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巩固优势地位！比亚迪预计6个月净利润持续强劲增长考虑欧洲建厂

场份额争夺战升温，比亚迪和美国竞争对手特斯拉第二季度在中国生产的汽车交付量创下纪录。消息人士称，比亚迪提出了一项投资10亿美元的计划，将与印度一家当地公司合作，在印度生产电动汽车和电池，长期目标是在印度生产比亚迪品牌的全系列电动汽车。法国媒体报道，一名当地政府官员表示，比亚迪正在与政府就在法国建厂的可能性进行谈判。此外，西班牙、德国等欧洲国家也在努力吸引比亚迪在当地建厂。比亚迪相关负责人回应称，目前比亚迪正在评估在欧洲建设乘用车工厂的可行性，并在寻找合适的地点。但比亚迪执行副总裁李柯在接受采访时表示，公司正探索在欧洲建立自己的工厂，“而并非专注于其他公司的设施”。比亚迪欧洲汽车销售事业部总经理舒酉星3月份在接受媒体采访时则称，比亚迪正在欧洲寻找新工厂，或收购现有工厂，以便在该地区“竞争非常激烈”的汽车行业站稳脚跟。比亚迪第一家欧洲工厂可能会设在德国、法国、西班牙、波兰和匈牙利等地。比亚迪目标最早在2025年在欧洲量产第一批汽车，可能会在今年确定欧洲工厂方案。

白兔捣药秋复春2023-07-14

马斯克：特斯拉上半年美电动汽车市占率达69%

根据凯利蓝皮书的最新数据，今年上半年特斯拉在美国电动汽车市场的市占率达到了68.8%，高居第一，将其他竞争对手远远甩在后面，排名第二的通用汽车仅占据了6.5%的份额。一位推特用户转发了根据凯利蓝皮书的数据制作的一张图表，上面显示特斯拉第二季度的美国销量达到175262辆，市占率为59.3%；上半年销量达到336892辆，市占率达68.8%。这张图表成功地吸引了特斯拉CEO马斯克的注意，他在这条推文下回应称：“69%的市占率。”

金融界2023-07-14

沉迷推特也是在工作，马斯克：这说的就是我

特斯拉CEO和推特老板埃隆·马斯克周五间接承认，他工作的一部分就是在不停地发推特。一个推特账号分享了一张图片，上面是一个面容憔悴的男子指着镜子里的自己，心里默念着：“你没有沉迷于推特，你是在工作。” 马斯克评论称：“这是事实。” 马斯克曾多次在采访中说过自己惊人的工作量。在去年收购推特后，他说他的工作时间从每周大约78个小时增加到了120个小时左右，意味着平均每天要工作17个小时。在今年5月的一次采访中，马斯克说自己现在每周工作7天，每天只睡6小时，每年只休息两三天。考虑到马斯克经常凌晨两三点钟还在发推特，他应该是把发推特的时间也计入了工作范围。

金融界2023-07-14

马斯克：为格斗做准备我要找个人随时攻击我

一向不按套路出牌的特斯拉CEO马斯克周五发推称，他打算效仿喜剧电影《粉红豹》中的克鲁索探长，找个人来随机攻击他，以使自己始终保持战斗状态，为迎战扎克伯格做准备。马斯克在推特上写道：“为格斗做准备，我将使用著名的克鲁索探长的技术，让卡托在任意时刻攻击我。” 在电影中，卡托·方是克鲁索探长的中国男仆，精通武术，被训练来随机地对克鲁索发动攻击，以让他始终保持警觉。卡托花了很多心思，出其不意地对克鲁索发动攻击。克鲁索从来没有真正感到安全，因为卡托从来不会停止。马斯克的这条推文是在他和扎克伯格之间的竞争愈演愈烈之际发布的。这两位亿万富翁目前都在积极地进行训练，为格斗做准备，尽管仍有人认为这场格斗不会真的发生。

