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【汽车人】第二轮报复清单公布跨国车企或将向

发布时间:2018/08/05点击量:

  在 Rachel Thomas 的文章中,我们了解到了一些有关迁移学习和神经架构搜索更深层次的解释。

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  就汽车产业的零部件供应链而言,国际贸易格局非常复杂,以行业集中度高的电动天窗为例。

  在无法对等还击的情况下,中国如何给对方造成相当的痛苦?答案在于4档税制。中国将产业链完全位于美国的产品,诸如大宗农矿商品、粗加工产品,设置为最高一档税率。而将替代性差、国际产业链的产品施以低税率,后者大多数为工业产品。这和美国对中国第二批增税产品“眉毛胡子一把抓”不同。美国不可避免地伤害了对美出口产品的美国在华企业。

  在评价谷歌的言论之前,我们要知道谷歌之所以一直强调高效使用深度学习的关键是更多的计算力,是与它的利益相关的,因为在计算力上,谷歌足以吊打其他人。如果真如他们所说,那我们可能都需要购买谷歌的产品了。这并不意味着谷歌的说法是错误的,但是我们最好意识到他们言论之下的经济动机。

  在贸易战的第二轮,中国报复的速度比之前慢了半拍。此前公布反制方案,都在同一天,只是稍迟几个小时,以表示“不打第一枪”和强硬立场。

  与此对照,中国对来自美国的汽车零部件产品适用了最低增税税率。诸如汽车座椅、车用皮革、轮胎、刹车片等,中国在报复美国的同时,试图保护汽车国际产业分工,尽量排斥零部件涨价对整车厂、乃至消费端的影响。对于中国技术水平低、依赖进口产能的零部件,更小心翼翼。

  尽管空前的收购行动已经过去7年,但国产品牌天窗的关键技术仍未过关,漏水和电机耐久性都存在问题。整车厂商对跨国供应商的依赖仍未改变。

  说了这么多,如果不放出 AutoML 新功能的链接就太不厚道了,下面是目前谷歌三款 AutoML 功能的传送门,欢迎体验(Google 页面上提供了详细的使用和收费介绍,均提供中文版本和免费试用):

  “一个产品救活一个品牌背后是体系力缺失,做出了爆款也是运气居多。”一位分析人士指出。目前,包括幻速、猎豹等此前的黑马企业,而今都在再次面临发展难题。

  恩坦华原为德尔福内饰系统的一部分,后来拆分出来。海纳川收购英纳法的同时,恩坦华也在中国迎来大扩张,成为通用、大众、奔驰、宝马的供应商。而美国汽车天窗公司,传统客户仍然集中于北美品牌。

  发达国家消费者普遍对天窗看法保守,他们认为全景天窗可能带来安全隐患,而中国消费者则更喜欢新鲜的体验。一半的新车装有天窗,而全景天窗则占据天窗市场的20%,但扩张迅速。伟巴斯特预计4年内,全景天窗将占据需求的50%。

  东南汽车正在努力自救之中。根据规划,2018年东南汽车共有5款新车上市。除今年已在3、4月分别上市的DX3户外版和全新DX7Prime之外,东南汽车预计在今年还将上市SUV、新能源汽车和轿车各一款车型,分别是新款东南DX3、DX3EV和东南A5。而在在新能源方面,东南汽车已明确将在2018-2023年陆续推出7款新能源产品。

  来自 Matthew Zeiler 和 Rob Fergus 的示例,图像分类器对 4 个特征进行学习:角度、圆圈、狗狗的脸和车轮

  谷歌 AI 的负责人 Jeff Dean 表示,100 倍的计算力可能会替代机器学习专家,对计算有大量需求的神经架构搜索是他唯一举出的例子。

  需要指出,无论电动汽车三大件(电池、电机、电控),还是燃油汽车三大件(发动机、变速箱、底盘)中,美国产品惟一占据优势的是汽车底盘,但仅限于特种车辆底盘。美国产品具备优势的是点火系统、钣金件、照明、音响系统、座椅和制动器等,替代性都比较强。对之采取措施,对下游影响较小。

  当然,你可以将迁移学习运用到一个经过神经架构搜索的结构上(作者认为这是个不错的想法)。这只需要几个研究者用神经架构搜索和开源的模型即可。如果可以用迁移学习,并不是所有机器学习从业者都要在问题上使用神经架构搜索,然而,Jeff Dean、Sundar Pichai 以及谷歌和媒体的报道都表示:每个人都应该直接用神经架构搜索。

  有了上述那么多限制,为什么还要还有很多人在宣传 AutoML 的有用性呢?我们在整理 fast.ai 这篇文章的时候,综合出了以下几种解释:

  12亿外资大撤退茅台背后:营销费用增六成助推业绩 800亿存款趴在银行吃利息

  北京时间8月2日凌晨,美国贸易代表办公室发布声明,考虑对2000亿美元中国商品征税的税率从10%提升到25%。作为反制措施,国务院税则委员会3日晚上发布公告,决定对原产于美国的600亿美元商品,加征25%、20%、10%和5%不等的关税,实施时间取决于美国实际发动时间。

