小米汽车首次舆情危机 企业家“强 IP”临双刃困局 （文稿内容转自证券时报） 小米 SU7 事故不仅折损了三个宝贵生命，也将雷军亲手 搭建的“科技偶像”人设推向了熔炉。事件舆情持续发酵之 下，小米汽车遭遇发布以来最大的舆情危机，由于这是雷军 “人生最后一次创业”，这位企业家“超强 IP”也来至煎熬 时刻。 从事件处理流程来看，最核心的环节是调查。客观而言， 小米了解事故、接触事故车、还原整个流程等都需要时间，

普通高中推进落实双休制度却遭家长反对？教 育理念分歧困局何解？ 近期，全国多地逐步推进落实普通高中双休制度，浙江省杭州市 高一、二年级全面停止周末返校；江苏扬州、南通等地高一、二双休， 高三调整为单休；湖南省长沙市部分高中下发周末放假通知，其中湖 南师范大学附属中学实行周末双休制。普通高中推进落实双休制本是 促进学生身心健康发展的积极举措，却意外引发了部分家长的反对， 许多家长通过各

理费的 2-3 倍。更严重的是，某省调查发现，32%的护工公司存 在与医院“分成返点”现象，形成灰色利益链。 三、“免陪试点”改革 国家卫健委 2025 年推行的“免陪照护服务试点”，为破解陪 床困局提供了政策突破口。但要实现根本性转变，需构建“三位 一体”的解决方案： 人力资源的供给侧改革 参照福建省经验，建立“医疗护理员”职业认证体系，将生 活护理纳入医保支付范围。厦门大学附属心血管病医院的实践显 45%。更重要的是，当专业人员承担起生活照护责 任，病房恢复了应有的秩序与宁静——这或许才是医疗场所最该 有的模样。 从“全托”到“陪床”的变迁，折射出中国医疗卫生体系 40 年的发展阵痛。破解这一困局，既需要政策层面的制度创新， 也呼唤护理行业回归“以患者为中心”的初心。当护士重新伸出 那双既能打针又能扶饭的双手，我们或许能看到一个更有温度的 医疗未来。

影金融服务矛盾的缩影。未来，监管部门、金融机构、科技企业与社 会力量应协同发力：既要坚守风险底线，也要彰显人文关怀；既要完 善制度设计，也要推动技术创新。 卧床老人取款事件，本质是社会制度供给与民生需求的一次激烈 碰撞。破解困局需要银行从"冰冷机器"向"温暖服务者"转型，家属从" 情绪宣泄"转向"依法维权"，监管部门从"事后处罚"转向"源头治理"， 社会各界从"旁观者"变为"共建者"。唯有构建制度和人文共存的支撑 体

命安全：2024 年恩施浮桥断裂致 5 人遇难，调查发现运营方 未取得安全检测报告；直升机游览项目因驾驶员资质造假酿 成坠机惨剧，舆论矛头直指审批流程形式主义。 应对建议 景区加强技术赋能，破解“人潮围城”困局。通过数据 驱动的实时监测与智能分流，缓解超负荷运转压力。参考河 南宝泉景区游客滞留事件教训（近万人被迫徒步下山），热 门景区需建立“红-橙-黄”三级预警机制，依托监测系统实 时抓取游客密度数据，当入园人数达到承载量

“快 速响应”就能息事宁人。殊不知，一味追求“快”，而忽略 了“准”，简单粗暴对待舆情，反而会弄巧成拙。 比如，有的急着“盖棺定论”，未经查实就草率下结论， “舆论反转”后陷入自我“打脸”的困局，公信力也因此遭 到重创；有的寻求行政手段介入，或试图用“正在调查”“查 清后会进一步通报”等言辞蒙混过关，虽然暂时得以平息， 但却容易出现舆情“烂尾”，催生更大的舆情风暴；有的不 问是非便

收入断崖式下滑：随着监管介入后补贴力度减 弱，骑手收入迅速回落。北京地区骑手日均收入 已从高峰期的千元腰斩至500元左右，普通骑手 更回落至300元上下。这种剧烈波动对骑手群体 的生计稳定造成严重冲击。 2.3 平台困局：虚假繁荣与创新停滞 - 千亿级资金消耗：仅2025年二季度，阿里、京 东、美团三家在外卖领域的投入就达250亿元； 高盛研报预测未来一年阿里外卖将亏410亿，京 东亏260亿，美团利润减少250亿，累计损失近

书的案例表明，当算法逻辑凌驾于社会价值之上时，技术中立 将成为逃避责任的“挡箭牌”。 当前，社交平台内容生态已陷入“流量至上”的恶性循环， 网信办的处罚恰逢其时：10 打破“劣币驱逐良币”的生态困局： 小红书热搜算法对争议性内容的流量倾斜，导致优质生活 分享内容被边缘化。例如，一条“城市徒步攻略”笔记的互动量 仅为明星绯闻的 1/20，创作者被迫转向低质内容生产以获取流 量。处罚决定迫使平台重构算法逻辑，将

北邯郸初中生杀人埋尸案后，多起涉及未成年人的霸凌、伤害事件受到 集中关注，除了近期发生的事件，也存在同类旧闻翻炒情况，舆论“苦 霸凌久已”的追问再次泛起。其中，不乏对《未成年人保护法》的攀扯 与讨论，对于未成年犯罪的应对“困局”反复被提及。另一方面，高校 人才选拔与培养问题曝光，诱发舆论对我国教育、科研体系、学术生态 的泛化讨论。从华农、北邮学生联名举报导师，到多地出现医学规培自 杀事件，再到艺考作弊、姜萍读中专等教育公平和教育资源议题讨论。

的合法合规发展注入多元动力，共同守护技术“向善而行” 的底色。”AIGC 机遇与挑战并存 36 高质量数据是生成式 AI 发展的根基，而数据偏见、虚假、低质内容则可能导致模型输出 出现事实错误、价值失衡等问题。为破解困局，国家、企业与行业机构正共同发力，提升数据 从源头到训练环节的整体质量。企业方面，Google DeepMind、Meta 等机构使用多阶段筛 选与清洗流程。例如 DeepMind 的 Gemini