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RoboSense上半年ADAS销量同比增长487.7%,累计激光雷达总销量超58万台

2024-07-11
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【中国北京,2024年7月10日】今日,RoboSense速腾聚创公布2024年上半年业务进展概况,以势不可挡的高增长姿态,持续领跑全球市场。2024年1-6月,RoboSense速腾聚创激光雷达销量约为243,400台,同比增长415.7%,其中车载激光雷达销量约为234,500台,同比增长487.7%。2024年第二季度,RoboSense速腾聚创激光雷达销量约为123,000台,车载激光雷达销量约为118,300台。

在车企加速拥抱智能化的当下,RoboSense速腾聚创仅用6个月时间实现了逼近2023年全年销量的成绩。RoboSense速腾聚创与全球汽车产业的智能化升级实现了同频共进、共同成就。这一飞跃式增长,不仅彰显了RoboSense速腾聚创在技术创新和市场拓展上的卓越实力,且以行业定义者与领跑者的身份,延续了“爆发式”增长态势。




截至2024年6月30日,RoboSense速腾聚创激光雷达历史累计总销量约为583,500台,车载激光雷达累计销量约为518,300台。自2021年在全球率先实现车规级激光雷达量产交付以来,RoboSense速腾聚创愈发接近“突破百万销量”的规模化应用关口,以量变赋能飞轮效应的释放,持续引领行业发展。



同期,随着汽车智能化进化与自动驾驶技术的持续应用,RoboSense速腾聚创的规模化优势日益凸显。根据盖世汽车研究院2024年1-5月激光雷达供应商装机量排行显示,RoboSense速腾聚创以43.0%的市场份额稳居榜首,展现了强劲的市场竞争力。



在车型定点及大规模量产落地车型数量上,RoboSense速腾聚创凭借强大的技术实力及领先的产品力持续引领行业。截至2024年5月17日,RoboSense速腾聚创已获得全球22家汽车整车厂及Tier 1的71款车型的量产定点订单。截至第一季度末,已助力其中12家客户的25款车型实现大规模量产落地。


2024年北京车展期间,RoboSense速腾聚创以37款车型搭载量,在所有展出的搭载激光雷达车型中占比超50%,排名第一。随着更多合作车型亮相发布并逐步实现量产应用,RoboSense速腾聚创仍将持续刷新交付记录。


在技术创新及产品开发上,RoboSense速腾聚创不断推出性能强大、技术领先的产品,推动行业发展。2024年上半年,RoboSense速腾聚创先后发布500线超远距激光雷达M3和全栈芯片化中长距激光雷达MX。其中,MX发布即获得3个定点,首个定点项目将于2025年上半年实现大规模量产。随着后续M3、MX的量产上车,RoboSense速腾聚创产品在海内外市场的渗透率将逐步提升,进一步加速全球智能驾驶规模化应用。



作为以创新为核心驱动力的行业领军企业,RoboSense速腾聚创将持续沉淀激光雷达硬件、AI及芯片方面的技术产品实力,加强智能智造基底和测试验证体系建设,保障产品的持续性高质量交付,赋能全球智能驾驶规模化应用,为广大消费者提供更智能、更安全、更愉悦的智驾体验。


关于RoboSense速腾聚创

RoboSense速腾聚创是激光雷达及感知解决方案市场的全球领导者。RoboSense通过芯片、激光雷达平台与感知算法三大核心技术闭环,为市场提供具有信息理解能力的智能激光雷达系统,颠覆传统激光雷达硬件纯信息收集的定义,赋予汽车与机器人感知能力,让世界更安全,让生活更智能。

RoboSense速腾聚创创立于2014年,总部位于中国深圳,并在中国上海、苏州、天津、香港以及德国、美国等其他多个国家地区建立实体机构。公司的技术与产品能力以客户需求为核心,围绕芯片驱动的激光雷达硬件,同时布局人工智能感知软件技术形成解决方案,推动市场探索应用的边界,引领行业实现大规模商业化。

作为Automative News PACE Award、AutoSens Award、Audi Innovation Lab Champion和两届CES Innovation Award得主,RoboSense在市场上已经获得成功的基础:公司产品技术为全球多家汽车整车厂、一级供应商和各种机器人及其他非汽车行业的客户提供服务。截至2024年5月17日,RoboSense已取得22家汽车整车厂及一级供应商的71款车型的量产定点订单,其中帮助25款车型实现SOP。截至2023年3月31日,与全球其他激光雷达公司相比,RoboSense服务的汽车整车厂和一级供应商数量最多、拥有前装量产定点车型最多及实现SOP车型最多。

关于RoboSense速腾聚创的更多最新信息,请访问RoboSense速腾聚创官网www.robosense.cn,或通过RoboSense官方微信公众平台以及RoboSense官方视频号详细了解。








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