本报(chinatimes.net.cn)记者牛小欧 于建平 北京报导
现在,作为传统奢华品牌榜首队伍的BBA(奔驰、宝马、奥迪)本年上半年财报均已发布。比照来看,宝马无论是在销量仍是在电动化转型上都更胜一筹,而奔驰则在盈余才能上更具有优势,但奔驰无论是商场体现仍是财政体现上奥迪都成了三巨子中“吊车尾”的存在。
奥迪体现稍显差劲
从销量体现来看,BBA三家本年上半年均正在加快回暖。其间,宝马集团上半年全球销量排在首位,为121.49万辆,同比添加4.7%;奔驰位列第二,本年上半年全球销量为101.92万辆,同比添加5%;第三名奥迪增速较快,本年上半年全球销量为90.71万辆,同比添加15.5%。
落实到我国商场,宝马集团在我国商场累计出售39.26万辆,同比添加3.7%;奔驰上半年的轿车销量为37.72万辆,同比添加6%;奥迪上半年在我国商场交给量为32.65万辆,较上年同期添加2.2%。
轿车行业剖析师林述成对《华夏时报》记者表明:“奥迪在曩昔的一段时间内,其品牌形象或许没有奔驰和宝马那么显着,特别是在我国‘公务车’这一标签消失后,奥迪的商务形象也在削弱,这导致顾客在购买时或许更倾向于挑选奔驰和宝马。”
在财政体现上,排名则与销量不同,“挣钱”才能最强的是奔驰。上半年,奔驰营收为757.57亿欧元,同比添加6%;息税前赢利同比上涨7%至104.92亿欧元。净赢利76.52亿元,同比添加13%,完成营收赢利双添加。
本年上半年,宝马集团共营收740.72亿欧元,同比添加12.4%;净赢利为66.20亿欧元,同比下降50.0%。关于原因,《华夏时报》记者从宝马集团方面得悉,赢利下降首要是因为兼并华晨宝马导致税率较往年更高。较高的资料和制作本钱也影响了上半年的成绩。
奥迪集团上半年运营收入为341.69亿欧元同比添加14.4%;陈述期内,其运营赢利同比削减30.73%至34.17亿欧元,对此,奥迪方面以为首要受原资料套期保值带来的负面影响,后者导致了约11亿欧元的减值;此外受税后赢利削减、添加库存、出资新车型等要素影响,集团净现金流也削减至18.82亿欧元。
横向比照来看,奥迪的出售收入只为奔驰和宝马的五成左右,运营赢利约为奔驰息税前净赢利的三分之一,约为宝马净赢利的一半。
轿车行业剖析师顾彦涛对记者剖析指出:“只要成绩的持续添加才可为其带来充分的现金流。德系三巨子上半年的财报也与其在电动化转型要害期的战略力度以及传统车型的去化率有关。在存量竞赛年代,全球车企都逐渐走向转型期,敞开数字化营销、推出全新产品阵型。在全球轿车厂商都在推动电气化的重要当口,下降制作本钱简直成为了一致,能够说本钱战已吹响号角。”
顾彦涛以为,关于奢华车企来说,对坚持其高品质、高装备和高溢价的品牌形象有更高的要求,那就必然进步其运营功率,下降出产本钱,进步赢利率,为他们供给更多的资金,用于研制投入和商场推广,以坚持和增强其在商场上的竞赛力。
全力打响“反扑战”
跟着全球新能源轿车的商场结构在发生变化,大力发展新能源轿车已成为全球轿车行业的遍及一致。在本年上半年,宝马集团累计交给15.29万辆纯电动轿车,同比添加101.5%;落实到我国商场,宝马纯电动车型销量气势微弱,同比添加283%,达4.49万辆;奔驰纯电动车型在全球的销量为10.26万辆,同比增幅为121%;奥迪纯电动车型交给量为7.56万辆,同比添加51.2%。
能够看到,宝马在电动化转型方面的体现最为亮眼,宝马集团大中华区总裁兼首席执行官高乐表明:“咱们在本年上半年完成了全体销量的正添加,纯电动车型销量同比添加近三倍。下半年,跟着轿车消费商场和顾客决心的进一步康复,咱们将带来更多极具吸引力的BMW纯电产品,并对持续坚持事务添加充满决心。”
客观来看,奔驰和奥迪在电动化赛道上的体现并不超卓。或许这也是其没有发布在我国商场的电动车型销量数据的原因之一。从全球水平来看,奔驰和奥迪的电动车浸透率分别为10.07%和8.33%。
