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任泽平：未来新能源产业链将有5倍增长空间，将实现10万亿级的大赛道

电池、光伏风电三大传统赛道迎来大洗牌，自动驾驶、氢能源、储能三大万亿级新赛道蓄势待发，当下不投新能源，就像二十年前没买房。　　演讲摘录：　　我在2020年初倡导“新基建”“新能源”，在2021年提出了一个流传广泛的观点，“当下不投新能源，就像二十年前没买房”。为什么？　　在当下，新能源相关的产业是未来中国经济最有希望的，最具爆发力的领域。这是时代的力量，我们每个人都是时代的产物。　　新能源是当下增长最快的行业，自2015年以来，我国新能源车产销量连续8年排名世界第一。2021年创历史新高，达到352万辆，增长1.6倍。2022年预计销售600万辆左右，继续增长一倍，渗透率超过20％。在2022年GDP只有3％左右增长的情况下，新能源汽车再次实现了翻倍增长，这就是趋势的力量，只有20年前的房地产和互联网才能媲美。　　根据S型曲线理论，消费品渗透率从0％到10％可能需要10年、20年，但是超过10％以后，技术进步、消费者习惯、基础设施建设等等日益完善，大家的疑虑开始消退，将会迎来爆发式增长。　　我们预计10年内，新能源汽车渗透率将超过70％，也就是新能源车的销量占所有汽车销量占比超过70％。　　越来越多的资金投入到新能源汽车的研发中，新能源汽车的技术不断进步，成本不断下降。　　新能源汽车为什么最近几年井喷式增长？首先是快速的技术进步，续航里程提升，安全性能提升。其次是全球环保大趋势，2020年9月22日，中国向世界郑重承诺，我们要在2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和的目标，也就是“双碳”承诺。最后，消费者对新能源汽车认可度提升。新能源汽车井喷是政策、技术和市场红利叠加的结果，可谓天时地利人和。　　我国为什么如此重视新能源产业发展？一个是大国竞争的制高点，抓住新能源革命的重大机遇。全球新能源三大玩家，美国、欧洲和中国，新能源汽车前景最好的也是这三大经济体。比如说，这次美国总统拜登推出1.8万亿的基建计划，其中很重要就是在新能源领域取得领先地位。英国也出台大规模新能源发展的计划。　　中国在传统车的时代，无论是市场还是技术包括品牌，客观来讲我们和欧洲、美国、甚至日本相比还有巨大差距，但是在新能源汽车，无论是整车还有电池等核心零部件，都已经诞生世界级企业，全球锂电池前10强企业，中国占一半以上，我们有可能实现换道超车。　　另一个是关系到国家能源安全，中国石油的70％依赖进口，其中70％过马六甲海峡。在全球地缘动荡的时代，而石油又是上一个时代工业的血液，所以大力发展新能源，发展新能源汽车、锂电、光伏、风电、氢能、储能，保障我们的能源安全至关重要。　　虽然中国缺油少气，但是有一个东西中国是很富有，非常有利于新能源汽车的发展。大家知道中国中西部有广阔的戈壁、沙漠，这些都有可能是未来大规模布局光伏的地方。　　20年前买没买房完全是两个命运，今天在新能源爆发的黎明，不投新能源就是20年前没有买房。这是我的一个看法，这是时代的力量，我们每个人都不过是时代的产物。　　新能源革命已经到来， 2022年，比亚迪新能源汽车销量超过200万辆，有望成为新能源汽车时代的丰田和大众，销量占国内一半，是后面所有的和，正在走向全球。　　现在留给其他新能源车企的时间不多了，随着以长城、吉利为代表的传统车二代下场造新能源车，华为问界横空出世，新势力面临的形势更严峻了。　　新能源汽车和锂电池是大赛道，已经诞生了几家世界级、万亿市值的企业，现在两大行业正在面临大洗牌，动力电池实力企业快速崛起。　　我们预计，未来新能源产业链将有5倍增长空间，将实现10万亿级的大赛道。2022年新能源汽车渗透率20％多，还有4倍空间，我们一年乘用车2500万辆，如果未来用10年左右大部分替换成新能源汽车，整车销售一年就是3-5万亿，加上上下游的正负极材料、三电等，再加上风电、光伏、氢能、储能、智能驾驶等领域，整个新能源的产业链将超过10万亿，将成为国民经济的第一大支柱行业，成为最有希望替代房地产的产业。　　那么，未来新能源行业最具爆发力的领域来自哪里？我认为有几个特征：市场空间广阔，符合行业发展大趋势，但是还存在技术等瓶颈尚待突破；行业还没有大规模商业化，但是处在黎明前夜：行业格局尚未形成，每个玩家都有机会，估值低，爆发力强，有望诞生伟大的企业。　　如果过去五年是新能源汽车和锂电池的井喷期，那么，未来我看好自动驾驶、氢能源、储能三大万亿级新赛道，蓄势待发。　　未来全球新能源行业发展主要包含三大主线赛道趋势：从电动化到智能化，从煤电到绿电+储能，从锂电池到氢能源电池。　　一是未来从电动化到智能化，智能驾驶是大势所趋，软件定义汽车时代即将来临。　　二是未来将从煤电到“绿电+储能”。现在的新能源汽车并非最终解，甚至带有伪新能源的概念，主要以煤电为主，未来“绿电+储能”的模式才算真正的新能源，提高非化石能源在一次能源消费中比重，主要包括可再生发电和电力综合利用领域，比如风电、光伏、新能源友好并网的新一代电网、新型储能等。　　三是从锂电池到氢能源。现在的氢能就像5-10年前的锂电池和光伏，虽然还未大规模商用，但从底层逻辑上符合人类能源演化的大方向，是人类最清洁的能源解决方案，从技术进步和商用进展上，正处在爆发前夜。　　能源安全、能源清洁化是重大国家战略。氢能源是21世纪最清洁能源，元素资源丰富、储能时间长、能量密度大。未来氢能源行业的发展，要从上游制氢、中游储运氢、下游应用氢等各环节持续突破。氢能源产业链正走在发展的快车道上。　　我们预计，新能源市场增量空间巨大、竞争格局未定，未来还将有一次大洗牌，鹿死谁手，尚未可知。

