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Depois clique nos robôs desejados e siga as instruções! 庞大沉重的电池包本来就需要高强度的外壳体保护安全，非承载车身架构下的车架本来也需要有很高的强度，两者融合类似于一石二鸟，近乎节约了一个石。 （1）.底盘能外包吗？ 对于电动车来说，底盘是个大事。它集成了电机、电池、智能驾驶芯片、转向制动和行走机构的底盘，BOM占比可能在60-70%左右。这么高比例的东西都外包了，OEM自己就从一个胖子变成了瘦子，业务单薄了。做企业，有这么给自己主动减肥的吗？ 车企原来也有自己的底盘能力，这些知识产权就不用了吗？现有的四位数的工程和供应链团队，难道要大部分裁撤？ 在一些需要讲政 治或者讲品牌脸面的车企，如果外采底盘，是否说明这家公司承认自己造不出更好的底盘呢？ （3）.底盘真能标准化吗？ 不同产品定义的车、不同定价区间的商品，能匹配到一套底盘上吗？ 就像耐克能否为勒布朗、库里、姚明和我，设计同款鞋底的篮球鞋呢？大家知道我是个比较包容的人，我是不介意的。但我不确定他们三位是否介意。 如果为了不同的车辆上屋，总要定制不同的底盘，额外花费工程开发成本，那么专业底盘供应商的的存在必要性看起来就不那么高了。 有一种观点是：底盘越来越不重要。正因为如此，一家专业的滑板底盘公司的出现，才可能越来越有价值。 传统观点认为底盘是车的大件，必须重要，必须由车企自己亲自做好。 但先锋的创业公司和最新的用户趋势都告诉我们相反的事实。 特斯拉、蔚来、BYD这三家车企，都没有严谨的照抄传统汽车工业巨头的产业链布局，但他们都成功了。 特斯拉重磅布局了能源、智能软件、芯片和销售渠道，后续还会布局保险等等。蔚来把跟用户直接接触的关键链条全部重仓在自己手里，大力投入用户运营相关的基础设施和人力资源，把用户沟通和服务做成了行业现象，对于别的一般车企特别看中的工厂制造业务反而给外包了。BYD比起造车，更擅长的反而是动力电池。 最近我用大众ID4和一个朋友交换了蔚来ES6，我想体验一下最新的ES6软件进化到了什么程度。试驾的总体感受就是：ID4在汽车的机械驾驶性能方面，其实大部分领先于ES6，只有加速和静音性后者更好，因为ES6多一个电机，也堆了更多静音降噪的料。但ES6在静态的豪华感上完胜ID4，在智能数字体验方面，更是不在一个时代了。 互有优劣是一个有趣的测评结果，看起来能让双方体面的得到台阶。但问题是实质是，在2021年买车的新用户，到底是在乎智能数字体验的多呢？还是在乎底盘驾驶的多吗？ 现在的用户买车用车，最吸引他们的，最能节约他们时间的，最能让他们体验愉悦的，是那个越来越大、越来越多的屏幕、是车和手机的互联协同能力、是善解人意的语音小姐姐、是舒适优雅的内饰、是犀利霸道的外观，唯独不是底盘。 在今天大谈特谈底盘质感的人，其实和在2010年大谈特谈诺基亚键盘手感的人，是一群人。他们就是恐龙，他们人数众多，但他们趋于消亡。 从产业的角度，更需要看到的是趋势。为什么一家车企非要继承过去一百年汽车工业的产业链固有思维呢？这个定式思维值得被挑战。不是每家公司都有特斯拉、蔚来、BYD、Rivian的融资能力和先发优势。他们能在产业链上做了许多增量投入，希望获得垂直整合的能力。但对于一般的企业，应该考虑加法和减法一起做。 历史上的耐克、苹果，都经历过一个周期，曾经非常重视制造，把制造业务留在公司的内部。后来发现制造可以并且更应该外包，自己做好品牌和产品就行。这个过程中，企业专注的产业链条就发生了转移。 我相信汽车行业的操盘手们现在也需要思考这样的问题：到底什么链条还需要留在自己家里，什么链条需要赶出门去，什么链条需要从外面抢进来。 4、滑板底盘有戏吗？ （2）.让整个行业少在底盘上重复造轮子 站在单个手机公司的角度，安卓的出现，可能是坏事。比如诺基亚和摩托罗拉。它们本来是巨头，拥有领先的产品力，但安卓出现后，相当于在全球手机行业推行了“双减”+“房产税”，拥有旧资产最多、业务投入最全面的两个手机巨头，很快挂了。