在2026年的智能駕駛江湖，大家都在卷什么？

如果還停留在“卷價格”的上一個時代，那可能我們已經看不懂當下的棋局了。在剛剛結束的禾賽2020技術開放日上，一個全新的信號被釋放出來：激光雷達正在經歷一場從“幾何感知”到“物理成像”的質變。

禾賽聯合創始人 & 首席科學家孫愷在演講中拋出了一個極具顛覆性的觀點：“具備攝像頭成像水平的激光雷達正在成為現實。”

這句話背后，是禾賽全球首發的“畢加索（PICASSO）”芯片平臺，以及基于此打造的全球首款6D全彩激光雷達ETX。

為什么要給激光雷達裝上“攝像頭的像素”？

“這個世界本質上是三維的，但過去因為技術限制，我們只能用2D攝像頭去記錄。”孫愷在演講中的這句話，道出了自動駕駛感知領域最大的痛點——信息的丟失。

長期以來，行業里一直存在著“激光雷達派”和“純視覺派”的爭論。激光雷達擅長精準測距，構建3D骨架，但缺乏顏色和紋理，看不懂紅綠燈的語義；攝像頭擅長捕捉顏色和細節，但缺乏深度信息，且受光照影響巨大。

于是，我們看到了一種“縫合怪”式的解決方案，把激光雷達和攝像頭物理拼湊在一起。

但這種方案存在天然的缺陷：時空不同步。

空間上： 兩個獨立的硬件，像素點無法完全對齊。雷達的一個點打在了路牌上，攝像頭的像素可能因為視差剛好拍在了路牌后面的空氣上。

時間上： 兩個獨立的快門，采集頻率不同步。對于高速運動的物體，這種微小的時間差可能導致感知錯位。

為什么要給激光雷達裝上攝像頭的像素？答案是為了“融合”。

當感光元件不再是傳統的圖像傳感器，而是SPAD（單光子探測器）時，奇跡發生了。SPAD Image Sensor + SPAD Depth Sensor的深度融合，讓每一個像素點既能測距（XYZ），又能感知顏色（RGB）。

這就是禾賽定義的“6D”，也就是3D空間結構加上3D色彩信息。

想象一下，在一個漆黑的夜晚，傳統的攝像頭可能因為噪點太大而看不清路況，而純激光雷達雖然能畫出輪廓，卻分不清哪里是深坑，哪里是路面。但有了“畢加索”芯片的“超感光”能力，激光雷達在夜間也能像白天一樣清晰成像，且自帶精準的深度信息。

這是一種“降維打擊”。它讓激光雷達不再是一個單純的“測距儀”，而變成了一個“全時域的3D相機”。它不再需要依賴外部的攝像頭來補全顏色信息，它自己就能完成對世界的完整描述。

正如孫愷所言，這不僅是技術的突破，更是為了未來十年3D頭顯設備普及后的沉浸式體驗做鋪墊。當我們的下一代出生時，記錄他們成長的將不再是2D視頻，而是帶有真實色彩和深度的6D全彩點云。

禾賽為什么要現在做這件事？

如果說第一部分解決的是“技術必要性”的問題，那么第二部分我們要探討的是它的戰略考量是什么？

答案或許在于禾賽推出的ETX系列和Kosmo業務中。

在“畢加索”芯片的賦能下，禾賽推出了ETX平臺，最高支持 4320 線全彩 4K 超高清感知，最遠測距距離600m，可識別150m內15cm*25cm小木塊。

而量產，就在今年下半年。

為了讓大家有概念，孫愷做了一個對比：500線雷達通常對應300米測距。ETX能做到600米，意味著在高速場景下，車輛有更長的反應時間。而超千線分辨率并不是重點，重點在于它在擁有超高線數的同時，實現了全彩成像。

這也就意味著，在L3甚至L4的自動駕駛架構中，激光雷達不再是攝像頭的“備胎”，而是核心決策傳感器。當系統需要在極端場景（如強光、暴雨、黑夜）下做出剎車或避讓決策時，只有同時具備XYZ和RGB信息的傳感器，才能提供最可靠的冗余。

