竖屏内容生态青睐的方形传感器，还是具身智能的最优解？

电子发烧友网报道（文/梁浩斌）上周WAIC，人形机器人产业密集推出新品，其中在机器人感知领域，有一个新的变化比较有趣。地瓜机器人与SPAD厂商芯视界、CIS厂商思特威合作推出面向具身机器人的1:1比例的方形传感器方案。

从视频拍摄的角度来看，近些年由于竖屏内容的兴起，方形传感器逐渐开始在运动相机、AI眼镜上领域得到应用，苹果也在iPhone17系列上首次将前摄镜头的传感器更换为方形，以保证横拍和竖拍画质和画幅的统一。那么方形传感器对机器人而言又意味着什么？

运动相机的逻辑，平移到机器人身上

无论是运动相机、AI眼镜还是手机前摄，为了视野更广，都大量使用超广角甚至鱼眼镜头。镜头投射到传感器水平面的像场正常是正圆形的，一般来说，这个像场是要完全覆盖传感器，否则传感器输出会出现黑边。

过去照片的默认比例都是沿用了早期显示设备的4:3，所以当拍摄4:3照片时，如果传感器尺寸同样是4:3，就可以充分利用传感器上的像素点。

但对于运动相机、AI眼镜这些需求来说，则有几个方面的考量：

一是横竖屏视频的兼容。当使用传统4:3传感器时，如果需要竖屏视频，就需要在4:3的画幅内裁切所需部分，但跟横屏相比像素损耗非常大。如果传感器本身就是方形或接近方形，就可以在不物理旋转相机的前提下，从同一段素材里无损裁切出16：9 横屏和 9：16 竖屏。

二是这几类设备都极度依赖 EIS（电子防抖）。电子防抖的原理是：实际拍摄一个比最终输出画面更大的区域，当发生抖动时，在较大画幅内移动取景窗口来抵消晃动。

而方形传感器可以提供上下左右四个方向都非常均匀的裁切余量；如果是很扁的矩形传感器，上下边缘能留给防抖的像素就很少，垂直方向的防抖效果会变差。

手机前摄之所以经常提“用上了更大的传感器”，并且有效像素经常被裁切成方形区域来输出，很大一部分原因就是要给视频通话和自拍视频的防抖留足缓冲空间。

三是在光学层面，因为镜头像场是一个正圆，如果要在给定直径的圆内，切出面积最大的矩形，这个矩形一定是正方形。如果用更长方形的传感器，反而会裁掉圆上下两端的大量有效像素，浪费了镜头的视野和解析力。

因此，为充分利用超广角镜头的性能，传感器原生比例设计成接近正方形或完全的正方形会获得更好的效果。

对于人形机器人而言，其感知视场需求在纵向和横向上都是一致的，比如避障要看脚下地面，抓取要看桌面工作区。因此机器人传感器一般会采用鱼眼或超广角镜头，这与运动相机这类产品的需求逻辑类似，都是需要最大化利用传感器的面积，获得更广的视野。

不过其实最关键的是，当前主流的视觉模型，其输入尺寸都是固定的正方形。比如ResNet-50 / ViT-B/SAM等，这类视觉模型的输入均为1:1的画幅，像SAM的核心输入规格就是1024×1024像素RGB三通道图像。

同样，机器人目前用到的激光雷达不少是Flash固态激光雷达，部分还要做RGBD融合，那么相同的1:1视场，在标定上会更简单。

当然，1:1比例的传感器在机器人领域是否会是未来的主流路线还未有定论，在一避障场景中，更广的横向视场角依然是刚需。

专为机器人打造的CIS和SPAD

地瓜机器人与思特威，围绕方形全局快门 CIS 与旭日S600算力平台，联合打造了具身智能 “感知+计算”一体化方案。

其中这套方案的核心传感器，是思特威 1:1 方形全局快门 CIS，依托 SmartGS™-2 Plus、BSI 像素、单帧拐点 HDR 技术，可消除高速运动成像拖尾、形变，平衡强光过曝与暗光细节缺失，具备高动态、高帧率、低噪声优势。

合作包含 1.2MP、1.5MP、4MP 三款 CIS，分辨率 1080×1080 至 1944×1944，帧率 80-130fps，适配各类机器人视觉需求，支撑 V-SLAM、抓取、避障等核心功能。

芯视界作为SPAD厂商，地刮机器人则与其在SPAD-dToF产品上进行合作，芯视界VA6150是芯视界面向机器人赛道量身打造的旗舰级面阵dToF产品，采用行业首创1:1方形面阵设计，最远探测距离可达350米，已在2026年3月顺利完成流片，具备成熟量产条件。

该产品适配了旭日S600算力平台，VA6150硬件端的远距离深度数据可以直接在旭日S600芯片内部完成解析、模型推理与动作指令输出，实现端到端的协同优化，降低整机硬件布置与调试成本。

而去年地瓜机器人也联合芯视界和丘钛科技，同推出双目RGB‑dToF融合感知方案，实现0.1‑10米范围内≤1%测距精度、120°×90°超大视场角，可精准适配四足机器人、智能割草机器人等场景，并已在多家客户项目中落地。

这类产品目前在四足机器人，割草机器人等依然有不小的应用空间。比如速腾聚创在WAIC2026上发布的第二代高精度超广角全固态数字化激光雷达E2，最大视场角就高达180°×135°，分辨率达到640×480‌。同时E2也是首款基于自研超大面阵SPAD-SoC“孔雀”芯片打造的激光雷达产品，集成度大幅提高，相比上一代整机体积缩小60%，重量减少40%，最远测距35m@10%反射率。

小结：

需要指出的是，1:1 是否会成为机器人感知的绝对主流尚无定论，在部分避障场景中，更宽的横向视场角仍是刚需。不过，随着像运动相机、AI眼镜、手机前摄等面对横竖屏视频配摄的需求，CIS的发展趋势已经出现苗头。方形是物理规律、感知需求与模型输入三者共同指向的最优解，随着消费电子导向驱动1:1画幅传感器的市场需求扩大，机器人领域的复用将会带来更多的优势。

竖屏内容生态青睐的方形传感器，还是具身智能的最优解？图1

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