不止激光雷達，禾賽要做物理AI時代的“水電煤”

直到今天，外界才對“禾賽遠遠不只是一家激光雷達公司”有了更清晰的認知。盡管禾賽創立之初被賦予的使命和愿景，就遠不止于激光雷達。

4月17日，禾賽科技2026 技術開放日活動，直接拋出四大“王炸”新品：全球首款6D全彩激光雷達芯片“畢加索”，最高4320線全彩激光雷達ETX，空間智能AI硬件Kosmo，機器人動力模組。

從“感知世界”到“理解世界、改變世界”，禾賽用這四款新產品宣告了從“空間感知”到“空間智能”的戰略升維，也揭開了萬億物理AI時代的競爭序幕。

在物理AI時代，涌現出諸多從0到1創新機遇的起點。禾賽科技聯合創始人及 CEO 李一帆在活動現場指出：“當下最大的機會，就是物理世界AI基礎設施的構建與物理世界的數字化。”“做基礎設施建設，推動物理AI發展，解放人類的時間，就是最好的創業方向。

在智能汽車賽道“卷降本”成風、激光雷達行業陷入“高線數內卷”的當下，禾賽不跟風拼價格，不盲目堆參數，而是深耕技術底層，拓展場景邊界，用全棧自研的硬實力，搶占物理AI基礎設施的核心賽道。

這背后是多年技術沉淀的底氣，更是對行業未來的精準判斷。

01

6D全彩芯片問世，終結激光雷達“線數內卷”

當行業還在圍著“激光雷達線數”反復內卷，禾賽已經實現了技術升維，用一顆“畢加索”芯片，將激光雷達從“黑白時代”帶入“全彩視界”。

在禾賽聯合創始人、首席科學家孫愷看來，我們生活的世界本來是三維的，但長期以來，我們只能用2D攝像頭記錄它，丟失了大量空間信息；而傳統激光雷達雖然能感知3D空間（XYZ），卻無法識別顏色，只能輸出黑白點云，導致自動駕駛系統需要“猜測”物體屬性——比如分不清紅綠燈、車道線，更無法識別復雜場景下的細小障礙物。

為了解決這個問題，行業內的普遍嘗試是“激光雷達+攝像頭”拼接，但這種方式無法實現像素級的時空對齊，容易出現數據偏差，影響感知精度。而禾賽推出的“畢加索”平臺，給出了更極致的解決方案：將彩色感光和TOF測距功能集成在一顆芯片上，實現像素級融合，同步感知3D空間（XYZ）和物體色彩（RGB），直接生成彩色點云。

這就是全球首款6D全彩激光雷達超感光芯片“畢加索SPAD-SoC”。

這顆芯片的硬實力不容小覷：光子探測效率（PDE）突破40%，達到國際頂尖水平，意味著在同樣激光功率下，它能看得更遠、更清，即使在昏暗環境中，也能清晰識別目標。

單芯片可支持2160線輸出，賦能ETX系列激光雷達實現最高4320線全彩4K超高清感知，最遠測距達600米，10%反射率下測距400米，能清晰識別300米內的水馬、280米內的小動物、150米內的小木塊。

更關鍵的是，這不是簡單的“1+1”拼接，而是芯片級的原生融合。孫愷展示的現場實測數據顯示，搭載“畢加索SPAD-SoC”芯片的激光雷達，輸出的每一個點都自帶顏色信息，無需后期拼接，自動駕駛系統能“一眼看懂”紅綠燈、施工指示牌，徹底告別“猜測”，大幅提升安全系數。

背后的技術沉淀，藏著禾賽八年的堅持。早在2018年，禾賽就決定自研SPAD（單光子探測器），當時全球懂這項技術的人寥寥無幾，索尼等巨頭更是遙遙領先。但禾賽沒有退縮，從國內頂尖高校招攬人才，從頭鉆研，終于實現了從“跟跑”到“并跑”的突破——如今禾賽的SPAD探測效率已突破40%，與索尼的差距大幅縮小。

