汽车服务商2022年业绩考：9家预计净利润同比下滑******

　　本报记者 龚梦泽

　　受疫情和多重外部因素影响，2022年汽车流通行业整体出现下跌，销量和利润双双下降。尽管从去年四季度开始，多家经销商业务情况有所回暖，但仍未能改变行业整体下滑的态势。

　　日前，各大汽车经销商集团和服务商陆续发布了2022年全年业绩预告。《证券日报》记者统计了9家头部企业的数据(包括7家A股上市汽车服务商和2家港股上市汽车经销商集团)，包括庞大集团、广汇汽车、永达汽车、广汇宝信、申华控股等净利润皆出现同比下滑。

　　同花顺iFind显示，在已公布业绩预告的9家企业中，按照预告净利润上限排名，大东方、阿尔特和上海物贸位居前三，分别达到了2.1亿元、1亿元和5330万元。

　　然而，即便盈利排名靠前，但从净利润变动情况来看，上述3家上市公司净利润同比均有不同程度下滑。其中大东方预计2022年净利润为1.5亿元至2.1亿元，下降幅度为76.58%至67.22%；阿尔特预计净利润8000万元至1亿元，下降幅度为61.04%至51.31%；上海物贸预计净利润5330万元，下降幅度为63.92%左右。

　　净利润榜单中，排在第四位的是浩物股份，2022年预告净利润上限仅为480万元，其也成为上述9家企业的盈亏分界。靠后的申华控股、广汇宝信和庞大集团预计2022年亏损至多为2亿元、7亿元和11亿元，其中申华控股净利润跌幅高达583.8%。

　　事实上，在过去一年中，受疫情等多重因素影响，汽车销售行业困难重重。根据中国汽车流通协会调研结果显示，2022年全年有约90%的经销商未完成销量目标，接近一半的经销商处于亏损状态。

　　作为曾经全国经销商的龙头，A股上市经销商广汇汽车成为目前亏损最大的汽车服务商。据公司业绩预告显示，广汇汽车预计2022年归属于上市公司股东的净利润为-22.8亿元到-26.7亿元。

　　记者查阅9家公司业绩预告发现，对于业绩变动的原因，多家公司均提及疫情影响。如阿尔特就表示，报告期内，疫情多月份多点散发，多地局部性反复封控，公司及客户员工陆续经历休假隔离期，因此项目执行进度及项目验收受到较大影响，导致报告期内净利润减少。

　　据广汇宝信透露，业绩转盈为亏的主要原因是2022年度受疫情及各地防控政策影响较为严重。尤其2022年下半年集团位于西北、华北、西南及东北等地区的经营网点，均受到零星、散发性疫情的反复冲击和各地区不同封控政策的影响，这对集团4S门店的正常运营产生阶段性的较大冲击。

　　广汇汽车则表示，随着各地防疫政策逐渐调整，叠加购置税减半政策结束，公司为加快资金和库存的周转效率，对疫情期间积攒的库存车辆实施了让利销售，进一步侵蚀了四季度及全年的毛利。

　　流通协会向《证券日报》记者表示，今年1月份、2月份车市有望恢复到疫情前2019年的水平，2月份或将出现补偿性消费，3月份将有明显起色，4月份国内车市有望出现大幅度同比正增长。

　　中国乘用车产业联盟秘书长张秀阳也表达了类似看法。他认为，汽车作为大宗消费品，兼具复苏弹性和长期成长逻辑。而从产业链视角来看，相比体量庞大的整车板块，汽车经销服务商作为汽车产业链“神经末梢”，对于经济周期更敏感，也有望率先带动销量回暖和盈利修复。(证券日报）

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。