# 给现实世界按下复制键，禾赛做了一台「AI 空间相机」 - 作者：陈世琛 - 发布时间：2026-10-15 22:20 - 分类：董车会 - 原文：https://www.ifanr.com/1684538 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/10/lark2pad-1792073854471-1.jpg) 很多人在准备做旧房改造时，总会想先看看换个布局是什么样子。沙发挪到另一面墙，餐桌转个方向，或者把书桌搬到窗边，房间会不会舒服一点？ 可这些家具真搬起来，费力不说，折腾完还可能发现，原来的位置更合适。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/10/lark2pad-1792073856576-2.jpg) 让 AI 先画张效果图倒是方便，但图里的空间比例、家具大小，又未必对得上自己的家。 这个时候就有人会想，要是能把已经布置好的家扫描进电脑，在虚拟世界里挪动沙发、调整餐桌，从不同角度看看效果，满意了再动手，就省事多了。 这就是禾赛想要做的事情——给现实世界做一个可以编辑的副本。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/10/lark2pad-1792073858442-3.jpg) 10 月 14 日，这家以车载激光雷达为人熟知的公司发布了 Kosmo 三维世界数据引擎，包括负责采集的手持 AI 空间相机 Kosmo One，以及负责重建、编辑和管理三维资产的云平台 Kosmo World。 禾赛联合创始人、CTO 向少卿给出的目标是： > 「把空间建模变成像拍照那样简单。」 而禾赛也将开始扩大自己的版图，从一个深耕汽车行业的头部供应商，向具身智能领域进军。 ## 给房间做个可编辑的分身 简单来说，Kosmo One 是一个看起来像大了一号的，带着激光雷达的大疆 Pocket。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/10/lark2pad-1792073860258-4.jpg) 它把激光雷达与摄像头集成在一起：激光雷达测出物体的形状、距离和位置，CMOS 影像系统记录颜色、纹理与光影，再把两部分信息对齐，重建真实空间。 禾赛将激光雷达的几何精度推向了毫米级，能清晰辨识网球拍上约 5mm 间距的网孔，而这种细小结构的还原能力，直接关乎三维空间副本的细节精度。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/10/lark2pad-1792073862179-5.jpg) 影像部分采用一英寸 CMOS，最高支持 8K 采集，用户最终导出文件的最高分辨率为 6K。 不过这个 CMOS 的目标与常规相机并不相同，向少卿举了地板的例子，同一块地板，从不同高度、不同位置拍摄，经过相机的白平衡、曝光等处理，可能呈现出不同颜色。 影像行业常常念叨的「影调」「风格化」，到了 Kosmo 这里都是需要尽力避免的东西。 对于 Kosmo 来说，重点是保留现场原有的颜色与光影，并减少不同摄像头、不同采集时刻的处理差异，让多个视角能够组成连贯的三维场景。 Kosmo 因此为三维重建专门调教了 ISP 图像处理系统，处理跨摄像头、跨时间的画面一致性。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/10/lark2pad-1792073862975-6.jpg) 采集时，激光雷达、影像系统与高精度 IMU 进行微秒级同步，让画面与设备当时的位置、姿态对应起来，为重建房间提供准确的空间参照。 按照禾赛公布的数据，普通室内场景下，Kosmo One 扫描约 100 平方米的空间，只需要大约 15 分钟。同时，Kosmo One 支持即开即扫、智能指引和一键续扫，即便扫描到一半暂停，后续也可以从不同位置接续。 采集结束后，就轮到 Kosmo World 上场了。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/10/lark2pad-1792073864049-7.jpg) Kosmo World 主要负责两件事： - 将采集数据转化为 AI 可理解、可交互、可训练的智能空间 - 借助 AI 语义分割，识别场景中的物体，将它们提取为可独立编辑的三维对象 在高精度的加持下，Kosmo 能够做到许多当前通用 AI 很难做到的事情。 禾赛在现场用 GPT-6 Astra 做了一组对比，先从不同角度拍下同一个房间的 20 张照片，再交给模型重建环境。 GPT-6 Astra 生成场景里出现了沙发位置和形状不对、材质与光影有偏差的问题，在缺失高精数据的条件下，GPT-6 Astra 很难完整还原实际场景。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/10/lark2pad-1792073865720-8.jpg) 而即便将 Kosmo 采集的 3DGS 数据交给 GPT-6 Astra，物体的位置关系有所改善，但椅子的外形、花的材质等细节仍有偏差。 向少卿把不断进步的通用模型比作「大脑」，而 Kosmo One 负责提供更准确的「眼睛」。模型越来越聪明，也需要真实、可靠的空间信息作为输入。 Kosmo 将高精度采集与 AI 重建结合起来，让「眼睛」和「大脑」更好地配合，通用模型的进步，也可以继续改善 Kosmo World 的重建与生成能力。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/10/lark2pad-1792073866500-9.jpg) 此外，在 Kosmo World 里，AI 还会继续处理场景中的物体。 发布会演示中，系统可以根据语言提示识别沙发，将它从整个场景中分割、提取出来。沙发移走之后，原本被挡住的地毯露出了空缺，AI 再根据周围的信息补全纹理，进一步建构一个完整的世界。 ## 从「手持云台」到「手持激光」 如果说手持云台相机改变了不少人记录生活的方式，那么加上了空间数据的 Kosmo，也有可能改变许多人的工作方式。 至少它改变了皮克斯的工作方式。 皮克斯旗下工业级渲染器 RenderMan，是《玩具总动员》《曼达洛人》《侏罗纪公园》等一系列全球顶级作品的幕后渲染工具。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/10/lark2pad-1792073867311-10.jpg) RenderMan 创意负责人 Dylan Sisson 将皮克斯园区的广场上标志性的台灯和彩色小球雕塑扫描进了 Kosmo。 扫描保留了现场的外观，随后可以在软件里调整数据的位置、大小和透明度，继续决定画面该呈现什么风格。 这意味着采集后留下来的场景，能够在不同制作环节被反复调用，专业工作者们能够快速在 Kosmo 构建的虚拟场景中快速迭代，尝试不同的表现方式。 扫描得到的空间，也可以成为机器人的训练场。开发者可以在仿真环境中改变物品摆放和观察视角，反复训练、测试机器人。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/10/lark2pad-1792073869476-11.jpg) 按照禾赛披露，具身智能机器人 Sharpa 就用 Kosmo 还原了 DQ 门店、搭建训练环境，并结合机器人硬件与模型完成部署，任务成功率达到 99%。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/10/lark2pad-1792073871297-12.jpg) 空间相机的前景，很大程度取决于采集到的数据能否被整合成可直接使用的三维资产，以及这些资产能否进入不同软件、在不同场景中反复使用。 而禾赛 CEO 李一帆则认为，包含空间相机在内的空间智能市场，长期规模有望超过激光雷达市场。 ## 空间相机将会走入日常生活 从 iPhone 上的「空间视频」，到 GPT-6 Astra 的建模能力，再到空间相机，我们其实不难看出，虚拟世界正在变得越来越「三维」。 在发布会上，李一帆希望禾赛能在其中承担基础设施的角色，为机器人补齐感知、空间数据和运动能力，让更多公司能够在这些基础之上做出自己的机器人。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/10/lark2pad-1792073874775-13.jpg) 实际上，禾赛原本所处的智能汽车行业，和具身智能本就是一场「双向奔赴」。一辆能够理解周围环境、决定行驶动作，并通过转向和制动作用于现实的汽车，本身就具备具身智能的特征。 为汽车提供激光雷达，意味着禾赛早已参与了其中的感知环节。 此外，禾赛也提供让机器人动起来的动力模组。按照禾赛公布的数据，截至 2026 年第二季度末，这类模组累计交付超过 1 万套，产品范围正从灵巧手模组向全身关节模组拓展。 从雷达到相机，再到机器人的关节，禾赛正在用激光雷达公司积累下来的本领，来处理产品里的工程问题。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/10/lark2pad-1792073876143-14.jpg) 不过眼下，Kosmo 首先服务的仍然是有明确任务的专业用户。要成为普通人随手使用的日常设备，还需要更便携的硬件，以及从采集、处理到调用都更省事的体验。 所以，坏消息是禾赛暂时还没有公布 Kosmo 的零售的售价，短期内，你可能还没有办法利用它对你的房间进行扫描和空间改造。 而好消息是，Kosmo 还会继续迭代，空间采集设备也有机会通过禾赛与合作伙伴的协作，以手持之外的更多形态进入日常生活。 ![Image](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2026/10/lark2pad-1792073877846-15.jpg) 在发布会的最后，禾赛还留了一个 One More Thing： 它预告将与一家国内的头部无人机企业合作。现场短片里，扫描的视角升到了空中，采集范围延伸到了户外建筑与更大的空间。 空间智能，确实到了要乘风而起的时候。