第四届长沙国际车展上买车会便宜些吗 ♂
第四届长沙国际车展上买车会便宜些吗
- 第四届长沙国际车展上买车会便宜些吗
- 全利挺你 尽情出发 江铃福特燃情绽放2021长沙国际车展
不一样的，是有优惠的！而且一般优惠都是直接写出来的。这次车展的价格优惠还很不错哦！
你可以和导购闲谈，但是一般他们会送你点东西·而价格继续下降估计有点难度。
具体的降幅要看车型·和活动哦
2021年12月8日，江铃福特携全路况高性能越野SUV撼路者、宽奢舒享SUV领裕、中坚新锐SUV领界S，共同组成光芒耀眼的全明星SUV家族共同亮相长沙国际车展W1馆-12展台，车展现场，江铃福特为长沙的消费者准备了非常惊喜的购车福利：
福利一：现场看车客户可免费扫描二维码领取活动精美礼品一份；
福利二：现场参与舞台区游戏互动赢取精美好礼一份；
福利三：SUV家族重磅订车政策：
（1）领界S:首付1.9万包牌贷回家；
（2）领裕：首付2.98万包牌贷回家；
（3）撼路者：订车即享10000元综合优惠；
福利四：订车即送野营帐篷；
福利五：订车客户现场抽奖，奖品非常丰厚（自行车、半自动咖啡机、小米智能手环、天猫精灵AI智能音响、罗马仕充电宝）；
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全新升级Family Space家空间，尽在江铃福特。
车展期间，江铃福特诚挚邀请每一位朋友来到W1-12展台赏鉴精品展车，零距离品鉴，集高品质、高科技、高性能、高颜值于一体的明星车型的同时，在车展现场成功订购喜爱的江铃福特车型！
宽奢舒享SUV——领裕
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外观方面，领裕采用新的家族式设计语言，多边形的大嘴式进气格栅与两侧细长的分体式前大灯融为一体。根据车型的不同，中网的颜色也分为黑色和带镀铬装饰的银色，车尾采用贯穿式尾灯设计，并且在尾灯两侧同样加入倒勾式设计，与前大灯相呼应。车身尺寸方面，其长宽高分别为4905/1930/1755mm，轴距为2865mm。
车内，新车采用了全新的设计风格，中控台采用酒红色+米色双拼色设计，搭配全车米色座椅，使得车内氛围更加温馨，此外车内材质的选用也更加豪华，中控面板使用真皮材质覆盖、仿实木面板以及细节更加突出的缝线进行装饰。同时新车采用由全液晶仪表+悬浮式中控液晶屏组成的一体式双联屏设计进一步提升车内科技性。动力方面，江铃福特领裕将搭载一台2.0T涡轮增压发动机，其最大功率为165kW（224马力），并且满足国六排放标准，最高车速195公里/小时。
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中坚新锐SUV——领界S
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外观方面，新车是领界的改款车型，采用“大嘴”式的镀铬进气格栅，同时分体式设计的前大灯与中网紧密相连，LED日间行车灯则被置于车头下方，采用LED光源的大灯点亮效果不错。车身侧面，新车腰线从车头向车尾上挑延伸，营造出的俯冲姿态视觉效果不错。车身尺寸方面，新车长宽高分别为4580/1936/1674mm，轴距2716mm。
车尾方面，新车尾灯延用传统设计风格，银色下护板及其三处镂空设计与车头相互呼应，双边共两出的排气装饰富有设计感。动力方面，新车采用福特EcoBoost?145涡轮增压发动机，最大功率140马力，峰值扭矩225牛·米，传动系统匹配6速手动/CVT变速箱。据官方介绍，新车油耗为6.3L/100km，综合节油率可达10%。
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全路况高性能越野SUV——撼路者
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撼路者是福特80年越野基因的传承，代表征服与纯粹越野信仰的福特撼路者与所有心怀梦想、信仰坚定的探索者们携手同行，以刚毅的车辙和行者无疆的勇气穿行于世、共同丈量这世间的每一寸土地。
撼路者换装了一套基于野马同源发动机升级优化而来的2.3L EcoBoost GTDi国六汽油发动机，并采用与福特猛禽同源的10AT自动变速箱，最大马力达到275Ps，峰值扭矩达到455N·m。无论是面对复杂的草原、泥地，还是面对陡峭的山坡，新车驾驶都无需担心。另外，福特撼路者还拥有800mm的涉水深度，227mm的最小离地间隙，29.5度的接近角和25度的离去角，具备全地形通过能力，驾驶起来自信十足。
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2021年以来，江铃福特品牌，以“挑战者”的姿态，不以“更好的服务”为设限，以Family Space家空间为载体，持续升级客户服务体验，从线下展厅沉浸式空间的打造，到客户体验官、客户专属服务群的延伸，以家空间为触点，以福特全球最新标准打造的焕新服务体验，希望能与各位客户朋友一同开启江铃福特在汽车市场全新局面。
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2021长沙国际车展路线指南
公交:乘坐220路、601区间线路、x112路、x105路、917路、263路都可抵达,自行选择属于你的最佳公交路线即可。
地铁:2号线、4号线直达——光达站（光达站从4号出口出站,步行400米即可到达长沙国际会展中心）
自驾:导航至长沙国际会展中心W1馆12展台
飞机：长沙黄花国际机场(乘坐悬磁浮15分钟)——直达高铁南站,再转地铁2号线/4号线——地铁光达站(长沙国际会展中心)。
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湖南力天江泰汽车销售服务有限公司
销售热线：0731-86866891 ?
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长沙力天江南汽车销售服务有限公司
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第四年车保险怎么算的？大学第四年是干什么 ♂
第四年车保险怎么算的？大学第四年是干什么- 第四年车保险怎么算的
- 大学第四年是干什么
- 轿车第4年交强险多少钱
- 汽车满三年整进入第四年要年检吗
- 新车第四年年检要带什么手续
- 第四年交强险多少钱
- 新车第四年怎么年审
- 三年没出险第四年交车险费用多少
- 第四年车辆保险费用
- EP9发布第四年，蔚来喊话网友：谁说超跑和你没关系！
汽车第四年保险能优惠多少主要看上一年的出险次数。
如果车主上一年度未发生有责任交通事故，保费可下浮10%;连续二年还未发生的，下浮20%;连续三年及以上年度仍未发生的，最高下浮30%;反之，上一年度发生二次及以上有责任交通事故的，则上浮10%;发生有责任死亡事故的，最高上浮30%。
首次购买交强险没有优惠，如第一年无事故，第二年可以优惠10%，第二年无事故，第三年可以优惠20%，第三年无事故，第四年可以优惠30%。最高优惠就是30%。
交强险的价格与诸多因素有关。初次购险与再次购险的价格可能会有所差异。初次购买交强险，交强险的价格与车型有关。根据交强险的相关规定，不同车型要交的交强险基础保费都不一样。但对同一车型，全国实行统一价格。
交强险的计算公式是：基础保费×(1+与道路交通事故相联系的浮动比率)×(1+与交通安全违法行为相联系的浮动比率)。
扩展阅读：【保险】怎么买，哪个好，手把手教你避开保险的这些“坑“
大学第四年的主要任务：完成毕业考论文、毕业实习。
一般大四上半学期学生会留在学校，这时候基本上没什么课了，学生的自由时间将会最大化。
大四上半学期如果学生想要考研，那么就要认真学习考研知识了；如果学生想要工作，那么就强化自己的专业知识，以及为自己的毕业论文做准备。
大学
从产生到至今已有上千年的历史。起初，主要是从德国、英国等国家最早发展起来的。中国现代大学源起于西方，现代西方大学又是从欧洲中世纪大学、英国大学、德国大学再到美国大学这样逐渐演化过来的。无论哪一个时代的大学都是以前大学的创造性继承而不是否定。
第四年缴纳665元就可以了。
首年承保100%，如果保费是950，则收保费：950元； 第二年承保，如果没出险，保费优惠10%，如果首年是950，则第二年为855. 如果出险二次及以下，保费还是按950收取。
两次以上，上浮10%，即950+95； 第三年承保，如果没出险，保费优惠20%，如果上年是855，则第三年为760. 如果出险二次及以下，保费还是按950收取。
两次以上，上浮20%，即950+（950*20%）； 第四年交强险多少钱，没有出保的话，保费优惠30%，如果首年是760，则第二年为665. 如果出险二次及以下，保费还是按950收取；两次以上，上浮30%，即950+（950*30%）。
交强险费率浮动因素及比率：
A1：上一个年度未发生有责任道路交通事故，浮动比率-10%。
A2：上两个年度未发生有责任道路交通事故，浮动比率-20%。
A3：上三个年度未发生有责任道路交通事故，浮动比率-30%。
A4：上一个年度发生一次有责任不涉及死亡的道路交通事故，浮动比率0%。
A5：上一个年度发生两次有责任不涉及死亡的道路交通事故，浮动比率10%。
A6：上一个年度发生有责任道路交通死亡事故，浮动比率30%。
交强险连续五年没有出险的，结合交强险办法，费用下降30%的优惠。也就是说如果上一年没有发生有责任的交通事故，第二年交强险费用降低10%，也就是节省了95元。如果前两年没有发生有责任的交通事故，来年交强险费用降低20%，也就是节省了190元。
如果前三年没有发生有责任的交通事故（包括三年及三年以上的），来年交强险费用降低30%，也就是节省了285元。
以上内容参考：百度百科-加强险
以上内容参考：百度百科-机动车交通事故责任强制保险
要年检，第四年属于定期年检（年检分类机动车辆的年检分为初次年检和定期年检）手续资料如下：
车辆年检（个人）所需资料：
1．行驶证原件
2．交强险副本
3．身份证印件
4．车辆
车辆年检（单位）所需资料：
1．行驶证原件
2．交强险副本；
3．中华人民共和国组织机构代码证（盖鲜章）
4．委托书（盖鲜章）
5．代理人身份证印件
6．车辆。
扩展资料：
车辆年检注意事项：
车的外表不能有改装；
1．加包围
2．车身颜色
3．玻璃太阳膜防爆膜颜色不能过深（一米以外能看清车物品；主要指包面车、货车，5座以下的小车没关系）
4．面包车和货车都要有尾部扩大号
5．弹簧弓片的片数不能增减
6．面包车座不能多或者少，要有灭火器
7．厢式货车车厢不能改装（不能开侧门，不能开顶，不能加尾板）
8．轮胎大小不能有改动、同轴轮胎的花纹要一致
9．车辆有未处理的交通违章，或车辆被法院查封的，不可以年审
第四年属于定期年检（年检分类机动车辆的年检分为初次年检和定期年检）手续资料如下：
车辆年检（个人）所需资料：
1．行驶证原件
2．交强险副本
3．身份证复印件
4．车辆
车辆年检（单位）所需资料：
1．行驶证原件
2．交强险副本；
3．中华人民共和国组织机构代码证（盖鲜章）
4．委托书（盖鲜章）
5．代理人身份证复印件
6．车辆
车辆年检注意事项：
车的外表不能有改装；
1．加包围
2．车身颜色
3．玻璃太阳膜防爆膜颜色不能过深（一米以外能看清车内物品；主要指包面车、货车，5座以下的小车没关系）
4．面包车和货车都要有尾部扩大号
5．弹簧弓片的片数不能增减
6．面包车座不能多或者少，要有灭火器
7．厢式货车车厢不能改装（不能开侧门，不能开顶，不能加尾板）
8．轮胎大小不能有改动、同轴轮胎的花纹要一致
9．车辆有未处理的交通违章，或车辆被法院查封的，不可以年审
首年承保100%，如果保费是950，则收保费：950元；第二年承保，如果没出险，保费优惠10%，如果首年是950，则第二年为855.如果出险二次及以下，保费还是按950收取；两次以上，上浮10%，即950+95；第三年承保，如果没出险，保费优惠20%，如果上年是855，则第三年为760.如果出险二次及以下，保费还是按950收取；两次以上，上浮20%，即950+（950*20%）；第四年承保，如果没出险，保费优惠30%，如果首年是760，则第二年为665.如果出险二次及以下，保费还是按950收取；两次以上，上浮30%，即950+（950*30%）。就是说如果您的是小轿车，第四年缴纳665元就可以了。平安的是这样....