金融界2023-07-14

四川恐重演限电举措？！工业中心面临电力短缺，或波及整个中国

六天。丰田汽车公司在四川省有一家工厂，特斯拉公司在那里有供应商，而四川也是电子产品和太阳能电池板制造的重镇。 “如果没有水电，四川和云南等地的电力供应就会中断，因此工业将首当其冲受到冲击，”厦门大学中国能源政策研究院院长Lin Boqiang说，“要求企业每天休息几个小时，可能是将整体损失降至最低的最有效方法。” 邻近的云南也严重依赖水电，但最近降雨量有所增加，一些铝生产商得以重新开始生产。如果未来几周极端高温持续下去，四川的问题可能会在中国其他地区重演，预计对水电至关重要的长江水位将下降。今年上半年，中国平均气温在35摄氏度(95华氏度)以上的天数创下历史新高，突显出全球变暖给电网带来的压力越来越大。国家能源局警告称，高温天气已导致电力需求激增，中国电力企业联合会预测，中国南部、中部和东部地区将出现电力供应紧张。四川省会成都的一家电力交易研究机构表示，6月份，四川几乎切断了所有的对外电力销售，以确保自己的用电。行业研究机构“我的钢铁网”(Mysteel)本周表示，由于限电，沿海省份浙江的一些铜棒制造商被迫减产。浙江从四川取电。今年夏天，中国水电问题日益严重，至少在短期内，这将加大对化石燃料的依赖。尽管中国呼吁加大力度遏制二氧化碳排放，但今年一直在生产和进口大量煤炭。彭博新能源财经中国研究主管Nannan Kou说，包括湖北、湖南、江西、江苏、浙江和广东在内的省份在整个夏季可能面临更多的电力短缺。“如果水电产量在未来几个月变得更糟，或者电力需求增加太多，那么电力限制将会更多地发生。”

风起2023-07-14

特斯拉自动驾驶进度跟踪

一起来看看国外投资者跟踪特斯拉自动驾驶的最新进度。为了进一步了解特斯拉公司的估值，有必要深入研究他们的自动驾驶（FSD）技术。对于L4级别的自动驾驶技术，我相信在未来几年内会更加商业化。其中，我特别看好特斯拉的神经网络导航方法，觉得这个方向的成功率更高。特斯拉硬件演进早在2014年底，特斯拉就发布了自动驾驶系统Autopilot，并自那以后不断迭代升级： 1.0版本硬件，采用Mobileye芯片：2014年，特斯拉推出了1.0版本芯片，该芯片采用了Mobileye EyeQ 芯片。2015年，公司推出了第一代Autopilot，这是一个基本的（现在是标准的）套件，使车辆能够跟随其他车辆并在车道内进行自动转向，主要用于高速公路。 2.0版本硬件，采用Nvidia芯片：2016年，特斯拉推出了升级后的Enhanced Autopilot硬件。新系统包括一台功能强大的 Nvidia 人工智能计算机，提供车辆周围的360度视野的八个摄像头，以及改进的雷达和超声波传感器。 3.0版本硬件，采用原创芯片：2018年，特斯拉推出了全自动驾驶套件，推出了原创芯片，并放弃之前使用的NVIDIA DRIVE PX 2芯片。新的硬件提供了目前处理能力的10倍，并且更具成本效益。 4.0版本硬件：特斯拉的最新一套Autopilot/自动驾驶传感器和新的FSD功能包含在4.0版本硬件中。它采用了新的雷达技术和车辆周围升级的摄像头。该硬件从2023年开始在Model S和Model X车型中使用。多年来，特斯拉进行了几次技术和平台变革，不断寻求最佳硬件和软件，进而实现自动驾驶。 FSD的价格和接受率特斯拉逐渐提高了其自动驾驶套件的附加价格。2019年之前，全自动驾驶是一项附加服务，需要购买Enhanced Autopilot，价格为5000美元。如果与车辆一起订购，FSD的附加费用还可以优惠到3000美元。2020年10月，特斯拉将价格提高到10000美元，并于2022年9月进一步提高到15000美元。考虑到硬件升级和FSD技术的进展，未来这笔费用可能会继续上涨。