康拓红外未来想象空间巨大

股票市场是一个需要长期持有的市场，投资者需要有耐心和毅力，不断学习和调整自己的投资策略，才能在市场中获得长期的稳定回报。下面，帮企客将带领大家一起认识康拓红外，希望可以帮到你。

本文分为以下多个相关解答：

• 1、元宇宙目前跌至4元7角价位的是那一支股票？
• 2、生活中的人工智能之物流行业运用
• 3、国内有哪些消费级激光雷达厂商？做得比较好的是哪一家？
• 4、电动车换电柜加盟能赚钱吗？目前我感觉大家都不看好这个项目。
• 5、哈高科这只股票怎么样？请高手给评论一下？

元宇宙目前跌至4元7角价位的是那一支股票？

优质回答全世界似乎都在谈“元宇宙”。

但围绕于此的说法，众说纷纭，莫衷一是。有人认为，面向这个充满想象的未来世界，应该张开双臂加速奔跑，而且已有人做出起跑的姿势；也有人认为，“元宇宙”走红就是一场资本炒作，是某些企业对曾经失败的技术投资所进行的一场挽救。

“元宇宙”（Metaverse），想象空间巨大，或将成为一个持续性很强的大炒作题材。目前媒体提及的A股概念股主要集中在AR/VR及游戏上

风险提示：本文所提到的股票仅为客观整理，所涉及标的不作推荐，据此买卖，风险自负。

300556丝路视觉公司主营以CG（计算机图像技术）为基础的数字视觉综合服务业务，拥有包括3D实时展示技术、VR虚拟现实、多媒体数字沙盘等技术多项专利，目前已为多家房企提供VR看房等服务

300624万兴科技公司已投资实时3D云平台提供商广州引力波信息科技有限公司，后续将持续加大对这一领域的投资，进一步拓展数字创意元宇宙等全新的创意领域

300036超图软件公司在2017年已经支持了OculusRift和HTCVive的VR头盔设备，公司GIS为提供三维空间复杂多样化的模型和数据中“地理位置"这一关键共同点技术，是元宇宙的真实地理空间基础底盘

002045国光电器公司的音响电声类业务主要产品主要应用于可穿戴产品（如VR/AR）2021年VR/AR所涉及的硬件和软件市场出现爆发式增长，元宇宙概念成为整个生态走向成熟的标志

300079数码视讯公司超高清编解码技术、无损压缩技术、低延时公网传输、DRM及完整数据传输安全保护等技术可为元宇宙提供底层技术支持

002273水晶光电公司主营产品包括滤光片、光学低通滤波器及组合片、智能眼镜光学模组等，对AR、VR、MR等新型显示技术均有相关技术储备，旗下晶景光电已研发出相关零配件，将向设计厂商供货

002241歌尔股份国内领先的消费电子零组件、整机供应商；公司长期布局VR/AR业务，目前在高端VR/AR设备整机代工领域中市占率接近80%，客户包括Facebook、Sony等

300031宝通科技公司拥有全资子公司海南元宇宙科技有限公司，重点布局AR/VR/MR、机器人、传感器、新能源矿卡、高端装备等成长性产业相关领域业务；旗下的哈视奇是国内顶尖AR/VR内容研发和解决方案供应商，与华为和抖音存在业务深度合作

300113顺网科技公司目前已有超过10000台商业运营的高算力GPU服务器，并在互联网侧向超过80万用户提供云电脑服务，利用优势的技术和创新赋能元宇宙Metaverse

300052中青宝公司《慎初烧坊酿酒人（酿酒大师）》游戏以模拟经营“金沙古酒”酒厂为玩法，在游戏世界中对虚拟的现实世界进行经营管理，依托区块链、云游戏、算力和社交等元宇宙相关技术，从价值交互、内容承载、数据网络传输及沉浸式展示融合构建元宇宙，开启现实与虚拟的梦幻联动

大家现在可以开始了解blockchain（区块链）和cryptocurrency（加密货币）了，为今后的趋势做一些知识上的储备，因为它们很可能是未来元宇宙的基础设施。

生活中的人工智能之物流行业运用

优质回答姓名：陈心语  学号：21009102266 书院：海棠1号书院

转自： 2020年中国人工智能 物流发展研究报告_应用 (sohu.com)

【嵌牛导读】

近年来，中国物流业在互联网经济的催动下发展较快，在成本不断攀升、效率提升缓慢的背景下，物流业最迫切的需求即“降本增效”。人工智能技术及相关软硬件产品的加入能够在运输、仓储、配送、客服等环节有效降低物流企业的人力成本，提高人员及设备的工作效率，是缓解物流业顽疾的一味良药。

本报告中的“人工智能 物流”指的是基于人工智能技术的软硬件产品及服务在物流活动各环节中的实际落地应用。 2019年人工智能 物流的市场规模为15.9亿元，预计到2025年市场规模将接近百亿。在物流各环节的应用分布方面，仓储与运输占比较大，两者占比之和超过八成。

人工智能在物流中的应用方向可以大致分为两种，一是以AI技术赋能的如无人卡车、AMR、无人配送车、无人机、客服机器人等智能设备代替部分人工 ；二是通过计算机视觉、机器学习、运筹优化等技术或算法驱动的如车队管理系统、仓储现场管理、设备调度系统、订单分配系统等软件系统 提高人工效率。代替人工方向的AI应用市场前景广阔，但受技术水平和政策限制等因素影响，落地条件尚不成熟，还需要较长的培育时间。提效方向的AI应用已具备一定的技术基础，但实际场景散落在物流业务体系中的各个角落，场景清晰度不高，空间不足。

目前，人工智能在物流领域还处于探索之中，但从已经取得的成果来看，“人工智能 物流”的确能够给物流企业在降本增效层面带来收益。物流企业应该以立足当下、着眼长远的原则，以辅助管理、提升效率为短期目标，寻找自身业务链条中能够被 AI 技术赋能的环节并通过试点论证，稳步推进；对未来有望打破物流现有业态的前沿应用做好技术储备。AI公司一方面要把握与物流企业与电商平台的合作机会，在不断地测试积累中打磨核心技术；另一方面也要灵活运用自己研发的技术与产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，具备一定的造血能力，以待机会到来之时能够迅速响应物流领域的市场需求。

