早報：比亞迪與美國合作研發氫燃料電池

1、江淮汽車4月純電動車銷量同比增89%

江淮汽車（600418）發布4月產、銷快報，報告期內，公司汽車產量47108輛，同比增長28.95%，其中純電動乘用車3294輛，同比增45.69%。銷量46408輛，同比下降0.98%，其中純電動乘用車3803輛，同比增88.55%。

點評：江淮今年將有5款純電動車型投入市場，對電動車的重視程度可見一斑，而隨著江淮蔚來、江淮大眾的車型陸續入市，相信江淮會在電動車范疇取得相當可觀的成就。

2、比亞迪與美國混合動力合作研發氫燃料電池車

近日，比亞迪與美國混合動力公司合作研發氫燃料電池客車。該款客車將服務于美國火奴魯魯的DanielK.Inouye國際機場，該機場每年的客流量在2100萬人次以上。

點評：做了這么多年純電動了，無論從車企身份還是電池公司的身份，比亞迪都應當往氫燃料電池車邁進一步了。而如果比亞迪開始有動作，勢必會帶動國內氫燃料電池的發展。

3、豐田自駕車探測新基地將測試自動駕駛極端案例

據英國《每日郵報》報道，位于密西根技術資源公園的豐田自駕車探測基地將在1.75英里長的環形跑道內建造，配有四車道公路以及類似于城市繁忙交通環境的道路，計劃10月開放，用以探測對實際公路交通安全而言太危險的駕駛案例，并進一步改進自駕車技術。

美國亞利桑那州3月發生了一起優步自駕車撞死行人的慘劇，鑒于此前案例，豐田在密西根建造了一處新的自駕車探測基地，用來探測認為能夠威脅公路交通安全的駕駛場景。

豐田期待能夠通過此次建立的密西根探測基地，開發出一種避免碰撞事故的自駕車，但也有一些安全主義者會質疑是不是能夠完善自駕技術，使其能真正應對外部世界的交通環境。

點評：相比美國人的激進，天天在實際道路上探測無人駕駛汽車引發事故，還是日本人更穩妥一些。雖然不能說從這個基地出去的自動駕駛汽車百分之百就不出事故，但起碼在自動駕駛技術尚未成熟的時候還是在關閉區域探測更保險。

4、馬斯克增持985萬美元特斯拉股票持股比例接近20%

據彭博社報道，向監管機構提交的文件顯示，特斯拉CEO埃隆·馬斯克(ElonMusk)當地時間星期一買進價值985萬美元的公司股票。彭博社的資料顯示，馬斯克是特斯拉最大股東，持股比例接近20%。

就在這次買進特斯拉股票數天前，馬斯克在一系列與上周財報分解師電話會議有關的推文中，對特斯拉空頭大加嘲諷。他發誓要“燒毀”看空特斯拉的人。在特斯拉15年的歷史中，沒有一年是盈利的，在最近4個季度中的3個季度，每季度燒錢逾10億美元。

點評：當股評師們看空特斯拉時，EV君卻覺得馬斯克是在醞釀一次“絕地反擊”。畢竟以特斯拉今朝的熱度來說，如果他能在中國順利開辟第二戰場，應當備受資本市場的追逐。

5、日產擬停止在歐洲銷售柴油車聚集研發電動車

據日本共同社消息，日產汽車公司基本決定停止在歐洲銷售配備柴油發動機的乘用車。此舉是為了應對歐洲日益嚴格的環保規定，乘用車車型更新換代時將不再推出柴油版。日產有意今后將經營資源聚集于電動車等電動車輛的研發。

日產在歐洲銷售的SUV等乘用車車型廣泛具備柴油版。今后將取消柴油版，擴充EV、混合動力車等電動車輛。日產計劃到2025年使電動車輛占全年新車銷量的一半。

日產正在分階段與法國汽車巨頭雷諾及三菱汽車整合車輛設計和研發職能，預計雷諾等也將縮小柴油車規模。

點評：看來歐洲市場那邊不再堅持柴油車論調，也開始積極擁抱電動車了。

6、續航500公里曝英菲尼迪電動車平臺信息

日前，英菲尼迪總裁RolandKrueger在接受外媒采訪時透露，英菲尼迪最新的電動車平臺續航里程最少達到500公里，同時，該平臺可提供408Ps（300kW）的最大功率。

到2025年，英菲尼迪希望在中國以及全球各地的市場銷量中，新能源車型能夠達到總銷量的50%以上。因此英菲尼迪基于QInspiration概念車打造了全新的電動車平臺，該平臺將支持除了QX80以外的全系車型電氣化轉型。

點評：與傳統豪華車相比，英菲尼迪這些二線豪華品牌在電動車轉型之路上走的還是慢了，無論是BBA，還是沃爾沃、捷豹路虎早已有實質產品推出，而英菲尼迪之類的二線豪華還沉浸在其燃油車銷量在華微增的喜悅中沒醒悟呢。

7、MIT開發出新自動駕駛系統可在無地圖鄉間道路上導航

據《福布斯》雜志報道，麻省理工學院（MIT）的研發團隊“計算機科學與人工智能試驗室”（CSAIL）開發了一款新的自動駕駛框架系統，該系統名為MapLite，它準許自動駕駛汽車在無地圖的鄉間道路上也能進行導航。

MapLite系統結合了全球定位系統（僅使用來自OpenStreetMap的最基本的地形圖），以及用于監測道路狀況的激光雷達和IMU傳感器。

該系統可以通過GPS獲得汽車的地理位置信息，并利用這些信息來識別最終目的地和汽車視野范圍內的“本地”目標。然后，這臺設備可利用其車載感應器，來生成到達這些地方點的路徑，并使用激光雷達來估計道路邊緣。這個系統預制了一些通用的、基于參數的模型，這些模型使得汽車了解在十字路口或特殊道路上要如何做。

到目前為止，在實際道路上探測的許多自動駕駛汽車，通常需要標記良好的3D地圖來識別限速，車道和標志。但在鄉村地區的道路上，往往沒有這些標志物。因此，麻省理工學院的CSAIL團隊開發了一種辦法，使得自動駕駛汽車能夠識別和預測當地的環境，而不是依靠于3D地圖數據。

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