到这里，可能就会有人开始疑惑，未来消费者能负担得起FSD的购买费用嘛？一方面是新能源车随着技术的进步，生产车子的成本会进一步下降（莱特定律），车企也会有更多的折扣来促进销售；另一方面是根据麦肯锡的自动驾驶研究，在加速基准情景下，他们的预计到2030年，20%的新乘用车将配备L3及以上的自动驾驶技术，而到2035年，57%的乘用车将拥有先进的自动驾驶技术。在我的模型中，我预计特斯拉的接受率将在2030年达到34%。考虑到特斯拉在市场上的领先地位，我认为我的估计是相当合理的。来源：麦肯锡未来出行中心：《自动驾驶汽车的未来|麦肯锡》特斯拉能够实现L4级别自动化吗？ L4级别自动化要求车辆在特定情况下执行所有驾驶任务，并具备人工干预的选项。目前，L4级别车辆主要用于出租车，而且还要在规定线路用规定速度行驶。 Waymo的自动驾驶车队，在亚利桑那州、旧金山和凤凰城等地作为出租车使用，符合L4级别标准。通用汽车旗下的Cruise于2022年在旧金山向公众开放了L4级别的机器人出租车的有限区域。梅赛德斯是美国首家获得销售配备SAE L3级自动驾驶技术的汽车制造商，并认为到2030年实现L4级别自动驾驶是“可行的”。大众汽车计划到2026年商业化一支L4级别机器人出租车车队。总体而言，我认为在未来几年内4级自动驾驶技术可能会更加商业化。现在，让我们来讨论特斯拉。特斯拉在过去发布全自动驾驶软件方面遇到了延迟，因此对于埃隆·马斯克的FSD预测应该持谨慎态度。特斯拉于2022年末向所有在北美地区购买全自动驾驶套件的客户发布了FSD测试版，但一些人认为它不可靠，相当于L2的自动化。在最近的世界人工智能大会上，埃隆·马斯克提到他相信特斯拉非常接近实现无人监控的全自动驾驶。他预测L4或L5级别的自动驾驶技术将在年底之前应用于特斯拉的量产车型。当然，L5级别的跨越真的太大了。虽然我认为特斯拉未来有可能实现L4级别自动驾驶，但它可能会受到地理和天气条件的限制，在这些条件下人类驾驶员可能需要接管。埃隆·马斯克设想在车辆导航和控制中使用神经网络，超越了它们目前在视觉处理中的应用。如果实现这种方法，它可能会产生变革性的影响，因为它将使汽车在导航时不仅仅依赖地图数据。目前大多数导航技术依赖高清地图，这就是为什么自动驾驶在大城市中表现更好，而在城市和农村地区表现较差的原因。神经网络可以克服这些限制，但需要大量的计算能力和数据处理能力。我相信特斯拉的硬件4.0和Dojo具备处理大量数据的能力。在神经网络研究方面，我认为特斯拉相对于其他竞争对手具有优势。总之，虽然我不能确定特斯拉是否会在今年晚些时候发布新的全自动驾驶软件以实现L4级别的自动驾驶，但我认为特斯拉的神经网络方法是可行的，并且他们应该能够在未来实现L4级别自动驾驶，尽管有一定的限制。最近的数据管道和深度学习系统专利申请当我在世界知识产权组织上搜索特斯拉的专利申请时，最近一个与自动驾驶有关的专利引起了我的注意。这项新的特斯拉专利申请名为“用于自动驾驶的数据管道和深度学习系统”。在这个专利申请中，特斯拉描述了一种解决方案，即附加在车辆上的传感器提供车辆周围环境的实时传感器数据，包括视觉、雷达和超声波数据，传输给一个神经网络。然后，这个神经网络用于确定车辆的控制响应，从而在一定程度上实现车辆的自主操作。我认为这些专利申请表明特斯拉一直在积极研究用于导航和控制的神经网络技术。结论总而言之，我相信L4级别自动驾驶技术在未来几年内可能会更加商业化。尽管有关特斯拉事故的营销炒作和多次调查，我承认特斯拉在硬件和软件方面取得了技术上的进步。把特斯拉仅仅视为一家汽车公司是不合理的，因为他们的全自动驾驶技术应该对特斯拉的整体估值做出贡献。此外，我相信特斯拉的神经网络方法是可行的，他们应该能够在未来实现L4级别的自动驾驶，尽管有一定的限制。 $特斯拉(TSLA)$

