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2022年12月中国汽车经销商库存水平位于警戒线以下******
中新社北京1月10日电 (记者 闫晓虹)中国汽车流通协会10日发布2022年12月“汽车经销商库存”调查结果：12月汽车经销商综合库存系数为1.07，环比下降43.1%，同比下降25.2%，库存水平位于警戒线以下。
中国汽车流通协会称，2022年12月“新十条”出台后，市场恢复叠加车购税及新能源补贴政策到期，汽车消费在12月下旬出现强势反弹，销量大幅增长。此外，春节前购车需求提前释放，经销商终端优惠力度较大，销量冲高加速经销商消化库存。而且，车企近期稳批发销量，压库现象缓解，2022年12月经销商整体库存水平大幅下降至荣枯线以下。
其中，高端豪华和进口品牌汽车库存系数为1.03，环比下降34.8%；合资品牌汽车库存系数为1.04，环比下降52.9%；自主品牌汽车库存系数为1.22，环比下降27.4%。临近年底，多数车企“放价”冲量，各品牌库存水平大幅下降。
中国汽车流通协会表示，每年春节后汽车销量均明显下滑，而且节后促销费政策和新能源财政补贴政策到期，汽车终端价格上行，叠加透支的消费需求，预计1月汽车市场较为平淡。但同时乐观的预计是，今年1、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月将有明显起色，直至4月份车市有望出现大幅度同比正增长。(完)
【网络强国这十年】志翔科技蒋天仪：“跨向”新赛道，有偶然也有必然****** 【网络强国这十年——行业回顾篇】 传统模式下，电力公司主要依照“首次强制检定、限期使用和到期轮换”的计量法律法规和检定规程措施规定来进行智能电表的运行管理。 这种方式需要耗费大量的人力物力，且在高效解决智能电表运行期内状态监测和评估问题方面，还有较大提升空间。为此，志翔科技发挥自身大数据分析技术优势，推出了智能电能表状态评价与更换产品，帮助电力企业解决电表状态评估和失准分析等难题，让智能电能表的检定和轮换由传统人工拆回或现场检定、“8年到期轮换”，转变为在线实时诊断和有针对性的“失准更换”。 近日，志翔科技总裁蒋天仪做客光明网“网络强国这十年”专栏，畅谈大数据技术如何助力电力行业进行数字化转型。
在2014年志翔科技初创时，团队定位于通过大数据技术切入安全领域。此后，经过两年时间的不断打磨，产品初见成效，并开始向更多行业进行市场拓展。 谈及为什么从数据安全赛道“跨”到工业互联网领域、深耕电力行业，蒋天仪表示,存在“偶然中的必然”。 他介绍，最初接触电力行业的需求后，团队发现相比数据安全，这个行业在通过数据采集和挖掘分析，来应用于业务风险管控和精细管理、提质增效等方面，如计量器具误差分析、窃电防范、线损治理等问题上有着迫切和现实的需求。因此，出于对电力市场和其未来可延伸的工业大数据分析领域增长空间的看好，志翔科技作出了在电力大数据方向上延展和加大投入的决策。志翔科技的安全产品平台，原本就基于大数据架构和底层技术平台自主研发设计，经过几年在安全领域应用的不断打磨迭代，底层大数据分析平台已具备精细化分析海量电力大数据的潜力和能力。在此基础上志翔开始大力投入于电力业务的学习和理解。从2016年起开始了数据模型结合实际业务验证的不断迭代和优化，最终以智能电能表的失准分析作为切入点，打开了电力行业的大门。并以此为起点，利用失准分析同源技术，开始逐步在电力、泛电力和能源等其他领域的大数据分析领域取得拓展成果。 电表的准确计量既关乎电费结算，又影响着各项电力技术经济指标的正确计算以及电力工业的健康发展。据了解，过去为保证电力计量的准确和安全、实现用电结算公平公正，国家计量主管部门规定，民用智能电能表以8年固定周期进行检定和更换。蒋天仪告诉记者，全国现有约6亿只在运行智能电表，按照8年到期更换要求，平均一年需换表近8000万只，所需资金投入则超过百亿元。而拆卸下来的电表，据之前某地区部分抽检的数据显示，只有不到千分之五的概率是故障的。“一刀切”式的到期更换工作，给电力企业带来在资金、人力、物力等方面的巨大投入和消耗。 2018年，志翔科技推出智能电能表状态评价与更换第一代产品。“通过分析这些用电数据，可以远程发现什么地方的电表有问题，有问题再去有针对性的检测更换，避免造成浪费。”蒋天仪说，目前，该产品已服务于全国30多个网省超过5亿只电表，极大改善了原有的智能电能表状态评估模式，在不停电的情况下在线对智能电能表进行检定，发现运行误差，每年为电力企业节省数十亿换表和运营成本，同时减少数千吨电子垃圾。 “行业发展已从过去的‘粗放型’转变成‘精细化’。精细化发展的前提是对业务数据以及业务状态有更加精确的了解，才可以做到更好的数字化管理。”在蒋天仪看来，电力行业是大数据应用的优质沃土，电力市场蕴藏着丰富数据价值待挖掘。 监制：张宁 李政葳 采访/撰文：李飞 孔繁鑫 后期：刘昊 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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