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广州现“不收特斯拉”标语 车商：收一辆平均亏三四万******

　　原标题：广州一家二手车市场竖起“不收特斯拉”标语 车商：收一辆平均亏三四万

　　新年伊始，特斯拉“跳水式”降价导致多地车主开始维权，只不过这一波大尺度地降价，受伤的不仅有车主，还有二手车商。近日，在广州番禺公园附近的小锤二手车市场门口竖立的“不收特斯拉”大幅标语，引发舆论普遍关注。1月13日，小锤二手车市场负责人温先生回应上游新闻记者称：“特斯拉性价比并不足以支撑它的价格，我个人认为还有一个很长的下行空间。收特斯拉的同行基本上一辆车平均要亏3万到4万。”

　　二手车商挂海报拒收特斯拉

　　1月13日，小锤二手车市场的负责人温先生告诉上游新闻记者：“我主做电车二手车，但去年四五月份就没收特斯拉了，这个标语也是从那个时候竖起来的。”至于原因，温先生称：“二手车商收特斯拉，个人觉得商业风险系数是非常高的，因为特斯拉性价比不足以支撑起来它这个价格。”

　　电池是电车的心脏，也是买卖二手车关注的点。温先生以特斯拉车载4680电池举例。4680电池即直径46mm、高80mm的圆柱形电池。据记者了解，在2020年9月，特斯拉发布了4680电池并宣称，能量密度提升了5倍，续航里程提升了16%，输出功率提升了6倍，并且成本降低了14%。

　　长期从事电车二手车生意的温先生认为，这些都是噱头。他表示：“特斯拉很多的技术，比如现在的4680电池在实际使用中，我们发现并没有达到厂商所描述的电池密度方面的高性能。另外，特斯拉本身车的大小、电池续航里程以及车子用料，跟10多万的A级车是差不多的，所以二手车商收特斯拉，个人觉得不值得。在特斯拉新车又降价后，性能方面还是不足以支撑这个价格，所以个人认为特斯拉价格还有一个很长的下行空间。”

　　Model Y摆3个多月亏四五万

　　对于如今特斯拉二手车的行情，温先生坦言：“如果有特斯拉的用户找我收，我依然是拒绝的，包括收二手特斯拉车的同行，基本上一台车要亏3万到4万元。在广州最大的宝利捷二手车交易城里，一家比较大的主做特斯拉的二手车商，已经做不下去了，(店铺)牌子已经换了，不少做特斯拉的车商都亏得比较多。”温先生强调，“二手车跟别的商品不一样，它属于流通性强的低毛利低风险商品。现在的广州二手车市场，收一辆特斯拉平均亏3万到4万。对于车商来说亏三四万是很夸张的，因为一台二手车的毛利一般在1万块钱左右，如果一台二手车亏3万到4万，是其他车的两三倍了。 ”

　　以特斯拉顶配Model Y为例，1月13日下午，上游新闻记者联系上在重庆南岸区从事二手车销售的万经理，他连声表示：“不好做不好做！收车时，特斯拉顶配Model Y新车价还在41.79万元，二手车1年多车龄，能挂到39万元左右。去年10月底官宣降价至39.79万元，二手车价也只能在35万-36万元左右。3个月不到，新车价又跌到35.99万元，其二手价格只能挂到30-32万左右。像这种中型SUV顶配版，流转速度本来就慢，加上不断地价格波动，潜在二手车消费者都不敢买了。这一台顶配车收来3个多月，摆在这里停起，硬亏四五万了。”

　　保值率继续下滑波及国产电车

　　一款车的保值率，主要取决于其保有量，以及新车价格的稳定性。对于特斯拉而言，新年伊始的大幅降价打破了新车价格稳定性，造成二手车市场出现震动。

　　近日，中国汽车流通协会发布了《2022年12月中国汽车保值率研究报告》数据显示，Model Y和Model 3保值率(一年车龄，下同)分别为81.0%、77.9%，分列第9和14名，而在2022年上半年，Model Y还以88.76%、Model 3以83.03%的成绩，各自在中型SUV和中型车中排列第1位。

　　广州二手车商温先生表示：“在经历2022年10月份的大幅官降后，特斯拉新车指导价回落，导致二手车行情受到较大影响，其贬值速度之快、市场波动之大，成为二手车商眼中的‘烫手山芋’。如果再考虑到2023年1月初特斯拉再度官降的因素，今年1月份Model Y和Model 3的保值率大概率将不容乐观。”

　　在温先生看来，作为新能源电车的龙头企业，特斯拉大幅降价有其明显的市场意图。他认为：“特斯拉利用其超级工厂的规模，此番降价把整车毛利的天花板再次往下压，导致整车生产销售链条上的相关企业都很难赚钱。对国产二手电车来说，客户对国产电车预期也要降一两万元，这样一来，我们二手车生意也难做了不少。”

　　上游新闻记者 冯盛雍

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）