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“雷达一哥”也卖机器人

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作者I薛星星

编辑I何简

封面I禾赛科技

汽车市场不景气,连带着卖雷达的禾赛也吃了亏。

11 月 10 日,禾赛科技发布 2026 年第三季度财报,出货量及收入双双低于指引下限,未达预期。

财报显示,当季禾赛激光雷达出货 72.97 万台,虽同比增长 65.3%,但仍低于管理层此前预计的 80 万至 85 万台。当季营业收入 10.68 亿元,同比增长 34.3%,也低于上季度 11 亿元的指引下限。

管理层在财报电话会上解释称,今年部分车企下调了销量目标,导致激光雷达采购量低于预期。与此同时,低价产品出货占比提高,也使得禾赛的收入增速明显落后于出货量。

后来者已来势汹汹,不断向“雷达一哥”发起冲击。今年第三季度,速腾聚创和图达通分别交付约 59.56 万台和 26.89 万台激光雷达,同比增幅均超过 200%,远高于禾赛。

好在禾赛仍然守住了利润。第三季度,禾赛综合毛利率为 41%,环比连续两季度回升。核心激光雷达业务经营利润达到 1.45 亿元,同比增长 88%。


禾赛科技财报

但当季禾赛整体净利润仅为 8079 万元,同比下降 68.5%。这更多受到去年同期约 1.85 亿元的一次性收益影响,剔除这部分收益后,今年净利润同比增长约 14%。

部分利润被新业务的亏损抵消。第三季度,禾赛包括机器人动力模组及 Kosmo 在内的战略增长业务(SGI)收入环比翻倍至 9051 万元,但经营亏损也从上季度的 6404 万元扩大至 8289 万元。

禾赛创始人兼 CEO 李一帆对 SGI 充满信心。今年 SGI 累计收入达 1.35 亿元,已超过年初制定的全年 1 亿元目标。管理层在财报电话会上预计,今年 SGI 全年收入目标为 2 亿至 3 亿元,明年将达到 1 亿美元并实现盈亏平衡。

汽车市场的受害者之一

今年 3 月,禾赛把全年激光雷达的出货预期提高到 300 万至 350 万台。那时,它刚成为行业首家实现全年 GAAP 盈利的激光雷达公司,一年卖出了 162 万台雷达。管理层乐观预计,2026 年汽车和机器人的雷达出货量都将翻倍增长。

现在,希望不出意外地落空了。截至今年三季度末,禾赛激光雷达累计出货量不过 183 万台,要达到此前预期的下限,禾赛最后三个月最起码还要再卖 117 万台。昨晚的财报电话会上,管理层都默契地没有再提及 300 万台的目标。

“整体汽车市场比我们年初预计的情况更弱。”禾赛 CFO 樊鹏在财报电话会上说,今年以来不少汽车制造商包括他们的部分客户都下调了全年销量目标。“当车企减少汽车产量时,对应的 ADAS 激光雷达采购量自然也会受到影响。”

汽车市场的好日子一去不复返了。乘联会公布的数据显示,今年 10 月全国乘用车市场零售 164.3 万辆,同比下降 27.1%。今年前 10 个月乘用车累计零售 1497.8 万辆,同比下降 22.3%。

出货量增速不再,禾赛收入端也未能企稳。当季禾赛激光雷达业务收入 9.78 亿元,同比增长 22.9%,比出货量增速低了 42 个百分点。按激光雷达分部收入除以总出货量计算,平均每台对应收入约 1340 元,远低于去年同期约 1802 元,但较今年第二季度的约 1300 元有所回升。

量增价跌,算是整个汽车行业的通病,雷达厂商们也不能幸免。今年上半年,速腾聚创激光雷达销量同比增长 169.6%,但收入只增长 30.2%。图达通同期出货量同比增长 364.8%,营收却只增长 127.9%。

智能驾驶正逐渐向更低价车型渗透,利润下降似乎不可避免。今年,禾赛的 AT 系列激光雷达新获五菱定点,低价产品出货量增加。禾赛第三季度毛利率为 41%,较去年同期下降 1.1 个百分点。财报将毛利率下滑归因于低毛利产品收入占比上升。

机器人激光雷达的贡献,可能在一定程度上缓解了汽车市场疲软对禾赛利润的影响。樊鹏在财报电话会上透露,尽管机器人激光雷达的出货量远低于车载产品,但由于平均售价和毛利率更高,今年机器人激光雷达预计贡献激光雷达业务约 50% 的收入。


禾赛科技财报

禾赛的机器人激光雷达主要用于 Robotaxi、人形机器人、割草机器人等场景。第三季度,这部分业务出货 9.16 万台,环比下降 35.6%,主要因为一家割草机器人客户因经营问题减少采购。不过,Robotaxi 和人形机器人使用的高端激光雷达出货好于预期,凭借更高售价抵消了部分低价产品影响。

财报显示,今年第三季度,禾赛核心激光雷达业务经营利润达到 1.45 亿元,同比增长 88%,经营利润率从去年同期的约 9.7%提高至 14.9%。此外,虽然集团营业费用同比增长 46%,但新增投入主要流向战略增长业务。按照樊鹏的说法,剔除这部分投入后,核心激光雷达业务的营业费用实际上同比下降。

