车东西（公众号：chedongxi）
作者 ｜ Juice
编辑 ｜ 志豪
4月24日，2026 北京国际汽车展览会在顺义新国展双馆盛大启幕。
禾赛科技作为国内头部的激光雷达厂商，在车展上几乎无处不在，根据禾赛科技官方资料显示，现场展车中，其中24家汽车品牌，56款重磅车型都选择了禾赛科技的激光雷达。
在车前期间，禾赛科技也在北京举办了一场小型媒体沟通会，禾赛技术产品负责人杨晋，机器人感知业务负责人刘兴伟也和车东西在内的媒体进行了一次深度交流。深入介绍了禾赛科技的最新产品和对于行业的思考。
以下为采访内容，车东西在不改变愿意的情况下做了编辑。
1、很多人认为，在车企的智驾方案里面，激光雷达没有作为主要的信号输入，往往可能在后端做一些兜底，目前事实究竟是怎样的？
杨晋：这主要看不同的供应商的具体做法，当前几个头部的车企，他们都在做端到端的模型，直接把激光雷达跟图像的数据全都直接灌入模型。
也会有一些玩家的整套方案基于视觉去做，后续把激光雷达作为一个兜底的解决方式。这两种方法目前都有企业在做。
我们做的6D全彩激光雷达，可以提升激光雷达的置信度，能在一些更极端或者corner case的场景下去兜底安全。有了六维的信息，每个点和数据的置信度就会提升，慢慢就会比单纯的摄像头的信号更准，也比单纯激光雷达的信号更准，会提高上限。
▲禾赛技术产品负责人杨晋
2、目前6D全彩激光雷达涵盖了RGB XYZ信息，激光雷达能不能替代摄像头？
杨晋：我们的判断是这样的，从这一代的角度，我们还没有准备一下子把摄像头替代掉。长期来看，3-5年内，有机会替代掉其中一颗摄像头。
我们当前还没有计划替代全部摄像头，本身的目的是为了让激光雷达表现更好，感知性能更好，如果能够恰好替代一颗摄像头的话，就超预期完成任务了。
在其他场景中，尤其是非车载场景，对摄像头的帧率要求没那么高，就非常容易被替代掉。
3、光雷达线数越来越多，会对算力产生压力，6D激光雷达对车的算力大概是什么样的程度？
杨晋： 这个肯定还是取决于算法怎么设计。
我们目前的设想是，它对算力的要求或许还能降低一些。但这最终还要通过时间，跟车厂或者算力供应商一起给出完整方案，才能给出最终结论。
为什么我觉得有可能会稍微降低算力？因为之前大家花了不少算力去做摄像头和激光雷达的融合，这部分算力完全就省下来了。另外增加了颜色信息之后，颜色信息跟RGB图像处理差不多，复杂度暂时没那么高。
4、摄像头识别深度信息和激光雷达识别色彩信息，这两个路线，谁能够更好地还原物理世界？这两个路线的难点分别是在哪？哪个更容易攻克？
杨晋：关于摄像头识别深度信息这件事，摄像头确实可以识别，但是不代表能完全替代激光雷达。
核心原因在于，辅助驾驶或自动驾驶要更安全，就得考虑传感器失效的情况，得有别的传感器能补上。
我们自己开车，人眼就是摄像头，失效场景挺多的。比如晚上光线不好，对面大车大灯照过来，这时候有障碍物可能就完全看不见。但这个场景，激光雷达就没问题。
激光雷达的核心价值在于覆盖其他传感器覆盖不了的场景。
5、6D激光雷达面临很多难点，之前都处于PPT阶段，具体有哪些难点？为什么会立项这个项目？
杨晋：难点在于：第一，公司要能够自研SPAD芯片；第二，想把像素做融合，不是简单地去增加RGB滤光片，这件事情对工艺的要求更高。
当时选择做这个项目主要是几个原因，一是行业整体的诉求，二是基于当时已有的一些技术去判断出，自己能够搞定这件事。
6、现在激光雷达还是主要从汽车行业向其他产业外溢。您刚才提到了具身智能，像车端的激光雷达和具身智能的激光雷达对于它的需求是不是有一些差异？
刘兴伟：分两个方面。一个方面是机器人的导航、定位、避障这个需求，这个需求和汽车上用激光雷达的需求没有特别本质的差别，大家对于物体的精度和分辨率等等这些要求是相当的，只是机器人可能运动得更慢，对于测距不要求那么高，但是其他的方面，需求基本都是重叠的。
另一方面就是精细的操作，坦率来讲，今天的激光雷达去做特别精细的操作，在精度上是不够的，我们也在思考这个事情长期正确的技术路线是什么。
▲禾赛机器人感知业务负责人刘兴伟
7、机器人以后所需要用到的激光雷达，它是需要满足什么样的标准？是继续沿用车规级的标准还是说军工级？还是说我们重新设一个标准？
刘兴伟：我觉得它既不会沿用车规级，也不会走向军工级，大概率是基于自己的实际工作场景，自己去摸索出来自己的工作条件到底是什么，然后提出来产品的要求。
其实车规也不是国家规范，而是各个车企在真正工作的过程当中，根据自己整个系统设计，根据自己产品的工况推导出来，测量出来的一套标准。
机器人大概率也是一样的，会先通过实践让大家知道哪些地方有各种各样的载荷，各种各样的载荷大概什么量级，然后抽象出来一个公司的起标，公司的起标多了之后，可能会有一些行业的标准。
8、具身智能赛道，激光雷达和摄像头的争论还在，谁更需要证明自己？
刘兴伟：激光雷达在汽车这个行业安全兜底的作用，在机器人这个行业也是成立的。
大体积、大重量的这些机器人，其实动起来的时候也挺恐怖的。如果没有一个非常好的安全兜底这样的基本逻辑在，那它其实也有可能会带来一些人身伤害这样的问题。
第二点，对于导航避障定位这件事情来说，用激光雷达是可以匹配很小的算力、很少的一些计算资源，就能够实现这些非常底层的功能，不需要借助很大的算力，我没有想到有什么理由，去否掉这样的一部分配置。
因为它的代价和成本其实很低，首先激光雷达今天也不贵，同时这部分省的算力其实也不少钱。
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