老虎证券2023-07-14

【一周科技动态】无惧“特别调权”，大科技公司稳中向上

歌(GOOG)$ 的+3.23%、 $特斯拉(TSLA)$ 的+0.49%、 $微软(MSFT)$ 的+0.41%， $苹果(AAPL)$ 独跌0.66%。同期 $标普500(.SPX)$ 涨幅为2.23%， $纳斯达克100指数(NDX)$ 涨幅3.20% 一周大科技见闻宏观大事件纳斯达克100指数将迎来再次“特殊调权”，前7大科技公司的权重将下调（点击查看解读）；美国6月CPI同比增长3%，为2021年3月以来最低水平，不及预期3.1%和前值4%；美国6月PPI同比0.1%，低于预期的0.4%，低于前值1.1%；公司无小事苹果将于8月开始批量生产iPhone15系列手机，预计2023下半年出货量将达8400万台。 OpenAI正在接受美国联邦贸易委员会（FTC）的调查。亚马逊卡车司机罢工蔓延至美国西海岸和东海岸。亚马逊的网页服务部门组建了新的人工智能团队。 FTC因试图阻止用户退订其Prime服务起诉亚马逊。亚马逊收购iRobot获英国监管机构批准。亚马逊Prime Day会员日头24小时线上销售较2022年同期增长6%。博通以610亿美元收购VMware的交易获得欧盟批准。特斯拉已开始与印度政府讨论该国建立一家年产能高达50万辆汽车工厂的提案。马斯克成立人工智能公司xAI，对标ChatGPT，目标是理解“宇宙的真实本质”。微软以690亿美元收购动视暴雪的交易赢得美国法院许可，不过美国FTC向法院上诉。 FTC致民事调查要求信给OpenAI公司，重点涉及虚假信息。好莱坞正准备迎接自1960年以来的首次编剧和演员双重罢工，代表16万演员和主要制片厂的工会的合同谈判失败。谷歌正面临非法收集互联网用户数据来训练其AI的集体诉讼。谷歌的聊天机器人Bard在欧洲、巴西等地上线。 Meta于上周推出的Threads注册用户数达到1亿。 Meta准备发布其AI模型的商业版本，允许其他企业在该技术的基础上构建定制软件。 Roblox将在未来数周间登陆Meta Quest应用平台 Instagram和Facebook付费认证服务扩展到亚洲市场。英伟达可能成为半导体公司ARM的IPO的锚定投资者。 Recursion Pharmaceuticals宣布获得英伟达5000万美元投资，计划加速其生物和化学AI基础模型的开发。英特尔发布对标英伟达100的7nm制程AI芯片Gaudi2，专为训练大语言模型构建。一周核心观点本周由于CPI增长放缓，风险情绪再度上升，大盘再创一年半新高。其中纳斯达克指数涨幅更大，成长股功不可没。而大科技公司在经历了纳斯达克100指数“特殊调权”消息的影响后，依然获得不少资金的青睐，二线的成长股表现更为出色。 Fed Tools隐含FOMC会议年底前最大可能仅加息一次目前，7月加息的概率依然较高，但继续加息的必要性下降，美元指数回落，有助于缓解成长股的压力。美国经济增长（衰退预期是否软着陆）和通胀韧性（CPI是否会反弹）的关键都在服务业，因此大科技公司的业绩也尤为重要，会成为全行业的指引。 CPI分项因此，7月中旬开始的Q2财报季甚是关键。微软本周最大两家权重公司苹果和微软都表现平平，微软因为对暴雪的收购案被法院开了绿灯，投资者情绪更好些。如果在7月18日之前FTC无法再让举证法院延长禁令，这桩案子基本就算是通过了。目前只有英国监管还不同意，但是微软与英国监管已经达成协议暂停法律进程，可能会谈一谈，而微软也有意在考虑出售暴雪在英国的资产。 OpenAI虽然正式面临了调查，主要是信心安全方面的，我们认为，监管的介入反而是利好，因为头部企业最需要一个良性健康的行业规则，越是规则明确，对大公司越是有利。此前，机构预计AI市场规模将在未来十年内达到8000亿美元，微软的重金投入有望令在货币上脱颖而出，因此纷纷提高了目标价。对接下来的Q2预期，我们认为微软的业绩有望经历触底反弹，Q1财报无论是营收增速的反弹，还是利润增长止跌转涨且再度领先营收增速，都反映出走出了上季度的业绩低谷，重回边际向上的趋势。此外，微软的估值空间仍在，PEG比率仍处历史平均水平，PE也低于疫情前2019年的水平。 MSFT PE TTM META Meta股价本周正式突破300大关，也意味着自iOS隐私政策改变以来的影响消除。在AI方面，Meta是比较容易更早实现货币化的公司（广告接入），例如，虽然在短视频行业进入得较晚，但是在Reels上面的货币化节奏很快，6月底又推出了基于图像的叠加广告。除了元宇宙的野心，Meta还打算抢占Twitter的市场份额，这可能不仅仅是Zuckerberg与Musk的个人恩怨，也是两大行业内最大的社媒之间的较量。Threads上线以最快的速度达到1亿用户，其中重要的还是Instagram的引流。我们认为，Threads高开低走的可能性非常大，一方面社交媒体的粘性非常大，对大账户来说迁移成本非常高，另一方面，社区化的活动也难以在多平台同时进行，这并不是电商。新社媒挑战顶级社媒，最终不了了之的案例比比皆是。这次Threads高度绑定Instagram和Facebook，这种缺少边界强关联反而可能引起用户的反感。马斯克虽然行事高调偶尔有非议，但小扎的口碑更差（在美国本土），因此Threads是否能获得更多用户青睐还要观察长期趋势。从估值上来看，META充足的资产和相对较低的表现，反而是目前大科技公司中，安全垫比较高的那个。 Meta PE TTM 特斯拉特斯拉本周的涨幅并不大，毕竟今年以来的涨幅已经很多了。以特斯拉的波动率，如果大科技公司的平均涨幅在1%，那他可能得有2%，因此也是期权交易者非常热衷的标的。由于马斯克的个人魅力，其很多个人行为都有可能被看成是对特斯拉公司的影响，例如此前收购Twitter，因为需要现金，就不得不质押Tesla股票，导致去年的一系列被动平仓。因此，马斯克对AI的投资，也可以被视作是利好。除此之外，印度市场也是大公司总想更多涉猎的市场，毕竟特斯拉在中国取得如此大的成功，想必在人口基数同样大的印度也可以吧？我们只能说，愿景都是好的，但最近就有富士康取消了在印度的投资计划，想必，印度人的商业思维与中国人完全不同，至于商业环境，只有等它自己从头到尾尝试一遍，才知道靠不靠谱吧。 TSLA EV/Sales TTM "TANMAM"的投资策略将这权重最大的7家公司合成一个投资组合，称之为“TANMAM”组合。如果以等权重、每季度重新调整权重的方式对这个组合进行回测，那么从2015年以来表现是远超标普500的，总回报达到了1483%，同期 $标普500ETF(SPY)$ 回报252%。年化回报在37.33%，高于SPY的11.47%。

