芯明系列3D视觉AI模组首次亮相WAIC，端侧跑通YOLO26

7月17日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海盛大开幕。芯明此次带来了面向具身智能与物理AI场景的系列3D视觉AI模组，并首次公开亮相。现场还演示了基于自研空间智能芯片运行YOLO26的姿态估计与实例分割两大核心功能，以及融合深度感知与AI识别技术的3D虚拟安全区应用方案。

全系列3D视觉AI模组首秀，覆盖近中远多场景

芯明此次展出的3D视觉AI模组提供了多种规格，精准适配不同高精度应用场景：

• R216g：专注于近距离扫描场景
• R232：面向中距离避障应用
• R258：适用于远距离监测任务

接口与协议方面，全系支持USB 3.0协议，其中R216g额外支持GMSL 2.0协议，具备高带宽、长距离传输与强抗干扰能力，能很好地满足车载、工业等复杂环境下的数据传输需求。

可靠性是工业级产品的核心指标。芯明系列模组可在-10℃~50℃的宽温范围内稳定运行，足以应对各类工业场景的严苛要求。同时，模组已成功适配NVIDIA AGX、RK3588等主流计算平台，为客户提供了灵活多样的开发选择。

跑通YOLO26的Pose与Seg，视觉AI推理和分割在端侧完成

芯明系列3D视觉AI模组的核心优势，来自其内置的自研空间智能芯片。这颗芯片将深度计算、AI推理、D2C对齐等能力全部集成在端侧，使模组不再依赖主机控制或云端。

传统方案存在一个绕不开的痛点：图像数据需要先传到主控或者云端进行推理，主控不仅要承担AI计算，还得处理深度对齐、坐标转换等工作。而芯明的方案则将所有这些过程在芯片上完成：

1. AI推理在端侧完成：提供最高约3.5 TOPS的端侧算力，目标检测、分割、姿态估计等任务直接在芯片上处理，主控只需接收“物体类别+3D位置+深度值”这样的结构化结果；
2. 硬件级D2C对齐：RGB与深度图在芯片内完成全分辨率、全帧率的像素级对齐，大幅降低了主控的资源占用；
3. 无NMS端到端架构：搭载的YOLO26直接输出最终预测结果，消除了传统后处理带来的延迟抖动，部署流程也显著简化。

在本次WAIC现场，芯明重点展示了YOLO26在端侧跑通姿态估计与实例分割两大功能的成果。姿态估计让机器人能够理解人体或机械部件的关键点位置，实例分割则让机器人对目标轮廓进行像素级识别。两者结合，为具身智能的精细操作与安全交互提供了关键的视觉能力。

从技术细节来看，YOLO26是目前YOLO系列中对小物体检测效果最好的版本。通过STAL机制，小目标漏检率可下降约80%；同等参数量下，CPU推理速度可提升约43%，嵌入式GPU实时帧率可提升约30%以上。所有数据在本地处理，敏感信息不出设备，这对安防、医疗、工业质检等隐私和可靠性要求严苛的场景尤为重要。

3D虚拟安全区：深度感知与AI识别的集成化展示

作为芯明3D视觉AI模组深度功能与AI功能的集成展示，3D虚拟安全区Demo在现场引发了广泛关注。

工作原理与功能特性

这个Demo在设置界面中定义了两个区域：

• 感知区域（预警区）：当手进入此区域时，系统提示有物体进入，但不触发报警
• 危险区域（报警区）：当手进入危险区域时，系统立即触发精细声光报警

整个过程充分运用了深度数据进行探测——3D相机可以设置一个立体空间框，仅检测进入该立体空间的物体，而不是像2D RGB方案那样，从相机近处到无穷远都处于检测范围。

AI驱动的智能安全保护机制

Demo还展示了另一项关键能力：物体分类识别与选择性报警。当非手物体（比如其他物品）进入危险区域时，系统不会触发报警。这得益于YOLO26强大的目标检测功能——模组能精确识别进入区域的物体类型，程序中设置仅对手部目标敏感，其他物体自动忽略，从而有效避免误报，大幅提升系统的实用性。

对比传统方案的优势

更关键的是，用户可以根据具体使用场景选择不同精度和检测距离的模组型号，整个安装与设置流程都非常便捷，具备很强的工程落地可行性。

从系列化3D视觉AI模组产品的首发，到YOLO26的Pose和Seg功能在端侧成功跑通，再到3D虚拟安全区的创新应用展示，芯明在本次WAIC上完整呈现了其“感-知-用”一体化的3D视觉AI技术布局。以自研空间智能芯片为核心，以在端侧跑通YOLO26为载体，以深度感知与AI识别的深度融合为特色，芯明正在为具身智能、工业自动化、安防监控等领域带来全新的技术范式与应用可能。

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