触目惊心！「消失」的新能源车与庞大的骗补产业链
(本文转载自微信公众号「 头条汽车」，作者刘晓林、刘俊晶）「 刚听我单位的一位领导感慨，几年前从公司辞职的两个普通工人，现在在江苏一个地级市做电动车改装公司，一台车国家补贴 10 万，白送都挣钱，去年一年就挣了 5 个亿。」 似乎是憋了一肚子气，不到一分钟时间，王高（化名）就在微信上向经济观察报记者连续发来了几大段对此事的吐槽，透过文字就能感受到他五味杂陈的情绪。 「 说白了，这就是骗补。」 王高就职华南某大型汽车主机厂，他的「 不爽」 在于，他所在的企业已经投入新能源汽车研发的资金动辄数十亿，来自政府的补贴只能补偿一部分研发成本。而近几年，一批所谓的新能源汽车企业，通过一条简陋的组装线就「 生产出」 电动车，或者转手卖给自己的租赁公司，或者获得补贴后拆下电池重复利用循环申请补贴，以大量未达到安全技术标准、产品一致性差的电动车，轻易便套取上亿元的新能源补贴，而其中相当一部分车型并未进行公开销售和进入交通领域，仅仅是用来骗取补贴的工具。 事实上，通过钻新能源补贴空子「 发横财」 已是汽车界公开的秘密。过去几年间，前所未有的高额补贴和不够严格的监督机制，直接催生了大量「 骗补者」。 2015 年，中央多次督促地方加大新能源推广力度让「 骗补者」 们迎来了又一年产值高峰。随着 2016 年新能源补贴将退坡 20%的时间节点到来，新能源汽车销量开始出现井喷。但面对 11 月新能源商用车单月产量超过全球其他国家之和后，12 月份新能源商用车产量再飙升两倍至 63525 辆，尤其是纯电动商用车出现了同比增长 6 倍的超常规增速。这让中国电动汽车百人会执行副理事长、清华大学教授欧阳明高开始隐隐地感觉到「 哪里不对劲」。 仅仅几天之后的 2016 年 1 月初，国家信息中心资源开发部主任徐长明则更直接表达了对新能源汽车「 虚火」 的公开质疑。他认为，2015 年前 10 月中国新能源汽车销量与上牌量之间存在近一倍的差距，他怀疑，高达 7 万辆的「 数据黑洞」 背后，很可能是车企假售之后将电池拆分倒卖获利的骗补行为。 「 出现骗补，这是政策制定之初始料未及的。」 在日前的中国电动车百人会论坛上，中国电动汽车百人会理事长陈清泰也对新能源汽车骗补问题欲言又止。在他看来，政策漏洞一定要修复，劣币驱逐良币的现象一定要避免。但在全民力保 2020 年累计 500 万辆新能源汽车推广目标达成的前提下，何时清查、如何清查骗补利益链？ 不管对任何一方来说，这都是一个棘手的难题，但未来的清查势在必行。中国政府最近启动了对 2009 年开始的国家家电下乡中存在的骗补行为进行公开通报处罚的行动，而汽车行业的大清查为期应该不会太远。 7 万辆数据「 黑洞」 「 这两个人原来是我们公司工厂的工人，一个在 6 年前辞职去做汽车改装，后来变成做物流货运电动车等改制（工作）。听说他们通过买车壳改装的电动车打出厂合格证，只要打出合格证，一台车就稳赚 10 万补贴。他在厂里的一个亲戚看到行情不错，也在三年前辞了职，现在两人一个做总经理一个做副总，就靠补贴挣钱。」 受了刺激的王高迅速地摸清了两位「 前同事」 的发家史。「 这哥俩原来的领导知道后眼睛都红了！」 更让这位领导受刺激的是，这两位前任手下最近「 阔气」 地向老东家发出了近万台的无动力车身采购订单。这在整个工厂都引起不小的轰动，成为一个「 奇谈」。而一想到这些车被装上电池转手廉价卖掉后，就能挣到大把大把补贴，这位领导「 胸闷」 了好几天。 所谓「 电动车改装」，即向车身生产厂家购买车身，再将外购的电池装在车身上，在出厂销售前也会进行最基本的技术测试。但由于缺乏前期研发环节，所以车辆的稳定性、安全性及一致性等性能表现都无法保证，更谈不上技术先进性。 王高和这位领导都明白，在已被提升为国家战略高度的新能源汽车产业政策下，不乏这样靠钻政策空子「 发横财」 的「 前同事」。 根据新能源汽车补贴的普惠制，新能源汽车企业在研发和销售环节都能获得补贴，只要车辆达到规定的技术标准，除了中央财政补贴，还能享受与中央按 1:1 发放的地方补贴。过去几年间，一辆电动轿车卖出后最高能拿到 12 万的补贴，新能源客车最高补贴额度更是覆盖了车辆的全部成本。前所未有的高额补贴和不够严格的监督机制，直接催生了大量「 骗补者」。而这也是造成新能源汽车销量与上牌量之间存在巨大数据「 黑洞」 的主要原因。 「 使用低标准电池、虚报续航里程，这些都是最初级的骗补手段，」 一位不愿意具名的知情人士告诉经济观察报记者，更掩人耳目的是「 左手卖、右手买」 的骗补方式。 「 部分投机企业在造车的同时私下成立租赁公司，生产出的电动车转手就卖给了自己的租赁公司，从左手倒到右手，补贴也跟着拿到手。」 上述人士认为，这种行为已经属于恶意骗补。 「 更重要的是，这些车最终并未上路运营和行驶，而我们正规造出的电动车全部都会在路上跑着。」 国内某大型汽车集团新能源销售公司副总王毅（化名）告诉记者，新能源扶持政策的目的就是扩大新能源汽车的实用规模，但大部分骗补的车「 卖出去」 后就不见了踪影，「 这些车很可能都没有到达消费者手中」，徐长明称。 那么这几万辆新能源车都去哪了？「 还能去哪儿？可能拿完补贴就停在库房了，也可能把电池拆了卖了，更可能是拆下电池重新组装，再申请一轮补贴。」 王毅称，这已经是业内公开的「 秘密」。「 我亲眼见过一批电动车放在仓库里半年没动过，但却都是已经卖出去的。」 