激光雷达方案解决商“抒微智能”完成数千万元Pre-A轮融资

2月8日，南京抒微智能科技有限公司（简称“抒微智能”）宣布已于近期完成数千万元Pre－A轮融资，此轮投资方为木荣资本（新加坡）、景枫集团、力合资本、南京市产业发展基金、拉尔夫创投。

抒微智能成立于2020年，并于2021年6月完成由拉尔夫创投领投，南京投投是道跟投的近千万元天使轮融资。抒微智能自成立来，一直致力于为客户提供涵盖低端、中端和高端等不同场景需求的激光雷达产品及行业应用解决方案。目前抒微智能产品包含，SP系列为高精度测距型激光雷达产品，SL系列为机器人定位（SLAM）与导航用2D激光雷达产品，ML系列为基于MEMS的面阵成像激光雷达产品。公司通过激光雷达系列产品为智能应用行业提供专业解决方案和感知模块。

抒微智能创始人宋文华博士向亿欧表示，激光雷达行业尚处早期高速发展阶段，在工业检测和机器人导航等方面优先量产落地，抒微智能选择单点和2D激光雷达作为切入点，在保持技术参数和性能指标领先的情况下，坚持方案创新，优化产品设计，降低产品成本，并且在终端算法层面支持客户解决行业难点。

而在产品矩阵方面，抒微智能一直用系统化的超前布局来进行规划，目前具备拳头型冲击市场的产品有三类：一类是SP系列激光雷达，兼顾技术性能和产品价格的高精度测距型激光雷达，产品覆盖0．05m－300m距离范围，对于运动载体防碰撞、防跌落，异物侵入监控、沿边距离精确控制等类型的应用，SP系列的技术指标能够确保满足应用的需求，抒微智能在此类产品上更加注重体积的超小型化，以及批量化销售的成本体系，目前该产品已获得数十家终端客户的认可；第二类是SL系列激光雷达，是中高速2D扫描型激光雷达，产品涵盖15m、50m和80m三个距离范围。其技术指标完全满足各类场景下移动式平台、自动导航车（导引系统）和扫地机器人的即时定位与地图构建（SLAM），固定式应用中的危险区域、作业危险点告警和访问保护等类型的应用。此外，SL系列重量不高于200g，机身引用超薄设计，目前各种小型无人平台都可适配抒微该类型产品；第三类是ML系列激光雷达，是基于MEMS的等效128线扫描成像型激光雷达，产品覆盖50m、100m和200m三个距离范围。动态可调节视场角设计，最大可达120° X 24°，主要应用于运动载体的前向障碍物检测与避让。独特的脉冲编码技术可有效抵抗外部雷达的信号干扰。抒微智能的SL系列激光雷达以其行业领先的技术指标和百元级别的超高性价比，率先在多款智能服务机器人上批量应用，覆盖数十家厂商，该系列激光雷达目前同时在工业AGV领域持续落地应用。

抒微智能创始人宋文华博士表示，抒微智能SP200型测距激光雷达已实现批量交付，目前成功在国内某头部风电企业的风力发电机组上机运用，为风力发电机叶片在复杂风场条件下误碰塔筒问题提供及时的预警信息，避免了发电机在恶劣条件下叶片折损从而发生事故。SP200在零下40度极端环境下依然保持稳定运作，同时，为了匹配该场景下复杂的工况，抒微独创的雨滴多回波检测算法，在原始数据上有效规避了雨滴带来的误报警，极大的降低了后端处理算法难度，目前头部客户正在其企业体系内统推抒微的产品。

抒微智能团队也透露，团队在车载激光雷达方向上有着长时间的技术积累，自主研发的基于MEMS的面阵激光雷达六年前就已经开始进行雨雾等环境影响的研究，具备较强的应用落地经验。在宋文华博士看来，未来车载激光雷达厂商竞争将更加围绕技术代次更替＋性能优化提升＋成本结构降低＋汽车配套融合等能力展开，在降本批量的大环境背景下，技术突破较快且配套客户方面优势较强的企业将占据主动。

本轮投资方木荣资本执行董事蔡东对亿欧表示，目前由于自动驾驶以及无人智能化等级需求提升，未来市场规模超千亿是必然现象，感知效果更好且软硬件依赖程度较低的激光雷达方案将配套机器人及汽车量产。

本轮投资方景枫集团投资总经理刘杰表示，激光雷达性能优势＋价格下探＋下游需求迫切，三因素共振推进激光雷达成为配套智能机器人及智能汽车量产的主流方案，抒微智能核心技术团队脱胎于军品研发，在稳定性、可靠性及技术创新性上有着较强优势，同时公司一直致力于低成本高性能的技术路线，所以对于公司未来发展有着足够的信心。

作为连续投资的拉尔夫创投创始合伙人陈冬华认为，抒微之所以能够在应用市场稳扎稳打，关键取决于创始人以及团队对激光雷达的深度认知，激光雷达大规模批量化是大势所趋，抒微不仅在软件算法上具备顶尖实力，在硬件芯片上的研发技术储备已足够支撑下一波浪潮到来，所以我们对抒微保持高速发展非常有信心。

目前抒微智能透露，已完全布局从芯片到算法全场景激光雷达的系统化产线，抒微已完成从智能化服务商向激光雷达产品及解决方案商的升级，全场景智能化会带来普适化的激光雷达解决方案。对抒微而言，只有把握住从芯片到算法的软硬件全产业链，才有机会突破原有成本结构的限制，为大规模市场应用需求打下成本低、适用高、场景多、批量快的基础。