<p>/PRNewswire/ -- Cyngn Inc.（“公司” 或 “Cyngn”）（纳斯达克：CYN）今天宣布正式获得一项新专利，美国专利号 12,032,099，该专利介绍了一种在自动驾驶车辆移动时保持传感器收集数据准确性的方法。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://mma.prnewswire.com/media/2495908/Patent_20.jpg?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="400" height="226" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://mma.prnewswire.com/media/2495908/Patent_20.jpg"/></p>
<p>该专利的核心在于通过整合先进的激光雷达和图像技术来优化传感器数据处理。系统首先捕获全面的环境数据，然后计算并调整数据采集与处理之间的时间延迟。关键是，它基于实时传感器在多个轴上的运动动态生成运动模型，确保对未来位置的精确预测。</p>
<p>该专利的重要性在于它能够显著增强自动驾驶车辆和机器人中传感器数据的可靠性和精确性，通过有效补偿数据处理过程中的运动。这一能力使这些系统能够在动态环境中以极高的准确性运行，最终提高安全性、效率，并基于精确的环境数据做出更明智的决策。</p>
<p>“我们第 20 项美国专利的授予凸显了 Cyngn 在推进自动驾驶技术方面的持续承诺，” Cyngn 董事长兼首席执行官 Lior Tal 表示。“在 2023 年获得的 16 项美国专利之后，这一成就反映了我们团队致力于建立强大专利组合以保护我们的知识产权。”</p>
<p>该专利的授予标志着 Cyngn 知识产权战略中的一个重要里程碑，进一步巩固了其在自动驾驶行业中的地位。这一成功是在 Cyngn 最近宣布的第 19 项专利授予之后。</p>
<p>Cyngn 为客户提供了一种无高额前期成本的无缝方式，将自动驾驶技术融入其运营中。</p>
<p>之前的专利包括：</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th></th>
<th></th>
<th></th>
<th></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td></td>
<td>专利号</td>
<td>标题</td>
<td>发表日期</td>
</tr>
<tr>
<td>20.</td>
<td>US-12,032,099-B2</td>
<td>感知通道的自适应运动补偿</td>
<td>2024 年 7 月 9 日</td>
</tr>
<tr>
<td>19.</td>
<td>US-11,851,074-B2</td>
<td>大规模自动驾驶验证的系统和方法</td>
<td>2023 年 12 月 26 日</td>
</tr>
<tr>
<td>18.</td>
<td>US-11,837,090-B2</td>
<td>基于交通规则的自动驾驶自适应决策系统和方法</td>
<td>2023 年 12 月 5 日</td>
</tr>
<tr>
<td>17.</td>
<td>US-11,837,089-B2</td>
<td>自动驾驶的模块化可扩展行为决策系统</td>
<td>2023 年 12 月 5 日</td>
</tr>
<tr>
<td>16.</td>
<td>US-11,767,034-B2</td>
<td>自动驾驶系统的计算加速系统和方法</td>
<td>2023 年 9 月 26 日</td>
</tr>
<tr>
<td>15.</td>
<td>US-11,760,368-B2</td>
<td>自动驾驶的同环自适应仿真系统和方法</td>
<td>2023 年 9 月 19 日</td>
</tr>
<tr>
<td>14.</td>
<td>US-11,747,454-B2</td>
<td>粒度灵活的基于存在的物体检测</td>
<td>2023 年 9 月 5 日</td>
</tr>
<tr>
<td>13.</td>
<td>US-11,745,762-B2</td>
<td>自动驾驶的自适应轨迹预测系统和方法</td>
<td>2023 年 9 月 5 日</td>
</tr>
<tr>
<td>12.</td>
<td>US-11,745,747-B2</td>
<td>自动驾驶计算的自适应分配系统和方法</td>
<td>2023 年 9 月 5 日</td>
</tr>
<tr>
<td>11.</td>
<td>US-11,745,750-B2</td>
<td>使用领域特定语言的自动驾驶大规模自动评分系统和方法</td>
<td>2023 年 9 月 5 日</td>
</tr>
<tr>
<td>10.</td>
<td>US-11,679,726-B2</td>
<td>车辆传感器系统</td>
<td>2023 年 6 月 20 日</td>
</tr>
<tr>
<td>9.</td>
<td>US-11,673,577-B2</td>
<td>自动驾驶的自适应相关性预测系统和方法</td>
<td>2023 年 6 月 13 日</td>
</tr>
<tr>
<td>8.</td>
<td>US-11,668,833-B2</td>
<td>障碍物检测系统</td>
<td>2023 年 6 月 6 日</td>
</tr>
<tr>
<td>7.</td>
<td>US-11,651,583-B2</td>
<td>多通道物体匹配</td>
<td>2023 年 5 月 16 日</td>
</tr>
<tr>
<td>6.</td>
<td>US-11,614,527-B2</td>
<td>自适应激光雷达 - 相机同步系统</td>
<td>2023 年 3 月 28 日</td>
</tr>
<tr>
<td>5.</td>
