作者 / RoboX 曹錦

近日，英偉達在2025 CES上推出了生成式世界基礎模型Cosmos，并宣布了14家人形機器人合作伙伴，其中有6家來自中國。

“機器人技術的ChatGPT時刻即將到來?！秉S仁勛的這句話，雖不知可以何時實現，但產業鏈的完善，以及新生態的組建，已是勢在必行。

作為人形機器人導航的關鍵傳感器，激光雷達也迎來了新一輪的發展空間。在CES上，禾賽和速騰聚創都高調發布了針對機器人的新產品，在這條千億級賽道上躍躍欲試。

在發布會之前，RoboX與禾賽產品總監-梅雪恒進行對話，了解了激光雷達對于人形機器人的意義，以及對相關市場的預期。

（禾賽產品總監-梅雪恒）

人形「純視覺」是否可行？

梅雪恒表示，目前在人形機器人賽道中，很少會有像特斯拉那樣旗幟鮮明走「純視覺」路線的企業。

行業中，諸如宇樹、智元，還有美國的Agility等人形機器人公司，都在使用激光雷達。

至于純視覺方案的可行性，梅雪恒認為，同樣需要依據機器人的使用場景——如果環境比較單一，例如產線固定工站的檢測任務機器人，那么視覺方案勉強夠用；但人形機器人通常處于更為復雜多變的環境中，視覺發揮的作用是有限的。

“即便從如今的智能駕駛領域來看，也尚未得出「純視覺可行」的結論，更何況人形機器人?！彼f道。

在去年11月，何小鵬曾感慨稱「機器人比車難做一萬倍。」且不論其他的精細操作，僅是導航能力，人形機器人的挑戰也比汽車大得多。

要想走入千家萬戶，更是意味著環境復雜度的指數級上升。

（何小鵬曾提出「AI機器人木桶理論」）

“汽車畢竟還有交通規則約束，而人形機器人所面臨的物理環境組合數不勝數，很難通過數據采集或純視覺等方法完全攻克?！?/strong>

梅雪恒指出，在人形機器人不但應用環境復雜多變，且還需要與人交互。在各種強光、弱光條件下，僅用視覺的可靠度有多少，還需要打個問號。

“從保障人機交互安全、實現穩定感知等方面來看，目前還攝像頭還不能給出很高的置信度?！?/p>

人形機器人需要「導航明燈」

激光雷達有兩個非常重要的功能，其一是路徑規劃和導航建圖，其二是障礙物的識別。所有需要和三維世界交互的機器人，都需要具備這兩點能力。

因此，激光雷達除了應用于人形機器人，也早已應用于服務機器人、移動機器人、配送機器人、清掃機器人、割草機器人等類別上。

（最近憑借運動能力火出圈的宇樹B2機器狗，采用了32線車規級激光雷達）

不過單就導航避障能力的迭代速度來看，它似乎被放在了人形機器人研發的次要位置。畢竟根據形形色色的對外展示視頻，大家往往卷的是動作協調度、操控精細度，以及場景認知等方面。

“確實，目前還很難看到人形機器人在開放環境中的長時間行走、路線規劃的公開展示。其中一點原因是，人形機器人產業仍不成熟，尚待逐步形成技術閉環。我認為其現階段的開發重點可能還是智能識別和操作控制，下一步才會是大范圍移動的能力?！泵费┖阏f道。

確實，在實現自由移動之前，步態、協調度也是重要一環。而若想對外展示技術成果，精細操控和認知決策無疑更加性感。

（資料圖來源：宇樹科技）

在此背景下，業界也有一種說法，即「部分人形機器人雖然裝載了激光雷達，卻沒有真正發揮出作用。」

對此，梅雪恒持否定態度。他認為禾賽的客戶之所以會真金白銀地購買激光雷達，就是意味著他們對其價值有了足夠的認知，而非「裝裝樣子」。

“其實客戶沒必要裝個雷達擺樣子，畢竟這也會增加成本。有可能某家公司在當前階段，會以訓練視覺模型為主，但最終他們選擇搭載的傳感器一定會體現出價值。”

上肢操控不需要激光雷達？

目前來看，激光雷達對于人形機器人的作用，都集中在導航SLAM上。那么在上肢操控部分，是否完全不需要激光雷達呢？對此，梅雪恒也為我們進行了科普。

他表示，在一些復雜的環境下，純視覺方案仍存在局限性，比如黑暗或光照強烈的場景，攝像頭會受到比較大的影響。

“攝像頭的近距離感知能力較強，但超過半米以外就會顯著下降。激光雷達能與攝像頭等傳感器形成互補，在復雜環境下為機器人賦予范圍更遠、更高精度的感知能力?！?/strong>

（資料圖來源：智元機器人）

為此，他還舉了幾個例子：

1、如果機器人需要從一定的距離外，走過來將一個物體放到指定的狹小空間內，僅靠攝像頭可能會對不準；

2、即時在下班后關了燈的工廠內，機器人也可以在激光雷達的賦能下避開障礙物，從而在黑暗中執行任務；

3、在一些高危工作中，例如礦山和隧道勘探等，激光雷達能夠幫助機器人精準掃描環境。而且禾賽已經有客戶在進行相關操作了。

4、應對復雜交互場景：人形機器人會在家庭、辦公室、工廠、戶外等各種復雜環境中作業，且和人的交互更多。在共同完成任務時，機器人需要通過激光雷達來確保協作的安全性和精準性。

