環境資訊中心記者 姜唯翻譯 林大利審校
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特斯拉要在中國蓋工廠了！將在 2016 年中前完成選址
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看來，特斯拉（Tesla）在中國的電動車銷量似乎不如外界先前預期差。特斯拉執行長馬斯克（Elon Musk）日前在香港參加科技論壇前夕受訪表示，特斯拉在中國的營運「相當良好」，將在中國設立工廠，並預計在 2016 年中前完成廠房選址。
雖然在受訪時，馬斯克未透露特斯拉在中國的具體銷售數字，但馬斯克表示，特斯拉在中國的營運狀況目前「相當良好」，似乎不受先前在中國的銷量遠低於預期影響，並表示，要在中國開啟特斯拉電動車製造計畫，正在尋找當地的合作夥伴與工廠，預計在 2016 年中前完成中國工廠選址。 與其他非中國的汽車製造商相同，特斯拉之所以要在中國興建工廠，關鍵的因素便在於要規避中國政府對進口車徵收的進口稅，以減少貨運開銷，讓特斯拉的電動車在中國市場更有競爭力。此外，中國政府鼓勵新能源汽車的發展，也是因素之一。 目前特斯拉在中國 7 個主要城市設有 15 個業務據點、超過 340 個超級充電站及逾 1,600 個充電樁。其中，光是香港就有 42 個超級充電站，使其成為特斯拉在中國快速擴張的充電網路中，充電站密度最高的城市，而特斯拉在香港的銷量也遠高於中國其他城市，2015 年 Model S 銷售量為 2,221 台，占了特斯拉 2015 年在中國所有銷量的 80%。 香港的電動車熱潮也讓馬斯克看見特斯在其中的潛在市場龐大。在 2014 年至 2015 年間，香港的電動車登記數字就飆升了 270%，馬斯克認為，之所以會有如此驚人的成長，歸因於香港政府的「優良政策」，帶動了電動車的銷量。此外，馬斯克透露，Model X 將會在 2016 下半年，隨著特斯拉在香港的新服務中心進軍香港。
（首圖來源： CC BY 2.0）
（本文授權轉載自《》─〈〉）
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豐田「未來」多國上路，台灣氫燃料車未來何在？
日本豐田汽車在去年推出FCEV氫燃料電池車「Mirai（未來）」，目前已在日本、德國、比利時、丹麥、美國等多個國家上市。目前台灣因欠缺相關法規與氫能政策，仍無法讓FCEV上路，或讓氫燃料電池技術廣泛使用。
豐田的Mirai是全球首輛FCEV，電力來自氫燃料電池；運轉時只會產生水，沒有任何廢氣與污染物，且「加氫」也只需要3分鐘就能行駛650公里。日本相當重視氫燃料電池技術，致力於打造「氫社會」，目標在2020年時讓FCEV的市佔率達到1%。目前除了豐田之外，本田汽車也將在今年推出另一款FCEV。
總統當選人蔡英文日前試乘Mirai，負責接待的和泰汽車協理黃明顯表示，目前台灣只有汽油車、柴油車與電動車的檢驗標準，FCEV無法可用，因此自然不能上路。若要在台灣引進FCEV，則政府須就汽車法規與氫燃料政策進行探討，才有可能看到台灣FCEV的「未來」。
豐田Mirai的訂價大約是700萬日幣，日本民眾在國內購買時享有補助，僅需約500萬日幣就能購置。加上日本計畫將2020東京奧運的選手村打造純氫氣功能的「氫氣城」，相關規章與建設正如火如荼展開當中。相較之下，台灣尚無適用法規，自然也就還沒有引入氫燃料的機會。
FCEV較有疑慮的問題是加氫站的設置。除了FCEV與加氫站的數量需到達一定規模才能具有較好的經濟效益外，由於氫容易燃燒，因此加氫站以及相關管線、設備都需就安全性進行多考量，並解決周遭居民的疑慮。Mirai 採用高纖維儲存氫氣，若氫氣外洩時將會自動啟動隔離閥，也有快速揮散氫氣的功能，藉此確保Mirai的行車安全。
（圖：Honda於FC EXPO 2016 展出的氫燃料電池車）
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比亞迪 6 月電動車銷量破 5,000 輛 奪全球銷售冠軍
比亞迪 6 月新能源汽車銷量突破 5,000 輛，更連續第 2 個月超越特斯拉 (Tesla)、日產 (Nissan) 等競爭對手，成為當月全球新能源汽車銷售冠軍。 比亞迪汽車於 3 日在其官方微博公布，今年 6 月，比亞迪以 5,037 輛的銷量，力壓特斯拉的 4,994 輛，蟬聯全球新能源汽車單月銷售冠軍。目前，比亞迪全球市佔率為 10%，仍然落後於特斯拉的 11% 及日產的 13%。在上半年總銷量方面，比亞迪以 2.04 萬輛列第 3 位，日產及特斯拉分別以 2.71 萬及 2.16 萬輛，排首兩位。 比亞迪新能源汽車銷量今年以來增長迅速，今年 5 月，中國傳統汽車銷量下跌，比亞迪新能源汽車銷量則首度突破 4,000 輛，超越日產及特斯拉成為該月銷量排名第 1 位。
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go語言教程之淺談數組和切片的異同
