竖置“眼睛”背后的突破：宸境科技发布会揭秘机器人感知新范式
2026年1月28日，宸境科技于杭州召开新品发布会。这场发布会未呈现大众期待的机器人“炫技”表演，如花哨的后空翻或精密的穿针引线，反而更像一场具身智能“基础设施”的亮相。
宸境科技跳出单一功能展示的框架，向行业推出一套经工业级验证的标准化感知方案，重磅发布“LooperRobotics”品牌体系及全栈技术矩阵：Insight自主空间智能相机、TinyNav神经导航算法库与RoboSpatial空间感知软件平台。
随着具身智能融合进入深水区，感知能力的上限决定机器人的天花板。宸境科技力求突破空间智能技术边界，推动机器人感知技术从“定制化”迈向“通用化”。此刻，机器人的“眼”与“脑”不再是简单零部件，而是赋能千行百业、驱动物理世界变革的核心基座。
一、硬件解构：反常识的工程美学
传统摄像头与传感器设计有个约定俗成的习惯——水平优先，即“眼睛”横向排列。这看似合理，因人类双眼横向分布，习惯关注宽广地平线，自动驾驶汽车也需横向视野监测宽阔马路。
但宸境科技此次发布的Insight自主空间智能相机偏要“反其道而行”。研发团队打破行业常规，将三个摄像头“竖置”，使镜头最大视场角达到188°。
这一设计并非标新立异，而是源于对具身智能落地痛点的深刻洞察。宸境科技联合创始人兼COO颜沁睿分享了一个真实案例：与合作伙伴交流时发现，明星级机器狗或人形机器人参加WAIC等大型展会，若被观众围得水泄不通便会“失明”。原因在于传统横向摄像头视野中满是晃动的人腿与人群，机器人难以获取有效环境信息。
对机器人感知系统而言，这是巨大考验，如同人被蒙眼扔进闹市，找不到固定参照物（如路牌、大楼），瞬间陷入“信息孤岛”，迷失方向甚至撞人。
宸境科技的解法巧妙：借鉴无人机技术经验，既然四周视野受限，便转向头顶与脚下。通过纵向放置的188°超大广角镜头，即便机器人被人群包围，Insight相机仍能从人头缝隙中捕捉天花板纹理与地板结构——这些相对固定的环境特征，让机器人在复杂人群中也能稳定定位。
Insight相机的另一硬核突破是可承受24g剧烈震动。当前常用机器人相机设备通常仅能承受8g以内加速度，满足平地慢速轮式机器人或扫地机需求。但在宇树机器狗开发过程中，团队发现足式机器人高动态运动（跑酷、跳跃、摔倒爬起）时，瞬间颠簸冲击力易突破8g，导致传感器失灵、机器人姿态感知异常。
因此，Insight相机将抗震能力提升至24g，为未来人形机器人从事重体力、复杂环境作业提供支撑，让机器人的“眼睛”从“温室花朵”进化为“工业器官”。
二、算力内移：端侧集成“黑科技”
在数据处理方式上，Insight相机研发团队做出大胆决策：将“大脑”嵌入“眼睛”。在仅30mm宽（不及饼干大小）的电路板上，集成了一颗具备10TOPS AI算力的地瓜机器人智能计算芯片。为何要为摄像头配备强算力“微型电脑”？
首先是解决传统机器视觉的“白墙恐惧症”。传统双目视觉依赖左右眼图像差异计算距离，对物体表面纹理要求高，面对白墙、透明玻璃或黑暗环境时，因缺乏纹理差异导致距离计算失效、数据漏洞。
Insight相机采用神经网络深度计算，不仅“看”，更能“脑补”。借助强大芯片算力，算法通过学习大量环境数据，即便面对白墙也能精准计算距离——这需大量算力支撑，仅靠机器人主机难以承载。
更深层意义在于为机器人构建快速“反射弧”。机器人运行数据量大，若所有计算集中在主机，不仅挤占逻辑运算资源，还可能引发传输延迟。几十毫秒的延迟就可能导致高速运动的机器人失衡或碰撞。
因此，宸境科技让Insight相机在端侧完成复杂计算，直接向主机反馈“自身位置”“前方距离”等关键信息，实现“感知-行动”闭环在毫秒级完成，确保机器人动作敏捷、响应精准。
此外，宸境科技试图推动VSLAM技术“平权”。长期以来，VSLAM（视觉定位与建图）技术被巨头垄断，中小机器人企业自研需投入2-3年时间与数千万资金，还可能因技术门槛无法达标而转向激光雷达方案。
