当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > Yole:全球汽车激光雷达市场2029年成长至3.6亿美元 目前中国主导

Yole:全球汽车激光雷达市场2029年成长至3.6亿美元 目前中国主导

来源:laoyaoba 2024-10-22 10:34:03 0浏览 收藏

编程并不是一个机械性的工作,而是需要有思考,有创新的工作,语法是固定的,但解决问题的思路则是依靠人的思维,这就需要我们坚持学习和更新自己的知识。今天golang学习网就整理分享《Yole:全球汽车激光雷达市场2029年成长至3.6亿美元 目前中国主导》,文章讲解的知识点主要包括,如果你对科技周边方面的知识点感兴趣,就不要错过golang学习网,在这可以对大家的知识积累有所帮助,助力开发能力的提升。

Yole:全球汽车激光雷达市场2029年成长至3.6亿美元 目前中国主导

1. 全球车载激光雷达市场增长预测

根据法国调研机构 Yole 的研究报告《车载激光雷达 2024》,全球汽车激光雷达市场预计将从 2023 年的 5.38 亿美元增长到 2029 年的 3.6 亿美元,年复合增长率为 38%。

2. 光达市场的主要参与者和增长动力

Yole 指出,光达(LiDAR)市场目前由中国公司速腾聚创和禾赛主导。预计未来增长将主要由中国 OEM 厂商推动,这些厂商计划在今明两年推出 128 款支持光达的车型。

3. 车载激光雷达生态系统

车载激光雷达(PC&LCV 和自动驾驶出租车)生态系统共有 44 家受监控公司。一些公司已投入量产,而另一些公司的激光雷达活动较少或仍处于研发阶段。在自动驾驶出租车市场,很少有参与者能创造可观的收入。

4. 禾赛在自动驾驶出租车市场的主导地位

Yole 指出,禾赛以 73% 的市场份额控制着市场,他们的激光雷达被用于大多数自动驾驶出租车中,例如 Cruise、Aurora、Apollo、滴滴、Pony.ai 和 AutoX。

5. RoboSense 和 禾赛在 PC&LCV 市场的主导地位

在 PC&LCV 市场,由于 Seyond(前身为 Innovusion)仅与蔚来合作,他们已被 RoboSense 和 禾赛超越,目前排名第三。2023 年,RoboSense 和 禾赛占据市场主导地位,他们的激光雷达在道路上的数量接近 460,000 个,占 2023 年激光雷达总出货量的 60% 以上。

6. 预计禾赛和 RoboSense 将继续领跑乘用车激光雷达市场

预计 2024 年,禾赛和 RoboSense 将继续领跑乘用车激光雷达市场,占据前两位。这些公司最大的胜利是赢得全球 OEM 的设计订单,证明了其技术的稳定性。

7. 激光雷达成本下降趋势

根据《自然通讯》最近发表的一篇论文,目前激光雷达的成本估计为 500 至 1,000 美元。作者表示:“预计这种下降趋势将持续下去,未来几年可能会达到 100 美元的范围。”

8. 激光雷达渗透率的预期增长

“目前全球激光雷达渗透率约为所有乘用车销量的 0.5%。随着激光雷达的售价接近 100 美元,我们预计这一数字将飙升超过 10%。”

以上就是《Yole:全球汽车激光雷达市场2029年成长至3.6亿美元 目前中国主导》的详细内容,更多关于汽车,激光雷达,中国的资料请关注golang学习网公众号!

版本声明
本文转载于:laoyaoba 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
老苹果电脑更新系统老苹果电脑更新系统
上一篇
老苹果电脑更新系统
如何使用360提示电脑连接手机
下一篇
如何使用360提示电脑连接手机
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    482次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    538次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    560次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    509次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    330次使用