【嵌牛鼻子】人工智能运用于物流行业。

【嵌牛提问】人工智能在物流行业有什么运用呢？

【嵌牛正文】

物流业的核心痛点

成本增速高于收入增速，物流效率提升缓慢

尽管中国物流业近年来一直保持着较快的发展，但随着人力资源、土地资源等要素成本的不断提高，中国物流企业的成本增长始终高于收入增速，国家发改委与中国物流与采购联合会共同发布的《全国重点物流企业统计调查报告》中的数据显示，2007-2016年国内重点企业物流业务成本年均增速为10.5%，比收入增速高0.7个百分点。在行业成本居高不下的背景下，国内物流行业的效率一直处于较低水平。以社会物流总费用与GDP比率为例，2019年全国社会物流总费用达到14.6万亿元，占GDP比率为14.7%。尽管这一比率近年来总体上呈持续下降态势，但下降非常缓慢，与发达国家8-9%的水平相比仍有非常大的差距，与全球平均水平（12%）比起来也尚有一段距离。

物流业与人工智能的契合之处

AI是物流降本增效的良药，物流亦是AI展示能力的舞台

物流业的核心痛点决定了该行业最迫切的需求即“降本增效”，物流企业的自动化、信息化转型升级都是为实现降本增效目的而做出的努力。人工智能技术产品的加入能够进一步推动物流业向“智慧物流”发展，更大限度地降低人工成本、提升经营效率。对于人工智能行业而言，随着技术的不断迭代，人工智能不再是高悬于天上的空中楼阁，“商业落地”已成为人工智能企业发展到当前阶段鲜明的主题词。从落地难度及发展前景来看，业务流程清晰、应用场景独立、市场空间巨大的物流业无疑是人工智能落地的绝佳选择。

人工智能 物流概念界定

关键词：人工智能技术、软硬件产品及服务、落地应用

本报告中所阐述的“人工智能 物流”指的是基于人工智能技术（机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶等）的软硬件产品及服务（无人卡车、无人机/无人车、智能调度系统等）在物流活动各环节（运输、仓储、配送、客服等）中的实际落地应用。“人工智能 物流”是物流科技的新形态，本报告对“人工智能 物流”的研究范围主要集中在物流活动中的运输、仓储、配送及客服四个环节，分析研究人工智能技术及产品在上述物流作业流程中的应用情况与效果。

人工智能 物流发展环境

利好政策与企业及用户的需求鼓励物流业积极拥抱人工智能

近年来，物流行业发展基础和整体环境发生显著变化，新兴技术广泛应用、包裹数量爆发增长、用户体验持续升级等因素对物流企业的运作思路、商业模式、作业方式提出新需求、新挑战。作为物流行业转型升级的新动能，人工智能进入物流领域的时间尽管相对较短，但发展环境非常有利。政策层面，国务院、发改委等政府相关部门纷纷出台物流相关政策及规划，鼓励企业利用人工智能技术及产品降低物流成本、提升物流效率；经济层面，一方面全国物流业总收入始终处于稳定增长状态，另一方面物流总费用依然居高不下，企业亟需进一步控制物流成本，“人工智能 物流”的空间极为广阔；社会层面，“人工智能 物流”既能满足城市居民对提升即时物流服务效率的需求，又可拓展快递快运的服务边界以惠及农村居民。

人工智能 物流的核心技术

计算机视觉应用最为广泛，自动驾驶有望先于其他行业落地

目前，在物流行业实现应用的人工智能技术主要以深度学习、计算机视觉、自动驾驶及自然语言理解为主。物流领域中，深度学习在运输路径规划、运力资源优化、配送智能调度等场景中发挥至关重要的作用；计算机视觉是现阶段物流领域应用最广的人工智能技术，智能仓储机器人、无人配送车、无人配送机等智能设备都以视觉技术为基础，此外，计算机视觉还能实现运单识别、体积测量、装载率测定、分拣行为检测等多项功能；自动驾驶技术是运输环节智能化的核心技术，尽管尚未正式投入使用，但头部企业的无人卡车已经开始在特定路段进行实地路测和试运行；自然语言理解主要用于物流企业，尤其是快递快运企业的智能客服系统，该技术能有效降低企业在客服环节的人工成本。

人工智能 物流产业链分析

产业链尚不成熟，角色界限比较模糊

人工智能 物流产业链与传统物流产业链差异最大的地方在于，其上下游关系并非泾渭分明，或者说人工智能 物流的产业链还不太成熟，AI公司、物流企业、电商平台都在产业链中扮演重要角色，AI公司通过直客模式或集成商渠道向下游客户提供AI 物流相关产品与技术服务，而物流企业与电商平台也通过建立研发团队、成立科技子公司等方式研究开发AI技术在物流各环节中的可行应用，三者之间存在合作加潜在竞争的关系，生态比较开放。

人工智能 物流产业图谱

人工智能 物流市场规模

现有市场规模15.9亿元，仓储与运输环节的应用占比较高

AI公司进入物流领域的时间尚短，产业链下游物流企业与电商平台在人工智能产品技术自主研发中的不遗余力也令解决方案提供方们可选择的入局角度相当有限。从供给侧能够获取的收入来看，2019年人工智能 物流领域的市场规模为15.9亿元，随着技术能力的提升和行业理解的加深，预计到2025年市场规模将接近百亿水平。人工智能在物流各环节的应用分布方面，智能仓储与智能运输占比较大，两者占据了八成的份额；智能配送的落地环境尚不成熟，现阶段规模较小，但未来想象空间极大；智能客服的应用场景较为单一，在各环节中占比最小。

智能运输中的人工智能应用

人工智能在运输中的应用方向集中在无人卡车及车辆管理

运输是物流产业链条的核心环节，也是物流成本构成的重要内容，运输费用在社会物流总费用中的占比始终在50%。但由于运输环境及运输设备的复杂性，现阶段人工智能在物流运输中的应用尚处于起步阶段。目前国内人工智能在物流运输环节的应用集中于公路干线运输，主要有两大方向：一种是以自动驾驶技术为核心的无人卡车；另一种是基于计算机视觉与AIoT产品技术，为运输车辆管理系统提供实时感知功能。人工智能赋能物流运输的最终形态必然将是由无人卡车替代人工驾驶卡车，尽管近两年自动驾驶在卡车领域进展顺利，无人卡车在港区、园区等相对封闭的场景中已经开始进入试运行阶段，但与实际运营的距离尚远。未来数年内，人工智能在物流运输中的商业化价值主要体现在车辆状态监测、驾驶行为监控等功能。艾瑞认为，2019年国内人工智能 物流运输的市场规模为6.1亿元，预计到2025年超过30亿元。

