深度視覺與AI感知方案供應商 Stereolabs 于近日正式發(fā)布專為具身智能與機器人操作設計的新一代腕載式立體相機——ZED X Nano。該產(chǎn)品以極致小型化、高魯棒性和端到端低延遲數(shù)據(jù)管線，為機械臂的操作學習與精細化部署帶來重大升級。

專為機器人手臂而生：更小、更堅固、更快速

隨著模仿學習與強化學習在機器人操控任務中的深入應用，RGB圖像質(zhì)量與數(shù)據(jù)采集的端到端延遲已成為制約訓練效率的關鍵瓶頸。傳統(tǒng)相機普遍采用USB接口，僅能采集720p的低分辨率RGB與深度數(shù)據(jù)，并依賴CPU中介的處理管線，限制了吞吐量并增加了延遲。

ZED X Nano 從底層設計上徹底解決了這些問題。工業(yè)近距離感知模塊的高度比同類解決方案小40%，可以直接安裝在機器人腕部或手臂末端的工具上——在每一個毫米都至關重要的工位，這一尺寸優(yōu)勢極具價值。它采用了與旗艦產(chǎn)品 ZED X 系列一致的 1920×1200 全局快門傳感器，能夠以高達 120fps 的幀率輸出高分辨率 RGB 與深度圖像，為訓練數(shù)據(jù)和實際操作提供清晰、流暢的視覺信息。

在耐用性方面，ZED X Nano 內(nèi)置了抗震IMU，并采用工業(yè)級的加固型GMSL2接口與新一代線纜。該線纜能承受機械臂反復運動與彎折應力，替代了脆弱的USB-C接口，支持長達15米的高速視頻傳輸，并具備抗電磁干擾能力和自鎖式連接器，確保在嚴苛的工業(yè)環(huán)境中穩(wěn)定運行。

零拷貝數(shù)據(jù)管線：專為具身智能設計

ZED X Nano 的核心優(yōu)勢之一是其超低延遲的零拷貝數(shù)據(jù)流架構。圖像數(shù)據(jù)從傳感器直接傳入GPU，無需經(jīng)過CPU內(nèi)存復制，同時流入 NVIDIA 硬件編碼器和 AI 推理管線。對于數(shù)據(jù)采集團隊，這意味著可以更高通量地采集全分辨率數(shù)據(jù)集；對于算法部署團隊，則意味著可以在同一幀圖像上并行運行感知、分割和控制策略網(wǎng)絡，為關鍵模型釋放更多GPU算力。

神經(jīng)深度引擎：亞毫米級精度，看得更準、更近

ZED X Nano 的深度感知能力由 Stereolabs 引以為傲的神經(jīng)深度引擎（Neural Depth Engine）  驅(qū)動。該AI立體深度系統(tǒng)在Z軸方向可實現(xiàn)亞毫米級精度，同時在XY水平方向的定位精度顯著優(yōu)于傳統(tǒng)的結構光或飛行時間（ToF）相機。對于抓取位姿估計、精細放置和裝配任務而言，橫向誤差的減小直接意味著操作失敗率的下降。此外，其最小感知距離僅為3厘米，能夠比市場上多數(shù)競品檢測更近的物體，滿足緊密腕部操作需求。

原生集成 NVIDIA® Isaac™ 與 ROS

ZED X Nano 延續(xù)了 Stereolabs 產(chǎn)品的一貫優(yōu)勢，提供對 NVIDIA Isaac 和 Isaac Lab 的一流原生支持，實現(xiàn)仿真到真實遷移（sim-to-real）的無縫銜接。同時，它也原生支持 ROS 和 ROS 2。構建模仿學習或強化學習管道的團隊可以高保真采集演示數(shù)據(jù) ，使用匹配的相機模型進行模擬訓練，并部署到硬件上，所有這些都在同一個傳感器和軟件棧上，大幅提升開發(fā)效率。

高管聲音：重新定義物理AI的視覺基礎

Ouster首席執(zhí)行官 Angus Pacala 表示：“基于 Stereolabs 在AI視覺與感知解決方案領域的持續(xù)領先，ZED X Nano 使我們能夠更深入地服務工業(yè)和機器人市場，滿足那些需要小型化視覺模組的全新應用場景。物理AI的未來，依賴于在海量邊緣端采集的高質(zhì)量、低延遲圖像數(shù)據(jù)。ZED X Nano 為機器人專家提供了一次視覺系統(tǒng)的重大升級，讓機器能夠以前所未有的精度去感知、思考、行動和學習。”

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