端侧AI摄像模组/结构变量/2026年，端侧AI摄像模组市场正经历从“规模扩张”向“算力与光学深度融合”的结构性突围。
在全球摄像头模组市场稳步迈向579亿美元的背景下，真正驱动产业链附加值跃升的锚点已彻底转向端侧AI计算。
上游存储芯片的持续涨价正无情压缩传统组装厂商的利润空间，倒逼产业链向“AI-ISP+高算力NPU”的底层微创新倾斜。
本文立足公开产业追踪，拆解瑞芯微、星宸科技、豪威集团、思特威等核心玩家在3D堆叠、光电共封装及全时录像（AOV）层面的技术变量，绘制2026年端侧智能视觉的演进路径，并从成本传导、落地渗透及供应链重构三大维度，划定全景产业链的验证指标与风险边界。m8观点：一句话研究结论m8认为，2026年端侧AI摄像模组的核心价值已由“像素级内卷”彻底转向“端侧推理与光电协同”。
在全球市场迈向579亿美元之际，叠加存储涨价的严酷成本压制，具备AI-ISP与高算力NPU底层架构能力的SOC与CIS企业将重塑利润池，缺乏核心算法的组装厂正加速出清。
为什么这个变量在 2026 年重要2026年是端侧AI摄像模组从“概念导入期”全面步入“底层架构重塑与商业化兑现期”的关键分水岭。
这一变量之所以在今年占据整个AI产业链的观察C位，主要源于三大结构性驱动力与一项严峻的产业约束的交汇碰撞。
首先，市场正经历从“数字智能”向“物理AI（Physical AI）”的范式转移，视觉感知成为不可替代的神经元。
传统的生成式AI核心在于数字世界的文本与图像处理，但2026年的核心叙事已经演进到物理世界的交互。
无论是工业制造、高级自动驾驶，还是迎来爆发的陪伴机器人市场（预计2026年中国陪伴机器人市场规模将冲破1100亿至1400亿元），设备都必须具备物理感知、物理推理与物理执行能力。
在这一逻辑下，摄像模组不再是单一的图像采集节点，而是机器人的“眼睛”与边缘计算的“小脑”。
伴随多模态大语言模型（LLM）与视觉语言模型（VLM）向边缘侧下沉，市场对能够实现低延迟、高精度目标检测与语义理解的模组需求呈现指数级爆发。
其次，硬件架构的代际跃迁在2026年迎来了量产落地的密集期，尤其是3D堆叠与CPO（共封装光学）技术的端侧化。
为了打破端侧大模型推理的“内存墙”与“带宽墙”，国内视觉芯片在底层微架构上实现了突破性进展。
以瑞芯微RK182X为例，作为行业首款基于3D混合堆叠工艺的大模型专用推理芯片，其商业化落地时间领先行业主流竞品约9个月，使端侧设备能够以更小的封装体积和更高的能效比运行3B/7B级别的端侧大模型。
与此同时，2026年思特威与紫光展锐正式达成CPO联合研发合作，将光收发一体化自研能力与高速传输技术深度熔炼，从底层补齐了视觉芯片的高速光传输短板，这标志着国产视觉芯片跨入了光电一体化自主研发的深水区。
最后，长周期的成本压制与残酷的产业链价值重估，要求企业必须寻找高毛利的“技术避风港”。2025年至2026年上半年，上游存储芯片（DRAM/NAND）的大幅涨价给整个智能终端供应链带来了强烈的通胀压力。
这种通胀压力在产业链中游产生了极其剧烈的“挤出效应”。
叠加下游部分终端厂商主动下调出货计划，缺乏核心技术壁垒的纯模组代工厂商面临严重的“增收不增利”甚至巨额亏损困境。
这种冰火交织的复杂图景证明，仅靠组装规模和人口红利已无法在2026年立足，产业链的利润正在向掌握AI-ISP（人工智能图像信号处理器）和端侧算力的核心芯片厂商转移。
在这个大转型时代，新旧秩序的激烈博弈使得端侧AI摄像模组的技术演进不再是可选项，而是生死攸关的必答题。
产业链和
公司映射端侧AI摄像模组的产业链极长且技术密度极高，涵盖了从底层光学元件、图像传感器（CIS）、边缘视觉处理SoC，再到最终的模组封装与系统集成。
目前公开资料映射下的核心价值分布，正在以惊人的速度向“上游传感器”与“边缘视觉芯片”两端加速集中。
