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2026 北京車展禾賽成激光雷達賽道最大贏家,拿下品牌車型雙第一,發布四大創新成果錨定物理 AI 新賽道。
作者|王蕊
編輯|西子
2026北京車展,激光雷達登上了幾乎大多數車企的展臺,新一代問界M9甚至1輛車裝了6顆。
而細看各個展館,禾賽仍是激光雷達賽道最大的贏家。
8.99 萬元起的長安啟源 Q05,成為 10 萬元以內首款搭載激光雷達的車型;理想全系標配禾賽激光雷達,理想L9 livis搭載4顆;新一代問界 M9,則把單車激光雷達數量提升到 6 顆,創下量產車型搭載量新高。
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從 10 萬元以下代步車,到100萬以上的豪華旗艦,激光雷達正在成為智能汽車的必選項,智能駕駛的“入場券”。
智車星球與多位業內人士交流,均表示激光雷達出貨量仍在高速增長期,2026 年有望突破 1000 萬臺,實現約 2.5 倍增長。
就在這樣的背景下,禾賽交出了兩份截然不同的答卷:
一邊是北京車展現場搭載品牌數、車型數雙第一,覆蓋 24 家汽車品牌、56 款重磅車型;另一邊是車展前夕的技術開放日上,發布 6D 全彩激光雷達、Kosmo 空間智能 AI 硬件產品、機器人感知全場景方案、機器人動力模組四大創新成果。
2026年,禾賽想講的不只是“激光雷達的裝車量”,而是從“空間感知”走向“空間智能”,把核心場景延伸到物理 AI 時代。
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車載領跑者
當行業還在為線數、價格貼身肉搏時,禾賽早已用規模化落地,鞏固了其在車載賽道的領先地位。
2026 北京車展上,禾賽實現了從 8 萬元級入門車型到百萬元級豪華旗艦的覆蓋,品牌覆蓋長安、長城、吉利、理想、小米、上汽奧迪、凱迪拉克等。截至目前,禾賽已與全球40 家汽車品牌、160 多款車型達成量產定點合作,覆蓋中國銷量前十的全部汽車品牌。
2026 年 2 月,禾賽在中國乘用車激光雷達市場占有率達到 51%,連續 13 個月蟬聯市場第一;激光雷達累計交付量突破 240 萬顆,ATX 系列在手訂單超 600 萬顆。
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在乘用車市場之外,禾賽同樣是 L4 級自動駕駛領域的“最大公約數”。
本屆車展上,小馬智行、文遠知行、卡爾動力等頭部 L4 企業亮相,其 Robotaxi、無人駕駛輕卡等產品,均搭載禾賽激光雷達。其中,卡爾動力量產版運輸機器人獨家選擇禾賽 6D 全彩激光雷達方案,成為該產品首次賦能的量產商用車。
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激光雷達早已不是高階智駕的營銷標簽,而是更接近汽車的“隱形安全氣囊”。這也是行業頭部玩家的普遍共識,某業內人士甚至直言,未來 5 年之內,如果不搭載激光雷達,就無法實現真正安全的高階輔助駕駛。
禾賽用全價位覆蓋、全場景落地,證明了自己在車載激光雷達賽道的領先位置,也為后續從車載感知走向物理 AI 基礎設施,打下了最堅實的基本盤。
跳出內卷,走向藍海
過去10年,禾賽最常被貼上的標簽是“激光雷達公司”——它把一個曾經昂貴、笨重、主要服務 Robotaxi 和研發項目的傳感器,做成了可以大規模上車的車規級產品。
但激光雷達行業早已進入新的發展階段,過去幾年,中國智能車市場被 “降本” 二字全面裹挾,“能不能再便宜一點” 成了懸在全行業頭頂的共同焦慮。
“降本永遠都是一個常識和一個該做的事,但它不應該是 100% 的關注點。”禾賽聯合創始人、CEO 李一帆直言,“一家真正原創型、創新型企業,如果你就此躺平,只做這一件事兒,我覺得也挺遺憾的。”
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△禾賽聯合創始人、CEO 李一帆
“今天拋開多少線的激光雷達、成本、業務這些話題,最重要的一個關鍵詞是:我們又看到了很多從 0 到 1 的機會,而這個機會最大的主題是 AI,尤其是物理世界 AI 基礎設施、物理世界的數字化機會。”
這并不是禾賽一家公司的孤立判斷。
業內普遍認為,激光雷達的價值正在從車載感知,延伸到“連接數字世界和物理世界”的更廣闊場景。在他看來,AI 正從數字世界拓展到物理世界,激光雷達既可以實現物理世界的數字化,也能完成數字世界與真實世界的精準匹配。
這正是禾賽想講的新故事:激光雷達不只是自動駕駛的一顆傳感器,更可能成為物理世界數字化的核心入口。
重新定義激光雷達
