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M3and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。
The original article was originally published on WeChat public account (RoboSense):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
Welcome to join us.Aibang lidar industry communicationThere are currently 2,700 people, including relevant persons in charge from major lidar manufacturers and OEMs. Click on the tags below to filter
Lidar OEM Autonomous Driving application terminal laser VCSEL light detector sensor Optical element Optical module filter Galvanometer Optical components radome cover adhesive Electronic component semiconductor chip tier1 Parts Non-standard automation Hardware circuit board motor Coating Coating equipment Plastic Products vehicle electronics Surface treatment auto parts equipment Testing Equipment Connector plastic Material software trading acting College graduate School other
Download: