自主品牌汽车

摘要： 在建设汽车强国之路上,中国一汽始终牢记总书记的殷切嘱托,无数中国一汽人夜以继日攻坚克难,用一次次的创新与突破,奋力书写中国自主品牌汽车蓬勃发展的新篇章。

摘要： 在新能源浪潮之下,我国汽车工业实现了赛道更替、得到了迅速发展,自主品牌汽车在全产业链上大举扩张,整车制造中所用零部件上“国产标签”越来越多。但同时,强大汽车工业体系的形成并非朝夕之功、不能一蹴而就,相比德美日等汽车工业传统强国,中国在汽车制造工艺方面还有很多欠缺需要弥补。汽车作为一种现代工业产品,在“概念定义”维度并没有统一的标准,例如,既可以将其视为人货运输载具(四轮及以上),也可以定义为“小型非轨道承载车辆”(四轮)。

摘要： 今年前十个月汽车出口实现50%以上的增速。中汽协表示我国汽车国际化已走出年出口销售100万辆的探索阶段,目前进入快速发展的新时期,预计今年汽车出口总量有望突破300万辆。面对疫情冲击,以及国际政治经济形势不稳定的情况下,我国汽车出口实现逆势增长。经过多年的市场磨练,自主品牌汽车尤其是新能源汽车无论是质量、技术、供应链体系建设,还是品牌塑造等方面都取得了长足进步,海外市场的产品竞争力持续提升,加快了中国汽车出口的发展步伐。

摘要： 本文以品牌印象为自变量,品牌选择为因变量,品牌强度为调节变量,提出假设,构建基础模型,通过对自主品牌汽车品牌印象和品牌强度的调研,推断自主品牌汽车消费者购买意向的影响因素.在收集数据、归纳处理以及模型验证的基础之上,获得下述结论:消费者对自主品牌汽车的品牌选择受到品牌印象和品牌强度的直接正向影响.表明在自主品牌汽车消费者群体购买决策中,对汽车品牌的主观印象及品牌偏好已经超越了汽车产品本身的关注,在购买行为中起到关键作用,同时,品牌强度能够强化品牌印象.

摘要： 为提高国产汽车消费忠诚度,改善客户关系,从微观视角研究了顾客抱怨的产生和负面口碑的扩散过程及规律,指导自主品牌整车企业实施持续改进.首先,依据负面口碑形成过程,将汽车消费生态圈参与个体划分为不同状态,借鉴SIR疫病模型,刻画负面口碑传播过程.其次,考虑到抱怨个体的异质性,利用异质元胞自动机建模方法,构建负面口碑传播的动力学模型.最后,借助离散动力学仿真,研究初始抱怨比例、产品质量水平、售后服务水平和抱怨者分布模式等对负面口碑扩散的影响.结果表明,负面口碑的扩散效应明显,产品质量和售后服务作为顾客抱怨的补偿,能够缓解负面口碑的扩散效应;但依靠售后服务水平的提升改善顾客抱怨情况具有局限性;同时,初始抱怨比例和抱怨者分布显著影响负面口碑扩散效果.研究结果建议整车企业应进行预防性质量管理,以围堵供应链上游环节的质量问题.

摘要： 近年来,随着经济全球化和竞争国际化的趋势日渐明显,我国自主品牌汽车也取得了一定的发展,随着汽车生产技术的日益提高,其在市场所占比例也明显得到了提高.然而,和发达国家的先进汽车技术相比,我国的自主品牌汽车发展仍处于初始阶段,仍需在提升国际影响力和品牌竞争力方面做出努力.本文将基于我国自主品牌汽车国际化的现状及进程中所面临的问题,进一步探索我国自主品牌汽车国际化的有效对策.

