Hesai lanserer Kosmo for å gjøre skanninger av virkelige omgivelser om til treningsdata for roboter

Hesai Group lanserte Kosmo 14. oktober 2026, en 3D-motor for verdensdata som kombinerer det romlige kameraet Kosmo One med skyplattformen Kosmo World. Den gjør fysiske omgivelser om til detaljerte 3D-digitale rom som brukes til trening av roboter, utvikling av verdensmodeller og produksjon av oppslukende innhold.

Under lanseringen kunngjorde selskapet også strategiske partnerskap med selskapene Galbot og Dexmal, som utvikler kroppsliggjort KI, og demonstrerte bruksområder utviklet med Pixars gjengivelsesprogram RenderMan og den kinesiske kartplattformen Amap. Bruksområdene omfatter robotteknologi, filmskaping og stedstjenester.

Shaoqing Xiang, medgrunnlegger og teknologidirektør i Hesai, sa at fysisk KI trenger virkelighetsdata som er nøyaktige, rimelige og tilgjengelige i stor skala, og at det lenge har vært en utfordring å oppfylle alle tre kravene samtidig. «Kosmo er utviklet for å løse denne utfordringen og gjøre det enklere for KI-utviklere og innholdsskapere å gjøre virkelige omgivelser om til data de kan trene på, og ressurser de kan bygge videre på», sa han.

Maskinvare for opptak med Kosmo One

Kosmo One er et romlig KI-kamera med 8K-oppløsning og ultrahøy definisjon. Det kombinerer lidar med høy oppløsning, en bildesensor på én tomme og en treghetsmålingsenhet med høy presisjon. Kameraet registrerer geometri, farger, teksturer og kameraposisjon med synkronisering på mikrosekundnivå. Hesai omtaler det som verdens første romlige KI-kamera med et integrert 8K-bildesystem. I en fotnote presiserer selskapet at betegnelsen bygger på offentlig tilgjengelig produktinformasjon per oktober 2026. 8K viser til maksimal opptaksoppløsning; maksimal oppløsning ved eksport for brukerne er 6K.

Ifølge Hesai oppnår kameraets rekonstruksjon med 3D Gaussian Splatting geometrisk nøyaktighet på millimeternivå og gjengir materialer, lysforhold og skygger. Kameraet tilbyr umiddelbar skanning når det slås på, intelligent veiledning og mulighet til å gjenoppta skanningen med ett klikk. Selskapet sier at én operatør kan skanne et typisk innendørsområde på 100 kvadratmeter på omtrent 15 minutter. Deretter behandler Kosmo World opptaksdataene og lager 3D-modeller opptil omtrent fem ganger raskere enn sammenlignbare produkter, ifølge Hesai. Selskapet påpeker samtidig at de faktiske resultatene varierer med scenen, datamengden og parameterinnstillingene.

Kosmo World og utrullingen hos Dairy Queen

Kosmo World håndterer oppretting og administrasjon av 3D-innhold på én plattform, drevet av det Hesai kaller Kosmo Spatial Core. Én rekonstruksjon gir data for 3D Gaussian Splatting, polygonnett og dybde samlet i én konsistent scene. Generativ KI fyller inn områder skanneren ikke fikk med seg, og rekonstruerer materialer og teksturer, mens semantisk segmentering identifiserer enkeltobjekter. Visningene kan også tilpasses egenskapene til robotens kamera, noe Hesai sier bidrar til å redusere forskjellen mellom simulering og drift i virkelige omgivelser.

Som et praktisk eksempel viste Hesai til en utrulling i en Dairy Queen-isbutikk. Selskapet sa at et profesjonelt team tidligere trengte omtrent 300 timer med manuell modellering for å bygge et 3D-treningsmiljø. Med Kosmo tok skanning og rekonstruksjon 15 minutter. I denne utrullingen nådde Sharpa-robotens oppgavesuksessrate 99 prosent, mens feilraten falt til en tidel av det tidligere nivået. Ifølge Hesai gjorde dette at roboten kunne begynne å arbeide i en faktisk butikk.