Hello ,各位小夥伴大家好，我是小棧君，上次分享我們講到了Go語言關於項目工程結構的管理，本期的分享我們來講解一下關於go語言的數組和切片的概念、用法和區別。
在go語言的程序開發過程中，我們避免不了數組和切片。關於他們的用法和區別卻使得有的小夥伴感覺困惑。所以小棧君這裏也歸納和總結了關於數組和切片的乾貨幫助小夥伴進行理解。
數組的定義
數組是具有相同唯一類型的一組已編號且長度固定的數據項序列，這種類型可以是任意的原始類型例如整形、字符串或者自定義類型。
相對於去聲明 number0, number1, …, number99 的變量，使用數組形式 numbers[0], numbers[1] …, numbers[99] 更加方便且易於擴展。
數組元素可以通過索引（位置）來讀取（或者修改），索引從 0 開始，第一個元素索引為 0，第二個索引為 1，以此類推。
總體來講的話數組就是同一種類型的固定長度的序列。
在go語言中數組的定義是很簡單的。
如圖所示，我們定義了一個長度為2的數組，在數組定義的過程中，系統已經對這個數組進行了初始化並分配了空間。所以我們如果想要進行賦值可以通過數組名加上下標的方式進行賦值。但是值得注意的一點是我們並不能進行數組的超長處理。這一點有別於java的數組定義，java的定長數組添加值后如果對於超出的值會有自動擴容功能。
但是在go語言中並沒有方法來進行增刪改查值，只有通過下標的方式，所以我們如果進行了越界處理編譯都會進行報錯。所以才入門的小夥伴們需要注意一下哦。數組的下標在數組的合法範圍之外就會出發訪問越界，會有panic出現。所以小棧君也是通過了一個實例給大家說明一下，因為編譯可能會不通過，所以我們巧妙的避開編譯器的編譯進行數組的越界操作說明。
當然需要值得注意的一點是，數組的長度也是數組類型的一部分，因此var a [2]int 和 var b [3] int 是兩個不同的類型。
知識點來了，在go語言中的數組是屬於值類型傳遞，當我們傳遞一個數組到一個方法中，改變副本的值並不會修改到原本數組的值。所以得到的數組還是原來的樣子。
因此如果我們要對數組進行值的修改的話，就只有進行指針操作啦~。
切片的概念
在go語言中數組中長度不可以更改，所以在實際的應用環境中並不是非常實用，所以Go語言衍生出了一種靈活性強和功能更強大的內置類型，即為切片。
與上面所講的數組相比，切片的長度是不固定的，並且切片是可以進行擴容。切片對象非常小，是因為它是只有3個字段的數據結構：一個是指向底層數組的指針，一個是切片的長度，一個是切片的容量。這3個字段，就是Go語言操作底層數組的元數據，有了它們，我們就可以任意的操作切片了。
當然，切片作為數組的引用，所以切片屬於是引用類型，各位小夥伴可千萬要記住了哦。在切片的使用過程當中，我們可以通過遍曆數組的方式進行對於切片的遍歷，我們也可以內置方法len對數組或切片進行長度的計算。
當然我們也可以對切片的容量進行計算，之前有講過Go語言有豐富的內置庫提供給我們使用，所以我們也可以cap內置函數進行容量的計算。多個切片如果表示同一個數組的片段，它們可以共享數據;因此一個切片和相關數組的其他切片是共享存儲的，相反，不同的數組總是代表不同的存儲。數組實際上是切片的構建塊。
上面的例子小棧君分別用數組和切片進行了測試，我們可以看到數組的容量一旦確定后就無法進行更改，當我們的切片進行初始化，初始的容量是2，此時切片的容量和長度都是2，但是我通過內置的append方法進行了切片的增加。此時的切片的容量和長度都是4。此時我們並不能確定切片內置擴容的機制，但是隱約猜測是倍增。
言歸正傳，為了測試一下切片的擴容機制，所以小棧君又進行了切片的增加，此時，細心的小夥伴應該發現，這次小棧君一次性增加了兩個元素在一個append裏面，因為這是append方法是一個可變長度的傳值。這也是一個小知識點哦。
如果切片的底層數組，沒有足夠的容量時，就會新建一個底層數組，把原來數組的值複製到新底層數組裡，再追加新值，這時候就不會影響原來的底層數組了。
append目前的算法是：容量小於1000個時，總是成倍的增長，一旦容量超過1000個，增長因子設為1.25，也就是說每次會增加25%的容量。
之後我們發現切片的容量和長度發生了變化，如果說上次容量的擴張是4是我們猜測的倍數擴容方式，那麼這次我們就實錘了他的擴容機制就是倍增。而且在Go語言的容量和長度不一樣，所以我們也可以得出結論，就是在 0 <= len(arry) <= cap(slice)。
在我們聲明好切片后我們可以使用new或是make方法對切片進行初始化，當然小棧君也試着嘗試證明切片如果沒有進行初始化是會panic的。結果並沒有出現。因為如果slice沒有初始化，它僅僅相當於一個nil，長度和容量都為0，並不會panic。
小棧君也考慮到可能是因為沒有內置增加方法或是沒有報錯僅僅只是因為我後面利用對Carry數組的切割進行賦值的緣故。所以不甘心又做了一次嘗試，定義好相應的切片后直接使用append方法，結果如下：