摘要： 汽车行业期中考成绩单揭晓。国家统计局数据显示,2020年1~6月,全国汽车类零售额为16388亿元,与去年同期相比下降15.2%。但是,这张成绩单背后,是强势品牌与弱势品牌不断分化的现实。近年来市场占有率稳中有升的自主品牌,在疫情的重创下市场份额被德系、日系等汽车品牌不断蚕食。

摘要： 中国已连续11年成为世界新车产销第一大国,经过多年的发展,自主品牌在产品、技术和市场等方面也实现了突破。但是,中国汽车产业仍存在大而不强的规模竞争窘境,不但缺乏世界级产品和企业,而且诸多核心技术仍严重依赖国外。同时,在核心管理体系和能力上仍与西方跨国公司仍存在较大差距。这些是我国自主品牌汽车存在的老问题。

摘要： 基于中国自主品牌汽车供应链上非契约治理机制广泛存在的现实,以交易成本为视角,研究了影响交易进行的三大层面,即资产专用性、交易频率和不确定性之间的相互作用机理,以及它们通过作用于交易成本,最终影响治理机制选择的路径.在合理提出假设的基础上,采用理论与调查问卷相结合的方法,对数据进行信度、效度分析,检验假设模型并验证提出的8个假设.研究结果表明:交易的三个因素之间并无明显联系；资产专用性对于交易成本的影响最为显著；三个因素通过作用于交易成本,对两种治理机制的选择存在显著影响.

摘要： 本发明提出了基于人工智能的智慧交通品牌汽车大数据检测方法及系统，涉及数据检测技术领域。通过获取多个待检测图像；采用多目标检测互验的方法对待检测图像进行检测；利用目标检测方法进行目标检测，生成多个待检测商标区域；分别计算待检测商标区域与各个商标模板图像的多区域熵值相似度；利用对应的品牌商标检测模型对待检测商标区域进行判别；根据商标判别结果，基于多边缘检测算子的匹配方法计算对应的商标模板图像和待检测商标区域的相似度；根据相似度得到待检测商标区域的检测结果；进而统计得到待检测图像中各个品牌汽车数据；根据各个待检测图像中各个品牌汽车数据统计得到品牌汽车检测数据。显著地提升了汽车商标品牌检测的精准度。

摘要： 本发明涉及一种汽车自主驾驶控制方法和一种汽车自主驾驶系统，自主驾驶系统中，主控模块采样连接视频检测装置和雷达检测装置，控制连接驱动系统和制动系统。设置若干个障碍物距离门限值，相邻两个障碍物距离门限值之间的范围对应一个速度档位；相邻两个障碍物距离门限值越大时，对应的速度档位对应的速度越高；当汽车与障碍物的距离处于某一个相邻两个障碍物距离门限值之间的范围时，汽车以不大于该某一个相邻两个障碍物距离门限值之间的范围对应的速度档位对应的速度行驶。该方法以障碍物距离门限值作为判断的核心，判断条件简单合理、简明清晰、切合实际、易于实现。

摘要： 本发明公开了一种基于层次分析法的汽车品牌线索分派方法，包括以下步骤：原始数据清洗存储；策略设置，初步筛选出符合汽车品牌经销商的数据；应用层次分析法对筛选出的数据进行排序；数据清洗服务商根据客户的销售线索需求量，利用目标规划方法实行分派给专业外呼人员，向汽车品牌经销商提供建档完成的销售线索数据。本发明将层次分析法应用到具有标签化特征的汽车销售线索分派上，提高汽车销售线索大数据的利用效率，达成数尽其用的预期效果，能显著提高数据清洗服务商分派的汽车销售线索与汽车经销商的需求匹配率，实现汽车行业销售线索数据精准分派，实现汽车销售市场的精准营销，满足客户对销售线索的需求，并实现成本控制。

摘要： 本发明涉及图像细粒度分类技术领域，具体涉及一种基于特征分组的双线性卷积神经网络的汽车品牌识别方法，具体包括以下步骤：步骤1：利用目标检测模型SSD对原始数据集进行目标识别，裁剪出原始图像中包含车辆的区域；步骤2：对步骤1得到的裁剪图像进行数据扩充，让数据集达到特征分组的双线性卷积模型训练的要求；步骤3：利用扩充后的数据集对基于特征分组的双线性卷积模型进行训练；步骤4：基于特征分组的双线性卷积网络对输入图像进行汽车品牌识别；解决了传统车辆识别方法容易被复杂背景干扰以及识别模型参数量过多不易部署的问题；结合使用了目标检测模型来对目标区域进行提取，剔除了大部分的背景信息，减少了模型的识别难度。

