我国动力电池产能面临严重过剩 优质产能占比亟待提高

随着新能源汽车市场的升温,大量资本涌入动力电池行业,推动了行业快速发展。然而,优质产能不足和产能过剩等问题日益凸显,行业亟需通过市场竞争实现优胜劣汰。同时,政策导向和技术壁垒也成为影响行业发展的关键因素。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

中国投资基金以高达10亿美金的金额收购日产电池业务;智慧能源公布21700电池生产计划;亿纬锂能与蓝威能源签署战略合作协议;思度控股集团投资12亿元在浙江新建10亿Ah(安时)动力锂电池、2亿Ah(安时)超级电容生产线和电动车电控系统、电机生产设备……这仅是近两个月动力电池行业发生的大宗投资、收购案。据不完全统计,2017年上半年动力电池领域有52个投资项目,总投资额达到919.96亿元。动力电池成了资本热捧的香馍馍。然而,需引起重视的是,据统计,到2020年,仅比亚迪、宁德时代、国轩高科、天津力神、亿纬锂能、智慧能源、沃特玛7家电池企业公布的电池规划就能满足278万辆电动汽车的使用。而到2020年,我国新能源汽车的产能规划是200万辆。据此推算,动力电池产能将严重过剩。■行业重组将加速“千亿资金的体量,看上去很大,但具体到每一个电池企业,并不多。”中国化学与物理电池行业协会秘书长刘彦龙表示,千亿资金只是媒体的测算,实际上有没有这么多、能否落实都还有待考证。去年以来,我国动力电池行业开始了新一轮洗牌,尤其是国家一度酝酿出台动力电池行业规范,拟设立80亿瓦时的产能门槛。尽管此项标准尚未最后拍板,但国家规范行业、提升企业竞争力、淘汰落后产能的意图很明显。“在这一轮淘汰赛中,一些上市公司或涉及资本运作的企业,将通过投资战略的调整增强企业竞争力,这都是市场竞争条件下企业的正常行为。”刘彦龙认为,正常的市场竞争中,资本的进入和退出不可避免,在电动化越来越明朗的大趋势下,动力电池行业被资本追捧是必然趋势。借助资本的力量,行业的优胜劣汰会进一步加速。“我国动力电池行业一直存在无序竞争的问题,相关政策也有意引导中小企业退出。”真锂研究首席分析师墨柯在接受《中国汽车报》记者采访时表示,当新能源汽车成为未来的发展方向之后,动力电池成为投资热土,吸引资本进入理所当然,但我国动力电池行业无序竞争的问题已经到了必须重视的阶段。

 

 

(资料图片来源于网络)“随着近两年我国新能源汽车市场的大热,动力电池市场随之水涨船高,不断有资本涌入。然而,当前我国的新能源汽车市场仍是政策市,动力电池行业也受政策影响存在不确定性。”天津力神电池研究院院长周江认为,千亿资本一下子涌入动力电池行业,存在一定非理性因素。“在成熟的市场,资本也会相对理性;反之,盲目投资将带来很大风险。”周江表示。事实上,我国动力电池行业不仅仅面临资本盛宴引发产能过剩这么简单。“我们必须清醒地认识到,规划产能不代表优质产能。”周江强调,优质产能不足是多年来一直困扰我国动力电池行业发展的问题。今年刚出版的2017年《新能源汽车蓝皮书》在总结我国动力电池的发展时就指出,整体上看,我国动力电池产业规模已经全球领先,技术水平提升显著,部分高端产品与国外差距不大,产业竞争力逐渐形成。然而从全球市场格局来看,我国动力电池行业在产业结构、精密制造、国际竞争力等方面还存在不足。具体表现为:动力电池产业发展存在产能扩张过快而优质产能不足、制造水平低、企业研发实力弱、安全问题重视不够、原材料价格上涨及成品面临降价压力等诸多因素的影响。动力电池是一个需要技术积累的行业,无论是产品研发还是生产环节都有极高的技术要求,企业的规划产能能否转化为优质产能存在一定变数。墨柯表示,面对新能源汽车的市场需求,电池企业要在培育优质产能上下功夫,提升动力电池性能、产品一致性,以满足市场需求。当然,墨柯也强调,如果眼光放远一点,市场格局或有所不同。“有些国际机构预测,到2025年,全球新能源汽车年销量或达到1400万辆,因此,基于十年后的市场,对我国动力电池行业产能过剩的担忧似乎又是多余的。”他说。■市场化方可踢出投机者资本盲目入场、产能过剩势必加剧动力电池行业乱象,但通过行政手段干预资本入场同样不现实。“政府可以用标准的提升规范产品、促进技术提升,从而推动企业的优胜劣汰,但更重要的是引入市场竞争机制,加速行业重组,让没有技术优势的中小企业在竞争中被淘汰。”墨柯认为,资本逐利进入动力电池行业并不全是坏事,关键是怎样规避投机者搅局,这其中政府的政策强干预很难发挥作用,只能通过市场化竞争完成优胜劣汰。周江认为,依靠政策推动的新能源汽车市场为动力电池行业带来了一时繁荣,当补贴退出后,完全市场化的环境才是企业所面临的真正考验。“市场化竞争下,尤其是一些国际化大型车企,他们选择电池配套商时对技术、产品品质,包括企业资质都有严格的要求。”他说,“一旦新能源汽车进入市场化阶段,动力电池企业必将迎来靠实力说话的市场淘汰赛,而实力的培育绝非一朝一夕之功,这就需要资本入场前要做好理性规划。”刘彦龙则建议,我国动力电池企业须改变目前靠低价竞争拿订单的发展思路,要在提升企业实力的同时用差异化优势在细分市场谋求生存空间。