另一家汽车集团的新能源总监陈华（化名）对记者表示。7 万辆的数据差中有 1 到 2 万可能正在走上牌的流程，其他的 4 到 5 万辆则是骗补的车辆。对于这些骗补车辆的去向，一家电池制造企业技术负责人的陈许（化名）十分清楚。骗补产业链后半部分的二次套利，是众多新能源车凭空「 消失」 的主要原因，也是情节最为恶劣的骗补手法。 「 租赁公司买来车后会将车返厂，车身可以回收。由于与燃油车的每一台发动机都有编号不同，电池系统并没有可核对的标识，因此完全可以再利用。就这样，一辆车来回卖好几次，补贴金额也随之循环领取。」 这已经形成了产业。陈许说，他所在的城市是长三角地区重要的新能源技术基地。在技术、资源、市场以及政府补贴都十分充分的情况下，通过改装电动车、回收电池来骗取国家补贴，已成为当地人「 发家致富」 的新生意。 「 欧阳教授们」 的不安 在很多新能源研发人士看来，这些数量庞大的骗补车辆虽然消失了，但总比上路造成的危害小。「 目前高品质的电池电芯产能是供不应求的，但因为有骗补群体的存在，现在不管多差的电芯都有人买。」 上文提到的某车企新能源总监陈华表示。至于车辆性能的认证，只要送交一辆达到技术要求的车对付检测即可，而真正销售的车却是拼凑和改装而成，品质一致性难以保证。 陈许的担忧在电池安全性上，电动车的动力电池如果损耗程度高，是需要分解处理的，但是骗补者将回收的动力电池经简单处理后就想办法进行二次利用，完全没有考虑到起隐藏的安全风险。 陈许曾经有机会参观改装电动车的车间，这家企业原来生产摩托车，但摩托车行业的萎缩让生意越来越难做，最终改行做电动汽车。「 别说正向、逆向研发了，都是直接填上动力电池的零开发车型。」 陈许称，因为没有什么研发技术和基础，动力电池摩擦、碰撞、进水等安全风险根本规避不了，更别说涉及到三电的线束装配等安全问题。 事实上，对庞大销售数据感到不安的并非徐长明一人。12 月 24 日，在中国电动汽车百人会论坛新闻发布会上，欧阳明高再次指出，新能源商用车的单月产量已经突破 2 万辆，全球其他国家加起来总计也就 1 万多辆。对于这样「 超乎想象的增长」，他坦言「 总感觉哪儿有问题，让人有点不踏实」。 2015 年初，在国家某位关心新能源汽车发展的前国家领导人的指示下，陈清泰与欧阳明高等业内学术界泰斗们组建了中国电动车百人会，以联合政府、学界、企业等多方面力量，在政府力量之外，推动新能源汽车发展。这个行业所发生的一切，都可以由这个渠道上达「 中南海」。但现在的情况变得让这个一直关注行业的协会难以捉摸了。 「 今年的新能源客车销量出现两种怪现象，一是二线品牌销量突飞猛进，二是一些濒死的品牌起死为生。」 在电动车百人会论坛上，一位商用车领域的业内人士表示。非常规的数据增长背后正是极具诱惑力的补贴在作祟。尤其是因为增速过快而受到广泛质疑的「6—8 米纯电动中巴车」，「 国补」 与「 地补（地方性补贴）」 加起来高达 60 万元，远超成本。 对此，欧阳明高直言补贴过高。而他更担心的是，目前全国新能源客车厂多如牛毛，而客车的电池质量很不一致。「 目前而言，电动乘用车领域的骗补情况并不严重，但客车和专用车就不一样了，很多中小企业想尽方法将其『 电动化』，瞄准的就是补贴资金。」 知情者表示。 「 物流车、专用车太好改装了，」 陈许称，这些车对于驾驶和舒适度要求并不高，基本上就是面包车加装电池就改装成了电动车。「 没什么技术门槛，都是看准了当地政府有电动车财政补贴，才跑来做这个生意。」 「 其实通过检测电池的一致性是可以定性这些违规行为的」， 陈许告诉记者，但目前各级部门的眼睛都盯着不断上涨的销量数据，对此事也就睁一只眼闭一只眼了。 政策「 暖巢」 待降温 「 骗补者的存在对真正做技术研发的企业而言非常不公平」，上文提到的国内某汽车集团新能源销售公司副总王毅对记者直言。在国内，以上汽新能源为代表，其已经掌握了插电式混合动力、纯电动汽车等新能源汽车的关键技术，但由于在安全性上的考虑，导致其价格稍贵，反而湮没于鱼龙混杂的市场之中，直到今年年初才开始逐渐为市场所知。 「 我们前期的研发成本非常大，即使有政府补贴，现在也难以达到盈亏平衡，但骗补者不同，就算车扔了都能挣钱。」 王毅所在汽车集团近日宣布将启动新一轮数十亿元的新能源研发投资。王毅认为，新能源补贴政策的初衷是为了给汽车企业留下一定的时间窗口，帮助其通过技术升级和扩大规模逐步降低成本，最终走上企业能够盈利、消费者买得起新能源车的市场化阶段。但如今大量补贴被违规骗取，说明政策本身存在漏洞。 事实上，新能源补贴的发放并非毫无门槛，而且在国家补贴的发放上，四部委（财政部、科技部、工信部、发改委）经过审核，根据企业年初上报的本年度新能源汽车预计销售情况向有关企业预拨补贴资金后，年底会根据核查结果进行补贴资金清算。地方政府的补贴同样需要上贴发票到专门的系统里等待审批。但对投机者而言，无论明修栈道，还是暗度陈仓，可操作的空间都很大。 按照 2013 年至 2015 年遵循的补贴政策，乘用车以续驶里程、商用车以车身长度为衡量补贴的标准。业内观点指出，这种粗放的低门槛对骗补者毫无约束力。此外，巨大的推广压力也让地方政府为当地各类「 小作坊」 大开补贴绿灯，更不乏达成利益共同体的现象。 「 我们真正做电动车研发的企业一直建议以百公里能耗为补贴标准，增加最高车速要求，同时电动车要进行一定的碰撞测试。」 王毅表示。