进展，围绕固态电池的舆论热度持续攀升。核心共识认为， 固态电池的商业化应用将是一场里程碑式的技术革命，但其 发展路径仍需跨越从实验室创新到规模化制造的“鸿沟”。舆论焦点高度集中于其技术原理优势、待攻克的关键难题及其 对新能源汽车、低空经济等战略新兴产业的颠覆性影响。 二、资本市场关注升温 在政策、技术、应用多重利好的推动下，固态电池已成 为资本市场瞩目的焦点。 中信建投证券等机构认为，随着政策红利释放和市场需 固态电池概念股（如孚能科技、石大胜华、宁德时代等） 受到市场普遍关注。有机构观点指出，“固态电池技术突破叠 加政策红利，推动行业进入爆发前夜”。 三、应用前景​ 在新能源汽车领域此项技术被视为行业发展的“分水岭”。 一旦实现商业化，将重塑产业格局。舆论预期其将分阶段渗 透，初期应用于高端、豪华车型，后续随着成本下降逐步普 及。主流车企的研发进度和量产宣言是舆论跟踪的风向标。 在低空经济领域它又被认为是关键性赋能技术。eVTOL、 态电池早期商业化的重要应用场景和“试金石”，但其认证标 准将更为严苛。 四、舆论关注与未来展望​ 当前舆论看好其必然到来的革命性影响，但短期对技术 突破的真实含金量、量产时间表的可靠性保持高度关注和理性分析。舆情也将持续聚焦于标杆企业的示范线动态与产品 实测数据（如续航、快充、安全测试结果）。明确的量产时 间表与初期定价策略。在低空经济等新兴领域的具体应用案 例与性能验证。 总

3/19 --- AI 推理和服务的（Output）数据到哪去以及如何去？ 这是不可回避的一个已然显现的“瓶颈”：即 AI 组网/连网 （Networking）技术与传统网络拓扑结构及其应用状况。 事实上，移动通信 4G 在 2010 年的商用化成为了互联网 发展的转折点，其中“暗光纤”（Dark Fiber）的作用至关重要。 目前，AI 已然触发了网络化（Networked）数据量的指数级增长， 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 （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）。 “超强配置”是网络系统中的一个关键挑战，该问题出现

的宗旨，提升网民的素养、主观判断力和数据理性思维能力， 帮助其深刻理解“为谁治理”和“如何治理”，并制定网络 舆情中长期治理制度。 第三，建立健全网络舆情治理机制。以完善的制度体系 为保障，以技术赋能应用为支撑，构建动态的网络舆情治理 共同体、网络信息治理体系和网络舆情大数据监管体系。通 过技术创新健全网络舆情引导机制、媒体融合互通机制、网 络民意对话表达机制等。 第四，加强数据、信息和政策之间的协同。整合各部门 织制度来管控舆情，二者间的区别在于市场治理路径更强调 行业组织的自发性和利益最大化。而互联网的快速发展推动 网络舆情治理关注有效性和回应性，要求不同治理主体进行 资源整合和功能互补，强调信息技术的智能化和精准化应用。 不仅如此，随着人本主义治理的发展，网民情绪同舆情信息 一道被摆在关键位置，网络舆情治理以回应公众关切、提升 公众满意度为旨归，关注网络舆情演化过程中的情感流动以 及非理性情绪的消解。 突破了传统经验和制度管控的局限。技术赋能下的网络舆情 治理利用数字平台对海量数据进行抓取、处理和分析，增强 决策的精准性和科学性。技术与情感的结合在某种程度上加 强了网络舆情治理中数据理性认知与话语情感实践之间的 关联，应用新媒体技术及时把握网民的情绪特征并针对性地 疏导民意，从而实现“标本兼治”。可见，网络舆情治理方 式越来越趋向于融合刚性治理策略与柔性引导机制。 总体而言，在全新的技术环境和社会环境下，网络舆情

