占据电动车市场 50%以上的份额？摩根斯坦利说特斯拉可以办到
特斯拉曾对外宣布过公司的生产计划：他们准备在 2018 年生产 50 万辆 Model 3，这个数字超过了市面上任何一款电动车型。事实上更惊人的还在后面，摩根斯坦利上周发布了一个电动汽车蓝皮书，他们跟踪调查了过去几年电动汽车行业的发展状况，同时预测了未来市场的走向和趋势。通过模型预测，他们得到了这样一组数据：到 2020 年，特斯拉 Model 3 以及 Model Y 两款车型将会占据电动车市场 50%以上的市场份额。而这也让很多人怀疑，究竟是什么样的论据支撑起这样的论调？ 市场需求足够大 现阶段， Model Y 的命名还没确定，多数人暂时将这款车型认作是 「Model 3 CUV」，理由就是它是一款基于 Model 3 平台打造的 紧凑型 多功能车。今年年初， Elon Musk 宣布 Model Y 将基于一个全新平台打造，预计在 2019 年末或者 2020 年开始量产。不过，上个月 Elon Musk 又改变了注意，他证实 Model Y 依然基于 Model 3 平台打造。另外， Elon Musk 还认为，市场对于 Model Y 的需求会高于 Model 3，他预计 Model Y 的实际需求大约为每年 100 万辆。 对于其他车企而言，他们很少预测电动车型的具体生产数量，这些车企更喜欢对外透露一些相对迷糊的目标，例如，2025 年所有新能源车型将会占据公司总销量的 25%。坦率的说，类似于日产、戴姆勒这样的传统车企，尽管已经为大规模生产电动车开始做准备，但想要估算具体生产规模依然非常困难。不过特斯拉显然不会这样做，考虑到 Model 3 的预定量超过了 40 万辆，已经接近特斯拉之前的计划产量 50 万辆。另外，再算上 Model Y 的市场需求，摩根斯坦利凭借这些因素做出了前面提到的市场份额预测。 硬件设施支撑起论调 尽管特斯拉已经公布了他们的生产计划，但实际上他们并不在乎外界是否对此相信。特斯拉认为，他们投资建立的 Fremont 工厂以及 Gigafactory 超级工厂将会为生产计划提供必要的支持，而这些硬件条件也让外界对他们更抱有信心。所有的这一些都有利于 Model 3 和 Model Y 顺利量产，从而占据更大的市场份额，而这也是摩根斯坦利敢于做出预判的第二点论调。 如果特斯拉凭借两款车型就能占据电动车市场 50%以上的份额，那无疑是一件非常恐怖的事情。毕竟强如 iPhone，今年第一季度的市场份额也只有 13.7%。至于特斯拉未来能够取得什么样的战绩，恐怕还是等到 Model Y 交付之后才能见分晓。 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！ 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）。
捷豹说，未来不必拥有一辆车，但是你可以拥有一个方向盘
「未来，你不必拥有一辆车，只要进入它的那一刹那它是你的，这就可以了。」这句话是用来描绘未来共享用车时代的，出处不明，琢磨起来倒是有些道理——当未来共享用车足够发达的时候，我们确实没必要拥有一辆车。 然而捷豹路虎说，你不拥有车没关系，但是你可以拥有一个方向盘。 对，你没听错，就是方向盘。事情是这样：捷豹路虎今天发布了一个名叫 SAYER 的「智能方向盘」，来展示自己对于 2040 年的共享出行社会的畅想。 这话听起来有点儿耳熟，毕竟前几天奔驰也用一辆无人驾驶概念车畅想了一下未来的共享用车模式，区别在于，捷豹比奔驰多开了 10 年的脑洞，所以是 2040 年，不是奔驰的 2030 年。 可是问题来了：人家奔驰 2030 年的共享出行概念车都已经没有方向盘和脚底下的踏板了，你们捷豹路虎居然在无人驾驶盛行的 2040 年推出一个……智能方向盘？