在这个生态中，边缘SoC是决定终端摄像模组能否实现“端云协同”与脱网独立推理的核心大脑。
瑞芯微（Rockchip）在2026年的产品矩阵体现了明显的“算力普惠”与“高端突破”双轨并行策略。
在算力普惠端，其低功耗AOV（全时录像）方案核心芯片RV1106B内置了0.5 TOPS的NPU，不仅支持超级编码，更重要的是通过支持黑光AI-ISP技术，实现了IPC（网络摄像机）产品的黑光全彩效果，并支持7x24小时全时段无遗漏录像。
在高端突破层面，瑞芯微推出的RK182X系列协处理器代表了当前端侧AI的技术标杆。
该芯片采用全球首创的3D混合堆叠架构，集成多核高算力NPU，具备20 TOPS算力与高带宽特性。
这种架构使其在运行Qwen2.5-3B等多模态大模型时，推理速度突破100+ TPS（每秒生成Token数），是市场上对标产品的3倍，能效比高达9.02 TPS/W。
这一性能使其能够完美契合汽车座舱、具身机器人与工业智能制造等多场景的严苛要求。
星宸科技（SigmaStar）则是端侧物理AI底座与安防SOC领域的绝对霸主。
其演进逻辑深深扎根于“感知+计算+连接”的一体化。
其技术基石包括“星帷ISP 6.0”，该技术深度支持AI-ISP，能够在低光、强光及运动场景下输出极其清晰的图像，充当物理AI的“高清眼睛”；而其“StarShuttle 4.0 NPU”算力覆盖0.1T至32TOPS，支持Transformer大模型加速与SLAM（同步定位与地图构建）避障，构成了物理AI的“智能小脑”。
这一财务数据的反差极具研究价值：在存储价格上涨的宏观背景下，星宸科技凭借强大的底层算力壁垒成功实现了成本的合理传导，这与中游模组厂商的巨幅亏损形成了极其鲜明的对比。
目前，星宸科技正积极研发采用12nm及以下先进制程的下一代高端智能机器人芯片，以期在端侧流畅运行AI大模型。
在更为轻量化的AIoT领域，飞凌微（Flyingchip）作为思特威的子公司，同样展现了端侧加速的强劲势头。
飞凌微于2025年3月推出了首款高性能端侧视觉AI SoC芯片A1。
该芯片搭载了0.8TOPS@INT8轻算力自研NPU及自研AI ISP，其显著优势在于最多支持3帧HDR合成（动态范围高达120dB）以及RGB-IR同步输出，专攻智能家居、AI玩具与工业扫码等轻量级终端场景。
此外，其车载高性能M1芯片也已在舱内OMS（车内人员监控系统）应用上通过了量产全过程验收，进一步丰富了端侧视觉的应用矩阵。
在物理AI时代，没有清晰的底层图像输入，后端的NPU算力再强也只能陷入“输入即垃圾，输出即垃圾（Garbage in, garbage out）”的困境。
因此，图像传感器（CIS）环节正在经历一场围绕极限光学与超低功耗的技术博弈。
思特威（SmartSens）在这一领域构建了坚实的技术壁垒，其核心技术包括SFCPixel极暗光成像技术（感度提升2倍，读取噪声降低1倍，实现无外加光源的黑光全彩）、Lofic HDR 2.0技术（解决车载复杂光线环境的高动态范围）、以及SmartGS全局快门技术（消除高速运动拖影）。
然而，在2026年其最具市场杀伤力的变量是SmartAOV（全时录像）技术的全面铺开。
以预计2026年Q4量产的SC832HAI为例，该芯片在无事件触发时以每秒1帧的超低帧率运行，而当设备监测到事件触发时，可极速唤醒至每秒20帧的标准帧率进行实时捕捉。
这一微观层面的帧率自适应机制，实质上解决了电池供电AI摄像头的最大续航痛点。
更为深远的是，思特威与紫光展锐在2026年展开的CPO联合研发，试图构建“视觉AI - AI互连 - 端侧AI ASIC”的全链路技术生态，将硅光技术真正从云端数据中心下放至端侧视觉摄像模组。
而行业的另一巨头，原韦尔股份已于2025年正式更名为“豪威集成电路（集团）股份有限公司”。
