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）
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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