昨日行业报告更新政策变化,无人区码一码二码三码：揭秘区别与适用场景

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在无人驾驶技术日益发展的今天，无人区码（也称为无人车码）作为一种重要的技术手段，在保障交通安全、提高道路利用率等方面发挥着重要作用。无人区码分为一码、二码、三码三种，那么它们之间的区别在哪里？又分别适用于哪些场景呢？本文将为您一一揭晓。 一码：单色码 一码，顾名思义，是指单色编码的无人区码。它主要由黑白相间的条形码组成，通常采用黑色作为条形码的颜色，白色作为背景。一码具有以下特点： 1. 成本低：一码的制作成本相对较低，便于大规模生产和使用。 2. 识别速度快：一码的识别速度快，能够满足实时性要求。 3. 识别距离近：一码的识别距离较短，适用于近距离识别场景。 一码适用于以下场景： 1. 停车场：停车场内车辆较多，一码可以快速识别车辆，提高停车效率。 2. 停车场出口：一码可以用于车辆出场时的快速识别，减少排队等待时间。 3. 无人快递配送：一码可以用于无人快递配送车辆在配送过程中的识别。 二码：双色码 二码，即双色编码的无人区码，相比一码，它在颜色上增加了红色或蓝色等颜色。二码具有以下特点： 1. 识别距离远：二码的识别距离比一码更远，适用于较远距离的识别场景。 2. 抗干扰能力强：二码的抗干扰能力更强，能够适应复杂的光照环境。 3. 识别速度快：二码的识别速度与一码相当，能够满足实时性要求。 二码适用于以下场景： 1. 高速公路：二码可以用于高速公路上的车辆识别，提高道路通行效率。 2. 无人驾驶出租车：二码可以用于无人驾驶出租车在行驶过程中的识别，确保车辆安全。 3. 城市公共交通：二码可以用于城市公共交通车辆的识别，提高公共交通系统的智能化水平。 三码：多色码 三码，即多色编码的无人区码，它采用多种颜色组合，具有较强的视觉辨识度。三码具有以下特点： 1. 视觉辨识度高：三码采用多种颜色组合，具有较强的视觉辨识度，便于识别。 2. 抗干扰能力强：三码的抗干扰能力更强，能够适应复杂的光照环境。 3. 识别距离远：三码的识别距离更远，适用于远距离识别场景。 三码适用于以下场景： 1. 城市交通管理：三码可以用于城市交通管理，实现车辆信息的实时采集和监控。 2. 无人驾驶公交车：三码可以用于无人驾驶公交车在行驶过程中的识别，确保车辆安全。 3. 军事领域：三码可以用于军事领域，实现无人机、装甲车等军事装备的识别。 总结： 无人区码一码、二码、三码在识别速度、识别距离、抗干扰能力等方面存在一定差异，适用于不同的场景。在实际应用中，应根据具体需求选择合适的无人区码，以提高无人驾驶系统的安全性和可靠性。随着无人驾驶技术的不断发展，无人区码在未来的应用前景将更加广阔。

谁在为 OpenAI 的算力自由买单？作者 | 丁卯编辑 | 张帆9 月 22 日，AI 市场再次传出重磅消息。英伟达和 OpenAI 宣布签署意向书，建立里程碑式的战略合作伙伴关系。据报道，OpenAI 将依托英伟达算力系统部署至少 10GW 的数据中心，用于其下一代模型的训练与运行；而为了支持这一计划，英伟达承诺分阶段向 OpenAI 投资最多 1000 亿美元的资金。双方预计，第一阶段的资金注入预计在 2026 年下半年，首个 GW 的数据中心建成之后进行，这主要基于英伟达下一代的 Vera Rubin 平台。消息公布后，市场反馈积极。周一美股收盘，英伟达股价涨幅接近 4%，总市值逼近 4.5 万亿美元。