给「物理AI」点颜色：激光雷达双雄的新战场

车载激光雷达市场本质上就是几十家车企客户，而消费电子一旦跑通是数亿级终端市场，量级完全不同。禾赛和速腾（参数丨图片）聚创一边在车载市场争斗，一边在物理AI赛道描述新故事。

文丨智驾网 零酱‍‍

编辑丨浪浪山与明知山

激光雷达是不是车辆的必备零件？

2025年，中国的激光雷达头部企业用「盈利」回答了这一问题。

一方面L3渐行渐近，监管层对感知冗余的坚持，正让激光雷达变得不可或缺；另一方面，具身智能的兴起，又意名激活的了激光雷达企业的第二增长曲线。

激光雷达企业正迎来产业的爆发期。

今天的激光雷达已经跳出了雷视融合方案与纯视觉的技术路线争斗，这个「令人讨厌的问题」已变得无足轻重，随着今年开春，华为的896线双光路图像级激光雷达的量产上车，一场线数大战从业内迅速蔓延为股市狂欢。

线数大战并非简单的参数内卷，它意味着激光雷达正进入一个新的技术爆发期，随着图像化感知能力已经实现，为图像再填上三个字母：RGB，也就是色彩也变得触手可及。

双目摄像头可以实现测距，激光雷达也已经可以完整得看清物理世界，激光雷达作为打通数字世界与物理世界最完美的传感器，在物理AI大门打开之际，也激发了行业的热情与想像空间。

01.
激光雷达进入「秘密花园」

已经完成年度盈利的禾赛决定率先给这个行业「颜色」看看。

4月17日，禾赛在其技术开放日上发布了第五代6D全彩自研芯片平台「毕加索」。「毕加索SPAD-SoC」是「毕加索」平台的首款芯片，其中一个颇为吸引眼球的概念是「全球首款6D激光雷达芯片」。

在发布会现场，禾赛联合创始人兼首席科学家孙恺坦诚地对媒体表示，从技术角度看「6D」事实上是个市场词汇：

拆解开来，其实就是两个「三要素」的集合：激光雷达测量的既有概念「XYZ」和色彩概念「RGB」。

但禾赛科技CEO李一帆从产品角度提出了不同的看法：

「这不是换个概念的营销动作，是一个从来没有人尝试过的、严格意义上从0到1的发明。」

禾赛透露，毕加索的本质是将彩色感光和TOF测距在芯片层面进行像素级融合，在同一颗芯片上同步感知三维空间（XYZ）和物体色彩（RGB），直接生成彩色点云。其光子探测效率（PDE）突破40%，支持禾赛自研光子隔离技术、波形解码引擎（IPE）和编码抗干扰技术。

「这不是简单的把摄像头画面和激光雷达点云数据拼接，而是在芯片级实现感知信息的原生融合。」

孙恺表示，6D全彩激光雷达输出的每一个点，原生自带颜色信息，已实现像素级时空对齐，无需拼接、无需脑补。这意味着，自动驾驶系统不再需要「猜」——不管是红绿灯、车道线，还是施工指示牌，都能够一眼看懂。

之所以用「毕加索」命名的原因也很简单，

「我们是给原来的黑白点云着色，我们用一个画家的名字来命名这个平台，是一个比较合理的选择。」

有趣的是，毕加索最为大众熟知的作品《格尔尼卡》和《梦》正巧合地代表着他黑白和彩色两种不同的颜色处理技法。

回到禾赛，毕加索平台不仅实现了颜色和感光度的突破，由于在单芯片上集成了两种功能，体积也更为紧凑：

「今天这颗芯片会放在类似于像ATX大小的激光雷达里，但过几年大家可以幻想一下，这样一颗芯片最后做成的整机体积有可能跟人类的拇指大小一样，会应用在所有的智能终端上，不限于手机、眼镜。」

而且由于在芯片级就实现了融合，「不再需要多余的一套系统」，本质上也不影响价格，会迅速量产。

孙恺把毕加索的价值提升到了一个空前的高度：

「这样一款新芯片赋能的新物种的产品，既有激光雷达对于空间理解的能力，也具备摄像头对这个世界语义理解的能力。它是感知世界真实最完美的一个传感器。」

他甚至借用了史诗性质的叙事：

「每20-30年，影像世界都可能有一次质的革命。」

「当十年以后，在座每一位都已经被3D的视频习以为常的时候，希望你们可以记得十年前你们是第一次在我们这样一个Open Day上。」

但仅仅在四天之后，速腾聚创给禾赛的「史诗」叙事泼了一盆冷水。

在4月21日的速腾聚创科技日上，CEO邱纯潮在回应媒体提问时表示，彩色点云的核心技术路径是在探测器层面直接集成彩色感光能力，输出原生彩色点云，实现激光雷达点云与色彩信息的「同源同步输出」：

