沙巴体育安卓App:「图文」换脸重新来战 起亚KX3售1168

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7月29日,新款北京BJ40系列家族上市,共推出7款车型,售价区间为1649万元。据了解,新款BJ40车型配置有所提升。

华晨中华V7 18T车型已于7月上市。近日,华晨中华V7 18T将推出一款运动版车型,该车将于8月上市。新车整体感觉更加动感。

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365外围app:图2018广州车展探馆:2019款瑞风MPV家族

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2018广州车展开幕在即,汽车之家前方报道团队提前拍摄到了2019款江淮瑞风MPV家族,包括瑞风R3、M6车型。其中,新款瑞风R3的前脸造型有着明显的调整,同时将增加15T动力,而M5、M6车型仍覆盖有伪装,预计同样将针对造型或配置进行微调。

新款瑞风R3针对前脸造型进行了大幅度修改,其取消了现款的宝瓶口式设计,取而代之的是全新的U形中网,内部搭配有亮黑色幅条,结合立体感更强的前保险杠,看上去更加时尚精致。

不过,新款瑞风R3的尾部造型并无调整,依然保持了现款车型方正的轮廓,多边形LED尾灯组搭配有横向镀铬条,整体造型比较规整耐看。

内饰方面,新车同样保留了现款车型的设计,造型复杂的中控台上矗立一块悬浮式中控屏幕,黑银双色搭配和缝线的加入营造了更强的档次感,加上平底式多功能方向盘和皮质座椅,营造了不错的内部氛围。动力方面,现款R3搭载一台16L自然吸气发动机,最大功率为120马力,峰值扭矩150牛

米,匹配5速手动和CVT变速箱。不过从上图来看,新款R3采用的是6速手动挡把,结合此前消息,搭载15T+6MT/CVT动力的R3新车型将今年年内上市,因此我们猜测此次将发布的新款R3正是R3的15T动力车型。

2019款瑞风M6的实车还覆盖有伪装贴纸,因此我们无法看清楚该车的实际造型。而从内外细节来看,新车的外部仅换装了新样式的轮圈,而内饰则与现款车型几乎没有差异。

2019款瑞风M5同样覆盖有厚重的伪装,不过参照2018北京车展上发布的2018款车型来看,预计二者将会采用相同的新外观造型,以提升新意。2018款车型发布后还未正式上市,据此我们猜测该车或将会直接以2019款车型的身份在本届广州车展上公布售价并正式开售。

365bet官网下载:为留法国队,西甲锋霸拒绝国安报价

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为留法国队,西甲锋霸拒绝国安报价 据国内知名记者、《足球报》白国华报道,国安开始正式报价本耶德尔。白国华表示,目前距离中超转会窗口关闭还有两天,是不是他很快就能水落石出。为避免被人说带节奏,自己将会在转会窗口关闭后透露详情。 本耶德尔司职中锋

据国内知名记者、《足球报》白国华报道,国安开始正式报价本耶德尔。白国华表示,目前距离中超转会窗口关闭还有两天,是不是他很快就能水落石出。为避免被人说带节奏,自己将会在转会窗口关闭后透露详情。

本耶德尔司职中锋,本赛季共代表塞维利亚出战54次,打入30球助攻11次,效率非常高。而在国家队方面,本耶德尔为法国队出战过4次。据了解,北京国安想要激活4000万欧元的违约金来签下本耶德尔,提供1200万欧的年薪。

白国华此前曾经报道贝尔加盟苏宁的消息,并表示苏宁球迷可以开始庆祝了,结果贝尔与苏宁分分合合,目前的最新消息是,贝尔免费加盟的方案已经被皇马老佛爷叫停。由于转会风向多变,不少球迷戏称:贝大圣三戏白记者。

不过这次关于本耶德尔的报道,法国《队报》表示,为了能够加入国家队,本耶德尔已经拒绝了国安的报价,他希望能够在欧洲踢球,为国家队效力。

但是球迷则是认为,这是提高谈判砝码的手段。目前法国队锋线人才济济,有格列兹曼、吉鲁、登贝莱等,28岁的本耶德尔没有任何优势,面对国安开出的比现在高三四倍的年薪,恐怕他的身体很诚实吧。

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亚博体育官网登入:营销号称宋慧乔被香港富商包养导致离婚,韩国记者发声辟谣

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宋仲基和宋慧乔离婚的事件最近频频登上热搜,这场离婚事件有很多反常的举动,比如宋仲基不是通过自己经纪公司发布离婚声明,而是他自己找了专门打经济官司的律师来宣布离婚,而且离婚的时候宋仲基还特地找了媒体曝光此事,当时宋慧乔还在国外拍广告,宋仲基此举打了宋慧乔一个措手不及。宋仲基发离婚声明的内容也暗示两人离婚有内情有矛盾,他还透露自己只想快点离婚。

宋仲基宣布离婚之后,家人也跟着上热搜,甚至宋仲基哥哥还发了一条动态引起争议,宋仲基哥哥晒出一张“以掌蔽天”的照片,韩媒指出宋仲基哥哥这种做法是他不满宋慧乔的中国粉丝蓄意抹黑宋仲基。宋仲基爸爸也动作不断,一会给好友发信息道歉说宋仲基离婚都是他和儿子的错,给媒体添麻烦了。反而宋慧乔方面是一言不发,昨天宋慧乔出席活动的时候,也闭口不谈离婚,但宋慧乔状态一般,看起来有些憔悴,全靠粉丝支持才把宋慧乔逗笑。

离婚之后关于宋慧乔的谣言比较多,有传她怀孕孩子不是宋仲基的,还有说宋慧乔出轨朴宝剑的,这些不是事实,已经被经纪公司否认了。近日,有娱记在微信公众号爆料宋慧乔离婚是因为她被香港富商包养,才导致宋仲基要离婚。

不过这样的爆料并不属实,韩国多位记者发声澄清这是谣言。有记者在直播间回应这一传言,他表示“宋慧乔和宋仲基离婚是因为宋慧乔被包养”这样的小道消息完全不是事实,谣言太不像话了。

另一位记者也透露宋慧乔被富商包养的传言非常荒唐,宋慧乔已经是韩国顶级女星,她的资产完全不需要靠包养。

还有韩国律师反驳媒体所说双宋离婚责任是在宋慧乔这边,当初韩媒报道宋仲基提出离婚调解,是因为无过错方才会这样做。但律师回应这样认定宋慧乔有错是完全不合理的,如果是宋慧乔的错,那么宋仲基提出的应该是离婚审判而不是离婚调解。

