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Noticias de la Industria: Sensores Autónomos Automotrices Potenciando el Futuro de la Movilidad
A medida que la industria automotriz avanza hacia la conducción completamente autónoma, las tecnologías avanzadas de sensores están emergiendo como el pilar de los vehículos de próxima generación. Desde LiDAR hasta radar y sistemas de cámaras, los sensores autónomos están redefiniendo la seguridad, la eficiencia y la experiencia del usuario. Innovadores líderes como Guangzhou Tang Pei Trading Co., Ltd. se encuentran en la vanguardia de esta revolución, ofreciendo soluciones de vanguardia que satisfacen las demandas de fabricantes globales de automóviles y plataformas de movilidad impulsadas por la tecnología.
Según MarketsandMarkets , el mercado global de sensores automotrices se proyecta que alcance $48.9 mil millones para 2028 , creciendo a una CAGR del 9.3%. Los principales factores impulsores incluyen:
Adopción de ADAS : Mandatos regulatorios para sistemas de evasión de colisiones y mantenimiento de carril en la UE, EE.UU. y China.
Expansión de los VE : Integración de sensores para la gestión de baterías y el control térmico en vehículos eléctricos.
Autonomía Nivel 4/5 : Aumento de las inversiones en I+D por parte de gigantes tecnológicos y fabricantes de automóviles para lograr capacidades completamente autónomas.
“Los sensores son los ojos y oídos de los vehículos autónomos,” dijo Dr. Emily Zhou , CTO de Guangzhou Tang Pei Trading Co., Ltd. “Nuestro enfoque está en crear sistemas que ofrezcan una precisión sin igual, incluso en condiciones extremas de clima o baja luz.”
Guangzhou Tang Pei Trading Co., Ltd. ha presentado su plataforma de Fusión Multi-Sensor de 3ª Generación , con:
radar de Imagen 4D : Detecta objetos a hasta 300 metros con una resolución angular de 0.1°, crítico para el piloto automático en autopistas.
LiDAR de Estado Sólido : Diseño compacto y rentable con FOV horizontal de 200°, habilitando la navegación urbana.
Cámaras Potenciadas por IA : Las redes neuronales procesan datos en tiempo real para distinguir peatones, ciclistas y señales de tráfico con una precisión del 99.8%