北京車展上的線數和顆數競賽,本質上是激光雷達行業,過去10年競爭邏輯的延續:圍繞線數、成本、上車規模做線性迭代。
但當基本盤已經跑通,只靠“更便宜”和“更高線數”的線性迭代,已經不足以支撐下一階段想象力。這也是 6D 全彩激光雷達出現的核心背景。
在此之前,行業里的“激光雷達 + 攝像頭”融合方案,本質上仍是兩套系統:激光雷達負責測距和空間結構,攝像頭負責色彩和語義識別,再通過算法把兩套數據對齊,天然存在時間同步、空間標定、響應延遲等痛點。
禾賽此次發布的 6D 全彩激光雷達,基于自研畢加索芯片平臺,在單芯片上實現 RGB 色彩信息與 XYZ 空間信息的像素級融合。同一個像素、同一次測量,就可以同步輸出距離與色彩信息,從底層架構上減少多傳感器融合的復雜問題。
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從參數上看,這款雷達單芯片支持 2160 線輸出,最高可拓展至 4320 線,最遠測距 600 米,可識別 150 米外 15cm 高的小障礙物,單光子探測效率 PDE 超 40%。
但它真正的意義,并不只是參數提升。它讓激光雷達同時具備 3D 空間幾何感知能力,以及顏色、紋理等視覺信息獲取能力,讓感知鏈路更短,也更穩定。
這并不意味著激光雷達要替代攝像頭,而是說明兩類傳感器的能力邊界正在被重新定義。
按照規劃,搭載畢加索芯片的 ETX 遠距激光雷達、FTX 補盲激光雷達,將于 2026 年下半年同步量產,組成面向 L3 及以上自動駕駛的全場景解決方案。
如果說過去行業卷的是“看得更遠、密度更高”,那么 6D 全彩激光雷達想解決的是“看得更完整”。
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它不是一次普通參數升級,而是禾賽試圖重新定義車載激光雷達的能力邊界。
做物理 AI 時代的“賣鏟人”
“禾賽激光雷達將成為百萬億物理 AI 時代的‘金鏟子’。”禾賽科技機器人感知業務負責人劉興偉在發布會上,點出了禾賽的核心定位。
基于此,禾賽推出了全新的Kosmo 空間智能 AI 硬件產品和機器人動力模組,這是禾賽走出汽車、進入物理 AI 市場的核心動作。
這些布局看起來分屬不同方向,但底層邏輯都指向同一個目標:物理AI。
Kosmo 是其中最直觀的一步。
這是一款便攜式三維空間記錄設備,目標是解決高質量 3D 內容稀缺的問題。它融合禾賽自研激光雷達、多攝像頭與慣導系統,并搭配空間感知算法與 AIGC 算法,用戶只需手持設備環繞場景走一圈,就能完成真實世界的三維重建。
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按照規劃,Kosmo 將于 2026 年下半年正式發布,第一代產品面向專業級用戶,覆蓋房產家裝、數字孿生工廠、影視創作等場景。
而它更長期的價值,是為物理 AI 提供高質量空間數據入口,讓禾賽從車載傳感器供應商,升級為物理 AI 時代的數據基礎設施提供商。
機器人,則是另一個更大的落地場景。
在禾賽的判斷里,物理 AI 不只等于人形機器人,而是覆蓋割草、物流、清潔、工業倉儲等所有自主移動機器人。預計到 2026 年,禾賽在機器人行業的激光雷達累計交付量將突破 100 萬臺,并在多個細分賽道保持領先。
更值得關注的是,禾賽的布局已經從機器人的感知端延伸至執行端。此次技術開放日上,禾賽正式披露機器人動力模組業務,深入行業核心底層部件。
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但禾賽的邊界也很清楚:不做機器人整機,不做通用大模型,而是聚焦傳感器、數據入口和底層核心部件,做物理 AI 時代的基礎設施供應商。
在李一帆看來,數字 AI 與物理 AI 的最大差異,在于數據獲取方式。大語言模型天然擁有海量互聯網數據;但物理 AI 面對的是高度復雜、非標準化的真實世界,高質量三維空間數據獲取難度極高,這才是制約行業發展的最大短板。
這也是禾賽選擇優先布局數據入口,而非直接入局通用大模型競爭的核心原因。
禾賽的戰略,不是簡單橫向擴品類,而是沿著“感知—數據—執行”的鏈路,扎根物理 AI 的底層基礎設施。
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過去10年,禾賽用激光雷達給自動駕駛裝上了“智慧的眼睛”;未來10年,禾賽要做的,是用空間智能技術,為物理 AI 時代打造最核心的數字基建。
站在“空間智能”的起點,禾賽已經不再只講“激光雷達裝車量”的老故事,而開始構建“物理AI的基礎設施”。
這或許也是激光雷達行業在價格戰和參數內卷之外,真正可以走向的星辰大海。
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