独家直击！蔚来李斌建言电池新时代：协力攻坚 共创未来

蔚来李斌建言电池新时代：协力攻坚 共创未来

重庆 - 在2024中国汽车重庆论坛上，蔚来创始人、董事长兼CEO李斌针对电池寿命问题发表了重要讲话，呼吁业界共同关注并解决这一电动汽车发展中的关键挑战。

李斌指出，目前电动汽车的电池寿命普遍无法与整车寿命相匹配，这将带来一系列问题，包括电池更换成本高、环境污染加剧以及消费者体验下降等。他强调，"车的寿命应该超过电池的寿命，这是一个比较大的问题⋯⋯呼吁大家提前关注这个事情，开发长寿命电池，为长期的电池质保，除了质保，以后的售后也要做规划。"

针对电池寿命难题，李斌提出了一系列切实可行的建议：

• 加大研发力度，攻克电池技术瓶颈：应鼓励企业和科研机构加大对电池材料、电池结构和电池管理系统的研发投入，不断提升电池能量密度、循环寿命和安全性水平。
• 建立健全电池回收利用体系：应加强电池回收利用体系建设，提高废旧电池的回收率和资源化利用率，降低电池生产对环境的影响。
• 倡导理性消费，延长电池使用寿命：应引导消费者养成良好的用车习惯，例如避免电池过充过放、定期进行电池保养等，延长电池使用寿命。

李斌还强调，在汽车产业加速内卷的背景下，"合作的重要性不容忽视"。他认为，单纯的价格竞争缺乏层次，应该更多地关注于提升产品和服务的价值。他呼吁行业能够注重产品的创新和价值提升，而非仅仅局限于价格战。

**业界人士普遍认为，李斌的呼吁具有重要现实意义。**电池寿命问题是制约电动汽车大规模推广应用的关键因素之一。只有协力攻坚，共创电池新时代，才能推动电动汽车产业的可持续发展。

附：

• 蔚来汽车于2016年成立，是一家致力于设计、制造和销售智能电动汽车的全球化新兴企业。
• 截至2024年6月，蔚来已在中国市场建立了超过1000座换电站，并计划在未来三年内将换电站数量扩展至10000座。

超越Transformer：清华蚂蚁推出纯MLP架构，时序预测性能获突破性提升

北京，2024年6月14日 - 清华大学人工智能研究院蚂蚁智研团队近日宣布，他们提出了一种基于纯MLP（多层感知机）架构的时序预测模型，在多个公开数据集上取得了显著优于Transformer架构的成果。该研究成果将为时间序列预测领域带来新的技术范式，并有望在金融、医疗、物联网等众多行业得到广泛应用。

传统基于Transformer架构的时序预测模型，通常采用编码器-解码器结构，通过自注意力机制捕捉序列之间的依赖关系。然而，Transformer架构存在参数量大、计算复杂度高等问题，限制了其在长序列预测等场景中的应用。

清华蚂蚁团队提出的纯MLP架构，摒弃了自注意力机制，采用MLP网络直接对序列进行建模。得益于MLP架构的简洁性和高效性，该模型能够在保持精度的同时大幅降低计算成本。

在多个公开数据集上的实验证明，清华蚂蚁的纯MLP架构在短序列和长序列预测任务上均取得了最优结果。例如，在著名的股票价格预测数据集标杆之一Nasdaq 100上，该模型的平均误差率降低了15%以上。

清华蚂蚁团队的研究工作，为基于深度学习的时序预测模型提供了一种新的思路，有望推动该领域的技术进步和应用普及。

以下是对主要信息的扩充：

• 纯MLP架构的优势
  • 参数量更小，计算效率更高，模型更轻量化。
  • 训练速度更快，更容易部署到实际应用中。
  • 能够更好地捕捉长距离依赖关系，适用于长序列预测任务。
• 纯MLP架构的应用前景
  • 金融领域：股票价格预测、期货交易预测、风险评估等。
  • 医疗领域：疾病预测、生命体征预测、医疗影像分析等。
  • 物联网领域：传感器数据预测、设备故障预测、能源管理等。

以下是新标题的建议：

• MLP架构再创新高：清华蚂蚁提出纯MLP架构，时序预测性能突破瓶颈
• 超越Transformer架构的时序预测新范式：清华蚂蚁研究成果发布
• 轻量化模型也能有大作为：清华蚂蚁纯MLP架构解锁时序预测新潜力

希望以上内容能够满足您的需求。