Hesai Group (HSAI) Fair Value & Analyse
Consumer Cyclical · US · Marktkap. $2.7B
Fair Value Stand: 24.06.2026
Analyse
Hesai Group (HSAI) notiert aktuell bei $15.90, während unser modellbasierter Fair Value bei $8.77 liegt — das entspricht einer Einschätzung von 44.8% überbewertet. Die Geschäftsqualität bewerten wir mit 95/100 (hohe Qualität), Sektor Consumer Cyclical. Bär-Case: Da der Kurs über unserer Schätzung liegt, preist der Markt bereits hohe Erwartungen ein. Bull-Case: Eine überdurchschnittliche Qualität kann einen Aufpreis rechtfertigen — entscheidend bleibt der Einstiegskurs (Evidenz: hoch).
Über das Unternehmen
Hesai Group, through with its subsidiaries, engages in the development, manufacturing, and sale of three-dimensional light detection and ranging solutions (LiDAR) in Mainland China, Europe, North America, and internationally. The company provides gas sensor products, validation services, solution service, and other services, as well as designs and develops engineering products. Its LiDAR products are used in passenger and commercial vehicles with advanced driver assistance systems; autonomous vehicle fleets providing passenger and freight mobility services; and other applications, such as last-mile delivery robots, street sweeping robots, and logistics robots in restricted areas. Hesai Group was founded in 2014 and is headquartered in Shanghai, China.
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Häufige Fragen
Ist Hesai Group (HSAI) unterbewertet?
Was ist der Fair Value von HSAI?
Wie hoch ist der Qualitäts-Score von HSAI?
Wie wir den Fair Value berechnen
Jedes Unternehmen wird durch einen Stapel unabhängiger Intrinsic-Value-Modelle bewertet (DCF-Varianten, Residual-Income, Multiples u. a.), die zu einem familienausgewogenen Konsens verschmolzen und nach der Datenqualität gewichtet werden. Eine separate Qualitäts-Ebene bewertet die Fundamentaldaten. Alle Eingaben sind real gemeldete Daten — nichts geschätzt.
Nur zu Bildungs- und Recherchezwecken · keine Anlageberatung · keine Kauf-/Verkaufsempfehlung. Modellbasierte Schätzungen sind keine Gewissheiten; ihre Verlässlichkeit hängt von Datenqualität und Annahmen ab.