配资中国登录 从“机器人之眼”供应商迈向数据硬件平台搭建者
本文转自：中国证券报配资中国登录
奥比中光董事长黄源浩：
从“机器人之眼”供应商迈向数据硬件平台搭建者
● 本报记者 王婧涵
“做企业13年多，去年下半年第一次被客户追着要货。”奥比中光创始人、董事长兼CEO黄源浩在采访中向记者表示。具身智能的快速发展，让主营3D视觉感知产品的奥比中光感受到了前所未有的市场热度。除此之外，公司通过发挥产业链细分龙头的优势和号召力，推动行业标准制定，希望从“卖眼睛”的核心硬件供应商，蜕变为具身智能数据基础平台的搭建者。
第一次被追着要货
黄源浩对具身智能行业景气度的认知，来自最直接的一线供需情况。2025年下半年开始，具身智能下游客户的需求大涨，计划采购数量和实际提货量之间出现了罕见倒挂。“原来客户说要1万个传感器，可能最终只提两三千个。去年开始说要5000个，结果提货要15000个。”黄源浩笑言，“有些客户着急要货，说样品也行。”
奥比中光2026年半年报数据也支撑了这一判断。报告期内，面向全球机器人市场，奥比中光视觉方案销售收入已达上年同期2倍以上，在服务、人形、工业、农业及ROS教育等主流机器人场景，公司累计服务的机器人客户已超过千家。
奥比中光表示，公司Gemini 330系列双目结构光相机、Femto系列iToF相机等深度相机已与蚂蚁灵波、自变量机器人、北京天工等多家具身智能机器人客户完成适配落地。
2026年上半年，奥比中光实现营收4.38亿元，同比微增0.49%；归属于上市公司股东的净利润4164.09万元，同比下降30.82%。分产品看，2026年上半年奥比中光传感器收入2.07亿元，整机及方案收入2.03亿元，成为营收的两大支柱。公司表示，利润下滑主要因研发投入大幅增加至1.11亿元，研发投入占比升至25.46%。
黄源浩坦言，目前具身智能企业在投入产出比上仍有提升空间。“假设一台10万元的机器人，能实现半个人工的工作量，意味着两到三年能够回收成本，也就可以实现商业化落地了。”他表示，“目前行业乐观认为这一拐点2027年就可能到来，谨慎的观点认为还需要三到五年。”
数据筑基模型赋能
透视具身智能行业发展，黄源浩表示，数据的数量和质量仍是当前具身智能行业所面临的最大瓶颈：“所有的智能都是数据催生的。模型乘以数据等于智能，数据规模越大，同样模型的智能水平越强。”
机器人想要理解物理世界，需要大量真实交互数据。与大语言模型天然有大量文本可供训练不同，物理世界中真实交互数据的历史积累几乎为零。但更大的痛点是数据标准的不统一。
“不同厂商硬件采集的数据，视场角、帧率、精度各不相同，触觉与视觉之间的时间同步精度参差不齐，甚至存在丢帧现象。”黄源浩说，“我们认为，想实现高质量的数据采集，应该从第一性原理出发，记录3D空间信息，叠加时间维度形成4D数据，同时纳入触觉、侧向滑移力等多维度力觉信息，并且实现毫秒级甚至微秒级的多传感器同步。”
他表示，标准数据的优势是能实现跨本体迁移和跨模型应用，这样不会出现数据采集完却难以复用的问题。
“有行业人士测算，如果依靠零散方式训练具身基础模型，投入成本可能达到千亿元级别，单一企业很难独立承担。行业应该统一起来，有人训练基础大模型，有人做增强训练，有人做好落地，这样整个数据生态才能形成。”黄源浩说。
向数据硬件平台型企业进军
对于行业如何能实现标准相对统一的数据采集，黄源浩对奥比中光提出了更高期望。他表示，公司在视觉产品上的高市占率是推动公司打造具身智能数据硬件平台，向上整合核心器件，向下服务模型、本体与应用伙伴的底气。
“机器人最重要的‘手眼脑’几部分系统中，做‘手’和‘脑’的公司都比较多，因此资源比较分散。但我们在‘眼’的领域有较高的市占率。由我们来集成、提供标准接口，更容易形成统一生态。”黄源浩说。
奥比中光半年报显示，在3D视觉感知产品基础上，公司持续孵化并拓展产品矩阵，在数据采集、三维扫描等赛道落地了多项应用。报告期内，公司推出无本体数据采集平台，覆盖多种数据采集的典型场景；机器人视觉方面，则推出Gemini 338Lg与338Le，满足工业、物流等复杂作业场景的差异化需求。
这背后，也是奥比中光从产业链视觉核心供应商向数据硬件平台延伸的野心。
“如果只是卖单一硬件，黏性并不强，别人替换你比较容易。但一旦涉及数据，就不一样了。”黄源浩表示，当越来越多企业使用同一平台采集数据，会形成数据生态，企业的重要性也就不一样了。
为此，奥比中光与产业链企业积极合作。
近日配资中国登录，公司宣布与物理AI智能基础设施提供商厘清智能达成战略合作，针对高质量3D深度数据供给、视觉传感器与仿真世界的双向对齐与统一等方向展开深度合作，推进“3D视觉感知+物理世界模型”解决方案落地；奥比中光还与他山科技正式签署战略合作协议，围绕具身智能多模态数据采集需求，共同推进“视觉+触觉”多模态无本体数据采集及场景应用解决方案，为物理AI训练提供更丰富的数据维度。
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