煙火氣裡的巔峰對決 黑龍江燒烤大賽串起中外風味
2026-02-22 07:53 5,812次浏览北京東三環鵬龍大廈前，輝映經年的奔馳三叉星徽悄然退場。光影流轉間，「鴻蒙智行」四個大字懸於晨曦之中。這樣的更迭，正在中國多個城市上演。 「買BBA就是買個標。」這句曾經略帶戲謔的調侃，如今正成為中國豪華車消費觀念劇變的註腳。 2025年上半年，奔馳、寶馬、奧迪(BBA)的日子似乎都不太好過。財報顯示，奔馳淨利潤下滑55.8%，寶馬淨利潤下滑29%，奧迪稅後利潤下滑37.5%。 值得注意的是，中國市場這個曾為BBA貢獻眾多銷量，被奉為「利潤奶牛」的支柱，如今正經歷深刻變革。 在交付量上，上半年BBA三家在中國市場分別下滑14.2%、15.5%和10.3%。奔馳財報顯示，中國市場成為奔馳營收減少最多的市場，期內下滑28.6%。 從財報表現到終端市場，BBA集體面臨的轉型壓力，已遠超燃油車時代的任何挑戰。 尤其是在中國市場的表現，堪稱「失血點」。 近年來，以國產新能源汽車為代表的中國自主品牌，在外觀設計、智能座艙、智能駕駛體驗，乃至用戶運營模式，都在以顛覆性創新，重構豪華車定義。 如，今年7月鴻蒙智行全系銷量47752輛，單車成交均價39萬元，總成交額達186億。其銷量連續10周位列新勢力品牌銷量第一，年度累計銷量在新勢力品牌及豪華品牌中也位居第一。 相比之下，BBA面臨較大壓力。 乘聯分會秘書長崔東樹表示，由於新能源汽車的分流，豪華車促銷力度持續加大。7月，豪華車促銷幅度達到27.2%的高位，環比增加0.4個百分點，同比增加2.1個百分點。 國內某企業高管曾放言「把奔馳、寶馬、奧迪三十幾萬到五十幾萬的車空間一把幹掉。」 目前看，這並非吹牛。 據不完全統計，因銷量下降，今年上半年全國已有超過80家奔馳4S店終止授權。BBA在中國新能源豪華車市場的存在感，與燃油時代的統治地位形成刺眼反差。 實際上，BBA羸弱的銷量表現，同其在電動化、智能化浪潮中面臨的「諾基亞時刻」不無關係，燃油車時代的中國市場打法，在新能源戰場不再奏效。 如，寶馬在華電動車滲透率不足20%，遠低於中國整體新能源汽車44.3%的滲透率。 面對中國新能源品牌的凌厲攻勢，BBA未拿出真正匹配時代速度的電動化戰略與產品，是其中高端市場份額被蠶食的根本原因。 其實，更深層次的顛覆，還在於產業價值鏈條的全面重構與市場佔有率的洗牌。 上半年新能源汽車出口106萬輛，同比激增75.2%。據崔東樹測算，2025年上半年中國佔世界新能源汽車份額的68%。 中國新能源汽車的競爭力不僅體現在終端產品的攻城略地，更在於掌控了電池、電機、電控等關鍵核心技術，產業鏈上下遊形成了高效且極具成本競爭力的電動化供應鏈體系。 值得一提的是，面對新能源勢力的步步緊逼，BBA開始積極求變，主動尋求和中國高科技企業合作，擁抱中國本土科技。 如，奧迪在智能輔助駕駛上選擇與華為合作，推出新款車型，為燃油車未來發展探索出全新路徑。 擁抱變化是好事，但效果如何有待觀察。 市場從不會為巨頭的遲疑與陣痛而駐足等待，這場電動化和智能化驅動的市場主導權更迭，才剛剛開始。 BBA若不能銳意變革，其在中國汽車市場，乃至全球豪華車版圖中的主導地位，恐將進一步遭到削弱。 (「三裡河」工作室)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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