從解決方案到AC，速騰聚創的B面「AI公司」

3 月 28 日，RoboSense 速騰聚創發佈 Active Camera 系列首款產品 AC1，並同步推出 AI-Ready 開發生態。這不是一次普通的產品更新，而是速騰聚創用行動證明：它從來就不是一家「只做硬件」的公司，而是一家技術底色就是 AI 的公司。

AC1 是一款為機器人打造的全新感知模組，將激光雷達、攝像頭和 IMU 做到硬件級同步融合，輸出同時包含深度、語義和姿態的數據結果。相比傳統多傳感器堆疊方案，它大幅提升了系統一致性與部署效率。配套的 AI-Ready 生態則提供開源算法、工具鏈與開發文檔，幫助開發者直接開展感知、建圖與控制等任務——這是一套從硬件到底層AI接口的完整交付體系，而不僅是一個模組本體。

AC1 和 AI-Ready 並非某種未來構想的開始，而是速騰多年來算法與系統積累的落點——一套可被使用、可被驗證、也可持續演進的機器人AI感知基礎設施。它不僅標誌著速騰在機器人時代的產品佈局正式展開，更是公司以 AI 為核心能力、向開發者和行業交付系統性價值的集中體現。通過這一次明確的「產品表達」，速騰也進一步確立了自身作為 AI 能力提供者的長期定位。

Active Camara是什麼？

AC1 是 Active Camera 系列的首款產品，創新性地將激光雷達、攝像頭和 IMU 三種核心傳感器進行時空同步融合，實現深度信息、視覺語義與運動姿態的硬件級數據整合。

其中最核心的突破，是實現了激光雷達與視覺信息的像素級精準對齊——這一能力讓 2D 攝像頭第一次真正擁有了深度感知能力，也讓 3D 激光雷達獲得了語義理解的基礎。

從數據層看，這意味著深度信息、視覺語義和運動姿態將不再由多個設備分別輸出、再通過複雜算法校準拚接，而是可以一次性從單一設備中獲得高度整合的結構化感知數據。這不僅大幅降低了開發與部署的門檻，也為機器人高精度、高一致性的感知和控制提供了強有力的支撐。

而從行業層看，AC1 是對「感知系統形態」的一次重構：從過去「多個傳感器拚接」到現在「一個融合模組輸出」，本質上是向更高集成度、更強系統性、更利於規模化落地的方向邁進。

這款產品所代表的，不只是一次硬件設計的升級，而是速騰聚創對機器人時代感知系統底層架構的重新定義。

目前，AC1 已進入內測階段，並與國家地方共建人形機器人創新中心、新加坡 ARC 實驗室、靈寶 CASBOT、華中科技大學、北京理工大學等機構建立合作。

AI-Ready生態：為機器人開發者打造的一站式AI工具鏈

在「AI驅動」的新時代，速騰聚創同時推出AI-Ready生態系統，首次系統性地將感知硬件與算法開發緊密融合，面向開發者提供全鏈路支持。該生態涵蓋：

• AC Studio開發工具套件：集成驅動程序、數據採集、傳感器標定、融合處理及交叉編譯等功能，助力開發者快速完成感知系統的搭建與調試。

• 開源算法庫：內置SLAM、目標檢測與識別、語義分割、3D高斯濺射、多模態融合等核心算法，跳過基礎構建，直接聚焦場景功能開發。

• WIKI開發文檔體系：覆蓋Active Camera產品特性、API接口、算法使用指南等，提升學習效率。

• 開放數據集：逐步上線的多場景真實數據，供開發者免費訓練使用，加速AI模型的實際部署。

AI-Ready 生態的推出，讓 AC1 不再只是一個感知模組，而是一個為開發者設計的機器人視覺開發平台。它將過去分散、割裂的工作流程——傳感器驅動編寫、數據採集與標定、基礎算法構建、環境建圖與模型訓練等——打包整合成一個高度協同的工具鏈，大幅壓縮開發路徑，降低上手門檻。

對於機器人開發者而言，最大的改變在於可以跳過大量重覆的「造輪子」工作，直接站在融合感知和主流算法的基線上，進行功能實現與場景驗證。這意味著，開發者可以更快將精力轉向真正有差異化價值的部分——控制策略、應用邏輯與人機交互體驗。

AC Studio 提供的 SDK 與可視化工具，解決了很多感知系統開發中的「非主任務但不得不做」的繁瑣環節，比如標定與時間同步、多模態數據融合與格式轉化等；算法庫中預置的 SLAM、語義分割、點雲處理等核心模塊，則讓開發者不再從零構建模型，而是直接進入場景級、產品級的快速迭代階段。

此外，WIKI 文檔與開放數據集的同步上線也說明，這不僅是一個技術工具，更是一個面向開發者開放的生態框架。無論是初創團隊驗證方案、科研機構快速原型，還是工業客戶推動落地，AI-Ready 提供了一個更短路徑、更低風險、更高複用性的開發起點。

它體現出一種理念轉變：機器人視覺系統的開發，不再只是硬件調通與算法堆砌，而是一種整體能力的組織。速騰聚創通過AI-Ready生態，正在把感知從「單點組件」變成「系統能力」，也讓機器人開發這件事，第一次變得如此接近「工程落地」而不是「技術演示」。

從解決方案到 Active Camera，速騰聚創無法再被誤認是「硬件公司」

很長一段時間里，速騰聚創以激光雷達聞名，被認為是一傢俱備優秀工程能力和量產交付能力的「硬科技公司」。但真正瞭解它底層能力的人知道，速騰的起點並不只是硬件，而是從算法出發，對感知系統做出的系統性重構。

早在 2018 年，速騰聚創就推出了一系列融合Ai的解決方案產品（P系列，Reference，V2X等）。其中 Reference——一套專為智能駕駛場景設計的真值生成與感知系統測評平台，在智駕領域應用較為廣泛。它並不是一個「配套工具」，而是站在模型訓練與感知能力閉環的角度，重構了數據採集、處理、評估的技術路徑。Reference 將高精度傳感器陣列、離線感知算法和全流程工具鏈整合為可量化的系統評估體系，不僅服務於多家國際 OEM 和 Tier1，也在業內率先提出了感知性能驗證與模型開發並行的閉環範式，至今仍是行業內最具代表性的感知測評解決方案之一。

從解決方案產品開始，速騰就在回答一個問題：如果 AI 是未來的主導範式，那麼它所依賴的感知系統，應當長成什麼樣？

這一判斷並沒有停留在感知系統的構建上。進入機器人時代後，速騰也在將同樣的邏輯延展到執行端。比如在靈巧手的設計中，行業存在三指、四指、五指等不同路徑，而速騰選擇了看似複雜但更本質的五指方案——原因不是仿人外形，而是基於對 AI 模型訓練方式的深度理解：如果未來的大模型要通過學習人的操作數據完成自我訓練，那麼最原始、最完整的數據結構，就是五指動作本身。

無論是 Reference、Active Camera，還是靈巧手，速騰始終遵循著一條清晰的路徑：從 AI 的角度出發，反推系統應該如何感知世界、理解世界並最終作用於世界。它在構建的不是某個模塊，而是一整套具備閉環能力的智能感知與操作體系。