速腾聚创第二代全固态感知平台发布，要做物理AI数据入口｜最前线

具身智能赛道正经历一场关键转折。过去几年，大量研发和展示都集中在人形、四足机器人的舞台表演上，比拼的是谁的动作更炫酷、谁的演示更流畅。但现在，产业的评判标准已经悄然落地——工厂、园区、家庭这些真实场景里，能不能长期稳定地干活，才是真本事。

但一个现实问题摆在眼前：大多数基础模型仅靠二维图像和仿真虚拟数据训练，缺少真实三维空间里的物体距离、材质、受力、动态交互这类原生高精度信息。结果就是，机器人能“看懂”画面，却很难真正理解物理世界是怎么运转的。

单纯依赖视觉传感器，在强光、遮挡、雨雪这些条件下，测距和空间结构测算的误差几乎是天然缺陷。仿真环境里构建的物理规则，跟现实工况的差距也远不止一星半点。这导致机器人走出展厅后，复杂抓取、长时序巡检这类任务的成功率直线下降，规模化落地始终是个难题。而激光雷达呢？过去大多被当作机器人配套的导航配件，只承担单一的避障功能。

直到业界开始意识到，高精度三维感知才是物理AI持续迭代的核心数据来源——这几乎是绕不开的坎。

速腾聚创给出了一个不同的判断。他们的团队认为，高精度三维感知硬件不只是让机器人“看见”世界的眼睛，更是物理AI运作不可或缺的数据源头。要打通“感知-理解-决策-迭代”这个完整闭环，必须从底层芯片重构空间数据的生成逻辑，源源不断地输出可用于模型持续进化的真实物理信息。

2026年7月17日至20日，在上海举办的WAIC 2026上，RoboSense速腾聚创正式发布了基于自研“孔雀”SPAD-SoC芯片的第二代全固态感知平台E2，系统展示了从底层芯片到空间感知产品的完整技术布局。

第二代全固态感知平台E2（图源/企业）

E2平台基于自研超大面阵SPAD-SoC“孔雀”芯片与2D VCSEL芯片，采用全固态架构，从信号收发到数据处理全在芯片层面完成。相比上一代，E2系列视场角更广，最高精度做到了前代的3倍。由此产生的高精度空间感知数据，能支撑机器人在复杂环境中完成精准操作。

瞄准家庭、工业、巡检等复杂场景，E2已经在割草机器人、人形机器人、四足机器人、无人机等产品上落地，并拿下了庭院机器人、智能硬件及消费电子等企业的合作订单。

E2已进入规模化应用阶段（图源/企业）

物理AI所需的数据，跟互联网时代的文本、图像数据有本质区别。速腾聚创市场总监谢阗地在公开采访中表示：“传统视频数据对具身大模型来说，其实是相对粗糙的。它需要更完整的空间数据结构，需要更精确的深度信息，这对传感器提出了极高要求。传统的单摄像头或者普通视频素材可能就不够用了。”

具身智能走向实际应用的过程中，机器人的生产力不仅依赖智能模型和本体，更依赖真实世界中持续产生的高质量空间数据，并把这些数据转化成机器人能学习和复用的训练材料。

“所有公司在做物理AI时，最终都意识到需要准确的深度信息，才能让机器人理解现实世界，理解前后左右的结构关系。”谢阗地表示。高质量空间数据，也因此成为物理AI时代的关键生产要素。

基于自研三维空间探测芯片和数字化感知产品矩阵，速腾聚创要做的不仅是“机器人之眼”，更是一套连接真实世界与智能模型的数据入口。

WAIC 2026期间，速腾聚创宣布与智在无界、简智机器人、Origen、光轮智能等企业合作，聚焦机器人空间感知、真实世界数据采集、数据处理、模型训练及应用验证等环节，共同构建物理AI感知基础设施。

速腾聚创WAIC 2026展台（图源/企业）

面向具身智能迈向规模化应用的关键阶段，速腾聚创正围绕自研芯片、AI数据闭环与车规级量产三大核心能力，搭建面向物理AI时代的机器人技术平台。

芯片是感知技术持续迭代的基础。不同于行业普遍外购分立元器件拼凑传感器的模式，速腾聚创选择了SPAD-SoC全栈自研路线。自研“孔雀”芯片作为标准化数字化感知底座，能在芯片设计源头就统一定义探测精度、点云输出规格，从底层规避分立器件组合带来的性能损耗。

AI融合层面，在产品和芯片设计初期，速腾聚创就瞄准了物理大模型对高精度空间数据的采集需求。各类机器人在搭载其感知设备后，移动、抓取等作业过程都会同步生成数据资产并用于模型迭代，为物理AI能力迭代提供高质量训练素材。

从提供机器人的“眼睛”，到成为物理AI的数据入口，速腾聚创正在从硬件供应商向基础设施服务商迁移。在物理AI走向规模化的进程中，谁能率先解决高质量空间数据的供给问题，谁就可能占据产业链上一个更基础的位置。