在近期举办的国际消费类电子产品展览会（CES）上，机器人与物理人工智能成为备受瞩目的焦点。过去两年，大语言模型占据着舞台中心，而今年，行业风向明显转变，人工智能正加速从屏幕走向现实世界，传感器领域尤其是光学半导体，作为连接虚拟与现实的关键环节，正经历着深刻变革。
激光雷达作为机器人、自动驾驶和空间感知系统的“眼睛”，长期面临难以规模化的问题。其机械结构复杂、体积大、成本高且可靠性不足，这些问题限制了它在更广泛领域的应用。不过，在本次展会上，一家名为Lomotive的企业吸引了众多目光，它获得了比尔・盖茨、三星、亚马逊行业投资基金、Frontier、TSVCapital（TSVC）等知名投资者的青睐。
Lomotive的核心产品是一颗可编程光学芯片，这颗芯片无需任何移动部件就能精准控制光束。以往，光束的扫描方式、时间和范围由硬件结构决定，而如今这些参数都可通过软件定义。这一创新使得激光雷达具备了类似智能手机摄像头的特性，实现了小型化、低功耗、可嵌入和可量产，为激光雷达的大规模应用带来了新的可能。
在与Lomotive首席执行官萨姆·海达里和首席科技官格列布·阿克塞尔罗德的交流中了解到，物理人工智能发展的瓶颈在于感知环节。即便拥有先进的AI算法，若机器人无法清晰感知现实世界，就如同“失明”一般。阿克塞尔罗德指出，可编程光学半导体带来的改变主要体现在三个方面。
首先，传感器性能实现了数量级的提升。在体积、成本和耐用性显著优化的同时，可靠性与效率也同步提高，为机器人在复杂环境中的长期稳定运行提供了保障。其次，传感器实现了“软件化”。同一颗光学芯片可通过软件配置模拟出多个“虚拟传感器”，在不同视角、分辨率和扫描策略之间灵活切换，这为算法开发者解除了硬件限制，激发了更多的创新可能。最后，该技术与仿真平台形成了闭环。Lomotive的技术能够无缝对接英伟达Omniverse等仿真环境，开发者可在虚拟世界中反复优化传感器布局与光学参数，再将成果应用到现实系统中，形成“硬件—模拟—算法”的协同发展。
从商业化进程来看，Lomotive目前最活跃的合作领域集中在机器人、工业自动化和智能基础设施。这些场景对传感器的精度、安全性和可靠性要求极高，同时对成本和体积也十分敏感。公司还在积极布局商用车、重型机械、叉车等汽车相关领域，并长期关注消费级汽车与消费电子市场。值得一提的是，激光雷达已率先进入苹果手机等高端消费设备，这为未来更多消费级3D感知应用提供了想象空间。
阿克塞尔罗德也提到，物理人工智能面临的最大挑战并非模型是否会出错，而是现实世界能否容忍错误。在家庭、工厂、公共空间等非结构化环境中，机器人一旦失误，后果可能比语言模型出现“幻觉”更为严重。因此，这对传感器的精度、实时性和系统稳定性提出了极高要求。从这个层面看，可编程光学半导体并非可有可无，而是决定物理人工智能能否大规模落地的关键因素。
在当前风险投资相对谨慎的大环境下，Lomotive却吸引了众多知名投资者的目光。比尔·盖茨在公司成立前就作为种子轮投资人参与其中，他看中的是该技术的基础设施属性。三星、亚马逊等战略投资方则从自身深耕的消费电子、云计算与智能设备生态出发，看重该技术在未来硬件平台中的通用性。回溯技术发展历程，Lomotive所代表的是一种范式转变，光正从物理器件转变为可编程、可计算、可规模复制的资源。光学半导体的“芯片化”，或许将成为机器人与物理人工智能时代的重要开端，资本也已在这一赛道提前布局，接下来就看产业与现实世界如何回应。
