特讯热点！“以旧换新”活力足！商务部：已举办18场全国行动地方站活动

“以旧换新”活力足！商务部：已举办18场全国行动地方站活动

北京，6月17日 - 近日，商务部召开新闻发布会，介绍消费品以旧换新行动进展情况。商务部新闻发言人何亚东表示，截至目前，商务部已会同有关部门先后举办了18场全国消费品以旧换新行动地方站活动，相继启动了2024全国家居焕新消费季、全国家电消费季，取得了显著成效。

多措并举，推动“以旧换新”深入发展

为贯彻落实党中央、国务院决策部署，进一步扩大内需、激活消费市场，商务部会同有关部门多措并举，推动“以旧换新”行动深入发展。

**一是抓机制，建立健全工作体系。**牵头建立了推动消费品以旧换新工作协调体系，以及央地联动、政企协同的工作推进机制，形成了上下贯通、左右联动的强大工作合力。

**二是抓政策，释放政策效应。**统筹相关税收减免、金融支持、企业让利等优惠政策，着力降低“以旧换新”成本，增强政策吸引力。

**三是抓活动，营造消费氛围。**先后举办了18场全国消费品以旧换新行动地方站活动，相继启动了2024全国家居焕新消费季、全国家电消费季，线上线下齐发力，有效激发了消费者的参与热情。

“以旧换新”成效显著，市场活力明显增强

一系列政策措施的落地实施，推动“以旧换新”行动取得了显著成效。

**一是市场规模不断扩大。**据监测，今年1-5月，全国重点监测的100家大型零售企业以旧换新商品销售额同比增长12.3%，其中家电、家具、3C产品等商品销售额同比增长分别为15.8%、13.6%和10.4%。

**二是回收利用体系不断完善。**截至目前，全国已建立各类回收处理网点3万余家，基本覆盖城乡地区，回收利用能力明显提升。

**三是消费信心明显增强。**消费者对“以旧换新”的认知度和接受度不断提高，参与“以旧换新”的积极性明显增强。

下一步工作安排：

商务部将着力抓好以下工作：

**一是持续完善政策措施。**研究出台支持“以旧换新”发展的长效机制，进一步降低“以旧换新”成本，增强政策吸引力。

**二是加强宣传推介。**加大“以旧换新”的宣传力度，提升社会认知度，引导消费者积极参与。

**三是强化规范管理。**加强对“以旧换新”活动的监管，规范市场秩序，维护消费者合法权益。

**“以旧换新”不仅是扩大内需、激活消费市场的重要举措，也是推动绿色发展、促进资源节约的重要途径。**商务部将继续会同有关部门，加大工作力度，推动“以旧换新”行动走深走实，更好服务经济社会发展。

百亿市场风口已现？4D毫米波雷达加速上车，替代激光雷达指日可待？

北京，2024年6月15日 - 近日，华为、蔚来等车企纷纷宣布推出以毫米波雷达取代激光雷达的智能驾驶解决方案，引发业内对4D毫米波雷达的关注。有分析人士认为，随着汽车智能化水平的不断提升，4D毫米波雷达将迎来快速发展机遇，百亿市场指日可待。

4D毫米波雷达是指能够同时获取目标的方位、距离、速度、高度四个信息的新一代毫米波雷达。 与传统毫米波雷达相比，4D毫米波雷达能够提供更加精准的三维感知能力，为自动驾驶系统提供更加可靠的数据支持。

近年来，随着车企对自动驾驶功能的不断投入，毫米波雷达的市场需求快速增长。 预计到2028年，中国市场车载毫米波雷达前装用量将超过6千万颗，复合增长率在20%以上。

在毫米波雷达市场中，传统毫米波雷达厂商占据主导地位，博世、大陆、电装、奥托立夫等四家厂商占据了全球近80%的市场份额。 然而，随着4D毫米波雷达技术的突破，国内毫米波雷达厂商正在加速追赶。

加特兰微电子科技（下称“加特兰”）是国内毫米波雷达芯片领域的头部的企业。 目前，加特兰的产品已经进入到20余家车企，实现了超200款车型搭载。截至2024年一季度，加特兰毫米波雷达芯片累计出货超800万颗；今年全年，该公司出货量将达到600万颗，搭载加特兰芯片的毫米波雷达在国内的市场份额有望超过20%。

陈嘉澍认为，全球法规对于主动安全都提出更高要求，主动安全配置普及率的要求持续提升，毫米波雷达作为唯一一个全天候、全工况的传感器，是主动安全必不可少的传感器。 此外，高速NOA、环线NOA和城市NOA等L2+功能快速落地，越来越多车企希望用成像雷达替代激光雷达，这驱动了成像毫米波雷达的发展。

相比之下，激光雷达的价格仍然居高不下，成本是其推广应用的最大障碍。 据亿欧智库的数据显示，4D毫米波雷达的价格仅为激光雷达的1/10左右。

有分析人士认为，随着4D毫米波雷达技术的成熟和成本的下降，其将逐步替代部分激光雷达，成为自动驾驶系统的主流感知传感器之一。 4D毫米波雷达的快速发展，将推动百亿市场加速扩容。

不过，也有专家指出，4D毫米波雷达的探测距离和精度仍然不及激光雷达，在一些复杂场景下的感知能力还有待提升。 未来，4D毫米波雷达和激光雷达有望协同发展，共同满足自动驾驶系统的高精度感知需求。