现在自主品牌冲击高端化的脚步显着加快,奢华轿车商场的比例扩展显着,乘联会数据显现,上半年,我国30万元及以上车型销量同比增速为32%,而30万元以下车型则为-0.8%,但BBA的增速显着慢于全体奢华车商场。
林述成以为,让以BBA为代表的传统奢华品牌失速的首要原因之一是新能源商场的敏捷兴起为我国品牌供给了时机。在新能源轿车范畴,我国品牌成为肯定主力,经过与智能网联加快交融,我国品牌乘用车企业也占有了先机,别的,凭仗对我国轿车消费商场的精准掌握,我国品牌也得到更多年青顾客的喜爱,加之依托本乡供应链优势,我国品牌抢占了更多时机。跟着越来越多的品牌开端蚕食BBA的商场比例,传统奢华品牌溢价才能也在逐渐遭到控制。
因而关于BBA来说,想要制胜于未来,坚持固有格式不被打破,就必须在电动化发展中具有话语权。
因而BBA无一例外,都开端了反扑。宝马集团方面告知《华夏时报》记者:“本年下半年,宝马第三款国产纯电产品——纯电动BMW iX1将在沈阳投产,而纯电动BMW i5将于下一年完成国产。”与之相配套的产业链与本乡化研制实力也在稳步提高。本年5月,出资100亿元的BMW第六代动力电池项目也已在沈阳全面开工;7月18日,宝马集团新上海研制中心正式启用。
继上半年投进商场的全新EQS纯电SUV、全新EQE纯电SUV、全新长轴距GLC SUV等多款重磅车型之后,鄙人半年梅赛德斯-奔驰也将会集产品攻势,投进包含全新E级车在内的5款全新车型。梅赛德斯-奔驰CEO康松林对外表明:“该公司正在将我国这个全球最大的轿车商场作为其2025年开端的电动轿车转型的中心。依据奔驰在2021年提出的战略,从2025年起,该品牌的一切新车渠道都将只出产电动轿车。”
奥迪也加快了电动化脚步。日前,奥迪与其间国合资同伴上汽集团签署战略备忘录,进一步深化现有协作。两边将经过共同开发,快速、高效地拓宽高端商场智能网联电动车产品组合。作为规划的榜首步,奥迪将经过推出全新的电动车型,进入此前在我国没有掩盖的细分商场。
轿车行业剖析师王坤告知《华夏时报》记者:“燃油车年代BBA凭着奢华的用料做工和动力总成、控制的优势,掌握着肯定定价权,也收成了肯定拥趸。但在未来发展中,电动化转型则是最重要的一环。此前其转型包袱较重,产品推出和迭代的速度较为缓慢,但现在电动车事务将成为奢华车企新的盈余添加点,也将成为其掌握话语权赢得未来竞赛的要害范畴。”
责任编辑:李延安 主编:于建平
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12月7日T-EDGE 全球AI论坛:All-in On AI会议上,人工智能研讨所履行董事、波士顿动力机器人创始人马克·雷伯特(Marc Raibert),我国工程院院士、之江试验室主任、阿里云创始人王坚,环绕机器人范畴的开展与 AI 赋能机器人运用等论题打开深度对话。
这是在国内中美AI与机器人范畴顶尖立异者的初次评论沟通,在当时变局环境下极为可贵。
本年75岁的雷伯特,是Boston Dynamics(波士顿动力机器人)创始人。在此之前,他曾任麻省理工学院计算机科学和电子工程系教授,以及卡内基·梅隆大学计算机科学和机器人学副教授。在卡内基·梅隆大学,雷伯特创立了一间研讨动力机器人科学根据的试验室,并研宣布第一款能自己平衡的跳动机器人。
雷伯特在圆桌对话中表明,AI 与机器人现已是一个穿插性学科体系,AI 技能关于机器人范畴的开展起到重要推进作用。现在,人形机器人概念风行全球,全球有逾越50家人形机器人企业,我国不仅占比很高,并且还有许多的机器人范畴优秀人才。可是,假如考虑机器人的商业化,未来2-5年,人形机器人会依然在做货品的转移,进入家庭完结商业化仍是十分困难。