实际上宋慧乔出道至今,多次被造谣被富商包养,宋慧乔经纪公司也非常愤怒,每次都起诉网友来维护宋慧乔的名誉权。此前宋慧乔曾因为谣言,将造谣者告上法院,最后造谣的网友被判罚金约16万人民币。

宋仲基和宋慧乔离婚预计还有持续好几个月时间,但两方现在曝出这样的谣言,似乎有人故意搅局,希望他们能够和平离婚,圆满处理好关系,毕竟曾经爱过,不要撕的太难看了。

九州体育官方下载:人无我有,人有我优,林肯航海家教科书般碾压国产奥迪Q5L

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三昇体育官网平台:田径世锦赛历届奖牌榜:美国称霸 中国曾居次席

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2013年8月10日-18日,第14届田径世锦赛将在俄罗斯莫斯科举行,中国田径队已经确定57人的世锦赛阵容,其中包括3名替补。伦敦奥运会冠军陈定和2011大邱世锦赛冠军李艳凤均将征战此次比赛。

总奖牌榜2013年8月10日-18日,第14届田径世锦赛将在俄罗斯莫斯科举行,中国田径队已经确定57人的世锦赛阵容,其中包括3名替补。伦敦奥运会冠军陈定和201

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beat365 正版网站:宋慧乔未戴婚戒 被疑已和宋仲基离婚

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都说“韩国是美女的天堂”,这是因为在韩国最流行的就是整容,无论是进行大面积的整容还是微调,在韩国是再常见不过的事情,因此韩国的美女总是那么的无懈可击,就好比韩国的女明星颜值都非常高,其中最具代表性的就是宋慧乔,她近日出行未带婚戒,并且时不时撩发挥手,疑似已与宋仲基离婚。

宋慧乔相信大家并不陌生,她原本是属于模特出道,15岁那年因参加SMART模特大赛获得头名,因此而正式不不如演艺圈,期初因为她年纪尚小,所以都是拍摄一些喜剧和短片,直到她19岁那年,因出演爱情剧《蓝色生死恋》而一举成名,直接拿下了当届KBS的最上镜头奖和人气奖。

后来宋慧乔为了充实自身实力,同时也能达到实验更多角色的地步,还专门的去进修了日语,04年她与韩国知名歌手Rain合作,合作主演了青春偶像爱情剧《浪漫满屋》,当时首播就创下了20%的收视率,然后她又去美国进修,想宋慧乔这么优秀并且努力的女演员着实不多,这也就是宋慧乔能够火起来并且口碑一直很好的原因。

沙巴体育安卓App:研报史上最全的自动驾驶研究报告

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自动驾驶是百年汽车工业史上又一次伟大的范式转移,将重新定义汽车产业规则。汽车的产品定义将不再是 「行走的精密仪器」,也不只是一台「行走的计算机」,而是「行走的第三空间」;车厂的角色将从传统的汽车制造商向移动出行服务商转型。自动驾驶是产业发展的必然趋势,关乎时间、生命,是重塑未来出行生态的关键技术。2018 年下半年以来,全球自动驾驶产业现象级事件频发,商业化序幕已经拉开。

汽车产业升级换代,自动驾驶独领风骚。直观理解,自动驾驶就是「机器替代驾驶员开车」,国内亦称之为智能网联汽车。与电动化、共享化相并列,自动驾驶早已被产业界普遍认可为汽车产业未来发展的「新四化」趋势之一。

春江水暖鸭先知,从嗅觉灵敏的资本市场的表现来看,自动驾驶早已是汽车产业升级的绝对主角。代表目前全球最强自动驾驶实力的 Waymo尽管尚未产生正式的收入,已经被Stanley1750 亿美元,远超传统车企代表通用、电动化势力代表特斯拉以及共享出行代表的估值。Morgan Stanley 对于自动驾驶的热捧绝非孤例,根据德国《经理人》杂志报道,大众集团Herbert曾计划以亿美元的报价参股10% 股份,产业资本对于自动驾驶的认可度和追捧可见一般。我们认为,自动驾驶独领风骚的背后原因在于

自动驾驶时代,汽车被重新定义。自动驾驶时代,汽车不再只是汽车,而是用户的第三空间。高等级自动驾驶意味着手、眼和注意力将逐步被解放,从「机器辅助人开车」到「机器开车人辅助」、「机器开车」意味着车主的生产力、时间的释放,汽车将不再是代步工具,用户在车内即可实现娱乐和办公,汽车有望进化成为家庭、办公场所之外的第三生活空间。从本质上来说,自动驾驶汽车不再是 「行走的精密仪器」,也不只是一台「行走的计算机」,而是「行走的第三空间」,汽车的产品形态将被重新定义,商业价值也将更多维度地展开,车已经塞满了城市;另一方面,汽车又是使用率最低的工业品,城市不得不为时间闲置的汽车建造大量的停车场,车位比车贵。现有交通出行的困局的根源是因为

人、路,三者之间在特定时间段的供需矛盾,增加车、修路都是治标不治本的措施,即使是共享出行,也只解决了一半的问题。我们需要从底层创新上寻求现有交通出行问题解决之道。从第一性原理出发,也只有代表着更高效率的 MaaS的普及,才能根本性地解决现有的交通出行困局。

1)自动驾驶关乎生命。滴滴程维曾表示,机器比人更适合开车。人其实并不很适合开车,人类的可靠视距大概只有两三百米,但是激光雷达可以看到更远。人类只能看到前面 180

。人只能靠个体学习积累驾驶经验,用公里数换经验,但是机器可以万辆车共享一个大脑,去学习沉淀经验。人类开车走复杂路段,是靠自己的经验控制方向盘,但是机器可以学习舒马赫怎样精准过弯。人类操纵汽车是靠手感,是靠脚踩下去的感觉,机器人可以精确到毫米、微米去控制机械。机器也不会疲劳驾驶、酒驾。在技术足够成熟的前提下,机器驾驶的综合安全性会比人类高一个量级,而这意味着全球每年死于交通事故的万人死于道路交通事故的人员,有更多生命得到拯救。

2)自动驾驶关乎时间。罗振宇提出了「国民总时间」的概念,时间是最有价值、也是最稀缺的资源。在大部分人的一天小时中,上下班通勤是逃不掉的固定时间支出,尤其是在地理尺度较大和职住问题严重的大城市,交通拥堵会令本已很长的通勤时间加倍延长。高德地图《2018 年度中国主要城市交通分析报告》显示,人均年拥堵时间高达小时。按照拥堵损失

