进军新市场 铃木凯泽西

中国消费者对铃木的印象还停留在轻巧灵便,经济省油的奥拓、雨燕以及天语SX4等各种小型车的时候,铃木在不声不响地寻求突破。历经4年精心孕育,铃木数十年造车史上首款中级轿车——凯泽西,以崭新的面貌出现在世人眼前。     

铃木凯泽西进军新市场

中国消费者对铃木的印象还停留在轻巧灵便，经济省油的奥拓、雨燕以及天语SX4等各种小型车的时候，铃木在不声不响地寻求突破。历经4年精心孕育，铃木数十年造车史上首款中级轿车——凯泽西，以崭新的面貌出现在世人眼前。     

与大众分道扬镳,铃木任性路难行

<正>已经宣布退出美国市场的铃木汽车,在中国市场正面临困境。铃木汽车社长铃木俊宏日前公开表示将考虑中国的减产计划,"有必要调整在中国的产能,因为目前中国产能约为当地销量的两倍",铃木俊宏特别指出中国目前拥有两座组装厂,其中一座是2014年启用的全新工厂,目前铃木在华设计年产能为50万,但2015年前8个月,铃木在华累计销量为131,966辆,同比下降21.3%,销量远远小于产能规划。     

维特拉难解长安铃木之困

<正>10月27日,长安铃木宣布旗下全新SUV维特拉开始预售,按照长安铃木"1855"战略,计划在2018年前发布5款全新产品,同时年销量实现50万辆的目标。但现在看来,较慢的新品推出速度和大跃进式的销量目标只会让长安铃木不堪重负。计划激进为了实现快速增长,长安铃木此前制定了"1855"计划,即到2018年,将     

修订版驾驶愤怒量表在中国驾驶人中的效信度分析

修订中国版驾驶愤怒量表,并检验其在中国驾驶人群体中的效度和信度。采用翻译后并新加入或删除部分题项的驾驶愤怒量表对职业和非职业驾驶人进行测试,共获得有效问卷232份,并通过项目分析、探索性因素分析和效信度分析,完成最终量表的修订。修订后的驾驶愤怒量表包括20项,由交通障碍、无礼驾驶、违规驾驶和低速驾驶4个因素组成;量表各因子与总量表之间的相关系数在0.64~0.84之间,P0.01,体现了较好的效度。总量表的内部一致性系数达到了0.90,并且各因素内部一致性均在0.75~0.81,具有较好的稳定性;年龄与违规驾驶得分和交通障碍得分呈负相关(r=-0.14,-0.15);驾龄与低速驾驶得分呈负相关(r=-0.14);去年行驶里程数与交通障碍得分、违规驾驶得分、低速驾驶得分和总量表得分均呈现负相关(r=-0.22,-0.38,-0.25,-0.24);总驾驶里程数与交通障碍得分、违规驾驶得分、低速驾驶得分和总量表得分均呈现负相关(r=-0.20,-0.36,-0.21,-0.26);非职业驾驶人的违规驾驶得分和低速驾驶得分高于职业驾驶人,均P0.05。修订版的驾驶愤怒量表符合中国驾驶人文化背景和驾驶习惯,体现了良好的效度和信度,可以用来作为评估驾驶愤怒和后续驾驶行为研究的测量工具。     

基于注视转移模式的驾驶熟练程度评价方法

为了客观量化评价驾驶人驾驶熟练程度,分析了实车试验环境中的眼动仪采集数据。采取注视区域划分方法,选取8个注视转移模式表征参数作为评价指标。运用主成分分析方法研究了15个驾驶人眼动数据,得到了基于注视转移模式的驾驶熟练程度计算方法。试验结果表明：15个驾驶人驾驶熟练程度评价得分值与其驾驶经验里程之间存在密切关系;运用提出的方法,可以清楚区分以5．0×104 km驾驶经验里程为界限的2个群体,但是在每个群体内部,驾驶人驾驶熟练程度评价得分不呈现明显的规律性。     

产品优势丢失,营销苍白乏力 长安铃木自暴自弃

<正>日系品牌在华销量呈现整体复苏之时,铃木却继续在下滑通道上行驶。据最新数据显示,长安铃木2015年7月销售6222辆,同比下滑22.8%;1-7月累计销售7.29万辆,同比下滑27.0%。旗下6款车型,除天语外,同比全部出现不同程度下滑。车型单一陈旧长安铃木销量如此惨淡,呈现下滑态势,究其原因在于品牌车系单一,而且更新换代节奏慢,令旗下产品陈旧不堪,无法满足消费者的喜好需求。目前长安铃木旗下共6款车型,其中奥拓为微型车,雨燕及羚羊为小型车,启悦及天     

