S7-200-SMART选型样本

随着汽车行业走入软件时代，产品的变革正推动消费者需求不断变化，一方面伴随着新生代用户的崛起，其对于数字产品、服务和触点的理解不断成熟，另一方面数字营销技术和媒体平台也在快速分化演变，因此，如何增强获客效率，实现用户的留存以及生命价值最大化，已成为当前各主机厂思考的核心议题。 过去，主机厂和用户的沟通大多依靠经销商，以线下为主要触点与用户建立联系。随着营销手段的升级，重线下的“批发模式”愈发难以适应消费者购车决策链条向线上触点转移的趋 势。然而在公域流量触顶、传统营销效率降低的现实下，车企数字营销面临着高成本、低转化的两难境地。伴随着国内新势力的崛起，其用户直联、私域流量运营与用户沉淀的模式已取得显著成效，营销的边界在潜客和保客之间也变得模糊，自营平台才能实现真正用户沉淀已成为业界共识，用户运营已从“选择题”变为“填空题”，成为主机厂需要组建的核心业务 与能力之一。 然而，用户运营是一个复杂的系统体系，尽管新势力和互联网的实践为车企提供了参考，但像素级拷贝领先实践的片段实践，并加以组合，并不能够保证必然成功。车企应系统性考虑用户运营，从顶层设计出发，明确用户运营的战略目标、价值和阵地，在运营和落地层面，通过建设统一数据运营平台，后端搭建数据管理体系以及服务体系，构建企业数据资产，形成以数据为燃料为业务赋能的运营模式。 为全面分析汽车行业用户运营的总体情况及如何构建运营能力，普华永道与华为云联合发布《汽车行业数字化用户运营解决方案白皮书》，基于普华永道对汽车行业用户运营的研究与洞察，从跨行业及同行业最佳用户运营实践进行分析与洞察，从外部形势变化、用户价值战略定位和用户运营逻辑、建立用户运营体系以及建立用户运营团队和能力四个章节出发，为行业提供有效建议，助力车企开展数字化用户运营工作。

2024年度中国汽车十大技术趋势（以下简称“年度十大技术”），包括L3级自动驾驶、NOA城市领航辅助驾驶、20000rpm以上电驱动总成、富锂锰基正极材料、主动悬架、国产EHB、多元材料多点式混合一体成形技术、跨域融合智能芯片、智能座舱、预期功能安全共10项技术上榜。——中国汽车工程学会正式发布“CSAE汽车科技预见”研究成果

手指气缸 基于NX2006文件

多关节6轴机器人

弗若斯特沙利文（北京）咨询有限公司谨此发 布《2023全球电化学储能行业现状与未来发展 白皮书》。本报告旨在分析“碳中和”背景下， 全球电化学储能行业的发展现状、发展特点、 驱动因素及未来发展趋势等。 本报告从储能出发，具体对比了当前不同储能 技术的特点，凸显了电化学储能的性能优势与 旷阔的发展前景，分析了全球不同地区电化学 储能行业的发展现状与趋势，以及电化学储能 的新兴技术、新型应用场景，肯定了以电化学 储能为代表的新型储能技术在实现全球“碳中 和”目标道路中的重要性。 来源：沙利文

作为以前瞻、深度为己任的研究机构，我们一直在试图追踪新能源汽车崛起带来的产业变化。而有别于通用的市场规模、公司情况、估值模型的报告架构。落脚于智能驾驶，提炼出我们看到的未来变化，总结出可能的产业变化。 多方共振，汽车智能化进入高速增长期 政策+技术+商业三方共振，汽车智能化进入高速增长期：1）政策端：国外部分国家L3级政策已出台，国内政策有望取得实质性落地；2）技术端：BEV+Transformer+占用网络 实现算法突破，4D毫米波雷达利于硬件将本，有望促进智驾普及；3）商业端：主机厂NOA场景不断泛化，消费者已将智驾功能作为选购重要决策项。 智驾时代：新技术，新认知，新机会 1）新技术：智能驾驶作为新技术处于高速成长期，重点由场景拓展转为里程迭代；2）新认知：新能源车行业上半场由油电同价逻辑开启，下半场智能化时代有望回归用户价值。我们关注品牌对客户需求的深挖和对消费者价值的塑造，例如华为将安全作为智驾关键点；3）新机会：软件端价值持续上升，从多模块到端到端算法是主要趋势；硬件端控制器走向中央域，传感器需求随自动驾驶等级增加，但最终走向低成本、小体积，执行器关注线控制动和空气悬架。 来源：天风证券

一种电机 带有底部支架

随着ChatGPT浪潮席卷全球，人们看到了无限接近或通往通用人工智能的发展路径，也展现出一种具备普适性的基础大模型构造和应用的方法，并能够延伸至行业中去，可高效支撑更多应用领域模型的构建和研发。大模型带来的应用效果惊人，且能激发形成新的业态，包括大模型与AIGC（生成式人工智能）对应用生态格局的重塑、传统产业智能化变革以及科学基础研究新范式等，由此也正式点燃了人工智能技术发展新引擎。这是一次能够比肩互联网和智能手机的技术革命，人工智能发展的奇点即将到来。 智能化带来的不仅仅是一次新的科技革命，更是对现有生产生活方式的颠覆性改变，从智能化的企业、产业到智能社会。不远的将来，我们终将生活在智能化的基础之上，AI技术的全面融入渗透已经开启。大模型更是加速了AI价值定位演进，从辅助性工作形态迈入AI生产力新阶段，全面融入推进智能型企业变革，并深度支撑区域产业实现智能化转型升级。以落地赋能为导向，AI供给侧亟需“大模型+大数据+大算力”的支撑与推动，AI供给“基建化”势在必行，而企业级和产业级智算中心正成为AI“基建化”的关键供给形态。 “百度AI大底座”源自百度多年产业深度实践积累，是国内首个全栈自研的AI基础设施，面向AI开发和应用提供端到端自主可控、自我进化的解决方案，让使用者可以快捷、低成本地实现“AI能力的随用随取”，降低AI产业应用的门槛，充分挖掘智能化带来的价值，实现产业与技术融合创新。 来源：百度智能云