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?
张宏江:人工智能如何帮人类进入科研新范式?****** 中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式?” 这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中,抛出的一个问题。 2022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(I-AIIG)承办,中国新闻网作为战略合作伙伴,联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。 美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江,在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为,回顾人类科学发展的历史,不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。 “几千年前,人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展,四五百年前,理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论,从而指导新的科学研究。五六十年前,尤其当大型计算机出现后,面临更复杂的问题,比如天气预报、地震模拟,人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论,人们引入了计算范式,用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前,我们进入大数据时代,科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。” “今天,我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说,人工智能经过多年发展,尤其过去15年深度学习的发展,使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法,直接从数据中建立新的模型,其背后是数据、模型、算法和算力。” 张宏江指出,深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后,正在迅速地改变科学研究的范式,这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。 他说,“今天我们进入了一个黄金期,新的设计范式,都可以借用深度学习的方法进行赋能。” 张宏江坦言,未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会,包括数据、模型、算法、算力,其核心是背后的跨学科人才。(完)
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