智能运输丨无人卡车

无人卡车的商业化前夜已经到来，但大规模应用仍需时日

近年来，自动驾驶技术的开发与应用一直深受各界关注，与无人卡车相比，无人驾驶乘用车往往更吸引普通民众的眼球。从技术角度出发，应用在无人卡车上的自动驾驶技术与乘用车并无二致，其系统架构同样是由感知层、决策层与执行层组成，感知载体也都以摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等传感器为主。但对于目前尚处在实验阶段的无人驾驶车辆而言，城市路况的复杂程度和不确定因素给无人驾驶乘用车的商业化道路带来极大的障碍。反观物流领域，港口、物流园区、高速公路等道路运输主要场景的封闭性较高，运输路线相对较为固定，测试数据的获取与积累也更容易。从商业化的进程来看，以图森未来为代表的L4级别自动驾驶卡车已经率先进入到了试运营阶段，无人卡车的商业化序幕正在缓缓拉开。但这只是无人卡车在物流运输中的初步尝试，目前仍然存在技术稳定性有待验证、可测试路段较少、国内甩挂运输份额较小等诸多问题还未解决，无人卡车距离大规模商业化应用尚需时日。

智能运输丨车队管理系统

实时感知车辆与司机状态，适用于各类运输车辆

无人卡车能够从根本上颠覆整个物流运输流程，但可预见的是在未来一段相当长的时间内，国内公路运输的主力依然会是规模不一的物流企业及其管理的车队。目前，国内人工智能赋能物流运输的主要形式是基于计算机视觉技术与AIoT技术，在车队管理系统中实现车辆行驶状况、司机驾驶行为、货物装载情况的实时感知功能，使系统在车辆出现行程延误、线路异常和司机危险行为（瞌睡、看手机、超速、车道偏离等）时进行风险报警、干预和取证判责，并最终达到提升车队管理效率、减少运输安全事故的目的。与无人卡车的“替代性”功效不同，车队管理系统中所应用的计算机视觉技术是在对原有物联网功能的补充与拓展，依然是以辅助者的角度来帮助司机和车队管理者，其感知设备是后装形式的车载终端，决策来自系统平台，对车辆的控制和动作执行要通过司机手动完成。因此就现阶段而言，融入人工智能技术的车队管理系统在适用性和商业化程度上领先于无人卡车。

智能仓储中的人工智能应用

目前仍以点状应用散落于整个智能仓储系统的各个子系统中

物流业是一个“动静结合”的产业，运输与配送代表着物流的“动”，仓储则代表物流的“静”。为了提升效率，物流产业对仓储也有“动”起来的强烈需求，智能仓储即通过物联网、大数据、人工智能、自动化设备及各类软件系统的综合应用，让传统静态仓储也朝着动静结合的方向进行转变。智能仓储属于高度集成化的综合系统，一般包含立体货架、有轨巷道堆垛机、出入库输送系统、信息识别系统、自动控制系统、计算机监控系统、计算机管理系统以及其他辅助设备组成的智能化系统等。因此在智能仓储中，商品的入库、存取、拣选、分拣、包装、出库等一系列流程中都有各种类型物流设备的参与，同时需要物联网、云计算、大数据、人工智能、RFID等技术的支撑。从目前来看，人工智能在智能仓储系统中的应用还不够成熟，仍以货物体积测算、电子面单识别、物流设备调度、视觉引导、视觉监控等多种类型的点状应用散布于整个系统的各个环节当中。

智能仓储丨仓储现场管理

仓内管理——规范员工行为、减少货物损失、降低理赔风险

人工智能在智能仓储中的应用领域之一是在仓储现场管理场景中，其实现途径是以高清摄像头为硬件载体，通过计算机视觉技术监测并识别仓储现场中人员、货物、车辆的行为与状态。根据作业环境，我们可以将人工智能技术在仓储现场管理中的具体应用分为仓内现场管理与场院现场管理。计算机视觉技术在仓内现场管理的应用场景一是针对仓内工作人员的行为进行实时监测，识别并记录暴力分拣、违规搬运等容易对货物、包裹造成破坏及损伤的行为，采集行为实施人员的相关信息；二是监测仓内流转的货物、包裹的外观情况，识别并判断包裹的破损情况，对存在明显破损的包裹进行预警上报。在仓内现场管理中引入计算机视觉技术，能够起到监督与规范员工行为、降低货物破损与丢失概率、减少理赔成本等作用。

智能仓储丨AMR

仓储AMR市场尚处于起步阶段，未来六年CAGR达36.7%

尽管AMR具备柔性部署、自主灵活等优势，但AMR产品技术门槛较高，国内能够实现量产且推动项目落地的企业相对较少，AMR市场尚处于起步阶段，还需要一段市场验证时间。而随着落地项目带来的数据积累以及算法的不断优化打磨，AMR将会逐步得到更为广泛的应用，其市场发展前景极为可观。艾瑞认为，2019年国内仓储AMR的市场规模为6.8亿元，未来数年，AMR市场规模将以高速增长状态迅速扩张，预计到2025年，国内仓储AMR的市场规模将超过40亿元。

智能仓储丨设备调度系统

基于深度学习与运筹优化算法，提升设备群体的智能化程度

随着AS/RS、AGV、AMR、穿梭车、激光叉车、堆垛/分拣机器人等不同类别的自动化及智能化设备越来越多地进入到仓储环境中，设备的调度与协同成为影响设备工作效能的关键因素之一。如果把仓储环境中的各类设备比作一只足球队，那么设备调度系统就相当于球队的教练，负责制定球队战术、选择出场球员以及指挥球员跑位等工作。早期仓储设备的调度与控制主要是以WCS（仓库控制系统）为载体，接收WMS/ERP等上层系统的指令后，控制着设备按照既定设计的运行方式进行工作。而在人工智能技术，尤其是深度学习与运筹优化算法的驱动下，设备调度系统在准确性、灵活性、自主性方面取得显著提升。以AGVS为例，基于大规模聚类、约束优化、时间序列预测等底层算法，AGV智能调度系统能够灵活指挥数百乃至上千台AGV完成任务最优匹配、协同路径规划、调整货架布局、补货计划生成等多项业务，并随数据积累与学习不断自主优化算法。可以说，AI算法加持的设备调度系统能够在一定程度上将系统自身的智能赋予设备本体，使设备群体的智能化程度得以提升。

