徽声在线记者 | 周姝祺

车载激光雷达市场的竞争态势并未因渗透率提升和价格下降而趋于缓和。华为在年初将技术竞争推向了896线的新高度，而禾赛科技则以另一种创新方式回应——为激光雷达赋予“色彩”感知能力。

近日，禾赛科技正式推出全球首款6D全彩激光雷达超感光芯片。据官方介绍，这款芯片突破了传统激光雷达仅能感知物体位置和形状的局限，实现了对物体色彩的同步感知，可直接生成包含颜色信息的点云数据。在相同激光功率下，搭载该芯片的激光雷达产品能够探测更远距离、更小目标，并在低光照环境下保持清晰成像。

禾赛科技联合创始人及首席科学家孙恺向徽声在线等媒体透露，该产品的核心设计理念在于实现摄像头数据与激光雷达数据的深度融合。通过空间与时间维度的精准对齐，系统可同时获取激光雷达的空间定位能力和摄像头的语义信息，从而显著提升自动驾驶算法对复杂环境的理解能力。

华为与禾赛的技术路线差异显著：华为延续智能驾驶硬件的高参数发展路径，而禾赛则致力于拓展激光雷达的功能边界，使其从单纯的测距建模工具转变为承载丰富空间与语义信息的智能传感器。

真实彩色点云3D效果展示。图片来源：禾赛

当前自动驾驶系统普遍采用多传感器协同方案，包括摄像头、毫米波雷达和激光雷达等。但行业始终存在纯视觉与激光雷达两大技术路线的争论：纯视觉方案以摄像头为核心，模拟人类视觉感知；激光雷达方案则主张通过多传感器融合构建超越人类感官的感知系统。

多位自动驾驶研发人员向徽声在线表示，摄像头在语义识别方面具有独特优势，红绿灯、交通标志等信息仅能通过摄像头获取。理论上，经过充分训练的摄像头数据可部分替代激光雷达功能。但激光雷达与摄像头的数据采样频率差异，导致两者融合需要复杂算法支持，可能引发数据错位问题。

特斯拉与小鹏汽车是纯视觉路线的典型代表。小鹏汽车CEO何小鹏在直播中强调，纯视觉方案通过统一视觉模态提升响应效率与驾驶安全性，配合大算力芯片与高质量数据流，可实现更精准的模型决策。

禾赛科技通过超感光芯片缩小了激光雷达与摄像头的功能差距。其ETX系列激光雷达输出的点云数据包含颜色信息，不仅提供距离与轮廓数据，还补充了颜色与纹理线索，使系统能更早识别红绿灯、车道线等关键目标。

不过，禾赛科技并未将该技术定位为摄像头的直接替代品。联合创始人兼CEO李一帆在接受采访时表示，ETX系列产品现阶段不会取代摄像头，未来即使技术进一步升级，最多也仅能替代部分前视摄像头功能。他强调，从长期发展看，多传感器融合仍是行业主流方向。

李一帆认为，作为安全冗余部件，激光雷达在L2级辅助驾驶阶段具有不可替代的价值。特别是在摄像头受限且驾驶员无法及时接管的场景下，激光雷达能提供关键的安全边界。据其估算，这类场景在不同定义下的覆盖比例可达20%至90%。

值得注意的是，禾赛并未回避与华为在线数维度的竞争。ETX系列支持1080线、2160线、4320线等多种高线数方案，预计今年下半年量产交付，并计划于2027至2028年搭载于多款旗舰车型。

一位激光雷达行业从业者向徽声在线分析称，增加线数的核心目的是提升分辨率，使障碍物轮廓更清晰，从而增强复杂场景下的感知能力。对车载应用而言，这仍是激光雷达最直接且易被车企接受的价值点。

但线数竞争存在物理极限。孙恺坦言，4000线激光雷达既无必要也无实际效用。他认为，500线对应300米测距已属合理水平，继续增加线数虽能提升分辨率，但测距能力需同步提升，否则对远距离小目标的识别改善将迅速递减。

李一帆补充指出，消费者对线数的关注源于其直观性与传播性。然而，激光雷达的性能评估需综合考虑分辨率、测距能力、噪点率、视场角、检测物体类型等多重指标。线数提升虽有益，但单一指标无法定义优质激光雷达产品。

参数升级必然伴随成本增加。上述从业者表示，高线数激光雷达会带来更大的数据处理压力，分辨率提升意味着后处理与融合环节对算力的需求激增，进而推高芯片规格与整车成本。

2023年，禾赛科技以160万台的出货量成为全球首家全年盈利的激光雷达企业，并连续三年保持净现金流为正。在车载激光雷达领域，禾赛市占率已超50%，连续13个月位居行业榜首，小米、理想等车企均为其客户。

从市场数据看，激光雷达行业远未触及增长天花板。2025年中国汽车销量预计达3440万辆，激光雷达渗透率仅8%；全球市场渗透率更低至3%，市场空间巨大。此外，随着L3级自动驾驶时代来临，单车搭载激光雷达数量将成倍增长。

禾赛科技的战略布局已超越车载领域。这家以激光雷达为核心的公司宣布进行战略升级，从空间感知拓展至空间智能，面向世界模型、具身智能、AI硬件、沉浸式交互等下一代AI核心场景，打造连接数字与物理世界的入口。

禾赛科技CTO向少卿认为，激光雷达的潜在价值尚未被充分挖掘。当前内容采集与交互系统仍以二维影像为主，高质量三维内容稀缺。同时，现有3D采集设备普遍存在价格高、体积大、采集处理门槛高等问题，导致三维世界数据供给不足。

基于此，禾赛首次推出AI硬件产品KOSOMO。向少卿向徽声在线等媒体介绍，该产品可完整拍摄与记录3D世界，未来迭代后有望成为面向大众的“口袋相机”。不过，李一帆强调，KOSOMO与大疆、影石等公司的产品定位不同，并非直接竞争关系。

禾赛KOSOMO产品实拍。图片拍摄/周姝祺

KOSOMO的当前价值在于为物理AI训练提供数据支持。禾赛设想，该产品可帮助机器人更贴近真实世界地学习空间关系与环境规律，为厂商提供稀缺的高质量空间数据，用于世界模型训练。相比纯仿真数据，真实场景的三维数据能降低训练偏差，并以更低成本扩充训练样本。

李一帆解释称，禾赛拓展新领域并非因车载激光雷达市场饱和。他指出，车载产品已基本满足现阶段需求，成本也降至合理水平。在主营业务具备高确定性的前提下，公司可将研发能力延伸至其他行业场景。

禾赛的另一战略方向是机器人动力模组，将其视为物理AI时代的重要基础设施。据悉，禾赛已深入动力模组底层架构研发，掌握核心技术，整体性能较行业现有水平实现数倍提升。