机器人“喂饱”禾赛，激光雷达的下一站是具身智能？

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随着全球自动驾驶市场竞争加剧，作为激光雷达行业龙头的禾赛科技（Hesai），其业务重心正在发生深刻变化。近期，禾赛与九识智能再次签署20万颗激光雷达的独家订单，这一数字不仅标志着L4级自动驾驶无人物流车进入规模化商用爆发期，更揭示了激光雷达产业的下一站——具身智能（Embodied AI）。

激光雷达巨头转向，机器人成为新增长引擎

在乘用车自动驾驶市场增长放缓的背景下，寻找新的增量市场成为上游供应商的当务之急。禾赛科技凭借其在半固态激光雷达领域的量产优势，已成为多家自动驾驶运营企业的核心供应商。然而，真正的爆发点似乎正在从“轮子”转向“双腿”。

九识智能作为无人物流车领域的代表企业，此次与禾赛的大规模合作，验证了封闭及半封闭场景下L4级自动驾驶的商业闭环能力。对于激光雷达厂商而言，机器人市场的崛起意味着需求场景的极度丰富化：

• 频段与形态多样化： 不同于车企对成本的严苛控制，机器人对感知的可靠性要求更高，可能需要360度旋转或不同视场角的激光雷达。
• 数量级提升： 从过去单车1-2颗雷达，到未来海量实体机器人的部署，潜在市场规模呈指数级增长。

具身智能浪潮下的感知需求升级

京东近期宣布的AI战略重启，计划采集千万小时视频用于具身智能训练，以及各类机器人企业的融资消息，都指向了一个明确的趋势：AI正在从数字世界走向物理世界。而具身智能落地的核心挑战之一，便是如何在复杂多变的环境中实现精准感知。

• L2到L4的算法跨越： 即使是达到L2级辅助驾驶的载人车，也需要更多的激光雷达、更快的芯片和更智能的AI算法。对于L4级具身智能（如人形机器人或高级服务机器人）而言，激光雷达不仅是避障工具，更是构建环境地图、理解物理交互的关键传感器。
• 降本推动普及： 禾赛等企业推动的“降本”，使得激光雷达不再是高端奢侈品，而是能够大规模集成到各类机器人中的标准配置。

硬件与算法的协同演进

以近期业内热议的“机器人喂饱禾赛”现象为例，这不仅是商业订单的堆叠，更是硬件与算法协同演进的体现。九识智能等L4级无人物流车的商业化落地，为激光雷达提供了真实的路测数据，反哺算法迭代；同时，海量真实数据（Token）的产生，如京东JoyAI大模型调用量的增长，也为感知硬件提出了更高的要求。

未来，激光雷达的下一站将是与AI大模型深度融合的具身智能系统。这要求激光雷达不仅要提供点云数据，还要具备边缘计算能力，甚至与视觉、毫米波雷达等多模态信息进行前融合，以支撑机器人在非结构化环境中的自主决策。

结语

从辅助驾驶到完全无人驾驶，再到如今的具身智能，感知硬件的需求逻辑正在重塑。禾赛科技通过锁定机器人领域的大额订单，不仅提前锁定了未来的增长曲线，也预示着物理世界AI化的浪潮下，激光雷达将成为连接数字大脑与物理身体的核心感官。