油价算法缺陷分析_油价差价计算公式

1.自动驾驶技术基本知识介绍

2.帮我做下股票作业~~~有关中石油股价分析和投资建议

3.结合历史唯物主义分析我国当前的环境问题及策对

4.如果油价长期低于20美元，新能源汽车还有优势吗？

自动驾驶技术基本知识介绍

自动驾驶车，是一种无须人工干预而能够感知其周边环境和导航的车辆。它利用了包括雷达、激光、超声波、GPS、里程计、计算机视觉等多种技术来感知其周边环境，通过先进的计算和控制系统，来识别障碍物和各种标识牌，规划合适的路径来控制车辆行驶。

美国汽车工程师协会（SAE，Society of Automotive Engineers），则将自动驾驶划分为 0~5 共六级。

Level 0：无自动化（No Automation）

没有任何自动驾驶功能或技术，人类驾驶员对汽车所有功能拥有绝对控制权。驾驶员需要负责转向、加速、制动和观察道路状况。任何驾驶辅助技术，例如现有的前向碰撞预警、车道偏离预警，以及自动雨刷和自动前灯控制等，虽然有一定的智能化，但是仍需要人来控制车辆，所以都仍属于 Level 0。

Level 1：驾驶辅助（Driver Assistance）

驾驶员仍然对行车安全负责，不过可以授权部分控制权给系统管理，某些功能可以自动进行，比如常见的自适应巡航（Adaptive Cruise Control，ACC）、应急刹车辅助（Emergency Brake Assist，EBA）和车道保持（Lane-Keep Support，LKS）。Level 1 的特点是只有单一功能，驾驶员无法做到手和脚同时不操控。

Level 2：部分自动化（Partial Automation）

人类驾驶员和汽车来分享控制权，驾驶员在某些预设环境下可以不操作汽车，即手脚同时离开控制，但驾驶员仍需要随时待命，对驾驶安全负责，并随时准备在短时间内接管汽车驾驶权。比如结合了 ACC 和 LKS 形成的跟车功能。Level 2 的核心不在于要有两个以上的功能，而在于驾驶员可以不再作为主要操作者。

Level 3：有条件自动化（Conditional Automation）

在有限情况下实现自动控制，比如在预设的路段（如高速和人流较少的城市路段），汽车自动驾驶可以完全负责整个车辆的操控，但是当遇到紧急情况，驾驶员仍需要在某些时候接管汽车，但有足够的预警时间，如即将进入修路的路段（Road work ahead）。Level 3 将解放驾驶员，即对行车安全不再负责，不必监视道路状况。

Level 4：高度自动化（High Automation）

自动驾驶在特定的道路条件下可以高度自动化，比如封闭的园区、高速公路、城市道路或固定的行车线路等，这这些受限的条件下，人类驾驶员可以全程不用干预。

Level 5：完全自动化（Full Automation）

对行车环境不加限制，可以自动地应对各种复杂的交通状况和道路环境等，在无须人协助的情况下由出发地驶向目的地，仅需起点和终点信息，汽车将全程负责行车安全，并完全不依赖驾驶员干涉，且不受特定道路的限制。

注释：DDT(Dynamic driving task):动态驾驶任务，指汽车在道路上行驶所需的所有实时操作和策略上的功能，不包括行程安排、目的地和途径地的选择等战略上的功能。

无人驾驶系统的核心可以概述为三个部分：感知（Perception），规划（Planning）和控制（Control），这些部分的交互以及其与车辆硬件、其他车辆的交互可以用下图表示：

感知是指无人驾驶系统从环境中收集信息并从中提取相关知识的能力。其中，环境感知（Environmental Perception）特指对于环境的场景理解能力，例如障碍物的位置，道路标志/标记的检测，行人车辆的检测等数据的语义分类。 一般来说，定位（Localization）也是感知的一部分，定位是无人车确定其相对于环境的位置的能力。

为了确保无人车对环境的理解和把握，无人驾驶系统的环境感知部分通常需要获取周围环境的大量信息，具体来说包括：障碍物的位置，速度以及可能的行为，可行驶的区域，交通规则等等。无人车通常是通过融合激光雷达（Lidar），相机（Camera），毫米波雷达（Millimeter Wave Radar）等多种传感器的数据来获取这些信息。

车载雷达传感器功能及优缺点各有不同，相关比较如下表所示：

激光雷达 是一类使用激光进行探测和测距的设备，它能够每秒钟向环境发送数百万光脉冲，它的内部是一种旋转的结构，这使得激光雷达能够实时的建立起周围环境的3维地图。

通常来说，激光雷达以10Hz左右的速度对周围环境进行旋转扫描，其扫描一次的结果为密集的点构成的3维图，每个点具备（x,y,z）信息，这个图被称为点云图（Point Cloud Graph），如下图所示，是使用Velodyne VLP-32c激光雷达建立的一个点云地图：

