风电工程师

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简介:电动车发烧友

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为什么只有比亚迪还在用已经废弃的nedc标准?不是更真实的wltc,也不是更水的cltc标准?

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特斯拉和比亚迪欧洲建厂不同的商业逻辑 比亚迪建厂选址匈牙利,因为匈牙利人工成本低,对中国比较友好,这是典型的农村包围城市策略。 特斯拉建厂选址德国,德国各方面的成本是欧洲最高的,而且工厂还要砍一大片树林,环保有很大争议的地方。那特斯拉图个啥呢?我感觉更像一种服从性测试,毕竟德国还有几万美国驻军,我就跑到你的主场还要砍一片树林,怎么滴呢?这个选址方案注定一开始不会很顺利,但是品牌确实很快立起来了,特斯拉在欧洲销量好的很。

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刷到抖音上的m9提车视频了吗 这个营销创新的很牛啊!

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笑死,这两天问界的进店量,销售量增加了 友商要憋出内伤

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发现纯电轿车后排几乎没有一个能坐的 周末在深业上城,看车太放便了。从智界s7,岚图追光,特斯拉model 3 ,大众id7到蔚来et5,几乎都是一个问题,后排感觉压抑,顶头。 阿维塔12算是一个例外 ,头部空间还可以,而且没有小板凳。

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赢得自动驾驶就赢得整个世界? 1.汽车行业是发展人工智能的最好平台之二,另外一个是互联网行业。只有这么大的行业才能分担巨量的研发成本。 2.机器算法也好,大模型也好,都需要大量的数据来进行训练,所以至少目前来讲,一个行业实现了人工智能,并不能直接平移到下一个行业。但是算法和实现路径是可以借鉴的。 3.一旦在汽车行业率先实现了完全的自动驾驶,那么很快几乎所有的行业都能实现人工智能的落地,也就是说赢得整个世界。典型的例子就是人形机器人还有机器狗,起码在导航避障这一块是相通的,所以特斯拉的人形机器人会最先成功,比亚迪已经在研究人形机器人,华为的2012实验室大概率也在搞这个。 4.国家的力量是可以有保护作用的,并不会出现完全一面倒的赢者通吃,类似于互联网行业。还有一个好消息是美国已经没有什么工业了,大部分场景还是在中国。 5.现在这种机器算法或者大模型还是有很大的缺点,他的整个决策是个黑匣子,如果发生了问题,也很难知道错在什么地方,只能不停的训练和调参,正确率再高也不能保证未来一定百分百正确。看看未来有什么新的算法突破没有,如果有的话,我猜是量子计算机,毕竟人的思考就是量子活动。

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小鹏被黑了 第1个图是今天直播测试的成绩,然后回到懂车帝的主页数据就变了,不是同时测试的数据放在一起就居心叵测了

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同级别车型能耗控制小米已经超越了特斯拉, 相比Model S,车身尺寸基本一致,电机功率基本一致,电池能量基本一致,su7还重了100多公斤,但是续航多了85公里。

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试驾了一下,有点失望 油门黏黏糊糊的,像一台加速10秒的油车。nvh,空间都比较一般。

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麻烦哪位大佬统计过两个月统计一下m9和x5的销量变化趋势,看看x5的销量是否受到了m9的影响。

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mega可能只是稍微贵了一点 大规模退订,是在发布会之后发生的。问题是这个外形前面那么一堆小店的人是知道的,如果无法接受的话也就不会小订了,所以确定的理由只能是价格。

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m789会是什么车型? 会是纯电mpv吗?类似L789同平台?

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