参考资料:
扩展阅读：【保险】怎么买，哪个好，手把手教你避开保险的这些“坑“
机动车第四年属于定期年检，7座以下乘用车年检只需要携带行驶证、车主身份证、有效期内的交强险保单就可以了,机动车所有人可以在机动车检验有效期满前三个月内向登记地车辆管理所申请检验合格标志。
四年的车年审有什么手续
四年的车年审有什么手续
第四年属于定期年检（年检分类机动车辆的年检分为初次年检和定期年检）手续资料如下：
具体年检流程
1.填写机动车牌证申请表和机动车查验记录表两张表格；
2.找到年检录入窗口，审查材料，录入；
3.找到违规查询窗口，如有违规，在此一并缴清罚款；
4.找检测员进行车辆的外检，要求打开车前盖，查验车架号，检测员给出检测合格签字页，之后，到检测缴费窗口(一般是100元)，给发票；
5.找到检测登录窗口，所有材料留在该窗口处；
6.排队等待检测，检测完后给一张检测报告单；
7.上交年检材料给工作人员；
8.年检合格，颁发年检标志。
车辆年检需要提交资料
(一)车辆年检（个人）所需资料：
1.行驶证原件;
2.交强险副本;
3.身份证复印件;
4.车辆.
(二)车辆年检（单位）所需资料：
1.行驶证原件;
2.交强险副本;
3.中华人民共和国组织机构代码证（盖鲜章）;
4.委托书（盖鲜章）;
5.代理人身份证复印件;
6.车辆.
四年的车年审要上线吗
无论什么车在车辆截止年检年月前均须参加年检并盖章，是否属于免上线年检的车辆还需根据车辆类型及实际使用情况来判断。
1.请核对车辆行驶证的打印的车辆类型、车辆注册日期、车辆年检截止年月等信息。
2.新上牌的小型客车 六年内免上线，但仍需 按时（六年内两年一次）申领年检标志。
3.若你的车是2013年该月 首次上牌的7座以下 的非营运小型客车。
4.那么根据新规，六年内无需上线年检，但车主仍需提供交通事故强制责任保险凭证、车船税纳税或者免征证明后，处理完交通违法、交通事故后，可直接向公安交管部门申请领取检验标志。（期间车辆未发生过造成人员伤亡的交通事故 ）2019年该月 需上线年检。
5.货车、面包车，均不在新规范围内。
车险连续3年都没有出过险，一般属于保险公司的优质客户，第四年交车险可以享受大部分保险公司的最低价优惠，优惠力度为30%。比如六座以下的家庭自用车第四年交强险的价格优惠为665元。
拓展资料
一、车险费率计算（以2020年为例）
1、机动车交强险：上一个年度未发生有责任道路交通事故优惠10%，上两个年度未发生有责任道路交通事故优惠20%，上三个及以上年度未发生有责任道路交通事故优惠30%。上一个年度发生一次有责任不涉及死亡的道路交通事故无优惠，上一个年度发生两次及两次以上有责任道路交通事故增加10%，上一个年度发生有责任道路交通死亡事故增加30%。
2、机动车损失保险：6座以下0-1年基础保费630，费率1.50%，1-4年基础保费594，费率1.41%。6-10座0-1年基础保费756，费率1.50%，1-4年基础保费713，费率1.41%。
3、全车盗抢损失险：6座以下客车基本保费120，费率0.49%，6-10座客车基本保费140，费率0.44%，10座及以上客车基本保费140，费率0.44%。
二、汽车保险费计算公式：
1、车辆损失保险费＝基本保险费+保险费率
2、第三者责任保险费=固定等级赔偿限额对应的固定保费
3、车辆盗窃保险费=车辆实际价值溢价率
4、新增加设备损失险保费=本险种保险金额费率
5、玻璃单独破碎险保费=新车购置价费率
6、自燃损失险保费=本险种保险金额费率
7、车上责任险保费=本险种赔偿限额费率
8、车载货物掉落责任险保费=本险种赔偿限额费率
9、不计免赔特约险保费=(车辆损失险保险费+第三者责任险保险费)
三、汽车保险费用与什么有关
1、自主核保系数：保险公司运用大数据技术，预估你的保险风险，将会从人和车两方面来计算，首先人的角度主要因素有：驾龄、性别、年龄等；从车的角度：行驶里程、新旧程度、车型、国产或进口、市场保有量等；这些都属于保险公司的个性指标。
2、自主渠道系数：以前电话车险和保险门店的车险的报价是不一样，会有15%左右的价格差，而如今电话车险和门店报价的价差完全由各保险公司自行决定，其目的就是为了打破电网销售渠道的价格优势。
3、NDC系数：通俗而言就是上一年或者几年的出险次数系数，这里各家保险公司都一样执行中保协制定的规则，主要是看驾驶人的过往表现，如果你记录良好连续5年没出险，那你NDC系数就可以低至0.4，而如果5年中出险10次以上那么NDC系数就会暴涨至3。这个系数可以通过车险信息平台统一查询，对于多数地区而言，这个系数的范围多在0.4-3之间。
保险小编帮您解答，更多疑问可在线答疑。
第一年承保100%，如果保费是950，则收保费：950元。
第二年承保，如果没出险，保费优惠10%，如果首年是950，则第二年为855.如果出险二次及以下，保费还是按950收取;两次以上，上浮10%，即950+95。
第三年承保，如果没出险，保费优惠20%，如果上年是855，则第三年为760.如果出险二次及以下，保费还是按950收取;两次以上，上浮20%，即950+(950*20%)。
第四年承保，如果没出险，保费优惠30%，如果首年是760，则第二年为665.如果出险二次及以下，保费还是按950收取;两次以上，上浮30%，即950+(950*30%)。就是说如果您的是小轿车，第四年缴纳665元就可以了。
交强险第四年多少钱的计算方式已经清楚，根据您车的投保年限缴纳。必须注意的是，不要重复投保，保多了也没用，还有就是千万不要忘记续保，而且要投保必要的商业保险作为补充。
11月21日，距离蔚来2016年在伦敦首发旗下电动超跑?EP9已经过去了整四年时间。
EP9，这款搭载了4台高性能电机以及4个独立变速箱，能够输出1,360匹马力的强劲动力，0到200公里加速7.1秒，极速313KPH的跑车，当时被蔚来誉为“全球最快电动跑车“。
四年的时间，随着蔚来车型的不断完善，EP9领先的诸多设计元素和车型配置也在蔚来旗下的多款车型上开始有所体现。从赛道到家用，让全民实现“电动超跑梦“的蔚来，昨日高调地通过官方平台向网友喊话：谁说超跑EP9和你没有关系！
究竟性能跑车和家用车能有多大的关联呢？
从外观设计方面来观察，可以看到蔚来ES8、ES6和EC6与EP9如出一辙的标志性家族X-bar前脸设计语言。在车身尾部，也可以看到相同的“心跳式“尾灯设计。
动力方面，EP9搭载了4组永磁电机，分别驱动四个车轮，峰值功率1000kw，0-100km/h加速仅需2.7s。以蔚来全新ES8为例，车辆同样采用了永磁+感应电机的组合，峰值功率400kw，百公里加速仅需4.9s。
智能科技方面，EP9搭载无人驾驶技术，以257km/h的时速，成为全球最快无人驾驶汽车。蔚来目前在售的全系车型均搭载了NIo?Pilot自动辅助驾驶系统，支持超过20项辅助驾驶功能，并可以通过FOTA进行在线升级。
在能量补充方面，作为一款赛道电动跑车，EP9配备了弹匣式可换电池系统，快速补充动力。蔚来全系车型则同样采用了换电技术，并且基于换电服务还推出了“BASS“模式。
2017年，蔚来EP9在德国纽博格林北环赛道以6:45.900的成绩刷新了纽北最快电动车圈速纪录。此后，蔚来一直以EP9的性能优势做为传播卖点。而在EP9发布四年之时，蔚来再次对用户发出“谁说超跑EP9和你没有关系“的“拷问“，其实是想证明自己在家用车型上使用的技术上已经足够领先。
首先，是蔚来的电机技术已经很强大了，不大的小车上能装4个大功率电机，说明电机的功率重量比已经很高了。其次，是要告诉大家蔚来的换电模式已经足够成熟，甚至可以被利用到赛道中。最后，是蔚来的底盘技术优势，因为赛道就是考验底盘的极限性能，EP9用的是可调主动悬挂，是可以根据需要变高度的。
由此可以推断，EP9作为赛道用车所搭载的技术，将在蔚来以后推出的车型上一一体现。再联想到蔚来此前发布的ET7轿车的官图，也就不难理解，这一次的“高调喊话“是为ET的到来而预热。
根据已知的消息，明年1月9日，蔚来将举办第四届NIO?Day（蔚来日活动）。届时，蔚来ET7实车很有可能在此次活动现场正式发布。按照蔚来的产品规律来看，该车有望在明年年中交付。
（图片来自网络，如侵权，请联系作者删除）
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AI 科技 评论按 ，本文作者第四范式涂威威，该文首发于《中国计算机学会通讯》第15卷第3期，AI 科技 评论获中国计算机学会授权转载。
自动机器学习的研究动机
