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      禾賽科技空間智能新業務KOSMO的技術優勢與應用前景

      請分析禾賽科技發布的空間智能設備KOSMO的技術特點,特別是其芯片級融合方案相較于傳統3D視覺傳感器的優勢。同時,探討該設備在物理AI訓練、具身智能及沉浸式娛樂等場景中的應用潛力和市場前景。

      最佳答案 匿名用戶編輯于2026/06/27 18:00

      禾賽科技發布的KOSMO是一款首創的空間智能設備,其核心優勢在于通過自研的SPAD-SoC芯片及算法,實現了芯片級、像素級、原生級的時空完全對齊。具體而言,公司在單個SPAD像素上方集成微型RGB濾光片,使得芯片輸出的每一個點云數據點均可同步搭載空間坐標(X, Y, Z)和顏色信息(R, G, B),形成原生6D全彩空間數據采集。這種設計從底層化解了多傳感器融合領域長期存在的時空對齊難題,相比華為Limera或速騰Active Camera等采用鏡頭共用光路或多傳感器分立方案的產品,KOSMO在光通路和處理芯片層面實現了更高程度的融合,降低了后續軟件層面數據預處理和融合的難度,同時有助于縮小設備體積并改善功耗表現。

      相較于市場主流的3D視覺傳感器(如結構光、iToF、dToF及雙目立體視覺),KOSMO在感知距離、輸出信息及優勢場景上具有顯著差異。主流3D視覺傳感器主要解決中短距離(0.3-30米)的3D感知,適用于人臉識別、機器人避障等場景,輸出RGBD信息。而KOSMO兼具激光雷達的遠距離(0.1-200米)、超強光或弱光感知能力,以及攝像頭的視覺圖像感知能力,能夠重構真實三維空間,輸出XYZ+RGB彩色空間信息。這使得KOSMO在長距離、超強光、夜間等復雜工況下重構真實三維空間方面表現更佳。

      在市場應用方面,KOSMO主要面向B端和C端兩大市場。在B端,物理AI訓練面臨真實世界空間數據稀缺、獲取成本高、標注效率低等瓶頸,嚴重制約具身智能與世界模型的迭代速度。KOSMO能夠高保真采集復雜場景全彩空間數據,讓真實世界的空間數據從“奢侈品”變為可大規模獲取的“標準資源”,高效賦能物理AI訓練,加速具身智能與世界模型迭代。目前,公司KOSMO已收到首批訂單,并已與群核科技等空間智能平臺達成合作。在C端,中長期來看,3D口袋相機產品可面向沉浸式媒體、4D娛樂等潛力市場,具備巨大的拓展空間。隨著3D高斯潑濺等技術的成熟,KOSMO有望成為連接數字世界與物理世界的超級入口,全面賦能具身智能、世界模型、沉浸式交互娛樂、AIGC及4D影游等下一代AI核心場景。

      參考報告

      禾賽科技-HSAI.US-被低估的激光雷達全球龍頭,戰略升維至空間智能星辰大海.pdf

      禾賽科技是全球車載激光雷達龍頭,2025年以約43%的市占率位居全球第一,2026年中國車載主激光雷達市占率進一步提升至50%以上。公司憑借全棧自研的芯片化技術(VCSEL+SPAD),實現了七大核心部件的芯片化,構筑了深厚的技術護城河。隨著智駕向L3/L4進階,單車激光雷達用量及價值量有望大幅提升,驅動行業進入量價齊升周期。同時,公司在泛機器人領域加速滲透,2026年機器人激光雷達出貨預計達50-60萬套。2026年,禾賽科技戰略升維至物理AI基礎設施,從激光雷達硬件拓展到空間智能解決方案。公司發布全球首款6D全彩高線數激光雷達ETX及畢加索SPAD-SoC芯片,并推出首款空間智能設備KOS...

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