我們同樣可以通過上述的例子了解到切片的下標是左閉右開區間，因為我們carry數組的內容如上圖所示， 我們最終得到的結果是IT乾貨棧，下標來講的話是屬於1。所以我們得到的結論和事實是一樣的。對於切片我們也有很多用法，如下圖所示：
下圖是Python中對於切片的操作，並且Python中的數組更為靈活，在後面我為大家分享Python教程的時候會詳細分享哦。
切片的初始化
對於切片的初始化我們可以make方法和new方法
new(T) 為每個新的類型T分配一片內存，初始化為 0 並且返回類型為*T的內存地址:這種方法 返回一個指向類型為 T，值為 0 的地址的指針，它適用於值類型如數組和結構體；它相當於 &T{}。
make(T) 返回一個類型為 T 的初始值，它只適用於3種內建的引用類型:切片、map 和 channel。
拷貝
因為在go語言的數組是屬於值傳遞，之前的方法也證實了這一點，在方法傳遞值的時候系統會進行拷貝一份副本進行傳遞，如果需要改變的值的話就需要使用指針。但是在使用切片處理的時候，因為切片屬於引用傳遞，所以go語言有內置的函數copy方法進行值的拷貝。
上述的一個例子可以綜合說明幾點問題了，最開始我們定義了一個切片並且容量是2，內容是1和2，我們同樣定義了切片b但是並沒有做初始化處理。直接使用copy操作。使用copy操作的時候，小棧君也複製了源碼出來，第一個是我們的數據源，第二個參數傳遞我們的目標源。直接使用的話我們可以從結果看出並沒有成功。
所以接下來小棧君又進行了初始化操作。這裏舉例的目的是提醒各位，在操作切片的時候沒有初始化就相當於nil，最好是進行切片的初始化操作。在早期go語言的版本中，沒有初始化切片會直接報錯。接下來我又進行了再一次的複製操作並且打印出他們的地址和容量、長度。可以看出進行切片的拷貝是不會進行切片的擴容處理。而且他們分別指向了不同的地址說明拷貝成功。
好了，今天的分享就到這啦，如果你喜歡我的分享，麻煩你點擊一個好看或贊，我是小棧君，不定期分享IT乾貨，包括但不限於區塊鏈、大數據、Python、go、等系列專題。希望與你共同成長。我們下期再見啦，拜了個拜~
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域名解析 | A記錄 ，CNAME，MX，NS 你懂了嗎
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域名解析
什麼是域名解析？域名解析就是國際域名或者國內域名以及中文域名等域名申請后做的到IP地址的轉換過程。IP地址是網路上標識您站點的数字地址，為了簡單好記，採用域名來代替ip地址標識站點地址。域名的解析工作由DNS服務器完成。
如下圖，百度 www.baidu.com 就是域名，解析出來的IP 14.216.177.30 這個過程就是域名解析。
A 記錄
A (Address) 記錄是用來指定主機名（或域名）對應的IP地址記錄。用戶可以將該域名下的網站服務器指向到自己的web server上。同時也可以設置您域名的二級域名。又稱IP指向，用戶可以在此設置子域名並指向到自己的目標主機地址上，從而實現通過域名找到服務器。
說明：
·指向的目標主機地址類型只能使用IP地址；
1) 添加A記錄
在“主機名”中填入子域的名字，“類型”為A，“IP地址/主機名”中填入web服務器的IP地址，點擊“新增”按鈕即可。
注：如果“主機名”一欄為空則表示對域名mydomain.com本身做指向。
2) 修改A記錄
只要在“IP地址/主機名”一欄中將原來的IP地址直接修改為新IP地址，然後點擊“修改”按鈕即可。
3) 刪除A記錄
點擊要刪除的A記錄後面對應的“刪除”按鈕即可。
4) 泛域名解析
即將該域名所有未指定的子域名都指向一個空間。
在“主機名”中填入*，“類型”為A，“IP地址/主機名”中填入web服務器的IP地址，點擊“新增”按鈕即可。
5) 負載均衡的實現：
負載均衡(Server Load Balancing，SLB)是指在一系列資源上面動態地分佈網絡負載。負載均衡可以減少網絡擁塞，提高整體網絡性能，提高自愈性，並確保企業關鍵性應用的可用性。
當相同子域名有多個目標地址時，表示輪循，可以達到負載均衡的目的，但需要虛擬主機服務商支持。
CNAME記錄
別名記錄。這種記錄允許您將多個名字映射到另外一個域名。通常用於同時提供WWW和MAIL服務的計算機。例如，有一台計算機名為“host.mydomain.com”（A記錄）。它同時提供WWW和MAIL服務，為了便於用戶訪問服務。可以為該計算機設置兩個別名（CNAME）：WWW和MAIL。這兩個別名的全稱就 http://www.mydomain.com/和“mail.mydomain.com”。實際上他們都指向 “host.mydomain.com”。通常稱別名指向。您可以為一個主機設置別名。比如設置test.mydomain.com，用來指向一個主機www.rddns.com那麼以後就可以用test.mydomain.com來代替訪問www.rddns.com了。