摘要： 本发明提出了基于人工智能的智慧交通品牌汽车大数据检测方法及系统，涉及数据检测技术领域。通过获取多个待检测图像；采用多目标检测互验的方法对待检测图像进行检测；利用目标检测方法进行目标检测，生成多个待检测商标区域；分别计算待检测商标区域与各个商标模板图像的多区域熵值相似度；利用对应的品牌商标检测模型对待检测商标区域进行判别；根据商标判别结果，基于多边缘检测算子的匹配方法计算对应的商标模板图像和待检测商标区域的相似度；根据相似度得到待检测商标区域的检测结果；进而统计得到待检测图像中各个品牌汽车数据；根据各个待检测图像中各个品牌汽车数据统计得到品牌汽车检测数据。显著地提升了汽车商标品牌检测的精准度。

摘要： 本发明涉及一种汽车自主驾驶控制方法和一种汽车自主驾驶系统，自主驾驶系统中，主控模块采样连接视频检测装置和雷达检测装置，控制连接驱动系统和制动系统。设置若干个障碍物距离门限值，相邻两个障碍物距离门限值之间的范围对应一个速度档位；相邻两个障碍物距离门限值越大时，对应的速度档位对应的速度越高；当汽车与障碍物的距离处于某一个相邻两个障碍物距离门限值之间的范围时，汽车以不大于该某一个相邻两个障碍物距离门限值之间的范围对应的速度档位对应的速度行驶。该方法以障碍物距离门限值作为判断的核心，判断条件简单合理、简明清晰、切合实际、易于实现。

摘要： 本发明公开了一种汽车自主导航终端及其判断汽车是否在高架道路上行驶的方法，汽车自主导航终端包括设在该汽车自主导航终端内的主机板，设在该汽车自主导航终端正面的显示屏以及控制按钮；主机板的输入端分别连接GPS卫星定位接收模块和地图数据库模块，该主机板还与GPRS通信模块双向连接；其特点是，还包括一由倾斜传感器和信号处理电路组成的汽车上下高架道路判断模块。判断汽车上下高架道路的方法是通过汽车上下高架道路判断模块中的倾斜传感器输出的汽车倾斜角度及从汽车自主导航终端读取的GPS定位数据，经处理后与地图数据库中的数据进行比对，得出当前汽车是否在高架道路上行驶的判断结果。结构简单，使用方便、可靠。

摘要： 一种用于使用自主车辆来促进推广的方法，包括：提取针对推广活动的要求；收集第一自主车辆的路线上的推广活动的第一传感器数据；以及判断收集到第一传感器数据的推广活动是否是有效推广机会。如果判断为推广活动是有效推广机会，则在判断为第二自主车辆正在经过推广活动的位置的路线上行驶的情况下，收集推广活动的第二传感器数据，并且基于该第二传感器数据和有效推广机会的详情，来判断第二传感器数据是否对应于有效推广机会。在判断为第二传感器数据对应于有效推广机会的情况下，向第二自主车辆的用户界面提供推广。

摘要： 本发明提供一种电动汽车用户充电品牌偏好度计算方法，包括以下步骤：A、获取充电设施及电动汽车相关信息；B、根据步骤A获取的充电设施及电动汽车相关信息，计算电动汽车用户充电特征矩阵；C、根据步骤B计算的电动汽车用户充电特征矩阵，识别电动汽车用户充电时段及品牌；D、根据步骤C得到的电动汽车用户充电时段及品牌，计算电动汽车用户充电品牌偏好度。本发明所提的电动汽车用户充电品牌偏好度识别方法，克服了调查问卷方式的局限性。

摘要： 本发明涉及图像细粒度分类技术领域，具体涉及一种基于特征分组的双线性卷积神经网络的汽车品牌识别方法，具体包括以下步骤：步骤1：利用目标检测模型SSD对原始数据集进行目标识别，裁剪出原始图像中包含车辆的区域；步骤2：对步骤1得到的裁剪图像进行数据扩充，让数据集达到特征分组的双线性卷积模型训练的要求；步骤3：利用扩充后的数据集对基于特征分组的双线性卷积模型进行训练；步骤4：基于特征分组的双线性卷积网络对输入图像进行汽车品牌识别；解决了传统车辆识别方法容易被复杂背景干扰以及识别模型参数量过多不易部署的问题；结合使用了目标检测模型来对目标区域进行提取，剔除了大部分的背景信息，减少了模型的识别难度。