禾赛

十月十四日，禾赛科技在上海工厂正式发布 Kosmo 三维世界数据引擎，同时推出硬件终端、号称全球首款八 K 超高清 AI 空间相机 Kosmo One，以及云端平台 Kosmo World。这家原本以自动驾驶激光雷达见长的公司，正式宣布从感知硬件厂商进阶为物理 AI 基础设施提供商，并与多家中国机器人企业达成采用协议。 做人形机器人为什么需要专门的三维数据引擎？ 大模型时代的语言文本足够多，但机器人要理解物理世界，需要海量带三维结构、接触与运动轨迹的数据。普通相机拍不到精确深度与表面材质，把激光雷达与可见光融合的空间相机，正是为了批量生产这类训练数据。 八 K 空间相机比普通视觉方案强在哪？ 高分辨率加三维感知，意味着机器人能看清细小物体、判断可抓取性、理解复杂货架布局，而不是只靠二维图像猜测。对要走进真实工厂和家庭的机器人，这种感知密度直接决定任务成功率。 禾赛为什么要从车载激光雷达往机器人传感器转？ 自动驾驶激光雷达竞争激烈、价格下探，而人形与工业机器人正处在数据采集的早期蓝海。禾赛用既有激光雷达技术栈切入机器人数据底座，等于把同一条技术曲线接到下一个增长极，硬件之外还搭了云端数据平台做粘性。 机器人之眼的竞赛拼的是硬件还是算法？ 硬件传感器决定数据上限，算法决定怎么用好这些数据。禾赛选择从三维数据硬件切入，是先把高质量物理数据的入口占住，再往运动引擎和算法延伸。对机器人公司来说，感知数据的采集成本往往比模型本身更难复制。 去论坛讨论 前往 silicon-agi.com 论坛 参与讨论