智能配送中的人工智能应用

理论上市场空间极为广阔，但仍需要较长时间培育

配送是货物流动过程的最后环节，也是物流链条上人力资源投入最重的环节。以快递业与即时配送行业为例，全国快递员数量在2018年就已突破300万，工作灵活性较强的即时配送行业所需人力更甚于快递行业，2019年，仅在美团点评平台上领取过收入的骑手数量就高达398.7万人。对于旨在降低人力成本和提高人力效能的人工智能而言，配送领域的应用前景相当广阔，且场景清晰明确。从“替代人工”角度来看，配送中的人工智能核心应用集中于无人配送领域，实现形式是无人配送车与配送无人机；从“辅助管理”角度来看，人工智能主要应用在即时配送领域的订单分配系统中，为系统提供订单数量预估、订单实时匹配、订单路径规划等能力。人工智能在物流配送领域的施展空间极大，但受限于技术稳定度不足、成本与收益不匹配、监管政策严格等因素，无人配送在商业落地层面尚处在萌芽阶段；而即时配送中的订单分配系统尽管已广泛使用深度学习及优化算法，但其核心技术都由各大平台自研自用，软硬件供应商并无获利空间。艾瑞认为，2019年国内人工智能 物流配送的市场规模为1.9亿元，预计到2024年超过10亿元。

智能配送丨无人配送

无人配送车——城市环境中自动驾驶技术的“降维”落地

无人配送车是应用在快递快运配送与即时物流配送中低速自动驾驶无人车，其核心技术架构与汽车自动驾驶系统基本一致，都是由环境感知、车辆定位、路径规划决策、车辆控制、车辆执行等模块组成。由于无人配送车的运行环境里有着大量的非机动车与行人，路面复杂程度要高于机动车道，因此对于超声波雷达、广角摄像头等近距离传感器的依赖度更高，环境感知算法的侧重点与汽车、卡车等机动车自动驾驶系统也有所不同。但在人口、车辆密集的城市环境中，无人配送车无疑是比无人驾驶乘用车更加适合自动驾驶技术落地的载体，首要原因是无人配送车的体积小、车速低，出现事故的风险与造成人身伤害甚至死亡的概率较低；此外，无人配送的场景非常丰富，落地初期可以选择边界相对清晰、环境相对简单、对新技术接受度高的高科技园区、高等院校等场景，在技术成熟度提升和政策支持的前提下逐步向写字楼、小区等环境扩张，为自动驾驶算法的迭代与进化积累大量的数据资源。

配送无人机——测试为主，可行的应用场景有限

无人机起源于军事领域，早期的发展驱动力是为了减少飞行员伤亡以及应对极端情况，近年来消费级无人机市场也异常火爆。最早将无人机引入物流领域的是亚马逊于2013年提出的Prime Air业务，国内以顺丰、京东为代表的快递、电商巨头也纷纷跟进，推出物流无人机战略。人工智能技术在配送无人机领域的应用原理与自动驾驶并无本质上的差异，主要区别有两点：一是无人机搭载的传感器种类更为繁杂，环境感知算法对数据融合技术的要求更高；二是无人机配送中可选择的路径明显多于车辆，路径上的海拔、地貌、气候等客观约束条件都会对无人机的配送行为产生影响，此外，出于安全考虑，路径规划还需要尽量避开人群聚集区与关键设施，因此配送无人机的路径规划算法更加复杂。2015年至今，快递、电商巨头以及无人机产品技术供应商们通过大量的试验与测试不断打磨提升物流无人机的技术稳定度、探索科学的运营模式。基于国内的人口密度、居住条件、政策限制等现实条件，配送无人机目前较为可行的应用场景在于偏远山区配送、医药资源紧急配送、应急保障物资配送等。

智能配送丨订单分配系统

以“大数据 算法”之力实现订单与运力的最优匹配

鉴于无人配送距离大规模落地较远，可预见的是未来相当长的一段时间内快递及外卖“小哥”仍然会是物流配送的主力军。现阶段人工智能在物流配送中发挥的主要作用是通过订单分配系统合理匹配运力与需求，提升配送效率，有效解决配送资源配置问题。尤其是对配送时效性要求非常高的即时物流领域，在引入基于机器学习与运筹优化算法的订单分配系统后，将行业发展初期使用的效率较低的骑手抢单模式和人工派单模式转变为系统派单模式。即时物流订单分配本质上可以看作是带有若干复杂约束的动态车辆路径问题（DVRP），订单分配系统的工作原理是以大数据平台收集的骑手轨迹、配送业务、实时环境等内容作为基础数据，通过机器学习算法得到预计交付时间、预计未来订单、预计路径耗时等预测数据，最后基于基础数据和预测数据，利用运筹优化模型与算法进行系统派单、路径规划、自动改派等决策行为。订单分配系统给企业带来效率提升的最直接表现即配送时长明显下降，以美团为例，在应用了自主研发的O2O即时配送智能调度系统后，美团外卖的订单平均配送时长由2015年的41分钟缩短至28分钟，降幅达到了31.7%。

智能客服

2025年物流领域智能客服业务规模有望突破7.7亿元

物流领域的智能客服特指以智能语音和NLP技术为代表的客服机器人。从服务类型上可以分为以语音导航、业务识别、智能派单、坐席辅助为主的语音智能客服和以文字查询、业务识别为主的文字智能客服，二者分别服务于电话呼入和客户端、小程序等终端入口。2019年物流领域智能客服业务规模约为1.1亿元，其中语音与文字智能客服份额比约为6:4，按供给侧发展规律预计，2025年整体业务规模约为7.7亿元，年复合增长率为39.1%。因云呼叫中心逐渐替代传统呼叫中心业务，市场中供智能客服发展的基础环境逐渐完善，智能客服市场发展平稳向上，服务内容从面向消费者的前台形式向面向管理的中后台形式拓展，未来市场有望基于语音人机交互形式的拓展而打开新的想象空间。

