人臉識別技術原理與工程實踐(10個月人臉識別領域實戰總結)

1人臉識別應用場景(驗證)

我們先來看看人臉識別的幾個應用。第一個是蘋果的FACE ID,自從蘋果推出FaceID后,業界對人臉識別的應用好像信心大增,各種人臉識別的應用從此開始“野蠻生長”。

事實上,人臉識別技術在很多場景的應用確實可以提升認證效率,同時提升用戶體驗。前兩年,很多機場安檢都開始用上了人臉驗證;今年4月,很多一、二線城市的火車站也開通了“刷臉進站”的功能;北京的一些酒店開始使用人臉識別技術來做身份驗證。

 

2 人臉識別應用場景(識別)

我們再來看看幾個場景。

 

第一個是刷臉的自動售貨機。當我第一次看到這個機器的時候就有個疑問:”現在人臉識別算法已經做到萬無一失了嗎,認錯人,扣錯錢怎麼辦?”,後來才發現,其實關鍵不在於算法,產品設計才是最重要的。用過這個售貨機的人可能知道,第一次使用的時候,要求輸入手機號的后四位,這個看似簡單的產品設計,可以讓自動售貨機的誤識別率降低到億分之一,這樣底概率的條件下,誤識別帶來的損失完全可以忽略。同時這款自動售貨機還會提醒你,你的消費行為會綁定“芝麻信用”,想想有幾個人會為了一瓶“可樂”去影響自己的徵信記錄呢?

第二個是刷臉買咖啡,進入咖啡店后,在你選好喝什麼咖啡前,系統已經識別出站在點單台前的用戶是誰,並做好點單準備;

第三個是在人臉門禁系統。小夥伴們再已不用擔心忘記帶工卡了。人臉門禁對識別速度和準確度的要求是相對較高的,設備掛在門的側面牆也會影響體驗,增加產品設計和開發的難度。

 

3 “人臉驗證”還是“人臉識別”?

其實,前面兩頁的場景是有些區別的,不知道大家看出來了沒有。

第一個的場景,用戶實際提供了兩個信息,一是用戶的證件信息,比如身份證號碼,或APP賬號;另一個信息是用戶的現場照片;這類場景的目標實際上是:讓人臉識別系統驗證現場照片是否是證件所宣稱的那個人。我們把這類場景叫着“人臉驗證”

第二個的場景,用戶實際只提供的現場照片,需要人臉識別系統判斷照片上的人是誰。我們把這類場景叫着“人臉識別”

“人臉驗證”拿現場人臉跟用戶所宣稱的人臉做1比1的比較,而“人臉識別”是拿現場人臉跟後台註冊人臉庫中的所有人臉比較,是1比N的搜索。可以看出,兩種場景的技術原理一致,但是難度不同,第二頁場景的難度普遍比第一頁高得多。

 

4 人臉識別原理

計算機是怎麼識別人臉的呢?如果我們大家是人臉識別系統的設計者,我們應用怎樣來設計這個系統?

“把人臉區域從圖片中摳出來,然後拿摳出來的人臉跟事先註冊的人臉進行比較”,沒錯,就是這樣,說起來簡單,做又是另外一回事了,這裏又有兩個新的問題:

一是,“怎樣判斷圖片中是有沒有人臉?”,“怎樣知道人臉在圖片中的具體位置呢”,這是人臉檢測要解決的問題,人臉檢測告訴我們圖像中是否有人臉以及人臉的具體位置坐標。

二是,“我們怎樣比較兩個人臉是不是同一個人呢?”,一個像素一個像素比較嗎?光照,表情不一致,人臉偏轉都將導致該方法不可行。”人是怎樣判斷兩種照片中的人臉是不是同一個人的呢?”,我們是不是通過比較兩種照片上的人,是不是高鼻樑、大眼睛、瓜子臉這樣的面部特徵來做判斷的呢? 

我們來看一下計算機人臉識別的流程,首先是獲取輸入圖像,然後檢測圖像中是否有人臉,人臉的具體位置,然後判斷圖像的質量,比如圖像是否模糊,光照度是否足夠,然後檢測人臉偏轉的角度,旋轉人臉到一個正臉位置,再然後提取人臉特徵,比對人臉特徵,最後輸出識別結果。其中圖像質量檢測和人臉對齊這兩步是可選的步驟,根據具體應用場景來決定。

 