2016 年开始实施的补贴退坡政策，虽然有所改变，乘用车以续驶里程和最高时速为主要指标，商用车改变了此前单纯以长度作为标准的补贴方法，增加了对单位载质量能量消耗量和纯电动续驶里程的考核。但标准仍然过于粗放。 而包括欧阳明高在内的专家也纷纷指出，新能源补贴在某些方面已经违背了正常的商业规律。以争议最大的 6—8 米纯电动轻客为例，有业内调查指出，一辆 6 米的纯电动轻客成本为 32-50 万元，而两级政府补贴均为 30 万元。这意味着，按照补贴是补给消费者的原则，消费者如果以成本价购买这辆车，厂家还需要付给消费者 10 万至 28 万元的政府补贴。现实中，这种买车还送钱的「 荒唐事」 自然难以上演，而最终补贴也都落入厂家口袋。而新能源补贴政策规定的「 补贴额不能超过车辆售价的 60%」 不仅没能为补贴进行上限约束，反而导致价格虚涨，最终消费者难以受益。 业内专家们指出，按照 2020 年要实现新能源累计推广 500 万辆的目标计算，「 十三五」 期间新能源补贴额要支出 3900 亿。陈清泰透露，地方财政目前已经不堪重负。 2015 年 8 月，鉴于调研过程中发现的骗补情况的严重性，19 位院士向国务院联名上书，痛陈长期高额补贴不利于有效推动电动汽车的发展，直言车企追逐补贴最高的纯电动客车，大部分补贴成了企业的超额利润，而且导致客车、专车领域的违规骗补现象严重。 … 继续阅读
比亚迪的自动驾驶布局：不止是和百度合作
前几天，比亚迪董事长王传福参加第一财经的最佳商业领袖颁奖活动，然后在接受专访时他放了一个猛料：比亚迪在自己研发自动驾驶技术之外，还和百度合作进行了无人驾驶研发，而且已经开始了两三个月。 自动驾驶、无人驾驶这么火，但是大伙儿的注意力都放在谷歌以及各大国外整车厂身上，在这个领域比亚迪的存在感貌似很弱，不过听了王传福的话，恐怕以后没人敢这么想了，而且他们还是和另一个非常有话题的公司——百度在合作。 不过，虽然这事听起来突然，但是想想去年年底发生在百度无人驾驶事业部成立大会上的事，就不觉得奇怪了。当时，百度向包括王传福、尹同跃在内的几个人颁发了「 百度自动驾驶顾问」 证书，比亚迪也派人到场给百度站台，按照王传福的「 合作开始于两三个月之前」 的说法，比亚迪和百度应该在去年十月份就勾搭上了。 其实，在车联网领域，比亚迪和百度就早有合作。百度车联网产品已经在比亚迪的量产车上面落地，比如 CarLife，MyCar 私有云服务等等。 接受 第一财经专访 时，王传福说，在一些特殊领域，比如出租车、大巴，可能特别迫切要无人驾驶，因为可以节省人工成本。而比亚迪和百度在一起，主要是为了高精度地图。他说：「 我们已在研究无人驾驶，原来是内部在做，但在研发无人驾驶过程中，需要很精密的地图，没有精密的地图很难做好，而百度有这个优势。因此，我们整车厂要和有地图的这种厂家去合作，这样可以使这项业务做得更好。」 但是这个报道里仍然缺乏细节，于是我们想问问看是否有更多相关信息。百度无人驾驶事业部的同学说，现在还没有在官方 PR 层面宣传这件事，而且「 合作」 是一个很宽泛的概念，涉及不同的深度，目前和比亚迪的合作程度不方便透露。比亚迪的工程师说，目前没有具体的方案，还在做系统配型。 其实，除了和百度的合作，比亚迪在自动驾驶这条路上，已经做了不少的尝试。 比亚迪的「 自动驾驶」 之路 可以分为两方面来看，一是研发层面，一是产品层面。 先说研发。可能很多人还有印象，在前两年网上流传着一个视频，内容是比亚迪在深圳进行路试叠加 ADAS 识别信息的画面。从这个视频可以看出，他们在那个时候就已经在进行 ADAS、图像识别方面的研发。 2013 年初，比亚迪和北理工签订了合作协议，三个多月之后，他们就联合研制出了线控自动驾驶实验汽车。这辆测试车在速锐的基础上进行开发，实现了车辆底盘部分的外部 CAN 总线控制，具体包括对于转向、发动机、换挡以及仪表和灯光的控制。在下半年的全国无人驾驶车比赛里，这辆车得到了第一名。在它身上就已经使用了激光雷达。 2014 年 2 月，比亚迪又和新加坡科技研究局通讯研究院（I2R）达成了合作，共同进行自动驾驶以及智能交通的研发。具体内容包括利用电子线控系统实现对车辆的刹车、转向以及对其它汽车系统的操控等等。为什么是新加坡？事实上，这个地方虽然面积不大，但是在自动驾驶和智能交通方面却是走的比较快的。 按照比亚迪的部门划分，2003 年成立的第十五事业部负责车载电子、车身电子、安全电子这三方面的研发和生产，自动驾驶的研发也应该主要由这个部门负责。 但是在产品层面，除了已经搭载在多款车型上的遥控功能，如果按照自动驾驶的发展层级来看，比亚迪目前还并没有在任何车型上提供类似自适应巡航的配置，ADAS 配置也相对缺失。 自动驾驶功能的商业化 比亚迪的相关研发负责人在去年曾经表示过，虽然比亚迪自己供应零部件，在硬件整合方面有优势，而且车子本身的电子化程度比较高，但是他们并不急于做无人驾驶，理由是， 第一，目前无人驾驶是法律所不允许的，第二，目前并没有统一的标准和协议来规范无人驾驶。 上面的表态和王传福前两天的说法多多少少有点自相矛盾。不过，考虑到王传福崇尚技术的性格，相信比亚迪在自动驾驶方面已经做了很多的铺垫，只是什么时候把它商业化的问题。可以理解为王传福的表态是在「 贴热点」，但是作为一家民营企业，想必比亚迪一定会有相关的量产计划。而王传福的话也可以从一定程度上认为是一道「 圣旨」。 另外据比亚迪的小伙伴透露，目前已经有供应商在向他们展示激光雷达的产品。未来一两年像特斯拉那样在某个量产车里加入 ADAS、半自动驾驶功能？并不是没有可能。在之前曝光的百公里加速 2.9 秒的比亚迪汉上面，就规划有 ACC 和并线辅助功能。 总之，比亚迪策略显然是两条腿走路，之前自己做，现在遇到了百度这辆顺风车，搭一程也没坏处。至少和百度的合作，对于经验、资源、高精度地图、政策的积累是有好处的。 至于产品，先把 ACC 自适应巡航、ADAS 这样的功能落地，是比较现实的期望。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
