广州现“不收特斯拉”标语 车商:收一辆平均亏三四万******
原标题:广州一家二手车市场竖起“不收特斯拉”标语 车商:收一辆平均亏三四万
新年伊始,特斯拉“跳水式”降价导致多地车主开始维权,只不过这一波大尺度地降价,受伤的不仅有车主,还有二手车商。近日,在广州番禺公园附近的小锤二手车市场门口竖立的“不收特斯拉”大幅标语,引发舆论普遍关注。1月13日,小锤二手车市场负责人温先生回应上游新闻记者称:“特斯拉性价比并不足以支撑它的价格,我个人认为还有一个很长的下行空间。收特斯拉的同行基本上一辆车平均要亏3万到4万。”
二手车商挂海报拒收特斯拉
1月13日,小锤二手车市场的负责人温先生告诉上游新闻记者:“我主做电车二手车,但去年四五月份就没收特斯拉了,这个标语也是从那个时候竖起来的。”至于原因,温先生称:“二手车商收特斯拉,个人觉得商业风险系数是非常高的,因为特斯拉性价比不足以支撑起来它这个价格。”
电池是电车的心脏,也是买卖二手车关注的点。温先生以特斯拉车载4680电池举例。4680电池即直径46mm、高80mm的圆柱形电池。据记者了解,在2020年9月,特斯拉发布了4680电池并宣称,能量密度提升了5倍,续航里程提升了16%,输出功率提升了6倍,并且成本降低了14%。
长期从事电车二手车生意的温先生认为,这些都是噱头。他表示:“特斯拉很多的技术,比如现在的4680电池在实际使用中,我们发现并没有达到厂商所描述的电池密度方面的高性能。另外,特斯拉本身车的大小、电池续航里程以及车子用料,跟10多万的A级车是差不多的,所以二手车商收特斯拉,个人觉得不值得。在特斯拉新车又降价后,性能方面还是不足以支撑这个价格,所以个人认为特斯拉价格还有一个很长的下行空间。”
Model Y摆3个多月亏四五万
对于如今特斯拉二手车的行情,温先生坦言:“如果有特斯拉的用户找我收,我依然是拒绝的,包括收二手特斯拉车的同行,基本上一台车要亏3万到4万元。在广州最大的宝利捷二手车交易城里,一家比较大的主做特斯拉的二手车商,已经做不下去了,(店铺)牌子已经换了,不少做特斯拉的车商都亏得比较多。”温先生强调,“二手车跟别的商品不一样,它属于流通性强的低毛利低风险商品。现在的广州二手车市场,收一辆特斯拉平均亏3万到4万。对于车商来说亏三四万是很夸张的,因为一台二手车的毛利一般在1万块钱左右,如果一台二手车亏3万到4万,是其他车的两三倍了。 ”
以特斯拉顶配Model Y为例,1月13日下午,上游新闻记者联系上在重庆南岸区从事二手车销售的万经理,他连声表示:“不好做不好做!收车时,特斯拉顶配Model Y新车价还在41.79万元,二手车1年多车龄,能挂到39万元左右。去年10月底官宣降价至39.79万元,二手车价也只能在35万-36万元左右。3个月不到,新车价又跌到35.99万元,其二手价格只能挂到30-32万左右。像这种中型SUV顶配版,流转速度本来就慢,加上不断地价格波动,潜在二手车消费者都不敢买了。这一台顶配车收来3个多月,摆在这里停起,硬亏四五万了。”
保值率继续下滑波及国产电车
一款车的保值率,主要取决于其保有量,以及新车价格的稳定性。对于特斯拉而言,新年伊始的大幅降价打破了新车价格稳定性,造成二手车市场出现震动。
近日,中国汽车流通协会发布了《2022年12月中国汽车保值率研究报告》数据显示,Model Y和Model 3保值率(一年车龄,下同)分别为81.0%、77.9%,分列第9和14名,而在2022年上半年,Model Y还以88.76%、Model 3以83.03%的成绩,各自在中型SUV和中型车中排列第1位。
广州二手车商温先生表示:“在经历2022年10月份的大幅官降后,特斯拉新车指导价回落,导致二手车行情受到较大影响,其贬值速度之快、市场波动之大,成为二手车商眼中的‘烫手山芋’。如果再考虑到2023年1月初特斯拉再度官降的因素,今年1月份Model Y和Model 3的保值率大概率将不容乐观。”
在温先生看来,作为新能源电车的龙头企业,特斯拉大幅降价有其明显的市场意图。他认为:“特斯拉利用其超级工厂的规模,此番降价把整车毛利的天花板再次往下压,导致整车生产销售链条上的相关企业都很难赚钱。对国产二手电车来说,客户对国产电车预期也要降一两万元,这样一来,我们二手车生意也难做了不少。”
上游新闻记者 冯盛雍
未来的诗和远方,或许是机器人为我们“负重前行”******
近日,美国研究人员在探索一种新的机器人训练方法时发现,对工具的语言描述可以促使模拟机器人加速学习使用各种工具,也就是说,熟练使用工具的机器人可以帮助人类完成重复性或挑战性任务。
根据用途的不同,机器人可以被划分为工业机器人、服务机器人以及特种机器人,其中“服务机器人”与我们的生活最为贴近。它们正在为不断上升的劳动成本提供解决方案,并开启了一种崭新的人机互动方式。今天,一起来看看世界各地的机器人在为我们的生活做着哪些努力吧!
