“我们又看到了很多从0到1的机会，而这个时代最核心的机会主题就是AI，尤其是物理世界AI基础设施的构建与物理世界的数字化进程。其中蕴藏着从‘空间感知’向‘空间智能’的跨越，也包含着从‘纯硬件’到‘AI硬件’的范式升级。”在近期举办的禾赛科技2026技术开放日活动现场，禾赛科技创始人及CEO李一帆以这样一段话为整场发布会定调，这也是禾赛所瞄准的下半场新机遇。

　　在发布会现场，禾赛一口气发布了四款新产品和技术方向，包括全球首款6D全彩激光雷达超感光芯片毕加索SPAD-SoC、基于该芯片最高支持4320线的ETX系列激光雷达、空间智能AI硬件产品Kosmo以及首次公开的新战略方向机器人动力模组。

　　三维感知从黑白迈入全彩，全球首款6D全彩超感光芯片发布

　　“这个世界本质上是一个三维空间，它是3D的，但原来因为技术的限制只能用2D摄像头记录这个世界，把一个信息量更丰富的三维世界用2D的方式去采集、去压缩，里面会丢失掉很多关于这个世界的真实信息。”禾赛科技联合创始人及首席科学家孙恺在会上说道。

　　那么如何把真实的、带有色彩的世界用3D的方式记录下来？孙恺认为，“应该把能够感知颜色信息和感知空间信息的功能集成在一颗芯片上，也就是说用激光雷达探测的像素，同时也可以拿来采集空间中的颜色信息，这是一个更极致的方案”。因此，在本次发布会上，禾赛推出了第五代6D全彩自研芯片平台“毕加索”。

　　据介绍，“毕加索”平台的首款芯片毕加索SPAD-SoC，是全球首款6D全彩激光雷达超感光芯片，光子探测效率（PDE）已突破40%，在同样的激光功率下，毕加索能探测到更远的距离、更小的目标、看清更暗的环境。

　　孙恺表示，传统的激光雷达芯片只能感知三维空间（XYZ），可以知道物体的位置和形状，却不知道它的颜色。而禾赛“毕加索”将彩色感光和TOF测距进行芯片层面的像素级融合，在同一颗芯片上同步感知三维空间（XYZ）和物体色彩（RGB），直接生成彩色点云。这意味着三维感知技术从黑白成像迈入全彩视界，自动驾驶系统不再需要“猜”，红绿灯、车道线、施工指示牌等都能一眼看懂。

　　孙恺还宣布，禾赛的ETX系列激光雷达将搭载毕加索SPAD-SoC全新升级，量产版ETX系列激光雷达具有更灵活的功能配置，可支持1080线、2160线、4320线等多种高线数方案，最远测距600米，在10%反射率条件下可探测400米，并能识别300米内水马（120×60厘米）、280米内小动物（60×40厘米）、150米内小木块（15×25厘米）等小目标。ETX预计在今年下半年量产交付，并计划于2027-2028年广泛搭载于多款旗舰车型上。

　　谈及当前业内纷纷在“卷”的线数指标，孙恺强调，线数变多的唯一目的是看清远处细小的物体，但如果测距能力不行，即使线数拉到几万线，依然看不清。“我不认为线数高与低代表了一家公司技术水平如何，反而，更能体现出一家公司技术水平的指标隐藏在此之外；比如，在雨天、在一些极端高反场景下的雷达表现，但很可惜今天的消费者没有看到这一点，大家都在关注数字上可以感受的指标。”

　　当前，全球新车年销量近1亿辆，而ADAS激光雷达渗透率仅约3%，智能化升级尚处早期阶段。尤为重要的是，海外市场渗透率远低于中国，欧美及新兴市场激光雷达搭载尚处起步阶段。随着L2+向L3级智能驾驶跃迁，激光雷达正从“可选配置”升级为“安全刚需”，头部车企也已开启“单车多颗”的标配趋势。除远距前向激光雷达ETX外，此番，禾赛也带来了车周身的补盲激光雷达FTX解决方案，据介绍，FTX激光雷达本月起批量交付。

　　战略升级为“空间智能”，AI硬件瞄准机器人赛道

　　如今，作为辅助驾驶核心传感器，激光雷达正从高端车型的“选配”向主流燃油及混动车型的“标配”快速渗透，甚至已历史性地下探至8万级车型市场，成为推动“技术平权”的关键一环。根据盖世研究院数据，2025年，激光雷达在整个乘用车市场的渗透率为11%，单月最高达19%，相当于在中国每五到六辆乘用车中，就有一辆搭载激光雷达。孙恺判断，激光雷达在汽车市场仍为巨大蓝海，增长空间广阔，从发货量来看，未来5～10年里可能依然呈现非常快速上升的趋势。

　　尽管已经在汽车领域落地多时，但禾赛方面认为，激光雷达的真正价值，还远未被挖掘。当前，激光雷达正从汽车部件转变成物理AI基础设施，而在智能汽车之外，机器人赛道则正在成为激光雷达公司的第二增长曲线。摩根士丹利数据显示，到2050年，机器人的激光雷达数量会是汽车的6倍左右。

　　据禾赛科技联合创始人及CTO向少卿介绍，物理AI浪潮正催生更为广阔的数据基础设施新机遇。当前，物理AI训练面临核心瓶颈，真实世界的空间数据极为稀缺，且获取成本高昂、标注效率低下，严重制约具身智能与世界模型的迭代速度。现场，向少卿对外展示了禾赛全新的空间智能AI硬件产品Kosmo，这一产品预计于今年下半年正式发布。

　　向少卿分享道，“用Kosmo拍摄出来的内容，对整个场景的信息采集是全面的，是无限逼近于真实世界的，用它来训练不仅能看到后面的场景，而且可以任意改变这个场景，这样可以非常高效地、低成本地增加机器人训练的数据，成为高质量的机器人视觉训练模型的来源” 。

　　值得一提的是，Kosmo未来也将成为消费级产品。向少卿表示，禾赛专门为Kosmo开发了一款激光雷达，再结合几颗摄像头，通过激光雷达的结构感知能力加上摄像头丰富的纹理和颜色感知能力，再加上空间感知算法和AIGC算法，实现用小巧设备拍摄3D世界的能力。但是，“这个设备目前的大小，还只适合影视拍摄者等专业人士，还不能进入每个消费者的口袋”。

　　后续，随着芯片技术不断迭代进步，禾赛会把Kosmo做到越来越小，它的终局会是一个能放进每个人口袋的相机。不过，目前市面上影石、大疆等厂商已在手持相机方面深耕已久，在会后接受采访时，李一帆谈到了禾赛Kosmo同前者的区别，他表示，“完全不是一个品类的产品，无论是看体积还是价格都差太多倍，不是一个市场”。

　　值得一提的是，向少卿透露，禾赛当前也在做机器人动力模组，不过具体的进展暂未介绍。当前，物理AI浪潮正在加速到来，机器人正迈入与现实世界“理解并交互”的关键阶段，而机器人和世界交互需要依靠动力模组。“过去十年，我们通过做无人驾驶的‘眼睛’激光雷达，实现了机器人感知世界。下半场，我们将从感知世界，做到让机器人理解世界以及让机器人改变世界。”向少卿表示。整体上，禾赛的战略已由“空间感知”升级到了“空间智能”。

（文章来源：南方都市报）