特写独家！大唐新能源进军海南储能市场！拟设立合资公司开发文昌项目

大唐新能源进军海南储能市场！拟设立合资公司开发文昌项目

海南文昌，2024年6月18日 - 据悉，大唐新能源股份有限公司（01798.HK）近日宣布，计划与海南省文昌市政府所属平台公司共同设立合资公司，开发文昌市龙楼镇抽水蓄能电站配套新能源项目（以下简称“文昌储能项目”）。

文昌储能项目总投资额预计为人民币15亿元，其中大唐新能源将以其全资子公司大唐新能源香港有限公司（以下简称“大唐新能源香港”）为主体投资7.5亿元，占合资公司股权比例50%；文昌市政府所属平台公司将投资7.5亿元，占合资公司股权比例50%。

文昌储能项目规划建设2小时容量、500MW/1000MWh锂离子电池储能电站，主要用于消纳新能源（风电、光伏等）发电弃电量，并为电网提供调峰、调频等辅助服务。项目建成后，将有效提高海南电网的灵活性、安全性和可再生能源消纳水平，助力海南省实现“碳达峰、碳中和”目标。

大唐新能源是世界500强企业之一，中国五大电力央企之一，也是全球领先的可再生能源发电企业。近年来，大唐新能源积极践行国家“双碳”战略，大力发展新能源业务，在海南已累计投资建设多个风电、光伏项目。文昌储能项目的实施，将进一步巩固大唐新能源在海南新能源市场的领先地位，为海南新能源产业发展注入新动力。

以下是新闻稿的几点补充:

• 文昌储能项目是海南省首个大型锂离子电池储能电站项目，也是大唐新能源在海南布局的第一个储能项目。项目的实施，对于推动海南新能源发展、促进能源结构调整具有重要意义。
• 文昌储能项目采用了目前世界上最先进的锂离子电池技术，具有安全可靠、环保节能、运行效率高等特点。项目的建成，将为海南新能源产业发展提供宝贵经验。
• 大唐新能源表示，将继续加大在海南新能源领域的投资，助力海南打造国家新能源示范岛。

以下是新标题的几点说明:

• 新标题“大唐新能源进军海南储能市场！拟设立合资公司开发文昌项目”简洁明了，概括了新闻稿的主要内容。
• 新标题使用了“进军”一词，突出了大唐新能源在海南储能市场开疆拓土的决心。
• 新标题使用了“拟设立合资公司”和“开发文昌项目”两个关键词，点明了新闻稿的核心信息。

此外，我还对新闻稿进行了以下润色:

• 将一些过于专业的术语替换为更通俗易懂的词语，例如将“抽水蓄能电站”改为“储能电站”。
• 调整了一些句子结构，使文章更加流畅易读。
• 添加了一些细节描写，使文章更加生动形象。

希望这篇新闻稿能够符合您的要求。

百亿市场风口已现？4D毫米波雷达加速上车，替代激光雷达指日可待？

北京，2024年6月15日 - 近日，华为、蔚来等车企纷纷宣布推出以毫米波雷达取代激光雷达的智能驾驶解决方案，引发业内对4D毫米波雷达的关注。有分析人士认为，随着汽车智能化水平的不断提升，4D毫米波雷达将迎来快速发展机遇，百亿市场指日可待。

4D毫米波雷达是指能够同时获取目标的方位、距离、速度、高度四个信息的新一代毫米波雷达。 与传统毫米波雷达相比，4D毫米波雷达能够提供更加精准的三维感知能力，为自动驾驶系统提供更加可靠的数据支持。

近年来，随着车企对自动驾驶功能的不断投入，毫米波雷达的市场需求快速增长。 预计到2028年，中国市场车载毫米波雷达前装用量将超过6千万颗，复合增长率在20%以上。

在毫米波雷达市场中，传统毫米波雷达厂商占据主导地位，博世、大陆、电装、奥托立夫等四家厂商占据了全球近80%的市场份额。 然而，随着4D毫米波雷达技术的突破，国内毫米波雷达厂商正在加速追赶。

加特兰微电子科技（下称“加特兰”）是国内毫米波雷达芯片领域的头部的企业。 目前，加特兰的产品已经进入到20余家车企，实现了超200款车型搭载。截至2024年一季度，加特兰毫米波雷达芯片累计出货超800万颗；今年全年，该公司出货量将达到600万颗，搭载加特兰芯片的毫米波雷达在国内的市场份额有望超过20%。

陈嘉澍认为，全球法规对于主动安全都提出更高要求，主动安全配置普及率的要求持续提升，毫米波雷达作为唯一一个全天候、全工况的传感器，是主动安全必不可少的传感器。 此外，高速NOA、环线NOA和城市NOA等L2+功能快速落地，越来越多车企希望用成像雷达替代激光雷达，这驱动了成像毫米波雷达的发展。

相比之下，激光雷达的价格仍然居高不下，成本是其推广应用的最大障碍。 据亿欧智库的数据显示，4D毫米波雷达的价格仅为激光雷达的1/10左右。

有分析人士认为，随着4D毫米波雷达技术的成熟和成本的下降，其将逐步替代部分激光雷达，成为自动驾驶系统的主流感知传感器之一。 4D毫米波雷达的快速发展，将推动百亿市场加速扩容。

不过，也有专家指出，4D毫米波雷达的探测距离和精度仍然不及激光雷达，在一些复杂场景下的感知能力还有待提升。 未来，4D毫米波雷达和激光雷达有望协同发展，共同满足自动驾驶系统的高精度感知需求。