深度视觉与AI感知方案供应商 Stereolabs 于近日正式发布专为具身智能与机器人操作设计的新一代腕载式立体相机——ZED X Nano。该产品以极致小型化、高鲁棒性和端到端低延迟数据管线，为机械臂的操作学习与精细化部署带来重大升级。

专为机器人手臂而生：更小、更坚固、更快速

随着模仿学习与强化学习在机器人操控任务中的深入应用，RGB图像质量与数据采集的端到端延迟已成为制约训练效率的关键瓶颈。传统相机普遍采用USB接口，仅能采集720p的低分辨率RGB与深度数据，并依赖CPU中介的处理管线，限制了吞吐量并增加了延迟。

ZED X Nano 从底层设计上彻底解决了这些问题。工业近距离感知模块的高度比同类解决方案小40%，可以直接安装在机器人腕部或手臂末端的工具上——在每一个毫米都至关重要的工位，这一尺寸优势极具价值。它采用了与旗舰产品 ZED X 系列一致的 1920×1200 全局快门传感器，能够以高达 120fps 的帧率输出高分辨率 RGB 与深度图像，为训练数据和实际操作提供清晰、流畅的视觉信息。

在耐用性方面，ZED X Nano 内置了抗震IMU，并采用工业级的加固型GMSL2接口与新一代线缆。该线缆能承受机械臂反复运动与弯折应力，替代了脆弱的USB-C接口，支持长达15米的高速视频传输，并具备抗电磁干扰能力和自锁式连接器，确保在严苛的工业环境中稳定运行。

零拷贝数据管线：专为具身智能设计

ZED X Nano 的核心优势之一是其超低延迟的零拷贝数据流架构。图像数据从传感器直接传入GPU，无需经过CPU内存复制，同时流入 NVIDIA 硬件编码器和 AI 推理管线。对于数据采集团队，这意味着可以更高通量地采集全分辨率数据集；对于算法部署团队，则意味着可以在同一帧图像上并行运行感知、分割和控制策略网络，为关键模型释放更多GPU算力。

神经深度引擎：亚毫米级精度，看得更准、更近

ZED X Nano 的深度感知能力由 Stereolabs 引以为傲的神经深度引擎（Neural Depth Engine）  驱动。该AI立体深度系统在Z轴方向可实现亚毫米级精度，同时在XY水平方向的定位精度显著优于传统的结构光或飞行时间（ToF）相机。对于抓取位姿估计、精细放置和装配任务而言，横向误差的减小直接意味着操作失败率的下降。此外，其最小感知距离仅为3厘米，能够比市场上多数竞品检测更近的物体，满足紧密腕部操作需求。

原生集成 NVIDIA® Isaac™ 与 ROS

ZED X Nano 延续了 Stereolabs 产品的一贯优势，提供对 NVIDIA Isaac 和 Isaac Lab 的一流原生支持，实现仿真到真实迁移（sim-to-real）的无缝衔接。同时，它也原生支持 ROS 和 ROS 2。构建模仿学习或强化学习管道的团队可以高保真采集演示数据 ，使用匹配的相机模型进行模拟训练，并部署到硬件上，所有这些都在同一个传感器和软件栈上，大幅提升开发效率。

高管声音：重新定义物理AI的视觉基础

Ouster首席执行官 Angus Pacala 表示：“基于 Stereolabs 在AI视觉与感知解决方案领域的持续领先，ZED X Nano 使我们能够更深入地服务工业和机器人市场，满足那些需要小型化视觉模组的全新应用场景。物理AI的未来，依赖于在海量边缘端采集的高质量、低延迟图像数据。ZED X Nano 为机器人专家提供了一次视觉系统的重大升级，让机器能够以前所未有的精度去感知、思考、行动和学习。”

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作为 Stereolabs 中国区合作伙伴，我们现已开放 ZED X Nano 腕载立体相机的咨询与预订。如果您正在构建具身智能、机械臂操作、高精度抓取或移动操作机器人系统，欢迎联系我们，获取更多技术资料与产品支持。

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