嗯，我想到了在人造景点大肆修建仿古建筑的那群人。 然而，事情并没有这么简单。 表面上看起来它是一个方向盘（虽然不是圆的吧），但实质上它却是一个「智能硬件」，你可以跟他进行语音交互，同时这个硬件上还有信息显示界面。某种程度上来看，你可以把它理解为现在各种以语音交互为基础的智能硬件，比如正火的那些智能音箱。 当然它不只可以在家里用。捷豹路虎这样的车厂，未来肯定也要做共享用车平台的，而这个方向盘，实际上也是一张「会员卡」。通过它，你可以进行预订车辆、查看车辆位置、解锁车辆等设置。 只是，不知道当你打开那辆预约的无人车时，车上是否有物理接口能把方向盘和车子连接到一起？这就有点儿像 F1 赛车可拆卸方向盘的感觉了。 在捷豹路虎看来，未来，这个所谓的「方向盘」，将是你唯一可以拥有的「车辆部件」。 这话让人不敢不往大的方面想一想。 首先，未来的无人驾驶共享平台，肯定应该是 L4-L5 级别的，如果按照奔驰那种逻辑，这种车基本就告别方向盘了，但是用户坐在车里，如何提升自己的安全感？自带一个方向盘，可能会有点儿帮助。 当然这个解释看起来有点儿无厘头。来个科学点儿的：当这些车都用于共享的时候，将不具备个性化属性，而设计一个智能方向盘，就可以储存用户的所有设置、偏好等数据，当把这个方向盘带上车，就相当于让原本去个性化的无人车变得个性化了。 另一层解释：现在凡事都讲「场景化」，很多人认为，要把居家场景和出行场景进行连接，而这个方向盘，就是连接这两个场景的关键。有了它，你从家里到目的地的整个出行过程，就可以完全无缝化了。 所以总而言之，它当然是一个让你在无人驾驶时代怀念过去的小东西（英国人总是喜欢这么干吧？），但更是一个在无人驾驶共享用车时代把人、车连接起来的桥梁。 20 年后，人人上街都拎个方向盘，画面太美，简直不敢想了！！！ 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！ 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）。
买了第一批特斯拉 Model S 的那群人，现在后悔了吗？
2012 年，特斯拉向美国用户交付了第一批签名版 Model S 85D。那么 5 年过去了，特斯拉造出的第一批 Model S 成了什么样？5 年后的特斯拉还会让人满意吗？ 来自车主的真实反馈，能够让我们更加全方位了解特斯拉。最近，有个哥们买了一辆官方认证版二手车，这辆车刚好是特斯拉在 2012 年交付的第一批车，简直就是业界活化石。 OK，下面以车主第一人称叙述的方式，讲讲他的故事。（资料来源：electrek.co）电池衰减 首先，很多人都会好奇电池的衰减问题。电池衰减主要受两方面因素影响：里程和时间。 我的车购于 2012 年，之后特斯拉推出的车型屈指可数，所以是测试「 电池衰减」 项目的典型样本。同时，我的车虽然有 5 年车龄，但里程并不长。相对于那些动辄开了 20-30 万公里的车主来说，更能看出「 时间」 对电池性能的影响。 这辆二手车在买的时候里程是 7.6 万公里，在过去三个月中，我又开了 2000 公里。 在 EPA 标准下，第一批特斯拉 Model S P85 的续航里程是 426 公里。5 年的时间，7.8 万公里之后，这辆 Model S P85 充满电后的续航里程是 403 公里。我一般每天都充到 90%电量，续航里程是 367 公里。 计算一下，电池衰减大概是 6%。在我看来，特斯拉的电池管理系统和温控系统已经很先进了。 不过最大的问题在于，这辆首批交付的 Model S 的快速充电功率被限制在 90kW。在 2013 年，特斯拉升级了电池组，可承受最大充电功率达到了 120kW（然而和我没什么关系…）无论如何，90kW 的充电功率依然高于市面上很多电动车。关键是，我可以免费使用特斯拉超充网络！ 所以我并不抱怨我的 Model S 充电「 慢」。 