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特斯拉全球降价打响价格战，2023年更多车企加入战局？******

　　2023年伊始，特斯拉打响价格战，短短两周已在全球十多个国家宣布降价，最高降幅逾20%。

　　面对特斯拉的激进举措，其他车企会否跟风效仿？

　　特斯拉全球大幅降价

　　在美国，特斯拉下调多款车型售价，其中，高性能版Model 3降价14%至53990美元，Model Y长续航版降幅近20%，价格为52990美元。据新能源车行业独立研究机构TroyTeslike的数据，降价后，上述车型有资格享受《通胀削减法案》中提到的7500美元电动汽车税收减免，若计入这部分补贴，两款车型的降价幅度高达26%和31%。去年，特斯拉在美国市场已经两度降价。

　　在欧洲，特斯拉下调了奥地利、法国、德国、意大利、荷兰、挪威、瑞士、英国等市场的Model 3和Model Y价格。以德国市场为例，外媒报道称，不同配置的上述车型，降价幅度在1%～17%不等。数据显示，去年12月，特斯拉击败大众汽车，Model 3成为德国最畅销电动汽车，Model Y为第二受欢迎车型。降价后的Model 3与大众入门级电动汽车ID.3价格相当。

　　此前一周，特斯拉中国对国产Model 3后驱版、高性能版，Model Y后驱版、长续航版和高性能版五款车型进行降价，据外媒计算，最新售价较四个月前下跌13%～24%，价格创历史新低。同日，特斯拉在日本、韩国、澳大利亚也作出了降价举措。

　　思瑞投资科技行业分析师范博轩在接受第一财经记者采访时表示，“2023年，美国市场需求乏力，欧洲市场补贴逐渐退坡，亚洲市场渗透率逐渐达峰，同比基数高企之下，今年行业恐怕无法复刻2022年的增速。展望2023～2025年，全球电动车销售年复合增长率有回调至22%的下行风险。”

　　范博轩进一步解释称，行业增速放缓已在特斯拉订单量上有所反映，加之其主流车型上市已久、迭代有限，故特斯拉选择了降价。“数据显示，该公司全球订单积压正持续收缩，一定程度上反映其需求增量不及产能增量的现实，特斯拉降价的出发点是希望阻止订单增量下滑过快。”他表示，降价后，订单有望实现环比增长，但订单增速会在降价带来的脉冲刺激后显著放缓。

　　以盈利换取份额

　　多位特斯拉多头分析师近期发表报告，称全球新能源车行业竞争加剧，特斯拉的最新举措恐将对其利润率造成冲击。

　　基金公司Loup董事合伙人明斯特(Gene Munster)表示，“特斯拉利润率将遭沉重打击，全球降价的综合影响将令其今年盈利减少25%，特斯拉利润率不可持续的观点具可信度。”不过他也表示，此举也是消费者和特斯拉的双赢，有助特斯拉提升市场占有率。

　　在13日发表的报告中，券商韦德布什(Wedbush)董事总经理艾夫斯(Dan Ives)表示，特斯拉正采取激进行动，以应对需求持续减弱。“此举将打击利润率，降价初期，华尔街看法负面，不过我们认为，这是在正确的时间做出的正确决策，看好马斯克及其公司的降价策略。”

　　艾夫斯表示，特斯拉在全球范围内大幅扩大生产规模，使得利润管理具有灵活性，能够消化降价措施，而税收减免的生效将成新的利好。“我们预期，全球降价或刺激特斯拉2023年的全球需求/交付量增加12%～15%。特斯拉向欧洲车企以及包括通用、福特在内的美国巨头发出明确警告，在这场价格战中，特斯拉不会心慈手软。”

　　2023年更多车企加入战局？

　　那么，全球其他车企会否争相效仿，压低售价？

　　一位不愿意透露姓名的券商策略师对第一财经记者表示，“降价对特斯拉可行，能够牺牲盈利换取市场份额，但并非所有车企都可毫无顾忌大打价格战。成本太高的车企打不起，一打就会亏损。”

　　他表示，电动车行业的盈亏平衡线大约在年交付量30万辆，即年交付量超出30万辆，企业才会开始盈利。他以特斯拉为例，该车企于2019年交付汽车36.8万，次年首次实现净利润7.2亿美元，此后至今保持盈利，是目前为数不多盈利的电动车企。“反观中国‘造车新势力’，距离盈亏平衡线还有很远的距离，不具备打价格战的条件。”

　　2022年，“蔚小理”全年总交付量分别为12.2万辆、12.1万辆以及13.3万辆。

　　范博轩也认为“新势力”不会跟风降价。“国产特斯拉Model 3后驱版目前售价已低于小鹏P7价格，产品调性不再与豪车定位匹配。国产新能源车企出于毛利率和品牌定位等因素考虑，不一定会盲目跟随。打铁还需自身硬，‘新势力’面临的核心问题还是现有产品的打磨、品牌形象和消费者服务，降价并不能解决这些问题。”范博轩说。

　　至于欧美等海外车企，他同样预期不会对特斯拉降价有剧烈反应。“一方面，海外电动车企的产品与特斯拉有较大差异，Model 3和Model Y的定位不会影响到前者的潜在客户群。另一方面，对于奔驰、宝马和奥迪这样的传统车企来说，如何在产品定位上达到市场认可，而不是被视为‘油改电’才是目前的最大挑战。”

聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）