作为全球前三大CMOS图像传感器供应商，豪威集团的产品线横跨智能手机、汽车电子、医疗成像、AR/VR及机器视觉等全场景，是驱动端侧多摄像头模组增量不可绕开的底层大厂。
与芯片及传感器的繁荣形成对比的是，传统光学镜头与模组组装环节正面临空前的“附加值保卫战”。
联创电子持续加码车载光学镜头，其合肥园区车载镜头项目预计将在2025年底或2026年初实现满产，以承接高阶智驾系统对高精度玻塑混合镜头及模组的海量需求。
宇瞳光学则在2025年下半年取得“增倍镜头和成像系统”专利，持续巩固在安防及机器视觉镜头领域的基础积累。
然而，曾经的光电模组龙头欧菲光却遭遇了产业周期的严酷洗礼。
据其2026年半年度业绩预告披露，受存储芯片大幅涨价以及下游终端市场需求走弱、终端厂商主动下调生产及出货计划的叠加影响，公司销售订单规模阶段性减少，导致主营业务毛利大幅减少。
欧菲光的财务困境是一个极具代表性的产业切片，它深刻印证了：在半导体供应链中，单纯依靠大规模组装和人口红利的模组代工模式已触及天花板。
如果不向核心光学组件自研、先进的系统级封装（SiP）或是深度绑定AI算力平台的架构方向转型，企业将不可避免地在周期波动中沦为成本的牺牲品。
关键数据与对比表数据的量化对比是透视产业更迭速度与结构性差异的最优标尺。
针对2026年端侧AI摄像模组及关联芯片市场，我们从公开研报中梳理了以下核心预测与技术对比，以呈现宏观体量与微观性能的双重演变。
表1：全球及中国摄像模组与端侧AI市场规模预测细分市场领域2024/2025年基准规模2026年预测规模中长期预测 (至2035)增长特征与驱动因素全球摄像头模组市场 (保守口径)526亿美元 (2025)579亿美元1,230亿美元预测期CAGR为8.7%。
受边缘AI视觉处理和GigE Vision网络普及驱动。
全球摄像头模组市场 (激进口径)-919亿美元4,980.2亿美元预测期CAGR为18.41%。
包含更为广泛的汽车、医疗与工业应用估值。
全球手机摄像头模组市场-478.7亿美元858.1亿美元预测期CAGR为6.7%。
手机端增长趋缓，重心转向非手机消费电子与车用。
中国端侧AI芯片市场860亿元(2024) / 1500亿元(2025)2,250亿元-2024-2026阶段年增速近50%，工业与车载端侧芯片成为绝对增长主力。
中国端侧AI应用市场2,100亿元 (2025)3,600亿元-工业制造、智能汽车、消费电子为三大核心场景。
中国陪伴机器人市场约796亿元 (2024)1,100亿-1,400亿元-物理AI落地的核心载体，AI陪伴类企业参展规模指数级增长。
行业洞察：关于全球摄像头模组市场规模，不同研究机构的基线定义存在显著差异（如579亿美元与919亿美元的背离），但二者均指向了一个共同的趋势——结构性高速增长。
更为关键的是，中国端侧AI芯片市场在2026年将爆发出近50%的年增速，直指2250亿元的大盘。
这表明资本支出和产业红利正沿着物理供应链从“组装厂”快速向上游“硅片厂”倒灌。
表2：2026年核心端侧视觉AI及处理芯片关键指标对比公司名称核心芯片/架构技术核心算力/制程特征关键微架构优势及2026年进度目标应用场景定位瑞芯微[cite: 4, 12]RK182X (高端协处理器)20 TOPS, 全球首颗3D混合堆叠端侧芯片能效比9.02 TPS/W，商业落地领先同行主流竞品约9个月。
Qwen2.5-3B推理速度突破100 TPS。
汽车智能座舱、具身机器人、多模态LLM边缘计算中心瑞芯微[cite: 10, 11]RV1106B (视觉处理器)0.5 TOPS 自研NPU支持黑光AI-ISP与超级编码，极低功耗常电/快起。
智能家居、安防AOV（全时录像）无遗漏IPC星宸科技[cite: 1, 16]StarShuttle 4.0 NPU0.1T-32 TOPS (多层级覆盖)支持Transformer大模型加速及SLAM避障。