特点构建分析和预测模型，利用仿真实验和实证研究探寻 突发事件网络舆情的发展演变趋势。采用案例分析法的研 究中往往针对个别案例，由于各案例间存在一定的差异， 因此所得出的结论具有一定的局限性，不能够完全应用到 所有突发事件网络舆情中。 （二）突发事件网络舆情的引导和治理 在突发事件网络舆情的引导和治理方面，定性和定量 的方法都较为常见。 张一文、齐佳音等利用系统动力学构建系统模型仿真 模拟 过程中的专业性和复杂程度。突发事件网络舆情治理逐渐 成为社会管理的重要课题，关于突发事件网络舆情的研究 日趋增多。 五、结论与展望 国内突发事件网络舆情研究，从理论基础到研究框架， 从研究方法到实际应用都有了较为完善和科学的体系。随 着科技的发展和时代的变化，突发事件网络舆情研究还有 以下两点需要关注： （一）学科间的关联性有待加强 突发事件网络舆情是综合性很强的研究领域，所涉及 的学科 但是 无法被有关联的其他领域所借鉴，这势必会影响研究的深 度和广度。因此，在未来的研究过程中，要强化综合性思 维，加强不同领域专家学者的合作，将不同领域的专业知 识有机联系起来，群策群力共同应用于突发事件网络舆情 的研究过程中。（二）研究方法略显单一 在舆情演化和传播领域使用定量和模型仿真的方法， 可以很大程度上实现对突发事件网络舆情演化和传播的精 确仿真，具备鲜明优势的同时也存在着一定不足，例如意

时要注重打造"意见领袖联盟"，与行业专家、垂类博主建立常态沟 通渠道。 技术迭代应关注新兴领域风险。随着元宇宙社交、AI 生成内容的兴起，企业需升级监测模型以识别深度伪造视频、虚拟身份传播 等新型威胁。区块链技术的应用使得关键信息的不可篡改存证成为 可能，为后续溯源追责提供法律证据链。 最终检验舆情保护成效的是企业声誉资产的保值增值。通过定 期发布《社会责任白皮书》、参与行业标准制定等举措，将被动防御

魔改）》，表示 AI“魔改”视频以假乱真、“魔改”经典现象频发。这些视频为博 流量，毫无边界亵渎经典 IP，冲击传统文化认知，与原著精神 内核相悖，且涉嫌构成侵权行为。AI 技术在影视领域的应用引 发了一系列乱象，其中尤为突出的便是国产老剧被 AI 肆意爆改 的现象。一些人借助先进的 AI 技术，对经典国产老剧进行毫无 底线的篡改，致使原本充满艺术价值的作品变得低俗、恶趣味。 大量 生成内容做出显著提示。而从 现实情况看，这些魔改视频中很少有主动标识的。 （二）缺乏明确法律标准，法律滞后于技术发展 《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等相 关法律法规，为 AI 技术的合规应用提供了法律框架。但 AI 技 术的快速发展使得法律法规难以及时跟进，导致现有的法律框 架可能无法有效应对新形式、新变化。在如何界定 AI“魔改”视 频的侵权范围，确定侵权者的责任方面，依然缺乏明确的法律

认知偏差。目前已采取系列整改措 施。一是追回全部违规款项；二是 开展医保政策专项培训，确保相关 工作人员准确理解和掌握政策；三 是加强日常监管和飞行检查，建立 健全常态化监管机制，推动和深化 智能监控应用，实现事前预警、事 中审核、事后监管全流程、全方位 监管；四是督促机构自查自纠，要 求举一反三，落实行业自律。 66 7 1016 患者质疑贵阳中 医脑康医院过度 治疗、收费过高且 用医生微信收费 等前沿领域；上海瑞金医院举办科技创新成果发布会，推出 智能健康监测设备 RuiWatch Pro 并成立医疗人工智能联盟， 依托智算集群打造国内首个“混合医疗智算专区”，现已上线 60 余款 AI 应用，覆盖病理、放射、手术等多场景，助推“人 工智能+医疗”深度融合。 四、主要问题 （一）微观管理缺位导致服务价值错位 多起事件显示，医院在日常操作与服务管理的微观环节 偏离“以患者为中心”的核心价值。兰州兰石医院发布“门诊人