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本文目录一览：
- 1、每年投入数十亿美金,苹果要成为下一个特斯拉还是下一个博世?
- 2、这届上海车展,国产芯片「杀疯了」
- 3、2月造车新势力成绩单公布,埃安超3万/岚图再跌28.5%
- 4、黑芝麻杨宇欣:国产大算力芯片的现在与未来
- 5、深度:如何将深度学习和自动驾驶结合在一起
- 6、“自动驾驶”王牌来了!Mobileye冲刺IPO的最佳时机就是现在?
每年投入数十亿美金,苹果要成为下一个特斯拉还是下一个博世?
1、AppleInsider 最近刊发的一篇报道提到，摩根·斯坦利分析师 Katy Huberty 预计苹果今年将在研发层面投入近 190 亿 美元，相比于 2018 年的研发费用增加约 50 亿美元。 不出意外的话，这些新增的研发费用将大部分投入到苹果 汽车 项目中。
2、特斯拉中国学徒蔚来也开启了自研芯片的征程，据公开报道，蔚来自研自动驾驶芯片所需的资金投入为10亿人民币到10亿美元不等。
3、仅就市值来看，特斯拉相当于11个丰田、47个法拉利、55个通用、7个比亚迪、8个福特、22个蔚来。 自2010年6月以每股17美元上市以来，短短十年，特斯拉股价增长超过50倍。 “如果你错过了50元的茅台，不应再错过1000美元的特斯拉。
4、就在12月22日，马斯克亲自爆料说，当年在特斯拉Model 3项目的“至暗时刻”，他曾经找过库克，想讨论下苹果收购特斯拉的可能性，作价仅仅是600亿美元，也就是特斯拉如今市值的十分之一。
5、如果苹果公司的Apple Car正式发布相信会对特期拉形成强力的冲击，两家美国的高科技公司将在电动汽车领域展开角逐。
6、受此消息影响，特斯拉当日盘中一度大跌5%，而苹果盘中涨幅则一度接近5%。这一涨一跌，足以证明市场对苹果造车可能对特斯拉造成重大冲击的担忧。
这届上海车展,国产芯片「杀疯了」
1、上海车展，基本上成了国产芯片的秀场。 这届车展上，国产芯片厂商地平线、黑芝麻等拿下了多个合作车型或品牌，包括比亚迪汉、星途星纪元ES、东风乘用车eπ、领克0哪吒GT、合创V09等。
2、北京车展和上海车展，上海规模最大作为全球最重要的车展，届上海车展总面积超过36万平方米，共有来自20个国家和地区的1000余家国内外知名企业参展，力图展现汽车技术如何“共创美好生活”下届北京车展是2022年，2021年是上海。
3、月18日，2023上海车展正式拉开帷幕。不管在媒体眼中，还是汽车厂家眼中，这次上海车展都意义非凡。有人说“这是三年沉寂之后，中国车市迎来的一场最盛大的狂欢”。
2月造车新势力成绩单公布,埃安超3万/岚图再跌28.5%
1、在一众造车新势力车企中，依旧保持头部领先地位。在我们看来这与2023年初，埃安的降价促销脱不开关系。 2月初埃安对特斯拉的降价给出了直接回应：推出5000元/台限时交付激励，以及3年0息、超低首付限时金融补贴两重大礼。
2、排名第一的比亚迪，不出任何意外，在2月拿下超过19万的销量，环比增长28%。结合乘联会此前预计2月国内新能源销量大致约40万辆，以此推算，比亚迪2月基本占据了国内新能源市场份额的半壁江山。
3、吉利汽车预估销量34032辆，小幅领先于理想汽车，排名第六位。理想汽车1-2月累计销量31761辆，排名第七位，成为造车新势力的领头羊，优势明显。
4、// 造车新势力1月份交付量集体踩刹车 // 本周多家造车新势力陆续公布2023年1月的交付数据，多家造车新势力开年首月的交付表现不及预期。
5、果不其然，2月更似“开门红”。从造车新势力的成绩单来看，与1月份的“大寒”相比，2月多数回暖。
黑芝麻杨宇欣:国产大算力芯片的现在与未来
此外，杨宇欣还对汽车产经说，未来国内做大算力汽车芯片的公司，只会剩下三两家。 在智能化浪潮冲击汽车行业，同时地缘政治影响芯片行业的多重因素下，作为国内新兴的汽车芯片企业，黑芝麻科技越来越受到行业、媒体以及投资者们的关注。
丁丁(黑芝麻智能科技产品副总裁)：大家好，我是来自黑芝麻智能的丁丁，刚才黑芝麻智能CMO杨宇欣也有介绍，我们主要是专注于车规的高性能SOC的芯片设计公司，自动驾驶的芯片也已经在全面量产。
采访中，黑芝麻智能首席市场营销官杨宇欣说到，武当系列芯片帮助客户实现质变式的成本降低，通过跨域、多域架构的创新，系统性帮助客户优化成本。 强，即强大的家族化平台。武当系列基于行业最先进工艺，确保算力、功耗、成本能够更好的平衡。
杨宇欣认为，黑芝麻作为本土公司能发展这么快，A1000Pro能在算力性能上大幅提升，离不开他们坚持自研核心IP(知识产权，Intellectual Property的缩写)的原则。 黑芝麻的核心IP有两个。
深度:如何将深度学习和自动驾驶结合在一起
深度学习将计算机得到的图像进行理解。专业词语叫图像语义分割。区分出哪里是什么物体，物体的大致边缘等。视频的物体分割技术也有一些，大致功能是一样的。只是视频可以利用多帧图像运动物体的视差进行额外的判断。
一套成功的深度学习系统，需要实现较高的准确性，而这就需要大量的训练数据。如果想要从这些庞大的数据集中学习并记住过往经验，还必须开发复杂的神经网络。
首先，深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，可以用于识别和理解复杂的环境信息。在自动驾驶汽车中，深度学习可以用于识别道路标志、行人、其他车辆等，以及预测他们的行为。
深度学习技术 深度学习技术使用人工神经网络来模拟人类大脑处理信息的方式，通过模拟和学习人类的认知过程，从而识别事物。
深度学习将计算机得到的图像进行理解。专业词语叫图像语义分割。区分出哪里是什么物体，物体的大致边缘等。例如FCN全卷积神经网络。深度学习应用于的物体分割技术也有一些，大致功能是一样的。
自动驾驶点云标注是利用计算机视觉和深度学习技术，对激光雷达采集的点云数据进行自动化标记和注释的过程。海天瑞声是在这一领域有着丰富经验的公司，提供高效、准确的点云标注解决方案。
“自动驾驶”王牌来了!Mobileye冲刺IPO的最佳时机就是现在?
1、在强劲的财务表现加持下，尽管近期美股市场因地缘政治、加息预期等因素表现低迷，但英特尔还是决定让Mobileye尽快冲刺IPO。
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