正研发12nm及以下机器人下一代芯片。
智能安防(全球IPC市占第一)、智能车载(SAC8905)飞凌微[cite: 17]A1 (端侧视觉AI SoC)0.8 TOPS@INT8搭载自研AI ISP，最多3帧HDR合成，RGB-IR同步输出，轻量级模型推理大幅提效。
消费级/工业级AIoT、AI玩具、夜视模组、智能家居思特威[cite: 20]SmartAOV 2.1技术 (SC832HAI)依托底层图像传感器(CIS)设计优化无事件触发时以1fps超低帧率运行，事件触发极速唤醒至20fps，大幅延长电池寿命。
预计2026年Q4量产。
电池供电的智能摄像头、低功耗安防、物联网视觉节点宏观、资金或技术约束在端侧算力狂飙突进、终端产品百花齐放的背后，2026年产业的横向扩张仍面临几道难以跨越的“重力系统”约束。
这些约束构成了分析企业护城河深度的反向指标。
首先是存储周期的反噬与利润链条的重构难题。
AI大模型对端侧设备的内存带宽和容量有着极度苛刻的要求（例如，在端侧流畅运行一个3B参数的模型，至少需要配置数GB的DRAM）。
然而，半导体存储周期的波动性在2025至2026年期间体现得淋漓尽致。
存储芯片价格的显著上涨，给下游模组组装环节及终端硬件厂商带来了巨大的成本吞噬效应。
欧菲光2026年上半年的大规模亏损预警 是一个教科书式的案例。
这清晰地表明，在消费者换机周期拉长、整机品牌商为了维持终端售价而拒绝消化成本转移的宏观环境下，夹在中间的纯代工模组环节正在承担最剧烈的利润出血。
未来，能够通过架构创新（如瑞芯微利用3D堆叠技术将DRAM与逻辑算力芯片紧密耦合以优化系统级成本）或具备核心IP溢价能力的企业，才能真正在这一轮周期中实现自我保全。
其次是数据传输的物理墙与光电互连的良率鸿沟。
随着端侧摄像头向4K/8K超高清演进，并且多目协同（如自动驾驶车辆的环视系统或具身机器人的多维空间感知）成为常态，芯片间（Chiplet）和模组间的高速数据传输正面临物理带宽的极限挑战，并伴生出极大的功耗与热管理问题。
传统的铜线物理连接已无法满足这种海量瞬时数据的吞吐需求。
这也是为何思特威与紫光展锐在2026年选择跨赛道联合攻关CPO（共封装光学）的核心动因。
然而，将硅光技术真正从云端数据中心平移并下放至端侧视觉摄像模组，其封装良率、极端环境下的热密度管理以及居高不下的制造成本，仍存在极高的工程壁垒。
这些底层物理瓶颈在短期内仍将约束高端多目AI模组的大规模量产。
最后是工业网络同步与节点部署成本的掣肘。
在工业制造和大型物流场景中，视觉AI的潜力巨大。
尽管GigE Vision协议的扩展允许构建支持100米长电缆传输的多相机网络，并由此带动了约35%的相关产品需求增长，但现实的商业落地却充满挑战。
高昂的智能传感器节点制造成本，以及在复杂的网状网络中实现时间敏感的数据聚合与时钟同步（如PTP精确时间协议的实施），给中小型企业的数字化转型带来了沉重的资金压力。
产业必须加速依赖PoE（以太网供电）技术的深度融合来简化布线复杂度，方能在恶劣工业环境下实现相机模块网络的规模化部署。
风险与证伪任何关于端侧AI摄像模组单边做多的投资逻辑或产业规划，都必须经过严谨的风险证伪。
决策者需高度警惕以下三种可能改变产业叙事的极端情况：其一，端侧模型杀手级应用（Killer App）渗透不及预期的风险。
如果2026年下半年至2027年，所谓的AI PC、AI手机或伴生智能机器人依然仅停留在“营销概念”阶段，消费者对于本地多模态交互的实际支付意愿未能被有效唤醒。
这种换机周期复苏不及预期的情况，将导致上游算力芯片与光学模组厂基于对未来的乐观预期而进行的激进备货，直接演变为下半年的巨大库存灾难。
其二，价格战向底层算力蔓延的“增量不增利”风险。