4moms：自动安装智能儿童座椅，是时候让智能技术为孩子们做点什么了！
如何正确安装儿童安全座椅？这似乎对于每一个初为父母的车主来说都是一个挑战。不过在今年的 CES（消费者电子展）上这个问题将得到解决，著名幼儿座椅公司 4moms 提出了「 自动安装儿童安全座椅」 的概念。 这种座椅由底座、座椅以及一个手机 App 三部分组成，车主只需用底座的挂钩钩住汽车座椅，底座就可以自动调节自己的高度及张力，以确保达到完全范围，并通过 LED 显示及语音确认。手机应用还提供详细的图文教程。之后车主便可以将座椅放置在底座之上，底座与座椅依然是自动连接，并通过 LED 屏幕以及语音双重确认。 座椅安装好之后，车主可以通过手机应用随时查看座椅状态，包括高度，张力，电量，插扣稳定程度等等。一旦出现异常情况，手机应用会向车主发出警告，并报告存在问题的位置以及解决方案，最大限度的保证婴儿的安全。 除此之外，家长通过手机应用还可以定制安装过程，或者确认座椅底座的安全级别。比如，在有坡度路面停车时，因为有加速器和陀螺仪的存在，安全座椅的底座会自动调节水平，这是相对于目前大部分的安全座椅最大的优势。其他安全座椅需要家长不得不安装一个重力锤来确保正确安装。程序还会提醒家长检查安全带和头枕位置，用来提高宝宝的乘坐舒适度和安全性。 其它重要的配置还包括，可以保证隐私的 peekaboo 显示屏；五点式安全带和自动回缩式搭扣；采用符合 NHTSA 标准的侧面防撞保护以及 EPS（聚苯乙烯）材料。 4moms 的 CEO Rob Daley 说：这款安全座椅是我们现有技术的扩展。我们与众不同的地方在于安装方式。在碰撞的一瞬间，我们要保证座椅是正确安装的。 这款座椅将在 2016 年 6 月份推向市场，第一阶段将只提供婴儿适用的尺寸，儿童尺寸的座椅将在之后进行开发。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
CES 专栏 | 汽车企业撞上互联网企业，谁在给谁做嫁衣？（上）
（本文作者李林果，蔚来汽车 产品副总监）2016 年的美国 CES 展览上，我听到最多的话题就是「CES 被汽车品牌包养了」。 这么说确实有些道理，以往对消费电子科技看不上眼的汽车企业，纷纷在 CES 上刷存在感。其展位布置之奢华、服务人员之职业、现场点心酒水之美味，让那些一向花钱谨慎的电子产品企业或者互联网企业看清楚了什么叫「 家大业大」。 汽车企业本来就是个财大气粗的行业。如果要在所有商业领域挑出一个门槛最高的，汽车大概能稳居第一。这里排除航空航天、军事、核能等非自由竞争领域。 老子就是这么牛逼，而且牛逼 100 多年了。服吗？ 还真有不服的。 近二十年来，以美国硅谷为代表的一些互联网企业掀起了一次「 技术革命」。已经搞得很多「 传统行业」 忧心忡忡，生怕自己那天起床就突然发现自己被时代抛弃了。没办法，互联网行业现在就是这么火爆。 那么，问题来了：作为时代新贵的互联网企业，遇上财大气粗的传统贵族，双方能互相瞧得上眼吗？ 要回答这个问题，可能需要长篇累牍的分析和研究，而且还不一定保证准确。如果简单地说互联网公司会赢得下一个时代，肯定会有大批汽车业界的朋友骂我：这 SB 什么都不懂，这帮小屁孩子就会整天瞎嚷嚷。当然，如果说汽车企业还会继续「 统治」 下去，那群互联网的小朋友们又不干了：瞧瞧你们过去几十年造的什么烂玩意儿，售价上百万的豪车，蠢得跟隔壁老王那得过小儿麻痹的大儿子似的。 双方都讲出了部分事实。在 CES 上，我们看到更多的是双方的融合，Mobileye 都说了「 我们将来是要卖技术给汽车厂商的」。是吧，各位看官们别太意淫双门会打架打得头破血流，最终的结果极有可能是双门联合起来继续从消费者口袋里掏钱。 当然，快有了互联网公司的加入，以后的汽车厂商从消费者口袋掏钱肯定不会那么容易了。 好的，结束扯淡。以下开始从两个方面分析汽车厂商和互联网公司手里的牌面。 这两个方面分别是：车载娱乐系统（Infotainment）和辅助驾驶系统（ADAS，或者传闻中的 Automated drive， Autonomous drive）。 为什么选这两个方面？废话，当然是和驾驶者关系最密切。不过，也有另外一个原因是：这两个领域恰恰能说明汽车企业和互联网企业对「 产品」 的不同理解和技术路线。 先说 Infotainment。现在的车载娱乐、导航、电话系统，体验有多糟糕我就不一一列举了，基本情况就是：法拉利的还不如大众的，大众的还不如丰田的，丰田的还不如深圳（那些小型的互联网公司解决方案，没错，就是后装市场上那些 BLING BLING 闪蓝光的小厂产品）的……够混乱吧。 而互联网公司呢？过去经过十年的发展，已经在很多领域渗透入了用户的日常生活中。