速騰聚創第二代全固態感知平臺發佈，要做物理AI數據入口｜最前線
重點摘要
好的，這是一篇根據您提供的來源資料，重新改寫和組織的完整新聞稿。 *** ### 速騰聚創發佈第二代全固態感知平臺，劍指物理AI數據“新基建” 在人工智能從數字世界邁向物理世界的關鍵轉折點上，三維空間數據的匱乏正成為製約行業發展的核心瓶頸。當絕大多數具身智能模型仍在二維圖像與仿真數據中“閉門造車”時，如何讓機器人真正理解並操作這個複雜的三維世界，已成為產業亟待解決的課題。 在2026年世界人工智能大會（WAIC）期間，RoboSense速騰聚創給出了自己的答案。
好的，這是一篇根據您提供的來源資料，重新改寫和組織的完整新聞稿。 ***
### 速騰聚創發佈第二代全固態感知平臺，劍指物理AI數據“新基建”
在人工智能從數字世界邁向物理世界的關鍵轉折點上，三維空間數據的匱乏正成為製約行業發展的核心瓶頸。當絕大多數具身智能模型仍在二維圖像與仿真數據中“閉門造車”時，如何讓機器人真正理解並操作這個複雜的三維世界，已成為產業亟待解決的課題。 在2026年世界人工智能大會（WAIC）期間，RoboSense速騰聚創給出了自己的答案。7月17日至20日，這家激光雷達及感知解決方案供應商正式發佈了其第二代全固態感知平臺E2，並清晰地描繪了其從單純的硬件供應商，向物理AI時代的基礎設施服務商轉型的戰略路徑。 #### 打破數據真空：高精度三維感知成物理AI關鍵
業界普遍認識到，當前具備智能的核心挑戰並非“算法不強”，而是“數據不夠”。多數基礎模型依賴於互聯網上豐富的二維圖像和文本數據，但這些數據缺乏真實的三維空間信息，如物體的準確距離、材質屬性、受力反饋和動態交互邏輯。機器人能夠“看懂”畫面中的物體，卻難以理解其物理本質，導致在複雜抓取、長時序巡檢等任務中頻頻失敗。 速騰聚創團隊認為，激光雷達不應僅被視為機器人的避障“眼睛”，它更是物理AI運行不可或缺的數據源頭。只有從底層重構空間數據的生成與處理邏輯，源源不斷地輸出高質量的真實物理信息，才能打通“感知-理解-決策-迭代”的數據閉環。 #### E2平臺亮相：自研芯片驅動，精度與視野全面進化
作為本次發佈的核心，第二代全固態感知平臺E2基於速騰聚創全自研的“孔雀”SPAD-SoC芯片與2D VCSEL芯片打造。其採用全固態架構，從信號收發到數據處理均在芯片層面完成，從根本上規避了傳統分立器件組合帶來的性能損耗與穩定性問題。 相比前代產品，E2系列在性能上實現了飛躍。其視場角更廣，最高精度更是達到了前代的3倍。這種高精度的空間感知能力，能夠為機器人提供極其精確的深度信息與環境結構數據，從而使機器人在家庭、工業、巡檢等複雜環境中，能夠執行更為精準和可靠的操作。 瞄準這些多元化的應用場景，E2平臺目前已在割草機器人、人形機器人、四足機器人及無人機等產品上實現落地，並已收穫庭院機器人、智能硬件及消費電子等領域企業的商業合作訂單，標誌著該平臺已進入規模化應用的新階段。 #### 從“機器人之眼”到“物理AI數據入口”
速騰聚創的野心遠不止於提供領先的硬件。在市場總監謝闐地看來，傳統視頻數據對具身大模型來說是相對粗糙的。“它需要更完整的空間數據結構，需要更精確的深度信息。”他強調，當具身智能走向實際應用，機器人的生產力不僅依賴於智能模型和本體，更依賴於在真實世界中持續產生的高質量空間數據，這些數據應能被轉化為機器人可以學習和複用的訓練材料。 “所有公司在做物理AI時，最終都意識到需要準確的深度信息，才能讓機器人理解現實世界，理解前後左右的結構關係。”謝闐地表示。高質量的空間數據，也因此成為物理AI時代的關鍵生產要素。速騰聚創提供的，正是一套連接真實世界與智能模型的“數據基礎設施”。當各類機器人搭載其感知設備時，無論是移動還是抓取作業，都會同步生成寶貴的數據資產，用於模型的持續進化。 #### 構建感知生態，加速規模化落地
在WAIC展會期間，速騰聚創正式宣佈將與智在無界、簡智機器人、Origen、光輪智能等企業建立合作。雙方將聚焦機器人空間感知、真實世界數據採集、數據處理、模型訓練及應用驗證等環節，共同構建物理AI的感知基礎設施生態。 這一合作佈局清晰地顯示，速騰聚創正依託其自研芯片能力、AI數據閉環體系與車規級量產經驗三大核心優勢，搭建一個面向物理AI時代的開放式機器人技術平臺。其中，自研芯片被視為感知技術持續迭代的基石，保證了產品性能的源頭優勢；而AI融合則確保了其硬件能夠精準對接物理大模型對高質量數據的迫切需求。 從提供“機器人的眼睛”，到成為物理AI不可或缺的“數據入口”，速騰聚創正在完成一次深刻的戰略遷移。當物理AI正從炫酷的舞臺演示走向工廠、家庭的真實場景時，誰能率先解決高質量空間數據的供給問題，誰就能在未來的智能生態中佔據一個更為基礎和關鍵的位置。速騰聚創的這一步，無疑為行業指明瞭一條潛在的進化路徑。
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