随着越来越多的本土半导体厂商跨界涌入端侧SOC与AI-ISP赛道，部分集中在中低端算力（例如1 TOPS以下区间）的芯片产品，极有可能复刻当年传统安防芯片市场的残酷价格战。
当“黑光全彩”、“AOV全时录像”等技术参数在短短一年内沦为行业标配而非溢价筹码时，相关芯片厂商的毛利率将不可避免地被抹平，逐渐向传统制造业的微利模型回归。
其三，地缘政治博弈与先进制程流片受限风险。
尽管国内厂商在架构创新上持续发力，如瑞芯微的3D混合堆叠技术在商业化应用上已领先同行，星宸科技也在积极探索12nm及以下的先进制程。
但必须正视的是，高性能NPU的物理流片依然高度依赖外部晶圆代工厂。
若全球半导体供应链的逆全球化封锁进一步加剧，并由云端大算力芯片向下延伸至端侧边缘算力节点，那么国产视觉芯片的迭代进度及大规模量产交付将面临极大的不确定性。
后续观察变量从公开资料和产业逻辑构建的研究框架来看，研究归档中需要将以下几个高频节点和前瞻性指标纳入2026-2027年的常态化监测序列：新品SOP（标准量产）节点与头部大厂的出货量验证：技术参数的优越必须通过量产来检验。
需要密切跟踪思特威SC832HAI等搭载SmartAOV技术的芯片在2026年Q4的实际量产良率与智能家居大客户的搭载情况；同时，深度观察瑞芯微RK182X在汽车座舱与具身机器人客户端的实际导入转化率，以及在真实复杂环境下的TPS（每秒生成Token数）能效表现。
现货存储市场价格博弈信号：存储芯片价格是决定中游模组厂商生死的“晴雨表”。
应持续观测DRAM和NAND的现货均价趋势。
如果2026年下半年存储价格因产能释放或终端需求不振而出现松动或实质性拐点，这将极大缓解欧菲光等终端模组与AI硬件组装厂商的成本高压，进而可能在资本市场引发相关
标的盈利能力的“V型”反转。
车企与具身机器人大厂的硬件架构切换信号：密切关注全球标杆企业（如特斯拉Optimus机器人生产线在7月至9月期间的SOP动向）对多维视觉模组的采购规格变化；同时追踪国内一线造车新势力对星宸科技SAC8905（32 TOPS算力）等高阶辅助驾驶芯片的定点验证与释放节奏。
这将直接决定人形机器人专题与车载光学赛道的长期天花板。 FAQQ：为什么在2026年上半年，像欧菲光这样的头部传统光电模组厂商会面临如此巨额的亏损局面？ A：欧菲光在2026年半年度业绩预告中明确归因于供应链上下游的三重“戴维斯双杀”：首先，上游核心零部件——尤其是存储芯片价格的大幅上涨，极其严重地抬高了整体BOM（物料清单）成本；其次，下游终端消费市场需求依然疲软，部分整机厂商为了控制库存主动下调了生产和出货计划，导致模组订单规模出现阶段性收缩；最后，在这种两头受挤压的结构下主营业务毛利大幅下滑，叠加同期政府补助减少和少数股东损益增加，最终导致了巨额亏损。
这一现象深刻反映出，缺乏核心底层算力与光学算法IP溢价，单纯依赖组装规模的商业模式在面临周期波动时极其脆弱。
反观掌握上游SOC核心IP的星宸科技，同期利润却暴增330%，价值链的转移已经完成。
Q：相较于传统的智能摄像头，深度集成AI-ISP和NPU的模组究竟能解决终端用户的什么核心痛点？ A：边缘AI摄像模组核心解决了“暗光成像受限”、“数据传输冗余与高延迟”及“设备高功耗续航短”三大底层痛点。
传统的云端AI处理架构存在不可容忍的网络延迟，而在模组端内置NPU（如瑞芯微RV1106B或飞凌微A1），可直接在本地完成人脸识别、周界防御及异常行为推理，将响应延迟降低至微秒级。
同时，带有AI-ISP的模组（融合思特威的SFCPixel与SmartAOV技术）不仅能在极低照度下实现完美的黑光全彩并过滤噪点，还能在平时以1帧/秒的极低功耗维持待机，一旦感知事件触发便瞬间唤醒至高帧率记录，彻底颠覆了电池供电摄像头的续航瓶颈。