城市平均时薪因拥堵造成的延时人均全年通勤次数的计算公式,根据百度测算,国内每年因为交通拥堵大概会造成%的损失。自动驾驶时代,用户在车上的时间会被解放出来,这些时间都可以转化成生产力,释放巨大的经济价值。

司机成本和「坏人」风险。如果说当前的网约车只解决了出行需求的一半问题,那么未来自动驾驶出租车将是另一半问题的答案。此外,自动驾驶应用到商用场景,用机器替代日益高昂的人力成本,也将创造巨大价值;

更进一步,除了上述三个市场之外,自动驾驶技术的普及还会产生间接的二级效应,对能源、保险等行业都会产生深远而巨大的影响。

自动驾驶不再是梦想,主机厂规模化量产即将启动。回顾自动驾驶产业发展历史,大致可以分为如下阶段:

1)源起。自动驾驶技术的探索最早可以追溯到年,美国率先开启了自动驾驶汽车在军事领域的应用。美国的国防高级研究计划局和卡内基梅隆大学,分别以 「摄像头为主、其他传感器为辅」开发出不同的自动驾驶汽车的原型,并且在真实路况中展现出了令人信服的能力。2004 年开始,美国发布无人车挑战赛。时值 「第二次海湾战争」 刚刚开始,国防部注意到沙漠行动中的士兵伤亡,希望用无人驾驶来解决这一问题。DARPA 无人车挑战赛为自动驾驶技术交流开辟了空间和研究的土壤,为产业贡献了大量的人才。第一代的自动驾驶技术大牛,基本都是以无人车挑战赛为起点。

2)赛道开启。自动驾驶产业化的正式开启是从年拉开序幕,Google确立了多个登计划,旨在捕捉未来惠及全人类的核心技术。无人车项目在谷歌的资金支持下正式开启。随后,陆续有更多的科技巨头入场。

3)核心技术跨越式发展。自动驾驶技术经过多年打磨后,绝大部分主流车企也宣布了自动驾驶的量产计划表。为了更好的捕捉自动驾驶技术衍生出来的需求,从芯片厂到开始了供应链整合之路。标志性的事件就是英特尔宣布以亿美元收购 Mobileye,并正式成立自动驾驶事业部。

4)技术得到商业化验证。2017、2018 年开始,自动驾驶技术得到商业化验证。车厂领跑者

Waymo年的测试和技术打磨之后,推出One 的自动驾驶出租车服务,试水商业化运营,并在年分别向捷豹、菲亚特-克莱斯勒下了量捷豹车型以及辆 Pacifica 混动车的订单,用于在未来年内在全美扩大自动驾驶车队阵容。无独有偶,Uber 早期也与沃尔沃达成协议,计划采购万辆车辆,用于自动驾驶车队。

5)供应链启动。随着车厂自动驾驶量产计划日益临近,前装供应链的「车轮」也已经率先启动,标志性的事件就是年年初,四维图新斩获国内首个及以上的高精度地图的主流车厂订单。从年开始,到 2020、2021 年,根据全球主流车厂的计划表,将陆续开始有量产的自动驾驶车辆出炉,自动驾驶产业有望进入黄金发展期。

1)资金层面。自动驾驶在一级市场已经成为最火热的赛道,展现出超强的吸金能力,仅年就全球狂揽亿美元的融资。充裕的资金资质将成为自动驾驶产业最好的助推器之一;

2)产业层面。科技巨头继续引领行业风向标;车厂相继争先宣布转型移动出行服务商,继续加码自动驾驶研发投入;

3)政策。全球政府为自动驾驶的合法化上路正紧锣密鼓的修订政策法规。日本政府近期通过了《道路运输车辆法》修正案,确保自动驾驶的合法性;国内方面,交通部部长李小鹏也在近期表示将力争在国家层面出台《自动驾驶发展指导意见》。

总体来看,自动驾驶产业生机勃勃,在资金、政策的共振下,发展不断提速,快马加鞭纵情向前。

L3 将是自动驾驶技术的飞跃。对于自动驾驶技术和概念的定义,国际上通用的是美国协会定义的标准。我们日常生活中接触的最多的仍然是级别的自动驾驶技术,本文所强调的自动驾驶是指及以上的高等级自动驾驶技术。

在自动驾驶技术分级中,L2是重要的分水岭,在及以下的自动驾驶技术仍然是辅助驾驶技术,尽管可以一定程度上解放双手,但是环境感知、接管仍然需要人来完成,即由人来进行驾驶环境的观察,并且在紧急情况下直接接管。而在级中,环境感知的工作将交由机器来完成,车主可以不用再关注路况,从而实现了车主双眼的解放。而则带来自动驾驶终极的驾驶体验,在规定的使用范围内,车主可以完全实现双手脱离方向盘以及注意力的解放,被释放了手、眼和注意力的人类,将能真正摆脱驾驶的羁绊,享受自由的移动生活。从实际应用价值来看,L3/L4 相对于辅助驾驶技术有质的提升,从「机器辅助人开车」到「机器开车人辅助」,最终实现「机器开车」,L3 将成为是用户价值感受的临界点,将成为产业重要分水岭。

跟消费者普遍希望的「全能」所不同,自动驾驶技术是有应用场景和功能要求的。除了基础的分级之外,SAE 协会还给出了自动驾驶系统的重要设计维度:设计运行范围,即自动驾驶技术可以安全工作的环境,包括车辆自动驾驶时的速度、基础环境、时段。以消费者最常见的量产自动驾驶系统

特斯拉 Autopilot 为例,虽然很多粉丝在城市环境试过 Autopilot,但官方给出的启用范围依然是高速公路和行车缓慢的路段,并对时速做出了限制。很显然,自动驾驶的实现难度将越高。

国内自动驾驶将渐进式落地。SAE 的自动驾驶分级是较为粗线条的,容易产生歧义。我们按照路况复杂程度进一步细化自动驾驶的功能定义,并对其落地时间进行预测。参考罗兰贝格的报告,我们整体上判断国内自动驾驶将以的路线渐进式展开,主要落地应用场景将以私家车出行、共享客运接驳、货运物流为主,从低难度的区域向高难度的区域循序渐进地落地。2019 年,国内将在城市特定区域开放道路进行自动驾驶车辆测试,并有望在部分高速公路允许自动驾驶。到年城市特定区域自动驾驶有望开放,自动驾驶将步入分区域推进的新阶段。而年之后,才会逐步放开自动驾驶区域限制,从限定场景逐步拓展到全场景。

