根据彭博社（BNEF）的最新研究，到2020年，电动乘用车的销量预计将下降18％，至全球170万辆。BNEF是清洁能源，先进运输和相关领域基础研究的领先提供商。 尽管这对汽车制造商来说是一个颠簸，但随着电池技术的进步和电动汽车价格的下降，内燃机的长期电动化预计将在未来十年及以后加速。 ） 汽车。 BNEF今天在其最新年度报告“ 2020电动汽车展望”中发布了其研究结果。 但是，这并不意味着买主会转而使用汽油动力车型。由于冠状病毒及其经济影响使人们远离经销商陈列室，因此内燃机汽车的销售今年有望进一步下降23％。 “ Covid-19流行病将在2020年引起全球汽车销售的严重下滑。它对汽车制造商的优先事项及其为过渡提供资金的能力提出了一些棘手的问题。长期趋势并未改变，但市场将在接下来的三年中保持颠簸。” BNEF高级运输主管Colin McKerracher说。 到2040年，电动汽车将占新车销量的58％ BNEF预测，到2040年，电动汽车将占全球新乘用车销量的58％，占道路上所有车辆的31％。目前，电动汽车在2020年占全球汽车销量的3％左右。预计到2023年，这一数字将增长到7％左右，总计约540万辆汽车。 对于商用车（例如公交车，送货车和轻型卡车），这一数字甚至更高。据BNEF称，到2040年，电动公交车将占道路上所有市政公交车的约67％，占轻型商用车的24％。 BNEF的分析表明，随着全球经济从冠状病毒危机中复苏，内燃机汽车的全球销量已在2017年达到顶峰，并将继续长期下滑。 BNEF首次看到，随着全球人口变化，城市化进程加快以及更多共享出行选择超过经济发展的影响，新乘用车的总体销量将在2036年达到顶峰。 EV电池技术的进步（例如低钴电池化学性质）以及改进的制造，预计将导致EV的价格在未来五年内进一步下跌。 根据BNEF在2019年12月发布的报告，电池组的平均市场价格已经从2010年的1100美元/千瓦时跌至2019年的156美元/千瓦时，下降了87％。 对于汽车制造商而言，每千瓦时100美元的平均成本是使电动汽车与汽油动力汽车一样便宜的目标。BNEF的研究表明，该行业预计最早可在2023年实现这一目标。 此外，根据BNEF的数据，锂离子电池价格的进一步下降将意味着，到2025年，电动汽车的使用寿命和前期成本将平均与内燃机（ICE）相当。当前，电动汽车的较高价格抵消了汽油的节省，并且在车主收回初始投资之前需要花费一些时间。 燃料电池动力汽车的数量也有望增加，尽管远少于EVS。BNEF预测，到2040年，氢燃料电池卡车将占重型商用车销售的3.9％，占市政公交车销售的6.5％，但在东亚和欧洲部分地区，这一比例将更高。 然而，燃料电池在轻型商用或乘用车市场中的入侵并未看到。在汽车工业中，只有少数几家追求燃料电池技术的汽车制造商，包括丰田和现代汽车公司。 燃料电池汽车将燃料电池中的氢转化为足够的电力来为汽车的电动机提供动力。 但是，车辆上需要氢气罐，它更适合大型长途卡车而不是小型客车。Nikola Motors是为航运业开发燃料电池卡车的公司之一。较大的卡车可以容纳更多的氢气，两次加油之间的续航距离为500到750英里。 随着电动汽车数量的增加，将需要额外的电动汽车充电基础设施，例如公共充电站。BNEF估计，家庭，工作场所和私人商业收费将占这项投资的78％。到2040年，所有国家在公共充电基础设施上的投资累计达到1110亿美元。随着2020年代利用率的提高，其中大部分可以由私营部门提供利润，但BNEF预测，某些地区可能需要政府的支持，利用率低。 “我们已经对电动汽车充电基础设施进行了最深入的研究。我们估计，到2040年，全世界将需要约2.9亿个充电点，其中包括1200万个公共场所，累计投资达5000亿美元。” BNEF电气化运输负责人Aleksandra O'Donovan说。 目前，道路上有超过700万辆乘用电动汽车，以及超过50万辆电动客车，近40万辆电动货车和卡车。大多数的电动客车都在中国，其中许多是由中国汽车制造商比亚迪有限公司制造的。 该报告还讨论了冠状病毒危机对公共交通的影响，尽管随着禁闭措施的缓解，BNEF认为这不仅仅是短期影响。据BNEF称，市政公交车和地铁服务的载客量可能会持续下降，从而导致城市交通拥堵加剧。 乘坐叫车服务的运营商在冠状病毒大流行期间也受到了打击，Uber表示，在美国许多地方，在强制执行就地庇护令期间，其乘坐人数下降了80％。不过，BNEF预测，随着乘车量的增加，乘坐服务行业将迅速反弹。粮食交付，物流和微动服务。 电动汽车采用率的增长也有望产生更高的电力需求。到2040年，各种类型的电动汽车（EV）预计将使全球电力需求增加5.2％。 ——转载自：彭博新能源网...

