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$禾赛(HSAI)$ $禾赛-W(新)(02525)$ 有个想法不知道对不对：物理AI的核心是让AI在真实环境里做决策，那3D感知肯定是基础，激光雷达比纯视觉在物理精度上更有优势。禾赛如果能在机器人端复制车端的成功，空间确实不一样

@三十观市：一根阳线，三重逻辑：感知、理解、执行，一家中国硬科技公司的物理AI布局

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Hello不Kitty
07-29
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禾赛就算不借助机器人，走安防摄像头都可以

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Group最新报告显示禾赛以43%的市占率位居全球ADAS主激光雷达出货量第一，盖世汽车研究院的数据则显示，2026年3月禾赛在中国乘用车主激光雷达市场装机量份额达到55%，连续14个月蝉联行业第一。截至目前，禾赛已与全球40家汽车品牌、160余款车型达成量产定点，覆盖中国销量前十全部汽车品牌。更值得关注的是，禾赛正式成为梅赛德斯-奔驰L3级自动驾驶激光雷达战略合作伙伴，相关产品将由禾赛泰国伽利略制造中心投产。这意味着禾赛的感知能力已经通过了全球顶级汽车品牌的认证，从国内市场的份额领先拓展到了全球高端供应链的准入。</p>\n<p>感知层解决的是看见的问题，理解层则解决看懂的问题，这也是禾赛今年重点发力的方向。物理AI训练面临一个现实瓶颈：高质量三维数据获取成本高、标注效率低、真实场景复现困难。传统高精三维建模流程复杂，二维图像与合成数据又难以完整还原真实世界的空间关系。禾赛推出的空间智能平台Kosmo，集AI空间相机、AI算法、3D资产、云服务于一体，深度融合激光雷达、高清影像系统与3DGS重建技术，让真实场景的数字化重建变得更简单、更标准化。你可以把它理解为物理世界的数字化工具，为具身智能训练和世界模型构建提供持续的三维数据支持。Kosmo已于4月完成首秀，预计下半年正式发布，首批订单已经落地，从0到1的爬坡速度，是接下来几个季度值得跟踪的指标。</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/60e0f66c1db2b14c055cfb44e9df4deb\" tg-width=\"1267\" 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Group最新报告显示禾赛以43%的市占率位居全球ADAS主激光雷达出货量第一，盖世汽车研究院的数据则显示，2026年3月禾赛在中国乘用车主激光雷达市场装机量份额达到55%，连续14个月蝉联行业第一。截至目前，禾赛已与全球40家汽车品牌、160余款车型达成量产定点，覆盖中国销量前十全部汽车品牌。更值得关注的是，禾赛正式成为梅赛德斯-奔驰L3级自动驾驶激光雷达战略合作伙伴，相关产品将由禾赛泰国伽利略制造中心投产。这意味着禾赛的感知能力已经通过了全球顶级汽车品牌的认证，从国内市场的份额领先拓展到了全球高端供应链的准入。 感知层解决的是看见的问题，理解层则解决看懂的问题，这也是禾赛今年重点发力的方向。物理AI训练面临一个现实瓶颈：高质量三维数据获取成本高、标注效率低、真实场景复现困难。传统高精三维建模流程复杂，二维图像与合成数据又难以完整还原真实世界的空间关系。禾赛推出的空间智能平台Kosmo，集AI空间相机、AI算法、3D资产、云服务于一体，深度融合激光雷达、高清影像系统与3DGS重建技术，让真实场景的数字化重建变得更简单、更标准化。你可以把它理解为物理世界的数字化工具，为具身智能训练和世界模型构建提供持续的三维数据支持。Kosmo已于4月完成首秀，预计下半年正式发布，首批订单已经落地，从0到1的爬坡速度，是接下来几个季度值得跟踪的指标。 最后一个是执行。在这一层，禾赛的布局集中在机器人领域。禾赛已经推出了机器人动力模组，并与全球多家头部具身智能公司展开合作。 把三层布局串起来看，禾赛的业务版图呈现出一条从车端到机器人端的清晰脉络。车载激光雷达的规模化量产持续摊薄成本、打磨供应链、验证芯片可靠性，这些能力可以自然迁移到机器人领域；Kosmo平台生成的三维数据反哺具身智能训练，训练出的世界模型又需要更精准的激光雷达去落地执行；动力模组让机器人真正动起来，机器人的规模化部署又产生更多场景数据回流到Kosmo。感知、理解、执行三个环节形成闭环，而禾赛是目前行业内少数实现这一全链路覆盖并规模化商业落地的软硬一体平台。这种业务结构的完整性，在物理AI产业链中并不多见。 回到今天的股价。美股涨3%，港股早盘涨超9%，短期波动受大盘情绪、资金流向、板块轮动等多重因素影响，很难用单一逻辑解释。但如果把视角拉长，物理AI从概念到产业化的推进是明确的趋势，而禾赛在这个趋势中的卡位相对清晰。它不只是硬件供应商，而是在尝试定义物理AI时代的感知标准和数据范式。这种布局的深度，需要时间来兑现，也需要市场来逐步理解。 今天的涨幅或许只是这个理解过程的一个节点，而非终点。 $禾赛(HSAI)$ $禾赛-W(新)(02525)$ 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