Ford kills the All-Electric F-150

2025/12/16 6:46

Ford kills the All-Electric F-150

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要約

Japanese Translation:

概要:
フォードは、トランプ政権下での連邦インセンティブ削減と、米国新車購入におけるEV比率が約7.5%に留まっているという事実(以前の予測を下回る)を受けて、ハイブリッド、拡張航続距離電気自動車(EREV)、バッテリー駆動型モデルのバランスの取れた組み合わせへとシフトし、2030年までに売上の約50%を占める予定です。
この戦略を実行するために、フォードは大型全電気トラックを中止します。次世代F‑150 Lightningは拡張航続距離と牽引性能を備えたEREVとなります。カリフォルニア州の「スナックワークス」スタジオから提供されるユニバーサルプラットフォーム上で、約3万ドル相当の中型電動ピックアップが2027年に登場予定で、ハイブリッドバリアントはほぼすべてのモデルに追加されます。
同社はテネシー州EV工場をガソリン車生産へ転換し、ユーティリティやデータセンター向けのLFP電池貯蔵事業を開始します。また、欧州市場では全電気商用バンを中止し、ルノーと提携して少なくとも2台の小型フォードブランド電動車両を共同開発。北米市場向けには新しいガソリン駆動商用バンが製造されます。
CEO ジム・ファーレイは欧州とのパートナーシップを「手頃な中国製EVに対抗するための生存戦い」の一環と位置付け、フォードがその市場で競争しつつハイブリッドオプションを拡充し、サプライチェーンをハイブリッド部品へシフトさせる意図を強調しています。

本文

フォードは、パワートレイン技術が海外では波紋を呼び続ける一方で、国内の政府支援が縮小し、顧客の熱意も薄れた厳しい一年に対応して、電気自動車(EV)の製造計画を再度変更しています。かつては「2030年までに全世界販売の40 %をEVで賄う」と掲げた目標から、一転しハイブリッド車、拡張航続距離型電気自動車(EREV)、そしてバッテリー駆動型モデルに注力すると発表しました。経営陣は、これらの車種が10年末までに販売比率の50 %を占めると予測しています。フォードはラインナップ中のほぼすべての車両でハイブリッドバージョンを開発する方針です。

同社は大型全電動トラックの製造をやめ、テネシー州にあるEV工場を再利用してガソリン車を生産すると報じられました。フォードの次世代F‑150 Lightningは、従来の全電動モデルではなく、拡張航続距離型電気自動車(EREV)となります。これはプラグインハイブリッドで、電動モーターが車輪を駆動し、小型ガソリンエンジンがバッテリーを充電します。この技術は、最近の自動車メーカーが「バッテリー駆動とガソリン駆動の中間点」として推進してきたもので、トラックに700 マイル以上の航続距離と拡張された牽引能力を提供するとフォードは主張しています。

フォードは2027年に「約30,000ドル」のスタート価格でミッドサイズ電動ピックアップトラックを生産する計画も維持しています。これは、カリフォルニア州のスキンクワークス・スタジオで設計中の「手頃なEV」モデル群の最初となる予定です。このラインナップは、車両製造コストを低減するユニバーサルプラットフォームアーキテクチャを採用します。

新たな計画により、フォードは余剰バッテリー生産能力を持つことになり、その資源を活かして「バッテリーエネルギーストレージ」事業を立ち上げます。この新規事業では、公共ユーティリティやデータセンター向けに低コストで長寿命のリチウム鉄リン酸(LFP)電池を供給します。

「フォードは顧客に従っている」と、ガソリン車とバッテリー駆動車両事業を統括するフォード・ブルーおよびフォード・モデル e の社長アンドリュー・フリック氏は語ります。米国のEV採用率は10年初めに期待されていたほどではなく、現在バッテリー駆動車が米国内新車販売の約7.5 %を占めています。また、トランプ政権による商業・消費者向け税制優遇措置の撤廃など、規制環境の変化も指摘しました。

同社は欧州市場向けに予定していた全電動商用バンを中止し、代わりに先週発表されたパートナーシップでルノーと協力し、少なくとも2台の小型フォードブランドEVを開発します。CEOジム・ファーレイはこの動きを「私たちの生存戦争」と呼び、中国製の手頃なEVと競合する米国自動車メーカーとして位置づけました。