Verdensmodeller, film og kartlegging

For utvikling av verdensmodeller sa Hesai at Kosmos geometrisk nøyaktige scener gir presise kameraposisjoner, dybdeinformasjon og konsistente visninger fra flere vinkler, som referanse fra virkelige omgivelser ved bygging av virtuelle miljøer. Ett opptak av et rom kan gi mer enn 10 000 automatisk genererte treningsbaner, slik at utviklere får over 100 ganger så mye treningsdata av høy kvalitet til samme kostnad. Hesai definerer sammenligningen ut fra kostnaden ved å samle inn én treningstrajektorie av høy kvalitet fra en robot i virkelige omgivelser.

For filmproduksjon anslår selskapet at det tar én uke å skanne, rekonstruere og redigere et europeisk gatemiljø på 10 000 kvadratmeter med Kosmo, sammenlignet med omtrent to måneder på å bygge stedet som et fysisk filmsett. Selskapet sier at de samlede kostnadene kan reduseres med opptil 80 prosent. For en innendørsscene på 200 kvadratmeter anslår Hesai at arbeidet med Kosmo tar omtrent to persondager, mot rundt 14 persondager med tradisjonell CG-modellering. Hesai sa at film- og TV-selskaper allerede bruker Kosmo i arbeidsflyter basert på Pixars RenderMan, et gjengivelsesprogram for profesjonell produksjon. RenderMan har publisert en offisiell veiledning med ressurser som kan lastes ned. Selskapet samarbeider også med Yuemo Studio om KI-assistert filmskaping, der opptak av virkelige omgivelser kombineres med KI-generert innhold.

Hesai sa også at selskapet samarbeider med TRIC, en FN-partner, om å skape et oppslukende digitalt kunstverk av Du Fu Thatched Cottage i Chengdu, det tidligere hjemmet til poeten fra Tang-dynastiet. Gjennom partnerskapet med Amap er rekonstruksjoner av Gravity Art Museum og PIFO Gallery allerede tilgjengelige i kartplattformens funksjon Flying Street View. Hesai sa at plattformen har nesten én milliard månedlige aktive brukere, og at det langsiktige målet med partnerskapet er å endre navigeringen fra å finne en butikk til å finne et produkt inne i butikken.

Åpent økosystem og aktuatormoduler

Hesai utvikler Kosmo som et åpent økosystem for romlig intelligens, med åpen tilgang til rå opptaksdata og 3D-ressurser og integrasjoner med NVIDIA Isaac Sim, Isaac Lab, Unreal Engine, RenderMan og Houdini. Selskapet beskrev to forretningsmodeller: integrerte maskinvare- og programvareløsninger for kunder innen robotikk, medier og andre bransjer, og datatjenester som produserer romlige data fra den virkelige verden i stor skala for utviklere av verdensmodeller og fysisk KI.

Hesai opplyste at lidar-leveransene har blitt doblet ni år på rad, og at selskapet har en ledende global markedsposisjon innen ADAS for personbiler og robotaxier. Dette danner grunnlaget for neste vekstfase, som selskapet bygger rundt 3D-data om verden og robotbevegelser. Medgrunnlegger og administrerende direktør Yifan «David» Li beskrev motoren for 3D-data om verden og en tilhørende motor for robotbevegelser som selskapets andre vekstdriver. «Det siste tiåret har vi gjort det mulig for maskiner å se verden», sa Li. «Det neste tiåret skal vi gjøre det mulig for roboter å forstå og forandre den.»

Parallelt med Kosmo utvider Hesai virksomheten innen robotaktuering. Aktuatormodulene deres driver Sharpa Wave, en smidig robothånd som ifølge selskapet har tre ganger så høy effekttetthet som sammenlignbare produkter, i en enhet som er 37 % mindre. Ifølge Hesai er hånden innlemmet i referansedesignet for humanoidroboten NVIDIA Isaac GR00T og tatt i bruk av forskningsinstitusjoner, blant annet UC Berkeley og Stanford. Selskapet opplyste at det samlede antallet leverte aktuatormoduler passerte 10 000 enheter ved utgangen av andre kvartal 2026, og forventer at leveransene når et sekssifret antall i 2027 etter hvert som produktserien utvides fra håndmoduler til ledd i hele robotkroppen.