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科技虎嗅·Eastland··AI 生成
物理AI受益最大的行业出现了
本文指出，物理AI（Physical AI）的发展核心是“以战养战、用部署换数据”，而精准感知物理世界离不开激光雷达，因此激光雷达行业是最大受益者。文章对比了中国两大激光雷达公司——禾赛科技和速腾聚创的营收、出货量、技术路线和毛利表现，认为禾赛在ADAS市场领先优势明显，且其价高的机械式转镜方案在价格趋同后实现了更高的毛利率，形成了对速腾EMES方案的降维打击。文章结论是禾赛在ADAS市场地位稳固，而速腾在机器人市场的领先地位正被追赶，适合对智能驾驶产业链和激光雷达技术路线感兴趣的投资者阅读。原文 ↗
核心观点
- ▍物理AI的核心策略是“以战养战、用部署换数据”，即让搭载传感器的设备大规模进入真实环境以获取高质量训练数据，而精准感知物理世界必须依赖激光雷达，因此激光雷达行业是物理AI发展的最大受益者。
- ▍在激光雷达领域，禾赛科技正在拉开与速腾聚创的差距，其在ADAS市场的主导地位难以动摇，而速腾聚创在机器人市场的领先优势正被追赶。
- 012024年，禾赛营收突破20亿人民币，速腾为16.5亿；2025年，禾赛ADAS出货量达138万台，是速腾的227%。
- 02禾赛选择机械式一维转镜技术路线，追求极致360度感知，优先保证性能再降本；速腾选择MEMS振镜路线，追求小型化和低成本，优先降本再提升性能。
- 03尽管禾赛的硬件成本更高，但其2024年硬件综合毛利率达42.6%，远高于速腾的16.1%，原因是禾赛出货量更大、规模效应显著，且是业内唯一实现七大核心部件全自研的公司。
- 042024年，禾赛和速腾的ADAS激光雷达出货均价已趋同，分别降至约1800元和2000元，使得性能更好的禾赛转镜方案更具竞争力。
- 05激光雷达行业新趋势是“感算一体”，通过将感光阵列、信号处理芯片等集成在SPAD-SoC芯片上，缩小体积、降低功耗。禾赛的毕加索芯片支持4320线，速腾的凤凰芯片支持2160线。
反方 / 局限
- — 作者虽力挺激光雷达，但承认特斯拉因成本问题放弃激光雷达、选择纯视觉方案，且这一选择曾作为行业风向标影响市场预期，暗示纯视觉路线在某些场景下仍具竞争力。
- — 文章对“物理AI”的描述偏乐观，未深入讨论物理AI在工业制造、低空经济等场景落地的具体挑战，如仿真数据训练的局限性、机器人部署成本与安全风险等。
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