感知层、决策层和执行层。狭义的理解,从单车智能的角度,自动驾驶技术的本质就是用机器视角去模拟人类驾驶员的行为,其技术框架可以分为三个环节:感知层、决策层和执行层。感知层解决的是「我在哪?」、「周边环境如何?」的问题;决策层则要判断「周边环境接下来要发生什么变化」、「我该怎么做」;执行层则是偏机械控制,将机器的决策转换为实际的车辆行为。根据上述三个环节的分析框架,自动驾驶技术实现的基本原理是:感知层的各类硬件传感器捕捉车辆的位置信息以及外部环境信息。决策层的大脑基于感知层输入的信息进行环境建模,形成对全局的理解并作出决策判断,发出车辆执行的信号指令。最后执行层将决策层的信号转换为汽车的动作行为。鉴于高等级自动驾驶是极为复杂的系统性工程,其技术方案尚未完全定型,无论传统车厂、Tier1 还是互联网科技企业,对于高等级自动驾驶均有自己的技术路线,我们将在后续章节详细分析自动驾驶技术框架下不同模块的作用和技术趋势。

「车」、「路」协同进化是产业发展趋势。广义的理解,在单车智能技术路线的基础上,未来整个自动驾驶的技术体系将是「车端」、「路端」同步升级发展。

感知层传感器是自动驾驶车辆所有数据的输入源。根据不同的目标功能,自动驾驶汽车搭载的传感器类型一般分为两类

环境感知传感器和车辆运动传感器。环境感知传感器主要包括摄像头、超声波传感器、激光雷达以及惯导组合等,环境感知传感器类似于人的视觉和听觉,帮助自动驾驶车辆做外部环境的建模;车辆运动传感器,主要包括 GNSS、速度传感器等,提供车辆的位置信息、姿态等信息。目前自动驾驶需要依赖不同的传感器来收集信息,尚不具有一个具备所有感知功能于一身的「万能」传感器。不同传感器所发挥的功能各不相同,在不同场景中各自发挥自身优势,难以相互替代。

环境感知传感器的技术方案主要可以分为视觉主导和激光雷达主导。1)视觉主导的方案:摄像头+毫米波雷达+超声波雷达+低成本激光雷达,典型的车厂是特斯拉。特斯拉最为激进,创始人马斯克坚持在其方案中不加入激光雷达;2)激光雷达主导的方案:低成本激光雷达+毫米波雷达+超声波传感器+摄像头,典型的代表是Waymo。目前,谷歌自己组建团队研发激光雷达的硬件,把成本削减了以上,基本上是美金左右,同时也已经在美国凤凰城地区进行商业化的试运营。

非常适用于物体分类。摄像头视觉属于被动视觉,受环境光照的影响较大,但成本低。摄像头生成的数据,不过其测距能力堪忧。摄像头非常适用于物体分类。

在探测范围和应对恶劣天气方面占优势。在探测距离上优势巨大,也不怕天气影响,但不善于识别物体分辨率。

优势在于障碍物检测。激光雷达是主动视觉,和摄像头这类被动传感器相比,激光雷达可以主动探测周围环境,即使在夜间仍能准确地检测障碍物。因为激光光束更加聚拢,所以比毫米波雷达拥有更高的探测精度。但激光雷达现阶段的成本较高。总体来看,为了更好的安全冗余,各类传感器的融合是技术路线的必由之路,而最终技术方向的定型取决于技术的发展速度以及部件成本的价格。

高精度定位模块是自动驾驶的标配。要实现车辆的自动驾驶,就要解决在哪里、要去哪里的问题,因此高精度定位传感器模块需要应用于以上自动驾驶。

按照不同的定位实现技术,高精度定位可以分为三类。第一类,基于信号的定位,代表就是GNSS 定位,即全球导航卫星系统;第二类,依靠 IMU等,根据上一时刻的位置和方位推断现在的位置和方位;第三类是环境特征匹配,基于激光雷达的定位,用观测到的特征和数据库中的特征和存储的特征进行匹配,得到现在车的位置和姿态。观察目前产业的主流方案,普遍采取融合的形式,大体上有:

5G/技术为自动驾驶打通外部「大脑」。车联网就是把车连到网或者把车连成网,包括汽车对汽车、汽车对基础设施、汽车对互联网和汽车对行人。通过网络,相当于自动驾驶打通外「大脑」,提供了丰富、及时的「外部信息」输入,能够有效弥补单车智能的感知盲点。可以说,V2X 是自动驾驶加速剂,能够有效补充单车智能的技术、加速反应效率。5G 网络具备低时延、高可靠的特性,大大提升了传输信息的丰富性和及时性,也提高了传感器的技术价值。

自动驾驶就是「四个轮子上的数据中心」,车载计算平台成为刚需。随着汽车自动驾驶程度的提高,汽车自身所产生的数据量将越来越庞大。根据英特尔测算,假设一辆自动驾驶汽车配置了 GPS、雷达和激光雷达等传感器,则上述一辆自动驾驶汽车每天将产生约待处理的传感器数据。不夸张的讲,自动驾驶就是「四个轮子上的数据中心」,而如何使自动驾驶汽车能够实时处理如此海量的数据,并在提炼出的信息基础上得出合乎逻辑且形成安全驾驶行为的决策,需要强大的计算能力做支持。考虑到自动驾驶对延迟要求很高,传统的云计算面临着延迟明显、连接不稳定等问题,这意味着一个强大的车载计算平台成为了刚需。事实上,如果我们打开现阶段展示的自动驾驶测试汽车的后备箱,会明显发现其与传统汽车的不同之处,都会装载一个「计算平台」,用于处理传感器输入的信号数据并输出决策及控制信号。

高等级自动驾驶的本质是计算问题,车载计算平台的计算力需求至少在以上。从最终实现的功能来看,计算平台在自动驾驶中主要负责解决两个主要问题:

英伟达黄仁勋的观点是「自动驾驶本质是计算问题,需求的计算力取决于希望实现的功能」,其认为自动驾驶汽车需要对周边的环境进行判断之后还作出决策,到底要采取什么样的行动,本质上是一个计算的问题,车上必须配备一台超级处理器,然后基于算法能够进行认知、推理以及驾驶。根据国内领先的自动驾驶芯片设计初创公司地平线的观点,要实现级的自动驾驶起码需要teraflops以上的的计算力级别,而在级、L5 级,计算力的要求将继续指数级上升。

