小米SU7 Ultra壁纸下载:设计师手绘 雷军都被震撼到了

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2026年09月19日

(原标题:小米SU7 Ultra壁纸下载:设计师手绘 雷军都被震撼到了)

小米SU7 Ultra壁纸下载:设计师手绘 雷军都被震撼到了
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快科技3月7日消息,小米汽车官微分享小米汽车设计师的手稿纯享版壁纸,雷军表示,刚造车的时候,我就被我们汽车设计师的手绘实力震惊过,大家可以仔细看看。

据悉,小米SU7 Ultra设计师是李田原,2012-2016年,李田原任职宝马Designworks上海设计中心,担任高级外饰设计师。2016-2021年,李田原任职宝马研发中心宝马i/M品牌高级外饰设计专家。

资料显示,李田原是第一位加入宝马的中国汽车设计师,任职期间参与宝马集团包括宝马、MINI、劳斯莱斯等多个汽车设计研发项目。

宝马此前发布的旗舰车型iX的外形就是李田原设计的,在欧洲人最引以为傲的汽车企业里,李田原的设计受到了宝马的认可,2021年,李田原加入小米汽车,任小米汽车设计负责人。

李田原表示,SU7 Ultra定位是一台可街可赛的车,相比SU7的设计需要完全服务于风阻不同,Ultra的设计要在低风阻和下压力之间找到一个很好的平衡态。

这就好比让一个运动员既要能跑马拉松又要能玩举重,核心是我们得掌握降低风阻和增强下压力之间的平衡术,设计要注重视觉特征的帅气好看,但也一定要思考它们存在的实际意义。

