禾賽的 Kosmo 是一套由空間相機和雲端平台組成的系統，目標是把真實環境轉成可重用的 3D 數碼空間。禾賽於 2026 年 10 月 14 日推出 Kosmo，主打機械人訓練、世界模型開發和沉浸式內容創作。23 簡單來說，就是先掃描一次實體空間，再把資料整理成不同用途的 3D 內容。

Kosmo One：掃描真實空間

Kosmo One 結合高解像度激光雷達（LiDAR）、以一吋感光元件為核心的 8K 影像系統，以及高精度慣性測量單元（IMU）。禾賽表示，裝置會以微秒級同步方式，記錄空間幾何、顏色、紋理和裝置位置等資料。32

之後，系統會配合 3D Gaussian Splatting（3DGS）和影像處理軟件重建場景。禾賽聲稱，幾何精度可達毫米級，亦可高保真呈現材質、顏色、紋理、光線和陰影。32 不過，這些屬於廠方公布的規格；目前提供的資料沒有獨立測試結果可以確認相關精度。

禾賽稱，一般室內空間每 100 平方米約需 15 分鐘掃描，並提供掃描指引及中斷後繼續掃描等功能，務求令採集流程更簡單。32 另外要留意「8K」的實際限制：報道指拍攝最高可達 8K，但匯出檔案最高為 6K，並不代表所有輸出都能以 8K 使用。12

Kosmo World：把掃描資料變成 3D 場景

Kosmo World 是用來建立和管理 3D 內容的雲端平台。其底層系統 Kosmo Spatial Core，據稱可由一次重建同步產生 3DGS、網格（mesh）和深度（depth）資料。32 這些格式分別提供場景視覺呈現、幾何結構和深度資訊；現有資料未有證明不同格式的輸出在每個細節上都完全一致。

禾賽亦介紹了生成式功能，包括補全未有掃描的區域、重建材質和紋理，以及融合多個角度的資料，形成可瀏覽的場景。32 但要分清楚：未掃描範圍的補全屬於 AI 推算，不是相機直接量度該處所得。若工作需要準確反映實際環境，這個分別尤其重要。

平台其中一個用途，是把掃描所得的空間重複用於機械人及其他空間工作流程。報道指 Kosmo 可由單一重建空間生成超過 10,000 條機械人訓練軌跡。1 這是報道所述的系統能力；單憑數量，未能判斷生成的軌跡是否適合某一款機械人或特定任務。

Dairy Queen 案例：廠方公布了甚麼？

禾賽表示，在一間 Dairy Queen 門店進行掃描和重建約需 15 分鐘，之後 Sharpa 機械人在該環境執行任務，成功率為 99%。4 其他報道把這個做法與人工建立環境作比較，稱傳統建模約需 300 小時，而使用 Kosmo 掃描和重建約需 15 分鐘。28

這些數字應視為禾賽公布的個案，而非經獨立驗證的受控比較。現有報道沒有詳列成功率所涉及的任務，也未能確認 15 分鐘是否包括機械人訓練和部署時間。因此，個案結果不應直接理解為所有場景都能達到同樣表現。

不止機械人：合作與內容應用

禾賽在推出 Kosmo 時公布，將與具身智能公司 Galbot 和 Dexmal 合作，並展示與 Pixar 的 RenderMan 及 Amap 開發的應用。17 這反映禾賽亦把 Kosmo 定位為可支援視覺內容製作和地圖等空間工作流程的平台；不過，推出資料本身未能證明每項整合或應用的實際表現。

重點是整條「掃描到重建」流程

Kosmo 的核心賣點，是由 Kosmo One 記錄實體環境，再由 Kosmo World 把資料整理成可供訓練或內容製作重用的 3D 資產。2332 實際價值不只看拍攝解像度，亦要看匯出限制、重建質素、未掃描區域如何處理，以及生成的訓練資料是否真正有用。禾賽公布的數字提供了初步參考，但精度和部署成效仍應視為廠方聲稱，等待更多獨立評估。

