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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。”

你的隐私，大数据怎知道******

　　作者：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授）

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据（废品）中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开（实际上是没法不公开），而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）