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      對(duì)話禾賽李一帆:物理 AI 瓶頸不是模型,而是高質(zhì)量真實(shí)世界數(shù)據(jù) | 智車星球

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      禾賽迄今為止最大的主題就是物理世界的數(shù)字化。物理世界的數(shù)字化是一個(gè)很重要的AI的基礎(chǔ)設(shè)施,不論是推理還是訓(xùn)練。

      作者|王蕊

      編輯|西子

      “物理 AI 時(shí)代的核心機(jī)遇,就藏在物理世界的數(shù)字化進(jìn)程里,從空間感知升級(jí)為空間智能、從純硬件迭代為 AI 硬件,是行業(yè)不可逆的范式升級(jí)。禾賽要做的,始終是物理 AI 時(shí)代的核心基礎(chǔ)設(shè)施提供商。

      禾賽科技宣布了全新的戰(zhàn)略和使命——從全球車載激光雷達(dá)的領(lǐng)跑者,全面升級(jí)為“物理 AI 基礎(chǔ)設(shè)施公司”。


      4 月 17 日,在 2026 技術(shù)開放日上,禾賽一次性發(fā)布四項(xiàng)核心產(chǎn)品:全球首款 6D 全彩激光雷達(dá)芯片 “畢加索”、最高 4320 線 ETX 系列激光雷達(dá)、空間智能 AI 硬件 Kosmo、機(jī)器人動(dòng)力模組,完整覆蓋從車載感知、空間數(shù)字化到機(jī)器人執(zhí)行的全鏈路,完成了物理 AI 基礎(chǔ)設(shè)施的全棧布局。

      支撐這場(chǎng)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)身的,是李一帆、向少卿、孫愷三位禾賽科技聯(lián)合創(chuàng)始人對(duì)物理 AI 的底層預(yù)判:物理 AI 時(shí)代,真正的瓶頸從來(lái)都不是模型,而是高質(zhì)量的真實(shí)世界數(shù)據(jù)。

      “沒有高質(zhì)量的物理世界數(shù)據(jù),再優(yōu)秀的模型都是空中樓閣。”李一帆在接受智車星球采訪時(shí)直言。


      △禾賽科技聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO 李一帆

      沿著這一邏輯,禾賽的方向也變得清晰:從“空間感知”到“空間智能”,從單一傳感器供應(yīng)商走向數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施提供商,再進(jìn)一步延伸到機(jī)器人核心執(zhí)行部件。

      它想占據(jù)的,已經(jīng)不只是自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)鏈中的一個(gè)環(huán)節(jié),而是整個(gè)物理世界數(shù)字化過程中的關(guān)鍵入口。

      核心觀點(diǎn)速覽:

      1. 激光雷達(dá)從幾百線做到1000線、4000線,當(dāng)然也是進(jìn)步,但它的創(chuàng)新幅度,未必比把純固態(tài)激光雷達(dá)裝到車身各個(gè)角落,甚至裝到小牛電動(dòng)上更大。

      2. 物理 AI 時(shí)代,最大的改變,是大家會(huì)終于明白,這個(gè)賽道的核心瓶頸從來(lái)都不是模型,而是高質(zhì)量的物理世界數(shù)據(jù)。

      3. 大家過去總覺得軟件公司比硬件公司更值錢。但在AI時(shí)代,這個(gè)判斷并沒有那么成立了。對(duì)物理AI來(lái)說,解決物理世界數(shù)字化、提供高質(zhì)量數(shù)據(jù),本身就是非常高價(jià)值的事情。

      4. 禾賽迄今為止最大的主題就是物理世界的數(shù)字化。物理世界的數(shù)字化是一個(gè)很重要的AI的基礎(chǔ)設(shè)施,不論是推理還是訓(xùn)練。

      5. 禾賽是一家強(qiáng)的基于圍繞 AI 體系,去為它設(shè)計(jì)最需要的底層基礎(chǔ)設(shè)施的公司。核心定位是做機(jī)器人時(shí)代的基礎(chǔ)設(shè)施,本質(zhì)上還是在做 “賣鏟子” 的生意。

      6D全彩激光雷達(dá):激光雷達(dá)的0到1原生創(chuàng)新

      6D全彩激光雷達(dá),為什么想要做一個(gè)這樣的新物種新產(chǎn)品出來(lái)?