金融界2022-12-21

分析师也无法保持沉默：马斯克糟糕的收购恐成为特斯拉最大灾难？

继续看好特斯拉领先于同行发展电动汽车和自动驾驶技术，并将成本提高到同行难以匹敌的水平，我们试图将埃隆·马斯克在特斯拉之外的努力（个人和专业）与我们对特斯拉的分析分开，但我们认为，马斯克先生对Twitter的收购和随后的管理现在使这种分离无法维持。　　他补充说:目前Twitter的现金需求不明确，马斯克先生满足这些需求的选择越来越少，而对Twitter用户的标准应用不一致（尤其是禁止部分记者）引发了广泛的公众反弹，这使得我们在TSLA上保持观望地位。　　今年特斯拉的股价遭遇了大幅波动，下跌了57％。然而，这位分析师预计，围绕Twitter的持续负面新闻可能会形成一个“负面反馈循环”，从而损害特斯拉汽车的销售。　　Rusch说道，在Oppenheimer看来，在一个许多人认为言论自由受到威胁的环境中，在没有一致的可辩护标准或明确沟通的情况下禁止记者，对于大多数消费者，尤其是那些在意识形态上支持减缓气候变化的人来说，继续支持马斯克先生/特斯拉，太过分了。　　该分析师取消了对特斯拉436美元的目标价。上周五，特斯拉的股价收于150.23美元。　　Rusch写道:Oppenheimer认为，对Twitter日益增长的负面情绪可能会长期存在，将限制其财务表现，并成为特斯拉的持续压力。　　马斯克周日进行了一项民意调查，询问Twitter用户他是否应该辞去特斯拉CEO的职务，大多数受访者都投了赞成票。马斯克表示，目前还没有选出继任者。

金融界2022-12-21

错过了200块的腾讯，150的特斯拉能抄底吗？

目前全球唯一盈利的纯电动汽车公司，还有自动驾驶的加持。新产品上，Semi卡车已经完成第一批交付，明年可能开始交付皮卡Cybertruck，在更远的未来还有人形机器人。无论什么公司，在股价的底部都充斥这各种鬼故事，即使是腾讯跌破200港元也是，但现在回头一看，不到两个月的时间，腾讯从底部反弹超过60%。可能一些垂涎特斯拉的人，已经开始定投。 $特斯拉(TSLA)$

