首发6D全彩芯片、AI硬件，激光雷达一哥禾赛在“卷”啥？

“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。”

在近期禾赛科技2026技术开放日的现场，创始人兼CEO李一帆的这段开场白，为整场发布会奠定了基调。这不仅仅是禾赛对自身未来的展望，更像是对整个行业下半场赛点的一次精准预判。

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为了抓住这个“赛点”，禾赛在发布会上接连亮出四张新牌：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，以及首次公开的战略新方向——机器人动力模组。阵容之强，意图之明，可见一斑。

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

“我们生活的世界本质上是三维的，色彩斑斓。但过去的技术限制，迫使我们用2D摄像头去记录它，这就像把一本立体书压成平面画，大量关于深度和空间的真实信息在压缩中丢失了。”禾赛科技联合创始人兼首席科学家孙恺在会上抛出了一个根本性问题。

那么，如何才能原汁原味地记录这个带色彩的3D世界？行业惯常的思路是“拼接”，即用激光雷达测距，再用摄像头补色。但孙恺提出了一个更极致的方案：“何不将感知颜色和感知空间这两项功能，直接集成到一颗芯片上？让激光雷达的每一个探测像素，都能同步采集空间中的色彩信息。”正是基于这一构想，禾赛的第五代6D全彩自研芯片平台“毕加索”应运而生。

作为该平台的首款芯片，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%大关，这意味着在同等激光功率下，它能看得更远、辨得更清，即便在昏暗环境下也能捕捉到足够细节。

这里的关键在于“6D”。传统激光雷达芯片只能感知三维空间坐标（XYZ），知道物体在哪、形状如何，却无法识别颜色。而“毕加索”芯片实现了芯片层面的像素级融合，将彩色感光与TOF测距合二为一，能同步输出物体的三维位置和色彩信息（RGB），直接生成彩色点云。可以说，三维感知技术就此从“黑白默片”时代，一步跨入了“全彩视界”。对于自动驾驶系统而言，红绿灯、车道线、施工牌从此不再需要算法去“猜测”，而是能够被“一眼看懂”。

基于这颗革命性芯片，禾赛对ETX系列激光雷达进行了全新升级。量产版ETX将提供1080线、2160线乃至4320线等多种高线数配置方案，最远测距达600米。在10%反射率的标准条件下，其有效探测距离可达400米，并能识别300米外的水马、280米内的小动物乃至150米开外的小木块等微小目标。根据规划，ETX系列预计在今年下半年启动量产交付，并计划在2027至2028年间，广泛搭载于多款旗舰智能车型。

谈及业内竞相追逐的“线数”指标，孙恺给出了一个冷静的视角：增加线数的唯一目的，是为了看清远处更细小的物体。但如果基础测距能力不足，即便线数堆到几万，依然于事无补。“线数高低，并不直接等同于一家公司的技术水平。更能体现实力的指标，往往藏在那些消费者不易直接感知的地方——比如在暴雨天气下的稳定性，或在极端高反射场景中的表现。可惜的是，当前市场的注意力大多被那些直观的数字指标吸引了。”

视线拉回整个市场，格局正在悄然生变。全球年销近1亿辆新车，而ADAS激光雷达的渗透率才刚刚触及3%的门槛，智能化升级无疑仍处于早期阶段。一个值得注意的趋势是，海外市场的渗透率远低于中国，欧美及新兴市场尚处起步期。随着智能驾驶从L2+向L3级跨越，激光雷达正从一项“高端选配”，加速转变为“安全刚需”。头部车企已经开启了“单车多颗”的标配化进程。除了面向远距感知的ETX，禾赛也带来了服务于车周身感知的FTX补盲激光雷达解决方案，据悉，FTX已于本月启动批量交付。

战略升级为“空间智能”，AI硬件瞄准机器人赛道

眼下，激光雷达作为辅助驾驶的核心传感器，正以惊人的速度从高端车型下探，历史性地进入8万级车型市场，成为推动智能驾驶“技术平权”的关键力量。盖世研究院的数据显示，2025年激光雷达在国内乘用车市场的渗透率已达11%，单月最高触及19%。换言之，在中国，每卖出5到6辆乘用车，就有一辆配备了激光雷达。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，其发货量很可能继续保持快速上升的势头。

尽管在汽车领域已深耕多年，但禾赛认为，激光雷达的真正价值远未被完全挖掘。它的角色正在发生深刻转变：从单一的汽车零部件，转向更基础的物理AI基础设施。而在智能汽车之外，一个更具想象力的赛道——机器人，正在成为激光雷达公司的第二增长曲线。摩根士丹利的预测数据提供了一个惊人的视角：到2050年，机器人的激光雷达需求量，可能会达到汽车的6倍左右。

物理AI的浪潮，正在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，且获取成本高昂、标注效率低下，这严重制约了具身智能与世界模型的迭代速度。为此，禾赛在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拍摄的内容，对场景信息的采集是全面且立体的，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，还能任意变换场景要素，从而高效、低成本地生成海量高质量的机器人视觉训练数据，成为驱动模型进化的优质燃料。”

值得一提的是，Kosmo的定位并非仅限于工业级工具，其未来目标是成为消费级产品。向少卿介绍，禾赛专门为Kosmo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。当然，他也坦诚：“目前设备的体积，更契合影视拍摄等专业领域的用户，距离放进每个消费者的口袋还有一段路要走。”

后续，随着芯片技术的持续迭代，Kosmo的体积将被不断压缩，其终极形态正是一款能放入口袋的3D相机。面对市场上已有的手持相机品牌，李一帆在会后采访中清晰划定了界限：“这完全不是一个品类的产品。无论是体积还是价格，都相差数个量级，面向的也不是同一个市场。”

另一个值得关注的动向是，向少卿透露，禾赛已在布局机器人动力模组业务，尽管具体进展尚未公布。这背后是清晰的逻辑：物理AI浪潮下，机器人正步入与真实世界“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，帮助机器人感知世界。进入下半场，我们的目标将从‘感知世界’，延伸到让机器人‘理解世界’，乃至最终‘改变世界’。”向少卿总结道。至此，禾赛的整体战略蓝图已然清晰，完成了从“空间感知”到“空间智能”的全面升级。

采写：南都N视频记者 朱可轩 发自上海