車用電池市場變化,傳日產將出售電池事業

日經新聞5日報導,日產汽車(Nissan)將退出車用電池事業,計畫出售和NEC共同設立的合資子公司「Automotive Energy Supply(以下簡稱AES)」,且除了日本電池廠之外、日產已和多家中國廠商展開出售協商;另外,除了AES之外,日產也計畫出售在美國及英國單獨營運的電池生產事業,且據悉多家中國廠商已表達有意收購的意願。預估日產在評估出售額、員工雇用等條件之後,會在今年內敲定出售對象。

報導指出,AES為日產、NEC分別出資51%、49%於2007年設立的公司,主要生產日產電動車Leaf或油電混合車(HV)所需的鋰離子電池,於車用鋰離子電池市場的市佔率僅次於Panasonic位居第2位,2015年度營收為366億日圓,不過因日產研判比起自家生產、向外部電池廠商採購電池較能進一步調降車輛價格,故決定出售ASE持股。

每日新聞5日報導,日產汽車計畫出售ASE持股,且已和Panasonic以及南韓LG化學(LG Chem)等海外廠商展開協商,而據關係人士透露,出售額預估將達數百億日圓。

日經新聞於6日追加報導指出,隨著日產有意退出車用電池事業,NEC也考慮跟進出售ASE持股,而ASE為全球第2大車用鋰離子電池廠,故日產/NEC出售ASE的舉動恐將對全球車用鋰離子電池的勢力版圖帶來巨大變動。

日經指出,供應鋰離子電池給特斯拉(Tesla)的Panasonic目前正面臨中國廠商的猛烈追趕、導致市佔萎縮,根據調查公司Techno Systems Research指出,2014年Panasonic車用鋰離子電池全球市佔率高達47%,而2015年雖維持首位、但市佔率萎縮至34%;反觀「其他廠商」市佔率從14%飆增至33%,而在「其他廠商」中、比亞迪(BYD)等中國廠商佔了大多數。

另外,LG化學、三星SDI等南韓廠商也在後猛追,且日本村田製作所也收購Sony鋰離子電池事業、今後可能將進軍車用市場,故未來日中韓於車用電池市場的競爭料將更趨激烈。

Sony 7月28日宣布,已和村田製作所締結意向確認書,計畫將電池事業出售給村田,雙方預計在2016年10月中旬簽訂具法律約束力的最終契約,且在獲得相關當局同意之後,目標在2017年3月底完成出售手續。

(本文內容由授權提供)

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[ch02-00] 反向傳播與梯度下降的通俗解釋

系列博客,原文在筆者所維護的github上:,
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第2章 神經網絡中的三個基本概念

2.0 通俗地理解三大概念

這三大概念是:反向傳播,梯度下降,損失函數。

神經網絡訓練的最基本的思想就是:先“猜”一個結果,我們叫預測結果a,看看這個預測結果和事先標記好的訓練集中的真實結果y之間的差距,然後調整策略,再試一次,這一次就不是“猜”了,而是有依據地向正確的方向靠近。如此反覆多次,一直到預測結果和真實結果之間相差無幾,亦即|a-y|->0,就結束訓練。

在神經網絡訓練中,我們把“猜”叫做初始化,可以隨機,也可以根據以前的經驗給定初始值。即使是“猜”,也是有技術含量的。

這三個概念是前後緊密相連的,講到一個,肯定會牽涉到另外一個。但由於損失函數篇幅較大,我們將在下一章中再詳細介紹。

下面我們舉幾個例子來直觀的說明下這三個概念。

2.0.1 例一:猜數

甲乙兩個人玩兒猜數的遊戲,数字的範圍是[1,50]:

甲:我猜5

乙:太小了

甲:50

乙:有點兒大

甲:30

乙:小了

……

在這個遊戲里:

  • 目的:猜到乙心中的数字;
  • 初始化:甲猜5;
  • 前向計算:甲每次猜的新数字;
  • 損失函數:乙在根據甲猜的數來和自己心中想的數做比較,得出“大了”或“小了”的結論;
  • 反向傳播:乙告訴甲“小了”、“大了”;
  • 梯度下降:甲根據乙的反饋中的含義自行調整下一輪的猜測值。

這裏的損失函數是什麼呢?就是“太小了”,“有點兒大”,很不精確!這個“所謂的”損失函數給出了兩個信息:

  1. 方向:大了或小了
  2. 程度:“太”,“有點兒”,但是很模糊

2.0.2 例二:黑盒子

假設有一個黑盒子如圖2-1。

圖2-1 黑盒子

我們只能看到輸入和輸出的數值,看不到裏面的樣子,當輸入1時,輸出2.334,然後黑盒子有個信息显示:我需要輸出值是4。然後我們試了試輸入2,結果輸出5.332,一下子比4大了很多。那麼我們第一次的損失值是\(2.334-4=-1.666\),而二次的損失值是\(5.332-4=1.332\)

