禾赛Q2财报：战略增长业务首次创收，物理AI布局加速落地

8 月 18 日，禾赛科技(NASDAQ: HSAI；HKEX: 2525)公布了 2026 年第二季度未经审计的财务数据。第二季度，禾赛营收 8.6 亿元人民币，GAAP 净利润达 7,055 万元，同比增长 60.0%；至此，禾赛已连续五个季度实现 GAAP 盈利。

禾赛动力模组已于本季度开始贡献收入，截至第二季度末累计交付超过 1 万套，产品正由灵巧手模组向全身关节模组拓展。空间智能平台 Kosmo 已完成首批样机交付，并获得包括银河通用在内的多家领先人形机器人企业订单，预计于第三季度开始贡献收入。基于战略增长业务(即 Strategic Growth Initiatives, SGI 业务)超预期的商业化进展和市场需求，禾赛将 2026 年全年 SGI 营收指引上调至人民币 2-3 亿元；预计 2027 年 SGI 营收将达到约人民币 7 亿元，并实现盈亏平衡。

同时，禾赛激光雷达业务持续保持市场领先。宇树科技、蚂蚁灵波、荣耀机器人、银河通用、星海图和原力灵机等超 50 家具身智能企业加速导入 JT128 激光雷达，推动机器人规模化应用落地。6D 全彩超感光 SPAD-SoC 芯片「毕加索」已从技术研发推进至产品集成阶段，完成量产准备。

业绩稳健增长，机器人感知业务加速放量

本季度，禾赛实现营收 8.6 亿元人民币；GAAP 净利润达 7,055 万元，同比增长 60.0%，连续五个季度实现 GAAP 盈利；综合毛利率达 40.1%，保持稳定。

与此同时，禾赛在机器人与 ADAS 市场的激光雷达交付量保持强劲增长。本季度，机器人激光雷达交付量为 142,371 台，同比增长 193.4%，延续高速增长态势。ADAS 激光雷达交付量为 485,904 台，同比增长 60.1%，市占率保持断层领先。此外，截至第二季度末，机器人动力模组累计交付已超过 1 万套。

战略增长业务加速兑现，营收指引大幅上调

本季度战略增长业务首次贡献收入，主要得益于动力模组业务取得的早期商业化突破。基于 SGI 业务超预期的商业化进展和市场需求，以及空间智能平台 Kosmo 预计于第三季度开始贡献收入，禾赛将 2026 年全年 SGI 营收指引上调至人民币 2-3 亿元；预计 2027 年 SGI 营收将达到约人民币 7 亿元，并实现盈亏平衡。

禾赛以激光雷达、Kosmo 空间智能平台与机器人动力模组为产品矩阵，构建面向机器人与物理 AI 的基础设施平台，是业内唯一覆盖“感知 - 理解 - 执行”全链路、同时实现商业化落地的企业。在感知方面，激光雷达提供精准的三维空间信息，6D 全彩雷达进一步融合深度与色彩信息，提升机器人对真实环境的感知能力；在理解方面，空间智能平台 Kosmo 将真实空间转化为高质量三维数据，为物理 AI 理解真实世界提供数据基础；在执行方面，机器人动力模组为机器人提供精准、高效的执行能力，推动机器人从“理解世界”进一步走向“作用于世界”。

空间智能平台 Kosmo 首获订单，动力模组累计交付超万套

禾赛 Kosmo 是集 AI 空间相机、AI 算法、3D 资产及云服务于一体的空间智能平台，可将真实环境转化为高质量、可编辑、可交互的三维空间资产，为机器人、文旅文博、影视娱乐、游戏开发、广告营销等领域的新一代空间 AI 应用提供高质量数据基础。4 月 17 日，Kosmo 已在禾赛技术开放日上完成全球首个 AI 空间相机的首秀，并将于下半年正式发布。

Kosmo 已于今年 7 月完成首批样机交付，并获得包括银河通用在内的多家领先人形机器人企业订单。目前，禾赛已与超 200 家跨行业潜在合作伙伴展开接洽。Kosmo 预计于今年第三季度开始贡献收入。

禾赛以自主研发的机器人动力模组为机器人打造 “关节与肌肉”，产品覆盖具身智能所需的全身关节，深耕芯片、材料与精密制造等电驱底层技术，多项核心指标行业领先。产品在精准控制、紧凑尺寸、强劲动力输出与反驱能力之间实现全面兼顾：相较市场领先产品，体积缩小约 37%，扭矩密度与功率密度均提升至 3 倍。

禾赛已为专注于灵巧操作的 AI 机器人企业 Sharpa 提供动力模组，截至第二季度末累计交付超过 1 万套。产品范围正由灵巧手模组向全身关节模组拓展，预计 2027 年动力模组出货量将增长至六位数水平。

牢筑物理 AI 感知基座，车载主激光雷达市场断层领先

激光雷达已成为可自主移动机器人的最佳传感器。宇树科技、蚂蚁灵波、荣耀机器人、银河通用、星海图和原力灵机等超 50 家具身智能企业加速导入 JT128 激光雷达，推动机器人规模化应用落地。

同时，6D 全彩超感光 SPAD-SoC 芯片「毕加索」已从技术研发推进至产品集成阶段，完成量产准备；搭载「毕加索」芯片的 ETX 超远距激光雷达进入客户验证，与头部 Robotaxi 运营商及全球主要车企加速合作落地。