芯片+算法协同设计。目前运用于自动驾驶的芯片架构主要有种:CPU、FPGA和 ASIC。从应用性能、性价比、成本等多维度分析,ASIC 架构具备相当优势。参考我们之前发布的行业报告《芯际争霸

应用场景决定算法,算法定义芯片。如果说过去是算法根据芯片进行优化设计的时代,现在则是算法和芯片协同设计的时代,这一定程度上称得上是「AI时代的新摩尔定律」。具体而言,自动驾驶核心计算平台的研发路径将是根据应用场景需求,设计算法模型,在大数据情况下做充分验证,待模型成熟以后,再开发一个芯片架构去实现,该芯片并不是通用的处理器,而是针对应用场景,跟算法协同设计的人工智能算法芯片。根据业界预估,相比于通用的设计思路,算法定义的芯片将至少有三个数量级的效率提升。

是将传感器的输入数据最终转换成计算机能够理解的自动驾驶车辆所处场景的语义表达、物体的结构化表达,具体可以包括:物体检测、3D 环境建模、物体的运动估计;

是基于感知层算法的输出结果,给出最终的行为/动作指令,包括行为决策、反馈控制。

整体来看,不同等级的自动驾驶算法的焦点不同。L3 级别的自动驾驶,侧重于替代人的环境感知能力,因此感知层算法将是核心。L4 级别的自动驾驶,除了环境感知能力之外,侧重点更在于复杂场景的决策算法的突破。

算法的验证及迭代需要路测+仿真。按照产业普遍观点,车企需要亿英里的试驾数据来优化其自动驾驶系统,若要达到该测试里程数,按照目前的实际路测能力计算,即便是一支拥有辆测试车的自动驾驶车队,7X24 小时一刻不停歇地测试,要想完成亿英里的测试里程也需要花费大约年的时间。为了破解这一难题,仿真测试成为大多数公司的共同选择。所谓自动驾驶仿真测试,就是计算机模拟重构现实场景,让自动驾驶算法在虚拟道路上做自动驾驶测试,虚拟场景中也可以包含道路设施、老人小孩等各种行人。目前仿真测试已经成为了真实路测的一个有益补充,而未来随着深度学习技术地进一步深入运用,仿真测试将来自动驾驶研发方面发挥越来越重要的作用,并将推动自动驾驶技术早日实现商业化。相对于真实的路测而言,仿真的一大优势就是其可重复性,毕竟「人不能两次踏进同一条河流」,但仿真通过在计算机的虚拟世界中重构现实场景可以做到这一点。从产业来看,为了更高效的迭代和验证自动驾驶算法,仿真系统已经逐渐成为标配,Waymo、腾讯将仿真系统研发作为头等大事

等诸多自动驾驶初创公司也在自主研发仿真环境;业内开始出现 CARLA、AirSim 等开源式自动驾驶仿真平台。

高精度地图的定义和特性。在自动驾驶时代,「地图」一词已经失去了其传统路线图的含义。目前大多数车载地图的分辨率已足够用于导航功能,但想要实现自动驾驶,需要掌握更精确、更新的车辆周边环境信息,从而通过其他驾驶辅助系统做出实时反应。因此,未来的「地图」实际上指的是非常精确且不断更新的自动驾驶环境模型。目前,业界对于高精度地图所包含的内容尚未有准群的定义,但大体上高精度地图将满足「高精度+高鲜度」的两高特性:

1)高精度是指地图对整个道路的描述更加准确、清晰和全面。高精地图除了传统地图的道路级别,还有道路之间的连接关系。高精地图最主要的特征是需要描述车道、车道的边界线、道路上各种交通设施和人行横道。即它把所有东西、所有人能看到的影响交通驾驶行为的特性全部表述出来;

2)高鲜度则是指数据将更为丰富以及需要动态实时更新。实时性是非常关键的指标,因为自动驾驶完全依赖于车辆对于周围环境的处理,如果实时性达不到要求,可能在车辆行驶过程中会有各种各样的问题及危险。

1)提升传感器的性能边界,作为感知层的安全冗余。在自动驾驶行业,传感器方案供应商正在致力于使汽车拥有「眼睛」,代替驾驶员完成感知的过程。然而,现有的传感器方案仍然存在改进的空间,包括传感器测量的边界、传感器应用的工况限制。高精度地图超视距的特点意味着其可以对整体道路流量、路况进行预判,可以作为感知层的安全冗余;

2)提供先验知识。自动驾驶的基本原则:让车的判断越少、也就越安全。高精度地图可以提供车辆环境模型的先验知识,一定程度上减少自动驾驶车辆感知层的压力;

3)确定车辆在地图中的位置:人可以通过观察和记忆,而自动驾驶汽车只能通过高精度地图以及其创建的环境模型确定车辆在在地图中的位置。

4)提供车道级的规划路径。正如前文所述,高精度地图会把道路基本形态,特别是车道线展现出来,辅助自动驾驶车辆实现车道级的路径规划,支持并线超车等高等级的驾驶决策。

Level3 及以上是必选项。基于美国协会对自动驾驶技术等级的划分,在2 以下的辅助驾驶阶段,高精度地图对整个辅助驾驶系统来说是一个可选项。当自动驾驶技术发展到及以上时,要求车辆在高速公路、停车场泊车等特殊场景中实现自动驾驶,高精度地图的重要性开始凸显。业内公认要想实现级别的自动驾驶,高精度地图将成为必选项。理由在于的自动驾驶就意味着机器将完全取代人对于环境的监控,考虑到现有的传感器的性能边界尚不足以完全替代,引入高精度地图作为感知端的安全冗余增强整个系统的鲁棒性就成为了必然的选择。观察目前自动驾驶行业实践,无论是车厂推出的奥迪 A8、凯迪拉克CruiseLevel3 车型还是百度、谷歌等互联网厂商的自动驾驶方案都引入了高精度地图,进一步验证了上述观点。

自动驾驶任务复杂需要稳定的实时支持。如果将自动驾驶汽车视为一个电子终端产品,那么除了组成的硬件、用来执行命令的算法之外,底层操作系统也必不可少。操作系统的价值在于可以更好的分配、调度运算和存储资源。一个汽车驾驶系统运行的软件包括感知、定位等一系列高计算消耗,逻辑十分复杂,对安全可靠性要求特别高的程序,简单的单片机无法实现,需要建立在一个成熟的五脏俱全的通用操作系统基础上,同时要满足实时性、可靠性、通用性等要求。从上述的要求可见,自动驾驶的操作系统与端、移动端操作系统的最大差别在于实时性。实际上,自动驾驶操作系统又称为实时操作系统,可确保在给定时间内完成特定任务,「实时」是指无人车的操作系统,能够及时进行计算,分析并执行相应的操作,是在车辆传感器收集到外界数据后的短时间内完成的。实时性能是确保系统稳定性和驾驶安全性的重要要求。