      李一帆:如果從行業(yè)階段來(lái)看,不同階段競(jìng)爭(zhēng)的事情不一樣。早期技術(shù)路線百花齊放,大家都在做從 0 到 1 的事情,對(duì)技術(shù)創(chuàng)業(yè)者來(lái)說當(dāng)然更有意思,因?yàn)槟闶窃诓粩嗵剿鲃e人沒做過的東西。

      過去幾年,行業(yè)越來(lái)越多聚焦在“降本”上,這對(duì)純創(chuàng)新型企業(yè)來(lái)說,確實(shí)沒那么令人興奮,但從商業(yè)角度看,這是好事。一個(gè)產(chǎn)品如果特別貴,就很難普及,我們本質(zhì)上還是希望做出一個(gè)大家都能用得起、用得上的產(chǎn)品。

      作為一家商業(yè)公司和供應(yīng)商,禾賽當(dāng)然會(huì)持續(xù)做好降本、上量、保質(zhì)量這些基礎(chǔ)工作。但我們也一直在想,除了這些,是不是還有別的事情值得投入精力。

      高線數(shù)是行業(yè)里很常見的一條升級(jí)路徑,我們每代產(chǎn)品也都有高線數(shù)版本,但線數(shù)高只是提升安全的一個(gè)手段,并不是安全的充分條件。線數(shù)高不代表一定能被用好,它背后仍然需要完整的產(chǎn)品閉環(huán)。

      在我看來(lái),從幾百線做到一千線、四千線,當(dāng)然也是進(jìn)步,但它的創(chuàng)新幅度,未必比把純固態(tài)激光雷達(dá)裝到車身各個(gè)角落,甚至裝到小牛電動(dòng)上更大。后者其實(shí)是在創(chuàng)造一個(gè)新的產(chǎn)品品類,是更典型的從 0 到 1。

      6D 全彩激光雷達(dá)也是在這樣的思路下誕生的。


      首先,這絕不是換個(gè)名字、玩弄概念,而是底層的創(chuàng)新。歷史上,激光雷達(dá)和攝像頭的融合,本質(zhì)上大多還是兩套系統(tǒng)的組合,只不過通過一些方式把它們?nèi)M(jìn)了同一個(gè)空間里。

      而禾賽這次做的,是一套真正統(tǒng)一的系統(tǒng)。在測(cè)量距離的同時(shí),同步獲取光的 RGB 信息,在像素級(jí)實(shí)現(xiàn) RGB 和 XYZ 的一一對(duì)應(yīng)。


      也就是說,激光雷達(dá)有多少像素,攝像頭就有多少像素,而且這些信息來(lái)自同一次測(cè)量,這是過去沒有人真正做到過的事情。

      這樣做有幾個(gè)顯著好處。第一,它一次性解決了多傳感器之間長(zhǎng)期存在的同步、響應(yīng)、對(duì)齊等問題,從根本上提升了感知的一致性和安全性。

      因?yàn)樗捎玫氖切碌臏y(cè)量原理,所以天然可以做得更小,而且不會(huì)額外疊加一套攝像頭系統(tǒng)的成本,本質(zhì)上仍然是一套激光雷達(dá)的成本邏輯。對(duì)整車來(lái)說,這會(huì)帶來(lái)體積、集成和成本上的綜合優(yōu)勢(shì)

      第五代芯片、6D 全彩激光雷達(dá)這一代,核心升級(jí)是什么?