另一個產品則更有意思，如果說ETX是解決當下的車，那么Kosmo就是解決未來的機器人。

圖片來源：禾賽

在開放日上，李一帆透露了一個重要的戰略轉向：當激光雷達的技術做到“差不多”的時候，為什么不用它去解決其他問題？

Kosmo正是基于“畢加索”這類高保真3D記錄能力而誕生的。它不僅僅是一個硬件產品，更是一個數據采集工具。

李一帆在回答關于“世界模型”的問題時非常坦誠：“我們并不是因為‘世界模型’火了才去做這個產品，而是我們在開發過程中發現，這種能極高保真還原三維空間數據的記錄方式，恰好是‘世界模型’訓練所需要的。”

無論未來的AI大模型路線如何演進，無論“世界模型”是否會成為主流，擁有對物理世界最精準感知能力的硬件，永遠是核心資產。 禾賽通過Kosmo，試圖將激光雷達的應用邊界從汽車擴展到具身智能機器人，從單純的導航避障擴展到對物理世界的語義理解和重建。

激光雷達的終點在哪？

聊到這里，大家可能會有一個疑問：既然ETX能做到4320線，那是不是意味著未來的激光雷達要無止境地“卷”線數？

答案是否定的。

“500線的激光雷達，它對應的測距能力是300米，這是一個比較合理的指標。”孫愷如是說。這也進一步點明一個關鍵信息——線數的邊際效應——線數（分辨率）和測距能力必須是匹配的。

如果線數很高，但測距不夠： 比如你有2000線，但只能看100米。那么在100米開外，這些高線數就失去了意義，因為你根本打不到遠處的物體。這時候，高線數只是一堆沒有用的數字。

如果測距很遠，但線數很低： 比如你能看600米，但只有16線。那么遠處的物體可能只有一個模糊的輪廓，無法識別細小的障礙物（如輪胎、低矮路障）。

孫愷的觀點非常直接，線數不是唯一的指標，甚至不是最重要的指標。

所謂的“千線”“萬線”，本質上是為了看清遠處的細小物體。如果測距能力跟不上，單純堆砌線數就是“偽需求”。在禾賽看來，真正的重點在于全要素感知與“隱形”安全。

那么，激光雷達的終點究竟在哪？

結合李一帆和孫愷的觀點，終點或許有三個維度：

第一維度：性能的“甜點區”（Sweet Spot）。

正如孫愷所說，線數和距離要成正比。未來的激光雷達不會無限堆砌線數，而是會尋找一個“夠用且安全”的平衡點。對于前向主雷達，這個平衡點可能是1000-2000線配合300-500米的測距；對于補盲雷達（FTX），則是超廣視場角（180°）配合中短距離的高幀率。

第二維度：從“傳感器”到“安全氣囊”。

李一帆提到，激光雷達在L2+階段是“冗余”，但在L3/L4階段是“多系統決策”。未來的激光雷達，其定位將從“輔助感知”進化為“隱形安全氣囊”。它可能平時不發聲，但在攝像頭失效的極端場景（如逆光、黑夜、暴雨）下，它必須能一錘定音，保證剎得住。這種“極端場景下的可靠性”，才是衡量激光雷達價值的終極標尺。

第三維度：體積的極致壓縮與無處不在。

孫愷在演講中描繪了一個極具想象力的未來：當“畢加索”這樣的芯片技術成熟后，激光雷達的體積可以縮小到“拇指大小”。

這也就意味著激光雷達將突破汽車的邊界，進入手機、眼鏡、智能家居。當它變得像攝像頭一樣無處不在時，它就完成了從“昂貴的自動駕駛套件”到“人類視覺延伸”的終局進化。

行業變局與“黎明前的黑暗”

最后，我們不得不把目光從技術拉回到殘酷的商業現實。

正如地平線CEO余凱在圓桌論壇上所說，行業正處于“黎明前的黑暗”。

雖然禾賽交出了一份令人艷羨的成績單（2025年全年營收30.3億元，全球首家全年GAAP盈利，市占率連續13個月第一），但整個行業依然在經歷殘酷的“價格戰”。

為什么還要做ETX這種“昂貴”的高性能產品？

李一帆的回答非常犀利，他用了一個“牛排與牛排醬”的比喻。沒有好廚子，就不需要頂級牛排；沒有頂級牛排，廚子也難為無米之炊。智駕的拐點，就是硬件與算法“雙向奔赴”的時刻。

現在的消費者買智駕，很多時候是“夠用就行”（Good enough）。但當L3、L4真正到來，當用戶愿意為“靈魂伴侶”般的智能體驗買單時，他們需要的是“無感”和“極致安全”。

那時候，只有具備6D全彩、超遠距、高可靠特性的激光雷達，才能支撐起那個“絲滑”的智駕體驗。

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