2023年3月23日 – Gartner预测,2023年政府和汽车行业将在推动纯电动汽车(BEV)的发展方面遇到几项真正的考验。
Gartner研究副总裁Pedro Pacheco表示:“有几个因素使2023年成为推动汽车行业全面电气化的关键一年。欧洲电价飙升使纯电动汽车的使用成本不再具有吸引力。英国、瑞士和澳大利亚等国家正在开始出台电动汽车税收。另外,中国在2023年初结束发放电动汽车补贴,全球有许多地方仍未被充电基础设施所覆盖,平均服务质量也较差。”
此外,锂和镍等原材料价格的大幅上涨将从本质上提高纯电动汽车的制造成本,使原始设备制造商(OEM)更难缩小与内燃机之间的价格差距。因此,纯电动汽车的销售增长速度可能会大幅下降,或在一些市场停止增长,这将延长纯电动汽车相关投资收回成本的时间。
Gartner预测,汽车行业的供应链短缺问题将持续到2023年。Gartner研究副总裁Mike Ramsey表示:“在疫情爆发两年多后,汽车制造商仍无法预测半导体芯片短缺或因此而导致的汽车产量不足的局面会在何时结束。他们还面临着纯电动汽车电池关键材料的短缺,这引发了商品价格的飙升。”
Pacheco表示:“汽车零售业的数字化转型并没有停滞,只是减缓了速度。严峻的经济环境正在逐渐将汽车市场从卖方市场转变为买方市场,汽车制造商和零售商将重新转向线上零售,这也将有利于他们降低销售成本。”
这段低迷期为汽车行业的首席信息官们提供了一个通过技术帮助公司扩大市场份额的机会。例如,几家老牌汽车制造商正在尝试转型为技术公司,但他们的企业文化一直是阻碍他们实现这一目标的主要障碍。Pacheco表示:“这些汽车制造商必须从这方面着手,以避免扩大与数字原生汽车制造商的差距,并且利用技术进一步增加他们的收入。”
2023年以后
Gartner预测,到2026年,全球售出的电动汽车中,将有50%以上是中国品牌的汽车。Ramsey表示:“目前有超过15家中国公司在销售电动汽车,其中许多车型比外国竞争对手销售的车型更小,价格也低得多。虽然像特斯拉、大众和通用等外国汽车制造商也在中国销售大量电动汽车,但中国公司的增长速度要快得多。”
随着全球电动汽车需求量的增长,中国企业可以凭借国内关键矿物的供应和电池制造能力处于有利地位。Gartner建议专注于电动汽车的车企首席信息官,整合供应链规划与可视化软件,针对关键材料的采购地点做出更好的商业决策,并确保关键材料供应的“韧性”。
Gartner分析师估计,到2025年,道路上95%的新车的部分操作系统将包含科技巨头的产品。
科技巨头已经开始取代成熟的汽车一级供应商成为车载软件提供商(例如谷歌汽车服务和CarPlay)。同时,他们也在利用各自的生态系统增加在汽车操作系统领域的份额(例如雷诺与谷歌的合作、大众与微软的合作)。另外,一些科技巨头直接参与了汽车的开发、制造和销售,比如富士康、华为、阿里巴巴、小米、腾讯和索尼。
Pacheco表示:“传统的原始设备制造商或供应商已经不可能依靠‘单打独斗’取得成功。任何一家想在这个行业保持盈利和竞争力的原始设备制造商或供应商,都必须至少与几家数字巨头建立合作关系。”
Gartner客户可在“2023年汽车行业重大趋势”和“2023年预测:汽车行业与智能出行”中了解更多信息。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI首席执行官Sam Altman表示,鉴于投资者的AI炒作和大量资本支出,我们目前正处于AI泡沫中。他承认投资者对AI过度兴奋,但仍认为AI是长期以来最重要的技术。ChatGPT目前拥有7亿周活跃用户,是全球第五大网站。由于服务器容量不足,OpenAI无法发布已开发的更好模型,计划在不久的将来投资万亿美元建设数据中心。
阿里巴巴团队提出FantasyTalking2,通过创新的多专家协作框架TLPO解决音频驱动人像动画中动作自然度、唇同步和视觉质量的优化冲突问题。该方法构建智能评委Talking-Critic和41万样本数据集,训练三个专业模块分别优化不同维度,再通过时间步-层级自适应融合实现协调。实验显示全面超越现有技术,用户评价提升超12%。
英伟达推出新的小型语言模型Nemotron-Nano-9B-v2,拥有90亿参数,在同类基准测试中表现最佳。该模型采用Mamba-Transformer混合架构,支持多语言处理和代码生成,可在单个A10 GPU上运行。独特的可切换推理功能允许用户通过控制令牌开启或关闭AI推理过程,并可管理推理预算以平衡准确性和延迟。模型基于合成数据集训练,采用企业友好的开源许可协议,支持商业化使用。
UC Berkeley团队提出XQUANT技术,通过存储输入激活X而非传统KV缓存来突破AI推理的内存瓶颈。该方法能将内存使用量减少至1/7.7,升级版XQUANT-CL更可实现12.5倍节省,同时几乎不影响模型性能。研究针对现代AI模型特点进行优化,为在有限硬件资源下运行更强大AI模型提供了新思路。