Ouster(OUST)2025财年Q1财报分析——激光雷达赛道持续优化

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一、核心财务数据速览
  1. 营收表现

    • 2025 Q1收入:3263.20万美元,**同比增长25.78%**(去年同期2594.40万美元)。

    • 增长驱动:激光雷达(LiDAR)在自动驾驶、工业自动化及机器人领域的商业化落地加速,叠加市场份额扩张。

  2. 亏损收窄

    • 净亏损:2201.70万美元,同比缩小7.68%(去年同期亏损2384.90万美元)。

    • 毛利率改善:财报未明确披露,但亏损收窄可能源于规模效应降本或产品结构优化。

  3. 每股收益(EPS)

    • 基本EPS:-0.42美元(去年同期-0.55美元),反映亏损对每股的摊薄影响减弱。

要接入多个Ouster激光雷达,可按以下方式操作: ### 硬件连接 首先要保证各个激光雷达和主机之间有稳定的网络连接。一般使用以太网电缆把每个Ouster激光雷达连接到交换机,再将交换机连接到主机。要保证网络环境稳定,避免出现丢包、延迟等问题。 ### 配置网络参数 为每个激光雷达分配唯一的IP地址。在Ouster激光雷达的配置界面里,设定不同的静态IP地址,同时要保证这些IP地址和主机处于同一子网。例如,若主机的IP地址是192.168.1.100,子网掩码是255.255.255.0,那么可以为激光雷达分别设置192.168.1.101192.168.1.102等IP地址。 ### 软件开发包(SDK)使用 Ouster提供了软件开发包(SDK),可以利用它来接入和控制多个激光雷达。以下是使用Python语言结合Ouster SDK接入多个激光雷达的示例代码: ```python import ouster.sdk as SDK from ouster.sdk import sensor # 定义激光雷达的IP地址和端口 lidar_ips = ["192.168.1.101", "192.168.1.102"] lidar_ports = [7502, 7503] # 初始化激光雷达客户端列表 clients = [] for ip, port in zip(lidar_ips, lidar_ports): client = sensor.Client(host=ip, lidar_port=port, imu_port=port + 1) clients.append(client) # 循环读取每个激光雷达的数据 while True: for client in clients: try: packet = next(client) # 处理激光雷达数据 print(f"Received packet from {client.metadata.sn}") except StopIteration: break ``` ### 数据同步与处理 接入多个激光雷达之后,要对它们的数据进行同步和处理。可以利用时间戳来同步不同激光雷达的数据,保证数据的一致性。在处理数据时,要根据具体的应用场景对数据进行滤波、融合等操作。 ### 错误处理与监控 在运行过程中,要对每个激光雷达的状态进行监控,及时处理可能出现的错误。例如,网络断开、数据丢失等情况。可以通过日志记录、状态指示灯等方式来监控激光雷达的状态。
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