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日产汽车高级副总裁:将向中国市场导入更多电驱化车型******

  【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10月26日电题:日产汽车高级副总裁:将向中国市场导入更多电驱化车型

  中新财经 葛成

  “目前,中国不仅是全球最大的汽车市场,更是日产在全球不可或缺的一块重要版图。”日产汽车高级副总裁、日产(中国)投资有限公司董事长山崎庄平(Shohei Yamazaki)近日接受中新财经专访时如是强调。

  他表示,中国拥有全球最大的热衷先进技术的消费群体,他们不断激发、促进整个汽车行业和制造商,提供最先进的创新技术和最佳的服务,日产将向中国市场导入更多电驱化车型,加速推进在中国市场的电驱化、自动驾驶、智能互联和共享出行等方面的业务发展。

  访谈实录摘要如下:

  中新财经:日产汽车于上世纪70年代首次进入中国市场,并于2003年与中国企业进行合作,成立合资公司,发展进入快车道。进入中国市场的这些年,日产汽车是如何实现与中国市场共同成长的?

  山崎庄平:1973年,日产汽车公爵(CEDRIC)首次进入中国市场,这使日产成为了最早一批进入中国市场的外资汽车品牌之一近50年来,秉持“在中国,为中国”的理念,日产与中国市场共同成长,见证、参与、助推着中国汽车市场的发展与变革。

  2003年,日产汽车与东风集团共同成立了日产汽车在中国的第一家也是唯一一家合资公司——东风汽车有限公司。经过多年的发展,在乘用车和商用车领域建立了从设计、研究、开发、采购、生产、销售、营销、售后服务、出行服务等一整套生态。

  2021年,在面临国内外疫情、零部件、芯片短缺等多重压力下,包括进口车、乘用车和轻型商用车在内,日产汽车在华销量超过138万台,连续7年销量超百万台。

  通过日产(中国)零部件出口事业,日产汽车在华积极推动中国零部件行业和汽车制造业的发展。在过去的16年里,日产(中国)零部件出口事业部一直在中国大量采购汽车零部件,并出口19个国家和地区的45个日产及雷诺工厂,累计出口额已超过2兆日元,累计出口超过20万个集装箱。

  中新财经:当下,中国汽车市场正处于电气化、网络化、智能化、共享化的转型的十字路口。在这样的背景下,日产汽车将如何应对汽车产业的变革?

  山崎庄平:日产汽车将在“企业转型计划”和“日产汽车2030愿景”(Nissan Ambition 2030)的指引下,利用自身经验和优势,结合中国的政策法规、市场环境与用户需要,着力推动电驱化、自动驾驶、智能网联和移动出行服务技术的革新。

  在电驱化方面,纯电技术与日产e-POWER技术共同构成日产电驱化战略的基石。在中国市场,日产已推出多款纯电动车型。未来,日产汽车将向中国市场导入更多的电驱化车型。

  在自动驾驶方面,多款日产在华销售的车型搭载了辅助驾驶系统——日产ProPILOT超智驾技术。根据 “日产汽车2030愿景”,日产汽车还将进一步开发自动驾驶技术,并计划到2030财年,在全部新车型上搭载下一代激光雷达系统(LIDAR)。

  在智能网联方面,至2024年,日产汽车将在超过90%的日产品牌车型上搭载Nissan Connect 超智联,令驾乘者能够与网络信息世界无缝联接。

  移动出行服务同样是日产汽车在中国长期战略的重要组成部分。日产汽车已与苏州市政府签署战略合作谅解备忘录,在苏州市建立日产出行服务有限公司并在高铁新城开展移动出行试点服务。在不久的将来,将与合作伙伴一起推动商业化落地。

  中新财经:2021年,日产汽车中国区销量138.14万辆,同比下降5.2%。去年日产汽车在华销量下降的主要原因是什么?日产汽车将如何调整策略,让中国市场的销量回归增长区间?

  山崎庄平:2021年,日产汽车和其他车企一样,面临着诸多外部不利因素。我们的市场表现受到疫情、原材料价格上涨、芯片短缺等诸多因素影响。今年,随着多款新车型的上市,日产汽车期待在接下来的时间内持续复苏。

  日产汽车会密切关注行业需求变化,并加速推进日产汽车在中国市场的电驱化、自动驾驶、智能互联和共享出行等方面的业务发展。未来将通过不断推出全新车型,满足中国消费者的需求。并不断提升销售质量,实现业绩的持续增长。

  中新财经:近期,多家跨国汽车企业提出了继续在华追加投资的计划,有车企公布的投资规模已超百亿元。日产汽车是否有类似增资计划?在您看来,中国市场为何能够吸引跨国车企继续投资?

