在2026年美国拉斯维加斯举办的国际消费类电子产品展览会（CES）上，科技领域的焦点正悄然转移。过去两年，大语言模型（LLM）占据着舞台中心，而今年，机器人与物理人工智能成为新的关注热点。这一转变背后，是行业对人工智能发展方向的重新认知——人工智能的未来，正从虚拟的屏幕世界迈向真实的物理空间。
要让人工智能真正融入现实世界，传感器这一看似传统的领域正经历着质变，尤其是光学半导体的发展至关重要。长期以来，激光雷达（LiDAR）作为机器人、自动驾驶和空间感知系统的“眼睛”，虽发挥着关键作用，但始终面临难以规模化的难题。其机械结构复杂、体积大、成本高且可靠性不足，限制了它在更多场景中的应用。
在本次CES展上，一家名为Lomotive的公司吸引了众多目光，比尔・盖茨、三星、亚马逊行业投资基金、Frontier、TSVCapital（TSVC）等知名投资者纷纷对其抛出橄榄枝。Lomotive的核心产品是一颗可编程光学芯片，它无需任何移动部件就能精准控制光束。这意味着光束的扫描方式、时间和范围都由软件定义，而非硬件结构。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。
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，“物理AI的瓶颈在于感知”这一观点被反复提及。他们指出，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。可编程光学半导体带来的变革体现在多个层面。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、分辨率和扫描策略间动态切换，为算法开发者解除了硬件限制。Lomotive的技术还能与英伟达Omniverse等仿真环境无缝对接，开发者可在虚拟世界中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。
从商业化角度来看，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，这为更多消费级3D感知应用开辟了广阔空间。
阿克塞尔罗德强调，物理AI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错。在家庭、工厂、公共空间等非结构化环境中，机器人一旦失误，后果远比语言模型的“幻觉”严重。因此，对传感器精度、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简单的技术升级，而是决定物理AI能否大规模落地的关键因素。
在当前风险投资趋于谨慎的环境下，Lomotive却获得了众多投资者的青睐。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业务出发，看重该技术在未来硬件平台中的通用性。Lomotive所代表的是一种技术范式的转变，光正从物理器件转变为可编程、可计算、可规模复制的资源。就像当年CMOS摄像头推动智能手机爆发一样，光学半导体的“芯片化”或许将成为机器人与物理AI时代的起点，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。
