Der chinesische Sensorspezialist Hesai hat am 14. Oktober 2026 in Shanghai sein neues System Kosmo offiziell vorgestellt. Die Technologie soll reale Umgebungen dreidimensional erfassen und daraus digitale Modelle erzeugen, die unter anderem für das Training intelligenter Roboter genutzt werden können.
Das Unternehmen ist bisher vor allem als Hersteller von LiDAR-Sensoren bekannt. Diese werden in modernen Fahrzeugen eingesetzt, um Entfernungen zu messen und Objekte in der Umgebung zu erkennen.
Mit Kosmo überträgt Hesai einen Teil dieser technologischen Erfahrung auf die Robotik. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie künstliche Intelligenz künftig besser mit der physischen Welt interagieren kann.
Kameras, Lasersensoren und Software arbeiten zusammen
Kosmo besteht aus zwei wesentlichen Komponenten: der räumlichen Kamera Kosmo One und der cloudbasierten Plattform Kosmo World.
Die Kamera kombiniert hochauflösende Bildsensoren mit LiDAR-Technologie und einer Einheit zur Erfassung von Bewegungen und Orientierung.
Während die Kamera Farben und Oberflächen aufnimmt, erfassen die Lasersensoren räumliche Informationen. Die Software führt diese Daten zusammen und erstellt daraus digitale dreidimensionale Umgebungen.
Zum Einsatz kommt unter anderem ein Verfahren namens 3D Gaussian Splatting. Damit lassen sich aufgenommene Räume mit hoher visueller Detailtreue digital rekonstruieren.
Nach Angaben von Hesai kann eine einzelne Person einen typischen Innenraum von 100 Quadratmetern in ungefähr 15 Minuten erfassen. Die tatsächliche Dauer hängt von den räumlichen Bedingungen und den Anforderungen an die Aufnahme ab.
Warum räumliche Daten für KI-Roboter wichtig sind
Viele heutige KI-Systeme können Texte, Bilder und Sprache verarbeiten. Für Roboter entstehen jedoch zusätzliche Herausforderungen.
Sie müssen Entfernungen einschätzen, Hindernisse erkennen, Gegenstände greifen und Bewegungen innerhalb einer realen Umgebung koordinieren.
Dafür benötigen sie Informationen, die über gewöhnliche zweidimensionale Bilder hinausgehen.
Digitale 3D-Modelle können helfen, solche Situationen zunächst in einer virtuellen Umgebung zu trainieren. Roboter lassen sich dadurch auf unterschiedliche räumliche Bedingungen und Aufgaben vorbereiten, bevor sie diese in der Realität ausführen.
Ein zentrales Problem bleibt allerdings die Übertragung von Simulationsergebnissen auf reale Anwendungen. Digitale Modelle können die physische Welt nur näherungsweise abbilden.
Hesai möchte mit detaillierten räumlichen Aufnahmen dazu beitragen, diesen Unterschied zu verringern.
Robotereinsatz in Shanghai als praktisches Beispiel
Bei der Produktvorstellung verwies Hesai auf einen praktischen Einsatz der Technologie in einem Eiscremegeschäft in Shanghai.
Dort wird ein Roboter des Unternehmens Sharpa Robotics eingesetzt, der selbstständig Eiscreme servieren kann.
Nach Angaben von Hesai erreichte der Roboter bei dieser Anwendung eine Erfolgsquote von 99%. Die zuvor erforderliche Erstellung einer digitalen Trainingsumgebung sei durch die neue Aufnahmetechnologie erheblich beschleunigt worden.
Diese Ergebnisse stammen aus einer vom Unternehmen beschriebenen Anwendung. Sie lassen sich nicht ohne Weiteres auf andere Roboter, Aufgaben oder Einsatzbedingungen übertragen.
Sharpa Robotics ist ein eigenständiges Unternehmen, wurde jedoch von Mitgründern von Hesai ins Leben gerufen und nutzt auch weitere Technologien des Sensorspezialisten.
Neue Partnerschaften und Anwendungen über die Robotik hinaus
Hesai hat im Zusammenhang mit der Markteinführung Kooperationen mit den Robotikunternehmen Galbot und Dexmal angekündigt.
Die Technologie könnte darüber hinaus auch in anderen Bereichen eingesetzt werden.
Dazu gehören beispielsweise digitale Modelle von Industrieanlagen, die virtuelle Planung von Produktionsumgebungen sowie Anwendungen in der Film- und Medienproduktion.
Hesai nennt außerdem Möglichkeiten für digitale Stadtmodelle und räumliche Informationsdienste.
Damit richtet sich Kosmo nicht ausschließlich an Hersteller humanoider Roboter, sondern auch an Unternehmen.
Verbindung zur internationalen Automobilindustrie
Für die Automobilbranche ist die Entwicklung besonders interessant, weil Hesai bereits über umfangreiche Erfahrungen mit Sensoren für Fahrerassistenzsysteme und automatisiertes Fahren verfügt.
LiDAR-Technologie ermöglicht es Fahrzeugen, ihre Umgebung räumlich zu erfassen und Entfernungen zu anderen Verkehrsteilnehmern oder Hindernissen zu bestimmen.
In der Robotik werden ähnliche Fähigkeiten benötigt. Auch hier müssen Maschinen ihre Umgebung erkennen, Bewegungen planen und auf Veränderungen reagieren können.
Die Anforderungen unterscheiden sich jedoch je nach Einsatzgebiet. Während Fahrzeuge vor allem Verkehrssituationen erfassen müssen, benötigen Roboter häufig besonders detaillierte Informationen über Innenräume, Gegenstände und ihre unmittelbare Arbeitsumgebung.
Mit Kosmo erweitert Hesai sein Geschäftsfeld von der Fahrzeugtechnik in Richtung räumlicher Datenerfassung und KI-gestützter Robotik.
Räumliche Daten gewinnen für künstliche Intelligenz an Bedeutung
Die Vorstellung von Kosmo verdeutlicht, wie eng Sensorik, Software und künstliche Intelligenz zunehmend miteinander verbunden sind.
Damit intelligente Maschinen zuverlässig in realen Umgebungen arbeiten können, benötigen sie nicht nur leistungsfähige KI-Modelle, sondern auch präzise Informationen über ihre Umgebung.
Technologien zur dreidimensionalen Erfassung könnten deshalb künftig eine wichtige Rolle bei der Entwicklung autonomer Roboter, digitaler Industrieanlagen und virtueller Trainingsumgebungen spielen.
Ob sich Hesais neue Lösung langfristig am Markt durchsetzen wird, hängt unter anderem von ihrer Zuverlässigkeit, den Kosten und der Integration in bestehende Systeme ab.
Die Entwicklung zeigt jedoch bereits, dass Technologien aus der Automobilindustrie zunehmend auch in anderen Bereichen eingesetzt werden und neue Verbindungen zwischen Mobilität, Robotik und künstlicher Intelligenz entstehen.