· 2026财年第二季度营收5.08亿美元,同比基本持平;2026财年第二季度GAAP营业亏损及非GAAP调整后营业利润较上年同期分别改善59%、46%。
· 2026财年第二季度摊薄每股收益(GAAP)为-0.03美元,调整后摊薄每股收益(非GAAP)为0.19美元。
· 公司将2026财年全年营收展望中值上调2000万美元;全年营收区间收窄至19.7亿至20.2亿美元,对应同比营收增长4%至7%。
· 公司上调2026财年全年非GAAP调整后营业利润指引中值,调整幅度为88%;同时下调GAAP营业亏损指引中值,调整幅度为4%。本次业绩上调主要源于依据以色列《2026年研发鼓励与激励法案》(Encouragement and Incentivization of Research and Development 2026,简称《研发法案》)确认的研发激励补助。该法案于第二季度正式颁布,追溯适用2026全年。因此,本季度确认的研发补助金额覆盖2026年上半年。
· 截至2026年6月27日,上半年经营活动现金流净额为2.10亿美元。公司资产负债表保持稳健,现金及现金等价物、有价证券与存款合计规模达14亿美元。
中国上海——2026年7月23日——Mobileye Global Inc.(纳斯达克股票代码:MBLY,下称 “Mobileye”)公布了截至2026年6月27日的2026财年第二季度财报。
Mobileye总裁兼首席执行官Amnon Shashua教授表示:“第二季度,核心业务继续保持强劲势头。我们正将研发和执行工作聚焦于多项先进产品,这些产品计划在2026年末及2027年全年陆续推出。我们的业务基础稳健、盈利能力强劲,近期颁布的《研发法案》进一步增强了这一基础;我们预计,该法案将持续提高业务利润率基准。我看到未来蕴含巨大机遇。我们正努力将过去数年的大量研发投入转化为收入,收入来源包括面向消费者的先进汽车产品、自动驾驶系统供应、自动驾驶出租车(Robotaxi)服务及人形机器人业务。”
2026财年第二季度业务亮点
· 本季度继续稳步推进与大众汽车集团旗下出行公司MOIA合作的商业化自动驾驶出租车项目筹备工作。MOIA近期已在德国汉堡启动面向公众的用户测试,测试车辆搭载Mobileye自动驾驶系统并配备安全员。
· 公司此前宣布拓展垂直整合的商业出行即服务(MaaS)业务,该业务近几周的推进势头进一步增强。公司正与潜在供应商就车辆平台供应、自动驾驶系统安装与车辆改装以及车队物流支持展开洽谈。公司已加快Moovit面向用户的应用程序、车队优化及乘客互动应用的开发。我们认为,这些工作显著提升了公司通过多种渠道扩大自动驾驶出租车商业化规模的潜力,相关渠道包括MOIA与Holon、公司自营服务以及第三方需求生成平台。
· 我们观察到车企对面向大批量生产的新一代高级驾驶辅助系统(ADAS)的需求持续保持良好势头。这类系统以具有成本效益的整体方案,提供更丰富的安全功能及高速公路“驾驶员运动脱离/需注视”驾驶能力。除此前已公布的多个环绕式ADAS项目定点外,本季度公司还获得了Stellantis的一个大批量云增强ADAS项目定点。该项目的单套毛利与环绕式ADAS大致相当,是公司当前基础ADAS平均盈利水平的两倍以上。
· 前述以色列《研发法案》于Mobileye第二季度期间颁布,并自2026年初起适用。公司确认约1.10亿美元(GAAP)和9300万美元(非GAAP)的研发激励补助,用于冲减第二季度研发费用(归属于第一季度和第二季度的金额大致相当)。公司已在2026财年全年业绩展望中计入1.97亿至2.17亿美元(GAAP)及1.80亿至2.00亿美元(非GAAP)的研发激励补助。该法案未设定到期日,其颁布与以色列实施经济合作与发展组织(OECD)第二支柱全球最低税规则有关,旨在抵消由此增加的税负、维持以色列对研发投资的吸引力并鼓励研发活动持续开展。
关于Mobileye
Mobileye(纳斯达克股票代码:MBLY)凭借其驾驶自动化和辅助驾驶技术,利用世界知名的人工智能、计算机视觉以及软硬件集成领域的专业知识,引领移动出行的变革。
自1999年成立以来,Mobileye始终致力于推动组合辅助驾驶系统在全球范围内的应用,以挽救无数生命并减少碰撞事故,开创了路网智能技术、成像雷达、复合人工智能等突破性技术。这些技术正在推动组合辅助驾驶系统和驾驶自动化领域走向移动出行的未来——实现更高级别的驾驶自动化和移动出行解决方案大规模落地,为行业领先的ADAS产品提供动力。目前全球范围约有2.5亿辆汽车搭载了Mobileye的EyeQ™技术。2026年,Mobileye收购Mentee Robotics,布局人形机器人方向,将业务版图拓展至全面覆盖物理 AI(Physical AI)领域。
Mobileye
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针对传统永磁同步电机建模方法难以兼顾精度与实时性的问题,本文基于深度学习技术提出一种融合物理约束的永磁同步电机降阶模型,通过深度神经网络实现对电机非线性电磁特性的精细化建模。围绕所提降阶模型,搭建了电驱实验系统,并将该模型集成至电驱系统中,实现了实时硬件在环验证。在不同工况下对降阶模型和传统dq轴解析模型开展实验分析,结果表明,所提出的基于深度学习的永磁同步电机降阶模型在保证高精度建模的同时,实现了更好的动态性能。该模型支撑的实验系统可用于电驱系统的快速仿真与控制算法研究,具有良好的工程应用前景。
作者:高健 王向前 朱绍鹏
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