幸运快3

幸运快3开奖网

  

LIVE      

Nhà máy sản xuất pin liên doanh của mỹ và hàn quốc phải đối mặt với cả hai thách thức của việc đình công và chính sách

Cuộc đàm phán giữa UAW và ba hãng sản xuất ô tô lớn của Detroit đã kéo dài nhiều tuần, và các hãng sản xuất pin của hàn quốc, cách xa 10,600 kilômét, cũng bị ảnh hưởng.

LG mới năng lượng, SK On và samsung SDI 3 nhà sản xuất pin dự định cùng với gm, ford và Stellantis đầu tư khoảng 28 tỉ đô la để xây dựng một nhà máy sản xuất liên doanh pin ô tô điện tại mỹ. Và những nhà máy này trở thành điểm mấu chốt trong việc đàm phán hợp đồng giữa ba hãng sản xuất ô tô Detroit và UAW, người muốn 19.600 nhân viên dự định tuyển dụng của xí nghiệp ắc quy liên doanh gia nhập liên minh.

Kim wang-ju, CEO của SNE Research, nói rằng trong khi ba nhà cung cấp pin lớn của hàn quốc đã giữ im lặng trong suốt hơn một tháng đình công tại các nhà máy của gm, ford và Stellantis, họ cũng lo lắng về yêu cầu của công đoàn tăng lương đáng kể. Ông cho biết một số doanh nghiệp, kể cả các nhà sản xuất phụ tùng đã thông báo sẽ đầu tư nhiều vào mỹ, đang xem xét lại kế hoạch của họ.

Kim nói, "các nhà máy ở mỹ đang hoạt động với chi phí gấp đôi so với các khu vực khác. Tình hình công nghiệp gần đây không tốt, giá pin đang giảm, và mức cổ phiếu đang tăng lên vì nhu cầu của người tiêu dùng cho xe hơi điện thấp hơn dự kiến."

UAW muốn công đoàn được thành lập trong tất cả các nhà máy sản xuất pin (ngoại trừ một nhà máy chưa mở cửa), điều đó làm cho các doanh nghiệp mất đi một số niềm đam mê cho những dự án được gọi là "dự án đổi mới". Những doanh nghiệp này đã chọn xây dựng một nhà máy ở mỹ vì chính phủ mỹ có thể cung cấp nhiều tiền, nhưng chi phí Lao động cao có thể trở thành một vấn đề dài hạn.

Đạo luật tiêu biểu cho môi trường của tổng thống Joe Biden, đạo luật giảm lạm phát, sẽ cung cấp khoản khấu trừ thuế trị giá hàng tỷ đô la cho các doanh nghiệp sản xuất pin và gói pin, và bộ năng lượng mỹ đã cung cấp khoản vay tổng cộng 17, 7 tỉ đô la cho xí nghiệp liên doanh ford và gm.

Tuy nhiên, bất chấp sự hỗ trợ này, xí nghiệp pin hàn quốc vẫn phải đối mặt với một nhiệm vụ khó khăn. Để xe điện có đủ điều kiện cho vay thuế của người tiêu dùng, các công ty xe và các đối tác ắc quy phải giảm sự phụ thuộc vào chuỗi cung ứng chi phí thấp của trung quốc.

Và các yêu cầu của UAW có thể làm phức tạp thêm. Từ giữa tháng 9 năm nay, công đoàn đã tổ chức đình công tại một số nhà máy ở mỹ và đe dọa sẽ có thêm nhiều nhà máy bị đình chỉ nếu không có tiến triển trong việc đàm phán hợp đồng. Vào ngày 23 tháng 10, UAW đã thực hiện một cuộc đình công tại một nhà máy chở hàng Ram ở Stellantis trong Sterling Heights, Michigan, và tổng cộng 6.800 công nhân đã tham gia vào chiến dịch này. Nhà máy starling heights là nhà máy lớn nhất của Stellantis ở mỹ.

UAW cũng có kế hoạch tổ chức đình công tại nhà máy của gm ở Arlington, Texas, vào đầu tháng này, nhưng công đoàn đã từ bỏ kế hoạch đó vào phút chốc bởi vì công đoàn nghĩ rằng họ đã đạt được một thỏa thuận mà công ty xe thừa nhận rằng hiệp ước Lao động tổng hợp cũng sẽ áp dụng cho nhân viên tương lai của hãng pin.