想象一下，给你一台诺基亚智能手机用几个月，看看你会不会怀疑自己的人生进入了低谷期。在这种现状的背后，是许多家勤勤恳恳的互联网公司一起奉献（大部分服务是免费的哦）的结果。 用手机导航、用手机查询 POI、用手机拨打电话、用手机听段子和相声，这些都已经在用户那里实实在在的发生着，而且这些使用习惯正在快速地扩张。用户都是喜新厌旧、喜欢简单高效解决方案的。 奥迪的 MMI 系统高大上吧。在工程技术上是很牛逼的产品，你旋转一下那质感超棒的旋钮，机械迷们会高潮的。可用它输入「 麦当劳」 需要十几个步骤，而且还不是按距离排序的。然并卵。 丰田和宝马的人工客服高大上吧。你只要按个电话键，后台声音美美的妹纸会给你解决问题，把目的地发送到你的车上。宅男福利啊。不过妹纸们会面临「 胡（福）建」 和「 首体蓝（南）路」 这种多音字+地方口音的双重挑战，还会反复和你确认是不是 XX 区 XX 路 XX 号的 XX 地点？我去，我要知道还用问你吗？最终，设置一次导航用一两分钟都算快的了。然并卵。 车厢内，确实不是一个适合输入法的地方。那我们给你提供语音识别好吗？在这里我要先大笑三声，哈哈哈。如果你在等女朋友化妆下来见你的一个小时里却是闲得 egg 疼，你可以试试调戏下汽车的语音识别系统。你也可以把这个过程记录下来，编成段子，讲给朋友们听。 什么？你敢说汽车企业没有移动互联网的解决方案？我这就用宝马和福特抽你两个大嘴巴。我们还内置移动应用商店呢！我们还要支持远程支付呢！操作十几个步骤之后，你就能用我们性感的 iDrive 旋钮找到查看当地天气的 App 呢。 看吧，汽车企业有那些闲工夫，还不如顺便再创建一个苹果公司呢。可作为一个资深而且屁股没有歪掉的用户，我还是用路宝来导航，还是用考拉 FM 来听王钢蛋的黄段子，还是用出门问问来随口了解下水瓶座的女生是什么性格，还是用微信和附近的妹子们搭讪。（此处应有广告费……）所以，汽车企业们没事就别想着发明一系列新的东西了。那些互联网公司的攻城狮和产品汪们已经苦逼哈哈干掉对手爬到了业内用户量最大的时候，你们就直接用那些产品就好了。拿奥迪和宝马（对不起，我就喜欢黑行业内领先的）举栗来说，什么时候下决心扔掉 MMI 和 iDrive，转而专心注重于整合互联网资源了，那才是变革的到来。 下次更新 ADAS 和自动驾驶的那些内容。 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
活动推荐 | 在广州，他们想聊聊「重新定义汽车」
作为一个负责任的媒体，我们对于推荐业内活动这种事是很谨慎小心的，但是你没看错，今天我们确实要推荐一下别人家的活动：1 月 15-17 号在广州，活动名称叫「 第六届全球新能源汽车大会（GNEV）」，第一电动网主办。除去「 全球」 这俩字，从演讲嘉宾来看，这次为期三天的活动应该还是有蛮多干货的，电动车行业的大佬真的不少。 以「 重新定义汽车」 为主题，围绕「 新技术」、「 新模式」、「 新生态」，包括吉利董事长李书福、宝马大中华区 CEO 康思远在内，嘉宾们都会聊点儿什么？GeekCar 的某同学会在现场好好围观，并且及时分享给大伙儿。 活动地点在广州，同步还将进行新能源车的交易展览会，作为这次大会的协办媒体，GeekCar 会对 GNEV 持续关注并参与。 在广州的同学，请在 15-17 号，找 GeekCar 和第一电动的小伙伴面基。另外，喜欢 GeekCar 活动的同学，请时刻关注我们微信公众号的活动预告。 点击这里 ，可以去这次大会的官网。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
腾讯神眼：OBD 的姿势不对，起来用 ADAS 重睡？
去年，腾讯做了一个 OBD 车载硬件，叫腾讯路宝。当时这东西出来，大伙儿惊呼，BAT 开始进入车联网硬件领域了，但是后来就没有后来了。姿势不对，起来重睡，一年多之后，腾讯又拿出了一个硬件，这次的主题是行车记录仪+ADAS，产品叫做「 神眼」。 先别管名字怎么样，先看看这是一个什么样的产品： 它可以实现的功能主要有四方面，一是传统的行车记录仪功能，二是类似 Mobileye 那样的 ADAS 功能，三是车内驾驶员疲劳检测功能（二和三可以相互配合），四是 Wi-Fi 热点功能。这么一个「 四合一」 的东西，目前的众筹价格是 799 块。 在硬件上分为主机和副机两个主要部分，主机是和行车记录仪长得差不多的长方体，它上面的摄像头负责图像采集。副机上面有红外摄像头，面朝车内，用来做驾驶员疲劳检测。另外，全套产品还包括一个 OBD 硬件，以及一个快捷拍照小按钮。主机装在传统行车记录仪的位置，副机装在挡风玻璃靠近 A 柱的地方。 硬件使用的是安霸 A12 的方案，这是安霸最新推出的一个芯片，据说他们是这款芯片的α客户（也就是可以最早拿到安霸的 SDK 一起同步开发的用户），不过在 ADAS 的算法上，他们没直接用安霸的方案，而是由自己的工程师进行了一年左右的研发。摄像头的视角是 155 度。据说整套硬件成本 1300 左右。 不过有个问题，安霸芯片其实并不是专业用来做 ADAS 的，换句话说，它的优势不在于这方面。腾讯的工程师说，以后会逐渐采用更好的方案来做。 可以把各个功能拆解一下来看： 首先是行车记录仪功能：都用上了安霸 A12 的芯片，行车记录这个功能应该不会有什么问题了，并且带分享功能。 