◎ 禾赛机器人动力模组三季度交付近翻倍。

△ 撰文：董志洋

一个季度，禾赛交付了23,405套机器人动力模组，较二季度增长96.8%。全身关节模组也在这个季度进入量产，供货从灵巧手扩展到机器人全身。

11月10日，禾赛公布三季度业绩，动力模组与三维世界数据引擎Kosmo所在的战略增长业务，前三季度收入达到约1.355亿元，超过年初设定的全年1亿元目标，Kosmo也已开始产生收入。

除了激光雷达，禾赛卖给机器人企业的产品，又多了驱动部件和空间数据，两项新业务都已开始贡献收入。

▎关节，从手部走向全身

禾赛的动力模组在二季度开始产生收入，当季交付11,890套；到三季度末，累计出货35,295套。早期采用这些部件的产品，是Sharpa的灵巧手。

Sharpa首款旗舰触觉灵巧手Wave，也就是W01，采用禾赛动力模组，拥有22个主动自由度，按照人手尺度进行同构设计，并具备可反驱能力。

W01进入了英伟达Isaac GR00T人形机器人参考方案，与宇树H2 Plus本体、Jetson Thor机载计算平台，以及仿真、遥操作、训练和部署软件一起，为机器人开发提供参考配置。W01还被伯克利、斯坦福、南洋理工等研究机构采用。

9月28日，Sharpa又发布了全触觉灵巧手W02。它将21个主动自由度集成进更紧凑的结构，整手尺寸比W01缩小约30%，同样采用禾赛动力模组。

灵巧手要在有限空间里安排驱动、传动和感知器件，缩小整手需要同时考虑这些部件的尺寸与布局。手部重量还会增加手臂运动的负担，当手臂需要快速接近目标或改变方向时，末端负载越重，驱动和控制的要求也越高。

W02要保留多关节控制和触觉能力，又要把整只手做小，内部驱动件的尺寸与布局也需要配合调整。更紧凑的手部结构，更容易适应按照人手尺度布置的工具与作业空间。

禾赛动力模组也用在了同期发布的D01上，应用位置从手部延伸到了手臂与身体。这款一体式触觉感知灵巧操作机器人的手臂载荷自重比接近1:1，末端最高速度超过10.5米/秒，通信频率达到1,000赫兹，重复定位精度为0.2毫米，球形腕关节采用1:1人体尺度设计。

在IROS现场，D01展示了接棒挑战，还通过身体电子皮肤感知手臂和胸部的接触。它的前后各搭载一颗禾赛FTX纯固态激光雷达，同一款机器人采用了禾赛的感知与执行产品。

手指和手臂对驱动件的要求各有侧重：前者需要在很小的空间内完成多关节控制，后者则要带着负载移动。供货从手部扩展到全身，禾赛也需要针对不同关节的运动要求设计部件。

支撑交付的专用生产线已经投入运行，动力模组月产能达到1万套，禾赛预计2027年年出货量将达到六位数水平。

▎造关节，复用哪些能力

禾赛联合创始人、首席执行官李一帆将动力模组视为机器人硬件的重要投入方向。在他的判断中，驱动部件占人形机器人整机物料成本的比例超过50%，力量、精度、重量和效率都会影响整机表现。

禾赛为动力模组自研了减速器、电机等核心部件，并从材料、结构和系统集成重新设计。与主要对标产品相比，其扭矩密度与功率密度达到约3倍，体积缩小37%，传动效率超过95%。

设计关节时，需要把输出的转矩、功率与部件的重量、体积放在一起考虑。机器人要在有限的自重和安装空间下完成搬运与快速运动，驱动件就需要兼顾较高输出和紧凑轻量的结构。

电机、传动与控制也必须配合。电机提供运动，传动机构将其转换为关节需要的速度与力量，控制系统调节输出，传动中的摩擦和惯性则会影响接触物体时的响应。

禾赛的模组还具备运动透明度和反驱能力，外力作用到机器人手指或关节上时，能够反向带动传动系统。这有助于关节响应接触中的外力，为精细操作提供条件。

禾赛将这种由机器人使用需求确定硬件设计的方式称为“AI-Defined Hardware”。先明确操作需要怎样的运动和接触能力，再据此开发电机、传动和控制，而整机上的测试结果又会反馈到下一轮设计。

李一帆谈到，长期研发激光雷达，使公司积累了精密机械传动、芯片设计、伺服电机、电磁材料，以及集成、制造、验证和量产等能力，开发动力模组，同样需要这些技术和制造经验。

对于专用器件，禾赛过去的做法是先弄清产品需求，再决定芯片保留什么功能、怎样与整个系统配合。李一帆认为，通用器件厂商很难为每个早期细分市场开发最适合的产品，深入应用的团队则能更直接地掌握需求。

