10月12日,上海国家会展中心,第26届中国国际工业博览会机器人展正式拉开帷幕。作为国内机器人产业的年度风向标,本届展会以"具身工业 智领未来"为主题,首次设立独立的具身智能专题展区,350余个品牌、300余款首发新品集中亮相。
走进7.1H和8.1H两大机器人馆,一个明显的变化是:往年成排跳舞的机械臂、沙画表演等人形"本体秀"大幅退潮,取而代之的是产线上拧螺丝的双臂工站、传送带上分拣物料的轮式人形、码垛区接力搬箱的集群协作。机器人不"表演"了,它们开始真正"上班"——这背后,是行业比拼焦点从概念演示转向场景落地的深层转折。
而在这场从"能用"到"好用"的进化中,一个容易被忽略却至关重要的底层能力正在浮出水面:多维感知。
为什么机器人需要不同的感知组件?
可见光摄像头一直是机器视觉感知的主力。但在真实工业场景中,单一视觉模态的局限性日益凸显——暗光环境下画面噪点激增、强光直射时画面过曝、烟尘雨雾中能见度骤降、极端温度条件下器件性能漂移。当机器人从封闭的示范车间走向开放的真实产线、户外巡检、地下矿井等复杂环境,"看得见、看得清、看得准"成为第一道门槛。
这正是红外成像的价值所在——它补上了可见光无法覆盖的感知维度。在本届工博会上,睿创微电子以"红外成像,机器人多维感知之眼"为主题,携长波红外、短波红外、激光测距三大核心器件亮相。
长波红外:全天候温度视觉,让机器人"看见热量"
长波红外(8-14μm)感知的是物体自身辐射的热量,不依赖环境光照——这意味着它可以在完全无光的黑夜、浓烟弥漫的火场、粉尘弥漫的矿井中持续成像。对于需要在复杂环境下可靠作业的机器人而言,这是一项不可或缺的感知能力。
全天候环境感知是长波红外最直接的应用价值。夜间巡检机器人、地下矿井作业机器人、户外电力巡线机器人,这些应用场景往往伴随着暗光、强光、雨雾、烟尘等恶劣条件,可见光摄像头频繁失效,而长波红外凭借被动热辐射成像原理,可全天候稳定输出温度图像,成为可见光强有力的补充。
设备预测性维护则是另一大核心场景。在工业巡检和自动化生产中,设备出现机械故障前,往往伴随温度的异常抬升——电机轴承磨损会导致局部过热、电路板虚焊会引发温升、管道泄漏会造成温度异常。红外热成像的非接触式测温,可以在设备不停机的状态下监控关键部位,在故障早期识别过热风险,将"事后维修"升级为"预测性维护",大幅降低停机损失和运维成本。
睿创微电子本次展出了多款非制冷长波红外模组,分辨率覆盖160×120至1920×1080,可灵活嵌入安防巡检、应急救援等不同类别机器人的视觉系统中。

短波红外:穿透与识别,让机器人"看懂材料"
如果说长波红外让机器人"看见温度",那么短波红外(0.9-1.7μm)则让机器人"识别材料"——这是与长波红外热成像完全不同的成像逻辑。
不同物质在短波红外波段拥有专属的吸收与反射特征:水分在1450nm附近有强烈吸收峰,各类有机物、矿物质也有各自独特的光谱标识。这种"光谱指纹"特性,让短波红外在工业分选、质量检测等场景中拥有可见光和长波红外都无法替代的优势。
穿透硅片是短波红外最具代表性的能力之一。SWIR波段可以穿过硅材料,使半导体晶圆内部缺陷、芯片封装分层、太阳能电池隐裂等原本不可见的内部结构变得可观测。对于半导体和光伏产业的检测机器人而言,这是一项关键的感知升级——从"看表面"到"看内部",检测深度和精度都迈上了新台阶。
识别材料种类则打开了更广阔的应用空间。不同物质在SWIR波段的吸收特征不同,可用于塑料分拣(区分PET、PVC、PP等材质)、食品含水量检测(判断谷物、水果的成熟度和品质)、药品成分鉴别(识别假药、劣药)等工业分选场景。当分拣机器人装备了短波红外"眼睛",它不仅能"看到"物体的形状和颜色,还能"知道"物体是什么材料做的。
此外,短波红外在雾霾、烟尘中也具备较强的穿透能力,可以弥补可见光和长波红外在恶劣天气条件下的成像不足。
睿创微电子现场展出多款短波红外相机和探测器,光敏材料为InGaAs,包含线阵产品和面阵产品,响应波段覆盖0.9-1.7μm,可满足机器视觉、工业分选、光谱成像、半导体检测等多种应用领域需求。

激光测距:从1km到20km,全梯度精准测距
如果说红外模组让机器人从不同维度"看清世界",激光测距模组则让机器人"感知距离",提高机器人自动化作业的安全性、测量精度与运行效率。睿创微电子激光测距模组覆盖1km-20km全梯度测距范围,可根据场景、量程、设备需求快速选型。60m微型激光测距模组DR60波长650nm,支持0.03m~60m测距范围,最高精度可达±2mm,16.5×17×7mm微型机身设计,零负担嵌入各类机器人应用。

多维融合:机器人感知的未来发展方向
从本届工博会的整体趋势来看,机器人产业已经跨过了AI概念导入期,下一阶段比拼的是工业场景下的实时性、可靠性与全生命周期成本。而感知能力,正是这一切的基础。
单一传感器永远无法覆盖所有场景。可见光在正常光照下分辨率高、色彩丰富,但在暗光、强光、烟尘环境下会失效;长波红外可以全天候测温,但空间分辨率和细节识别能力有限;短波红外可以穿透和识别材料,但成本相对较高;激光测距可以精确获取距离信息,但无法"看到"物体的纹理和颜色。
未来的机器人感知系统,必然是多模态、多波段的融合——可见光提供高清细节,长波红外补上温度维度,短波红外增加材料识别能力,激光测距提供精确的空间坐标。多种感知数据经过融合算法处理后,才能让机器人真正"看懂"复杂的物理世界,做出可靠的自主决策。