Wi-Fi 热点功能：据说带有 6G 流量，这个功能不错。 驾驶员疲劳检测：通过红外摄像头检测人眼动作，简单的说就是在你晚上打盹或者看路边美女的时候提醒一下，这也是有用的功能。在「 睁闭眼判断」 这一项上，腾讯官方给出的识别率是 92.4%，误报率 1%。 以上三项功能，配上 799 的售价，其实是比较合理的。 ADAS 产品的几种类型 然后再来聊聊最重要的 ADAS 功能。 所谓 ADAS 就是高级驾驶辅助，提供的功能包括前碰撞预警、车道偏离提醒、行人检测预警等等。目前分为前装和后装两类，前装产品有的会带有控制功能，而后装产品基本都只具有提醒功能。在我看来，后装 ADAS 产品又可以分为三种，一是以色列的 Mobileye 那种，价格高昂，效果很好；二是类似腾讯神眼这种，ADAS 和行车记录仪、智能后视镜等相结合，价格便宜，效果不好说（因为确实没体验过除神眼以外的其他产品），多见于深圳；三是以手机 App 的形式存在，通过手机摄像头采集图像，再通过算法进行处理，进而做出一些提醒，代表产品是同样来自以色列的 iOnRoad，优点是价格低廉，缺点是效果存疑。 Mobileye 那种就没什么争议了，从我们的实际体验来看也确实不错（悄悄说句，后装 ADAS 我个人只认 Mobileye）。至于行车记录仪+ADAS 的方案，有个问题是，行车记录仪的摄像头追求的是广视角，纵深能力不行，而 ADAS 的摄像头恰好需要纵深能力，不要求行车记录仪那样的广角能力，因此，用同一个摄像头做这两件事，在光学上来说不是特别容易。你可以用 4K 摄像头解决这个问题，但是上了 4K，需要芯片具备强大的处理能力。事实上，Mobileye 的摄像头也就 100 万像素左右。 ADAS 是一个和安全息息相关的功能，这也是我说只认 Mobileye 的原因，毕竟他们在这个领域做了十几年，而且有主机厂的订单。基于以上种种原因，我觉得，ADAS 和行车记录仪打包的产品，应该认为是行车记录仪+ADAS，而不是 ADAS+行车记录仪。（原理类似互联网+汽车和汽车+互联网）腾讯神眼的短暂体验 当然，腾讯这款神眼毕竟只要 799，和上万块的 Mobileye 相比，效果肯定是不一样的，问题是，到底差多少？ 要量化这个问题，需要按照一定的测试标准进行严格测试，但我这次只是被腾讯的工程师开车带着在北四环简单体验了一下（大约 15 公里），所以最多算是对他有个「 第一印象」。 从使用上来说，它的软件入口被放在了腾讯地图 App 里，从 App 上可以看到拍到的实时图像，还能切换成「ADAS 显示模式」，也就是在视频上加入了一层和 ADAS 有关的识别框、车道识别线等等。而 ADAS 的提示功能在主机和副机上都有，主机提示声音，副机有声音和图标提示。（在情况不危险时，只有图标提示，紧急时，会加入声音提示）简单的体验过程里，在我们有意制造的紧急情况下，系统确实可以适时的进行提示，不过因为不是我自己开车，所以它的提示规律没办法摸清（我觉得这是从体验反推算法的关键）。而在接下来的一段逆光路段，从 App 的 ADAS 识别界面来看，有一些旁边车道的车辆存在识别不到的问题。驾驶员疲劳检测没有机会进行体验。 总之，这个简短体验不能说明什么问题，我们接下来拿到产品之后，会进行更详细的使用体验。 腾讯官方给出了一个识别率的数据，根据腾讯工程师超过 100 小时、上千公里的实测结果，神眼的 FCW 前车碰撞预警识别率是 90.9%，误报率 1.9%。当然，这个也说明不了太多问题，因为采样量还是太少，而且没有说明测试环境和测试方法。 值得注意的是，腾讯的工程师说 ADAS 算法是他们从零开始研发的。 腾讯的产品思路 在我们看来以「 平台」 见长的腾讯，在路宝产品失败之后又做汽车相关硬件，他们到底是怎么想的？ 和这个项目的负责人交流过以后，能看明白一点儿：神眼这款硬件似乎只是他们用来验证自己相关能力的一个产品，卖火了当然好，但是更大的用意，在我看来还是用「 神眼」 做一个「 广告」，告诉 B 端，腾讯有提供 ADAS 相关服务的能力。比如他们提到，驾驶员疲劳检测就可以被长途运输车队所用，而相比于提供神眼硬件，腾讯更看重的是提供「 解决方案」，也就是说，存在「 定制化」、「 个性化」 的余地。在神眼这个标准化产品之外，他们也做好了提供非标准化产品的准备，指导原则就是「 开放+大数据」。 在没有深入体验产品之前，不好说神眼这个产品的 ADAS 功能到底能打几分，不过，我觉得重要的是用什么样的期望值去看待这个产品。 我从来都是对深圳那些卖几百块钱还宣传有 ADAS 功能的产品不太看好，以腾讯这样的体量，进入这个领域，大概有两种考虑：一是在 … 继续阅读
谷歌自动驾驶月报（2015.12）：它学会了在雨天「开车」
