同样跨界，为何李书福被赞，面条厂遭批？ 工厂一侧堆着生产的面条，一侧正在制作飞机 （来源：央视财经 ） 最近山东邹平“面条厂造直升机”的新闻炸了锅——央视 暗访曝光这家主营面条的工厂，偷偷用生锈零件、二手配件 拼装“三无”旋翼直升机，8 万元起售还藏着阴阳合同猫腻， 被全网痛批“拿生命赚快钱”。 而回过头看，同样是“草根跨界”，当年从修摩托起家的 李书福，却一路逆袭成中国汽车行业领军人物，被奉为“民族 奉为“民族 企业家标杆”。 同样是跳出老本行搞新事业，为啥一个遭官方严打、民 间吐槽，一个从初期质疑到全网封神？这背后的舆论反差， 藏着大家对“跨界创业”最朴素的评判标准。 先看两个极端：一边是违法冒险，一边是合规实干山东这家面条厂的跨界，从头到脚都写着“离谱”。老板 觉得“面条机和飞机机床通用”，就拉着几个人在面条厂房里 偷偷造直升机——现场零件随便堆，机身沾着污渍，螺丝都 生了 月四川就有男子驾驶同类“三无”飞机直播时坠亡，上千 人目睹惨剧，可这种违法操作还在蔓延。曝光后，当地连夜 查封整治，权威媒体直接定性“漠视法规、无视生命”，民间 更是骂声一片：“这哪是创业，分明是无知无畏的谋杀！” 再看李书福的跨界路，满是“稳扎稳打”。在修摩托、造 汽车之前，他已经试过照相馆、冰箱厂、建材生意，每一次 都是深耕后再转型。1993 年想造车被政策限制，他没硬闯， 转而进军摩托车行业，瞄准当时进口踏板摩托价格高昂的空

一次生成式革命，如何重绘产业未来？ 人工智能生成内容（AIGC）正从幕后走向聚光灯前，不仅重塑了内容生产逻辑和创意表 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 反映出公众关注度和产业参与度的同步提升。同时，活跃的开源社区和创新生态也为 AIGC 提 供了良好土壤。2024 年，全球智能应用数量呈现爆发式增长。以多模态模型为代表的新一代 AI 工具，具备“跨模态翻译”能力，能够在文本、图像、音频、视频等不同信息形态之间实 现无缝转换，显著提升了信息表达的丰富度和人机交互的自然性。例如，快手自研的可灵 AI 模型率先落地了真实影像级视频大模型产品可灵 DeepSeek）、视觉生成模型（如 Stable Diff usion、Midjourney）以及多模态 模型（如快手的可灵 AI）等多种类型。得益于芯片层提供的澎湃算力与框架层提供的优化工 具，这些模型的生成效率、内容质量以及跨模态理解与生成能力得到显著增强，为上层应用提 供强大引擎。技术的突破点包括人类反馈强化学习（RLHF）对安全性的提升，以及扩散模型 02 AIGC 产业现状与主要特征 ���������AIG C

参与舆情处置，在实践中掌握应对技巧；邀请舆情分析师、 公关专家、法律人士组成点评团队，针对其应对表现给出专 业建议，直指问题要害。组织不同行业的企业“一把手”开 展交流，分享各自的舆情应对经验与教训，实现“跨界学习、 互相借鉴”。 只有这样，才能让舆情和公关培训摆脱“形式主义”的 桎梏，真正转化为“一把手”的舆情应对能力，让企业在复 杂的舆论环境中站稳脚跟。​ 从西贝事件的舆情波折到众多企业的前车之鉴，不难发

颠覆性新技术的创新不断突破地域、组织和技术界限，发出 强劲跨界创新势能，重塑新型基础设施，成为国际竞争的关 键变量。习近平总书记指出，当前新一轮科技革命和产业变革深 入发展。科学研究向极宏观拓展、向极微观深入、向极端条 件迈进、向极综合交叉发力，不断突破人类认知边界。技术 创新进入前所未有的密集活跃期，人工智能、量子技术、生 物技术等前沿技术集中涌现，引发链式变革。与此同时，世 界百年未有之大变局加速演进，科技革命与大国博弈相互交

等事件占据舆情高地。网红“猫一杯”及其背后公司被起诉、杨坤 起诉“四川芬达”、胖东来因网红碰瓷先后两次起诉“两个小段” “柴怼怼”等事件多次触及法律红线问题，进一步凸显出网红法律 意识淡薄及 MCN 机构监管缺位。 律师界普遍观点认为，此类行为本质是“以法律风险置换流量 红利”，与上半年高发的涉法舆情高度吻合。 2、直播带货信任危机持续，食品安全、虚假宣传顽疾难除 作为核心变现渠道，直播带货相关负面舆情频登热搜。如李维 培训体系，培养更多兼具科技创新和平台建设运营能力的高层次人 才。 （二）平台与 MCN 层面（主体责任） 1、强化账号全生命周期管理：推行更严格的实名认证、资质审核； 完善“黑名单”制度与跨平台封禁联动机制；对高风险类别（医疗、 金融、未成年人相关）设置更高准入门槛。 2、优化算法逻辑与流量分配：建立“算法问责制”，降低低俗、炫 富、争议性内容的推荐权重；显著倾斜流量支持优质、专业、正能