其结果是手机行业实现了新时代的“共同富裕”，一批来自中国的基于安卓系统的智能手机公司出现，填补了原来巨头的空缺。 站在整个手机行业的角度，安卓的出现，是有积极意义的。它降低了研发智能手机操作系统的门槛和单机成本（双减），虽然它也通过自己的系统以及核心软件分走了一些收益（房产税），但它客观上实现让手机品牌可以更聚焦做系统之外的事情。 站在单个成功汽车公司的角度，是不欢迎标准底盘公司出现的。这让他们辛辛苦苦积累的知识壁垒，可能会变低。 但站在整个汽车行业的角度，特别是站在行业新进入者的角度，如果标准化的底盘真的出现，它是有积极意义的。公路飞行团队今年1V1聊了大江南北一百多位电动车用户，只有2-3个人会跟我们交流底盘感受。大多数老百姓的屁股远没有车评人那么敏感，能隔着秋裤和牛仔裤，坚持表示自己分辨出了座椅、座椅下方的车身和车身下的悬挂和悬挂上的轮子带给自己的层层感受，坚持表示0-100加速8秒才够用、9秒就不太行了，仿佛用户开车的时候自带秒表边开边掐。 每年汽车底盘上，整个行业花费了数百上千亿研发经费，也没玩出什么黑科技嘛。这些钱，站在老百姓的角度，并没有花在刀刃上。远不如手机芯片的分工高效：一个高通，供应了半个行业的手机芯片，这里的研发费才花的特别值。 财务出身的前FCA的CEO马尔乔内，曾经有一个很犀利的洞察：汽车工业平均每4.1年的产品研发，就能消耗完自己的企业价值。而在一般行业，企业价值足够支撑20年的产研。 他认为，这个行业的玩家们在不断燃烧研发经费，投入到一些“重复造车轮”的无用功上。他发表这个公开观点，是为了促进FCA与通用、福特、PSA等车企的进一步合并。他认为消费者其实感受不到通用、福特或者Jeep各自的发动机和底盘，到底带给了用户什么独特的感知和体验增值。据他测算，45-50%左右的巨额汽车研发费用就花在那些消费者感知不到的地方。因为每个竞争对手都在花同样的钱，做类似的事情，最后用户习以为常、视而不见。 如果以滑板底盘集成大量的部件，分享给多个OEM，能很好的节约行业投资，让已故的马尔乔内欣慰。让宝贵的钱，去到用户感知更显著的领域去。这就是滑板底盘，以及类似能推动行业标准化的事情，比如统一电池规格的换电模式，比如标准化轮胎轮毂的尺寸和接口标准，统一汽车操作系统，将带给整个行业的重大意义。 1、PIX 获选“中国新能源智能汽车创新企业“ 根据CB Insights 中国公开消息，PIX 此次上榜的理由是“PIX 是领先的通用智能底盘开发及制造商，核心产品自动驾驶通用底盘 PIXBOT ，拥有安全、便捷的自主移动能力。其超级底盘矩阵、自动驾驶系统以及柔性量产生产线相互配合，显著缩短了车辆研发流程，加快智能汽车上市速度。PIX 支持第三方快速搭建多功能无人车、商用车和乘用车，助力智能汽车加速驶向商业化，打造了独有的 “去中心化” 造车模式。” 本次评选当中，CB Insights 中国依据 DPTC（Depth、Popularity、Tendency、Collaboration）体系，从技术前沿度、团队背景、市场份额、融资金额、以及创新能力等多维度评价企业实力。 PIX 的第一台线控底盘 PIXLOOP-Hooke 交付，从贵阳的PIXLAB 出发，由深圳港口，航向太平洋彼岸的美国卡耐基梅隆大学，由此产品正式进入了市场化阶段。 我们交付的产品在 PIX 模块化底盘的架构下，基于从 0.5m-4m 的7个底盘平台，打造了26款多功能低速无人车车型。 而 PIX 以算法为核心，创新性地开发了RTM™（实时成型系统）和柔性化数字制造体系，不仅极大提高制造效率与灵活性，同时一体化制造车身可减少 90% 零部件，让汽车制造对产业链的依赖减小，从而易于实现全球大规模分布式制造，推动规模化量产。 目前 PIX-Czone 一期工厂的年产量可达 7000-12000 台。 并从2020年5月产品上线以来，PIX Moving 仅用1年的时间即帮助客户打造了26款车型，覆盖了包含物流配送、教育、零售、安防、林业等23个多样化商业场景，产品销往了瑞士、意大利、法国、新加坡、英国以及美国等全球多个国家， 获得了来自全球客户近1000台的订单量，预计2021年产值超1亿元。 