两元传播主体：生成式 AI 是一种人机互构的交互传 播。ChatGPT 是一种对话式人工智能模型，它是人类的认知 （创意思维、情感理解和复杂问题的抽象性推理）能力与机 器的计算（大规模数据处理、高速和准确）能力的结合，是 一种信息从人到机器，再从机器到人的交互过程。这个过程 决定了人与机器是一种互为协同关系。如今，人工智能能够 很自然地与人互动并提供内容，其人格化特征正颠覆以往在人机互动传播过程仅是将机器视作中介的看法，人机融合、 机器视作中介的看法，人机融合、 主体互构，逐渐成为传播共同体。例如，ChatGPT 能够自动 化生成多轮人机对话，是“人问机答”式互动传播，人与机 器相互成就，传播主体变为人机互构的二元主体。ChatGPT 使机器更具传播主体性，它不只是被人类用户操作的中介工 具，而且更具备人类的性格特征。传播学者古兹曼(Guzman) 认为,人通过技术媒介的传播(或通信、交流等)已转换为“人 与机 与机器之间意义的创造”，人机传播研究最重要的问题是“人 和机器传播交流的未来会变成什么”。现在，ChatGPT 能够 生成海量内容，在人际融合传播中扮演重要甚至主导角色。 例如，聊天机器人、虚拟助手等在新闻、客服、娱乐、金融、 医疗等领域使用大规模增加，用户可以与机器对话，让用户 感觉就像在与真人进行交流，而机器则通过不断学习变得更 加智能化和类人化。 3.三大传播变革：生成式 AI 深刻改变内容生产、信息

高精地图的乡村道路，仍能实现“精准避障”。但从公众认知 来看，多数人仍停留在“传统汽车”的思维定式。既期待 “解 放双手”的技术便利，又难以接受“人机协同”的责任划分。 认知偏差导致事故发生时，舆论极易将责任归咎于“技术缺 陷”，而非“人机配合不当”。​ 政府出台的一系列规范和政策，恰好在“技术”与“认 知”之间搭建了桥梁。《汽车自动驾驶宣传规范》要求车企标 注驾驶等级、明确接管责任，本质是“强制企业开展用户教 范和政策的落地能让舆情中 “不懂智驾责任”的吐槽下降，“认知时差”逐步缩小。​ 三、构建“多元协同”的智驾舆情风险防控体系​ 2025 年的智驾舆情反复证明，单一主体的力量难以应对 技术快速迭代带来的复杂挑战。只有政府、企业、媒体、公 众形成“舆情治理共同体”，通过各自角色的精准定位与协同 联动，才能构建起成熟的风险防控体系，为智驾产业保驾护 航。​ （一）政府从“监管者”到“生态构建者”​ 舆论压力倒逼企业重构发展理念。某米汽车事故后，头 部车企纷纷调整策略。华为每月发布智驾安全数据，9 月公布 的“系统累计避免碰撞 254 万次”数据，能有效重建公众信 任；小鹏汽车在购车流程中增加 “智驾责任考试”，内容涵 盖人机协同边界、紧急接管流程等，未通过者无法激活高阶 功能。​（三）媒体从“事件曝光”到“专业引导”​ 主流媒体在舆情引导中发挥 “定海神针” 作用。人民 网“三评辅助驾驶”系列评论（《夯实“技术底座”驶向美好

发事故；一起追尾事故，驾驶者认为是因辅助驾驶系统预警 延迟 2.3 秒所致，车企却主张驾驶者脱手时间达 8 秒要求免 责……这些问题启示我们：当算法日益深度介入驾驶，应在 法治轨道上构建完善“人机协同驾驶”新秩序，为辅助驾驶 系好“法治安全带”。 模糊的营销宣传引发认知偏差值得警惕。现实中，有车 企以“智能驾驶”“零接管”等话术和词语，对辅助驾驶进 行模糊和夸大宣传，却对其功能边界、安全操作规程等“惜 决策的缺陷，还是驾驶员自身操作失误所致？责任主体如何 认定，归责原则如何厘定，责任比例如何划分？这些都成为 亟待法律回应的问题。 对此，有必要结合辅助驾驶不同等级与应用场景，从法 律层面明确相关主体的责任边界，细化“人机共驾”时的责 任体系，清晰界定在系统正常运行、故障、突发状况等不同 情形下，车企、运营方和用户各自应承担的责任。 辅助驾驶千万条，安全行驶第一条。更好发挥法治对于 辅助驾驶技术应用的引领、规范和保障作用，将法治精神更

