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历史最低价！特斯拉大降价意欲何为？******
中新网1月7日电(中新财经 葛成) 6日，“特斯拉降价”话题登上热搜。此前，特斯拉已屡屡因为价格调整，尤其是降价的话题登上热搜引发热议。
特斯拉降价，为何经常引发反响？背后有何市场图谋？
1月6日，特斯拉官网两款车型售价截图。两款车型降至历史最低价 特斯拉高管回应
据特斯拉中国官网显示，特斯拉国产车型降价，两款车型已降至历史最低价。其中，Model 3起售价22.99万元，Model Y起售价25.99万元。此前，这两款车型的起售价分别为26.59万元和28.89万元。
在相关话题登上热搜后，特斯拉外事务副总裁陶琳回应称，“特斯拉价格调整的背后，涵盖了无数工程创新，实质上是独一无二的成本控制之极佳定律”。陶琳还称，特斯拉从“第一性原理出发”，坚持以成本定价。
不过，这番回应却难以与刚提车的老车主形成共鸣。有车主在网络上发帖称：“特斯拉降价，他不到一个月就亏了三万五，2022年买车的车主就是个笑话。”也有车主表现得淡定一些，表示“笑着安慰自己‘早买早享受’。”
虽然车主态度不一，但特斯拉在三个月内连续降价两次却是不争的事实。2022年10月，特斯拉宣布降价，Model 3和Model Y两款车型降价幅度为1.4万元-3.7万元。
图为特斯拉上海超级工厂。 特斯拉方面供图降价背后，特斯拉去年交付量未完成马斯克的目标
此前，特斯拉的降价幅度虽然不小，但并没有对其提振销量起到“立竿见影”的效果。
乘联会发布的中国市场预估销量显示，特斯拉在12月交付了55796辆中国制造的电动汽车，这是五个月来的最低水平。这一数字较11月份下降44%，较上年同期下降21%。
特斯拉近日公布的年度产销数据显示，2022年，其全年产量为1369611辆，同比增长47%；全年交付量为1313851辆，同比增长40%。虽然产销双双突破了百万辆大关，但交付量距离马斯克在2022年初定下的提升50%的目标仍有差距。
当地时间1月5日，特斯拉股价收跌2.9%，报110.34美元。2022年，特斯拉股价累计下跌约70%，创下自上市以来最糟糕的年度表现。
资料图：特斯拉Model 3。 中新社记者 易海菲 摄特斯拉逆势降价的“底牌”，是什么？
进入2023年，受新能源汽车购置补贴终止影响，包括比亚迪、大众、奇瑞在内的十多家车企都陆续宣布对旗下新能源汽车涨价。
这样的背景下，特斯拉为何要“反向操作”，底气何来？
财报显示，特斯拉2022年第三季度营收近215亿美元，同比增长56%。按美国通用会计准则，特斯拉第三季度营业利润为37亿美元，营业利润率为17.2%。其中，特斯拉单车利润约为9570美元(人民币6.93万元)。
在单车利润这一数据方面，大多数新能源车企难以与特斯拉抗衡。
财报数据显示，2022年上半年，包括蔚来、小鹏、理想在内的“造车新势力”单车利润仍为负值。东吴证券预计，与特斯拉一样，同为新能源制造车企的比亚迪，2022年第三季度单车净利润约为1万元，虽然创下历史新高，但相比特斯拉依旧差距明显。
上述优势成为了特斯拉降价的“底牌”之一，也是特斯拉市场竞争的一个重要“杀手锏”。
市场分析人士认为，特斯拉的“历史低价”，将在2023年进一步加剧新能源汽车市场的竞争，让消费者享受到实惠，但对部分利润微薄或是负数的车企而言，无疑是“重磅一击”。
特斯拉降价了，你会买吗？
报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法****** 光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。 论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。 记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。 报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。 “在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。 针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。 具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。 中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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