汽车制造商的工作势密切关注全球趋势，这些趋势可以为未来的产品提供新功能或新技术，现在还有什么是比新冠病毒更全球化的趋势?底特律自由新闻( Detroit Free Press)的一篇文章调查了汽车制造商和科技公司是如何「研究如何对汽车进行病毒防护已在COVID-19后的市场里赢得客户」。这项理念在三月从中国开始浮出这个想法。Volvo的母公司Geely表示，其新的图标电动跨界车采用N95认证空器过滤系统设计。 在之后更多的中国汽车制造商宣布了一系列能够对一座成是进行消毒的措施，例如一辆自动5G货车在成式喷洒消毒剂，或配备有负压抑制系统的载人货车。现代汽车在5月表示，即将使用紫外线杀菌技术，该技术将像圆顶灯一样安装在车辆上。本周，Peugeot、Citroen和Vauxhall的经销商推出了防菌清洁服务和29点车辆检查。 当IHS Markit调查了五个国家的车主时，80%的人表示他们可能会未能对汽车进行消毒的技术支付额外的费用。考克斯汽车公司(Cox Automotive)的调查发现，三分之一的购车者在未来购车时会考虑「空气质量特征」。因此，除了抗菌座椅和表面材料外，上述所有理念都可在离家较近的地方达成。 菲亚特克赖斯勒(Fiat Chrysler)公司的发言人向Freep表示：「最近的事件指示我们研究为我们的采暖和空调系统改进机舱空气的附加技术。 我们也在为内部寻找抗菌材料和容易清洗的表面。」总部位于密歇根州的公司GHSP在今年CES上推出grēnlite(发音为“greenlight”/绿光)UV-C 灯。与现代紫外线灯系统非常相似，当传感器侦测车上没有乘客时自动对车辆进行消毒，并在需要时自动安排新的清洁周期，并且已经在三个州的紧急车辆中使用。 一级供货商Faurecia的副总表示：「我们必须将从医疗界学到的快速发展和评估过程与汽车行业对安全性和耐用性的需求结合起来。」并提及目前在寻找可以喷洒氧化氢等消毒药剂的喷雾器。Magna正在评估「臭氧生成系统」。 流行的记忆很短暂，但汽车开发的时间也很长，因此不知道这项技术将会如何发挥作用。如果在短期内疫苗出现减少新冠病毒的威胁，那么大众可能会重新安排期车辆购买的愿望清单，将消毒这项需求恢复到比去年相比更低的水平。然而，任何创新都可以从侧门进入， 在有能力承担其他选择的人看来，恢复公共交通将大大有助于促进无菌的环境，而一旦一个系统被证明足够耐用公共汽车或火车，那么，包装汽车解决方案就会自然而然地产生。 ——转载自：autoblog.com

随着科技不断进步，汽车的安全与便利配备也跟着同步升级，例如现在正夯的Android Auto与Apple Carplay系统便是为了简化设备操作所应运而生的软件服务，不过最近根据英国道路安全组织的一项研究报告指出，开车使用Android Auto与Apple Carplay可能比酒驾还危险，到底是怎么一回事? 根据英国IAM RoadSmart组织所做的调查发现，开车中使用Android Auto与Apple Carplay因需使用触控屏幕的方式操作，驾驶会丧失部分专注力导致浅在危险发生的机率大幅提升，据调查报告指出，驾驶操作屏幕时对于路况的反应时间会比发简讯及讲电话来的更慢，操作系统当下驾驶视线偏离路况的平均时间为16秒，也就是说以时速110 km/h计算会有500公尺的距离是完全无法顾及路况的情形。 若以不同分心程度来推算路况的反应时间，酒驾者对比正常状态下降约12%，发简讯则降低35%，手持讲电话为46%，使用触控方式操作Android Auto与Apple Carplay系统则分别降低53%与57%，若使用语音操作的话则稍微好一点，不过仍有30%与36%对路况反应下降的比例。据该报告指出平均每位驾驶在该系统的单次操作时间为5秒钟，尤其受测者在当下对外界事物的刺激感受大幅降低，最多可达50%，虽然这些便利系统的用意是为了简化操作让专注力维持在道路上，这样看来好像更加危险。 ——转载自：carture.com