激光雷达因其可靠性目前仍是无人驾驶系统中最重要的传感器，然而，在现实使用中，激光雷达并不是完美的，往往存在点云过于稀疏，甚至丢失部分点的问题，对于不规则的物体表面，使用激光雷达很难辨别其模式，另一个比较大的挑战是一个比较大的挑战是激光雷达感知范围比较近，感知范围平均在 150m 左右，这取决于环境和障碍物的不同。激光雷达在角分辨度上也远远不及照相机。激光雷达对环境的敏感度也是比较大的，例如雨天中，车辆行驶中溅起来的水花，在激光雷达上都是有噪点的。

毫米波雷达 通过发射电磁波并通过检测回波来探测目标的有无、距离、速度和方位。由于毫米波雷达技术相对成熟，成本较低，并且在不良天气下表现良好，因此成为感知设备中重要的一环。但由于其分辨率较低，因此不能作为激光雷达的替代品，而是激光雷达的重要补充设备。

摄像机 根据镜头和布置方式的不同主要有以下四种：单目摄像机、双目摄像机、三目摄像机和环视摄像机。

单目摄像机 模组只包含一个摄像机和一个镜头。由于很多图像算法的研究都是基于单目摄像机开发的，因此相对于其他类别的摄像机，单目摄像机的算法成熟度更高。但是单目有着两个先天的缺陷。一是它的视野完全取决于镜头。焦距短的镜头，视野广，但缺失远处的信息。反之亦然。因此单目摄像机一般选用适中焦距的镜头。二是单目测距的精度较低。摄像机的成像图是透视图，即越远的物体成像越小。近处的物体，需要用几百甚至上千个像素点描述；而处于远处的同一物体，可能只需要几个像素点即可描述出来。这种特性会导致，越远的地方，一个像素点代表的距离越大，因此对单目来说物体越远，测距的精度越低。

双目摄像机 由于单目测距存在缺陷，双目摄像机应运而生。相近的两个摄像机拍摄物体时，会得到同一物体在摄像机的成像平面的像素偏移量。有了像素偏移量、相机焦距和两个摄像机的实际距离这些信息，根据数学换算即可得到物体的距离。虽然双目能得到较高精度的测距结果和提供图像分割的能力，但是它与单目一样，镜头的视野完全依赖于镜头。而且双目测距原理对两个镜头的安装位置和距离要求较多，这就会给相机的标定带来麻烦。

三目摄像机 由于单目和双目都存在某些缺陷，因此广泛应用于无人驾驶的摄像机方案为三目摄像机。三目摄像机其实就是三个不同焦距单目摄像机的组合。根据焦距不同，每个摄像机所感知的范围也不尽相同。对摄像机来说，感知的范围要么损失视野，要么损失距离。三目摄像机能较好地弥补感知范围的问题。因此在业界被广泛应用。正是由于三目摄像机每个相机的视野不同，因此近处的测距交给宽视野摄像头，中距离的测距交给主视野摄像头，更远的测距交给窄视野摄像头。这样一来每个摄像机都能发挥其最大优势。三目的缺点是需要同时标定三个摄像机，因而工作量更大。其次软件部分需要关联三个摄像机的数据，对算法要求也很高。

环视摄像机， 之前提到的三款摄像机它们所用的镜头都是非鱼眼的，环视摄像机的镜头是鱼眼镜头，而且安装位置是朝向地面的。某些高配车型上会有“360°全景显示”功能，所用到的就是环视摄像机。安装于车辆前方、车辆左右后视镜下和车辆后方的四个鱼眼镜头采集图像，鱼眼摄像机为了获取足够大的视野，代价是图像的畸变严重。环视摄像机的感知范围并不大，主要用于车身5~10米内的障碍物检测、自主泊车时的库位线识别等。

为了理解点云信息，通常来说，我们对点云数据进行两步操作：分割（Segmentation）和分类（Classification）。其中，分割是为了将点云图中离散的点聚类成若干个整体，而分类则是区分出这些整体属于哪一个类别（比如说行人，车辆以及障碍物）。分割算法可以被分类如下几类：

在完成了点云的目标分割以后，分割出来的目标需要被正确的分类，在这个环节，一般使用机器学习中的分类算法，如支持向量机（Support Vector Machine，SVM）对聚类的特征进行分类，最近几年由于深度学习的发展，业界开始使用特别设计的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）对三维的点云聚类进行分类。

实践中不论是提取特征-SVM的方法还是原始点云-CNN的方法，由于激光雷达点云本身解析度低的原因，对于反射点稀疏的目标（比如说行人），基于点云的分类并不可靠，所以在实践中，我们往往融合雷达和相机传感器，利用相机的高分辨率来对目标进行分类，利用Lidar的可靠性对障碍物检测和测距，融合两者的优点完成环境感知。

无人驾驶系统中，我们通常使用图像视觉来完成道路的检测和道路上目标的检测。道路的检测包含对道路线的检测（Lane Detection），可行驶区域的检测（Drivable Area Detection）；道路上路标的检测包含对其他车辆的检测（Vehicle Detection），行人检测（Pedestrian Detection），交通标志和信号的检测（Traffic Sign Detection）等所有交通参与者的检测和分类。

