六部门出手！3个月整治汽车网络乱象 AI水军 虚伪测评 恶意互黑是重点…… (六部门出手光伏反内卷)

近日，为落实国务院常务会议关于实践规范竞争次第部署要求，工业和信息化部、中央社会任务部、中央网信办、国度展开除新委、公安部、市场监管总局等六部门结合印发《关于展开汽车行业网络乱象专项整治执行的通知》（以下简称《通知》），选择在全国范围内展开为期3个月的汽车行业网络乱象专项整治执行。本次专项整治执行将集中整治合法牟利、夸张和虚伪宣传、恶意诽谤攻击等网络乱象，优化涉汽车企业网络乱象处置质效，敦促企业规范营销宣传行为，营建良好言论环境，护航汽车产业高质量展开。

重点整治疑问关键包括三方面：

一是合法牟利

（1）经过制造虚伪图片、视频，捏造故事，炒作和散布涉车企负面话题，恶意解读汽车企业销量坚定，攻击汽车企业运营展开战略等，赚取网络流量，失掉商业利益。

（2）运行自身话语权和影响力，以“资讯监视”“言论监视”“科普”等名义，经过以商养测、以测养商、展开商测结合的虚伪或不规范测评等形式，失掉商业利益，甚至威逼汽车企业提供“维护费”。经过在汽车产品上市公布和汽车企业融资等关键节点，公布涉企虚伪不实信息或负面信息，或在评论区带节拍等，胁迫企业展开商务协作。

（3）运行主板机、生成式等技术，制造新型“网络水军”，产出虚伪内容，制造虚伪热度和趋向，规避平台监测，谋取合法利益。

二是夸张和虚伪宣传

（1）对汽车、的性能、性能、质量、销售状况等作虚伪或许引人曲解的宣传，诈骗误导消费者。

（2）汽车企业操纵机构或评测类账号等搞虚伪或不规范测评。援用、捏造虚伪数据，选择性披露销售数据，巧立项目公布销量排行等各种榜单。

（3）借助展会、论坛等行业活动及网络营销宣传活动，制造、炒作话题，构成行业及社会不良影响。

三是恶意诽谤攻击

（1）以遏制、打压竞争对手为目的，诽谤攻击汽车企业或许汽车产品，争光企业声誉或许商品声誉，对企业启动恶意揭露。

（2）组织、操纵网络水军、“黑公关”“黑嘴”及“饭圈”粉丝，联动公布涉汽车企业及企业家的虚伪、负面信息，煽动网民意情，打“口水战”，恶意争光竞争对手。

（3）汽车企业高管运行自身影响力在网上“拉踩”引战。

《通知》强调，要经过组织企业自查、疏浚揭露渠道、深化剖析研判，依据有关疑问线索，强化汽车行业网络乱象处置力度。组织汽车企业、相关网络平台企业细心展开自查，坚定纠正违规行为。引导汽车企业向网站平台、中央网信办违法和不良信息揭露中心、企业属地省级网信办揭露反映汽车行业网络水军、“黑公关”“黑嘴”及“饭圈”粉丝等网络乱象疑问线索。树立加快处置渠道，依法依约封锁并地下曝光一批介入汽车行业网络乱象的媒体账号。深挖网络乱象面前的公关公司、营销公司等代理方团队及置办其服务的汽车企业，依法打击惩治。

乘联分会数据显示，往年前五个月汽车行业支出41283亿元，同比增长7%；利润1781亿元，同比降低11.9%，行业利润率仅为4.3%，相关于下游工业企业利润率5.7%的平均水平，汽车行业仍偏低。

行业盈利状况继续承压，不少企业“增量不增利”。在此背景下，车企之间的竞争愈发剧烈，甚至发生了非理性竞争现象，多少钱战裹挟之下，部分车企为控制本钱增添研发投入、降低产质量量，还发生了虚伪宣传、互黑互踩等网络乱象。

往年以来为了保证汽车行业瘦弱良性展开，相关部门已出台了一系列通知和政策。

2月，工业和信息化部、市场监管总局出台了《关于进一步增强智能网联汽车产品准入、召回及软件在线更新控制的通知》，旨在强化企业产质量量安保主体责任，要求企业增强与智能网联汽车产品及OTA 更新活动相顺应的才干树立，展开充沛测实验证，明白系统边界和安保照应措施。

3月小米SU7高速异常让市场末尾重新审视智能驾驶。

随后，公安部路途交通安保研讨中心官方微信群众号“交通言究社”宣布《智慧领航，安维护航——智能网联汽车辅佐驾驶性能经常经常使用须慎重》。强调目前国际支流量产车辆所搭载的辅佐驾驶系统尚处于0—2级，属于“人机共驾”的辅佐驾驶范围。假定驾驶人在车辆行驶环节中“脱手脱眼”，或许面临行政奖励、民事赔偿及刑事追责三重法律风险。同时，车企的误导宣传行为也将承当法律责任。

7月，在国务院资讯办公室举行的资讯公布会上，公安部交管局局长王强指出，目前市场上销售的汽车搭载的“智驾”系统都还逗留在辅佐驾驶阶段，驾驶人才是最终责任主体。公安机关将会同有关部门从三方面增强规范控制：一是增强车企控制，敦促车企落实主体责任，充沛展开组合驾驶辅佐测实验证，根绝夸张和虚伪宣传，实行告知义务，强化新用户培训；二是增强法律配套，会同相关部门推进细化《中华人民共和国路途交通安保法》及配套法规规章，明白0到2级辅佐驾驶系统“人机共驾”的法律属性，探求将智能驾驶分级规范、辅佐驾驶的操作规范归入到驾驶人和考试范围；三是增强宣传提醒，使驾驶人清楚看法到辅佐驾驶不等于智能驾驶，了解辅佐驾驶系统的性能特性和技术边界。