崔东树:上海、长春等地疫情对汽车生产带来预计构成20%的损失

崔东树表示
，上海 、长春等地疫情预计给汽车行业生产带来20%的减产损失，同时对汽车产业关键零部件供给造成较大影响
。疫情对汽车生产的具体影响 短期停产与产量损失：三月中旬以来 ，上海
、长春等地疫情持续
，部分车企面临生产压力，甚至直接停产。

崔东树判断 ，根据乘联会的测算
，上海等地的疫情，预计会给汽车行业的生产带来20%的减产损失 。崔东树表示 ，近来乘联会对全年销量预测还未做出调整
，对于新能源车仍保持550万辆的销量预测，但预计之后会对燃油车销量做出销量下调预测
。

乘联会秘书长崔东树表示 ，此次疫情对于今年车市的影响将会是长期且深远的
，很多地区的汽车销售活动受到了严重的影响，一二月份出现的销量损失 ，可能未来也不一定能够弥补过来。7成车企停工又捐赠，影响巨大 在车市的各链条中
，主机厂处于最上游，控制着生产和销售环节 ，它们的一举一动对车市有巨大的影响 。

”乘联会秘书长崔东树对记者表示
，乘用车行业已经脱离了原来的高利润行业，3月汽车销售利润率仅有7% ，部分车企在吐血卖车
，压力较大
。尤其是世界上最严的国六B标准即将实施，对车企生产带来一定的心理压力 ，并带来盈利较大损失。

长春会二次封城吗今天

〖壹〗、长春市今天不会二次封城 。以下是具体分析：无封城计划：近来
，长春市并未有二次封城的计划或措施
。有效防控：政府和社会各界已经采取了一系列有效的防控措施，包括加强人员流动管理 、提高社区防控水平
、增加医疗资源投入等 ，以保障市民的健康和安全。

〖贰〗、截止2022年9月28日并没有长春封城的消息随着疫情的发展变化
，疫情防控政策也会及时调整跟进 。

〖叁〗 、最终，经过两个多月的艰苦努力 ，长春市成功控制了疫情的传播，并于2022年5月27日宣布解除封城措施
。这次封城虽然给居民的生活带来了很多不便
，但也有效地保护了居民的生命安全和身体健康。总的来说，长春上次封城的时间是2022年3月11日至5月27日 ，共计87天 。

〖肆〗
、疫情对经济影响的关键因素：疫情对经济的冲击关键在于时间
，持续时间短，影响局限在服务业行业短期冲击 ，不会出现第二波冲击；持续时间长
，则对经济影响会非线性上升。政府采取的封城、隔离措施正是为了避免疫情持续时间更长，对经济造成第二波冲击
。

〖伍〗 、两次。通过查询潮新闻了解到 ，吉林在疫情共封城三次
，其中2022年的丰城时间是2022年3月14日，2022年6月25日 。吉林省 ，简称“吉”
，是中华人民共和国省级行政区，省会长春市；位于中国东北地区中部 ，与辽宁省
、内蒙古自治区、黑龙江省相连
。

长春疫情封城起止时间

长春疫情封城起止时间为2022年3月11日至5月27日。在2022年3月11日，长春市由于新冠疫情的严峻形势
，政府决定采取封城措施，以遏制疫情的传播 。这一决定是基于对疫情形势的深入分析和科学研判 ，旨在保护全市人民的生命安全和身体健康
。封城期间
，长春市政府采取了一系列严格的防控措施。

吉林封城从3月2日至4月5日共33天，期间疫情防控 、民生保障及社会矛盾凸显了复杂的人性百态 。 以下从封城时间线、疫情防控措施
、民生保障问题及社会矛盾与人性反思四个方面展开分析：封城时间线与疫情防控措施封城时间：吉林自3月2日开始封城 ，至4月5日已持续33天
。

总的来说
，长春上次封城的时间是2022年3月11日至5月27日，共计87天。在此期间 ，政府采取了严格的措施来控制疫情的传播
，并尽力保障居民的基本生活需求 。最终，通过全市人民的共同努力 ，长春市成功战胜了疫情
，恢复了正常的生产生活秩序
。

020年疫情长春在武汉疫情爆发后也封了一个多月，从3月11日长春宣布全市的单位 ，部门，小区封闭管理以后
，随后疫情历经高位运行，严格防控 ，社会面清零
，逐步解封，大约经历54天。

疫情各地ai打分

管理严格但存挑战：天津、河北 、山东 。面临较大挑战：西安
、吉林、黑龙江 、新疆
、西藏。评估说明：评分基于应急响应、治理能力 、技术应用
、资源调配、人性化管理及民众满意度等维度 ，综合考虑各地资源 、环境及防控措施差异
，结果仅供借鉴
。

AMiner 新冠疫情AI算法数据预测 简介：清华大学推出的AI疫情预测平台，近来可以预测多个国家的数据。特点：基于先进的AI算法 ，预测结果具有较高的准确性 。图片：德拓AI疫情监控预测大数据平台 简介：提供多个国家疫情的AI监控和预测服务
。特点：数据全面
，预测结果准确，为疫情防控提供有力支持。

AI系统的脆弱性暴露 ，依赖历史数据导致失效 多数AI模型设计时未充分考虑极端情况
，当输入数据与训练数据差异过大时表现糟糕 。例如，印度零售商的库存预测AI因未经历类似疫情的极端需求波动而失效
。企业普遍缺乏维护AI系统的内部知识 ，重新训练模型需专家级团队，成本高昂且难以快速响应现实变化。

在新冠病毒“战疫 ”中
，以AI为核心的数字科技扮演了城市“守门人
”的关键角色，通过多种应用场景助力疫情防控和社会治理现代化 。AI技术渗透多场景 ，提升防疫效率 诊断辅助与医疗支持：AI算法和云计算缩短了疑似病例基因分析和CT影像的判读时间
，在线问诊和疫情地图便利病患就诊
。