【功能堪比高端房车,远程汽车发布全新重卡:远程星瀚H(Homtruck)】
11月8日,吉利旗下新能源商用车品牌——远程汽车发布全新车型新能源智能豪华重卡:远程星瀚H(Homtruck),新车将会在2024年上市。有一说一,这款车的造型看起来非常的科幻,并没有太多现在重卡的影子,并且它的风阻系数低至0.351Cd。续航方面,该车提供纯电换电、增程换电、甲醇P2混动等多种动力模式。按照远程汽车的规划,2023年实现L3高速公路自动驾驶与L4限定场景自动驾驶;2026年实现L4干线物流自动驾驶;2030年实现L5结合智慧座舱的自动驾驶真正产业化。值得一提的是,这款重卡还内置了冰箱、单人床、卫浴、浴室、洗衣机等功能配置,而且还提供了高阶的智能驾驶,工作、生活、娱乐都给卡车司机安排的明明白白。它的对手或许会是特斯拉的电动卡车Semi。话说,你认为远程星瀚H会卖多少钱呢?

4680电池,主要是替代当前的三元18650和21700,对于LFP几乎没有什么影响

特斯拉4680规划:

时间规划:21Q3交流会表示将于22年初美国工厂实现4680装车。预测国内至少在23年才会上4680。

车型规划:不会把4680镍基用于所用车,主要在长续航的车辆中使用;标续版的车用LFP(非4680)。4680将首先用于Model Y;其他可能搭载的车型有cybertruck、semi等。Model 3由于尺寸问题,被部分工程师认为不适合装配4680,因此我们假设Model 3三元版仍使用2170。

销量预测:

LFP占比假设:根据特斯拉二季报交流,马斯克规划未来特斯拉车型中1/3~2/3将使用LFP。我们假设22年及以后LFP版MODEL Y:国内占比50%;美国及欧洲销量占比约1/3。

2170&4680假设:参照2170对18650的替代速度,因此假设22年以2170为主,23年后逐步转向4680,24年4680完全替代2170(Model 3除外)。海外进展将快于国内。

带电量假设:Model Y标续版带电量约75度,按照4680带来16%续航提升计算,长续航带电量约87度电;电动皮卡200度电;Model 3平均80度电。

销量:基于上述假设,我们预计如果明年年初实现顺利装车,22年全年10万辆Model Y(在美国销售的长续航版)将使用4680电池,对应装机9GWh。23年进入大规模放量期,预计国内5+美国42+欧洲12共59万辆,对应73GWh。预计24年将完成4680对2170的全面替代(Model 3)除外,预计国内30+美国67+欧洲25共122万辆,对应148GWh。

渗透率:从22年开始进入加速渗透期,预计22-24年4680在特斯拉销量的渗透率为7%、27%、45%,此后进入稳定期。由于4680用于带电量高的车型,因此装机的渗透率要高于销量的渗透率,预计22-24年渗透率为6%、34%、50%。

#如何听懂高深的cv术语和算法#
算法黑话祛魅

feature:一个数组

representation:还是一个数组

embedding:把输入映射成数组

提高泛化性:预测更准了

过拟合:训练过头了

attention:加权

adaptive:还是加权

few-shot learning:看了几个样本就学

zero-shot learning:一个没看就开始瞎蒙

self-supervised:自学

semi-supervised:教一点自学一点

unsupervised:没人教了,跟谁学?

end-to-end:一套操作,行云流水搞到底

multi-stage:发现不行,还得一步一步来

domain:我圈起来一堆样本,就管他叫一个domain

transfer:我非得在这一堆样本上训练,用在另一堆样本上,就是不直接训练,就是玩~

adversarial:我加了一部分就是让loss增大

robust:很稳我不会让loss变大的(但也不容易变小了)

…………(一更)

state of the art(sota):我(吹nb)第一

outperform:我虽然没第一,但是我比baseline强

baseline:(故意)选出来的方法,让我能够outperform

empirically:我做实验了,不知道为啥work

theoretically:我以为我知道为啥work,但没做实验,或者只做了个toy model

……………(二更)

multi开头词组

multi-task:把几个loss加一起,完事

multi-domain:把几堆儿样本混一块训练,完事

multi-modality:把视频语音文字图像graph点云xxx混一块训练,完事

multi-domain multi-modal multi-media model:mua~mua~mua~mua……


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