2020年7月9日，广东·广州，全球领先的智能激光雷达系统科技企业RoboSense(速腾聚创) 与全球领先的智慧城市物联网产品及服务提供商高新兴科技集团，在5G智能网联领域达成战略合作并签署战略合作协议，双方将共同围绕车路协同系统、车路协同系统软硬件环境搭建、激光雷达和摄像头视频融合算法等相关领域及项目展开研发与合作。

△RoboSense与高新兴5G智能网联战略合作签约仪式

高新兴集团董事兼执行副总裁古永承、高新兴集团首席科学家董振江、高新兴集团总工程师兼车联网行业总监李大成、RoboSense联合创始人兼首席运营官Mark、RoboSense首席产品官Tony、RoboSense高级项目经理兼资深解决方案专家Sean等人员出席了此次合作签约仪式。

高新兴与RoboSense联合部署V2R车路协同解决方案

赛迪数据显示，预计到2021年，我国车联网市场规模将达到1150亿元，年复合增速约28.1%。5G智能网联应用发展势在必行，高新兴作为国内车联网产业的先行者，全面发力车联网技术与应用创新，已打造了涵盖5G通信模组、V2X平台、车载终端、路侧设备在内全栈式的交通解决方案。目前，高新兴正在围绕车端、路端及网络端深化车路协同方案服务，并深度参与了国内首个5G自动驾驶应用示范岛生物岛的建设。RoboSense作为领先的激光雷达感知系统方案提供商，将发挥其在传感器硬件及点云感知算法的产品技术优势，不断提高路端和车端环境感知能力。此次强强联合，双方将共同加速自动驾驶及其相关技术的产业化和规模化应用。

高新兴集团董事兼执行副总裁古永承表示，“在新基建的国家战略背景下，5G智能网联的发展将更加迅速，高新兴与RoboSense在成功的合作基础上，深化双方在方案整合、产品研发、市场拓展等全方位的合作，共同打造5G智能网联示范项目，推动智能交通新基建的快速发展。”

RoboSense 联合创始人兼首席运营官Mark Qiu表示，“与高新兴战略合作，将进一步深化RoboSense激光雷达感知系统在5G智能网联的应用，双方结合各自优势加大合作投入，大力开展车路协同系统的试点应用，提高道路交通的安全性，夯实智能交通发展的道路。”

据悉，RoboSense与高新兴重要的产业伙伴，双方已经在智能交通、巡逻机器人等方面展开了合作，包括在多地联合开展部署了V2R车路协同解决方案，推动5G自动驾驶示范区落地。此外，新冠疫情期爆发期间，高新兴在全国各大城市部署了搭载RoboSense激光雷达的巡逻机器人，有力的支撑了安保巡检工作，更是获得了社会的广泛认可。

△新冠疫情期爆发期间，高新兴在全国各大城市部署了搭载RoboSense激光雷达的巡逻机器人

本次战略协议的签署，不仅是双方合作的深化，更是对智能网联领域业务的深入探索。双方将凭借技术和解决方案的不断积累、生态体系的不断完善，深度发力5G商用、车联网应用和车路协同发展，凝聚合力推动迈入智能网联新时代。

关于高新兴

高新兴科技集团股份有限公司是全球领先的智慧城市物联网产品与服务提供商。自1997年公司成立起，长期致力于研发基于物联网架构的感知、连接、平台层产品和技术，以物联网技术为核心，创新性的融合人工智能、大数据、云计算等核心技术，形成了车联网和智慧新警务两大主航道，并打造了包括公共安全、智能交通、通信、金融安全、智能巡检机器人等在内的智慧生态应用体系。目前，公司服务于全球1000+客户，并与各省市级政府、公安、国内外主流运营商及整车厂等建立深度合作，已发展成为汽车智能网联及智慧新警务领军企业。

关于RoboSense

RoboSense(速腾聚创)是全球领先的智能激光雷达系统（Smart LiDAR Sensor System）科技企业。通过激光雷达硬件、Ai算法与芯片三大核心技术闭环，RoboSense致力于为市场提供具有信息理解能力的智能激光雷达系统，颠覆传统激光雷达硬件纯信息收集的定义，赋予机器人超越人类眼睛的感知能力，守护智能驾驶的安全。RoboSense创立于2014年，总部位于深圳，在北京、上海、苏州、斯图加特（德国）和硅谷（美国）等地设有分支机构。截至2019年，RoboSense在全球拥有超过500名员工，拥有超过500项专利，高端的团队配置为RoboSense提供了源源不断的创新能力。 RoboSense以市场为导向，为客户提供不同组合的智能激光雷达系统，主要包括两大系列：MEMS固态激光雷达系统技术解决方案、机械旋转式激光雷达系统技术解决方案。作为AutoSens Award、Audi innovation lab champion和两届CES innovation Award得主，RoboSense在市场上已经获得成功的基础：合作伙伴覆盖全球各大自动驾驶科技公司、车企、一级供应商等，产品技术已广泛应用于自动驾驶及高级辅助驾驶乘用车、商用车，物流车、机器人，公共智慧交通、车路协同等场景。