Hesai Technology ha firmado un importante acuerdo exclusivo de suministro con Dreame Technology, comprometiéndose a entregar 10 millones de unidades de sus sensores LiDAR de la serie JT para su uso en cortacéspedes robóticos dentro del ecosistema de productos Dreame y MOVA. El acuerdo, finalizado el 19 de marzo, representa una ampliación significativa respecto a la colaboración previa de 2025 entre ambas compañías y señala una rápida aceleración en el segmento de la robótica para exteriores.
El acuerdo posiciona a Hesai como proveedor clave de tecnología de percepción en una de las categorías más competitivas dentro de la robótica de consumo y comercial ligera.
El crecimiento del mercado global de cortacéspedes robóticos impulsa la adopción de LiDAR a gran escala
El acuerdo se produce en un contexto de fuerte crecimiento del mercado global de cortacéspedes robóticos. Las estimaciones del sector indican que este segmento podría alcanzar aproximadamente los 30 mil millones de dólares para 2026, impulsado por la creciente demanda de automatización en el mantenimiento de exteriores residenciales.
A diferencia de los sistemas anteriores basados en cables perimetrales, los cortacéspedes robóticos de nueva generación dependen cada vez más de avanzados sistemas de percepción. Este cambio está llevando al LiDAR de ser un sensor automotriz de nicho a convertirse en una tecnología de alto volumen en la robótica de consumo.
Para Hesai, un compromiso de 10 millones de unidades no solo representa escala, sino también la validación de que la percepción 3D se está convirtiendo en un requisito estándar y no en una característica premium.
El LiDAR de la serie JT permite percepción 3D completa y detección de objetos a corta distancia
El LiDAR de la serie JT de Hesai, presentado en CES 2025, está diseñado específicamente para plataformas robóticas compactas, donde el espacio de integración y la fiabilidad son factores críticos.
Desde un punto de vista técnico, la plataforma JT ofrece:
- Campo de visión de 360 grados para una percepción completa del entorno.
- Percepción sin puntos ciegos, incluyendo detección a corta distancia.
- Cobertura superior a 10.000 metros cuadrados por escaneo.
- Arquitectura compacta diseñada para una integración discreta en robots de pequeño tamaño.
Estas capacidades permiten a los cortacéspedes robóticos evolucionar más allá de la simple navegación hacia la interpretación del entorno en tiempo real. Funciones como la evasión de obstáculos, la optimización de rutas y el posicionamiento preciso dependen en gran medida de un mapeo 3D consistente.
Hesai informa que los envíos acumulados de la serie JT ya han superado las 200.000 unidades durante el primer año de producción, lo que indica una fuerte adopción inicial antes de este nuevo acuerdo a gran escala.
Dreame integra LiDAR con sistemas de visión para crear robots multifunción para exteriores
Dreame no posiciona sus cortacéspedes como máquinas de un solo propósito. En su lugar, la empresa está desarrollando robots para exteriores multifuncionales que combinan el corte de césped con otras capacidades de gestión del jardín.
En AWE 2026, Dreame presentó el cortacésped robótico APEX, que incorpora:
- Un brazo robótico extensible para interactuar con objetos.
- Barrido automático de hojas y recogida de residuos.
- Capacidad para tareas como riego y recolección ligera.
- Funciones interactivas para mascotas y niños.
El sistema funciona con OmniSense 3.0, una plataforma de fusión de sensores que combina LiDAR de Hesai con cámaras duales HDR de 1080P. Según Dreame, el sistema puede reconocer y evitar más de 300 tipos de obstáculos comunes.
Este enfoque híbrido de percepción refleja una tendencia más amplia en la industria, donde el LiDAR aporta precisión espacial y las cámaras proporcionan comprensión semántica.
La gama MOVA amplía la cobertura desde uso residencial hasta grandes propiedades
Dentro del mismo ecosistema, MOVA presentó dos nuevas series de cortacéspedes robóticos en CES 2026:
- NAVAX AWD, orientado a grandes propiedades de más de 1,25 acres con capacidad todoterreno
- LiDAX Ultra, diseñado para jardines más pequeños entre 0,25 y 0,5 acres con enfoque en la asequibilidad
Ambas plataformas utilizan arquitecturas de sensores similares, lo que sugiere que la navegación basada en LiDAR se está estandarizando en distintos segmentos de precio.
Esta escalabilidad es clave. Para proveedores de LiDAR como Hesai, el éxito depende de expandirse más allá de dispositivos premium hacia aplicaciones de mercado masivo.
La asociación estratégica evoluciona de volúmenes piloto a despliegue a escala industrial
El nuevo acuerdo amplía significativamente el contrato inicial de 2025 entre ambas empresas, que cubría aproximadamente 300.000 unidades.
Pasar de cientos de miles a 10 millones de unidades representa la transición de una adopción temprana a un despliegue industrial completo. También indica la confianza de Dreame tanto en el rendimiento como en la estructura de costos de la plataforma JT de Hesai.
Si se ejecuta según lo previsto, este contrato podría convertirse en uno de los mayores acuerdos de suministro de LiDAR fuera del sector automotriz.
Sobre Hesai Technology y Dreame Technology
Hesai Technology es un fabricante de LiDAR que cotiza en NASDAQ bajo el símbolo HSAI y en la bolsa de Hong Kong (HKEX) bajo el código 2525. La empresa se especializa en soluciones de percepción 3D de alto rendimiento para los sectores automotriz, robótico e industrial. Su portafolio incluye tanto LiDAR de largo alcance para automoción como sensores compactos para robótica. A principios de 2026, los envíos acumulados de la serie JT superan las 200.000 unidades.
Dreame Technology es una empresa de robótica en rápido crecimiento, conocida principalmente por sus aspiradoras robóticas y dispositivos inteligentes para el hogar. Actualmente está expandiéndose agresivamente hacia la robótica para exteriores, posicionando los cortacéspedes robóticos como una categoría clave de crecimiento. Su ecosistema incluye tanto la marca Dreame como la línea MOVA, cubriendo múltiples segmentos de precio y casos de uso.
