
4月20日,华为在上海举行智慧出行华为智选品鉴会,宣布赛力斯华为智选SF5正式入驻华为旗舰店,通过华为全国的零售渠道网络进行销售。
在4月19日开启的第十九届上海国际车展上,华为与赛力斯品牌推出了首个华为智选生态汽车产品——赛力斯华为智选SF5。此次入驻华为旗舰店将是双方合作迈出的坚实一步。
“这同时开创了消费电子行业和汽车行业的先河。未来,华为不仅可以提供领先的ICT智能汽车解决方案,帮助车企造好车,还可以通过在消费电子行业积累的高端品牌运作、营销经验及销售网络,帮助车企卖好车。”华为常务董事、消费者业务CEO余承东表示。
截至2020年底,华为消费者业务已经在全球建立包括12家旗舰店、5,000多家体验店在内的近60,000个零售阵地,接待用户数超过8,000万。
电驱增程:解决用户充电、里程焦虑的最优解
据中国国家公安部发布统计数据显示,截至2020年底,全国新能源汽车保有量达492万辆,增量连续三年超过100万辆,呈持续高速增长趋势。
然而,绝大部分电动车主仍经常面临充电难、续航里程短、充电不便利的多重焦虑。电驱增程技术既能提供电动车的驾控体验,又能像燃油车一样没有里程焦虑,是目前行业最优解。
华为黑科技加持 打造智慧出行体验
赛力斯华为智选SF5溜背式轿跑风格设计是自然美学与流体动力学的完美结合,带来更低风阻。 此外,该车实现百公里加速4.68s、匹配超跑级轻量化铝合金底盘、百万级轿跑使用的前双叉臂后梯形多连杆独立悬架,带来更快的加速、更好的倾斜控制及减震体验,堪称性能怪兽。
赛力斯推出的“驼峰”电驱增程系统,搭载华为DriveONE三合一电驱动系统为用户提供长续航、高性能的驾控体验。赛力斯华为智选SF5可以提供“有电加电,无电加油”的灵活选择,增程模式动态可调,满足各种出行需要。在纯电模式下可实现续航180 km,满足城市日常通勤;在增程模式下可实现1000+ km续航 ,北京到上海轻松可达。该车搭载行业领先的1.5T四缸增程器,智能适应不同行驶工况、温度和地域,让用户既能在城市里自由穿梭,也能到远方纵情山水。
赛力斯华为智选SF5配备HUAWEI HiCar解决方案,可以将华为的移动应用生态复制到车机上,还可以支持在手机和车内中控大屏间随时随地切换如导航、音乐等应用,上车前的歌,车上继续播。此外,用户也可以通过语音进行交互控制,更专注驾驶。HUAWEI HiCar还可以实现IoT设备互联,用户下车前可远程打开家中空调、智慧屏等智能终端 ,管车也管家,打造真正的无缝全场景体验。
由11支高级音响单元构建的整车立体环绕系统经过HUAWEI SOUND 原班技术核心团队和声学专家调教,低频下潜低至30Hz,带来最高107dB的震撼低音,结合NVH(整车噪声、振动与声振粗糙度)38dB 图书馆级静谧效果,带来极致沉浸的移动音乐体验——整体声像清晰、层次分明、低音深沉浑厚、高音清脆纯净,只需轻轻一按,座舱秒变移动歌剧院。
首批车主专享礼遇
2021年12月31日前首批购买高性能四驱版的用户将获赠专享升级礼遇,包括20寸运动铝合金轮毂、通风加热按摩前排座椅和倍耐力P Zero高性能轮胎。此外,用户还将获赠HUD抬头显示系统、7kW家用充电桩和增程器十年免费保养服务。
4月21日起开启品鉴体验
赛力斯华为智选SF5四驱版定价24.68万元,两驱版定价21.68万元,拥有湛海蓝、鎏金黑、珍珠白、钛银灰四种配色,同时搭配极夜黑、雀羽红、和象牙白内饰。自2021年4月21日起,用户可以通过赛力斯官方App、华为商城、赛力斯体验中心及华为旗舰店预约线下体验及预定。该车计划于五月份开始批量交付。
余承东表示:“创新不仅仅是技术层面,面对消费需求的变化和偏好,我们给消费者提供了更便捷的体验方式,让大家以后不用出远门,便可以在市中心的华为旗舰店、体验店等门店体验赛力斯华为智选SF5。”
4月21日起:
华为全球旗舰店•上海南京东路
华为旗舰店•成都万象城
华为智能生活馆(深圳卓悦中心)
4月30日起:
华为智能生活馆(上海爱琴海)
华为智能生活馆(杭州黄龙万科)
华为全球旗舰店•深圳万象天地
华为深圳天安云谷店
好文章,需要你的鼓励
GeoVerse融合几何潜在扩散模型与Wan2.2视频生成先验,并引入全局空间记忆机制,实现了跨视角一致、生成质量高且推理速度快的新视角合成,在多个数据集上大幅超越现有方法GLD。
本文解读TT-VidT,一种通过分离外观锚点与动作令牌、结合Diff Compression训练目标的视频自监督方法。在24种架构目标组合的受控实验中,仅TT3D与Diff Compression搭配才能进入强动作敏感区,且计算量比同类方法降低近一半。
Q&A Q1:Imprint Reader是什么? A:Imprint Reader是上海人工智能实验室团队开发的模型,通过SMaRT训练方法学会读取另一个模型冻结的权重更新,把参数层面的变化翻译成自然语言描述,判断这次更新到底注入了什么知识或诱导了什么行为习惯。 Q2:MetaEdit能做什么? A:MetaEdit能把Reader对目标行为的梯度信号迁移到原始模型上,不需要任何目标任务的训练数据,只用一句行为描述就能定向调整模型参数,已经在安全性拒绝率调节、数学推理风格转变和工具调用能力提升上验证过效果。 Q3:Imprint Reader读权重更新的准确率高吗? A:目前还不高,知识类目标的Pass@100只有2%,行为类目标是16%,说明自由生成描述的可靠性有限,但相比原始模型完全答不出来的0%基线,已经证明了权重更新的自然语言读取是可行的。
统一多模态模型能看也能画,理论上该会自我修正。本论文提出UMM-Reflection,用整条轨迹的强化学习联合训练诊断和修图能力,GenEval提升12分,且迁移到多个未训练基准,揭示RL提升的是选择可靠性而非新能力。