由于特朗普政府最近威脅稱有意削減對電動(dòng)汽車(簡稱EV)的補(bǔ)貼,汽車行業(yè)也因此成為備受矚目的焦點(diǎn)所在——而且就在去年11月,通用汽車公司正式宣布大規(guī)模裁員計(jì)劃。
如果美國國會(huì)最終決定取消補(bǔ)貼,那么這項(xiàng)法案將損害美國的電動(dòng)汽車采用率,并對正在大力投資開發(fā)數(shù)百種新型電動(dòng)車型的整體汽車行業(yè)造成重大影響。但在這一不斷變化的環(huán)境當(dāng)中,區(qū)塊鏈技術(shù)(即由對等網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)管理的分布式賬本)有望顯著削減成本,增加價(jià)值空間并幫助制造商在新興市場當(dāng)中保持強(qiáng)勁的競爭優(yōu)勢。
下面,我們將共同了解這項(xiàng)技術(shù)如何在改善電動(dòng)汽車生存環(huán)境與提振汽車行業(yè)態(tài)勢方面發(fā)揮作用:
目前,削減電動(dòng)汽車補(bǔ)貼的主要影響,體現(xiàn)在給每一輛汽車增加2500美元到7500美元的購買成本——很明顯,這筆費(fèi)用都將由消費(fèi)者承擔(dān)。而一旦美國國會(huì)決定廢除激勵(lì)性措施,汽車制造商可能會(huì)面臨同樣的打擊。因?yàn)槿绻凿N售20萬輛電動(dòng)汽車為例,相關(guān)汽車廠商的稅收抵免將有所降低——預(yù)計(jì)到2030年,全球電動(dòng)汽車總銷量將高達(dá)1.25億輛,屆時(shí)汽車制造商將面臨更為沉重的稅收壓力。
盡管汽車制造商并不能從現(xiàn)有消費(fèi)者補(bǔ)貼當(dāng)中獲得直接收益,但卻仍會(huì)受到非常直接的激勵(lì)性影響。因?yàn)楫?dāng)購車價(jià)格當(dāng)中包含抵扣部分時(shí),人們會(huì)更為積極地選擇購買電動(dòng)汽車。
而區(qū)塊鏈技術(shù)有望幫助降低成本、保留利潤空間并維持消費(fèi)者們的購買意愿。利用基于區(qū)塊鏈的追蹤與追溯技術(shù),汽車制造商可以通過清理供應(yīng)鏈以降低成本并提高利潤率,并從根本上消除假冒零件與掉包等問題的出現(xiàn)可能。
通過準(zhǔn)確追蹤每一輛車中的零件來自哪里,汽車制造商還能夠以更具成本效益的方式進(jìn)行召回。到那時(shí),他們可能只需要考慮配備某家特定供應(yīng)商零件的車輛,而非全面召回發(fā)布于某年的所有對應(yīng)車型。
通過這種方式,供應(yīng)鏈將變得更為精簡且高效。
必須承認(rèn)的是,無論是否存在補(bǔ)貼,電動(dòng)汽車的發(fā)展都將繼續(xù)下去。
目前,20%的美國人表示可能會(huì)在未來某個(gè)時(shí)候選擇購買電動(dòng)汽車。而隨著潛在續(xù)航能力以及充電便捷性問題的逐步解決,電動(dòng)汽車終將成為市場上的主流。
在全球范圍之內(nèi),世界各地的國家與各個(gè)城市都在討論是否有必要禁止銷售內(nèi)燃機(jī)驅(qū)動(dòng)型汽車。挪威、印度、法國以及英國都已經(jīng)出臺(tái)了相關(guān)時(shí)間表——挪威甚至發(fā)布了一項(xiàng)雄心勃勃的目標(biāo),將2025年劃定為最終期限。即使是中國這一全球最大的溫室氣體排放國,也同樣在制定一項(xiàng)長期計(jì)劃,希望逐步淘汰以化石燃料為動(dòng)力的車輛。從供應(yīng)方面來看,僅福特與通用汽車兩家就計(jì)劃在2023年推出34款全電動(dòng)車型,而整個(gè)汽車行業(yè)的電動(dòng)車型產(chǎn)量預(yù)計(jì)也將全面增長。
隨著越來越多汽車制造商推出自己的電動(dòng)汽車選項(xiàng),加上愈發(fā)激烈的市場競爭態(tài)勢,各大品牌當(dāng)然需要以更具吸引力的方式實(shí)現(xiàn)自家車輛產(chǎn)品的差異化,進(jìn)而拉攏更多有意購買的客戶。
實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的可行方法之一,在于利用與消除假冒配件相同的供應(yīng)鏈機(jī)制增加品牌價(jià)值。通過供應(yīng)鏈追蹤各類配件與組件,汽車制造商能夠確保所有參與方都遵守道德規(guī)范,并以可持續(xù)方式支持車輛生產(chǎn)流程——而這也高度契合電動(dòng)汽車的核心價(jià)值主張。
