禾赛正式化身物理AI时代的「基建狂魔」 

　　4月17日，在禾赛技术开放日上，禾赛联合创始人 & 首席科学家孙恺这样说道。

　　20-30年，这样的迭代周期，在如今的AI时代已显得过于漫长。对于禾赛来说，若是激光雷达行业集体陷入「降本内卷」的「低创新周期」中，是非常无趣的事情。

　　因此，在热衷于「开先河」的基因驱动下，禾赛悄悄地做了一件更难的事——把摄像头和激光雷达在芯片层面真正合并成一套系统，在测量时同时获取XYZ与RGB，做到像素级的6D感知。

　　禾赛科技CEO李一帆称：“这不是换个概念的营销动作，是一个从来没有人尝试过的、严格意义上从0到1的发明。”

　　在技术日当天，禾赛一口气抛出了四件事：6D 全彩 SPAD-SoC、4320 线雷达、空间 AI 硬件 Kosmo、机器人动力模组。

　　从前年开始，激光雷达行业的主题转向「降本」和「高线数」。尽管禾赛也在努力持续降本，而且也有高线数产品，但总想做一些更能令人兴奋的事。

　　“禾赛骨子里是一家热衷从0到1的公司。当行业都在卷线D。这几年我们在制造、运营、车规体系上补了很多课，但底层驱动力还是创新——做一些底层原理上完全不一样的东西。”

　　李一帆指出，如今的SPAD SoC在性能提升、噪点降低上已经有显著进步，「线数增加」这类显性指标虽然听起来重要，却未必真的用得上。禾赛今年更想强调的是隐性指标——例如明明没有物体出现却有噪点，或者该检测到却没检测到，这才是激光雷达最不该犯的错。

　　在技术开放日上，孙恺发布了 6D 全彩激光雷达的核心——禾赛第五代 6D 全彩自研芯片平台「毕加索」。其中，「毕加索 SPAD-SoC 」是禾赛「毕加索」平台的首款芯片，也是全球首款 6D 全彩激光雷达超感光芯片，其光子探测效率（PDE）已突破 40%。

　　6D 全彩激光雷达可将彩色感光和 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，显著增强世界模型的空间智能能力。

　　“这不是简单的把摄像头画面和激光雷达点云数据拼接，而是在芯片级实现感知信息的原生融合。”孙恺表示，6D 全彩激光雷达输出的每一个点，原生自带颜色信息，已像素级时空对齐，无需拼接、无需脑补。

　　这意味着，自动驾驶系统不再需要「猜」——不管是红绿灯、车道线，还是施工指示牌，都能够一眼看懂。

　　李一帆指出，过去的摄像头和激光雷达是两个完全不同的传感器，只不过是以种种方法合并到一起，让点云和色彩在空间中找到对应关系，但这本质上还是两套系统。而毕加索平台只通过一套系统、一颗芯片、一个传感器，就在测距的同时知道光的 RGB，而且是像素级的。

　　“也就是说，激光雷达有多少像素，摄像头就有多少像素，并且一一对应…这绝对是颠覆性的，是一个从来没有人尝试过的、严格意义的从 0 到 1 的发明。”

　　由此，禾赛的6D 全彩激光雷达得以解决多传感器的矛盾：包括同步问题、响应问题、对齐问题等等，极大提升安全性。

　　“因为不再需要多余的一套系统，至少在成本上没有增加的部分。”李一帆说道。

　　另一个「抢镜」的设备，是一台手持的AI空间扫描设备Kosmo。为了它，从未公开露面的禾赛CTO向少卿亲自上台展示。

　　他指出，由于摄像机没有测距和感知3D空间的能力，因此需要非常多的角度，才能得到足够多的信息。这导致其需要的设备很多，三维重建的算力也非常大，既笨重又昂贵。

　　而禾赛为Kosmo专门开发了一款激光雷达，结合它的结构感知能力和数个camera丰富的纹理、颜色感知能力，以及集成在内的空间感知、3DGS渲染和AIGC的算法，禾赛实现了用这一小巧设备精准还原3D空间的效果。

　　李一帆称，目前还没有任何一项技术能将光线、空间感、颜色、结构在内的整体三维环境记录下来。核心矛盾是因为激光雷达不够成熟，不够强，不够便宜。其次，如果采用 360 ° 拍照，空间渲染技术也不够好。