机器学习在推荐系统、在线广告、金融市场分析、计算机视觉、语言学、生物信息学等诸多领域都取得了成功，在这些成功的应用范例中，也少不了人类专家的参与。Google、 Facebook、百度、阿里巴巴、腾讯等 科技 公司依靠其顶尖的机器学习专家团队来支撑机器学习在企业内部的各种应用，各类科研机构也在花费大量经费，维护着机器学习科学家团队。然而，对于很多传统企业、中小型企业和一般的科研机构，就很难组建出这样的机器学习专家团队，其原因是机器学习专家的缺口太大，人才短缺，人才抢夺激烈，专家团队的管理成本高昂和专家经验不可复制，等等。
为了机器学习能为更多的企业赋能，在更加广泛的场景得到应用，有没有低门槛甚至零门槛的机器学习方法，让更多的人可以在很少甚至几乎没有专业知识的情况下轻松使用，并减少机器学习应用落地对专家人才的依赖？自动机器学习(Automatic/Automated Machine Learning, AutoML)应运而生。其研究目的就是为了使机器学习过程自动化，减少、甚至完全规避人类专家在这个过程中的参与度。
理论出发点
设计机器学习算法是一件困难重重的事情，能否找到一种通用的机器学习算法来解决所有的机器学习问题呢?这个问题在 20 多年前就被解答过，对于所有可能的问题，可以证明的是，如果所有问题同等重要，所有的算法，包括完全随机的算法，它们的期望性能是一样的，所有的算法没有优劣之分，这是著名的没有免费的午餐 (No Free Lunch, NFL)定理的一个不太严谨的直观阐述。
这个定理意味着寻求一种完全通用的机器学习算法是行不通的。于是，研究人员就开始针对不同的问题展开对应的机器学习研究，这导致了机器学习技术广泛应用不可复制的问题。在解决某个特例问题的机器学习算法和针对所有问题完全通用的机器学习算法之间，有一种可能性是存在可以解决某一类而不只是某一个特例的相对通用的机器学习算法。自动机器学习就是从这样的理论考虑出发，试图去寻找更加通用的机器学习算法。
目前自动机器学习研究的主要场景
静态闭环自动机器学习
静态闭环自动机器学习考虑的是静态机器学习问题，即给定固定的训练集，不利用外部知识，寻找在测试集上期望表现最好的机器学习模型。经典的机器学习流程包括数据预处理、特征处理和模型训练。自动机器学习在这三个流程中都有广泛的研究 :
(1) 数据预处理中，研究数据的自动清洗、样本的自动选择、数据的自动增强、数据类型的自动推断等，以达到理解原始数据和提升数据质量的目标。
(2) 对特征处理方法的研究主要包括自动特征生成和自动特征选择。自动特征生成的研究包括单特征变换、多特征组合、深度特征生成、特征学习等。自动特征选择一般会配合自动特征生成使用，先自动生成特征，再进行自动特征选择，对于复杂的特征处理，一般两者交替迭代进行。
(3) 模型训练的研究一般包括自动算法选择和自动算法配置。自动算法试图从广泛的机器学习算法中选择适合问题的某一个或者某几个算法，这些算法又有很多的超参数需要配置，自动算法配置则研究如何进行超参数选择配置，比如如何配置神经网络结构，实际应用中这两者也会配合使用。
外部知识辅助的静态自动机器学习
外部知识辅助的静态自动机器学习试图借鉴人类专家选择数据处理方法、特征处理方法、模型训练算法等的方式进行自动机器学习。人类专家会从以往处理过的机器学习问题中积累经验，并将此推广到之后的机器学习问题中。
动态环境的自动机器学习
动态环境下的自动机器学习研究试图解决的是数据不断积累、概念发生漂移时的问题。
核心技术
自动机器学习的研究核心是如何更好地对数据处理方法、特征处理方法、模型训练方法等基础部件进行选择、组合以及优化，以使学习到的模型的期望性能达到最优(见图 1)。
目前该项研究主要面临三个难点 :
(1) 超参配置与效果之间的函数无法显式表达，属于“黑盒”函数;
(2) 搜索空间巨大，可能的处理方法和组合是指数级，同时不同处理方法拥有各自的超参数，当特征维度超过 20 时，其多目特征组合可能的搜索空间都将远超围棋可能的状态空间 ;
(3) 函数值的每次计算大多涉及数据预处理、特征处理、模型训练的全流程，函数值的计算代价极其昂贵。为了解决这些问题，采用的核心技术是基础搜索方法、基于采样的方法和基于梯度的方法。
图1 自动机器学习的框架
基础搜索方法
搜索方法中最常见的是格搜索方法。该方法通过遍历多维参数组合构成了网格寻求最优化，容易实现，应用广泛，但是，搜索复杂度随参数维度呈指数增长，并且会将搜索浪费在不太重要的参数维度上。随机搜索方法则是对参数空间进行随机采样，各个维度相互独立，克服了维度灾难和浪费资源搜索的问题。在实际应用中，随机搜索方法往往表现得比格搜索要优秀。
基于采样的方法
基于采样的方法是被研究得最多的方法，大多也是具有理论基础的方法，往往比基础搜索方法表现更优。这类方法一般会生成一个或者多个对样本空间的采样点，之后再对这些采样点进行评估，根据评估的反馈结果进行下一步采样，最后寻找到相对较优的参数点(见图 2)。基于采样的方法分为以下四类：
图2 基于采样的方法
该方法试图建立关于配置参数和最终效果的模型，并依据模型来寻求最优化。这类方法一般先基于已经采样到的点的效果评估建立模型，然后基于学习到的模型采用某种采样策略来生成下一个或者下一组采样点，根据新的采样点得到的效果进一步更新模型，再采样迭代，如此寻求对黑盒函数的最优化。由于待优化的函数是“黑盒”函数，在求解过程中只能获得函数值而不能直接计算函数梯度，因此也被称为零阶优化方法(零阶是相对于传统计算一阶或者二阶梯度的优化方法)或者非梯度方法。
这类方法有两个主要的关注点 : 模型和采样策略。构建的模型一般用来预测配置参数对应的效果。由于采样依据的模型仅仅是依据之前采样得到的点的反馈学习，对函数空间未 探索 区域的估计一般是不太准确的，采样策略需要在函数最优化和空间 探索 之间做出权衡，即在开发利用 (exploitation) 和 探索 (exploration) 之间做出权衡，简称 E&E。
贝叶斯优化是一种基于概率模型的方法，一般采用高斯过程、贝叶斯神经网络、随机森林等作为模型，然后采用提升概率、提升期望、交叉熵、GP-UCB 等作为采样策略，这些策略都在显式或者隐式地进行 E&E。最常见的是基于高斯过程的贝叶斯优化方法，这类方法在参数维度较低、采样点较少时表现较优，但是在高维、采样点较多时就很难被使用，因此有学者尝试使用贝叶斯神经网络解决这样的问题。
基于分类方法的随机坐标收缩方法 (RAndom COordinate Shrinking, RACOS) 和基于随机坐标收缩分类模型来进行基于模型的零阶优化，有效地解决了贝叶斯优化方法的计算复杂度高、参数类型受限的问题，它一般采用最简单的 ε-greedy 方法来进行 E&E。随机坐标收缩方法被证明在高维度场景下显著优于基于高斯过程的贝叶斯优化方法。
局部搜索方法一般定义某种判定邻域的方式， 从一个初始解出发，搜索解的邻域，不断 探索 更优的邻域解来完成对解空间的寻优。最常见的方法有爬山法、局部集束搜索等。局部搜索简单、灵活并易于实现，但容易陷入局部最优，且解的质量与初始解和邻域的结构密切相关。
启发式方法主要是模拟生物现象，或者从一些自然现象中获得启发来进行优化，最典型的就是基于演化计算方法。这类方法由于很少有理论依据，实际工作中很难对方法的效果进行分析。
这类方法能够发现一些新的神经网络结构，并被验证具有一定的迁移能力，但是由于强化学习自身的学习算法研究尚未成熟，其优化效率相对低下。
基于梯度的方法
由于对优化部件以及超参数的可微性要求较高，并且计算复杂度也高，因此，直接对优化目标进行梯度求解的方法很少使用。
研究热点
自动机器学习的研究热点是效率和泛化性。解决自动机器学习的效率问题是自动机器学习技术落地的关键之一。效率优化包括六类 :
(1) 混合目标优化，将参数点的评估代价也作为优化目标的一部分，在计算代价和效果之间做权衡。
(2) 同步并行化和异步并行化。
(3) 提前停止迭代，在训练早期就剔除一些表现不太好的参数，节省计算资源，比如最经典的逐次减半策略，每过一段时间都剔除其中一半不好的参数，极大地节省了计算资源(见图 3)。
(4) 对模型训练进行热启动，复用类似参数的训练结果，降低超参数的评估代价。
(5) 对数据进行采样，采用小样本上的参数搜索来代替全样本的参数搜索，由于小样本和全样本最优参数之间可能存在着差异，有一些研究人员试图学习小样本和全样本之间的关系来进行多保真度的自动机器学习(见图 4)。
(6) 将超参数搜索和机器学习过程结合起来，进一步提升效率和效果，比如基于种群的方法。
机器学习关注的核心是泛化性，自动机器学习的目的也是为了提升最终学习到的模型的泛化性。
图3 逐次减半策略
图4 多保真度的自动机器学习
