禾赛科技和图达通的专利大战

作者 | 钟声 来源 |  红色星际

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据媒体第一财经报道,禾赛科技正式起诉图达通侵犯其专利权,这起案件涉及图达通在今年初CES 2025上展示的新品灵雀E1X与禾赛科技的AT系列产品。

据悉,灵雀E1X与禾赛ATX在外形和接口上非常相似。此外,据接近禾赛的人士透露,禾赛北美的几位员工已经加入了图达通,包括一位总监级别以上的员工。

这起案件涉及图达通在今年初CES 2025上展示的新品灵雀E1X,与禾赛科技的AT系列产品不仅在外观上高度相似,而且在系统架构采用了跟后者一样的“905nm波长+一维扫描”方案,一改其之前一直使用的“1550nm波长+二维扫描”方案。

众所周知,图达通一直主打1550nm技术路线,可以说是国内激光雷达公司里面对1550nm路线为数不多的拥趸。但是过去两三年激光雷达市场爆发,放量的是905nm产品,1550nm产品在市场遇冷。

为了摆脱技术与市场困境,图达通进行转型,也开始押注905nm路线。图达通于今年5月首次提出“1550nm和905nm双线布局的产品策略”,同时宣布E1X获得一家中国头部车企旗下多个品牌车型定点。

不过目前来看,图达通的这次转型撞上了知识产权纠纷,而且是在IPO的关键阶段。图达通在今年2月港交所递表失效后,正式选择SPAC模式(特殊目的收购公司)“上市”,10月14日,图达通赴港IPO获备案,拟通过借壳香港SPAC公司TechStar Acquisition Corporation上市。

核心专利纠纷可能会影响一家公司的IPO上市,比如汽车行业比较闻名的吉利与威马的知识产权纠纷,吉利和威马曾因为相关知识产权纠纷对簿公堂,这也成为威马上市的拦路虎。

ATX是禾赛于2024年4月正式推出的新一代小巧型远距激光雷达,已获得比亚迪、奇瑞、长城、长安等十多家国内头部车企的几十款车型定点合作,并于今年第一季度启动大规模量产。ATX沿用了禾赛AT系列平台“905nm波长+一维扫描”的技术方案,该系列的首款产品AT128于2021年正式发布,累计获得来自15家主流汽车厂商超过50款车型的前装量产定点。据官方信息,禾赛科技2025年度第100万台激光雷达已于9月底正式生产下线,成为全球首个年产量突破百万台的激光雷达企业。

此前,有消息报道,图达通已经拿下了零跑汽车主机厂某车型定点。

激光雷达行业过去几年价格战特别激烈,特别是对于新进入者,为了拿到项目,价格可以一降再降。业内人士称,这实际上非常不利于行业的发展,价格战对谁都没好处。

据知情人士透露,禾赛科技已向法院正式提起诉讼,要求图达通立即停止侵害其多项专利权。

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科技是一家专注于激光雷(LiDAR)技术的公司,其产品广泛应用于自动驾驶、机器人工业自动化等领域。激光雷设备常会输出点云数据,这些数据可以过特定的网络协议(如UDP或TCP)传输,并以PCAP(Packet Capture)文件格式进行存储,以便后续分析处理。 ### 获取科技 PCAP 文件的方法 1. **使用激光雷设备的内置功能** 科技的激光雷设备常支持将原始数据包捕获并保存为PCAP文件。用户可以过设备的配置界面或命令行工具启用该功能。例如,使用Pandar系列激光雷时,可以过设置参数将点云数据发送到指定的IP地址端口,并同时保存为PCAP文件[^1]。 2. **使用网络抓包工具** 用户可以使用常见的网络抓包工具(如Wireshark或tcpdump)来捕获激光雷设备发送的数据包,并将其保存为PCAP文件。这种方法适用于需要对数据包进行详细分析或调试的场景。例如,在Linux系统中,可以使用以下命令来捕获数据包并保存为PCAP文件: ```bash sudo tcpdump -i eth0 -w output.pcap ``` 其中,`eth0` 是网络接口名称,`output.pcap` 是输出文件名。 3. **过 SDK 或 API 获取数据** 科技提供了丰富的软件开发工具包(SDK)应用程序编程接口(API),开发者可以利用这些工具直接从激光雷设备获取原始数据,并将其写入PCAP文件。例如,使用科技的Pandar SDK,开发者可以编写自定义的应用程序来捕获处理点云数据。 ### 处理科技 PCAP 文件的方法 1. **解析点云数据** PCAP文件中包含的是原始的网络数据包,常需要解析这些数据包以提取出点云信息。科技提供了一些工具库来帮助开发者解析其激光雷设备输出的数据包。例如,Pandar SDK 中包含了用于解析点云数据的示例代码,开发者可以根据这些示例代码编写自己的解析程序。 2. **使用点云处理库** 一旦点云数据被成功解析,开发者可以使用诸如PCL(Point Cloud Library)之类的点云处理库来进行进一步的处理分析。PCL提供了大量的算法工具,能够对点云数据进行滤波、分割、配准、特征提取等操作。例如,以下是一个使用PCL读取点云数据并进行滤波的示例代码: ```cpp #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h> int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 读取点云数据 if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input_cloud.pcd", *cloud) == -1) { PCL_ERROR("Couldn't read file input_cloud.pcd\n"); return (-1); } // 使用统计滤波器去除离群点 pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor(*cloud); sor.setMeanK(50); sor.setStddevMulThresh(1.0); sor.filter(*cloud_filtered); // 保存滤波后的点云数据 pcl::io::savePCDFileASCII("filtered_cloud.pcd", *cloud_filtered); return 0; } ``` 3. **可视化点云数据** 为了更好地理解分析点云数据,开发者可以使用一些可视化工具来显示点云。PCL自带的`pcl_viewer`工具可以用于快速查看点云数据。此外,还有一些更高级的可视化工具,如RVIZ(Robot Operating System Visualization),可以用于实时显示激光雷数据。 4. **数据转换与存储** 在某些情况下,开发者可能需要将点云数据转换为其他格式(如PLY、OBJ等)以便与其他软件进行交互。PCL其他点云处理库常都支持多种文件格式的转换。例如,可以使用PCL将点云数据从PCD格式转换为PLY格式: ```cpp #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/io/ply_io.h> #include <pcl/point_types.h> int main(int argc, char** argv) { pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>); // 读取PCD文件 if (pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input_cloud.pcd", *cloud) == -1) { PCL_ERROR("Couldn't read file input_cloud.pcd\n"); return (-1); } // 保存为PLY文件 pcl::io::writePLYFile("output_cloud.ply", *cloud); return 0; } ``` 过上述方法,开发者可以轻松地获取处理科技激光雷设备生成的PCAP文件,并对其中的点云数据进行进一步的分析应用。 --- ###
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