說明：
·CNAME的目標主機地址只能使用主機名，不能使用IP地址；
·主機名前不能有任何其他前綴，如：http://等是不被允許的；
·A記錄優先於CNAME記錄。即如果一個主機地址同時存在A記錄和CNAME記錄，則CNAME記錄不生效。
1) 添加CNAME記錄
在“主機名”中填入子域的名字，“類型”為CNAME，“IP地址/主機名”中填入目標地址，點擊“新增”按鈕即可。
2) 修改CNAME記錄
只要在“IP地址/主機名”一欄中將原來的目標地址直接修改為新地址，然後點擊“修改”按鈕即可。
3) 刪除CNAME記錄
點擊要刪除的CNAME記錄後面對應的“刪除”按鈕即可。
MX 記錄
郵件交換記錄。用於將以該域名為結尾的电子郵件指向對應的郵件服務器以進行處理。如：用戶所用的郵件是以域名mydomain.com為結尾的，則需要在管理界面中添加該域名的MX記錄來處理所有以@mydomain.com結尾的郵件。
說明：
·MX記錄可以使用主機名或IP地址；
·MX記錄可以通過設置優先級實現主輔服務器設置，“優先級”中的数字越小表示級別越高。也可以使用相同優先級達到負載均衡的目的；
·如果在“主機名”中填入子域名則此MX記錄只對該子域名生效。
1)添加MX記錄
“主機名”一欄為空，“類型”為MX，“IP地址/主機名”中填入目標地址或IP，“優先級”里填入数字（必須為整數），點擊“新增”按鈕即可。
2) 修改MX記錄
只要在“IP地址/主機名”一欄中將原來的目標地址或IP直接修改為新地址或IP，然後點擊“修改”按鈕即可。
3) 刪除MX記錄
點擊要刪除的MX記錄後面對應的“刪除”按鈕即可。
4) 負載均衡
服務器負載均衡(Server Load Balancing，SLB)是指在一系列資源上面智能地分佈網絡負載。負載均衡可以減少網絡擁塞，提高整體網絡性能，提高自愈性，並確保企業關鍵性應用的可用性。
當域名的MX記錄有多個目標地址且優先級相同時，表示輪循，可以達到負載均衡的目的，但需要郵箱服務商支持。
NS 記錄
解析服務器記錄。用來表明由哪台服務器對該域名進行解析。這裏的NS記錄只對子域名生效。例如用戶希望由12.34.56.78這台服務器解析news.mydomain.com，則需要設置news.mydomain.com的NS記錄。
說明：
·“優先級”中的数字越小表示級別越高；
·“IP地址/主機名”中既可以填寫IP地址，也可以填寫像ns.mydomain.com這樣的主機地址，但必須保證該主機地址有效。如，將 news.mydomain.com的NS記錄指向到ns.mydomain.com，在設置NS記錄的同時還需要設置ns.mydomain.com的 指向，否則NS記錄將無法正常解析；
·NS記錄優先於A記錄。即，如果一個主機地址同時存在NS記錄和A記錄，則A記錄不生效。這裏的NS記錄只對子域名生效。
1) 添加NS記錄
在“主機名”中填入子域的名字，“類型”為NS，“IP地址/主機名”中填入解析服務器的IP地址或名稱（如ns.mydomain.com），點擊“新增”按鈕即可。
2) 修改NS記錄
只要在“IP地址/主機名”一欄中將原來的服務器目標地址或IP直接修改為新地址或IP，然後點擊“修改”按鈕即可。
3) 刪除NS記錄
點擊要刪除的NS記錄後面對應的“刪除”按鈕即可。
使用A記錄和CNAME進行域名解析的區別
A記錄就是把一個域名解析到一個IP地址（Address，特製数字IP地址），而CNAME記錄就是把域名解析到另外一個域名。其功能是差不多，CNAME將幾個主機名指向一個別名，其實跟指向IP地址是一樣的，因為這個別名也要做一個A記錄的。但是使用CNAME記錄可以很方便地變更IP地址。如果一台服務器有100個網站，他們都做了別名，該台服務器變更IP時，只需要變更別名的A記錄就可以了。
使用A記錄和CNAME哪個好？
域名解析CNAME記錄A記錄哪一種比較好？如果論對網站的影響，就沒有多大區別。但是：CNAME有一個好處就是穩定，就好像一個IP與一個域名的區別。服務商從方便維護的角度，一般也建議用戶使用CNAME記錄綁定域名的。如果主機使用了雙線IP，顯然使用CNAME也要方便一些。
A記錄也有一些好處，例如可以在輸入域名時不用輸入WWW.來訪問網站哦！從SEO優化角度來看，一些搜索引擎如alex或一些搜索查詢工具網站等等則默認是自動去掉WWW.來辨別網站，CNAME記錄是必須有如：WWW(別名)前綴的域名，有時候會遇到這樣的麻煩，前綴去掉了默認網站無法訪問。
有人認為，在SEO優化網站的時候，由於搜索引擎找不到去掉WWW.的域名時，對網站權重也會有些影響。因為有些網民客戶也是不喜歡多寫三個W來訪問網站的，網站無法訪問有少量網民客戶會放棄繼續嘗試加WWW.訪問域名了，因此網站訪問瀏覽量也會減少一些。
