全球传感器市场在自动驾驶和人工智能的带动下稳步增长。据Omdia测算，2025年全球工业机器人用图像传感器的市场规模约为2亿美元，预计2029年将增长至接近3.8亿美元，年复合增长率接近14%，这充分反映了全球智能化进程的加速。随着人形机器人的量产落地与应用场景日趋多样化，机器人的
 

　　传统的工业机器人只需在固定的位置完成重复工作，而具身智能机器人需要融入复杂的动态环境，主动

　　单一模态的传感器存在固有的局限性，如可见光相机在低光照下失效，激光雷达无法识别纹理。多传感器融合通过协同不同传感器的优势，实现对环境更全面的理解。具身智能的底层模型要求

　　可见光相机在夜间、雾天、烟尘等条件下的失效催生了红外成像技术的广泛应用。红外传感器通过发射并接收红外光并测量反射光的时间差，能精准识别3-10米内的障碍物，让自主导航避障在黑暗环境下成为可能。根据不同物体对红外光的反射特性不同，工业机器人在进行物体识别和分拣任务时可利用红外传感器对物体进行快速分类。红外热成像技术能够探测物体自身辐射的红外线，可被用于夜间巡逻、电力设备过热检测、生命体征监测全天候等领域，成为构建感知能力材质的关键一环。

　　多光谱目标检测通过将可见光、近红外、中红外及紫外等传感器集成进同一模块，让机器人能够在单一交互中同时获取多重物理信息，实现对物体形状、颜色、和温度等信息的全面解读。

　　传统的基于帧的

　　随着具身智能的应用场景日趋复杂，对未来的传感器技术除了在硬件层面突破，还需要做到算法层面多模态数据的深度融合，建立统一的多模态表达空间。此外，系统层面的感知-行动闭环优化也至关重要。具备自主感知、理解和交互能力的具身智能系统，正在一步步从科幻走向现实。