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人工智能时代，传统低分辨率的“机器视觉”正在快速向高分辨率的“机器人视觉”迭代。中国头部激光雷达厂商也在抢抓这一机遇，通过自研芯片等方式，引领机器人视觉技术的升级与产品普及。
5月27日晚间，速腾聚创（RoboSense）发布的2026年第一季度报告显示，期内公司实现总营收约4.6亿元，同比增长约40%；激光雷达总销量达33万台，同比增长204%。
其中，第一季度公司在机器人领域激光雷达销量达18.55万台，同比增长约1459%，占总销量比重由去年同期约11%提升至约56%，首次在销量上超过智能辅助驾驶（ADAS）业务。
过去，以汽车智能驾驶定点为指引的行业发展方向正在改变。激光雷达探测精度开始大规模提升，“线束点云”的稀疏感知开始向“图像像素”的图像感知过渡——这呼应了速腾聚创CEO邱纯潮此前在公司自研SPAD芯片架构发布会上的一系列观点。
从公司业务方向的演变来看，激光雷达在真正成为“机器人的眼睛”的同时，也在反哺智能驾驶业务的安全性能。
5月28日晚间，比亚迪在深圳召开“敢为”智能化战略发布会，宣布其高阶智能驾驶进入大规模普惠阶段。同时，比亚迪宣布全系车型均可选装“天神之眼B”辅助驾驶激光版，选装价1.2万元，并首创为期一年的城市领航安全兜底政策。
而据记者从相关人士处获悉，新版比亚迪辅助驾驶激光版，将大量搭载以速腾凤凰系列芯片为主的激光雷达产品。
筹谋已久
随着机器人从封闭、结构化场景迈向开放、动态的非结构化环境，机器人视觉系统正面临从“能看见”到“看得清、看得快、看得全”的范式升级。传统纯视觉方案在复杂光照、遮挡及远距离小目标识别上存在局限。激光雷达却能凭借其主动发射激光、不受环境光影响的特性，成为构建可靠三维环境感知体系的核心传感器。
然而，机器人应用场景的多样性对激光雷达提出了与车载领域不同的要求：不仅需要高性能，更需兼顾小型化、低功耗与高性价比。在割草机器人、商用清洁机器人乃至人形机器人等快速发展的市场中，更高线束的激光雷达能提供更丰富的环境信息，支撑更智能的决策与交互，其正成为头部厂商技术角力的焦点。
业绩会上，公司管理层指出，激光雷达行业竞争正快速向产业链上游的芯片环节聚焦。2017年起，速腾聚创便已认识到，自研芯片是构建长期护城河、应对未来性能与成本双重挑战的核心战略。
公司称，通过芯片自研，企业不仅能强化技术壁垒，更能直接驱动产品性能跃升。例如，基于自研芯片方案，部分产品线束已实现超过2000线，为满足车厂对L2+及以上高阶智驾的感知需求奠定了基础。同时，自研显著降低了成本，据估算成本降低幅度接近50%，为产品带来显著的性价比优势。
此外，该公司还透露，芯片自研能力赋予了企业快速响应客户定制化需求、开发特殊芯片的能力，从而深化与客户的绑定。这种由核心芯片定义系统性能的领先优势，正成为企业获取并稳固市场份额的关键。
公司管理层还在业绩会上透露了更多自研芯片的技术细节。
公司表示，芯片性能直接决定了产品上限。例如，自研芯片可实现45%以上的光子探测效率（PDE），显著高于行业平均水平，芯片能力支持激光雷达线束从当前的2160线向未来超过4000线迈进，以满足高阶自动驾驶对超高清感知的需求。
其次，相比外购芯片方案，自研可带来约50%的成本优化，为产品大规模商用奠定基础。此外，芯片的紧凑化设计也有助于雷达整体的小型化。
量产在即
公司还透露，此前发布的凤凰系列芯片或于2026年下半年启动大规模量产；更高性能的孔雀芯片也已开始小批量交付，并计划在第三季度进入大规模量产阶段。
根据公司此前发布的自研芯片相关资料，其产品将包括凤凰、孔雀两大产品系列。其中凤凰系列聚焦高端车载主激光雷达，用于提升激光雷达探测距离和精度；孔雀则集成超高密度SPAD面阵，甚至允许模组构建VGA级别三维空间，在相机的协作下可以完成RGB-D（即彩色+深度）信息的获取，该产品系列类似一个完整的、带精确距离信息的人眼视觉系统。
孔雀集成640×480超高密度SPAD面阵，达到感知领域常说的VGA级图像化标准。这意味着激光雷达可以输出有语义、可被理解的三维图像信息，开始承担传统相机与RGB-D传感器的核心任务。
随着高线数自研芯片的搭载，机器视觉所探知的，将不再是一个点云构成的模糊空间，而是一个接近人眼视觉的三维立体世界。
具体如何类比？速腾聚创管理层在业绩会上打了一系列比方。
“回想一下，激光雷达总是用‘线’来表示其光束数量，如果我把它转换成像素分辨率，128线只有约15万像素。所以实际上，激光雷达过去在分辨率方面是比较低的。但当你达到2160线时，那相当于约400万像素。当你达到4300线时，那将是约800万像素。”公司管理层在业绩会上表示。
“人眼（中央凹）的分辨率大约是600万到800万像素。所以，我们首次能够创造一个传感器，其性能即使不超越人眼，也与人类眼睛相当。这是很多人没有想过激光雷达能够做到的。”
（文章来源：21世纪经济报道）
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