老虎证券2023-07-14

每日财经大小事：中国汽车消费“遇冷” 解析大降价背后的囚徒困境！

中美电动车价格战在7月画下休止符，特斯拉首席执行官马斯克(Elon Musk)访华后，与中国车企签署公平竞争协议，避免异常定价。但蔚来汽车(NIO) 创始人兼首席执行官李斌表示，中国电动车企业在美销售计划陷入困境，正等待美国放松关税，并呼吁提供平等的市场准入机会。

芷莹2023-07-14

零念科技创始人兼CEO柯柱良接受焉知汽车专访

安全可靠的汽车操作系统　　业界认为，特斯拉没有使用AUTOSAR AP，国内的几家主要造车新势力也没有用，大部分采用的是AUTOSAR CP+DDS的形式。甚至，一些正在转型的传统车企也没有太大的意向去用AUTOSAR AP。原因可能有以下几种：1）使用成本高；2）效率不高；3）AUTOSAR只负责车内通信，不支持车云通信，无法支持车路协同场景。　　不过，也有人认为，AUTOSAR AP只会越来越重要，因为它是顺应车载技术，并不断发展的规范，覆盖面会越来越广。在未来，没有AUTOSAR AP的支持，多域融合的中央计算架构很难被搞定。　　柯柱良表示，特斯拉之所以没有使用 AUTOSAR AP，采用自己搞的一套系统，是因为特斯拉是基于互联网的思维去造车。如果其它家也都像特斯拉一样，具备全栈自研的能力，那么，就可以无需适配别人需求，自己玩就好。所以，特斯拉的做法完全可以理解，类似于苹自己做手机底层软件的思路。　　也许，市场上会出现一两家类似特斯拉的造车公司，但大部分企业还是需要围绕AUTOSAR生态去做事情。AUTOSAR AP提供了一套国际化、标准化的能力，支持企业之间的软硬件解耦。企业之间需要考虑的是如何互相兼容、互联互通和开放。　　"AUTOSAR AP的主要优势就在于它是一个国际化的标准，是一个生态体系，只有符合这个生态的产品才有很强的生命力。多域融合的中央计算架构更为复杂，如果没有一套统一的标准，各个域相互之间就无法真正融合，所以未来AUTOSAR AP将成为主流，像安卓一样成为一个大生态。多数企业都是需要加入到这个生态中，大家一起共同成长。"柯柱良认为。　　零念科技定位于量产　　零念科技从成立之初，整个产品规划的定位就是要做一个可落地、可量产的方案，从L2再到L3，通过不断地迭代和升维，解决智能驾驶或EE架构的安全性问题，切实帮助车企解决痛点问题。柯柱良直言："我们做产品从一开始就是奔着量产去的。从公司使命：科技赋能客户，领航安全出行，就可以反映出来。" 　　"这两句话包含两层意思：其一，不管是做产品还是工程，零念科技都希望给客户赋能，让客户有更强的能力掌握中间件和底层软件开发；其二，零念科技的产品定位是高安全，旨在弥补智能汽车操作系统当前安全性方面的缺失。"他解释道。　　"另外，我们的团队具备很强的整体系统落地的工程化能力，能够让软件在资源有限的嵌入式处理器中跑得好、跑得稳。因为团队中有很多同事曾在博世、大陆等国际Tier1或上汽创时智驾等企业任职，拥有整车或域控软件部署方面的丰富开发经验和较强的工作能力。"柯柱良自豪地介绍说。　　零念科技的产品与工具链　　零念科技的主要产品包括：确定性通信产品PowerD-Comm、确定性调度产品PowerD-Sched和安全服务包SafetyOSS；提供的主要服务有：1）嵌入式系统定制 —— 基于Classic AUTOSAR对MCU/SoC安全岛进行嵌入式系统定制；2）芯片级安全驱动 —— 为SoC芯片定制安全驱动MCAL和底层安全策略；3）TSN和时间同步 —— 为TSN芯片提供精确的QoS配置和控制并实现时间同步。　　那么，零念科技分别为嵌入式系统和高算力SoC提供的解决方案和定制化的开发服务有何不同呢？　　分别针对MCU和SoC的解决方案　　柯柱良回应道，不管是现在还是未来，PowerD-Comm和PowerD-Sched都支持CP和AP平台，只是产品真正部署进去时，可能部分代码会有相应调整。　　关于定制化开发，在CP端，会采用一些比较成熟的CP产品，零念科技在此基础上为客户提供定制化服务；在AP端，零念科技的自主可控能力更强一些，不管是AP平台还是底层协议栈，都可以根据客户需求进行定制化开发。　　从市场来看，目前CP处于一个比较稳定的状态，各家做得都差不多；AP则处在一个不断"变"的过程中，还处于逐渐被接受的过程，没有达到稳定的状态，大家都处在一个摸索阶段。因此，在AP端，客户定制化合作的点会更多一些。总体而言，零念科技的产品可以解决跨域通信、调度准确性等痛点问题。　　1）确定性通信中间件PowerD-Comm 　　所谓确定性通信中间件PowerD-Comm的主要定位是用于传输关键性信号，比如车身XYZ三轴信号。