1、江淮汽车4月纯电动车销量同比增89%
江淮汽车（600418）发布4月产、销快报，报告期内，公司汽车产量47108辆，同比增长28.95%，其中纯电动乘用车3294辆，同比增45.69%。销量46408辆，同比下降0.98%，其中纯电动乘用车3803辆，同比增88.55%。
点评：江淮今年将有5款纯电动车型投入市场，对电动汽车的重视程度可见一斑，而随着江淮蔚来、江淮大众的车型陆续入市，相信江淮会在电动汽车领域取得相当可观的成绩。
2、比亚迪与美国混合动力合作研发氢燃料电池车
近日，比亚迪与美国混合动力公司合作研发氢燃料电池客车。该款客车将服务于美国火奴鲁鲁的DanielK.Inouye国际机场，该机场每年的客流量在2100万人次以上。
点评：做了这么多年纯电动了，无论从车企身份还是电池公司的身份，比亚迪都应该往氢燃料电池车迈进一步了。而如果比亚迪开始有动作，势必会带动国内氢燃料电池的发展。
3、丰田自驾车测试新基地将检测自动驾驶极端案例
据英国《每日邮报》报道，位于密西根技术资源公园的丰田自驾车测试基地将在1.75英里长的环形跑道内建造，配有四车道公路以及类似于城市繁忙交通环境的道路，计划10月开放，用以测试对实际公路交通安全而言太危险的驾驶案例，并进一步改进自驾车技术。
美国亚利桑那州3月发生了一起优步自驾车撞死行人的惨剧，鉴于此前案例，丰田在密西根建造了一处新的自驾车测试基地，用来测试认为能够威胁公路交通安全的驾驶场景。
丰田期望能够通过此次建立的密西根测试基地，开发出一种避免碰撞事故的自驾车，但也有一些安全主义者会质疑是否能够完善自驾技术，使其能真正应对外部世界的交通环境。
点评：相比美国人的激进，天天在实际道路上测试无人驾驶汽车引发事故，还是日本人更稳妥一些。虽然不能说从这个基地出去的自动驾驶汽车百分之百就不出事故，但起码在自动驾驶技术尚未成熟的时候还是在封闭区域测试更保险。
4、马斯克增持985万美元特斯拉股票持股比例接近20%
据彭博社报道，向监管机构提交的文件显示，特斯拉CEO埃隆·马斯克(ElonMusk)当地时间星期一买进价值985万美元的公司股票。彭博社的资料显示，马斯克是特斯拉最大股东，持股比例接近20%。
就在这次买进特斯拉股票数天前，马斯克在一系列与上周财报分析师电话会议有关的推文中，对特斯拉空头大加嘲讽。他发誓要“烧毁”看空特斯拉的人。在特斯拉15年的历史中，没有一年是盈利的，在最近4个季度中的3个季度，每季度烧钱逾10亿美元。
点评：当股评师们看空特斯拉时，EV君却觉得马斯克是在酝酿一次“绝地反击”。毕竟以特斯拉现在的热度来说，如果他能在中国顺利开辟第二战场，应该备受资本市场的追逐。
5、日产拟停止在欧洲销售柴油车集中研发电动汽车
据日本共同社消息，日产汽车公司基本决定停止在欧洲销售配备柴油发动机的乘用车。此举是为了应对欧洲日益严格的环保规定，乘用车车型更新换代时将不再推出柴油版。日产有意今后将经营资源集中于电动汽车等电动车辆的研发。
日产在欧洲销售的SUV等乘用车车型广泛具备柴油版。今后将取消柴油版，扩充EV、混合动力车等电动车辆。日产计划到2025年使电动车辆占全年新车销量的一半。
日产正在分阶段与法国汽车巨头雷诺及三菱汽车整合车辆设计和研发职能，预计雷诺等也将缩小柴油车规模。
点评：看来欧洲市场那边不再坚持柴油车论调，也开始积极拥抱电动汽车了。
6、续航500公里曝英菲尼迪电动车平台信息
日前，英菲尼迪总裁RolandKrueger在接受外媒采访时透露，英菲尼迪最新的电动车平台续航里程最少达到500公里，同时，该平台可提供408Ps（300kW）的最大功率。
到2025年，英菲尼迪希望在中国以及全球各地的市场销量中，新能源车型能够达到总销量的50%以上。因此英菲尼迪基于QInspiration概念车打造了全新的电动车平台，该平台将支持除了QX80以外的全系车型电气化转型。
点评：与传统豪华车相比，英菲尼迪这些二线豪华品牌在电动汽车转型之路上走的还是慢了，无论是BBA，还是沃尔沃、捷豹路虎早已有实质产品推出，而英菲尼迪之类的二线豪华还沉浸在其燃油车销量在华微增的喜悦中没醒悟呢。
7、MIT开发出新自动驾驶系统可在无地图乡间道路上导航
据《福布斯》杂志报道，麻省理工学院（MIT）的研发团队“计算机科学与人工智能实验室”（CSAIL）开发了一款新的自动驾驶框架系统，该系统名为MapLite，它允许自动驾驶汽车在无地图的乡间道路上也能进行导航。
MapLite系统结合了全球定位系统（仅使用来自OpenStreetMap的最基本的地形图），以及用于监测道路状况的激光特种和IMU传感器。
该系统可以通过GPS获得汽车的地理位置信息，并利用这些信息来识别最终目的地和汽车视野范围内的“本地”目标。然后，这台设备可利用其车载感应器，来生成到达这些地方点的路径，并使用激光特种来估计道路边缘。这个系统预制了一些通用的、基于参数的模型，这些模型使得汽车知道在十字路口或特殊道路上该怎么做。
到目前为止，在实际道路上测试的许多自动驾驶汽车，通常需要标记良好的3D地图来识别限速，车道和标志。但在乡村地区的道路上，往往没有这些标志物。因此，麻省理工学院的CSAIL团队开发了一种方法，使得自动驾驶汽车能够识别和预测当地的环境，而不是依赖于3D地图数据。
本文摘自：EV世纪