5 人臉檢測-經典方法

我們來看看經典的人臉檢測方法。

OpenCV和Dlib是兩個常用的算法庫。

OpenCV 中使用Haar Cascade來做人臉檢測,其實Haar Cascade可以檢測任何對象,比如人臉和臉上眼睛的位置。

DLIB中是使用方向梯度直方圖(Histogram of Oriented Gradient, HOG),即通過計算圖像局部區域的梯度方向直方圖來提取特徵,這種方法的本質在於梯度的統計信息,而梯度主要存在於邊緣的地方。

OpenCV和DLIB各自也有他們自己的基於深度學習的人臉檢測方法,使用起來非常簡單。從這幾種方法都可以做到CPU實時或GPU實時;經典的檢測方法對正臉的檢測效果比較好,深度學習的方法適應性更強,可以檢測各種角度的人臉

 

6 MTCNN人臉檢測

2016年提出來的MTCNN算法是目前公認比較好的人臉檢測算法是(Multi-task Cascaded Convolutional Networks),可以同時實現face detection和alignment,也就是人臉檢測和對齊。

這裏的對齊指的是檢測人臉眼睛、鼻子、嘴巴輪廓關鍵點LandMark。

MTCNN算法主要包含三個子網絡:P-Net (Proposal Network)、 R-Net(Refine Network)、O-Net(Output Network),這3個網絡按照由粗到細的方式處理輸入照片,每個網絡有3條支路用來分別做人臉分類、人臉框的回歸和人臉關鍵點定位

左上角,最開始對在多個尺度上對圖像做了resize,構成了圖像金字塔,然後這些不同尺度的圖像作為P、P、O網絡的輸入進行訓練,目的是為了可以檢測不同尺度的人臉

P-Net主要用來生成候選人臉框。 R-Net主要用來去除大量的非人臉框。O-Net和R-Net有點像,在R-NET基礎上增加了landmark位置的回歸,最終輸出包含一個或多個人臉框的位置信息和關鍵點信息

 

7 人臉特徵提取-經典方法

接下來,我們來看一下人臉特徵提取。經典的人臉特徵提取方法有EigenFace和FisherFace兩種。

EigenFace的思想是把人臉從像素空間變換到另一個空間,在另一個空間中做相似性的計算。EigenFace的空間變換方法是主成分分析PCA。這個方法90年代開始應用於人臉識別,因為主成分有人臉的形狀,所以也稱為“特徵臉”。

FisherFace是一種基於線性判別分析LDA(全稱Linear  Discriminant Analysis,)的人臉特徵提取算法, LDA和PCA都是利用特徵值排序找到主元的過程。LDA強調的是不同人臉的差異而不是照明條件、人臉表情和方向的變化。所以,Fisherface對人臉光照、人臉姿態變化的影響更不敏感。

 

8 人臉特徵提取-深度學習法

我們再來看看深度學習法。

利用神經網絡學習高度抽象的人臉特徵,然後將特徵表示為特徵向量,通過比較特徵向量之間的歐式距離來判定兩張照片是否是同一個人

 

9人臉特徵提取-深度學習法

總體思路是把人臉識別人物當分類任務來訓練,通過在損失函數上施加約束,讓相同的人的照片提取的特徵距離盡可能近,不是同一個人的照片的提取的特徵距離盡可能的遠

第一個Logit的地方輸出的是人臉的特徵向量,一般是128維或者512維,浮點向量。這個Logit前面是CNN分類網絡,這個Logit後面的部分是通過在損失函數上施加約束來訓練模型,讓模型區分相同的人和不同的人,後面的部分只需要在訓練階段計算,推理階段是不需要的。

 

10 人臉特徵提取-Metric Learning

基於深度學習的人臉特徵提取方法主要有兩類,一類Metric Learning,另一個是Additive Margin,這兩類方法的底層原理都是一樣的,就是“通過訓練網絡,讓相同人的特徵距離盡可能近,不同人的特徵距離盡可能的遠”。

孿生網絡和Triplet都屬於 Metric Learning這類方法。左邊孿生網絡顧名思義,就是有兩個網絡,一個網絡訓練讓相同的人之間的距離盡可能的近,另一個網絡讓不同人之間的距離盡可能遠。

右邊Triplet網絡是對孿生網絡的改進,將樣本組織為錨點、正樣本、負樣本的元組,通過訓練網絡讓錨點與正樣本之間的距離盡可能的近,錨點與負樣本之間的距離盡可能的遠,並且至少遠於一個閥值阿爾法。

 

11 人臉特徵提取-Additive Margin

Additive Margin這類方法主要是在分類模型的基礎,通過控制損失函數來達到“讓相同人的特徵距離盡可能近,讓不同人的特徵距離盡可能遠”的目標。

前面介紹的Metric Learning的方法最大的問題在於:需要重新組織樣本,模型最終能否收斂很大程度上取決於採樣是不是合理。基於Additive Margin的方法則不需要這一步,完全將人臉特徵提取當做分類任務來訓練,參數的設置也不需要太多trick,Additive Margin的方法大都是在損失函數上做文章。

