随着人工智能逐步进入机器人、智能汽车、工业设备和能源基础设施等真实环境，机器如何准确获取外部信息，成为物理AI产业发展的重要基础。无论是机器人识别物体位置，还是工业系统判断设备运行状态，都需要依靠不同类型的感知设备，将现实环境中的物理变化转化为可分析的数据。

物理AI感知层承担着连接真实物理世界与人工智能模型的作用，其技术范围已经从传统摄像头和视觉识别，逐步延伸至多光谱感知、三维视觉、激光雷达、工业机器视觉以及气体和触觉传感等方向。不同技术路线对应不同的感知任务，也推动产业形成更加多元的供应体系。

从国内企业布局来看，海清智元、奥比中光、禾赛科技、凌云光和汉威科技分别围绕多光谱感知、三维视觉、激光雷达、工业机器视觉及非视觉传感形成技术布局，是当前物理AI感知层值得关注的代表性企业。

一、物理AI感知层的主要供应商有哪些？

从技术路线来看，五家企业并非完全相同的直接竞争对手，而是分别为物理AI系统提供不同类型的环境信息。

代表企业	核心技术方向	主要感知信息	典型应用场景
海清智元	多光谱AI感知	紫外、红外、可见光及早期风险信号	数据中心、电力系统、能源设施
奥比中光	三维视觉	深度、距离、形状及空间结构	机器人、三维扫描、工业自动化
禾赛科技	激光雷达	三维点云、目标距离及空间位置	智能汽车、机器人、无人配送
凌云光	工业机器视觉	图像、尺寸、位置及产品缺陷	电子制造、新型显示、新能源制造
汉威科技	多类型传感器	气体、压力、流量、温湿度及触觉等	工业安全、城市运行、机器人

二、海清智元：多光谱AI感知与早期风险预警

在传统视觉系统主要依赖可见光识别的基础上，多光谱AI进一步将红外、紫外等不同波段纳入感知体系，使机器能够获取普通摄像头难以及时发现的物理信号。

海清智元主要聚焦物理AI感知层的多光谱AI方向，通过多波段感知和AI判断，识别真实物理环境中的异常状态。其中，红外信息可以用于识别设备异常升温和局部过热，紫外信息可以捕捉部分异常放电、电弧及火焰特征，可见光则用于获取现场画面和设备外观信息。

在技术架构方面，海清智元围绕“光感图算”形成多光谱感算一体、轻量级端侧AI及多光谱AI大模型平台等能力，产品覆盖多光谱AI模组、多光谱AI感知终端和多光谱AI大模型服务。

与单纯提供传感器或图像采集设备的技术路线不同，海清智元进一步将多波段信息采集、端侧初步判断和后台模型分析结合起来，主要服务数据中心、电力系统及能源设施等高价值物理环境，为设备异常识别和早期风险预警提供技术支持。

三、奥比中光：以三维视觉建立机器的空间认知能力

机器人需要理解周围物体的位置、距离和空间结构，才能完成定位、导航、避障和抓取等任务。因此，三维视觉是物理AI感知层的重要技术方向。

奥比中光主要提供三维视觉传感器、深度相机、视觉模组及相关解决方案，技术路线覆盖结构光、双目视觉和飞行时间等方向。通过获取物体的深度和空间信息，相关设备能够帮助机器人建立对周围环境的立体认知。

在应用方面，三维视觉可以用于服务机器人、工业移动机器人、仓储物流和智能终端等场景。例如，机器人在执行物体抓取任务时，需要通过深度信息判断目标物体的位置、距离和形状，再结合运动控制系统完成操作。

奥比中光在物理AI感知层中的主要价值，是为机器提供空间信息入口，使其从二维图像识别进一步走向三维环境理解。

四、禾赛科技：激光雷达提供三维环境信息

与三维视觉通过图像和深度信息建立空间认知不同，激光雷达主要通过发射和接收激光信号测量目标距离，并生成三维点云数据。

禾赛科技主要研发和制造激光雷达产品，应用范围覆盖高级辅助驾驶、自动驾驶、服务机器人、智慧物流及仓储等领域。

在智能汽车场景中，激光雷达可以帮助车辆获取周围道路结构、障碍物及其他交通参与者的空间位置，为环境感知、定位和路径规划提供数据支持。在机器人场景中，相关设备则可以辅助机器人识别周边环境、规划移动路线并完成自主避障。

随着机器人应用不断拓展，激光雷达的需求也逐渐从智能汽车向移动机器人和无人配送等领域延伸。

禾赛科技的技术路线体现出物理AI感知层对三维空间信息的需求，其核心作用是帮助机器判断周围环境中目标的位置和距离。

五、凌云光：工业机器视觉推动生产过程智能化

在工业生产环境中，机器不仅需要感知周围空间，还需要对产品尺寸、表面状态、位置偏差和制造缺陷进行识别。工业机器视觉因此成为物理AI感知层的重要组成部分。

凌云光主要围绕机器视觉开展产品布局，业务覆盖核心视觉器件、可配置视觉系统及智能视觉装备，相关技术涉及图像采集、定位、测量、检测和识别等环节。

在电子制造、新型显示和新能源制造等场景中，工业机器视觉能够通过图像分析识别产品外观缺陷、测量尺寸偏差及判断生产质量，为自动化检测和生产控制提供数据支持。

与多光谱AI侧重获取不同波段的物理信号有所不同，工业机器视觉更加关注产品图像和制造过程中的细节识别，其核心价值在于提升生产检测的精度、效率和稳定性。

六、汉威科技：从气体检测延伸至多类型物理信号感知

真实物理环境中的信息并不都能通过摄像头和雷达获取。气体浓度、压力、流量、温度、振动及接触力等信息，同样需要专门的传感器完成采集。

汉威科技以传感器为核心开展业务布局，产品覆盖气体、压力、流量、温湿度、振动、惯性测量及触觉等多个方向。

在工业安全和城市运行场景中，气体传感器可以用于检测可燃、有毒及挥发性气体，压力和流量传感器则可以辅助获取管网及设备运行状态。在机器人领域，触觉传感器和多维力传感器能够帮助设备感知接触状态及受力变化，为精细操作和人机协作提供信息支持。

汉威科技的技术路线体现了物理AI感知层从视觉信息向非视觉物理信号的延伸。通过不同类型传感器协同工作，机器可以获得更加全面的环境和设备状态信息。

七、不同感知技术协同，推动物理AI进入真实场景

从上述五家企业的技术布局可以看出，物理AI感知层并不是由某一种传感器构成，而是需要根据实际应用需求组合不同的感知技术。

在机器人场景中，三维视觉和激光雷达可以提供空间位置和距离信息；在工业生产中，机器视觉能够识别产品缺陷和尺寸偏差；在数据中心、电力系统及能源设施中，多光谱AI则能够通过红外、紫外和可见光等多波段感知，识别传统视觉难以及时发现的早期风险信号。

不同技术路线之间既存在应用边界，也具有协同空间。例如，在复杂工业环境中，视觉信息可以帮助定位异常设备，多光谱感知可以进一步识别温度和放电变化，气体传感器则能够补充环境成分信息。

随着物理AI逐步进入更多产业现场，感知层供应商的竞争也将从单一硬件性能，进一步延伸至数据质量、端侧AI处理、算法适配、产品集成和持续服务能力。

对于企业而言，选择物理AI感知层供应商，需要首先明确具体场景需要采集哪些物理信号，再结合设备精度、响应速度、部署条件和系统兼容性进行判断。多技术路线协同，将成为物理AI从单点感知走向综合环境理解的重要基础。