结合第一张图片里的中国与欧洲政策研究内容,以及第二张图片的其他三个内容齐全板块的内容,帮我补充第二张...
Created on: December 12, 2025
Created on: December 12, 2025
pythonimport matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg img = mpimg.imread('/mnt/data/image.png') plt.imshow(img) plt.axis('off') (-0.5, 1212.5, 664.5, -0.5)
pythonplt.figure(figsize=(10,5)) plt.imshow(img[:, :, :]) plt.axis('off') (-0.5, 1212.5, 664.5, -0.5)
pythonimg.shape (665, 1213, 3)
python# display second centre row plt.figure(figsize=(10,3)) plt.imshow(img[150:260,:,:]) plt.axis('off') (-0.5, 1212.5, 109.5, -0.5)
pythoncrop = img[150:260,:,:] text = pytesseract.image_to_string(crop, lang='chi_sim') print(text)
pythonimport numpy as np crop_uint8 = (crop*255).astype(np.uint8) text = pytesseract.image_to_string(crop_uint8, lang='chi_sim') print(text)
pythoncrop2 = img[260:370,:,:] crop2_uint8 = (crop2*255).astype(np.uint8) text2 = pytesseract.image_to_string(crop2_uint8, lang='chi_sim') print(text2)
pythonglob.glob('/mnt/data/*') ['/mnt/data/image.png']
pythonplt.figure(figsize=(12,6)) plt.imshow(img) plt.axis('off') (-0.5, 1212.5, 664.5, -0.5)
pythonimport numpy as np euro_crop = img[70:150,:,:] plt.figure(figsize=(12,3)) plt.imshow(euro_crop) plt.axis('off') (-0.5, 1212.5, 79.5, -0.5)
pythoneuro_crop2 = img[70:250,:,:] plt.figure(figsize=(12,5)) plt.imshow(euro_crop2) plt.axis('off') (-0.5, 1212.5, 179.5, -0.5)
pythonpower_crop = img[320:470,:,:] plt.figure(figsize=(12,5)) plt.imshow(power_crop) plt.axis('off') (-0.5, 1212.5, 149.5, -0.5)
pythonplt.figure(figsize=(12,5)) plt.imshow(img[300:470,:,:]) plt.axis('off') (-0.5, 1212.5, 169.5, -0.5)
python# enlarge using cv2 resizing import cv2 large = cv2.resize(img[:, :, ::-1], (0,0), fx=2, fy=2) plt.figure(figsize=(12,8)) plt.imshow(large[:,:,::-1]) plt.axis('off') (-0.5, 2425.5, 1329.5, -0.5)
pythoncrop3 = large[380*2:540*2, :, :] plt.figure(figsize=(12,4)) plt.imshow(crop3[:,:,::-1]) plt.axis('off') (-0.5, 2425.5, 319.5, -0.5)
pythoncrop4 = large[520*2:800*2, :, :] plt.figure(figsize=(12,6)) plt.imshow(crop4[:,:,::-1]) plt.axis('off') (-0.5, 2425.5, 289.5, -0.5)
pythoncrop5 = large[510:620,:,:] plt.figure(figsize=(12,4)) plt.imshow(crop5[:,:,::-1]) plt.axis('off') (-0.5, 2425.5, 109.5, -0.5)
pythoncrop6 = large[550:680,:,:] plt.figure(figsize=(12,4)) plt.imshow(crop6[:,:,::-1]) plt.axis('off') (-0.5, 2425.5, 129.5, -0.5)
pythoncrop7 = large[600:720,:,:] plt.figure(figsize=(12,4)) plt.imshow(crop7[:,:,::-1]) plt.axis('off') (-0.5, 2425.5, 119.5, -0.5)
中国与欧洲政策研究
关键问题
主要交付物
我需要写一页PPT,核心是讲中国企业将关键科技IP出口到海外的成功案例
(背景信息:我的客户是国轩,准备出口敏感的电池研发IP到欧洲,所以他们想看看有没有成功的case)
中国企业关键科技 IP 出海成功案例(示例一页)
| 案例 | 目的地 / 时间 | 关键 IP / 技术 | 合作 / 交易模式 | 成果亮点 & 启示 |
|---|---|---|---|---|
| CATL 图林根工厂 | 德国 · 2022 量产 | LFP + CTP 电池制造工艺 | 100% 控股本地工厂,技术整套输出 | 通过德联邦环保与安全审批并按期量产,已为 BMW、VW 等提供本地化供应,验证核心制造 IP 可在欧盟合规落地 (CnEVPost) |
| CATL × Stellantis JV | 西班牙 · 2024 MOU/2026 投产 | LFP 电芯设计 + 大规模制程 | 50:50 合资 + 技术共享 | 双方拟投 41 亿欧元建设 50 GWh 工厂,纳入欧盟绿色补贴体系,帮助 Stellantis 大幅降低电池成本 (CATL) |
| Huawei ↔ Ericsson 5G SEP 交叉许可 | 全球 · 2023 | 5G 标准必要专利 (SEP) | 双向专利许可 | 覆盖 3G-5G 全标准,保证双方设备全球合规销售,展示“专利换市场”路径 (huawei) |
| Envision AESC Sunderland 扩产 | 英国 · 2021-25 | EV 电池 Pack 设计与智造体系 | 并购 + 增资 + 本地化 R&D | 将年产能由 1.7→38 GWh,获 UK Export Finance 10 亿英镑融资担保,稳固日产-雷诺欧系供应链 (Financial Times) |
对国轩的启示
- 结合“技术授权 + 欧盟本地 JV”两种路径,可兼得市场准入与政策激励。
- 及早建立出口 IP 的合规档案、管制分类与审计机制,借鉴华为“专利许可”与 CATL “产线输出”双轨模式。
- 与整车厂 / 当地政府共建示范项目,增加就业与 ESG 价值,提升审批通过率与融资便利。