さらに、フォードは北米向けに新しいガソリン駆動商用バンを生産する計画も立てています。

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2025/12/16 6:37

Fix HDMI-CEC weirdness with a Raspberry Pi and a $7 cable

## Japanese Translation: > **概要:** > Samsung S95B TV(論理アドレス 0x00)、Denon AVR‑X1700H(0x05)、Apple TV、PS5、Xbox Series X、Nintendo Switch 2、および `/dev/cec0` をリッスンする Raspberry Pi 4 が含まれるホームシアター構成で、テレビの入力にのみ切り替えるコンソールが原因となるオーディオルーティング問題を著者は解決します。 > Pi(論理アドレス 0x01)から AVR に「System Audio Mode Request」パケット(`15:70:00:00`)を送信することで、受信機は ARC を有効化し、すべてのコンソールオーディオをテレビではなく自身経由でルーティングします。 > 著者は Python スクリプト `cec_auto_audio` でこれを実装しており、長時間稼働する `cec-client -d 8` を起動し、TRAFFIC 行から Active Source イベント(オペコード 0x82)を解析し、以前に Set System Audio Mode(オペコード 0x72)が検出されていない場合に毎回ウェイク時にパケットを送信します。 > スクリプトは systemd サービス `cec_auto_audio.service` としてパッケージ化され、起動時に開始されます。これにより、多層の HomeKit/Eve オートメーションと比べて低レイテンシで軽量な代替手段を提供します。 > トラブルシューティングガイドには、スキャン(`echo "scan" | cec-client -s`)、トラフィック監視(`cec-client -m`)、および欠落オペコード(0x82, 0x84, 0x70, 0x72)の良いケースと悪いケースの比較が含まれます。 > 残るエッジケースとして、コンソールのスタンバイがテレビチューナーを起動させる場合や HomeKit オートメーションがアクティブなソースなしでテレビをオンにする場合などには、追加の状態機械ロジックが必要になる可能性があります。著者はコミュニティメンバーに対し、より広範なトラブルシューティングのために CEC パケットトレースを共有してもらうよう呼びかけています。

2025/12/11 8:54

Nature's many attempts to evolve a Nostr

## Japanese Translation: **要約** 人気のあるアプリケーションの普遍的な設計は、ユーザーのデータと暗号鍵を所有する単一クラウドサーバーに集中しています(「あなたの鍵がないなら、あなたのデータではない」)。この中央集権化は封建制や寡占構造を生み出します。サーバーは橋を上げてユーザーを切り離す城のような存在です。フェデレーション(例:Mastodon、Matrix)はサーバー間で通信できるようにしますが、鍵とデータは依然としてサーバーの管理下にあり、ネットワーク理論はそのようなフェデレートシステムがスケールフリー分布へ収束し、支配的なハブを生み出すと予測しています。これはGmail/ProtonMail のメール寡占や Facebook Threads の ActivityPub ノードが Fediverse を支配する現象として観察されています。 セルフホスティングは居住IPの禁止やインフラコストにより多くのユーザーが個人サーバーから離れるため、非実用的になります。ピアツーピアネットワークはユーザー所有鍵を提供しますが、拡張性、信頼できないノード、スーパーpeer の中央集権化、複雑な最終的一致メカニズム、および長い多ホップルーティング遅延に悩まされます。 Nostr プロトコルは「リレーモデル」を提案します。単純で信頼できないリレーは署名されたメッセージを転送するだけで、相互通信しません。これにより \(N^2\) スケーリング問題を回避します。ユーザーは数個(通常 2–10)のリレーユーザーに購読し、自分のデータと鍵を完全に制御でき、リレーが失敗または停止した場合でも信頼性高く離脱できます。広く採用されれば、これはユーザーに真の所有権と単一点障害への耐久性を与え、中央集権サーバーに依存する企業に対し、よりユーザー中心で分散型アーキテクチャとの競争を強いるでしょう。これにより、ソーシャルメディアやメッセージングは真の分散モデルへと再構築される可能性があります。

2025/12/12 15:47

“Are you the one?” is free money

## 日本語訳: --- ## 要約 この記事は、番組「Are You the One?」の参加者が数学モデルを用いて、最終エピソード前にほぼ確実に全ての正しいカップルを推測できる方法を説明しています。戦略的にトゥルーブースとエピソード終了時のマッチアップデータを活用することで達成されます。 - **ゲーム設定**:10人の男性と10人の女性が、色でのみ明らかになる10組の完璧なペアに分けられます。参加者はすべてのペアを正しく推測し、100万ドルを獲得します。 - **情報源**: - *トゥルーブース* は特定のペアが成立しているかどうか(バイナリ結果)を確認します。 - *エピソードマッチアップ* はそのラウンドで正しいペアの総数のみを明らかにします。 「ブラックアウト」エピソード(0件マッチ)は、そのラウンド内のすべてのペアについて否定的な情報を提供し、複数のトゥルーブースと同等の効果があります。 - **モデル**:著者は OR‑Tools の最適化フレームワークを構築し、シーズン開始時に約400万件の有効マッチング(≈4 百万)を追跡し、各イベント後に更新します。シーズン1ではエピソード8でモデルが「解読」されました。 - **情報理論**:各イベントは約1〜1.6ビットの情報量を提供します。シミュレーションでは ~1.23 bits/イベント、実際の番組データでは ~1.39 bits/イベント、最適戦略で最大 1.59 bits/イベントが得られます。全検索空間は約22ビット(10!)を必要とするため、完璧な戦略には平均して約1.1 bits/イベントが十分です。 - **結果**: - ランダムペアリングでは、カップル数に関係なく平均正解スコアは約1になります。 - 100シーズンのランダムシミュレーションでモデルを使用した成功率は74%でしたが、情報理論戦略では98%に上昇します。 - 実際の番組データ(7シーズン)では71%の成功率と約1.39 bits/イベントとなり、純粋なランダムよりわずかに優れていますが、理論的最適値にはまだ届きません。 - **今後の作業**:著者はインタラクティブなウェブツールを開発予定で、ユーザーが異なる戦略を試し、必要な情報ビット数を確認し、実際のデータとパフォーマンスを比較できるようにします。 **影響** 本研究は参加者やプロデューサーに対して効率的な質問設計のための具体的なアルゴリズムフレームワークを提供し、エンターテインメントにおける組合せ最適化とベイズ推論の実用例を示すとともに、研究者にリアルワールドケーススタディとしてさらなる探求の機会を与えます。

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