      李一帆:這一代最重要的升級(jí),第一當(dāng)然是從 3D 到 6D;第二是線數(shù)能力的繼續(xù)提升,目前最高支持 4320 線;第三則是一些更隱性的能力優(yōu)化,比如噪點(diǎn)控制和各類 Corner Case 的處理。

      很多時(shí)候,線數(shù)、噪點(diǎn)這些顯性指標(biāo)很容易被行業(yè)關(guān)注,但真正決定產(chǎn)品好不好用的,往往是那些不那么顯眼的能力。

      比如明明沒有障礙物卻出現(xiàn)誤報(bào),或者該檢測(cè)到的障礙物沒有檢測(cè)到,這種問題才是激光雷達(dá)最不能接受的,也是我們花了很多時(shí)間持續(xù)優(yōu)化的重點(diǎn)。

      現(xiàn)在最讓你興奮和焦慮的是什么?

      李一帆:最核心的興奮點(diǎn),還是能在一個(gè)大家都在卷線數(shù)、卷降本的行業(yè)里,繼續(xù)做出 6D、Kosmo、動(dòng)力模組這種更接近從 0 到 1 的東西,看到一些真正新的、有趣的產(chǎn)品方向。

      焦慮的部分也存在。因?yàn)橐患艺嬲膭?chuàng)新型企業(yè),如果最后只是停留在降本、上量、保質(zhì)量這些事情上,當(dāng)然也要做,但只做這些會(huì)很遺憾。我們還是會(huì)持續(xù)逼著自己去做一些底層原理上真正不同的新東西。

      Kosmo:開辟空間數(shù)字化全新賽道

      Kosmo 是什么?它的定位和核心價(jià)值是什么?

      李一帆:Kosmo 是一款和汽車行業(yè)無(wú)關(guān)的全新產(chǎn)品,它解決的核心問題,是“空間記錄”。

      今天絕大多數(shù)空間記錄技術(shù),本質(zhì)上都在錄制現(xiàn)場(chǎng)替用戶做完了很多不該做的決策,而且信息壓縮嚴(yán)重,最終用戶拿到的內(nèi)容,往往并不能真正理解一個(gè)空間。

      這件事的根本矛盾在于,過去一直沒有一套成熟技術(shù),能夠把一個(gè)三維環(huán)境中的光線、空間感、結(jié)構(gòu)、顏色完整記錄下來(lái)。

      這里面有幾個(gè)原因:一是過去激光雷達(dá)不夠成熟、不夠便宜,做空間記錄門檻太高;二是空間渲染能力不夠好,導(dǎo)致最終呈現(xiàn)出來(lái)的效果很假;三是沒有人把整條鏈路真正跑通,空間智能的數(shù)據(jù)生成因此受到了很大限制。

      Kosmo 就是在這個(gè)背景下做出來(lái)的。

      禾賽本身?yè)碛泻軓?qiáng)的激光雷達(dá)能力,在測(cè)繪、三維測(cè)量、空間智能、數(shù)據(jù)生成等領(lǐng)域已經(jīng)有很多應(yīng)用;同時(shí)我們對(duì)光學(xué)也很熟悉,又具備很強(qiáng)的產(chǎn)品化能力,所以最終把這些能力整合成了一臺(tái)小型設(shè)備。

      你拿著它在一個(gè)空間里走一圈,房間模型就有了;之后如果你想生成任意角度、任意視角的畫面,它都可以非常真實(shí)地還原出來(lái)。


      它的應(yīng)用潛力很大。無(wú)論是數(shù)字孿生工廠、建筑設(shè)計(jì)、家裝家居,還是機(jī)器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集,都有很強(qiáng)的需求。我們現(xiàn)在看到的應(yīng)用場(chǎng)景,其實(shí)還不到它未來(lái)可能性的五分之一。各個(gè)行業(yè)里最領(lǐng)先的一批玩家,都已經(jīng)在和我們一起探索它能做什么。

      第一代 Kosmo 面向?qū)I(yè)用戶,不是消費(fèi)級(jí)產(chǎn)品,是 to professional、to B 的產(chǎn)品,價(jià)格是大幾萬(wàn)元量級(jí),今年下半年會(huì)發(fā)布。

