禾赛Q3财报电话会：机器人相关收入已超50%

11月10日，激光雷达龙头禾赛科技发布了第三季度财报。数据显示其营收10.7亿元，同比增长34.3%；GAAP 净利润达 8,079 万元，剔除去年同期确认的股权处置及知识产权转让收益（合计人民币 1.85 亿元）后，本季度扣非利润仍同比增长 13.7%，已连续六个季度实现 GAAP 盈利，整体财务数据非常稳健。

当前，整车价格战激烈，汽车供应链降本压力大，禾赛能保持这样稳健的财务基本面，并不容易，放眼整个车载感知硬件赛道来说，它也是属于少数能够顶住降价潮、稳住盈利预期的玩家。

而比财务数字更值得关注的，是财报中隐藏的一个结构性突变：禾赛战略增长业务（SGI）营收达到9051万元，环比增长高达101.4%，已经翻倍，前三季度收入已超原定1亿元的全年目标。Q3财报电话会上，禾赛管理层表示，“第三季度机器人相关收入已超过50%（含激光雷达、数据、关节）”。

过去十年，市场对禾赛的认知标签，就是车载激光雷达供应商。其商业逻辑是伴随智能汽车渗透率的提升，通过卖硬件实现规模效应。但当数字AI的叙事红利逐渐见顶，物理AI成为产业共识。

禾赛的底层逻辑也正在发生位移。在禾赛CEO李一帆的规划中，AI要从数字世界走向真实世界，必须依赖两大基建：理解世界的三维数据引擎，以及驱动机器人行动的运动引擎。

而Q3财报中的战略增长业务的数据，标志着禾赛的这“两个引擎”正式从研发投入期跨入业绩兑现期，禾赛的物理AI布局成功落地，成为机器人赛道的超级黑马。禾赛正在试图解答一个更宏大的命题：一家做汽车传感器的硬件公司，如何打破天花板，成为物理AI时代的底层基础设施平台。

动力模组加速放量，抢占具身智能硬件“价值池”

在物理AI的宏大版图中，具身智能尤其是人形机器人，被认为是最具爆发潜力的终端。而在机器人的硬件构成中，动力模组是决定其运动能力与精度的核心。

以人形机器人为例，单台设备的驱动关节数量接近百个，动力模组占整机物料成本（BOM）的比例超过50%。这是一个规模庞大且不可替代的市场。对于任何想要在机器人时代分一杯羹的企业来说，这都是必须拿下的“最大价值池”。

在机器人行业，电机、减速器与控制算法的协同设计极具壁垒。禾赛的切入路径，是发挥自己的长处，基于过去十年在光机电一体化上的底层技术复用，用汽车级的高可靠性标准来重构机器人关节。

在具体产品演进上，禾赛采取了由难到易、逐步覆盖的策略。他们先用对精度和微型化要求极高的“灵巧手模组”撕开市场缺口，在技术得到充分验证后，再将能力延伸至承载更大力量的“全身关节模组”。

这种底层技术的复用，直接转化为极具竞争力的产品指标。相比市场同类产品，禾赛的灵巧手动力模组体积缩小了37%，重量降低42%，但功率密度却提升至3倍。这种“小、轻、快、强、精”的特性，直接决定了机器人能否完成高速运动与精细操作。

在灵巧手模组上验证了技术实力后，禾赛迅速将能力延伸至承载更大力量的“全身关节模组”。目前，禾赛的全身关节模组也已正式进入量产环节。

其技术实力在核心客户的旗舰产品上得到了验证。AI机器人公司Sharpa推出的首款旗舰触觉灵巧手Wave（W01），基于禾赛动力模组打造，拥有22个主动自由度，实现了与人手1:1同构。该产品不仅被英伟达Isaac GR00T人形机器人参考方案采纳，更被伯克利、斯坦福等全球顶尖高校采用。

产品线的完善与客户的高度认可，直接转化为出货量的快速爬坡。禾赛CFO樊鹏在财报中表示，第三季度，禾赛机器人动力模组整体交付量达到23405套，环比增长96.8%，月产能已迅速提升至1万套；截至9月底，该产品累计出货量突破35295套。预计 2027 年全年出货量将达六位数。

Kosmo发布即落地，重塑具身智能“数据引擎”

动力模组是解决机器人“如何执行”的硬件问题，而数据决定它“如何思考”。当前物理AI行业正面临一个尴尬的现实：模型演进超前，但高质量的三维数据供给严重滞后。纯仿真数据存在巨大的Sim-to-Real Gap，导致机器人在现实中频频失误。

李一帆在此次财报电话会上判断，每家人形机器人公司都需要10万个高质量空间的数据，用于仿真训练。这为Kosmo所面向的三维空间数据市场，提供了一个更具体的场景需求。

禾赛在发布财报的同时，也向全球发布了《空间智能白皮书》，白皮书指出，行业需要的不是单点采集工具，而是能标准化生产数据、连接上下游的平台型玩家。Kosmo的推出，正是为了填补这一基础设施空白。

今年10月，禾赛正式发布了三维世界数据引擎Kosmo，以及全球首款8K超高清AI空间相机Kosmo One、云平台Kosmo World。

Kosmo One集成了超高空间解析力激光雷达、8K超高清影像与高精度IMU，普通室内场景下约15分钟即可完成100平方米空间的高保真扫描。更为关键的是，它实现了行业首创的即开即扫、智能指引与一键续扫功能，大幅降低了空间采集的专业门槛。