车道线的检测涉及两个方面： 第一是识别出车道线，对于弯曲的车道线，能够计算出其曲率，第二是确定车辆自身相对于车道线的偏移（即无人车自身在车道线的哪个位置） 。一种方法是抽取一些车道的特征，包括边缘特征（通常是求梯度，如索贝尔算子），车道线的颜色特征等，使用多项式拟合我们认为可能是车道线的像素，然后基于多项式以及当前相机在车上挂载的位置确定前方车道线的曲率和车辆相对于车道的偏离。

可行驶区域的检测目前的一种做法是采用深度神经网络直接对场景进行分割，即通过训练一个逐像素分类的深度神经网络，完成对图像中可行驶区域的切割。

交通参与者的检测和分类目前主要依赖于深度学习模型，常用的模型包括两类：

传感器层将数据以一帧帧、固定频率发送给下游，但下游是无法拿每帧的数据去进行决策或者融合的。因为传感器的状态不是100%有效的，如果仅根据某一帧的信号去判定前方是否有障碍物(有可能是传感器误检了)，对下游决策来说是极不负责任的。因此上游需要对信息做预处理，以保证车辆前方的障得物在时间维度上是一直存在的， 而不是一闪而过。

这里就会使用到智能驾驶领域经常使用到的一个算法 卡尔曼滤波。

卡尔曼滤波（Kalman filter） 是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器），它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波会根据各测量量在不同时间下的值，考虑各时间下的联合分布，再产生对未知变数的估计，因此会比只以单一测量量为基础的估计方式要准。

卡尔曼滤波在技术领域有许多的应用。常见的有飞机及太空船的导引、导航及控制。卡尔曼滤波也广为使用在时间序列的分析中，例如信号处理及计量经济学中。卡尔曼滤波也是机器人运动规划及控制的重要主题之一，有时也包括在轨迹最佳化。卡尔曼滤波也用在中轴神经系统运动控制的建模中。因为从给与运动命令到收到感觉神经的回授之间有时间差，使用卡尔曼滤波有助于建立符合实际的系统，估计运动系统的目前状态，并且更新命令。

信息融合是指把相同属性的信息进行多合一操作。

比如摄像机检测到了车辆正前方有一个障碍物，毫米波也检测到车辆前方有一个障碍物，激光雷达也检测到前方有一个障碍物，而实际上前方只有一个障碍物，所以我们要做的是把多传感器下这辆车的信息进行一次融合，以此告诉下游，前面有辆车，而不是三辆车。

坐标转换在自动驾驶领域十分重要。

传感器是安装在不同地方的比如超声波雷达(假如当车辆右方有一个障碍物，距离这个超声波雷达有3米，那么我们就认为这个障碍物距离车有3米吗?并不一定，因为决策控制层做车辆运动规划时，是在车体坐标系下做的(车体坐标系-般以后轴中心为O点)所以最终所有传感器的信息，都是需要转移到自车坐标系下的。因此感知层拿到3m的障碍物位置信息后，必须将该章碍物的位置信息转移到自车坐标系下，才能供规划决策使用。 同理，摄像机一般安装在挡风玻璃下面，拿到的数据也是基于摄像机坐标系的，给下游的数据，同样需要转换到自车坐标系下。

在无人车感知层面，定位的重要性不言而喻，无人车需要知道自己相对于环境的一个确切位置，这里的定位不能存在超过10cm的误差，试想一下，如果我们的无人车定位误差在30厘米，那么这将是一辆非常危险的无人车（无论是对行人还是乘客而言），因为无人驾驶的规划和执行层并不知道它存在30厘米的误差，它们仍然按照定位精准的前提来做出决策和控制，那么对某些情况作出的决策就是错的，从而造成事故。由此可见，无人车需要高精度的定位。

目前使用最广泛的无人车定位方法当属融合 全球定位系统（Global Positioning System，GPS）和惯性导航系统（Inertial Navigation System）定位方法 ，其中，GPS的定位精度在数十米到厘米级别之间，高精度的GPS传感器价格也就相对昂贵。融合GPS/IMU的定位方法在GPS信号缺失，微弱的情况下无法做到高精度定位，如地下停车场，周围均为高楼的市区等，因此只能适用于部分场景的无人驾驶任务。

地图辅助类定位算法是另一类广泛使用的无人车定位算法， 同步定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping，SLAM） 是这类算法的代表，SLAM的目标即构建地图的同时使用该地图进行定位，SLAM通过利用已经观测到的环境特征确定当前车辆的位置以及当前观测特征的位置。这是一个利用以往的先验和当前的观测来估计当前位置的过程，实践上我们通常使用贝叶斯滤波器（Bayesian filter）来完成，具体来说包括卡尔曼滤波（Kalman Filter），扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter）以及粒子滤波（Particle Filter）。SLAM虽然是机器人定位领域的研究热点，但是在实际无人车开发过程中使用SLAM定位却存在问题，不同于机器人，无人车的运动是长距离的，大开放环境的。在长距离的运动中，随着距离的增大，SLAM定位的偏差也会逐渐增大，从而造成定位失败。

