禾赛Kosmo：激光雷达上市公司如何玩转物理AI，寻找第二增长曲线
一家激光雷达公司的新产品
让机器人在虚拟冰淇淋店里练习拿杯子、操作设备，开发团队得先把现实门店还原成三维场景，确定柜台、设备和操作空间的位置。
2026年10月14日，禾赛正式发布三维世界数据引擎Kosmo，包括AI空间相机Kosmo One和配套云平台Kosmo World。相机采集现实环境，云平台将采集结果处理成三维空间数据，供机器人训练、世界模型开发和内容制作使用。
Kosmo官网展示的手持设备采集室内空间画面
Kosmo面向物理AI应用，为AI理解真实空间、完成任务提供数据。它用AI重建环境、识别物体，使禾赛在感知硬件之外，也能提供训练和内容生产所需的空间资料。
禾赛此前经历过亏损，2025年已实现全年盈利，机器人激光雷达出货也在这一年快速增长。硬件产品仍面临均价下行压力。
2026年4月17日，禾赛首次展示Kosmo，并宣布向空间智能拓展。
Kosmo里的AI，具体做了什么
使用者手持Kosmo One在房间里移动，从不同角度记录环境。按产品说明，激光雷达测量距离和空间形状，影像系统记录颜色与纹理，惯性测量单元（IMU）感知设备的运动和转向，辅助估计位置与姿态。这些数据同步采集，交给云平台处理。
KosmoOne官方结构分解示意图
Kosmo World的重建工作由Kosmo Spatial Core（KSC）完成，这是禾赛的三维空间重建与理解系统。禾赛介绍，一次重建可以生成三种相互对齐的结果：还原场景外观的三维高斯泼溅数据（3DGS）、描述物体表面的网格模型，以及记录距离的深度数据。
机器人拿起一只杯子，需要知道它长什么样、杯身表面在哪里、离机械手有多远。把外观、形状和距离对应到同一个物体，便于开发团队设置和测试抓取任务。
AI还会处理场景中的物体。按禾赛介绍，系统能够识别不同物体，把场景分成可分别处理的对象，还能补全未扫描到的区域、重建材质与纹理、融合不同视角的信息。开发团队因此可以单独编辑某个物体，不必始终把整个房间作为一份不可拆分的模型来处理。
重建结果里既有传感器测到的信息，也有AI补全的内容。没有扫到的柜台背面，生成后即使看起来连贯，用于机器人训练前仍要核验。碰撞、摩擦等物理设置，以及机器人和任务的具体配置，也需要开发团队检查。
发布稿还介绍了针对目标机器人相机的视觉适配功能，让训练环境更接近机器人实际接收的画面。
空间数据进入更多工作流程
禾赛用DQ冰淇淋门店介绍Kosmo在机器人训练中的用途：过去，专业团队人工建模还原一家门店，约需投入300小时；公司称，Kosmo约15分钟就能完成扫描并生成三维训练环境。公司还披露，在这一案例中，Sharpa机器人的失败案例降至原来的十分之一，任务成功率提高到99%。
这些数字均来自企业披露。产品页将15分钟限定为普通室内约100平方米空间的扫描时间，实际耗时随条件变化。目前公开的资料还不足以复核DQ案例的完整耗时、成功率样本与对照结果，也不能据此判断Kosmo单独带来了多少改进。
禾赛中报披露的门店应用，只涉及预设条件下的指定制作流程，补货、清洁等工作仍需人工。参与案例的Sharpa与禾赛创始团队存在关联。
禾赛发布稿展示的DQ门店Sharpa机器人操作场景
开发团队可以先采集真实门店，再在数字空间里调整场景、测试任务。按禾赛官网介绍，障碍、布局等变量也可以修改，用于测评。复用同一场景，有机会减少一部分重复建模和现场准备工作。
世界模型开发者则需要真实数据作为参照，让AI生成的环境保持合理的空间关系。按公司说明，Kosmo可以提供相机的位置与朝向、深度信息和多视角对应关系，还能基于同一三维空间生成多条训练轨迹。这里的空间数据不能直接等同于具体任务的动作示范。
8月29日，禾赛与影溯科技宣布战略合作，计划联合生产实景三维与动态数据集：禾赛提供采集和重建能力，影溯提供模型与物理仿真能力。
影视制作也能使用这类空间数据。按Kosmo官网介绍，真实场所被采集为三维资产后，制作人员可以在数字空间里调整机位、重新构图，并在后续制作中调用已有场景。
10月5日，RenderMan官网发布教程，展示了用Kosmo扫描皮克斯园区，再通过三维制作软件Houdini和渲染软件RenderMan处理的流程。教程采用的是RenderMan 28测试版，页面当时称正式版计划于冬季发布，未披露采购数量或金额。
RenderMan教程展示的皮克斯园区高斯泼溅三维场景渲染
地图平台则将三维空间用于线下场所展示。据禾赛9月22日公告，Kosmo重建的重美术馆、偏锋画廊场景，当时已上线高德飞行街景功能，用户可以提前浏览真实场所。
AI为禾赛扩展了产品与市场
禾赛在芯片研发、传感器集成和精密制造上的积累，为Kosmo的采集设备提供了基础。AI重建与理解系统再把采集结果转化为可编辑、可复用的三维数据。
禾赛也已与一批机器人开发企业建立联系。公司2026年中报披露，JT128激光雷达通过与50多家具身智能企业合作扩大应用。这个数量属于雷达业务，不能当作Kosmo客户数。
Kosmo有机会参与这些企业开发前期的环境采集、训练场景准备和数据管理，也能为内容制作团队和地图平台提供三维资产。
禾赛为Kosmo公布了两类商业模式：向行业客户提供软硬件一体化产品，或为空间数据需求方批量生产数据。
客户既可以购买设备，自行采集，再用软件和云平台处理、管理模型；也可以直接购买符合要求的数据，由供应方组织采集与处理。禾赛中报还将持续性云服务收入列为Kosmo的发展方向。
Kosmo用AI重建、物体识别和数据生成，将禾赛已有的空间测量能力延伸为数据产品。机器人和模型开发团队需要的训练资料，内容制作与空间展示需要的三维资产，构成了这项新业务可以继续拓展的市场。
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