中国自动驾驶产业版图初现雏形:上海领衔第一梯队 “东快西慢”格局明显

天子国际

2019-09-13

  第三,要搞好“五防”,贮备优良品种。选准的优良品种,除了严格防止混杂外,在贮藏过程中,要做到防热、防潮、防虫、防火、防鼠。要随时查看种子仓边的气温、仓温、种温,关注大气湿度、种子含水量和害虫的变化,发现问题,及时进行处理。

  我们的每一个国外高铁项目,无不是通过数轮竞争、多方博弈才最终胜出。还有一些国外高铁项目在做了大量前期工作后,要么至今悬而未决,要么遗憾地花落他家。当前,高铁走出国门不仅面临企业之间的较量,而且面临大型企业联盟之间、产业链之间的竞争。助推高铁走出国门,需要集中国内外优势资源,推动国内外高铁产业链的整合,发挥产业协同效应,以强大的竞争力在国际市场上开辟更大的空间。  推动我国高铁产业链在三个层次上的整合。

  因为水压,防水袋会生成水汽,也许手机表面看起来没什么问题,但是可能会影响到内部。假如在户外玩水后,发现防水套出现一些水汽,最好马上将手机取出并做干燥处理。

  为了更好的传承延安精神,西安局集团公司将Z44/3打造成“圣地情”红色文化品牌列车,以延安红色文化为主要内容,在列车上设置“初心延安”、“风情黄土地”、“学说陕北话儿”、“学唱陕北歌”、“梦回延安”以及“寻味延安”六个红色文化主题宣传板块,同时开展“圣地情”特色服务,开设“圣地情”特色列车广播,通过视觉、听觉、味觉、感觉四个方面,让移动的列车成为旅客感受陕北风情的移动风景线,体验革命老区红色文化的初心之旅。循迹情浓陕北的红色文化走进Z44/3次列车的红色文化主题车厢,旅客可以在“初心延安”中看革命旧址、寻光辉岁月;在“风情黄土地”里欣赏陕北人文风貌,感受蓝天黄土的豪迈与洒脱;在“学讲陕北话”“学唱陕北歌”车厢中,跟着展板上的声调曲谱,与列车员一起感受陕北风味;在“梦回延安”车厢中,旅客通过扫描二维码,听列车广播员诵读贺敬之的《回延安》,再次感受老一辈对革命圣地发自肺腑的眷恋之情。一节节车厢,带旅客一步步走入延安,走进曾经的峥嵘岁月。“当列车穿行在陕北革命老区时,让旅客在车厢里就能感受到当地的风土人情,触碰到革命岁月的痕迹,感受红色文化,就是我们打造‘圣地情’红色文化列车的初衷。

  (记者卜瑜)(责编:陈卓凡(实习生)、张雨)原标题:商场起火竟谎称“演习”昨日上午10时左右,悦方商场突然浓烟滚滚,商场立即将消费者和员工进行了疏散。在疏散顾客和工作人员时,商场方声称这是在搞消防演习,而消防部门则证实,悦方商场电缆井确实起了火,所幸无人员伤亡。长沙市公安消防支队通报称,昨日10时12分,消防指挥中心接到群众报警,天心区悦方商场电缆井起火。

  中国移动爱“心”行动是针对贫困先心病儿童开展的救助计划。该项目于2011年8月首次启动,通过搭载“远程医疗”系统的中国移动流动筛查车,帮助边远地区和家庭贫困的儿童进行先心病的免费筛查,并对确诊患有先心病的儿童进行免费手术救治。

  当日,重庆市总工会、重庆市国防邮电工会携手重庆大学法学教授走进富士康重庆科技园,为近200名职工带来一场法治宣传讲座。当天的宣讲人是重庆大学教授宋宗宇。

谁是中国最强自动驾驶之城?《中国自动驾驶汽车产业区域发展评价报告2019》显示,上海以基础雄厚的上汽集团领衔发力,并以国家智能网联汽车(上海)试点示范区为依托,当仁不让地成为全国自动驾驶汽车封闭测试工作的领头雁。 北京则稍逊一筹,但由于拥有国内技术水平最高、环节最完整的产业链条,仍跻身自动驾驶城市发展第一梯队。 而由杭州、深圳、重庆等地组成的自动驾驶之城第二梯队,正在加速追赶第一梯队的步伐。 智能交通时代汹涌而来,各地竞逐自动驾驶产业的意图已十分明朗。 在经历了多年的基础环境准备和技术积累之后,中国自动驾驶产业区域发展新版图初见雏形,四大梯队格局凸显。 近日,瞭望智库汽车课题组发布《中国自动驾驶汽车产业区域发展评价报告2019》(下称报告),该报告选取、收集和统计自动驾驶重点企业表现、产业链布局等多个指标数据,评选出全国23个自动驾驶产业实力较强的城市,包括上海、北京、杭州、深圳等,并将这些城市划分为四大梯队。 同时,以这些城市为辐射中心,初步形成了四大产业集群,从产业集群的地理分布特征来看,我国自动驾驶产业发展则呈现出明显的东快西慢态势。

报告还称,从区域发展角度来看,各地不仅在自动驾驶测试规范、产业基础等方向存在诸多差异,少数城市还出现过企业冒进、监管滞后的显现。 因此,报告通过搭建传统车企、新势力造车、科技企业、产业链布局和测试准入五大指标框架,建立起一套完善且科学的中国自动驾驶产业区域发展评价体系,将有助于研判自动驾驶产业整体发展水平,解析各地优势资源,找准产业薄弱环节,为未来布局指明方向。 上海、北京遥遥领先报告显示,中国自动驾驶汽车产业区域发展总排名得分由五大指标的得分赋权加总构成,共有23个城市入选榜单。