也有人認為同一個域名加WWW.和不加WWW.訪問網站也會使網站權重分散，這也是個問題。但是可以使用301跳轉把不加WWW.跳轉到加WWW.的域名，問題就解決了
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高精地圖中地面標識識別技術歷程與實踐
導讀：本文將主要介紹高德在高精地圖地面標識識別上的技術演進，這些技術手段在不同時期服務了高精地圖產線需求，為高德地圖構建高精度地圖提供了基礎的技術保證。
1.面標識識別
地面標識識別，指在地圖道路中識別出各種類型的地面標識元素，如地面箭頭、地面文字、時間、地面数字、減速帶、車距確認線、減速丘、人行橫道、停止讓行線、減速讓行線等。這些自動化識別結果將作為生產數據交付給地圖生產產線，經過製作后演變成服務於自動駕駛、車載導航、移動導航的地圖。
高精地圖一般對各個地圖要素精度至少有着厘米級的要求，所以相對於普通地圖來說需要更高的位置精度，這也是與普通地圖識別的最大不同，所以探索如何將地面標識識別得又全又準是我們一直努力的方向。
地面標識識別有兩大難點：一是地面標識本身的種類、大小繁多，二是地面標識易被磨損遮擋，清晰度參差不齊，這給高精度識別帶來了巨大的挑戰。
1）地面標識種類繁多：實際場景中地面標識種類繁多，在內容、顏色、形狀、尺寸等方面均有不同分佈。
顏色：比如黃色、紅色、白色等
形狀：箭頭形、各種文字数字形狀、條形、多條形、面狀、丘狀等
尺寸：國標定義的標準箭頭長度為9m，但也存在1m~2m甚至1m以下的地面標識元素，尤其減速帶以及人行道等尺寸差異會更大，反映到圖像中像素個數以及長寬比均會有較大差異。
圖1. 部分地面標識
2）磨損壓蓋多：地面元素長年累月受車輛、行人等碾壓會造成磨損，以及經常存在的堵車等場景更是加大了地面要素被遮擋的可能。所以從激光雷達獲取的點雲數據和由相機獲取的可見光圖像數據的質量均參差不齊，對地面標誌識別帶來了極大的挑戰。
常見的問題如下所示，示例如圖2所示。
地面標識磨損：地面標誌由於磨損褪色、掉漆導致不完整或者嚴重不清晰
採集環境問題：遮擋(施工、車輛)、由於環境改變引起的材料激光反射率差異以及可見光不清晰（雨天、逆光等）
圖2. 自然場景下拍攝的地面標識
2. 識別起步
地面標識識別需要做的是將地面標識這部分區域提取出來，則最直觀的是對其進行閾值分割、骨架提取、連通域分析等傳統方法。首先獲取點雲中地面點集合，接着獲取集合中高反射率部分的骨架集合，然後對每個局部骨架區域計算強度截斷閾值，最後對區域進行連通區域搜索以及附加降噪措施等。
另外我們也嘗試了GrabCut等算法在地面標誌上的提取，GrabCut算法對前景和背景分別聚類，得到k組類似的像素集合，然後對前景和背景分別進行高斯混合模型（GMM）建模，判斷像素屬於地面標誌還是背景。在提取疑似地面標識區域后，再經過機器學習模型（SVM等）進行細分類以獲得更好的識別效果。
圖3. 傳統提取方法識別結果
由上圖可以看到，對於一些前後景區分比較好的地面標識提取的比較好，但是針對有磨損、模糊、前景背景相似、背景複雜等情況均效果欠佳，容易漏召回且位置精度不高，魯棒性不強。
3.深度學習時代
2012年Hinton團隊提出的Alexnet網絡贏得了2012年圖像識別大賽冠軍，相比傳統方法獲得顯著提升，CNN在圖像領域有了明顯優勢。近幾年，基於深度學習的檢測識別技術也得到了很大發展。
深度學習時代是數據和硬件驅動的時代，結合部分人工標註以及自動化生成，我們擁有百萬級的數據，而且各種場景的數據還在不斷豐富，結合算法探索與創新，我們取得了越來越好的技術與業務效果。
目前檢測識別技術主要分為兩大方向：Two-Stage(如RCNN系列)和One-stage(SSD、YOLO等)。Two-Stage網絡優勢在於效果整體較好，識別位置較精確，對小目標檢測也有一定的競爭力。
One-stage檢測識別方法優勢在於處理速度較快。高精地圖不僅需要較高的識別性能、也需要有足夠高的識別位置精度，所以我們選擇了準確率較高的Two-stage大方向。
1）R-FCN檢測
結合位置敏感得分圖（position-sensitive score map）和位置敏感降採樣（position-sensitive roi pooling）等操作，R-FCN算法在目標檢測識別上獲得了較高的性能和位置精度，我們選擇了R-FCN檢測算法實現對地面標識的檢測識別。
R-FCN算法基於深度學習的方法，通過學習大量實際場景樣本，所以在泛化性上取得了比較大的提升，自動化識別對於不同場景的識別能力有所提高，地面標識召回率得到了較大的改善。算法示意圖如下所示：
圖4. R-FCN算法示意圖
以下為一些地面標識檢測識別示例：
圖5. R-FCN算法地面標識識別示例
引入深度學習極大的改善了高精地圖地面標識自動識別的性能，地面標識召回得到了很大提升，美中不足的是R-FCN存在着一個弊端就是其輸出的最終檢測位置是基於地面標識類別的得分，但往往得分最高的位置並不一定跟實際位置最貼合，所以在位置預測精度上，R-FCN並不完美。
2）級聯檢測器