<td>US-11,592,565-B2</td>
<td>灵活的多通道融合感知</td>
<td>2023 年 2 月 28 日</td>
</tr>
<tr>
<td>4.</td>
<td>US-11,555,928-B2</td>
<td>具有地面去除智能的三维物体检测</td>
<td>2023 年 1 月 17 日</td>
</tr>
<tr>
<td>3.</td>
<td>US-11,372,115-B2</td>
<td>车辆定位</td>
<td>2022 年 6 月 28 日</td>
</tr>
<tr>
<td>2.</td>
<td>US-11,186,234-B2</td>
<td>车辆传感器系统</td>
<td>2021 年 11 月 30 日</td>
</tr>
<tr>
<td>1.</td>
<td>US-11,169,271-B2</td>
<td>障碍物检测系统</td>
<td>2021 年 11 月 9 日</td>
</tr>
<tr>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<p>有关 Cyngn 专注于模块化和灵活性的自动驾驶系统的多传感器模式和配置的专利的全面信息，请访问 USPTO。</p>
<p><strong>关于 Cyngn</strong></p>
<p>Cyngn 为工业组织开发和部署可扩展、差异化的自动驾驶技术。Cyngn 的自动驾驶解决方案使现有劳动力能够提高生产力和效率。该公司解决了当今工业组织面临的重大挑战，如劳动力短缺、昂贵的安全事故以及对电子商务的消费者需求增加。</p>
<p>Cyngn 的 DriveMod 套件可以在新工业车辆的生产线末端安装或通过改装进行安装，使客户能够无缝地将自动驾驶技术融入其运营中，而无需高额的前期成本或完全更换现有的车辆投资。</p>
<p>Cyngn 的旗舰产品，企业自主套件，包括 DriveMod（自动驾驶系统）、Cyngn Insight（面向客户的自动驾驶车队管理、远程操作和分析工具套件）以及 Cyngn Evolve（内部工具包，使 Cyngn 能够利用现场数据进行人工智能、仿真和建模）。</p>
<p>在以下平台找到 Cyngn：</p>
<ul>
<li>网站: https://cyngn.com</li>
<li>推特: http://twitter.com/cyngn</li>
<li>领英: https://www.linkedin.com/company/cyngn</li>
<li>YouTube: https://www.youtube.com/@cyngnhq</li>
</ul>
<p><strong>投资者联系：</strong> Don Alvarez</p>
<p><strong>investors@cyngn.com</strong></p>
<p><strong>媒体联系：</strong></p>
<p>Luke Renner</p>
<p><strong>media@cyngn.com</strong></p>
<p>前瞻性声明</p>
<p>本新闻稿包含 1995 年《私人证券诉讼改革法案》第 27A 条、1933 年《证券法》及其修正案和 1934 年《证券交易法》及其修正案第 21E 条所定义的前瞻性声明。任何非历史性质的声明均为前瞻性声明，并可通过使用诸如 “预期”、“预计”、“相信”、“将”、“可能导致”、“将继续”、“计划”、“潜在”、“有前景” 等类似表达来识别。这些声明基于管理层当前的期望和信念，并受到多种风险、不确定性和假设的影响，这些因素可能导致实际结果与前瞻性声明中描述的结果存在重大差异，包括公司向美国证券交易委员会（SEC）提交的报告中不时描述的风险因素，包括但不限于 2024 年 3 月 7 日向 SEC 提交的公司年度报告（Form 10-K）中讨论的风险因素。读者应注意，无法预测或识别所有可能影响未来结果的风险、不确定性和其他因素。没有任何前瞻性声明可以得到保证，实际结果可能与预测的结果存在重大差异。Cyngn 没有义务公开更新任何前瞻性声明，无论是由于新信息、未来事件还是其他原因。</p>
<p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://mma.prnewswire.com/media/2156830/Cyngn_Logo_1.jpg?x-oss-process=image/auto-orient,1/interlace,1/resize,w_1440,h_1440/quality,q_95/format,jpg" alt="" width="400" height="293" original-src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://mma.prnewswire.com/media/2156830/Cyngn_Logo_1.jpg"/></p>
<p>来源：Cyngn</p>

<p>Cyngn Inc. 宣布获得美国专利号 12,032,099，该专利提高了自动驾驶车辆传感器收集数据的准确性。该专利通过整合激光雷达和图像技术来优化传感器数据处理，从而实现对未来位置的精确预测。这一里程碑反映了 Cyngn 在推进自动驾驶技术方面的承诺，标志着其获得的第 20 项美国专利。该公司旨在为工业组织提供具有成本效益的自动驾驶技术解决方案，以应对劳动力短缺和安全事故等挑战</p>

<p>, /PRNewswire/ -- Cyngn Inc. (the &#34;Company&#34; or &#34;Cyngn&#34;) (Nasdaq: CYN) today announced the official granting of a new patent, U.S. Patent No. 12,032,099, which introduces a method to maintain the accuracy of data collected by an autonomous vehicle's sensors as the vehicle moves.</p>