自动驾驶时代,HMI 是连接用户与外部互联服务的重要入口。HMI 是驾驶员与车辆交互的桥梁,驾驶员可以方便快捷地在中查询、设置和切换车辆系统的各种信息,在增强驾驶乐趣的同时,提升驾驶安全性。HMI 由中控、抬头显示、ADAS 系统等多个组件构成。传统汽车的人机界面也被称作驾驭员界面,驾驭员的首要使命是驾驭,因此支撑和辅佐驾驭就天然成为的中心功能,信息娱乐等作为次要功能。而在自动驾驶时代,随着驾驶员的注意力逐步释放出来,汽车从生产工具进化为家庭、办公场所之外的第三生活空间,HMI 将成为连接用户与外部互联服务的重要入口,产业地位将显著提升,HMI 的设计理念也将被颠覆。

5G+AI 是解锁高等级自动驾驶技术的关键所在。L2L3、L3L4,每一个自动驾驶级别的升级,都是一个质的飞跃。其中:

以深度学习为代表的机器视觉崛起,成功突破的技术瓶颈。以 Mobileye级别辅助驾驶为例,仍然是基于后端规则库的传统机器视觉,通过匹配后端规则库与前端摄像头的输入数据,进行物体的识别和跟踪。传统机器视觉最大的问题是,规则库是有限的,而汽车面对的环境是无限的。而在深度学习的框架引进并发扬光大后,AI 处理图像分类任务的能力大幅提升,错误率直接下降。以 ImageNet 机器视觉大赛为例,深度学习技术框架下的机器视觉和传统的机器视觉有着明显的量级的提升。我们认为,不断成熟完善的机器视觉配合高精度地图作为安全冗余,对于突破的技术瓶颈起到了关键的作用。

引入以强化学习为代表的技术,5G 打通外部「大脑」,助力自动驾驶场景的实现。传统基于搜索或者规则引擎的驾驶决策系统,往往只能采取非常保守的驾驶策略,即遇到障碍物立即刹停。而变道超车,加塞卡位等等在日常驾驶中经常需要面对的情况,目前的系统需要人为设计各种精妙的策略进行应对,在设计策略时一旦有所疏忽,后果很可能是车毁人亡。如何让机器真正像人一样的开车,学会自主的决策,是的关键所在。谷歌 AlphaGo 在围棋领域的成功是一个重要的标志性事件,其创新的引入了强化学习等全新的学习框架,模拟了人的思考方式,标志着机器智能的重要突破。引入强化学习的框架后,自动驾驶车辆可以像 AlphaGo 一样思考学习,进行自主决策。此外,以为代表的的引入,相当于打通了自动驾驶的外部「大脑」,可以为自动驾驶车辆提供更实时、更全面的外部信息,更好的实现多车的协同、交互,突破单车智能的技术瓶颈,助力自动驾驶场景的实现。

自动驾驶商业化技术已经成熟,L4/5 加速发展进入验证试点阶段。纵观全球主流科技公司和整车厂的自动驾驶技术商业化进展,除了个别领跑者如整车厂、科技公司,大部分公司的节奏是已初步掌握的核心技术,进入由L3 商业化过渡的关键阶段,同时加速发展进入验证试点阶段。

国家层面:自动驾驶汽车已成为全球汽车产业发展的战略制高点,国内顶层设计政策已出台。制造强国离不开汽车强国,汽车强国离不开智能汽车强国。全球众多国家已将自动驾驶汽车发展纳入国家顶层规划,争抢未来汽车产业发展的战略制高点,以求在汽车产业转型升级之际抢占先机。比如,美国交通运输部于9 月发布联邦《自动驾驶汽车政策指南》,持续推进自动驾驶汽车的安全监管与测试,并于10 月发布《为未来交通做准备:自动驾驶汽车 30》,加强自动驾驶汽车与整个交通出行体系的安全融合。日本在年发布《2017构想及路线图》,公布日本自动驾驶汽车发展时间表,提出年实现高速公路级自动驾驶功能,并在特定区域实现级自动驾驶应用。国内也已启动自动驾驶汽车发展国家战略规划,《汽车产业中长期发展规划》、《智能汽车创新发展战略》、《车联网产业发展行动计划》等多部文件均对自动驾驶产业提出了清晰而具体的发展规划。

地方政府「绿灯」频开,自动驾驶政策、牌照和路测成为一场关于「城市名片」的竞赛。考虑到汽车工业对于地方的拉动作用以及自动驾驶的技术引领作用,国内地方政府对于自动驾驶技术可谓「绿灯」频开。根据亿欧统计,国内已有座城市和地区发放自动驾驶道路测试牌照,并鼓励相关企业开展商业化的试运营下项目,为自动驾驶汽车相关的技术标准和法规体系的建立提供必要支持。除了路测的支持之外,例如北京市等先行城市还发布了地方政府版的产业扶持政策》),自动驾驶产业已经成为一场关于「城市名片」的竞赛。

国家层面指导意见有望出台,监管有望不再缺位,确保自动驾驶车辆上路的「合法性」。目前的交通法规都围绕着一个关键要素

驾驶员,而且驾照、交通法规等所有制度环节都假定「汽车是在人的操控下运行的」。而对于高等级自动驾驶汽车而言,在现有的制度下,会引发一系列现实的困境,例如:在交通事故中,如何判定哪辆车是事故责任方?自动驾驶车辆和传统车辆的路权如何分配?自动驾驶车辆想要规模化的上路,离不开底层的法律监管的创新,来确保其基本的合法性。可以说,相对于已出台的众多产业政策的大力支持,目前国内在关于自动驾驶技术的法律监管方面是缺位的。但考虑到国内的整个法律体制相对于全球其他国家,更具有集中的、自上而下的监管特点;具有不同职能部门之间可以实现更好协调的优势,我们乐观地判断,自动驾驶车辆上路合法性的监管文件有望尽快出台。最新的好消息是,交通部部长李小鹏在2日表示,将力争在国家层面出台《自动驾驶发展指导意见》,有望彻底扫除自动驾驶车辆上路的法律障碍。整体上,高等级自动驾驶车辆上路合法化的路径,将跟随技术的成熟度逐渐放开,先从简单的高速公路路况开始,逐步开放城区等复杂场景,直至全场景。