在实践中，一种有效的无人车定位方法是改变原来SLAM中的扫描匹配类算法，具体来说，我们不再在定位的同时制图，而是事先使用传感器如激光雷达对区域构建点云地图，通过程序和人工的处理将一部分“语义”添加到地图中（例如车道线的具体标注，路网，红绿灯的位置，当前路段的交通规则等等），这个包含了语义的地图就是我们无人驾驶车的 高精度地图（HD Map） 。实际定位的时候，使用当前激光雷达的扫描和事先构建的高精度地图进行点云匹配，确定我们的无人车在地图中的具体位置，这类方法被统称为扫描匹配方法（Scan Matching），扫描匹配方法最常见的是迭代最近点法（Iterative Closest Point ，ICP），该方法基于当前扫描和目标扫描的距离度量来完成点云配准。

除此以外， 正态分布变换（Normal Distributions Transform，NDT） 也是进行点云配准的常用方法，它基于点云特征直方图来实现配准。基于点云配准的定位方法也能实现10厘米以内的定位精度。虽然点云配准能够给出无人车相对于地图的全局定位，但是这类方法过于依赖事先构建的高精度地图，并且在开放的路段下仍然需要配合GPS定位使用，在场景相对单一的路段（如高速公路），使用GPS加点云匹配的方法相对来说成本过高。

拓展阅读： L4 自动驾驶中感知系统遇到的挑战及解决方案

浅析自动驾驶的重要一环：感知系统发展现状与方向

无人车的规划模块分为三层设计：任务规划，行为规划和动作规划，其中，任务规划通常也被称为路径规划或者路由规划（Route Planning），其负责相对顶层的路径规划，例如起点到终点的路径选择。 我们可以把我们当前的道路系统处理成有向网络图（Directed Graph Network），这个有向网络图能够表示道路和道路之间的连接情况，通行规则，道路的路宽等各种信息，其本质上就是我们前面的定位小节中提到的高精度地图的“语义”部分，这个有向网络图被称为路网图（Route Network Graph），如下图所示：

这样的路网图中的每一个有向边都是带权重的，那么，无人车的路径规划问题，就变成了在路网图中，为了让车辆达到某个目标（通常来说是从A地到B地），基于某种方法选取最优（即损失最小）的路径的过程，那么问题就变成了一个有向图搜索问题，传统的算法如迪科斯彻算法（Dijkstra’s Algorithm）和A 算法（A Algorithm）主要用于计算离散图的最优路径搜索，被用于搜索路网图中损失最小的路径。

行为规划有时也被称为决策制定（Decision Maker），主要的任务是按照任务规划的目标和当前的局部情况（其他的车辆和行人的位置和行为，当前的交通规则等），作出下一步无人车应该执行的决策，可以把这一层理解为车辆的副驾驶，他依据目标和当前的交通情况指挥驾驶员是跟车还是超车，是停车等行人通过还是绕过行人等等。

行为规划的一种方法是使用包含大量动作短语的复杂有限状态机（Finite State Machine，FSM）来实现，有限状态机从一个基础状态出发，将根据不同的驾驶场景跳转到不同的动作状态，将动作短语传递给下层的动作规划层，下图是一个简单的有限状态机：

如上图所示，每个状态都是对车辆动作的决策，状态和状态之间存在一定的跳转条件，某些状态可以自循环（比如上图中的循迹状态和等待状态）。虽然是目前无人车上采用的主流行为决策方法，有限状态机仍然存在着很大的局限性：首先，要实现复杂的行为决策，需要人工设计大量的状态；车辆有可能陷入有限状态机没有考虑过的状态；如果有限状态机没有设计死锁保护，车辆甚至可能陷入某种死锁。

通过规划一系列的动作以达到某种目的（比如说规避障碍物）的处理过程被称为动作规划。通常来说，考量动作规划算法的性能通常使用两个指标：计算效率（Computational Efficiency）和完整性（Completeness），所谓计算效率，即完成一次动作规划的处理效率，动作规划算法的计算效率在很大程度上取决于配置空间（Configuration Space），如果一个动作规划算法能够在问题有解的情况下在有限时间内返回一个解，并且能够在无解的情况下返回无解，那么我们称该动作规划算法是完整的。

配置空间：一个定义了机器人所有可能配置的集合，它定义了机器人所能够运动的维度，最简单的二维离散问题，那么配置空间就是[x, y]，无人车的配置空间可以非常复杂，这取决于所使用的运动规划算法。