【关键字】：组网/连网（Networking），网络（Networks）， 工作负载（Workloads），“大象数据流”（Elephant Flows），纵向 扩展（Scale-Up），横向扩展（Scale-Out），跨域扩展（Scale-Across） 2025 年 11 月 7 日，（英国）伊丽莎白女王工程奖（Queen Elizabeth Prize for Engineering）颁发给了人工智能（AI）革命的 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， “跨域扩展”（Scale-Across）的组网技术以及连网拓扑结构成为 （倒逼）变革网络（Networks）的又一个关键转折点，也使相关 的通信基础设施面临新的挑战。 一、AI 的工作负载（Workloads） 系统具备持续学习与动态调整的能力， 能够精准预测网络拥塞或设备故障，并通过自动重新配置路由 策略与流量路径，实现网络性能的优化。例如，当 AI 模型预测 到某条链路即将达到容量上限时，系统会自动调整部分流量或 进行跨路径负载均衡，而无需等待人工干预。 ---闭环自动化：可实现检测与修复紧密集成的闭环工作 流程。当系统检测到异常时，不仅会向网络管理员告警，而且能 在安全检查机制保障下自动触发修复动作，包括自动重置振荡

情风险管理纳入 ESG 战略指标，设立首席声誉官（CRO）岗位统筹跨 部门协作。在组织架构上，建议形成"品牌宣传部+法务部+IT 部门" 的三位一体响应小组，确保在舆情萌芽阶段即可启动多维度研判。 制度建设方面需要制定分级响应预案。根据舆情影响范围将风险划 分为四级：一般性讨论（日传播量<1000）、潜在危机（跨平台传 播）、重大危机（主流媒体介入）、灾难性事件（国际关注）。针对不

对收集整理到的中文文献数据样本在 CiteSpace 软件 中进行时间年限分布分析，得出结果如图 1 所示。该图一 方面反映出 2009 年至 2024 年里突发事件网络舆情不同年份的研究占比；另一方面也体现出学术界对突发事件网络 舆情研究重心和关注度的演变趋势。 从图 1 中可以看出国内对突发事件网络舆情的研究从 2009 年开始呈现递增趋势，到 2016 年达到高峰，之后的 两年里研究热度出现下滑，2019 年突发事件网络舆情研究热点分布图 利用 CiteSpace 知识图谱工具中的时间线功能对样本 文献中的热点进行研究，绘制出样本文献的时间轴可视图 （如图 3 所示），能够直观具体地反映本次研究的时间跨 度，研究热点领域分布及时间演化过程。视图横轴从左至 右是 2009 年到 2024 年关键词出现的时间先后顺序，视图 纵轴从上至下表示聚类信息集中程度从高到低，通过时间 轴视图整理出突发事件

手中，但各个国家都有独立域名，这就等于承认了互联 网有国界、有自主权，关键是要制定规则和遵守规则， 包括美国也不例外。 中国是一个发展中国家，尚未完成工业化的农业大 国，面对信息化浪潮，只有抓住时机迎头赶上，实现跨 越式发展，才能立于不败之地。接入互联网，无疑是当 时中国的重要决策之一和关键一步，而这一步是与加快 改革开放步伐同步。 也就是说，改革开放为中国互联网的发展提供了必 不可少的社会与市场环境，而中国互联网又不断地推动 高教育科研水平，多出快出人才；有利于我调整产业结 构，建设自己的信息基础设施，不断提高信息产业在国 民经济中的比重，逐步实现国民经济信息化。 调研组还认为：Internet 客观上为我们提供了让世 界了解中国、理解中国的一条快捷、方便途径，有利于 我开展对外宣传和文化传播。总之“利大于弊”，应“兴 其利，除其弊，为我所用”。对于“弊”我应足够重视， 健全相应法律、法规和政策，制定用户使用规则，提高

中小学教育政策制定者、学校教育管理人员、教学人员、德育工 作者、学生、家长以及人工智能提供商既可从中对标对应自身角 色的分类分型实践建议，又可因循场景图谱理解实践单元之间的 综横关联并用以指导链式互动和跨维协作。IV 2．守教育本源需求之正、创教学模式重组之新的守正创新 人工智能的本质是模拟人类的行为与思维。故而，人工智能 赋能教育不应也不能否定辅助人类先天心智发育、促进智力成长、 保障必要人 题，并在实际教学中得到了广泛应用，有效支持了教师的备课工 作。为进一步增强赋能实效，可从以下方面优化现有教育资源检 索与推荐机制，以提升资源获取的精准性与个性化服务水平：其 一，在教育资源汇集上，建立跨平台资源的深度语义对齐与关联 机制，整合如国家教育资源公共服务平台、各中小学校的校本库 等现有平台的多源异构数据；其二，在个性化建模上，形成细粒 度用户画像与动态需求追踪的闭环体系，捕捉教师个体教学风格 利用自然语言 处理技术深度理解用户输入的文本指令，准确提取场景、角色、 风格等关键信息，为后续教学内容生成提供语义指导；其次，利 用大语言模型基于关键信息直接生成文本形式的教学内容，或通 过跨模态对齐、扩散模型（Diffusion Models）和生成对抗网络等 技术，将文本信息与多模态特征对齐，通过逐步去噪策略、生成 器与判别器的对抗训练等方式，生成符合文本描述的高质量图像、 音频和视频等形式的教学内容。