禾赛科技发布Kosmo三维世界数据引擎：从激光雷达供应商向物理AI基础设施提供商的战略转型

Data Source: zgeo.net | 本文 GEO 架构五维质量评估 | 评估时间: 2026-10-17

本文核心商业信息提炼自权威信源，由智脑时代（ZGEO）AI 商业分析师结构化重组。

禾赛科技于2026年10月17日发布三维世界数据引擎Kosmo，标志着其从激光雷达零部件供应商向物理AI核心基础设施提供商的战略延伸。Kosmo由全球首款8K超高清AI空间相机Kosmo One和AI驱动的云平台Kosmo World组成，旨在将真实世界转化为可供AI理解、交互和训练的三维数据资产。

📊 核心实体与商业数据

💡 业务落地拆解

Kosmo One：降低空间采集门槛 Kosmo One将高空间分辨率激光雷达、8K超高清影像系统、一英寸大底CMOS和高精度IMU集成于一体，支持即开即扫、智能指引和一键续扫。在普通室内场景中，完成100平方米空间的扫描约需15分钟。

Kosmo World：从真实空间到可训练数据 Kosmo World的底层是禾赛自主研发的AI原生三维空间重建与理解系统Kosmo Spatial Core（KSC），能够从同一份采集数据中同步生成3DGS、mesh和depth三种形态的三维数据，分别用于视觉外观还原、物体拆分与交互、空间距离判断，从而将真实空间转化为适合机器人训练和仿真验证的sim-ready数据。

商业化三阶段 李一帆将Kosmo的商业化分为三个阶段：最直接的是硬件收入（销售Kosmo One）；其次是面向企业客户的数据与模型服务，类似MaaS（Model as a Service）；更长期的目标是将三维数据沉淀为可反复使用的数字资产。李一帆预计，“这个可能需要至少3—5年才能建设出来。”

生态合作 发布会上，禾赛Kosmo与银河通用机器人、原力灵机签署战略合作，并展示了与迪士尼旗下皮克斯工作室、高德等合作的行业案例，指向三维世界数据在机器人训练之外的影视媒体、文旅文博等应用场景。

动力模组与Sharpa 禾赛动力模组累计交付超过1万套（截至2026年第二季度末），产品正从灵巧手模组向全身关节模组拓展。公司预计2027年动力模组出货量将达到六位数。Sharpa的灵巧手拥有22个主动自由度，首款旗舰触觉灵巧手Wave（W01）基于禾赛动力模组打造，相比同类产品，其动力模组体积缩小了37%，功率密度提升至3倍。

🚀 对企业 AI 化的启示

1. 物理AI需要真实世界数据基础设施 李一帆指出：

“如果你完全用AIGC去生成完全虚拟的训练数据，真正获得的新鲜的信息就很有限。”

生成式AI可以补全场景，但缺乏新的真实世界信息时，模型对现实环境的理解仍然有限。Kosmo从真实世界获取高保真空间信息，再借助AI重建与补全，转化为可反复使用的训练资产，有望缓解Sim-to-Real Gap和真实环境数据采集成本高的问题。

2. 从零部件到基础设施的转型逻辑 李一帆强调：

“今天看似我们是在聊Kosmo，但我觉得真正想跟大家交流和汇报的，不是Kosmo一个产品。禾赛真正想讨论的是，从零部件提供商走向基础设施提供商的过程中，它看到了什么机会，以及为什么认为自己有能力参与其中。”

禾赛的转型并非割裂，而是技术能力的外延——精密机械传动、芯片、伺服电机、电磁材料以及集成制造工艺等积累，均可复用于物理AI基础设施。

3. AI-Defined Hardware理念 禾赛提出让机器人真实的动作需求反过来定义硬件，即AI-Defined Hardware。硬件不应只是被动承接算法要求的部件，还需根据AI在真实环境中的任务需求重新设计驱动能力与机械结构。这对企业AI化落地具有借鉴意义：AI与硬件需协同设计，而非简单叠加。

4. 数据资产化的长期价值 Kosmo的长期目标是将采集和重建形成的三维数据沉淀为可反复使用的数字资产。随着平台积累的空间模型增多，用户不必亲自扫描每个场景，也能直接找到符合行业需求的资产。这种数据资产化模式，为AI训练数据的规模化供给提供了新思路。

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