最近幾年,這個類方法研究的比較多,上面這個圖中的softmax,Sphereface,Cosface,ArcFace都是Additive Margin方法,可以看出它都是通過改進損失函數,來實現“讓相同人的特徵距離盡可能近,讓不同人的特徵距離盡可能遠”這個目標

上面這個圖中,顏色相同的點表示一個人,不同的點表示不同的人,這個圖的展示比較形象,可以看出最後一個超球體的效果非常不錯

Additive Margin正在成為主流, InsightFace也屬於這一類,損失函數正是這個ArcFace。

大家可用思考一下,為什麼分類方法不能直接用於人臉識別?這裏不做詳細討論了。

 

12 人臉特徵提取-效果評估

我們再來看一下怎樣評估人臉特徵提取算法的效果。

主要是通過召回率和虛警率兩個指標來衡量。應用場景不同,這個兩個指標的設置也不同,一般情況下,在實踐中我們都要求在虛警率小於某個值(比如萬分之一)的條件下,召回率達到某個值(比如99%)。很多產品宣稱的識別準確率達到多少多少,很大可能是在公開數據集比如LFW上的測試結果。

公開的訓練數據集比較推薦的有:MS1MV2,這個數據集微軟前段事件已經宣布撤回不再提供下載,這個數據集大概有85000個不同的人的380萬張照片。另一個數據集是GLINT_ASIA,有9萬多人的280萬張照片。

 

13 工程實踐的挑戰及經驗分享

很多人都認為人臉識別應用,算法包打天下,事實並非如此,即使是最好的識別算法也扛不住像圖像質量差。圖像質量差、姿勢變化、面部形狀/紋理隨着時間推移的變化、遮擋這些問題,是我們在工程實踐中面臨的挑戰。

當然,大多數問題工程上我們有應對方法。比如圖像模糊,光照不足,我們可以先檢測圖像是否模糊,關照是否不足,質量不過關,就不把圖像送給識別算法。

再比如,用他人照片或視頻來欺騙人臉識別系統,目前已經有多種活體檢測方法來檢測並防止這種情況。

經過一段時間在人臉識別領域的摸爬滾打,個人認為影響用戶體驗的關鍵因素是識別快、識別准,識別快主要靠產品設計,識別准主要靠算法

拿人臉門禁來舉個例子,產品設計上可以在前端採集照片的時候過濾掉模糊、無人臉的照片,避免無效識別,同時前端在採集照片的時候,可以同時採集多張併發傳給後台,做併發識別,這些方法都可以大大提升識別通過的速度,提升用戶體驗。

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.Net Core讀取Json配置文件

前言:在與傳統的asp.net MVC項目相比,.net core項目在項目目錄的文件結構上和功能上與前者都有很大的區別。例如:在.net core中使用Startup.cs取代Global.asax文件用於加載應用程序的配置和各種啟動項。appsettings.json取代web.config文件用於存儲應用程序所需的配置參數等等。。。

OK!步入正題,下面來說一下如何讀取Json配置文件中的參數。

第一種:使用IConfiguration接口

我們先在appsettings.json中配置好數據庫連接字符串,然後讀取它

{
  "Connection": {
    "dbContent": "Data Source=.;Initial Catalog=test;User ID=sa;Password=123456"
  },
  "Logging": {
    "LogLevel": {
      "Default": "Information",
      "Microsoft": "Warning",
      "Microsoft.Hosting.Lifetime": "Information"
    }
  },
  "AllowedHosts": "*"
}

 

 

 在控制器中注入IConfiguration接口

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using Microsoft.Extensions.Configuration;

namespace Read.json.Controllers
{
    [ApiController]
    [Route("[controller]")]
    public class ReadController : Controller
    {
        private IConfiguration _configuration;
        public ReadController(IConfiguration configuration)
        {
            _configuration = configuration;
        }

        [HttpPost]
        public async Task<string> ReadJson()
        {
//讀參
string conn = _configuration["Connection:dbContent"]; return ""; } } }

 

 當然也可以讀取數組形式的json,一樣的先在appsettings.json中寫好配置參數,如下:

{
  "Connection": {
    "dbContent": "Data Source=.;Initial Catalog=test;User ID=sa;Password=123456"
  },

  //------------------------
  "Content": [
    {
      "Trade_name": {
        "test1": "小熊餅乾",
        "test2": "旺仔QQ糖",
        "test3": "娃哈哈牛奶"
      }
    }
  ],
  //------------------------

