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！

2025年 AI产业发展十大趋势 易观分析 2024年12月2 激发科技与创新活力  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 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 复杂的任务  AI原生应用形成服务闭环，聚焦专业用户提升效率是中短期重要 方向  现存应用加速拥抱AI，利用LLM能力提升产品竞争力，不加AI就 淘汰  AIGC赋能IP全生态，延长优质IP生命周期，提升商业价值贡献  硬件全面AI化，教育与办公、生活的应用场景闭环率先实现落地 2025年AI产业发展十大趋势 应用场景多元化探索，初现雏形 企业拥抱AI持续加速，理性思考投入产出比 AGI道阻且长，技术能力持续提升，加速产业落地3 激发科技与创新活力 趋势1：self-play RL范式开启，大模型技术 军备赛进入复杂推理阶段 由OpenAI发布的GPT3作为序幕，大语言模型理解和生成能力、通用和泛化能力提升等， 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

剧情与“南大碎尸案”重合致家属喊话张译，影视边界在 哪？ 事件概述 12 月 17 日，名为“刁爱青的姐夫”的微博网民发文喊 话演员张译，称其主演电视剧《他是谁》中的“余爱芹案” 与“南大碎尸案”高度相似，不仅案发时间、被害人的名字 完全一致，就连凶手残忍的作案手法也被搬上荧幕，此外， 该电视剧还虚构了“余爱芹婚外情”的剧情，这给被害人家 属带来极大伤害。该网民还称，去年就已委托律师起诉了电 属在微博平台的“喊话”迅速引发舆论关注，当日下午至晚 间，伴随优酷、万达电视剧等相关方先后回应此事，舆情热 度累积，17 时至 20 时左右形成本次舆情信息峰值。12 月 18 日，微博平台#南大碎尸案家属回应张译躺枪#等话题再度带 动信息量上涨，随后舆情热度呈现回落趋势。 舆论观点 一是对该剧的批评与质疑。大量网民认为电视剧在改编 真实案件时，没有尊重原型人物或其近亲属的感受，没有注 四是质疑家属动机不纯。个别网民质疑，制片人也透露 正在与当事人律师联系，认为家属是为了向万达等索要钱财， 才会“喊话张译并搞到热搜上”。 研判分析 本次事件牵涉到知名演员张译，以及著名的“南大碎尸 案”，两个敏感要素导致该事件迅速引发了舆论关注。公众 对电视剧中虚构情节的不满和对当事人及其家属的同情，形 成了强烈的舆论压力，也给涉事演员、出品方等带来形象危 机。但本次事件可视为对影视行业的一次警示——须知，在

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

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

AI 仍需求索 近日，一款由国内企业“深度求索”研发的 AI 模型“deep seek”走热全球。根据公开信息，该模型在性能上已经非常 接近 OpenAI 研发的 ChatGPT，但在研发成本上远低于 ChatGPT。据官方技术论文披露，DeepSeek-V3 模型的总训练 成本为 557.6 万美元，而 GPT-4o 等模型的训练成本约为 1 亿美元。这一成果迅速引发了业界广泛关注。1 免费 APP 下载排行榜 据网络资料整理：deepseek 发展历程 不少业界人士对这一模型给出极高评价。区块链行业媒 体“Cointelegraph”发文称，DeepSeek R1 的发布打破了 人们对人工智能的长期假设；风险投资家尼克·卡特 (Nic Carter）表示，中国开发的人工智能模型的发布打破了人们 对于中国只会生产闭源人工智能的观念，并削弱了硅谷相对 于全球竞争对手的优势。《黑神话：悟空》制作人冯骥更称 正是基于大 量高端芯片的基础之上发展的。因此，作为人工智能技术的 产物，deep seek 展示了当前我国 AI 领域的最新进展，证明 了我国仍然能够突破美国的重重围困，走出一条自己的道路， 这对于我国科技界来说，无疑是一剂有效的强心针。 其次，DeepSeek 的出现可能推动后续我国产业链的变革。 当下，AI 在各行业的应用越来越广泛。DeepSeek 作为一款 开源模型，其在包括

据了解，此次上线的福田区政务大模型 2.0，以全尺寸 DeepSeek R1 作为底座，开展本地化细分领域训练，同时构 建了覆盖政策法规、办事指南、历史案例等专属知识库，为 基层工作提供强大的智库支持和工作辅助，其公文格式修正 准确率超 95%，审核时间缩短 90%，错误率控制在 5%以内。 深圳市福田区政务服务和数据管理局党组成员、副局长高增 表示，目前，大模型已覆盖政务服务全链条，应用在公文处 在公文处 理、民生服务、应急管理、招商引资等多个部门的政务流程 中，但该模型仅为“数智助手”，是辅助角色，没有决策权。 此外，查询发现，不止深圳，江苏、江西等均有地区宣布将 DeepSeek 应用于政务系统。 二、数据情况 图 1：舆情走势图监测数据显示，国内外相关信息共计 2.1 万余条，其中， 本次舆情信息的峰值出现于 2 月 18 日，主要由微博平台信 息带动传播，经查，当日微博话题# 决策的公平性、透明性，以及如何保护公众的隐私数据。随着新技术的前进， 我们的政府部门要更积极地构建人机共生治理模式，在技术 赋能与人文价值之间保持平衡。 环球时报：随着中国引领大模型应用场景不断拓宽，基 座大模型研发、应用产品开发、应用推广、反馈迭代的完整 产业循环即将闭环，相信还有更多 AI 应用场景和新“AI 职业” 将被创造出来，带给人们更多惊喜。 （二）网民观点 一是部分网民认为

物与物之间的通信，实现万物互联，推动社会发展。 无处不在的智能。大模型的通用性使其成为人工智能的关键基础 设施，就像 PC 时代的操作系统一样，赋能百行百业，加速推进经 济高质量发展。苹果、谷歌等的创新技术应用侧重的是聚合信息 和分发信息，背后是信息获取成本从边际移向固定成本，使信息 变得无处不在，让世界因此变得扁平。大模型跟信息一样，模型 成本从边际成本发展为固定成本，进而使大模型变得无处不在。 未来的 AI 就 就像今天的互联网一样，像今天的水和电一样。原微软 全球执行副总裁陆奇认为，未来大模型将无处不在，通用智能将 成为发展趋势。英伟达高级科学家 Jim Fan 表示，我们相信在未 来，每一台移动的机器都将是自主的，机器人和模拟智能体将像 iPhone 一样无处不在。我们正在构建基础智能体：一个具有通用 能力的 AI，可以在许多虚拟和现实的世界中学习如何熟练地行动。