這裏,我們的損失函數就是一個簡單的減法,用實際值減去目標值,但是它可以告訴你兩個信息:1)方向,是大了還是小了;2)差值,是0.1還是1.1。這樣就給了我們下一次猜的依據。

  • 目的:猜到一個輸入值,使得黑盒子的輸出是4
  • 初始化:輸入1
  • 前向計算:黑盒子內部的數學邏輯
  • 損失函數:在輸出端,用輸出值減4
  • 反向傳播:告訴猜數的人差值,包括正負號和值
  • 梯度下降:在輸入端,根據正負號和值,確定下一次的猜測值,goto前向計算

2.0.3 例三:打靶

小明拿了一支步槍,射擊100米外的靶子。這支步槍沒有準星,或者是準星有問題,或者是小明眼神兒不好看不清靶子,或者是霧很大,或者風很大,或者由於木星的影響而側向引力場異常……反正就是遇到各種干擾因素。

第一次試槍后,拉回靶子一看,彈着點偏左了,於是在第二次試槍時,小明就會有意識地向右側偏幾毫米,再看靶子上的彈着點,如此反覆幾次,小明就會掌握這支步槍的脾氣了。圖2-2显示了小明的5次試槍過程。

圖2-2 打靶的彈着點記錄

在有監督的學習中,需要衡量神經網絡輸出和所預期的輸出之間的差異大小。這種誤差函數需要能夠反映出當前網絡輸出和實際結果之間一種量化之後的不一致程度,也就是說函數值越大,反映出模型預測的結果越不準確。

這個例子中,小明預期的目標是全部命中靶子的中心,最外圈是1分,之後越向靶子中心分數是2,3,4分,正中靶心可以得10分。

  • 每次試槍彈着點和靶心之間的差距就叫做誤差,可以用一個誤差函數來表示,比如差距的絕對值,如圖中的紅色線。
  • 一共試槍5次,就是迭代/訓練了5次的過程 。
  • 每次試槍后,把靶子拉回來看彈着點,然後調整下一次的射擊角度的過程,叫做反向傳播。注意,把靶子拉回來看和跑到靶子前面去看有本質的區別,後者容易有生命危險,因為還有別的射擊者。一個不恰當的比喻是,在數學概念中,人跑到靶子前面去看,叫做正向微分;把靶子拉回來看,叫做反向微分。
  • 每次調整角度的數值和方向,叫做梯度。比如向右側調整1毫米,或者向左下方調整2毫米。如圖中的綠色矢量線。

上圖是每次單發點射,所以每次訓練樣本的個數是1。在實際的神經網絡訓練中,通常需要多個樣本,做批量訓練,以避免單個樣本本身採樣時帶來的誤差。在本例中,多個樣本可以描述為連發射擊,假設一次可以連打3發子彈,每次的離散程度都類似,如圖2-3所示。

圖2-3 連發彈着點記錄

  • 如果每次3發子彈連發,這3發子彈的彈着點和靶心之間的差距之和再除以3,叫做損失,可以用損失函數來表示。

那小明每次射擊結果和目標之間的差距是多少呢?在這個例子裏面,用得分來衡量的話,就是說小明得到的反饋結果從差9分,到差8分,到差2分,到差1分,到差0分,這就是用一種量化的結果來表示小明的射擊結果和目標之間差距的方式。也就是誤差函數的作用。因為是一次只有一個樣本,所以這裏採用的是誤差函數的稱呼。如果一次有多個樣本,就要叫做損失函數了。

其實射擊還不這麼簡單,如果是遠距離狙擊,還要考慮空氣阻力和風速,在神經網絡里,空氣阻力和風速可以對應到隱藏層的概念上。

在這個例子中:

  • 目的:打中靶心;
  • 初始化:隨便打一槍,能上靶就行,但是要記住當時的步槍的姿態;
  • 前向計算:讓子彈飛一會兒,擊中靶子;
  • 損失函數:環數,偏離角度;
  • 反向傳播:把靶子拉回來看;
  • 梯度下降:根據本次的偏差,調整步槍的射擊角度,goto前向計算。

損失函數的描述是這樣的:

  1. 1環,偏左上45度;
  2. 6環,偏左上15度;
  3. 7環,偏左;
  4. 8環,偏左下15度;
  5. 10環。

這裏的損失函數也有兩個信息:

  1. 距離;
  2. 方向。

所以,梯度,是個矢量! 它應該即告訴我們方向,又告訴我們數值。

2.0.4 黑盒子的真正玩兒法

以上三個例子比較簡單,容易理解,我們把黑盒子再請出來:黑盒子這件事真正的意義並不是猜測當輸入是多少時輸出會是4。它的實際意義是:我們要破解這個黑盒子!於是,我們會有如下破解流程:

