總部位於矽谷的 LiDAR（光學雷達）製造商速騰聚創（Seyond）於 2025 年 12 月 10 日在香港交易所公開上市，此舉被視為可能預示著機器人產業將迎來顯著變革。在 LiDAR 和物理人工智慧（Physical AI）等技術仍被許多人視為高度投機性和實驗性的背景下，速騰聚創的上市表明，這項技術已進入早期部署階段，並可能在多個產業的先進基礎設施中得到大規模的實際應用，包括建築、礦業、製造業等。

速騰聚創創辦人兼執行長Junwei Bao博士，曾於另一家科技公司領導自動駕駛硬體開發。他將這次上市視為對更廣泛技術轉型的認可。Bao博士在上市儀式上表示：「物理AI正在我們周圍興起。為了理解真實世界，我們不僅要『看到』它，更要真正『解讀』它。無所不在的空間資訊將構成物理世界AI的基礎 building blocks。在創造未來方面，LiDAR 不是可選項，而是必選項。它的重要性和成長將超出所有人的想像。」

據了解，速騰聚創在美國設有少數汽車級 LiDAR 製造工廠，並擁有廣泛的生產規模，為客戶提供原產地、品質控制和長期供應連續性的保障。該公司的 Hummingbird（蜂鳥）、Robin（知更鳥）和 Falcon（獵鷹）產品系列涵蓋所有檢測距離的完整感測需求。例如，Hummingbird D1 處理短程應用，而 Robin W 適用於中程場景。同時，Robin E 擴展到長程檢測，Falcon K1 則在嚴苛環境中提供超長程覆蓋。這種廣泛的產品有助於速騰聚創降低整合複雜性和供應商管理成本。

為了提高產品的靈活性和耐用性，速騰聚創朝著財務透明化的方向發展。該公司的可客製化掃描模式感測器，允許客戶修改設備掃描環境的方式，以滿足應用需求。高速公路車輛優先考慮前向距離檢測，倉庫機器人需要 360 度覆蓋，而礦業設備則需要在嚴苛條件下保持耐用性。速騰聚創美洲和亞太地區銷售和行銷副總裁 Billy Evers 解釋說，該技術實現了即時 3D 感知，從而幫助機器人更準確地與社會互動。隨著物理自動化從受控的工廠車間轉向不可預測的戶外環境，這種能力變得更有價值。Robotaxi 必須在有行人的環境中導航，農業機器在灰塵和雨水中工作，而建築設備則與人類工作人員一起運作。

隨著速騰聚創加速其研發週期，該公司不斷努力改進感測器，以此跟上先進的運算平台和日益複雜的自主系統。簡而言之，開發下一代送貨機器人、檢測無人機和工業車輛的工程師需要具有可靠持久力的感測器。隨著現代基礎設施越來越依賴這些技術，功能失效的感測器往好處說是帶來不便和高昂的成本，往壞處說則可能造成危害。

現今，越來越多的物理AI系統需要高保真環境數據，以訓練機器理解空間關係。LiDAR 已被證明在這方面非常有用，因為該技術可以生成三維點雲，從而教會自主平台即時感知深度、運動和物體分類。雖然模擬可以讓機器人接近真實情況，但它們往往無法達到使用感測器在各種光照條件、天氣模式和地形變化中運作的真實世界測試效果。此外，真實世界測試還可以讓感測器解決開發人員可能沒有考慮納入模擬中的某些極端案例挑戰，從而幫助感測器適應獨特的真實世界場景。

速騰聚創近年來為滿足這些不斷發展的商業需求所做的努力，源於解決市場缺口的需求。Bao博士表示，他的背景是開發自動駕駛汽車硬體，這使他能夠及早發現這些市場缺口，並在 2016 年看到感測能力不足如何限制自主能力後，最終創立了速騰聚創。

隨著速騰聚創不斷推進 LiDAR 的發展及其在現實世界中的應用，該公司也為機器人產業的更廣泛發展做出貢獻。直到最近，業內許多人仍將自主系統視為一種新穎的概念，甚至是不切實際的概念。透過速騰聚創和其他專門從事感測器開發的製造商的努力，自主系統可能很快就會在運輸、物流甚至農業等產業中得到實際應用。