AAM™ 是一种基于算法模型的车辆设计及制造流程。AAM™ 结合生成设计与智能制造技术，打通设计端与制造端，实现从设计到制造的无缝衔接。 而PIX以算法为核心，创新性地开发了RTM™（实时成型系统）和柔性化数字制造体系，不仅极大提高制造效率与灵活性，同时一体化制造车身可减少 90% 零部件，让汽车制造对产业链的依赖减小，从而易于实现全球大规模分布式制造，推动规模化量产。 4、PIX滑板底盘的应用. 为了应对城市化带来的挑战，数字化基础设施已成为城市问题的全新解决方案，在过去的十多年里，无论是欧美发达地区， 还是发展中的非洲和亚洲地区，全球多数国家正在积极的投身于智慧城市的建设，投入金额逐年升高, 预计将在未来五年内达到高峰。 “基于模块化自动驾驶底盘的PIX移动空间”发布本报道转载自数博发布 7月27日下午，在由中国国际大数据产业博览会执委会主办的2020“数博发布”活动中，一款似机器人又似车辆，却又似一个生活小房间的独特产品吸引了大家的眼球。 只见图片和视频中，有一个移动的轮式机器人平台，平台上各种类似“小房间”的舱体可以自由切换，如无人驾驶移动酒店、咖啡店、理发店、健身房、办公室等，向人们展示了由移动性带来的全新的生活方式。这款产品是翰凯斯自主研发的全球第一个基于模块化自动驾驶底盘的PIX移动空间。产品已正式进入市. Pix 2 Pix -Keras 基于 pix 2 pix 模型的动漫图片自动上色 2019-2-25 环境 tensorflow-gpu 1.12.0 Keras 2.2.4 数据集的准备： 把训练的彩色图片放入datasets\OriginalImages文件夹 运行prepare.py进行数据集的处理与准备 注意：当前datasets中的训练集过少，可增加训练集进行训练，防止过拟合 训练模型： 若要加载预训练权重，将权重文件放入weights文件夹 最新权重(在30020张图片的大数据集下训练后的权重)下载 链接： 提取码：cac2 在demo.py中新建一个 pix 2 pix 模型实例 调用实例中的train函数进行训练 为新的图片上色: 将权重文件放入weights文件夹 新建一个 pix 2 pix 模型实例. 像素机器人 当指定的像素图片显示在屏幕上时，只需模拟键盘的按键或鼠标点击即可！ 作者： 石竞竹 来源：中关村智能网联研究汇 眼下，一些特定场景的无人驾驶车辆正在步入产品落地阶段，诸如无人配送、无人物流、无人接驳、无人环卫等示范应用场景开始逐步闯入大众视线。 「目前，无人配送车等一些低速 自动驾驶 车辆仍处于小批量定制 化 生产阶段，预计市场将在三年后逐步放量，开始步入规模 化 量产阶段」， 自动驾驶 公司 PIX 创始人喻川在采访中告诉智汇哥（ID：autozlink）。 就在不久前，这家致力于 自动驾驶 通用 底盘 研发制造的公司已完成数千万Pre-A融资。按照融资规划， PIX 将进一步优 化 智能 底盘 的性能和成本， 基于apm、 pix 无人坦克、无人车自动控制与 自动驾驶 教程 ** 目前玩无人机的玩家较多，但是无人车、无人机坦克的玩家少之又少，本人经过一段时间的琢磨，实现了无人车与无人坦克自动控制， 自动驾驶 ，总控制系统还是借助强大的APM，玩过的玩家就不多解释了。 无人坦克和无人车安装的固件是4.0.0版本。截止2021.02.21是目前最新的。 经过调试，目前 自动驾驶 功能很好，PID调试后，线路压得很准，现在把所有 软件与硬件调试参数共享，分享给大家！参数共享哦！！！！ 不会接线，不会调参的，可以参考本人博客： APM. Background aviao.Mas quando as mesmas vão em direções contrárias, mas a proposta ainda está na mesa. Nesta parte do Guia, ele continua.
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