  1. 記錄下所有輸入值和輸出值,如表2-1。

表2-1 樣本數據表

樣本ID 輸入(特徵值) 輸出(標籤)
1 1 2.21
2 1.1 2.431
3 1.2 2.652
4 2 4.42
  1. 搭建一個神經網絡,給出初始權重值,我們先假設這個黑盒子的邏輯是:\(z=x + x^2\)
  2. 輸入1,根據\(z=x + x^2\)得到輸出為2,而實際的輸出值是2.21,則誤差值為\(2-2.21=-0.21\),小了;
  3. 調整權重值,比如\(z=1.5x+x^2\),再輸入1.1,得到的輸出為2.86,實際輸出為2.431,則誤差值為\(2.86-2.431=0.429\),大了;
  4. 調整權重值,比如\(z=1.2x+x^2\)再輸入1.2……
  5. 調整權重值,再輸入2……
  6. 所有樣本遍歷一遍,計算平均的損失函數值;
  7. 依此類推,重複3,4,5,6過程,直到損失函數值小於一個指標,比如0.001,我們就可以認為網絡訓練完畢,黑盒子“破解”了,實際是被複制了,因為神經網絡並不能得到黑盒子里的真實函數體,而只是近似模擬。

從上面的過程可以看出,如果誤差值是正數,我們就把權重降低一些;如果誤差值為負數,則升高權重。

2.0.5 總結

簡單總結一下反向傳播與梯度下降的基本工作原理:

  1. 初始化;
  2. 正向計算;
  3. 損失函數為我們提供了計算損失的方法;
  4. 梯度下降是在損失函數基礎上向著損失最小的點靠近而指引了網絡權重調整的方向;
  5. 反向傳播把損失值反向傳給神經網絡的每一層,讓每一層都根據損失值反向調整權重;
  6. goto 2,直到精度足夠好(比如損失函數值小於0.001)。

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022.掌握Pod-Pod升級和回滾

一 deploymentPod升級和回滾

1.1 deployment升級


若Pod是通過Deployment創建的,可以在運行時修改Deployment的Pod定義(spec.template)或鏡像名稱,並應用到Deployment對象上,系統即可完成Deployment的自動更新操作。 如果在更新過程中發生了錯誤, 則還可以通過回滾操作恢復Pod的版本。

示例:

  1 [root@uk8s-m-01 study]# vi nginx-deployment.yaml
  2 apiVersion: apps/v1beta1
  3 kind: Deployment
  4 metadata:
  5   name: nginx-deployment
  6 spec:
  7   replicas: 3
  8   template:
  9     metadata:
 10       labels:
 11         app: nginx
 12     spec:
 13       containers:
 14       - name: nginx
 15         image: nginx:1.7.9
 16         ports:
 17         - containerPort: 80
 18 
 19 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl create -f nginx-deployment.yaml
 20 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get pods



  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get deployment			#查看deployment
  2 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.8.1	#命令更新
  3 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get pods			        #查看升級后的pod



  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl edit deployment/nginx-deployment			#直接編輯deployment


  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rollout status deployment/nginx-deployment		#查看升級情況


  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get pods
  2 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl describe pod nginx-deployment-7448597cd5-8sng2 | grep Image



1.2 deployment升級原理

  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl describe deployments/nginx-deployment		#觀察Deployment的更新過程




初始創建Deployment時,系統創建了一個ReplicaSet(nginx-deployment-5754944d6c),並按用戶的需求創建了3個Pod副本。

當更新Deployment時,系統創建了一個新的ReplicaSet(nginx-deployment-b5f766d54),並將其副本數量擴展到1,然後將舊ReplicaSet縮減為2。

之後,系統繼續按照相同的更新策略對新舊兩個ReplicaSet進行逐個調整。

最後,新的ReplicaSet運行了3個新版本Pod副本,舊的ReplicaSet副本數量則縮減為0。


  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get rs			#查看多次升級的結果



注意:在整個升級的過程中,系統會保證至少有兩個Pod可用,並且最多同時運行4個Pod,這是Deployment通過複雜的算法完成的。Deployment需要確保在整個更新過程中只有一定數量的Pod可能處於不可用狀態。在默認情況下,Deployment確保可用的Pod總數至少為所需的副本數量(DESIRED)減1,也就是最多1個不可用(maxUnavailable=1)。

1.3 deployment升級策略


在Deployment的定義中,可以通過spec.strategy指定Pod更新的策略,目前支持兩種策略:Recreate(重建)和RollingUpdate(滾動更新),默認值為RollingUpdate。

