上市车企2022年业绩冷热不均 商用车企业表现低迷******
本报记者 龚梦泽
2022年，我国汽车产销分别完成2702.1万辆和2686.4万辆，分别同比增长3.4%和2.1%，保持了恢复增长态势，这也体现在行业个股的业绩预告之中。
据《证券日报》记者梳理，截至2023年2月2日，沪深两市共有16家上市车企发布2022年业绩预告，其中净利润预增的公司有9家，占比56%。以预告净利润上限计算，16家车企平均年度净利润约为9.6亿元。
比亚迪位居净利润榜首
通过新能源业务的助力，比亚迪成为2022年国内车市的最大赢家，位居净利润榜单首位。比亚迪公告显示，预计2022年营业收入突破4200亿元，实现归属于上市公司股东的净利润160亿元至170亿元，同比增长425.42%至458.26%。
比亚迪表示，新能源汽车销量大涨推动了公司盈利大幅改善，并有效缓解上游原材料价格上涨带来的成本压力。销量方面，比亚迪新能源汽车2022年累计销量为186.35万辆，同比增长208.64%，大幅超越了特斯拉131万辆的年销量，成为去年全球新能源汽车市场的销量冠军。
值得一提的是，2023年，比亚迪将向300万辆的销售目标发起冲击。同时，比亚迪也在加大海外新能源汽车市场的开拓力度。公司董事长兼总裁王传福表示：“未来，比亚迪在拓展海外市场方面会加大力度。”数据显示，2022年，比亚迪新能源汽车在海外的销量已经达到5.59万辆，同比增长307.2%。
据长安汽车2022年度业绩预告显示，2022年归属于上市公司股东的净利润为73亿元至87亿元，比上年同期增长105.49%至144.9%。长安汽车总裁王俊表示，2022年面对缺芯、限电等诸多因素影响，公司依然实现了经营质量稳步提升。2022年市场占有率增幅为10.3%，市值增幅为420%。
据统计，长安汽车2022年累计销量达到234.6万辆，创近5年新高。一方面，通过“PLUS”“蓝鲸家族”、中高端UNI序列等产品的投放，长安系自主品牌乘用车销量达139万辆，同比增长15.5%。另一方面，得益于电动化加快推进，长安新能源汽车累计销量达28.4万辆，同比增长160%。
受益于政府扶持资金，江铃汽车2022年预计归属于上市公司股东的净利润为9.15亿元，同比增长59.37%。公司2022年业绩预告称，归母净利润增长主要是由于期内收到政府扶持资金和青云谱工厂土地及地上建筑物处置带来的利润增加，冲抵了销量下降、原材料及芯片成本上涨所导致的利润下降。2022年，公司销售了28.20万辆整车，较上年同期下降17.3%。
商用车企业业绩下滑
记者注意到，以生产货车、卡车为主的上市车企2022年业绩表现低迷。作为商用车上市企业的代表，一汽解放和中国重汽预计2022年净利润分别仅为4.1亿元和2.6亿元，同比分别大跌92%和83%。
对于业绩变动的原因，2家公司均提及自去年3月份以来，商用车市场下行压力持续加大，公司全年销量大幅度下滑，净利润较上年同比减少。可以看出，2022年由于物流不畅和油价暴涨导致的商用车市场需求大幅下滑，是造成商用车上市车企业绩下滑的主要原因。
客车企业的经营状况同样艰难。业绩预报显示，中通客车、亚星客车和安凯客车2022年预计净利润上限分别为7900万元、-1300万元和-2500万元。3家上市公司均在公告中表示，客车市场需求显著萎缩，导致盈利空间骤降。
在年度净利榜单排名靠后的企业中，北汽蓝谷预计全年净亏损达52亿元至58亿元；赛力斯预计亏损35亿元至39.5亿元；江淮汽车预计亏损14.37亿元；刚实现“摘星脱帽”的海马汽车预计2022年由盈转亏，全年净利润将亏损12亿元至18亿元。
车市回暖背景下，部分车企业绩亮眼。《证券日报》记者梳理发现，预告净利润第一位和第六位的比亚迪和力帆科技，还摘得2022年车企净利润增幅的冠亚军。据力帆科技业绩预告显示，受益于汽车业务恢复和汇率影响，公司2022年实现归母净利润1.5亿元，较上年同期增加9400万元，同比增长170%左右；实现扣非后净利润3000万元，较上年同期增加6649.95万元，同比实现扭亏为盈。
对此，中国乘用车产业联盟秘书长张秀阳表示，未来车企分化将进一步加剧，在存量领域的厮杀过程中，强者愈强，边缘企业出局将成为下一阶段车市的一大趋势。（证券日报）
你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******
在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？
1.“已知、未知”大数据都知道
大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！
甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……
再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。
当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。
2.数据挖掘就像“垃圾处理”
什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。
大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。
不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。
这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。
再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。
3.大数据挖掘永远没有尽头
大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！
一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。
接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。
几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。
其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。
如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。
各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。
当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。
4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存
必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！
不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。
但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。
因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。
对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。
(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)