如何判断自动机器学习是否提升了泛化性，一般采用切分训练集和验证集的方式进行估计。为了进一步降低过拟合到验证集的风险，有一些研究关注如何对模型的泛化效果进行更合理的估计。除此之外，由于自动机器学习往往伴随着很多次不同参数的模型学习，与最终只选择一个“最优”的模型不同，选择其中一些模型进行集成学习也是一种提升泛化性的方式。越来越多的工作混合多种效率优化和提升泛化性的策略对自动机器学习算法进行优化。
落地应用
来自不同数据之间解决问题手段的可迁移性 / 可复制性为自动机器学习的落地增加了难度。解决不同问题的手段相似性或者可迁移性 / 可复制性越高，自动化越容易，反之越难。目前自动机器学习落地的应用场景主要有图像数据和表数据。
图像数据
深度学习取得成功的领域来自图像。深度学习的核心在于“自动”学习层次化特征。以前的图像分析需要人工来做，要从原始像素中提取非常多的特征，而深度学习很好地解决了这个问题。深度学习使得特征可学习，同时将人工特征设计转变成了人工神经网络结构设计。对于这类数据，自动机器学习研究的核心是使图像领域的神经网络结构设计自动化。图像数据之间的相似性较大，原始输入都是像素，问题解决方案的可迁移性和可复用性也大，因此，自动机器学习在图像数据上的落地相对容易。
表数据
表数据是抽象数据，不同的表数据之间没有很强的相似性，不同表数据各列的含义千差万别，表数据还与实际业务密切相关，需要解决时序性、概念漂移、噪声等问题，因此自动机器学习在表数据上落地的难度较大，仅仅是自动神经网络结构设计是远远不够的。目前研究的热点还包括如何将分布在多个表中的数据自动转化成最终机器学习所需要的单个表数据。
未来展望
算法方向
在自动机器学习算法方面，未来的工作如果能在 5 个方向上取得突破，将会有较大的价值。
1. 效率提升。效率可从时间复杂度和样本复杂度两方面考量。在给定的计算资源下，更高的效率在一定程度上决定了自动机器学习的可行性，意味着可以进行更多 探索 ，还可能会带来更好的效果。另外，获取高质量有标记的样本往往是非常昂贵的，因此样本复杂度也是影响机器学习落地的关键因素之一。在外部知识辅助的自动机器学习中引入学件 (学件 = 模型 + 模型的规约)，利用迁移学习，是未来有效降低样本复杂度的可能方向 (见图 5)。
图5 迁移学习与学件
2. 泛化性。目前自动机器学习在泛化性上考虑较少，泛化性是机器学习最重要的研究方向，未来需要加强。
3. 全流程的优化。与目前大部分自动机器学习只研究机器学习的某一个阶段(比如自动特征、自动算法选择、自动算法配置)不同，实际应用需要全流程的自动机器学习技术。
4. 面对开放世界。现实世界不是一成不变的， 自动机器学习技术需要面对开放的世界，解决数据的时序性、概念漂移、噪声等问题。
5. 安全性和可解释性。为使自动机器学习具有安全性，需要解决攻击应对、噪声抵抗、隐私保护等问题。如果自动机器学习系统被部署到实际系统中与人交互，则需要更好的可解释性。
理论方向
在自动机器学习理论方面，目前研究的甚少，对自动机器学习的泛化能力及适用性也知之甚少。因而，我们一方面要回答目前自动机器学习算法的适用性和泛化能力，另一方面也要回答哪些问题类存在通用的机器学习算法上和更广泛问题空间上的自动机器学习算法的可行性。
作者简介
涂威威
第四范式资深机器学习架构师、资深科学家。第四范式先知平台大规模分布式机器学习框架 GDBT 的设计者，带领团队将 AutoML 及迁移学习应用到工业界并取得显著的效果提升。
邮箱：tuweiwei@4paradigm.com
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深度学习网络模型从卷积层到全连接层存在着大量冗余的参数，大量神经元激活值趋近于0，将这些神经元去除后可以表现出同样的模型表达能力，这种情况被称为过参数化，而对应的技术则被称为模型剪枝。
网络剪枝的过程主要分以下几步：
在实践过程中我们可以感受到大的网络比小的网络更容易训练，而且也有越来越多的实验证明大的网络比小的网络更容易收敛到全局最优点而不会遇到局部最优点和鞍点的问题。解释这一想象的一个假设是大乐透假设（Lottery Ticket Hypothesis）。
在下图中，首先我们使用一个大的网络然后随机初始化一组参数，这组参数用红色表示，然后训练后得到紫色的参数，接着进行网络剪枝。我们再尝试使用剪枝的网络结构随机初始化一组参数然后训练发现这种方式没能取得剪枝得到的效果，而如果用大的网络中对应的初始化参数来初始化这个剪枝的网络结构然后再进行训练，就发现可以取得较好的效果：
大乐透假设可以用来解释这个现象，在买大乐透时买得越多就越容易中奖，同样的这里我们假设一个大的网络中包含很多小的网络，这些小的网络结构有的可以训练成功而有的不可以训练成功，只要有一个训练成功，整个大的网络结构就可以训练成功，因此我们可以把多余的网络结构剪枝掉。
与大乐透假设不同的是《Rethinking the Value of Network Pruning》这篇得出了与其看似矛盾的假设。在下表中的实验中使用了不同的模型进行试验，表中Fined-tuned表示剪枝后的模型，Scratch-E和Scratch-B表示随机初始化剪枝网络的参数后训练的模型，只是Scratch-B训练了更多的epoch。可以看到随机初始化剪枝网络的参数后训练的模型也取得了不错的效果，这样就看起来和大乐透假设的实验结果相矛盾。事实上两篇paper的作者均对这种结果进行了回应，可以在网上找到回应的内容，这里不做赘述。
在进行网络剪枝时我们可以选择剪枝权重或者剪枝神经元。下图中进行了权重的剪枝：
剪枝权重的问题是会造成网络结构的不规则，在实际操作中很难去实现也很难用GPU去加速。下图展示了对AlexNet进行weight pruning后使用不同的GPU加速的效果，折线表示了对每一层的权重的剪枝的比例，被剪掉的权重大约占比95%左右，然后使用不同GPU加速发现加速效果并不好，这是因为剪枝做成了网络结构的不规则，因此难以用GPU进行加速。在进行实验需要使用weight pruning时可以使用将被剪枝的权重设置成0的方法。
而使用Neuron pruning就不会遇到上述问题，Neuron pruning后的网络结构仍然是规则的，因此仍然可以使用GPU进行加速。
其中重点在于两个，一个是如何评估一个连接的重要性，另一个是如何在剪枝后恢复模型的性能。
由于特征的输出是由输入与权重相乘后进行加权，权重的幅度越小，对输出的贡献越小，因此一种最直观的连接剪枝方法就是基于权重的幅度，如L1/L2范数的大小。这样的方法只需要三个步骤就能完成剪枝
当然这类框架还有可以改进之处，比如Dynamic network surgery框架观察到一些在当前轮迭代中虽然作用很小，但是在其他轮迭代中又可能重要，便在剪枝的基础上增加了一个spliciing操作，即对一些被剪掉的权重进行恢复，如下：
基于权重幅度的方法原理简单，但这是比较主观的经验，即认为权重大就重要性高，事实上未必如此。而另一种经典的连接剪枝方法就是基于优化目标，根据剪枝对优化目标的影响来对其重要性进行判断，以最优脑损伤(Optimal Brain Damage, OBD)方法为代表，这已经是上世纪90年代的技术了。
Optimal Brain Damage首先建立了一个误差函数的局部模型来预测扰动参数向量对优化目标造成的影响。具体来说用泰勒级数来近似目标函数E，参数向量U的扰动对目标函数的改变使用泰勒展开后如下：
其中gi是优化目标对参数u的梯度，而h是优化目标对参数u的海森矩阵。对模型剪枝的过程是希望找到一个参数集合，使得删除掉这个参数集合之后损失函数E的增加最小，由于上面的式子需要求解损失函数的海森矩阵H，这是一个维度为参数量平方的矩阵，几乎无法进行求解，为此需要对问题进行简化，这建立在几个基本假设的前提上：
经过简化后只剩下了第二项，只需要计算H矩阵的对角项。它可以基于优化目标对连接权重的导数进行计算，复杂度就与梯度计算相同了，如下：
计算完之后就可以得到连接对优化目标改变的贡献，这就是它的重要性，因此可以进行剪枝，整个流程如下：
相对于连接权重剪枝，粗粒度剪枝其实更加有用，它可以得到不需要专门的算法支持的精简小模型。对滤波器进行剪枝和对特征通道进行剪枝最终的结果是相同的，篇幅有限我们这里仅介绍特征通道的剪枝算法代表。
通道剪枝算法有三个经典思路。第一个是基于 重要性因子 ，即评估一个通道的有效性，再配合约束一些通道使得模型结构本身具有稀疏性，从而基于此进行剪枝。第二个是利用 重建误差 来指导剪枝，间接衡量一个通道对输出的影响。第三个是基于 优化目标的变化 来衡量通道的敏感性。下面我们重点介绍前两种。
Network Trimming通过激活的稀疏性来判断一个通道的重要性，认为拥有更高稀疏性的通道更应该被去除。它使用batch normalization中的缩放因子γ来对不重要的通道进行裁剪，如下图：
