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【芯融资】自动驾驶传感器热度不减,4D毫米波雷达风头正劲
来源:互联网   发布日期:2023-09-23 09:57:39   浏览:10674次  

导读:集微网消息,集微咨询统计显示,2023年8月发生超48起芯融资事件,融资总规模超43亿元,分别环比增长9%、7.5%,呈回升状态。 从本月来看,激光雷达/毫米波雷达、封测、模拟芯片等赛道表现较为亮眼,活跃度较高,频获资本投注。 融资情况一览 融资规模方面,本...

集微网消息,集微咨询统计显示,2023年8月发生超48起“芯融资”事件,融资总规模超43亿元,分别环比增长9%、7.5%,呈回升状态。

【芯融资】自动驾驶传感器热度不减,4D毫米波雷达风头正劲

从本月来看,激光雷达/毫米波雷达、封测、模拟芯片等赛道表现较为亮眼,活跃度较高,频获资本投注。

融资情况一览

【芯融资】自动驾驶传感器热度不减,4D毫米波雷达风头正劲

融资规模方面,本月超42%的融资事件,融资规模位于在数千万元至1亿元区间,融资规模超10亿元的事件仅奕成科技B轮融资。

【芯融资】自动驾驶传感器热度不减,4D毫米波雷达风头正劲

活跃资本方面,联想创投、真格基金、毅达资本、元禾控股、建发新兴投资、苏纳微新、海望资本等机构接连投注多家半导体企业。同时,以上活跃资本有参投同一家企业的动作出现,例如海望资本和元禾控股皆投资了芯路半导体、共模半导体,建发新兴投资和苏纳微新皆投资了悉智科技。

【芯融资】自动驾驶传感器热度不减,4D毫米波雷达风头正劲

从8月各地“芯融资”事件来看,上海数量最多,超9起;江苏次之,超8起;广东位列第三,超7起;TOP3省份(城市)占比达50%。

激光雷达/毫米波雷达热

激光雷达和毫米波雷达都是自动驾驶中的重要传感器技术,两者在一定程度上是“可替代”的关系,特别是4D毫米波雷达被不少企业所看好,其可以有效解决激光雷达遇到恶劣天气“罢工”、成本高等问题。Yole预测,到2027年4D毫米波成像雷达全球市场规模有望达到43亿美元。

从国外来看,Mobileye在CES演讲中表示,到2025年,除了在汽车正面,其他地方只想要(4D)毫米波雷达;博世宣布退出高端自动驾驶汽车激光雷达传感器的开发,并将其资源重新分配给毫米波雷达和其他传感技术。

国内来看,作为“机器之眼”的激光雷达赛道依旧风生水起,近年来进入了增长爆发阶段且竞争还很激烈,禾赛科技已成功登陆纳斯达克,Yole Intelligence发布的《2023年全球车载激光雷达市场与技术报告》数据显示,这家企业获得车载激光雷达领域多项全球第一,速腾聚创今年6月向港交所提交招股书,其招股说明书显示,截至今年3月底,已累计交付超过10万台激光雷达,定点合作车型数量高达52款。

在4D毫米波雷达风口下,国内企业也高度关注,本土很多企业都在积极布局,诸如楚航科技、几何伙伴、森思泰克、纵目科技、纳瓦电子、赛恩领动等。今年以来,已有多家4D毫米波雷达企业完成新一轮融资。

本月,一批激光雷达/毫米波雷达赛道融资事件集中披露,包括视光半导体、象德信息、傲图科技等。

傲图科技

傲图科技完成350万美元种子轮融资,由初心资本、真格基金及禾赛科技CEO兼创始人李一帆共同投资,融资资金将用于加速产品研发和大规模商业落地。值得一提的是,此次禾赛科技的CEO兼创始人投资傲图科技引发了外界不小的关注。

傲图科技团队包括来自苹果、华为、小马智行、Mozilla、采埃孚、Lyft无人车等自动驾驶及汽车领域的科学家与工程师,覆盖了4D成像雷达从产品研发到量产的全链条。该公司首款产品Altos V1已交付使用,是目前全球唯一成熟的、非FPGA的4片级联(12TX+16RX)4D成像雷达产品。

视光半导体

视光半导体完成数千万元A+轮融资,新瞳资本领投,浙大藕舫、联想创投、追远创投继续增持。本轮融资将主要用于优化产品稳定性、持续降低成本,引进人才与自动封装线建设。

视光半导体在扫描方式上以全固态扫描和FMCW测距为重点发展方向,掌握了激光雷达相关核心扫描、数字与模拟芯片的设计与工艺技术。该公司已实现全固态硅光扫描芯片的研发生产,基于“光开关+光栅”架构实现了首次全固态FMCW激光雷达交付,目前正与头部自动驾驶企业进行车装合作。

象德信息

象德信息完成由BV百度风投投资的数千万元A+轮战略融资,融资资金将主要用于研发下一代高精度相控阵毫米波交通监视雷达、开拓AI实时交通优化控制系统市尝升级车路协同融合感知技术并搭建相关业务体系。

象德信息团队成员平均拥有超过15年的先进体制雷达研发与交通工程从业经验,具备相控阵毫米波交通监视雷达全栈研发及生产能力,并自研了边缘计算单元、交通信号控制机等交通自动调优与信号控制设备。

经过多年实践,该公司研发出了满足城市实时交通控制需求的交通毫米波相控阵雷达以及与其可靠耦合的边缘计算单元,实现了雷达和边缘在复杂路况与实时战略生成之间平衡算力、实时响应,避免常规技术的“数据回传→中心计算→配时下发”造成的控制延迟。

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