在引入了配置空间的概念以后，那么无人车的动作规划就变成了：在给定一个初始配置（Start Configuration），一个目标配置（Goal Configuration）以及若干的约束条件（Constraint）的情况下，在配置空间中找出一系列的动作到达目标配置，这些动作的执行结果就是将无人车从初始配置转移至目标配置，同时满足约束条件。在无人车这个应用场景中，初始配置通常是无人车的当前状态（当前的位置，速度和角速度等），目标配置则来源于动作规划的上一层——行为规划层，而约束条件则是车辆的运动限制（最大转角幅度，最大加速度等）。显然，在高维度的配置空间来动作规划的计算量是非常巨大的，为了确保规划算法的完整性，我们不得不搜索几乎所有的可能路径，这就形成了连续动作规划中的“维度灾难”问题。目前动作规划中解决该问题的核心理念是将连续空间模型转换成离散模型，具体的方法可以归纳为两类：组合规划方法（Combinatorial Planning）和基于采样的规划方法（Sampling-Based Planning）。

运动规划的组合方法通过连续的配置空间找到路径，而无需借助近似值。由于这个属性，它们可以被称为精确算法。组合方法通过对规划问题建立离散表示来找到完整的解，如在Darpa城市挑战赛（Darpa Urban Challenge）中，CMU的无人车BOSS所使用的动作规划算法，他们首先使用路径规划器生成备选的路径和目标点（这些路径和目标点事融合动力学可达的），然后通过优化算法选择最优的路径。另一种离散化的方法是网格分解方法（Grid Decomposition Approaches），在将配置空间网格化以后我们通常能够使用离散图搜索算法（如A*）找到一条优化路径。

基于采样的方法由于其概率完整性而被广泛使用，最常见的算法如PRM（Probabilistic Roadmaps），RRT（Rapidly-Exploring Random Tree），FMT（Fast-Marching Trees），在无人车的应用中，状态采样方法需要考虑两个状态的控制约束，同时还需要一个能够有效地查询采样状态和父状态是否可达的方法。

自动驾驶汽车的车辆控制技术旨在环境感知技术的基础之上，根据决策规划出目标轨迹，通过纵向和横向控制系统的配合使汽车能够按照跟踪目标轨迹准确稳定行驶，同时使汽车在行驶过程中能够实现车速调节、车距保持、换道、超车等基本操作。

互联网科技公司主要做软件，以工程机上层为主；而车厂其实以下层的组装为主，也就是OEM，也不是那么懂车。像制动、油门和转向等这些领域，话语权依然集中在博世、大陆这样的Tier 1身上。

自动驾驶控制的核心技术是车辆的纵向控制和横向控制技术。纵向控制，即车辆的驱动与制动控制；横向控制，即方向盘角度的调整以及轮胎力的控制。实现了纵向和横向自动控制，就可以按给定目标和约束自动控制车运行。所以，从车本身来说，自动驾驶就是综合纵向和横向控制。

车辆纵向控制是在行车速度方向上的控制，即车速以及本车与前后车或障碍物距离的自动控制。巡航控制和紧急制动控制都是典型的自动驾驶纵向控制案例。这类控制问题可归结为对电机驱动、发动机、传动和制动系统的控制。各种电机-发动机-传动模型、汽车运行模型和刹车过程模型与不同的控制器算法结合，构成了各种各样的纵向控制模式，典型结构如图所示。

此外，针对轮胎作用力的 滑移率控制 是纵向稳定控制中的关键部分。滑移率控制系统通过控制车轮滑移率调节车辆的纵向动力学特性来防止车辆发生过度驱动滑移或者制动抱死，从而提高车辆的稳定性和操纵性能。制动防抱死系统（antilock brake system）简称 ABS，在汽车制动时，自动控制制动器制动力的大小，使车轮不被抱死，处于边滚边滑（滑移率在 20%左右）的状态，以保证地面能够给车轮提供最大的制动作用力值。一些智能滑移率控制策略利用充足的环境感知信息设计了随道路环境变化的车轮最有滑移率调节器，从而提升轮胎力作用效果。

智能控制策略，如模糊控制、神经网络控制、滚动时域优化控制等，在纵向控制中也得到广泛研究和应用，并取得了较好的效果，被认为是最有效的方法。

而传统控制的方法， 如PID控制和前馈开环控制 ，一般是建立发动机和汽车运动过程的近似线形模型，在此基础上设计控制器，这种方法实现的控制，由于对模型依赖性大及模型误差较大，所以精度差、适应性差。从目前的论文和研究的项目看，寻求简单而准确的电机-发动机-传动、刹车过程和汽车运动模型，以及对随机扰动有鲁棒性和对汽车本身性能变化有适应性的控制器仍是研究的主要内容。

车辆横向控制指垂直于运动方向上的控制，对于汽车也就是转向控制。目标是控制汽车自动保持期望的行车路线，并在不同的车速、载荷、风阻、路况下有很好的乘坐舒适性和稳定性。