从原理上看，它是软硬件一体的解决方案，除了软件，还会利用TSN或TTE等硬件交换芯片，基于时间片分时传输理论构建数据的虚拟传输通道，可以解决数据流相互干扰和并发传输（Boost）下带来的传输不稳定，延时丢包等问题。实现不同芯片或控制器之间信号的可靠传输。　　"PowerD-Comm的第一个应用场景是整车以太网化，因为它不会直接和SOA通信竞争，而是可以取代CAN总线的部分工作，以大幅降低整车总线的使用成本。另外，PowerD-Comm还有另一个应用场景，即支持当前的EE架构无缝过渡到SOA架构。因为它能够同时支持CP的RTE接口和AP的aracom接口，并且提供了信号到服务（S2S）的映射功能。也就说，支持在SoC上部署一套类似MCU的环境，可将之前部署在MCU上的算法无缝移植到SoC上。"柯柱良介绍说。　　2）确定性调度中间件PowerD-Sch 　　PowerD-Sch确定性调度中间件通过时间触发调度（TIMER_TRIGGER）、事件触发调度（EVENT_TRIGER）、数据触发调度(DATA_TRIGGER)机制可保证用户的应用确定性的执行。　　时间触发调度 - 通过时间确定性确保系统的安全　　PowerD-Sch确定性调度的主要任务则是对智能驾驶系统的复杂任务进行编排，保证各项任务的顺利执行，避免系统资源无序抢夺、重入等问题，进而造成系统资源浪费，效率低下。如果没有调度器，部署后会发现相互之间会抢占资源，导致有些任务根本无法按照设想执行，甚至会造成系统性锁死、崩溃等现象。　　"总体而言，确定性调度解决的问题就像用木桶装水。如果路不好走，水很晃的话，就需要很大的木桶去装水，才能确保水不会洒出来。但问题也就来了，在域控制器中，用'大桶'意味着成本就会高，就好比原来只要30TOPS算力就能解决的问题，现在可能要用70或80TOPS的大算力SoC才行。　　通过确定性调度，给所有任务进行合理编排，让其有序执行，使'水'不再晃，SoC的算力资源就可以得到充分利用。那么，在这种情况下，就相当于可以用更小的'木桶'—— 合适的小算力资源的SoC把整个系统顺利跑起来。"柯柱良形象地解释说。　　3）LinearX CarOS工具链　　零念科技定位于汽车领域的软件供应商，具有自主知识产权的底层和中间件软件技术，构建底层数据与应用平台之间高可靠、高安全、高实时的互联互通，形成了以工具链自动化生成"底层软件+中间件+应用层服务"的产品形式。　　柯柱良解释说，首先，零念科技的LinearX CarOS工具链是一套非常友好的图形化设计工具，对工程师能力的要求降低了很多，不需要写代码，只要经过培训，就能掌握我们工具链产品的定制化配置能力。　　其次，这些工具链可以自动生成配置，不需要做过多的代码二次开发，甚至可以零代码生成新的产品配置；　　最后，一些监控软件能够快速定位到之前设计的偏差。　　关于工具链自动化生成"底层软件+中间件+应用层服务"的产品形式，他表示，目前零念科技提供给客户的定制化产品很多都是通过工具链实现的，例如客户要定义一些应用层接口，只需在工具链上操作建模，把想要的接口模型建好，就可以自动化生成全部代码。甚至一些中间件软件模块也可以通过工具链来配置，比如，需要支持几个调度模块，都可以通过图形化界面生成，然后生成代码，再通过一体化CI/CD方式部署所有的代码，集成编译后自动放到流水线中。　　术业有专攻，深耕自己擅长的领域　　事实上，现在很多做域控的Tier1自己也在做中间件，这对专门做中间件的企业来讲，是不是会带来一定的冲击呢？　　对此，有业内人士直言不讳的表示，目前域控Tier1做中间件是可以理解的。不过，总体上来看，国内行业内卷太严重，甚至有一些企业在做一些自己不太擅长的事情，导致行业处于鱼龙混杂的状态。　　从目前情况来看，其中有一些做中间件的公司还缺乏一定的专业性，比如，有些企业中间件的Base是用开源方案，甚至是用ROS方案，这样的方案可能仅限于做一个Demo，要想真正量产，还要做功能安全的验证，这些开源方案很难做到量产。　　柯柱良认为，有些厂家的中间件过于定制化，只能适配自己的板子。对主机厂来说，他们更希望有一套支持广泛的中间件方案，而不只是单独适配某一套硬件，不然就又回到了软硬件一体的老路。从商业逻辑上说，主机厂肯定希望中间件能够实现充分的软硬件解耦，而且解耦越彻底越好，这样可控性才会更强。　　在行业发展初期，还没有特别好的产品出现之前，可能大家都想自己尝试去做一做。但是，随着行业逐渐成熟，最终还是会趋向于专业分工，大家各自去做自己比较擅长的事情。　　"零念科技专注智能驾驶平台软件，致力于持续不断地提升自己的"软实力"，为智能汽车和智能驾驶提供完全自主可控的操作系统，以及高度可扩展的安全基础软件平台和定制化的解决方案。"柯柱良最后总结说道。来源：金色财经