Park chul-wan, một giáo sư về xe hơi tại đại học Seojeong ở hàn quốc, nói rằng khi tesla khởi động chiến tranh giá cả, gm và ford cũng trì hoãn một số kế hoạch đầu tư cho xe điện, các nhà sản xuất ắc quy ở hàn quốc có thể phải xem xét lại việc xây dựng nhiều nhà máy ở mỹ. Ông ta nói, "chúng ta đã quá lạc quan về IRA trong quá khứ, chỉ nghĩ đến trợ cấp. Các nhà sản xuất pin hàn quốc nên xem xét việc giảm tốc độ đầu tư vào mỹ."

Công nghệ tia zero dựa trên kiến trúc nhận thức BEV + người biến hình công nghệ cho phép trí tuệ lái xe toàn cảnh chính xác nhận thức và dự đoán

Môđun cảm nhận là một trong những môđun lái xe thông minh, là một phần quan trọng của việc kết nối thế giới vật lý với bộ não của chiếc xe. Làm thế nào để biến chiếc xe giống như con người, từ "cái nhìn trước mắt" thành "những gì trong đầu" và trở thành "những gì bạn làm", điều này là một thử thách lớn đối với mô hình thuật toán, thuật toán nhận thức BEV (Bird's Eye View) có khả năng tích hợp tốt hơn các đặc điểm đa cảm ứng, nâng cao độ chính xác của nhận thức và dự đoán, Trở thành một giải pháp cho việc lái xe thông minh. 0 tia với công nghệ tự động phát triển của cấu trúc BEV cảm nhận được, thiết kế dựa trên mô hình của công nghệ Transformer nhiều nhiệm vụ huấn luyện và tất cả đều nhận thức LianLu, trong giới hạn thực hiện thành công theo cách tính toán các nguồn tài nguyên động tĩnh vật cản ở những cảm nhận, làn đường dây nhận thức, Freespace, dự đoán quỹ đạo chuyển động vật cản ở những mô hình chờ nhiều nhiệm vụ huấn luyện; Trong khi đó, thông qua các tham chiếu tăng cường, BEV máy bay tăng cường và đào tạo vectơ đa phương hướng và các kỹ thuật khác, hỗ trợ kết quả cảm nhận tổng quát của các trường cực, hiển thị các kết quả cảm nhận cao độ trong một loạt các trường hợp phức tạp; Dựa trên nền tảng mạnh mẽ của dữ liệu đào tạo và mô hình khả năng nhanh chóng lặp lại, để đạt được tình huống đầy đủ của lái xe thông minh nhận thức và dự đoán chính xác, cung cấp cho khách hàng nhanh chóng sản xuất các giải pháp lái xe thông minh.

Kiến trúc BEV hoàn toàn chính xác dựa trên công nghệ Transformer

0 tia cấu trúc BEV nhận thức được sử dụng công nghệ đã giúp một phần cấu trúc mạng lưới trong mạng lưới chia sẻ và nhiệm vụ phát hiện nhiều hơn, kết hợp 6V hình ảnh nóng chảy, mạng lưới không gian mạng lưới, mạng lưới BEV nhận thức và sự hội tụ nhiều nhiệm vụ phát hiện những ý tưởng thiết kế mạng lưới, không chỉ thực hiện chức năng cốt lõi như vật cản kiểm tra, kiểm tra chờ làn đường đường này, Và nâng cao nhận thức freespace qua mạng lưới công cộng BEV occupancy, nâng cao độ chính xác nhận thức về rào cản chung. Người biến hình mô hình đại lý và môi trường dựa trên công nghệ, các đại lý xuất ra chiều dài của quỹ đạo trong tương lai rõ ràng vượt qua phương pháp dựa trên quy tắc truyền thống.

Phát hiện vật cản BEV

Sử dụng phương pháp kết hợp nhiều máy ảnh, nhập hình ảnh của tất cả máy ảnh vào một mạng lưới thần kinh, để tạo ra một bản đồ đặc điểm quan điểm BEV toàn cầu, giảm thiểu thêm bước nhận dạng chướng ngại vật qua máy ảnh.

Phát hiện đường đi BEV

Cấu trúc mạng lưới dự báo topology dựa trên GCN, cải thiện đáng kể độ chính xác nhận làn đường, hỗ trợ toàn cảnh của maw.