本文转自d1net(转载)

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在现代军事领域,导弹的精确打击能力至关重要,而导弹的飞行轨迹直接影响其命中精度。为了深入研究导弹的飞行特性,本文通过 MATLAB 软件中的 Simulink 工具,对导弹的六自由度三维轨迹进行仿真分析。目标在惯性坐标系下进行匀速或变速机动,导弹采用比例导引法进行追踪。通过建立运动学与动力学模型,模拟导弹的飞行过程,旨在获取导弹的运动轨迹以及与目标的距离变化规律,为导弹的制导与控制研究提供理论支持与数据参考。 目标在惯性坐标系中按照设定的匀速或变速规律进行机动。其运动状态由位置、速度和加速度等参数描述,通过数学公式精确表达其在三维空间内的运动轨迹。匀速运动时,目标的速度保持恒定,位置随时间线性变化;变速运动时,引入加速度参数,使目标的运动更具复杂性和实战性。 导弹采用比例导引法进行制导。根据比例导引法的基本原理,导弹的加速度与目标与导弹之间的相对位置和相对速度成正比。结合导弹的运动学和动力学规律,建立导弹的六自由度运动模型。该模型考虑了导弹在三维空间内的平动和转动自由度,包括导弹的俯仰、偏航和滚转运动,以及相应的速度和加速度变化。通过运动学方程描述导弹的位置和姿态变化,动力学方程则考虑了导弹的推力、气动力和重力等因素对导弹运动的影响,从而全面刻画导弹的飞行特性。 在 MATLAB 的 Simulink 环境下,搭建仿真模型。将目标运动模型和导弹运动模型以模块化的方式进行组合,通过信号连接实现目标与导弹之间的信息交互。设置不同的初始条件,如目标和导弹的初始位置、速度、加速度等,以及比例导引法中的比例系数等参数。启动仿真后,Simulink 根据模型中的方程和参数,实时计算导弹和目标的运动状态,并以图形化的方式展示导弹的三维飞行轨迹以及导弹与目标之间的距离变化曲线。通过多次仿真,调整参数,
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 图像超分辨率是一种计算机视觉技术,目的是将低分辨率图像提升为高分辨率图像,恢复其细节。近年来,深度学习的快速发展为该领域带来了显著突破。本文将探讨如何利用Python和深度学习实现图像超分辨率,并以srez-master项目为例进行实战解析。 深度学习是机器学习的一个分支,依靠多层神经网络模拟人脑学习过程。在图像超分辨率任务中,卷积神经网络(CNN)是常用架构,能够学习图像特征并生成高分辨率图像。 Python是数据科学和机器学习领域的主流语言,拥有丰富的深度学习库。对于图像超分辨率,常用库包括: TensorFlow 或 PyTorch:提供构建和训练神经网络的工具。 Keras 或 PyTorch Lightning:简化模型构建和训练。 OpenCV:用于图像处理和预处理。 Numpy:用于数值计算和矩阵操作。 PIL 或 imageio:用于处理和显示图像。 srez-master是一个开源的图像超分辨率项目,基于SRGAN(Super-Resolution Generative Adversarial Network)模型,包含生成器和判别器: 生成器:将低分辨率图像转换为高分辨率图像。 判别器:区分真实高分辨率图像与生成器生成的图像,提升生成器的细节还原能力。 数据准备:收集低分辨率和高分辨率图像对,进行缩放和归一化等预处理。 模型构建:根据srez-master代码搭建SRGAN模型,包括生成器和判别器。 训练过程:使用优化器(如Adam)和损失函数(如MSE或GAN损失)进行训练,并定期保存模型权重。 测试与评估:将模型应用于新的低分辨率图像,生成高分辨率结果,并通过PSNR和SSIM等指标评估效果。 结果展示:对比原始低分辨率图像和超分辨率图像,直观展示效果。 ESR
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值