隨着深度學習的發展以及業界對目標檢測識別位置精度的要求不斷提高，更多高精度檢測識別算法被提了出來，如Iou-Net等。
我們適時採用了更加先進的識別算法，以期獲得更加精準的位置精度來滿足產線業務需求，結合級聯檢測，利用Deformable-Conv自適應感受野等技術提升算法識別精度。
該算法不同於傳統算法對roi進行一次預測回歸得到最終位置，而是通過級聯的形式不斷修正預測的位置和實際位置的偏差，每經過一個級聯回歸器，算法識別結果均會更加貼合真值，這非常有利於提高識別精度，契合高精地圖對目標位置精度的高要求，最後在召回和位置精度上都達到更好的效果。
圖6.級聯檢測算法原理圖
以下為一些算法識別結果示例：
圖7. 級聯檢測算法識別示例
通過引入級聯形式的檢測識別模型令高精產線自動識別能力在識別精度上得到了不錯的提升，但我們對自動識別位置精度提升的挖掘是無止盡的，所以有了以下的方案。
3）級聯檢測 + 局部回歸
設想一下，如果我們在地面標識區域進行局部的位置回歸，那麼網絡就能夠聚焦到更加細微的地面標識區域，最終得到更加接近邊界的位置。結合實際在做地面標誌識別時，我們將容易造成精度問題的部分單獨做位置精修，得到了更加精細的位置。
以下為部分算法識別結果示例：
圖8. 算法識別示意圖
採用檢測+回歸技術方案實現了更加好的位置檢測精度，讓我們離“真實世界”更進了一步。其缺點是技術方案流程較長，不夠簡潔美觀。
4）基於角點的檢測
基於角點回歸的目標檢測方法，使用單個卷積神經網絡預測兩組熱力圖來表示不同物體類別的角的位置，即將目標邊界框檢測為一對關鍵點（即邊界框的左上角和右下角），以及每個檢測到的角點的嵌入向量。其中角點用於確定目標位置，嵌入向量用於對屬於同一目標的一對角點進行分組。
此種方法簡化了網絡的輸出，通過將目標檢測為成對關鍵點，消除了現有的檢測器設計中對特徵層需要大量anchors的弊端，因為大量anchors造成了大量的重疊以及正負樣本不均衡。同時為了產生更緊密的邊界框，網絡還預測偏移以精細調整角點的位置。通過預測熱力圖、嵌入向量、以及偏移最終得到了精確的邊界框。
圖 9 角點檢測示意圖
由於在檢測任務中需要獲取相同尺寸的特徵圖對目標進行位置回歸、類別分類等，算法會對其進行量化以及降採樣等操作，不可避免會有精度上的損失。這個弊端帶來的最大影響就是經由檢測回歸出的位置不夠魯棒，在某些情況下會出現或多或少的偏移。
5）級聯檢測 + 分割精修
隨着語意分割技術的不斷成熟，基於深度學習的語意分割已經能夠將輸入圖像進行像素級的分類，而且其精度也越來越高，也就是圖片中要素的輪廓越來越精細。
我們採用以resnet 為主幹的分割模型，並結合了自適應感受野、多尺度融合、Coarse-Fine融合、感興趣區域注意力機制等技術實現了對地面標識的像素級分割。
為了獲取地面標識的實體信息，我們仍然用檢測來確定地面標識大致位置，但是不同的是最終由對應區域的地面標識分割語義信息獲取最終精確的地面標識位置。
圖10.地面標識分割示意圖
以下為部分檢測結合精修示例圖：
圖11. 分割精修示例
語義分割的引入使得地面標識的識別位置精度得到了改善，解決了由檢測帶來的識別位置精度不魯棒的問題，使得高精地圖地面標識自動化效果上了一個新的台階。
但是這種方法稍顯繁瑣，而且檢測和分割任務都需要耗費大量GPU資源，也就是說一張圖片需要同時多次GPU運算加上後續的CPU后處理融合才能夠得到最終的結果，如果能夠將這些步驟優化，那麼必然能夠簡化流程同時節省大量運算資源。
6）PAnet
基於以上考慮，我們採用了基於PAnet的檢測識別算法。傳統的實例分割模型各層中的信息傳播不夠充分。PAnet較好的解決了這些問題，充分融合了coarse、fine特徵，不僅有自頂向下的特徵融合還結合了自底向上的特徵融合，在高層特徵中充分融合進了底層的強定位特徵，解決了淺層特徵信息丟失的問題。
另外還結合了自適應特徵降採樣將不同特徵層進行融合提取roi特徵做預測，以及添加額外mask前景背景分類分支，使得預測mask更加精確，這些手段結合對於目標檢測位置精度有比較大的收益。同時，分割和檢測任務結合能夠互相促進取得更好的結果。
圖 12 PAnet 示意圖
以下為一些算法的識別結果示例。可以看到算法對部分磨損模糊的地面標識也有了一定的寬容度，其位置精度有了巨大的改善。（圖中地面標識外框為檢測得到的大概位置，內框為根據像素級分割得到的位置，取內框為地面標識最終位置）。
圖 13 檢測識別實例
採用上述方案需要將點雲投影為2D空間，中間有一定的歸一化量化操作，不可避免的會損失一些信息，最直觀的是在一些點雲反射率較低的地方容易造成目標丟失。如果能夠在原始3維點雲上提取那麼這些問題就迎刃而解。
7）基於3維點雲的目標檢測
基於上面的考慮，我們探索原始點雲上的3D物體檢測，3D點雲識別是各種真實世界應用的一個重要組成部分，如自主導航、重建、VR/AR等。與基於圖像的檢測相比，激光雷達提供可靠的深度信息，可以用於精確定位物體並表徵它們的形狀。
