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超9成二手车商亏损？新能源时代二手车到底该怎么卖？原创2023-07-25 08:10·瀚海观察#时事热点头条说#在中国汽车市场上，二手车无疑是非常特殊的一个板块，作为汽车下游的重要流通环节，二手车销售无疑也是市场发展的关键，然而就在最近却有消息称超9成二手车商亏损，很多人都在问新能源时代二手车到底该怎么卖？一、超9成二手车商亏损？据界面新闻的报道，南北大众与凯迪拉克先后宣布下调旗下新能源车型售价，而在更早之前，蔚来、极氪等一系列新势力品牌也纷纷开启了降价与优惠模式，新一轮价格战已初见端倪。在今年3月东风系品牌掀起价格战后，先后超过30家汽车品牌的大幅降价反而引起了消费者强烈的观望情绪，国内汽车市场因此陷入了长达数月的销量波动。不只是对零售市场，作为汽车流通链条中的重要一环，价格战同样也给二手车市场带来不小的冲击。对于二手车消费者来说，价格战同样也在挑拨着他们的观望情绪，而在另一方面，大范围的新车降价扰乱了原有价格体系，使得车商收车更加谨慎。在上一轮价格战中，接连倒下的“多米诺骨牌”最终重重砸向了二手车市场，多数二手车商都经历了严重亏损，并将经营策略整体转向保守。数据显示，2022年年初二手车商的平均库存天数为37天，而到今年6月则提高到了57天。相反，新车调价周期则降低到了平均15天一次。业内人士表示，二手车行业平均毛利率一般维持在8%上下，这就意味着在平均接近60天的库存周期中，车商们就会经历四次调价带来的冲击。即使每轮调价只带来2%的毛利率亏损，当库存超过60天后，所收的车型就将会带来亏损。二、新能源时代二手车到底该怎么卖？二手车作为一个成熟的汽车市场细分领域，近年来在市场规模和影响力方面取得了显著的增长。然而，尽管二手车市场的发展潜力巨大，但近来却面临着严重的困境，超过9成的二手车商正在亏损，我们到底该怎么分析看待这件事呢？首先，导致二手车商亏损的一个主要因素是市场价格的波动。今年以来，随着新车销售的价格战愈演愈烈，新车销售屡屡受挫，二手车作为新车的下游产业，其销量也受到了明显的影响。由于消费者对新车的旺盛需求，新车市场的价格波动对二手车市场的价格形成机制产生了重要影响，导致二手车商面临较大的价格风险。在这种背景下，许多二手车商的生存空间被进一步压缩，亏损成为难以避免的现实。其次，二手车市场的信任度问题也是导致亏损的重要原因。尽管二手车市场在这些年有了不错的发展，但市场的良莠不齐和购买二手车风险较大的问题仍然存在。许多消费者对二手车商的信任度不高，对于二手车的质量、来源和维修情况等信息存在较大的疑虑。这种信任度的缺失不仅影响了消费者的购买意愿，也使得二手车商在经营过程中面临更大的风险和成本。第三，当前二手车市场的困难局面很有可能会持续一段时间，这对于二手车公司来说将是一次洗牌期。这是因为短期内新车市场的竞争仍然会持续，而消费者对于二手车的信任度和购买意愿也需要时间来恢复。只有那些真正具备核心竞争力的二手车公司，才有可能在激烈的竞争中生存下来。第四，从长期来看，新能源汽车时代的二手车市场将与之前有所不同。新能源汽车的技术特点、保养维护需求以及电池寿命等因素都会影响二手车市场的运作方式。因此，针对新能源汽车的特点，二手车公司需要调整经营策略，适应市场需求的变化。例如，对于二手新能源汽车的销售，首先需要解决电池寿命和健康状况等问题，以提供消费者可靠的车况信息和保障。此外，建立可靠的检测机构和评估体系，以提供公正、准确的车辆检测和评估服务，能够为消费者提供更多的参考和选择。另外，随着新能源汽车技术的不断进步和成本的进一步下降，新能源二手车的价格将逐渐趋于合理和可接受。此时，二手车商可以通过提供更加优惠的价格和灵活的购车方式来吸引消费者，如分期付款、二手车置换等。当前，二手车市场正在进入全面的洗牌期，如何能够更好地生存下来正在成为各家二手车公司必须要回答的问题。
