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动态

突发!今晚有好几家车企已经官宣把账期保证在 60 天内。 目前已经官宣的有广汽,东风,一汽,赛力斯,吉利也在刚刚官宣了。 在这里和大家聊聊这玩意儿体现出来的主要价值观念。 首先简单理解就是:车企给供应商结账的时间更快了。要知道在这之前很多车企对于供应商的周转付款天数都是 80 天以上,甚至 100 多天。 现在缩短到 60 天,对于供应商来说肯定是绝对的利好,资金压力小很多。 其次对于整个供应链生态圈来说都是一个良性循环,大家想想这样的话,供应商现在有钱有信心帮车企去做研发做适配,长久来看都是一种能加强韧性和合作互赢的状态。 如果知道那么长时间收不到钱还得帮忙干,对供应商来说肯定是丧失活力的,甚至牵连到基层就业问题。 要明白这不是一两家供应商的事,我国汽车零部件供应商的数量多到大家不可想象,车上的气囊,座椅,甚至皮革,某些电控部件,其实都是车企与供应商共同开发设计的。 一个给方案,给标准,做标定,检验。一个设计,分析,生产…… 回到车企方面,对于车企来说当下最大的问题就是短期内对现金流的压力会比较大。 但是长远来看,也是体现也车企社会责任,实质性回馈也能优化采购成本(有更好的谈判空间)吸引更多供应商。 并且另一程度上避免了供应商一家独大的情况发生(大家想想如果这家供应商顶得住账期,有底气抢单,后续慢慢就会压缩其他供应商生存空间) 所以这件事目前看,除了来势汹汹,实际上对行业来说也是一个转接阶段,似乎有高人找到了价格战的切入点。 大家觉得后续车企的表现会出行那些不一样的行业势态呢

广林同学
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德卤爱开车

理论上,大算力 + 大数据 + 云端大模型 是阶段性辅助驾驶迈向下一个台阶的关键。 但这里面,确实不出现了不同的分歧: 一个是『大算力 + 大数据 + 云端大模型 』 搭配 纯视觉;另一个是『大算力 + 大数据 + 云端大模型 』 搭配 多传感器融合。 但目前的实际情况是 『中算力 + 大数据 + 暂定是否云端模型』 搭配 多传感器,这个方案目前除了华为是周知的原因,那其他家其实也是延续着这个逻辑在走。 华为 比较特殊的原因在于,其实没人比华为更懂技术了,它的选择分为被动和主动,它现在的局面其实是被动选择,但它不讲道的地方在于,它主动的选择从 体验 倒推技术选择。 结果也很简单:这是体验派的第一名。 但我们能看到的是,现在其他的多传感器企业,它所用的雷达精度没那么高。 精度没那么高的雷达,对于 小、远、体态奇怪 的障碍物识别其实很差。 并且雷达没有语意信息,能够挖掘的潜力其实不够。 我们还是要看,纯视觉究竟能解决什么? 我们平时听了这么多公司的技术故事,务实或者说很功利地问,这些都有啥用? 宏观说解决『信息带宽』问题。 之前在特斯拉上OCC 写的内容里讲过,还是视频流里面蕴藏的信息量理论上靠模型 + 算力就可以挖掘出「存在性(lidar很擅长)」之外的信息,包括意图和未来的画面(预测推理)。 微观讲,有若干感知、预测、推理任务可以通过视觉信息来做,解决自动驾驶长链条上的一些垂类问题(可以举很多案例,比如各类道路参与者意图)。 举个例子,过马路的行人,视觉视频流里可以直接反映,人 脸的朝向,光这一点信息去判断人的行经轨迹是比较简单的。 但雷达则不然。 激光雷达工程师普遍还是认为是安全冗余,对物体存在性的一种保障。 视觉更有吸引力(挖掘视频量信息更有技术挑战,相关技术更符合大模型这种技术演进趋势)。 我们清楚了,视觉的潜力大,但对算力、数据、算法要求极高,极高。 但如果 同样是 大算力 + 大数据+ 大模型,但是多传感器呢?

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