  山崎庄平:中国是日产汽车的核心市场之一,日产汽车将持续关注和深耕中国市场,进一步推动中国业务的发展,助力中国社会和汽车产业的可持续发展。

  中国持续稳定的发展环境,开放、包容、多样化的营商环境,以及日益旺盛的市场需求等,使中国成为全球投资的热土。目前,中国不仅是全球最大的汽车市场,也位于全球未来移动出行发展的最前沿。同时,中国拥有全球最大的热衷先进技术的消费群体,他们不断激发、促进整个汽车行业和制造商,提供最先进的创新技术和最佳的服务。(完)

  • 发挥数据的创新引擎作用******

      作者:孙辰朔(清华大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院特约研究员)

      随着数字技术创新和迭代速度加快,数据作为关键生产要素,已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各个环节,成为驱动经济社会发展的重要力量。习近平总书记指出,“发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用,加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济”。中共中央、国务院前不久发布的《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》对激活数据要素潜能、做强做优做大数字经济、构筑国家竞争新优势作出了一系列部署。切实用好数据要素,更好发挥数据的数字化、网络化、智能化基础作用,协同推进技术、模式、业态和制度创新,对于深化创新驱动、推动高质量发展具有重要意义。

      数据要素是数字经济深化发展的核心引擎。充分发挥数据资源优势、挖掘数据价值潜力,需要不断完善数据要素培育和发展相关体制机制,加快构建数据基础制度,让数据要素更好为创新赋能,为推动高质量发展注入强大动能。

      第一,数据要素能够推动知识技术创新。数据要素是指能够参与社会生产经营活动、可为使用者或所有者带来经济效益、以电子方式记录的数据。释放数据要素价值的关键在于数据开发利用。政府、企业、科研院所等在参与数据要素加工使用的过程中,通过结合人工智能算法、经济数学模型和领域专业知识,对研发、设计、生产、营销与决策各环节进行数据清洗、分析、建模,可以发现新的规律,研究出新的理论,创造新的知识或技术,带来更多经济效益和更大社会价值。

      第二,数据要素能够优化科技创新要素配置。实现科技创新的要素包括劳动、资本、土地、技术、数据、企业创新精神等实体要素和虚拟要素。传统要素市场中存在信息不对称、要素流通不畅等,容易产生创新要素供需错配等问题,使创新资源的利用偏离最优配置。通过对数据要素的挖掘分析和利用,可以降低信息交互偏差和要素交易成本,推动创新要素流向高生产效率、高边际产出的企业和行业,打通“信息孤岛”和“数据壁垒”,从而实现要素高效配置。

      第三,数据要素能够提升产业创新发展能力。一方面,作为数字化、网络化、智能化的基础,数据要素能够参与技术、产品、市场、组织、管理等创新过程,依靠信息技术创新驱动,推动数字产业化,不断催生新产业新业态新模式,培育壮大一批具有增长潜力的新兴产业,创造更多新需求和新就业岗位,挖掘新的经济增长点。另一方面,促进数据高效流通,推动产业数字化转型,实现数字经济与实体经济深度融合,将极大提升传统产业跨区域、跨场景、跨行业的协同创新水平,提升产业发展的质量和效益。

      更好发挥数据要素对创新的推动作用,可重点从以下四个方面发力。

      一是构建彰显创新引领的数据基础制度,鼓励数据要素投入创新。数据基础制度体系是数据要素赋能创新的制度保障。要建立数据产权制度,推动数据产权结构性分置和有序流通,强化高质量数据要素供给,推进数据分类分级确权授权使用和市场化流通交易。要建立合规高效的数据要素流通和交易制度,让数据要素更加顺畅地流通、更有效率地交易。要建立体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度,激发数据要素赋能创新、协同创新的活力和潜能。还要加强政策支持和引导,激励创新创业创造,让更多数据要素参与创新过程。

      二是推动数字与产业融合发展,深化产业链创新链融合。数据要素驱动创新的重要路径在于促进数字经济与实体经济深入融合,促进实体经济中的创新要素高效配置。要面向各市场主体、行业和区域需求,统筹推进数字化转型。数据要素驱动创新的关键抓手在于推动创新链产业链深度融合,要加强数据要素与其他生产要素的组合迭代、交叉融合,推动生产要素多领域、多维度、系统性突破,围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链,深入实施工业互联网创新发展战略,发挥数据的创新引擎作用。

      三是致力打造数字人才高地,强化关键核心技术攻关。充分发挥数据要素作用,关键在于扩大高水平数字创新人才供给。要创新科技人才培养体系,将数字人才培养作为学科建设的重要内容,提升全民数字素养与技能,培养造就一大批既懂专业领域又懂数字技术的高水平复合型人才。还要提升关键软硬件技术创新和供给能力,加强数字科技基础理论研究和数字基础设施建设。

      四是构建多方协同治理模式,筑牢数字经济创新发展安全屏障。发挥数据要素驱动创新的作用离不开强有力的安全治理,要充分发挥政府有序引导和规范发展的作用,构建政府、企业、社会多方协同治理模式。要压实企业的数据治理责任,增强企业社会责任,促进公平竞争。还要增强数据安全保障、网络安全防护等各方面能力,把安全要求贯穿数据要素赋能创新全过程。

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