Ultra前保的双U型的风刃设计特征我们与工程,空气动力学同学一起花了很多的精力和时间打磨,通过它我们延长了前唇的长度,增加了下压力。

底部集成了气坝,能够有效降低车底空气的流入,也是为了增大下压力;风刃两边的通透设计即满足了悬浮的机翼型特征的造型需求,也让风很好的被引导到两侧流走。

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人工智能技术在汽车制造业复杂机器人工位的应用

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0 前言图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 工业机器人在汽车制造领域有着非常广泛的应用,已经达到了自动化的新阶段,柔性生产的高要求,需要不断提高生产灵活性,减少机器人的编程时间。 随着科技的发展,人工智能(AI)和机器学习(ML)为各行各业带来了很多创新应用和突破,能使机器人完成许多以前无法完成的任务。但是,如何构建、验证和部署先进的机器人系统,仍然是一个巨大的挑战。 1 人工智能与机器人技术的结合 在汽车车身焊装工艺中,机器人点焊是白车身焊接最常见的连接技术,其中以总拼工位(图 1)高密度机器人工位为代表,多个机器人在同一区域工作,工位中空间狭窄,找到无干涉路径计算过程复杂。同时,多台机器人同时工作,机器人与机器人之间的协同处理比较困难。在多机器人同时工作的工位中,编写安全无碰撞机器人路径是另外一项繁琐且困难的工作。避免机器人干涉最简单方法是添加干扰区。这些区域是机器人工作空间的共享区域,可以由任一机器人保留防止碰撞。但干涉区的添加严重依赖机器人编程工程师的经验,不同的机器人工程师在不同位置添加的干涉区,会影响整个工位的节拍和效率。西门子数字工业软件和 RealtimeRobotics 合作,在 Tecnomatix® 产品组合中使用西门子工艺仿真软件和 Realtime Robotics 的硬件和软件技术,通过在生产之前使用人工智能自动化运动编程的方法,减低了机器人编程的难度,提高了机器人编程的效率和准确性,可以为制造商提供独特的附加价值。 图1 车身车间总拼工位 2 基于图形的运动规划 Realtime Robotics 的软件可以预先在机器人目标点之间生成多条备选路径,这些路径将各目标点相连。而在执行机器人运动过程中,Realtime Robotics 的软件将从所有备选路径中选出一条无碰撞干涉的最优路径,具体包括设置机器人当前目标点、检查碰撞干涉、消除碰撞的备选路径、找出最优路径及执行最优路径五个步骤。如图 2 所示,给定机器人的起始点 A 和目标点 J 后,Realtime Robotics 软件会把所有路径所在的三维空间进行分割,然后检查机器人之间的干涉和机器人与周围环境之间的碰撞情况,去除存在碰撞和干涉的路径,在剩余备选路径中找出最优路径,最后再经过平滑处理形成机器人的可执行运动轨迹。此路径所经过的三维空间也将被储存,当其他机器人在规划路径时,这些被占据的空间将被用于机器人之间的干涉检查。 图2  Realtime Robotics 软件计算机器人路径的示意图 3 复杂工位工艺仿真和人工智能自动路径优化的集成应用 通常情况下,仿真工程师会在 Process Simulate 工艺仿真软件中对汽车零件、焊点和焊枪等设备进行分配,形成初步工艺,然后仿真工程师再手动编辑机器人路径。集成 Process Simulate 工艺仿真软件,利用 RealtimeRobot 人工智能的算法自动计算机器人路径的过程如下: (1)在 Process Simulate 工艺仿真软件中制定初步工艺。 (2)在Process Simulate中使用Realtime Robot插件,把对应的工艺点、设备和零件发送到 Realtime Robot 软件,如图 3 所示。 (3)Realtime Robot 软件自动接收数据,并自动把空间网格化。 (4)在 Realtime Robot 软件中自动计算无干涉路径。 (5)在 Process Simulate 工艺仿真软件中设置:由Realtime Robot 控制器控制机器人,运行机器人程序,机器人在受到 Realtime Robot 控制器控制的基础上,记录机器人插补点,形成新的机器人路径,就可以把 RealtimeRobot 软件中自动计算的机器人路径记录回 ProcessSimulate 工艺软件中,如图 4 所示。 图3  从 Process Simulate 软件发送到 Realtime Robot 软件 图4  Process Simulate 软件中设置机器人受 Realtime Robot 软件控制并记录路径点 4 人工智能自动优化复杂工位机器人路径的特点 4.1 复杂环境求解 复杂机器人工位的空间比较狭窄,对净空要求比较高的地方,对机器人路径规划的精度要求也比较高。在几毫米的有限空间中,有时候人工很难找到合适的机器人路径。还有些时候,虽然在目标工艺点能找到满足净空要求的姿态点,但是进出工艺点,由于焊枪过大,或者机器人姿态限制,人工很难找到合适的路径点。这些情况下,如果空间有解,那么使用人工智能自动去找解析路径,效率和成功率都比人工高很多。在 RealtimeRobo...
姜肖伟:汽车行业正处在主动去库存阶段