  "Logging": {
    "LogLevel": {
      "Default": "Information",
      "Microsoft": "Warning",
      "Microsoft.Hosting.Lifetime": "Information"
    }
  },
  "AllowedHosts": "*"
}

比如我們想讀取test1

  string commodity_test1 = _configuration["Content:0:Trade_name:test1"];

 

 第二種:使用IOptions<T>來讀取json配置文件

先把NuGet包導進項目:Microsoft.Extensions.Options.ConfigurationExtensions

 

 

首先在appsettings.json中添加節點如下

{
  "Connection": {
    "dbContent": "Data Source=.;Initial Catalog=test;User ID=sa;Password=123456"
  },

  //------------------------
  "Content": [
    {
      "Trade_name": {
        "test1": "小熊餅乾",
        "test2": "旺仔QQ糖",
        "test3": "娃哈哈牛奶"
      }
    }
  ],
  //------------------------

  "Logging": {
    "LogLevel": {
      "Default": "Information",
      "Microsoft": "Warning",
      "Microsoft.Hosting.Lifetime": "Information"
    }
  },
  "AllowedHosts": "*",

  //==============================
  "Information": {
    "school": {
      "Introduce": {
        "Name": "實驗小學",
        "Class": "中班",
        "Number": "15人"
      },
      "Region": {
        "Province": "湖北",
        "City": "武漢",
        "Area": "洪山區"
      },
      "Detailed_address": [
        {
          "Address": "佳園路207號"
        }
      ]
    }
  }
  //==============================
}

 

然和再建立一個與這個節點”相同”的類

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;

namespace Read.json
{
    public class Information
    {
        public School school { get; set; }
    }
    public class School
    {
        public Introduce Introduce { get; set; }

        public Region Region { get; set; }

        public List<Detailed_address> data { get; set; }

    }
    public class Introduce
    {
        public string Name { get; set; }
        public string Class { get; set; }
        public string Number { get; set; }
    }

    public class Region
    {
        public string Province { get; set; }
        public string City { get; set; }
        public string Area { get; set; }
    }
    public class Detailed_address
    {
        public string Address { get; set; }
    }
}

 

在Startup中添加如下代碼

            #region 服務註冊,在控制器中通過注入的形式使用
            services.AddOptions();
            services.Configure<Information>(Configuration.GetSection("Information"));
            #endregion

 

 控制器中使用:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.AspNetCore.Mvc;
using Microsoft.Extensions.Configuration;
using Microsoft.Extensions.Options;

namespace Read.json.Controllers
{
    [Route("api/[controller]/[action]")]
    [ApiController]
    public class ReadController : Controller
    {
        private IConfiguration _configuration;

        readonly Information _Information;

        readonly IOptions<Information> _options;
        public ReadController(IConfiguration configuration,
                              Information Information,
                              IOptions<Information> options)
        {
            _configuration = configuration;
            _Information = Information;
            _options = options;
        }

        [HttpGet]
        public async Task<IActionResult> ReadInformation()
        {
            string Address = _options.Value.school.Region.Province + "-" +
                             _options.Value.school.Region.City + "-" +
                             _options.Value.school.Region.Area + "-" +
                             _options.Value.school.Detailed_address[0].Address + "-" +
                             _options.Value.school.Introduce.Name + "-" +
                             _options.Value.school.Introduce.Class + "-" +
                             _options.Value.school.Introduce.Number;
            return Json(Address);
        }

        [HttpPost]
        public async Task<string> ReadJson()
        {
            string conn = _configuration["Connection:dbContent"];
            string commodity = _configuration["Content:0:Trade_name:test1"];
            return "";
        }

    }
}

 

 

 

 

第三種:這種應該比較常見,任意讀取自定義的json文件

首先建立一個json文件

{
  "system_version": {
    "Edition": ".Net Core 3.0",
    "Project_Name": "Read.json"
  }
}

 

 

 再建一個類,封裝一個方法

using Microsoft.Extensions.Configuration;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Threading.Tasks;

namespace Read.json
{
    public class Json_File
    {
        public IConfigurationRoot Read_Json_File()
        {
            //這句代碼會讀取read_json.json中的內容
            return new ConfigurationBuilder().AddJsonFile("read_json.json")
                                             .Build();

        }

    }
}

 

 

 在控制器中調用:

        [HttpGet]
        public async Task<IActionResult> ReadSystemVersion()
        {
            var configuration = _json_File.Read_Json_File();
            string system = "使用的是" + configuration["system_version:Edition"] + "的版本" + "," +
                            "項目名稱是" + configuration["system_version:Project_Name"];
            return Json(new
            {
                data = system
            });
        }