金色财经2023-07-14

生成式 AI 是炒作还是变革？

微软、谷歌、亚马逊、Meta、英伟达和特斯拉「七巨头」市值今年以来飙升 60%，至惊天的 11 万亿美元。而这种「火箭式「蹿升，又推动纳指今年以来大涨 34%，主导着标普 500 指数今年的大部分涨幅。 AI 概念涨上天，质疑声开始频繁出现。其中音量最高的是，AI 炒作是否太过分？生成式 AI 是否真得具备颠覆性潜力？目前它是否值得投资者投入巨大热情?？在高盛近期公布的《Top of Mind》报告中，高盛策略师 Allison Nathan 和 Jenny Grimberg 与多个 AI 行业专业人士进行了深度对话，包括 AI 风投公司 Conviction 创始人 Sarah Guo、纽约大学教授、初创公司 Robust.AI 首席执行官兼创始人 Gary Marcus、高盛软件和互联网分析师 Kash Rangan 和 Eric Sheridan，试图回答以上问题。除此以外，他们还探讨了 AI 领域当下最具吸引力的投资机会，以及投资者最应关注的风险。 AI 的革命性变化生成式 AI 与传统 AI 技术最根本的区别在于前者通过理解自然语言创建内容，而后者依赖的是编程语言，按照高盛软件分析师 Kash Rangan 的说法，这是生成式 AI 技术的关键变革特征。第一，它能够以文本、图像、视频、音频和代码的形式生成新内容，而传统的 AI 系统训练计算机对人类行为、商业结果等进行预测。第二，它允许人类用自己的自然语言与计算机进行沟通交流，这是以前从未有过的；传统上，计算机使用编程语言提示。 Guo 进一步解释说，在软件 1.0 时代人类需要编写代码来执行特定任务，软件 2.0 时代，则通过「艰苦」地收集数据来训练神经网络，现在人类迎来了软件 3.0 时代：基础模型可以通过开源或 API 使用，具有自然语言能力、推理能力，并具备关于世界的常识。在这种模式下，公司不需要收集几乎同样多的培训数据，使技术变得更有用、更容易访问、以及更便宜。自 ChatGPT 去年爆火出圈以来，许多人已经感受到生成式 AI 技术的强大。分析师认为，生成式 AI 可能会重塑社会生产的运作方式，为全球经济增添新的增长引擎。Guo 表示，生成式 AI 的变革潜力已经开始转化为现实。任何 AI 投资公司现在都可以投资这些模型，增强业务或进行转型。 Rangan 估计，在某些情况下，开发人员通过使用生成式 AI 工具，将生产力提高了 15-20%。而伴随着 AI 的普及，Guo 预计，未来更多领域，特别是法律、数据分析、图片、语音和视频生成等传统服务业，将越来越多地由 AI 提供服务。高盛 TMT 行业分析师 Peter Callahan 指出，散户认为生成式 AI 技术具备平台转型的所有要素，有可能全方位改变企业和消费者的体验。另外，高盛高级全球经济学家 Joseph Briggs 表示，这种变革潜力可能会对宏观经济产生深远影响。他估计，美国和其他发达经济体普及生成式 AI 技术后，能够在未来 10 年内将年劳动生产率增速提高约 1.5 个百分点，全球 GDP 最终将提高 7%。高盛美国股票策略师 Ryan Hammond 和 David Kostin 认为，美股也将从中受益，中长期内预计出现更为广泛的反弹，标普 500 指数的公允价值将比现在高出大约 9%。人工智能还远远不够智能，警惕过度炒作长期看来，AI 技术的变革性是毋庸置疑的，但鉴于当前这项技术的发展进度，市场对它的炒作是不是太过分了？ Marcus 的答案为「是」，因为「目前的人工智能还远远不够智能」。他指出，当前 AI 所谓的神经网络的功能与人脑的神经网络完全不同。AI 虽然可以进行「自反性」统计分析，但几乎没有成熟的推理能力。这些机器可以学习，但很大程度上围绕着单词的统计和对提示的正确反应，而非抽象概念。并且，它们不像人类那样拥有「内部模型」以让它们理解周围的世界。 Marcus 向投资者发出警告：要警惕 AI 能还没有很多人想象的那么神奇。我不会说现在投资 AI 为时过早；一些投资于那些拥有聪明的创始团队、对产品市场适应性有很好理解的公司可能会成功，但也会有很多失败者。 Marcus 说，通用人工智能（AGI）可能最终会实现，但人类距离这个目标还很遥远，而且任何投资都不可能改变这一点。此外，投资者还可以从历史中学习一些经验。高盛市场策略师 Dominic Wilson 和 Vickie Chang 曾提到，在过去创新主导的生产力繁荣时期，例如，电力（1919-1929）、个人电脑和互联网（1996-2005）普及之后，股价和估值飙升形成泡沫，最终走向破裂。 Guo 则认为，即使在今天，私募市场某些领域仍存在定价错误。虽然投资者对这些领域有更深入的了解，但仍然普遍采用相同的投资方法。她警告称，错误地判断变革发生的时机是投资中常见的陷阱。作为一名早期投资者，她不太关注估值，而是选择她认为有意义的市场、产品和企业。高盛互联网分析师 Eric Sherida 的看法稍有不同。他认为绝大多数表现出色的 AI 概念股的交易价格，相对于公认会计原则每股收益 (GAAP EPS) 的倍数，仍较为合理。 Rangan 也认为，AI 可能并非处于炒作周期中，因为本次浪潮是由科技巨头主导的，而非初创企业：这一技术周期并不是由（AI）新贵主导的，不太可能出现虎头蛇尾式的失败结局或需要耗费很长时间才能开始。 20 世纪 90 年代初（计算机）从大型机向分布式系统的转变，以及 21 世纪初从分布式向云计算的转变，所花的时间比许多人预期的要长，均因为大型老牌公司是反对的关键声音。正如 Rangan 所说，国外 ChatGPT 背后公司 OpenAI 有微软支持，谷歌推出了 Bard，投资 Anthropic 等 AI 初创公司，Meta 推出 LLaMA，国内百度、阿里等巨头也发布了自己的模型，全球 AI 竞赛正在如火如荼的进行中。「铁镐和铁铲」质疑炒作的声音不绝于耳，AI 当下还有哪些最引人注目的投资机会？按照 Rangan 和 Sheridan 的说法，机会不仅仅在于开发基础 AI 模型的大型科技公司，而且在于「铁镐和铁铲」 (Picks and Shovels) 企业。「铁镐和铁铲」是投资界传奇人物彼得·林奇偏好的投资策略之一，即投资于间接受益于某一热潮的公司。 Rangan 和 Sheridan 认为，在当前的 AI 潮中，半导体公司、云计算超大规模公司和基础设施公司等服务于该领域的公司都可以在当前的「构建」阶段获得有利地位。 Guo 有类似看法，但也看到了整个堆栈的机会，并且对应用层最为兴奋。许多投资者对这一层不确定，认为所有的价值都在模型训练本身，但在让非确定性模型在生产用例中发挥作用方面，需要大量的创造力和工作。目前初创公司和现有 APP 公司都将在许多领域利用这些功能...我们很兴奋。来源：金色财经

金色财经2023-07-14

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