一周解一惑系列： 机器人大脑算法迭代对视觉方案的影响 2025 年 05 月 09 日 ➢ 本周关注：奥比中光、浙江荣泰、杰克股份、法兰泰克、雷迪克 ➢ 主要应用场景：3D 视觉技术的应用场景广泛，它不仅是工业自动化领域的 关键技术，也是众多行业智能化变革的重要驱动力。在 3D 高精度扫描、机器人 领域智能化升级、智能物流与仓储管理、消费电子领域与生物识别领域都展现出 了巨大的应用潜力。 ➢ 3D 点云数据在机器人大模型中具有多项优势：1）增强空间推理能力，提升 任务成功率：实验表明，基于点云的方法在成功率和平均排名上超越了 RGB 和 RGB-D 方法，无论从头开始训练还是利用预训练，都能展现出更强的性能和泛 化能力。将 3D 点云数据注入到预训练的 VLA 模型中，能够为模型提供更全面的 空间信息，使机器人能够更好地理解和感知环境中的物体位置、距离和形状等。 这种能力使得机器人在执行任务时能够做出更准确的决策和动作规划，解决了 2D 模型在空间感知上的局限性，提高了任务的成功率。与传统的 2D VLA 模型 相比，PointVLA 能够利用 3D 点云数据准确感知物体的实际位置和高度，从而 在面对不同高度 ...

一周解一惑系列： 机器人大脑算法迭代对视觉方案的影响 2025 年 05 月 09 日 ➢ 本周关注：奥比中光、浙江荣泰、杰克股份、法兰泰克、雷迪克 ➢ 主要应用场景：3D 视觉技术的应用场景广泛，它不仅是工业自动化领域的 关键技术，也是众多行业智能化变革的重要驱动力。在 3D 高精度扫描、机器人 领域智能化升级、智能物流与仓储管理、消费电子领域与生物识别领域都展现出 了巨大的应用潜力。 ➢ 3D 点云数据在机器人大模型中具有多项优势：1）增强空间推理能力，提升 任务成功率：实验表明，基于点云的方法在成功率和平均排名上超越了 RGB 和 RGB-D 方法，无论从头开始训练还是利用预训练，都能展现出更强的性能和泛 化能力。将 3D 点云数据注入到预训练的 VLA 模型中，能够为模型提供更全面的 空间信息，使机器人能够更好地理解和感知环境中的物体位置、距离和形状等。 这种能力使得机器人在执行任务时能够做出更准确的决策和动作规划，解决了 2D 模型在空间感知上的局限性，提高了任务的成功率。与传统的 2D VLA 模型 相比，PointVLA 能够利用 3D 点云数据准确感知物体的实际位置和高度，从而 在面对不同高度 ...