老虎证券2022-12-20

浪潮信息刘军：AI新时代，智算力就是创新力

染计算使用了4.32亿小时的算力。在自动驾驶领域，特斯拉创建了DOJO的智算系统，用于感知模型的训练和仿真。它的FSD全自动驾驶系统的融合感知模型，训练消耗的算力当量是500个PD。在备受关注的AI+Science领域、蛋白质的结构预测、分子动力学的模拟、流体力学的仿真，它不仅融合了传统的HPC计算也融合了当今的AI计算。比如说，经常被提及的AlphaFold2，它的训练消耗的算力当量是300个PD。与此同时，为AlphaFold2训练所做的数据准备，需要花费200M CPU-hours HPC算力。我们可以确切地认识到，今天在AI领域的众多创新背后离不开智算力的支撑，可以说智算力就是创新力。接下来和大家来分享当前智算发展的三个重要的趋势：算力多元化、模型巨量化以及元宇宙。算力多元化需要软硬一体的支撑平台第一，算力多元化。Henessy和Patterson在几年前的《计算机架构的新黄金时代》中提出了特定领域的体系架构Domain Specific Architectures(DSAs)的概念，这也可以用来解释为什么今天我们会看到这么多的多元算力芯片。在中国，市场上有十几种的CPU芯片，有将近一百种AI算力的芯片。为什么会有这样的需求？今天算力的应用场景是多元化的，不同的场景需要不同的计算精度类型和计算特征。比如说，高性能计算里面可能会需要FP64双精度计算，AI训练需要使用数字范围更大、精度低的16位浮点计算，AI推理可以使用INT8或者INT4格式。而为适应这些计算的特点，需要我们引入多元的芯片来进行支撑。如何从软件和硬件上来应对这样的挑战？浪潮信息认为，重点是从系统的硬件平台和软件角度来进行相应的创新支撑。首先是在硬件方面的系统支持，当今AI计算用的非常多的还是采用英伟达GPU的AI服务器。但是对于其他品牌的AIPU来说，要用什么样的一个AI服务器系统来支撑呢？浪潮信息打造了全球首款开放加速的AI服务器，在一个系统里能够支持8颗国内最高性能的AI芯片进行高速互联，从而能够完成大规模的模型训练所需要的算力。芯片之间使用了开放加速的接口标准，芯片间可以进行高速通信。今天，这个系统已经可以支持多个品牌的国内最高端的GPU和AIPU，并且已经在众多的客户场景里面实现了落地。同时，它还支持先进的液冷技术，使得我们构建的AI算力集群的PUE会低于1.1。作为智算中心的核心，如何来调度多元的算力？这是一个平台软件方面的挑战，浪潮为此推出了业界首款智算中心算力调度软件AIStation，实现了对异构AI芯片进行标准化与流程化管理，不仅能够充分发挥多元异构芯片的性能潜力，并且能够提升智算中心的整体效能。从基本的接入适配到业务应用在异构算力的使用优化，AIStation提供了完备的工具与解决方案，与传统开源方案相比，芯片接入稳定性方面提升30%，减少接入工作量90%以上。标准化、流程化也使得AIStation在芯片管理种类上达到了业界前列，已经支持了30多款国内外最顶尖的AI芯片，包括X86和ARM等CPU芯片、FPGA芯片，也包括今天应用非常广泛的GPU和AIPU，例如像英伟达的GPU系列，以及各类国产AIPU等等。我们做了众多的实践落地，位于宿州的淮海智算中心采用全球领先的“E级AI元脑”智算架构，通过开放多元的系统架构，在底层基础设施层支持通用处理器、通用加速处理器、专用芯片、可编程芯片等，通过AIStation实现了异构算力的调度，提供FP64、FP32、FP16、INT8等多种精度的计算类型支持，并支持国内外主流的深度学习的框架、数据库、数据集以降低用户的学习成本。大模型成为AIGC算法引擎第二，大模型。大模型正在成为AIGC的算法引擎，今天大家看到的DALL・E或者Stable Diffusion的背后都是大模型在驱动。大模型使得AI从五年前的”能听会看”，走到今天“能思考、会创作”，下一步甚至于到“会推理、能决策”的进步。