人工智能 物流应用总体评价

人工智能 物流发展策略——物流企业

厚积薄发：立足当下的点状应用与着眼长远的技术储备

对于物流企业来说，衡量是否要在原有的生产经营体系中引入某种技术或软硬件产品，唯一标准是该技术与自身业务融合后能够在多大程度上实现“降本增效”，人工智能亦不例外。物流企业，尤其是引领行业的头部企业们对“人工智能 物流”大多秉持着积极且谨慎的态度，一方面通过自建研发团队以及与AI技术输出方开展合作的形式在自动驾驶、智能机器人、无人机等AI前沿应用领域试图取得实质性突破；另一方面基于深刻的行业理解，在自身业务体系中寻找适合成熟度较高的AI技术“即插即用”的场景，在小范围试点应用的基础上评估应用成果并根据实际效果选择优化推广或暂时弃用，在不断地尝试中积累数据与经验、逐步建立企业的AI技术应用逻辑与应用体系。总体而言，目前物流企业较为合理的“人工智能 物流”发展策略首先要立足当下，应用方向以辅助管理、提升效率为主，将计算机视觉、智能语音等AI技术与机器学习、运筹优化等AI算法融入实际业务中形成若干能够为企业带来效益的点状应用；其次要着眼长远，对落地条件尚不成熟且未来发展前景广阔的无人卡车、无人机等应用适当投入研发力量或采用联合开发、注资收购等方式，做好技术储备，在窗口期真正到来时占据市场先机。

人工智能 物流发展策略——AI企业

多重适配：适合切入的场景有限，AI企业需要一核多用

作为“人工智能 物流”中的技术输出方，目前国内物流相关AI企业的主要业务是向物流企业、电商平台等提供基于自动驾驶、计算机视觉、智能语音、自然语言理解等AI技术的软硬件产品。由于进入物流领域的时日尚短，AI企业对物流行业理解不深导致赋能场景挖掘能力有限，涉及物流内部业务核心的类似于订单分配系统的场景又难以触达，大部分AI企业选择从自动驾驶卡车、无人配送车、无人机等具备较大市场想象空间但技术成熟度稍显不足或落地条件不够完备的应用场景入局，短期内很难取得实质性突破。因此，对于AI企业来说，其“人工智能 物流”发展策略中最关键的还是要致力于提升自身核心产品技术的领先性与稳定度，具备向客户提供较为成熟的软硬件产品的能力是企业发展的根基；其次要积极与物流企业深入合作，以标杆项目和实战数据说话；此外，要灵活运用核心技术与产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，例如无人物流车的低速自动驾驶技术同样可以驱动无人清扫车、无人零售车等，使企业具备一定的造血能力，而不是一味地接受资本输血，生存下去的初创企业才有机会等到真正的窗口期到来。

国内有哪些消费级激光雷达厂商？做得比较好的是哪一家？

优质回答‍

国产激光雷达十大供应商

激光雷达是一种利用激光来实现精确测距的传感器，在广义上可以认为是带有3D深度信息的摄像头，被誉为“机器人的眼睛”。

激光雷达产业自诞生以来，紧跟底层器件的前沿发展，呈现出了技术水平高的突出特点。从激光器发明之初的单点激光雷达到后来的单线扫描激光雷达，以及在无人驾驶技术中获得广泛认可的多线扫描激光雷达，再到技术方案不断创新的固态式激光雷达、FMCW激光雷达，以及近年来朝向芯片化、阵列化持续发展，激光雷达一直以来都是新兴技术发展及应用的代表。

2020年，国家发改委首次官方明确“新基建”七大板块，激光雷达作为终端传感器设备，在自动驾驶、车路协同等智能交通、智慧城市领域的作用不断凸显。中国政府对自动驾驶的支持，也将对全球激光雷达产业发展起到积极的推动作用。

根据沙利文的统计及预测，至2025年激光雷达全球市场规模为135.4亿美元，较2019年可实现64.5%的年均复合增长率。至2025年，中国激光雷达市场规模将达到43.1亿美元，较2019年实现63.1%的年均复合增长率。

激光雷达全球市场近来年逐渐开放，海外厂商在上游和中游都存在着领跑的优势，在技术和客户群等方面都领先于国内厂商。国外激光雷达技术早在2010年前就开始尝试应用于ADAS辅助避障和导航项目。作为未来自动驾驶核心传感器的代表，激光雷达核心技术主要掌握在Velodyne、Quanergy、Ibeo三家国外企业中。

美国Velodyne成立于1983年，其机械式激光雷达起步较早，技术领先，同时与谷歌、通用汽车、福特、Uber、百度等全球自动驾驶领军企业建立了合作关系，占据了车载激光雷达大部分的市场份额。

Quanergy成立于2012年，2014年推出其第一款产品M8-1，并在奔驰、现代等公司的实验车型上得到应用，M8之后Quanergy相继发布的产品都开始走固态路线，采用了OPA光学相控阵技术，规模量产后将大幅降低传感器价格。

Ibeo成立于1998年，是全球第一个拥有车规级激光雷达的企业，其于2017年推出了全固态激光雷达A-Sample样机。

但国内厂商近年来奋起直追，取得了许多突破性的进展，中国势力正在逐步崛起。

国内玩家早期分为两个流派，一类研发机械式激光雷达与Velodyne等老牌玩家抢市场，另一类则直接锁定固态激光雷达产品。

国内激光雷达领域目前有近50家入局，开发方向也不局限在汽车行业。玩家的身份比较复杂，有禾赛、速腾、镭神等明星初创企业，也有跨界而来的华为、大疆，有资格较老的，如北醒、北科天绘、国科光芯，还有一些后起之秀，如洛微、探维、光勺等。很多初创公司后面都有科技巨头和国际Tier1的影子。总体而言，国内市场竞争激烈，呈现出百花齐放的市场格局。