「SPAD与彩色滤光片阵列（CFA）技术的结合形成RGBD（彩色+深度）传感器，这是发展终极融合传感器的必由之路。CFA并非新工艺，实质上是CMOS技术为SPAD带来的行业红利。」

不过，邱纯潮驳斥的仅是友商的「新物种」定义，而从产业的维度看，他认同激光雷达在引入RGB会让传感器进入全新的技术时代：

「当每个像素同时提供精确的几何信息与色彩信息，马斯克所担心的‘信摄像头还是信激光雷达’就不再是问题——数据源融合难题将从根本上被解决。」

在此基础上，他给「激光雷达上色」明确了一个更为细致的要求：像素密度。

02.
有颜色的「代价」

邱纯潮在演讲中提到，试图在激光雷达中引入「色彩」并非全新概念，但此前制约行业的问题是，激光雷达最初线数极低，根本谈不上成像，只能实现基础的障碍物探测，这是它用「线数」而非「像素」定义的根本原因。

若像素密度不足强行集成滤光片阵列，会导致色彩信息细节严重不足，且可能因光子利用率降低影响深度信息质量。

另外，在模拟架构下，分辨率每提升一档，就要增加相应的硬件成本，线数越多、器件越多，性能与成本呈线性增长；且元器件堆叠越多，体积和功耗越高。

「模拟架构的128线是堆料的终点，而数字架构的192线才是性能的起点——它能跟随摩尔定律持续迭代。基于数字化架构的研发平台，产品可轻松突破2000线且尺寸不变，若按线数折算，成本还将再降一个量级。」

也就是说，正是数字架构让激光雷达进入图像时代成为可能，如果再加入颜色呢？

借用禾赛「毕加索」的命名逻辑，我们也用世界知名画家和名画来类比像素与颜色的关系。

以荷兰画家蒙德里安为例，从艺术理念来看，他的画作深刻影响了建筑、家居设计和时尚领域。但如果不考虑其艺术价值，单从画作本身的信息量来看，其新造型主义的风格并不能实现精细地「转述」现实世界。

这可以类比于邱纯潮所说的像素过低就引入RGB，对探测现实世界并无帮助。

目前，128线激光雷达分辨率约15万像素，2000线约400万像素，而主流车载摄像头已达800万像素，激光雷达在像素密度上相比摄像头仍有巨大的差距。

不过，邱纯潮判断，当激光雷达的线数达到2000线，便进入400万像素级的三维感知世界，实现接近2K的高清点云成像；当继续发展到4000线，则对应800万像素，将真正达到4K标准。

「将像素密度提升到RGBD可用水平，是激光雷达核心芯片厂商对产业的关键贡献。」

邱纯潮预言，激光雷达行业也会重复摄像头行业的规律：前期只有芯片+系统全栈自研，才能长期站稳高端，掌握主动权。再往长远看，当车载、机器人市场成熟，芯片能力会外溢到更广阔的领域，整个产业生态可能会进一步分化。

他表示 ，未来激光雷达产业将分化为两类公司：

第一类是芯片主导者，定义性能、功耗、成本、分辨率，制定产业规则，掌握核心利润，如同今天的索尼。

第二类是无芯片能力的代工/模组厂，只能做整合、做营业额，赚加工费，无法定义体验，更无法主导行业。

所以，芯片不仅决定代差，还决定未来的生态位。

面对这一可预见的未来，邱纯潮表示，速腾聚创将过往自研芯片积累转化为可持续迭代、持续拉开代差、持续放大成本优势的平台能力，发布「创世（Eocene）」数字化架构。该架构不是一款芯片或单一方案，而是可快速演进、持续迭代的SPAD-SoC芯片级解决方案平台。

它包括四层核心体系：

基础工艺层采用28nm车规制程，核心面积缩小40%，功耗降低30%，搭载第三代超敏SPAD感光层将光子探测效率提升至45%，并采用第二代3D堆叠工艺实现感光单元与处理电路的高密度垂直集成；