前两天，谷歌按照惯例公布了他们的自动驾驶项目月报。 首先还是数据报告： 在上个月，有 23 辆雷克萨斯 RX450h 和 30 辆呆萌版小车进行了路试，其中的大部分在山景城，小部分在德克萨斯州的奥斯丁。这一个月里，谷歌又积累了 5.1 万英里的自动驾驶路试经验，从 2009 年项目开始至今，总的自动驾驶里程数达到 137.2 万英里。 12 月份，加州终于下雨了，在客观上，这给谷歌自动驾驶车增加了多雨天气和寒冷天气的行驶经验。所以这期月报的关注点主要是天气问题。 对于自动驾驶车来说，应对雨天是一个有挑战性的东西，主要是某些传感器会受到天气影响，为了应对这些问题，谷歌想出了一些办法，比如，给车顶的设备增加类似挡风玻璃和雨刮器的结构。 激光雷达可以探测到雨，但是云、雾会影响它的探测，谷歌在上个月教会了他们的车子在寒冷的早晨以及云雨天气正确工作，他们认为关键在于使用了多种传感器配合工作。 目前的谷歌的自动驾驶车可以自动感知雨量的大小，像人类驾驶员一样，当它觉得雨下的太大，不能继续行驶时，会选择停在路边等到条件允许再上路（也可以由驾驶员人工接管）。为了应对更有挑战性的环境，谷歌已经开始有意识的收集各种雨雪天气下的行驶数据，他们想达到的目标是让自己的车子能够在各种天气条件下正常工作。巧的是，福特也在这两天公布了他们的自动驾驶车如何应对雪天的相关信息。 让人欣慰的是，谷歌的自动驾驶车这个月没出什么事故。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
从 CES2016 看自动驾驶的技术趋势
在今年的 CES 还没开始之前，「 自动驾驶」 就被公认为是这次的主旋律之一，实际也确实是这么回事，对于汽车厂商和供应商来说，不拿出和自动驾驶相关的东西，相当于白来 CES 一趟。 所以，围绕自动驾驶他们说了很多，也展示了很多，于是可能你会在很多文章里看见这样的句子：「 自动驾驶是这次 CES 的主角，而且也是未来几年的趋势。」 这话没错，但是说了等于没说。GeekCar 更关心的是，通过这次 CES，自动驾驶到底在技术层面展示出了什么样的趋势？或者说，实现完全自动驾驶的「 方法论」 到底是怎样的？ 总体来说有三个方面的变化： 1. 硬件方面，传感器不再「 高高在上」。 2. 感知方面，对于「 定位」、「 地图」 的理解更加深入。 3. 决策方面，车辆处理能力、深度学习能力强化。 为了让大家对于自动驾驶的基本工作原理有一个直观的了解，在这儿先用一个图示简单说明（图片来自英伟达在 CES 的演讲 keynote）。从图上可以看出，上面提到的几个方面，基本上包括了自动驾驶的关键技术点。 硬件：传感器不再「 高高在上」 激光雷达在自动驾驶里起到感知周围环境的作用，很多人觉得，动辄七八万美元的激光雷达会是影响自动驾驶普及的一个重要阻碍，但是在这次 CES 上，Quanengy 发布了世界上第一款用于自动驾驶的固态激光雷达，这个雷达不能 360 度扫描，也不是 64 线而是 8 线，但是换来的却是成本的大幅降低（200 美元左右），而且更加小型化。 所以，原来像花盆一样立在车顶的激光雷达，终于能装在其它位置了，比如车的四角。更低的成本意味着可以在一辆车上装更多的激光雷达。 另外福特也在这次 CES 上宣布，他们会把 Velodyne 最新推出的车用激光雷达装在自己的自动驾驶测试车上。 激光雷达本身就可以做到这么便宜，Quanengy 的产品相当于还原了问题的本质。激光雷达成本越低，也就会被装到更多的车里，对于自动驾驶的发展，肯定是有好处的一件事。 但是也有不依赖雷达的自动驾驶方案，比如供应商麦格纳这次就展示了依赖单目摄像头开发的自动驾驶方案，他们的目的是想让更多廉价车型也能具备这种功能，虽然是比较初级的自动驾驶（更像是自适应巡航），但是至少证明不依赖测距雷达实现自动驾驶是可行的。 所以总体来说，自动驾驶的硬件门槛正在变得越来越低。如果说七八万美元的激光雷达太高高在上，那么这次 CES 展示出来的东西，显然是更多考虑到了商业化的因素。不管是廉价激光雷达还是麦格纳的方案，都是为自动驾驶量产化、商业化做的准备，从这个角度来说比去年更贴合消费电子展的「 消费」 二字。 对于「 定位」、「 高精度地图」 的理解更加深入 高精度地图、视觉识别，这二者的作用是让车子精确的定位和感知环境，人们在这方面的理解和解决方案变得更成熟。 首先是自动驾驶所需的地图，一方面，它的获取方式正在发生改变，另一方面，它本身也有一些变化。 在我们惯常的理解里，高精度地图来源于图商的测绘，但是现在「 众包」 的模式开始受到重视。在 CES 之前，就传出丰田要利用这种模式采集高精度地图，所依靠的硬件是用户车内的摄像头+GPS，而在 CES 上，Moblieye 也宣布和通用、大众合作，做高精度地图方面的采集，使用的当然也是 Mobileye 的摄像头。另外，Here 发布的 HD Live 地图，打的也是「 众包」 的概念：把车辆传感器读取到的数据上传到云端，然后再下发给其他车辆。 这样的好处显而易见：用更低的成本，换取更多的数据。目前高精度地图主要依赖激光雷达采集，成本很高，「 众包」 肯定有节约成本的目的，而且可以在同样的时间段内获取更多的数据。 但是除此之外，这种方式也有其他的好处。首先是更「 轻量化」。以 Mobileye 做的 REM（Road Experience Management，路网采集管理）方案为例，通过采集包括交通信号、指示牌、路灯等「地标」，得到一个简单的 3D 坐标数据；再通过识别车道线信息，路沿，隔离带等获取丰富的 1D 数据，这些数据叠加形成所谓的「RoadBook」（路书），数据量只有 10kb/km，而谷歌的高精度地图每公里的数据量可能有几个 G 之多。 另外一个好处是更加实时化。比如 HD Live 地图就可以做到云端的实时更新，并且实时下发最新数据。突发的路况信息、道路的最新变更情况，都可以通过这种方式得以解决。 