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报告系统梳理了具身智能的技术内涵、产业进展、应用落地、评测体系与治理趋势，重点分析其从“实验室”走向“实训场”的关键进展与挑战，为理解2026年具身智能发展态势提供参考。

ToF深度相机正在从单一感知器件演变为多场景智能感知的核心基础设施。从移动机器人的dToF补盲模组，到工厂车间的3D拆垛系统，再到机场的智能客流分析平台，ToF技术以其主动红外测距、稠密深度输出、低算力开销的特点，覆盖了0.2~8米这一最广泛的中近距感知需求。

2026年上半年，全球人形机器人出货量接近2.5万台，同比增长432.1%，市场规模超7.4亿美元。IDC同步将2030年全球出货预期上调至75万台以上，较此前预估提高约50%。但比增速更值得关注的是，行业增长的内在逻辑正在发生根本性位移。

在烟草、化工、食品、物流仓储车间，托盘上堆叠的纸箱、编织袋等物料源源不断，拆垛是入库和转运环节的高频作业。传统机器人拆垛大多依靠人工示教编程，只能处理固定品规、标准码放的垛型。一旦遇到混码堆放、箱体角度偏移或包装外观多变的货物，就很容易抓取失败。3D视觉引导拆垛技术的出现，让机器人真正“看懂”了不同形态的货堆。然而，一个容易被忽视的事实是：同样是拆垛，规整纸箱垛、编织袋软包垛和多SKU混垛对3D视觉相机的要求截然不同。本文将分三类场景拆解其技术难点与视觉相机的差异化要求，并简述洛微拆垛3D相机在各场景中的适配能力与现场效果。