Hesai представляет Kosmo — систему преобразования реальных сканов в данные для обучения роботов

14 октября 2026 года Hesai Group представила Kosmo — движок пространственных данных о мире в 3D. Он объединяет пространственную камеру Kosmo One с облачной платформой Kosmo World и преобразует физические пространства в высокоточные цифровые 3D-среды, предназначенные для обучения роботов, разработки моделей мира и создания иммерсивного контента.

На мероприятии, посвящённом запуску, компания также объявила о стратегическом партнёрстве с компаниями в области воплощённого ИИ Galbot и Dexmal и продемонстрировала приложения, созданные с использованием рендерера RenderMan компании Pixar и китайской картографической платформы Amap. Они охватывают робототехнику, кинопроизводство и геолокационные сервисы.

Соучредитель и технический директор Hesai Сяоцина Сян заявил, что для физического ИИ нужны точные, доступные по цене реальные данные, которые можно получать в больших масштабах, и что одновременное выполнение всех трёх требований остаётся постоянной проблемой. «Kosmo призвана решить эту задачу, упростив разработчикам ИИ и создателям контента преобразование реальных условий в данные для обучения и ресурсы для дальнейшей работы», — сказал он.

Оборудование для съёмки Kosmo One

Kosmo One — это пространственная камера с искусственным интеллектом и сверхвысоким разрешением 8K. В ней сочетаются лидар высокого разрешения, дюймовый датчик изображения и высокоточный инерциальный измерительный блок. Камера записывает геометрию, цвет, текстуру и положение камеры с синхронизацией на уровне микросекунд. Hesai называет её первой в мире пространственной камерой с искусственным интеллектом и встроенной системой съёмки 8K; компания уточняет в сноске, что это утверждение основано на общедоступной информации о продуктах по состоянию на октябрь 2026 года. Разрешение 8K означает максимальное разрешение съёмки; максимальное разрешение, в котором пользователи могут экспортировать материалы, составляет 6K.

По данным Hesai, реконструкция с помощью 3D Gaussian Splatting обеспечивает геометрическую точность до миллиметра и воспроизводит материалы, освещение и тени. Камера позволяет начинать сканирование сразу после включения, предлагает интеллектуальные подсказки и возобновление сканирования одним нажатием. По словам компании, один оператор может примерно за 15 минут отсканировать типичное помещение площадью 100 квадратных метров. Затем Kosmo World преобразует полученные данные в 3D-модели со скоростью, которая, по утверждению Hesai, примерно в пять раз выше, чем у сопоставимых продуктов. Компания отмечает, что фактические результаты зависят от сцены, объёма данных и настроек параметров.

Kosmo World и внедрение системы в магазине Dairy Queen

Kosmo World объединяет создание 3D-контента и управление им на одной платформе, работающей на основе того, что Hesai называет своим пространственным ядром Kosmo Spatial Core. Одна реконструкция одновременно создаёт данные 3D Gaussian Splatting, сетку и карту глубины, объединённые в согласованную сцену. Генеративный ИИ заполняет области, пропущенные сканером, и восстанавливает материалы и текстуры, а семантическая сегментация распознаёт отдельные объекты. Изображение также можно адаптировать к характеристикам камеры робота; по словам Hesai, это помогает сократить разрыв между симуляцией и работой в реальных условиях.

В качестве примера Hesai привела внедрение системы в магазине мороженого Dairy Queen. По словам компании, ранее профессиональной команде требовалось около 300 часов ручного моделирования, чтобы создать 3D-среду для обучения. С Kosmo сканирование и реконструкция заняли 15 минут. В этом проекте успешность выполнения задач роботом Sharpa достигла 99%, а частота сбоев снизилась до одной десятой прежнего уровня, что позволило роботу начать работу в настоящем магазине, сообщает Hesai.

