RealSense与英特尔分手之后 获5000万美元投资！All in机器人视觉

2025 年 7 月，曾隶属于英特尔的RealSense正式以独立公司身份启动运营，并获得英特尔投资与联发科创新基金联合注资的5000万美元融资。此前外媒就有消息流出，早在今年1月，英特尔就已展开分拆计划，最终在时隔6个月之后，完成整个业务的拆分工作。

2021 年，英特尔宣布将逐步关闭 RealSense 业务，这一决定让依赖其 3D 深度摄像头的机器人开发者陷入不安。当时，英特尔正经历多轮大规模裁员，业务重心不断摇摆，这使得行业对 RealSense 的存续性产生了疑虑。不过，英特尔随后迅速转变决策，选择保留该业务。这种反复的信号传递，让市场对 RealSense 的未来始终存在不确定感。而此次分拆被视为这段动荡时期的收尾。

▍现有团队规模130人88% 来自英特尔原RealSense团队

独立后的RealSense 团队架构清晰。首席执行官 Nadav Orbach表示，新公司现有 130 名员工，其中 115 名来自英特尔原 RealSense 团队，其余15名从外部招聘。所有来自英特尔的老员工都获得了新公司股票期权。

Orbach在英特尔任职19年，其中15年专注于视觉和成像领域。他将新公司定位为“物理 AI 领域的初创企业”，强调其灵活性与专注度，核心目标是“构建机器人理解世界所需的工具”。

从业务基础来看，RealSense 的市场渗透已形成规模。其 3D 深度感知技术已应用于数千种机器人产品，覆盖自主移动机器人（AMR）、机械臂以及快速增长的人形机器人领域。该公司数据显示，目前已与 3000 多家客户建立合作，其中包含 60% 的 AMR 和人形机器人开发商，典型客户包括物流机器人企业 Geek+、人形机器人公司 Agility Robotics 等。

在Agility Robotics 的 Digit 人形机器人上，RealSense 的 D455 深度摄像头被嵌入颈部，用于收集 3D 信息，为物体检测、防撞和地形测绘等关键功能提供支持，成为技术与应用场景结合的典型案例。

独立后的RealSense 将软件列为重点发力方向。Orbach 明确表示，除核心摄像头硬件外，公司会在软件领域加大投入。其中，视觉 SLAM（同步定位与地图构建）技术被列为关键领域，该技术对 AMR 的自主导航至关重要；另一方向是3D安全，其目的是帮助机器人检测并规避环境中的潜在危险。

Orbach强调：“我们想做的不仅仅是机器人的眼睛，我们想成为机器人的视觉皮层——能够实时解读、定位和行动。这意味着将更多的智能推向边缘，直接作用于摄像头。”

硬件层面，RealSense 近期推出的 D555 PoE 摄像头及一款自主研发的 ASIC 芯片，将板载 AI 计算能力提升至 5 TOPS，由此解锁了实时遥测、边缘处理及可定制视觉管道等新功能。Orbach 指出，随着机器人系统复杂程度的提升，开发者对这类集成化功能的需求正不断增长。

▍竞争格局：白热化市场中的差异化挑战

RealSense所处的3D视觉市场竞争已日趋激烈。行业内，Luxonis、Orbbec、Zivid 等企业均推出了高性能3D摄像头产品；2024 年底，竞争对手 Photoneo被Zebra Technologies收购，进一步加剧了市场整合的趋势。

在这样的竞争环境下，RealSense的独立被视作应对市场变化的重要策略。但如何在技术性能、成本控制、行业定制等方面形成差异化优势，仍是其独立后需要面对的核心问题。

目前，英特尔仍以少数股东身份持有RealSense股份，并拥有董事会席位；双方签订的过渡服务协议保障了业务的连续性。从运营独立性来看，RealSense 已建立起自主的供应链、法律基础设施及研发团队。值得注意的是，RealSense定制芯片的生产长期由台积电负责，这意味着在硬件生产环节，RealSense早已具备脱离英特尔体系的基础。

Orbach认为，这种独立性带来的最大优势是战略灵活性。而这种灵活性能否转化为市场竞争力，将取决于RealSense对行业需求的捕捉能力与技术迭代速度。

分拆后的市场拓展已初见成效。除传统的机器人领域外，RealSense 的技术开始向农业、零售自动化及水产养殖等新场景渗透。在水产养殖中，RealSense最新开发的传感器被用于水下鱼类种群追踪。

▍结语与未来：

据相关预测，未来六年内，全球机器人市场规模将从500 亿美元跃升至 2000 亿美元，人形机器人需求年复合增长率超40%。就目前来看，从英特尔独立出来的RealSense，选择押注机器人这条赛道，似乎踩在了一个正在腾飞的风口上。

虽然RealSense独立后获得了更大的自主权，但未来仍有不少变数，人形机器人视觉方案目前还未形成有效共识。

特斯拉Optimus和小鹏的人形机器人都用了纯视觉方案：前者靠 8 个摄像头，结合 FSD 和 Autopilot 神经网络技术；后者依托先进视觉算法，两者都能实现环境感知。小米 CyberOne 采用 iToF+RGB 方案，用 iToF 获取深度信息，再和RGB相机捕捉的纹理信息融合，以此提高感知精度。优必选 WALKER X 升级了四目系统和双RGBD传感器，胸部的四目、头部与腰部的双 RGBD，再加上腰部的毫米波雷达，共同实现高精度定位导航。宇树科技Unitree G1采用3D激光雷达加深度相机的方案，能完成 360°环境感测和自主避障。智元机器人远征 A2融合了RGBD 相机、激光雷达、全景相机等传感器，还引入自动驾驶的Occupancy感知方案和SLAM算法，进一步提升环境适应性。

上述诸多企业当中，仅宇树科技Unitree G1一款产品采用RealSense视觉解决方案。在人形机器人视觉方案当中，整体占比并不高。因此，想要彻底吃透人形机器人这个市场，RealSense面临的难度不会太小。