  • Recreate:設置spec.strategy.type=Recreate,表示Deployment在更新Pod時,會先殺掉所有正在運行的Pod,然後創建新的Pod。
  • RollingUpdate:設置spec.strategy.type=RollingUpdate,表示Deployment會以滾動更新的方式來逐個更新Pod。同時,可以通過設置spec.strategy.rollingUpdate下的兩個參數(maxUnavailable和maxSurge)來控制滾動更新的過程。


    • spec.strategy.rollingUpdate.maxUnavailable:用於指定Deployment在更新過程中不可用狀態的Pod數量的上限。 該maxUnavailable的數值可以是絕對值(例如5)或Pod期望的副本數的百分比(例如10%),如果被設置為百分比,那麼系統會先以向下取整的方式計算出絕對值(整數)。而當另一個參數maxSurge被設置為0時,maxUnavailable則必須被設置為絕對數值大於0。舉例來說,當maxUnavailable被設置為30%時,舊的ReplicaSet可以在滾動更新開始時立即將副本數縮小到所需副本總數的70%。一旦新的Pod創建並準備好,舊的ReplicaSet會進一步縮容,新的ReplicaSet又繼續擴容。整個過程中系統在任意時刻都可以確保可用狀態的Pod總數至少佔Pod期望副本總數的70%。
    • spec.strategy.rollingUpdate.maxSurge:用於指定在Deployment更新Pod的過程中Pod總數超過Pod期望副本數部分的最大值。該maxSurge的數值可以是絕對值(例如5)或Pod期望副本數的百分比(例

  • 如10%)。如果設置為百分比,那麼系統會先按照向上取整的方式計算出絕對數值(整數)。舉例來說,當maxSurge的值被設置為30%時,新的ReplicaSet可以在滾動更新開始時立即進行副本數擴容,只需要保證新舊ReplicaSet的Pod副本數之和不超過期望副本數的130%即可。一旦舊的Pod被殺掉,新的ReplicaSet就會進一步擴容。在整個過程中系統在任意時刻都能確保新舊ReplicaSet的Pod副本總數之和不超過所需副本數的130%。

1.4 deployment回滾


默認情況下,所有Deployment的發布歷史記錄都被保留在系統中,以便於我們隨時進行回滾(可以配置歷史記錄數量)。

  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rollout history deployment/nginx-deployment	#查看部署歷史
  2 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rollout history deployment/nginx-deployment  --revision=3	#查看對應的部署歷史版本
  3 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rollout history deployment/nginx-deployment  --revision=2	#查看對應的部署歷史版本




提示:Deployment的更新操作是在Deployment進行部署(Rollout)時被觸發的,即當且僅當Deployment的Pod模板(即spec.template)被更改時才會創建新的修訂版本,例如更新模板標籤或容器鏡像。其他更新操作(如擴展副本數)將不會觸發Deployment的更新操作,因此將Deployment回滾到之前的版本時,只有Deployment的Pod模板部分會被修改。

  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rollout undo deployment/nginx-deployment --to-revision=2	#回滾版本
  2 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl describe deployment/nginx-deployment


1.5 暫停和恢復deployment


對於一次複雜的Deployment配置修改,為了避免頻繁觸發Deployment的更新操作,可以先暫停Deployment的更新操作,然後進行

配置修改,再恢復Deployment,一次性觸發完整的更新操作,從而避免不必要的Deployment更新操作了。

  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get deployments				#查看deployment
  2 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get rs					#查看rs
  3 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rollout pause deployment/nginx-deployment	#暫停deployment
  4 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl set image deployment/nginx-deployment nginx=nginx:1.10.3	#升級操作,但由於暫停deployment,因此不會觸發更新
  5 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rollout history deployment/nginx-deployment	#查看歷史版本
  6 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl set resources deployment/nginx-deployment -c=nginx --limits=cpu=200m,memory=512Mi
  7 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rollout resume deployment/nginx-deployment	#恢復deployment
  8 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl get rs
  9 NAME                          DESIRED   CURRENT   READY   AGE
 10 nginx-deployment-7448597cd5   0         0         0       52m
 11 nginx-deployment-84bc94dcb7   1         1         0       6s
 12 nginx-deployment-b5f766d54    3         3         3       55m




  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl describe deployment/nginx-deployment
  2 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl describe pods nginx-deployment-84bc94dcb7-hqxkk | grep Image
  3     Image:          nginx:1.10.3


二 RC升級和回滾

2.1 RC滾動升級


, Kubernetes提供了kubectl rolling-update命令進行對於RC的滾動升級。該命令創建了一個新的RC,然後自動控制舊的RC中的Pod副本數量逐漸減少到0,同時新的RC中的Pod副本數量從0逐步增加到目標值,來完成Pod的升級。

