2023營收同比增15.59% 芯聯集成的破局之路

2023營收同比增15.59% 芯聯集成的破局之路

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本站汽車4月3日報道

2021年,一場突如其來的芯片危機,席捲全球。

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一枚小小的芯片,像蝴蝶煽動的那下翅膀,最終引發了一場地動山搖的行業大“地震”。

這場缺芯危機中,汽車行業首當其衝。

彼時,恰逢新能源汽車市場開啓高速發展,全球汽車芯片的需求量超過了供應量的30%,加之疫情、貿易戰、逆全球化等帶來的供應鏈斷裂等因素,一芯難求,芯片價格飆升。

之前那么狂,现在变了?

一枚原本只要15元人民幣的ESP芯片,一度被炒到了1500元,很多車企被迫停產。

與此同時,當時中國汽車芯片的自給率只有5%,全球前十大芯片企業更是沒有一家中國企業。

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提高芯片國產率以及保持供應鏈的穩定成爲壓在中國芯片企業肩頭的重任。

機遇伴隨危機而來,中國汽車芯片,國產替代的逆襲之路也就此展開。芯聯集成,就是這樣一家抓住時代機遇,踩中“風口”的企業。

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機會總是留給有準備的人,對於企業,也是如此。在這場席捲全球的芯片危機之前,芯聯集成早已開始佈局。

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芯聯集成,成立之時最初名爲“中芯集成”,2018年3月,從中芯國際剝離獨立。

目前,主要是提供一站式芯片系統代工解決方案,從事MEMS和功率器件等領域的晶圓代工及模組封測業務,目前是國內少數提供車規級芯片的晶圓代工企業。

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芯聯集成,可以說是在汽車行業的缺芯危機中暴風成長,這首先得益於它的前瞻佈局。

2018年,消費電子行業正當紅,當時多數晶圓廠與設計公司都在做以手機爲核心的消費類業務,但芯聯集成卻將目光盯上了新能源汽車與工控市場,伴隨着新能源及新能源車產業的起飛,芯聯集成也獲得了高速增長。

芯聯集成CEO 趙奇

對此,芯聯集成CEO趙奇提到:“我們在2018年建了新的工廠,那時,我們是按照車規線建的,比國內其他建設標準是按照消費標準建設產線的企業而言,我們已經相當於預埋了我們的優勢”。

包括後續對碳化硅領域的投資趙奇也是如此,因爲明確研判到碳化硅未來的主戰場是8寸,所以在設備上,直接按照按照6寸、8寸兼容的設備來配置。“我一開始就是瞄着未來,主戰場需要什麼,就幹什麼。”

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預埋的優勢,帶來了豐碩的果實。

“一輛新能源汽車需要的70%芯片,在這裡都能看到”。

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“芯聯集成的車規產品覆蓋中國90%的新能源汽車”。

芯聯集成一舉成爲了國內規模最大的車規級 IGBT製造基地,芯聯動力董事長袁鋒提到:“2023年,公司IGBT出貨量位居國內市場第一,公司SiC MOSFET規模中國量產出貨第一”。去年5月,芯聯集成在上交所科創板成功上市。

目前,芯聯集成已經建成8英寸、12英寸和SIC產線,產品主要包括功率器件、MEMS等,廣泛應用於新能源汽車、風光儲、高端消費等領域。

隨着公司的IGBT 、MOSFET、SiC MOSFET等車載產品全面進入規模量產,2023年,芯聯集成,實現營業收入53.24億元、同比增長15.59%,經營性現金流26.14億元、同比增長95.93%。其中,車載應用領域營收同比增長128.42%, 佔主營收入的近5成比例。

正如芯聯集成2023年報所說:“車載領域收入增長直接帶動公司整體收入的強勢增長”。

中國汽車產業的崛起,最終將是生態競爭的對決。

隨着新能源車產業的不斷髮展,中國汽車生態體系也逐漸完善,但供應鏈尚不完整,在芯片領域,仍有比較大的缺口。

在智能化下半場的淘汰賽中,中國的新能源車產業要想勝出並遙遙領先,掌握產品定義和產業鏈纔是制勝的關鍵。

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這就要求主機廠和一二級供應商,加速深度融合,通過合作不斷完善技術,實現技術創新和產業鏈自主可控。

芯聯動力董事長 袁鋒

而芯聯集成,則通過與合作伙伴一起合作做“長板”,來爲主機廠的產業鏈佈局提供底層技術支持,芯聯動力董事長袁鋒把這叫做“design in”。

“我們宣佈的與車企的合作叫design in,就相當於是我和車企從設計開始就在一起做,目前公司已與中國絕大多數的新能源車企建立了合作”。

“公司的夢想很大,也不是全都要自己來做,我們在一些特殊的領域選擇了跟合作伙伴一起成長,十分具有代表意義的就是碳化硅領域”。

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除了一起“design in”技術領域的長板,芯聯集成還在商業模式上“design in”,2023年10月,爲了保持公司碳化硅業務的市場競爭優勢,芯聯集成發起成立了芯聯動力。

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芯聯動力註冊資本5億元,芯聯集成在芯聯動力持股51%,這家公司由6家知名新能源產投聯合投資:包括整車廠背景的小鵬汽車和上汽,全球最大汽車系統集成商博世,以及立訊精密、寧德時代和陽光電源。

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這一硬核且豪華產業局,也讓芯聯動力成爲了整個中國在硬科技資本市場最火的一個項目,通過這種商業模式的“design in”,與汽車產業鏈的上下游建立更緊密的聯繫,從而來構建更強有力的護城河和生態圈。

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具體到電路產業鏈這一領域,芯聯集成則直言:“從產業和技術,我們都在爭當鏈主的角色”。在紹興,芯聯集成被定義爲鏈主,主要是因爲在集中電路這個鏈條裡,芯聯集成投資最重,技術最密集,有效的聚攏了產業鏈的上下游帶動整個集成電路產業鏈的發展。

無論是從上到下,還是從內到外,不管是從產品技術還是商業模式,芯聯集成都在不斷的加緊與整個汽車產業鏈的緊密合作,並且“不是一錘子的買賣合作,而是真的能跟他們一起去做創新,深入綁定”。

目前,芯聯集成已與比亞迪、 理想、小鵬、蔚來等多家新能源頭部車企在車規芯片方面達成深度戰略合作。

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“缺芯”紅利之下,國產替代成了半導體行業的趨勢,但是前路註定仍然漫長。

直到最后一颗星辰

汽車芯片的工藝週期非常長,前期需要鉅額投入,後期即使進入汽車領域也需要長期的實踐。

锻炼平板支撑,能起什么作用?