那么，作为普通投资者，到底该如何看待这场投资？对英伟达和 OpenAI 而言又会产生怎样的深远影响？ 一场 " 芯片 " 换股权的资本游戏从本质上看，这笔价值千亿美元的巨额投资并非简单的资金注入，而更像是一场由英伟达主导的 " 以芯片换股权 " 的深度战略合作与资源互换。简单解释一下其中的逻辑，从媒体披露的消息来看，此次投资，英伟达按照数据中心的建设进展分阶段向 OpenAI 合计投资约 1000 亿美元，资金主要用于 OpenAI 构建总容量 10GW 的 AI 数据中心。其中非常重要的一个点在于，英伟达每一次资金的投入都与 OpenAI 数据中心建设的进展深度相关，保证了投资款项的专有用途。而 OpenAI 分批次拿到英伟达的投资款项后，需要购买英伟达大约 400 万 -500 万颗基于新一代 Vera Rubin 平台的 GPU 和系统，用于 10GW 数据中心的搭建。一来一回之间，形成了一个精妙的资本闭环：英伟达注入 OpenAI 资金，OpenAI 通过自身或算力合作伙伴采购英伟达的芯片和系统，最终资金流转回英伟达手中。这是一场左手倒右手的资本游戏，其核心是资产的易手而并非现金的消耗。那么，在这场资本游戏中，双方究竟实现了哪些资源置换呢？对 OpenAI 而言，通过英伟达的资金支持，其直接获取了英伟达最先进的 AI 加速芯片，并搭建起一个自主化的高容量数据中心，缓解了未来巨大的算力需求缺口；同时，基于战略伙伴关系，OpenAI 也可以得到英伟达的深度软件和生态赋能，使其保持算力支持的领先性。反观英伟达，通过这项投资，一方面，其锁定了未来几年巨额的芯片销售增量收入。在今年 8 月的财报电话会上，黄仁勋曾介绍，建设 1GW 数据中心容量的成本在 500 亿 -600 亿美元之间，其中 350 亿左右直接用于采购英伟达的 AI 芯片和系统。而本次 OpenAI 所要构建的数据中心容量为 10GW 左右，以此类推，总建设成本约 5000 亿 -6000 亿美元，其中直接用于购买英伟达 AI 芯片和系统的费用高达 3500 亿美元左右。另一方面，英伟达通过 1000 亿投资金额拿到了 OpenAI 约 25% 的股权（按照消息披露时 OpenAI 约 5000 亿的估值计算），有望在未来持续分享 OpenAI 所带来的稳定软件收入增量和潜在的 AGI 价值。此外，此次投资更深远的意义在于，相当于英伟达深度锁定了 OpenAI 这样全球顶级的 AI 玩家，向行业释放出了强烈的信号：至少在可预见的未来，英伟达在 AI 基础设施建设中的霸主地位仍难以撼动，极大弱化了近期市场对 " 去英伟达化 " 的担忧。对行业而言，这也预示着 AI 基础设施的竞争进入了一个全新的阶段。不再是过去上下游之间简单的购买和销售硬件行为，而是转为围绕着资金、技术、人才和战略联盟所展开的全面竞赛。与微软的 " 排他性 " 联盟面临瓦解微软作为 OpenAI 此前最重要的合作伙伴和战略同盟，2019 年以来已向 OpenAI 投资了超过 130 亿美元。作为回报，一方面，OpenAI 同意将微软 Azure 作为其唯一的云服务提供商。这使得微软能够通过 Azure 平台，为 OpenAI 提供其训练和运行模型所需的巨大算力，作为 AI 市场最顶级的模型供应商，这笔投资对微软而言，相当于在 Azure 的增长蓝图上，押注了一张最稳固的王牌。另一方面，通过投资，微软获取了 OpenAI 技术的使用权，可以将 OpenAI 最先进的模型技术深度集成到包括 Microsoft Office、Bing 和 GitHub Copilot 等几乎所有产品中。