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(原标题:姜肖伟:汽车行业正处在主动去库存阶段)图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 [汽车之家 行业] 由中国科协、海南省人民政府和科学技术部共同主办的2024世界新能源汽车大会(WNEVC 2024)将于9月27-29日在海南・海口召开。本届大会将以“低碳转型与全球合作”为主题,旨在与全球汽车产业各参与方一道,共促新能源汽车可持续健康发展,加强全球合作,共同实现碳中和目标。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 汽车之家作为世界新能源汽车大会官方合作伙伴,在本次大会中成功承办《新能源汽车消费与服务》分论坛,携手汽车产业各领域企业及专家共话新能源汽车的消费趋势、服务模式以及行业发展风向,共同探讨如何提升用户体验、优化服务流程,以满足不断变化的市场需求,推动新能源汽车产业的可持续高质量发展。 【华安证券汽车行业首席分析师 姜肖伟】 华安证券汽车行业首席分析师姜肖伟在论坛演讲中指出,汽车行业的库存周期对市场有显著影响,当前行业正经历被动加库存阶段,受到资本市场和产能释放的影响。预计2026年左右,中国汽车市场将迎来新一轮周期上行,可能由海外需求增长和L3级别自动驾驶技术普及所驱动。 以下为演讲实录(精编): 当前新能源汽车的渗透率在今年三四月份的数据显示已经超过50%。作为具有强烈阿尔法属性的领域,其增长性与产业周期的共识将表现得非常显著。今天主要从产业总量的角度反推新能源汽车的表现趋势和变化,以及当前所处的周期阶段。 从长期发展来看,自2017年后,中国汽车市场已经进入普及后市场,保有量达到150辆是一个重要节点,意味着60%的家庭拥有至少一辆车,这标志着市场高速成长属性将发生变化。2017年后,行业经历了库存周期的下行,目前正经历第二次库存周期的下行。 这一过程对产业的发展和供给侧的优化是积极的现象。历史上,许多行业在数十年的发展过程中,都经历了阶段性挑战和过程,变得更加健康和具有竞争力。在中国汽车产业的发展过程中,上行周期是否即将到来,可以借鉴许多先发市场发展过程中的情况和影响保有量的因素。目前看来,中国国内的需求具有巨大潜力,人均可支配收入的增长趋势短期内不会改变,短期内财税政策的刺激仍然重要。从长期来看,影响千人保有量的因素包括内需潜力。 目前,国内千人保有量的趋势已经显现,东部经济发达地区如浙江的千人保有量已超过300。在非限购城市,千人保有量的发展仍具有很大的弹性和空间。通过复盘,未来15-20年,中国国内市场的千人保有量将逐步提升,仍处于成长周期中。尽管千人保有量达到150辆后,成长属性将伴随着库存周期的影响,但整体来看,我们对中国市场内需的发展充满信心,需要应对好库存周期对产业链的影响。 以美国市场为例,其千人保有量达到约800辆,发展过程中经历了明显的平台期,这是库存周期对其造成的影响。为什么形成库存周期?因为行业需求曲线相对平滑,而供给侧,尤其是科技制造业,具有长边效应。在这个过程中,供给侧和需求的变化可能导致一次总装厂产量达到20万台,从而产生明显的库存周期。 从需求曲线观察,行业在被动去库存的过程中,我们刚刚经历了2021年全球半导体供应危机导致的全行业,尤其是汽车行业的被动去库存。2022年,我们经历了主动加库存的过程,随着功能过程的释放,行业涨价基于疲软。目前,我们正在经历被动加库存的阶段,由于2021、2022年资本市场有大量企业上市,这些资本随着时间的推移转化为供给侧的产能,没有强大的惯性,会对供需关系带来挑战。 从长期来看,库存周期会持续循环,每一轮周期都会因供给不足带来变化,也会带来更多的资本开支。新技术的产生也会进入需求,新的投资会增加供给侧的产能释放,同时也会对市场造成供需关系的恶化。这个循环在所有行业发展中都会出现。如何研究或判断当前周期所处的阶段,以及未来持续的方向和时间节点,从现有体量分析是一个很好的案例。 全行业的数据流能够影响生产侧,现有产能都会变成主机厂利润表的折旧,对主机厂的盈利能力产生重大影响。因此,更多地投入到市场研究中,即每个月会例行披露的生产量。一个是出口,一个是中端的零售数据。用生产量减去出口,基本上等于全渠道的库存。当然,这并不完整,只是了解或判断当前库存周期所属阶段和发展趋势方向的一种方式。 这张图显示了每个月库存的大幅波动和变化。如果过分关注短期波动性,可能会对趋势性判断产生迷惑。每年年底,库存都会波动向上,而每年年初库存都会波动向下,与往年相比没有太大区别。周期的波动也会有几个方向进行分享。 首先,分析左图,每个月份库存波动的情况。汽车行业是一个季度性波动非常强的行业,这是当年波动性的影响,对汽车行业带来的冲击,这是销售带来的变化,对库存周期的影响存在,但没有那么显著。当我们把时间稍微拉长,将当月的库存波动变成12...
