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商业洞察
【禾赛科技】机器人激光雷达成禾赛科技-第二成长曲线-?该业务去年12月出货量超2万台
【查看信息来源】 3-12 12:59:53
3月11日,禾赛科技发布2024年第四季度及全年的业绩(未经审计),并提供了2025年的引导。
2024年,禾赛科技 激光雷达 总交付量为50.19万台,同比增长126.0%;全年ADAS(顶级驾驶辅助系统) 激光雷达 交付量为45.64万台,同比增长134.2%,其中第四季度 激光雷达 总交付量为22.21万台,同比增长153.1%。禾赛科技表示,公司为全球第壹家且唯一全年盈利上市 激光雷达 企业,并实现连续4年交付率翻倍,到2025年,预计交付量将再升至去年的2倍到3倍。
对于有媒体透露称,梅赛德斯-奔驰将采用禾赛科技的 激光雷达 为全球市场开发智能驾驶汽车。禾赛科技相关职员回复《每日经济新闻》记者称:“我们看到了相关新闻,可是对于业务相关未经证实的信息,我们不予置评。”
值得强调的是,禾赛科技2024年第四季度 机器人 激光雷达 出货量达2.88万台。公司相关职员告诉《每日经济新闻》记者:“去年12月 机器人 激光雷达 出货量超2万台。”
激光雷达 渗透至10万元级车型
在业绩公告中,禾赛科技联合开创人及首席执行官李一帆表示:“ 激光雷达 行业正在经历一场空前绝后的变革。我们的ADAS 激光雷达 提供独步天下的价值——让汽车更安全、更智能和更令人向往。 激光雷达 不再是可选的,在智能驾驶领域,它已经变得和‘安全带’一样重要。”
公司的 激光雷达 也于2024年第四季度放量,尤其是2024年12月。财报显示,禾赛科技2024年出货量为22.21万台,其中12月出货量就达10万台。
比亚迪 曾于2025年2月10日发布“天神之眼”高阶智驾系统。那么,禾赛科技2024年12月的 激光雷达 出货量大增,是否源自为 比亚迪 提前备货呢?
对此,禾赛科技上述职员回复《每日经济新闻》记者称:“去年ADAS(即 激光雷达 )主要是(供货)理想、小米、长安和长城, 比亚迪 今年才会出货。”
说白了,在 比亚迪 “天神之眼”高阶智驾系统对 激光雷达 的切实需求尚未释放之前,禾赛科技 激光雷达 已于2024年12月“爆发式”放量。
李一帆表示:“国内OEM(原始设备制造商)也在推动 激光雷达 革命,加速智能驾驶在主流市场的普及。引领这一变革的是我们定义类别的ATX 激光雷达 (ATX系禾赛科技的产品名),它提供了独步天下的性价比。我们为取得的重大进展感到骄傲,包含深化了与 比亚迪 在十多款车型上的合作,与 长城汽车 和 长安汽车 达成独家设计合作,和与奇瑞和岚图建立了新的联盟。”
另外,禾赛科技也取得欧洲顶级主机厂定点合作。其于3月12日发文称,与一家欧洲顶级主机厂达成了具有里程碑意义的多年独家定点合作,为其下一代汽车平台提供高性能超远距 激光雷达 ,覆盖其燃油车和 新能源 汽车的多款车型。这是一个“跨越2030年”的多年长期合作项目,也是直到今天为止海外前装量产 激光雷达 领域规模最大的订单。
激光雷达 不仅在智能驾驶领域得到广泛应用,随着 机器人 产业的红火,该领域对 激光雷达 的切实需求也“水涨船高”。
禾赛科技去年12月10万台 激光雷达 出货量中,超过2万台是 机器人 激光雷达 ,单月占比超五分之一。
据 东吴证券 ,截至2024年12月末,禾赛科技面向 机器人 市场单月交付 激光雷达 超2万台,广泛覆盖移动 机器人 、配送 机器人 、清扫 机器人 、割草 机器人 等多个领域,客户遍及全球超40个国家。
东吴证券 认为, 激光雷达 在 机器人 领域有广泛应用, 激光雷达 降本及性能提升有望提高其在 机器人 感知方案中的渗透率。随着 机器人 应用向复杂、开放环境拓展,其对高精度、零盲区和高可靠性感知的切实需求提升,单台 机器人 配备的 激光雷达 数量有望提升。2023年,全球割草 机器人 市场规模约15亿美元,北美渗透率不足5%。智能割草机具备使用便捷、发生噪音低和维护便利的优势。目前,随着国内厂商技术突破,智能割草机前期布线槽点得到解决,渗透率有望快速提升,带动 机器人 领域 激光雷达 销量增长。
关于2025年业绩,禾赛科技表示,公司将保持强劲的增长势头,净营业收入预计将达30亿元至35亿元人民币(下同),GAAP(通用会计准则)盈利将达2亿至3.5亿元人民币,Non-GAAP(非通用会计准则)盈利预计将升至3.5亿元至5亿元——这将是2024年Non-GAAP盈利的25~35倍。 激光雷达 交付量预计2025年将升至去年的2至3倍,值得注意的是,其中 机器人 领域 激光雷达 的交付量预计将达近20万台。
海通国际预计,2025年,禾赛科技的“JT”系列产品将为“MOVA”品牌智能割草 机器人 交付六位数的订单。另外,“XT”系列产品正在为宇树科技的 机器人 提供可靠的3D感知技术,并成功应用于宝马自动工厂驾驶系统等多样化场景。