丰田换帅凸显“大象”转身之困******

　　时隔逾13年，全球最大车企掌门人变更。1月26日，日本丰田汽车公司召开董事会，宣布丰田章男将卸任丰田汽车社长，转任丰田汽车公司会长，社长职位由丰田汽车公司旗下豪华品牌雷克萨斯负责人佐藤恒治接任。该项任命将于今年4月1日正式生效。

　　日本企业的“会长”职位要高于社长，但舆论普遍认为，社长才是企业经营的真正决策者。这意味着，丰田章男将退居“二线”，同时这家全球汽车巨头也将重新开启由丰田家族和外姓人士轮流担任社长的新时代。

　　作为丰田汽车创始人丰田喜一郎之孙，丰田章男于2009年6月临危受命。上任之初，适逢国际金融危机导致公司财务严重赤字，尔后又经历了全球大规模产品召回、日本大地震、芯片短缺、新冠肺炎疫情等多重考验。对此，丰田章男不断推进内部重组改革，并全力打造TNGA(丰田新全球架构)，提升产品力。目前包含大发和日野在内的集团年销量突破千万辆，超过大众汽车集团，已连续3年成为全球最大汽车制造商。

　　在带领丰田全球销量夺冠的同时，丰田章男误判了全球汽车产业变革趋势。基于对混动技术和燃料电池技术优势与自信，丰田意图跨越纯电阶段，从混动直接跃升至氢燃料。与丰田不同的是，中国在新能源汽车技术转型战略中，选择了以纯电动作为新能源汽车产业化的突破口，改变了全球汽车产业格局。

　　得益于良好的顶层设计、不断完善的支持政策体系和企业的集体拼搏奋进，以及超大规模市场优势，中国新能源汽车产销规模不仅连续8年稳居全球第一，而且成为引领欧美汽车企业加快向电动化转型的重要力量。

　　问题在于，面对全球汽车产业电动化浪潮，丰田章男并不认同电动汽车的发展路线，也曾多次在公开场合“炮轰电动车”，并表示“电动车既不环保也不省钱”“电动车越多，二氧化碳越严重”。

　　掌门人的态度必然会影响丰田在电动化上推进的决心与速度。面对电动化浪潮澎湃，虽然丰田在3年前也曾推出电动化战略以及e-TNGA平台，丰田章男更是一口气携15款全新电动车亮相发布会，但时至今日丰田的纯电车型在市场上并没找到存在感。公开数据显示，去年特斯拉全球电动汽车销量超过130万辆，比亚迪纯电动汽车销量超过90万辆；丰田的纯电动汽车销量则不及前两者零头，而其试图重新定义纯电动产品的bZ4X，被网友讥讽为“验证码”车型，在市场上根本没有存在感。

　　“我是老一代，也感受到了作为‘造车人’的局限性，我认为有必要在新的时代隐退。我相信，在过去的13年里，我已经为传递接力棒打下了坚实的基础，新的管理团队肩负着将丰田转变为移动出行公司的使命。”很难想象，在线上发布会上如此讲话，是丰田章男对自己的真实评价。不过，这也从另一个维度凸显了当下“大象”转身之困。

　　“大象”转身之困，既在于企业对过去思维定势和旧有路径的依赖，也在于庞大组织结构和复杂低效流程的拖累。其实，面临赛道切换时，“既要又要”两个目标同时存在，常常使得越是成功的车企，越会显得左右为难。此前，大众汽车集团首席执行官赫伯特·迪斯也刚刚卸任。与丰田章男在电动化上的“保守”相比，迪斯虽然更加激进，但也在集团内部饱受争议。而软件开发项目进度严重滞后和预算超支，最终成为其不得不下课的导火索。

　　船大难调头。面对全球汽车产业百年未有之大变局，当前传统车企都在摸索中前行，而企业掌舵者的眼光、态度和决策无疑将深刻影响企业未来。换帅后的丰田和大众，能否在汽车变革新时代突破转型之困，守住领头羊位置，显然还需要时间来检验。 (杨忠阳 来源：经济日报）

报告显示：超六成受访者认为应强制企业公开算法******

　　光明网讯（记者 李政葳）“当前，国内对于算法治理的基本思路和框架都是清晰的，而分级分类精准治理的模式应当可以解决如何落实的问题。”在日前举办的“2022啄木鸟数据治理论坛”上，谈及算法治理的现状，清华大学人工智能国际治理研究院副院长、人工智能治理研究中心主任梁正表示，算法分级分类本身不是目标，而是要针对不同风险场景配备不同监管规则。

　　论坛由南都个人信息保护研究中心联合清华大学人工智能国际治理研究院、人工智能治理研究中心（清华大学）主办。其间，南都个人信息保护研究中心发布《算法应用与治理观察报告》《个人信息安全年度报告》《平台经济反垄断观察报告》。

　　记者了解到，《算法应用与治理观察报告（2022）》，梳理了国内外的多项法规，结合热点事件及应用场景呈现了算法治理现状，并发布千份算法治理调查问卷了解公众对算法公开和算法治理的了解程度和基本态度，最后基于多方调查分析，给出了当前算法趋势观察以及未来治理方向建议。

　　报告发现，目前国内算法治理仍处于早期探索阶段，企业的算法公开主要依靠官方的互联网信息服务算法备案系统，或在舆情事件发生之后。调查问卷结果显示，近半受访者承认算法让自己的使用体验更好，但仅一成受访者认为企业算法公开做得很好，逾六成的受访者称曾遭遇“大数据杀熟”；超过六成的受访者认为应该强制企业公开算法。

　　“在数据、算法方面治理政策进展显著，在平台与应用方面的政策和落地尚需加紧。”中国科学院人工智能伦理与治理研究中心主任、国家新一代人工智能治理专委会委员曾毅认为，目前人工智能伦理有三个相当紧迫的问题需要被正视：首先，人工智能应当被适度使用；其次，目前人工智能服务知情同意落地艰难，被迫知情同意普遍存在；最后，目前用户数据的授权撤销在人工智能服务中存在巨大挑战，需要监管和更高层的网络服务提供方联合提出更合理的政策与解决方案。

　　针对日前发布的《互联网信息服务深度合成管理规定》，中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，从算法治理角度来说，深度合成管理规定与之前的算法推荐管理规定的思路有所不同，前者采用了一种“三位一体由的数据与技术规范。

　　具体来讲，由于深度合成技术的门槛较高，技术支持者也被纳入了监管范围内。比如，深度合成服务提供者提供智能对话、合成人声、人脸生成、沉浸式拟真场景等服务，应当进行显著标识，这就将更重的责任落在了服务提供者身上。

　　中国社科院科技和社会研究中心主任段伟文提到，算法治理需要构建可信任的算法认知，而这需要产业和消费者的共同努力：产业要努力提升算法精准性、透明度，减少偏见，减少歧视；消费者则需要提高数字素养，提升算法意识，加强在人机互动中自主性、控制感和协同意识。