孫愷透露，禾賽ETX 系列激光雷達將搭載畢加索 SPAD-SoC 全新升級，可支持1080線、2160線、4320線等多種高線數方案，功能配置更靈活。這將是全球首個6D全彩超千線激光雷達平臺，預計今年下半年量產交付，并計劃于2027-2028年廣泛搭載于多款旗艦車型上。

激光雷達的“線數內卷”，本質上是行業技術創新乏力的表現。而禾賽的“畢加索”芯片，不僅解決了傳統激光雷達的核心痛點，更重新定義了激光雷達的價值——它不再是單純的“測距工具”，而是能“理解世界”的智能傳感器。

這種技術升維，不僅能推動自動駕駛向L3及以上級別升級，更能拓展激光雷達的應用邊界，為后續的場景延伸打下基礎。

02

從汽車到機器人，第二曲線撐起萬億市場

“激光雷達不是在一個賽道，而是在多個賽道同時爆發。”禾賽科技機器人感知業務負責人劉興偉這句總結最能代表激光雷達的市場潛力。

在車載市場，禾賽已經連續13個月在車載市場保持領先。據蓋世汽車研究院數據，2025 年禾賽以超 40%市場份額位居行業第一，2026 年延續高速增長態勢，2 月份額進一步提升至 51%，裝機量達行業第二名的 2.2 倍、第三名 3 倍以上。

激光雷達正從智能汽車的“選配”成為“標配”核心安全部件，甚至下探至8萬級車型市場。但從滲透率來看，全球新車年銷量近 1 億輛，而ADAS激光雷達滲透率僅約 3%，特別是海外市場滲透率遠低于中國，仍是巨大的藍海市場

機器人則是激光雷達更廣闊的應用領域，這是被摩根士丹利稱為“十倍于車載”的萬億級藍海。

劉興偉用一組數據證明了這片藍海的潛力：到2050年，全球機器人對激光雷達的需求量將達到7億顆，較2025年增長近300倍，是汽車市場需求量的6倍。禾賽同樣已經在多個機器人細分賽道實現了“市占率第一”，成為物理AI時代的“金鏟子”。

最快速落地的，是割草機器人賽道。全球有2.5億私人花園需要割草機器人，這一市場正處于爆發期：2024年全球銷量僅5萬臺，2025年飆升至50萬臺，2026年預計再翻2-3倍。

而禾賽在這一賽道的市占率高達50%，歐洲8國及加拿大的亞馬遜銷量榜首割草機器人，均搭載了禾賽激光雷達；更值得一提的是，禾賽已與行業龍頭簽訂1000萬臺訂單，未來幾年交付量將持續爆發。

無人物流行業是另一個快速上量的賽道。僅中國，就需要3000萬臺物流車才能滿足運力需求，而激光雷達是物流車實現“風雨無阻”作業的關鍵。

劉興偉分享了一個真實案例：在雨天等惡劣天氣下，友商的激光雷達會出現高反展寬效應，將高反牌“看成”一堵墻，導致物流車無法通行；而禾賽的ATX激光雷達，憑借獨家技術解決了這一問題，成為物流車行業的“唯一選擇”。目前禾賽已與行業所有頭部玩家合作，市占率穩居第一。

在更前沿的具身智能領域，禾賽也已搶占先機。與宇樹科技的合作中，禾賽的激光雷達承受住了1000G的物理沖擊——要知道，汽車行業對機械沖擊的要求僅為50G，1000G的沖擊足以讓絕大多數部件瞬間損壞。正是這種極致的可靠性，讓禾賽成為宇樹主力出貨機器人、機器狗的獨家激光雷達供應商，也與榮耀機器人、銀河通用等頭部企業建立了深度合作。

更令人意外的是，禾賽的激光雷達還走進了電動兩輪車領域。與小牛電動車的合作，不僅印證了“所有移動的物體都將走向自主化”的趨勢，更打開了一個全新的市場——中國電動兩輪車市場規模是汽車的1.7倍，隨著智能化升級，激光雷達的需求將持續增長。

