首发6D全彩芯片、AI硬件，激光雷达一哥禾赛在“卷”啥？

“我们正站在新一轮从0到1的起点，而AI无疑是这个时代的核心命题，尤其是物理世界AI基础设施的构建与数字化进程。这背后，是从‘空间感知’到‘空间智能’的质变，也是硬件从‘功能单元’向‘AI载体’的范式跃迁。”

在禾赛科技2026技术开放日上，创始人兼CEO李一帆的开场陈述，为发布会定下了明确的基调。这不仅是一家公司对自身路径的规划，更像是对行业下一阶段竞争焦点的精准定义。

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围绕这一核心，禾赛在发布会上密集推出了四款关键产品：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线扫描的ETX系列激光雷达、空间智能AI硬件Kosmo，以及首次披露的战略新业务——机器人动力模组。产品阵容清晰展现了其技术纵深与市场意图。

三维感知进入全彩时代：全球首款6D全彩超感光芯片问世

“我们身处一个立体的彩色世界，但传统技术却迫使我们用二维图像去记录，这无异于将一本立体书压成平面，大量深度与空间信息在过程中丢失。”禾赛科技联合创始人兼首席科学家孙恺指出了行业长期存在的根本局限。

如何原真记录这个彩色三维世界？行业主流方案是“拼接融合”，即激光雷达测距、摄像头补色。但孙恺提出了更彻底的思路：“为何不将色彩感知与空间感知集成于单颗芯片？让激光雷达的每个探测像素都能同步捕获色彩信息。”基于这一构想，禾赛第五代自研芯片平台“毕加索”正式推出。

作为该平台的首款产品，毕加索SPAD-SoC被定义为全球首款6D全彩激光雷达超感光芯片。其光子探测效率（PDE）突破40%，意味着在同等激光功率下，具备更远的探测距离与更清晰的细节分辨能力，即便在低光照环境下也能保持高性能。

核心突破在于“6D”维度。传统激光雷达芯片仅能输出三维空间坐标（XYZ），知晓物体位置与轮廓，却无法识别颜色。“毕加索”芯片在像素层面实现了彩色感光与TOF测距的融合，能同步输出物体的三维位置与色彩信息（RGB），直接生成彩色点云。这标志着三维感知技术从“黑白素描”迈入了“全彩成像”阶段。对于自动驾驶系统，红绿灯、车道线、道路标识不再依赖算法间接推断，而是可以被直接、准确地识别。

基于这颗芯片，禾赛对ETX系列激光雷达进行了全面升级。量产版ETX将提供1080线、2160线及4320线等多种高线数配置，最远测距达600米。在10%反射率标准条件下，其有效探测距离为400米，并能识别300米外的交通锥桶、280米内的小型动物乃至150米开外的细小障碍物。根据规划，ETX系列预计于今年下半年启动量产交付，并计划在2027至2028年间，应用于多款旗舰智能车型。

谈及行业热议的“线数”指标，孙恺给出了冷静的分析：提升线数的核心目的，是为了在更远距离分辨更小的物体。但如果基础测距能力不足，再高的线数也意义有限。“线数高低并非技术实力的唯一标尺。更能体现综合性能的，往往是那些不易被消费者直接感知的指标——例如在暴雨、浓雾等恶劣天气下的稳定性，或在面对高反光物体时的抗干扰能力。目前市场的关注点仍过于集中在少数直观参数上。”

纵观整体市场，格局正在演变。全球年新车销量近1亿辆，而ADAS激光雷达的渗透率仅刚突破3%，智能化进程仍处早期。一个显著趋势是，海外市场的渗透率明显低于中国，欧美及新兴市场尚在起步阶段。随着智能驾驶从L2+向L3级迈进，激光雷达正从“高端配置”加速转向“安全标配”。头部车企已启动“单车多颗”的部署策略。除了面向远距感知的ETX，禾赛也提供了服务于车身周围感知的FTX补盲激光雷达解决方案。据悉，FTX已于本月启动批量交付。

战略升维“空间智能”，AI硬件切入机器人赛道

当前，激光雷达作为核心传感器，正快速从高端车型下探，历史性地进入8万级车型市场，成为推动智能驾驶普及的关键因素。盖世研究院数据显示，2025年激光雷达在国内乘用车市场的渗透率已达11%，单月峰值触及19%。这意味着，在中国市场，每销售5至6辆乘用车，就有一辆搭载激光雷达。孙恺判断，汽车市场对激光雷达而言仍是广阔的蓝海，未来5到10年，其出货量预计将保持快速增长。

尽管在汽车领域已建立优势，但禾赛认为激光雷达的价值远未完全释放。其角色正发生深刻转变：从单一的汽车零部件，演进为更基础的物理世界AI基础设施。而在智能汽车之外，机器人赛道正成为激光雷达公司的第二增长曲线。摩根士丹利的预测提供了一个视角：到2050年，机器人对激光雷达的需求量，可能达到汽车市场的6倍左右。

物理AI的兴起，正催生对新型数据基础设施的迫切需求。禾赛科技联合创始人兼CTO向少卿指出，当前物理AI训练面临一个核心瓶颈：真实世界的空间数据极度稀缺，且获取成本高、标注效率低，严重制约了具身智能与世界模型的迭代速度。为此，禾赛现场展示了全新的空间智能AI硬件产品——Kosmo，该产品预计于今年下半年正式发布。

“Kosmo采集的场景信息是全面且立体的，无限逼近真实世界。”向少卿解释道，“用它来训练机器人，不仅能完整还原场景，还能灵活调整场景要素，从而高效、低成本地生成海量高质量的视觉训练数据，成为驱动模型进化的核心燃料。”

值得注意的是，Kosmo的定位并非局限于工业级工具，其长远目标是成为消费级产品。向少卿介绍，禾赛为Kosmo专门开发了一款激光雷达，再融合多颗摄像头，结合空间感知算法与AIGC算法，最终实现了用紧凑设备拍摄3D世界的能力。他也坦言：“目前设备的体积更契合影视制作等专业领域用户，距离放入普通消费者口袋仍需技术迭代。”

未来，随着芯片技术的持续演进，Kosmo的体积将被进一步压缩，其终极形态正是一款可放入口袋的3D相机。面对市场上已有的手持相机产品，李一帆在会后采访中明确了差异：“这完全不属于同一品类。无论是体积、价格还是目标市场，都存在数个量级的差异。”

另一个关键动向是，向少卿透露禾赛已布局机器人动力模组业务，尽管具体细节尚未公布。这背后的逻辑清晰：在物理AI浪潮下，机器人正进入与真实世界“理解并交互”的关键阶段，而交互离不开动力模组这一“四肢”。“过去十年，我们通过打造无人驾驶的‘眼睛’——激光雷达，帮助机器感知世界。进入下半场，我们的目标将从‘感知世界’，延伸到让机器‘理解世界’，并最终‘作用于世界’。”向少卿总结道。至此，禾赛完成了从“空间感知”到“空间智能”的战略全景升级。

采写：南都N视频记者 朱可轩 发自上海