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特斯拉“以价换量”能玩多久******

　　特斯拉创下“史低”的降价连续剧还在更新。1月10日，“宣布降价后特斯拉中国3天获得3万辆汽车订单”的消息传得沸沸扬扬，当晚，特斯拉中国回应媒体表示，对相关传闻不予置评，“我们没有公布过这方面数据”。

　　1月6日，特斯拉国产车型全系降价，此番操作距离特斯拉上一次降价仅两个多月，期间还掺杂了两次以补贴等形式出现的促销举措。

　　降价来得突然，网友调侃，特斯拉车主仿佛变成了“移动的韭菜”。矛盾累积升级，一边降价，一边维权。

　　新能源汽车市场内卷，特斯拉降价基于自身的商业选择。以价换量增强竞争，在市场上得到积极反馈理所当然。特斯拉方面也给出合理的解释，坚持以成本定价。

　　此时的特斯拉，有人对它疯狂骂街，自然就有人心动上车。张艺谋曾说，他感谢那些骂他电影难看的人，至少这些人愿意为他的电影买单。

　　愿意买单的人会越来越多，还是越来越少？这是特斯拉享受到市场积极反馈的后顾之忧。特斯拉进入中国市场曾被寄予厚望，无论特斯拉对自己的定位如何调整，服务好消费者的基本商业诉求不会变。

　　因此，频繁地一降再降，让车主们心里不是滋味需要被体察。路人围观特斯拉前后几次的降价风波，常常对此抱以同情，何况众多车主自己。

　　不少消费者维权指向降价，毫无预兆以及销售人员“年后没有国补”“现在买最划算”“短期内应该不会再降价”等话术让他们成为“韭菜”。

　　绕过经销商的直营模式，被视为特斯拉直接让利于消费者的绝佳利器。砍掉中间商，不是销售人员亲自下场赚差价。

　　做生意讲“信”更讲“誉”。抛开成本与售价问题不谈，近年来特斯拉负面新闻缠身，“刹车风波”屡见不鲜，良好的消费者沟通及售后服务都要得到重视。

　　一边是科技、高端等标签的加持，另一边是一浪接一浪的舆论危机，特斯拉似乎变成了新能源汽车里的“另一派”，始终有个性，也始终有争议。

　　价格可以一降再降，但品牌信用、美誉度不能。降价会让更多消费者蠢蠢欲动，让更多竞争对手感到压力，但车企做的不是“一锤子买卖”。

　　时移世易，中国市场在变，特斯拉所面临的消费者也在变。消费者在市场中有更多选择，意味着特斯拉要在降价之外，提供更多选项。

　　听听消费者的声音，没什么坏处。直面问题，回应关切也不是什么难事。好生意要“瞻前顾后”，卖车规范、保价制度、售后服务缺一不可。

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）