12月13日，深圳。2023（第十届）高工机器人年会暨十周年庆典现场，银牛微电子副总裁周凡博士带来了一场题为「3D空间计算时代下的智能制造」的精彩演讲。这一主题背后，其实隐藏着一个值得深入思考的判断——3D空间计算技术，正成为智能制造从“能看”迈向“能懂”的关键转折点。

空间计算这一概念最早于2003年被提出，简单来说，它指的是人与机器之间更自然的交互方式——通过机器操控真实物体与空间中的指示物，将真实世界与虚拟世界融合在一起。而3D空间计算则让这种“融合”真正落地，直接影响到智能制造、自动驾驶、机器人等领域的交互质量，也在悄然改变我们的日常生活方式。

周凡博士在演讲中清晰拆解了这一点：3D空间计算是机器人实现智能识别、自主决策与精确控制的基础，其核心技术无非两大类——3D视觉与AI。用他的原话来说，“只有依靠3D视觉感知和强大的AI算力，才能支撑开发更加智能、性价比更高的新一代机器人应用”。这一判断，在当前的产业语境中几乎已成为共识。

银牛这家公司，专注于3D空间计算芯片与解决方案。其自研芯片是目前全球唯一一款单芯片同时集成3D视觉感知、AI人工智能以及SLAM实时定位与建图功能的产品。听起来有些复杂，但核心优势非常明确：将3D算法芯片化、SLAM芯片化，并将这些功能全部集成到一颗芯片中，以低功耗、低成本、小型化的方式，帮助客户快速实现应用落地。这才是真正的“从源头解决问题”——将客户的应用需求直接融入芯片底层研发，而非等芯片做好后再去适配。

在圆桌论坛环节，有观众提出了一个非常现实的痛点：焊接场景中强光和烟雾较多，3D视觉技术是否会因此“失效”？周凡博士的回答十分干脆——未来传感器的大方向是融合。利用低端激光、低端毫米波处理特殊场景，或通过AI算法结合无烟视觉数据，都能有效改善识别问题。他特别提到，银牛的AI引擎经过训练后，已能准确识别浓烟，帮助系统算法处理复杂场景；芯片内部的多传感器融合引擎，也便于将不同3D视觉技术整合在一起，专门解决焊接这类应用中最为棘手的难题。

总而言之，3D空间计算并非实验室里的理论，而是正在车间、产线与机器人身上快速验证的现实。银牛的选择——从芯片底层去理解行业需求——至少从目前来看，是一条切实可行的道路。