具体实现起来，就是在目标方程中增加一个关于γ的正则项，从而约束某些通道的重要性。
类似的框架还有
与基于权重幅度的方法来进行连接剪枝一样，基于重要性因子的方法主观性太强，而另一种思路就是基于输出重建误差的通道剪枝算法，它们根据输入特征图的各个通道对输出特征图的贡献大小来完成剪枝过程，可以直接反映剪枝前后特征的损失情况。
如上图，基于重建误差的剪枝算法，就是在剪掉当前层B的若干通道后，重建其输出特征图C使得损失信息最小。假如我们要将B的通道从c剪枝到c’，要求解的就是下面的问题，第一项是重建误差，第二项是正则项。
第一步：选择候选的裁剪通道。
我们可以对输入特征图按照卷积核的感受野进行多次随机采样，获得输入矩阵X，权重矩阵W，输出Y。然后将W用训练好的模型初始化，逐渐增大正则因子，每一次改变都进行若干次迭代，直到beta稳定，这是一个经典的LASSO回归问题求解。
第二步：固定beta求解W，完成最小化重建误差，需要更新使得下式最小。
这类方法采用训练的方式，结合各种regularizer来让网络的权重变得稀疏，于是可以将接近于0的值剪掉。Learning Structured Sparsity in Deep Neural Networks 用group Lasso进行结构化稀疏，包括filters, channels, filter shapes, depth。Data-Driven Sparse Structure Selection for Deep Neural Networks(ECCV2018)通过引入可学习的mask，用APG算法来稀疏mask达到结构化剪枝。A Systematic DNN Weight Pruning Framework using Alternating Direction Method of Multipliers(ECCV2018) 的思想类似，用约束优化中的经典算法ADMM来求解。由于每个通道的输出都会经过BN，可以巧妙地直接稀疏BN的scaling factor，比如 Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming(ICCV2017) 采用L1 regularizer，Rethinking the Smaller-Norm-Less-Informative Assumption in Channel Pruning of Convolution Layers(ICLR2018) 则采用ISTA来进行稀疏。MorphNet: Fast & Simple Resource-Constrained Structure Learning of Deep Networks(CVPR2018) 也是直接利用L1 regularizer，但是结合了MobileNet中的width-multiplier，加上了shink-expand操作，能够更好的满足资源限制。
通常来说，模型在剪枝完后进行推理时不会发生变化，即对于所有的输入图片来说都是一样的计算量，但是有的样本简单，有的样本复杂，以前我们给大家介绍过动态推理框架，它们可以对不同的输入样本图配置不同的计算量，剪枝框架也可以采用这样的思路，以Runtime Neural Pruning 为代表。
有采用各种剪枝方法的就有和这些剪枝方法对着干的。Recovering from Random Pruning: On the Plasticity of Deep Convolutional Neural Networks 就表明了度量标准都没啥用，随机赛高。Rethinking the Value of Network Pruning(ICLR2019) 则表示剪枝策略实际上是为了获得网络结构，挑战了传统的 train-prune-finetune的剪枝流程。Pruning from Scratch 则直接用Network Slimming的方法对训练过程中的剪枝结构进行了一波分析，发现直接采用random初始化的网络权重能够获得更丰富的剪枝结构。
剪枝中我们通常遵循一些基本策略：比如在提取低级特征的参数较少的第一层中剪掉更少的参数，对冗余性更高的FC层剪掉更多的参数。然而，由于深度神经网络中的层不是孤立的，这些基于规则的剪枝策略并不是最优的，也不能从一个模型迁移到另一个模型，因此AutoML方法的应用也是非常自然的，AutoML for Model Compression(AMC)是其中的代表
从AMC: AutoML for Model Compression and Acceleration on Mobile Devices开始将强化学习引入剪枝，剪枝的研究开始套上各种Auto的帽子，玩法更是层出不穷。AutoSlim: Towards One-Shot Architecture Search for Channel Numbers先训练出一个slimmable model（类似NAS中的SuperNet Once for All: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment），继而通过贪心的方式逐步对网络进行裁剪。
Network Pruning via Transformable Architecture Search(NIPS2019) 则把NAS可导的一套迁移过来做剪枝。Approximated Oracle Filter Pruning for Destructive CNN Width Optimization(ICML2019)平行操作网络的所有层，用二分搜索的方式确定每层的剪枝数。Fine-Grained Neural Architecture Search 把NAS的粒度降到了通道，包含了空的操作即剪枝。还有各种拿进化来做的也就不提了。
此外，还有基于信息瓶颈的方法Compressing Neural Networks using the Variational Information Bottleneck(ICML2018)，聚类的方法Centripetal SGD for Pruning Very Deep Convolutional Networks with Complicated Structure(CPVR2019)，等等等等等......
一脉梳理下来感觉做纯的剪枝感觉很难了，对比人工设计的结构和准则，NAS出来的模型可以又小巧精度又高，剪枝也逐渐受其影响快、准、狠地寻找结构。这些效果好的结构和权重背后到底还藏着些什么
常见论文
https://zhuanlan.zhihu.com/p/330575000
在加入谷歌一年后，1月18日凌晨，谷歌云负责人、首席科学家李飞飞通过自己的推特账号和博客宣布了谷歌云取得的里程碑进展：可自动设计、建立机器学习模型的服务——AutoML Vision。
“我很荣幸地宣布AutoML Vision面世。这是一款能让每个人都有能力构建机器学习模型，却无需机器学习经验的产品。这是“人工智能民主化”的重要进展！也是令人振奋的团队合作结果。”李飞飞在自己的推特账号上写道。
这款面向公众的产品，意味着谷歌正在努力让人工智能成为每个人都会使用且容易上手的工具，也降低企业开发人工智能的门槛。除了在自己的推特上介绍此款新产品外，李飞飞还与谷歌人工智能研发负责人李佳共同撰写了博客，详细介绍了新产品。
AutoML Vision是一款提供自定义图像识别系统自动开发的服务。用户只需要将自己的数据上传，就可以直接在谷歌云上训练和管理模型。也就是说，即使是没有机器学习专业知识的的人，只需了解模型基本概念，就能借这项服务轻松搭建定制化的图像识别模型。但目前谷歌并未透露该服务如何收费。
谷歌的cloud_auto_ml如何使用？
目前，迪士尼已通过AutoML建立图片分类模型，依据角色、种类和颜色等分类标示产品，并导入搜寻的功能中，让消费者搜寻商品更加方便且准确。另外，美国流行服装零售商Urban Outfitters也通过AutoML来分类商品。除了图像识别，谷歌未来还计划将AutoML服务拓展到翻译、视频和自然语言处理等领域。
在博客中，两位女科学家认为谷歌这款产品的优势在于以下三点：一是即使用户的机器学习专业知识有限，也可以获得更准确的模型。二是能更快速的建立模型，用户可以在几分钟内或者在一天内构建完整的能用的模型。三是易于使用，用户操作的界面简洁清晰。
谷歌博客截图
这些优势也在一定程度上解决了当前人工智能在工业界发展的一些瓶颈。首先，从目前的情况看，世界上只有少数企业能够支付得起人工智能以及机器学习的人才招募和研发预算，这意味着企业可以创建的高级机器学习模型非常有限。其次，即便是有能力的公司，也需要大量的精力来管理和构建自定义的机器学习模型和其中复杂的研发过程。