注意:該方式要求新的RC與舊的RC都在相同的命名空間內。

示例:

  1 [root@uk8s-m-01 study]# vi redis-master-controller-v1.yaml
  2 apiVersion: v1
  3 kind: ReplicationController
  4 metadata:
  5   name: redis-master-v1
  6   labels:
  7     name: redis-master
  8 spec:
  9   replicas: 1
 10   selector:
 11     name: redis-master
 12   template:
 13     metadata:
 14       labels:
 15         name: redis-master
 16     spec:
 17       containers:
 18       - name: master
 19         image: kubeguide/redis-master:1.0
 20         ports:
 21         - containerPort: 6379
 22 
 23 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl create -f redis-master-controller-v1.yaml


  1 [root@uk8s-m-01 study]# vi redis-master-controller-v2.yaml		#RC升級配置文件
  2 apiVersion: v1
  3 kind: ReplicationController
  4 metadata:
  5   name: redis-master-v2
  6   labels:
  7     name: redis-master
  8     version: v2
  9 spec:
 10   replicas: 1
 11   selector:
 12     name: redis-master
 13     version: v2
 14   template:
 15     metadata:
 16       labels:
 17         name: redis-master
 18         version: v2
 19     spec:
 20       containers:
 21       - name: master
 22         image: kubeguide/redis-master:2.0
 23         ports:
 24         - containerPort: 6379



注意:使用此方式升級的時候需要注意以下兩點:

  1. RC的名字(name) 不能與舊RC的名字相同。
  2. 在selector中應至少有一個Label與舊RC的Label不同, 以標識其為新RC。如上所示新增了一個名為version的Label,以與舊RC進行區分。

  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rolling-update redis-master-v1 -f redis-master-controller-v2.yaml
  2 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rolling-update redis-master-v1 --image=kubeguide/redis-master:2.0	#也可直接命令中升級



kubectl通過新建一個新版本Pod, 停掉一箇舊版本Pod,如此逐步迭代來完成整個RC的更新。

2.2 RC回滾

  1 [root@uk8s-m-01 study]# kubectl rolling-update redis-master-v1 --rollback


提示:RC的滾動升級不具有Deployment在應用版本升級過程中的歷史記錄、新舊版本數量的精細控制等功能,RC將逐漸被RS和Deployment所取代,建議用戶優先考慮使用Deployment完成Pod的部署和升級操作。

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特斯拉、納智捷紛傳電動車失火意外

眾所矚目的電動車品牌特斯拉(Tesla)狀況不斷,先是Autopilot自動駕駛功能出包,最近又傳出車輛自燃事故。無獨有偶的,台灣的電動車品牌納智捷(Luxgen)也傳出車輛起火,引發各界的安全性關注。

外媒報導,一輛Tesla Model S 90D 在法國提供消費者試駕服務時突然傳出巨響,儀表板並顯示充電系統發生問題;在消費者與特斯拉的司機下車後,車輛即陷入火海,並很快燒個精光。由於這不是特斯拉首次發生火燒車事故,特斯拉立即表示會配合法國相關單位調查事故原因。

另一方面,位於新北市的裕隆汽車大樓於8月17日中午傳出失火意外,起火點是停放在地下室的一輛電動車,車款為LUXGEN MVP EV。據了解,該車目前僅供集團公務使用,並在特定地點供民眾租用,還沒有上市販售。裕隆汽車公關對外表示,起火前曾對該電動車進行測試,疑似車內電線走火才引發火災,將配合調查失火原因。

特斯拉車輛剛出現失火意外時,曾被懷疑是電池防護性不足的問題,因此在車底加上了防護板,但仍無法完全解決問題,甚至有充電途中起火燃燒的案例。而納智捷也被懷疑因電力系統走火而造成失火,電動車的電系零件安全性因而備受關注。

(照片:在法國起火的特斯拉電動車。來源:翻攝網路)

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中國:科技部2017年對新能源汽車部署38個重點研究任務