Модели мира, кино и картографирование

Для разработки моделей мира Kosmo, по словам Hesai, создаёт геометрически точные сцены с точными данными о положении камеры, информацией о глубине и согласованными изображениями с нескольких ракурсов. Они служат реальным ориентиром при создании виртуальных сред. Из одного отсканированного пространства можно автоматически получить более 10 000 траекторий для обучения, что позволяет разработчикам получать более чем в 100 раз больше высококачественных обучающих данных при тех же затратах. Это сравнение Hesai проводит с расходами на сбор данных об одной высококачественной траектории реального робота.

По оценке компании, сканирование, реконструкция и редактирование европейской улицы площадью 10 000 квадратных метров занимают с Kosmo одну неделю, тогда как создание такой локации в виде физической декорации требует примерно двух месяцев. Компания также утверждает, что общие затраты могут снизиться на величину до 80%. Для интерьера площадью 200 квадратных метров Hesai оценивает трудозатраты примерно в два человеко-дня при использовании Kosmo против примерно 14 человеко-дней при традиционном моделировании компьютерной графики. По словам Hesai, компании кино- и телеиндустрии уже используют Kosmo в рабочих процессах на базе производственного рендерера RenderMan компании Pixar, для которого выпущено официальное руководство с доступными для скачивания ресурсами. Кроме того, компания сотрудничает с Yuemo Studio в области кинопроизводства с применением ИИ, сочетая запечатлённые реальные пространства с контентом, созданным искусственным интеллектом.

Hesai также сообщила о сотрудничестве с TRIC, партнёром Организации Объединённых Наций, над созданием иммерсивного цифрового произведения о Хижине Ду Фу в Чэнду — бывшем доме поэта эпохи династии Тан. В рамках партнёрства с Amap реконструкции Музея искусства Gravity и галереи PIFO уже доступны в функции Flying Street View платформы Amap. По словам Hesai, ежемесячная аудитория платформы составляет почти один миллиард активных пользователей, а долгосрочная цель партнёрства — перейти от навигации к магазину к поиску нужного товара внутри него.

Открытая экосистема и модули исполнительных механизмов

Hesai разрабатывает Kosmo как открытую экосистему пространственного интеллекта, предоставляя открытый доступ к исходным данным съёмки и 3D-объектам, а также интеграции с NVIDIA Isaac Sim, Isaac Lab, Unreal Engine, RenderMan и Houdini. Компания описала две бизнес-модели: комплексные аппаратные и программные решения для клиентов из сферы робототехники, медиа и других отраслей, а также сервисы по работе с данными, которые в больших масштабах создают данные о реальном пространстве для разработчиков моделей мира и физического ИИ.

По словам Hesai, поставки лидаров компании удваивались девять лет подряд, и она занимает ведущие позиции в мире на рынках систем помощи водителю (ADAS) для легковых автомобилей и роботакси. На этой основе компания строит следующий этап роста вокруг данных о трёхмерном мире и роботизированного движения. Сооснователь и генеральный директор Yifan «David» Li назвал движок для работы с данными о трёхмерном мире и дополняющий его движок роботизированного движения вторым драйвером роста компании. «За последнее десятилетие мы научили машины видеть мир, — сказал Li. — В следующее десятилетие мы научим роботов понимать его и менять».

Параллельно с Kosmo Hesai расширяет бизнес в области роботизированных приводов. Её приводные модули используются в ловкой кисти Wave компании Sharpa, которая, по словам Hesai, обеспечивает втрое большую удельную мощность, чем сопоставимые изделия, при размерах на 37% меньше. По данным Hesai, эта кисть вошла в референсный проект гуманоидного робота NVIDIA Isaac GR00T и была внедрена в исследовательских учреждениях, включая UC Berkeley и Stanford. Компания сообщила, что к концу второго квартала 2026 года совокупные поставки её приводных модулей превысили 10 000 единиц; по мере расширения линейки — от модулей для кистей до суставов по всему телу робота — в 2027 году поставки, как ожидается, достигнут шестизначного значения.