3D視覺技術在機器人視覺感知中占據主導地位。雙目視覺、結構光和飛行時間（ToF）是當前主流的方案。雙目視覺通過模擬人眼視差實現深度感知，結構光通過投射編碼光斑進行三維重建，而ToF則通過計算光線反射時間獲取距離信息。相比于傳統的2D視覺，3D視覺提供了更加豐富和可靠的空間信息，幫助機器人在復雜的場景中自如行動。

人形機器人的視覺系統還將進一步與其他傳感器（如觸覺、聽覺）結合，實現多模態感知。這樣的多元感知可以更全面地理解環境，提高機器人在復雜情境中的表現。為使傳感器模塊更加集成化與小型化，傳感器和處理單元將朝著一體化方向發展。這將使人形機器人具備更高的靈活性與機動性，同時減少了多個傳感器之間的通信成本。此外，大模型與具身智能的結合將顯著提升視覺系統的認知與決策能力。通過海量數據的訓練，視覺傳感器可以識別更加復雜的信息，如分辨物體或判斷用戶意圖，并生成自主決策。

人形機器人視覺傳感器正經歷從“被動感知”向“智能融合”的轉型。隨著3D視覺技術的成熟、以及AI算法的賦能，視覺系統將升級為主動決策的核心單元。然而，行業仍需在低成本化、標準化和跨平臺兼容性上尋求突破。未來五年內，視覺傳感器將推動人形機器人在工業自動化、家庭服務和特種作業等場景中實現規模化落地，開啟人機協作的新紀元。