近日,中國科技部發佈關於對國家重點研發計畫高新領域重點專項2017年度專案申報指南建議徵求意見的通知。新能源汽車專項的總體目標是,繼續深化實施新能源汽車「純電驅動」技術轉型戰略;升級新能源汽車動力系統技術平臺;抓住新能源、新材料、資訊化等科技帶來的新能源汽車新一輪技術變革機遇,超前部署研發下一代技術;到2020年,建立起完善的新能源汽車科技創新體系,支撐大規模產業化發展。  
  新能源汽車試點專項按照動力電池與電池管理系統、電機驅動與電力電子、電動汽車智慧化、燃料電池動力系統、插電/增程式混合動力系統和純電動力系統6個創新鏈,共部署38個重點研究任務,專項實施週期為5年。其中,對於插電式混合動力系統的考核標準已經逐步完善,對新型高性價比乘用車混合動力總成開發與整車集成的考核標準為:整車加速時間0-100km/h≤5s,0-50km/h≤2.5s;綜合工況純電續駛里程≥70km;燃油消耗量較第四階段油耗限值降低比例≥40%;整車實現銷售≥5000台。   純電動汽車未來的百公里加速要在6S以內,專項對純電動力系統的其中一項考核標準是,在工況下,最大爬坡度≥30%,純電續駛里程≥300km,0-100km/h加速時間≤6s,30分鐘最高車速≥120km/h;電制動降低電能消耗率≥25%;整車具備安全穩定的轉向功能,並實現小批量試驗運行。   電動汽車目前的關鍵技術在於動力電池,專項對與新能源汽車的動力電池和電池管理系統的考核標準是:提交高比能鋰離子電池的安全風險識別方法與評測報告;建立電池的安全評測體系,形成相關安全標準;電池單體能量密度≥300Wh/kg,迴圈壽命≥1500次,成本≤0.8元/Wh,安全性達到國標要求,年生產能力≥1億瓦時。   文章來源:EV世紀

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中華電、e-moving跨業合作 直營門市推獨家優惠

中華電宣布,公司與電動機車龍頭中華汽車攜手合作推出「e-moving電動機車/自行車」獨家優惠,只要是中華電市內電話或寬頻的客戶,即日起於中華電直營門市即可享有優惠價,並擁有「業界最長-電池保固4年」獨家好禮。

依據環保署統計,台灣是全球機車密度最高的地區,空污問題日趨嚴重,細懸浮微粒(PM2.5)36%來自汽機車廢氣排放,有鑑於此,中華電特別響應政府節能減碳及空污管制政策,攜手中華汽車對抗PM2.5,鼓勵全民騎乘綠色交通工具e-moving,一起為環保種下幸福種籽。

中華電北區分公司總經理鄭閔卿表示,中華汽車的電動車在市場屢創佳績,深獲民眾肯定,這次很榮幸能跨業合作,由中華汽車加碼提供在公司旗下直營門市購買e-moving電動機車的客戶,除原有電池保固3年外,特別再贈送1年優惠。

中華汽車表示,旗下e-moving電動車榮獲國內外優良產品設計獎項(德國iF設計大獎),擁有44項專利,採用重機同級的「自動駐車架」,搭配「自動倒車裝置」功能,其中EM100車系更配備專屬「省力牽車」,提供輕鬆省力的代步功能,是都會女性及上班族的最愛,輕鬆優雅好停車。

中華汽車電動二輪營銷部經理黃奕元表示,電動機車不像汽油機車有複雜的零件,每二千公里只需換齒輪油,大幅節省保養費用,一般機車1元只能跑1.2公里;電動車1元可跑15公里,以每月機車平均行駛500km計算,騎e-moving一年,節能減碳效益相當於種植20顆樹。

中華電表示,在直營門市推出購車服務之後,預期市場上電動車用戶也將大幅增加,而公司亦深感榮幸,能經由本項節能商品銷售來配合政府政策,善盡企業社會責任。

(本文內容由授權提供)

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三菱汽車五年內推出電動休旅車

搶攻電動車市場,三菱汽車(Mitsubishi Motors)宣布預計在2020年推出純電動休旅車,且將是全球戰略性車款。

報導指出,三菱的澳洲執行長Osamu Masuko透露了2020年發表純電動休旅車的計畫,但其他細節並未公開。市場猜測,這款車會類似Nissan Juke或Ford EcoSport,為中小型休旅車款,並搭配全時四輪驅動系統與自動駕駛系統。

而特斯拉的400公里續航力儼然成了新一代電動車產品的續航力標準。三菱的純電動休旅車續航力,具三菱汽車內部消息透露,也會超過400公里,可與特斯拉車款一較高下。

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底特律計畫 2019年推兩款全新純電動車型

底特律電動汽車是由位於底特律的Anderson電動汽車公司生產的一款純電動汽車品牌,底特律電動汽車品牌在2008年的時候正式回歸市場。  
  雖然旗下的SP:01車型還沒有真正的上市銷售,但是根據消息稱,該品牌的電動汽車已經計畫在2019年將推出兩款全新的純電動車型。有趣的是,與特斯拉一樣,它推出的首款進軍汽車市場的車型是一款純電動車型;另外,其SP:01也是在Lotus Elise車型的基礎上打造而來的純電動車型。但是底特律電動汽車卻極力與特斯拉劃清界限,聲稱他們並不是步特斯拉的後塵。   在其SP:01車型正式發佈之後,近日底特律電動汽車已經開始投入另外兩款全新的純電動車型的研發工作,一款為SUV車型;一款為轎車車型。但是,他們同特斯拉有著較大的區別。底特律電動汽車聲稱,在其新款電動車型推向市場的同時還將實現年產50000到60000的產量目標。   文章來源:鳳凰汽車