      第一代不會(huì)是 to C。至于未來(lái)消費(fèi)者這一端會(huì)不會(huì)有一個(gè)手機(jī)版本、一個(gè)對(duì)應(yīng)的形態(tài),是有可能的,但現(xiàn)在還很難下結(jié)論。因?yàn)閷?duì)一個(gè)全新品類來(lái)說,市場(chǎng)規(guī)模和最終形態(tài)往往是做出來(lái)之后才逐漸看清楚的。我們現(xiàn)在更重要的,還是把產(chǎn)品和體驗(yàn)做到極致。

      Kosmo 所代表的“空間智能”,和簡(jiǎn)單的空間掃描有什么區(qū)別?

      李一帆:如果只是空間感知,那更多是空間掃描。而空間智能不只是把空間掃下來(lái),還包括多傳感器融合、模型搭建,以及后續(xù)一系列 AIGC 能力。

      空間掃完以后,不一定能把這個(gè)世界所有地方都掃得非常完整,一定會(huì)有沒看到的地方,它會(huì)去補(bǔ)。補(bǔ)出來(lái)的內(nèi)容不一定百分之百真實(shí),但如果拍攝本身已經(jīng)足夠接近真實(shí),補(bǔ)出來(lái)的東西基本也能用了。

      所以這不是一個(gè)很“笨”的硬件邏輯,不是說掃一次不夠再掃一次、沒掃全再補(bǔ)掃一遍,而是要讓整個(gè)產(chǎn)品在真實(shí)使用中變得更高效、更自然。從這個(gè)角度看,我們做的其實(shí)是一個(gè) AIGC 的硬件。

      Kosmo 和 6D 全彩激光雷達(dá)是什么關(guān)系?禾賽會(huì)做可穿戴或自我中心采集設(shè)備嗎?

      李一帆:Kosmo 和 6D 是完全不同的兩類產(chǎn)品。6D 是面向汽車的新一代激光雷達(dá)技術(shù),本質(zhì)上是讓激光雷達(dá)在一套系統(tǒng)里同時(shí)具備攝像頭能力。

      而 Kosmo 是一款與汽車無(wú)關(guān)的獨(dú)立產(chǎn)品,面向的是空間記錄和空間數(shù)字化。雖然它同樣會(huì)整合多種傳感器,但它和 6D 并不是綁定關(guān)系。

      至于現(xiàn)在很熱的可穿戴、自我中心采集范式,禾賽目前沒有計(jì)劃做。原因是這個(gè)方向雖然最近很熱,但行業(yè)對(duì)它究竟需要怎樣的數(shù)據(jù)、壁壘到底在哪里、性能要求是否真的足夠高,其實(shí)都還沒有定論。禾賽更傾向于做那些對(duì)性能要求更高、技術(shù)壁壘更深的事情。

      物理 AI 時(shí)代,做核心數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施提供商

      禾賽如何定義“空間智能”?從空間感知到空間智能,公司的核心邏輯是什么?

      李一帆:過去兩年,禾賽一直在更認(rèn)真地思考公司到底是一家什么樣的公司。

      第一階段,我們最強(qiáng)的能力當(dāng)然還是硬件能力:從光學(xué)、電子、芯片,到大規(guī)模高質(zhì)量的車規(guī)級(jí)制造,再到點(diǎn)云數(shù)據(jù)和信號(hào)處理,這是我們的基本盤。

      但禾賽和純制造企業(yè)不一樣。我們更底層的定位,是一家圍繞 AI 體系去設(shè)計(jì)和提供底層基礎(chǔ)設(shè)施的公司,而這套基礎(chǔ)設(shè)施里,最核心的一部分其實(shí)是數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。

      我們不是數(shù)據(jù)的擁有方,而是數(shù)據(jù)的產(chǎn)生方。無(wú)論是車上的感知數(shù)據(jù),機(jī)器人使用的數(shù)據(jù),還是空間智能訓(xùn)練模型所需要的空間數(shù)據(jù),本質(zhì)上都指向同一個(gè)大主題:物理世界的數(shù)字化。

