北京
实习生 李梦月 中经记者 石英婧 上海报道
《中国经营报》记者了解到，日前，禾赛科技（NASDAQ: HSAI；HKEX: 2525）正式发布三维世界数据引擎 Kosmo，并同步推出全球首款 8K 超高清 AI 空间相机 Kosmo One 与 AI 驱动的云平台 Kosmo World。
据悉，这是禾赛从激光雷达迈向物理 AI 核心基础设施的重要一步。与此同时，禾赛 Kosmo 与银河通用机器人、原力灵机签署了战略合作，还同步展示了与迪士尼旗下皮克斯工作室（Pixar Animation Studios）、高德等合作的多个重磅行业案例。
禾赛联合创始人及 CEO 李一帆表示：“数字 AI 已经起飞，而物理 AI 的基础设施仍亟待建设 —— 这意味着新的产业机会正在打开。AI 要从数字世界走进真实世界，离不开两样基础设施：一是能看懂真实世界的三维数据，二是能驱动机器人行动的运动能力。三维世界数据引擎和机器人运动引擎，正是当前最好的行业机遇，也与禾赛的底层能力基因、专业产品打造经验高度匹配 —— 它们将成为禾赛的第二增长引擎。过去十年，禾赛做的是让机器看见世界；下一个十年，我们要做的是让机器人理解并改变世界。”
物理 AI 缺的是真实世界数据
据悉，AI 空间相机 Kosmo One 将真实世界轻松数字化，Kosmo World 云平台再将其转化为高质量的三维空间数据 —— 既为具身智能和世界模型提供行业最稀缺的真实世界数据“燃料”，也让每个人都能真实记录三维世界，轻松创作身临其境的体验。
“当前，物理 AI 缺的不是数据，而是真实世界数据，这已成为行业发展的最大瓶颈。”禾赛联合创始人及 CTO 向少卿表示，“二维图片和视频缺少深度、位姿与真实空间关系；纯仿真数据难以完整还原材质、摩擦、形变等复杂物理规律；真机遥操作数据足够真实，却成本高、效率低、难以规模化 —— 高质量、大规模、低成本，长期构成具身智能数据的‘不可能三角’。Kosmo 要做的，正是让高质量、可规模化的真实世界三维数据，成为物理 AI 与内容创作的基础设施。”
向少卿从 Sharpa D01 机器人手中接过并正式发布 Kosmo One。受访者/图
在使用门槛上，Kosmo One 以行业首创的即开即扫、智能指引与一键续扫功能，大幅降低了空间采集的专业门槛，普通室内场景下，约 15 分钟即可完成 100 平方米空间扫描。配合 Kosmo World 云平台处理，模型生成速度达行业 5 倍 。
具身智能：把真实世界变成 AI 可理解的数据
一站式 3D 内容创作与管理平台 Kosmo World，负责将采集数据转化为 AI 可理解、可交互、可训练的智能空间，其底层为禾赛 AI 原生 3D 空间重建与理解系统 Kosmo Spatial Core（KSC）。KSC 一次重建即可同步生成 3DGS、mesh、depth 三种形态的三维数据；原生 AIGC 能力让空间更完整 —— 未被扫描的区域自动补全，材质与纹理智能识别重建，多视角信息无缝融合，最终生成完整、连贯、可自由漫游的三维场景。借助 AI 驱动的 3D 语义分割，场景中的每一个物体都能被独立识别与定义，从静态三维模型变为具备语义信息与操作属性、可被物理 AI 理解的空间对象 —— 真实世界由此转化为面向具身智能训练的 sim-ready 数据。
在具身智能领域，这三种形态的数据分别击中机器人训练的三大痛点：3DGS 细腻还原场景外观，解决“画面假”；mesh 加速可交互物体的拆分与建模，解决“交互假”；depth 提供真实的空间距离信息，解决“空间不精准”。三类数据源自同一场景、彼此空间对齐 —— 机器人看到的、抓到的、测到的，是同一个世界。
不仅如此，Kosmo 生成的数据还能针对目标机器人的相机特性做视觉适配，让机器人在“自己眼中”的世界里训练，进一步缩小仿真与真实的差距。从预训练、后训练到测评部署，这套能力覆盖具身智能训练全流程。
记者在此前的采访中了解到，这条路径已在真实部署中跑通 —— 以 Sharpa 机器人在 DQ 冰淇淋门店的应用为例：过去人工建模还原一家门店，专业团队需投入约 300 个小时；Kosmo 约 15 分钟即可完成扫描并生成高度还原的三维训练环境，Sharpa 机器人的失败案例降至原来的十分之一，任务成功率提升至 99%，最终在真实门店正式上岗。
过去十余年，禾赛围绕激光雷达建立起从光机电软硬一体设计、自研芯片、超大规模精密制造的全栈能力，成长为全球汽车与机器人产业的重要基础设施提供者。当数字 AI 加速走向物理世界，禾赛正将这套能力延伸至更广阔的物理 AI 市场 —— 从全球领先的激光雷达公司，成长为全球领先的物理 AI 基础设施公司。
(编辑：石英婧 审核：童海华 校对：陈丽）
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