文 | Autodealer综合
欢迎供稿 | Autodealer@163.com
(资料图片仅供参考)
新能源汽车市场的提速，正迅速的推动着整个汽车产业链发生着积极的连锁反应。不论是从新材料、新科技、新应用、新模式等方面都呈现出前所未有的发展态势，也为整个汽车产业链带来更高的价值，同时也将催生出更多的投资机遇。值此背景下，2023年6月2-3日，中国汽车创投俱乐部沙龙第二期在安徽合肥召开，现将嘉宾的精彩发言分篇章分享给大家，以供参鉴。
2023年6月3日
●刘斌，觉非科技CTO
人物介绍：
10年+技术研发与管理背景，曾任一线图商业务总经理、智能车机公司高级副总裁，负责多款用户量级过亿的核心技术团队。
嘉宾观点：
✳1、ChatGPT在文本领域运用非常广泛，但大模型并非万能，在自动驾驶领域需要以量产落地能力以及用户体验和安全性为出发点进行考量。2、无数据不模型，Transformer展现出了特别好的数据拟合能力，数据对于大模型的作用非常关键。3、大模型的落地应用一定要结合规则性数据和规则性模块。
✳自动驾驶大模型非常依赖数据训练量，如果单纯只依靠数据采集能力，很难建立起数据壁垒。与此同时，虽然感知大模型对覆盖和现实性的处理优于传统方案，但仍需数据积累和时间，因此，主机厂自建超算中心的意愿将进一步提升，对于数据的获取能力与使用能力将成为下阶段主要挑战之一。
✳虽然感知大模型已经做到了量产上车的进度，但在面临城市道路复杂场景时，依然难以实现高准确率的识别。因此基于TransFormer感知大模型做量产上车，依然需要真实系统进行训练，高精地图对于感知模型是监督信号，可以让我们的模型更加准确地感知到周围的环境。同时，即便是感知做得再好，还需要搭建数据闭环。
●樊小毅，江行智能联合创始人、CTO
人物介绍：
2018年获得加拿大西蒙菲莎大学计算机系博士学位，曾任加拿大英属哥伦比亚大学荣誉博士后研究员。在包括 ACMUbicomp, IEEE TMC, ACM CIKM等国际顶级期刊会议上发表文章20余篇。2017年度“国家优秀自费留学生奖学金”获得者，先后入选“中国海归科技创业者100人”和“2019胡润Under30s创业领袖”等榜单。
嘉宾观点：
✳新型电力系统和双碳大背景下，电力系统正在开始第三波的变革浪潮，相比于自动化和信息化两个阶段，能源智慧化政策支持力度更大，目标更加明确，对技术和数据的需求更大，对于底层技术的创业公司而言也是更大的机会。
✳在云边协同技术方面，江行自主研发的IDEA平台是一套可以支持云边协同部署和实时控制的操作系统，通过开放的标准接口和协议，可以与外部软硬件厂商、算法公司及ISV等合作，基于电力能源的基础生态能力服务客户。
✳在行业算法算覆盖方面，江行通过长期的技术积累，已经打造了100多种行业算法并实现商业化落地，积累了百万级的图库；江行的智能算法平台对传统的算法模型产出体系进行全面技术升级，能快速将AI算法分发和部署到边缘端，并且实现自迭代、自驱优，加速算法优化效率。AutoEdge边缘智算平台是帮助江行加速算法开发和迭代的一套平台。江行通过边云协同，云上完成算法训练和模型下发，边侧灵活配置模型和收集用户反馈，再通过专家标注，来实现端侧场景的算法模型的自驱优。
●何银军，苏映视CEO
嘉宾观点：
✳工业4.0时代，是智能制造的时代，我们可以采用机器视觉技术或者AI技术来帮助企业实现智能制造，在全链条周期中实现全面数据化。2010年后，越来越多的工业走向全面数据化，全生命周期的追溯，以及数据辅助决策。