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BMW iX3 正式登場,又一款台灣買不到的電動車

搭載第五代 eDrive 技術,續航突破 440 公里的 BMW iX3,今日正式登場,並宣布於明年起在中國、北美和歐洲開賣,台灣消費者幾乎肯定買不到,因為這款車將會在中國製造。

德國汽車大廠 BMW,去年介紹了 iX3 的概念車型後,就受到許多車迷期待,今天終於宣布要在 2020 年正式開賣,先來看看這輛車的規格與性能吧。

BMW iX3 搭載 74 kWh 的新版電池組,根據歐盟標準,滿電里程達到 440 公里,馬達能夠輸出 286 馬力,最大扭力為 400 牛頓米。極速達到每小時 200 公里,零到一百加速時間為 6 秒,能源效率部分,官方並未提供準確數據,只表示會低於 20 kW/100 km,由於 BMW i3 的能源效率約為 15 kW/100 km,因此保守估計 iX3 應該能有差不多的表現。

BMW i3 做為集團最初代的電動車,雖然銷售不算太好,但在品牌效應下,仍然有穩定的市場。iX3 的命名則非常有趣,因為它雖然是集團第二款純電車,但他並不是 i3 的後繼車款,而是新一代的 X3,被定義為首款純電動的 SAV(Sport Activity Vehicle)。

iX3 除了純電版本,還會推出同款的燃油版跟油電板,一車三吃。它所搭載的第五代 eDrive 是 BMW 為了下一個世代的電動車所開發的新動力系統,未來將會使用在 i4 跟 i-NEXT 身上。

無論 BMW 願不願意,iX3 的尺寸和價位都無法避免要跟 Tesla 的 SUV 相比,單純比較性能的話,iX3 跟 Model Y 比較接近,但特斯拉在各方面都小贏一些,價格如果沒意外的話,Model Y 應該會比 iX3 便宜不少,但是考慮到內裝和品牌效應,這兩台車應該會讓不少車主苦惱一番(官方售價尚未公布,推測落在 7 萬美元左右)。

不過台灣車主大概不需要苦惱,因為 ,除非法規鬆綁,否則台灣注定是買不到這台車了。台灣的 BMW 車友如果想要入手新款的 電動車,就要等 2021 年的 i4 了。

▲ 第五代 eDrive 動力元件是 BMW 邁入下一個時代的最重要核心技術。(Source:)

BMW 是少數不打算自行研發電池的傳統車廠,目前 i3 使用的是南韓三星的電池組,而 iX3 將會使用寧德時代的電池組。這家車廠將心力投注在他們的 eDrive 動力系統上,根據目前釋出的訊息來看,BMW 的新款馬達並沒有採用目前常見的永磁同步馬達,而是用他們研發的新系統,將馬達、差速器跟系統電子組件全部整合在一起,變成極為精簡的驅動元件,同時提供優秀的動力表現。

「第五代 eDrive 的驅動元件,重量出力比跟前代相較之下提升了 30%,」BMW 官方發言人表示,不僅效率提升,製作過程中也不再需要使用稀土,未來他們將會大量應用這款驅動元件在各種車型上。

此外,寧德時代提供給 BMW 的方形電池組,採用的是新技術 NMC-811 電池,鎳的比例更高,鈷和錳比例下降,除了成本更低,能量密度也更高。

iX3 另一個隱藏的對手是 Tesla Model Y,由於交車時間尚未明朗,許多車主還在觀望,如果 Model Y 在 2020 年第一季順計出貨,那 BMW iX3 可能會跟 i3 一樣,只能固守基本盤,無法吃下更多電動休旅車的市場。

(合作媒體:。首圖來源:)

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電動車市場上軌道但電子大廠開始打退堂鼓,Sony 成為唯一逆向

電動車市場逐漸步上正軌,先前許多大動作要進入電動車領域,喊出或暗示要打造電動車的電子大廠卻開始打退堂鼓。在諸多電子大廠的退卻潮下,Sony 千山萬水我獨行,推出 Vision-S 電動概念車,是「人棄我取」的逆行觀念,還是只是「項莊舞劍,意在沛公」?