长安铃木从万丈荣光到信仰破灭

正如果说合资品牌车企有哪些是比较出类拔萃的,相信很多年轻消费者会选择日系三巨头:丰田、本田、日产,而对于稍微年长一些的消费者来讲,大众、铃木似乎才是那个时代的王者。说到铃木,国内分别有昌河铃木以及长安铃木两个合资品牌,今天我们主要聊一下大家最为熟知的长安铃木。前些年,长安铃木甚至还是"神话般"的存在,旗下的奥拓解决了大部分的买车梦,雨燕解决了人们的玩车梦,吉姆尼则解决了大家的越野梦。     

三菱、铃木欧美失宠

铃木欧洲受挫据悉,铃木将缩减在匈牙利工厂的产量,而这个决定被厂家归因为萧条的市场环境。早在五月份,铃木就曾经预测2012年的年度产量将降至170000辆,明显低于2011年的171700辆。此外,据行业协会ACEA的统计数据,上半年,在欧盟及欧洲自由贸易联盟市场,铃木企业的新车销量下     

长安铃木在泥潭中越陷越深

如果要在中国评选关注度最低的合资汽车企业,长安铃木肯定会榜上有名。1993年,重庆长安铃木汽车有限公司成立,20年过后,企业却只有4款车型在市场上销售,而且销量持续下滑,长安铃木的日子一直很艰难。销量持续下滑今年上半年,长安铃木的销量为8.13万辆,同比下滑19.66%。实际上,长安铃木下滑的态势从去年就开始了。去年,长安铃木的销量为17万辆,同比下滑22.7%。而到了今年上半年,日系大多数企业都有所好转,而长安铃木却难以改变这种颓势。在北京市场,长安铃木会遇到一些困难。这个以小车型为主力车型的企业,在北京这个以中高端车型为主的消费市场上,日子不会好过。而在二三级市场,长安铃木车型的空间、功能性以及性价比也难以和自主品牌车型相竞争。因     

战火蔓延,硝烟愈浓——大众菲亚特之争

随着产能过剩在法国、西班牙和意大利等国不断加剧,德国车企和其他欧洲车企之间的关系也随之愈发紧张,双方在从欧洲二氧化碳排放到贸易政策等方面都存在分歧。如今菲亚特与大众因铃木硝烟又起,战火连绵。争夺铃木综合外电报道,菲亚特计划加强同铃木汽车的伙伴关系。而铃木正与大众汽车处于合作破裂状态,菲亚特此前与大众陷入口角,外媒认为铃木可能成为菲亚特与大众争端的新焦点。《日本经济新闻》日前采访了菲亚特汽车CEO马尔乔内,其表示希望"通过任何可能的手段"加强菲亚特和铃木之间的联系,拓展两家公司的合作,从而削减成本开支。目前菲亚特已经在部     

大众 铃木 短暂联姻,离婚在即？

不到两年的联姻,裂痕已然累累,大众和铃木是继续牵手,还是分道扬镳,我们拭目以待。大众-铃木的纷争案终究还是闹上了法庭,而大众的年报则进一步恶化了二者的关系。3月12日,大众汽车集团在发布的年报中强调,认为＂铃木方面的指控并无依据,同时准备提起反诉＂。誓为世界第一的大众与微型车业的领袖铃木的结合曾让双方憧憬无限,可如今却面临着撕破脸＂分手＂的危险。     

原装也暴力 铃木雨燕SPORT

又是一款融入了概念元素的运动型车,是否国产才是我们最关注的。这款铃木新雨燕SPORT是铃木公司在法兰克福车展上的一大力作,与今年3月份日内瓦车展发布的概念车基本一致,铃木公司已经确定将于2012年正式推出这款铃木S-Concept概念车的量产车型,并定名为铃木雨燕Sport。     