　　据他介绍，Kosmo的逼真感是游戏级别的，不论是重新设计一个数字孪生工厂，还是设计建筑家居，空间测量，都能用得上。他以房产中介平台的图像展示为例，Kosmo能够替代那些压缩失真的房型图像，真正使看房者像是亲临现场。

　　更重要的是，如今的机器人和物理AI技术，需要大量的空间数据进行训练，而且必须足够真实。Kosmo能够弥补如今仿真环境中模糊、失真的短板。

　　“二维照片有一个根本缺陷：视角锁死。机器人只能理解它‘看到’的角度，一旦换个视角，对场景的判断就会严重失真——例如没拍到的凳子背面长什么样，它根本不知道，无法真正操作物体。”

　　向少卿介绍称，Kosmo的扫描结果是全场景采集，能为机器人视觉模型提供高质量的训练数据。

　　另外，由于Kosmo拍摄的世界无限逼近真实，还能任意修改场景参数，低成本扩充训练数据，也能在一定程度上改善仿线Real问题。

　　此外，禾赛还透露了另一个新的未来战略方向：机器人动力模组。目前禾赛已深入动力模组底层架构，自主研发并掌握了该领域的核心技术。

　　“机器人高功率密度的关节，是非常关键的，类似于汽车的电池。禾赛是一家硬件公司，这其中有不少底层设计能力是相通的：一是对基建系统的理解，二是自研能力和复杂精密制造的能力。基于公司能力和商业模式上的考量，禾赛不会去做的是大模型，因为这不符合我们的命题，禾赛本质上还是在新的机器人 AI 时代去做‘卖铲子’的生意。”

　　禾赛同时发布6D全彩激光雷达、Kosmo和机器人动力模组。这三者不是分散的新业务，而是同一个战略的三块拼图。

　　6D全彩雷达，解决的是：看见世界（感知入口）；Kosmo，解决的是：记录世界（空间数据入口）；动力模组，解决的是：改变世界（执行系统入口）。

　　从机器人的眼睛，到机器人的肌肉，禾赛不做机器人整机，也不做通用大模型。它只做：最通用、最关键、最难被替代的那部分能力。

　　李一帆表示，这些新产品代表着禾赛从「空间感知」向「空间智能」的转型，也包含着从「纯硬件」到「AI 硬件」的范式升级。”

　　他强调：“做基础设施建设，推动物理AI 发展，解放人类的时间，就是最好的创业方向。”

　　在现场，禾赛科技机器人感知业务负责人刘兴伟抛出一个摩根士丹利的研报：到2050年，机器人的激光雷达数量会是汽车的6倍左右。到2050 年，为满足14 亿台机器人对环境感知的需求，全球激光雷达的需求量将达到约7 亿颗。

　　“目前，禾赛在多个机器人赛道正在快速的发展，我们今年会取得机器人行业累计交付量超过100万台的成绩，并且这个数字会快速地增长。”

　　有人说，“汽车市场在变得无聊”，但李一帆认为，技术创新、商业竞争有不同的阶段，智能汽车市场只是进入了成熟的新阶段，禾赛车载业务每年的销量都在翻番。

　　“在刚认识小牛电动老板的时候，我们的激光雷达还卖几十万一台。他当年跟我说，我们未来也要装激光雷达。他现在有两万块钱的车，而我现在已经有了非常便宜的激光雷达。要感谢中国汽车行业，把产业链价格打下来了，让很多事变成可能。”

　　如今，禾赛纯固态激光雷达FTX已经获得小牛全新两轮车型定点，且双方将共同推进激光雷达在电动两轮车领域的规模化落地。

　　李一帆称，汽车的使用逻辑是每人每天约有一小时在车上。而如果有个行业能占据每人每天5-10小时，市场自然是5-10倍。具身智能就是这个量级。

　　“「具身」不是指一个行业，是很多行业的统称。通用人形机器人只是其中一个标准化品类，但不会替代所有机器人——工厂里的机械臂不会被人形机器人取代，这不符合常识。禾赛服务的不只是通用人形，而是更广泛的机器人行业。”

　　如今，禾赛已在具身智能、割草机器人、无人配送车、商用清洁机器人及 Robotaxi 等多个细分领域中均位列第一，并成功入选摩根士丹利重磅发布的Humanoid Tech 25（人形机器人科技 25 强）榜单，成为全球唯一入选的激光雷达公司。返回搜狐，查看更多