以蘋果(Apple)來說,先前曾經傳出「泰坦計畫」(Project Titan)要在 2019 年推出自家電動車,2019 年都過去了,卻無消無息,事實上蘋果在幾年前就改換電動車領域的發展方向,雖然蘋果仍不斷在電動車領域申請專利,但是專利大多集中在資訊娛樂系統,以及自動駕駛軟體,而非打造一輛完整的車。

英國吸塵器大廠戴森(Dyson),原本對電動車也有雄圖大略,2015 年購併固態電池新創事業 Sakti3 後,原本有 25 億英鎊的大計畫,包括 2018 年在新加坡建廠,以及打造電動車,到 2019 年 10 月,戴森打了退堂鼓,表示儘管研發極盡努力,卻無法打造出商業可獲利的車款。

蘋果與戴森的退卻,顯示一個基本問題,那就是即使電動車跳過最複雜的內燃機引擎部分,打造汽車仍是相當高技術門檻的事,並非藉由電子方面的專長就能打造電動車。要打造一輛能熬過日曬雨淋下雪,在路上經歷 15 年的車輛,是相當複雜且需要工程技術的任務,汽車大廠數十年來精研於此,就算排除內燃機引擎部分,仍非一朝一夕可超越。

Google 於 2016 年將自駕車部門獨立成為 WaymoWaymo 也放棄自己打造自駕車,2019 年 Waymo 在亞利桑那州開始試營運自駕計程車,不過使用的是第三方車廠的車改造,克萊斯勒(ChryslerPacifica,以及捷豹(JaguarI-Pace,而非自行打造。

自動駕駛的軟硬體技術方面,科技大廠顯然仍興致高昂、摩拳擦掌,但要打造整輛車,這個主意從來都不現實。一開始科技大廠看到電動車能跳脫汽車業最困難尖端的內燃機引擎技術,替代為電子電機大廠熟悉的馬達與鋰電池,見獵心喜,認為這是打入長期由車廠壟斷的市場的良機,但很快就發現,汽車市場早已是割喉戰,要跳進去規模量產汽車,跟著割喉,並不是個好主意。

科技大廠打退堂鼓的根本原因,在於打造整輛車,毛利率遠低於軟體與消費性電子產品,這些原本位於高毛利產業的大廠,稍事研究後,就對進軍「茅山道士」(毛利 3%~4%)產業敬謝不敏,不如安於於當軟體技術與關鍵硬體供應商,因此蘋果樂於打造車用資訊娛樂系統軟體平台,而戴森樂於供應電池,但不想做整輛車。

此外,割喉戰還會越來越嚴重,原本只有特斯拉(Tesla)領頭開拓電動車市場,如今幾乎主要車廠都已經大力投入,而特斯拉本身也已經往平價車款發展,另一方面,中國廠商磨刀霍霍,想在中國低價電池廠的產能撐腰下積極投入,很快電動車市場就會如傳統汽車市場「割喉割到斷」,而且恐怕比過去更激烈。

中國本身 IT 巨頭,也採用投資的方式加入電動車市場,而非自身投入打造電動車,如騰訊投資和諧富騰、阿里巴巴投資小鵬汽車。連中國巨頭企業都迴避這個紅海戰場,那麼也就難怪歐美大廠從本來有興趣,改為退避三舍了。

千山萬水,Sony 獨行?

此股退卻潮中,唯一逆向而行的,大概只有日本電子大廠 Sony。2020 年 CESSony 宣布 Vision-S 概念電動車原型,車內車外內建 33 種不同感測器,車內資訊娛樂系統有好幾個寬螢幕顯示器、360 度環場音效、常時連線(always-on connectivity),其中部分技術來自音響大廠博世(Bosch),以及黑莓(BlackBerry)的行動無線通訊技術。此外,Sony 更打造全新設計的電動車平台,來自加拿大汽車零件供應大廠麥格納(Magna),不僅支援轎車也支援休旅車。

Vision-S 概念電動車相當有未來感,不過產業界對 Vision-S 最想知道的是:Sony 與麥格納,真的打算將這款車規模生產商業上市嗎?還是只是藉此展示車用平台及相關零組件、感測器、軟硬體技術?發表會當天,Sony 電動車發表時間並不長,且還強調 Sony 以影像感測器部門積極投資自動駕駛相關技術,包括強化原本的 CMOS,以及發展光雷達(LIDAR)、飛時測距鏡頭(Time-of-flight camera),以及複合多種感測器強化對環境的辨認能力。

就此看來, Sony 與麥格納仍是定位自身為平台與關鍵零組件供應商,Vision-S 概念電動車較可能只是為了展示所有想推銷給各大車廠的相關技術,而非真要把 Vision-S 掛上 Sony 品牌上市,否則,恐怕先要遭受全球車廠客戶抵制,得不償失。

無論如何,至少 Sony 還敢推出概念電動車原型,成為電子大廠進攻電動車市場的最後勇者,到底是「項莊舞劍,意在沛公」,最後跟其他電子大廠一樣只當車用平台零組件與軟硬體供應商,還是真會自己跳下去製造電動車,就看 Sony 有沒有豪賭的勇氣了。

(合作媒體:。首圖為Vision-S 電動概念車,來源:)

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