目前中國汽車芯片的自給率還只有10%左右,90%要靠進口,這說明中國汽車芯片還需進一步提高產能以及自研能力。

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2023年全球半導體行業震盪發展,全年收入同比下降10%左右,芯聯集成營業收入同比上漲15.59%,雖然呈現逆勢增長,但芯聯集成目前仍處於虧損狀態。

2023年,芯聯集成歸母淨利潤高達-19.5億元,虧損原因,一個是行業屬性,需要高昂的研發投入、疊加較高的固定資產折舊金額;一個是新產線的擴建以及產能爬坡期,規模效應沒有完全顯現;

剔除折舊及攤銷等因素影響,全年實現EBITDA(息稅折舊攤銷前利潤)9.25億元,比上年增長1.16億元。

爲了儘快實現盈利,面對激烈的市場競爭, 芯聯集成也在不斷尋找新的業務增長點。

首先是繼續加大對碳化硅業務的投資,去年投資超百億加碼碳化硅業務,公司已成爲亞洲 SiC MOSFET 出貨量居前、中國出貨量第一的製造基地,已達成月產5000片以上的出貨規模;另外,芯聯動力的成立就是專注碳化硅業務,進而實現全產業鏈佈局。

2024,芯聯集成還將發力 AI 領域,尋找“第三增長曲線”,同時促進”出海”,加速拓展海外市場。

在近日舉辦的年度媒體溝通會中,芯聯集成管理層再次直面虧損現狀,且對未來盈利充滿信心。

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主要是臺積電給集成電路帶來的一個行業習慣——快速折舊,臺積電採用三年折舊,而這些設備往往可以用二三十年左右,芯聯集成採用的是5年折舊,2023年,芯聯集成折舊高達34億元。

趙奇表示,“目前,芯聯集成成本里面有一半是折舊,如果不考慮折舊的話,去年的利潤增長爲70%。

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從去年下半年開始,汽車芯片需求出現放緩的趨勢,汽車芯片開始產能過剩、跌價嚴重,這也意味着車載業務佔收入大頭的芯聯集成,在2024年將面臨更嚴酷的競爭。

在年初的一次採訪中,趙奇曾這樣預測:”中國第三代半導體產業發展的’春秋時代’ 已經結束, 2024年將會進入’戰國時代’ ,形成‘ 戰國七雄’,期間一定會伴隨激烈競爭”。

伴隨着“缺芯”紅利的結束,一方面是芯片產能過剩,一方面是優質產能稀缺,挺進半導體產業“戰國時代”的芯聯集成,面對接下來的激烈競爭與淘汰賽,未來要做的不止是國產替代,而是要多線佈局,技術創新,做好“逐鹿中原”的準備。

Recharge電動車系超熱賣 Volvo第一季銷量達到雙位數增長!

Recharge電動車系超熱賣 Volvo第一季銷量達到雙位數增長!
轩辕剑 昆仑纪

摘自Volvo

結束了四年來銷售新低的2022年後,Volvo在剛結束的第一季銷售有了佳績,品牌日前公佈了2023年一月至三月於全球市場共交付了162,938輛,相比去年同期的148,295輛成長了10%,而原廠將銷量增長的原因歸功於需求日益上升的Volvo「純電」車銷量。

摘自Volvo

事實上,Volvo光是在三月份便繳出了63,132輛,佔了第一季總數近40%,且相較去年同期成長了8%。另外,早已堅定轉向電氣化發展的Volvo,其Recharge電動子品牌 (PHEV以及純電動) 在今年前三月的銷售更加旺盛,Volvo電動車系於今年第一季賣出的數量就佔了總數的41%!儘管品牌的純電動車目前僅有XC40 Recharge與C40 Recharge販售中,但兩臺純電車在今年第一季的銷量也已佔總數的18.45%。

摘自Volvo

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地區銷售部分,Volvo第一季在歐洲、美國與中國分別交付了72,671輛、26,483輛、36,457輛,其中以美國市場增長16%爲最多,至於Recharge車系則是在歐洲市場有着32%的大幅進步,而第一季售出21,047輛亦是這三大市場中之最。

摘自Volvo

車款部分仍是屬XC三兄弟最爲暢銷,XC40、XC60、XC90在第一季分別交付了49,992輛、50,194輛、24,380輛,其中,小休旅XC40在三月份以單月交付20,556的成績超越不到2萬輛的XC60,難得成爲品牌的月銷售冠軍。

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Volvo Cars 2023第一季銷量。 圖/截自Volvo Newsroom

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賓士C-Class、S-Class、Maybach S 580通通有!23/24年式配備更新

賓士C-Class、S-Class、Maybach S 580通通有!23/24年式配備更新

臺灣賓士針對C-Class、S-Class、Maybach S 580等車款,23/24年式車型配備更新。 圖/Mercedes-Benz提供

臺灣賓士(Mercedes-Benz Taiwan)公告即日起隨着23/24年式車型推出,重點車款將進行配備與規格調整。C-Class將新增豐富標準配備,安全防護更提升;S-Class與Mercedes-Maybach也在動力與配備上進行更新,企圖打造最令人嚮往的產品組合,滿足不同級距的客戶需求。

C-Class科技與動感再強化

C-Class作爲賓士旗下最受矚目的運動型轎車,23/24年式車型則全面標配PRE-SAFE®主動側撞防護、自動調適遠燈輔助等,安全科技再升級。運動感也進行強化,特別在C 200上標配AMG Line套件,換上霧銀星芒型水箱護罩、AMG車身造型與跑車型懸吊系統,讓外觀與操控更加動感;內裝則換上多功能Nappa真皮平底跑車方向盤、AMG不鏽鋼行車踏板與附對比縫線的包覆座椅,提升內裝的運動氛圍。

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賓士C-Class將新增豐富標準配備,安全防護更提升。 圖/Mercedes-Benz提供

C 43 4MATIC則標配多光束智慧型數位頭燈、指紋辨識功能等,使愛車科技氛圍更加豪華智能,另外還標配AMG Nappa真皮/MICROCUT高性能平底跑車方向盤強化操控手感,熱血造型設計與紮實手感,握上它瞬間進入奔放模式,解放生活壓力。

S-Class豪華巔峰再進階

作爲汽車產業的豪華旗艦房車代表,23/24年式車型豪華質感與動態設定再次進化。除了在S 350 d車型上,加入「48V高效輕油電系統」,讓動力更順暢平穩,在S 350 d L長軸版更新增「後軸轉向系統」讓市區低速回轉更加靈活,提升高速巡航的穩定度,體驗豪華都會房車的靈活性,優雅行駛軌跡。且在特定車款上標配「遮陽套件」、「可伸展型座椅」以人體工學爲依歸的座椅設計,自行調節最佳角度進而徹底放鬆,打造豪華舒適後座座艙。