产业界普遍对于自动驾驶成本大幅度骤降持乐观态度。政策法规、技术两大难题越过之后,自动驾驶产业规模化落地的最后一座大山就是成本。尽管目前高等级自动驾驶的单车改造成本仍然居高不下,但产业界对于自动驾驶成本随着技术进步大幅下降均持有乐观态度。国际巨头德尔福汽车Kevin此前曾表示,德尔福希望将自动驾驶汽车的成本降低逾5000 美元左右。

预计至年,L3 的自动驾驶硬件改造成本约在美元/车。参考三菱日联摩根士丹利、IHS、蔚来资本等多方产业报告以及多位产业链专家调研,我们拆解高等级自动驾驶的核心部件配置以及价格趋势做出预测。其中,自动驾驶硬件改造成本最高的核心部件是激光雷达和计算平台,也是现阶段自动驾驶成本居高不下的最大障碍。从产业发展趋势来看,随着固态激光雷达等新的技术路线替代传统机械式雷达,工艺成本有望显著下降,带动价格曲线下行;计算平台则由于芯片设计厂考虑摊销前期的研发成本,在小批量量产期间定价较高;在大规模量产后价格有望全面下降。综合来看,我们预计技术创新将推动核心部件成本骤降,L3-l4 的自动驾驶硬件改造成本约在 1900-4400 美元/车。

摄像头、超声波雷达、及的价格曲线及趋势。以上个部件的生产工艺、技术路线较为成熟,产业竞争充分,随着产量上升带来的规模效应释放,预计价格将稳步下降。

计算平台,随着大规模量产,价格将大幅下降。,导致自动驾驶的整体解决方案成本超过消费者可以承受的合理范围,会对自动驾驶的大规模普及造成严重的影响。我们认为,鉴于芯片的出货定价与量产情况有着密切的关系,不必过分担忧芯片的出货价格。考虑到自动驾驶计算平台高昂的研发成本,芯片厂必然会在尚未大规模量产的初期选择高定价的模式,来部分覆盖前期的投入。而一旦达到大规模量产,则芯片厂能够很快回本前期的投入,芯片的定价之后有望与成本相挂钩,价格会急剧下降。

激光雷达,合理的技术路径带动成本降低。激光雷达部件现阶段成本较高,以行业主要企业 Velodyne 的激光雷达为例,按照线束的密度进行报价

8万美元、4千美元。Velodyne 的激光雷达报价居高不下的原因,并非激光雷达的物料成本,而在于其采用了传统的机械式扫描的技术方案

机械式激光雷达的光学系统的装配和标定过程要求高度严谨的机械系统校准,量产的一致性要求也会导致产能低下。现阶段,这样能大量减少可移动部件,激光雷达的结构和量产简单了,成本也就自然降低了。在新的技术路径下,众多产业界的厂商均预测未来激光雷达的量产成本将下调到数百美金/颗。

「聪明」的车+「智能」的路,车路协同发展将显著降低单车改造成本。目前大部分对于自动驾驶硬件改造成本的讨论都停留在单车智能的技术路线和视角。实际上,国内的自动驾驶技术路线是智能网联的路线,即「单车智能」与「车路协同」协同发展。车路协同的价值和意义在于,如果说自动驾驶单车智能的价值是让路上的车辆都能变成由「二十年驾龄老司机」驾驶的话,那么车路协同则像是又给每辆车配备了一个开了「天眼」的交警,「他」将站在「完美」视角保障安全、疏导交通,高效分配道路资源。以一个交通路况复杂的路口为例,人类司机和自动驾驶车车载传感器由于视角和视线的局限,都只能感知到路况信息的一部分,那些看不到的障碍物造成了危险隐患;如果车路协同配备了「完美视角」路侧感知设备以后,利用高清摄像头等多种传感器加上边缘计算设备的识别能力,可以感知到路口范围内全部的交通参与方,并实现多种分析功能,把这些信息通过通信实时的共享给路口的全部车辆,即可最大限度消除危险隐患。「车路协同」技术的演进和基础设施的普及,将会显著降低单车智能的改造成本。根据百度的预测,在车路协同的基础上,自动驾驶的研发成本可以降低 30%,接管数会下降 6

车路协同已经成为国家重点发展战略,5G 基建点火助力。目前发展车路协同技术及其应用已纳入交通部智能交通系统发展战略。国家的在建项目有:新一代国家交通控制网和智慧公路试点工程/北京冬奥会、雄安新区项目等。从车路协同的技术体系来看,5G 的普及将进一步提升车路协同的技术价值。根据中移动测算,自动驾驶车辆以每小时英里的速度行驶,在使用通讯网络的情况下,其收到某一反馈信息后实际上只移动了厘米左右。现有网络时延条件之下,时速公里的汽车,从发现障碍到启动制动系统至少移动米。2019 年以来政府提出了科技新「基建」的政策发展方针。发改委副主任连维良表示今年将的「建设」的重点有五个方面,「加强新型基础设施建设」居于首位,我们预计政府将有财政资金配套产业政策扶持产业,快速完善科技新「基建」,为自动驾驶产业铺路。政府的保驾护航下,国内有望拥有全球最领先的自动驾驶基础设施。

从封闭到开放,车企合纵连横,联合研发分摊开发成本。自动驾驶研发对于软硬件投入的门槛之高、投资回报周期之长无需赘言。整车厂选择自研的优势在于垂直整合,利于持续迭代,但劣势在于成本高,研发周期长。能否担负起初期一次性的研发成本,并在整个汽车销售过程中将其摊薄,这是车厂需要解决的问题。实际上,与其自身冒险的大规模投入,车企间从封闭到开放,合纵连横组建联盟,分摊无人驾驶先期的风险成本,缩短技术创新周期,形成规模效应,抢占时间窗口,成为产业新趋势。在共同利益的驱动下,我们已经看到奔驰、本田、福特等一线车厂,在自动驾驶技术研发领域达成战略合作协议,预计后续将有更多的车企加入到联盟中。

国内消费者对于自动驾驶的接受程度、支付意愿均居于全球前列。1)接受程度。根据艾瑞的调研报告,相对于较为保守的美国消费市场,国内消费者对于自动驾驶持更加开放的态度,尤其在数据、安全性等领域;2)需求:腾讯人工智能与自动驾驶消费者调研,则表明国内消费者对于自动驾驶的需求较为普遍,近的人口对自动驾驶有需求。从调研样本来看,自动驾驶对女性与大年龄层消费人群存在更强的需求吸引力,在经济更发达且交通环境更复杂的一二线城市中接受程度更高;3)支付意愿。麦肯锡在4 月的调研显示,49% 的中国消费者认为全自动驾驶「非常重要」。国内消费者愿意为购买自动驾驶车辆支付高达美元的溢价,而美国和德国则分别为美元和美元。

