目前市场上，大家常见的新能源车主要有混动和纯电，混动里程主要有55km、80km、100km、120km等，纯电续航里程主要分布为300~600km，真正敢量产宣称700km以上的纯电动车少之又少。
　　在很久以前多位新能源企业领军人物就说过，纯电动车的续航现在就可以实现1000km，无非就是电池的堆叠，但是大家都没有这样做，主要就是技术未取得突破之前，这样会造成购车成本的大幅增加！电池占用空间多，舒适性大幅下降！车辆增重，能耗大量增加！这些看似相互矛盾的性能不解决，谈1000km毫无意义！
　　是什么技术突破了，怎么续航突然迎来如此巨大的改变？
　　答案就是比亚迪e平台3.0！
　　1、 成本问题
　　比亚迪e平台3.0全系使用刀片电池，因为比亚迪在体积能量密度上的巨大突破，使得这种成本较低的铁电池取得了价格昂贵的三元电池同样甚至更出色的续航，第一个成本问题得到了很好的控制。
　　2、 空间占用问题
　　针对纯电动车常规的300~600km续航，依靠刀片电池出色的体积能量密度完全可以应对，但是达到续航1000km，这还是远远不够的，为此比亚迪的e平台3.0提出了电池即是能量体同时也充当地盘车身结构件，这样整车都成了电池搭载体，车身强度提升1倍！这是一个非常巨大的车身强度提升。第二个空间问题得到了完美解决，还附加带来了车身强度的巨大提升。
　　3、车辆增重问题
　　由于e平台3.0整车结构和电池的有效融合，整车重量并未因为电池电量的大幅提升而大量增加重量，除此之外，在行业还处于电控三合一的当下，比亚迪e平台3.0推出了跨时代的八合一，零部件大幅减少，占用空间更小，集成度更高，因为结构的高度简化，不仅降低了整车的重量，还可以大大降低整车故障率！
　　目前比亚迪新推出的海豚正是这个e平台3.0下的产品，尽管整车长度4125m，然而它却实现了2700mm的超大轴距，这是一个与4800mmSUV几乎相当的后排腿部空间表现，后备箱空间依然远超同样长度小型车！
　　您是否也同样期待下一款e平台3.0的超长续航车的出现呢？

三星发布新款折叠屏手机ZFold3Flip3屏下相机加持科技感十足今天凌晨，三星召开了一场新品发布会。在发布会上，三星发布了新款折叠屏手机ZFold3和ZFlip3。接下来我们就一起来看看这两款产品的具体参数信息吧三星GalaxyZFold3依旧带您了解全系手机的特点带您了解全系手机的特点，从此择机不迷路手机，全称为移动电话或无线电话，每时每刻都直接或间接的为我们生活服务，无时无刻不在影响着我们的生活，改变着我们的生活，提供古代无法想象的便利性三星发布2款新手机沉浸式体验全面屏手机拍摄折叠屏2021年8月11日，三星电子器件宣布发布三星GalaxyZFold35G和三星GalaxyZFlip35G2款新手机。在其中，三星GalaxyZFold35G配用的7。6英尺（斜手机安全性横评手机的隐私保护，用户理应能被感知前一阵子滴滴出行被强制下架，原因是因为盗取用户的个人信息贩卖给第三方。这件事引起社会轩然大波的同时，也引起了手机用户的疑问那就是我的手机安全吗？它在无时无刻窃取我的个人信息吗？手机家用净水器哪个牌子好怎样才能让家人喝到更健康的水呢？很多家庭都买桶装水给孩子喝，但是桶装水不是长久之计，因此很多人都会买净水器，现在净水器已经不是什么新鲜的物件了，但是对于净水器的选择还是很大的难题，五菱宏光MINIEV质量靠谱吗？细剖新能源销冠的安全力8月流火的季节，对上班族来说每天出门都是不小的挑战。不过现代科技的进步，他们的选择也越来越多了。近年来新能源汽车队伍迅速壮大，新能源乘用车的选择也多起来。由于新能源车不受限号的制约5G建设提速，汽车智能化赛道谁更有机会先行乘势向上？高速率低延时的5G网络，正在给汽车智能化带来更大的想象空间。近年来，我们可以发现5G通讯技术正快速地融入到我们的生活之中，比如5G网络5G影院5G手机5G汽车等。据悉，今年下半年三性能猛兽带你大杀四方，宏碁掠夺者GM3500电竞SSD限时好价放出电脑存储设备性能的强弱虽然不能提升画面帧速，但是会直接影响着游戏启动载入存档地图加载的速度。存储设备性能强，游戏载入速度就快，等待时间就越少，所以电竞PC需搭配高性能SSD已经成为ThinkPad部分型号上的迷你以太口用途大吗？上图中，和TYPEC口设计的很近的那个口，就是迷你以太口，一开始都不知道是干什么的，上网查才知道是个网口，还需要买ThinkPad专用的转换头才能转一个千兆的网线口出来。而且这个转美国电信巨头TMobile遭遇重大安全事件，超1亿用户数据泄露综合多家外媒，美国电信巨头TMobile遭遇了一起重大安全事件，生产环境被打穿，超106GB敏感数据失窃，超过1亿用户的个人信息被泄露售卖攻击者声称，此举是为了对美国进行报复，打击源码级解读如何解决Sparksql读取hive分区表执行效率低问题问题描述在开发过程中使用spark去读取hive分区表的过程中（或者使用hiveonsparknodepad开发工具），部分开发人员未注意添加分区属性过滤导致在执行过程中加载了全量