禾赛发布三维世界数据引擎Kosmo：15分钟完成100平方米空间扫描

10月14日，禾赛科技在上海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驱动云平台Kosmo World。对一家年出货量连续九年翻倍、ADAS激光雷达全球市占率达44%的感知巨头而言，这标志着公司身份从“给机器装眼睛”向“让AI理解世界”延伸。

拆开来看，Kosmo并非单一硬件，而是一套“采集—重建—理解”的完整链路。硬件端Kosmo One集成了超高空间解析力激光雷达、8K影像系统、一英寸大底CMOS与高精度IMU，可对空间几何、色彩、纹理和位姿进行微秒级同步采集，结合3D Gaussian Splatting重建技术实现毫米级几何精度与8K画质。云平台Kosmo World的底层是AI原生3D空间重建与理解系统Kosmo Spatial Core，一次重建可同步输出3DGS、mesh、depth三种形态数据，分别解决机器人训练中“画面假”“交互假”“空间不精准”的痛点。

效率是这套系统最直观的注脚：普通室内场景约15分钟即可完成100平方米空间扫描，而传统专业团队人工建模同样面积需要约300小时，模型生成速度为行业平均的5倍。这一路径已在真实场景跑通——Sharpa机器人在DQ冰淇淋门店的应用中，基于Kosmo生成的三维训练环境，失败案例降至原来的十分之一，任务成功率提升至99%。

Kosmo的落点踩在了具身智能数据瓶颈与世界模型融资潮的交汇点。具身智能训练长期受困于“不可能三角”：二维数据缺少深度与空间关系，纯仿真数据难以还原材质与物理规律，真机遥操作成本高且难规模化。与此同时，世界模型赛道资本密集：李飞飞的World Labs融资12.3亿美元，杨立昆的AMI Labs种子轮即达10.3亿美元，字节Seed的世界模型数据预算更是其他方向的3至4倍——真实世界三维数据正成为最稀缺的基础设施。

商业化已经先行一步。Kosmo原型机今年7月交付首批客户，获得银河通用等机器人企业订单，累计接洽超200家潜在合作伙伴；发布会上还展示了与皮克斯RenderMan渲染管线的3DGS接入，以及与高德合作的“飞行街景”项目。按照禾赛的规划，公司将形成“感知—理解—行动”三层架构：激光雷达是现金引擎，Kosmo与机器人运动引擎共同构成第二增长曲线。2026年中报显示，其第二增长曲线收入指引已从1亿元上调至2亿至3亿元，2027年目标1亿美元并实现盈亏平衡。

对具身智能企业而言，Kosmo带来的变化在于训练数据的生产方式：高质量训练数据正从遥操作采集转向规模化三维重建。用禾赛联合创始人李一帆的话说，过去十年禾赛做的是让机器看见世界，下一个十年要做的是让机器人理解并改变世界。