<div class="lb-trans"><p>/PRNewswire/ -- Cyngn Inc.（“公司” 或 “Cyngn”）（纳斯达克：CYN）今天宣布正式获得一项新专利，美国专利号 12,032,099，该专利介绍了一种在自动驾驶车辆移动时保持传感器收集数据准确性的方法。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://mma.prnewswire.com/media/2495908/Patent_20.jpg" alt="" original-src="https://mma.prnewswire.com/media/2495908/Patent_20.jpg"/></p>
<p>At its core, the patent optimizes sensor data processing by integrating advanced LiDAR and image technologies. By initially capturing comprehensive environmental data, the system then calculates and adjusts for any time delay between data acquisition and processing. Crucially, it dynamically generates a motion model based on real-time sensor movements across multiple axes, ensuring precise predictions of future positions.</p>
<div class="lb-trans"><p>该专利的核心在于通过整合先进的激光雷达和图像技术来优化传感器数据处理。系统首先捕获全面的环境数据，然后计算并调整数据采集与处理之间的时间延迟。关键是，它基于实时传感器在多个轴上的运动动态生成运动模型，确保对未来位置的精确预测。</p>
</div><p>The significance of this patent lies in its ability to significantly enhance the reliability and precision of sensor data in autonomous vehicles and robotics by effectively compensating for motion during data processing. This capability enables these systems to operate with utmost accuracy in dynamic environments, ultimately enhancing safety, efficiency, and empowering better-informed decisions based on precise environmental data.</p>
<div class="lb-trans"><p>该专利的重要性在于它能够显著增强自动驾驶车辆和机器人中传感器数据的可靠性和精确性，通过有效补偿数据处理过程中的运动。这一能力使这些系统能够在动态环境中以极高的准确性运行，最终提高安全性、效率，并基于精确的环境数据做出更明智的决策。</p>
</div><p>&#34;The granting of our 20th U.S. patent underscores Cyngn's ongoing commitment to advancing autonomous vehicle technologies,&#34; said Lior Tal, Chairman and Chief Executive Officer of Cyngn. &#34;Following the 16 U.S. patents granted in 2023, this achievement reflects our team's commitment to building out a robust patent portfolio to protect our intellectual property.&#34;</p>
<div class="lb-trans"><p>“我们第 20 项美国专利的授予凸显了 Cyngn 在推进自动驾驶技术方面的持续承诺，” Cyngn 董事长兼首席执行官 Lior Tal 表示。“在 2023 年获得的 16 项美国专利之后，这一成就反映了我们团队致力于建立强大专利组合以保护我们的知识产权。”</p>
</div><p>The grant of this patent marks a significant milestone in Cyngn's intellectual property strategy, further bolstering its position in the AV industry. This success follows Cyngn's recent patent issuance announcement for Patent 19.</p>
<div class="lb-trans"><p>该专利的授予标志着 Cyngn 知识产权战略中的一个重要里程碑，进一步巩固了其在自动驾驶行业中的地位。这一成功是在 Cyngn 最近宣布的第 19 项专利授予之后。</p>
</div><p>Cyngn provides its customers a seamless way to adopt self-driving technology into their operations without high upfront costs.</p>
<div class="lb-trans"><p>Cyngn 为客户提供了一种无高额前期成本的无缝方式，将自动驾驶技术融入其运营中。</p>