车辆横向控制主要有两种基本设计方法，一种是基于驾驶员模拟的方法；另一种是给予汽车横向运动力学模型的控制方法。基于驾驶员模拟的方法，一种策略是使用较简单的运动力学模型和驾驶员操纵规则设计控制器；另一策略是用驾驶员操纵过程的数据训练控制器获取控制算法。基于运动力学模型的方法要建立较精确的汽车横向运动模型。典型模型是所谓单轨模型，或称为自行车模型，也就是认为汽车左右两侧特性相同。横向控制系统基本结构如下图。控制目标一般是车中心与路中心线间的偏移量，同时受舒适性等指标约束。

帮我做下股票作业~~~有关中石油股价分析和投资建议

中石油没有，但中石化有，我才写没几天的，你参考一下吧。

推荐中国石化，理由如下：

1：中国石化最近半年净利润下滑严重，上半年年报显示其营业利润为-237亿，国家财政补贴333亿，才得以盈利93亿元。中国石化在上半年亏损的原因很简单，因上半年CPI指数居高不下，发 改委没有根据原油价格来调整成品油价，只6月20日有一次调价，上调汽油、柴油价格每吨1000元。在7月原油价格在147美圆/桶见顶后，一直回落到目前的60-70美圆/桶的区间内，中国石化的炼油业务已经能正常盈利。

2：中国石化上半年承担的是国家责任，但作为一个上市公司，股东利益也是中国石化需要考虑的，因此国家不可能一直让中国石化赔本卖油，然后财政补贴，保持不亏损略有盈利的状态。发 改委目前控制成品油价格可以说是走计划经济时代的老路，扭曲了市场供求关系，因此在原油价格猛涨而国内成品油不提价之际，国人经常会看到闹 油荒的现象，这种现象很好解释，因为炼油企业的炼油成本高于其销售价，所以以检修的名义停产，来对政府施压，从2006年开始，哪一次发 改委上调成品油价之前，没有闹过油荒？我相信时代是进步的，发 改委不可能长时间控制成品油价格，成品油市场价格迟早会市场化，这样中国石化的炼油垄断地位就会产生巨大的垄断利润。

3：费改税，燃油税的推出已经拖了数年，涉及各部门之间的利益，导致一直难产。但2008年国家提出节能减排的口号，燃油税不推出，这个口号基本是空喊。燃油税推出的前提是，国内油价和国外油价接轨，怎么接轨？这是一个摆在决策部门面前的难题，2007年初原油在50-60美圆/桶的时候，决策部门犹豫了，错过一个接轨的最好时机，结果原油一路高涨，最高涨到147美圆/桶，决策部门已经没有接轨的大环境了，因为高油价的时候接轨，老百姓的生活压力将急剧增大。目前原油跌到60-70美圆/桶，国内已经有声音在呼吁这是最后一次机会推出燃油税了！一旦决策部门拿出燃油税的时间表，那么成品油价格体系必然有所松动，可能以后每月根据国际原油价格做一个调整，这些都是可以预见的。这样的话，中国石化就不会出现亏本卖成品油的困境了。

4：中国石化作为2007年中国企业500强之首，当年营业收入1.2万亿元人民币。但其净利润才549亿元，比中国石油差了1345亿元净利润少了一半还多，而中国石油的营业收入为1万亿元人民币。出现这种情况的原因就是，中国石油偏重于上游业务，也就是开采原油，在成品油价格受到发 改委管制的年代，中国石油的盈利能力比中国石化强很多。但中国石化有营业收入1.2万亿元人民币如此大的基数，只要稍微提高一下毛利率，其营业利润就能增加很多，相应的每股收益也会增厚，再传导至其股票价格。

5：个人预计中国石化2008年的每股收益有0.38元，而2009年的每股收益会有0.7元以上，如果发 改委理顺成品油定价机制，那中国石化的每股收益还可能更高，而且每年的每股收益会成几何级数增长。相对应的，如果10倍的市盈率在目前的环境下是合理的，那中国石化的股价从2008年的每股收益上来看，3.8元会是它的一个强力支撑，但2008年马上结束了，2009年的业绩将恢复增长，所以跌到3.8元的可能性极低，在2009年的每股收益上来看，7元会是一个弱支撑。如果把目光再放远一点，2010年以后，中国石化在弱市的环境下，A股价格不会低于3.8元，而在7元以上的可能性非常大，大盘一旦走好，市场就会给出更高的市盈率，股价也会上涨，因此我建议目前可以逢低建仓，在3.8元-7元这个区间内战略建仓，持有至2010年以后。

写于11月6日

结合历史唯物主义分析我国当前的环境问题及策对

当前我国能源发展中存在的问题与对策建议

存在的主要问题：

1、电源结构不合理将加剧煤炭供应和铁路运输压力

为解决当前电力供应紧张的局面，国内出现了电力项目建设高潮，预计2004年、2005年将分别新增发电装机3500万千瓦、4800万千瓦。由于新增发电装机有相当一部分是火电，如2004年预计投产2600万千瓦火电机组，相应的电煤需求也将在2003年8．8亿吨的基础上增长7000至8000万吨。

