始终🌻保持积极关注，当前暂未涉及机器人、无人机视觉方面的研究，感谢您的关注！为证券之星据公开信息整理，由AI算法生成(网信算
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2025.10

今日科普|机器视觉多元应用探索

在苏州某半导体工厂，一台搭载3D视觉系统的机械臂正以每秒3次的速度抓取0.2毫米厚的晶圆片，抓取准确率高达99.97%。这背后是机器视觉技术从“平面检测”向“立体感知”的跨越——2025年CVPR（计算机视觉与模式识别会议）最新数据显示，基于多视角与传感器的3D视觉技术论文投稿量同比激增42%，成为行业最热赛道。这种技术进化正重塑制造业：过去依赖人眼的质检环节，如今被高精度3D点云算法替代，单条产
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2025.10

移动机器人视觉检测术

想象一下，在汽车生产线上，一个机械臂正以0.02毫米的精度扫描座椅表面——这相当于人类头发直径的四分之一，连针尖大的划痕都逃不过它的“眼睛”。这不是科幻电影，而是2025年深圳某工厂的真实场景。移动机器人的视觉检测技术，正以惊人的速度重塑制造业、物流业甚至医疗行业。据灼识咨询数据，全球智能机器人视觉感知市场规模已从2025年的136亿元飙升至2025年的285亿元，预计2025年将突破700亿元。
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2025.10

驱动服务机器人创新的核心技术

【导语】服务机器人正从科幻走向现实，成为AI、机器学习与交互技术融合的典范。其核心价值在于替代或辅助人类完成非生产性服务任务，涵盖餐厅送餐、医院护理、家庭陪伴等多元场景。当前，全球服务机器人市场正以15.9%的年复合增长率扩张，技术迭代、劳动力短缺与新兴场景需求成为主要驱动力。在边缘算力、智能电池管理等技术的支撑下，服务机器人正朝着更智能、更灵活、更人性化的方向演进，逐渐从工具化向智能化和情感化转
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2025.10

今日科普|机器视觉经典书籍推荐

谈及机器视觉的底层逻辑，David Marr的《视觉：对人类如何表示和处理视觉信息的计🍑中国算研究》堪称“开山之作”。这本书豆瓣评分高达9.7分，出版四十余年来仍被清华、MIT等顶尖高校列为计算机视觉必修教材。Marr提出的“计算理论-算法-实现”三层框架，至今仍是研究视觉感知的核心范式。例如
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2025.10

机视与计视的差异何在

如果你在工业展会上逛一圈，可能会听到“机器视觉系统检测精度达0.01mm”的宣传；而刷到AI论文时，又会看到“计算机视觉模型在ImageNet上准确率突破99%”的标题。这两个名字里都带“视觉”的领域，到底有啥区别？简单说，机器视觉（Machine V🌍ision）是“工业界的实干派”，计算机视觉（Computer Vision）是“学术圈的探索者”。前者像车间里的质检员，盯着流水线上的零

- 全球无序抓取市场的领导者