激光雷达，正式进入6D全彩时代

没有悬念，全球激光雷达第一名的位置，还是禾赛。

Yole Group 2025 报告显示，禾赛拿下车载激光雷达 40% 的市场份额。连续四年，摘得全球车载、ADAS 及 L4 自动驾驶激光雷达市占率三项第一，并成为全球首家实现全年 GAAP 盈利的激光雷达公司。

但更多时候，规模化、商业化，只是禾赛结的果实，用两个模糊的词概括第一名的故事，略显单薄。

正如禾赛创始人李一帆表示，再谈降本主题，对于一家纯创新性的企业而言，不值得兴奋了。

禾赛注定不会当一个无聊的第一名，它身上还带着强烈的极客主义色彩。

所以在市场还沉浸于高线数叙事时，禾赛没有一头闷进这个池子里。第一名，有能力建立自己的游戏规则，改变行业走向。

禾赛投掷下一个新物种——6D 全彩激光雷达。它的颠覆性在于，将摄像头和激光雷达第一次进行芯片层面的像素级融合，生成高质量彩色点云。

这会改变什么？

如果说传统激光雷达的世界，更像是一部只有轮廓与距离信息的「黑白片」，那么这一刻，它被直接推进到了 IMAX 级别的全彩画面，不仅看得见形状与远近，也开始分辨材质、颜色与细节。

感知界面，由黑白成像迈入全彩视界，世界模型的空间智能能力，被显著增强。

一个「全彩激光雷达」时代，被禾赛开启。

01

「千线」失去锋芒，

激光雷达迎来范式跃迁

激光雷达的高性能正与一个关键指标绑定：线数。

站在市场教育角度，线数足够直观。从 64 线到 128 线，再到如今动辄千线，激光雷达的进阶路径，可以简单概括为一条飙升的数字曲线。

这条曲线的确奏效，但不够全面。

至少今天，头部「御四家」都拿出了千线级产品，禾赛甚至把最新一代 ETX 产品的线数推到了 4320 线，一个在几年前几乎无法想象的数字。

问题恰恰出现在这里。

如果千线是一道谁都能翻越的坎，它充其量算趋势，工程化的爬坡，大概率不能构成技术壁垒。

李一帆与另一位联合创始人孙恺，都表达了一种对「高线数」祛魅的观点，对比低线数，高线数的确更安全，但只是安全的充分条件之一，它不能代表实际测距能力。

就像禾赛卷到 4320 线数，但本质上是向市场证明产品定制化能力。真正做到体验升维，是干从 0-1 的事。

而没有什么比创造、发明一个新物种更具杀伤力了。

6D 全彩激光雷达犹如一记雷神之锤，颠覆传统激光雷达产品范式。它在传统 3D 激光雷达的 XYZ 坐标系上，增加了一层色彩语义信息，RGB，六个维度，可以生成高密度彩色点云图像。

看懂这一产品的开创性意义，需要明确两点：

第一，摄像头与激光雷达首次实现像素级融合。

尽管历史上多有尝试，把激光雷达与摄像头装进一个盒子里实现彩色成像，包括禾赛自身，在 2017 年就推出了类似产品 pandora。华为、速腾也有过相关尝试。

但这都只停留于硬件级融合，只是简单统一镜头，摄像头和激光雷达由两套系统支撑，独立采集数据，再通过后处理算法将颜色映射到点云上。

6D 全彩激光雷达则是芯片级融合。它给出了一个更极致、纯粹的解决方案，把颜色信息与空间信息集成在一颗芯片上，摄像头和激光雷达统一像素，在一次测量中统一输出彩色点云。