最近两、三年我国煤炭产量高速增长。按照国家统计局和煤炭协会的估计，2003年我国原煤产量16亿多吨；今年上半年原煤产量8．8亿吨，同比增长15％。目前我国煤炭产量的增长，主要通过大型煤矿超能力生产和乡镇小煤矿产量急速增加实现，而这种高强度大幅度超能力增产，将使煤炭行业的产能比进一步失调，进而影响煤炭连续稳定供应。

此外，能源需求（特别是电煤）的高速增长也造成了全国运输紧张。今年上半年全国铁路煤炭运输4．8亿吨，同比增长12．2％，比全路货运量平均增幅8．7％高出3．5个百分点，达到历史新高，但仍不能满足煤炭运输的需要。如果不优化电源结构，不合理布局电源项目，铁路运输瓶颈将长期存在，扩大电源建设、缓解能源供应紧张的目标也无从实现。

2、煤炭价格机制存在缺陷，“煤、电价格之争”已对经济稳定持续增长产生负面影响

在我国现有的资源条件下，电和煤已经成为能源供应链上相关性和依存度相当高的产业。90年代初期进行的煤炭工业体制改革使得除发电用煤外，煤炭价格由市场供求关系决定；现在发电用煤也实行市场价格，但电价受到国家控制，不能随意调整，相应地，电煤价格调整也受到制约。

近年来随着电力紧缺的加剧，燃煤机组急剧增长，电力用煤在煤炭产量中的比例不断提高，目前已达到50％左右。而合同电煤价格与煤炭的市场价差也在逐年加大，目前市场煤炭价格普遍大大超过电煤供应价格，最高价格差已经接近150元／吨，煤电价格矛盾增加。

为疏导电煤矛盾，国家在半年内两次调整电价以抵消煤价上涨对电力发展的影响；但是“计划不如变化”，电价的调整尚未到位，煤炭的价格就又涨了。伴随着煤、电紧缺的形势，电和煤的价格轮番上涨，已经成了我国经济生活中难解的怪圈。产生上述现象很大程度在于煤炭价格机制不合理，频频发生的煤、电之争，昭示着煤炭的进一步市场化改革和电煤价格的放开，已是十分迫切。

3、电源建设前期工作出现“跑马圈地、盲目布点、无序开发”

电力体制改革，厂网分开后，适逢缺电局面，五大发电集团纷纷与地方政府签订协议，谋求电源建设项目，在全国范围内的“跑马圈地”，“争抢资源”。目前这种资源端竞争出现的问题是：1）项目前期工作落后，前期项目储备资金不足；2）建设地点好，经济效益好的电源项目大家抢着建，地处偏僻、经济效益差的电源项目无人问津。

电源资源的省级壁垒开始显现，保护地方投资者的倾向有所抬头；而国家尚未形成对电源进行科学合理规划的调控机制，现行的宏观调控手段也不能有效发挥作用，行政管理手段失效。

电力项目开发的市场机制不成熟，通过竞争方式择优选择投资者的做法有待完善和规范，项目资源开发秩序无法建立。

4、石油需求快速增长，对外依赖程度不断加深，但缺乏应对国际市场油价波动的措施

世界石油、天然气资源丰富，有较大发展潜力，可保证中长期稳定供应。截止2003年底，全球石油剩余探明可采储量1567亿吨，探明储量比上年略有增加，储产比约为4：1。近十年来，我国石油消费保持了年均5．5％的增长率，并且有逐步加快趋势，预计2004年我国石油消费将达2．8亿吨，甚至更高；在石油消费逐年递增的同时，我国对进口石油依赖程度也在逐步提高，2003年我国净进口石油9000多万吨，2004年可达1．1亿吨。受多种因素影响，国际市场油价波动频繁，而我国缺乏应对高油价的防范措施，特别是作为世界上第二大石油消费国，对国际市场油价的影响力却很小。

虽然高油价会促进节油、代油技术的研发，但如果没有更好的应对措施，单靠贸易保证国内石油供求缺口，必然会对国民经济造成负面影响，有关专家对我国1993－2000年的GDP、石油进口数量和价格波动进行了综合分析，分析结果表明：油价每上涨1％并持续一年时间，将使我国GDP增长率平均降低0．01个百分点。长远来看，我国石油将依靠国际市场满足国内需求乃大势所趋，迫切需要我国采取积极策略，在稳定、安全供应石油方面做出探索，从国际价格的被动承受者变为积极影响者，减缓油价波动对我国国民经济发展的冲击。

5、西南水电产区高耗能行业畸形发展，给当地环境、能源、运输带来巨大压力

在世界范围内，水电开发与高耗能产业联系密切，互相依存。目前，我国高耗能工业布局正逐步从沿海向水电资源丰富的西部地区转移。与国外高耗能企业推动水坝建设不同的是，我国西南高耗能工业大多由地方政府大力推动起来的。在水电资源丰富的西南地区，在大上水电站的同时，高耗能产业“遍地开花”，几乎所有已经和正在大力开发水能的市、州、县都在发展耗能产业。并且有不少高耗能产业都是面向国际市场生产，产品出口国外。