OpenAI 的技术加持，不仅让微软的应用实现了从 " 工具 " 到 " 智能伙伴 " 的跨越，将软件业务升级为可持续的订阅收费模式，更确保了微软在下半场 AI 应用竞赛中的领跑地位。从这个角度而言，正是基于与 OpenAI 的深度联盟，保证了微软 Azure 的爆发式增长以及 AI 对软件深度赋能所带来的产品力重塑，而这也是微软持续获得资本市场青睐的根本原因所在。尽管这个双赢的联盟看起来坚不可摧，但 OpenAI 对此并非没有异心。此前与甲骨文的合作就是对联盟稳定性的一次重要挑战，而随着英伟达的入局，微软与 OpenAI 之间的 " 排他性 " 联盟可能正面临加速瓦解的风险。背后的逻辑在于，英伟达通过用 " 芯片换股权 " 的方式，直接为 OpenAI 打造了一个独立于 Azure 的 " 算力堡垒 "，帮助其摆脱未来的算力制约，降低对微软 Azure 的依赖，增强自身的战略独立性和议价能力。更重要的是，如果 OpenAI 在算力上不再受制于微软，会直接削弱微软通过云服务来控制和影响 OpenAI 的能力。而这意味着，未来 OpenAI 可能不再充当微软软件产品的独享 " 大脑 "，而转变为重要盟友关系。其作为独立的第三方身份，模型技术不仅可以赋能微软，也可以赋能谷歌、亚马逊等其他巨头，进一步扩大收入来源。一旦这种预期成立，未来 AI 应用竞争的市场格局可能会发生根本性转变，微软在 AI 应用领域的差异化优势将面临挑战，其估值逻辑也可能因此被资本市场重新审视。重估英伟达对于英伟达而言，此次投资的收获，除了直接的业绩利好和市场头部地位的巩固外，更为重要的是，这可能会引发华尔街对其长期价值的重估。在人工智能的上升周期中，英伟达作为绝对霸主风光无两。但事实上，其估值本质仍受限于 " 硬件公司 " 的身份：收入增长极度依赖大量资本投入所驱动，周期性强且资产模式重。相比之下，以 OpenAI 为代表的软件公司估值逻辑则完全不同。尽管前期研发与算力投入巨大对利润造成一定挤压，但一旦形成规模效应，其收入的可裂变性极强，订阅收入会呈现指数级增长，现金流也更为稳定。同时，极低的边际成本也意味着更可观的毛利空间，使得资本市场愿意给予其更高的估值溢价。通过这项战略投资，英伟达成功地将自身与通用人工智能（AGI）的未来深度绑定。除了核心硬件业务提供的巨额收入外，英伟达还通过持有 OpenAI 的股权，持续分享未来软件业务所带来的成长性更高、盈利能力更好、现金流更稳定的潜在增量收入，确保了其在 AI 发展的各个阶段都具备持续获利的可能。这意味着，英伟达在资本市场的估值逻辑可能发生了质的变化。即从过去一个传统的上游 AI 芯片核心供应商转变为未来 "AI 硬件 + 生态系统 + 软件服务 " 的超级主导者，通过多元化的布局，有效对冲 AI 阶段化的增长失速风险。这种估值逻辑的切换，在华尔街并非没有先例。过去，苹果作为一家硬件主导的公司，估值随着 iPhone 销售周期所波动。而近年来，随着软件服务占比的提升，苹果的估值逻辑已经从单纯的硬件设备品牌商转变为一个 " 软硬一体 " 的生态系统服务商。正是基于这种估值逻辑的切换，大大增强了苹果市值的稳定性和可持续性，使其能在一定程度上摆脱智能手机硬件的周期束缚，走出更稳定的独立行情。未来，随着这笔战略投资的落地，一场属于英伟达的估值重塑之路或许即将展开。图：业务转型推动苹果的估值逻辑重塑 数据来源：wind，36 氪整理