cherry 10月14日，禾赛发布 Kosmo 三维世界数据引擎，包括负责采集的手持 AI 空间相机 Kosmo One，以及负责重建、编辑和管理三维资产的云平台 Kosmo World。禾赛联合创始人、CTO 向少卿表示，目标是让空间建模像拍照一样简单。以车载激光雷达为人熟知的禾赛，也借此向具身智能领域扩展。
Kosmo One 将激光雷达与摄像头集成在一起。激光雷达测量物体的形状、距离和位置，CMOS 影像系统记录颜色、纹理与光影，再将信息对齐，重建真实空间。禾赛称，其激光雷达几何精度达到毫米级，可辨识网球拍上约 5mm 间距的网孔。影像采用一英寸 CMOS，最高支持 8K 采集，导出最高 6K。它强调保留现场原有颜色与光影，减少不同采集时刻的差异。采集时，激光雷达、影像系统与高精度 IMU 进行微秒级同步。普通室内场景中，扫描约 100 平方米约需 15 分钟，支持即开即扫、智能指引和一键续扫。
Kosmo World 会把数据转化为 AI 可理解、可交互、可训练的智能空间，并借助 AI 语义分割识别物体，将其提取为可独立编辑的三维对象。发布会现场用 GPT-6 Astra 对比：先拍下同一房间的 20 张不同角度照片，再交给模型重建，生成的场景中沙发位置和形状不对，材质与光影也有偏差；即便使用 Kosmo 采集的 3DGS 数据，位置关系有所改善，椅子外形、花的材质等细节仍有偏差。向少卿将通用模型比作“大脑”，Kosmo One 提供更准确的“眼睛”。
在 Kosmo World 中，AI 会继续处理场景物体。演示中，系统能根据语言提示识别沙发，将其分割、提取。沙发移走后，被挡住的地毯露出空缺，AI 再参考周围信息补全纹理。
