Blog Robotika

Hesai Kosmo, Kamera Spasial 3D untuk Melatih Robot

Ditulis oleh Merakit Indonesia

15 Oktober 2026 7 menit baca

Hesai Kosmo, Kamera Spasial 3D untuk Melatih Robot

Daftar isi· 7 bagian

1Apa yang Hesai luncurkan di Shanghai
2Cara kerja Kosmo, dari pindaian ke data latih
3Klaim hasil dan batas pengujiannya
4Apa artinya bagi pabrik dan gudang Anda?
5Pertanyaan yang sering muncul
6Penutup
7Sumber

Hesai Group meluncurkan Kosmo pada 14 Oktober 2026 di Shanghai, sebuah sistem yang memindai ruang nyata menjadi model 3D untuk melatih robot. Kosmo terdiri dari kamera spasial Kosmo One dan platform cloud Kosmo World. Hesai belum mengumumkan harga maupun jadwal ketersediaan.

Apa yang Hesai luncurkan di Shanghai

Hesai dikenal sebagai pemasok lidar, sensor yang mengukur jarak dengan pantulan cahaya laser, untuk mobil otonom. Lewat Kosmo, perusahaan itu masuk ke kebutuhan lain, yaitu data untuk melatih robot. Peluncurannya digelar di pabrik Hesai di Shanghai. Menurut Reuters, perangkat itu menggabungkan sensor lidar dan kamera untuk membantu pengembang mengumpulkan data spasial dunia nyata.

Hesai menyebut Kosmo One sebagai kamera spasial AI 8K pertama di dunia, sebuah klaim yang dicatat perusahaan berdasarkan informasi publik per Oktober 2026. Perangkat ini memadukan lidar beresolusi tinggi, sensor gambar satu inci, dan sensor gerak (IMU). Geometri, warna, tekstur, dan posisi kamera direkam dengan sinkronisasi tingkat mikrodetik. Resolusi tangkap mencapai 8K, sedangkan berkas yang bisa diekspor maksimal 6K, seperti dicatat Unite.AI.

Bagian kedua, Kosmo World, adalah platform cloud yang mengolah hasil pindaian. Hesai menawarkan dua model bisnis: paket perangkat keras dan perangkat lunak untuk robotika, media, dan industri lain, serta layanan data spasial dunia nyata dalam skala besar untuk pengembang model dunia dan AI fisik. Harga, tanggal ketersediaan, dan wilayah penjualan tidak disebut dalam siaran pers Hesai.

Kosmo sebenarnya sudah diperkenalkan lebih awal. Hesai memperlihatkannya sebagai kamera spasial AI pertama pada April 2026 dan menjadwalkan peluncuran resmi pada semester kedua 2026, menurut pernyataan Hesai pada Juli 2026. Peluncuran 14 Oktober menambahkan rincian produk dan mitra.

Cara kerja Kosmo, dari pindaian ke data latih

Robot yang dilatih di simulasi membutuhkan ruang virtual yang mirip tempat kerjanya. Membuat ruang itu secara manual melibatkan tim pemodel 3D dan waktu yang lama. Kosmo mencoba memangkas waktu itu dengan alur yang dapat dibaca dalam empat tahap.

Alur Kosmo dari pindaian ke data latih: pindai, rekonstruksi, lengkapi, dan sesuaikan dengan kamera robot

Tahap pertama adalah memindai. Satu operator membawa Kosmo One berkeliling, dan Hesai menyatakan ruang dalam sekitar 100 meter persegi dapat dipindai dalam kurang lebih 15 menit, tergantung tata letaknya. Tahap kedua adalah rekonstruksi memakai 3D Gaussian Splatting, teknik yang menyusun adegan 3D dari banyak bercak warna kecil. Dari satu proses, Kosmo World menghasilkan data splat, jaring permukaan (mesh), dan peta kedalaman. Hesai mengklaim ketelitian geometri tingkat milimeter, tanpa merinci kondisi ujinya.

Tahap ketiga memakai AI generatif untuk mengisi bagian yang tidak terpindai dan merekonstruksi material serta tekstur, sementara segmentasi semantik mengenali objek satu per satu. Tahap keempat menyesuaikan tampilan ruang dengan karakter kamera robot tertentu. Hesai mengatakan langkah ini mempersempit selisih antara simulasi dan dunia nyata, yang selama ini menjadi hambatan umum ketika robot berpindah dari ruang virtual ke lantai kerja.

Hasilnya dapat dibawa ke perangkat lunak yang sudah dipakai di industri. Hesai menyebut integrasi dengan NVIDIA Isaac Sim dan Isaac Lab untuk simulasi robot, serta Unreal Engine, RenderMan, dan Houdini untuk produksi visual. Dari satu ruang yang dipindai, menurut Hesai, Kosmo dapat menghasilkan lebih dari 10.000 lintasan latihan.

Klaim hasil dan batas pengujiannya

Hesai membawa sejumlah angka. Semuanya berasal dari perusahaan sendiri, dan sumber yang kami baca belum memuat verifikasi pihak independen.

Klaim Hesai: pemodelan ruang toko dari sekitar 300 jam menjadi 15 menit, interior 200 meter persegi dari 14 menjadi 2 hari-orang, dan jalan 10.000 meter persegi dari dua bulan menjadi satu minggu

Contoh yang paling sering disebut adalah gerai Dairy Queen di Shanghai. Pemodelan 3D manual untuk ruang itu, kata Hesai, memakan sekitar 300 jam kerja tim profesional, sedangkan pemindaian dan rekonstruksi dengan Kosmo memerlukan 15 menit. Robot Sharpa Wave yang melayani es krim di gerai itu dilaporkan mencapai tingkat keberhasilan tugas 99 persen, dengan tingkat kegagalan turun menjadi sepersepuluh dari sebelumnya. Reuters mencatat bahwa angka 99 persen tersebut klaim Hesai dan belum diverifikasi secara independen.