但是我们知道大模型带给我们的是在算力方面巨大的挑战。如何能够把大模型的能力交付到众多的中小企业中，帮助他们实现智能化的转型，是我们今天要去解决的重要课题，所以在这方面我们认为Model as a Service（MaaS）是比较好的一种方式。今天，在大模型的能力加持下，AIGC，包括文本生成、文生图以及虚拟数字人等应用都会快速的进入到商业化阶段。 “源1.0”是浪潮去年推出的中文语言巨量模型，拥有2457亿参数，在众多的评测里面表现出了非常优异的成绩。团队围绕深度学习框架、训练集群IO、通信开展了深入优化，构建了面向大模型的软硬件协同体系结构，训练平台的算力效率达到45%，这遥遥领先于GPT-3、MT-NLG这样的大模型。同时，通过在AI编译器与深度学习推理框架上的优化，“源”已经实现了对多元AI芯片的支持。下面分享几个基于“源1.0”构建的实际应用案例：第一个案例是AI剧本杀。剧本杀是大家比较熟悉的游戏，一位开发者基于“源1.0”构建了一个AI角色来和人类玩剧本杀，玩到最后其他人类玩家都很难察觉到自己是在和AI一起玩剧本杀，因为AI在这里面所表现出来的场景理解能力、目的性对话能力是我们在传统的AI算法上面很难见到的。目前项目已经在GitHub上开源，大家感兴趣可以尝试。第二个案例，上海一个开发者群体基于“源1.0”构建了数字社区助理，类似于给我们的居委会打造了一个教练员，通过让AI模拟来居委会咨询的居民，提升社区工作者应对居民突发状况服务的能力，这种将大模型反向应用于教培领域的案例给AI发展带来了更多想象空间。最近，大家都在讨论ChatGPT，简单来说它就是基于大模型的面向长文本、多轮对话的AIGC应用。其实我们基于“源1.0”也开发了公文写作助手。现在大家希望有个助手来协助写总结报告、学习体会，所以我们希望打造一个写作助手来帮助大家进行长本文创作。其中，我们突破了可控文本内容生成技术，解决了长文本内容偏移问题，生成文本的语义一致性高达96%。这样的优化使得我们的中文写作助手能够带来非常惊艳的效果，目前我们的产品处于内测阶段，欢迎大家来申请使用。我们把“源”大模型应用在浪潮自己的业务上，赋能自身业务智能化转型。浪潮信息是中国最大、全球第二的服务器厂商。我们拥有一个覆盖非常广泛的客户服务系统，传统的智能客服更多是基于规则和提炼的知识来构建的问答系统，这样的问答系统大部分情况下是不能帮客户满意地解决问题的。今天基于“源1.0”构建的浪潮信息智能客服可以进行长文本的内容生成，能够持续地多轮对话，同时非常重要的是它不仅仅是基于知识规则而构建的问答系统，它可以自己去阅读和服务器相关的产品技术文档，我们说它可谓是服务器的“服务大脑”，在它的支撑下，浪潮信息的客户服务效率得到了大幅的提升，这个项目荣获了《哈佛商业评论》鼎革奖，即年度新技术突破奖。元宇宙需要强大的算力基础设施第三，元宇宙。大家可能会惊奇元宇宙需要算力吗？我们告诉大家，元宇宙非常需要算力。元宇宙的构建有四个大的作业环节，协同创建、高精仿真、实时渲染、智能交互，每一个环节上面都需要大量算力做支撑。比如说，在高精仿真的阶段，要实现元宇宙场景中逼真的、符合物理定律的仿真，不仅需要AI计算，同时还需要HPC算力。在图形渲染环节，不仅传统的光线追踪、路径追踪等图像渲染算法需要大量算力，当今基于AI的DLSS等算法也需算力支撑。到了最后的智能交互环节，今天所看到的数字人、多轮的语言交互等等，它背后都是基于算力才得以实现，这就是为什么说元宇宙需要强大的算力支持。今年浪潮信息推出的MetaEngine元宇宙服务器就是为了应对这样的算力挑战，有兴趣的可以看下我们如何基于MetaEngine来创建虚拟数字人和数字孪生的全过程。为了推动了元宇宙的快速落地，上个月青田人民政府和浪潮信息和我们合作伙伴谷梵科技一起，签约建设国内首个元宇宙算力中心，用于支撑在青田、浙江乃至于长三角在元宇宙的数字空间创建、数字产业发展，支撑数字经济、数实融合的发展。我的演讲到此结束。谢谢大家！

