醒醒！大健康企业的危机不在外而在内！ 年年都是大健康行业声誉剧变的日子！ 随着新消费升级，国民收入不断增长，消费者对自身健康的保护意识日趋升 高，对健康产品要求越来越高，再加上移动互联网的发展日新月异，网络舆情众 声喧哗，一起看似不起眼的小事顷刻间会掀起滔天巨浪，企业危机随时随地都有 可能爆发。 我国大健康产业还处于初步发展阶段，许多企业还未系统建立危机防范和危 机风险管理体系，万一 机风险管理体系，万一发生危机事件，如未能有效预防和及时应对处理，将会对 企业品牌声誉、产品销售甚至资本市场造成难以挽回的损失。 大健康企业会发生危机，有很多时候是因为大健康企业的危机公关意识不 强，应对危机的准备不充分，根本原因就是一句：缺乏危机战略意识：普遍认为 等有危机的时候再解决，一旦危机爆发时，往往措手不及！笔者所在的一家大健 康公司，连外事部都裁撤了。可见老总对危机公关这部分多么的无知！这要是发生了舆情危机，肯定一 较好，那么你对抗负面舆情的能力就会越强。 在大健康大传播时代，企业出现负面消息后如何迅速摆脱公众的信任危机？ 一条微博遭疯狂转发，使企业白白损失数以亿计！网络时代，任何微小事件，经 过网络的放大传播，足以对品牌形成致命的打击，甚至引发行业危机！在医药广 告受到严格限制和严厉监管的条件下，如何做好危机管理，如何做好品牌传播， 才能助力企业品牌健康发展？防范于未然，及时处理危机事件，迅速开展正面的 公关传播，是大健康企业不得不深思的问题！

差异化壁垒 供应链履约能力，家电“半日送装 品质与服务并重的营销策略7 抖音：内容驱动货架化转型 货架场景扩容：商品卡免佣、万人 团扶持商家，围绕“更大的规模、更 优的货品、更好的体验”三大关键词， 投入亿级现金补贴和千亿级流量资源， 从流量、补贴、玩法、货品四个层面 来给商达利好，鼓励商家多投流。 核心策略 “立减15%”一件直降，无凑单 套路 投入百亿消费券，用户每人 最高可领 价保机制要求参与活动的品牌商家提 供“降价补差”服务。 社交裂变玩法升级，“万人团升级。 促销玩法 流量抓手 广告扶持流量倾斜、主会场黄金流 量位，搜索推荐加权、推荐流额外加 权 借助大促的消费引擎，助力更多的 中小商家完成新质转型，推动产业带 加速转向高质量发展 差异化壁垒 下沉市场基本盘，极致性价比巩固 心智 产业带渗透，进行品质突围 极致性价比策略“持续性洗脑”9 极致性价比"理解为价格、品质、物流、服务的多维组 合时，单纯的低价已不再构成绝对竞争力。 京东不再执着于GMV数字的简单增长，而是通过运 费险费率下调、整合"国家补贴+外卖百补+百亿农补 +厂货百补"四大政策工具，构建起"消费者-商家"双 赢的生态闭环。 单纯的低价不再构成绝对竞争力 平台从价格内卷转向生态重构 p “立减直降”全面取代“满减套路”，平台之争已从表面的折扣让利，升级为一场涵盖供应链效率、数据

招聘为何总翻车？ 深度剖析四大舆情风暴眼 文章来源：探舆岛 作者：令狐春雷 人才引进，本应是广纳贤才的重要举措。如果规则程序 被暗箱操控，谁还会相信“公开、公平、公正”？近日，曾经 被网友戏称“两次招聘，一份名单”的包头市委讲师团招聘事 件，有了最新进展。依据调查结果，认定招考结果无效，并 对相关责任人进行了追责处分。 （一） 说起这起舆情事件，第一次招聘是在 2023 年 12 进行了追责，但是其背后的深层次问题更值得反思。（二） 现如今，就业市场已成为社会矛盾与公众情绪的集中映 射区，招聘环节引发的舆情事件屡次登上网络热搜榜。通过 梳理近年来的招聘案例，本文总结出了四大类型舆情。 ni 这类舆情主要源于招聘过程中的程序公正缺失，其特 点是信息不对称导致公众对选拔机制的信任危机。这类舆情 多发生在公共部门或大型企业招聘中。 “萝卜招聘”是信息不透明类舆情的典型代表，就像前文

忻州小学查“户口式”收集信息引众怒：教 育管理别踩这三大“红线” （来源：纵览新闻） 近日，山西忻州长征小学（西校区）的一张“家校联系卡”， 把“家校沟通”这个本该温暖的话题推上了风口浪尖。表格里 “擅长技能”“社会资源”等与教学关联甚微的栏目已让家长犯嘀咕，“是否单亲”这类敏感隐私问题的出现，更是直接触碰 了公众的情绪红线。尽管校方迅速致歉止损，但这场舆情风 波留下的思考，值得所有教育从业者深思——家校沟通的边