一站式 3D 内容创作与管理平台 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，其底层为禾赛 AI 原生 3D 空间重建与理解系统 Kosmo Spatial Core（KSC）。Kosmo Spatial Core（KSC）能一次重建就能同步生成3DGS、mesh、depth三种形态的三维数据：3DGS细腻还原场景外观与光影，解决“画面假”；mesh加速可交互物体的拆分与建模，解决“交互假”；depth提供真实的空间距离信息，解决“空间不精准”。

这三种数据源自同一场景且空间完美对齐，让机器人看到的、抓到的、测到的是同一个世界。这种形态的数据直击机器人训练的三大痛点，为具身智能的前沿突破提供了高质量的Sim-ready数据。

Kosmo的商业化落地速度很快，已经超出市场预期。在具身智能领域，Kosmo与银河通用机器人、原力灵机达成战略合作，赋能机器人的训练与部署；在影视娱乐领域，好莱坞顶级的皮克斯旗下RenderMan工业级渲染器已与Kosmo达成合作，将其重建的真实世界数据接入渲染管线，并做成官方教程向全球开源。

在空间商业领域，Kosmo与高德合作的首批成果已率先上线高德扫街榜“飞行街景”。由Kosmo完成三维重建的重美术馆、偏锋画廊等场景，已转化为可自由浏览的三维空间，让三维数据触达近10亿月活的国民级应用。

在文旅与前沿模型领域，禾赛与3D原生世界模型领军企业影溯科技达成合作，共同推进“大规模空间智能3D数据开放计划”，打通从实景重建到动态世界建模的全链路。

自7月首批样机出货以来，Kosmo已开始贡献实际收入。它所带来的真实世界的数字化资产，为禾赛打开了软件与数据服务的新营收空间，也表明禾赛正从卖硬件到卖数据资产转变，商业模式正在发生质的跃迁。

激光雷达稳住基本盘，支撑“物理AI”完成战略换挡

动力模组的出货量爆发与Kosmo的商业化落地，标志着禾赛的物理AI第二曲线正在加速兑现。然而，任何前瞻性的战略转型，都离不开基本盘的输血。如果没有核心汽车业务提供的强劲现金流，关于物理AI的宏大叙事都将是空中楼阁。

激光雷达基本盘是禾赛的底气。第三季度，禾赛核心激光雷达业务经营利润达1.45亿元，同比大幅增长88%。激光雷达总交付量达729673台。

在市场份额上，禾赛的领先优势依然稳固。据盖世汽车研究院数据，9月禾赛在中国车载主激光雷达市场份额达43%，持续保持行业领先。而在技术壁垒极高的Robotaxi领域，Yole Group报告显示，禾赛以62%的市场份额稳居2025年全球领先。

在高阶智驾的前装定点上，禾赛同样势如破竹。超千线ETX激光雷达新获5家全球领先车企定点，包括一家欧洲顶级车企、凯迪拉克、吉利、长城汽车及一家领先新能源车企，在手订单量超过100万台。FTX补盲激光雷达新获零跑汽车及一家欧洲顶级车企定点；ATX焕新版则拿下五菱，进一步向高销量大众车型及出口市场渗透。

禾赛的统治力正向更高阶的感知架构延伸。禾赛4颗激光雷达配置（1颗ATL-P+三颗FTX）已标配于理想L9 Livis、L8 Livis、MEGA，新一代理想L6 、全新理想i9也可通过选装双马赫具身智能套装实现4颗激光雷达配置。

这不仅带来了单车价值量的成倍提升，更深层的意义在于：智能汽车作为最大的“具身智能终端”，正在通过大规模前装，疯狂摊薄高精度三维感知硬件的成本。

这种在汽车端打磨出的极致性价比与可靠性，为禾赛后续向机器人、无人物流车大规模供货提供了强大的供应链底座，源源不断地为物理AI战略输送弹药与现金流。

值得注意的是，基本盘与SGI新业务之间并非孤立，在底层硬件与量产供应链上形成了协同效应。9月，禾赛与零售巨头京东达成全新战略合作，以6D全彩激光雷达等感知技术赋能京东的无人物流车及机器人业务。

值得关注的是京东庞大的落地计划：未来5年内，京东计划采购300万台机器人、100万台无人车及10万架无人机，以支撑其打造全球最大物理世界运营中心。

在具体的业务落地上，从搭载AT系列的第六代智能配送车，到提供360°零盲区视野的JT系列机器人雷达，禾赛用车规级标准与百万级量产成本，大幅拉低了无人物流车和机器人的硬件成本，同时，车载业务积累的感知能力也在解决机器人的痛点。

结语

综合来看，禾赛Q3财报传递出了一个信号，公司的“物理AI第二曲线”已不再是停留在纸面上的愿景，而是正在加速兑现的实打实的营收。

在“双引擎”战略下，激光雷达作为提供稳定现金流的压舱石，为动力模组和Kosmo数据引擎的研发与量产提供了充足的弹药；而SGI在机器人与物理AI领域的爆发，则彻底重塑了公司的估值逻辑。

从让机器“看见”世界，到让机器人“理解”并“改变”世界，禾赛即将跨越单纯依赖汽车周期波动的单一硬件公司阶段，正在从一家“传感器供应商”，转变为物理AI时代不可或缺的基础设施平台，也成为机器人赛道的超级黑马。