 

 

 

 

Demo地址:Func<Address,Project> func = (address) => git clone address;
var project = func("https://github.com/Davenever/Read_Json.git");

 

 

 

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松下預計提高美國電池廠年產能以供特斯拉需求

日經亞洲評論28日報導,松下(Panasonic)汽車零件部門執行副總伊藤好生(Yoshio Ito)在受訪時表示,車用電池能量密度越來越高、處理的難度也跟著升高,松下不能將電池賣給沒有能力肩負起產品安全控管能力的電動車製造商。他說,從需求的角度來看、電動車電池銷售額要倍增不是件難事,但在考量合格工程師人數、土地、廠房以及主管機關許可執照等因素後松下決定不去追求不切實際的目標。

伊藤指出,松下已經決定將美國電池廠年產能提升至35 GWh、現階段並無進一步擴產的明確規劃。作為特斯拉(Tesla)的獨家電池供應商,松下的任務就是供應足夠的數量給客戶。他還提到,松下計畫開發雷達和聲納技術、聚焦自駕車市場中現有車商忽視的利基需求。

官網資料顯示,2020年特斯拉超級電池工廠(Gigafactory)的年產能將超過2013年全球鋰電池產能的總和。

華爾街日報7月15日報導,加州下議院已通過規模達30億美元的電動車購車退稅折扣法案,後續還得過上議院與州長Jerry Brown這兩關。

負責起草這項法案的舊金山民主黨籍議員Phil Ting表示,加州若想落實氣候變遷目標(2025年讓150萬輛零排放車輛上路)、勢必得想辦法給電動車產業打強心針才行。根據加州空氣資源局的統計,加州已有超過25萬輛零排放汽車(包括電動車)上路、佔美國約半數的比重。

特斯拉平價電動車「Model 3」售價為35,000美元起(不含獎勵計畫)、電池續航力為345公里。特斯拉在6月23日創下歷史收盤新高紀錄(383.45美元)、7月28日以335.07美元坐收。

(本文內容由授權使用。圖片出處:Tesla)

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特斯拉掀21700圓柱形電池風潮,中國電池企業加速佈局

上證報報導,7月29日,特斯拉首批量產Model 3完成交付;220英里至310英里(約合354公里至499公里)的續航能力、3.5萬美元起的銷售價格,讓Model 3成為特斯拉至今為止價格最親民的車型;而能讓特斯拉推出如此平民級電動車的關鍵,在於其使用升級版電池。業內人士預測,21700型號電池可望在未來成為市場主流方案。

今年初,特斯拉宣佈與松下在超級工廠量產用於Model 3中的21700型號電池(其中的「21」指電池直徑為21mm,「70」指長度為70mm,「0」代表圓柱體型的電池)。據瞭解,特斯拉使用的21700型電池系統的能量密度在300Wh/kg左右,比原來Model S使用的18650電池能量密度提升20%以上,單體容量提升35%,系統成本降低10%左右。

業內分析人士指出,相較其他型號,除了保持了18650型電池所具有的高可靠性和穩定性,21700型還兼具了經濟性。物理尺寸的增加不僅可以提升能量密度,同時也會影響到循環壽命等性能。根據有關測算,容量每提升10%,循環壽命約會降低20%,不斷加大尺寸,安全性上也存在風險;而21700型可能是目前可量產電池中能量密度最高且成本最低的電池。

因此,自特斯拉宣佈Model 3車型上使用21700型號電池後,三星SDI也宣佈將推出21700型電池,並表示該電池將在2021年進入規模化生產階段。在國際巨頭的帶動下,中國電池企業也加速了對21700型電池的佈局。

億緯鋰能7月底舉行了湖北金泉二區投產啟動儀式,是中國目前自動化程度最高的動力圓柱鋰離子電池生產線,亦是中國投產的首條21700型號電池生產線;公司預計,今年第三季末將達到共計3.5GWh的圓柱電池產能規模。此外,鋰電巨頭力神電池近日舉行了21700型鋰離子動力電池新品發佈會;按照戰略規劃,華東產業基地是力神電池在十三五期間的投資重點,主要產品為新能源汽車用鋰離子動力電池。

業內人士認為,Model 3作為特斯拉主打的平民級電動車,其量產所具備的意義可比肩iPhone 4當時在手機行業引領的趨勢;隨著特斯拉對21700型電池的率先啟用,21700型電池可望在未來成為市場主流方案,而億緯鋰能、力神電池等一批率先佈局的企業,將不斷加大其在行業競爭中的話語權,市場份額有望不斷擴大。