第一梯队包括上海(分)和北京(分)2个城市;第二梯队包括杭州(分)、深圳(分)、重庆(分)、长春(分)、武汉(分)和广州(分)6个城市。 第三梯队包括长沙(分)、芜湖(分)、厦门(分)、保定(分)、无锡(分)、西安(分)、苏州(分)和南京(分)8个城市。 其余7个城市济南(分)、天津(分)、沈阳(分)、宁波(分)、惠州(分)、莆田(分)和郑州(分)则为第四梯队。

作为目前国内自动驾驶产业发展速度最快、配套最完善的两座城市,并位列第一梯队的上海和北京不仅是自动驾驶上下游企业特别是科技类初创企业的首选聚集地,同时也是国内最早放开和规范实路测试的地区。

其中,上海以基础雄厚的上汽领衔发力,并以国家智能网联汽车(上海)试点示范区为依托,走在全国自动驾驶汽车封闭测试工作的前列。

北京拥有国内技术水平最高、环节最完整的产业链条,上下游重点企业约有33家,数量位居全国第一。

第二梯队的城市虽然在产业发展整体速度和产业链布局等方面不及北京和上海,但总体来看,这些城市已经具备一定的自动驾驶产业基础,并初步搭建了规范和促进行业良性发展的政策框架。

例如,杭州各项指标表现良好且较为均衡,吉利汽车和阿里巴巴作为国内传统车企和科技企业的代表,正在自动驾驶领域持续发力。

而深圳和重庆则在物流企业布局和测试工作开展方面具有一定优势。

第三梯队的城市在政策跟进节奏上并不落后,部分城市还有一技之长。

比如,长沙和无锡在自动驾驶封闭测试方面就有明显优势。

但第三梯队的主要劣势在于配套支撑不足,潜力尚未发掘到位,产业集聚经济效益不甚突出。

第四梯队则属于国内自动驾驶产业布局的后发城市,目前普遍缺少明显优势领域。

报告还发现,23个上榜城市的排名情况与本市2017年的GDP数值基本呈正相关关系,这说明自动驾驶汽车作为资金密集、技术密集乃至人才密集的新兴产业,与所在地区的经济基础密切相关。

报告进一步指出。 东快西慢格局亟待优化从23个上榜城市的地理分布来看,除了北京、上海、天津和重庆四个直辖市外,其余19个城市分别位于江苏(无锡、苏州、南京)、广东(广州、深圳、惠州)、浙江(杭州、宁波)、福建(莆田、厦门)、河北(保定)、陕西(西安)、河南(郑州)、湖南(长沙)、湖北(武汉)、吉林(长春)、山东(济南)、辽宁(沈阳)和安徽(芜湖)13个省份。 面对自动驾驶这个未来交通领域最重要的变革方向之一,没有城市甘愿慢人一拍,而目前自动驾驶产业发展实力城市较强的城市,逐渐形成强大合力,勾勒出我国自动驾驶版图四大产业集群轮廓。 一是以上海为辐射中心的长三角产业集群,主要包括位于江苏省和浙江省的共6个城市。

二是以广州和深圳为中心的泛珠三角产业集群,主要包括位于广东省和福建省的5个城市。

三是以北京为中心的京津冀产业集群,主要包括3个城市。

四是长江中游产业集群,主要包括位于湖北省、湖南省和安徽省的3个城市。

从产业集群的地理分布特征来看,我国自动驾驶产业发展呈现出明显的东快西慢态势。 特别是在西北五省区,只有西安一座城市凭借着陕汽在自动驾驶卡车方面的初步尝试,以及长安大学作为交通运输部认定的自动驾驶封闭场地测试基地两项指标优势条件登上了23强城市榜单。 但报告认为,实际上,西北五省区虽不是我国汽车生产制造的重点集聚地,但独特的地形地貌和自然气候对于丰富我国自动驾驶汽车测试场景库有着重要作用,亟待有相关基础条件的城市在未来着手开展布局工作。 多家公司抢滩入局在自动驾驶的赛道上,传统车企、新势力造车和科技企业是最重要的三方力量。

报告统计显示,全国自动驾驶产业链重点企业共有88家。 从企业的地理分布情况来看,北京、上海、深圳的重点企业总数位列前三位,分布是33家、14家和13家,三座城市所拥有的企业数量相加占全国总数的68%。

苏州和杭州两座城市各有6家重点企业,并列第四名。

总体来看,长三角地区是我国自动驾驶产业链相关企业的重点聚集地。 另外,企业的布局也各有侧重,散落分布在产业链的各端。 报告表示,我国在自动驾驶产业链布局方面的主要优势在于全面,拥有从上游零部件到中游的一级/二级供应商,再到下游的整车制造厂、出行服务商的全产业链条,但部分核心零部件环节的技术储备相对不足。 例如,在备受关注的中国芯问题上,国内从事自动驾驶汽车芯片研发的企业绝大多数产品还未能达到量产水平。

总体来看,我国汽车芯片产业长期陷在产业链不完善、研发生产能力不强、高度依赖进口的困境中。 如今,汽车芯片不仅是自动驾驶系统中最核心的零部件之一,其是否自主可控更是关系到国家交通安全、数据安全乃至产业安全。

接下来,如何提高设计和制造水平、改善产品可靠性、完善供应链条、创造迭代需求是芯片企业和整个中国汽车产业要攻克的共同课题。

报告还认为,未来中国自动驾驶产业能否在形成规模的同时,在全球分工体系中迈向产业链中高端,享有技术和标准话语权和丰厚的产业利润,在相当程度上就要看能否在芯片、传感器、算法等核心技术上取得实质性突破。