用车体验 至于车本身，已经超出了我的期望值。很明显，原车主的保养非常到位，当然特斯拉在出售二手车的时候也做了一部分翻新工作。 几乎每个不熟悉特斯拉的人（我指那些分不清车型年份的那种），在看到或是乘坐时，都会认为这是一辆新的特斯拉。当我告诉他们这辆车已经 5 岁的时候，大部分人都感到很惊讶。 在买这辆二手 Model S 之前，很多特斯拉车主告诉我，早期车型体验可能不如新款车型，因为特斯拉在不断改进生产工艺。不过当我开过这辆早期 Model S 和新款车型后，我发现二者并没有太大区别。 在路上的驾驶感非常稳健，瞬间扭矩能让你 4 秒破百，从来不会让你失望。 我所遇到的唯一故障，就是后备箱锁坏了。特斯拉派了一名售后技术人员到我家，在几分钟之内更换了锁。从此以后，再无机械故障。 内饰 和新款车型相比，我唯一要抱怨的就是首批 Model S 的座椅。 我的二手 Model S 座椅磨损很小，这很好。不过特斯拉在过去 5 年时间里，改进了座椅的设计和生产工艺。结果就是新款车型的座椅设计比 2012 年的 Model S 舒服了很多。 特斯拉的座椅不能说不舒服，但和 10 万美元级别的车相比，还是差点意思，当然这并不是说老款车型座椅毁了我的用车体验。当我坐进最新的 Model S P100D 之后，我真希望我把老款座椅换掉。 2012 年 Model S 的内饰依然很前卫，人们觉得它是一辆新车，主要是因为它的内饰。 当特斯拉在 2012 年交付 Model S 时，很多汽车媒体和豪华车用户都会抱怨 Model S 的极简主义内饰有「 廉价感」，根本达不到豪华车的标准。 在我看来，大多数人都同意这种以中控大屏为核心的极简主义设计是非常聪明的选择。这也说明了特斯拉为什么在 Model 3 上，推出了更加极简的内饰设计。 5 年过去了，我的车依然会收到软件更新，下面是一些截图： 特斯拉做了很多正确的选择。特斯拉的温度调节是世界上最简单的事情，我现在根本离不开特斯拉的远程开启空调功能。 其他方面，比如导航，虽然有小 bug，但依然在竞品中保持领先。特别需要提出的是，仪表盘和中控都能显示导航信息是很有用的。想依靠超充网络进行长途旅行时，操作很方便。 目前，我的 Model S … 继续阅读
百度自动驾驶事业部副总监孙勇义：Apollo 平台会如何对开发者开放？
GeekCar 首届极客出行大会「G.A.M.E」9 月 2 号在北京后山艺术空间举行。在活动上，百度自动驾驶事业部副总监孙勇义做了主题为「Apollo 计划背后的技术实力」的分享，以下为分享内容整理。（有删减）在 7 月 5 号的百度开发者大会上，我们正式发布阿罗波计划。在今年的 7 月份我们已经开放了封闭场地的寻迹自动驾驶车, 在今年的 9 月 20 号，我们会对外开放 Apollo 中相当于 L1.5 固定车道的自动驾驶。 在今年的 12 月份我们会开放的简单测试道路驾驶功能，一直会持续做能力开放。一直到 2020 年 12 月，我们会把在中国的高速公路还有普通城市道路的自动驾驶能力全部开放出来。 人工智能时代的开源和传统的开源其实最大的区别就是：云端服务和数据 。我们在今年的 7 月份，也对外发布了我们的数据平台。大家可以来数据平台申请获得跟自动驾驶相关的数据，也可以跟我们一起联合测试高精度地图。 今年 9 月份会有一个重点开放的模块是仿真平台，因为我们在实际道路中测试的成本非常高。我们有一个能够在云端日行百万公里的仿真平台来加速自动驾驶的研发、测试。 在 12 月份我们会开放数据平台 2.0，支持合作伙伴上传数据。包括我们还会开放障碍物的标识数据，还有 2D 标识数据，以及能够通过日志提取一些场景。 如上图，在 Apollo 1.0 封闭场地循迹自动驾驶车上，我们设计了四个层面的技术，蓝色块为可以开放的部分。 