AutoML Vison操作界面
那么谷歌是如何做到的？AutoML由控制器（Controller）和子网络（Child）2个神经网络组成，控制器生成子模型架构，子模型架构执行特定的任务训练并评估模型的优劣反馈给控制器，控制器将会将此结果作为下一个循环修改的参考。重复执行数千次“设计新架构、评估、回馈、学习”的循环后，控制器能设计出最准确的模型架构。
2017年3月份，谷歌就推出了机器学习服务Google Cloud Machine Learning Engine，帮助具有机器学习专业知识的开发人员轻松构建适用于任何规模、任何类型数据机器学习模型。不过，那时候的机器学习服务需要使用大量的数据，才能训练出一般（General）的预测模型，难以符合每家企业的需求。这次推出的AutoML则更进一步，直接为企业提供机器学习技术来建立自家的模型，也推动了谷歌“人工智能民主化”的战略目标。
不过，虽然谷歌称AutoML是市面上唯一提供类似服务的产品，但此前Clarif.ai、微软的认知服务，以及IBM的Watson视觉识别也能让曾提供给用户定制预先训练好的视觉、语音识别和决策模型的服务。
不同应用对RAM需求不同，对于准确度的要求也不同，没有准确统一的答案，要根据实际应用来看。目前根据我们的样本来看，Cortex-M4单片机无论是flash资源还是SRAM资源的使用都远远没有达到极限。比如我们demo中创建的简单应用模型，RAM占用一般在十几KB到几十KB左右。根据模型的不同，采集的数据量不同，资源占用会有区别。
引言：在日常生活中我们都知道人工智能这个东西发展的越来越迅速，随着科技的发展，人工智能在社会的各个层面都得以运用，所以它即将成为一种发展的趋势。接下来跟着小编一起去了解一下吧。
先在生活中我们到处都能看见人工智能的发展，在以前我们会发现生活里面会出现很多人工劳动，但是很多劳动已经被机器人人工智能所代替，你会在餐馆里发现一些送外卖的地方，发现机器人以及人工智能送外卖送餐非常的常见。我们都知道现在的物流发展也是非常的迅速，人们购买东西都可以通过一些人工智能来发送，在孕检快递的时候你可以发现人工智能，所以在生活的一些层面你都可以看到人工智能，它的发展已成为一种趋势。所以人工智能的发展趋势会越来越强，是势不可挡的，在生活中他便利着人们的生活，人们的生活也因为有人工智能会变得比较好。
我们在平常的手机中也可以发电，人工智能就是我们的AI助手，每个手机里面都有属于你的一些AI智能，所以它可以通过你的一些语言或者是了解你的一些爱好，推荐你喜欢的东西，而且你会发现他也能够和你交流，这都是AI智能的发展。在平时的时候我们会发现生活无处不在这些人工智能，而且近日来一种AI智能它成为真人的形式，在大学里面上学很多人会比较关注，所以他也在一个实验的阶段。所以我们一定要相信科技的发展，通过科技的发展，人们的生活会越来越便利，虽然AI智能不断发展，但他始终不能代替人，因为人才是世界的主导者，因为人是有思想感情的动物，他们不是。
没有OCR文字识别算法，平台是基于传感器信号的采集训练使设备变得更加智能。有另一个产品叫做AutoML vision，是专注于图片识别的。可以用摄像头采集数据，但是指的不是人脸识别，做简单的图片特征提取还是有机会的。
天才选拔严格
自该计划推出以来，已经过了两年多的时间，在这段时间里，华为收到了多少天才少年呢？从最近公开的数据来看，从2019年6月份至今，华为的天才少年项目，一共选入了17个。
可能有的人觉得，这都两年多了才选出来十几个人，效率未免也太低了吧。要知道每个岗位都不缺人，但每个岗位都缺人才，即便华为与众多高校和研究机构以及公司都有所合作，但想要选拔出真正的人才还是有一定难度的，这个该项目严格的招聘标准有着密切关系。
有关人士称，该项目启动之后选拔的人才要经过7轮的流程才能够最终进入华为，虽然这一些人都是精英当中的精英，但在选拔的过程当中还是有人被淘汰。
这7轮流程当中包括了筛选，笔试，初试，主管面试以及总裁面试等等，每一个环节的标准都是最为严格的。
“天才少年”的成果
在入职的第2年，他又取得了突破性的进展，将视频摄影原型算法的复杂程度降低了上百倍，这再一次创下了新的记录，带动了华为的发展。
钟钊：“天才少年”的高档员工
很多人都知道华为的这个天才少年项目，工资非常高，但是在大家的印象当中呢，只是年薪上百万的一个大致概念，对于具体是多少并不清楚。实际上天才少年里面也分档次，在薪酬方面就分为了三档， 其中第1档在182万到201万之间，第2档是140.5万到156.5万，第3档则在89.6万到100.8万。 而前面所说的这位天才少年钟钊，拿的就是最高档的工资。
这个天才少年到底有多优秀？别看他已经取得了这么高的成就，实际上他只是一个90后，有关资料显示他出生于1991年，本科就读的学校就是著名高校华中 科技 大学。大学期间他的成绩就非常优秀，在很多比赛当中也都取得了不错的成绩。大三的时候，他参加了2012年的全国大学生数模竞赛，最终拿到了一等奖的好成绩。本科毕业之后，他又在中国科学院大学攻读了硕士以及博士学位。
实际上，钟钊这么优秀，和他的父亲也有着很大的关系。因为从小受到父亲的影响，所以他从幼儿园开始就已经接触到了一些编程课程，还在2018年的时候参加了国际计算机视觉与模式识别会议。也正是在此过程当中，他了解到了华为正在布局AutoML，所以后来就选择了加入。
当然在华为的整个天才少年团队当中，除了钟钊之外，其他的人也都非常优秀。钟钊的成就，也说明了华为天才少年计划的布局，取得了不错的成绩。这只是整个项目的一个缩影而已，我们相信未来这个团队将会有更多的人才加入，也会取得更多的技术性突破，为华为乃至我们国家的 科技 作出贡献。
对于华为天才少年的故事，你又有什么看法呢？
等23款朗逸还是买现款 ♂
等23款朗逸还是买现款
- 等23款朗逸还是买现款
- 有必要等2023朗逸吗
- 朗逸买星空版还是老款
- 外观内饰大变样！全系标配自动挡，体验2023款朗逸
- 2023款朗逸出来后,什么时候买老款合适
- 又一实力战将 测试上汽大众新朗逸
可根据自己的实际需求，购车不紧迫的情况下建议等23款。
目前大众官方已经放出了新的2023款朗逸外观照，继帕萨特、速腾之后，朗逸也确认将拥有新的星空版中网可选，并有望在今年的北京车展中亮相上市。好不好看这个问题因人而异，但对消费者来说多一种选择总归没什么坏处。况且紧跟大众家族设计语言，猛的一看和速腾、帕萨特傻傻分不清，某种意义上也算是少花钱多办事。不过鉴于只是中期改款，车身尺寸在现款基础上不会有什么明显变化，顶多因为外观件产生或增大或减小的细微差距，内饰方面也是同理。至于动力方面，现款朗逸只有1.5L自吸和1.4T两款发动机，但根据此前工信部的申报信息，2023款朗逸可能会增加介于二者之间的1.2T发动机选项。参考速腾的1.2T发动机参数，相比1.5L自吸发动机马力确实没强多少，但最大扭矩和低速扭矩将获得显著提升，也就是俗话说的起步更有劲。且按常理价格也会低于1.4T动力的版本，不出意外将成为对消费者来说很实用的新选项。
有必要。
2023款大众朗逸，取消手动挡，新增1.2T引擎，值得期待 从整体曝光的外观来看，新车和颜值和最新款的帕萨特有着很大的相似之处，并且变得更加的年轻时尚。
朗逸是由上海大众生产一款轿车，2008年6月上市。在延续了A级车市“动感时尚”的设计语言的基础上，LAVIDA朗逸体现了一种全新的设计DNA——“融合”。作为为中国消费者度身打造的一款新车，LAVIDA朗逸既保持了德国设计的优秀品质，又融入了很多体现中国传统文化的审美观念以及站在时代前沿的设计元素。朗逸用充满前瞻性的设计语言为A级车注入了更多的豪华大气感，改写了消费者对于A级车市场的传统印象，从而满足了消费者更为本土化的需求。
买星空版。
老版的系统老旧，样子土气，车型和功能方面完全无法跟星空版的对比。
朗逸星空版前脸采用了一种十分动感的设计，每一个细节都经过了精心的修饰，这款车的进气格栅是一个多边形的，上面有着许多的黑色网格，而在格栅的上方，则是一个类似于星辰的镀铬装饰。全新的车灯同样是一种锐利的造型，而在车灯的内部，则是一种类似于铅笔的造型。
提到10万级家用轿车，相信很多朋友的备选清单都绕不开日产轩逸和大众朗逸这两台车型。如果单从市场的销量来看，轩逸的确是要比朗逸卖的更好，现款车型的外观造型也有着“小天籁”的称号，挺对应年轻消费者的审美观点。既然以颜值定输赢，我觉得2023款的大众朗逸是非常有竞争力的，新车提供两款前脸造型，而且全系标配自动挡变速箱（2023款），更加符合消费者买车的预期。