Ada konteks yang perlu dibaca bersama angka itu. Reuters menyebut Sharpa sebagai perusahaan rintisan yang didirikan oleh para pendiri Hesai, yang beroperasi terpisah dari Hesai. Hasilnya juga berasal dari satu lokasi, sehingga belum menunjukkan kinerja di ruang yang lebih beragam. Dalam contoh film dan arsitektur, Hesai menyebut jalan Eropa seluas 10.000 meter persegi yang butuh sekitar dua bulan sebagai set fisik dapat dipindai dan disunting dalam satu minggu, dan interior 200 meter persegi yang butuh sekitar 14 hari-orang dengan pemodelan CG tradisional bisa selesai dalam sekitar dua hari-orang. Pembanding “cara manual” di sini ditentukan oleh Hesai sendiri.

Soal pelanggan, Hesai mengaku telah menandatangani perjanjian dengan perusahaan robotika Tiongkok, tetapi tidak menyebut namanya dan tidak membuka proyeksi pendapatan. Dua mitra strategis yang diumumkan adalah Galbot dan Dexmal. CEO Hesai David Li mengatakan kepada Reuters bahwa ada kesenjangan besar pada data spasial berkualitas tinggi untuk melatih robot, dan bahwa sebagian besar robot saat ini masih terbatas pada fungsi seperti menyambut tamu, melambai, atau menari.

Pembaca yang skeptis punya alasan untuk menunggu. Selisih waktu yang dipamerkan bergantung pada pembanding yang dipilih vendor, dan keunggulan “milimeter” belum disertai kondisi pengujian. Kosmo baru layak dinilai setelah ada uji di lingkungan yang lebih beragam dan data harga.

Apa artinya bagi pabrik dan gudang Anda?

Kosmo adalah produk untuk pengembang robot, dan belum ada informasi ketersediaannya di Indonesia. Meski begitu, arah yang ditunjukkannya relevan bagi pabrik, gudang, dan pusat distribusi yang mulai memikirkan otomasi. Pertimbangannya bisa dimulai dari hal-hal berikut.

Tentukan dulu untuk apa data ruang dibutuhkan. Model 3D lantai produksi dapat dipakai untuk merencanakan tata letak, simulasi jalur robot angkut, atau pelatihan petugas. Tiap tujuan memerlukan ketelitian dan format yang berbeda, jadi tujuan perlu jelas sebelum memilih alat pindai.

Minta bukti pada kondisi yang menyerupai tempat Anda. Klaim ketelitian dan kecepatan sering diuji di ruang bersih dan terang. Lantai pabrik yang berdebu, penuh permukaan mengilap, dan terus bergerak adalah ujian yang berbeda. Mintalah uji coba di satu lini sebelum perangkat dipakai di banyak lokasi.

Panduan memindai ruang: tetapkan tujuan data, minta kondisi uji akurasi, uji di satu lini dulu, dan hindari memindai tanpa izin area atau menyimpan data tanpa pemilik

Atur izin dan kepemilikan data pindaian. Pemindaian ruang dapat ikut merekam orang, dokumen di meja, atau layar komputer. Tetapkan siapa yang boleh memindai, area mana yang dikecualikan, dan siapa yang bertanggung jawab atas penyimpanannya. Ini pertimbangan tata kelola dari kami, bukan ketentuan dari Hesai.

Siapkan jalur data dari awal. Hasil pindaian berukuran besar dan harus dipindahkan, diberi label, serta disimpan dengan rapi agar dapat dipakai ulang. Di sini pekerjaan analitik data dan infrastruktur cloud menentukan apakah data itu berguna. Perangkat di lantai pabrik yang terhubung ke sistem pemantauan masuk ke wilayah IoT, sedangkan gambaran besar tentang model virtual dari aset nyata sudah pernah kami bahas di artikel digital twin.

Untuk perusahaan yang sedang menyusun peta jalan otomasi, pelajarannya ada pada urutan kerja. Data ruang yang rapi dan terdokumentasi lebih dulu dibutuhkan sebelum robot diperkenalkan. Topik ini dekat dengan layanan otomasi industri.

Pertanyaan yang sering muncul

Apa itu Hesai Kosmo?

Kosmo adalah sistem dari Hesai yang terdiri dari kamera spasial Kosmo One dan platform cloud Kosmo World. Keduanya mengubah ruang fisik menjadi model 3D digital untuk melatih robot, mengembangkan model dunia, dan membuat konten visual.

Berapa harga Kosmo dan kapan tersedia?

Belum diumumkan. Siaran pers Hesai tidak menyebut harga, tanggal rilis, maupun wilayah ketersediaan, dan Reuters mencatat harga Kosmo belum diungkap.

Apakah klaim 99 persen keberhasilan robot sudah terbukti?

Belum secara independen. Angka itu berasal dari Hesai dan berkaitan dengan satu gerai Dairy Queen di Shanghai, tempat robot dari Sharpa yang didirikan oleh para pendiri Hesai bekerja. Pengujian di lebih banyak lokasi diperlukan untuk menilainya.

Penutup

Kosmo menunjukkan bahwa persoalan robot kini bergeser ke penyediaan data ruang yang akurat dan terjangkau. Klaimnya menarik, tetapi masih menunggu uji independen dan informasi harga. Jika organisasi Anda sedang merencanakan otomasi atau pemodelan ruang kerja, kami senang mengobrol tentang data dan infrastruktur yang perlu disiapkan.