高工智能汽车研究院基于国产激光雷达厂商技术储备、差异化优势、前后装量产项目进程以及市场曝光度等因素，首次综合发布年度激光雷达供应商品牌影响力TOP10企业榜单。

图源：高工智能汽车

一径科技

一径科技(zvision)成立于2017年11月，总部位于北京，是一家专注于全固态激光雷达产品和技术开发的高科技公司。

自成立开始，该公司已经进行了三轮融资，投资方包括明势资本、英诺天使基金、臻云创投、云天使基金、东科创星、复星锐正资本、松禾资本等。

作为国内首家宣布量产进程的公司之一，一径科技已经与嬴彻科技就干线物流卡车自动驾驶解决方案商业化达成战略合作，成为嬴彻科技量产MEMS激光雷达供应商，其最新的ML系列激光雷达将会供应于嬴彻科技干线物流的量产自动驾驶车型。

目前，嬴彻已经与国内头部重卡主机厂启动L3量产合作项目，并在自动驾驶卡车领域首次完成L3重卡A样车，将于2021年底率先实现L3量产。考虑到卡车领域对于车载传感器的要求高于乘用车，这也意味着国产激光雷达已经完全可以满足大规模车载应用的要求。

2020年7月，一径科技常熟工厂落地，标志着车规级规模量产正式开启。常熟工厂一期投资总额达1.02亿元，目标建成世界首条年产能5万台的车规级MEMS激光雷达。

此外，一径科技还与全球多家顶尖自动驾驶公司、汽车主机厂签订合作协议，主要客户有通用、福特、吉利和三一等公司，目前量产落地的主攻方向为向特定区域的各种场景的相关车辆提供整体激光雷达解决方案，如高速物流、智慧矿区、智慧港口、智慧园区、智能公交、Robotaxi等。

禾赛科技

近年来快速占据自动驾驶测试市场主力份额的禾赛科技，已在2021年1月7日，提交了招股说明书，拟在科创板上市募资20亿元，有望成为国内首家以激光雷达为主营业务的上市公司。

禾赛科技2013年成立于美国硅谷圣何塞，2014年将总部搬迁至上海。公司主营业务为研发、制造、销售高分辨率3D激光雷达以及激光气体传感器产品。其中，面向广义机器人应用的激光雷达为公司核心产品。

禾赛科技公司创始人兼董事长孙恺毕业于斯坦福大学机械和电子系，创始人兼首席执行官李一帆为清华大学学士和美国伊利诺伊大学博士;创始人兼首席技术官向少卿拥有斯坦福大学电子工程和机械工程双硕士。

禾赛科技的产品包括面向无人驾驶领域的Pandar40、Pandar40P、Pandar64、PandarQT、Pandar128，以及多传感器融合感知套件Pandora;面向高级辅助驾驶领域的PandarGT;面向车联网应用的PandarMind;面向机器人市场的PandarXT等。

自成立以来，禾赛科技历经5轮融资，融资金额累计接近15亿元，最近一次融资总额1.73亿美元(约11.3亿元人民币)，刷新了激光雷达行业的最高单笔融资记录。投资方包括百度、博世、真格基金、安森美半导体等。

镭神智能

镭神智能成立于2015年,总部位于广东深圳市，是全球唯一一家同时掌握了TOF时间飞行法、相位法、三角法和调频连续波等四种测量方法的激光雷达公司，已经打造出较全的激光雷达矩阵，以此为基础提出针对不同行业软件的整体解决方案,覆盖自动驾驶、智慧交通、轨道交通、机器人、物流、测绘、安防、港口和工业自动化等九大产业生态圈应用。

自成立以来，镭神智能前后进行过5轮融资，投资方包括北极光创投、招商资本、陕西鸿创、如山资本、达晨财智、Fortune Capital、仁爱智汇、易津资本、信业基金和同威资本等。

镭神智能是国内为数不多与主机厂达成战略合作的激光雷达公司之一，该公司已与陕汽控股达成战略合作，瞄准车规级激光雷达的研发与商用车前装量产项目。

此外，陕汽控股旗下基金也是镭神智能的投资方之一，考虑到陕汽重卡在国内重卡销量排名靠前(2019年排名第四)，未来市场想象空间巨大。

早前，该公司还成功入选国家工信部新一代人工智能产业创新重点任务开展128线混合固态激光雷达技术攻关。

目前，在MEMS、Flash以及OPA三种主流固态激光雷达技术路线上，镭神都有研发布局。

镭神智能是国内唯一一家自主研发出激光雷达专用16通道TIA芯片、激光雷达自动化及半自动化生产线、1550nm光纤激光器的激光雷达公司，目前公司产品包括车规级128线、32线和16线混合固态激光雷达。

镭神智能的MEMS固态激光雷达LS20B凭借MEMS微振镜、16通道TIA芯片等核心技术与创新工艺，内部结构部件得以大大简化，整机组装效率也大幅提升;其最远测距可至300m，拥有丰富的点云和精细的角度分辨率;采用车载前装设计，可直接嵌入车头与车身完美融合，不仅简化安装、兼顾美观，还可降低多传感器的融合算法的复杂性，大大节约了车辆的改造成本;其售价为999美元(约合人民币6998元)到1299美元(约合人民币8998元)。

此外，在车路协同市场，镭神智能目前提供的激光雷达车路协同解决方案已在北京、上海、广州、苏州、重庆、郑州、许昌等多个城市落地。

大疆Livox(览沃)

无人机巨头大疆科技孵化的Livox(览沃)成立于2016年，可以说是今年国内激光雷达领域的一匹“价格”黑马。千元级低成本激光雷达成为市场关注的焦点，Horizon的价格为800美元，Tele-15的价格为1200美元，开创了激光雷达性价比的新高。

不过，该公司创新的非重复式扫描技术还有待汽车行业验证，好处是可以最大化覆盖率，但在快速场景特征提取和匹配上与传统技术路线有所不同。

以浩界Horizon产品为例，其0.1秒的计分时间之内可以等效64线的机械式激光雷达。根据市场反馈，在低速场景下，效果较好，但由于是单线扫描模式，中高速场景效果一般。

此后，Livox推出了用于近距离盲区探测的Mid-70和用于改进远程探测的Avia，后者可以在不同的扫描模式(新增重复线扫描模式)、范围和不同场景之间切换。

为了满足不同操作场景的需求，Livox Avia提供了两种扫描模式(一种是之前的非重复扫描)，都能够同时发射多个高速扫描激光束，点云数据速率为24万点/秒。

不过，背靠大树好乘凉，借助大疆强大的供应链、管理、采购及生产体系，Livox的量产降本能力毋庸置疑，尤其是非车规级产品可以通过大疆无人机渠道进行销售。而且价格和可实现大规模量产是览沃科技的最大竞争优势。

