术舆 论场”。舆论开始转向深度挖掘和质疑。其分析深度远超大 众舆论。 二、舆论观点​ 1.支持与赞赏层面：技术视角的深化​ 大部分舆论观点赞叹“大神”的动手能力和追梦精神。 认为是“民间有高人”的生动体现，将“造车大神”视为草 根创新精神和极致动手能力的典范。在没有专业设备和雄厚 资金的情况下，仅凭一己之力和简陋工具，就能将废旧材料 “变废为宝”，打造出功能齐全、外观独特的车辆，这本身 安全为 代价。建议其创意可以在封闭场地、特定展览或作为静态艺 术品展示，而不是作为交通工具驶上公共道路。 也有网友认为社会和相关机构不应简单地“一禁了 之”，而是可以尝试进行引导。例如，能否有企业或专业团 队为其提供技术支持和安全指导？能否将其创意能力引导 至合法的汽车改装、艺术创作或职业教育领域，让“野路子” 的才华找到更安全、更可持续的发挥空间？ 还有一些网友提出反思，这种现象也反映出部分民众对 本次事件是大众娱乐化围观与专业技术严肃审视相互 交织的典型案例。技术舆情的深度参与，极大地提升了讨论 的专业性，也放大了事件中蕴含的实质性风险。 技术分析为公众的担忧提供了详实的专业依据，使得 “安全隐患”不再是一种感觉，而是有具体技术点的指控。 这给相关管理部门带来了更大的舆论压力，要求其必须从专业技术角度进行回应和处置。 如车辆在展示或私下行驶中出现故障、事故，将是最大 的舆情引爆点，可能导致舆论从“争议”一边倒地转向“问

日下午作出裁决，在案件调查完成或最终判决前， 维持并扩展了紧急措施。裁决内容包括暂停张学政在安世 控股的非执行董事和安世的执行董事职务，任命一位拥有 决定性投票权的外籍人士担任非执行董事，并将安世的所 有股份（减去一股）出于管理目的托管给指定人员。 二、对闻泰的影响 这些制裁的影响很严重，以前，中国控股只是政治和 声誉风险，欧洲团队可以通过强调本地化运营来应对。但 现在，它变成了运营和生存危机。供应链中断是首要问题， 产业分裂的标志性事件。这件事说明半导体行业不再是真 正的全球化，多年来靠规则和信任的供应链模式，正面临 根本挑战。中国企业通过海外收购获取核心技术的路子， 在当前环境下已经行不通了，必须转向自主创新为主的发 展模式。有半导体行业分析师指出，这不是孤例，而是全 球产业链重构的缩影。美国推动“友岸外包”，欧盟强化 《外国直接投资审查条例》，中国企业海外资产的安全系数正在系统性下降。此次事件暴露出中企在海外司法体系

来源：山东旅游职业学院 孙晓玲 一、案例背景 山山是某高校艺术设计专业专科学生，入学以来一直接受国家 助学金资助。学校的人才培养方案规定，学生在毕业之前需要完成 实习任务。山山有专升本计划，为了方便学习，她选择留校实习。 根据学校工作惯例，学生在实习离校前，每个宿舍最后离开的人需 要持宿舍全体成员的《离校手续表》去办理退宿手续。宿舍验收合 格之后，才可完成离校流程。 家中营造放松、无压的环境。 辅导员还赠送山山家长《做孩子一生的贵人》《高压年代》等书籍， 定期与山山父母交流书中智慧，帮助山山家长找到关怀孩子的切入 点和正确方法，真正成为孩子成长路上懂方法、有智慧、能给力的 “贵人”和坚强后盾。 （六）长效固本——为制度装上人文轴承 山山的案例暴露出学校现有退宿流程刚性过强、灵活性不足的痛 点，以及部分环节对个体特殊困境缺乏有效响应机制的问题。为从

相关的任务集合及其对硬件资源的需求特性。 这些任务通常具有独特的计算、通信和存储模式，对底层基础 设施（如 GPU、存储、网络）提出特殊要求。 但是，从不同的角度，对 AI 的工作负载及其类型有不同的 侧重点和解释。例如：  IBM 认为，AI 的工作负载是指用于完成人工智能、 机器学习和深度学习系统特定任务的独立计算进程、应用程序及 实时计算资源的集合。更具体地说，AI 的工作负载这一术语 （例如，大量的客户端同时访问同一存储服务器，多对一的通信 模式）。因而，随机性网络数据流量阻塞（incast）会频繁发生。 二、传统网络规划中的“超强配置”与“超强服务” 在传统网络设计中，有两个相互关联的术语及其应用：  超强配置（Over-subscription），主要表现为网络系统的 工程配置。  超强服务（Overbooking），主要是面向终端用户（销售）。 “先入 为主”的现象。特别是在当下，一些一流企业具有雄厚的技术 积累和庞大的市场份额以及资本追捧，为了维持其（垄断）地位 而组成合作联盟 ---但所谓的“开放”往往在不同程度上是“有 选择性”的，甚至是以不同形式、或早或晚出现“排他性”。 因为，任何关键技术都不是“中立的”---《技术的第一定律》 （First Law of Technology）。

（d）
输出决策不可靠。
⼈⼯智能利⽤有限数据集拟合复杂现实世界，

人工智能安全治理框架2.0 - 4 -⾃主感知、

认识、

理解、

交互的理论基础、

技术能⼒还有待突破，

基于有 限样本的决策判断、

输出结果存在“幻觉”,
即看似合理实则不可靠的现象。 （e）
外部对抗攻击。

攻击者利⽤模型算法及其设计实现的缺陷、漏洞， 构造对抗攻击样本数据，窃取、篡改模型参数、结构、功能等，⼲预模型推理 、
⾏为习惯，
甚⾄特 定时段、
特定群体的意识思潮，
进⽽推送精准定制化信息服务,
加剧⽤⼾所 关注信息的局限性。 （b）
助⼒开展认知战。

⼈⼯智能被⽤于宣扬恐怖主义、

极端主义、

有 组织犯罪等内容，

⼲涉他国内政、

社会制度及社会秩序，

危害他国主权； 通过社交机器⼈在⽹络空间抢占话语权和议程设置权，

左右公众价值观和 思维认知。 3.3 人工智能应用衍生安全风险 8

提升应⽤的透明度、
公平性，
公开⼈⼯智能应⽤的能⼒、
局限性、 适⽤⼈群、
场景。 人工智能安全治理框架2.0 - 20 -6.3.9
应向使⽤者说明⼈⼯智能应⽤的⽬标实现度和偏离度，
在⼈⼯ 智能决策有重⼤影响时，
做好解释说明。 6.3.10
维护使⽤者的知情权、
选择权、
监督权等合法权益，
在合同或 服务协议中，
以使⽤者易于理解的⽅式，
告知⼈⼯智能应⽤的适⽤范围、
注意