行等应用场景中潜力巨大。根据有关资料，作者编发两篇有 关空间信息产业的文章，一篇是“国外之观察”，一篇是“国 内之进展”。供大家参考！ 一、发展历程 相比较美、欧、日等发达国家在空间信息产业率先实现 了产业化、商业化和国际化，我国空间信息产业起步较晚， 但在国家政策加持、业务需求和资本助推下、我国空间信息 产业也在加快商业化和规模化发展之路。 我国卫星通信产业起步于上世纪 80 年代，在“331 工程” 我国卫星导航产业萌芽于 20 世纪 70 年代，是通过学习、 引进、消化、吸收再创造的方式逐步发展起来的。1994 年， “北斗一号”项目正式立项，由此拉开了以北斗产业为核心57 的中国卫星导航产业发展的大幕。随着卫星导航技术应用领 域的不断拓展及北斗卫星导航定位系统的建设，我国在卫星 导航定位技术、导航信号处理技术、卫星导航定位芯片技术、 接收机集成制造等方面核心技术上取得了重大突破，积累了 丰富的应用经验。 功发射首型返回式对地观测卫星，1999 年“中巴地球资源卫 星”01 星成功发射，实现返回式至传输型卫星跨越。随后风 云系列卫星陆续发射，我国气象卫星技术迈入世界先进行列。 同时海洋、遥感、高分、资源等多系列卫星大跨步建设，我 国空间基础设施框架基本建成。2016 年以后卫星遥感产业总 体呈现体系化建设加速、多要素协同观测、多手段融合应用 的发展特征。 二、产业发展现状 (1)卫星通信产业 高通量卫

数据集的发起者和空间 智能（spatial intelligence）的先驱；  Bill Dally（比尔戴利）: GPU 计算架构的首席设计师；  Jensen Huang（黄仁勋）: AI 产业化的最大推动者。 颁奖典礼结束后，六位获奖者进行了一场圆桌对话，核心 主题是：通用人工智能（AGI）真的到来了吗？ 虽然没有人给出标准化的定义，也没有人主张这项技术 已经成熟，但是这六位 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 特指那些需要处理海量数据的资源密集型任务，涵盖 AI 模型的 开发、训练与部署全流程。学习笔记 4/19 ---在技术底层，独立的 AI 工作负载通过特定计算模式 使人工智能应用能够模拟人类的认知特征，包括理解、决策、 解决问题、创 dia）提供 了三种 AI 工作负载类型： ---交互式工作空间（Workspaces），用于数据探索与 模型实验。 ---训练（Training），执行模型训练、数据预处理等 密集型计算任务。 ---推理（Inference），用于已训练模型的部署与线上 服务。  超级以太网联盟（UEC）于 2025 年 6 月 11 日发布了 “超级以太网技术规范”（Ultra

位，好久没吃过肉的视频，真的是没有对比就没有伤害，华裔 女孩一月的花销够老人一辈子的收入了，真是有的人生来就在 罗马，有的人生来就是牛马！ 喵喵不吃：澳洲顶级白富美 Y 兰兰。全网都在找的在澳 大利亚开劳斯莱斯限量版车 H 的华人顶级富豪女孩 Y 兰兰到 底是谁啊？出行有保镖，穿搭都是高定大牌，入住是顶级豪宅， 消费都包场，外人都惊叹太奢侈，你们都是隐秘富豪，难道土 狗只是我自己嘛～#遵纪守法 的华裔女孩究竟是谁？#澳洲富人区 #醉驾撞人 #杨兰兰 #蒂芙 尼蓝劳斯莱斯 #澳洲车祸 无尽格日：杨兰兰网友扒她的背景和父母身份的人仍然很 多因为没查明她父母到底是什么身份很多网友还是一副看热闹 不嫌事大的样子拼命的猜测杨兰兰的来历是不是名门望族是不 是官二代是不是富家小姐。杨兰兰这么喜欢名牌，难道她不怕 被查还是觉得在国内没法炫富就跑到海外炫富。23 岁就开上 了劳斯莱斯，这要是在国内想都不敢想的事情？所以她父母是 这个全球信息化时代，根 本就不可能存在什么个人银行账户几千亿几万亿存款的事。 茅草屋：这个杨兰兰是谁 为什么能日花 3-5 万欧元 为什 么？挣了钱，国内不花 而到国外花 7000W 保释金说出就现金出了 这有多少大企业能出的起 如果在国内，不能增加消费吗 真的还是假的 有没有人知道 澳大利亚，这么好创业吗 大学毕 业要去澳大利亚创业 有组队去的吗？ 3. 部分网民质疑杨兰兰事件暴露澳大利亚司法对特权阶 层偏袒，引发社会公正担忧

