1）超声波雷达（强项，国内第一梯队）
• 精度：1cm（传统约2–3cm），探测距离7m，盲区<10cm
• 市占：国内APA泊车雷达约13%，车载超声波雷达整体约7%
• 车规量产：第二代AK2传感器，DSI3协议，给比亚迪、小鹏、理想、大众等供货
• 机器人导入：已批量给宇树等人形机器人供货，用于近距离避障/触觉替代
2）视觉/摄像头（中上游，车规成熟）
• 800万像素前视/环视，全景拼接、热成像算法自研
• 已配套L2+车型，高速/泊车场景成熟
• 短板：无自研高端ISP，依赖外购；激光雷达尚未自研（在合作）
3）域控制器（物理AI大脑，与英伟达深度绑定）
• Jetson Thor独家合作（Blackwell架构，2070 TFLOPS，Orin的7.5倍）
• 豪恩做机器人专用域控：14核ARM、128GB LPDDR5X，延迟<80ms
• 能力：同时处理视觉+力觉+触觉，关节控制精度1cm
• 时间：2025 Q4量产，对标特斯拉Optimus、小米CyberOne域控方案
4）多模态融合+物理仿真（生态优势）
• 视觉+超声波+毫米波融合，构建符合物理规律的环境模型（重力、摩擦、空间约束）
• 接入英伟达Isaac Sim：泊车算法→机器人路径规划，周期缩短50%、成本降70%
• 物理AI闭环：感知→域控决策→执行反馈→再感知，车规级稳定性
二、专利与研发硬实力
• 专利：239项，感知+算法+域控全覆盖
• 实验室：毫米波雷达、超声波自动测试、图像质量、EMC/环境可靠性等全套车规级验证能力
• 团队：研发约500人，2026目标扩至千人，重点招AI算法/机器人控制人才
三、对比同行（一句话定位）
• 视觉：中上游（弱于舜宇、欧菲光；强于一般Tier2）
• 域控（物理AI大脑）：第一梯队（与德赛西威、华阳并列，英伟达合作最强）
• 机器人物理AI：卡位顶级（国内最早落地人形机器人感知+域控方案）
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