      所以,從空間感知到空間智能,禾賽看到的核心機(jī)會(huì),始終在于高質(zhì)量的物理世界數(shù)字化數(shù)據(jù)。這是我們布局空間智能的主線。

      除此之外,我們也會(huì)沿著機(jī)器人底層基礎(chǔ)設(shè)施繼續(xù)往下走,比如動(dòng)力模組。因?yàn)槿绻藤愂且患一A(chǔ)設(shè)施公司,我們就會(huì)去找機(jī)器人領(lǐng)域里最通用、最關(guān)鍵、又最值得做的那部分能力。


      很多人會(huì)覺得空間智能最終是模型公司的機(jī)會(huì),但從物理 AI 的角度看,模型只是其中一環(huán),數(shù)據(jù)反而是更短的短板。沒有足夠高質(zhì)量的數(shù)據(jù),后面的模型就是空中樓閣。

      而且物理 AI 的數(shù)據(jù)和任務(wù)、場(chǎng)景、機(jī)器人本體是高度耦合的,不存在一套數(shù)據(jù)普遍適配所有機(jī)器人這件事。所以空間智能絕不是只有模型公司才能參與,提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)和底層硬件的公司,同樣有很大的機(jī)會(huì)。

      AI 對(duì)禾賽這樣的硬件公司,究竟會(huì)帶來(lái)哪些影響?

      李一帆:首先,一個(gè)常見的誤區(qū)是,大家過去總覺得軟件公司比硬件公司更值錢。但在 AI 時(shí)代,這個(gè)判斷并沒有那么成立了。

      真正重要的問題是:AI 時(shí)代最核心的價(jià)值到底在哪里。

      對(duì)物理 AI 來(lái)說,解決物理世界數(shù)字化、提供高質(zhì)量數(shù)據(jù),本身就是非常高價(jià)值的事情,而硬件對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響,其實(shí)遠(yuǎn)高于軟件。

      如果把 AI 粗略分成幾類:語(yǔ)言模型天然擁有海量數(shù)據(jù),它的核心瓶頸主要在訓(xùn)練范式和算力;車載自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)獲取有一定周期,但數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)已經(jīng)相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化,行業(yè)也更成熟。

      而機(jī)器人、物理 AI 這一類則完全不同。它真正難的地方在于,如何通過傳感器獲得最高質(zhì)量的信號(hào)。


      這個(gè)行業(yè)今天還沒有被真正定義清楚,也遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有成熟。未來(lái)三年,優(yōu)質(zhì)硬件體系所帶來(lái)的高質(zhì)量數(shù)據(jù),如何進(jìn)一步驅(qū)動(dòng)模型能力,會(huì)變得越來(lái)越清晰。

      另外,AI 對(duì)組織管理的影響也會(huì)很大。很多管理問題之所以復(fù)雜,不是因?yàn)樗娴男枰敲炊唷岸床烊诵浴保且驗(yàn)樾畔⒉煌该鳌⑿畔⒉粯?biāo)準(zhǔn)化、信息太多又無(wú)法消化。

      AI 的價(jià)值就在于,它可以幫助組織大量處理復(fù)雜信息,降低很多傳統(tǒng)管理動(dòng)作的必要性。未來(lái)組織形態(tài)很可能會(huì)更圍繞產(chǎn)品線展開,而不是依賴龐大的職能部門和跨部門協(xié)作。

      物理 AI 時(shí)代,禾賽的敘事邏輯會(huì)發(fā)生什么變化?

      李一帆:最大的變化,是行業(yè)會(huì)越來(lái)越清楚地看到:物理 AI 的核心瓶頸不是模型,而是高質(zhì)量的物理世界數(shù)據(jù)。

      數(shù)字 AI 時(shí)代,語(yǔ)言模型天然擁有海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),所以大家會(huì)卷模型、卷算力;但物理 AI 時(shí)代,連第一步的數(shù)據(jù)都還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。

      而且物理 AI 的數(shù)據(jù),和任務(wù)、本體是高度耦合的,不是隨便拿一套數(shù)據(jù)就能通用。這也意味著,未來(lái)行業(yè)的核心價(jià)值不只在模型公司、軟件公司,做硬件、做數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的公司,同樣會(huì)擁有非常重要、甚至更核心的位置。

      機(jī)器人布局,堅(jiān)守底層基礎(chǔ)設(shè)施定位

      您如何看待具身智能行業(yè)的發(fā)展?它的市場(chǎng)潛力有多大?