2024年12月24日，AI正从“感知智能”走向“认知智能”2019-06-20 08:00·新华网来源:科技日报证件、人脸，扫描对比，绿灯亮，通过，在经过高铁安检闸口的这一流程时，你也许会想：机器认识我。而实际上，并不是。“当前的人工智能（AI）识别做的只是比对，缺少信息进入大脑之后的‘加工、理解、思考’步骤，因此仅仅停留在‘感知’，而并非‘认知’。”6月18日，纪念吴文俊诞辰一百周年活动的“认知智能行业应用大会”举行，中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长文继荣表示，要让AI有类似大脑的活动，走到认知阶段，需要让它掌握知识、进行推理。AI从“感知智能”走向“认知智能”的实践目前在通用状态下比较困难，但在一些诸如反洗钱、侦察等领域正在应用。AI“大脑”长成要先建知识库“现在的AI处于弱人工智能状态，它没有大脑，要让它形成大脑，最核心的是要有‘知识’。”微软亚洲研究院前研究员、北京一览群智数据科技有限责任公司首席执行官胡健表示，如果现有的算法、模型是神经或脑结构，那么知识是大脑能够运转起来的原动力。让AI获得知识的知识库在业界称为“知识图谱”，它不仅要关注知识点还要关注知识点间的关联。这些关联将赋予AI联想力。“提到水，它要反应到密度、透明等多个性质，还要和浇水、能喝的功能联系起来，更高级的是计算出用多大力道去取水。”胡健说。知识图谱的建立非常困难，人类海量的知识如何翻译成机器的语言，并与之建立联系，很成问题。尤其是之前这项工作一直是人工完成的，例如谷歌词库、百度百科、维基百科等都可以转换为知识图谱，但工作量大、内容异常庞杂。“关联密度不足是另一个难以达到应用的‘瓶颈’。”胡健解释，一个知识点可能最多出现在几个关系中，能解决比尔·盖茨的爸爸的邻居的妈妈这种单维度的问题，但离反映现实世界中“蝴蝶效应”里的相互影响还差很远。在关联密度不足的情况下，AI的“大脑”即便拥有一个上千万词条体量的通用知识图谱也难以达到应用的级别。行业知识图谱能达“认知层面”知识点的关联密度更像是一个AI大脑皮层，越复杂密集AI将越“聪明”。“聚焦到行业，AI可以做到相对聪明一点。”胡健说，一些行业本身就有自己的基础关联图，这为其制定图谱提供了帮助。例如公安系统有一套体系，包括人、地、事、物、组织、机构以及关联，将出入境数据、第三方物流数据等加入进来之后，可固定成知识图谱。中国人民公安大学公共安全行为科学实验室主任丁宁介绍，在做入室盗窃、公交扒窃等一些行为规律的研究时，知识图谱中除了引入历史数据的发展态势、风险感知之外，还逐步加入了环境、天气等数据，包括PM2.5的值，结果发现PM2.5的值对公交扒窃是有影响的。“我们也提出虚实网络结合的方向，在掌握了实际的社交网，和资金流、社交流联系之后，我们对于团伙的刻画就比较准确了。”丁宁说，这将大大提高AI通过分析辅助决策的能力。越密集越准确，AI知识图谱的关系图要做到像“福尔摩斯”一样综合分析，要形成凝集大量信息的知识图谱，这对传统的人工建立知识图谱的效率提出了挑战。“为此，我们研发出人工智能的解决方式，能够自动从海量的多源异构数据中抽取知识构建关系、理解语义以及与业务场景有效结合，更标准化、效率更高、关联密度能做到更高。”胡健说。“在此基础上，我们研究出来跨境资金网络可疑交易的一套AI模型。”中信银行反洗钱专家沈可生说，它习得“认知智能”后每年的可疑交易预警量从50万份下降到10万份，减少80％人工甄别的工作量，同时把结果的准确度提升了80％。记者 张佳星
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然而等观众看到完整的《抓娃娃》后又惊奇地发现这明明完全不一样
记者：店里没人来过？两男的不停的比划着，女的边大声吆喝边用手堆上对角落的男子指指点点