在美国有一种说法:“假如它看起来像鸭子,走路像鸭子,叫声像鸭子,那它便是鸭子。”可在机器人范畴不适用。咱们可以让人形机器人走路像人类,跳舞像人类,看起来像人类,但它的履行安排、操控办法、感知体系、乃至品德和野心都与人类不相同。人形外形不等于人形内涵,人们需求更明晰地考虑自己的方针。所以,咱们有必要考虑机器人未来能开展成什么,机器人的开展就像是登珠峰相同(难)。”雷伯特猜测,未来十年,全球可以会产生一个有用但非全功能的机器人,协助人类做更多使命。
而有着心理学研讨布景的王坚则对机器人有着不同视点的考虑,他表明:“我见过一些用户,他们买一个类人的机器人放在客厅,便是为了和它对话,而不需求它真的像人类相同干活,这让我实在遭到了牵动。当咱们期望一个机器人看着像人的时分,咱们的潜意识实践上是期望和它沟通的。这样AI就成了要害,这现已超出传统机器人技能的范畴,更像是产品规划问题:怎么规划一个人们喜爱与之互动的机器人产品。因而,我对当下的技能倍感振奋,由于机器人和AI的技能现已满足好,可以做出实在好的产品,但应战是怎么规划这样的产品。”
王坚也以为,未来5-10年,咱们家庭中会呈现相似机器人的产品,就像电视、洗衣机相同,会有新的陪同式 AI 机器人硬件产品进入家庭。
特别对话嘉宾:
Craig Smith:可以见到在AI范畴享誉全球的王坚真是太令人激动了,今日还能见到我一向以来就想见的Marc,也很快乐见到你。
咱们今日要评论的论题是我长期以来都很重视并常感困扰的一个问题,即大众对机器人与AI(人工智能)的混杂。它们是天壤之别的学科范畴,尽管两者的确存在堆叠,并且这种堆叠还在不断添加。但每逢我看到一篇关于AI的报导却配上机器人的图片时,我都会有些不舒服。这正是我想先谈谈的一个点:差异机器人与AI。Marc,你在波士顿动力(Boston Dynamics)一向在做机器人相关的作业,或许你可以解释一下现有机器人中到底有多少是AI驱动的,又有多少是传统操控理论(人工规划的操控办法)的产品?
然后还有一个延伸问题是:传统操控理论式的工程规划,现在能在多大程度上被大型言语模型(LLM)所完结?换句话说,那些实践编程的作业能否由这些新式的生成模型来承当?
Marc Raibert:我十分附和您所说的,机器人并不等同于AI。最近我一向想用更广泛的思路去界说什么是机器人、什么是AI,但许多人会相提并论。不过回到你的问题:你在波士顿动力看到的许多机器人行为,很大程度上是所谓的传统操控办法的成果。这些传统操控办法是来自研讨机器作业原理、安排作业、视觉体系作业办法的专家们规划和开发的。现在的操控变得越来越杂乱,假如你是做机器人技能的人,你或许知道MPC(模型猜测操控)在这些演示中起了很大作用。但强化学习(Reinforcement Learning)也已近在眼前,我以为强化学习与传统技能专家相结合,将在机器人才能上取得重大打破。
不过我也以为人们对“学习驱动”的办法存在过度达观的倾向,这种达观现在还没有彻底被证明是合理的。许多人信任,或许是由于言语模型的成功,以为不久之后机器人操控就能悉数依托自我学习,乃至是端到端的全自学。但我觉得定论还不决。在我的研讨所,咱们的确有一些人致力于这种极点的端到端数据驱动办法,一起也有一些人持续研讨理论和传统办法。我深信未来最好的处理计划会来自不同技能办法的穿插交融。
另一点是,这一切还要看时刻尺度。在未来的某个时刻点,或许学习型办法会全面占优。但假如你想在当下,或许未来几年,乃至5到7年内,在产品中做出有用的东西,传统办法依然会发挥巨大作用。我乃至不太喜爱用“传统”这个词来称号这些办法,由于与曩昔两年的新趋势比较,它们才算“传统”。
Craig Smith:像Atlas这样的机器人在做跳动或翻筋斗等动作时,这些程序规划现在有多少是能用LLM类型的代码生成器完结的呢?纷歧定非要是LLM,也可以是其它生成式或根底模型。
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修改 吴迪
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