车载市场，据盖世研究院最新数据，禾赛主激光雷达市占率稳定增长，已连续 17 个月保持行业第一。

本季度，禾赛获得多家头部车企全新定点：

禾赛斩获大众集团全球定点，覆盖旗下中国合资品牌多款车型。禾赛超远距超千线激光雷达 ETX 获得长城汽车全新定点，预计 2026 年底实现量产。继铂智 3X 后，禾赛再获广汽丰田铂智 7 车型定点，持续拓展与日系汽车品牌的合作。

与此同时，多激光雷达方案正加速向更广泛车型市场渗透。多激光雷达方案由理想旗舰车型 L9、L8 拓展至 25 万元级 L6，单车最高搭载 4 颗禾赛激光雷达。

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顶级金融机构看好禾赛长期增长

随着禾赛在机器人与物理 AI 领域的布局持续推进，多家国际顶级金融机构关注其长期增长潜力。高盛指出，禾赛作为 NVIDIA Isaac GR00T 生态中宇树科技与 Sharpa 的关键激光雷达及动力模组供应商，有望受益于人形机器人产业规模化发展；摩根士丹利认为，随着人形机器人产业加速发展及相关业务逐步落地，禾赛相关收入在未来 12 至 18 个月具备进一步增长潜力；花旗则指出，禾赛正从激光雷达解决方案提供商，进一步向人形机器人解决方案及零部件供应商拓展。

近日，禾赛入选“Humanoid 100”全球人形机器人百强榜单。在大摩划分的“大脑、身体、集成商”三大板块中，禾赛横揽机器人“身体”模块下的激光雷达、视觉传感器及执行器三大核心类目，其覆盖“感知-理解-执行”的全链路能力获国际权威背书。

图片来源：摩根士丹利

禾赛科技联合创始人及 CEO 李一帆表示：“第二季度对于禾赛而言是具有里程碑意义的转折点，我们已进化为面向机器人与物理 AI 的全栈基础设施平台，具备覆盖感知、理解与执行的一体化能力。在感知方面，激光雷达是我们强劲且稳定的‘现金奶牛’业务。在全球部署最广泛的机器人载体——汽车上，激光雷达正经历从‘必选项’迈向‘更优性能、更多颗数’的关键转变。与此同时，对高性能且稳定可靠的三维感知的需求，正快速延伸至人形机器人及其他智能终端，为我们赢得来自宇树科技、蚂蚁灵波、银河通用、星海图及原力灵机等多家客户的新增订单。另一方面，我们的 6D 全彩超感光激光雷达 SPAD-SoC「毕加索」则是感知技术的重大跨越，通过驱动对深度、语义及时空特征的统一三维理解，提供真正的多模态信息，这对世界模型与物理 AI 是不可或缺的基础。”

在理解方面，我们的空间智能平台 Kosmo，将物理世界转化为 AI 可重复使用的三维空间资产，为机器人提供最稀缺、最宝贵的输入资源之一，即具备几何精确性、物理真实性的真实世界数字化表征，从而弥合仿真与现实之间的差距，解锁机器人领域的扩展定律。2026 年 7 月交付样机后，我们已获得包括银河通用在内的多家领先人形机器人公司订单，相关收入预计将于今年第三季度作为战略增长业务(SGI)的一部分开始确认。在执行方面，高性能关节是机器人技术面临的另一大核心瓶颈。依托在精密工程领域的深厚积累，我们从第一性原理出发重新设计动力模组，在单个设计中完美兼顾了精准控制、紧凑尺寸、强劲动力输出与卓越的反驱能力。我们的自研模组已取得商业化进展：该业务于今年第二季度已开始产生收入，且禾赛现正为专注于灵巧操作的 AI 机器人公司 Sharpa 提供动力模组。我们的产线已全面投产，灵巧手模组已经开始出货，全身关节模组也将随之量产。通过打通从感知、理解到真实世界执行的完整闭环，禾赛正开启振奋人心的全新增长篇章——为机器人与物理 AI 主导的未来筑牢底层基础设施。”

禾赛科技 CFO 樊鹏表示：“禾赛 2026 年第二季度的业绩表现有力验证了我们下一阶段增长战略的成功。核心激光雷达业务持续贡献可观的盈利规模与强劲的现金流，而 SGI 业务则开始将技术领先优势转化为商业动能。本季度禾赛净收入达到人民币 8.6 亿元，ADAS 与机器人激光雷达出货量分别同比增长 60% 和 193%。尽管持续投入资源打造 SGI 业务，本季度净利润仍达人民币 7,055 万元，同比增长 60%，这是我们连续第五个季度实现公认会计准则盈利。

本季度也是 SGI 业务首度贡献营收，这主要得益于我们行业领先的机器人动力模组所取得的强劲早期商业化突破。受益于 SGI 业务超预期的商业化进展和市场需求，以及 Kosmo 按计划将于今年第三季度开始贡献收入，我们将 2026 年全年的 SGI 营收指引由人民币 1 亿元上调至人民币 2-3 亿元。SGI 业务的增长轨迹令我们倍感鼓舞，预计该业务将于 2027 年实现约 7 亿元人民币的营收规模并达到盈亏平衡。”

*安全港声明：本文包含的展望基于当前市场状况，并反映公司对市场和运营状况及客户需求的初步估计，具体以最终实际情况为准。

**美元兑人民币汇率：1 美元= 6.7851 元人民币

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