我們探索了多種3維點雲識別算法，比如基於bird-view、voxel等的3維點雲識別。由於PointRCNN在原始3維點雲目標檢測上的良好表現，我們採用基於PointRCNN的方法提取地面標識，整個檢測框架包括兩個階段：第一階段將整個場景的點雲分割為前景點和背景點，以自下而上的方式直接從點雲生成少量高質量的3D proposal。
第二階段在規範坐標中修改候選區域獲得最終的檢測結果，將每個proposal經池化後轉換為規範坐標，以便更好地學習局部空間特徵，同時與第一階段中全局語義特徵相結合，用於預測Box優化和置信度預測。
圖 14 3維點雲檢測
4. 效果與收益
大數據的支撐使得我們的算法擁有更好的魯棒性與識別能力。結合算法中各種策略以及多種數據源（點雲、可見光等），我們在不斷提升地面標識識別精度，其位置精度在Ground Truth 5cm範圍區間內達到99%以上，召回也達到了99.99%以上，各項指標都得到了穩步提升。
上述方案已經正式上線，並處理了大量數據，准召率都達到了生產作業的要求，同時算法對人工作業產線的效率提升作用日益提高。以下是部分效果圖：
圖15. 地面標識檢測效果圖
5. 寫在最後
高精地圖被稱作自動駕駛系統的“眼睛“，與普通地圖最大的不同點在於使用主體不同。普通導航地圖的使用者是人，用於導航、搜索，而高精地圖的使用者是計算機，用於高精度定位、輔助環境感知、規劃與決策。因而高精地圖對地圖要素不僅需要極高的召回率，還需要非常高的位置精度。
高精地圖中要素的識別對技術提出了比較高的要求，縱觀整個高精地圖產業發展，地圖製作逐漸從純人工過渡到半自動乃至全自動。期間識別技術也不斷得到發展與完善，從手動構造特徵到自動特徵、從2維識別到3維以及更高維識別、從單源識別到多源融合等。
目前，高精地圖多採用人工作業，人工作業質量和效率始終是一個矛盾點，相比之下，機器自動識別有着更高的效率、更低的作業成本以及不亞於人工的作業質量。自動識別的應用必將加速高精地圖構建，推動高精地圖產業發展。高精度地面標識識別技術已經在高德高精地圖內部得到應用，有效提升了數據製作效率與製作質量，為高德構建高精地圖提供堅實的技術支撐。
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2015年特斯拉共銷售50580輛電動汽車 完成年度銷售計畫
據報導，特斯拉日前宣佈2015年銷售了50580輛電動汽車，完成年度銷售計畫。
特斯拉稱，2015年第四季度Model S電動汽車銷量為17192輛，比上年同期增長75%，環比增長48%。該公司第四季度生產507輛Model X電動汽車，銷售208輛。特斯拉目前計畫每週生產238輛Model X。
特斯拉完成年度銷售計畫相當重要。特斯拉一直在嘗試大幅提高Model S產量，並首次生產Model X。
這是一個頗為困難的任務。特斯拉最初計畫2015年銷售55000輛電動汽車。由於同時生產兩款車型存在不少困難，特斯拉去年8月把銷售目標下調至50000-55000輛，去年11月份再次把銷售目標下調至50000-52000輛。
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工信部：暫停三元鋰電池客車入新能源汽車推薦目錄
1月24日，在2016中國電動汽車百人會“動力電池的發展與突破”主題峰會上，工信部裝備工業司司長張相木明確表示，出於對動力電池安全問題的考慮，目前暫停三元鋰電池客車列入新能源汽車推廣應用推薦車型目錄。
張相木表示，目前國家正在考慮進一步提高新能源汽車產品安全技術門檻，組織開展對三元鋰電池客車等車型在現行安全標準體系下的風險評估。在評估完成前，暫停三元鋰電池客車列入新能源汽車推廣應用推薦車型目錄。
張相木稱，動力蓄電池是新能源汽車的心臟，是新能源汽車產業發展的關鍵。2009年—2013年，我國新能源汽車動力蓄電池配套由0.3億瓦時逐年增加到7.9億瓦時，2014年提升到36.4億瓦時，2015年動力蓄電池單體的產能接近400億瓦時，據2020年生產200萬輛新能源汽車來測算，我國未來幾年動力蓄電池產品能夠滿足新能源汽車生產配套的要求。
目前，我國汽車動力蓄電池單體在安全性、迴圈壽命和能量密度等方面也取得了較大的進展。鋰離子電池單體能量密度達到了每公斤180瓦時以上，迴圈壽命超過2千次，單體成本降到了每瓦時2元以下，提前達到了規劃的目標。部分企業的材料、電解液、電池產品已進入國際電池及整車配套體系。
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EnergyTrend：中國新能源車政策牽動IT用圓柱型鋰電池供需變化
2015年至2016年第一季，鋰電池產業呈現上沖下洗的極端表現。旗下綠能事業處最新顯示，2015年中國新能源車市場熱絡，包括日韓及中國等電池廠產能因此滿載，並加速在中國的電池產能布局。圓柱型鋰電池在IT（資訊科技）應用的產能逐漸受動力電池擠壓，下半年出現短缺情形。然而今年一月起中國陸續發布新能源車補貼整頓措施，讓市場態度轉趨觀望，動力電池需求減少，紓緩了對IT用鋰電池的產能排擠效應。