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特斯拉強敵現身!通用Bolt銷售奪冠、續航力勝Model S

特斯拉(Tesla)電動車出現勁敵,通用汽車(GM)的電動車「Bolt」,美國銷售創佳績,七月份超越特斯拉奪下冠軍寶座。

Inside EVs統計數據顯示,七月份美國電動車和油電混合車買氣,通用Bolt首度奪冠,共銷售1,917輛。排名第二是特斯拉電動休旅車Model X,銷售1,650輛。第三是豐田汽車(Toyota)的油電混合車Prius Prime,銷售1,645輛。第四是通用油電混合車Volt,銷售1,518輛。第五為特斯拉電動車Model S。

韓媒etnews 8日報導,特斯拉和豐田都採用日本製造的電池,通用汽車則使用南韓電池。通用的Bolt、Volt表現出色,使得南韓在美國的電池市佔率月增9%、至42%,不過仍不及日本電池在美國的58%市佔率。

Bolt價格實惠,被視為特斯拉平價車款Model 3的對手。特斯拉旗下有三款電動車,Model S和Model X為豪華車款,Model 3則走平價路線。Futurism 7日報導,Bolt價格只要Model S的一半,續航力卻擊敗Model S。

美國環境保護署估計,Model S 75D充電一次應該可跑416公里,Bolt應可跑383公里。不過美國權威雜誌《消費者報導》(Consumer Reports)實測發現,Bolt續航力高達402公里,Model S卻只有378公里。

Model 3喊出3.5萬美元價碼,不過該車款加價項目多,最終價格恐怕會高出不少。MarketWatch、Fortune、芝加哥論壇報報先前報導,價格仍是考驗Model 3買氣的一大重點。Model 3起跳價為3.5萬美元,選配項目極多。以電池而言,標準配備的電池充電一次可跑220英里(354公里)。若想換成310英里(499公里)的電池,需要加價9,000美元。想搭載輔助駕駛系統「Autopilot」需多付5,000美元。想要改換車體外觀顏色,也須加付1,000美元。

晨星汽車分析師David Whiston說,問題在於Model 3用戶到底願意付多少錢?3.5萬美元只是基本款,平均價大概落在4.2萬美元,若想買足選配約需6萬美元,這不是大眾市場汽車。

通用汽車搶得頭香,旗下「便宜又大碗(售價合理、續航力長)」電動車Chevrolet Bolt 2016年底開始交貨。Bolt續航力達238英里(383公里)、勝過特斯拉Model 3(售價35,000美元)的逾215英里。特斯拉預期Model 3將自2017年下半年起開始交貨、2018年公司整體年度交貨量將可從目前的10萬台跳升至50萬台。

Thomson Reuters報導,Bolt為通用汽車、南韓電池製造商LG Chem合作開發產品、建議零售價37,495美元起(註:最多可取得7,500美元的聯邦折抵稅額、扣除後入手價相當於29,995美元)。高層透露,通用汽車最終將推出自駕版Bolt。

(本文內容由授權使用。圖片出處:Bolt)

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我姓沈經營公司就是省!Thunder Power 不畏外界流言宣誓在2019 年如期推出電動車

由於是上櫃公司,再加上市場上流傳的流言不斷,面對媒體的鏡頭,Thunder Power 控股有限公司創始人既淳紳股份有限公司董事長沈瑋,用句遣詞相當小心,免得不小被證期會找到喝咖啡。但沈董仍然很有信心的回應媒體的問題,像是被質疑研發經費偏低,沈董霸氣的回應:「我姓沈,經營公司當然就是省了!」

隨著全球人增加,對於行的要求越來越高,各個都會區住民選擇開車通勤。各地政府對傳統汽油車的排氣相當頭痛,車子排氣造成城市內的污染加據。提倡電動車成為不少國家減少都會區空污的手段。

▲Thunder Power Sedan 跑車的性能諸元。

既然臺灣沒辦法在電動車領域當領頭羊,沈董表示身為亞洲的中國人,會把臺灣當首發的市場,再砲才是香港、澳門、中國,最後才是歐洲。

▲ 沈董將禪的哲學帶入Thunder Power 的車體設計裡。

2018 年第一季會推出488 台限量版Thunder Power 跑車,而2019 年則會有第一批Thunder Power 上市。Thunder Power 的SUV 產品也在規畫,將在今年法蘭克福車展現身。

▲Thunder Power 將在2018 年第一季推出限量版488 台車子。

上週Thunder Power 與桃園市政府簽約,將在觀音設廠生產Thunder Power 所需要的電池包,預計開始量產。另外Thunder Power 還會繼續在桃園觀音尋覓適合地點,設置Thunder Power 的汽車裝配廠。

