7月17日至20日，2026世界人工智能大会（WAIC）在上海举行。与去年相比，具身智能展区参展企业从80多家猛增至200余家，现场集结208款终端、超300台真机。但比数量更值得关注的是，行业的评价体系彻底变了——“量产、适配、场景交付”成为关键词，当展示逻辑和技术路线都在转向“干活”时，一个更深层的问题浮出水面：支撑机器人变聪明的数据从哪里来？
今年WAIC上，“数据”几乎是被提及最频繁的词。数十家企业展示了数据采集方面的进展。行业共识很清楚：高质量的真实世界数据，才是决定具身智能泛化能力的天花板。有参展企业判断，需要远超现有存量规模的数据才能实现物理世界的“GPT时刻”，而这些数据几乎全部必须来自真实世界——机器人必须用真实物理世界的数据来学习真实世界的规律。
正是在这一背景下，RoboSense速腾聚创以“机器人之眼，打造物理AI数据入口”为主题亮相WAIC 2026，正式发布基于自研“孔雀”SPAD-SoC芯片打造的第二代全固态感知平台E2。这家在激光雷达领域深耕多年的企业，正从“传感器公司”走向面向物理AI的机器人平台公司。
“速腾聚创一直是从感知切入机器人领域。‘传感器公司’或者‘激光雷达公司’的标签，只看到了我们的激光雷达业务，并不全面。”速腾聚创副总裁杨先声在接受采访时表示。过去，激光雷达更多解决的是定位、导航和避障问题，核心是让汽车或者机器人“看得见、走得稳”。但机器人接下来要进入工厂、商业空间和家庭，开始抓取物体、操作工具、与人协作，“感知系统需要回答的问题就完全不一样了。机器人不仅要知道前面有没有障碍物，还要准确理解物体的距离、尺寸、姿态、空间关系，以及机械臂运动过程中的遮挡和碰撞风险”。
与此同时，机器人能力的提升越来越依赖真实世界数据。杨先声指出：“互联网图片和视频可以提供语义信息，却缺少真实尺度、准确深度和物理关系，不能直接解决机器人如何在现实世界完成任务的问题。行业缺少的不只是更多数据，更是准确、稳定、带有真实尺度，并且能够顺畅进入训练和推理流程的高质量空间数据。”
基于这一判断，速腾聚创对自身的定义是面向物理AI的机器人平台公司。“我们一方面继续为行业提供可靠的‘机器人之眼’，另一方面也在把单点产品能力沉淀成可复制、可持续演进的感知平台：一端连接机器人在真实世界中的运行，另一端连接真实世界数据采集和模型迭代，逐步成为物理AI重要的空间感知与数据入口。”
E2正是这一战略的落地成果。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。杨先声强调：“E2的核心变化，并不是简单把某一个参数做高，而是在性能、工程约束和后端使用效率之间重新做了一次系统设计。”相比上一代E1，E2最高精度提升至前代的3倍，点频达到百万级，整机体积缩小60%，可无缝嵌入机器人本体。更重要的是，E2输出规则、稠密的面阵深度数据，数据结构更接近图像信号，“前端数据越稳定、越规整，后端用于清洗、补偿和融合的计算资源就越少，算法团队也可以把更多精力放在任务和模型本身”。
在应用层面，E2首先服务两类场景。一类是已规模化落地的移动机器人——庭院机器人、服务机器人、无人配送设备等，需在室内外、昼夜变化中长期运行。速腾聚创目前已覆盖超3400家机器人客户，在割草机器人、商用清洁等市场形成量产基础。另一类是从运动走向操作的人形机器人及带机械臂的复合机器人，E2的高密度、高精度能力正为此设计。此外，E2还承担真实世界数据采集角色，“我们希望解决的，就是高质量数采和规模量产之间的矛盾。按照数采的标准定义数据能力，同时按照量产产品的要求设计体积、功耗、成本和可靠性，尽可能用一致的底层感知架构贯穿数采、训练、验证和最终部署。”目前E2已获全球领先庭院机器人、智能硬件企业订单，率先进入规模化应用。
展会期间，速腾聚创宣布与智在无界、简智机器人、Origen、光轮智能等企业达成战略合作。“我们理解的生态合作并不是简单做一个兼容名单，而是围绕真实任务，把硬件、数据、算法和模型之间的接口打通，让高质量空间数据能够更低成本地进入物理AI的开发和运行流程。”
从翻跟头到拧螺丝，从秀参数到拼数据，WAIC三年变化的背后是一条清晰的产业进化线：具身智能正在从“技术概念”走向“数据资产驱动的生产力工具”。速腾聚创的路径同样清晰：“以机器人感知为核心，以高质量空间数据为纽带，速腾聚创正连接机器人本体、智能模型与产业生态，推动具身智能从技术探索加速走向现实生产力。”具身智能这场落地赛，才刚刚开始。
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