在具身智能从实验室走向真实场景的转折点上，一个关键瓶颈正被打破：机器人不再仅满足于“看见”世界，而是需要真正“理解”物理世界的三维空间结构与动态交互。2026世界人工智能大会（WAIC 2026）期间，RoboSense速腾聚创正式发布基于自研“孔雀”SPAD-SoC芯片的第二代全固态感知平台E2，试图从底层芯片重构空间数据的生成逻辑，为物理AI提供源源不断的真实训练素材。
具身智能的“二维困境”亟待突破
当前，具身智能赛道正经历一场关键转型：行业评判标准从舞台上的人形、四足机器人演示，转向工厂、园区、家庭等真实场景中的长期稳定作业能力。然而，一个现实问题横亘在前：绝大多数基础模型仅依托二维图像或仿真虚拟数据训练，缺乏真实三维空间中物体距离、材质、受力、动态交互的原生高精度信息。这使得机器人虽然能“看懂”画面，却难以真正理解物理世界的运行规律。
单纯视觉传感器易受强光、遮挡、雨雪干扰，在测距与空间结构测算上存在天然误差；仿真环境构建的物理规则与现实工况差距巨大，导致机器人在复杂抓取、长时序巡检等任务中成功率持续走低。在此背景下，激光雷达一度仅被视作机器人配套导航配件，承担单一避障功能。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。
全固态感知平台E2：从芯片到数据的底层重构
速腾聚创发布的第二代全固态感知平台E2，正是应对这一需求的核心产品。该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均在芯片层面完成。相比上一代产品，E2系列具备更广的视场角，最高精度是前代的3倍，由此产生的高精度空间感知数据可支撑机器人在复杂环境中的精准操作。
E2平台瞄准家庭、工业、巡检等复杂场景，已在割草机器人、人形机器人、四足机器人、无人机等产品中落地，并拿下庭院机器人、智能硬件及消费电子等企业的合作订单。这意味着，速腾聚创不再仅仅提供“机器人之眼”，而是试图构建一套连接真实世界与智能模型的数据入口。
从硬件供应商到基础设施服务商
速腾聚创的战略转型，体现在其从提供单一传感器到构建“感知-理解-决策-迭代”完整闭环的野心。速腾聚创市场总监谢阗地指出，传统视频数据对于具身大模型而言相对粗糙，需要更完整的空间数据结构、更精确的深度信息，这对传感器提出了极高要求。高质量的深度信息，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。在芯片层面，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，能够在芯片设计源头统一定义探测精度与点云输出规格，从底层规避分立器件组合带来的性能损耗。
在AI融合层面，速腾聚创在产品设计初期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、抓取作业等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。
物理AI的数据入口，谁先占据谁就赢
在WAIC 2026期间，速腾聚创宣布将与智在无界、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，构建物理AI感知基础设施。这一系列动作表明，速腾聚创正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。速腾聚创通过E2平台，将激光雷达从“导航配件”升级为“数据入口”，为整个具身智能产业提供不可或缺的底层支撑。当机器人不再只是“看见”，而是真正“理解”物理世界时，这场技术变革的浪潮才刚刚开始。