2023款的大众朗逸的售价区间是在12.09-15.09万元之间，这个价位区间一共是提供8款车型可以选择。那么2023款的大众朗逸值不值得选择？下面请跟随笔者的视角来了解这款车吧。
说真的，如果朗逸能够早点推出两款前脸造型提供给消费者选择，销量也不会长期处在轩逸的后面。普遍版本的前脸造型和上代车型有点相似，前脸依旧是采用较多镀铬元素装饰点缀，灯组造型有所微调，辨识度是比较高的。我个人是比较喜欢星空版的，整个前脸经过了亮黑处置，中网的镀铬是采用点阵布局排列，多少有点奔驰“满天星”的感觉。灯组方面是全系标配LED的光源，同时标配有日间行车灯和自动大灯功能，除了入门版本，其他版本还标配有单色车内氛围灯，进一步满足年轻消费者的审美喜好。
尺寸方面，2023款大众朗逸的车身尺寸与上代车型几乎没有改变，只是车身长度从4670mm增加到了4678mm，肉眼几乎看不出任何的差异。宽度是1806mm，高度是1474mm，轴距长度是2688mm。图中这台朗逸的漆面颜色名叫“爷青灰”，这个颜色的命名蛮有意思的，而且搭配外观亮黑的装饰件，看上去也比较协调。
坐进到车内，和上代车型相对比的话，新车的中控台依旧是采用较为中规中矩的设计理念，但整体的用料材质有一定的升级。比如中控面板，车门等部位都使用了软质材质进行包裹。为了迎合外观的运动氛围，空调出风口增加了红色装饰条，多功能方向盘也换装了最新的样式，视觉效果得到极大提升。配置方面，全系标配有全液晶的仪表盘，8英寸多媒体屏幕（高配版本是12英寸）。车机系统支持苹果CarPlay和百度CarLife手机互联，且支持无线连接。
从配置表来看，入门车型的配置水平比较寒碜，倒车影像、定速巡航、无钥匙进入等功能都没有配备。而除了入门车型，这些配置在其他版本车型的身上都是标配。在满足日常使用需求的基础上，还标配有电动调节后视镜、后排电源接口、后排扶手箱/杯架、单天窗。在安全配置方面，2023款的大众朗逸是全系标配有前方碰撞预警和主动刹车的功能，相比同级别的竞品是有过之而无不及的。
因为车身长度和轴距没有进行大幅度的升级，所以后排的乘坐空间和现款车型没有本质区别。前排座椅调整到适合我的位置，我178cm的身高坐在后排是有着一拳多的腿部空间，头顶空间差不多是三四指的水平。中间地板的隆起依旧挺高，不适合长时间乘坐。后备厢的容积是有510L，相比轩逸，朗逸的优势在于后排座椅全系都支持比例放倒，所以有着不错的空间拓展能力。
动力方面，相比上代车型，2023款的大众朗逸是取消了手动版本，但变速箱是有一定的区别。1.5L自然吸气发动机匹配的是爱信6AT变速箱，1.2T、1.4T涡轮增压发动机则匹配的是7挡双离合变速箱。1.5L发动机的最大功率是83kW（113Ps），最大扭矩是145N·m。1.2T发动机最大功率是85kW（116Ps），最大扭矩是200N·m。1.4T发动机最大功率是110kW（150Ps），最大扭矩是250N·m。悬挂方面依旧是配备前麦弗逊式独立悬挂、后纵臂扭转梁式非独立悬挂。
最后总结，2023款的大众朗逸相比上代车型，外观方面是有明显的升级优化，而且提供两款前脸选择，分别满足了不同年轻段消费者的审美。新车内饰有所微调，但配置的升级是一大亮点。如果终端市场能给予一定的优惠幅度，相信销量超越轩逸并不是问题。关于2023款的大众朗逸，大家还有哪些看法呢？欢迎在评论区留言。
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现在就可以买2022款。
直接买2022款就可以了。因为大众朗逸的话并没有决定更新换代，所以2023款的话跟二款还是大同小异的，基本上没有太大的改变。
黎嘉铭 原创评测 2022-07-14 00:10
空间：乘坐舒适空间较为充裕
新 朗逸 （ 查成交价 | 车型详解 ）的车身尺寸与旧款车型保持一致，长宽高分别为4678/1806/1474mm，轴距为2688mm，车内乘坐空间也延续了旧款车型的出色表现。特别要表扬的是其座垫长度，比其他竞争对手要厚道，大腿得到充分的承托，而且座椅填充物软硬适中，即使长途乘坐也不会容易疲劳；与此同时，座椅的包裹性也不错。
展开余下全文（1/6） 2 用料配置 回顶部
内饰：科技感强智能配置丰富
车厢的布局延续了 大众 经典的设计，不同的是 新朗逸 换上了最新的12英寸悬浮式中控屏，而内饰的材质与搭配也有一定的提升，例如大面积的皮质包裹、横贯式的镀铬饰条（带“LAVIDA”字样）、银色出风口等。方向盘和空调控制面板也统统换新，可以说这次中期改款犹如换代；当然，不变的是高水准的人机工学设计，乘员舱环境舒适、操控功能也十分便捷。另外，新 朗逸 提供了3种内饰配色方案，包括了烟雨灰、迷雾灰、酷感黑。
3 乘坐空间 回顶部
空间：乘坐舒适空间较为充裕
新朗逸 的车身尺寸与旧款车型保持一致，长宽高分别为4678/1806/1474mm，轴距为2688mm，车内乘坐空间也延续了旧款车型的出色表现。特别要表扬的是其座垫长度，比其他竞争对手要厚道，大腿得到充分的承托，而且座椅填充物软硬适中，即使长途乘坐也不会容易疲劳；与此同时，座椅的包裹性也不错。
4 驾乘体验 回顶部
动力：驾乘品质出色操控良好
新朗逸 提供了3套动力总成可选，分别为1.5L自然吸气发动机+6速手自一体变速箱、1.2T涡轮增压发动机+7速双离合变速箱、1.4T涡轮增压发动机+7速双离合变速箱。本次测试车型使用的是1.4T+7 DS G组合，发动机最大功率110kW(150PS)，峰值扭矩250N·m，这套动力总成在 大众 其他车型上也有搭载，经历了市场和时间的验证，成熟可靠。
基于新 朗逸 的定位，工程师对这款EA211系列发动机进行了有针对性的优化，动力输出更加柔和、线性，好处是即使在拥堵路况下也不会因为频繁起步而感到不适。另外，涡轮器介入的动作并不明显，但到了2300rpm左右能够感受到发动机的输出增强了不少，提速更加迅捷、有力，超车也更自信。
前面也提到，这套动力总成广泛应用在大众的车型上，因此我们可以对这台7速双离合变速箱放心；常规状态下，它只会默默无闻地工作，它的换挡动作不会打扰到舒适的驾乘氛围，而且还时刻为燃油经济性考虑——以1700rpm左右来巡航，让发动机保持低负荷、高效率运转。
当然，变速箱还提供多种驾驶模式，比较常用的就是标准和经济模式了，两者最大的差异就在于油门的灵敏度上。笔者认为，相对“慵懒”的经济模式适合在自驾出游时使用，舒适的驾乘氛围让出行的心情更愉悦；而标准模式的油门灵敏度比经济模式强一些，响应更快，因此跟车行驶时也更得心应手，在日常通勤里使用最合适不过了。
外观有运动氛围浓厚的 星 空版可选，动力也需要运动模式作备选；是的，新朗逸还提供了手动模式和运动模式。运动模式下，变速箱允许在3000rpm左右再换挡，激发更强的动力，用来超车十分不错。手动模式则由驾驶员自主控制，在变速箱保护机制内可以随意变换挡位，以高转速换取更充沛的动力。
新朗逸的底盘整体性很好，有同级别其他车型所欠缺的厚实感，这也是大众车型一直以来的优势。即使是10万 元 出头的车型，新朗逸依旧具备良好的底盘质感，悬架的设定在舒适与支撑之间取得了不错的平衡点，可以过滤路面细碎的振动，面对较大的冲击（如减速带、坑洼等），悬架系统也能快速地过滤，以柔和的方式处理不安分的跳动，底盘的韧劲也在此时显露出来。
方向盘的力度相对适中，没有过分轻盈也不会很沉，转动初段保留了一定的旷量，以保证高速巡航时的舒适感，驾驶无需紧绷。但在不同驾驶模式下，转向的力度并没有明显的变化，如果运动模式下转向手感可以更沉稳就更好了。转向的精准性一般，但在弯道并不需要多次修正方向，车身跟随行表现中规中矩，符合家用车的定位。
得益于扎实的底盘以及良好的转向系统，新朗逸在巡航的表现相当稳健；遇到弯道时，悬架的侧向支撑力充足，侧倾并不算明显；遇到起伏路面时，悬架也拉得住车身，减轻了抛跳感；整体而言，新朗逸驾驶比较轻松，乘坐也比较舒适。
新朗逸配备了ACC自适应巡航、AEB自动刹车辅助系统、EPB电子手刹辅助、AutoHold自动驻车等功能，跑高速时可以放心将油门交给新朗逸。方向盘上左侧的按键专门用于控制驾驶辅助系统，激活后调节车速、车距即可使用，系统的提速以及制动都比较线性，过程流畅，遇到有车加塞，系统第一时间识别并采取制动措施，保障车内人员的安全。
5 性能测试 回顶部
测试：综合表现均衡
0-100km/h加速测试：
测试百公里加速之前，需对 新朗逸 进行一系列准备工作：关闭TCS电子稳定程序、关闭空调系统、关闭自动启停、切换至运动模式。采用憋转速的方式进行起步，但由于变速箱保护机制，新 朗逸 原地转速只能达到1300rpm左右，松开刹车同时全油门到底，起步瞬间动力未能完全发挥出来，没有明显推背感出现，轮胎没有丝毫打滑，当转速继续爬升后，动力才算是比较充分地释放出来。?