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賓士S-Class動力與配備上進行更新,企圖打造最令人嚮往的產品組合,滿足不同級距的客戶需求。 圖/Mercedes-Benz提供

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Mercedes-Maybach S 580層峰豪華 再添神秘色彩

Mercedes-Maybach S 580爲彰顯在層峰豪華車款的獨特魅力,臺灣賓士特別推出Night Series限量套件,在沉穩典雅的設計上,提供更個性化的設計,猶如在原本尊貴華美的外表下,增添一股黑夜般的神秘氣息。新增MAYBACH經典的專屬雙色車漆-瑪瑙黑/沙漠銀,再搭配以獨特工藝鍛造而成,帶有MAYBACH徽飾的“Night Series”專屬輪圈造型,低調光澤卻吐露不凡的王者氣息。

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至臻豪華往往反映在精緻的細節裡,Mercedes-Maybach S-Class Night Series的內裝表現亦是如此,柔滑的菱格紋NAPPA皮質面料與令人深陷的舒適座椅,而更令人忌妒的是金灰色的座椅縫線,在叛逆的設計中,承襲了Mercedes-Maybach尊爵不凡的奢華設計語彙。

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Mercedes-Maybach S 580推出Night Series限量套件,在沉穩典雅的設計上,提供更個性化的設計。 圖/Mercedes-Benz提供

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此次限量車型更將車室空間綴以黑色類水晶中控臺內裝飾板、Dark Shadow式樣與Night Series環景內裝照明模式等,透過這些細節的層層堆疊,在Mercedes-Maybach S-Class的頂級質感上,”Night Series”爲這款限量車型營造出叛逆的神秘氣息。

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三星:公司今年HBM產能將是去年的2.9倍 高於此前預期

三星:公司今年HBM產能將是去年的2.9倍 高於此前預期

《科創板日報》28日訊,日前在全球芯片製造商聚會Memcon2024 上,三星公司執行副總裁兼DRAM產品和技術主管Hwang Sang-joong表示,預計該公司將增加HBM芯片產量,今年產量是去年的2.9倍。三星今年年初在CES 2024上給出的預測爲2.5倍。三星預計2026年HBM出貨量將是2023年產量的13.8倍;到2028年,HBM年產量將進一步增至2023年水平的23.1倍。

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新臺幣266萬起!全新世代賓士GLC休旅在臺發表

新臺幣266萬起!全新世代賓士GLC休旅在臺發表

臺灣賓士總裁 畢立思(Oliver Britz)先生爲全新世代賓士GLC拍照會揭開序幕。 圖/臺灣賓士提供

賓士(Mercedes-Benz)在臺發表全新世代GLC休旅,承襲全球最熱銷豪華休旅GLC各面向的優異設計,大膽融入賓士G-Class越野基因與新世代科技,締造一款集結尖端科技、動感魅力的全新世代GLC。臺灣賓士(Mercedes-Benz Taiwan)導入兩款車型GLC 200 4MATIC與GLC 300 4MATIC,建議售價分別爲266萬及311萬起。

全新世代賓士GLC五大亮點:-新世代家族設計語彙與同級最低風阻係數Cd = 0.29的流線外觀結合動感優雅語彙。-強大G因加持,導入越野駕駛模式、地表偵視功能與越野顯示介面等功能,同步強化抓地力與循跡表現。-操作介面與駕駛輔助同步躍進,內建全新MBUX 2.0多媒體系統以及與S-Class同級之進階智慧駕駛輔助,感受無可比擬的人性化操作。-M254新世代直列四缸渦輪引擎整合第二代ISG 48V高效輕油電系統,展現卓越動力與高效節能兼具的性能表現。-最高達4.5度的後軸轉向系統及AIRMATIC氣壓懸吊等底盤技術,提供絕佳舒適性與操駕樂趣。

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臺灣賓士發表第三代全新GLC休旅並提供雙車型可選,GLC 200 4MATIC與GLC 300 4MATIC建議售價分別爲266萬及311萬起。 圖/臺灣賓士提供

全新世代賓士GLC頭尾燈演變得更銳利,加入多光束智慧型數位頭燈更加閃耀,而運動化引擎蓋隆起造型與車側線條的改動,更顯征服者氣息與王者風範。其協調均衡的設計使升等車身尺碼後依舊保有緊緻的視覺感受,而加大的車室不僅創造出舒適的乘坐空間,更擴大了後行李廂載物機能至620公升(最大1680公升)。

全新世代賓士GLC強大的科技加持,不管是都會或叢林皆能輕鬆應對。 圖/臺灣賓士提供

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不僅如此,前座科技感十足的大面積中央直立式11.9吋高解析度觸控螢幕,搭載全新MBUX多媒體系統,使操作更加直覺便利,其Zero Layer零層級觸控介面預設的導航系統亦提供最新MBUX擴增實境導航功能,在複雜的交通區段可以輕鬆找尋前進的道路;若進入狹窄的巷弄或停車場,360度環景攝影結合3D模擬成像,可自由切換至駕駛所需要的俯瞰視角。

全新世代賓士GLC的Burmester環場音響系統提供15具高傳真喇叭與總輸出高達710瓦的DSP擴大器,讓移動的每一刻皆是頂級劇院饗宴。而全新世代的豪華座艙設計,從門飾板上緣縫線及類Nappa皮質包覆,縈繞至前方控臺的發光出風口氛圍燈.或內門扶手帶金屬刻紋的細膩設計,皆樹立起同級產品中無人能敵的座艙氛圍。當然,與S-Class同等級的進階智慧駕駛輔助系統,電容式觸摸感應方向盤等全方位的主被動安全防護,都讓每一趟旅程都能更加放鬆與安全。

全新MBUX 2.0多媒體系統以及與S-Class同級之進階智慧駕駛輔助,感受無可比擬的人性化操作。 圖/臺灣賓士提供

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全新世代賓士GLC搭載2.0L直列四缸M254渦輪引擎,搭配第二代ISG 48V高效輕油電系統,爆發最大馬力281hp,與最大扭力400Nm提供城市道路中充沛的起步加速,在陡坡與山路上,4MATIC全時四輪驅動系統則提供可靠的動力輸出與出色的操控表現;若在探險的途中進入彎曲窄巷或碎石小路,則可透過中控螢幕切換至越野駕駛模式,此時系統將提供「地表偵視」使駕駛員輕鬆避開障礙物並行駛於正確道路上。