      李一帆:我不認(rèn)為“具身”本身是一個(gè)單一行業(yè),它更像一個(gè)統(tǒng)稱,里面包含很多不同的細(xì)分方向。通用人形機(jī)器人未來(lái)可能會(huì)成為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化單一品類,但它不會(huì)替代所有現(xiàn)有機(jī)器人,比如工廠里的機(jī)械臂就很難被人形機(jī)器人全面替代。

      但從市場(chǎng)規(guī)模看,具身智能這個(gè)方向的潛力很大。在我心里,汽車市場(chǎng)本質(zhì)上對(duì)應(yīng)的是人每天花在車上的那一個(gè)小時(shí),而如果有一個(gè)行業(yè)能讓人每天愿意投入 3 到 5 個(gè)小時(shí),甚至 10 個(gè)小時(shí),用它作為生產(chǎn)力工具,那么這個(gè)行業(yè)天然就比汽車市場(chǎng)大得多。具身智能就是這樣一種可能性。


      另外,AI 產(chǎn)品的定價(jià)邏輯和傳統(tǒng)硬件也不一樣。傳統(tǒng)產(chǎn)品更多看供需,供給過剩就會(huì)卷價(jià)格;AI 產(chǎn)品除了供需,還有一個(gè)重要錨點(diǎn),就是它替代的人力成本。只要它的價(jià)格低于被替代的人力成本,客戶就會(huì)優(yōu)先使用它。這會(huì)給真正技術(shù)領(lǐng)先、可靠性更高的產(chǎn)品留下更大的毛利空間。

      對(duì)禾賽來(lái)說,這個(gè)行業(yè)里的核心機(jī)會(huì),仍然是基礎(chǔ)設(shè)施。物理 AI、具身智能今天最大的瓶頸之一,就是高質(zhì)量的物理世界數(shù)據(jù),而這恰恰是禾賽最擅長(zhǎng)的地方。我們不會(huì)去做機(jī)器人整機(jī),也不會(huì)去做通用大模型,而是繼續(xù)提供最核心的傳感硬件、動(dòng)力模組和高質(zhì)量數(shù)據(jù)能力。

      現(xiàn)在具身智能的仿真復(fù)刻做到了什么程度?禾賽的產(chǎn)品能起什么作用?

      李一帆:現(xiàn)在具身智能的仿真,其實(shí)還遠(yuǎn)沒有發(fā)展到大家宣傳里說的那個(gè)程度。判斷一套仿真系統(tǒng)到底成熟不成熟,不能只看它能不能“復(fù)刻一個(gè)大廈”或者“復(fù)刻一個(gè)場(chǎng)景”,而要看它最后到底能不能支撐真實(shí)的任務(wù)執(zhí)行和生產(chǎn)力。

      比如如果真把一棟大廈完整仿真了,機(jī)器人是不是已經(jīng)能在里面自由行動(dòng)?如果真做到了海量家庭環(huán)境仿真,它又能在生產(chǎn)力層面完成哪些任務(wù)?目前來(lái)看,還遠(yuǎn)沒有到那一步。

      這也是禾賽這類產(chǎn)品存在的價(jià)值。因?yàn)榧幢憬裉煜胝J(rèn)真做仿真,要把一個(gè)家庭、一棟樓的高質(zhì)量空間數(shù)據(jù)真正采下來(lái),本身就很難,而我們的設(shè)備恰好可以幫助它做到這件事。我們不是去取代仿真工具,而是給主流仿真工具提供最關(guān)鍵的語(yǔ)料和數(shù)據(jù)。

      今年機(jī)器人業(yè)務(wù)上的新增投入,主要投向哪些方向?

