比亚迪获得发明专利授权：“一种导引结构、导引系统及车辆”

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2025月07月12日

证券之星消息，根据天眼查APP数据显示比亚迪（002594）新获得一项发明专利授权，专利名为“一种导引结构、导引系统及车辆”，专利申请号为CN202411558996.8，授权日为2025年7月11日。

比亚迪获得发明专利授权：“一种导引结构、导引系统及车辆”
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专利摘要：本申请公开了一种导引结构、导引系统及车辆，涉及车辆技术领域，旨在解决车辆行驶过程中的气流导引问题。该导引结构用于车辆，导引结构包括第一入口和第一出口，第一入口与第一出口之间形成导引通道，以将吹向车辆的气流，在车辆的宽度方向上，引导向乘员舱外侧，本申请公开的导引结构用于引导气流。

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今年以来比亚迪新获得专利授权2778个，较去年同期增加了64.77%。结合公司2024年年报财务数据，2024年公司在研发方面投入了531.95亿元，同比增34.42%。

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通过天眼查大数据分析，比亚迪股份有限公司共对外投资了104家企业，参与招投标项目984次；财产线索方面有商标信息3004条，专利信息37170条，著作权信息131条；此外企业还拥有行政许可143个。

数据来源：天眼查APP

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人保财险 ,人保有温度_行业分析：国产大模型数量已超200个我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径 2024年5月13日来源：人民日报央视新闻客户端百度 405 20 据不完全统计，国产大模型数量目前已超过200个，覆盖多个行业领域，应用场景不断拓展。大模型技术引领着人工智能领域迈入新发展高度，在世界范围内受到广泛关注。大模型对于企业用户和人工智能厂商而言，是一个重要发展机遇。我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径图片来源于网络，如有侵权，请联系删除国产大模型数量已超200个据不完全统计，国产大模型数量目前已超过200个，覆盖多个行业领域，应用场景不断拓展当前，我国大模型进入发展加速期，在自然语言处理、机器视觉和多模态等各技术分支上均在同步跟进、快速发展。在产学研各方共同推动下，我国已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力，涌现出一批具有行业影响力的大模型应用，形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径：一是打造跨行业通用化人工智能能力平台，即通用大模型，其应用正在从办公、生活向医疗、工业、教育等领域加速渗透;一批则是针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的行业大模型，发挥其领域纵深优势，提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。国务院发展研究中心原副主任刘世锦认为，我国超大规模市场优势与新技术应用的交互叠加，在数字经济等领域带来更多的发展机会;更多创新主体通过市场竞争的形式推动创新，为技术和工程化提供更多的应用场景。在国家信息中心信息化和产业发展部主任单志广看来，我国的大模型发展要坚持应用导向，重视人工智能基础大模型与行业数据知识相结合，基于应用开发与市场需求，人工智能的研发应用不断深化。据中研产业研究院分析：大模型技术引领着人工智能领域迈入新发展高度，在世界范围内受到广泛关注。大模型对于企业用户和人工智能厂商而言，是一个重要发展机遇。大模型产业分析据不完全统计，2023年，在大模型及应用相关领域，国内外共跑出30多家知名“独角兽”公司，它们的业务涉及基础大模型，以及AI绘画、文生视频、AI辅助编程、翻译等方向。从地域分布来看，美国的大模型及应用相关领域的独角兽占比较多。在26家独角兽中，有17家都是诞生在美国，另外法国2家、德国2家、英国2家、以色列2家，加拿大1家。据IT桔子数据，目前，中国人工智能领域的独角兽公司共有102家;其中2023年的新晋独角兽有10家。在这10家新诞生的独角兽公司中，AIGC及大模型相关有4家，占比近一半。它们分别是智谱AI、百川智能、零一万物、Minimax 名之梦。这四家公司呈现出了几个共同特点：明星创始团队、融资相对密集、金额巨大，且估值都超过10亿美元。我们的报告包含大量的数据、深入分析、专业方法和价值洞察，可以帮助您更好地了解行业的趋势、风险和机遇。在未来的竞争中拥有正确的洞察力，就有可能在适当的时间和地点获得领先优势。虽然，2023年中国的大模型及应用独角兽数量与美国相差很多，但并不输于欧洲国家。中国大模型产业的崛起标志着人工智能领域的新篇章。在不断创新的推动下，它正快速融入各行各业，为商业世界带来了前所未有的机遇。展望未来，我们可以乐观地预见，中国大模型将继续引领创新浪潮。值得注意的是，大模型也面临着一些挑战。首先，大模型的训练需要大量的计算资源和时间，这使得其训练成本非常高。其次，大模型在处理一些特定任务时可能存在过拟合的问题，即模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现较差。此外，大模型的可解释性也是一个挑战，因为它们通常包含大量的参数和复杂的网络结构，很难解释其决策过程。报告在总结中国AI大模型发展历程的基础上，结合新时期的各方面因素，对中国AI大模型的发展趋势给予了细致和审慎的预测论证。报告资料详实，图表丰富，既有深入的分析，又有直观的比较，为AI大模型企业在激烈的市场竞争中洞察先机，能准确及时的针对自身环境调整经营策略。想要了解更多大模型行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告。关注公众号免费获取更多报告节选免费咨询行业专家相关深度报告REPORTS 11194 2929 3729 4529 5364 6229 推荐阅读 ...

