2026年7月17日至21日，上海世界人工智能大会（WAIC）期间，RoboSense速腾聚创（02498.HK）重磅发布了四项战略合作。合作方涵盖了具身基础模型研发、真实世界数据采集、数据-评测-部署反馈闭环，以及中东市场拓展——这四大方向，几乎串联起了物理AI数据产业链的全部关键环节。

首先，我们提炼几个核心判断。

这四份合作协议，共同指向一个清晰的战略目标：速腾聚创正以自研的空间感知技术为基石，全面融入物理AI的数据产业链。这并非简单的“传感器销售”，而是一次从硬件供应商向数据基础设施提供商的根本性转型。

物理AI的“瓶颈”：数据短缺

具身智能要真正落地物理世界，其核心障碍究竟在哪里？并非算力或算法，而是数据。

数字AI大语言模型依赖全球互联网三十年积累的万亿级token训练数据。然而，具身模型可用的真实交互数据，甚至连这一规模的万分之一都未能达到。这种巨大的数据鸿沟，令人震惊。

根据国金证券的研报测算，要实现可用的具身智能，至少需要1000万小时的多模态数据。请注意，这仅仅是“及格线”。多场景覆盖、长尾分布等因素，将使实际需求远超此数。例如，觅蜂等企业已将2030年的目标数据采集量设定为100亿小时。

核心问题在于，物理AI所需的数据，与互联网时代的文本、图像数据存在本质区别。速腾聚创市场总监谢阗地在接受采访时明确指出：“传统的视频数据对于具身大模型而言，实际上相对粗糙。它需要更完整的空间数据结构，以及更精准的深度信息。”

单纯依赖视觉传感器，极易受强光、遮挡、雨雪等因素干扰，导致测距和空间结构计算存在固有误差。同时，仿真环境构建的物理规则，与现实工况的差距也十分显著。因此，物理AI真正的“卡脖子”环节，就在于高质量三维空间数据的匮乏。

从“硬件销售”到“数据入口”的战略布局

速腾聚创在WAIC上签署的四份战略协议，精准地卡位了物理AI数据价值链的四个关键节点。

与光轮智能的合作，聚焦于物理AI数据与评测基础设施。双方从模型训练和评测的实际需求出发，反向定义采集硬件与数据规范。光轮智能方面预测，2026年具身智能领域的数据与评测需求将出现指数级增长，整体规模将达到去年的100至1000倍。

与简智机器人的合作，重点在于真实世界多视角Ego数据采集。简智机器人自建的数据产线已覆盖超过10000个真实场景，累计沉淀了百万小时的多模态人类实操数据。双方将携手共建高质量、多模态的三维物理世界数据体系。

与智在无界的合作，则打通了“感知-认知”的技术闭环。智在无界的Being-H/Being-M通用大模型，已能够实现端侧实时部署。

与Origen的合作，旨在拓展中东地区的具身智能生态。Origen旗下的智能家居DOMIA、空间智能平台StellaWare，在阿联酋市场已得到广泛应用。

速腾聚创副总裁杨先声在ICRA 2026现场明确指出：“目前机器人缺乏高质量的空间数据，因此我们的传感器应运而生。”光轮智能总裁杨海波在WAIC演讲中也强调：“我们希望以模型训练与评测需求为起点，反向定义采集硬件与数据规范，让新增的模态能力真正融入同一套持续学习基础设施。”

这四份协议的共同指向非常明确：速腾聚创不仅销售传感器，更是以自研硬件为支点，深度嵌入物理AI数据产业链的关键环节。

三大核心优势：芯片、AI、量产

速腾聚创能够成功卡位“数据入口”，得益于其三项核心能力的深度融合。

首先，是芯片层面的根技术。公司自研的“孔雀”SPAD-SoC芯片，是目前行业可量产的最高规格dToF面阵芯片。基于该芯片打造的第二代全固态数字化激光雷达E2，在更紧凑的机身内实现了更广的视场角，最高精度提升至前代的3倍，点频达到百万级。值得注意的是，“孔雀”芯片实现了“发布即量产”，2026年第三季度将规模化出货。这意味着，机器人空间感知正从“器件堆叠”升级为“芯片定义”。

其次，是AI驱动的数据闭环。速腾聚创将模型训练对高质量空间数据的需求，前置到了芯片和产品设计中。搭载其感知产品的机器人，在移动和操作过程中，能够同步生成可计算、可学习的数据资产。

第三，是车规级的规模量产能力。公司已建立覆盖研发、测试验证、供应链、制造和交付的车规级体系。截至2026年3月，累计获得36家车企及Tier1的177款车型定点。这种高标准的车规级量产工程能力，构成了难以通过单点技术快速跨越的复合壁垒。

数据同样具有说服力：2026年上半年，公司机器人领域3D激光雷达销量达到28.26万台，同比增长510%。据GGII数据显示，公司已连续多季度位居全球3D激光雷达出货量第一，在割草机器人、无人配送、人形机器人、具身智能、商用清洁机器人五大细分市场均占据首位。

同一硬件，服务两端市场

速腾聚创在产业链中拥有一个独特的结构性特征：同一套底层硬件，同时服务于物理AI产业链的“前端”与“后端”。

后端，对应的是大模型训练所需的海量高质量三维空间数据采集。物理AI大模型需要海量真实世界三维感知数据，速腾聚创的空间感知硬件正是这类数据的“生产设备”。与简智机器人、光轮智能的合作，面向的就是这一端。

前端，则对应各类具身机器人的实时感知需求。从人形机器人、四足机器人到割草机器人、商用清洁机器人，每一台进入物理世界的机器人都需要“看懂”三维环境。搭载速腾聚创全固态数字化激光雷达的智元人形机器人，在WAIC现场完成了舞蹈表演、语音交互等演示。

后端与前端的“数据同构”，意味着同一系列硬件既是机器人操作感知的“眼睛”，也是物理AI模型训练的“数据采集器”。两端共享同一技术平台、同一系列产品。这种数据闭环的网络效应，正是速腾聚创区别于纯硬件供应商和纯数据采集公司的核心特征。

从“激光雷达公司”到“物理AI基础设施公司”

市场对速腾聚创的认知，或许仍停留在“激光雷达供应商”的范畴。但WAIC 2026的一系列举措表明，公司的战略定位已发生根本性跃迁。

2026年第一季度，速腾聚创全球机器人客户超过3400家，机器人领域激光雷达销量达到18.55万台，同比增幅高达1458.8%，在整体销量中占比从去年同期的11%跃升至56%，首次超越ADAS车载业务，成为公司第一大收入来源。这一节点，标志着速腾聚创进入了一个全新阶段。

据Future Markets预测，全球物理AI市场规模将从2026年的3830亿美元增长至2040年的3.26万亿美元。在这个增量市场中，数据基础设施建设有望率先迎来投资高峰。

速腾聚创以自研的三维空间探测芯片为底座，构建了覆盖多种机器人形态的空间感知产品矩阵，串联机器人本体与具身模型，将高质量空间数据转化为机器人的基础能力。

从“机器人之眼”到物理AI数据入口，速腾聚创正在重新定义自身在具身智能时代的产业坐标。