禾赛科技空间智能新业务KOSMO的技术优势与应用前景

请分析禾赛科技发布的空间智能设备KOSMO的技术特点,特别是其芯片级融合方案相较于传统3D视觉传感器的优势。同时,探讨该设备在物理AI训练、具身智能及沉浸式娱乐等场景中的应用潜力和市场前景。

最佳答案 匿名用户编辑于2026/06/27 18:00

禾赛科技发布的KOSMO是一款首创的空间智能设备,其核心优势在于通过自研的SPAD-SoC芯片及算法,实现了芯片级、像素级、原生级的时空完全对齐。具体而言,公司在单个SPAD像素上方集成微型RGB滤光片,使得芯片输出的每一个点云数据点均可同步搭载空间坐标(X, Y, Z)和颜色信息(R, G, B),形成原生6D全彩空间数据采集。这种设计从底层化解了多传感器融合领域长期存在的时空对齐难题,相比华为Limera或速腾Active Camera等采用镜头共用光路或多传感器分立方案的产品,KOSMO在光通路和处理芯片层面实现了更高程度的融合,降低了后续软件层面数据预处理和融合的难度,同时有助于缩小设备体积并改善功耗表现。

相较于市场主流的3D视觉传感器(如结构光、iToF、dToF及双目立体视觉),KOSMO在感知距离、输出信息及优势场景上具有显著差异。主流3D视觉传感器主要解决中短距离(0.3-30米)的3D感知,适用于人脸识别、机器人避障等场景,输出RGBD信息。而KOSMO兼具激光雷达的远距离(0.1-200米)、超强光或弱光感知能力,以及摄像头的视觉图像感知能力,能够重构真实三维空间,输出XYZ+RGB彩色空间信息。这使得KOSMO在长距离、超强光、夜间等复杂工况下重构真实三维空间方面表现更佳。

在市场应用方面,KOSMO主要面向B端和C端两大市场。在B端,物理AI训练面临真实世界空间数据稀缺、获取成本高、标注效率低等瓶颈,严重制约具身智能与世界模型的迭代速度。KOSMO能够高保真采集复杂场景全彩空间数据,让真实世界的空间数据从“奢侈品”变为可大规模获取的“标准资源”,高效赋能物理AI训练,加速具身智能与世界模型迭代。目前,公司KOSMO已收到首批订单,并已与群核科技等空间智能平台达成合作。在C端,中长期来看,3D口袋相机产品可面向沉浸式媒体、4D娱乐等潜力市场,具备巨大的拓展空间。随着3D高斯泼溅等技术的成熟,KOSMO有望成为连接数字世界与物理世界的超级入口,全面赋能具身智能、世界模型、沉浸式交互娱乐、AIGC及4D影游等下一代AI核心场景。

参考报告REPORT

禾赛科技-HSAI.US-被低估的激光雷达全球龙头,战略升维至空间智能星辰大海.pdf

禾赛科技是全球车载激光雷达龙头,2025年以约43%的市占率位居全球第一,2026年中国车载主激光雷达市占率进一步提升至50%以上。公司凭借全栈自研的芯片化技术(VCSEL+SPAD),实现了七大核心部件的芯片化,构筑了深厚的技术护城河。随着智驾向L3/L4进阶,单车激光雷达用量及价值量有望大幅提升,驱动行业进入量价齐升周期。同时,公司在泛机器人领域加速渗透,2026年机器人激光雷达出货预计达50-60万套。2026年,禾赛科技战略升维至物理AI基础设施,从激光雷达硬件拓展到空间智能解决方案。公司发布全球首款6D全彩高线数激光雷达ETX及毕加索SPAD-SoC芯片,并推出首款空间智能设备KOS...

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