Hesai mở rộng sang dữ liệu huấn luyện robotics với nền tảng Kosmo
TREE NEWS đưa tin: Ngày 14 tháng 10, Hesai Technology đã ra mắt camera không gian Kosmo và nền tảng đám mây, một dòng sản phẩm mới được thiết kế để quét môi trường thực tế và tái tạo chúng thành 3D cho việc huấn luyện mô phỏng robot. Công ty cũng đã ký kết quan hệ đối tác chiến lược với Galaxy General và Yuanli Lingji. Đây là một bước chuyển hướng quan trọng đối với một công ty chủ yếu được biết đến với cảm biến lidar, mở rộng hoạt động sang dữ liệu và dịch vụ đám mây cho ngành công nghiệp AI hiện thân đang phát triển mạnh.
Động thái này giải quyết một nút thắt quan trọng trong robotics: thiếu dữ liệu huấn luyện đa dạng. Trong khi xe tự hành có thể dựa vào đội xe lớn để tích lũy dữ liệu lái xe thực tế, robot vẫn chưa được triển khai rộng rãi, tạo ra vấn đề con gà và quả trứng. Các nhà phát triển cần lượng lớn kinh nghiệm môi trường và vận hành để khiến robot có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thực tế, nhưng nếu không triển khai, việc tích lũy dữ liệu bị hạn chế.
Hàm ý thị trường: Nguồn doanh thu mới cho lidar và robotics
Việc Hesai tham gia xây dựng môi trường huấn luyện có thể định hình lại kinh tế của chuỗi cung ứng robotics. Bằng cách tận dụng chuyên môn về nhận thức 3D, thiết kế chip và sản xuất chính xác từ lĩnh vực ô tô, Hesai đặt mục tiêu giảm chi phí xây dựng môi trường mô phỏng. Công ty hình dung hai mô hình doanh thu: bán sản phẩm phần cứng-phần mềm tích hợp cho khách hàng công nghiệp, và cung cấp dịch vụ sản xuất dữ liệu không gian cho các công ty mô hình thế giới và AI vật lý.
Sự chuyển dịch từ nhà cung cấp linh kiện thuần túy sang nhà cung cấp dịch vụ này có thể làm mượt tính chu kỳ của doanh thu. Đơn hàng linh kiện gắn với sản lượng robot, trong khi dịch vụ dữ liệu gắn với hoạt động phát triển và vận hành liên tục. Khi cửa hàng mới mở hoặc bố cục thay đổi, khách hàng sẽ cần quét lại và cập nhật môi trường, tạo ra nhu cầu dịch vụ định kỳ. Kết quả quý 2 năm 2026 của Hesai cho thấy tổng lượng giao hàng tăng 78,4% so với cùng kỳ, doanh thu tăng 21,9%, dù giá bán trung bình giảm. Nền tảng Kosmo có thể giúp bù đắp áp lực giá trong mảng lidar cốt lõi.
Bối cảnh cạnh tranh và xu hướng rộng hơn
Hesai không phải là công ty duy nhất nhận ra nút thắt dữ liệu. Vào tháng 8, Lightwheel đã hợp tác với Hugging Face để phát hành bộ dữ liệu hoạt động của con người ở góc nhìn thứ nhất, nhằm mở ra 100.000 giờ dữ liệu. Nvidia đã giới thiệu bản thiết kế nhà máy dữ liệu AI vật lý để hợp lý hóa việc tạo, tăng cường và đánh giá dữ liệu. Những sáng kiến này làm nổi bật một hệ sinh thái đang phát triển tập trung vào việc cải thiện hiệu quả học tập của robot.
Kosmo của Hesai khác biệt bằng cách tập trung vào chính môi trường huấn luyện. Hệ thống quét không gian trong nhà 100 mét vuông trong khoảng 15 phút, sau đó tái tạo thành mô hình 3D nơi các vật thể có thể được thao tác và bố cục thay đổi. Điều này cho phép nhà phát triển luyện tập các nhiệm vụ trong các điều kiện khác nhau mà không cần thiết lập lại không gian vật lý nhiều lần. Nền tảng tích hợp với Isaac Sim, Isaac Lab và các công cụ sản xuất phim, nhằm phù hợp với quy trình làm việc hiện có.
Điểm chính cho nhà đầu tư
- Đa dạng hóa ngoài lidar: Hesai đang tiến lên chuỗi giá trị, có khả năng tạo ra các nguồn doanh thu định kỳ ít phụ thuộc vào doanh số bán robot.
- Giải quyết điểm đau quan trọng: Sự khan hiếm dữ liệu của ngành robotics là rào cản lớn. Các giải pháp giảm chi phí huấn luyện và tăng tốc triển khai có thể có nhu cầu mạnh mẽ.
- Chiến lược hệ sinh thái: Quan hệ đối tác với các công ty robot như Galaxy General và Yuanli Lingji cung cấp phản hồi và xác thực thực tế, củng cố sự phù hợp sản phẩm-thị trường của Hesai.
- Yếu tố rủi ro: Rủi ro thực thi trong mô hình kinh doanh mới, cạnh tranh từ Nvidia và những công ty khác, và nhu cầu xây dựng cơ sở người dùng rộng hơn ngoài các nhóm R&D doanh nghiệp.
Khi robot chuyển từ nguyên mẫu sang sản xuất, các công cụ và dịch vụ chuẩn hóa môi trường huấn luyện sẽ ngày càng có giá trị. Canh bạc của Hesai vào Kosmo đặt công ty tại giao điểm của lidar, AI và dịch vụ đám mây, một không gian có thể định hình giai đoạn tiếp theo của trí tuệ hiện thân.