</div><p>Previous patents include:</p>
<div class="lb-trans"><p>之前的专利包括：</p>
</div><table>
<thead>
<tr>
<th></th>
<th></th>
<th></th>
<th></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td></td>
<td>Patent Number</td>
<td>Title</td>
<td>Publication Date</td>
</tr>
<tr>
<td>20.</td>
<td>US-12,032,099-B2</td>
<td>ADAPTIVE MOTION COMPENSATION OF PERCEPTION CHANNELS</td>
<td>07/09/2024</td>
</tr>
<tr>
<td>19.</td>
<td>US-11,851,074-B2</td>
<td>SYSTEM AND METHODS OF LARGE-SCALE AUTONOMOUS DRIVING VALIDATION</td>
<td>12/26/2023</td>
</tr>
<tr>
<td>18.</td>
<td>US-11,837,090-B2</td>
<td>SYSTEM AND METHODS OF ADAPTIVE TRAFFIC RULE-BASED DECISION MAKING FOR AUTONOMOUS DRIVING</td>
<td>12/5/2023</td>
</tr>
<tr>
<td>17.</td>
<td>US-11,837,089-B2</td>
<td>MODULAR EXTENSIBLE BEHAVIORAL DECISION SYSTEM FOR AUTONOMOUS DRIVING</td>
<td>12/5/2023</td>
</tr>
<tr>
<td>16.</td>
<td>US-11,767,034-B2</td>
<td>SYSTEM AND METHOD OF COMPUTATION ACCELERATION FOR AUTONOMOUS DRIVING SYSTEMS</td>
<td>9/26/2023</td>
</tr>
<tr>
<td>15.</td>
<td>US-11,760,368-B2</td>
<td>SYSTEM AND METHOD OF SAME-LOOP ADAPTIVE SIMULATION FOR AUTONOMOUS DRIVING</td>
<td>9/19/2023</td>
</tr>
<tr>
<td>14.</td>
<td>US-11,747,454-B2</td>
<td>GRANULARITY-FLEXIBLE EXISTENCE-BASED OBJECT DETECTION</td>
<td>9/5/2023</td>
</tr>
<tr>
<td>13.</td>
<td>US-11,745,762-B2</td>
<td>SYSTEM AND METHODS OF ADAPTIVE TRAJECTORY PREDICTION FOR AUTONOMOUS DRIVING</td>
<td>9/5/2023</td>
</tr>
<tr>
<td>12.</td>
<td>US-11,745,747-B2</td>
<td>SYSTEM AND METHOD OF ADAPTIVE DISTRIBUTION OF AUTONOMOUS DRIVING COMPUTATIONS</td>
<td>9/5/2023</td>
</tr>
<tr>
<td>11.</td>
<td>US-11,745,750-B2</td>
<td>SYSTEM AND METHOD OF LARGE-SCALE AUTOMATIC GRADING IN AUTONOMOUS DRIVING USING A DOMAIN-SPECIFIC LANGUAGE</td>
<td>9/5/2023</td>
</tr>
<tr>
<td>10.</td>
<td>US-11,679,726-B2</td>
<td>VEHICLE SENSOR SYSTEMS</td>
<td>6/20/2023</td>
</tr>
<tr>
<td>9.</td>
<td>US-11,673,577-B2</td>
<td>SYSTEM AND METHODS OF ADAPTIVE RELEVANCY PREDICTION FOR AUTONOMOUS DRIVING</td>
<td>6/13/2023</td>
</tr>
<tr>
<td>8.</td>
<td>US-11,668,833-B2</td>
<td>OBSTACLE DETECTION SYSTEMS</td>
<td>6/6/2023</td>
</tr>
<tr>
<td>7.</td>
<td>US-11,651,583-B2</td>
<td>MULTI-CHANNEL OBJECT MATCHING</td>
<td>5/16/2023</td>
</tr>
<tr>
<td>6.</td>
<td>US-11,614,527-B2</td>
<td>SELF-ADAPTIVE LIDAR-CAMERA SYNCHRONIZATION SYSTEM</td>
<td>3/28/2023</td>
</tr>
<tr>
<td>5.</td>
<td>US-11,592,565-B2</td>
<td>FLEXIBLE MULTI-CHANNEL FUSION PERCEPTION</td>
<td>2/28/2023</td>
</tr>
<tr>
<td>4.</td>
<td>US-11,555,928-B2</td>
<td>THREE-DIMENSIONAL OBJECT DETECTION WITH GROUND REMOVAL INTELLIGENCE</td>
<td>1/17/2023</td>