此外，考虑到下游客户对于激光雷达的点云处理以及相关软件方面的需求，硬件为先的Livox选择开放数据集及开源算法来帮助客户降低开发门槛。

览沃科技已与小鹏、部分Tier 1、主机厂以及整体解决方案商进行了合作：L4乘用车方面与自动驾驶公司AutoX进行了合作;L4商用车方面与智能重卡公司希迪智驾(CiDi)进行了相关合作;在低速无人驾驶机器人，览沃科技与深度战略合作伙伴高仙机器人(Gaussian Robotics)达成逾万台激光雷达的采购合作。在2021年推出的全新量产小鹏P5车型上，将搭载基于浩界Horiz车规级激光雷达的小鹏定制版车规级激光雷达。

它的合作伙伴还包括上汽通用五菱、东风汽车公司、图森未来等，产品已销往包括美国、加拿大、中国、日本和欧盟在内的26个国家和地区。

速腾聚创

速腾聚创(RoboSense)成立于2014年，总部位于广东深圳，创始人邱纯鑫创业前在哈工大机电工程与自动化学院读博士，而速腾聚创的前身，就是邱纯鑫的户外移动机器人环境感知小组。

速腾聚创围绕激光雷达环境感知方案，在芯片、LiDAR传感器、AI算法等多个核心技术领域有一定成绩。其核心产品包括MEMS固态激光雷达系统技术解决方案、机械式系列激光雷达系统技术解决方案，客户有自动驾驶科技公司、车企、一级供应商等。

自成立以来，速腾聚创经历过8次融资，投资方包括东方富海、普禾资本、昆促资本、复星锐正资本、海通新能源、北汽产业投资基金、菜鸟网络、尚颀资本、众合瑞民、信业基金、康成亨投资、国投创丰等。

速腾聚创是国内最早一批涉足汽车激光雷达市场的公司之一，最初主攻机器人市场方向，是国内低线数激光雷达的主要供应商之一。早期菜鸟网络、上汽、北汽的战略投资，一时风光无限。

该公司的激光雷达曾搭载到菜鸟网络无人物流车G Plus上，当时名为“驼峰”的无人物流计划号称三年内打造10万台无人设备。但此后菜鸟网络经历一轮内部调整，达摩院重新接手无人物流研发和落地，后续发展还有待观察。与此同时，该公司还在涉足巡逻机器人、AGV、智慧物流等领域，市场战线进一步拉长。

目前速腾聚创已经推出了五个产品线，分别是机械式激光雷达RS-LiDAR-16、RS-LiDAR-32、RS-Ruby、RS-Bpearl和固态激光雷达RS-LiDAR-M1。

MEMS振镜是RS-LiDAR-M1中最核心的器件，速腾聚创设计了共计十组的验证测试，涵盖了温度、湿度、封装工艺、电磁兼容、机械振动/冲击、寿命等各个方面的验证。目前，所有测试样品累计测试时间已超过十万小时。

2021年1月的线上CES2021上，速腾聚创展示了其最新的车规级高性能MEMS固态激光雷达RS-LiDAR-M1的量产版本，该款产品在2020年12月批量出货，成为全球首款批量交付的车规级MEMS固态激光雷达。

洛微科技

洛微科技(Luminwave)成立于2018年1月，总部位于杭州，并在西安、美国洛杉矶等地设立分支机构，是一家专注于研究3D传感器和相应的硬件/软件平台支持的公司，公司通过机器学习和人工智能技术，致力于芯片级集成光子和电子集成电路的研发和生产。

2020年8月获得中科创星、峰瑞资本的数千万元天使轮投资，将主要用于基于CMOS硅光子的纯固态成像级LiDAR芯片和LiDAR模组开发。

目前，洛微科技(Luminwave)第一代的基于OPA方案的纯固态成像级LiDAR已经开发完成并自动驾驶客户提供样品，MicroLiDAR已经进入量产并开始为消费类电子等客户批量供货。

洛微科技(Luminwave)通过自主研发的硅光OPA芯片和光学方案，分辨率高达200线，远高于目前市场上其他类型LiDAR的分辨率。同时因为采用芯片方案有效控制了LiDAR的成本，可以将整机成本降到几百美元级别。

MicroLiDAR的第一款产品，是该公司在今年初推出的全球尺寸最小的基于3D ToF原理的手势识别传感器LW-FS8864系列，同时可为深度学习AI算法为手势/姿态识别应用提供支持。

纯固态LiDAR无论在自动驾驶还是消费类电子的应用都将推动新一轮智能产业升级，而洛微科技(Luminwave)两条主要产品线将同时覆盖最热门的这两大应用领域。

华为

华为是目前全球首家公开宣布涉足激光雷达领域的通讯巨头，但其实华为进入激光雷达生产领域应该算是无心插柳，原本在这块华为只是想和供应商合作硬件，自己进行软件系统的开发，但一是国内供应商技术不成熟，二是国际厂商不卖最先进的产品，因此改为了自研硬件。

华为激光雷达项目起步于2016年，历经4年多的调研、场景分析、明确需求、设计开发、车规级验证，96线激光雷达已经被推到了生产线上，年产能达10万套/线。华为在武汉有一个光电技术研究中心，总计有1万多人，该中心就正在研发激光雷达技术，目标是短期内迅速开发出100线的激光雷达。未来计划将激光雷达的成本降低至200美元，甚至是100美元，从而满足前装量产对于成本的苛刻要求。

华为2020年12月21日发布的MEMS混合固态激光雷达，采用905nm激光器，分辨率为96线，拥有全视场景150米的测距能力，大视野120°x 25°，满足城区、高速等场景的人、车测距需求;全视野中，水平、垂直线束均匀分布，不存在拼接、抖动等情况，形成稳定的点云对后端感知算法友好;小体积，满足前装量产车型需求。