目追求“零舆情”的考核目标；在职责上，存在错位现象， 将舆情风险防控视为宣传部门的工作，把自己置身于事外； 在协同上，部门之间存在数据壁垒，无法及时分享数据，造 成错失最佳应对时机。如何科学有效防控舆情风险正成为广 大基层干部面对的一道重要“考题”，亟须从认知升维、制 度迭代、技术赋能、协同攻坚四个维度提升舆情风险防控能 力。 认知升维：从“被动灭火”到“主动控温”的思维转变。 党的二十大 收录本地高频风险事件及处置方式，辅助快速响应。三是优 化人机协同。以网格员、志愿者为触角，通过短视频平台等 渠道补充机器未覆盖的“盲区信息”，形成“智能预警+人 工核查”闭环；利用智慧系统实现“风险上报—任务派发— 处置反馈”全流程线上管理。四是提升实战转化。定期参与 云端模拟演练，学习新媒体沟通等技能，提高对舆情风险的 识别精准度。 协同攻坚：从“单兵作战”到“全域联动”的生态构建。 基 基层舆情风险防控不只是单个部门的“独唱”，更是基层各 个力量的“大合唱”，关键在于能否有效地整合各方力量， 形成部门协同、社会共治的局面。通过打破组织壁垒、整合 多元主体、重构运行机制，将分散的应急响应升级为系统化 治理工程，破解“数据孤岛”“职责模糊”“响应迟滞”等难题，从而实现从“点状应对”到“网状防御”的质变。一 是“上”“下”联动。一方面，上级需制定整体防控目标与 策略，为下级明确方向；下级围绕目标细化落实，确保防控

编程与软件工程： AIGC 重构软件开发流程与协作范式 游戏娱乐： AIGC 推动内容与交互体验双重重构 零售与电子商务： AIGC 推动运营链条智能化重塑 医疗健康： AIGC 推动医疗从诊疗协同到科研创新的系统性跃迁 银行与金融： AIGC 重塑金融服务价值链 创意设计： AIGC 驱动的效率革命与创意范式重构 02 AIGC 产业现状与主要特征 应对内容安全挑战：国家 - 企业 - 个人协同筑牢安全防线 扩大优质医疗资源覆盖 内容刚需呼唤 AI 创作 社会组织形态演进：催生新职业与重构工作流 应对数据集质量挑战：政企联动激活数据“源头活水” 加速推进教育普及 促进文化保护与表达 商业生态成熟使 AI 走向可持续发展 人机协同成为主流：重塑创作生态与表达体系 AIGC 兴起的时代背景 02 AIGC 产业现状与主要特征 02第一章 启幕时代 03 03 01 AIGC 兴起的时代背景 AIGC 的快速发展，是 AI 基础技术、算力能力和大数据环境协同演进的综合产物，其核 心驱动力来自 AI 大模型的突破性进展。回顾技术演进路径，人工智能从最初的规则驱动，逐 步发展为以数据驱动的机器学习，再到以神经网络为基础的深度学习阶段，实现了特征学习的

AI赋能千行百业，行业大模型催生“智能链主”  AI技术能力普惠之下，利用企业专有数据形成深度洞察与策略是 企业未来经营差异化的重要关键  AI应用的深化将对企业的组织能力提出新的要求，企业需要打造 适用于人机协同的组织管理体系  self-play RL范式开启，大模型技术军备赛进入复杂推理阶段  多模态模型能力持续升级，朝向多模态理解和生成的统一发展  Agent向超级智能体进化，具备更强的学习和推理能力，处理更 引爆了对于AGI发展的高预期，大量大模型涌现，开源模型与闭源模型并驾齐驱，国内 大模型也在奋起直追，人工智能的发展从分析式AI进入生成式AI时代。 分析式人工智能→生成式人工智能 人工智能与AGI发展阶段划分 •交互革命 •人机交互方式：GUI��� DUI/HUI •Prompt工程价值凸显 •知识革命 •语言是知识的载体，未 来模型人人可训、人人 可用，即个人知识能力 将得以复制和扩展 •思维革命 •AI具备独立思考与逻辑 式感知世界。然后，上述在多模 型能力方面的进展，通常都是将理解和生成任务分开处理，使用独立的模型分别应对， 多模态模型的统一有助于使其更接近人类的认知模式，从而更好地理解和处理复杂的自 然场景，增强人机交互体验，拓展更广泛的应用领域。相应地，多模态理解和生成的统 一是当下多模态模型能力提升的重要发展方向。 LLM Diffusion LLM（AR） Vision Language Language

导向上，盲目追求“零舆情”的考核目标；在职责上，存 在错位现象，将舆情风险防控视为宣传部门的工作，把自 己置身于事外；在协同上，部门之间存在数据壁垒，无法 及时分享数据，造成错失最佳应对时机。如何科学有效防 控舆情风险正成为广大基层干部面对的一道重要“考 题”，亟须从认知升维、制度迭代、技术赋能、协同攻坚 四个维度提升舆情风险防控能力。 认知升维：从“被动灭火”到“主动控温”的思维转 变。党的二十大报告指出，推动公共安全治理模式向事前 高频风 险事件及处置方式，辅助快速响应。三是优化人机协同。 以网格员、志愿者为触角，通过短视频平台等渠道补充机 器未覆盖的“盲区信息”，形成“智能预警+人工核查”闭 环；利用智慧系统实现“风险上报—任务派发—处置反 馈”全流程线上管理。四是提升实战转化。定期参与云端 模拟演练，学习新媒体沟通等技能，提高对舆情风险的识 别精准度。协同攻坚：从“单兵作战”到“全域联动”的生态构 建。基 建。基层舆情风险防控不只是单个部门的“独唱”，更是 基层各个力量的“大合唱”，关键在于能否有效地整合各 方力量，形成部门协同、社会共治的局面。通过打破组织 壁垒、整合多元主体、重构运行机制，将分散的应急响应 升级为系统化治理工程，破解“数据孤岛”“职责模糊” “响应迟滞”等难题，从而实现从“点状应对”到“网状 防御”的质变。一是“上”“下”联动。一方面，上级需 制定整体防控目标与策略，为下级明确方向；下级围绕目