年内数据增长速度将无法支持大模型的扩 展，大模型将在 2028 年耗尽互联网上所有文本数据。按照 当前趋势发展，文本数据耗尽的中位年份是 2028 年，最大 可能性是 2032 年。整个互联网的文本数据总量约 3100T，但 大部分数据分布在 Facebook、Instagram、WhatsApp 等社交 媒体。由于抓取这些数据复杂且昂贵，且涉及个人隐私，几 乎无法用于大模型训练。如何克服人类文本数据的瓶颈。第 乎无法用于大模型训练。如何克服人类文本数据的瓶颈。第 一种是利用 AI 生成数据，如 OpenAI 模型每天能够生成相当 于 Common Crawl 中优质单词总数的 36.5T 个单词，远快于 人类生成文本的速度。第二种是利用多模态和迁移学习，超 越文本数据从其他领域获取数据，比如视频、图像、金融市 场数据或科学数据库。[1 从 ChatGPT 到 AGI:生成式 AI 的媒介特质与伴生风险 （五） ] 不过 生成的，而用合成数据训练的大模型会发生什么？ 大模型开发需要更多数据进行训练，而由 AI 生成的合成数 据很快进入了训练新模型的数据集，并随着每一代模型而不 断积累。越来越多证据显示，人工智能生成的文本，即使被 引入训练数据集的量很少，最终也会对训练中的模型产生 “毒害”。[2]研究人员将一些由 AI 生成的语料作为训练数 据，“投喂”给一个正在训练的语言模型，然后使用它所输 出的结

社 会安全风险 从 ChatGPT 到 AGI:生成式 AI 的媒介特质与伴生风险 （九） 。 ·数据泄露风险。大模型需要海量数据，数据在清洗、 处理、传输过程存在数据非法获取或泄露风险，包括个人隐 私数据、商业敏感数据、政府机密数据等各种类型数据。如 果大模型在训练数据时看到很多密钥信息，它很可能在内容 生成时输出真实的密钥信息。2024 年 1 月，意大利隐私监管 机构 Garante 就会如实报出一 堆序列号，并且大多数是真实有效的。人们通过提示词给 AI 讲故事，通常是经过一些巧妙的包装，里面掺杂了有争议 的内容（就像开头提到的制造炸弹那个例子）。故事讲到一 半，剩下的交给 AI 模型，后者由于拥有强大的文本生成的 能力，会忠实地把缺失的部分回答完整。攻击者通过 LLM 输出其在训练数据中所存在的不符合伦理道德的数据，产生 存在社会偏见的回答，如性别、种族或其他偏见，导致不公 ·系统安全风险。大模型系统较为脆弱，面临数据投毒攻击、对抗样本攻击、模型窃取攻击、数据重构攻击、后门 攻击、提示注入、指令攻击等多种恶意攻击。大模型训练依 赖于大规模数据集，来源包含网页获取、众包标注和开源数 据甚至国家敏感数据，而数据中可能被注入恶意程序和错误 信息。模型窃取攻击能够获取模型结构和关键参数，操纵机 器学习模型甚至实施更危险的“白盒攻击”。数据重构攻击 能恢复模型的训练数据，包括敏感数据。指令攻击利用模型

AIGC 产业现状与主要特征 技术牵引驱动产业变革 产业格局与全球市场 政策落地加速产业转化 国产 AIGC 的产业发展进程 国产模型的创新与发展 目 录 目 录 目 录 目 录01 01 02 02 09 10 第三章 共生之境：机遇与挑战并存 第四章 未来已来：从智能工具迈向社会引擎 结语 发展机遇 顺势而为 达方式，更被塑造成“未来产业基建”，成为推动经济社会高质量发展的关键力量。在大语言 模型、跨模态生成、强化学习等技术突破与政策体系不断成熟的双轮驱动下，AIGC 已从单纯 的“创作工具”演化为全面渗透媒体、教育、医疗、金融、制造、零售及文旅等行业的重要生态。 国家层面，《生成式人工智能服务管理暂行办法》的发布明确了“发展与安全并重”策略， 推动内容合规生产和基础设施建设。此外，算力、模型与应用层面的政策支持，使国内 AIGC 产业形成完整生态闭环，从底层硬件、框架工具到模型能力与行业落地全面覆盖。 在此背景下，人民网财经研究院策划撰写本报告，旨在从技术路径、产业结构、政策环境 和行业实践等多个维度，全面梳理 AIGC 发展态势并描绘未来图景。本报告分为四个篇章：第 一章详述 AIGC 的兴起背景与全球产业结构演进，分析 AIGC 产业链自底层芯片到上层应用的 全覆盖布局，特别是国产 AIGC 在模型性能、开源生态、出海能力上的全球竞争力；第二章聚