全新世代賓士GLC導入越野駕駛模式、地表偵視功能與越野顯示介面等功能,同步強化抓地力與循跡表現。 圖/臺灣賓士提供

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全新世代賓士GLC在懸吊結構上也迎來突破性革新,前四連桿與獨立多連桿設定,並配合全新的選配AIRMATIC氣壓懸吊下,使GLC同時擁有高質感乘坐品質與傑出的操控感,再加上被稱爲黑科技的選配功能「後軸轉向系統」可使迴轉直徑由11.8縮小至10.9公尺,皆令GLC在同級車款中,憑着卓越的道路征服能力始終立於全能冠軍之位。

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對於電動車而言,續航里程無疑是相當重要的觀察重點,除了電池容量外,如果動能回收表現優異、在煞車減速過程將動力產生的能量回收補充電量,使電動車的能源運用更有效率,就能夠讓電動車跑得更久更遠。根據德國最大的交通協會全德汽車俱樂部ADAC的測試,發現不同電動車款的動能回充確實有着很大的差異。

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德國ADAC測試了三種不同的電動車,它們共同代表了電動車市場的經濟入門款、中階車型和豪華車等級等不同級距市場,結果發現,最好的電動車可以回收煞車過程中產生高達50%的能量,但部分電動車卻僅能利用35%的能量。

重量較重的車款雖然動能回充表現較好,但如果要把上山及下山的整體效率算出來,依然還是較輕的電動車效率較高。 摘自Carscoops.com

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BMW i7在這次的測試中於巴伐利亞山區公路的下坡路段回收了26.27kWh的能量,而入門電動車代表Dacia Spring則表現最普通,僅僅回收了7.05kWh的能量,市場最具代表現的中型電動休旅特斯拉 Model Y則回收了17.6kWh的能量。

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Tesla Model Y。 摘自Tesla

BMW的獲勝或許也不意外,畢竟不論是其卓越的引擎技術及性能表現,包含售價也是Dacia Spring的好幾倍,但令人難以置信的是,i7在下坡路段動能回充達到55kW的充電率,甚至比Dacia Spring在充電站充電還來得高,這也是因爲它更重,這意味着它在減速時會產生更多的能量。

相較之下,Spring的車重僅爲1,180 公斤,證明電動車未必就一定很重,而Model Y的重量爲2,186公斤,BMW i7的重量則高達2,830公斤。

Dacia Spring。 摘自Dacia

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當然,畢竟不可能永遠都是下坡路段,即便下坡的動能回充表現良好,也要看上坡時所消耗的能量是多少。果然不意外BMW i7在上坡時消耗的能​​量最多、其次則是Model Y,最具優勢則是最輕的Dacia Spring。如果將測試路線的上坡和下坡路段消耗的總能量結合起來,Dacia Spring的消耗數據爲9.65kWh/100km、Tesla Model Y則是15.57kWh/100km,BMW i7則是16.54kWh/100km。

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也就是說笨重的BMW i7在下坡能量回收方面名列前茅。然而,較輕的Dacia Spring在山區旅程中整體效率最高,這凸顯了能源消耗和恢復之間的微妙平衡——雖然較重的電動車可能恢復更多,但它們首先也需要更多的動力來移動,如何善用這樣的特色來有效掌握動能回充就是其中的關鍵。

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在這個山地測試中經歷的極端上坡和下坡並不能反映大多數電動車所經歷的駕駛類型,因此ADAC 也對19種不同的電動車完成了實驗室測試,以瞭解它們在WLTP 條件下的表現。

不同車款表現的動能回充效率都有不小差異。 摘自arenaev.com

研究表明,在這種平地場景下,電動車在煞車時平均可回收22%的能量,但不同汽車之間也存在一些巨大差異。 Nio ET7 得分最高,恢復了31%的電量,而Dacia Spring僅恢復了9%。

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所以除了電動馬達的優化及動能回充效率提升外,車重依然是相當關鍵的表現,這也看出輕量化結構的潛力,創新材料和設計是最大限度提高電動車效率的關鍵,減輕車輛重量就像是同步爲電動車提供持續的能量提升,無論是在加速還是在恢復時。

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交通尖峰時段,後方出現一臺救護車,你願意闖紅燈讓道嗎? 圖/iStock

想像有一天你正在尖峰時段開車,車子停在十字路口等紅燈時,後方出現一輛急駛而來的救護車,你爲了讓道必須開過停止線。這時你是否願意冒着違規被開罰的風險?還是承擔風險以換取他人儘速就醫?

在上述情境中,針對「要不要闖紅燈」我們經歷了一段價值判斷過程。如果剛好十字路口有真人警察,他的判斷可能是:這是情急之下不得不的行爲,並非蓄意違規。

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然而,如果負責執法的是「法律人工智慧系統」(Artificially legal intelligent,簡稱 ALI)情況可能截然不同。

ALI 這個詞源自 Mireille Hildebrandt 的研究,在概念上可區分爲兩類:採取傳統程式碼的 IFTTT(if this then that)、運用機器學習的資料驅動。前者是注重法律推理或論證的計算機模型,將法律規範轉爲程式碼,藉由程式編寫來執行法律任務。後者則透過大量資料的學習,來預測行爲範式,用於再犯率、判決結果預測上有較好的成果。

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一般情況下,應用在交通管制的 ALI 會辨識車輛是否超速、闖紅燈等違規行爲,不過交通情境千變萬化,ALI 能否做出包含「道德價值的判斷」將是一大挑戰!

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中研院歐美研究所陳弘儒助研究員察覺,人工智慧(AI)正在左右人們對守法的價值判斷及背後的因果結構,進而反思當我們將原本由人來判斷的事項,全權交由 AI 來執行時,可能產生哪些潛移默化的影響?

讓我們與陳弘儒展開一場從法哲學出發的對話,探索 AI 與法治價值之間的緊張關係。

中研院歐美研究所陳弘儒助研究員,從法哲學出發,探索 AI 與法治價值之間的緊張關係。 圖/研之有物

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會對 AI 感興趣是因爲我很早就對電腦有興趣,我原本大學想念資訊工程,因爲高中有些科目沒辦法念,於是去念文組,大學進入法律系就讀,研究所考入「基礎法學組」研讀法哲學。

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後來我到美國讀書,當時 AlphaGo 的新聞造成很大的轟動,啓發我思考 AI 的應用應該有些法律課題值得探討,於是開始爬梳 AI 與法律的發展脈絡。

AI 這個詞大概在 1950 年代被提出,而 AI 與法律相關的討論則在 1970、80 年代就有學者開始思考:我們能否將法律推理過程電腦程式化,讓電腦做出跟法律人一樣的判斷?

事實上,AI 沒有在做推理,它做的是機率的演算,但法律是一種規範性的判斷,所有判斷必須奠基在法律條文的認識與解釋上,給予受審對象合理的判決理由。

這讓我好奇:如果未來廣泛應用 AI 執法,法律或受法律規範的民衆會怎麼轉變?