财政年度预算申请，主要用于社交媒体信息管控和对外战略 传播，包括压制负面信息传播、加强国际舆论引导等。 境外势力介入我国互联网事件常依托舆论战框架，通过 技术化、规模化手段放大舆情： 黑公关产业链与机器人协同 在前不久比亚迪事件中，区域性媒体与营销号联动使用 标准化文案，短时内将抵制国足赞助商推至热搜；造谣视频 通过碎片化剪辑和批量账号点赞实现数万互动量，包括利用 网络机器人（水军）24 小时制造声浪（“5+2”“白加黑” 节奏，类似于当年造谣北京卫戍部队老虎团的红黄蓝事件有 异曲同工之处。 04 合流叠加效应：舆情失控的加速螺旋 当内部转移需求与境外干预形成合力，舆情爆发呈几何 级数升级： 动机与资源的危险协同 比亚迪事件中，国内黑公关通过境外平台分发谣言，使 “刹车失灵”视频在 X（原 Twitter）获大量反华账号转发， 本地商业竞争被升级为“中国产品威胁论”。 情绪-算法-资源的三角放大 操作更成为人民群众口实。 网络不是法外之地，线上非正常舆情及时溯源取证并依 法处理。线下聚集建议启用应急监测无人机实时现场取证并 及时处理。 总结 网络舆情发酵是技术机制、社会情绪及人为操纵三重动8 力共同作用的结果。当“围魏救赵”式转移需求与境外组织 的系统性干预合流时，将形成动机协同、资源叠加、算法共 振的放大效应，导致真相彻底湮没（如比亚迪辟谣沉没、武 大问责机制落空）。破局需构建“技术反制-公开透明-公众

，通过提问， 用户可以引导AI提供更符合需求的信息。 开放性：好的问题往往是开放性的，能够激发新的思考和发现， 不局限于已有的知识和观点。 问 在人工智能语境下，“问行合一”是指一种高效的人机交互理念，它融合了深度查询与精准执行。其中， “问”代表对未知或复杂问题的深度挖掘与探索，体现了人类对知识与智慧的追求；“行”则代表基于AI分析结 果的迅速且精准的行动实施，彰显了人类对于机器智能输出的高效利用与转化。 此理念倡导在AI技术的辅助下，人类应持续深化提问的质量与深度，充分利用AI的数据挖掘与模式识别能力， 探寻数据与知识背后的深层逻辑与规律。同时，人类需对AI的输出进行精准解读，并迅速转化为具有实际操作性 的策略与行动，以实现人机协同的最大化效益。认知融合，思维拓展，全景理解 虚实连断 性（天） 身心流固 性（人） 觉识拟创 性（智） 虚实存在论：互融交汇 流转不息镜像进化论：逆序生成 模拟宇宙 人类世界 模拟意识： 理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况，实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化，缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案，具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应，较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动，理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 能够处理多维度和非结构化问题，提供创造性的解 决方案 伦理问题

年政府工作报告，凸显了低空经济在国家经济发展中的 重要地位。 一、引言 近年来，低空经济作为新兴的经济形态，以其独特的市 场潜力和发展前景受到了广泛关注。低空经济不仅涵盖了传 统的通用航空业态，还融合了以无人机为代表的低空生产服 务方式，广泛应用于农业、工业、服务业、交通物流等多个领域。作为战略性新兴产业，低空经济具有科技含量高、创 新要素集中等特点，其发展历程是技术创新、应用拓展和规 范化管理三者 年我国低空经济规模将超过万亿 元，显示出巨大的市场潜力（赛迪顾问，2024）1。 （二）技术支撑坚实 我国在无人机、人工智能、5G 通信等技术领域取得了 1 赛迪顾问. (2024). 2023 年中国低空经济发展报告.显著进展，为低空经济的发展提供了强有力的技术支持。例 如，无人机技术的成熟度不断提高，5G 通信技术的应用为 低空飞行器提供了高速稳定的通信服务（新华网，2024）2。 （三）政策环境利好 低空经济的发展需要科学合理的空域资源管理。目前， 我国低空空域资源分配不均，部分地区空域紧张，影响了低 空经济的高效运行（广东省科学技术厅，2024）4。 （二）安全风险防控 低空飞行器的安全问题不容忽视。无人机在飞行过程中 可能遇到天气变化、信号干扰等不确定因素，存在一定的安 全隐患。如何确保低空飞行的安全，是低空经济发展中亟待 解决的问题（《中国低空经济发展研究报告（2024）》，20 24）5。