這幾年電動車和自動駕駛討論的很多,因為 $TSLA股價暴漲,交付過百萬,加上許多初創公司如FF、Lucid、Rivian獲得高額融資或者上市,中國三雄Nio、小鵬、理想快速崛起,另一方面,保時捷、VW、BMW、Mercedes-Benz、Nissan、Toyota、Hyundai、Kia等歐日韓系傳統巨頭紛紛發布電動化戰略、宣傳投入規模,並在市場推出一系列新款純電動產品…。當你連在餐廳排隊領外賣都能聽到有人在討論電動車或者特斯拉,看到政府大張旗鼓的宣佈相關政策和計畫,比如拜登的基建計畫,就知道這個趨勢已不可逆。
電池、電控、電機(馬達)等三電技術相關以及光達(Lidar)、相機、傳感器、人工智慧、晶片等自動/輔助駕駛相關的供應鏈也受到極大矚目。我覺得對行業而言,這一定是好事,這意味著百年汽車工業終於迎來一次巨變,也迎來了一次難得的產業重構機會。汽車工業電動化的同時,也因互聯網、移動互聯網、物聯網掀起的一波波智慧化浪潮,快速和消費電子融合,不再只是傳統的機械和製造業。可以說整個行業在方方面面都進行了前所未有的升級。
然而,基礎建設的迭代、政府政策的升級、市場模式和結構的變化以及消費者觀念更新的速度,決定了哪些品牌、哪些國家有機會搭上這波浪潮,也決定了誰會再次錯過新的增長契機,甚至被邊緣化。另一方面,我覺得人才的儲備和培養也是關鍵。當汽車行業不再只是機械,設計和製造,我們會看到傳統汽車人才正在快速的失去舞台,而其他領域無法跨界、無法沾上邊的人才,發展空間也正在縮小。企業如何打破航太、消費電子、互聯網和汽車製造人才之間的邊界,個人如何多方涉獵,成為通才,政府如何從基礎教育到高等教育做好未來人才培養的準備、政策如何配套,幾乎就是未來10-20年國家競爭力的關鍵。
中國為例,過去在傳統燃油車的時代,可能沒有核心技術上的優勢,但當汽車行業電動化之後,情勢可能會有很大變化。三電領域、傳感器,算法、物聯網、互聯網、智能化等,中國幾乎都具備世界級領導地位的公司和供應鏈。政策的調整和力度,也都很好的順應了科技高速發展的潮流,也因此帶來了很多增長。
即便我們再怎麼不願意承認,客觀來說,台灣的市場規模太小、某些政治敏感因素和較為低效的政策配套,可能是許多關鍵領域人才競爭力降低的潛在原因,或者未來較難以競爭的隱患,也是人才發展空間較為限縮的原因。這些方面我倒是覺得有很多可以和較為相似的鄰國學習,比如南韓。移動互聯網、互聯網金融、物聯網、智能家居等,我們可能都起步太晚,錯過了一些風口,電動車和自動駕駛,我們可能也晚了。但曾經輝煌的那些年,我們仍舊有一定的積累,也還有像台積電等具備核心技術和全球領導地位的公司存在,但想要再創輝煌。我認為關鍵還是政府、大企業的態度、教育和人才培養的的配套還有大家的意識,是不是能真的看得更遠、更為下一代的競爭力著想。
看到某些台灣的大公司,也開始對電動車、自動駕駛表態,我衷心期盼,台灣能從培養人才和政策配套做起,不要再錯過這次難得的產業升級機會,能參與新的一波全球變革,而且長期扮演重要、關鍵的角色,不是只有研發、技術,而是整個產業鏈和生態中,各種環節和職能的人才,都能很好的被培養出來,更加的國際化。
我們加油,啊,不對,一起加電⚡️ :-)
同時也有2部Youtube影片,追蹤數超過9,490的網紅研究生,也在其Youtube影片中提到,上週,特斯拉的股票衝上去, 成為美國最有價值的汽車公司。 剛好這個時間點,想跟大家談談自動駕駛碰到的其中一個瓶頸: 「道德兩難」的問題。 當人開車面對「怎麼做都會有人受傷」的時候, 必須要在很短的時間內做出抉擇, 在路上沒有人能等你。 而自動駕駛,是以車內的演算法來做出決策, 必須要有「足夠的數據...
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甚麼叫放假放到懵咗,呢幾日絕對感受得到,加上青冰自己在長假前後都加咗碼(指放假的日子😅),結果應該係變到懵上懵,完全同市場脫節。慶幸過去一星期在金融市場發生的事不算太多,懵完應該都可以好快pick up返。
早兩日Tesla公佈的首季出車數字超預期,股價即刻急彈,長假前本港車股都企穩,說見底就言之尚早,但近期圍繞電動車行業的消息相當多,小米(1810)話自己蝕得起啦,LG將手機業務摺埋,全力搞車,歐洲大廠今年都會陸續推出皇牌電動車迎戰,近期睇Mercedes-Benz出好多廣告,佢哋架EQS在4月中會面世,跟住又睇到福士VW個圖原來都唔錯,等等等等。
Tesla作為電動車龍頭,開頭呢一浸真係通吃了,但真正的考驗,應該係今年先開始,競爭激烈肯定是預期之內,做廠的真係未必個個有錢賺,反而係周邊的東西,仍然大有可為,所以都係時候再刨吓那些公司的全年業績,睇吓電動車相關業務,仍在吹水階段,還是已經做緊收緊錢,分清楚先好衝入場啊。
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上週,特斯拉的股票衝上去,
成為美國最有價值的汽車公司。
剛好這個時間點,想跟大家談談自動駕駛碰到的其中一個瓶頸:
「道德兩難」的問題。
當人開車面對「怎麼做都會有人受傷」的時候,
必須要在很短的時間內做出抉擇,
在路上沒有人能等你。
而自動駕駛,是以車內的演算法來做出決策,
必須要有「足夠的數據」以及「了解車主」的判斷才行。
但這都不是件容易的事情,
最後的法律責任,是否能夠讓「演算法」來承擔呢?
這一集研究生,來跟大家從特斯拉談談自動駕駛的道德兩難。
會談到:
1. 特斯拉 — 美國最有價值的汽車公司
2. 自動駕駛的難處
3. 經典哲學問題 -電車問題
4. 法律,人性,演算法
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