      李一帆:主要有三個(gè)大塊。第一,已有激光雷達(dá)產(chǎn)品的升級(jí)和核心自研芯片的持續(xù)迭代;第二,像 Kosmo 這樣的空間智能產(chǎn)品線;第三,機(jī)器人動(dòng)力模組業(yè)務(wù)。

      非車業(yè)務(wù)迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng)

      您認(rèn)為車載激光雷達(dá)會(huì)成為標(biāo)配嗎?

      李一帆:從趨勢(shì)上看,它正在走向標(biāo)配。去年車載激光雷達(dá)的上車量大約是 160 萬(wàn)臺(tái),今年參考公開信息,整體仍然是翻番的趨勢(shì)。對(duì)于一個(gè)每年都在快速增長(zhǎng)的品類來(lái)說,這個(gè)方向已經(jīng)很清楚了。

      我今年特別開心的一點(diǎn)是,行業(yè)關(guān)注點(diǎn)已經(jīng)不再只有降本。降本當(dāng)然重要,但它不該是唯一目標(biāo)。一個(gè)理性的行業(yè),最終一定是在成本和價(jià)值之間尋找平衡,而不是只盯著怎么再省一塊錢。

      現(xiàn)在已經(jīng)有車企和供應(yīng)商開始更認(rèn)真地去討論:高性能、高線數(shù)的激光雷達(dá),到底能不能創(chuàng)造更多用戶價(jià)值。這是一個(gè)很好的信號(hào)。

      今年非車業(yè)務(wù)增長(zhǎng)如何?看到了哪些新的應(yīng)用機(jī)會(huì)?

      李一帆:從增速來(lái)看,非車業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)明顯快于車載業(yè)務(wù)。

      最直觀的感受是,今年使用激光雷達(dá)的非汽車應(yīng)用比去年明顯多了很多,而且很多不是我們長(zhǎng)期深耕出來(lái)的,而是隨著汽車產(chǎn)業(yè)把成本打下來(lái)之后,自發(fā)涌現(xiàn)出來(lái)的。

      比如小牛電動(dòng)。很多年前我們剛認(rèn)識(shí)小牛時(shí),激光雷達(dá)還是幾十萬(wàn)元一臺(tái),當(dāng)時(shí)很難想象這樣一類產(chǎn)品會(huì)裝到兩輪車上。

      但今天因?yàn)檎麄€(gè)汽車產(chǎn)業(yè)鏈把成本打下來(lái)了,原本完全不成立的場(chǎng)景,現(xiàn)在開始成立了。這意味著激光雷達(dá)的應(yīng)用邊界正在被迅速打開。

      禾賽在海外市場(chǎng)的進(jìn)展如何?和英偉達(dá)的合作意味著什么?

      李一帆:英偉達(dá)在海外車載市場(chǎng)已經(jīng)逐漸成了一個(gè)很強(qiáng)的“最大公約數(shù)”。它不僅提供車載芯片,也提供全棧軟件,而禾賽的激光雷達(dá)和它的整套體系是全線適配的,某種程度上可以理解為我們已經(jīng)成為它參考設(shè)計(jì)的一部分。

      這意味著,和英偉達(dá)合作的車企,在數(shù)據(jù)采集、模型訓(xùn)練、驗(yàn)證等環(huán)節(jié),很多工作都是基于我們的產(chǎn)品完成的。

      未來(lái)當(dāng)英偉達(dá)簽下新的客戶時(shí),我們獲取這些客戶的難度也會(huì)顯著降低。

      從法律和商業(yè)上講,客戶當(dāng)然可以不選我們,但如果不選,它就要承擔(dān)更高的交付成本、更長(zhǎng)的驗(yàn)證周期和更大的不確定性。除非有非常強(qiáng)的理由,否則用一套已經(jīng)成熟適配的方案,通常會(huì)更高效。

      最真誠(chéng)的智能汽車報(bào)道


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