挪威自动驾驶车（挪威自动驾驶车图片）

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本文目录一览：

• 1、大众入股小鹏、奥迪购买智己平台!这波我们赢麻了?
• 2、汽车配置千千万,这项配置却被车企吹上天!
• 3、汽车发动机的发展方向是什么?
• 4、小鹏汽车的自动驾驶技术如何?会趋同于特斯拉吗?

大众入股小鹏、奥迪购买智己平台!这波我们赢麻了?

1、大众入股小鹏，奥迪宣布和智己合作，成为国内外汽车行业关注的焦点。

2、相比小鹏汽车的合作框架，大众还与上汽集团签署备忘录，进一步深化合作。虽然有关奥迪购买上汽智己电动化技术平台的消息未得到确认，但中国新能源汽车在全球技术和产业链上的领先地位和发展潜力不容忽视。

3、最后是MLBevo平台：这个平台主要用于燃油车型的开发，也就是我们常说的“油改电”。没什么好说的，肯定是会被淘汰的产物。大众集团内没有奥迪能用的高端纯电平台，因此不得不在集团之外寻找能用的纯电平台。

4、这意味着此前大众集团跟小鹏达成的深度合作就是以这家新公司为主体，以小鹏G9平台、智能座舱以及高阶辅助驾驶系统软件，共同开发两款B级电动汽车，***于2026年开始以大众品牌在中国销售。说是共同开发，但明摆着大众砸钱换小鹏技术来造电动车，然后悬挂大众标。奥迪和智己的合作同样如此。

5、大众与小鹏、奥迪与智己的合作引发了广泛关注，被形容为“换标”合作。大众与小鹏的合作将基于小鹏G9平台、智能座舱及高阶辅助驾驶系统，共同开发电动汽车，悬挂大众车标，***2026年在中国销售。奥迪与智己的合作也类似，将共同开发高端智能网联电动车。

汽车配置千千万,这项配置却被车企吹上天!

1、像下图的小鹏P5，它有两个激光雷达（红圈内），能够覆盖车头前方横向150°的视野，最远探测距离150米。当然，不同车企的车型安装激光雷达的位置也各不相同，部分会安装在车顶前端，还有车企会将激光雷达安装在轮拱位置。

汽车发动机的发展方向是什么?

当前国内外汽车发动机材料的开发方向主要有两个：轻量化和高性能化。轻量化材料的开发是为了提高燃油效率和减少车辆排放。轻量化材料主要包括高强度钢、铝合金、镁合金和碳纤维等。这些材料具有高的强度和低的密度，可以有效地减轻发动机的重量，从而提高燃油效率。

但未来是啥样没人能准确预测。个人认为，汽车行业未来是以自动驾驶为核心、以共享出行为主要商业模式、以纯电动/增程式汽车为主要交通工具的时代。自动驾驶迟早会到来：现在，科技公司、供应商、整机厂都在研发无人驾驶技术，他们在这一领域投入大量的资金和人力，也培养了很多相应的人才。

虽然目前还没有车量产***用这种机型，不过我觉得这应该是未来汽油机发展方向之一，毕竟在电动机的压力下，留给内燃机发展的方向不多了。本来这一期还打算讲讲H6，VGT等等，但是篇幅有限下次和化油器，增压器等内容，凑一篇发动机吃饱喝足的故事吧。本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

随着技术的不断进步，全铝发动机的生产成本逐渐下降，这使得越来越多的汽车制造商将其纳入生产***。因此，全铝发动机已确定为未来汽车发动机的主要发展方向。总的来说，全铝发动机拥有诸多优点，如轻盈、节能、耐用且可循环利用，使其在汽车市场的前景无比广阔。

小鹏汽车的自动驾驶技术如何?会趋同于特斯拉吗?

小鹏 汽车 拥有这样的技术实力，与其重视研发投入密切相关。据招股书数据显示，早在2019年的时候，小鹏 汽车 就投入了7亿元人民币来研发自动驾驶和智能操作系统，研发费用占公司总收入比例达82%，是2018年投入5亿元的一倍左右，也是造车新势力中对研发投入最为重视的企业之一。

「智能汽车下一个阶段，体验和成本是一个平衡难题，但这也是小鹏的优势」，小鹏自动驾驶产品高级总监刘毅林总结道。 一方面，小鹏强化「智能」标签：今年下半年，城市辅助驾驶 XNGP 功能覆盖全国数十个城市道路，效果会比大洋彼岸的友商特斯拉更出色。

同时，极氪带来了战略、技术及产品“四项最新发布”，包括与高通携手合作布局智能座舱；全球首家OEM量产自研英伟达NVIDIA DRIVE AGX Thor智驾域控制器平台；首发海外800V超快充补能规划；首款量产原生自动驾驶汽车极氪RT将于2025年开启大规模交付。

关于特斯拉向小鹏 汽车 索要自动驾驶源代码这一事件，其实并不仅仅只有特斯拉和小鹏 汽车 两家车企产生***。由于自动驾驶 汽车 是技术密集型产业，不仅仅是 汽车 生产商的竞争核心，同时也是技术公司发展的重要方面。举个例子，谷歌和Uber、百度和景驰等企业之间都因为“人才流动”而引起商业机密窃取***。

公司成立的目标是希望把激光雷达做到每一辆车上，和其他四家公司有非常大的不同是，该公司不做自己的硬件，***用的策略是和各个硬件厂商合作不同的技术路线。

单车智能：它的重心更倾向于车辆驾驶的自动化程度，而单车智能的技术实现路线也被分为两种，一种是以Waymo为代表的，以多线激光雷达、多种传感器进行感知；第二类以特斯拉为代表，基于摄像头和视觉感知。

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