2002年下半年以来，国内能源趋紧，而此时西部的高耗能工业企业依然享受优惠电价；在国家三令五申取消高耗能工业优惠电价之后，一些地区依然我行我素，利用地方电网独立运行的“优势”，继续给予高耗能工业优惠电价。“一高一低”间的巨大反差，使高耗能产业一时间成了暴利行业，西南水电富集区成了高耗能工业发展的“乐园”。同时，西南一些老水电厂也“近水楼台”，利用低价电自己投资生产高耗电产品，这些企业往往设备简陋，技术不成熟，污染严重。

值得注意的是，目前国内已有高耗能企业建自备火电厂的现象。如果没有切实措施，东部高耗能企业也会到西南“圈水”建自备水电站，然后将企业转移到西部。如果任由这些低门槛发展的高耗能产业畸形扩张，不仅会加重我国能源紧张局面，还会严重污染西南地区的生态环境；如果仅为高耗能行业大建水坝，更会使脆弱的西部生态环境雪上加霜。

6、宏观调控政策总体执行良好，但仍然存在落实不积极的问题，这将会给今后的可持续发展、环境控制埋下隐患

这说明，仅仅依靠产业政策和行政指令还不足以保证宏观调控政策的执行，必须要探索市场经济条件下的激励政策，要与法规条例政策（凡不符合能效标准的电气装备、产品一律不准生产）相配合，要与市场配置资源（竞价上网）相结合。

7、能源需求侧管理缺乏长效激励机制

由于电力供应紧张，各地纷纷采用能源需求侧管理（DSM）的方式，利用价格杠杆，实施差别电价，移峰避峰，引导科学用电，调整负荷曲线，减少限电、拉闸的现象发生。缺电在一定程度上促进了能源需求侧管理机制的发展。

从国外实施“需求侧管理”的本意看，它是在不牺牲用户的生活品质和生产能力，通过科学使用能源的合理技术，来实现有效降低负荷，减少能源消耗，而且这些技术的投入最终具有较好的经济回报。

目前我国针对电力短缺实施的需求侧管理只是提倡蓄冷、蓄热等转移负荷技术措施，对于使用节能灯、节能变压器、节能电机、节能家用电器，以及以天然气冷热电联产技术替代电力采暖、电力空调和电力供热水等内容关注很少。

从长远看，能源（电力）需求侧管理不仅仅是为了应对目前的能源（电力）供应紧张，更要在未来我国能源（电力）供求基本平衡的状况下，通过市场手段，鼓励用户或消费者主要改变用能（电）方式。而这方面我国能源需求侧管理的经济激励政策仍嫌薄弱，特别是长效激励机制较为缺乏，这使得需求侧管理能否得到长期有效实施有较大不确定性。

8、能源统计体系亟待完善

可靠的能源基础数据体系有益于政府的宏观决策。机构改革之前，各部委均有相应的节能机构以及地方节能管理机构，在能源基础数据的收集、分析方面具备比较好的条件。但机构改革以后，过去的一套节能管理体系相应取消或弱化，影响了能源基础数据的获取，也缺乏对能源基础数据的客观分析。能源项目具有投资大，周期性长的特点，能源基础数据的不可靠、忽高忽低都会影响能源决策、能源战略的制定与实施。

20世纪90年代后期以来我国能源生产、消费数据的戏剧性变化凸显了转型时期加强能源数据的收集、统计工作的难题，能源统计体系不完善导致我们缺乏可靠的能源数据，无论对能源供求现状的分析而言，还是对能源决策都带来了很大困扰。

政策思考与对策建议

以科学的发展观为指导，设定全社会可持续的能源需求目标，促进节能型社会的建立；重新思考能源结构和发展战略问题，促使我国能源尽快向多样化方向进行调整；改革政府的能源管理体制，建议组建统一的政府能源管理部门，以体现国家整体利益，统筹能源各产业的发展和利益协调，严格按照“政监分离”的原则，组建职能相对集中、独立的监管机构；积极推进能源领域的体制改革，并通过税收政策、环保折价、价格监管等改革措施，形成各能源产品合理的比价关系，以有利于能源结构优化和调整；树立能源大国思想，采取综合措施，保证我国石油供应安全。积极实施石油进口多元化战略，加快建立石油储备体系，积极参加国际性和地区性能源合作组织，积极鼓励石油公司加快分享海外油气资源的节奏，扩大分享比例；加强煤炭生产能力建设，统一认识，加快核电发展；进一步采用经济手段限制煤炭及高耗能产品的出口；建立可靠的能源数据体系和定期能源形势公布制度，支持政府的宏观决策。

如果油价长期低于20美元，新能源汽车还有优势吗？

如果油价长期低于20美元，新能源汽车的优势当然就不没有了。不过这件事情是不可能的，因为石油资源是越来越稀缺，越来越少的。而新能源才是以后的大趋势，所以说建议大家为了环保为了地球，为了我们的家园尽量使用新能源汽车。