至於真正開始研究「法律人工智慧系統」(ALI)是受到我父親的啓發。有一陣子我經常開車南北往返,有一天我跟父親聊到用區間測速執法的議題。交通部曾在萬里隧道使用區間測速,計算你在隧道里的平均速率,如果超速就開罰。

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父親就問我:「政府有什麼理由用區間測速罰我?如果要開罰就必須解釋是哪一個時間點超速。」依照一般的數學邏輯,你一定有在某個時間點超速,所以平均起來的速率纔會超過速限,可是法律判斷涉及規範性,我們必須思考背後的正當性課題,不能只用邏輯解釋,這啓發我逐漸把問題勾勒出來,試圖分析執法背後的規範性意涵。

我們先來談人類和 AI 在做判斷時的差別。人類無時無刻都在做判斷,判斷的過程通常會先做「區分」,例如在你面前有 A 和 B 兩個選項,在做判斷前必須先把 A 和 B 區分開來,讓選項有「可區別性」。

在資料龐大的情況下,AI 的優勢在於能協助人類快速做好區分,可是做判斷還需經歷一段 AI 難以觸及的複雜過程。人類在成長過程中會發展出一套顧及社會與文化認知的世界觀,做判斷時通常會將要區分的選項放進這個世界觀中,最終做出符合社會或自身考量的抉擇。

當我們將判斷程序交由 AI 執行,就會涉及「判斷權限移轉」的問題,這經常在日常生活中發生,你只要發現原本自己可以執行的事情,有另外一個對象做的比你好或差不多好,你就會漸漸把判斷的工作交給它,久而久之,你大概會覺得這是很好的做法,因爲可以節省大量時間。

自駕車導航系統就是判斷權限移轉的例子,由於導航通常可以找出最佳行車路線,駕駛人幾乎會跟着走,但仍有可能誤入路況不佳或無法通行的地方。 圖/Vladimir Srajber, Pexels

我擔心這種判斷權限移轉會快速且廣泛的發生,因爲 AI 的工作效率極高,可以大幅節省人力成本,但是哪一些權限可以放給 AI?哪一些權限人類一定要守住?我們經常沒有充足的討論,等到發生問題再亡羊補牢可能爲時已晚。

以讓道給救護車而闖紅燈的情境爲例,如果讓 AI 來做交管,可以節省警察人力,又可以快速精準地開罰,卻迫使民衆需額外花時間,證明闖紅燈有正當理由。如果是真人警察來判斷,警察通常會認爲你的行爲有正當理由而不開罰。這對於受法律規範的民衆來說,會產生兩種全然不同的規範作用。

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AI 產生的規範作用會讓民衆擔心事後銷單的麻煩程序,如果無法順利解決,可能會訴諸民意代表或上爆料公社,並漸漸改變民衆對守法的態度。而真人警察產生的規範作用,將使民衆自主展現對法律的高度重視,雖然當下的行爲牴觸法律,卻是行爲人經過多方權衡後做的判斷,相信法律會支持自己出於同理心的行爲。

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我認爲法治的核心價值在臺灣並沒有很好的發展,我們常想的是怎麼用處罰促成民衆守法,長久下來可能會得到反效果。當人們養成凡事規避處罰的習慣,一旦哪天不再受法律約束,可能會失去守法的動機。

事實上,法治最根深柢固的價值爲:

法律作爲一種人類行爲規範的展現,促使民衆守法的方式有很多種,關鍵在於尊重人的道德自主性,並向民衆陳述判決理由。

給理由非常重要,可以讓民衆不斷透過理由來跟自己和法律體系溝通。如此也可以形成一種互惠關係,使民衆相信,國家公權力能用適當的理由來制定法律,而制定出的法律是以尊重公民自主性爲主。當民衆理解法律對我所處的社會有利,會比較願意自動產生守法的動機。

AI 執法看似比人類「公正無私」,但它的執法方式以處罰爲主、缺乏理由陳述,也沒有對具體情境的「敏感性」。人跟人之間的互動經常需要敏感性,這樣才能理解他人到底在想什麼。這種敏感性是要鍛鍊的,真人警察可在執法過程中,透過拿捏不同情境的處理方式來累積經驗。

例如在交通尖峰時段應該以維持交通順暢爲原則,這時警察是否具備判斷的敏感性就很重要,例如看到輕微的違規不一定要大動作開罰,可以吹個警笛給駕駛警示一下就好。

我越來越覺得人類這種互動上的敏感性很重要,我們會在跟他人相處的過程中思考:跟我溝通的對象是什麼樣的人?我在他心中是什麼模樣?然後慢慢微調錶現方式,這是人類和 AI 最根本的不同。

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行動者受各種法律變項影響的因果圖。上圖是由真人警察執法,對於處罰之可能性有影響力,可依不同情境判斷是否開罰。下圖是由全自動法律人工智慧執法,由 AI 直接將處罰之可能性加諸在行動者身上,缺乏真人警察二次確認,很可能影響行動者對守法與否的衡量。 圖/研之有物/資料來源/陳弘儒)

我認爲會有更復雜的影響。ChatGPT 是基於大型語言模型的聊天機器人,使用大量自然語言文本進行深度學習,在文本生成、問答對話等任務上都有很好的表現。因此,在與 ChatGPT 互動的過程中,我們容易產生一種錯覺,覺得螢幕後好像有一名很有耐心的真人在跟你對話。

事實上,對於生成式 AI 來說,人類只是刺激它運作的外在環境,人機之間的互動並沒有想像中的對等。

仔細回想一下整個互動過程,每當外在環境(人類)給 ChatGPT 下指令,系統纔會開始運作並生成內容,如果我們不滿意,可以再調整指令,系統又會生成更多成果,這跟平常的人際互動方式不太一樣。

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ChatGPT 能讓使用者分辨不出訊息來自 AI 或真人,但事實上 AI 只是接受外在環境(人類)刺激,依指令生成最佳內容,並以獲得正向回饋、提升準確率爲目標。 圖/iStock

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資工人員可能會用這個理由說明,生成式 AI 只是一種工具,透過學習大量資料的模式和結構,從而生成與原始資料有相似特徵的新資料。

上述想法可能會降低人們對「資料」(Data)的敏感性。由於在做 AI 訓練、測試與調整的過程中,都必須餵給 AI 大量資料,如果不知道資料的生產過程和內部結構,後續可能會產生爭議。

另一個關於資料的疑慮是,生成式 AI 的研發與使用涉及很多權力不對等問題。例如現在主流的人工智慧系統都是由私人公司推出,並往商業或使用者付費的方向發展,代表許多資料都掌握在這些私人公司手中。

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資料有一種特性,它可以萃取出「資訊」(Information),誰有管道可以從一大羣資料中分析出有價值的資訊,誰就有權力影響資源分配。換句話說,多數人透過輸入資料換取生成式 AI 的服務,可是從資料萃取出的資訊可能在我們不知情的狀況下對我們造成影響。

國外對於 AI 的運用開始提出很多法律規範,雖然國外關於價值課題的討論比臺灣多,但並不代表那些討論都很細緻深入,因爲目前人類跟 AI 的相遇還沒有很久,大家還在探索哪些議題應該被提出,或賦予這些議題重新認識的架構。

這當中有一個重要課題值得思考:

我們需不需要訓練 AI 學會人類的價值判斷?