第二，「千线」与「彩色」两大维度首次交汇于一个产品。

千线与彩色分属于两条路径，高线数比拼空间分辨率，相当于提升素描的精细度；而彩色本质是信息维度，引入语义信息，相当于给素描上色。

一个侧重空间理解能力，另一个代表世界语义理解能力。过去所有的激光雷达产品，要么具备彩色感知系统，但看得模糊，要么看得精细，但是黑白成像。

禾赛 6D 全彩激光雷达，第一次把两者之间的屏障打碎了。

如果构建一个二维坐标系：横轴是空间分辨率（线数），纵轴是信息维度（颜色/语义），那么 6D 全彩激光雷达所在的位置，接近这个坐标系的「右上角」。

而一个新物种，势必会给性能、系统工程化带来质变。

从禾赛示范的成像案例上，可以看到彩色点云最直观一点，是信息增量叠加，智驾系统可以一次性看懂红绿灯、车道线、施工指示牌，看见即理解。

真实彩色点云立体视角

从第一性原理出发，被马斯克诟病最深的多传感器融合冲突问题，数据响应、对齐问题被大幅改善。并且，由于芯片化集成，产品体积会更加极致紧凑，可以自然嵌入整车设计。

当然，这只是禾赛 6D 全彩系列的第一代产品，在数据规模与成像清晰度上，它尚未真正超越传统摄像头体系。

但李一帆不否认这一方向。一旦进入工程化迭代周期，一个同时具备激光雷达与摄像头能力的「单体感知单元」，虽然未必会立即取代现有方案，但由于感知能力的实质增强，大概率会从底层动摇当下主流的多传感器融合架构，诞生一种新的摄像头、激光雷达的组合范式。

02

毕加索 SPAD-SoC，

6D 全彩激光雷达的底层密码

比播下一颗新种子更令人兴奋的，是它能快速结出一颗新果实。禾赛第一代 6D 全彩激光雷达并没有停留在技术展示阶段，而是直接与量产接轨。

ETX 系列已经排上队，新一代产品最远探测距离 600 米，可以识别 150 米以外的 15 厘米高小木块，并计划于今年下半年实现量产交付。

而一个新品类能以这样的速度完成「从定义到上车」，与禾赛多年打磨成熟的芯片化能力密切相关。

「毕加索平台」，正是禾赛赋能 6D 全彩激光雷达的底层密码。名字就带有隐喻，从素描走向色彩创作。

核心还是回归 SPAD（单光子探测器）这套东西上。毕加索 SPAD-SoC 主打「超感光」，通过单光子探测，实现 RGB 信息的采集与处理。

这意味着，即使在低光甚至夜间环境中，系统依然可以输出清晰、稳定的彩色点云。

参数非常「能打」。单芯片可以支持 2160 线的输出，PDE（单光子探测效率）超过了 40%，什么水准？目前业内头部芯片厂——索尼的 SPAD 芯片 PDE 为 45% 以上，差距明显缩小。

另外，性能决定激光雷达看得多清楚，但可靠性决定能否被信任。对于走向 L3 的自动驾驶而言，1% 的不可靠，也会带来 100% 的风险。

所以，激光雷达如果要成为安全标配，它的容错要求得和安全气囊一样，几乎「绝不出错」。

围绕这点，禾赛全球首创的光子隔离 2.0 技术再度升级，通过算法与硬件的深度耦合，在信号与噪声之间建立更清晰的边界，从源头降低误触发与误识别。

显然，毕加索 SPAD-SoC 的顺利流片、部署，源于禾赛在芯片自研上修炼的内功。

实际上，这已经是禾赛第五代自研芯片。

从早期在 AT128 中引入自研 SPAD，到如今毕加索实现感知融合，芯片化不仅决定了性能上限，也锁定了成本下限。

某种程度上，激光雷达发展史，本质就遵循「芯片化—降本—规模化」的叙事路径。

去年主控芯片「费米 100」的发布，拼上了在核心芯片、半导体领域的最后一块自研拼图，摆脱对外部 MCU 与 FPGA 的依赖，进而保证了 ATX 焕新版高性价比的竞争力，最新数据，该产品累计订单数超过了 600 万台。

到现在，禾赛已有四代芯片平台、21 款芯片过了 AEC-Q 认证，累计出货 2.3 亿颗，率先建立起规模与工程优势。

所以，站在这角度看毕加索 SPAD-SoC，又是一次新开端。

它在一颗芯片里，把摄像头和激光雷达融合成一个系统，在此之前，没有路径可参考，也没有成熟范式可以借鉴。

这就意味着，禾赛 6D 全彩激光雷达的发布，不仅定义了一个新产品的性能，也在重写它的工程化制造方式，从产品形态到制造逻辑，一起被推倒重来，形成更具权威性的竞争力。