禾賽的 Kosmo 是一套由空間相機和雲端平台組成的系統，目標是把真實環境轉成可重用的 3D 數碼空間。禾賽於 2026 年 10 月 14 日推出 Kosmo，主打機械人訓練、世界模型開發和沉浸式內容創作。23 簡單來說，就是先掃描一次實體空間，再把資料整理成不同用途的 3D 內容。

Kosmo One：掃描真實空間

Kosmo One 結合高解像度激光雷達（LiDAR）、以一吋感光元件為核心的 8K 影像系統，以及高精度慣性測量單元（IMU）。禾賽表示，裝置會以微秒級同步方式，記錄空間幾何、顏色、紋理和裝置位置等資料。32

之後，系統會配合 3D Gaussian Splatting（3DGS）和影像處理軟件重建場景。禾賽聲稱，幾何精度可達毫米級，亦可高保真呈現材質、顏色、紋理、光線和陰影。32 不過，這些屬於廠方公布的規格；目前提供的資料沒有獨立測試結果可以確認相關精度。

禾賽稱，一般室內空間每 100 平方米約需 15 分鐘掃描，並提供掃描指引及中斷後繼續掃描等功能，務求令採集流程更簡單。32 另外要留意「8K」的實際限制：報道指拍攝最高可達 8K，但匯出檔案最高為 6K，並不代表所有輸出都能以 8K 使用。12

Kosmo World：把掃描資料變成 3D 場景

Kosmo World 是用來建立和管理 3D 內容的雲端平台。其底層系統 Kosmo Spatial Core，據稱可由一次重建同步產生 3DGS、網格（mesh）和深度（depth）資料。32 這些格式分別提供場景視覺呈現、幾何結構和深度資訊；現有資料未有證明不同格式的輸出在每個細節上都完全一致。

禾賽亦介紹了生成式功能，包括補全未有掃描的區域、重建材質和紋理，以及融合多個角度的資料，形成可瀏覽的場景。32 但要分清楚：未掃描範圍的補全屬於 AI 推算，不是相機直接量度該處所得。若工作需要準確反映實際環境，這個分別尤其重要。

平台其中一個用途，是把掃描所得的空間重複用於機械人及其他空間工作流程。報道指 Kosmo 可由單一重建空間生成超過 10,000 條機械人訓練軌跡。1 這是報道所述的系統能力；單憑數量，未能判斷生成的軌跡是否適合某一款機械人或特定任務。

Dairy Queen 案例：廠方公布了甚麼？

禾賽表示，在一間 Dairy Queen 門店進行掃描和重建約需 15 分鐘，之後 Sharpa 機械人在該環境執行任務，成功率為 99%。4 其他報道把這個做法與人工建立環境作比較，稱傳統建模約需 300 小時，而使用 Kosmo 掃描和重建約需 15 分鐘。28

這些數字應視為禾賽公布的個案，而非經獨立驗證的受控比較。現有報道沒有詳列成功率所涉及的任務，也未能確認 15 分鐘是否包括機械人訓練和部署時間。因此，個案結果不應直接理解為所有場景都能達到同樣表現。

不止機械人：合作與內容應用

禾賽在推出 Kosmo 時公布，將與具身智能公司 Galbot 和 Dexmal 合作，並展示與 Pixar 的 RenderMan 及 Amap 開發的應用。17 這反映禾賽亦把 Kosmo 定位為可支援視覺內容製作和地圖等空間工作流程的平台；不過，推出資料本身未能證明每項整合或應用的實際表現。

重點是整條「掃描到重建」流程

Kosmo 的核心賣點，是由 Kosmo One 記錄實體環境，再由 Kosmo World 把資料整理成可供訓練或內容製作重用的 3D 資產。2332 實際價值不只看拍攝解像度，亦要看匯出限制、重建質素、未掃描區域如何處理，以及生成的訓練資料是否真正有用。禾賽公布的數字提供了初步參考，但精度和部署成效仍應視為廠方聲稱，等待更多獨立評估。