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亿欧智库出自幽谷迁于乔木华为智能汽车业务洞察报告

汽车行业正面临百年未有之大变局,电动化、智能化、共享化、网联化已成必然趋势。软件定义汽车成为行业共识,将带来汽车行业的颠覆式发展,重塑产业链格局。 华为深厚的ICT技术储备是其提出成为“智能网联汽车增量供应商”目标的底气。华为智能汽车业务现状如何?面对智能汽车的万亿市场,华为作为新入局者又将面临怎样的挑战? 基于此,亿欧智库开展华为智能汽车业务研究,分析其发展背景、整体布局、核心竞争优势、未来挑战与发展趋势,供汽车产业从业者与观察者参考。

  • 2021-03-18
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罗兰贝格中国商用车后市场白皮书

受运费竞争、运输效率提升等驱动,对集约的后市场服务、物流使能的市场增长潜力逐步释放,商用车服务赋能市场蕴含巨大机遇。 中国国内商用车后市场经过多年发展,逐步构建以车辆配套及运营增值服务为两大核心,主机厂、经销商、金融机构及创新型企业等多方参与的商用车后市场生态圈。

  • 2021-03-18
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德勤新基建下的自动驾驶单车智能和车路协同之争

2020年3月,随着中央政治局会议的正式定调,“新基建”,即新型基础设施建设,成为公众新焦点。4月,发改委明确新基建范围。在新基建涉及的细分领域中,5G、物联网、卫星互联网、人工智能、数据中心、智能交通基础设施均与自动驾驶技术密切相关,自动驾驶站在这几大领域的交汇处,将作为重点落地场景推动新基建的发展。而新基建也将为我国自动驾驶技术的发展创造前所未有的战略窗口期,进一步加速自动驾驶的商业化落地。 自动驾驶技术的突破,是影响汽车产业未来发展的最大变量。随着无人驾驶技术的成熟和商业化程度加深,汽车将不再是从属于人的驾驶工具,而是成为自主导航的运输类机器人,推动真正共享汽车时代的到来,并重新定义用户出行体验、整车销售模式和价值分配格局。

  • 2021-03-18
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毕马威中国汽车行业势不可挡的电动化浪潮

除了消费者观念的转变外,监管机构的立场也同样发生了变化。例如,中国已经承诺将于 2060 年实现碳中和,交通工具的电动化将有助于这一目标的达成。此类环保政策变化不仅出现在中国,也可见于世界其他地区。在欧洲,各国已经设定了燃油车的禁售日期。在美国,新政府预计将制定环保优先政策。当前,美国总统胜选人声称联邦政府将采购新能源汽车,并在全国部署 50 万个新的公共充电桩。

  • 2021-03-18
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亿欧智库蔚来企业案例研究-渐入佳境踏浪而行

被认为能在国内市场与特斯拉一较高下的蔚来,以后将如何继续领跑我国造车新势力,并在风云诡谲的新能源汽车战场发展自己的可持续优势?亿欧智库为探寻蔚来如何在争议与困难中踏浪而行,梳理了蔚来从2014至2020年的发展,希望给行新能源汽车及相关产业的从业者与观察者们提供参考意义。

  • 2021-03-18
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腾讯营销洞察汽车行业内容营销白皮书

2020 年,整体乘用车行业销量同比下降 6%,与过去汽车行业狂飙猛进的景象相差甚远。过去 10 年,中国汽车市场经历了年增速超过 15% 的高速发展期,火热的大盘掩护了不少市场中的“躺赢者”。而近两年,随着市场下行,车企之间的竞争逐步加剧。市场马太效应开始显现,头部企业与腰尾部品牌表现冰火两重天,利润差距逐渐拉大,市场洗牌和淘汰将愈演愈烈。

  • 2021-03-18
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研报智能车联北京市自动驾驶车辆道路测试报告2020年

2020 年度,国家持续出台相关政策,鼓励自动驾驶汽车开展多形态场景试点及探索。2 月,国家发展和改革委员会牵头、国家 11 部委联合印发《智能汽车创新发展战略》,提出建设中国标准智能汽车的战略愿景,明确车路协同的自动驾驶发展路线,并确认 6 大主要任务和 5 项保障措施。为深入贯彻落实创新战略,国务院办公厅、工业和信息化部、公安部、交通运输部等多部门陆续出台多项指导文件。

  • 2021-03-18
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研报有色行业前瞻研究之铂燃料电池开启铂的新时代

铂是燃料电池“心脏”:燃料电池具有高功率、低噪音、低温性能好、续航里程长、环保无污染等优点, 在新能源汽车领域极具发展前景。燃料电池催化剂能降低电极反应的活化能,提高反应速率,使燃料电 池商业化成为可能,被称为燃料电池“心脏”。目前铂系催化剂的电流密度、催化活性和稳定性突出, 是燃料电池主流催化剂。 铂资源稀缺,分布集中:铂是较为稀缺的资源,目前全球铂族金属储量约十余万吨,我们测算,其中铂 的储量约3.2万吨。全球铂资源分布十分不均衡,南非和俄罗斯2019年约占全球铂储量的91%和6%,也 是全球铂矿的主要产地。中国铂资源紧缺,仅约占全球资源量的0.4%,资源保障能力较为薄弱,超90% 铂产品依赖进口。

  • 2021-03-18
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随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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