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我認爲訓練 AI 理解人類的價值判斷很可能是未來趨勢,因爲 AI 的發展會朝人機互動模式邁進,唯有讓 AI 逐漸理解人類的價值爲何,以及人類價值在 AI 運作中的侷限,我們纔有辦法呈現 AI 所涉及的價值課題。

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當前的討論多數還停留在把 AI 當成一項技術,我認爲這種觀點將來會出問題,強大的技術如果沒有明確的價值目標,是一件非常危險的事情。實際上,AI 的發展必定有很多價值課題涉入其中,或者在設計上有一些價值導向會隱而不顯,這將影響 AI 的運作與輸出成果。

思考怎麼讓 AI 理解人類價值判斷的同時,也等於在問我們人類:對我們來說哪一些價值是重要的?而這些重要價值的基本內容與歧異爲何?

我目前的研究有幾個方向,一個是研究法律推理的計算機模型(Computational models of legal reasoning);另一個是從規範性的層面去探討,怎麼把價值理論、政治道德(Political morality)、政治哲學等想法跟科技界交流。未來也會透過新的視野省視公民不服從議題。

這將有助科技界得知,有很多價值課題需要事先想清楚,影響將擴及工程師怎麼設計人工智慧系統?設計過程面臨哪些侷限?哪些侷限不應該碰,或怎麼把某些侷限展現出來?我覺得這些認識都非常重要!

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陳弘儒的研究室有許多公仔,包括多尊金斯伯格(Ginsburg)公仔,她是美國首位猶太裔女性大法官,畢生爲女權進步與性別平權奮鬥。 圖/研之有物

陳弘儒是臺灣少數以法哲學理論研究法律人工智慧系統(ALI)的學者,他結合各種現實情境,與我們談論 ALI、生成式 AI 與當代法治價值的緊張關係。

由於 ALI 擅長的資料分類與演算,與人類判斷過程中涉及的世界觀與敏感性思辨,有着根本上的差異;以處罰爲主、缺乏理由陳述的判斷方式,也容易影響民衆對公權力的信任。因此陳弘儒認爲,目前 ALI 應該以「輔助人類執法」爲發展目標,讓人類保有最終的判斷權限。

至於現正快速發展的生成式 AI ,根據陳弘儒的觀察,目前仍有待各方專家探索其中的價值課題,包括資料提供與使用的權力不對等、哪些人類價值在訓練 AI 的過程中值得關注等。

在過去多是由人文社會學者提出警告,現在連 AI 領域的權威專家也簽署公開信並呼籲:AI 具有與人類競爭的智慧,這可能給社會和人類帶來巨大風險,應該以相應的關注和資源進行規劃和管理。

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在訪談過程中,有一件令人印象深刻的小插曲,陳弘儒希望我們不要稱呼他「老師」,因爲他從小就畏懼老師、警察等有權威身分的人,希望以更平等的方式進行對話。

假如今天以 AI 進行採訪,整個談話過程或許能不受倫理輩分影響,但這也讓我們意識到,在 AI 的世界裡,許多人際互動特有的敏感性、同理反思都可能不復存在。

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陳弘儒的研究讓我們體會,AI 在法治領域的應用不僅是法律問題,背後更包含深刻的哲學、道德與權力課題,也讓我們更瞭解法治的核心價值:

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法律要做的不只是規範人們的行爲,而是透過理由陳述與溝通展現對每個人道德自主性的尊重。

本文授權轉載自《研之有物》(原文爲:當 AI 取代人類執法!改變你對法治價值的認知—專訪陳弘儒)

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智能汽車下半場:競逐車端,更拼雲端

智能汽車下半場:競逐車端,更拼雲端
上神家的养成游戏

2015年,美國兩位頂級黑客“黑”了一輛在鄉間高速上行駛中的大切諾基,遠程操控了車輛的加速和制動系統,以及空調、電臺和雨刮等裝置,最後,還讓這輛車衝進了路邊的一條小水溝。

兩名黑客現場演示如何黑入一輛吉普,數據來源:WIRED

LAST STAGE

一年之後,在特斯拉官方知情的背景下,騰訊科恩實驗室的研究員們也成功“黑”入了一輛Model S,並現場演示瞭如何遠程實現“無鑰匙開車門”、“變道時摺疊後視鏡”、“行駛過程中打開後備箱”,“行駛中突然剎車”等功能。馬斯克還爲此專門寫親筆信致謝了騰訊科恩實驗室。

這兩次黑客事件刷新了人們對於汽車安全的認知,克萊斯勒爲此專門召回了140萬輛車,而特斯拉也在被黑之後推送了新版的Autopilot,堵住了漏洞。

而在2017年,電影《速度與激情8》用一段黑客利用漏洞,控制無人駕駛“殭屍汽車”的場景,呈現了人們對智能汽車未來的一種想象。

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儘管這種想象略顯誇張,但也用另一種形式勾勒了智能汽車的特徵——車輛不再是一座座行駛的孤島,而是與雲端緊密相連的“四輪機器人”。

尤其是高階智駕逐漸走向普及之時,汽車正在快速朝這一方向進化。一輛車上的傳感器越來越多,傳感器需要實時感知周圍的環境,並將蒐集到的數據回傳到車載大腦,而要保證行駛過程中的可靠、高效與安全,除了車端要有足夠強的算力和算法之外,雲端基礎設施的搭建在變得前所未有地重要。

騰訊智慧出行副總裁鍾學丹提出了一個觀點:“汽車智能化將是”車+雲”的一個軟件體系,利用車端產生和感知到的數據,結合雲端強大的數據存儲、計算能力和模型訓練,可以更快地發現應用的問題、加快服務的迭代,持續改善用戶的體驗。在這樣的模式下,車端也將變得更輕、更可靠,通過雲端來獲得無限的擴展空間和快速的迭代能力。”

