Tag: 理想

📅Published: 2021-03-22 21:46 不久前的315晚会，被网友们评为“最有资格上315”的特斯拉，没能登台露脸。只能说，在让大家失望这件事儿上，特斯拉从来没让人失望过。 但在其他方面，特斯拉又是一堆麻烦事儿上身。刹车失灵等安全事故数次冲上热搜，车主坐在车上维权，而特斯拉又极为傲慢甩锅连连，惹了众怒。除此之外，马斯克还在twitter上极为坦诚地承认了，特斯拉通过车内摄像头来监视驾驶员，一石激起千层浪。 最近，特斯拉又和蔚来吵起来了。事情的起因是，前段时间，特斯拉（上海）有限公司进行了工商信息变更，经营范围中新增了“新能源汽车换电设施销售” 。消息一出，立即引发业界热议——“特斯拉开始试水换电了”。 特斯拉全球副总裁陶琳立马在微博回应，整体意思就是否认三连——“我不是、我没有、别瞎说”，顺便拉踩了一下鼓吹换电的友商。言论出来后，一直致力于推广换电模式的蔚来汽车急了，蔚来的企业传播高级总监马麟跳脚回怼：“换电是最受蔚来用户欢迎的补能产品。” 这两家行业头部公司，就此因为“到底是该充电还是换电”，在微博上掐了起来。 为什么特斯拉瞧不上蔚来一直坚持的换电模式？在新造车主流利用超充解决续航问题的当下，蔚来为什么要搞出一个换电模式？换电这事儿，究竟靠不靠谱？ 为什么会存在换电模式？ 按理说，如今新能源车企的主流是充电模式，为什么还有换电这种形式存在呢？换电究竟是怎么运作的呢？ 我们得从电动车本身说起。说起电动车，尽管政策支持，形式环保，车企巨头和互联网大厂都纷纷跑步入场，但是对于普通消费者来说，依旧存在着不少Bug。其中，最大的Bug就是续航里程。 这两年，不少车企都把续航里程抬高到了400公里，有些做到了600公里以上，甚至试图向1000公里续航发起冲锋。但是即便如此，车主们依旧有严重的续航焦虑——担心中途没电没地方充电，担心“趴窝”在高速上、担心低温续航打折等等。 不过说到油车，你很少听到油车车主有里程焦虑的问题。其实大部分燃油车一箱油的续航里程也就七八百公里，这还是在匀速巡航的情况下。但为什么人们就敢开着油车四处跑呢？ 关键问题还是在补能上。油车没油了之后，满大街都是加油站，加油也就只需要三分钟左右，之后还能继续跑，效率高还方便。 但换到电动车上，补能却变成了非常困难的事情。 市场上的充电桩分为交流充电桩（慢充）和直流充电桩（快充）。一般慢充家用，是主要的充电方式，快充大多安置在公共场所，用以长途或者出行。快充最快多少呢？目前特斯拉的超级快充的最高充电功率是250kw。在高速公路休息区看到的那些充电桩都是多大的呢？按照国家电网2020年的招标书来看，主流的直流充电桩是80kw和160kw这两种规格。 这两种规格的充电桩基本上算是市面上比较大功率的充电桩了。按照华泰证券做的充电时间测算，80kw、160kw的充电桩至少也得半个小时才能充满。 资料来源

📅Published: 2021-03-09 12:05 自动驾驶时代一定会到来，这已经成为了汽车工业界的共识。 但对于自动驾驶技术目前还面临什么关键技术难题、何时才能真正实现大规模商用等问题，很多人却也还是雾里看花、一知半解。 此次，品驾带着对自动驾驶技术的求解之心，走进美国密西根大学智能网联交通研究中心，专访Henry Liu教授团队。就在不久前，由该华人研究团队所提出的全新自动驾驶汽车智能测试方法登上了《Nature Communications》，在业界引起了广泛关注。   ▌ 实现自动驾驶技术的关键问题 日产汽车曾在2014年笃定地认为，到2020年市场上将会出现多款无人驾驶汽车，马斯克也曾在2015年时宣称，2018年特斯拉L5级别的“完全自动驾驶”就将面世。然而，时至今日，我们仍然没有看到有完全无人驾驶的汽车穿梭于日常生活之中。 那么，是什么导致无人驾驶汽车的商用之路不断延期？ 在回答这个问题之前，我们需要了解一辆合格的自动驾驶汽车是如何产生的。 “自动驾驶汽车是一个很复杂的系统，它的实现不仅需要硬件和软件的通力协作，更重要的是要具有智能性并且能够不断学习。这就需要海量的自然驾驶数据不断地进行测试与训练以确保安全。”Henry Liu教授向品驾解释道。 HenryLiu教授表示，当前各大车厂其实都有能力制造出具有一定程度自动驾驶能力的测试车了，但难点就在于测试层面——如何能够确保无人驾驶汽车的安全性。 “实际上现在已经投入市场的大部分产品都还停留在辅助驾驶阶段，最多也就是介于L2-L3级之间。其中主要原因之一就在于，驾驶系统还无法保证汽车能够在完全脱离驾驶员的情况下足够安全地行驶。” 据美国交通部的统计数据，人类驾驶员平均每百万英里会发生一次碰撞事故，每9000万英里会发生一次致死事故，而自动驾驶的安全性能要比人类驾驶员高出三个数量级才能满足预期，即一辆无人驾驶汽车要保证开出的十亿英里内不能发生任何碰撞事故。 为了达到该安全范围，需要搜集海量的“问题数据”进行分析，同时还要保证这些数据是发生在不同的驾驶环境下的，而这往往要累积几千亿英里甚至万亿级别的测试里程才能够进行有效验证。