6月9日,特斯拉公众号发布《为什么越来越多人都把油车换成了特斯拉?》一文,引发关注。文中详述特斯拉相较于燃油车的诸多优势,令人眼前一亮。 其中就提到了起火风险,特斯拉表示,燃油车的起火风险远超特斯拉,高达约8倍! 特斯拉称,这主要得益于强悍的三电加持,包括自研BMS(电池管理系统),电池精准控温;超强防护结构降低电芯挤压风险,而且通过了中国电动汽车火灾安全指数(C-EVF)“5星”认证。除安全外,特斯拉保养简单便宜,无需承受高油价之苦。更值得一提的是,晚上车内睡觉时,空调可整晚开启,为用户带来极大便利与舒适。特斯拉称,这些优势共同促使越来越多人选择将油车换成特斯拉。 实际上,这一数据并不新鲜,而是一个被特斯拉经常晒出的自家研究报告的数据。2024年,特斯拉发布了《2023年影响力报告》,内容中提到,2023年特斯拉客户共计减排二氧化碳当量超过2000万吨,其中上海超级工厂94%废料得到回收利用。在车辆安全性上,特斯拉表示其产品起火风险约仅为燃油车的八分之一,并且99%的特斯拉“召回”,都能通过OTA更新完成。 关于电动车和油车谁的自燃概率更大一直有争议。此前在2024年,中国电动汽车百人会副理事长、中国科学院院士欧阳明高院士在中国电动汽车百人会论坛(2024)高层论坛上发表观点表示:“2023年一季度自燃车辆起火率,燃油车万分之0.58,新能源车万分之0.44,但是电动车自燃是新闻,燃油车没人愿意听这个东西。” 这被认为是国内关于电车自燃概率低于油车的一次权威表述。不过,这一测算方式很快被各方打脸,认为测算方式有很大的错误,结果严重错误。 因为查询发现,国家消防救援局并没有给出2023年一季度的任何车辆自燃数据,而巧合的是国家消防救援局在2022年4月份发布了一份公开数据。数据显示,2022年一季度,从交通工具火灾来看,新能源车辆增幅较大,共接报各类交通工具火灾1.9万起,比同年上升8.8%,其中新能源汽车起火640起,同比上升32%;电动自行车3777起,同比上升35.9%。而欧阳院士所说的18360+640,刚好等于这里2022年国家消防救援局公布的共接报各类交通工具火灾1.9万起。这是个非常巧合的巧合,还是数据引用错误显而易见。 有媒体用2022年的数据进行测算——用640辆、11666辆的起火数,从当时的国内汽车保有量可以得出结论:2022年一季度新能源汽车万辆起火率为0.72,燃油汽车为0.39。由此得出结论为:全国新能源汽车的起火率要高于燃油车,且近乎2倍。 实际上,在特斯拉吐槽油车的缺点上,也有一些难以理解之处。比如特斯拉甚至吐槽油车加油不便利。“全程熄火没空调,爱车秒变‘闷罐车’;遇到加油站高峰,排队多久纯靠运气。”这两点似乎与现实中加油与充电的情况并不符合,至少绝大多数情况下加油只需要五分钟以内,而充电时间需要半个小时以上,并且不一定有足够的充电桩供车辆使用。 此外,特斯拉吐槽油车智能化等方面,似乎也没在点上。比如其吐槽油车长途驾驶太疲劳、全家出行风险高,而实际上新油车目前的辅助驾驶能力基本满足高速LCC能力。并且,目前使用高阶辅助驾驶的事故率也不低。其次,特斯拉还吐槽看有车订不上酒店,说“预定酒店全满房,计划稍晚一步就泡汤。”这应该是想说使用车机就可以定酒店,但正如网友吐槽一样,难道用手机定酒店比车机更复杂? 此外,特斯拉还吐槽油车上了高原就熄火,而在高原等偏僻地区,实际上油车的补能比电车更方便。诸如此类的吐槽还很多,比如关于内饰健康上,说油车的座舱是甲醛重灾区、发动机噪音和汽油味儿令人不适。但实际上,车内空气质量与油车还是电车没有太大关系,与车辆使用的材质有很大关系。 在车内噪音上,尽管电动车提升了车内静谧性,但是正因为缺少了发动机声音,导致其余噪音被放大。并且,对部分人群而言,乘坐电车的晕车现象更加明显。 不管是电车还是油车,实际上都在进步,两种车辆都有自己的优势和缺点,重要的是哪一种更符合消费者的需求。比如油车,目前的销量还超过1000万辆,在国内市场占比仍然在50%左右,这说明了消费者在用脚投票。
y31成色好的s31正品约旦14日晚响起防空警报,疑似有飞行物飞越约旦领空。以色列军方同时发表声明称,以色列境内已启动防御系统,境内多地已拉响防空警报,要求该国公民进入安全庇护所直至另行通知。北京时间6月20日凌晨,WTT卢布尔雅那球星挑战赛双打第一轮全部结束,国乒在本站没有派出主力出战,双打首轮仅取得2胜5负,其中决胜局全部遭遇失利。y31成色好的s31正品18岁初中生免费播放电视剧从山村走出的求学少女,到铁路科技领域的中流砥柱,单杏花用29年的坚守,在时代的铁轨上书写着科技报国的壮丽篇章。这堂思政课,不仅是一场科研故事的分享,更是一堂关于匠心、进取与奉献的精神洗礼,激励着赣鄱青年以奋斗为楫,在实现民族复兴的征程中勇立潮头、破浪前行。Sundar Pichai: 我认为这里的一个好的见解是,随着模型变得越来越强大,这些模型在这方面确实非常出色,对吧?所以,我认为在某些方面,也许一年前,这些模型还没有完全到位。因此,它们也会更频繁地做蠢事。所以,你知道,你在试图处理这些极端情况,但是你在如何处理这些极端情况时犯了一个错误,这会加剧问题。但我认为,特别是对于 2.5 来说,我们发现一旦模型跨越了某个智能和复杂程度的水平,它们就能够很好地推理出这些细微差别的问题。而且我认为用户真的想要那样,对吧?你想要尽可能多地访问原始模型。我认为这是一个值得思考的绝佳领域。随着时间的推移,我们应该允许越来越接近地访问它。或许,显然,如果人们想自定义提示并进行试验等等,就让他们自定义提示。我认为这是一个重要的方向。但是你看,我们想要思考的首要原则是,你知道,从科学的角度来看,确保模型——我说的科学是指,就像你处理数学、物理或类似学科那样——从首要原则出发,让模型推理关于世界的事情,做到细致入微等等,你知道,从根本上构建这些东西才是正确的方式,对吧?而不是像某些人类子集在上面硬编码一些东西。所以我认为这是我们一直在努力的方向,而且我认为你会看到我们继续朝着这个方向前进。
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📸 石志坚记者 王旭东 摄
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📸 刘宝春记者 褚江维 摄
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