最底层是「Reference Vehicle Platform」，也就是参考车辆平台，在 1.0 里面我们推荐的车辆是林肯 MKZ。 再上一层是「Reference Hardware Platform」，即参考硬件平台，包括计算节点、GPS 等。 再上面两层是百度在 Apollo 开放、开源的重点。「Open Software Platform」是底层开源形式，再上面我们是「Cloud Service Platform 1.0」是 Data Platform 以及人机交互的功能。 我们开放的代码里面包含了高效架构，一键启动更新以及完备的开发工具。很多开发者的反馈反馈我们的代码质量以及架构都是非常高的。我们还特意对系统稳定性做了优化，去除了单点依赖，任何一个模块出了问题不会导致整个系统出 为了方便开发者能够快速的安装、运行、更新，我们发布了开发版本，另外还发布了可以直接上车运行的版本，就是实现下载之后装到车上直接就能一键运行。为了方便人机交互，我们提供了非常友好的人机交互的工具，后续也在不断迭代。 为了方便开发者对车运行的进行调试，我们开放了很多在线和离线的调试工具。 在整个 Apollo 的背后，我们梳理出来有十大技术方向，包括如下： 1. 环境感知；2. 高精地图；3. 高精定位 4. 行为预测；5. 规划控制； 6. 车载硬件；7. 操作系统；8. 人机交互；9. 智能互联；10. 系统安全 前五个方向是跟汽车大脑相关的，包括我们的关系感知，就是制造周围的车辆、行人以地图定位和行为预测，最后是他自己车辆规划控制。后面五大技术方向是支撑整个自动驾驶的东西。 下面五大技术方向是支撑整个自动驾驶的东西。这些技术方向在未来我们都会在 Apollo 平台里面逐步的开放和开源出来，所有的车企、开发者也都可以使用到这一些技术。 Apollo 未来会开放哪些核心技术方向呢？第一个是高精定位技术，无人车在行使过程当中，需要非常精准的知道它当前的的位置。我们使用的手机定位、导航的定位都是属于不精准的定位，偏差到米级。比如说在十几米高楼的旁边，飘移十几米、二十几米都是有可能的。 在今年的 9 月份，我们会开放一部分感知功能，因为 9 月份开放能力是定车道的跟车功能，我们得需要探测到前方的车辆，以及周围的车辆，我们也会对外发布基于激光 3D 障碍的识别。 下面再重点介绍一下我们的仿真平台。在今年的 7 月 5 号开发者大会也是我们重点演示了一下仿真平台。我们在云端建立了仿真云平台，让我们的车在云端跑，我们通过服务器虚拟出很多车在云端运行，日行百万公里甚至千万公里，然后加速我们整个智能驾驶的研发、迭代过程。 在实际道路中，当我们发现一个异常情况，比如说如果你有两辆车同时在前面加塞，这种情况下在实际情况道路很难遇到，但是怎么测试呢？在实际道路碰到这样的场景本身就是很难。有一些异常场景在十万公里才能碰到一次，我们在实际道路碰到异常场景之后，我们可以把采集到的数据上传到云端，对它进行修复之后，我们可以在云端重新并且不断的做回归测试。 在每一个版本升级迭代之后，我们都会把历史上犯的错误重新跑一遍看看错误会不会再一次发生，这就是我们仿真器的价值。 除此之外我们仿真器跟传统汽车行业仿真器有一个最大的区别，我们带有云端的地图数据。 未来，我们希望通过 Apollo，开放我们的数据、能力来加速整个行业创新，推动整个生态。在 Apollo 生态里面最重要的就是我们的数据。我们希望能够跟合作伙伴一起来共建我们的 Apollo 数据生态。 Apollo 的官网是 Apollo.auto，大家可以登陆我们的官网来获取我们的代码，来申请我们的数据。在今年的 9 月份我们会开放更多的数据出来，期待大家能够持续的关注。 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！ 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）。