✳当前，新能源产业处在新的发展周期，一方面：动力、储能、中型电池、工程机械、重卡、船舶、飞机等电动化仍在加速推进变革；另一方面，随着产业竞争的加剧，电池制造正在向近乎苛刻的“极限智造”迈进。围绕电池容量和续航时间、工艺过程质量、品质安全、生产效率、制造成本等关键竞争要素，企业都在积极探索新的技术路线和工艺，以期在以“安全、效率、品质、成本”为核心的是极限制造中获胜。
✳电池制造工艺各环节中，工序复杂、流程繁多，任何微小的缺陷都可能引发严重的质量问题，并成为用户和企业的重大安全隐患。3D+AI技术作为装备的“眼睛”与“大脑”，在高效应对复杂工艺流程的质量检测难题中起着至关重要的作用。
✳苏映视作为国内较早（2017）进入锂电检测领域的企业之一，持续耕耘锂电行业的先进工艺提升。基于近7年对锂电制造工艺和需求的深度分析和理解，以及深入锂电行业的研发、交付和技术迭代，苏映视以先进的自研高精度3D+AI检测算法、精密的硬件设计为抓手，累计推出70多种电池工艺检测案例，案例覆盖了上游的卷材、电芯制造、电机后端模组，目前是全球前五大电池制作商的主要合作伙伴。
●尚进，国汽智控总经理兼首席技术官、国家智能网联汽车创新中心首席技术专家
人物介绍：
中国智能网联汽车产业创新联盟基础软件工作组组长。清华大学汽车工程系本硕博，2003年获得了迄今为止汽车行业唯一的“全国优秀博士学位论文”。毕业后在硅谷从事网络及安全近20年，50余篇中美网络安全、智能汽车等领域专利和文章，是自动驾驶、嵌入式及网络安全等多行业技术专家。
嘉宾观点：
✳智能汽车技术趋势其实就是十二个字，硬件趋同、软件定义、数据驱动。硬件趋同、软件定义趋势的车内目标是打造车轮上的数据中心，就是我们所说的中央计算平台、整车OS、zonal EE架构等。
✳数据驱动实现和打造智能汽车新生态。在车路云网图体系中，车路云是计算节点，其中云端是非实时计算的，网是链接和通讯，图是云端数据。数据驱动应该积极打造车云一体实时计算体系，覆盖广泛不同算力车端、千车千面以及大模型。
✳车辆不仅是安全移动中心，也是数据收集和处理中心，是服务中心如SOA开发，也是提供计算和能源资源的计算中心和能源中心。
✳智能驾驶操作系统是广义或泛操作系统，其功能软件层实现系统高实时、高安全、高扩展框架，提供多级算法开发库、广泛基础服务等。从行业标准架构来讲，我们的智能驾驶操作系统是领先和开放的。
✳降本的核心是技术革新降本，以集中开发、OTA升级实现车内应用的重构；增效的核心是扩大生态，表现在车内跨域SOA应用，V2X应用，车车、车云应用。
●万钧，DeepWay创始人兼首席执行官，狮桥集团创始人、董事长兼首席执行官
人物介绍：
2012年4月创立狮桥集团，这是一家物流行业数字化技术公司，在物流运输平台服务等众多服务领域占据市场领先地位。
2020年创办DeepWay，专注于智能新能源卡车的研发和制造。公司以百度自动驾驶技术为起点，首款产品DeepWay・深向星辰智能新能源重卡现已实现批量交付。
嘉宾观点：
✳重卡占车辆保有量3%但其碳排放与能源消耗却远高于其他，重卡电动化也是在当下地缘政治不确定格局下保障能源安全的重要一环。另一方面卡车司机工作强度大，工作环境危险性较高，对年轻人吸引力有限，老龄化的同时导致劳动力成本面临上升。面对这两个问题，新能源与人工智能技术是核心，将给重卡行业带来机会。
✳这一时期TESLA的SEMITRUCK出现引领了我们开始跟随研发真正意义上的电动重卡，其中核心正是正向设计，包括低风阻车身、流线型造型、使用电驱桥、底盘和电池一体化设计、自研EE架构、整车支持线控、考虑备份冗余设计，根本上提升车辆全生命周期的经济性。