基于车辆行驶轨迹的道路不良驾驶行为谱构建与特征值计算方法

为了量化描述不同道路驾驶场景下驾驶行为的动态变化过程与不良驾驶程度, 研究了不良驾驶行为谱的构建与分析方法; 基于车辆行驶轨迹关键参数建立驾驶行为谱; 应用风险度量方法量化4种不良驾驶行为, 包括不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳与不良换道; 基于驾驶行为谱建立了不良驾驶行为谱; 基于交通流量-密度关系与驾驶行为统计参数的差异对交通流状态进行划分; 在不同交通流状态下, 使用四分位差法确定了不良驾驶行为特征参数阈值; 基于特征参数阈值计算每个驾驶人的不良驾驶行为得分; 使用CRITIC赋权法确定了不良驾驶行为的权重, 为每个驾驶人计算不良驾驶行为谱特征值; 为了验证方法的有效性, 使用无人机交通视频采集了上海市的车辆行驶轨迹数据, 分析了小汽车不良驾驶行为特征; 通过专家打分的方法对不良驾驶行为谱特征值进行验证。分析结果表明: 基于驾驶行为参数的交通流状态聚类方法将数据中的交通流状态分为自由流、饱和流、拥堵流3类; 聚类方法比基于基本图的交通流状态划分方法更适合驾驶行为分析; 不同交通流状态下的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳特征参数分布明显不同, 拥堵流状态下的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳极端值出现更频繁, 而不良换道特征参数在各交通流状态下有相似的分布; 蛇形驾驶、速度不稳、不良换道的特征参数阈值随交通流密度上升而上升; 使用CRITIC赋权法计算的不良跟驰、蛇形驾驶、速度不稳、不良换道的权重分别为0.19、0.33、0.37、0.11;自由流、饱和流、拥堵流的不良驾驶行为谱特征值的分布范围相近, 均处于0与0.4之间; 专家的不良驾驶行为评价与不良驾驶行为谱特征值一致。可见, 不良驾驶行为谱的构建与特征值计算方法能够使用车辆行驶轨迹数据自动辨识不良驾驶人, 具有客观性、适应性以及可靠性, 能及时发现不良驾驶人, 给驾驶人提供安全提示, 为交通管理部门提供交通安全预警的技术支持。      

驾驶压力影响因素与识别方法研究综述

高强度的驾驶压力会对驾驶人的情绪、决策及行为产生负面影响，可能导致交通事故，并对驾驶人的健康状况造成长期影响。本文借助CiteSpace软件对驾驶压力研究进行可视化分析，进一步从驾驶人自身因素、车辆内部和外部因素这3方面总结驾驶压力影响因素，并归纳整理驾驶压力识别方法。总结发现：交通拥堵、道路复杂性及新技术使用等驾驶环境因素是引发或增加驾驶压力的主要因素；非职业驾驶人易受车辆外部环境的影响，职业驾驶人易因工作产生负面情绪，导致驾驶压力增加。驾驶压力识别主要基于主观测评量表、驾驶行为分析及生理数据分析等方法开展研究，其中，基于生理数据的识别方法因其较高的识别精度和准确度被认为在驾驶压力识别领域具有明显的优势。从研究趋势来看，未来研究需重视社会环境以及多因素叠加对驾驶压力的影响，特别关注职业驾驶人及新技术的影响，以及如何采用多模态数据融合方法实现实时监测，以提高驾驶压力识别的精度。     

第101分服务——昌河铃木4S店服务全体验

全心服务是一种态度,满意到家则是一种感受。一路关怀,昌河铃木4S店的服务总是能够多一分入微和细致,让人从心底暖到容颜,笑靥如花。驱车来到学院桥,远处可望见昌河铃木的标识。那一抹浅蓝透亮清澈,几近和蓝天融为一体,就像清水洗过一般那么洁净,这也像极了昌河铃木4S店的服务,真诚满怀,     