在他說這番話時,智能車的雲上競賽,已經如火如荼。

01

智能化競賽,雲的競賽

汽車的智能化轉型並不是請客吃飯。

2022年,多家傳統汽車大廠的智能電動汽車,被發現必須前往4S店進行“線下OTA”,才能對車輛功能進行更新。頗具諷刺意味的是,特斯拉在8年前就表演了通過OTA遠程解鎖車輛電量的“魔法”,在那之後,特斯拉也多次通過OTA升級了智能座艙與智能駕駛能力。

早些時候有人解釋過這種差距的由來。2020年,《日本經濟新聞》拆解了一輛Model 3後發現,特斯拉的電子電氣架構已經領先豐田和大衆6年。

但日本人忽略了一點,汽車智能化的競賽,不僅僅發生在用戶看得見摸得着的車輛終端,也真實發生在用戶視野之外的雲端。除了在車輛電子電氣架構上先進,特斯拉其實也是有史以來雲計算實力最爲強勁的車企。

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至2020年,特斯拉就已累計銷售超過100萬輛車,而在賣出的每一輛特斯拉上,都搭載了Autopilot輔助駕駛功能,以及在特定條件下會收集駕駛數據的“影子模式”。依託大量車隊,特斯拉在2020年就積累了30億英里的Autopilot行駛里程,這爲算法訓練提供了充足的養料。而要處理海量的數據,必須依託雲端的超算中心。

2022年年中,特斯拉將其最大超算中心(特斯拉有三個超算中心)的規模擴充到了7360張 A100 GPU,這些GPU總算力約2 EFLOPS,使得特斯拉在當時擁有了全球第七大GPU超算集羣——僅僅是構建這些算力的硬件成本,就超過1億美元,而持續運營所產生的費用將遠超這一數目。

依靠保有量巨大的車隊與遠超同行的雲計算儲備,特斯拉最早建設起了車端雲端互通的高效數據閉環。這讓特斯拉以前所未有的速度迭代着FSD智能駕駛算法,率先在北美向用戶進行了推送,並且可能在不久後將其導入中國市場。而馬斯克一再放風:一旦進化爲高等級自動駕駛,FSD將顛覆汽車行業的商業模式。

在特斯拉之後,國內智能電動汽車企業爭先恐後地加碼城市高階智駕,理想、問界都將相關功能的投放時間從今年三、四季度提前到6月之前。

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儘管站在智能電動汽車滲透率陡增的歷史機遇期,特斯拉的競爭者們實際上都危機感深重:一方面,特斯拉已經掌握當下智能電動汽車產品的定價權與話語權,完全有能力開啓一輪乃至多輪價格戰;另一方面,特斯拉的雲端基建也難有人望其項背——這很可能是智能汽車下半場的勝負手。

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特斯拉這條鮎魚的強力攪動,背後其實是行業的深刻變化:智能電動汽車的競賽,正在從主要比拼車端產品的1.0階段,步入同時比拼車端、雲端實力的2.0階段。

誰能將智能電動汽車看成一個車與雲雙輪驅動的整體,對雲投入更多資源,誰才能在智能汽車的下半場中佔得先機。

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02

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高階智駕的新要素

當時間來到2023年,當國內車企紛紛在高端車型上佈置好高規格硬件,排出城市高階智駕量產時間表時,行業赫然發現,一朵智能汽車雲,已然成爲高階智駕競賽的新要素。

原因在於,一方面高階智駕的算法框架趨於統一,BEV+Transformer以其強大的能力征服了行業,另一方面Transformer模型本身對數據數量有着極高要求,如果數據規模較小,其性能表現可能反而不如傳統的CNN模型。

這在一定程度上改變了行業競爭的方向——數據體量與超大規模數據處理能力重要性空前提升,雲端能力不足將直接失去高階智駕的競賽資格。

然而,並非所有車企或者是供應商都有能力像特斯拉一樣建立起龐大的數據處理中心與數據處理管線,業內甚至存在一種說法,自建一套能支撐自動駕駛算法迭代的私有云,難度絲毫不亞於造車。正因如此,車企對第三方雲計算、雲存儲與雲服務需求勢必爆發。

去年8月,小鵬汽車與阿里雲合建智算中心,將其雲端算力儲備擴充至600 PFLOPS;緊隨小鵬,長城旗下毫末智行在今年與火山引擎共建了670 PFLOPS的智算中心。蔚來也在去年底宣佈和騰訊雲合作,打造智能汽車混合雲基礎設施。

不過,如果細緻地看,車企對雲的需求並不只是單純的算力要求。

一方面,高階智能駕駛車輛由於搭載大量高精度傳感器,在法規中其性質趨近於“測繪”,因而必須在數據使用的流程中保證數據合規。

另一方面,智能汽車的數據閉環有着繁多的環節,比如存儲、訓練 、驗證、部署等,因而須有先進的全套工具鏈,對各個環節予以優化,才能避免出現木桶效應,保證整個流程高效運轉。

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此外,由於高階智能駕駛對雲計算、雲服務會有長期、大量的需求,車企對此也會有明確的成本訴求,希望兼顧性能與成本。

這些多層次的具體要求,最終必然要更專業的雲服務予以滿足。去年,騰訊率先對此予以響應,在上海開了業界第一個專門爲自動駕駛設立的雲專區,在其公有云、私有云、專屬雲基礎上,推出騰訊智能汽車雲平臺——一朵專爲自動駕駛服務的專用雲。

相比於將通用的雲用於自動駕駛,專雲專用的意義在於,原本看起來難以兼顧的“既要又要”需求,自動駕駛專用雲都能予以滿足,從數據接入到模型部署,全流程爲自動駕駛減負。

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博世高階智駕基礎設施研發總監黃羅毅在最近一次公開演講中就表示,博世之所以選擇和騰訊合作,有兩個重要原因,其一是騰訊的自動駕駛專屬雲,能夠實現全棧物理隔離,滿足數據安全法規;其次是騰訊能夠提供一套完整的合規服務,可以讓博世專注於上層功能的開發。

針對自動駕駛算法開發、訓練時的痛點,騰訊雲自研了GooseFS緩存加速產品和TACO軟件加速器套件,能夠解決大規模模型訓練中的最大的堵點——帶寬瓶頸,爲模型訓練提速。

在模型優化、驗證環節,騰訊結合了遊戲科技和雲的能力,能提供TAD Sim虛擬仿真引擎——它擁有超過300萬個場景,可在50km x 50km的城市區域(相當於北京六環內的面積)容納超過100萬輛仿真車輛同時運行。要提升自動駕駛汽車在複雜交通流下的博弈能力、驗證算法可靠性,這種高性能仿真引擎不可或缺。