宸境科技将这套经过严苛验证的复杂系统转化为“开箱即用”的标准件，让开发者无需重复造轮子，可专注于机器人应用场景开发。
三、认知进化：TinyNav的“生物本能”
Insight相机解决了机器人“看得见”的问题，TinyNav神经导航算法库则聚焦“认得路”——这不仅是技术升级，更是让机器人从“量尺寸”进化到“懂环境”。
TinyNav项目发起人杨振飞介绍：“目标是打造一套开源高性能机器人导航库。”传统导航技术本质是“几何测量”，在长走廊或家具变动场景中易产生累积误差导致机器人“迷路”。为解决特殊场景问题，开发者需引入大量人工规则代码，如常用的ros nav2导航库代码量达14万行。
TinyNav选择仿生学路径，借鉴诺贝尔奖级发现——生物大脑中的“网格细胞”与“位置细胞”。人类认路并非靠步数计数，而是通过环境特征（如红沙发、电视等）识别场景。
为实现这一目标，TinyNav充分利用生成式世界模型成果：只需少量真实场景数据，就能生成大量高保真虚拟场景，提升导航系统泛化能力。为此，TinyNav将核心代码目标行数限制在3000行。
颜沁睿解释：“团队成员曾参与自动驾驶、无人机量产，亲历过为适配不同场景写规则调参数的繁琐过程。随着AI大模型发展，我们认为TinyNav这种轻规则重数据的架构才是原生AI方案，能与Insight相机的端侧算力高效协同，且随数据与算力提升适配更通用场景，实现自我进化。”
发布会上，宸境科技首席机器人科学家左星星首次公开亮相，介绍了公司在多模态感知、场景理解、视觉语言导航（VLN）、视觉语言动作（VLA）、人形机器人动作生成、双臂灵巧手操作等前沿技术研究。左星星是具身智能领域新星，现任阿联酋穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）机器人系助理教授，领导机器人认知与学习实验室。
他曾任加州理工学院博士后、Google研究科学家、苏黎世联邦理工学院客座学者，研究方向包括移动机器人感知、3D计算机视觉、具身智能、多传感器融合等。因在机器人感知领域的突出贡献，左星星当选机器人顶刊T-RO、RA-L编委，及顶会RSS、IROS、ICRA编委，其加盟为宸境科技提供坚实技术支撑。
为降低系统使用门槛，宸境科技开发了RoboSpatial空间编辑平台。这如同开发者的“积木游戏”——通过可视化界面，像搭积木一样标注“禁行区”“减速区”“充电桩”等区域即可完成路径规划。不懂高深算法的运营人员也能在几小时内为港口、园区部署机器人作业流程，大幅降低具身智能落地难度。
四、具身智能的“基建狂魔”
从算法与软件见长的空间计算公司，拓展至推出硬核传感器硬件，宸境科技的转型看似突然，实则必然。
“算法公司为何做硬件？因空间智能技术并非纯粹软件，而是软硬件深度协同的系统工程。”颜沁睿直言，“优秀的SLAM工程师需是全栈人才，懂算法、相机光学特性、结构强度影响、嵌入式驱动逻辑。软硬一体是打破落地障碍、保证工业级稳定性的唯一路径。”
发布会上，宸境科技联合创始人兼CEO胡闻提出“空间智能即服务”理念。他认为，具身智能已形成全球“超级共识”，市场规模将比肩汽车与手机，达万亿美金级别。在产业链中，宸境科技不造机器人，而是做具身智能的“基建狂魔”，立志成为机器人时代的一级供应商。
“若汽车是移动基础设施，手机是信息基础设施，机器人将是未来物理任务基础设施。”胡闻表示，无论是B端“类劳动力”补充，还是G端公共服务，都需要统一、标准、高可用的感知底座。
当LooperRobotics为机器人配备工业级“眼睛”、生物级“大脑”与标准化“前庭系统”，具身智能才算真正走出实验室，具备进入千行百业、应对真实物理世界挑战的能力。
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