  中美贸易战的一个后果,是迫使全球产业链条重整。汽车产业是表现得最明显的一个,但他们必须做出的选择是向中国转移,毕竟丢掉中国市场是无法接受的。

  下游厂商通常不喜欢任何零部件巨头垄断,中国企业采取的对策是扶持老二、老三。2011年北汽旗下企业海纳川收购了英纳法,同时增加对恩坦华(Inteva)和美国汽车天窗公司(ASC)的订货。

  初步核算,上半年国内生产总值418961亿元,按可比价格计算,同比增长6.8%。

  伟巴斯特、恩坦华和ASC之中,实现本地化最为彻底的是伟巴斯特,它在中国拥有10家制造基地,客户遍及所有一线厂商。在国产货不给力的情况下,如果中国对来自美国的电动天窗痛下杀手,伟巴斯特CEO睡着也会笑醒过来。此举无疑会强化伟巴斯特的优势地位,同时促使市场寡头化。

  该行业的霸主是德国伟巴斯特,占据全球65%的市场,中国市场则占据伟巴斯特全球收入的25%。中国22家整车企业依赖于伟巴斯特的供货。

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  面对这份克制的清单,李尔、安道拓、博格华纳、德尔福等美国企业应该庆幸躲过一劫。如果中国增加报复力度,这些企业必须向中国增加投资,扩张本地化生产,但缓不济急,等到部署到位,市场份额早就丢掉了。如果贸易战长期化,他们必须要采取产能转移措施了。

  原标题:【汽车人】第二轮报复清单公布,跨国车企或将向中国转移?

  美国7月12日提出向中国2000亿输美产品加收10%关税,但未进入实际操作,因为此前500亿美元商品中的160亿尚未开始实际征收。

  对美国天窗增加5%的关税,不足以将之驱逐出市场,也不会对已经不理想的市场格局构成更大的打击。国务院税则委员会必然事先对相关行业进行调研,征询了行业主管部门的具体意见,并令后者提供影响评估报告。

  既然美国人放慢了节奏,中国枪上膛的节奏也慢了一整天时间,不再追求第一时间反应。双方在试探着寻求体面的谈判机会,但始终因要价差异过大而无法如愿。

  迁移学习利用预训练模型,可以让人们用少量数据集或者较少的计算力得到顶尖的结果,是一种非常强大的技术。预训练模型此前会在相似的、更大的数据集上进行训练。由于模型无需从零开始学习,它可以比那些用更少数据和计算时间的模型得到更精确的结果。

  目前,设计神经网络非常费时,并且需要专家只在科学和工程领域中的一小部分进行研究。为了解决这一问题,我们创造了一种名为 AutoML 的工具,有了它,神经网络可以设计神经网络。我们希望 AutoML 能做到目前博士们可以达到的水平,三至五年之后,我们希望它能为众多开发者设计不同功能的新的神经网络。

  美国一方面加大打击力度,另一方面放慢节奏,“书面反驳评议期”的截止日期将8月30日延长至9月5日。这反映了美国试图将中国逼上谈判桌的意图,但中国非常清楚,枪顶着头谈判是无法超越此前被撕毁的谈判成果的。

  迁移学习之下的基础理念是,神经网络结构会对相同种类的问题进行泛化:例如,很多图片都有基础特征(比如角度、圆圈、狗狗的脸、车轮等等),这些特征构成了图片的多样性。相反,提升神经架构搜索的效率是因为,每个数据集都是独一无二的,它的结构非常个性化。

  从上海嘉定技术中心投入使用、上饶基地基建竣工、打造MAS平台,到U5 ION量产版亮相、RG Nathalie高性能跑车全球首秀,爱驰汽车在成立一年多的时间里,漂亮的完成了一系列大动作,以“爱驰速度”展示出智能电动汽车时代破局者的雄心和实力。

  神经架构搜索当然是有好处的!比如,神经架构搜索很适合用来寻找新的结构。谷歌的 AmoebaNet 就是通过神经架构搜索学习来的,另外 fast.ai 很多技术进步也都得益于神经架构搜索。但作者认为,没有证据表明每个数据集最好在它自己的模型上建模,而不是在现有模型上微调。由于神经架构搜索需要大型训练集,这对小型数据集来说可能不太友好。即使是谷歌自己的一些研究也会用迁移技术而不是为每个数据集寻找一种新结构,例如 NASNet。

  评估的结果是,所有来自美国的汽车零部件,都进入5%增税清单,维持最低限度的打击力度。

  当神经架构搜索发现了一种新结构,必须从零开始学习该结构的权重。但是有了迁移学习,则可以从预训练模型上已有的权重开始训练。这也意味着无法在同一个问题上同时使用迁移学习和神经架构搜索:如果你要学习一种新的结构,你可能需要为此训练一个新权重;但如果用迁移学习,可能无需对结构进行实质性改变。

  就双方的关税清单来看,假定双方都兑现承诺,且中国没有其他后招,双方惩罚对方的力度已经显现了差异。如预料的一样,中国无法跟住美方押筹。