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（来源：赛博汽车）
编辑 | 章涟漪
“我们又看到了很多从0到1的机会，而这个机会最大的主题是AI，尤其是物理世界AI基础设施、物理世界的数字化机会。”
4月17日，禾赛科技CEO李一帆在2026技术开放日的开场发言中，用这句话点明了公司当前战略的新锚点。
当天，禾赛一口气发布了四款产品与技术方向：全球首款6D全彩SPAD-SoC芯片“毕加索”、基于该芯片最高支持4320线的ETX激光雷达、空间智能AI硬件Kosmo，以及首次公开的机器人动力模组。如果将时间轴拉长来看，这是禾赛成立十余年来，产品矩阵边界最清晰的一次外延。
从“空间感知”到“空间智能”，禾赛的战略升维指向一个更宏大的命题：当所有移动的物体都将走向自主化，他们想要提供的不再只是“眼睛”，而是物理AI时代的基础设施。
01
芯片级融合改变感知底层逻辑——从黑白到全彩
禾赛此次发布的技术核心，是第五代自研芯片平台“毕加索”。这颗芯片的关键突破在于：将彩色感光功能与TOF测距功能在SPAD-SoC上实现像素级原生融合。
传统多传感器方案中，激光雷达负责采集三维空间信息（XYZ），摄像头负责采集色彩信息（RGB），二者通过外部器件拼接，存在时空对齐误差。禾赛联合创始人兼首席科学家孙恺在演讲中指出，这种分离式方案“要么时间上的匹配不完美，要么空间上的匹配不完美”。而“毕加索”在同一颗芯片上同步感知XYZ坐标与RGB色彩，每个测量点从生成之初就自带颜色属性，直接输出6D点云数据。
在性能指标上，“毕加索”的光子探测效率突破40%，接近索尼等头部厂商的45%水平。孙恺现场展示了一张禾赛SPAD探测器PDE指标的爬坡曲线图：2018年立项时几乎从零起步，2023年做到10%级别并首次搭载于AT128产品，2026年突破40%。“曾经我们眼中的‘巨人’，已经离我们不那么遥远了。”他说。
基于“毕加索”芯片，ETX系列激光雷达实现全“芯”升级。量产版ETX可灵活支持1080线、2160线、4320线多种配置，最远测距600米，在10%反射率条件下可探测400米。小目标识别能力方面，可识别300米内水马（120×60厘米）、280米内小动物（60×40厘米）、150米内小木块（15×25厘米）。ETX预计今年下半年量产交付，计划于2027至2028年搭载于多款旗舰车型。
真实彩色点云 3D 视角*
真实彩色点云 2D 视角*
除前向远距雷达外，禾赛第二代纯固态补盲雷达FTX也已量产落地，本月起批量交付，将搭载于全新理想L9、长安L3平台车型等。FTX采用SPAD方案，除车载场景外，还拓展至小牛电动车、美团无人机等新场景。
在芯片自研方面，禾赛目前已完成激光器、探测器、激光驱动器、TIA芯片、ADC芯片、数字信号处理器和控制器七大关键部件全栈自研，累计有21款自研芯片获得AEC-Q车规认证，芯片及半导体器件累计交付量达2.3亿颗，预计2026年底超3亿颗。
600米探测距离真的有必要吗？
李一帆对此在采访中给出了解释，“当10%反射率物体的测距从200米提升到300米，意味着在150米范围内对更小、更暗物体的识别能力也在同步提升，”李一帆解释，“你对于某一类物体从200米升到300米的过程，你在两百米内能看到的东西也会变多、也会变得更安全，它是一个综合能力。”
对于行业普遍关注的线数问题，禾赛方面表达了类似立场。孙恺在演讲中指出，线数与测距能力需要匹配，“线数变多以后，唯一的目的是为了看清远处细小的物体，但如果测距能力不行，即使线数拉到几万线，依然看不清。”李一帆随后也补充道，激光雷达的性能由分辨率、测距能力、噪点率、视场角、抗干扰能力等多个维度共同决定，“不能因为一个指标容易传播，就把它等同于产品排序”。
