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禾賽科技、速騰聚創先後出手 國內激光雷達企業搶占機器人賽道

fun88网页下载 來源:科創板日報2025-01-04 我要評論(0 )   

國內(nei) 激光雷達企業(ye) 加速布局機器人賽道。RoboSense速騰聚創今日(1月3日)發布機器人技術平台戰略,並推出一係列機器人增量零部件及解決(jue) 方案新品,包括三款應用於(yu) 車載和機...

國內(nei) 激光雷達企業(ye) 加速布局機器人賽道。

RoboSense速騰聚創今日(1月3日)發布機器人技術平台戰略,並推出一係列機器人增量零部件及解決(jue) 方案新品,包括三款應用於(yu) 車載和機器人場景的數字化激光雷達、機器人視覺全新品類Active Camera解決(jue) 方案、端到端架構的智能化方案Robo FSD和第二代靈巧手Papert 2.0等。

另據RoboSense速騰聚創CEO邱純潮表示,上述係列新品將於(yu) 1月7日開幕的CES 2025上亮相。

▍定位智能機器人增量零部件新品

邱純潮在發布會(hui) 上提到,在智能機器人時代,RoboSense速騰聚創將自己定位於(yu) 智能機器人增量零部件與(yu) 解決(jue) 方案提供商,立足整機開發通用的機器人移動及操作解決(jue) 方案,並推出適用於(yu) 各類場景的智能機器人增量零部件。

發布會(hui) 現場,除車載激光雷達外,麵向智能機器人市場,速騰聚創連推兩(liang) 款數字化激光雷達新品。其中,E1R是全球首款機器人全固態數字化激光雷達,搭載數字化SPAD-SoC芯片和2D VCSEL芯片,可支持工業(ye) 、商業(ye) 、具身智能等各類型移動機器人在不同光照條件場景中穿梭作業(ye) 。

據邱純潮介紹,目前,該公司E1R已逐步開啟量產(chan) 交付,將成為(wei) 2025年速騰聚創實現機器人激光雷達領域出貨量爆發的主力產(chan) 品之一。

在視覺層麵,速騰聚創推出集傳(chuan) 感器硬件、運算核心、AI算法的機器人視覺全新品類Active Camera解決(jue) 方案。值得一提的是,作為(wei) 主做激光雷達的廠商,速騰聚創此次推出智能化方案Robo FSD,其基於(yu) 智能汽車進行整體(ti) 開發,采用數據驅動的端到端架構。

2024年11月高交會(hui) 上,速騰聚創展出一代靈巧手。今日(1月3日),速騰聚創宣布推出第二代靈巧手Papert 2.0,其具有20個(ge) 自由度,最大負載5kg;指尖指腹和手掌上共14個(ge) 力傳(chuan) 感器。

據了解,人類的手通常被認為(wei) 具有27個(ge) 自由度,手部自由度越高,越能做出更加複雜和精細的動作。此前,在特斯拉於(yu) 2024年10月召開的“We Robot”發布會(hui) 現場,特斯拉22自由度靈巧手首次亮相,在屈曲/伸展的基礎上,展示了外展/內(nei) 收的全新姿態。

▍國內激光雷達企業加速布局機器人賽道

據悉,在即將到來的CES 2025上,另一激光雷達企業(ye) 禾賽科技將推出其最新產(chan) 品——專(zhuan) 為(wei) 機器人及工業(ye) 市場設計的迷你型高性能3D激光雷達,主要應用於(yu) 移動機器人、配送機器人、割草機器人、清掃機器人、農(nong) 業(ye) 機器人等。

值得一提的是,機器人領域毛利率相對較高。速騰聚創方麵人士曾對《科創板日報》記者表示,“機器人領域,公司一直保持著35%至50%的毛利率水平。AI解決(jue) 方案方麵由於(yu) 有軟件算法的加持,一直維持著55%左右的毛利率水平。”而財報顯示,截至三季度末,該公司用於(yu) ADAS應用的激光雷達產(chan) 品毛利率為(wei) 14.1%。

業(ye) 內(nei) 人士表示,未來人形機器人的市場規模以及各場景的使用需求會(hui) 快速增長。“同時由於(yu) 不需要車規級認證,相對來說機器人激光雷達的產(chan) 品研發成本會(hui) 有所下滑。另外,相關(guan) 企業(ye) 還能夠充分利用車載領域的know-how,對於(yu) 產(chan) 品平台化開發降本非常明顯。”

不過,於(yu) 車載激光雷達廠商而言,邁入機器人賽道仍需解決(jue) 一定難題。

在蓋世汽車研究院副總裁王顯斌看來,機器人激光雷達和車載激光雷達在研發層麵由於(yu) 應用場景不一致,相關(guan) 性能指標如導航避障、測距不同和感知環境角度不同,研發側(ce) 重會(hui) 不一樣。“機器人激光雷達和車載激光雷達相對來說難度都比較難,主要是通過環境感知快速精確識別物體(ti) ,完成點雲(yun) 建圖和複雜室內(nei) 外場景高效運營。”

“測量精度方麵,兩(liang) 者均需要非常稠密的點雲(yun) 出來,實時實現環境物體(ti) 識別,但是機器人激光雷達測量精度水平和垂直FOV都相對較大;探測距離,車載激光雷達一般都在200m以上,人形機器人一般在40m以內(nei) ;實時性要求都相對較高。”王顯斌進一步補充道。


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