▲ 目前Thunder Power 在全球三個地方,中國贛州、台灣觀音、西班牙加泰隆尼亞設工廠。

 

沈董認為政府要鼓勵電動車的推動,而不是現在效果不彰的補助措施。而他已經跟桃園市長鄭文燦,以及想要參選臺北市長的羅智強講過上述問題,希望他們能發揮影響力,讓政策更為有利電動車推廣。

▲Thunder Power 在全球的銷售佈局,中國贛州負責中國市場,
而巴賽隆納則是歐洲市場,台灣觀音廠則是負責供應台灣市場。

沈董對台灣的公務員相當感冒,像是被櫃買中心、證期會找麻煩。先前因為市場傳信指沒有產品在做假,財報狗則指研發經費比重很怪,導致證期會甚至還要求看Thunder Power 技術。沈董很霸氣說他研發經費就是低啊,他姓沈研發經費當然省了。他很少因為走入錯誤的研發方向導致損失金錢,即便有錯誤方向也會趕緊止血。

▲Thunder Power 車子裡的內裝,佈滿面版。

外界有人把Thunder Power 視為臺灣版的特斯拉(Tesla)。但沈董表示兩者公司文化很不同。特斯拉的CEO Elon Musk 很有個人魅力,公司基本上繞著他走。而Thunder Power 則強調團隊精神

即便在沈董強調自己並未賣掉自己持有的任何股份。談到自己少將父親與蔣經國親善,曾因當兩岸密使被李登輝抓起來,落寞的表情只說他父親的事情催生正式的交涉組織海基會。看來要到2019 年Thunder Power 如期推出電動車,才能消彌看衰者負面的看法了。

(合作媒體:。圖片出處:科技新報)

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政府帶頭衝,印度拚當全球電動車一哥

印度媒體Indiatimes報導,印度能源部長戈雅爾(Piyush Goyal)8月16日矢言全力推廣電動車,將像之前廣推節能LED的成功經驗一般,務求讓印度成為全球電動車的領導者。

印度政府以身作則,日前已經公開招標一萬輛電動車,將用以取代公家單位的汽柴油引擎車。除此之外,印度也計畫廣佈充電站,藉以提升電動車的方便性與市場需求。

印度為改善空氣污染,此前已對電動車展現旺盛企圖心。印度能源局六月初曾發下豪語,印度2030年將只賣電動車,希望還給印度人民一個乾淨的天空。

另外,按照印度日前發佈的「全國電動車計畫」(National Electric Mobility Mission Plan),2020年印度年度電動車/油電混合車銷售量將推升至600到700萬輛。

(本文內容由授權使用。圖片出處:pixabay CC0)

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Gogoro 正式進駐巴黎,首批400 部Gogoro 悠遊巴黎街頭

結合智慧能源與智慧交通的新創科技領導品牌Gogoro 睿能創意股份有限公司與其策略夥伴德國博世集團(BOSCH)子公司Coup 宣布,雙方在巴黎合作的Gogoro 智慧雙輪共享服務計畫17 日正式啟動,首批400 部Gogoro 已開始提供服務,並行駛於巴黎街頭。

Gogoro 與Coup 在巴黎的合作計畫引起巨大迴響,不但當地媒體踴躍報導給予極高的評價,消費者也熱烈回應早鳥計畫,紛紛開始預約。與柏林相同,這項共享計畫的價格相當平實,前30 分鐘僅需4 歐元,之後則每增加10 分鐘收取1 歐元。預估Gogoro 智慧雙輪共享服務計畫在巴黎受歡迎的程度將不亞於柏林。

Gogoro 執行長陸學森相當興奮的表示:「歐洲民眾有相當高的環境永續意識,消費者利用Gogoro 的Smartscooter 智慧雙輪進行都會通勤,不但節能減碳同時舒緩交通擁塞的壓力。Coup 的電動機車共享服務在柏林推出後廣受歡迎,現在在巴黎,同樣引起極大迴響。我們相信Gogoro 與Coup 帶動的電動機車共享服務熱潮將可以在更多城市發酵。Gogoro 和Coup 也會持續合作,專注於創新科技與永續交通之經營。」

另外在德國柏林,目前已經有1,000 台Smartscooter 智慧雙輪提供服務,未來前往柏林或巴黎,將可以考慮使用台灣之光的Gogoro 做為旅遊的交通工具之一。

(合作媒體:。圖片出處:科技新報)