美通社2022-12-20

四大利空引发A股“黑”周一

括：通用航空消费、普惠托育、冰雪运动、自动驾驶、无人配送、充电桩建设、耐用消费品绿色更新、支持居民住房合理自住需求、家庭装修、免税、国际消费中心。　　二、投资方面。未来稳投资主要以技术改造和新基建为核心。亮点包括：制造业用地用能要素保障、农村电网、冷链物流、新型电力系统、全国一体化大数据中心等。　　三、供给与安全方面。其一是发展新产业新产品适应新需求，其二是着力保障粮食、能源资源供应安全，有效维护产业链供应链稳定。亮点包括：引导产业链上下游联合攻关核心技术、坚持最严格的耕地保护制度、鼓励社会资本进入油气勘探开采领域、积极开展现有矿山深部及外围找矿，加强与周边国家供应链合作等。

证券之星2022-12-19

Mysteel：汽车原材料周报（12.12-12.16）

智能车单车芯片超过了1000个，高等级自动驾驶汽车单车芯片将超过3000个。预计到2030年我国汽车芯片市场规模将达到290亿美元，数量将达到1000亿-1200亿颗/年，所以汽车芯片的需求越来越大、缺口也越来越大。 2.传统汽车行业50%以上零部件体系面临重构 12月16日，在中国电动汽车百人会主办的“全球智能汽车产业峰会”上，中国电动汽车百人会理事长陈清泰称，智能汽车的价值链、供应链正在加速重构，对50%以上传统零部件体系造成冲击。越来越多的高科技公司加入其中，使汽车的科技含量越来越高。智能汽车正由一个典型的机械产品转化为机械产品基础上的电力电子产品、互联网产品、电子信息高技术产品。如需汽车行业原材料周报详细版，欢迎各位行业伙伴随时联系我，或添加企业微信交流。感谢阅读！ 2022大宗商品年报出炉在即！欢迎抢鲜品读！报告聚焦钢材、煤焦、铁矿石、不锈钢新材料、铁合金、废钢、有色金属、建筑材料、农产品等9大品种，由上海钢联100多位资深分析师倾力打造，深度剖析100余条细分产业链长周期数据，囊括行业热点、宏观政策等全方位解读，涵盖价格价差、成本利润、产能产量、库存、资源流向、区域供需平衡、市场竞争格局等基本面分析…… 点击链接了解更多：点击查看

我的钢铁网2022-12-19

研报透市：准确预测梅西夺冠！他这样看中央经济工作会议，扩内需成最强音

括：通用航空消费、普惠托育、冰雪运动、自动驾驶、无人配送、充电桩建设、耐用消费品绿色更新、支持居民住房合理自住需求、家庭装修、免税、国际消费中心。　　投资方面，未来稳投资主要以技术改造和新基建为核心。亮点包括：制造业用地用能要素保障、农村电网、冷链物流、新型电力系统、全国一体化大数据中心等。　　供给与安全方面，一是发展新产业新产品适应新需求，二是着力保障粮食、能源资源供应安全，有效维护产业链供应链稳定。亮点包括：引导产业链上下游联合攻关核心技术、坚持最严格的耕地保护制度、鼓励社会资本进入油气勘探开采领域、积极开展现有矿山深部及外围找矿，加强与周边国家供应链合作等。　　财通证券李美岑：上证50是扩内需优选项　　消费、“扩内需”应该是2023年刺激政策优先考虑方向。其中养老服务方向和此前市场预期有所差异，值得重点关注后续政策。“房住不炒”大基调，改善型住房，是明年房地产需求侧重点发力方向，供给侧核心焦点是不出大的风险事件。新能源汽车在能源变革和转型背景下，依然是重点支持方向。　　上证50是扩内需优选项。“扩大内需”很可能是明年市场最重要的主线。扩大内需战略规划和中央经济工作会议接连落地，二者均强调扩大内需既涵盖促进消费、也包括现代化产业。短期防疫管控优化、经济复苏，市场聚焦点更多在前者，利于上证50；中期以科创50位代表的供给创新产业有望迎来春天。行业配置方面，继续看好大消费+大金融，增配疫后复苏的大消费（零售/餐饮/旅游/航空/白酒等）、大金融（保险/券商等）、地产及后周期（建材家电等）。

金融界2022-12-19

蔚来(09866.HK)“失速”，李斌两难：曾经最放心的供应链，扼住蔚来咽喉

C6和ET7。该公司研发电池交换技术和自动驾驶技术。其电动汽车采用NAD（蔚来自动驾驶）技术，包括超级计算平台NIO Adam和超级传感系统NIO Aquila。该公司还从事提供充电桩、车辆互联网连接服务和延长终身保修服务。该公司主要在国内市场开展业务。理想汽车-W（02015.HK）公司简介：Li Auto Inc是一家主要从事智能电动汽车设计、开发、生产与销售业务的中国新能源汽车制造商。该公司的主要产品为理想ONE品牌下的运动型多功能汽车（SUVs）。它还从事周边产品销售业务并提供相关服务，例如充电桩、车辆互联网连接服务以及保修期延长服务。该公司通过在中国的子公司和可变权益实体开展其业务。以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2022-12-18

