2022年车市大考：勉强及格******

　　经历4月与11月两个低谷期，2022年车市考卷勉强及格。1月10日，乘用车市场信息联席会(以下简称“乘联会”)发布数据显示，2022年乘用车市场累计零售量为2054.3万辆，同比增长1.9%，仅比乘联会此前给出的预测增长率高出0.1%。全年车市销量微增与燃油车承压不无关系，在购置税减半政策助力下，2022年燃油车零售量也未能迈过1500万辆关口，而新能源汽车再次成为稳定大盘增长曲线的关键。业内人士认为，汽车行业向电动化、智能化转型背景下，新能源汽车市占率持续增长，2022年可能成为未来车市销量结构调整的分水岭。

　　燃油车失守1500万辆关口

　　2022年，燃油车基盘松动。

　　数据显示，2022年乘用车累计零售量为2054.3万辆，同比增长1.9%，同比净增38.6万辆。应该说，2022年车市站上2000万辆及格线并不容易，由于外部因素影响，2022年3-5月乘用车零售量同比下滑高达103.1万辆。

　　为刺激汽车市场消费，财政部、税务总局发布《关于减征部分乘用车车辆购置税的公告》政策，对购置日期在2022年6月1日-12月31日期间内且单车价格(不含增值税)不超过30万元的2.0升及以下排量乘用车，减半征收车辆购置税。乘联会相关人士表示，购置税优惠政策启动后的6-12月，乘用车零售量同比增长145.2万辆。同时，购置税减半政策最后一个月，车市也迎来最后冲刺期。2022年12月，乘用车市场零售量达216.9万辆，同比增长3%，环比增长31.4%，这也是继2008年以来最强的12月环比增速。

　　不过，在购置税减半政策强力助推下，2022年车市仍以微增收官，是燃油车市场的整体承压。数据显示，2019年常规燃油车市场零售量为1968万辆、2020年为1818万辆、2021年为1716万辆，2022年仅为1487万辆，同比下降13%。其中，去年12月全国常规燃油乘用车(不含新能源车)零售量为153万辆，同比下降6%，低于上年6-9月同比增长6%的正增长态势。乘联会秘书长崔东树表示，“消费需求支撑力不足有待释放，政策仍需向燃油车中的节能车施以更大力度倾斜，在经济效应和环保要求两者之间寻求平衡”。

　　不过，燃油车下行的同时，新能源车出手托住车市增长线。数据显示，2022年新能源乘用车批发量为649.8万辆，同比增长96.3%；新能源乘用车国内零售量为567.4万辆，同比增长90%。值得一提的是，2022年新能源汽车市占率达27.6%，同比提升12.6个百分点。崔东树表示，在购置税减半政策下，新能源汽车不仅没有受到影响，反而持续走强。

　　自主品牌借电上位

　　新能源汽车销量持续攀升，也让自主品牌脱颖而出。

　　数据显示，2022年12月新能源汽车国内零售渗透率为29.5%，同比提升7个百分点。其中，12月自主品牌中的新能源汽车渗透率达51%；豪华车中的新能源车渗透率为22.8%；主流合资品牌中的新能源车渗透率则仅为4.9%。从月度国内零售份额看，12月主流自主品牌新能源车零售份额高达70.6%，同比增加11.4个百分点。

　　不仅市场份额提升，自主品牌新能源汽车出口量也持续增长。数据显示，2022年12月新能源乘用车出口量为7.4万辆。销量排行前三位分别为上汽乘用车、特斯拉中国和比亚迪汽车，单月出口量均破万辆。乘联会相关人士表示：“自主品牌在新能源汽车市场和出口市场获得明显增量，头部传统车企转型升级表现优异，比亚迪汽车、吉利汽车、长安汽车、奇瑞汽车等传统车企品牌份额提升明显。”

　　随着新能源汽车市场份额的提升，2022年车企销量座次排名也发生变化。根据乘联会公布的广义乘用车批发销量显示，2022年排行前三位的分别为比亚迪、一汽-大众和吉利汽车，2021年排行榜前两位则为一汽-大众和上汽通用。值得注意的是，2022年3月比亚迪已反超上汽大众，登上国内乘用车零售量排行榜第三位，这也是前三位中唯一一家新能源车企。而在2022年，比亚迪也正式宣布“断油”转型新能源车企。

　　据了解，在比亚迪的销量结构中，除纯电动车型外，混动、插电式混动等新能源车型也成为其摘得全年销冠的重要贡献者，而消费者对混动车型接受程度的提升，在乘联会的统计数据中也得到验证。数据显示，2022年12月纯电动乘用车批发销量为56.3万辆，同比增长33.6%；插电式混动乘用车批发销量为18.7万辆，同比增长127.1%，普通混合动力乘用车批发销量为6.48万辆，环比增长7%。

　　此外，在自主品牌新能源汽车销量提升下，高端市场格局也在改变。崔东树表示：“中国车市的高端豪华车主要为德系品牌。但在电动化浪潮下，近期高端豪华汽车市场中的新能源车型也表现较强，其中主力就是自主品牌，包括红旗、蔚来等。”

　　2月将迎车市开门红

　　尽管2022年车市销量同比增长仅为1.9%，但对于2023年的车市表现，乘联会方面依旧给出乐观判断。

　　乘联会方面预计，2023年新能源乘用车销量将提升至850万辆，总体狭义乘用车销量为2350万辆，2023年新能源渗透率将达36%。

　　对于新能源汽车市占率进一步提升，崔东树表示：“纯电动乘用车的产品覆盖从A00级到最高端，而燃油车由于受汽油机的技术约束，A0级和A00级的市场不断萎缩，A00级甚至基本为纯电动车型，这样导致燃油车的市场覆盖度低于纯电动车，因此纯电动车将有更广大的市场空间。”

　　此外，对于2023年1月是否能迎来车市“开门红”，乘联会方面认为，可能要等到2月车市才能进入增长期，而对于1月则给出“极度低迷”的判断。乘联会方面表示，虽然1月有18个工作日，但节前生产和销售时间仅有正常的60%。加上2022年12月的乘用车购置税减半政策退出和新能源车补贴退出前已经透支了1月的部分需求，因此对1月车市预期不高。

　　“每年1月的‘开门红’是地方政府和车企的共同努力方向，但由于经销商的库存依旧较高，春节前的补库力度不会特别大，因此1月的批发零售总体偏低。而2月车市应该能明显回暖，节后车市会有一波入门级消费者的购车潮。”崔东树表示，随着“新十条”的贯彻落实，城乡居民快速恢复常态化生活。春节后的生产生活应该会提早规划，这对春节前后的2月车市是很好的促进，2月才是真正的“开门红”。

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)