总部位于特拉维夫的Arbe开发了一种汽车级（AEC-Q100）高分辨率雷达芯片组，旨在帮助自动驾驶汽车以及配备了高级驾驶员辅助系统（ADAS）的乘用车，检测和识别物体。该技术可以在宽广的视野范围内，以很长的水平和垂直分辨率分离，识别和跟踪数百个对象。 Arbe声称其雷达芯片组产生的图像比当今市场上任何其他解决方案的图像都要细100倍。然后，系统可以拍摄这些图像，同时定位和绘制环境图。 该公司专有的毫米波汽车级雷达RFIC芯片组包括具有24个输出信道的发射器芯片和具有12个输入信道的接收器芯片。该处理器能够处理30 Gb / s的数据，代表2300多个虚通道的虚拟数组。它可支持每帧超过100,000次检测，并根据ISO 26262功能安全性进行设计，可实现ASIL B（汽车安全完整性等级）认证。 雷达处理芯片可以将智能检测算法，后处理和SLAM（同时定位和映像）集成到芯片中。SLAM是构建或更新未知环境的地图，同时跟踪对像在其中的位置的计算问题。基于AI的后处理和SLAM可以用于识别和跟踪对象，将动态对象与其周围环境区分开，预测多个对象轨迹以及与摄像头和其他平行的汽车传感器系统进行传感器融合。 实现高分辨率对象分离 Arbe的芯片组可以从多个天线发送和接收信号。通过将信息从时域转换到频域，该系统可提供具有高方位角和仰角分辨率的4D图像，同时可在宽范围内实时感知远距离环境。4D成像雷达使用回声定位和飞行时间测量原理来捕获3D空间。除了方位角，仰角和倾斜范围外，它还将多普勒频率作为第四个度量。Arbe的处理芯片生成30帧/秒的4D图像，等效处理吞吐量为3 Tb / s。 理论上，在方位角和仰角上具有高分辨率对象分离的雷达系统将导致更准确的决策。当同时评估距离，高度，深度和速度时，可以将雷达从支持角色重新定位到传感套件的主干。 的确，Arbe对其雷达芯片组非常有信心，以至于首席执行官Kobi Marenko表示，它将无需LiDAR（光检测和测距雷达）就可以实现乘用车的3级自动化。级别3是SAE的指定，表示条件自动化，在该条件下，驾驶员仍必须做好干预的准备。 Arbe的基带处理芯片将雷达处理单元（RPU）架构与嵌入式雷达信号处理算法集成在一起，可以实时转换大量原始数据，同时保持较低的硅功耗。该芯片的构建可提供低于4 W的典型功耗。通常，当今的雷达功耗约为10至20W。 处理干扰 随着汽车领域部署雷达的数量增加，一个雷达的传输被另一雷达接收的可能性也增加了。干扰会导致许多问题，例如本底噪声的降低，从而导致在某些范围或方向上错过检测或出现盲点。在某些情况下，它还可以创建幻影对象-幻影对像是雷达发现的不存在的目标。 可靠的雷达性能需要识别和减轻干扰或完全避免干扰的方法。这些雷达中的许多雷达在相同的频带上发射线性调频信号（频率随时间增加[up-chirp]或降低[down-chirp]的信号），这导致信号混合并增加了碰撞率。 该处理器芯片使成像雷达系统能够生成详细的图像，并在范围和多普勒分辨率的基础上以高水平和垂直分辨率分离，识别和跟踪数百个物体。该雷达旨在实现1度和2度。方位角和仰角。水平视场（HFoV）和垂直视场（VFoV）分别为30度和100度。射程约300 m。关于等待时间，Arbe说30帧/秒每33 ms提供一次实时帧，这使得最大等待时间（直到主ECU接收到帧结束）为34 ms。 消除幻影 通过增强的调频连续波（FMCW）技术，Arbe的雷达可以主动避免并减轻线性调频发射机的干扰。这样可以保持信道畅通，以正确跟踪物体，以确保前方道路对驾驶员，乘客和行人而言是安全的。 无法将威胁与虚假警报区分开是自动驾驶汽车事故的主要原因。错误警报会触发雷达报告幻影对象，从而使假阳性和假阴性永久化。Arbe声称其FMCW增强，通道分离和先进的后处理功能减少了虚假对象接近零的虚假警报，从而消除了假阳性和假阴性情况。 Arbe由半导体工程师，雷达专家和数据科学家组成的团队于2015年成立，已从领先的投资者那里获得了5500万美元的投资。其芯片将由Global Foundry使用22纳米耗尽型绝缘体上硅（SOI）技术制造。 ——转载自：electronicdesign.com...