图源:pixabay
01
赶配送
目前,一些配送机器人已经可以通过使用多传感器导航系统,在导航过程中辨别二维或三维的结构,精准、灵敏地识别障碍,实现厘米级避障、秒级反应速度,大幅度提高对环境的感知能力,保证配送过程的导航稳定性。华盛顿Steak N Egg Diner餐厅老板奥斯曼·巴里(Osman Barrie)从一家名为Bear Robotics的初创公司租用了一台名为“Servi”的机器人,负责摆桌子、供应食品和饮料。
图源:巴伦周刊
02
跳舞蹈
美国工程与机器人设计公司波士顿动力(Boston Dynamics)联动自家的四足机器人Spot和人形机器人Atlas跳起了男团舞。它不仅可以完成动作,还能将歌曲MV中的人物动作模仿出来。这些舞蹈的展示不但有趣,还体现了机器人之间如何稳健、灵活地合作。
图源:Boston Dynamic
03
做手术
医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例,理想手术操作精度要求为10微米,是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米,这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。
有了手术机器人的介入,医生可以在相机反馈的辅助下,利用操纵杆控制眼球切口中的微型视网膜手术机器人R2D2,将起皱的视网膜(厚度仅有10微米)铺平,修复病人的视力。
图源:pixabay
04
修动车
配备机器视觉、图像识别等技术,动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。
它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成,可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件,具备数据无线传输、故障自动判断等功能,作业效率是人检的2.75倍。
图源:pixabay
05
做刑侦
日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper,可以对人类的面部表情进行识别和解读,与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别,使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力,可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。
图源:中国机械工程学会
06
助行走
2014年,世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构,通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。
机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”,兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性:外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号,将活动信号传输给机器人,机器人再进行具体的机械动作。
图源:环球网
07
做清洁
目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级,清洁机器人的功能逐渐多样化,也可以满足多样化清洁需求,已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时,清洁机器人的产品品类也日渐多元化,除了可以地面清洁之外,还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人。
图源:pixabay
08
忙配药
零售药店沃博联(WBA)正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心,机器人可以配制80种不同的药物,为2000多家药房提供支持,每小时最多可以处理300张处方的配药,这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。
这不仅是为了节省劳动力成本,还可以缩短病人在药房里的等待时间,药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务,处理紧急处方需求等。
图源:pixabay
09
进厨房
美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill (CMG)最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy,这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中,搅动油锅中的篮子,然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳(Curt Garner)称,虽然仍然需要人工打包和上菜,但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。
图源:pixabay
10
帮搜救
哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感,利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应,协同工作,并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程,遵循光敏场的梯度,避开光敏素密度高的其他机器人,并在光敏素密度高的地方捡起障碍物,然后将它们扔到光敏素密度低的地方。
根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动,并在未来应用于解决复杂的问题,如建筑、搜救和防御。
图源:网络
机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”(swarm intelligence)也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外,通过5G或Wi-Fi网络连接,可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。
知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化,而对于人本身而言,其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。
审核:张宁 策划:李政葳 撰文:穆子叶 编辑:李飞
参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅
(文图:赵筱尘 巫邓炎)