在AI大模型推动智能化升级的浪潮中，光电传感器正成为AI与现实世界连接的桥梁。
2025年的开局，由人工智能吹响号角。
萝卜快跑已完成超900万单自动驾驶订单，春晚舞台上跳二人转的宇树机器人，早已在现实场景中承担起实际工作，基于DeepSeek大模型开发的70名“数智员工”也正式在深圳上岗……
AI正从实验室走向生产一线，更深度渗透我们的生活。这一切变革的背后，是AI大模型的再度爆发。
不可否认，DeepSeek等AI大模型的崛起，标志着人工智能进入更高层次的认知智能阶段，大模型正在成为各行业的得力助手。最具代表性的便是汽车行业，主机厂已经紧密拥抱AI大模型。
据了解，2024年上车的主流大模型推理技术以思维链CoT及其变种为主，如吉利提出模块化思维语言模型（MeTHanol），通过适应日常对话和个性化提示，生成类似人类的思维行为，增强大语言模型的思维和推理能力，并提升可解释性。
另外，智能汽车厂商，如小鹏汽车，将AI大模型技术融入其智能驾驶系统，开发了端到端的自动驾驶模型，使智驾能力提升2倍，提高了车辆在复杂路况下的感知和决策能力。
特斯拉、Waymo等海外智驾公司通过引入大模型技术，优化自动驾驶系统的感知、决策和控制模块，提高了自动驾驶的安全性和可靠性。
机器人行业同样迎来了AI大模型的深度赋能。
北京大学前沿计算机研究中心助理教授、博士生导师董豪团队发布的具身大模型研究成果——ManipLLM模型，可结合视觉、语言和物理交互，赋予机器人理解复杂操作场景并自主决策的能力。
2025年1月，NVIDIA发布了世界基础模型平台Cosmos。它可以生成高度逼真的、类似视频游戏的环境，用于AI机器人训练。这些都昭示着，人形机器人从概念走向现实，正在成为AI具身智能的重要载体。
尽管AI大模型的推理能力突飞猛进，但再强的AI也离不开对真实世界的精准感知。高质量、多样化的数据是AI升级的重要基础，传感器正是这一数据的源头。在AI广泛应用的趋势下，传感器的技术要求也在不断提升。
更高精度
精度更高的数据可以为大模型提供更丰富的环境信息，提升智能汽车、机器人等设备对物理空间的理解能力；
更快响应
响应速度更快可以支持大模型动态优化，使机器人具备更强的环境适应性，提升工作精准度；
更小体积
体积更小可充分适应实际需求，灵活地在智能汽车、机器人、机器狗等人工智能设备上部署。
自动驾驶领域，激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器所提供的高精度环境数据，决定了自动驾驶系统能否在复杂路况中稳定运行。
机器人行业亦然，从智能工业机械到人形机器人，精准的感知能力是让AI真正“落地”的关键。机器人要想自主避障、执行精细操作，甚至适应动态环境，高精度激光传感器技术不可或缺。
作为泛自动驾驶领域光电感知专家，灵途科技深耕高精度激光传感技术，为智能家居、智慧城市、智能测绘等行业提供多款高精度激光传感器，从室内到室外、从低速到高速、从封闭到开放，全方位提升高精度感知能力，助力智能设备“看得更清、感知更准、反应更快”。
未来，灵途科技将持续推动高精度激光传感器在人工智能时代的创新应用，让AI能够全面感知物理世界，更好地服务于智能未来。
（文章部分素材来源于网络）