做车载激光雷达的禾赛，开始往具身智能这边铺路。
10 月 14 日，禾赛发布 Kosmo 三维世界数据引擎，分两块：手持的 AI 空间相机 Kosmo One 负责采集，云平台 Kosmo World 负责重建、编辑和管理三维资产。CTO 向少卿给的目标很直白——「把空间建模变成像拍照那样简单」。
Kosmo One 长得像「加大版、带激光雷达的大疆 Pocket」，把激光雷达和摄像头集成在一起：雷达测形状、距离、位置，CMOS 记录颜色、纹理与光影，两路对齐后重建真实空间。禾赛把激光雷达几何精度推到毫米级，官方说能辨识网球拍上约 5mm 间距的网孔——这种细小结构的还原能力，直接决定三维副本的精度。影像用一英寸 CMOS，最高支持 8K 采集，导出最高 6K。
有个和普通相机相反的点：Kosmo 刻意不要「影调」「风格化」，重点是保留现场原有颜色与光影、尽量减少不同摄像头与不同采集时刻的处理差异，好让多个视角能拼成连贯的三维场景。采集时雷达、影像与高精度 IMU 微秒级同步，画面能对上设备当时的位置姿态。效率上，普通室内扫 100 平方米大约 15 分钟，支持即开即扫、智能指引、一键续扫，扫到一半暂停也能从别的位置接续。
到 Kosmo World 这一步，AI 语义分割会把场景里的物体识别出来、提取成可独立编辑的三维对象。现场演示里，一句语言提示就能把沙发从场景中分割提取，沙发移走后露出的地毯空缺，AI 再按周边信息补全纹理。
官方还放了个对比：用 20 张照片交给 GPT-6 Astra 重建同一个房间，会出现沙发位置形状不对、材质光影有偏差；换成 Kosmo 采集的数据，位置关系好一些，但椅子外形、花的材质仍有偏差。向少卿的比方是——通用模型是「大脑」，Kosmo One 提供更准确的「眼睛」。
用途上，皮克斯的工业级渲染器 RenderMan 已把园区里标志性的台灯和彩球雕塑扫进 Kosmo；机器人公司 Sharpa 用 Kosmo 还原 DQ 门店搭训练环境，官方称任务成功率达到 99%。禾赛 CEO 李一帆认为，空间智能市场的长期规模有望超过激光雷达市场。坏消息是 Kosmo 还没公布零售价，短期内普通人还玩不上；好消息是会继续迭代，发布会最后还预告将与一家国内头部无人机企业合作，把采集视角升到空中。
原文链接：https://www.ifanr.com/1684538
来源：爱范儿
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