</tr>
<tr>
<td>3.</td>
<td>US-11,372,115-B2</td>
<td>VEHICLE LOCALIZATION</td>
<td>6/28/2022</td>
</tr>
<tr>
<td>2.</td>
<td>US-11,186,234-B2</td>
<td>VEHICLE SENSOR SYSTEMS</td>
<td>11/30/2021</td>
</tr>
<tr>
<td>1.</td>
<td>US-11,169,271-B2</td>
<td>OBSTACLE DETECTION SYSTEMS</td>
<td>11/9/2021</td>
</tr>
<tr>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
</tbody>
</table>
<div class="lb-trans"><table>
<thead>
<tr>
<th></th>
<th></th>
<th></th>
<th></th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td></td>
<td>专利号</td>
<td>标题</td>
<td>发表日期</td>
</tr>
<tr>
<td>20.</td>
<td>US-12,032,099-B2</td>
<td>感知通道的自适应运动补偿</td>
<td>2024 年 7 月 9 日</td>
</tr>
<tr>
<td>19.</td>
<td>US-11,851,074-B2</td>
<td>大规模自动驾驶验证的系统和方法</td>
<td>2023 年 12 月 26 日</td>
</tr>
<tr>
<td>18.</td>
<td>US-11,837,090-B2</td>
<td>基于交通规则的自动驾驶自适应决策系统和方法</td>
<td>2023 年 12 月 5 日</td>
</tr>
<tr>
<td>17.</td>
<td>US-11,837,089-B2</td>
<td>自动驾驶的模块化可扩展行为决策系统</td>
<td>2023 年 12 月 5 日</td>
</tr>
<tr>
<td>16.</td>
<td>US-11,767,034-B2</td>
<td>自动驾驶系统的计算加速系统和方法</td>
<td>2023 年 9 月 26 日</td>
</tr>
<tr>
<td>15.</td>
<td>US-11,760,368-B2</td>
<td>自动驾驶的同环自适应仿真系统和方法</td>
<td>2023 年 9 月 19 日</td>
</tr>
<tr>
<td>14.</td>
<td>US-11,747,454-B2</td>
<td>粒度灵活的基于存在的物体检测</td>
<td>2023 年 9 月 5 日</td>
</tr>
<tr>
<td>13.</td>
<td>US-11,745,762-B2</td>
<td>自动驾驶的自适应轨迹预测系统和方法</td>
<td>2023 年 9 月 5 日</td>
</tr>
<tr>
<td>12.</td>
<td>US-11,745,747-B2</td>
<td>自动驾驶计算的自适应分配系统和方法</td>
<td>2023 年 9 月 5 日</td>
</tr>
<tr>
<td>11.</td>
<td>US-11,745,750-B2</td>
<td>使用领域特定语言的自动驾驶大规模自动评分系统和方法</td>
<td>2023 年 9 月 5 日</td>
</tr>
<tr>
<td>10.</td>
<td>US-11,679,726-B2</td>
<td>车辆传感器系统</td>
<td>2023 年 6 月 20 日</td>
</tr>
<tr>
<td>9.</td>
<td>US-11,673,577-B2</td>
<td>自动驾驶的自适应相关性预测系统和方法</td>
<td>2023 年 6 月 13 日</td>
</tr>
<tr>
<td>8.</td>
<td>US-11,668,833-B2</td>
<td>障碍物检测系统</td>
<td>2023 年 6 月 6 日</td>
</tr>
<tr>
<td>7.</td>
<td>US-11,651,583-B2</td>
<td>多通道物体匹配</td>
<td>2023 年 5 月 16 日</td>
</tr>
<tr>
<td>6.</td>
<td>US-11,614,527-B2</td>
<td>自适应激光雷达 - 相机同步系统</td>
<td>2023 年 3 月 28 日</td>
</tr>
<tr>
<td>5.</td>
<td>US-11,592,565-B2</td>
<td>灵活的多通道融合感知</td>
<td>2023 年 2 月 28 日</td>
</tr>
<tr>
<td>4.</td>
<td>US-11,555,928-B2</td>
<td>具有地面去除智能的三维物体检测</td>
<td>2023 年 1 月 17 日</td>
</tr>
<tr>
<td>3.</td>
<td>US-11,372,115-B2</td>
<td>车辆定位</td>
<td>2022 年 6 月 28 日</td>
</tr>
<tr>
<td>2.</td>
<td>US-11,186,234-B2</td>
<td>车辆传感器系统</td>
<td>2021 年 11 月 30 日</td>
</tr>
<tr>
<td>1.</td>
<td>US-11,169,271-B2</td>
<td>障碍物检测系统</td>
<td>2021 年 11 月 9 日</td>
</tr>
<tr>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