✳今天的卡车都是由人工驾驶的，除了前面所讲的人力成本高昂外，资产整体使用效率也很低，没办法做到真正意义上的人车匹配。完全无人驾驶时，完全可以通过超级网络，把货跟车完美匹配，使资产效率最高，运营效率提升到最高，这对物流行业能够带来的改变也会非常大。
✳DeepWay成立于2020年12月，由百度与公路干线物流产业互联网头部企业狮桥集团联手打造。自成立之日起，DeepWay就瞄准了智能新能源重卡。DeepWay坚持正向设计全栈自研，例如其中核心的电池PACK，确保符合车型动力需求，电池要耐高低温，实现高集成化PACK设计，热管理要满足未来超充的设计。
✳深向星辰已于5月31日在合肥完成了首次批量交付，即将实现商业化运营，是当前电动重卡行业引领者，也显示出了智能新能源重卡发展的‘中国速度’。
●王禹，国网数科数字绿能事业部交易处长
人物介绍：
国家电网电力金融与电子商务实验室高级研究员、碳资产管理师。深耕电力交易、绿电证碳交易、智能电网等领域。“e-交易”平台建设运营负责人，主导绿电、绿证、电力零售市场建设项目等工作。
嘉宾观点：
✳当前，电力市场建设目标是“安全、经济、绿色统筹协调”。随着“碳达峰、碳中和”目标的提出和新型电力系统的建设需要，新型电力市场建设目标转变为“低碳与安全并重，同时考虑经济性” 。
✳未来电力交易呈现出两个特点，一是退中心化：新型电力系统下大电网与微电网共存，电力集中市场与分散市场有机协同。二是准实时化：市场的组织和运行将进一步向实时运行贴近，持续缩短交易周期、不断提高交易灵活性。目前，中国电力市场进入现货市场阶段，对增量偏差部分进行调节，而以上下调节的灵活性资源市场，正在进入试点阶段。
✳就交通行业VPP上，新能源汽车充电时间有弹性，充电行为可引导，规律可预测，具有很强的负荷调节特性和可调度的潜能。通过实施有序潜能、负荷聚合能够有效促进新能源汽车参与移峰填谷，保障电力电量平衡，提高电力系统的整体的运营效率。1、推广居住区新能源汽车有序充电；2、探索新能源汽车参与电网的负荷调节；3、推动充换电运营商参与市场交易，降低购电成本。
✳通过电力交易持续提升新能源绿电消费比例，大力促进绿色能源与新能源汽车的融合发展。一是充电运营商积极参与绿电交易，提升新能源汽车绿电消费比例，打造绿色场站。二是充分利用新型电力系统的承载能力与新型电力市场不断完善释放的机会发展V2G等虚拟电厂场景。三是智能化落实充电桩分时电价政策，科学设置峰谷时段，优化峰谷电价比例，优化C端用户电价。
●梁作，无限光能 CEO
人物介绍：
十五年新能源、新材料行业公司运营管理、项目投资及资本运作经验，广泛的资源积累。主导完成2家企业IPO，曾任新宙邦董秘、湖南新宇董秘。湘潭大学化学系本科，厦门大学化学、管理学双硕士，发表论文3篇，申请专利4件。
嘉宾观点：
✳钙钛矿太阳能电池结构来源于染料敏化太阳能电池，其通过模仿光合作用原理，最新实验室效率实现了13%。如今，科学家不断调节钙钛矿材料组分、器件结构和开发新工艺，钙钛矿太阳能电池单结最新实验室效率25.7%。
✳如今，量产工艺日渐成熟，钙钛矿电池产业化提速。钙钛电池生产工艺中，薄膜制备工艺是关键，其主要有两种方式，一是狭缝涂敷，二是真空蒸镀。相比于一步、两步/旋涂、狭缝涂布方式，干法/气相法的真空蒸镀（顺蒸、共蒸）的方式具有明显的优势：厚度和均匀性控制最优，适合大面积制备；批次间稳定性高，可重复性强；安全环保；兼容性较强等。无限光能是国内最早研究并落地两步蒸镀法的企业，一年内三次刷新转换效率世界纪录。