EnergyTrend研究經理呂理舜表示，2015年第四季IT用圓柱型電池供給呈現短缺，價格止跌。EnergyTrend預估今年第一季IT用圓柱型電池價格有機會上漲，後續能否成功轉為賣方市場，端視中國新能源車的政策走向。
高分子電池方面，因中國二線供應商積極壓低價格以切入市場，去年第四季仍可見到價格戰，然而今年第一季在新進者的產能投入下，價格仍有機會下滑。
方形電池在滲透率尚未拉高的情況下，再加上產能變動不大，今年第一季價格只有例行性約-2~3%的波動
中國動力電池進入產業整頓，產品安全性獲重視
中國新能源汽車補貼標準，原規劃2017至2018年將在2016年基礎上減少20%，2019至2020年減少40%，2020年後全面停止。然而中國財政部今年一月暫停新能源汽車補貼，而後在三月初宣布續行，並訂下地方政府補貼範圍標準加以控管。工信部裝備工業司也宣稱，考慮動力電池安全問題，暫停三元鋰電池客車列入新能源汽車推廣應用推薦車型目錄，種種行政措施引發產業界譁然。
中國持續引導電池芯關鍵材料國產化，以能量密度為產業升級指標。在補貼逐年降低的壓力下，廠商力圖升級產品效能以降低成本。目前鋰離子電池單體能量密度已可達每公斤180瓦時以上，單體成本降至2 RMB／Wh以下。雖提前達到規劃目標，卻忽視電池芯在安全性、壽命等重要性能，導致近年乘用車、公交車等載具陸續產生安全問題。尤其如微型車等部份竄起的利基型車種，為達雙一百（時速、續航力100公里）的補貼規範，不惜採輕量化車輛平台進行改裝，安全性更加堪慮。
呂理舜指出，雖然中國近來無論在補貼、產品規格等門檻加嚴，都讓市場對中國電動車的前景感到擔憂，但若仔細檢視相關政策，可發現中國官方正進行產業結構調整，希望透過更周延的補助政策與產品規範促進產業升級，使電動車的成熟度能與傳統汽油車抗衡。中國政府透過補貼雖創造出產業短期榮景，但長期仍要靠引導而非獨厚的方式促進產業發展與提升，才能彌補自身於汽油車市場落後的態勢，搶占電動車市場先機。
4Q15 鋰電池銀級會員報告
消費型應用
- 圓柱、方型與高分子的價格與供需狀況
- 國際、中國電池的產能動態
- 未來的三種電池芯發展走向
動力型應用
- 中國新能源車的產品關鍵
- 2015年中國動力電池的出貨統計
| 報告內容 | 報告格式 | 更新頻率 | 價格 |
| 鋰電池價格趨勢 ．圓柱型電池、高分子電池、方型電池季度價格變化 |
 /  |
每季 (3, 6,9,12月) |
USD 3,300/年 |
| 鋰電池消費型應用市場 鋰電池消費型應用市場 ．筆記電腦與平板電腦應用中品牌與EMS的出貨數量 ．主要鋰電池廠商產能配置 (實際產能/可利用產能)季度更新 (SDI, LGC, New Panasonic, Sony, and Maxcell) ．中國鋰電池廠商產能配置(實際產能/可利用產能)季度更新 (自2Q15 起季度更新) ATL、Lishan(力神)、Coslight (光宇)、BYD (比亞迪)、Veken (微科)、TMB (天貿)、HYB (華粵寶)、BAK(比克)、Haopeng(豪鵬)、McNair(邁科)、TCL(金能)、Liwinon(鋰威) 
需求市場 |
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| 鋰電池動力型應用市場 供給市場 ．主要鋰電池廠商產能配置 (實際產能/可利用產能)季度更新 (SDI, LGC, New Panasonic, Sony, and Maxcell) ．中國鋰電池廠商產能配置(實際產能/可利用產能)季度更新 (自2Q15 起季度更新) ATL、Lishan(力神)、Coslight (光宇)、BYD (比亞迪)、Veken (微科)、TMB (天貿)、HYB (華粵寶)、BAK(比克)、Haopeng(豪鵬)、McNair(邁科)、TCL(金能)、Liwinon(鋰威) )
需求市場 供需市場分析 |
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| 太陽能儲能系統市場需求 ．居家、企業與產業應用 |
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| 電動車市場需求(2015-2020) ． HEV/ PHEV/ BEV年銷售數量、年銷售金額 |
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如果您想要瞭解更多關於EnergyTrend 鋰電池產業報告的細節，以及會員報告的說明，請點這裡或歡迎聯繫：
Joanne Wu (Taipei)
joannewu@trendforce.com
+886-2-8978-6488 ext. 912
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