从加速曲线可以看到，新朗逸初段动力输出比较平缓，到10km/h之后才有明显提升，0.5g的最大加速度短暂出现在提速的前段，整体以平稳加速为主；虽然搭配的是双离合变速箱，但换挡快而平顺，整个加速过程相当流畅。
100km/h-0制动测试：
加速至100km/h后，全力踩下制动踏板，新朗逸在刹车的过程中始终沿直线行驶，制动力道相当足，释放也比较线性，姿态较为稳健。ABS防抱死系统很早就介入了工作，但其工作时脚感比较柔和，刹车踏板没有很强烈的振动。
从制动曲线可以看到，新朗逸刹车初段的制动力比较平缓，而到了中段制动力提升至-1.2g，力度比较强，整个刹车力度的调校也很符合家用车的定位，初段有一定的旷量，随后力度增强，避免了因频繁刹车而造成的不适感。
噪音测试：
怠速情况下，主要考验的是对发动机噪音的隔绝，新朗逸的整体表现不错。跑起来之后，外界噪音（主要是胎噪、风噪）会变得明显，但相对而言，新朗逸对外界噪音的抑制都比较好，特别是60km/h巡航的工况下，噪音值仅56dB左右。
油耗测试：
在油耗测试中，我们采取加满油（统一以跳枪两次为准）后跑一段路程再继续加满油，通过第二次的加油量来算出平均油耗。测试路段主要选取城市道路和城市快速，当中涵盖了拥堵路段以及较多的信号灯路口，尽可能地去贴近普 通用 户的日常驾驶情景。
总结
新朗逸的这次中期改款堪比换代，从升级的方面可以看到上汽 大众 对市场需求的理解，例如双前脸设计，既迎合了年轻消费者对运动外观的追求，也满足了家庭用户的品质需求；智能配置还紧跟潮流，提供了12英寸悬浮式中控设计、10.25英寸全液晶仪表等，内置的MOS 3.X智慧车联系统更支持了丰富的功能，除了情感化语音助理外，还有无线CarPlay和Car Life ，可谓傲视同级车型。而驾控方面，则是大众车型的拿手好戏，新朗逸也继承了这一优势，带了出色的驾乘品质以及良好的操控。
作为500万车主之选，上汽大众朗逸一直以来都拥有良好的口碑以及出众的可靠性，新朗逸可谓是“站在巨人的肩膀上”再次出发，以均衡之道继续征战市场；想要购买一款生活好帮手、家庭好伙伴的车型，新朗逸也是不错的选择。
（图/文/摄： 黎嘉铭）
6 车型参数 回顶部
车型参数对比 图片 车型 朗逸2023款280TSI DSG永逸版 官方价 15.09万 厂商 上汽大众 级别 紧凑型车 上市时间 2022-06 发动机 1.4T L4 进气形式 涡轮增压 最大马力(PS) 150 最大扭矩(N·m) 250 变速箱 7挡干式双离合变速箱 车身类型 4门5座三厢车 查看全部参数
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等不及了全新福特Bronco内饰谍照曝光，先来一睹为快 ♂
等不及了全新福特Bronco内饰谍照曝光，先来一睹为快
- 等不及了全新福特Bronco内饰谍照曝光，先来一睹为快
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???日前，我们从海外媒体获得一组福特Bronco的内饰谍照。其内饰采用较为方正硬朗的设计，与新款F-150的内饰风格相似。根据此前的报道来看，全新福特Bronco将于7月13日正式亮相，未来量产后将提供两门版、四门版和定位入门车型的Sport版。
?友情提示：希望热心网友能够将您所发现的新车谍照拍摄下来，并发送到我们相应的邮箱内：diezhao@autohome.com.cn，期待您的来信，并成为“谍报家”中的一员。
?整体来看，新车的内饰整体线条硬朗，造型方正，与此前曝光的Bronco?Sport车型采用截然不同的设计，与F-150相似的内饰风格让其硬汉形象更加突出。副驾驶一侧还设计了新车车门的铭牌。在细节上，新车中央采用了一块较大尺寸的中央多媒体屏幕，多媒体屏幕上方采用了与奔驰G级相似的三把锁按键以及危险警报灯按键。两侧空调出风口采用方正的矩形设计，整体给人一种粗犷的风格。
?T型区下方的整体设计与上方的风格保持一致，空调调节旋钮采用常规造型，同时其挡把也采用了传统样式，没有采用福特家族式的旋钮式设计，挡把后方配备了旋钮式的分动箱档把。此外，新车挡把右侧还设有较为粗壮的把手，进一步突出该车的个性。
『全新福特Bronco预告图』
『此前曝光的全新福特Bronco谍照』
?回顾一下该车的外观，全新Bronco整体造型十分方正。新车汲取了在2004年纽约车展发布的Bronco概念车上的许多细节设计元素。侧面来看，车身设计较为简洁，贯穿式的腰线进一步增加了车身的视觉长度。此外，新车底盘设计较高，轮圈也使用的是越野型配置。
『此前曝光的全新福特Bronco谍照』
?尾部方面，外挂备胎、黑色外抛轮拱及颇高的离地间隙也暗示了整车的越野能力。值得注意的是，从后挡风玻璃与车顶的细节来看，新车将配备可拆卸式硬顶，同时位于上方的车顶行李架还有着一定的载物能力。
?动力方面，全新福特Bronco将搭载2.3T四缸发动机，最大功率为273马力，峰值扭矩为420牛·米，传动系统匹配10速自动变速箱。除了必备的四驱系统外，低速四驱、扭矩放大、后桥差速锁等硬派越野车必备的装备也会出现在福特Bronco上。（图片来源：Motor1；文/汽车之家?李子巍）
福特汽车的标志是采用福特英文Ford字样，蓝底白字。由于创建人亨利·福特喜欢小动物，所以标志设计者把福特的英文画成一只小白兔样子的图案。福特汽车公司是世界最大的汽车企业之一。福特汽车公司的历史始于上个世纪初，凭着创始人亨利·福福特标识特“制造人人都买得起的汽车”的梦想和卓越远见，福特汽车公司历经一个世纪的风雨沧桑，已经成长为第四大汽车公司。目前，它拥有许多世界著名汽车品牌：福特(Ford)、林肯(Lincoln)、水星(Mercury)、马自达Mazda)、沃尔沃(Volvo)(已被中国吉利公司于2010年3月28日晚9时收购)轿车.此外，还拥有全球最大的信贷企业—福特信贷(Ford Financial)，全球最大的汽车租赁公司Hertz，和客户服务品牌Quality Care。
在中国，福特汽车公司和中国长安汽车集团旗下的长安汽车合资成立了长安福特马自达汽车有限公司，并于2003年初正式投产。
福特总部大楼
【品牌简介】福特是世界著名的汽车品牌，为美国福特汽车公司旗下的众多品牌之一。成立于1903年，总部位于美国密歇根州迪尔伯恩，旗下拥有福特和林肯汽车品牌。
2019年福特汽车全球销量为490.12万辆，排在大众、丰田、雷诺日产三菱联盟、起亚之后。
2019年《财富》世界500强中福特汽车公司位列30位。2019年10月，Interbrand发布的全球品牌百强榜排名35。
【标志涵义】福特汽车的标志是采用福特英文Ford字样，来自创办人亨利福特常用的签名字体，蓝底白字。由于创建人亨利·福特喜欢小动物，所以标志设计者把福特的英文画成一只小白兔样子的图案。
【品牌历史】1903年，亨利·福特（Henry Ford）创建福特汽车公司，公司名称取自创始人亨利·福特（Henry Ford）的姓氏。
亨利·福特（1863-1947）
1863年7月30日，亨利·福特生于密歇根州格林费尔德城。
1898年，亨利·福特成立了一家汽车公司，但只生产了25辆汽车后便于1900年破产。
1903年福特6月16日再次成立汽车公司（就是今天的福特汽车）。同年，公司生产出第一辆福特牌汽车。
1908年福特汽车公司生产出世界上第一辆属于普通百姓的汽车——T型车，拉开了世界汽车工业革命的序幕。
1913年，福特汽车公司又开发出了世界上第一条流水线，这一创举使T型车产量一共达到了1,500万辆，缔造了一个前所未有的世界记录（后被大众-甲壳虫以累计2000万辆的记录打破）。福特先生为此被尊为“为世界装上轮子”的人。1932年3月9日，成为历史上第一家成功铸造出整体V8发动机缸体的公司。
1948年1月16日，生产了第一部F系列皮卡，这在汽车史上是最成功的汽车系列。
1954年10月22日，推出Thunderbird车型。这是美国历史上迄今为止最成功的小型运动车。
1959年8月20日，汽车信贷公司成立。至今已成为全球最大的专业汽车金融公司。
福特汽车在美国汽车市场连续七十五年保持销售量第二名，仅次于通用汽车，2007年才因油价高涨，大型SUV休旅车与卡车销量减少，被丰田汽车超越，成为美国市场销售量第三名。
第二款 仪表盘 形状独特。 ? ?福特车。
具体款型 ?应该是 ?福特翼搏 ?（小型SUV）. ? 轿车型有一款嘉年华
至于第一款，图1外观特征不明显，图2夜光模式下全是灯，更看不清 ?这样的中控台太多了
?
主要是大概发点和中高配不同的图片?车价：189800，没有优惠，觉得低配配置够用了价格也合适，昨天315看车，正好到了个低配，今天提车，有个85000金融政策还不错，手续费高了点，就没有贷款了，省心一点.?前脸，和中配一样：
侧面挺好看的，周边包围是黑色塑料，个人更喜欢这样的包围，更符合SUV特质：
大灯是卤素灯，不过有透镜，看着挺好看的
有透镜的眼睛好像更有神一点
包围是黑色塑料，低配特征：
仪表盘是机械仪表加6.5液晶显示，个人更喜欢机械仪表，所以购入低配
没有手动换挡功能，和中配一样
右侧面
做工感觉还是挺精致的，这款车福特做的很用心，特别是底盘的隔音处理及防护，大家可以去看看实车，个人觉得这个价位做的真不错了
后备箱手动开启，我觉得虽然不是电动的，但好像开启挺方便的，中高配要在车里开：
中控各种功能和中配没有区别
铭牌显示2月生产，应该是复工复产后第一批车了，祝祖国早日打赢这场疫情阻击战，祝大家分享愉快
近日，海外汽车媒体捕获到全新福特Bronco路试谍照，虽然新车进行着重度伪装，但是从整体外观轮廓来看，该车采用了四门设计，且依旧延续着魁梧硬朗的外观造型。同时，根据此前的报道，新车或将配备复古样式的圆形大灯组，并在内部集成全LED光源。动力方面，全新Bronco搭载一台2.3T发动机，并配备10速自动变速箱。据悉，新车计划于今年春季正式上市。（图片来自外网）
近日，我们从相关渠道获得了?长安福特福克斯旅行版的实车图片，此前，新车的焊装白车身已于日前在长安福特重庆二工厂正式下线，其车身设计较海外版福克斯Active?Wagon车型有所升级。据悉，新车将于2020广州车展上正式上市并发布官方名称。
外观方面：国产福克斯旅行版并没有全完沿用海外福克斯Active?Wagon车型的设计，而是进行了改进。前大灯向进气格栅延伸，视觉上更显精致。中网采用了点阵式设计，同时在不同区域都加入了镀铬饰条。侧面来看，设计细长多层次的腰线，凸显了立体感。尾部灯组造型依然与两厢版车型保持一致，但排气升级为双边共两出设计。
车身尺寸方面：长宽高分别为4678/1841/1555mm，轴距为2705mm。
标签：学习 机器 自动 模型 方法