✳钙钛矿电池吸光系数高，载流子迁移距离长，组分/带隙可调，更接近理想带隙，适合叠层，推高理论效率极限，可实现比晶硅的效率。
✳钙钛矿电池制备工艺流程短，产能投入小，原料易得，纯度要求低，低能耗发电效率高，度电成本下降潜力大，可实现更低成本。
✳钙钛矿电池重量轻，色彩可调，透光性好，适配刚性/柔性基底，匹配多元场景，弱光性能好，保障稳定持续供电，兼具晶硅与薄膜电池优势，其应用场景也更多。
●缪楠林，南瑞继保储能行业总监
人物介绍：
高级工程师，多年从事电力电子设备应用研究，现全面负责南瑞继保储能产业链整合营销工作，策划参与了多个国家重大储能项目。对储能产业政策解读、商业模式探索，技术发展方向、项目风险管控有丰富的经验积累。
嘉宾观点：
✳风电、光伏等新能源相对于火电、水电等常规电源，对电网的挑战有两大基本原因，一是出力的间歇性和波动性，二是器件低裕度和可快速控制。当前设计裕度较小，电网扰动期间，对电网支撑能力有限；变流器主要基于IGBT等器件，控制快速，其涉网特性与系统条件相关，一些工况易应发振荡。
✳构网型储能，在常规储能的基础上，通过增加过流能力、改进控制策略，实现同步电压支撑。构网（GFM）控制技术从实现原理上看，是通过变流器经过阻抗向系统并网点提供一个具有一定维持能力的电压源，其内置功率同步。可实现等效惯量和系统强度支撑强弱电网自适应，也可以孤网运行可以在无源网络运行，如黑启动具备100%新能源接入能力。
✳构网型储能解决的问题：一是参与电网调峰、平滑新能源电站功率出力、不弃风/弃光。二是直流发生换相失败时导致交流系统出现暂态过电压，常规的动态无功补偿响应滞后存在反调等问题，构网储能，能够平抑电压快速变化；三是电网出现功率缺额，构网储能发挥电压源作用，瞬时自然分担电网不平衡功率，减少电网频率变化速度。
●黄良取，武汉动力电池再生技术有限公司（格林美）副总经理
嘉宾观点：
✳格林美对退役电池从回收到循环利用的全过程进行碳足迹测算，环节包括锂电池的收集、运输、拆解、分选、梯次利用与再生利用等环节。对比原生材料生产过程的碳排放与回收利用过程的碳排放，其差值为回收单位质量的动力电池原材料的碳减排量。以回收某种电池再生混合黑粉为例，再生材料制造比原材料制造黑粉的碳排放相比下降了70%，减碳数值可观。碳排放数据从回收环节得到的材料向下游传递，并支持下游产品（如正极材料和电芯）的碳足迹核算，进而得到电芯产品比较完整的全产业链碳排放数值，实现从回收利用环节服务于国内电芯在海外市场的准入和投放。
✳格林美开展了电池黑粉以及部分梯次产品的碳足迹核算，积极与产业链上下游开展碳足迹核算，共同探讨碳足迹的方法与标准，核算的碳排放数值可以给到正极材料厂、电芯厂，进而可以得到电芯产品比较完整的全产业链碳排放数值，支撑新能源产业在全球的快速发展。
✳格林美电池回收技术沉淀：开展智能柔性化拆解：以机器拆解替代人工操作，加强兼容不同规格PACK包的拆解与解胶技术的研发，实现CTP电池包的高效回收利用，同时避免复杂操作带来的安全事故风险；梯级利用关键技术：基于电芯内部的阻抗变化和电池健康度的关联关系，分析测算电芯的剩余容量，实现电芯的快速分选，再进行梯级利用。再生利用技术：从连续放电、安全破碎、选择性热解、梯级粉碎和智能分选各环节进行全流程智能控制，再到湿法冶炼环节的预提锂总技术路线，深度提取得到碳酸锂和镍钴锰硫酸盐，进而深加工成前驱体等产品。
