Hesai、現実世界のスキャンデータをロボットの学習データに変えるKosmoを発表

Hesai Groupは2026年10月14日、3Dワールドデータエンジン「Kosmo」を発表した。Kosmo One空間カメラとクラウドプラットフォームKosmo Worldを組み合わせ、現実の環境を、ロボットの学習やワールドモデルの開発、没入型コンテンツの制作に活用できる高精細な3Dデジタル空間へと変換する。

発表会では、同社は具現化AI企業のGalbotおよびDexmalとの戦略的提携も発表した。また、PixarのレンダラーRenderManや中国の地図プラットフォームAmapを活用して開発したアプリケーションを披露。ロボティクス、映画制作、位置情報サービスにわたる活用例を紹介した。

Hesaiの共同創業者兼CTO、Shaoqing Xiang氏は、フィジカルAIには正確で、手頃な価格で、かつ大規模に利用できる現実世界のデータが必要だと述べた。そして、この3つの要件を同時に満たすことは、長年の課題だったという。「Kosmoはこの課題を克服し、AI開発者やクリエイターが現実の環境を、学習に使えるデータや制作に活用できる素材に変えやすくすることを目指しています」と同氏は語った。

Kosmo Oneの撮影ハードウェア

Kosmo Oneは、高解像度LiDAR、1インチの撮像センサー、高精度の慣性計測装置を搭載した8K超高精細AI空間カメラだ。形状、色、質感、カメラ位置をマイクロ秒単位で同期して記録する。Hesaiは、統合型8K撮像システムを備えたAI空間カメラとして世界初だと説明している。同社の注記によると、この位置づけは2026年10月時点で公開されている製品情報に基づく。8Kは撮影時の最大解像度を指し、ユーザーが書き出せる最大解像度は6Kだ。

Hesaiによると、このカメラの3D Gaussian Splattingによる再構成は、ミリメートル単位の幾何精度を実現し、素材や照明、影を再現する。電源を入れるとすぐにスキャンを開始できるほか、インテリジェントガイダンスやワンクリックでのスキャン再開にも対応する。同社によれば、1人の作業者が一般的な100平方メートルの屋内空間を約15分でスキャンできる。続いてKosmo Worldが、取得データを3Dモデルに処理する。Hesaiは、同程度の製品と比べて最大で約5倍の速さだと説明する一方、実際の結果はシーン、データ量、パラメーター設定によって異なるとしている。

Kosmo WorldとDairy Queenでの導入事例

Kosmo Worldは、Hesaiが「Kosmo Spatial Core」と呼ぶ技術を基盤に、3Dコンテンツの制作と管理を単一のプラットフォームで行う。1回の再構成で、3D Gaussian Splatting、メッシュ、深度データを、一貫性のあるシーンとしてまとめて生成する。生成AIはスキャナーが捉えられなかった領域を補完し、素材やテクスチャを再構成する。また、セマンティックセグメンテーションによって個々の物体を識別する。ロボットのカメラ特性に合わせて視点を調整することもでき、Hesaiによれば、これによりシミュレーションと実環境での動作の隔たりを縮められる。

実例としてHesaiが挙げたのは、Dairy Queenのアイスクリーム店への導入だ。同社によれば、従来は専門チームが3Dの学習環境を構築するために、手作業で約300時間かけてモデリングする必要があった。Kosmoを使った場合、スキャンと再構成にかかった時間は15分だった。この導入事例では、Sharpaのロボットのタスク成功率が99%に達し、失敗率は従来の10分の1に低下した。Hesaiによると、これによりロボットは実店舗で稼働を開始できた。

ワールドモデル、映画制作、地図サービス

ワールドモデルの開発に関して、Hesaiは、Kosmoが生成する幾何学的に正確なシーンには、精密なカメラ姿勢、深度情報、一貫性のある複数角度からのビューが含まれ、仮想環境を構築する際の現実世界の参照データとして使えると説明した。1つの空間を撮影するだけで、1万件を超える学習用軌跡を自動生成できる。これにより開発者は、同じ費用で100倍を超える高品質な学習データを得られるという。Hesaiはこの比較について、高品質な現実世界のロボットの軌跡を1件収集する費用を基準としている。

映画制作では、Kosmoを使えば1万平方メートルのヨーロッパの街並みのスキャン、再構成、編集に1週間かかると同社は見積もる。実物のセットとして場所を作る場合は約2カ月を要するのに対し、総費用を最大80%削減できるとしている。200平方メートルの屋内シーンの場合、Kosmoを使った作業量は約2人日で、従来のCGモデリングでは約14人日かかるとHesaiは見積もる。また、映画・テレビ制作会社はすでに、Pixarのプロダクション品質のレンダラーRenderManを中心とするワークフローでKosmoを利用しているという。RenderManは、ダウンロード可能なリソースを含む公式チュートリアルを公開している。さらに同社はYuemo Studioと提携し、撮影した現実世界の環境とAI生成コンテンツを組み合わせる、AIを活用した映画制作にも取り組んでいる。

Hesaiはまた、国連のパートナーであるTRICと協力し、唐代の詩人がかつて暮らした成都の杜甫草堂を題材に、没入型のデジタルアート作品を制作していると発表した。Amapとの提携では、重力芸術館とPIFO Galleryの再構成データが、すでにAmapの「Flying Street View」機能で公開されている。Hesaiによると、このプラットフォームの月間アクティブユーザー数は約10億人に上る。提携の長期的な目標は、ナビゲーションを「店舗を探す」ものから、「店舗内の商品を探す」ものへと進化させることだ。

オープンエコシステムとアクチュエーションモジュール

Hesaiは、オープンな空間知能エコシステムとしてKosmoを開発しており、生のキャプチャデータや3Dアセットへのオープンアクセスを提供するとともに、NVIDIA Isaac Sim、Isaac Lab、Unreal Engine、RenderMan、Houdiniと連携しています。同社は、ロボティクス、メディアなどの業界の顧客にハードウェアとソフトウェアを統合したソリューションを提供する事業モデルと、世界モデルやフィジカルAIの開発者向けに現実世界の空間データを大規模に生成するデータサービス事業モデルの2つを説明しました。

Hesaiによると、同社のLiDAR出荷台数は9年連続で倍増しており、乗用車向けADASとロボタクシーの分野で世界をリードする市場地位を確立しています。同社はこれを基盤に、3Dワールドデータとロボットの動作を軸とする次の成長段階に取り組んでいます。共同創業者兼CEOのYifan “David” Liは、3Dワールドデータエンジンと、それに付随するロボット動作エンジンを、同社の第2の成長の柱と位置づけました。「この10年間、私たちは機械が世界を見ることを可能にしてきました」とLiは述べました。「これからの10年間は、ロボットが世界を理解し、変えることを可能にしていきます。」

Kosmoと並行して、Hesaiはロボット向けアクチュエーション事業も拡大しています。同社のアクチュエーションモジュールはSharpaの器用な手「Wave」を駆動しており、同社によると、同等製品より筐体を37％小型化しながら、出力密度は3倍を実現しています。Hesaiによれば、このハンドはNVIDIAのヒューマノイドロボット向けリファレンスデザイン「Isaac GR00T」に組み込まれ、UC BerkeleyやStanfordを含む研究機関にも採用されています。同社は、アクチュエーションモジュールの累計出荷台数が2026年第2四半期末までに10,000台を超えたと発表しました。また、製品ラインをハンド用モジュールからロボット全身の関節へと拡大するのに伴い、2027年には出荷台数が6桁に達すると見込んでいます。