在可靠性方面，“毕加索”完整支持禾赛自研光子隔离技术、波形解码引擎和编码抗干扰技术。孙恺特别强调了光子隔离2.0技术的升级——深度耦合SPAD-SoC硬件设计与智能算法，抑制展宽伪影，实现信号与噪声的精准区隔。“1%的不可靠，几乎就是100%事关生死的危险，”他说，“这对L3及以上自动驾驶至关重要”。
02
从车载到机器人，从感知到智能
在车载激光雷达全球渗透率仅约3%的阶段，禾赛为何同时拓展新业务？李一帆的回应指向“能力溢出”逻辑：研发周期通常提前产品落地2至3年，当前成果源于早期技术积累。当核心业务在性能和成本上达到相对稳态，团队积累的光机电一体化能力、芯片设计能力和大规模制造经验自然向相邻领域延伸。
这一延伸首先落在机器人领域。
禾赛机器人感知业务负责人刘兴伟披露，禾赛已与宇树科技、银河通用、魔法原子等头部机器人企业建立合作，在割草机器人、无人配送、商用清洁等细分市场市占率位居前列。
割草机器人领域已签订千万颗级别订单，预计今年机器人累计激光雷达交付量突破100万台。摩根士丹利相关报告预测，到2050年全球机器人用激光雷达需求将达约7亿颗，是同期车载需求的约6倍。
禾赛科技机器人感知业务负责人刘兴伟
更深层的布局则指向空间智能与机器人执行端。
禾赛CTO向少卿首次展示的空间智能硬件Kosmo，集成了自研激光雷达与摄像头模组，结合空间感知算法与AIGC算法，可对真实物理空间进行三维扫描与重建，生成高保真三维模型。其目标场景包括物理AI训练数据采集、世界模型构建、沉浸式交互内容制作等。
禾赛CTO向少卿
向少卿指出，当前物理AI训练面临高质量三维空间数据稀缺的瓶颈，现有采集方案多为多相机阵列，成本高、体积大。Kosmo的定位是将三维空间采集从“奢侈品”变为可规模化获取的“标准资源”。
与此同时，禾赛披露了机器人动力模组这一新方向。
公司表示已在材料、设计、工艺等底层环节布局，并与头部机器人厂商合作，宣称性能较现有方案有数倍提升。虽然具体参数和商业化时间表尚未公布，但这一动作已显示禾赛正向机器人的“肌肉”端延伸——从感知到认知，再到行动，逐步覆盖物理AI的关键环节。
03
定位的重新锚定——从“空间感知”到“空间智能”
发布会的后半段，向少卿正式宣布禾赛将从“空间感知”向“空间智能”战略升级。
“过去十年的时间，我们通过做无人驾驶的‘眼睛’，做成了机器人感知世界，”他说，“我们觉得现在是一个时间，去深刻地拥抱禾赛的后半场——从感知世界，做到让机器人理解世界以及让机器人改变世界。”
从市场数据看，禾赛车载业务基本盘仍然稳固。据盖世汽车研究院数据，2026年2月禾赛装机量达行业第二名的2.2倍、第三名的3倍以上，连续13个月保持市场领先。公司产品深度配套理想、小米、比亚迪、极氪等头部车企，其中小米YU7及新款SU7全系搭载禾赛激光雷达。
全球化方面，禾赛被英伟达选为NVIDIA DRIVE Hyperion 10平台主激光雷达合作伙伴，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，客户遍及全球40多个国家。
但公司的叙事显然已不再局限于“激光雷达供应商”这一标签。从“毕加索”芯片开启全彩感知，到Kosmo填补三维数据采集空白，再到动力模组伸向机器人执行端，禾赛正在构建一条从“眼睛”到“数据”再到“肌肉”的能力链。
孙恺在演讲末尾描绘了一个十年后的场景：当3D采集设备像今天的手机摄像头一样普及，人们可以身临其境地还原任何重要时刻。“今天最重要的事情是，我们认为用这样一种芯片架构，随着它未来几年的逐渐迭代，它可以做到超越现有摄像头的成像水平，而且同时做3D采集，这件事百分之百会发生。”
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