公司里程碑与市场表现 - 禾赛科技股价在盘前交易中上涨超过7%，达到23.62美元 [1] - 公司在2025年9月底实现了第100万台激光雷达的年度生产下线，成为全球首个年产量突破百万台的激光雷达企业 [1] - 这一里程碑标志着公司阶段性实现了“2025年让全球1%的车辆具备三维感知能力”的企业愿景 [1] 行业前景与机构观点 - 摩根士丹利将2025年中国内地汽车销量预测上调6%至2990万辆，意味着同比增长9% [1] - 销量预期上调的原因包括刺激政策到期前可能出现的提前购车潮，以及近期多款新车型上市有望推动第四季度批发销售 [1] - 摩根士丹利给予禾赛科技“增持”评级，并将其目标股价上调至35美元 [1]

核心观点 - VolSplat通过体素对齐策略突破像素对齐方法的局限性 显著提升三维重建的视觉质量与几何一致性 并展现出优异的工程化潜力与跨数据集泛化能力 [2][4][15] 技术突破 - 采用体素对齐框架替代像素对齐策略 在三维空间直接融合多视角特征 解决二维特征难以三维对齐及高斯基元数量受像素网格限制的问题 [2][6][7] - 通过三维体素网格实现多视角特征聚合与多尺度细化 天然消除视图间不一致性 并支持高斯基元根据场景复杂度动态分配 [7][9][13] - 在RealEstate10K数据集上PSNR达31.30（较最佳基线27.47提升13.9%） SSIM达0.941（较基线0.889提升5.8%） LPIPS降至0.075（较基线0.114改善34.2%） [5] - 在ScanNet室内数据集上PSNR达28.41（较基线27.45提升3.5%） SSIM达0.906（较基线0.829提升9.3%） LPIPS降至0.127（较基线0.222改善42.8%） [5] 工程化优势 - 模块化设计分为三阶段：2D特征与深度估计 像素到体素的反投影聚合 体素级特征细化与高斯回归 便于分步调试与系统优化 [9][11][12][14] - 支持与外部3D信号（深度图 点云）自然融合 无需复杂投影操作 提升系统扩展性 [13] - 使用稀疏3D U-Net进行多尺度几何上下文融合 以残差形式预测体素修正项 提升计算效率与稳健性 [14] 应用前景 - 在机器人及自动驾驶领域可提供更稳定的三维感知输入 [19] - 在AR/VR领域可实现更流畅真实的渲染体验 显著减少浮空伪影与几何畸变 [17][19] - 在三维视觉研究中为多模态数据融合提供新途径 具备跨数据集零样本泛化能力（ACID数据集PSNR达32.65dB） [15][19]

技术研发与突破 - 华中科技大学联合清华大学、北京信息科技大学成功研发全新的“双模态”激光雷达系统 [1] - 该研究成果近日发表于国际光学期刊《光：科学与应用》(Light：Science & Applications) [1] 应用领域与影响 - 新技术旨在提升自动驾驶汽车、机器人和无人机等设备的三维感知能力 [1]

技术突破核心 - 中国科学家成功研发出全新的“双模态”激光雷达系统，提升了自动驾驶汽车、机器人、无人机等设备的三维感知能力 [1] - 该成果由华中科技大学智能微系统团队联合清华大学、北京信息科技大学共同完成，并发表于国际顶级光学期刊《Light: Science & Applications》 [1] - 技术核心在于一种名为“混合级联平动超表面”的器件，由两层经过特殊设计的纳米镜片组成 [1] 技术原理与优势 - 通过改变入射激光的偏振态，系统可在高精度扫描模式和闪光模式之间自由切换 [1][4] - 在扫描模式下，系统能够精确捕捉远处目标的细节；在闪光模式下，则能一次性均匀照亮整个视野，瞬间完成三维成像 [1] - 该方案成功融合了传统扫描式（精度高但速度慢）和闪光式（速度快但精度有限）激光雷达的优势 [1][4] - 系统可先用闪光模式快速获取环境信息，然后自动判断哪些区域需要精细扫描，并切换到扫描模式进行重点探测 [2] 系统特性与应用前景 - 两层超表面的微小相对平移可由微型执行器件完成，使得整个光束调控器件轻巧灵活，易于集成 [2] - 研究团队已经成功构建了基于此器件的“双模态”激光雷达系统原型 [2] - 未来，这种更高效、更灵活、更小巧的“双模态”激光雷达有望在自动驾驶汽车、智能机器人、无人机等领域发挥重要作用 [4]