据爱范儿报道，10月14日，禾赛发布Kosmo三维世界数据引擎，包括负责采集的手持AI空间相机Kosmo One，以及负责重建、编辑和管理三维资产的云平台Kosmo World。禾赛联合创始人、CTO向少卿称，目标是“把空间建模变成像拍照那样简单”。这家以车载激光雷达为人熟知的公司，也将由此从汽车行业头部供应商向具身智能领域拓展。

Kosmo One将激光雷达与摄像头集成在一起。激光雷达测出物体的形状、距离和位置，CMOS影像系统记录颜色、纹理与光影，再将两部分信息对齐，重建真实空间。禾赛称，其激光雷达将几何精度推向毫米级，能清晰辨识网球拍上约5mm间距的网孔。影像部分采用一英寸CMOS，最高支持8K采集，用户最终导出文件最高分辨率为6K。Kosmo为三维重建专门调教了ISP图像处理系统，处理跨摄像头、跨时间的画面一致性；采集时，激光雷达、影像系统与高精度IMU进行微秒级同步，让画面与设备当时的位置、姿态对应起来。

按照禾赛公布的数据，普通室内场景下，Kosmo One扫描约100平方米空间，只需要大约15分钟。它支持即开即扫、智能指引和一键续扫，即便扫描到一半暂停，后续也可以从不同位置接续。采集结束后，Kosmo World负责将采集数据转化为AI可理解、可交互、可训练的智能空间，并借助AI语义分割识别场景中的物体，将它们提取为可独立编辑的三维对象。

禾赛在现场用GPT-6 Astra做了一组对比：先从不同角度拍下同一个房间的20张照片，再交给模型重建环境。GPT-6 Astra生成的场景里出现了沙发位置和形状不对、材质与光影有偏差的问题。即便将Kosmo采集的3DGS数据交给GPT-6 Astra，物体的位置关系有所改善，但椅子的外形、花的材质等细节仍有偏差。向少卿把不断进步的通用模型比作“大脑”，而Kosmo One负责提供更准确的“眼睛”。在Kosmo World里，AI还会根据语言提示识别沙发，将它从整个场景中分割、提取出来；沙发移走后，AI再根据周围信息补全原本被挡住的地毯纹理。

皮克斯旗下工业级渲染器RenderMan的创意负责人Dylan Sisson，将皮克斯园区广场上标志性的台灯和彩色小球雕塑扫描进了Kosmo。扫描保留了现场的外观，随后可以在软件里调整数据的位置、大小和透明度，继续决定画面呈现什么风格。扫描得到的空间也可以成为机器人的训练场。开发者能在仿真环境中改变物品摆放和观察视角，反复训练、测试机器人。禾赛披露，具身智能机器人Sharpa就用Kosmo还原了DQ门店、搭建训练环境，并结合机器人硬件与模型完成部署，任务成功率达到99%。

禾赛CEO李一帆认为，包含空间相机在内的空间智能市场，长期规模有望超过激光雷达市场。他希望禾赛能在其中承担基础设施角色，为机器人补齐感知、空间数据和运动能力。禾赛原本所处的智能汽车行业与具身智能存在交集，为汽车提供激光雷达意味着其已参与感知环节；禾赛也提供让机器人动起来的动力模组，截至2026年第二季度末，这类模组累计交付超过1万套，产品范围正从灵巧手模组向全身关节模组拓展。

眼下，Kosmo首先服务的仍是有明确任务的专业用户。要成为普通人随手使用的日常设备，还需要更便携的硬件，以及从采集、处理到调用都更省事的体验。禾赛尚未公布Kosmo的零售售价，但表示Kosmo还会继续迭代，空间采集设备也有机会通过禾赛与合作伙伴的协作，以手持之外的更多形态进入日常生活。发布会最后，禾赛预告将与一家国内头部无人机企业合作；现场短片里，扫描的视角升到了空中，采集范围延伸到户外建筑与更大的空间。