特斯拉等国外品牌的机器人展示更为宽容，却对国内技术创 新极为苛刻，这是一种“慕强”心态和根深蒂固的偏见。 3 中立与反思：商业化前景是否可落地 除支持与质疑的二元对立外，也存在更为理性和深层次 的讨论：理性派指出，争议核心在于 IRON 展示的“猫步”在 当前技术条件下是否具备工程可行性与能耗经济性，而非简 单的真伪问题。另一种主流观点认为，争论“真假”没有意义， 应更关注人形机器人的商业化落地前景。对于小鹏计划让 周期。 情绪化沟通的双刃剑：何小鹏的哽咽回应引发了广泛同 情，但同时也使讨论焦点从技术本身转向个人情绪。这种情 绪化表达虽能引发共鸣，但也可能弱化技术品牌的专业形象。 在危机沟通中，情绪与理性的平衡至关重要。 尽管面临质疑风暴，小鹏汽车港股股价在 11 月 6 日和 7 日连涨，11 月 10 日截至发稿，小鹏汽车港股涨 1.21%，总 市值 1757 亿港元。这表明小鹏的应对措施在一定程度上稳 牌信任资本。对于人形机器人这类易引发质疑的产品，可考 虑引入第三方权威机构认证，增强公信力。 善用行业意见领袖：在舆情发酵初期，有针对性地向行 业专家、技术 KOL 进行精准沟通，通过专业声音引导理性 讨论。在本次事件中，虽然有不少业内专家认可 IRON 的技 术水平，但这些声音在舆论场中未能形成主流。 拥抱批判性创新文化：科技企业应认识到，公众质疑并非完全是阻力，某种程度上也是社会监督的一种形式。构建

建立健康档案持续跟踪”，主动感谢“社会各界的关心监督”， 展现了“不遮不掩、接受监督”的底气。这种透明不仅化解了矛盾，更搭建起政府与公众的沟通桥梁，让“共同守护未 成年人成长”成为社会共识。 从效率到精度，从理性到温度，这份通报的成功之处在 于：它始终记得，政务通报的本质是与公众的对话。面对舆 情，与其沉默拖延，不如坦诚回应；与其模糊其词，不如摆 清事实。这或许就是它能打动百万网友的根本原因，也正是

企业和社会各方共同努力，形成合力，为外卖员群体创造一个更 加公平、公正、合理的发展环境。 《阿岚的选择》短片翻车事件，为我们敲响了警钟。我们必 须警惕社会认知的“悬浮化”，摒弃不接地气的宣传方式，以真 实、客观、理性的态度看待社会现象和底层民众。只有这样，我 们才能缩小阶层差距，促进社会和谐发展，避免社会分裂的危险， 共同构建一个更加美好的社会。

民短暂的“金鱼记忆”，试图用主动或被动的“另开新局” 的方式让舆情“自然冷却”。从舆情演绎规律看，公众的注 意力即便冷却，也会因同类议题（事件）而再次钩沉，届时 只会因“问题未解决”“原来你在忽悠我”而更加情绪跌宕 和非理性表达。“头疼医脚”的本质，是完全脱离问题核心， 将精力投入到与问题毫无关联的领域，反映出处置主体对核 心矛盾的怯懦回避，往往使小问题拖成大危机，错失舆情处 置宝贵的“窗口期”。“头疼医脚”看起来很巧妙，甚至还需要一点点运气成

快速晋升、眼科设备采购及科研项目审批中祖某某的参与， 质疑存在利益交换，担忧医院资源被滥用；还有部分网友将 关注延伸至医疗系统纪律管理与职业伦理，担心个别失德行 为破坏公众对整个医护群体的信任；同时，也有理性声音关 注视频传播问题，认为偷拍与传播侵犯隐私，可能违法，应 承担法律责任。而媒体评论对事件的分析和评价主要集中在 调查必要性、责任追究及制度规范上，极目新闻评论指出， 医院纪检部门调查十分必要，既要查清责任，也要提醒领导 医 院及主管部门需加强公职人员思想教育与纪律监督，完善内 部管理制度，明确工作场所行为规范。事件发生后，应第一 时间启动应急响应，主动、及时、准确向公众公开事件进展， 并加强与媒体沟通，引导理性讨论。事件处理完毕后，还应 公布最终处理结果，同时针对暴露问题开展专项整顿与警示 教育，修复公众信任。 （三）“男性 CT 现子宫”“女婴变男婴”：医疗文书乌龙 背后的“复制粘贴”式敷衍 事件概况：11 不起消费者的信任”；还有部分网友延伸担忧，指出“儿童食 品宣传乱象不止蒙牛一家，很多品牌都拿‘长高’‘益智’当噱 头”，呼吁监管部门“严查儿童奶粉功效宣传，别让家长的焦 虑成了企业收割的韭菜”，同时提醒其他家长“理性看待奶粉 功效，别被夸大宣传误导”。 舆情分析：此次事件能快速引发强烈共鸣，核心在于它 精准戳中了“家长对儿童身高的普遍焦虑”——在“身高焦虑” 成为社会痛点的当下，家长为孩子身高愿意投入高额成本，

药品 宣称“根治癌症”“逆转衰老”，伪造医学专家身份，利用老年人 信息差实施认知操控。二是部分主播以“爸妈”“孝子”称呼观众， 通过“免费送礼”“代购保健品”等话术建立情感依赖，弱化消费 者理性判断。三是制造焦虑。渲染“不买即失去健康机会”“子女 不孝”等情绪，如某直播间宣称“停用降压药将导致脑梗”，迫使 老人持续消费。 （四）技术对抗风险升级，监管难度加大 私域直播中的技术对抗风险呈现出隐蔽性强、智能化高、

000 公里），包括路由传输 数据，或被称为“跨域网络”。学习笔记 18/19 反之，如果数据中心/算力中心不能顺应正在持续演进的 AI 数据流量趋势之（跨域）组网/连网，将面临数据处理性能 衰退的严重风险，包括可能阻碍 AI 数据处理以及成为发展能力 的瓶颈。同时，对（传统）骨干网络进行前瞻性规划与适应性 部署，对于确保未来网络性能的稳健性和可用性至关重要。