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净利首破百亿，比亚迪“断油”开挂******

　　特斯拉交出“史上最好”成绩后，稳坐“销冠”宝座的比亚迪也揭晓了2022年亮眼的一年。

　　1月30日晚间，比亚迪发布2022年度业绩预告，预计营业收入突破4200亿元，归属于上市公司股东的净利润有望实现160亿元-170亿元，同比增长425.42%-458.26%。

　　这是比亚迪全年净利润规模首次突破100亿元，其中去年四季度净利润或超66亿元。2021年，比亚迪净利润仅为30.45亿元。停售燃油车后，比亚迪不仅再度扭转净利下跌趋势，更有望交出上市近12年(以比亚迪A股上市时间为基准计算)以来最佳年度成绩单和单季度净利润历史之最。

　　不过，比亚迪的价格区间和智能驾驶技术跟特斯拉还有差距。在业内看来，弥补上这些短板才能在荣誉宝座上坐稳。

　　1月31日，比亚迪高开。截至当日收盘，比亚迪A股报285.80元/股，上涨1.35%。

　　“销冠”上演翻身仗，净利至少涨4倍

　　比亚迪开挂的业绩是意料之内。

　　2022年前三季度，比亚迪归属于上市公司股东的净利润累计已达93.11亿元。若按公告预告数值下限计算，去年第四季度比亚迪净利润至少为66.89亿元。

　　自2011年以来，比亚迪净利润大多处于两位数水平，2012年一度低至0.81亿元。12年时间，比亚迪净利润曾6次出现同比降幅，其中2021年净利润为30.45亿元，同比下滑28.08%。

　　对于业绩超预期增长，比亚迪在公告中表示，新能源汽车行业持续爆发式增长，公司克服复杂严峻的外部环境及诸多超预期因素冲击，新能源汽车销量同比实现强劲增长，推动盈利大幅改善，并有效缓解上游原材料价格上涨带来的成本压力。

　　自2022年4月官宣停产燃油车，比亚迪销量一路高歌猛进，以50余万辆的销量优势超越特斯拉，成为全球新能源汽车“销冠”。

　　值得注意的是，若仅从纯电动汽车领域来看，2022年全年特斯拉全球交付131万辆，虽未完成其年初定下的150万辆目标，但仍比亚迪纯电动汽车多出40万辆，蝉联全球第一。

　　比亚迪的销冠优势，在于插电混动车型加持。根据比亚迪1月2日披露的产销数据，2022年全年累计销量为186.9万辆，同比增长152.5%，超额完成150万辆年交付目标。其中，纯电动车型91.1万辆，同比增长184%；插电混动车型94.6万辆，同比增长247%。

　　比亚迪在公告中表示，手机部件及组装业务方面，消费电子行业需求持续低迷，导致产能利用率偏低，该业务板块盈利承压，但受益于海外大客户份额提升及业务结构优化，实现了业务长期稳定、健康发展。

　　业绩预告发布后，多家券商机构表示看好比亚迪销量增长带来的规模效应。

　　东吴证券研报表示，比亚迪销量持续高增，产能利用率提升，规模效应显著。预计2023年比亚迪单车盈利维持1万元左右。华西证券则指出，汽车业务量价齐升，比亚迪业绩加速兑现。展望2023年，比亚迪汽车销量预计突破300万辆，出口及海洋网新车型导入有望成为两大核心增长点。

　　国海证券研报提出，2023年将重点关注比亚迪“新品投放、产能扩张、高端品牌、海外市场、盈利优化”几大看点，并上调对比亚迪的业绩预测。

　　不过，一位不愿具名的汽车行业高级研究经理向贝壳财经记者表示，仔细看比亚迪的销量可以发现其中大部分是插电式混动车型，特斯拉只有纯电车型，而且比亚迪的价格区间跟特斯拉还有差异，二者并不是严格意义上的竞品。“比亚迪的智能驾驶技术跟特斯拉还有一定差距，弥补上这一短板才能真的在荣誉宝座上坐稳。”

　　发力高端品牌，比亚迪秀肌肉？

　　在比亚迪蓝图中，将形成比亚迪品牌(王朝网、海洋网)、腾势品牌、仰望品牌和专业个性化全新品牌的全新矩阵，覆盖从家用到豪华、从大众到个性化，满足用户多方位、全场景的用车需求。

　　1月初，预热已久的比亚迪百万级新能源品牌仰望揭开面纱。在发布会现场，仰望销售事业部总经理胡晓庆透露，仰望品牌将建设完全独立的销售渠道，从今年第一季度开始陆续在深圳、北京、上海、广州等城市设立体验中心。

　　根据比亚迪此前披露的消息，仰望品牌定位高于腾势，售价区间在80万-150万元，旗下所有车型均标配比亚迪的最新“易四方”技术。

　　以“易四方”技术开拓百万级新能源市场，比亚迪正式发起产品升级和品牌向上的攻势。与此同时，随着仰望品牌的正式发布，比亚迪乘用车产品矩阵又添新“拼图”，旗下王朝网、海洋网、腾势品牌、仰望品牌四大产品矩阵已覆盖10万元至百万元价格区间，且各品牌车型价格梯度明显。

　　一位汽车行业内部人士在接受记者采访时也表示，仰望品牌的推出并不是为了走量，对比亚迪而言，更多的是向行业展示最新的技术。而除仰望品牌外，比亚迪还将推出一个专业个性化全新品牌，打造专业级产品，与用户共建共创，将于2023年面世。

　　“中国车市的高端需求总体较强，新能源的渗透率也必然达到较高水平。”乘联会秘书长崔东树认为，由于目前的进口车和合资豪华车在高端电动化表现较慢，因此高端市场自然有更具税收政策优势和产品优势的自主电动车的市场空间。由此，自主品牌电动车高端化潜力巨大。

　　“目前中低端市场已是一片红海，竞争非常激烈。豪华高端市场仍有发展空间，所以大多数自主车企将向高端豪华市场发起进攻作为企业的战略。”不过，中博联智库特聘专家、黄河科技学院客座教授张翔认为，与其他市场客户群体购车时考虑的性价比、科技感等因素不同，豪华车用户群体不仅会考虑品牌知名度，还会考虑品牌的沉淀和积累等，这也是比亚迪目前进入高端豪华电动市场面临的一个挑战。

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）