同步定位与建图即SLAM，其目的是实现对传感器载体的定位和对环境的建图。根据传感器不同，SLAM可分为激光SLAM、视觉SLAM两大技术路线。视觉SLAM是21世纪SLAM研究热点之一，尽管其应用成熟度不及激光SLAM，但基于其传感器成本低、易于融合其他传感器、环境信息丰富、可保留环境语义信息等优势也得到快速发展。
近年来，得益于技术突破、硬件性能提升，视觉SLAM得到了快速发展，目前视觉SLAM已有落地应用项目，应用场景集中在自动驾驶、无人机、元宇宙、游戏、智能机器人、智能家居等领域。未来随着视觉SLAM优化与更新，其应用场景将进一步扩展。
根据新思界产业研究中心发布的《
2023-2027年中国视觉SLAM行业全面市场调研及投资分析报告》显示，在制造业智能化发展大背景下，全球SLAM市场将迎来爆发式增长，预计2023-2028年，全球SLAM技术市场规模将以40.0%以上的年均复合增长率增长，并将于2028年超过180亿元。视觉SLAM作为SLAM研究热点之一，市场空间也将快速扩张。
根据传感器选择不同，视觉SLAM研究可分为单目视觉、多目视觉、RGBD视觉、IMU视觉、鱼眼相机、全景相机等，其中单目、多目、RGBD、IMU研究较火热。目前来看，单目视觉、多目视觉、RGBD视觉各具优缺点，单目视觉成本低、距离不受限，但存在尺度不确定性，双目视觉计算深度高，但配置复杂、计算量大，RGBD视觉重建效果好、可主动测深度，但测量范围小，且容易受日光、材质干扰。由于单一传感器定位方案各有优劣，将不同传感器融合起来可实现更高精度，因此多传感器融合成为视觉SLAM未来发展趋势之一。
近年来，得益于元宇宙、自动驾驶、机器人行业的发展，视觉SLAM应用需求释放，为满足市场需求，行业内也涌现出一批研发企业，包括奥比中光、光鉴科技、中科慧眼、INDMEIND、云从、爱观、图漾等。在相关企业积极布局下，视觉SLAM技术应用有望加速落地。
新思界
行业分析人士表示，与激光SLAM相比，视觉SLAM具有成本低、可留环境语义等优势，在自动驾驶、元宇宙、机器人等场景具有一定应用优势，近年来，得益于下游应用需求释放，视觉SLAM技术得到快速发展。未来随着传感器持续优化与创新，视觉SLAM应用场景将进一步扩展，行业发展前景较好。
