社区

近几年纯视觉与激光雷达的智驾路线之争，最焦虑的可能不是身处局中的车企或智驾公司，而是激光雷达等硬件：感知方案的二元对立，使其成为“活在夹缝中”的存在。

这种焦虑的根本，在于高度的“不确定性”，即随时面临被替代的风险。尤其随着特斯拉、小鹏等智驾头部玩家相继“抛弃”激光雷达，即便激光雷达的出货量始终保持较高增速，但依然摆脱不了给纯视觉技术兜底的“安全冗余”身份。

面对这种“生存焦虑”，4月17日，禾赛科技在技术开放日给出了答案：新发布的全彩激光雷达，能力已经无限接近“摄像头+雷达”的综合体——这是激光雷达技术的一次代际跃升，同时禾赛不仅给自身，也给整个激光雷达行业找到了“确定性”。

禾赛抛出的“王炸”还不限于此，其通过对物理AI世界业务版图的进一步扩宽，也在一定程度上解决了硬件厂商的“增长焦虑”。

向纯视觉“宣战”

激光雷达之所以在过去很长一段时间面临争议，主要集中在数据歧义、商业成本两个方面。

当传感器数据与视觉产生冲突时，系统会难以判断，马斯克曾公开表示，激光雷达会让智驾“更不安全”。而在竞争逐步加剧的智能汽车市场，单车多颗激光雷达的配置无疑会提升车辆成本，从而大大削弱产品竞争力。

对于这两大争议，禾赛第五代6D全彩自研芯片平台“毕加索”给出了回应。

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，光子探测效率超过40%，这意味着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。

传统激光雷达能够感知三维空间（XYZ），而毕加索则增加了色彩（RGB）感知能力，这正是6D命名的由来。其背后的技术突破是将彩色感光和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和物体色彩，直接生成彩色点云，显著增强世界模型的空间智能能力。

值得一提的是，这并非简单的画面和点云数据拼接，而是在芯片级实现感知信息的原生融合，6D全彩激光雷达输出的数据原生自带颜色信息，已像素级时空对齐，无需拼接和脑补。

相较纯视觉，这一技术更加简化了流程，即不需要再用算法去分析和还原，而是直接输出真实的物体和环境信息，红绿灯、指示牌、车道线这些传统激光雷达难以逾越的“障碍”，正在宣告被打破。

于此同时，激光雷达的“天花板”也在被拔高，搭载毕加索SPAD-SoC全新升级的禾赛ETX系列激光雷达，最高可支持4320线数方案。对应到具体能力，可以做到最远600米和10%反射率下的400米测距，能清晰识别280米内小动物、150米内小木块等目标。

更大的想象空间是，“开了天眼”的全彩激光雷达，能够同时实现物理感知和信息识别，这甚至可能有希望“反向代替”摄像头，从而让摄像头成为“安全冗余”。

用禾赛首席科学家孙恺的话来说，“它是对于世界真实感知的最完美的一个传感器，既有激光雷达对于空间理解的能力，也具备摄像头对这个世界语义理解的能力”。

如果未来激光雷达+独立摄像头这两套硬件能够实现合二为一，也将是成本方面的一次变革。同时得益于禾赛的全栈自研能力，6D激光雷达也能够通过高度集成，以“DeepSeek方式”来实现性能跃升、系统总成本下降的目的。

当然，6D雷达在当下还无法代替摄像头，禾赛CEO李一帆在媒体采访中表示，6D激光雷达的成像品质与4K摄像头还是有不小的差距，“如果做到足够好，会替代这颗前视，但不是现在”。

李一帆认为，禾赛与其他公司最大的不同，更多在于“从0到1的创新公司”，毕加索正是禾赛的又一次“从0到1”。据悉，ETX预计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。

随着激光雷达价格的快速下探，这种“技术普惠”所带来的规模效应也将进一步加速激光雷达的竞争力提升，从1到10、从10到100的速度只会越来越快。

做物理AI时代的“金铲子”

在当下，规模放量与盈利恶化的倒挂，以及客户与场景绑定化严重，是激光雷达打开增长空间的最大压制力。

乐观之处在于随着L3时代的到来，高性能、单车多颗开始成为趋势，禾赛有望在这一波红利期实现进一步爆发。

从3月底禾赛发布的2025年财报来看，尽管禾赛成功成为了全球首个年度盈利的激光雷达公司，但仍有毛利下滑、客户集中度高等隐忧。虽然2026年的出货量指引接近翻番，但从远低于出货量增速的营收增速来看，其盈利的增长空间和可持续性依旧存疑。

