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  鸿蒙智行技能焕新发布会盛大举行。发布会上，新一代双光路图像级激光雷达重磅发布。

  2026年3月4日，鸿蒙智行技能焕新发布会盛大举行。发布会上，新一代双光路图像级激光雷达重磅发布，这也是现在全球量产最高线线，标志着辅佐驾驭感知才能完结了跨越式打破。问界M9作为全景才智旗舰首发搭载新新一代激光雷达并同步敞开下定，主张零价格47.98万元起，以全面跃升的科技豪华才能，引领高端智能电动车进入全新阶段。

  在本次技能焕新发布会上，问界M9迎来重磅晋级，首发搭载新一代双光路图像级激光雷达，以超高清、超精准、超远距的感知特性，为用户出行供给更高的安全冗余。

  作为迄今为止全球量产线数最高的激光雷达，新一代双光路图像级激光雷达选用华为创始的双光路架构，内部集成广角+长焦双激光接纳单元，完结看得更远、看得更广、看得更清、看得更准。

  依托全新激光雷达的晋级，问界M9搭载的全向立体交融感知体系也同步进化，凭仗36个高精度传感器构建起更强壮的感知网络，完结感知才能的跨越式打破。在高危、难辨认场景中，可明晰、精准感知远间隔小方针障碍物（如高速路上散落的小物体），有很大成效防止障碍物托底危险；对倒地轮胎等低反射率方针的感知辨认间隔可提高190%，对横倒锥桶等异形障碍物的感知辨认间隔可提高77%。依据实测多个方面数据显现，新一代双光路图像级激光雷达最远可辨认间隔提高至162米，且在夜晚高速道路上，辅佐驾驭最高车速在120 km/h时，也能对精准辨认小方针、低反射率障碍物并成功躲避，感知精度与辨认间隔均到达职业顶尖水平。

  在硬件可靠性方面，新一代双光路图像级激光雷达选用业界创始钢化膜玻璃视窗，视窗硬度提高25%，耐久才能提高2倍，保证沙尘、暴雨、夜间等杂乱环境下的感知才能一直明晰如一。

  从感知才能的跃升到安全冗余的加码，问界M9让“安满是最大的豪华”这一理念，在每一次精准辨认、每一次提早预判中，成为用户可感知的日常。

  作为引领高端豪华SUV商场的“现象级车型”，问界M9集成职业抢先的智能化技能、先进的电池技能、前沿的智能制作技能，继续引领科技豪华的新格局。截止2026年3月3日，问界M9全系累计交给打破28万辆，荣膺2025年50万级豪华SUV全年销量冠军，从头编写高端豪华SUV地图。

  销量抢先之外，问界M9更以硬核产品实力，在质量、安全、口碑、保值率四项中心指标上全面抢先，继续刻画高端SUV价值标杆。

  质量方面，依据杰兰路发布的《2025年度新能源轿车产品质量研讨》显现，问界M9在中大型及以上SUV商场中，位列新能源轿车产品质量榜首；安全方面，在C-NCAP测验中，以93.9%的归纳得分率创下SUV前史最高得分；口碑方面，问界M9接连四期连任新能源全车型用户净推荐值榜首，成为新能源SUV车型中榜首个、仅有一个接连四次取得NPS榜首的车型；保值率方面，包办2025年度我国插混（含增程）车型及纯电动SUV保值率双榜榜首，尽显我国自主豪华轿车的产品实力和标杆价值。

  问界M9的全维抢先，源于问界M9对“才智重塑豪华”理念的深入饯别，以全栈立异重构豪华SUV的价值规范。

  问界M9搭载华为乾崑智驾ADS4辅佐驾驭体系、华为途灵渠道、鸿蒙座舱、华为星河通讯等职业抢先科技，并供给尊四座、大五座、享六座三种空间布局，满意高端用户的全场景出行需求。一同，问界M9凭仗强壮的“可进化基因”，能够在必定程度上完结继续性的软硬件晋级与功用优化，让更多用户在科技与豪华的深层次地交融中，取得更具前瞻性的出行体会。

  为回应顾客等待，问界M9特别推出限时购车权益，本日起至3月31日下定至高立享价值87000元购车权益，包括价值20000元 ADS 高阶功用包补助、价值15000元购置税补助、纯电版价值30000元/增程版价值10000元选配权益、价值6000元舒享用车大礼包、价值4000元辅佐驾驭无忧服务权益等。

  问界M9首发搭载新一代双光路图像级激光雷达，不仅为高端智能轿车的感知硬件才能树立了新的参照规范，更进一步稳固其在50万元以上高端轿车商场的领头羊。未来，问界M9将继续秉持“才智重塑豪华”理念，以智能科技赋能产品体会，为用户所带来更具科技感与豪华感的出行挑选，继续引领我国商场的发展方向。

  华为常务董事、产品出资评定委员会主任、终端BG董事长余承东经过交际渠道发文，回想了新一代双光路图像级激光雷达的研制过往。

  华为智能轿车处理方案BU CEO靳玉志针对新年期间安徽浓雾路段产生的一同智驾相关追尾事端作出揭露回应，清晰事端中心原因系驾驭员手动超速。

  鸿蒙智行官方经过微博发布2026年2月交给数据，当月累计交给新车28212辆，同比增加31%，前史累计交给量打破128.2万辆，商场体现继续稳步提高。

  赛力斯轿车有限公司请求的“一种晕车辨认方法、设备、存储介质及设备”专利正式发布，该专利旨在处理车载场景下驾乘人员晕车状况辨认的中心难题