Picasso芯片是其中一例，它在芯片层融合RGB颜色与XYZ空间信息，让6D全彩激光雷达同时输出色彩和三维距离数据。禾赛也已与京东合作，以全彩感知技术支持机器人及智能设备应用。

机器人市场还为禾赛积累了实际供货经验。前三季度，机器人激光雷达累计出货352,271台，同比增长121.7%；其中二季度出货14.24万台，为前三季度最高，三季度出货9.16万台。

面向机器人的JT系列采用第四代自研芯片架构，提供360°×189°超半球视场，并以小型化设计适应安装空间，客户包括宇树、蚂蚁灵波、银河通用等企业。这一设计兼顾了机器人周围的环境感知与机身安装空间。

新部件的研发还需要来自操作端的反馈。谈到与Sharpa的协作，李一帆说：“我们三个也是Sharpa的创始人。”

Sharpa在灵巧操作中遇到的尺寸、重量与控制问题，可以直接反馈给禾赛硬件团队，双方还会统一数据标准，并用实际场景检验修改后的产品。禾赛则用部件开发和制造能力实现这些要求，并在整机上验证修改效果。

操作端的反馈，可以直接进入部件设计。手部是否过重、驱动是否影响接触响应，都可以放到实际操作中判断，再据此调整部件与整机的配合。

这套协作形成的产品也面向更广的客户。李一帆明确表示：“禾赛的使命是服务全行业。”

▎机器人训练，催生另一门生意

在上海吴江路的DQ门店，Sharpa机器人使用门店原有设备，完成50余步暴风雪制作流程，每天工作超过12小时，制作过程不依赖遥操作。机器人上线前，团队还要建立可用于训练的数字环境，让它熟悉门店空间和设备。

专业团队人工建模约需300小时，用Kosmo扫描并生成门店训练环境约需15分钟。利用Kosmo构建的场景训练后，Sharpa机器人的失败案例降至此前的十分之一，任务成功率达到99%。

“机器人行业的数据匮乏，是非常令人震惊的。”李一帆认为，汽车可以在行驶中积累道路数据，机器人还缺少同等规模的真实环境数据来源。

禾赛联合创始人、首席技术官向少卿进一步解释，二维图片和视频缺少完整的深度、位姿与空间关系，纯仿真难以还原复杂材质、摩擦和形变，真机遥操作又面临成本和采集效率问题。

Kosmo先从真实空间采集入手。作为全球首款集成8K影像系统的AI空间相机，Kosmo One集成定制高解析力激光雷达、五个摄像头、一英寸大底CMOS和高精度IMU，以微秒级同步记录几何、色彩纹理和设备位姿。

雷达提供毫米级几何信息，影像系统最高支持8K拍摄，最终导出文件最高为6K。普通室内场景下，约15分钟可以完成100平方米空间扫描，即开即扫、智能指引和一键续扫降低了操作难度。

多个镜头、不同时间拍到的同一块地板，可能出现颜色差异，直接用于重建会影响场景的一致性。禾赛为此开发了面向三维重建的专用ISP系统，处理多镜头与连续采集的影像差异，让图像更适合后续融合。

数据进入Kosmo World后，底层系统Kosmo Spatial Core（KSC）会从同一场景生成彼此对齐的3DGS、mesh和depth。3DGS呈现颜色、纹理与光影外观，mesh提供物体表面的几何结构，depth记录从某个位置观察时物体有多远。

机器人训练使用的画面、物体表面和距离信息，由此可以对应到同一份场景。开发者继续编辑物体、安排任务时，也能在同一空间里处理这些信息。

Kosmo World通过三维语义分割识别并提取物体，开发者可以移动沙发、调整物品摆放，再用AIGC补全未扫描区域。系统还能按目标机器人的相机特性适配画面，让一次采集产生更多训练条件。

在Kosmo的仿真演示中，Sharpa机器人在数字客厅里移动椅子、操作相机和书，场景也可以改变。开发者还能编辑相机路径，生成不同视角的序列，单个场景可生成上万条用于训练的空间轨迹。

这些场景可进入预训练、后训练和测评部署流程。在相近硬件、数据集和质量要求下，Kosmo模型生成速度最高达到同类3DGS产品的约5倍；与人工三维建模相比，速度最高可达约200倍。

向少卿还展示过一组生成模型对照：根据约20张房间照片生成的空间，出现了物体摆放和局部结构错误；换用Kosmo采集的三维场景作为输入，生成结果的位置关系更接近原房间。

这组对照说明，实测空间可以为生成模型提供更准确的结构和位置依据，两项技术能够配合使用。还原真实工位时，先取得空间数据，再让模型处理，能够减少仅凭少量画面推测布局时出现的偏差。