自动驾驶测试场景研究进展

阐述了目前形成的自动驾驶测试场景的5种定义,并在梳理测试场景、基元场景、场景要素之间逻辑关系的基础上提出了自动驾驶测试场景及有关概念的定义;对比了目前业界较为认可的3种自动驾驶测试场景架构;从场景数据来源梳理了国内外开展的交通事故数据与自然驾驶数据采集与研究现状;概括了利用已知数据、专家数据、测试需求、测试对象以及自动驾驶技术特征等开展未知自动驾驶测试场景构建与自动生成研究的成果。研究结果表明:自动驾驶测试场景的定义及架构与自动驾驶场景的构建与自动生成关系密切;自动驾驶场景可以认为是自动驾驶汽车的行驶环境、交通参与者与驾驶行为等场景要素的有机组合与综合反映,自动驾驶测试场景除包含场景的所有要素外,还应包含场景起始状态、场景发生的态势以及场景结束时造成的影响和结果等内容的动态语义描述;现有测试场景架构已较为完善,但难以满足不同测试目标及测试方法的需求,其优化应充分考虑测试场景设计的流程;交通事故数据采集精度及有效数据特征不一,自然驾驶场景数据难以完全采集,且采集规范不统一,其面向自动驾驶测试场景构建的有效性还有待进一步论证,自动驾驶测试数据有望成为重要补充;提升场景覆盖度、加速测试进程是自动驾驶测试场景构建的重要研究目标,人工智能技术在自动驾驶场景生成领域的深度应用有望满足测试场景的完全覆盖或高覆盖需求;面向不同自动驾驶等级的测试场景分级及面向自动驾驶加速测试场景构建方法将是自动驾驶测试场景构建下一步研究的重要方向。      

驾驶技术、驾驶速度与公路行车安全分析

试论驾驶技术和驾驶速度在车辆行车中对车辆行车安全的分析,从它们的不同方面论述对行车安全的影响,以期认识到驾驶员培训工作、驾驶员良好习惯的养成、驾驶员道德修养等的重要性;使驾驶员在取得了驾驶资格后,充分了解驾驶技术对保证安全行车所起的基础保证;并在今后的驾驶中如何养成良好的驾驶作风和良好的驾驶习惯,认识到合理控制车速是安全驾驶的重要保证,合理运用车速对保证运输企业生产成本的相互影响;从而为减少事故,提高运输效率,确保社会和谐做出我们应有的贡献。     

不同响度音乐对单调声音环境下驾驶疲劳缓解实验研究

为有效减轻驾驶员在单调声音环境下的驾驶疲劳、减少交通事故,在不同类型广播声音环境下开展了模拟驾驶实验;基于瞳孔直径变异系数等建立了驾驶疲劳综合评价指标,研究了驾驶疲劳音乐响度对策的有效性。结果表明:音乐能缓解单调声音环境下的驾驶疲劳,在不同声音环境下,音乐对驾驶疲劳缓解的效果略有差异;75和85d B音乐在显著性及稳定性方面要优于65d B;75和85d B音乐两者之间差异不大。     

重载货车驾驶人驾驶风格识别与量化研究

重载货车驾驶人的激进驾驶风格具有强烈的习惯性特征和风险性特征,一旦养成很难矫正,且极易诱发交通事故。针对现有研究极少关注重载货车驾驶人驾驶风格的不足,本文基于某全国货运监管平台提供的云南省重载货车低频轨迹数据,从风格聚类、风格识别和风格评估这3个方面,提出综合考虑疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的重载货车驾驶人驾驶风格分析方法。首先,基于轨迹数据蕴含驾驶人驾驶行为模式的特点,构建表征重载货车驾驶人驾驶风格的疲劳驾驶和超速驾驶特征集;其次,利用因子分析进行特征约简,并采用K-均值聚类方法划分重载货车驾驶人的驾驶风格;然后,构建基于支持向量机的驾驶风格识别模型,并与梯度提升决策树的识 别结果进行对比;最后,基于疲劳驾驶特征和超速驾驶特征的累积分布,建立基于 CRITIC (Criteria Importance Though Intercriteria Correlation)赋权法的重载货车驾驶人驾驶风格量化评估 模型。研究结果表明：经过特征约简,提取的疲劳因子和超速因子能综合反映上述两类特征集 80.838%的信息;根据疲劳因子和超速因子可将驾驶风格划分为4种类别,即稳健型、超速型、疲劳型和危险型,相应重载货车驾驶人比例依次为62.60%、25.02%、7.40%和4.98%;基于支持向量机的重载货车驾驶人驾驶风格识别模型对不同风格的识别准确率均大于97%,整体表现优于梯度提升决策树;基于CRITIC赋权法的驾驶风格评估模型能有效量化重载货车驾驶人的驾驶风格, 其中稳健型驾驶人表现最好,75%以上的驾驶人风格评估总分高于60分;危险型驾驶人表现最差,75%以上的驾驶人风格评估总分低于20分。研究结果可为重载货车驾驶人不良驾驶行为的监测、干预和管理提供理论依据和技术支撑。