当前传统工业传感器市场由霍尼韦尔、蔡司等海外企业主导，但在智能化传感器领域，依托中国产业高质量发展的广阔需求，本土企业有望实现弯道超车，培育出具有国际竞争力的企业
“智能感知的未来，不在于纠结‘纯视觉还是多传感器融合’的路线之争，而在于打破边界的技术统一。”2025年12月16日举办的《财经》可持续发展论坛上，中科摇橹船创始人郑道勤发表主旨演讲，系统阐述了智能感知领域的全新技术路线。他指出，公司推出的空间智能相机，以“光+AI”为平台支撑，实现了感知底层的技术突破，破解了纯视觉与多传感器融合的技术瓶颈，为智能辅助驾驶、智能制造、民生安全等领域带来了全新的解决方案。
当前两大技术路线的局限
目前，智能驾驶感知系统主要遵循两种路线：
一是纯视觉路线，依赖RGB相机。但其存在明显短板：在弱光、强光、眩光、雨雪雾等复杂环境下成像质量不稳定；对异形障碍物（如纸箱、轮胎）识别能力有限；无法直接精准测距，依赖算法估算，易受干扰而产生误判。
展开剩余62%二是多传感器融合路线，试图结合摄像头、激光雷达与毫米波雷达。然而，该路线面临物理与工程层面的挑战：各传感器之间需非常高的时空同步与标定精度，数据融合难度大；系统复杂、成本高，且在极端场景下仍有大量corner case场景无法识别。此外，激光雷达等传感器本身也接近物理识别极限，难以根本解决问题。
第三条路：空间智能相机的技术统一。
郑道勤在演讲中表示，中科摇橹船提出了“基于高时间分辨的空间推扫计算光学成像”技术，通过四项核心突破——纳秒级脉冲激光照明、皮秒级时序同步控制、空间推扫切片成像与三维重建、单光子级高灵敏度门控成像——研发出“空间智能相机”。
该相机将激光雷达的精确测距、视觉相机的成像能力、毫米波雷达的穿透与抗干扰特性，融合于单一传感器中，通过一条光路实现多功能统一，并在前端完成数据整合。这不仅打破了不同传感器之间的物理壁垒，也大幅降低了系统复杂度与融合误差。
应用前景：从自动驾驶到更广阔领域
郑道勤指出，该技术不仅能提升智能驾驶在全场景下的识别稳定性——尤其是对小目标与异形障碍物的精准捕捉，还可应用于具身智能、高速监测、区域安防、地质灾害预警乃至水下探测等民生安全领域。
尽管目前该相机无法直接识别颜色信息（如红绿灯），但可通过搭配低成本RGB相机轻松补足。其真正优势在于底层数据的统一，有效降低了传感器融合中的对齐与误判问题，降低算法开发与算力负担，有助于推动智能驾驶技术向更经济车型普及。
AI的未来是空间智能：从感知到认知
郑道勤提到，空间智能相机代表了感知层面的一次跨越，但技术演进并未止步。未来，通过多光谱扩展，该类设备不仅能实现三维感知，还可识别物体内部成分，进一步拓展至具身智能、生命科学等前沿领域。
中科摇橹船诞生于2020年底，得益于中国科学院西安光学精密机械研究所、中国工程物理研究院“两艘大船”的技术领航，其技术团队深耕高级别光电领域数十年，参与过“神光计划”、“巨浪潜射导弹”及“天问一号”等重大项目，“创立初期，我们在白纸上写下的愿景从未改变——致力于成为全球智能感知产品及方案供应商。”郑道勤在演讲最后表示，“技术的统一，不仅是感知的进化，更是人类理解和改造世界方式的进阶。”
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