银河通用机器人联合创始人姚腾洲谈到，借助三维重建，团队能在进入客户现场前了解环境，在实验室完成初步训练、调试和验证。原力灵机联合创始人范浩强则指出，仿真可以提前发现作业空间干涉、抓取和运动中的摄像头遮挡等问题，团队此前已在DM0.5模型训练中使用大量三维扫描数据。

苏度科技商业副总裁张校珩强调的是Real2Sim2Real：先以真实场景为依据建立仿真环境，再让训练结果回到现实。机器人换到新的工位、执行新的任务时，团队可以先采集现场数据，据此搭建训练环境。

数据的使用方式也要适应客户要求。张校珩谈到，工厂允许现场采集，未必愿意把工艺数据交给机器人公司训练通用模型；终端客户也可以使用采集设备和模型，完成自身场景的后训练。

采集和重建工具因此有了两类使用者：机器人开发团队可以用它准备训练数据，掌握工位数据的客户也可以自行采集、训练。Kosmo需要为两类用户提供相应的工具，让客户按自己的要求保管和使用数据。

Kosmo在7月交付初始原型，获得包括银河通用在内的客户订单，第三季度开始产生收入，10月14日正式全球发布，并与银河通用、原力灵机签署战略合作。硬件销售、平台订阅和三维资产库，已经构成这项业务的商业方式。

▎新业务增长，老业务支撑

同样的采集与重建能力，也被用于记录和展示商业空间。禾赛与高德合作的首批千个试点，覆盖商场、零售网点、餐饮、酒店和品牌门店，重美术馆、偏锋画廊的三维场景已经上线。

在影视制作中，艺术家Dylan Sisson用Kosmo扫描皮克斯广场，将数据经USD接入Houdini，再由RenderMan渲染。创作者可以调整高斯点的位置、尺度和透明度，让真实采集的空间进入风格化制作，皮克斯还发布了相关官方教程。

真实空间也需要进入设计和制造。群核科技联合创始人、首席执行官陈航谈到，三维数据能够对接家装、商业空间设计和生产环节，双方也在推进联名空间相机。

对世界模型企业，数据需求还包括场景的规模和多样性。影溯科技创始人、董事长章国锋强调低成本数据供给的重要性，影溯与Kosmo合作，将采集的真实数据继续加工为可编辑、可交互的三维资产。

同一套采集和重建技术，进入不同行业后，仍要对接不同的工具。设计制造关注尺寸与结构，影视创作需要视觉细节和编辑能力，机器人训练则要把场景接入仿真环境，安排具体的操作任务。

禾赛在11月发布的空间智能白皮书中，将核心应用分为Sim-ready和Production-ready两类，分别服务模型训练、机器人仿真验证，以及影视、文旅等内容制作。Kosmo还与跃墨工作室、TRIC合作，将真实空间数据用于AI影视和杜甫草堂的沉浸式数字艺术项目。

为接入这些流程，Kosmo开放图像、点云、IMU等原始数据和三维资产。机器人开发者可接入Isaac Sim、Isaac Lab，内容团队可使用UE、Houdini和RenderMan，在已有工具中继续编辑和使用扫描结果。

战略增长业务收入由二季度约4,494万元，增至三季度约9,051万元，环比增长约101.4%，占三季度集团收入的约8.47%。

禾赛在二季度就将这项业务的全年收入预期，从1亿元上调至2亿至3亿元，三季度维持这一预期。新业务仍在持续投入，三季度经营亏损约8,289万元，前三季度经营亏损约1.974亿元。

同期，核心激光雷达业务实现约9.778亿元收入、1.455亿元经营利润，经营利润同比增长88%。集团三季度实现收入约10.683亿元、净利润约8,079万元，连续六个季度实现GAAP盈利。

集团净利润同比下降68.5%，主要由于去年同季包含约1.851亿元股权处置和知识产权转让的一次性收益，同比基数较高。

现有雷达业务提供了经营支撑，新产品则继续投入研发和市场验证。动力模组需要扩充生产与供货能力，Kosmo还要改进重建算法、平台和客户工具，两类新业务的交付方式不同，投入也会持续发生。

李一帆将三维世界数据引擎和机器人运动引擎看作禾赛的第二增长引擎。在他的判断中，物理AI需要能够理解真实空间的三维数据，也需要驱动机器人行动的运动能力。

对整机团队而言，稳定可采购的部件和训练工具，能够减少从零开发驱动件、搭建数字场景的工作，让研发更集中于任务能力与实际部署。禾赛扩大的供货范围，正在给机器人企业增加这些采购选择。

禾赛接下来要做的，是让更多客户持续采购这些已经在具体应用中得到验证的产品。动力模组要适配不同机器人的安装与运动要求，空间数据要接入客户原有的训练和制作流程，这些工作决定了产品交付之后，客户能否用起来、继续用下去。

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