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騰訊能夠提供TAD Sim虛擬仿真引擎

而應對成本需求,騰訊的智能汽車雲平臺則對各環節予以降本提效,通過雲上-雲下一體化,軟件-硬件相結合的自研存儲方案,可以實現50%降本;在騰訊智能汽車雲提供的一站式算法開發、訓練框架方案中,數據接入工作量會減少8成,標註成本能降低7成,最終算法開發TCO(總擁有成本)也降低了50%以上。

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正是看到了這些特性的價值,蔚來、博世、奔馳、英偉達等大型企業相繼與騰訊智能汽車雲達成合作。顯然,一朵受人青睞的智能汽車雲,既要有全棧能力,也要有性價比優勢。

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03

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基礎設施的新挑戰

在智能汽車的競賽中,車企們近兩年紛紛患上算力飢渴症,不遺餘力地在車輛上堆砌大算力芯片,一輛汽車的算力可以達到數百乃至上千TOPS。強大的車上算力彷彿是智能汽車“智商”排名的衡量標準。

實際情況並非如此。如今的智能汽車其實是一個“車雲一體”的智能終端,車端負責數據收集、服務觸達以及一部分本地實時運算,雲端則是一個更復雜的後勤部門,負責大規模數據存儲、計算與算法訓練,並將完善的算法或服務下發到車輛。

無論是車企還是雲計算廠商,都擁有這樣的共識——一個足夠強大的雲端,可以讓車端“輕裝上陣”,減少對實時算力的需求。

事實上,高精地圖(HD Map)正是在這樣的需求下誕生的。它通過雲端獲取的上帝視野,幫助智能汽車更好地感知環境、作出正確的駕駛決策,實現更可靠的智能駕駛。但由於法規、成本等問題,此前高精地圖鮮度不夠,通常是以季度爲單位,更新速度趕不上車企高階智駕進城的需求,行業紛紛轉向“重感知輕地圖”的技術路線。

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而在“輕地圖”的呼聲中,其實還分化出了完全不用高精地圖和使用輕量級高精地圖的陣營。

前者主要包括特斯拉及其一部分追隨者,他們認爲人類無需高精地圖就能開車,自動駕駛汽車也應該做到。不過完全不用高精地圖也有代價,即車輛必須擁有更強的感知算法、更能爲不可靠感知兜底的規控算法以及算法背後足夠強力的硬件尤其是芯片。

後者則主要是認爲對待自動駕駛應該更加審慎的大廠,在他們眼中高精地圖的上帝視野與對道路元素的精細呈現,能夠多一層冗餘,更好地保障高階智駕的安全。只不過高精地圖的支持者們也認爲,高精地圖這種重資產,在當下要做適當的減法。

長安汽車地圖開發總工程師顏凱就表達過這樣的觀點:“未來城區智駕地圖面臨的最大挑戰在於城區地圖的覆蓋與鮮度,巨大的城市道路里程基數加上日新月異的城市道路建設與百餘輛專業高精采集車採集能力之間存在明顯的鴻溝。”

這種鴻溝不僅讓車企自己的軟件團隊要打足雞血、小步快跑,其實也對雲商和圖商都提出了新的挑戰:

作爲一種重資產的基礎設施,雲商和圖商要如何跟上智能汽車快速變化的風向?要如何既能提供輕量、易用的雲圖服務幫車端減負,也實現自身的商業閉環?

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這些挑戰往往需要進技術、產品、商業模式的創新。

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今年以來,面對智能駕駛“重感知輕地圖”趨勢,圖商紛紛開始推出“輕量級高精地圖”。比如百度表示將推出輕量級高精地圖,高德的同類產品也在規劃中。

騰訊的思考是,雲的能力,是將高精地圖做輕的有效途徑。

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在地圖生產工藝上,騰訊率先實現了“一張圖”的模式。

所謂“一張圖”是指,一體化的地圖生產體系,天然融合了標準地圖(SD Map)、輔助駕駛地圖(ADAS Map)、高精地圖(HD Map)等不同精度等級的地圖數據,共用一套路網,不僅做到了數據同源、質量同級,也能更靈活的根據車企不同駕駛模式的精度要求,按需提供地圖數據服務,進一步降低成本。

在“一張圖”的生產模式之下,騰訊專門服務城市智駕的地圖產品應運而生:HD Air輕量級高精數據。

一方面,形式更輕,將地圖元素聚焦在服務智能駕駛的必要元素上,在滿足L2+需要的米級精度的同時,表達更簡潔,成本更低;另一方面,通過結合高精度點雲自採、衆源採集、影像採集等多種採集形式,將更新頻次從季度或者月級提升到周級。畢竟城市道路變化頻度更高,時刻保證地圖的“鮮度”至關重要。

交互界面,也是讓用戶直觀體驗智能駕駛的關鍵窗口,所以讓地圖更“輕”的同時,還需更精緻刻畫地圖要素。比如,騰訊HD Air對POI(興趣點)、建築、斑馬線、停止線、植被、河流、湖泊水波紋等要素進行更精緻的刻畫,可以支撐更逼真的3D地圖實時渲染效果,讓用戶身臨其境。

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據瞭解, HD Air能夠在今年年底前擴展到全國50座城市。在騰訊雲端能力的加持下,HD Air能夠做到常用常新。

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鍾學丹介紹,雲和地圖能力的緊密結合可以幫助車企構建起一張由用戶來運營的“活”地圖。實時的車端感知數據,進入雲端進行多程建圖,幫助提升諸如道路邊界信息、道路標記等元素的鮮活度,實現地圖的定製化更新。這種方式,可以幫助車企打造更符合用戶行駛習慣和熱點路線的鮮活地圖。

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站在行業的角度看,輕量級高精地圖的推出降低了客戶的使用成本,提高了城市覆蓋率和更新頻率,有望推動自動駕駛滲透率進一步提高。從客戶層面來看,這種輕量級地圖的出現和普及也是車端感知和規控算法成熟之後的一種必然。

04

尾聲

近兩年肉眼可見的趨勢是,智能汽車的迭代速度正在變得越來越快。根據乘聯會數據,去年一年特斯拉進行了10次OTA,蔚小理與問界則進行了8-9次OTA。

儘管如此,相比於智能手機可能每天都在進行的軟件更新,智能汽車的更新速度仍稍顯“緩慢”。但現實的約束是,智能汽車要做到“常用常新”的代價要高得多——一款智能汽車迭代一次算法可能是百萬美金的付出,如果出現bug則可能是生命的代價。

正是因爲涉及到更高的安全要求和更敏感的成本訴求,選擇一家靠譜的雲合作伙伴,建立起強大的雲端能力,對車企來說比以往任何時刻都更重要。

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