可以看到的是，原来可能我们认为高精度地图更多的是依赖于雷达，而和视觉识别（摄像头）关联度相对要小，但从某种意义上来说，它们其实是一个整体，两者互相配合、共同作用，才能让车辆具有更精确的定位和感知能力。 处理能力的强化 这部分最明显的感受是本机处理能力、深度学习能力的提升。 英伟达在 CES 上发布性能相当于 150 台 MacBook Pro 的 Drive PX 2，是最有标志性的事情。Drive PX 2 用了 12 颗 CPU，250 瓦的总功率基本也只有汽车这个级别的硬件才能承受，并且用到了水冷散热。它可以处理包括摄像头、雷达、激光雷达在内的 12 路信号，深度学习能力达到每秒 24 万亿次。 它兼顾了本机处理和深度学习的要求。一方面，它足够满足车辆本身的视觉处理需求，另一方面， Drive PX 2 采集到的数据经过处理之后会上传云端，进行深度学习网络的训练，训练的成果可以用来提升所有车辆的智能程度。 其实这个「 深度学习」，和上面段落提到的「 众包」 是相辅相成的。特斯拉 Autopilot 的自主学习功能也是这方面的实际体现。 不管是本机处理还是深度学习，背后都意味着海量数据的获取。就像英伟达所说，The more data we collect, the smarter our system becomes. 而为了更加 smarter，就必须提升处理能力。 可以很明显的发觉到，今年大家开始越来越意识到「 人工智能」、「 深度学习」 的重要性，并且把它上升到前所未有的高度。丰田砸下 10 亿美元研究人工智能也是特别好的例子，Mobileye 也提到了深度学习对他们的重要性。 当然，在这个过程里，数据的采集压缩能力，数据管理的能力，也是特别重要的。 总结 从这次 … 继续阅读
语音交互=人工智能？至少科大讯飞是这么想的
以技术为导向的发布会总是容易让人高潮。 在科大讯飞前一阵的新品发布会上，台上科大讯飞总裁刘庆峰「 热情澎湃」 的做着分享，而他们研发的转写系统实时的把语音转写成文本，然后投射到会场两边的大屏幕上。最后的结果是，对于这次活动的文本记录，这套转写系统的准确率，要远远高于科大讯飞请到现场的五个速记员。（点击图片可以看大图）这 x 装的，至少能给 99 分。科大讯飞用这种简单直接的方式展示了自己在语音技术方面的能力。估计就连对这家公司不了解的人，看了这个之后都会说上一句，「 卧槽真牛」。（另外，大会的名字也挺有意思的，叫「AI 复始，万物更新」）别以为语音和汽车八竿子挨不着。事实上，语音交互会是未来车内人机交互的重要形式之一，所以对于科大讯飞的这个发布会，我们还真挺想看看他们究竟能拿出什么东西来。 概括起来说，一个是讯飞超脑 2.0，另一个是 AIUI 平台。 技术+产品 讯飞超脑其实是一套人工智能的东西，官方把它定义为「 以语音和语言为入口的认知革命」。在科大讯飞看来，「 智能」 包括运算智能、感知智能、认知智能，而认知智能意味着机器「 能理解会思考」，它的核心能力包括人机交互、知识管理和推理学习。 那么，怎么判断「 认知智能」 的水平？科大讯飞准备在 3 到 5 年内，让机器人考上大学…… 而 AIUI 就是把讯飞超脑的技术进行了产品化。这个平台其实是想做「 万物互联」，我们身边常见的硬件设备、应用场景，都可以和讯飞的技术相结合。 在技术层面，AIUI 集成了双全工技术、麦克风阵列技术、声纹识别技术、方言识别、多轮交互、语义理解技术和和内容服务等等元素。AIUI 是针对 B 端的服务，供给企业、开发者使用，科大讯飞在这里强调的是软硬一体化、云端一体化以及技术服务一体化，B 端用户把它和自己的产品融合，然后就变成了 C 端用户可以感知到的「 人工智能」。 现场演示了一个例子，工作人员和科大讯飞的智能音箱进行语音交互，音箱帮助她完成了订火车票的操作，其中涉及到多轮交互、纠错、方言、电话号码修正等等场景，实际的交互效果在我看来已经很像「 人工智能」 的感觉了。 和车有关的场景 语音交互体验是讯飞重点在做的事情之一，另一方面，由语音交互产生的各种应用场景，其实他们也有所考虑。举个例子，把小米的九号平衡车加入讯飞的语音交互等功能，就可以变成一个更智能化的平衡车，比如通过语音控制平衡车自动驶来，当然，脑洞还可以开的更大一点儿，比如和汽车结合起来，实现车库寻车等等功能。 刘庆峰也提到了科大讯飞在汽车行业的案例。他们目前为超过 50 款车型提供语音助理系统，其中有宝马、雷克萨斯这样的豪华品牌，也涵盖了国内比较主流的自主品牌。（自主品牌车型至少在语音系统上是不输合资、豪华品牌的，有的甚至体验更好）上面提到的三个「 一体化」，实际上还有另一层意思：科大讯飞并不想单单做一个「 语音引擎」 的供应商，而是把语音这件事放在一个更宏观的层面来考虑，因为从客观上来说，目前语音交互体验如何，也确实受到硬件、云端甚至服务的影响，一个打包的解决方案，可能在合作对接以及用户体验上更好一些。 说到这儿，可能你就不会奇怪，为什么一家做语音的公司，要开始涉足人工智能领域了。一方面，语音交互在本质上也是人工智能的一部分，通过语音衍生出来的场景也丰富多彩，另一方面，现在的「 语音」，也已经不仅仅是我们从前理解的「 语音引擎」 这么简单，而是一个复杂的系统。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 同时欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。