在談到此次大規(guī)模裁員決定時(shí),通用汽車公司給出的核心理由之一,在于他們希望避免公司再次遭遇像2008年那樣的存亡危機(jī)。因此,他們希望能夠通過裁員實(shí)現(xiàn)可觀的成本節(jié)約,從而調(diào)度資金以保持自身競爭力,最終確保通用能夠在自動(dòng)駕駛汽車與電動(dòng)汽車領(lǐng)域占據(jù)可觀的市場份額。
就在通用汽車高度關(guān)注新興技術(shù)的同時(shí),眾多其它汽車制造商也開始研究如何利用區(qū)塊鏈技術(shù)幫助自身穩(wěn)定發(fā)展。此前成立的Mobi聯(lián)盟正是一支負(fù)責(zé)為去中心化移動(dòng)與數(shù)據(jù)共享提供標(biāo)準(zhǔn)的工作機(jī)構(gòu)。該聯(lián)盟的成員包括汽車行業(yè)當(dāng)中多個(gè)家喻戶曉的名號(hào),例如寶馬、福特、通用汽車以及雷諾等等。他們將共同與IBM、IOTA以及ConsenSys等技術(shù)供應(yīng)商開展合作。
在構(gòu)建這樣的聯(lián)盟體系之后,參與者通??梢詮哪軌?yàn)楦魑怀蓡T帶來收益的小規(guī)模用例起步。具體來講,研究項(xiàng)目可以是日程表防篡改追蹤、負(fù)責(zé)任采購或者可信所有權(quán)記錄等等。而隨著該小組所帶來價(jià)值回報(bào)的日益增長,將有更多參與者加入進(jìn)來以分享這方面收益,同時(shí)做出自己的貢獻(xiàn)。
而且必須承認(rèn)的是,那些不愿接受新興技術(shù)的汽車制造商將無法借此削減成本并提高品牌價(jià)值,并最終會(huì)在這場角逐當(dāng)中落后。就在當(dāng)下,電動(dòng)汽車與區(qū)塊鏈技術(shù)已經(jīng)登上下一波科技發(fā)展浪潮的中央舞臺(tái)——無論是否接受,它們就在這里,奔騰前行。
好文章,需要你的鼓勵(lì)
騰訊ARC實(shí)驗(yàn)室推出AudioStory系統(tǒng),首次實(shí)現(xiàn)AI根據(jù)復(fù)雜指令創(chuàng)作完整長篇音頻故事。該系統(tǒng)結(jié)合大語言模型的敘事推理能力與音頻生成技術(shù),通過交錯(cuò)式推理生成、解耦橋接機(jī)制和漸進(jìn)式訓(xùn)練,能夠?qū)?fù)雜指令分解為連續(xù)音頻場景并保持整體連貫性。在AudioStory-10K基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異,為AI音頻創(chuàng)作開辟新方向。
Meta與特拉維夫大學(xué)聯(lián)合研發(fā)的VideoJAM技術(shù),通過讓AI同時(shí)學(xué)習(xí)外觀和運(yùn)動(dòng)信息,顯著解決了當(dāng)前視頻生成模型中動(dòng)作不連貫、違反物理定律的核心問題。該技術(shù)僅需添加兩個(gè)線性層就能大幅提升運(yùn)動(dòng)質(zhì)量,在多項(xiàng)測試中超越包括Sora在內(nèi)的商業(yè)模型,為AI視頻生成的實(shí)用化應(yīng)用奠定了重要基礎(chǔ)。
上海AI實(shí)驗(yàn)室發(fā)布OmniAlign-V研究,首次系統(tǒng)性解決多模態(tài)大語言模型人性化對話問題。該研究創(chuàng)建了包含20萬高質(zhì)量樣本的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和MM-AlignBench評(píng)測基準(zhǔn),通過創(chuàng)新的數(shù)據(jù)生成和質(zhì)量管控方法,讓AI在保持技術(shù)能力的同時(shí)顯著提升人性化交互水平,為AI價(jià)值觀對齊提供了可行技術(shù)路徑。
谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)開發(fā)的GraphCast是一個(gè)革命性的AI天氣預(yù)測模型,能夠在不到一分鐘內(nèi)完成10天全球天氣預(yù)報(bào),準(zhǔn)確性超越傳統(tǒng)方法90%的指標(biāo)。該模型采用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),通過學(xué)習(xí)40年歷史數(shù)據(jù)掌握天氣變化規(guī)律,在極端天氣預(yù)測方面表現(xiàn)卓越,能耗僅為傳統(tǒng)方法的千分之一,為氣象學(xué)領(lǐng)域帶來了效率和精度的雙重突破。