在华为发布激光雷达的同日，北汽旗下ARCFOX极狐HBT谍照曝光，成为首个搭载华为激光雷达的电动车;另外，长安汽车也透露，将携手华为、宁德时代打造一个全新的高端智能汽车品牌，极有可能在首款车上搭载华为的激光雷达。

基于华为在中央域控制器MDC上的实力布局，打破了传统ECU与传感器的强耦合关系，对于国产激光雷达快速进入量产阶段是一种全新的战术打法。

同时，考虑到未来华为手机一旦也开始采用类似苹果公司搭载的消费级激光雷达，将对于车载激光雷达业务产生一定的协作效应。

此外，消息称华为计划把智能汽车BU划归消费者BG，目前整体架构和业务逻辑层面已经在规划中。这一点，未来和大疆科技非常类似，同样的产品系列可以同时覆盖工业级、消费级和车规级，最大化研发效率和产出。

万集科技

万集科技是本次榜单前十名企业中，唯一一家上市公司。该公司曾在2020年6月宣布拟定增募资不超过9亿元，其中就涉及用于自动驾驶汽车用低成本、小型化激光雷达研发及量产。

该公司从单线激光雷达入局，两年前开始8线和32线激光雷达的小批量试制。由于公司在智能交通领域的客户和项目优势，车路协同是其主要立足点之一。

同时，此前该公司在仓储、机器人领域已经拿到多个导航及避障单线激光雷达项目订单。后续，车载激光雷达和V2X是其面向智能网联汽车行业的主要市场方向。

森思泰克

森思泰克作为进入激光雷达领域的新军，此前已经在前装毫米波雷达市场实现国产份额的领先。背靠海康威视，该公司几年前开始部署激光雷达研发。

早期，海康威视旗下的安防、机器人以及智慧交通业务将成为森思泰克激光雷达业务的直接受益板块。同时，借助毫米波雷达的前装量产经验，有利于加快汽车市场导入。

此外，已经开工建设的总投资规模8亿元的海康威视石家庄科技园(其中包括森思泰克)，计划5年内将建设20条全自动生产线及装配线、年产能预计可达1000万台，建设专业毫米波及激光雷达试验室20余个。

后续，毫米波雷达和激光雷达产能将覆盖无人驾驶/车载安全、智能交通、智慧停车、平安城市/安防监控、道闸控制等领域。

探维科技

探维科技公司创始人兼CEO王世玮是清华大学精仪系博士、美国亚利桑那大学访问学者，在精密光学测量和微纳制造方面有多年研究经验，曾就职于中国信息通信研究院，参与制定多项车载设备的国家标准。

该公司从2017年成立之初就选择专攻固态激光雷达，开始研发Tensor系列激光雷达。今年4月，探维的Tensor-Pro固态激光雷达产品就已经完成量产，陆续完成交付数千台，年产量也已经达到5000台。

今年年底，探维科技计划开始给客户交付下一代的高分辨率固态激光雷达产品Scope系列，分辨率可达64x1200，测距范围达300米，精度为2厘米，视场角为25x120度。

结语：

激光雷达的发展将促进汽车行业无人驾驶技术和ADAS发展，也将提高服务型机器人的应用范围和普及度。未来随着自动驾驶技术的进一步普及，激光雷达市场规模将会进一步扩大，而单车价值量下降将会进一步有利于激光雷达的量产使用。

随着人工智能、5G技术的逐渐普及，无人驾驶、ADAS、服务型机器人和车联网等多方面的需求推动，激光雷达整体市场预计将呈现高速发展态势。

与高速发展态势相对应的，眼下，全球激光雷达行业也正在经历一轮资本热潮，但是从这些初创公司的财务情况来看，短期内盈利希望并不大。

比如，禾赛科技的招股说明书也明确写道，截至2020年9月末，禾赛科技合并层面累计未弥补亏损为3873.85万元，并预测未来一段时间保持较高的研发投入将是常态，这也就意味着将来禾赛科技可能会持续亏损。

通用汽车旗下自动驾驶子公司Cruise的联合创始人兼总裁凯尔·沃格特(Kyle Vogt)表示：“现在激光雷达行业正在发生一件有趣的事情。它们的价值基于完全重叠的潜在客户，以及这些客户带来的预计收入，大家对未来的预测几乎都是非常理想化。”

对此，汽车商业评论认为，激光雷达近期广受关注，和其性能的提升、适应能力的增强及价格的大幅下降有密切关系，但车规级高性能激光雷达，是否能在短期内实现在量产车上的大规模使用，可能是决定主攻汽车领域的激光雷达公司命运的关键。

传感器专家

参考来源：

《榜单发布!国产激光雷达TOP10》，作者：高工榜单

《一文看懂激光雷达产业链、竞争格局及主要玩家》，作者：激光行业观察

《车载激光雷达，黎明前的黑夜，抑或洗牌前的泡沫》，作者：钱亚光

电动车换电柜加盟能赚钱吗？目前我感觉大家都不看好这个项目。

优质回答项目是挺好的，不然不会有那么多的企业来入局做这个事情。

做好当然赚钱，换电这门生意是成立的，而且未来的想象空间足够巨大。加盟的话，有电有车公司还是不错的。而且他们目前针对B端租车、租电站点、骑手公司等招商，项目准入要求比较低，有这方面资源的都可以试试，行业挺赚钱的。

我国的电动自行车市场存量高，全国电动自行车保有量3亿辆，厂家每年生产1300万辆，产销两旺。电动自行车已成为百姓生活不可或缺的部分，深入80%的普通家庭。 人们2-10公里的出行需求不会消失，这个距离的出行占到人们出行总需求的30%。

电动车换电柜相关信息

在城市个人出行中，低速、轻型的电动车是现在主流交通工具之一，电动车虽然便于出行，但确实也存在着许多痛点：电池续航不给力、充电不方便、充电不安全等。随着电动车用户基数持续增多，越发频繁的电动车充电引发的火灾引起了用户和社会各界的关注。

为了提供更好的出行环境，西六楼换电柜应运而生，解决了电动车电池不易更换、充电不便、充电时间长，以及充电隐患的问题，并获得了政府的大力支持。政府对大众市民的出行工具的续能方式管理会越加集中化和规范化，就像现在汽油车到加油站加油一样，以后你的电动车也一样到续能站换电或者充电。

哈高科这只股票怎么样？请高手给评论一下？

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