禾赛急于摆脱“激光雷达”标签

界面新闻记者 | 周末
界面新闻编辑 | 文姝琪

焦虑的禾赛正在试图摆脱“激光雷达公司”这个已经陪伴它多年的标签。

10月14日，禾赛科技发布空间智能产品Kosmo。通过一台集成激光雷达与摄像头的设备，用户可以扫描真实环境，将它重建为可浏览、可编辑的数字空间，再将其用于机器人训练、影视制作或商业展示。

“从一个零部件走到全面的基础设施”，禾赛联合创始人兼CEO李一帆说，他把物理AI分为整机应用、模型和基础设施三层，称行业不能只靠模型解决问题，底层的硬件、计算和数据都需要补齐。

沿着这套逻辑，禾赛希望从激光雷达的感知，延伸到Kosmo的空间数据，再进入动力模组所代表的执行环节，成为一家“物理AI基础设施公司”。

这个新身份容纳了更大的商业野心，但它也发生在一个很现实的背景下：禾赛最成熟的那门生意的阵痛期，短时间内看不到结束的迹象。

车载激光雷达在过去十年完成了一次堪称剧烈的价格坍塌。2016年，Velodyne一枚64线机械式激光雷达售价还在8万美元左右；到近两年，速腾聚创发布的MX和禾赛ATX都已经把价格压到200美元以下。

而且，降价还没有结束的迹象。2026年第二季度，禾赛激光雷达综合平均售价已经降至1297元，同比下滑35%，低于市场此前预期的1350元。同期，公司出货62.8万台，不仅低于65万台的公司指引，也略低于市场预期；其中ADAS激光雷达出货48.6万台，同样没有达到预期的50.4万台。

这意味着禾赛面对的已经不只是“以价换量”，而是价格仍在快速下探时，量也未必总能按预期增长。

进入大规模汽车供应链意味着更大的订单，同样意味着更强势的整车厂、更严苛的成本要求和持续的年降压力。禾赛当然仍可以依靠更大的销量做生意。但当ASP每年仍以两位数速度下降，“卖出更多颗雷达”本身已经越来越难成为一家上市科技公司的完整增长故事。

火热的具身智能因此显得格外诱人。今年第二季度，禾赛机器人激光雷达出货达到14.24万台，上半年累计达到26.07万台。与此同时，公司已经不再只给机器人提供“眼睛”。禾赛的机器人动力模组累计交付量已经超过1万套，公司预计2027年出货将达到六位数规模。

但机器人并不是另一个已经成熟的汽车市场。

界面新闻此前采访多位具身智能研发人士发现，对于割草机、配送机器人、AMR以及高速移动机器人而言，激光雷达用于定位、导航和避障已经是一项相对明确的需求；到了人形机器人尤其是桌面操作，行业还在摄像头、深度相机、激光雷达、触觉等不同组合中寻找答案。运动能力、操作能力和机器人形态不同，需要的“眼睛”也并不相同。

机器人动力模组则是另一重点。李一帆称，一台人形机器人可能拥有超过100个驱动单元，这部分占整机物料成本的一半以上；公司目前的动力模组产品则希望利用过去在精密机械、芯片、制造和量产上的积累，进入这个价值量更大的市场。

相比之下，Kosmo要证明的是另一种采购价值：机器人公司为什么需要向禾赛购买空间数据，以及为什么要持续购买。

Kosmo由AI空间相机Kosmo One和云平台Kosmo World组成。前者集成定制激光雷达、8K影像系统和高精度惯性测量单元，后者负责三维重建、编辑和资产管理。采集的数据进入软件后，可以生成3DGS、Mesh和深度图，对物体进行分割、编辑，并用AI补全没有被实际扫描到的区域。

禾赛联合创始人向少卿在发布会上介绍，对于一个约100平方米的场景，传统手工建模可能需要约300小时，而使用Kosmo进行现场扫描只需要15分钟。公司希望进一步利用这些扫描结果生成不同布局，例如改变家具的位置，并让同一个真实场景衍生出多个虚拟训练场景。

禾赛已经为这门生意设计了不止一种收入来源。公司目前一方面销售软硬件一体化产品，另一方面希望向世界模型和物理AI公司提供真实空间数据生产服务；此前管理层还提出，Kosmo未来收入将逐渐延伸到云处理、订阅和3D空间资产授权。

不过，机器人最终需要的不是一张足够逼真的3D地图，而是这些数据能否让模型学得更快、任务成功率更高，并真正减少昂贵的数据采集。

资本市场已经见过类似的“空间智能”故事。群核科技上市时，也试图从酷家乐这样的设计SaaS向空间智能公司转型。但截至2025年，其空间智能平台只有16家客户，收入约520万元，占公司整体收入不足1%。上市约三个月后，群核股价一度重新跌回发行价附近。

群核的经历不能证明Kosmo也会如此，却说明三维空间技术和一门规模化基础设施生意之间，还有很长的商业链条。把真实空间数字化越来越容易，让客户持续为这些数字空间付费，则是另一回事。

目前禾赛用来验证这套体系的重要合作伙伴是具身智能公司Sharpa。

这家具身智能公司同样由李一帆、向少卿和孙恺三名禾赛创始人共同创办。据禾赛公告，三人合计间接持有Sharpa多数投票权，因此，按照港交所上市规则，Sharpa构成禾赛的关联人士，双方相关交易属于持续关联交易。

从今年3月起，禾赛向Sharpa供应激光雷达、机器人动力模组，并提供相关制造和支持服务。截至6月底，双方交易金额约4200万元。此后，禾赛将2026年相关交易的年度上限由1亿元提高至3亿元，这项调整已于8月28日获得股东大会批准。

在二季度业绩会上，禾赛管理层披露，Sharpa的需求是其机器人动力模组收入的主要来源。李一帆也解释，Sharpa可以为禾赛提供真实使用环境中的反馈，帮助公司了解机器人对性能、可靠性和成本的实际要求，再将产品推向更广泛的市场。

但当禾赛希望从Sharpa的深度供应商变成整个机器人行业的基础设施供应商，这项优势也自然产生了另一道问题：如何让Sharpa的竞争对手同样愿意把禾赛放进自己的底层技术栈。

对普通激光雷达业务而言，供应商主要交付一个标准零部件；Kosmo和动力模组则把禾赛进一步带进客户的训练环境、产品定义和机器人架构。关系越深入，基础设施供应商越需要建立清晰的信息边界和客户信任。

禾赛正在用更多第三方客户证明这套模式可以向外复制。其机器人激光雷达已经进入超过50家企业，Kosmo获得了银河通用等订单；10月14日的发布会上，公司又宣布与银河通用、原力灵机展开新的Kosmo合作。

这也是禾赛“物理AI基础设施公司”这个新身份真正需要接受的检验。做出更多零部件并不难理解，技术能力从激光雷达迁移到驱动器和空间数据也有其逻辑。但基础设施最终不是一家公司的自我定义，而由客户关系决定的：不同技术路线、甚至彼此竞争的机器人公司，是否都愿意把一部分关键能力建立在禾赛之上。