BEV dựa trên dự đoán quỹ đạo của Transformer

Kết hợp với người biến hình, thiết kế nhận thức làn đường và dự đoán quỹ đạo của chướng ngại vật động, cải thiện đáng kể khả năng nhận thức và độ tin cậy của hệ thống lái xe thông minh.

Kết quả đầu ra là ủng hộ các cực đoan cảnh FanHua vực nhận thức của, cung cấp kết quả nhận thức chính xác

Độ tin cậy của hệ thống lái xe thông minh là quan trọng trong tất cả các điều kiện phức tạp của đường xá, thời tiết và giao thông. Để giải quyết vấn đề xuất xuất cảm biến của các mô hình cảm biến khác nhau, công nghệ bằng cách sử dụng kỹ thuật tăng cường ngoại biên và BEV máy bay công nghệ, phù hợp với các cảnh cực đoan và bất thường thách thức, tăng cường độ bền vững cao và thích ứng của hệ thống lái xe thông minh trong các cảnh phức tạp, do đó giảm thiểu rủi ro tai nạn. Ngoài ra, để cải thiện thêm chính xác đầu ra của mô hình trong môi trường khắc nghiệt, giới thiệu các phương tiện đào tạo, thông qua sự hướng dẫn của các phương thức khác nhau của dữ liệu, làm cho các mô hình có thể cung cấp các kết quả chính xác hơn trong tất cả các trường hợp phức tạp và cực đoan, bao gồm cả đêm, mưa, tuyết, sương mù và những viễn cảnh xấu, Và những người đi bộ và không phải là xe cộ (bao gồm cả người đi bộ và không phải là xe cộ mặc áo mưa) di chuyển trong giao thông dày đặc.

Công nghệ tăng cường bề mặt BEV

Những nền tảng huấn luyện dữ liệu mạnh mẽ và khả năng lặp lại nhanh chóng các mô hình

Trong lĩnh vực đào tạo dữ liệu, không có tia công nghệ sử dụng ba nguồn dữ liệu như là cơ sở đào tạo của mô hình xe, bao gồm cả đánh dấu tự động và hướng dẫn đánh dấu, dữ liệu mô phỏng và dài đuôi dữ liệu. Thông qua việc giới thiệu công nghệ mô hình lớn, sản xuất các loại dữ liệu giả lập và Corner Case dữ liệu, bao gồm bóng tối, mưa, thùng đặc biệt, biển đường đặc biệt, đèn giao thông đặc biệt, làn đường, biển giao thông, xe ô tô, người đi bộ và nhiều cảnh khác nhau và mục tiêu. Trong môi trường ánh sáng khác nhau, môi trường chặn và thái độ, hoàn thành một liên kết tổng hợp đầy đủ và dữ liệu nhãn kết nối, thành công để khắc phục các vấn đề bổ sung dữ liệu của cảnh dài đuôi, để đảm bảo sự lặp lại hiệu quả của mô hình xe.

Không sử dụng bóng đêm để tạo ra dữ liệu huấn luyện, bỏ lỡ xe hơi

Bằng cách tạo ra dữ liệu từ màn đêm

Mô hình lặp đi lặp lại, đưa vào quá trình phát triển nhanh chóng của Internet và quản lý lối vào, hình thành một hệ thống quản lý nhận thức trực quan độc đáo của công nghệ zero. Tốc độ lặp đi lặp lại đến một phiên bản lớn mỗi tháng, một phiên bản nhỏ mỗi tuần, đã đạt được các chức năng tự động lên và xuống, đường cong lớn vào không có tiếp quản, tự động thay đổi đường vượt qua và đáp xuống, sản phẩm nhận thức và thuật toán hiệu quả cao cho công nghệ zero.

Hiện nay, công nghệ tia zero đã hoàn thành kiến trúc BEV xây dựng trước fusion mạng, và tích cực mở rộng kiến trúc đa phương thức trước fusion, trong tương lai, công nghệ tia zero sẽ kết hợp với dự đoán và lập kế hoạch để hình thành một kết cấu hoàn chỉnh kết cấu kết thúc lái xe tự động, mở rộng cảnh "biên giới" của lái xe trí tuệ, liên tục mang lại giá trị mới cho người dùng.

+좋아하는 뉴스 커뮤니케이션을 선택하십시오. 여기를 클릭하십시오!