Q：CPO（光电共封装）技术通常用于超算和数据中心，为何在2026年会开始引入到端侧的视觉芯片和摄像模组中？ A：随着端侧物理AI应用（如高阶智驾、具身机器人）向4K/8K超高清演进，且必须同步处理多路传感器（如RGB镜头与红外深度传感器组合）输入的数据，传统的铜线接口在芯片内部及模组间的传输带宽已逼近物理极限，并引发了严重的发热降频问题。2026年思特威与紫光展锐的跨赛道合作，正是为了应对这一挑战。
通过将光收发一体化自研能力与高速传输技术在底层芯片微架构层面融合，CPO技术旨在从根源上补齐视觉芯片的高速光传输短板。
这是为了构筑“视觉AI - AI互连 - 端侧AI ASIC”的全链路生态，为海量的端侧视觉数据搭建不降速、低能耗的光学高速公路。
Q：什么是“物理AI（Physical AI）”，它与端侧摄像模组有什么直接关联？ A：传统生成式AI（如ChatGPT）本质上是“数字世界的智能”，其输入输出均局限于文字或图片，无法操控实体设备。
而“物理AI”则是指具备物理世界交互能力的智能系统，必须同时具备物理感知（看懂3D空间、距离、运动）、物理推理（理解重力、光学等物理因果关系）与物理执行（驱动机械臂或汽车底盘动作）三大核心能力。
端侧AI摄像模组正是物理AI至关重要的“感知器官”。
没有搭载高算力NPU与先进制程ISP的摄像模组实时解析物理世界的空间关系，后端的机器人和自动驾驶系统就如同失去视力与前庭平衡的躯壳，无法完成任何精准的物理动作交互。
这也正是A股资本市场给予星宸科技、瑞芯微等端侧算力底座极高估值溢价的底层逻辑。
参考来源
常见问题
相较于传统的智能摄像头，深度集成AI-ISP和NPU的模组究竟能解决终端用户的什么核心痛点？
边缘AI摄像模组核心解决了“暗光成像受限”、“数据传输冗余与高延迟”及“设备高功耗续航短”三大底层痛点。 传统的云端AI处理架构存在不可容忍的网络延迟，而在模组端内置NPU（如瑞芯微RV1106B或飞凌微A1），可直接在本地完成人脸识别、周界防御及异常行为推理，将响应延迟降低至微秒级。 同时，带有AI-ISP的模组（融合思特威的SFCPixel与SmartAOV技术）不仅能在极低照度下实现完美的黑光全彩并过滤噪点，还能在平时以1帧/秒的极低功耗维持待机，一旦感知事件触发便瞬间唤醒至高帧率记录，彻底颠覆了电池供电摄像头的续航瓶颈。
CPO（光电共封装）技术通常用于超算和数据中心，为何在2026年会开始引入到端侧的视觉芯片和摄像模组中？
随着端侧物理AI应用（如高阶智驾、具身机器人）向4K/8K超高清演进，且必须同步处理多路传感器（如RGB镜头与红外深度传感器组合）输入的数据，传统的铜线接口在芯片内部及模组间的传输带宽已逼近物理极限，并引发了严重的发热降频问题。2026年思特威与紫光展锐的跨赛道合作，正是为了应对这一挑战。 通过将光收发一体化自研能力与高速传输技术在底层芯片微架构层面融合，CPO技术旨在从根源上补齐视觉芯片的高速光传输短板。 这是为了构筑“视觉AI - AI互连 - 端侧AI ASIC”的全链路生态，为海量的端侧视觉数据搭建不降速、低能耗的光学高速公路。
什么是“物理AI（Physical AI）”，它与端侧摄像模组有什么直接关联？
传统生成式AI（如ChatGPT）本质上是“数字世界的智能”，其输入输出均局限于文字或图片，无法操控实体设备。 而“物理AI”则是指具备物理世界交互能力的智能系统，必须同时具备物理感知（看懂3D空间、距离、运动）、物理推理（理解重力、光学等物理因果关系）与物理执行（驱动机械臂或汽车底盘动作）三大核心能力。 端侧AI摄像模组正是物理AI至关重要的“感知器官”。 没有搭载高算力NPU与先进制程ISP的摄像模组实时解析物理世界的空间关系，后端的机器人和自动驾驶系统就如同失去视力与前庭平衡的躯壳，无法完成任何精准的物理动作交互。 这也正是A股资本市场给予星宸科…