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智能驾驶行业是指通过先进的传感器、控制器和执行器等装置,结合人工智能和大数据技术,实现车辆自主或半自主驾驶的功能。该行业具有高效、安全、舒适和节能等优势,正逐步改变人们的出行方式。智能驾驶产业链包括上游的传感器、芯片、软件算法等核心零部件供应商,中游的整车制造商和解决方案提供商,以及下游的经销商和服务商等。随着技术的不断成熟和市场的不断扩大,智能驾驶产业链各环节将协同发展,推动行业持续进步。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 一、智能驾驶行业发展现状分析 1、技术发展现状 技术等级与应用: 根据中研普华研究院撰写的《2024-2029年中国汽车软件行业市场深度调研及投资战略规划研究报告》显示,当前智能驾驶技术主要分为L0至L5六个等级,其中L0为无驾驶自动化,L5为完全驾驶自动化。目前市场上应用较多的主要是L2级(部分自动驾驶)和L2+级(高级辅助驾驶)技术,这些技术已经相对成熟,并广泛应用于各类车型中。 随着技术的不断进步,部分车企和科技公司已经开始向L3级(有条件自动驾驶)和L4级(高度自动驾驶)迈进,尽管这些高级别自动驾驶技术的落地仍面临诸多挑战。 关键技术突破: 在关键技术上,新一代电子电气架构、车用操作系统、大算力计算芯片等已经实现了装车应用,跨域融合与控制器技术也取得了突破。例如,高性能激光雷达的感知范围已经达到了250米。 近期,随着AI大模型的快速发展,端到端技术路线成为智能驾驶领域的新风潮。特斯拉、华为、小鹏等头部厂商纷纷加速迭代端到端智驾技术,以期实现智驾能力的进一步提升。 2、市场发展现状 市场规模与增长: 我国智能驾驶市场正处于快速发展阶段。根据中商产业研究院的预测,2024年我国自动驾驶市场规模将达到3832亿元,显示出巨大的市场潜力和增长空间。 随着新能源汽车市场的不断扩大和消费者对智能驾驶功能需求的增加,具有辅助驾驶或自动驾驶功能的汽车销量快速增长,进一步推动了智能驾驶市场的发展。 3、政策支持与基础设施建设 政策环境: 我国政府高度重视自动驾驶的发展,出台了一系列支持政策和发展规划。例如,工信部等四部门联合发布的《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》明确提出推动L3和L4级别自动驾驶产品的准入试点。 多地政府也通过政策引导、资金投入、基础设施建设等方式推动无人驾驶技术的研发和应用,打造无人驾驶产业高地。 基础设施建设: 在基础设施方面,各地加快测试示范部署与基础设施建设。截至2023年年底,全国已建设17家国家级测试示范区、7个国家级车联网先导区、16个“双智”试点城市。全国累计开放超过15000公里测试道路,发放测试牌照超过2800张,部署路侧网联基础设施超过7000套。 4、面临的挑战与问题 技术挑战: 自动驾驶技术的发展仍面临算力、算法、数据等方面的挑战。例如,国产芯片在性能上与国际龙头企业相比仍存在一定差距;自动驾驶系统的算法复杂度高且需要不断优化;高质量数据的采集、清洗、筛选也是一大难题。 法规与伦理问题: 自动驾驶技术的推广和应用还受到法律法规和伦理道德的制约。例如,如何在法律上界定自动驾驶汽车的责任主体、如何保障自动驾驶汽车的安全性等问题仍需进一步探讨和解决。 二、智能驾驶行业竞争格局分析 1、主要竞争主体 传统汽车制造商 代表企业:丰田、大众、通用、福特等。 优势:凭借丰富的汽车制造经验和技术积累,在硬件集成和车辆改造方面具有显著优势。他们通过自主研发或与科技公司合作,不断提升自动驾驶技术的水平。 策略:传统汽车制造商通常采用渐进式路线,从辅助驾驶功能入手,逐步向更高级别的自动驾驶过渡。 科技巨头 代表企业:谷歌(Waymo)、百度、特斯拉等。 优势:以先进的人工智能技术、大数据处理能力和强大的算法优化能力著称。在软件开发、算法优化以及自动驾驶系统的整体集成方面处于领先地位。 案例:特斯拉的FSD V12系统通过深度学习模型实现了从感知到控制的无缝连接,极大地提升了自动驾驶的效率和安全性。 初创公司 代表企业:AutoX、小马智行、蘑菇车联、文远知行等。 优势:专注于自动驾驶技术的某一领域或特定应用场景,通过创新和快速响应市场需求,提供具有竞争力的解决方案。 特点:初创公司在技术创新和市场拓展方面表现出色,逐渐成为行业中的重要力量。 2、竞争格局特点 多元化竞争 不同类型的企业在智能驾驶领域展开多元化竞争,包括传统汽车制造商、科技巨头和初创公司等。 各企业根据自身优势和市场定位,选择不同的发展路径和竞争策略。 技术创新是关键 技术创新是智能驾驶行业竞争的核心驱动力。企业需要不断研发和优化智...
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