中国已经是全球最大的汽车市场,有望成为全球自动驾驶市场第一大市场。从年中国第一辆解放牌卡车在一汽下线开始,经过多年的努力,从自力更生到以市场换技术、合资建厂,再到自主研发,如今中国已经成为世界上汽车产销量最多的国家,约占全球汽车市场2018 年国内汽车销量市场首度出现负增长,但考虑到「汽车下乡」政策的托底,以及消费升级的趋势,我们对国内汽车市场的未来仍然保持乐观态度。巨大的消费市场叠加旺盛的自动驾驶需求,我们预计中国在未来同样将成为全球自动驾驶第一大市场。

自动驾驶产业进入大范围量产前夕,2020/2021 年将成为主机厂量产的重要节点。观察自动驾驶产业主流企业的量产时间表,2020/2021 年是绝大部分企业高等级自动驾驶量产的节点。可以说,自动驾驶产业已经进入大范围量产前夕。

以 2020、2021 年为界,国内自动驾驶产业链即将开启黄金年发展期。结合国家《汽车产业中长期发展规划》、《智能汽车创新发展战略》以及产业链调研的结果。我们认为,以 2020、2021 年为界,国内自动驾驶产业链即将开启黄金年发展期。

L3 级别及以上的自动驾驶前装套件预计报价将在 3000-10000 美金/套。现阶段已经量产的自动驾驶系统中,实现 L2+功能的通用-凯迪拉克的智能驾驶配置包的报价在美金/套;特斯拉的 AutoPilot 系统,根据不同的实现功能,分别报价在美金/套、8000 美金/套。奥迪代表现阶段量产的自动驾驶的最高水平,已经达到级别,可以实现在高速公路上,以公里/小时的速度完成自动驾驶功能,让驾驶员完全可以不用手握方形盘而去做其他的事情,在遇到紧急情况的时候,车辆会发出接管请求,并且给驾驶员提供秒的时间评估路况,重新接管车辆进行控制,其报价在美金/套。参考上述车厂的自动驾驶前装套件报价,我们预计在大规模普及之后,L3 级别及以上的自动驾驶前装套件预计报价将在 3000-10000 美金/套。当然,不排除成本大幅降低后,整车厂将降低报价,让利消费者。

国内自动驾驶前装套件的市场规模年有望突破亿美金。根据前文所预测的国内自动驾驶渗透率曲线以及自动驾驶前装套件预计报价,只估算及以上的高等级自动驾驶的前装套件的国内市场规模,我们预测在年有望突破亿美金。

Waymo 正式商业化试运营,开启 Robo-taxiWaymoJohn Krafcik 看来,Waymo 在产业中的角色不止是「卖水人」,更是「掘金者」。

Waymo级别自动驾驶车辆,实际上就是生产力工具,可以为端用户提供MaaS自动驾驶网约车服务,并从中获利。从年成立以来,经过近年的技术打磨,20185Krafcik 发布内部信宣布自动驾驶服务正式商用,推出自自动驾驶网约车服务

Waymo One。虽然定价还在测试中,但是模式基本基于行程时间和距离,这和 Uber、Lyft 以及中国的滴滴是类似的定价模式。据Verge8英里的行程在One 上需要花费7美元,定价与Lyft 相差不大。从整个乘车体验流畅性来看,The报道认为已经基本上等同于正常人在开车,技术变得更为成熟了,例如:遇到减速带会减速、改变车道会加速、人行道前会让人,如此人性化让人感受到机器的温暖。

Robo-taxi 彻底变革传统车企的商业模式,潜力无限。Robo-taxi 的商业模式彻底完成了对于传统汽车制造商商业模式的颠覆。根据驭势科技测算,同样是一辆车,传统的汽车厂商每卖出一台车利润是美金,假设这台车在生命周期当中开14-15 万英里,也就是说传统车厂在整个汽车的生命周期中,赚取的利润是美元/公里。以为代表的 Robo-taxi 模式,因为自动驾驶带来的人力成本的节约以及效率的提升,在整个汽车的生命周期中,收费可以达到美金/英里,而期间运营成本随着自动驾驶技术升级将显著下降。当成本下降到,自动驾驶每公里的总成本将与司机驾驶传统汽车的成本大致持平的平衡点时,市场的平衡将被打破,Robo-taxi 的商业模式将开始显露出威力。

自动驾驶的落地场景,主要考虑三个方面:市场规模、经济性。自动驾驶的落地场景十分多样,乘用车场景主要以自动驾驶出租车为主;商用场景根据不同的使用用途,可以划分为港口货运、高速公路物流、市政环卫、最后一公里配送等。根据蔚来资本的研究,具备大的市场规模体量、技术难度相对较低、成本可接受具备经济性的场景将最快实现自动驾驶的落地。市场规模方面,蔚来资本对各个场景的自动驾驶规模进行了估算。以长途物流为例,中国重型卡车的保有量万台,假定用于长途物流的卡车占到 30%,以每辆车位司机,每位司机年工资万元估算,长途物流自动驾驶的潜在替代规模在到亿元。而末端配送也是不可忽视的一块市场。2018 年预计中国的快递业务量有望突破亿件,快递业务收入达到亿元,而网络外卖方面,市场份额第一的美团外卖号称峰值日订单量已达到万。结合末端配送每单的成本,蔚来资本预计最后一公里的自动驾驶配送市场规模超亿元。

产业快速爆发的转折点将发生在自动驾驶成本低于人力成本之时。本质上讲,自动驾驶之于就是,初期高投入换取后续人工费用降低和运营效率的提升。从经济性看,只有快速地达到可取代人力成本之时,某个细分自动驾驶场景才能快速爆发。当前级自动驾驶硬件成本依然高昂,甚至比车辆自身成本还高,导致整体的经济性不高。而随着技术实现成本的降低,在人力成本愈发高昂的宏观背景下,自动驾驶将逐渐显现出成本和效率上的优势。以长途物流为例,根据蔚来资本的测算,比较了普通卡车与自动驾驶卡车的TCO成本,当自动驾驶改造降至万元/车时,自动驾驶卡车成本将比普通卡车的成本下降 14%。

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