在自動駕駛領域，禾賽同樣是“標桿級”存在。Robotaxi作為L4自動駕駛的“皇冠上的明珠”，對激光雷達的可靠性和性能要求極高，而禾賽的Pandar128、AT128先后成為這個賽道的主流旗艦雷達，2026年AT128仍是出貨量最高的主雷達。隨著ETX全彩激光雷達的發布，禾賽有望再次引領Robotaxi賽道的技術革命。

依托激光雷達的核心技術，從割草機器人到物流車，從人形機器人到電動兩輪車，禾賽的布局看似分散，實則實現了“技術復用、場景復用”，圍繞“物理AI感知”這一核心，既鞏固了自身優勢，又搶占了未來的增長空間。

03

從“感知世界”到“改變世界”

如果說劉興偉展現的是禾賽在現有賽道的統治力，那么禾賽科技聯合創始人及CTO向少卿則揭開了禾賽未來的增長密碼——一場從“空間感知”到“空間智能”的戰略升維，以及兩個超越激光雷達的新業務。

在向少卿看來，“過去我們通過激光雷達讓自動駕駛汽車有了‘眼睛’，我們利用三維感知技術，幫助自動駕駛做得很好，但激光雷達的真正價值還遠遠沒有被挖掘，我們感覺我們像坐在一座‘金礦’上，可能只發揮了5%的價值。”

如今的禾賽，不僅要挖掘激光雷達更多的價值，還要全面賦能具身智能、世界模型、沉浸式交互娛樂、AIGC、4D 影游等下一代AI核心場景，打造連接數字世界與物理世界的“超級入口”。

“實地觀察勝千圖”，向少卿認為，當前物理AI訓練面臨一個核心瓶頸：真實世界的空間數據極為稀缺，獲取成本高昂，嚴重制約著具身智能和世界模型的迭代。而禾賽要解決的，就是這個痛點。

禾賽首次公開展示的全新空間智能AI硬件Kosmo，相當于一臺“便攜式3D掃描儀”，它將激光雷達的結構感知能力、攝像頭的紋理感知能力，與AI算法、AIGC技術深度融合，能將真實世界的場景精準掃描成可編輯、可交互的3D模型。

從現場展示的視頻可以看到，用Kosmo掃描禾賽麥克斯韋中心后，用戶可以在3D模型中自由走動，任意切換視角，仿佛身臨其境；更重要的是，這個3D模型可以直接用于機器人訓練，大幅降低訓練成本，加速具身智能和世界模型的迭代。

向少卿透露，Kosmo預計今年下半年正式發布，它將讓真實世界的空間數據從“奢侈品”，變成可大規模獲取的“標準資源”。

我們都知道，機器人在仿真環境中訓練的成功率可能達到99.5%，但落地到真實世界，成功率可能驟降至60%以下，核心原因就是仿真環境與真實世界脫節。而Kosmo拍攝的3D場景可編輯、可交互，能高效、低成本地為機器人訓練提供真實數據，加速具身智能的迭代。

除了Kosmo，向少卿還透露了另一個新戰略方向——機器人動力模組。如果說激光雷達是機器人的“眼睛”，那么動力模組就是機器人的“肌肉”，是物理AI時代的核心基礎設施。

禾賽已經深入動力模組的底層架構，從材料、設計到工藝扎根底層，建立了龐大的研發組織，其產品性能比業界現有水平提升數倍，具體數據將隨產品落地公布。

禾賽最新發布的6D全彩激光雷達、Kosmo和機器人動力模組，這三者不是分散的新業務，而是同一個戰略的三塊拼圖。

6D全彩雷達，解決的是看見世界（感知入口）；Kosmo，解決的是記錄世界（空間數據入口）；動力模組，解決的是改變世界（執行系統入口）。

從機器人的眼睛，到機器人的肌肉，禾賽不做機器人整機，也不做通用大模型。它只做：最通用、最關鍵、最難被替代的那部分能力。

在物理AI時代，單一的硬件產品已經無法滿足市場需求，只有構建起“感知-智能-動力”的完整生態，才能成為行業的核心玩家。

禾賽的野心，從來不是做一家“激光雷達龍頭”，而是要成為萬億物理AI時代的“關鍵推動者”、“金鏟子”，用技術搭建起數字世界與物理世界的“超級入口”。