Ouster 推出 Stereolabs ZED X Nano 手腕式攝影機

Ouster 提供數位雷射雷達、相機、AI 運算、感測器融合與感知軟體，以及 AI 模型。 | 來源：Ouster

Ouster, Inc. 昨日宣布推出 Stereolabs ZED X Nano，這是一款專為機器人操作、模仿學習及大量數據收集而設計的緊湊型手腕式立體相機。

「基於 Stereolabs 在 AI 視覺與感知解決方案領域的領導地位，ZED X Nano 讓我們能更深入地滲透工業與機器人市場，開拓需要更緊湊外形設計的新應用領域，」Ouster 執行長 Angus Pacala 表示。 「物理人工智慧的未來取決於在邊緣端收集的大量高品質、低延遲影像資料。透過 ZED X Nano，我們為機器人專家提供了視覺系統的重大升級，使機器能夠以非凡的精準度進行感知、推理、行動與學習。」

隨著機器人團隊在操作任務中擴大模仿學習與強化學習的應用規模，RGB 影像品質與端到端擷取延遲已成為主要瓶頸。傳統相機通常依賴 USB 連接，僅能擷取低解析度的 720p RGB 與深度資料，且需透過 CPU 調度的處理流程，這不僅限制了吞吐量，更增加了延遲。

Ouster 設計了 Stereolabs ZED X Nano 以解決這些挑戰。其高度比同級解決方案縮短了 40%，可直接安裝於機器人手腕及機械手臂末端工具上。它採用與旗艦級 ZED X 相機系列相同的可靠 1920×1200 全局快門感測器。 該相機可每秒以高達 120 幀的速度擷取高解析度 RGB 與深度影像，適用於訓練資料與機械手臂操作任務。

ZED X Nano 即日起開放預購，預計於 2026 年 5 月開始出貨。

ZED X Nano 專為物理 AI 設計，提供亞毫米級精準度

ZED X Nano 的核心具備超低延遲擷取管道，從感測器到 GPU 採用完全零複製的資料路徑。這使得影像幀能同時直接串流至 NVIDIA 硬體編碼器與 AI 推論管道。

對於資料收集團隊而言，這能以全解析度實現更高吞吐量的資料集擷取；對於部署團隊而言，則可讓感知、分割與策略網路在相同的視訊串流上並行運行，從而釋放更多 GPU 資源。

深度感測由 Stereolabs 的 Neural Depth Engine 驅動，這是一套由 AI 驅動的立體深度系統，能在 Z 軸上實現亞毫米級精度。 Ouster 表示，相較於傳統的結構光或飛行時間相機，此深度引擎在橫向（XY）定位方面表現顯著更佳。對於抓取姿勢估算、精準定位及組裝等任務，橫向誤差可能導致操作失敗，此引擎提供了關鍵優勢。憑藉 3 公分的最小深度感測範圍，該相機還能偵測比市面上許多競爭解決方案更近的物體。

Ouster 在設計 ZED X Nano 時著重耐用性。它配備了內建的抗震 IMU，並採用堅固耐用的 GMSL2 連接埠，搭配新一代線纜，專為承受機械手臂的重複運動與線纜拉力而打造。此設計取代了易損的 USB-C 連接埠，改用工業級連接埠，不僅能傳輸長達 15 公尺的視訊，還具備抗電磁干擾能力及安全鎖定連接器。

ZED X Nano 是 Stereolabs 最新推出的產品，不僅能與 NVIDIA Isaac Sim 和 Isaac Lab 進行無縫原生整合，實現模擬到實機的轉移，同時也全面支援 ROS 和 ROS 2。開發模仿學習或強化學習流程的團隊，可透過同一套感測器與軟體堆疊，擷取高保真示範、使用精準匹配的相機模型在模擬環境中進行訓練，並部署至實體硬體。