禾赛的“第二曲线”，是机器人业务。李一帆表示，“你不可能同时开两辆汽车，但可以同时让很多机器人为你工作。”

摩根士丹利研报也指出，到2050年，机器人的激光雷达数量会是汽车的6倍左右，全球激光雷达的需求量将达到约7亿颗，较2025年需求规模将增长近300倍。

事实上，在具身智能、割草机器人、无人配送车、商用清洁机器人及Robotaxi等细分领域，2025年禾赛已经做到了细分领域市场的份额第一。

禾赛机器人感知业务负责人刘兴伟提到，激光雷达在机器人市场上落地不是一个远期的“大饼”，而是现在此时此刻正在发生的事情。

例如割草机器人，2.5亿私人花园需要割草机器人，这是一个天花板足够高的赛道，在欧洲8国及加拿大的亚马逊销量排行榜中，登顶销量榜首的割草机器人，均搭载了禾赛激光雷达。

从长期来看，禾赛在具身智能领域也已经卡住了靠前的“身位”。马年春晚舞台上的宇树机器人，均搭载了禾赛JT系列激光雷达；而包括刚刚在机器人半马夺冠的荣耀机器人，以及银河通用、魔法原子等头部机器人公司，也都是禾赛的深度合作伙伴。

在这个万亿赛道，禾赛的目标或许不仅限于成为“水电煤”。据了解，禾赛三位创始人李一帆、孙恺、向少卿已在2024年底创立了一家机器人公司Sharpa，开发通用机器人及其核心部件。

对于禾赛来说，激光雷达更像是一个“引擎”，通过机器人导航、避障、交互所依赖的精确三维感知，来锚定物理AI理解真实世界的唯一正确答案。

而全球化能力，则是支撑禾赛物理AI战略落地的“底座”，包括成为英伟达NVIDIA DRIVE Hyperion 10平台主激光雷达合作伙伴，以及成为首个通过国际顶级主机厂VDA质量审核的中国激光雷达厂商等。

“走出”激光雷达

“禾赛远远不是一家激光雷达公司”，禾赛首席技术官向少卿在技术开放日上的发言，再次提升了这家公司的想象空间——在解决了生存焦虑和增长焦虑之后，禾赛显然还有着更大的野心，即对于三维世界的全面感知与重构。

其一是基于三维感知能力和经验所进化出的三维摄影。在此次技术开放日上，禾赛展示了全新空间智能AI硬件产品Kosmo，预计将在下半年正式发布。

其核心能力是将激光雷达的空间结构感知能力与摄像头的纹理色彩能力结合，配合AIGC算法，实现对三维世界的“无损”拍摄和记录。而用户可以在生成的数字世界中自由走动、变换视角，获得身临其境的体验。未来随着芯片技术的迭代，这种设备甚至将缩小至可放入口袋，成为每个人的“3D相机”。

看起来大疆和影石似乎又将多一个有威胁的新对手，但禾赛的目标可能并不在此，而是反哺AI与机器人的数据价值：利用Kosmo采集的真实世界数据，可以构建无限逼近真实的仿真环境，大幅降低机器人训练成本，解决传统仿真器与真实世界差异大的问题，加速具身智能与世界模型迭代。

简单来说，Kosmo将打造一座3D数据库，进而成为训练机器人最理想的“学校”。如同向少卿的理念一样，激光雷达的价值被低估了，“我们像坐在一座金矿上，可能只发挥了5%的价值”，如今禾赛尽可能去挖掘这座“金矿”。

这标志着禾赛的一次“从空间感知到空间智能”战略升维，即从感知世界，到理解世界、改变世界，通过全面赋能具身智能、世界模型、沉浸式交互娱乐、AIGC、4D影游等下一代AI核心场景，成为打造连接数字世界与物理世界的“超级入口”。

此次技术开放日上，禾赛也预告了机器人动力模组这一全新战略新品，目前已经进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。

如果说激光雷达是“眼睛”，那么机器人动力模组可以视作具身智能的“肌肉”，这也代表着禾赛从感知到执行的战略延伸，目的是为了更好地承接汽+机器人的双轮驱动。

综合来看，禾赛的底色仍然是一家硬件厂商，单从其技术和战略角度来看，其更像是一家AI科技公司，或者说是物理AI时代的“基建者”，而商业模式也将从单纯的卖硬件，进化为硬件+数据+方案的一体化生态。