2026 北京車展禾賽成激光雷達賽道最大贏家，拿下品牌車型雙第一，發布四大創新成果錨定物理 AI 新賽道。

作者|王蕊

編輯|西子

2026北京車展，激光雷達登上了幾乎大多數車企的展臺，新一代問界M9甚至1輛車裝了6顆。

而細看各個展館，禾賽仍是激光雷達賽道最大的贏家。

8.99 萬元起的長安啟源 Q05，成為 10 萬元以內首款搭載激光雷達的車型；理想全系標配禾賽激光雷達，理想L9 livis搭載4顆；新一代問界 M9，則把單車激光雷達數量提升到 6 顆，創下量產車型搭載量新高。

從 10 萬元以下代步車，到100萬以上的豪華旗艦，激光雷達正在成為智能汽車的必選項，智能駕駛的“入場券”。

智車星球與多位業內人士交流，均表示激光雷達出貨量仍在高速增長期，2026 年有望突破 1000 萬臺，實現約 2.5 倍增長。

就在這樣的背景下，禾賽交出了兩份截然不同的答卷：

一邊是北京車展現場搭載品牌數、車型數雙第一，覆蓋 24 家汽車品牌、56 款重磅車型；另一邊是車展前夕的技術開放日上，發布 6D 全彩激光雷達、Kosmo 空間智能 AI 硬件產品、機器人感知全場景方案、機器人動力模組四大創新成果。

2026年，禾賽想講的不只是“激光雷達的裝車量”，而是從“空間感知”走向“空間智能”，把核心場景延伸到物理 AI 時代。

車載領跑者

當行業還在為線數、價格貼身肉搏時，禾賽早已用規模化落地，鞏固了其在車載賽道的領先地位。

2026 北京車展上，禾賽實現了從 8 萬元級入門車型到百萬元級豪華旗艦的覆蓋，品牌覆蓋長安、長城、吉利、理想、小米、上汽奧迪、凱迪拉克等。截至目前，禾賽已與全球40 家汽車品牌、160 多款車型達成量產定點合作，覆蓋中國銷量前十的全部汽車品牌。

2026 年 2 月，禾賽在中國乘用車激光雷達市場占有率達到 51%，連續 13 個月蟬聯市場第一；激光雷達累計交付量突破 240 萬顆，ATX 系列在手訂單超 600 萬顆。

在乘用車市場之外，禾賽同樣是 L4 級自動駕駛領域的“最大公約數”。

本屆車展上，小馬智行、文遠知行、卡爾動力等頭部 L4 企業亮相，其 Robotaxi、無人駕駛輕卡等產品，均搭載禾賽激光雷達。其中，卡爾動力量產版運輸機器人獨家選擇禾賽 6D 全彩激光雷達方案，成為該產品首次賦能的量產商用車。

激光雷達早已不是高階智駕的營銷標簽，而是更接近汽車的“隱形安全氣囊”。這也是行業頭部玩家的普遍共識，某業內人士甚至直言，未來 5 年之內，如果不搭載激光雷達，就無法實現真正安全的高階輔助駕駛。

禾賽用全價位覆蓋、全場景落地，證明了自己在車載激光雷達賽道的領先位置，也為后續從車載感知走向物理 AI 基礎設施，打下了最堅實的基本盤。

跳出內卷，走向藍海

過去10年，禾賽最常被貼上的標簽是“激光雷達公司”——它把一個曾經昂貴、笨重、主要服務 Robotaxi 和研發項目的傳感器，做成了可以大規模上車的車規級產品。

但激光雷達行業早已進入新的發展階段，過去幾年，中國智能車市場被 “降本” 二字全面裹挾，“能不能再便宜一點” 成了懸在全行業頭頂的共同焦慮。

“降本永遠都是一個常識和一個該做的事，但它不應該是 100% 的關注點。”禾賽聯合創始人、CEO 李一帆直言，“一家真正原創型、創新型企業，如果你就此躺平，只做這一件事兒，我覺得也挺遺憾的。”

△禾賽聯合創始人、CEO 李一帆

“今天拋開多少線的激光雷達、成本、業務這些話題，最重要的一個關鍵詞是：我們又看到了很多從 0 到 1 的機會，而這個機會最大的主題是 AI，尤其是物理世界 AI 基礎設施、物理世界的數字化機會。”

這并不是禾賽一家公司的孤立判斷。

業內普遍認為，激光雷達的價值正在從車載感知，延伸到“連接數字世界和物理世界”的更廣闊場景。在他看來，AI 正從數字世界拓展到物理世界，激光雷達既可以實現物理世界的數字化，也能完成數字世界與真實世界的精準匹配。