需求差異與技術挑戰

梅雪恒介紹稱，相比起智能駕駛，機器人對激光雷達的需求是存在區別的。

1、體積：

由于大部分機器人的體積較小，對于激光雷達的部署空間有限制，因此機器人上的激光雷達普遍需要更小的體積，從而方便嵌入，保持整體性和美觀性。

2、視野：

智駕通常更關注車道的正前方的小視野范圍，因此汽車普遍采用的是遠距激光雷達的前向應用，以及部分側向補盲激光雷達，具備更廣的垂直視場角。

而機器人的自由度非常多，它需要360°的空間感知，所以探測的視野一定要廣，對于空間覆蓋需要無盲區無死角。

相比車載應用，機器人移動較為緩慢，尤其是針對于室內場景來說，更廣的FOV和更高的分辨率比測距能力要更重要。

3、能耗：

機器人通常需要在沒有持續電源供應的情況下工作。因此，它們依賴電池供電，這就要求激光雷達等關鍵傳感器必須具有低功耗特性，以延長電池壽命和增加機器人的工作時間。

4、厘米級精度：

為識別細小物體、復雜形狀以及準確感知人類的細微動作，人形機器人用的激光雷達需要具備高分辨率和高精度，以提供豐富且準確的點云數據。

JT系列：更小了，也更強了

在1月7日開幕的CES上，禾賽帶來了專門面向機器人領域的產品——迷你3D 激光雷達JT系列。該系列的JT16激光雷達，已經搭載在MOVA全新割草機器人 MOVA 1000上。

據梅雪恒介紹，作為3D高性能激光雷達，該系列主要有3個特點：

1、視野覆蓋廣：它具備360°x 187°超半球視野，很適合人形機器人；

2、小巧：和以往的機械雷達相比，JT系列做到了極致的小巧輕盈，它可以靈活嵌入式安裝到各類機器人中。

3、搭載了禾賽自研芯片平臺：源于禾賽車規級平臺，相當于將車載芯片應用于機器人領域。

雖然此次官宣的合作企業不多，但梅雪恒透露稱，其實禾賽與國內外多家機器人公司都已開展合作。

“我們現在已經在和一些人形機器人客戶進行深入合作，包括在JT系列的平臺上去做驗證和算法的適配工作。”

對于機器人市場的預期

如果拋開「人形」的限制，激光雷達可以應用于非常多的機器人種類——現在禾賽在服務、配送、清潔等toC機器人領域，都有深入合作的客戶。

2024年的最后一天，禾賽宣布其12月激光雷達交付量突破10萬臺，其中面向機器人市場的交付量超過2萬臺，主要用于割草、配送和清潔等機器人。

再結合CES發布的JT系列，乍一看似乎是禾賽開始尋求增量市場，但實際上，禾賽從早期2020年的Pandar高線束激光雷達、XT系列開始，就已經開始應用于機器人產品。

“在禾賽的戰略中，從不存在‘因為智駕市場飽和才去開發新賽道’的概念?！泵费┖惚硎?，不論在智駕還是機器人領域，禾賽的交付量都是行業第一。

如今，已經有多位智駕行業人士，轉向了具身智能賽道。這對于拓展機器人市場的禾賽來說，無疑也頗有助益。

“我經常感慨這圈子太小…從2024年的下半年開始，就陸續會碰到我的一些老朋友轉向機器人賽道。”

在智駕層面，哪怕端到端和純視覺在某些程度上已被「綁定」，但梅雪恒稱，激光雷達在中國15萬元以上新能源汽車的滲透率，早在2024年3月就跨越了鴻溝，到2024年9月時已達到24%。

“我們預計明年激光雷達在智駕領域的滲透率，會增加到40%左右。不光國內定點激光雷達的車型在不斷增加，日本、美國、歐洲等市場也在不斷發展。”

梅雪恒表示，2025年，除了保持市場優勢，禾賽還希望賦能更多的機器人應用場景，也會因此加大投入?！皺C器人領域正在快速發展，我們會根據客戶的需求，將傳感器的性能帶上下一個高度?！?/p>

同時，鑒于一些機器人企業以及學研機構，陸續發布了開源數據集。對此梅雪恒表示，禾賽會不會開源機器人的相關數據集，同樣要看客戶需求。“如果需要我們提供這樣的數據集，我們就會去考慮和客戶去做這件事兒?！?/p>

（黃仁勛在CES上發布14家人形機器人合作伙伴）

「2022年會是人形機器人的量產元年」，這樣的說法已被提出許久。

但若是從智能駕駛層面來看，早在2022年前后，也曾被認為是Robotaxi的量產元年。

“但實際來看，從量產，到真正的規?；桓?、產品技術迭代，再到商業閉環，都還是需要一些時間的。目前市場還是在早期階段，因此還需要一定的迭代周期?！?/p>