核心计算层配置4320-Core异构计算阵列，支持每秒4950亿次点云采样处理；

算法加速层硬件集成抗干扰引擎，抗阳光噪声与抗对射串扰能力提升至99.9%；

安全与可靠层内置ASIL B功能安全架构。

邱纯潮表示：

「基于Eocene创世架构，我们可以像搭积木一样快速开发和孵化一系列的芯片家族，大大加速了芯片与产品的开发周期，让我们以前所未有的速度推出不同的芯片去响应市场。」

基于这一平台，速腾聚创一口气发布了「凤凰」、「孔雀」两款芯片。

凤凰系列是创世架构的旗舰芯片，为全球首颗原生单片集成2160线的车规级SPAD-SoC，采用单芯片、单光路设计，非多颗小芯片拼接方案。配合扫描部件可输出2160×1900分辨率，达到超400万真实像素级前向感知。支持600米超远距探测，150米距离可检测13×17cm小盒子。该系列提供S1至S9五个型号，分别适用于240线、480线、720线、1440线、2160线的产品设计。

孔雀系列是基于创世架构的旗舰级全固态超大面阵SPAD-SoC芯片，集成640×480超高密度SPAD面阵，达到VGA级图像化标准。最大视场角180°×135°，最近探测距离小于5厘米，帧率10-30Hz与摄像头帧率对齐，内置高精度TDC与测距处理引擎实现毫米级探测精度。其应用方向包括：定义下一代车载补盲激光雷达；作为具身智能、工业及消费类机器人的图像级感知核心；赋能空间智能新赛道催生全新超级传感器形态。

目前，凤凰已通过AEC-Q100车规认证，基于凤凰打造的400万像素高清激光雷达方案已获头部车企定点，2026年内量产上车；而孔雀芯片发布即量产，目前产品已开始小批量交付客户，2026年第三季度规模化出货。

虽然禾赛CEO李一帆调侃目前行业卷「线数」是因为这是一个消费者看不懂的名词，但事实上，禾赛的毕加索平台在做的也同样是拉高激光雷达的线数。

禾赛的激光雷达产品ETX系列激光雷达搭载毕加索SPAD-SoC后，可支持1080线、2160线、4320线等多种高线数方案，具备最远600米测距能力，10%反射率下可达400米，可识别300米内水马（120×60cm）、280米内小动物（60×40cm）、150米内小木块（15×25cm）等小目标。

李一帆坦承，现阶段第一代产品的成像品质与比较好的4K摄像头还存在各个维度的差距，但按照禾赛预计的技术路线，后续的「6D」产品将有能力代替前视摄像头。

但他同时强调，这并非技术路线的重构，而是拥有「激光雷达+摄像头」的产品本身的能力并行，其自动驾驶算法依然是多传感器融合的路线。

回到现阶段的产品本身，禾赛毕加索版的ETX计划今年下半年量产交付，2027-2028年广泛搭载于多款旗舰车型。

可以说，两大激光雷达巨头同步进入了像素细密的「填色游戏」，但从绝对速度上来看，计划年内量产的禾赛显然快了一步。

对于慢半拍的原因，邱纯潮给出了自己的解释：

「速腾聚创此次发布会的凤凰芯片用于汽车主雷达，目前400万像素，若强行生成低像素RGB是走技术倒车；而孔雀芯片像素不会像主雷达这么高，目前也达不到RGBD的要求。」

速腾聚创的RGBD传感器预计在2027年底前正式发布，邱纯潮对它的期待是「成为下一代物理AI的超级传感器」。

03.
激光雷达将物理AI带入现实

如果说「追求色彩」是两家激光雷达巨头在技术目标上达成了一致，那「物理AI」就是二者下一阶段的战略共识。

据统计，全球ADAS激光雷达渗透率仅约3%，海外市场更远低于中国，欧美及新兴市场尚处于起步阶段。摩根士丹利预测，到2050年全球激光雷达需求量将达到约7亿颗，较2025年增长近300倍。

而机器人被视为十倍于车载的增量市场，也是激光雷达企业共同追求的「第二增长曲线」。

禾赛CEO李一帆表示，过去几年中国智能汽车行业把更多注意力放在降本方面，但激光雷达的真正价值远未被挖掘：

「仿佛坐在一座金矿上，可能只发掘了5%的价值。」

在他看来，车载激光雷达市场本质上是几十家车企客户，而消费电子一旦跑通是数亿级终端市场，量级完全不同 。

在智驾网此前的报道中，我们曾梳理了目前激光雷达企业在物理AI领域的布局与进展，而在「上色」之后，禾赛与速腾聚创两家企业均更坚定了一个目标：激光雷达将把物理AI带入现实。