03

空间智能，

打开物理 AI 的超级入口

全球激光雷达市场，单从出货量与市场份额评估，禾赛的第一名还会持续很久。

业内鲜有一家激光雷达公司，能同时踩中三条增长曲线。

第一条，是车载市场。

当前国内激光雷达渗透率仅约 8%。随着 L3 逐步落地，「单车多雷达」正在成为共识，感知系统从「可选项」走向「安全冗余」，出货量仍有翻倍空间。

第二条，是全球市场。

海外激光雷达渗透率更低，大约只有 3%，远未进入规模化阶段。但英伟达已将禾赛纳入其 Drive Hyperion 10 平台主激光雷达方案，这相当于为其进入全球主机厂体系提供了一张「通行证」。

第三条，机器人市场。

禾赛已经拿下了一批头部客户，包括宇树科技、荣耀机器人等，提前卡位下一代智能终端的入口。

三条增长曲线虽然还在早期，但都源于禾赛三年前的前置布局。某种程度上，容易的题已经做完了。无论是超大规模降本，还是 10 倍以上的性能提升，想象力都在收敛。

所以，禾赛把目光移向了第二曲线之外的空间，直接改变竞争对象。

实际上，6D 全彩激光雷达，已经代表禾赛把刀口对准了摄像头。

当激光雷达开始具备 RGB 信息，它逐步演变成空间 3D 相机，那么摄像头所在的那片市场，开始对激光雷达开放。这会是一个数量级别的空间扩展。

正如禾赛联合创始人、CTO 向少卿所言，「激光雷达的真正价值远未被挖掘，我们坐在一座金矿上。」

当硬件能力、规模基础与行业标准逐渐成型，下一步就变得顺理成章。

禾赛埋下一个大彩蛋，发布了一款全新产品代号：KOSMO。一个外形类似于红酒瓶的融合传感器，它能够把现实世界，完整「扫」进数字空间。

用户只需要拿着它转一圈，就可以生成高精度的三维空间数据。从已有展示来看，无论是园区、室内空间，还是动态场景（如运动），都可以被完整记录。

这种空间测绘、建模能力，天然指向具身智能、世界模型、沉浸式交互、AIGC 等下一代核心场景。

比如具身智能领域，不仅真实世界的空间数据极为稀缺，且获取成本高昂、标注效率低下，而 KOSMO 可以用更高效的方式让空间数据变成可大规模获取的标准资源。

这款产品预计今年下半年正式发布，未来它会迭代成 TO C 形态，体积可以直接装进消费者的口袋里。

至此，禾赛的战略也完成了一次跃迁，从「空间感知」，走向「空间智能」。

「空间智能」并不是一个新词了，但过去更多由软件公司主导，通过基座模型来理解世界。但禾赛试图走出另一条路径，从硬件出发，定义空间数据，反过来影响世界模型。

由此，无论是 6D 全彩激光雷达，还是 KOSMO 两大产品，都在做同一件事：物理空间数字化。

这更像是构建物理 AI 的基础设施，毕竟模型可以被快速迭代，但高质量、结构化、原生一致的数据，一直越来越稀缺，硬件革新可以从底层逻辑上改善这一局面。

而大多数时候，一个新时代是被「新物种」打开的。就像丰田喜一郎那句经典判断，如果你问用户想要什么汽车，他们只会说：「一辆更快的马车。」

优化旧答案不会改变认知，提出一个新问题才会。

禾赛下一阶段，从「空间智能」开始，本质上是在完成一次角色切换，从定义性能，转向定义品类。

这也意味着，它不会停留在激光雷达本身，而是走向更广义的 AI 硬件，成为连接数字世界与物理世界的「超级入口」。

说到底，「感知世界」的任务已经完成了，看向物理 AI 终局，「理解世界」与「改变世界」，才是真正的价值归宿。