奥比中光：支撑物理AI与世界模型发展的3D视觉基建

（原标题：奥比中光：支撑物理AI与世界模型发展的3D视觉基建）

当生成式AI学会写诗作画之后，科技界正将目光投向下一片蓝海——物理AI。英伟达CEO黄仁勋将物理AI定义为继生成式AI之后的下一波增长浪潮。简单而言，物理AI是能够感知并理解现实世界物理规律，进而操控实体设备在真实环境中自主执行任务的AI。它不满足于处理文本图像，而是要走进工厂、道路、家庭，让机器真正“动起来”。

物理AI的独特之处在于其对物理世界的深度理解：它知道物体的运动、接触、变形，了解摩擦、重力与空间关系，并能据此预测未来、规划动作。这一能力正加速释放应用潜力，据Future Markets Inc报告预测，全球物理AI市场将从2026年的约3830亿美元增长至2040年的3.26万亿美元。

然而，物理AI规模化落地面临一个核心瓶颈——感知。被视作物AI“内部大脑”的世界模型，依赖于对物理世界动态规律的持续理解与预测。但构建世界模型的首要前提，是感知层能够输出高精度、高帧率、富含空间几何信息的三维环境数据，而非传统二维图像。相比2D视觉，3D视觉感知可直接捕获物体的位姿、形态与空间关系，为世界模型提供符合物理规律的真实数据底座。可以说，没有精准的3D感知，物理AI就无法真正“看懂”世界。

这正是奥比中光（688322）的战略卡位所在。

这家科创板3D视觉龙头企业，自2013年起深耕3D视觉感知，构建起“芯片+算法+光机”全栈技术矩阵。2015年，国内首颗3D深度引擎芯片流片成功，打破国际垄断；迄今已完成十余款专用芯片流片，覆盖iToF、dToF感光芯片及ASIC算力芯片，并实现结构光、iToF、dToF、双目、激光雷达等六大主流技术路线的全面覆盖。

在生态层面，奥比中光产品矩阵已深度适配英伟达Isaac与Jetson、苹果macOS、微软等国际主流平台。其Gemini 330系列双目3D相机已完成与NVIDIA Jetson Thor的全面适配；Gemini 335/336系列双目3D相机已入驻NVIDIA Isaac Sim仿真平台，提供物理级准确的传感器模型。这使得开发者可基于真实数据，在仿真环境中构建高保真数字孪生场景，训练具备物理一致性的世界模型，从而打通“真实数据采集—仿真训练—终端部署”的全链路闭环。

从产业视角看，奥比中光扮演的是物理AI时代的“卖铲人”的角色——不直接制造机器人，而是为所有造机器人的企业提供不可或缺的3D视觉感知能力。随着物理AI从概念走向规模化落地，对高精度三维感知的需求将持续爆发。而奥比中光凭借十余年技术积淀、自主芯片能力、完整生态适配与大规模交付体系，已卡位物理AI时代最底层的感知入口——让每一台走进物理世界的AI设备，都拥有一双“看懂世界”的3D之眼。