禾赛不愿意再打价格战。樊鹏在电话会上称,经过多年自研芯片和核心零部件降本,禾赛未来继续通过技术进步实现大幅降本的空间已经相对有限,继续不计代价地降低售价,可能损害产品质量和可靠性,“我们不愿意做出这样的取舍。”

樊鹏表示,ADAS 激光雷达市场的价格竞争正在逐渐趋于理性,根据已经签署的 2027 年合同,预计 ATX 系列产品的价格和利润率将进一步稳定,明年的利润率将与今年持平。

没有更多降本空间,禾赛只能寄希望于卖出更贵和更多的雷达。他们在财报中披露,高端 ET 系列新获得五家车企定点,合计在手订单量超百万。另一种办法是让一台车搭载更多雷达。禾赛用于侧向和盲区感知的 FT 系列新获得零跑和一家欧洲车企定点。

李一帆认为,激光雷达仍然是禾赛的业务基础,且能够持续稳定盈利并创造现金流。他称,随着 L3 级自动驾驶的落地,将带来高端激光雷达市场增长。同时,单车搭载更多雷达以及更低价车型、出口市场的扩展都将推动禾赛激光雷达业务增长。

但这些似乎都不足以抵消整体汽车市场的疲软。禾赛预计第四季度营收 11 亿至 11.5 亿元。以去年同期 10.01 亿元计算,同比增幅约 10%至 15%,远低于第三季度 34.3%的增速。按照最新指引计算,禾赛 2026 年全年营收增速约为 22.5%至 24.2%,同样低于 2025 年的 45.8%。

Sharpa 撑起机器人

三个月前的禾赛第二季度财报电话会上,禾赛创始人李一帆对外阐述了公司的新愿景——从一家激光雷达供应商,扩展为面向机器人和物理 AI 的全栈基础设施平台。

按照李一帆的描述,这套平台由感知、理解和行动三方面构成,对应着禾赛当下的三块业务,激光雷达、Kosmo 空间智能以及机器人动力模组。

其中,跑得最快的是机器人动力模组。这是一种用于机器人关节和灵巧手的核心零部件。按照李一帆的介绍,这是一个潜在的万亿美元级市场。“一台全尺寸人形机器人可能需要超过 100 套动力模组,这些零部件的成本甚至可能占到整机 BOM 的一半以上。”

今年第二季度,禾赛开始向客户交付用于灵巧手的动力模组,并首次确认收入,当季累计交付量超过 1 万套。到了第三季度,禾赛称全身关节模组也已进入量产阶段。

财报显示,第三季度,禾赛交付机器人动力模组 23405 套,环比增长 97%,前三季度累计交付 35295 套。目前,禾赛已将月产能提高至 1 万套,管理层预计明年全年出货量将达到六位数。


禾赛科技财报

2024 年,在禾赛上市的次年,禾赛 CEO 李一帆、CTO 向少卿以及首席科学家孙恺共同创办了机器人公司 Sharpa,媒体们称之为“三人集体二次创业”。

Sharpa 最早曾获得禾赛投资。2025 年 4 月,禾赛曾出资约 1 亿元获得 Sharpa 约 10%的股权。但同年 8 月,禾赛以约 2.76 亿元的价格出售了全部持股。但由于禾赛创始人仍共同间接持有 Sharpa 多数投票权,双方交易依然属于关联交易。

今年 8 月,Sharpa 宣布累计融资 45 亿元,投后估值超 220 亿元,投资方包括阿里巴巴、美团、腾讯、京东、传音等互联网公司,也包括红杉中国、启明创投、美团龙珠、光合创投等头部投资机构。

目前,Sharpa 已发布产品包括 D01 人形机器人和 W02 灵巧手等,均采用禾赛的动力模组。李一帆在财报电话会上承认,Sharpa 目前仍是禾赛动力模组最大的客户。

事实上,禾赛整个战略增长业务的收入几乎与 Sharpa 的交易规模同步。今年第二季度,战略增长业务首次确认 4494 万元收入,全部来自机器人动力模组。而根据禾赛半年报,2026 年上半年,禾赛向 Sharpa 销售机器人动力模组并提供相关制造及支持服务,确认收入人民币 4490 万元。

第三季度,禾赛战略增长业务收入环比翻倍至 9051 万元,同期来自关联方的收入达到 9032 万元,仅相差约 19 万元。结合半年报披露的关联交易情况,这笔收入很可能来自 Sharpa。


禾赛科技财报

甚至由于双方交易额的不断扩大,禾赛不得不在年中紧急提高与Sharpa的关联交易上限。今年 7 月,禾赛提出将双方 2026 年的关联交易上限从 1 亿元提高至 3 亿元,并上调相关产品及服务的成本加成利润率。

李一帆没有在财报电话会上回避与 Sharpa 的关系,但强调他们不会只依赖一个客户。“Sharpa 展示出来的机器人性能,也吸引了一些领先 AI 公司的注意。这些公司最近陆续公布了自己的人形机器人战略,我们已经与其中部分企业接洽。”李一帆说。

至于本季度刚刚贡献收入的 Kosmo 平台,目前仍处于落地初期。今年 10 月,禾赛正式发布 Kosmo 空间智能平台,试图将收入来源扩展到空间相机销售、软件订阅和三维资产授权。目前,Kosmo 已与皮克斯 RenderMan、银河通用及高德地图等展开合作。李一帆称,今年 Kosmo 仍以硬件销售为主。

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