這正是禾賽想講的新故事：激光雷達不只是自動駕駛的一顆傳感器，更可能成為物理世界數字化的核心入口。

重新定義激光雷達

北京車展上的線數和顆數競賽，本質上是激光雷達行業，過去10年競爭邏輯的延續：圍繞線數、成本、上車規模做線性迭代。

但當基本盤已經跑通，只靠“更便宜”和“更高線數”的線性迭代，已經不足以支撐下一階段想象力。這也是 6D 全彩激光雷達出現的核心背景。

在此之前，行業里的“激光雷達 + 攝像頭”融合方案，本質上仍是兩套系統：激光雷達負責測距和空間結構，攝像頭負責色彩和語義識別，再通過算法把兩套數據對齊，天然存在時間同步、空間標定、響應延遲等痛點。

禾賽此次發布的 6D 全彩激光雷達，基于自研畢加索芯片平臺，在單芯片上實現 RGB 色彩信息與 XYZ 空間信息的像素級融合。同一個像素、同一次測量，就可以同步輸出距離與色彩信息，從底層架構上減少多傳感器融合的復雜問題。

從參數上看，這款雷達單芯片支持 2160 線輸出，最高可拓展至 4320 線，最遠測距 600 米，可識別 150 米外 15cm 高的小障礙物，單光子探測效率 PDE 超 40%。

但它真正的意義，并不只是參數提升。它讓激光雷達同時具備 3D 空間幾何感知能力，以及顏色、紋理等視覺信息獲取能力，讓感知鏈路更短，也更穩定。

這并不意味著激光雷達要替代攝像頭，而是說明兩類傳感器的能力邊界正在被重新定義。

按照規劃，搭載畢加索芯片的 ETX 遠距激光雷達、FTX 補盲激光雷達，將于 2026 年下半年同步量產，組成面向 L3 及以上自動駕駛的全場景解決方案。

如果說過去行業卷的是“看得更遠、密度更高”，那么 6D 全彩激光雷達想解決的是“看得更完整”。

它不是一次普通參數升級，而是禾賽試圖重新定義車載激光雷達的能力邊界。

做物理 AI 時代的“賣鏟人”

“禾賽激光雷達將成為百萬億物理 AI 時代的‘金鏟子’。”禾賽科技機器人感知業務負責人劉興偉在發布會上，點出了禾賽的核心定位。

基于此，禾賽推出了全新的Kosmo 空間智能 AI 硬件產品和機器人動力模組，這是禾賽走出汽車、進入物理 AI 市場的核心動作。

這些布局看起來分屬不同方向，但底層邏輯都指向同一個目標：物理AI。

Kosmo 是其中最直觀的一步。

這是一款便攜式三維空間記錄設備，目標是解決高質量 3D 內容稀缺的問題。它融合禾賽自研激光雷達、多攝像頭與慣導系統，并搭配空間感知算法與 AIGC 算法，用戶只需手持設備環繞場景走一圈，就能完成真實世界的三維重建。

按照規劃，Kosmo 將于 2026 年下半年正式發布，第一代產品面向專業級用戶，覆蓋房產家裝、數字孿生工廠、影視創作等場景。

而它更長期的價值，是為物理 AI 提供高質量空間數據入口，讓禾賽從車載傳感器供應商，升級為物理 AI 時代的數據基礎設施提供商。

機器人，則是另一個更大的落地場景。

在禾賽的判斷里，物理 AI 不只等于人形機器人，而是覆蓋割草、物流、清潔、工業倉儲等所有自主移動機器人。預計到 2026 年，禾賽在機器人行業的激光雷達累計交付量將突破 100 萬臺，并在多個細分賽道保持領先。

更值得關注的是，禾賽的布局已經從機器人的感知端延伸至執行端。此次技術開放日上，禾賽正式披露機器人動力模組業務，深入行業核心底層部件。

但禾賽的邊界也很清楚：不做機器人整機，不做通用大模型，而是聚焦傳感器、數據入口和底層核心部件，做物理 AI 時代的基礎設施供應商。

在李一帆看來，數字 AI 與物理 AI 的最大差異，在于數據獲取方式。大語言模型天然擁有海量互聯網數據；但物理 AI 面對的是高度復雜、非標準化的真實世界，高質量三維空間數據獲取難度極高，這才是制約行業發展的最大短板。

這也是禾賽選擇優先布局數據入口，而非直接入局通用大模型競爭的核心原因。

禾賽的戰略，不是簡單橫向擴品類，而是沿著“感知—數據—執行”的鏈路，扎根物理 AI 的底層基礎設施。

過去10年，禾賽用激光雷達給自動駕駛裝上了“智慧的眼睛”；未來10年，禾賽要做的，是用空間智能技術，為物理 AI 時代打造最核心的數字基建。

站在“空間智能”的起點，禾賽已經不再只講“激光雷達裝車量”的老故事，而開始構建“物理AI的基礎設施”。

這或許也是激光雷達行業在價格戰和參數內卷之外，真正可以走向的星辰大海。

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