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2024年自动驾驶行业前景与投资战略咨询特斯拉FSD订阅率仅2% 车主对自动驾驶技术价值存疑 2024年5月14日来源：中研普华集团、央视财经、中研网 1292 84 特斯拉FSD订阅率仅2%：车主对自动驾驶技术的价值存疑图片来源于网络，如有侵权，请联系删除特斯拉FSD订阅率仅2%：车主对自动驾驶技术的价值存疑。特斯拉的完全自动驾驶(FSD)技术一直备受关注，但最近的一项数据却显示，尽管特斯拉提供了一个月的免费试用，但仅有2%的车主在试用期结束后选择继续订阅该服务。这一数字远低于知名特斯拉投资者、未来基金管理合伙人加里·布莱克在特斯拉模型中假设的6%。据信用卡数据提供商Yipit的数据显示，尽管特斯拉的FSD技术具有一定的吸引力，但车主在试用后并未普遍选择付费订阅。布莱克指出，Yipit的调查样本量相对较小，可能无法全面反映特斯拉车主的整体意愿。然而，这一低订阅率无疑引发了人们对特斯拉FSD技术价值的质疑。对于低订阅率的原因，布莱克提出了两种可能性：一是车主认为FSD服务的附加值低，即他们认为这一技术并未带来预期的便利或提升驾驶体验;二是由于99美元/月的订阅费用过高，车主认为这一价格与所提供的服务不匹配。特斯拉FSD技术的核心在于实现车辆的完全自动驾驶，这一技术对于提高驾驶安全性、减少交通拥堵等方面具有积极意义。然而，从目前的订阅率来看，车主对于这一技术的价值认知似乎并不高。特斯拉需要认真考虑如何提升FSD技术的附加值，以吸引更多车主选择订阅。同时，特斯拉也需要考虑是否需要对订阅价格进行调整，以更好地满足车主的需求和预算。此外，特斯拉还需要关注车主对于FSD技术的反馈和意见，以不断优化和改进技术，提高车主的满意度和忠诚度。总之，特斯拉FSD技术的低订阅率表明，车主对于该技术的价值认知存在疑虑。特斯拉需要认真分析原因，采取有效措施，以提升FSD技术的吸引力和竞争力。据中研产业研究院分析：特斯拉的自动驾驶技术近年来取得了显著的进步。以下是关于特斯拉自动驾驶技术进步的一些关键方面：硬件升级：特斯拉不断升级其硬件平台，如HW4.0的推出，显著提升了自动驾驶系统的算力。这种升级使得车辆能够更快速地处理和分析来自各种传感器的数据，从而提高自动驾驶的准确性和可靠性。端到端神经网络(NN)升级：特斯拉的FSD V12.3版本实现了端到端的神经网络升级。这意味着车辆可以更好地从原始传感器数据中提取信息，并做出更精准的决策，从而提高了自动驾驶的性能和稳定性。感知和决策能力的提升：随着硬件和软件的升级，特斯拉的自动驾驶系统在感知和决策能力方面也有了显著提升。车辆可以更准确地识别道路标志、障碍物和其他车辆，并在紧急情况下做出更快的反应，降低了事故发生的概率。软件算法的改进：特斯拉在自动驾驶算法方面也进行了大量研究和改进。通过深度学习和机器学习技术，特斯拉不断优化其自动驾驶软件，使其能够更好地适应各种复杂道路和交通状况。用户体验的提升：特斯拉也在不断改善自动驾驶技术的用户体验。例如，通过优化用户界面和交互方式，使得用户能够更轻松地启用和使用自动驾驶功能。此外，特斯拉还在努力提高自动驾驶系统的稳定性和可靠性，以减少用户在使用过程中可能遇到的问题。总的来说，特斯拉在自动驾驶技术方面取得了显著进步，不断推动自动驾驶技术的发展和应用。然而，自动驾驶技术仍然面临许多挑战和限制，特斯拉也将继续努力研究和改进，以实现更高级别的自动驾驶功能。基于对人类驾驶员操作借助多少的程度，国际上将自动驾驶分为L0到L5共六个级别。其中L0为无自动化，L5为完全自动驾驶。目前行业内主要厂商已实现L3级别自动驾驶技术，少数顶尖厂商正在攻坚L4级别。交通运输部印发《自动驾驶汽车运输安全服务指南(试行)》。《指南》明确了在现行法律法规框架下使用自动驾驶汽车从事运输经营活动的基本要求，引导自动驾驶运输服务健康有序发展，最大限度防范化解运输安全风险，切实保障人民群众生命财产安全。《指南》规定，自动驾驶汽车是指按照国家有关标准，在设计运行条件下具备执行全部动态驾驶任务能力、由工业和信息化部门将其纳入产品准入范围的汽车，包括国家标准《汽车驾驶自动化分级》(GB/T40429—2021)明确的有条件自动驾驶汽车、高度自动驾驶汽车和完全自动驾驶汽车，也就是人们常说的L3、L4和L5级自动驾驶汽车。技术持续进步：随着传感器技术、计算机视觉、深度学习等领域的不断突破，自动驾驶系统的感知、决策和执行能力将持续提高。这将使自动驾驶汽车能够应对更复杂的道路和交通情况，提高安全性和可靠性。等级提升与全面商业化：...

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