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来源:云顶彩票官网平台2023-12-17 17:48

  

丰田中国董长征谈“造车新势力”竞争:以开放姿态相互学习******

  【跨国企业在中国

  编者按:

  走进在华跨国企业,听外企老总谈“中国式现代化机遇”、释“经济全球化之道”。

  中新网12月15日电题:丰田中国董长征谈“造车新势力”竞争:以开放姿态相互学习

  中新财经 葛成

  “目前汽车行业正在经历百年一遇的大变革,电动化、智能化也在迅猛发展。我们将以更加开放的姿态,相互学习,力求能为消费者提供更多的选择。”丰田汽车(中国)投资有限公司高级执行副总经理董长征在接受中新财经专访时说。

  董长征表示,中国拥有全球竞争最激烈、发展最快速的汽车市场。未来,丰田会在电动化、智能化方面继续发力,与合作伙伴一起,为消费者提供满意的产品。

  丰田实现了与中国市场的共同成长

  作为日本最大的汽车公司,丰田创立于1933年,早期以制造纺织机械为主,随后快速增加制造汽车业务。

  在公司创立的三十多年后,丰田首次进入中国市场。据董长征介绍,丰田在中国的事业活动可追溯至1964年对华出口首批轿车,以及2000年在中国首次生产挂有丰田标志的汽车。

  在中国开放的过程中,丰田在华发展进入快车道。2003年,丰田与一汽成立合资公司,并于2004年与广汽成立合资公司。经过近20年的发展,两家公司都在中国市场取得了出众的业绩。

  董长征说,借助合作,丰田实现了与中国市场的共同成长。2021年,丰田在华新车销量总计194.4万辆,在全球占比约18%。2022年,丰田在世界500强中排名第13,在全球汽车制造商中位居第2。

  面对造车新势力竞争,以更加开放姿态相互学习

  目前,汽车行业正在经历百年一遇的大变革。在电动化、智能化的浪潮下,汽车不再以传统的工业产品的形态出现,逐渐融入了互联网、科技等新元素。

  董长征表示,丰田也在进一步深化与中国合作伙伴的联合研发和创新合作。2015年,丰田首次在日本以外地区——中国开始HEV的现地研发;2019年,丰田开始联合中国合作伙伴一起成立了研发公司及销售公司,加快氢燃料电池技术在中国的商业化普及和发展。

  董长征称,面对造车新势力的迅速发展,丰田将以更加开放的姿态,相互学习,力求能为消费者提供更多的选择。

  “比如在电池方面,我们与宁德时代、比亚迪合作,共同开发更具吸引力的电动车产品,推进电动车的普及;在自动驾驶方面,我们加入了百度‘阿波罗计划’,同小马智行、Momenta合作,发挥各自优势,不断完善、发展自动驾驶技术,期待早日实用化。”

  在华两家合作伙伴非竞争关系,而是相互补充

  随着中国汽车市场逐步成熟,各细分市场不同品牌车型越来越多,不同级别车型间的空隙越来越小。

  丰田在与一汽、广汽两家伙伴合作的过程中,难以避免地出现了产品同质化的现象。例如在紧凑级轿车这一级别中,就分别有卡罗拉、雷凌两款轴距相同,大小相似的产品出现。

  在谈到与两家合作伙伴的关系时,董长征表示,丰田一直都致力于制造更好的汽车,满足消费者的不同需求。我们同中国合作伙伴一起,根据消费者的需求,提供相应的产品。二者并非竞争关系,而是相互补充的

  “当前,面对全球范围的芯片不足、原材料涨价等情况,丰田会全力克服困难。未来,丰田将继续以开放合作的姿态与中国伙伴一起,为中国更加美好的未来社会建设做出贡献。”董长征说。(完)

                                          • 云顶彩票技巧

                                            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)

                                              (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                            [责编:天天中]
                                            阅读剩余全文(

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