双王炸爆单,问界M8、M9怎么选?

文 | AUTO芯球

作者 | 雷慢

问界M8一小时小订7500台,

新问界M9一小时订单3800台。

余承东这次直接把一对王炸打了出来,

来看这对大小王,

问界M8预售价36.8万到45.8万,

问界M9预售价47.8万到57.8万,

这两款车,我预计正式上市时都还会有1万的降价,

问界M9这波真的是加量不加价,

比如六座增程MAX版,电池从老款的42度电增加到53度,

还增加了3颗激光雷达,正式上市如果再降一万,

那新款相当于一分钱没涨,确实比老款香多了!

先说问界M8、M9两款车的相同点,

很多人可能还没太搞清楚,问界M8到底是一个什么水平,

其实,问界M8的配置,就相当于老款问界M9,

两款车都是途灵平台,都有百万像素大灯,

大差不差的车身尺寸,

问界M8也是全系四驱+空悬+EDC减震,

五座版没有零重力座椅!但六座版可以选装,

连这个选装策略都和老款M9一样!

这相当于你少花了10万,买了一个老款问界M9的配置,

关键是,还给你多加了一颗固态激光雷达。

那这么一说,老款问界M9车主岂不是很冤种?

别急,赛力斯官方都放话了,老问界M9车主能花钱升级硬件!

也就是4颗激光雷达。

那问题来了,新款M9比M8贵的10万花哪了?

来看,这次问界M9配了智能隐私玻璃,就是尊界S800那套黑科技,

最大的差异是,新问界M9配备了4颗激光雷达,能上L3自动驾驶,

问界M8是一颗前向激光雷达+一颗固态激光雷达,

它的智驾能力可能会卡在L2.999,上不了L3了,

但这能力也比BBA和其他竞品强太多了,

问界M8一来,我估计奥迪Q5、Q7、宝马X5、X7,

以及理想L8、L9都要连夜开会商量对策,

定价34.98万-48.98万的奥迪Q5L,和问界M8基本重叠,

现在被逼得降到23.88万起了,照M8这种思路打下去还得降!

各位买车看清趋势了,合资只会被甩得越来越远,

现在问界M9的状态是,L2智驾已经练成,

飞升到L3级自动驾驶去了,硬件上也全面升级,

进入独孤求败的境地了,关键这样还没涨价。

你说友商上哪儿说理去?

好了,买车比价钱,你买我推荐。

*本文图片均来源于网络

聚焦智能汽车,助力关键决策。

需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优化研究”展开,基于Matlab代码实现,重点探讨了冰蓄冷系统在电力需求响应背景下的动态建模与优化调度策略。研究结合实际电力负荷与电价信号,构建系统能耗模型,利用优化算法对冰蓄冷系统的运行策略进行求解,旨在降低用电成本、平衡电网负荷,并提升能源利用效率。文中还提及该研究为博士论文复现,涉及系统建模、优化算法应用与仿真验证等关键技术环节,配套提供了完整的Matlab代码资源。; 适合人群:具备一定电力系统、能源管理或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、高校教师及企业研发人员,尤其适合开展需求响应、综合能源系统优化等相关课题研究的人员。; 使用场景及目标:①复现博士论文中的冰蓄冷系统需求响应优化模型;②学习Matlab在能源系统建模与优化中的具体实现方法;③掌握需求响应策略的设计思路与仿真验证流程,服务于科研项目、论文写作或实际工程方案设计。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注系统建模逻辑与优化算法的实现细节,按文档目录顺序系统学习,并尝试调整参数进行仿真对比,以深入理解不同需求响应策略的效果差异。
综合能源系统零碳优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“综合能源系统零碳优化调度研究”,提供了基于Matlab代码实现的完整解决方案,重点探讨了在高比例可再生能源接入背景下,如何通过优化调度实现零碳排放目标。文中涉及多种先进优化算法(如改进遗传算法、粒子群优化、ADMM等)在综合能源系统中的应用,涵盖风光场景生成、储能配置、需求响应、微电网协同调度等多个关键技术环节,并结合具体案例(如压缩空气储能、光热电站、P2G技术等)进行建模与仿真分析,展示了从题建模、算法设计到结果验证的全流程实现过程。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统或优化理论基础,熟悉Matlab/Simulink编程,从事新能源、智能电网、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展综合能源系统低碳/零碳调度的科研建模与算法开发;②复现高水平期刊(如SCI/EI)论文中的优化模型与仿真结果;③学习如何将智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化、ADMM等)应用于实际能源系统调度题;④掌握Matlab在能源系统仿真与优化中的典型应用方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与网盘资源,边学习理论模型边动手调试程序,重点关注不同优化算法在调度模型中的实现细节与参数设置,同时可扩展应用于自身研究课题中,提升科研效率与模型精度。
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