为此，禾赛宣布战略将从「空间感知」向「空间智能」升维；同时，禾赛首次对外展示了其空间智能AI硬件产品Kosmo。

作为禾赛三位创始人中唯一没有出镜过的联合创始人CTO向少卿手举类似红酒瓶外形的Kosmo，向媒体展示了这一被称为「便携式空间智能AI数据采集设备」拍摄的「视频」：

从中可以看出，依靠自研激光雷达与摄像头模组，Kosmo可对真实物理空间进行三维扫描与重建，生成高保真三维模型，完整拍摄记录3D世界。

「激光雷达的结构感知能力加上camera丰富的纹理和颜色感知能力，再加上我们自己集成在里面的空间感知算法和AIGC的算法，我们实现了用这样的小巧设备直接把3D世界拍摄成它应该有的样子。」

向少卿表示，随着芯片技术不断迭代，Kosmo的体积将持续缩小，禾赛在PPT中明确将其定位为「成为人手一台的消费品」，其终局目标是成为能放进每个人口袋的「口袋相机」 。

但消费级市场仍然是个长期愿景，预计今年下半年正式发布的Kosmo现阶段的核心价值在于解决物理AI训练的数据瓶颈。

包括自动驾驶、具身智能在内的物理AI训练需要大量、准确的真实世界空间数据。向少卿指出，目前大部分世界模型均使用二维视频训练，但二维视频无法实现交互——当接触物体时，它应该怎么动、力学模型如何，这些物理参数无法通过二维视频表达。

且现有采集方案多为多相机阵列，成本高、体积大，极为稀缺、获取成本高昂、标注效率低下，这些问题严重制约了具身智能与世界模型的迭代速度。

用Kosmo拍摄的三维模型可交互、可模拟真实世界反应，机器人可在其中进行训练。

二维视频训练即便达到99.5%成功率，放到真实世界可能直接降至60%以下；而Kosmo拍摄的世界无限逼近真实，可高效低成本增加机器人训练数据 。

Kosmo的定位是将三维空间采集从「奢侈品」变为可规模化获取的「标准资源」，它标志着禾赛从卖硬件走向卖系统能力，禾赛将有能力为物理AI训练提供「数据基础设施」:

「让机器人真正活起来，能够在物理世界中服务人。」

这一产品让业内给禾赛新增了一个「物理AI的基建狂魔」的定位，而禾赛自己也表示 ，Kosmo承载了禾赛未来5-10年营收再上一个数量级的重任。

此外，禾赛透露目前正与头部的机器人厂商开发数倍于业内水平的机器人动力模组，这一能力将与为物理AI训练提供「数据基础设施」共同支撑禾赛完成从「空间感知」向「空间智能」的的战略升级，做到「让机器人理解世界以及让机器人改变世界」。

与布局未来5-10年的禾赛相比，已经在2025年初明确将机器人作为重要战略重点的速腾聚创在当下似乎更专注于「即插即用」。

在细分市场，速腾聚创已经成为包括割草机器人、人形机器人（与宇树科技、智元机器人等20余家合作）及无人配送车（与新石器、美团等合作，头部客户覆盖率超90%）等多个领域的销量冠军。财报会上，邱纯潮也预计，2026年激光雷达在机器人的销量将会在去年的基础上翻三倍，达到接近于百万级别。

而包括文远知行、白犀牛、普渡科技在内的诸多L4领域的细分企业则一致认同RGBD产品将成为刚需。

市场，显然已经准备好了。

说些题外话，《秘密花园》是2013年由英国出版商 Laurence King 首次出版的填色类绘本。

出版初期反响平平，但2015年突然在社交媒体（Instagram、Facebook）上病毒式传播，用户分享填色完成作品形成UGC热潮。此后其全球销量迅速突破数百万册，长期占据亚马逊图书畅销榜前列，甚至一度导致彩色铅笔、细头马克笔脱销。

《秘密花园》 本质上是出版业在社交媒体时代的一次「流量意外」，也似乎是这个正慢慢走向物理AI的世界的一次短暂回头。

但与激光雷达的发展一样，二者碰巧都证明了一件事：「填色」从来不仅仅是儿童的游戏。

正如电视从黑白到彩色，它不仅仅是一次技术升维，而是让人类的娱乐消费进入了一个完全不同的时代，激光雷达的这一次变化，其涟渏效应同样不可小觑。

【关注智能汽车，关注智驾网视频号】

关注汽车的智驾时代上智驾网（http://autor.com.cn）
合作or新闻线索提供，联系邮箱：editor@autor.com.cn