根据Global Market Insights Inc.的研究人员的一份报告，到2026年，汽车行业的人工智能市场将从今天的10亿美元增长到120亿美元。这一增长是由于推动了更多辅助和自动驾驶功能以改善驾驶体验舒适性和安全性，以及实现自动驾驶汽车和卡车的目标。人工智能功能已经在消费车辆上开发，测试和提供。这些包括车道辅助，自适应巡航控制和自动停车。 例如，丰田宣布为未来的汽车推出驾驶员辅助系统，该系统将达到自动驾驶的第4级。丰田和松下联合开发了一种这样的功能，即自动代客泊车。将为丰田客户提供负担得起的停车帮助。 目前有几家公司正在开发用于车辆的AI。它们包括奥迪，戴姆勒，福特汽车，哈曼国际，IBM，微软，Alphabet Inc.，宝马，滴滴出行，通用汽车，本田汽车，特斯拉，优步技术和沃尔沃汽车公司。 这些公司主要专注于长期合同和战略合作，以为汽车市场开发AI。诸如AMD，Intel和NVIDIA之类的技术提供商正在不断升级并推出新功能和节能硬件，这些新功能和节能硬件将在汽车中运行并且消耗很少的电能。 希望AI可以借助几个下一代传感器和车载计算机来支持情境情报，以检测和分类交通，道路基础设施和行人等参数。据预测，由于对半自动巡航控制和驾驶员辅助功能的高需求，“上下文感知”细分市场将在2019年至2026年之间实现35％的年增长率。 为了支持上下文感知，计算机公司正在投资各种创新技术。例如，英特尔向关键技术（例如深度学习，安全性，连接性和深度学习）投资了2.5亿美元，如果AI成功，这些技术将可能被广泛使用。 人工智能的另一个发展领域是图像/信号识别，它将使汽车“识别和理解”交通标志和限速指示器，从而使汽车无需人工干预即可降低速度。政府的多项举措正在促进交通标志识别，以确保遵守速度限制，这也将有助于提高汽车市场对人工智能的需求。 例如，去年欧盟委员会（European Commission）规定，所有2021年以后生产的车辆都必须内置图像或信号识别功能。目标是在提高道路安全性的同时减少超速驾驶和不良驾驶。 去年，由于需要速度控制以减少事故的想法被广泛采用，因此图像/信号识别部分占AI汽车市场份额的65％以上。 欧洲拥有数个主要市场领导者，例如奥迪，戴姆勒，宾利，宝马和梅赛德斯，它们是自动驾驶领域的主要参与者。汽车制造商主要关注AI技术，以使自动驾驶汽车得到广泛接受和销售，尤其是在英国和德国，鼓励使用AI的公司尤其如此。 政府为促进AI在智能交通控制中的部署而采取的有利举措推动了汽车行业AI的发展。例如，英国政府在2017年投资了超过7500万美元以改善移动性并开发AI解决方案。总体而言，由于对自动驾驶汽车的需求增加，欧洲在汽车和卡车AI上的支出占35％以上。 ——转载自：machinedesign.com...