维勒智行CEO汤祎巍：自动驾驶汽车事故率会降低7-8成，保险业需要把握新的业务增长点

坛并发表了主题演讲。　　汤祎巍介绍了自动驾驶发展现状，2019年9月，中共中央、国务院出台《交通强国建设纲要》提出，要加强智能网联汽车（自动驾驶、车路协同、智能汽车）研发，形成自主可控完整的产业链。　　按照国际通用标准，将自动驾驶技术区分为L0—L5共6个等级。其中，　　L0是人类驾驶员完全操控汽车；　　L1是以人类驾驶员操控汽车为主导，智能系统只起辅助作用；　　L2是人类驾驶员和智能系统共同操控汽车；　　L3是智能系统基本主导汽车，但需要人类驾驶员的监控；　　L4是智能系统主导特定环境的自动驾驶，但在特殊情况下需要人类驾驶员监控；　　L5是智能系统完全操控汽车。　　汤祎巍指出，随着自动驾驶技术的发展，会对个人出行保险生态系统的演变产生的短中长期的影响：　　短期影响（L0-L2阶段）：目前人类驾驶员承担L0-L2车辆的全部责任，但整车厂商将会入局保险行业，并带来新的购车保险渠道以及为智能网联汽车使用的UBI保险（基于实际使用的保险，如驾驶里程数，刹车习惯等）,并出现整车厂商和保险公司的业务联盟；　　中期影响（L3阶段）：这个阶段中会出现由驾驶员和车载自动驾驶系统交替承担责任，由于责任划分的复杂性，将进一步把投保?身份往整车制造商或者自动驾驶技术供应商偏移。从而使保险划分为个人保险业务和商业保险业务，新兴智能网联整车厂商进入并带来新兴的法律和行业规则挑战（保险公司如何划分责任、如何向投保?提供优质的理赔服务等）；　　长期影响（L4-L5阶段）：自动驾驶技术的普及使得出行成本大幅降低，私人车辆数量减少，建立成熟的法律及监管措施，所有责任转移给整车厂商和自动驾驶提供商。　　保险业将在智能网联时代面临新的机会与挑战，比如随着自动驾驶汽车逐步代替存量汽车，事故率会降低7-8成，制造端的产品商业保险份额逐渐变大，与此同时由于数据获取困难，定损理赔将变得困难。对此，汤祎巍表示，保险业可以通过AI技术以及与整车厂商、自动驾驶技术供应商的紧密合作来解决这些问题，另外保险业也可以主动切入目前国内新兴的车路协同领域，在设备保全、数据业务等广泛应用场景下抢占潜在的增量市场和主动权。　　最后，汤祎巍认为在智能网联汽车行业的高速发展中，UBI（Usage-based insurance，基于实际使用定保费的保险）将重新回归大众和保险公司的视线，随着自动驾驶技术的不断完善，车载传感器所获取的数据不断丰富，UBI保险将重放光彩，汤祎巍为大家介绍了北美某车辆制造商在2021年底推出的UBI保险，并猜想未来车辆OEM厂商参与车辆保险市场三种可能的变局。　　1）车辆OEM厂商入局车辆保险市场并提供一揽子服务，包括且不限于承保个人自主车辆保险，垄断客户关系和保险价值链，将非核心风险业务外包给保险公司等其他第三方（例如理赔流程的外包）。　　2）车辆OEM厂商与保险公司建立联盟关系，OEM厂商可以获得保险分销渠道，将自动驾驶系统的风险转移至商业保险产品，个人保险产品则由保险公司保留个人保险产品及相关业务。　　3）车辆OEM厂商作为辅助服务方，OEM厂商不直接参保险的销售活动，OEM厂商只占保险价值链的一小部分，通过直接向保险业务公司或通过向整合服务商销售数据和服务来实现保险能力的货币化，创造市场规模和效益。　　“随着AI技术的不断迭代升级，将会衍生出更加多样的保险产品，其中UBI产品的种类和细分将更加多样，同时也会涌现出更多基于AI技术的保险业务硬件辅助产品，”汤祎巍表示。

金融界2022-12-16

中信证券：预计经济复苏或将在春节后开始加速

放缓的风险；关键原材料大幅涨价的风险；自动驾驶事故导致相关企业估值大幅下降的风险。原材料成本大幅波动；地产销售复苏低于预期；家电公司业务拓展不及预期；行业需求景气度下降等。海外衰退对国内出口产业链需求造成压制；核心零部件受制于进口。

金融界2022-12-16

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