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提前達陣!現代H1環保車銷量倍增、超越本田躍居第二

韓聯社22日報導,根據市場調查公司IHS以及汽車業界指出,2017年1到6月(H1)期間南韓現代汽車(Hyundai Motor)及其子公司起亞汽車(Kia)的環保車合計銷售量達10萬2,480台、較去年同期飆增1.3倍,半年度別銷售量創下歷史新高紀錄、且已逼近去年一整年的銷售水準。

其中,H1期間現代電動車銷售量年增151.7%、插電式油電混合車年增136.4%、油電混合車年增123.7%。

銷售量暴增,也激勵現代H1期間在全球環保車市場上正式超越本田(Honda)成為全球環保車二車、僅次於豐田汽車(Toyota)。現代汽車原先計畫要在2020年結束前成為全球環保車二哥,而該計畫已提前約3年時間達成。

在油電混合車市場上,現代在H1期間超越本田躍居全球第2大廠、僅輸給豐田;在電動車市場上,去年現代銷售量僅排在第11位,不過今年H1期間躍升至第6位,落後給雷諾、特斯拉(Tesla)、北京汽車(BAIC)、眾泰汽車(Zotye)和比亞迪(BYD)。

現代汽車8月17日在首爾公開了新型燃料電池車,並預計於2018年初開賣。和現代汽車現行燃料電池車Tucson相比,新型燃料電池車的氫燃料電池系統的效率、性能、耐久性、儲存容量都有劃時代的提升,充填一次氫燃料所能行駛的距離可較現行的415公里大幅提升約四成至580公里,且預定將搭載先進駕駛輔助系統(Advanced Driver Assistance Systems;ADAS)。

現代汽車並宣布,計畫在2020年結束前將環保車車款數量自現行的14款倍增至31款,其中油電混合車為10款、插電式油電混合車11款、電動車8款、燃料電池車2款,目標是在全球環保車市場上成為僅次於日本豐田的第二大廠。

(本文內容由授權使用。圖片出處:)

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搶進電動車市場,電容量提高的鎂電池也要分杯羹

 

雖然鋰離子電池在市場上的聲勢居高不下,但安全性太招人質疑,現在又有一款主打更便宜、更安全的新電池要跟電動車市場分一杯羹了。一款由休士頓大學研究團隊開發的新型鎂電池,標榜電容量比商用鋰離子電池高出2 倍。

鎂電池最大的缺點在於充、放電過程中,充電性能會迅速衰退,過去由於鎂電池一直難找到能存儲大量鎂離子的陰極材料,不光打破氯化鎂鍵只為儲存鎂離子是很困難的技術,以這種方式產生的鎂離子在電池內移動速度也緩慢,種種原因都會導致電池效率低下,大好前程因此遭阻擋。目前,鎂電池主要供軍事通信、氣象測候儀、海難救生設備、高空雷達儀等設備使用。

現在,休士頓大學電機電子工程學系副教授Yan Yao 團隊在《自然通訊》雜誌發表最新研究,他們設計了奈米結構的電池陰極,讓新型鎂電池大大增加4 倍存儲容量。早期鎂電池儲存容量為100mAh / g,相比之下新電池可達400mAh / g,而一般的商業鋰離子電池陰極容量則約200mAh / g。

新型鎂電池將氯化鎂注入二硫化鈦的陰極材料以儲存能量,由於保留氯化鎂鍵沒有破壞,與傳統鎂電池相比,離子擴散速度比傳統材料快許多。Yan Yao 說,保留氯化鎂鍵可使陰極儲存的電荷翻倍,不過由於氯化鎂分子較大,所以關鍵就在擴大陰極材料的開口,以便容納更多氯化鎂。

於是,研究人員動手將二硫化鈦材料的開口撐大了300 倍──雖然還是很小,從0.57 奈米增加到1.8 奈米,但這樣便足夠讓氯化鎂分子通過。大容量的氯化鎂鍵有優異速度和循環性能,也為多價離子電池的未來開闢更多可能性。

高壓鋰離子電池雖然還是鞏固自己的市占率,但其成本高、內部結構易發生破壞導致起火等潛在問題,都使其隨時可能被更便宜、更安全的鎂電池、鋅電池等篡位。

新款鎂電池的電壓在1 伏特左右(鋰離子電池的電壓3到4 伏特),它在一定程度上受電壓限制,但研究人員仍期盼鎂電池的新設計能應用在更有價值的領域。Yan Yao 說:「我們的最高宗旨就是以更低價格製造更高能量電池,特別是在電動汽車領域,要和其他電池一較高下。」

(合作媒體:。首圖為鹼性電池,圖片出處:public domain CC0)  

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