<td></td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div><p>For a comprehensive view of Cyngn's patents focused on modularity and flexibility of autonomous vehicle systems with multiple sensor modalities and configurations, please visit the USPTO.</p>
<div class="lb-trans"><p>有关 Cyngn 专注于模块化和灵活性的自动驾驶系统的多传感器模式和配置的专利的全面信息，请访问 USPTO。</p>
</div><p><strong>About Cyngn</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>关于 Cyngn</strong></p>
</div><p>Cyngn develops and deploys scalable, differentiated autonomous vehicle technology for industrial organizations. Cyngn's self-driving solutions allow existing workforces to increase productivity and efficiency. The Company addresses significant challenges facing industrial organizations today, such as labor shortages, costly safety incidents, and increased consumer demand for eCommerce.</p>
<div class="lb-trans"><p>Cyngn 为工业组织开发和部署可扩展、差异化的自动驾驶技术。Cyngn 的自动驾驶解决方案使现有劳动力能够提高生产力和效率。该公司解决了当今工业组织面临的重大挑战，如劳动力短缺、昂贵的安全事故以及对电子商务的消费者需求增加。</p>
</div><p>Cyngn's DriveMod Kit can be installed on new industrial vehicles at end of line or via retrofit, empowering customers to seamlessly adopt self-driving technology into their operations without high upfront costs or the need to completely replace existing vehicle investments.</p>
<div class="lb-trans"><p>Cyngn 的 DriveMod 套件可以在新工业车辆的生产线末端安装或通过改装进行安装，使客户能够无缝地将自动驾驶技术融入其运营中，而无需高额的前期成本或完全更换现有的车辆投资。</p>
</div><p>Cyngn's flagship product, its Enterprise Autonomy Suite, includes DriveMod (autonomous vehicle system), Cyngn Insight (customer-facing suite of AV fleet management, teleoperation, and analytics tools), and Cyngn Evolve (internal toolkit that enables Cyngn to leverage data from the field for artificial intelligence, simulation, and modeling).</p>
<div class="lb-trans"><p>Cyngn 的旗舰产品，企业自主套件，包括 DriveMod（自动驾驶系统）、Cyngn Insight（面向客户的自动驾驶车队管理、远程操作和分析工具套件）以及 Cyngn Evolve（内部工具包，使 Cyngn 能够利用现场数据进行人工智能、仿真和建模）。</p>
</div><p>Find Cyngn on:</p>
<div class="lb-trans"><p>在以下平台找到 Cyngn：</p>
</div><ul>
<li>Website: https://cyngn.com</li>
<li>Twitter:  http://twitter.com/cyngn</li>
<li>LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/cyngn</li>
<li>YouTube: https://www.youtube.com/@cyngnhq</li>
</ul>
<div class="lb-trans"><ul>
<li>网站: https://cyngn.com</li>
<li>推特: http://twitter.com/cyngn</li>
<li>领英: https://www.linkedin.com/company/cyngn</li>
<li>YouTube: https://www.youtube.com/@cyngnhq</li>
</ul>
</div><p><strong>Investor Contact:</strong> Don Alvarez</p>
<div class="lb-trans"><p><strong>投资者联系：</strong> Don Alvarez</p>
</div><p><strong>investors@cyngn.com</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>investors@cyngn.com</strong></p>
