HesaiのKosmo、実空間を数分でロボット学習用ワールドに

要点： 10月14日、HesaiはKosmoを発表。Kosmo OneとKosmo Worldでスキャン空間を3DGS/メッシュ/深度アセット化し、ロボット学習とワールドモデルに使う。

何が出たか

• Kosmo One： LiDAR＋1インチ撮像＋IMU、マイクロ秒同期。統合8K撮影のAI空間カメラを自称（書き出し最大6K）。
• 速度： 典型100㎡室内を約15分でスキャン。再構成は最大約5倍高速と主張。
• ロボット向け： ロボットカメラ特性に合わせsim-to-realギャップを縮小。1回の撮影から1万超の軌道を自動生成可能。
• 提携： Galbot、Dexmal。Isaac Sim/Lab、Unreal、RenderMan、Houdini連携。

Dairy Queen事例

従来約300時間の手作業モデリングが、Kosmoではスキャン＋再構成15分。Sharpaロボットの成功率99%、失敗は従来の1/10。

なぜ重要か

Physical AIは安く正確なシーンデータを必要とする。LiDAR大手が撮影＋クラウドを売るのは、LiDAR+3DGSがADASを超えてロボット学習のデータ層になるという賭けだ。