</div><p><strong>Media Contact:</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>媒体联系：</strong></p>
</div><p>Luke Renner</p>
<div class="lb-trans"><p>Luke Renner</p>
</div><p><strong>media@cyngn.com</strong></p>
<div class="lb-trans"><p><strong>media@cyngn.com</strong></p>
</div><p>Forward-Looking Statements</p>
<div class="lb-trans"><p>前瞻性声明</p>
</div><p><em>This press release contains forward-looking statements within the meaning of the Private Securities Litigation Reform Act of 1995, Section 27A of the Securities Act of 1933, as amended, and Section 21E of the Securities Exchange Act of 1934, as amended. Any statement that is not historical in nature is a forward-looking statement and may be identified by the use of words and phrases such as &#34;expects,&#34; &#34;anticipates,&#34; &#34;believes,&#34; &#34;will,&#34; &#34;will likely result,&#34; &#34;will continue,&#34; &#34;plans to,&#34; &#34;potential,&#34; &#34;promising,&#34; and similar expressions. These statements are based on management's current expectations and beliefs and are subject to a number of risks, uncertainties and assumptions that could cause actual results to differ materially from those described in the forward-looking statements, including the risk factors described from time to time in the Company's reports to the SEC, including, without limitation the risk factors discussed in the Company's annual report on Form 10-K filed with the SEC on March 7, 2024. Readers are cautioned that it is not possible to predict or identify all the risks, uncertainties and other factors that may affect future results No forward-looking statement can be guaranteed, and actual results may differ materially from those projected. Cyngn undertakes no obligation to publicly update any forward-looking statement, whether as a result of new information, future events, or otherwise.</em></p>
<div class="lb-trans"><p>本新闻稿包含 1995 年《私人证券诉讼改革法案》第 27A 条、1933 年《证券法》及其修正案和 1934 年《证券交易法》及其修正案第 21E 条所定义的前瞻性声明。任何非历史性质的声明均为前瞻性声明，并可通过使用诸如 “预期”、“预计”、“相信”、“将”、“可能导致”、“将继续”、“计划”、“潜在”、“有前景” 等类似表达来识别。这些声明基于管理层当前的期望和信念，并受到多种风险、不确定性和假设的影响，这些因素可能导致实际结果与前瞻性声明中描述的结果存在重大差异，包括公司向美国证券交易委员会（SEC）提交的报告中不时描述的风险因素，包括但不限于 2024 年 3 月 7 日向 SEC 提交的公司年度报告（Form 10-K）中讨论的风险因素。读者应注意，无法预测或识别所有可能影响未来结果的风险、不确定性和其他因素。没有任何前瞻性声明可以得到保证，实际结果可能与预测的结果存在重大差异。Cyngn 没有义务公开更新任何前瞻性声明，无论是由于新信息、未来事件还是其他原因。</p>
</div><p><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://mma.prnewswire.com/media/2156830/Cyngn_Logo_1.jpg" alt="" original-src="https://mma.prnewswire.com/media/2156830/Cyngn_Logo_1.jpg"/></p>
<p>SOURCE Cyngn</p>
<div class="lb-trans"><p>来源：Cyngn</p>
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