危机，是全媒体时代网络舆情治理的落脚点。当前网络舆情 治理的理论路径主要有以下五种：法治思维下强调政府主导 型制度管控的法治治理路径、市场逻辑下强调行业自律的市 场治理路径、协同理论下强调多元主体协同共治的协同治理 路径、技术赋能下强调数据理性和智能交互的技术治理路径、 情感视域下强调情感表达重塑和实践转向的情感治理路径。 网络舆情治理在治理理念、治理主体、治理方式等方面发生 了颠 政府在网络舆情治理中被长期边缘化。 （三）协同治理路径 协同治理路径强调在政府主导的基础上引入社会治理 力量，构建政府、媒体、社会组织、网民等多元主体协同的 网络舆情治理模式。其基本原理是相对独立和平等的多元主 体在相互信任的前提下，通过信息公开、座谈访谈、网络互 动等途径进行实时交流，采取沟通协商、资源整合、功能互 补等方式发挥网络舆情治理的协同效应，增强决策的科学性 与有效性，提高治理成效，降低治理成本，进而构建良好的 与有效性，提高治理成效，降低治理成本，进而构建良好的 网络舆情生态环境。面对网络舆情日益复杂的现状，政府认 识到由一元管控模式向多元主体协同治理模式转变的必要 性与重要性，但国内外网络舆情协同治理模式有所不同。1.我国网络舆情协同治理模式 网络舆情协同治理主要通过政府与媒体、网民等社会力 量之间的对话来达到网络舆情治理的目标。当前我国网络舆 情治理形成了“政府-多元行动者-网络舆情主体”三级治理

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。 基层 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

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 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。基层 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

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

教育领域，人工智能对“师-生-机”教学法的赋能效果总体上是师V 生人工智能能力的溢出效益而非技术的促发或颠覆作用。为此， 本《蓝皮书》真正有效实施的前提是职前教师培训、在职教师教 育和校本教师支持系统协同夯实并持续更新教师人工智能能力， 相关规划和实践可参考联合国教科文组织《教师人工智能能力框 架》建议的能力结构和培训方法；同时，基于中小学人工智能地 方课程纲要，全覆盖、长周期地提升学生以人为本的人工智能意 资源得以广泛共享，教育资源配置趋于优化，助推教育公平，缓 解区域间教育发展不均等问题。总体来看，人工智能正重构基础 教育的教学、管理与资源体系，但在其推广过程中仍面临师生数4 字素养不足、技术与教育场景契合度不高等挑战，亟待多方协同 应对。 现阶段人工智能在基础教育领域的应用还处于起步阶段。 《北京市教育领域人工智能应用指南》指出，人工智能在基础教 育领域的应用实践可分为以智助教、以智助学、以智助评、以智 助育、以智 成为提升教师科研能力与专业素养的重要路径。 以“智”助管利用人工智能技术推动教育治理模式数字化、智 能化与科学化转型。通过人工智能、大数据和云计算等技术手段， 为教育管理提供全流程支持，提升决策精准性、协同效率与治理 成效。围绕教育治理核心环节，该场景的服务范围涵盖但不限于 学生信息智能管理、校园安全智能监控、管理方案智能化、智能 家校沟通、区域智能教育治理等，逐步构建以数据驱动和智能决 策为

律，才能设计出有针对性的管理策略，而不是简单地采取堵 截、删除等表面化措施。这对于构建和谐网络空间、促进社 会良性发展具有重要意义。 3. 网络舆情的多元化治理 网络舆情的有效管理需要多元主体的共同参与和协同 努力。政府、企业和各类机构在网络舆情治理中扮演着不同 角色，发挥着不可替代的作用。构建党委领导、政府管理、 企业履责、社会监督、网民自律等多主体参与的网络综合治 理体系，是当前网络舆情治理的基本框架。 政府综合治理网络环境的努力。该行动聚焦四大领域：优化 营商网络环境、整治“自媒体”发布违规信息、整治网络直播、 短视频恶意营销乱象、开展未成年人网络保护。这种多部门 联合的专项行动体现了政府协同治理网络舆情的系统思维。 3.2 企业应对与自律机制 企业在网络舆情治理中同样承担着重要责任。一方面， 企业需要应对与自身相关的舆情事件，维护品牌声誉；另一 方面，作为平台运营者，企业需要加强内容审核和管理，防 第三 方评价体系，定期对服务商提供的舆情产品和服务进行评审 打分，促进行业健康发展。 需要注意的是，网络舆情治理需要多元主体的协同配合。 广东省横琴粤澳深度合作区推出的“1+1+N”网络综合治理模 式值得借鉴，即网信部门纵向统筹协调，行业主管部门横向 协同联动，企业、媒体、网民等 N 个管理主体共同参与。这 种模式打破了传统单一部门管理的局限，形成了网络综合治 理的合力。 有效的

的覆盖范围广；华为 ADS 4.0 在无 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 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”​ 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

核心策略 取消跨店满减，改用“满 200–20元神券” 3C数码追加补贴（200–600 元） 促销玩法 流量抓手 京东免费数字人直播（成本为真人 1/10，转化率+30%） 线下门店协同，给消费者开启线上 线下一体化的体验 差异化壁垒 供应链履约能力，家电“半日送装 品质与服务并重的营销策略7 抖音：内容驱动货架化转型 货架场景扩容：商品卡免佣、万人 团扶持商家，围绕“更大的规模、更 8期 间重构流量分配规则。平台将流量向中腰部主播和 品牌自播倾斜，同时推出类目免佣、推广费返还等 商家政策，这种"去中心化"的布局明显意在降低对 超级主播的依赖。 阿里系展现出更多元的生态协同能力，淘宝天猫取 消跨店满减，代之以"官方立减"的透明机制，同时 与小红书共建"红猫计划"，让种草笔记与购买链路 直连，内容场与交易场首次实现深度融合。 拼多多虽坚守低价核心，但将规则从"全网最低"调整 家"双 赢的生态闭环。 单纯的低价不再构成绝对竞争力 平台从价格内卷转向生态重构 p “立减直降”全面取代“满减套路”，平台之争已从表面的折扣让利，升级为一场涵盖供应链效率、数据 算法、生态协同的“总体战”。10 消费端：“内容+购物”体验升级 p 本次618，平台以强化服务突围，强化消费者服务，如拼多多强制要求活动商品提供“降价补差”服务。 p 短剧插播短视频广告、"种草即交易"、测

红书等大型社交媒体平台，也充分发挥自身算法优势，对平 台内热点话题、敏感信息进行动态筛查，一方面及时向政府 相关部门推送预警信息，另一方面严格落实主体责任，依规 处置各类负面舆情内容，形成了多方协同的舆情防控格局。 （二）舆情处置措施与社会效果 一是官方能及时进行信息发布与权威回应。在事件发生 后，各地政府及相关部门能够及时通过官方渠道发布事件基 本信息，如伤亡情况、处置进展等，回应公众关切。例如， 小时内发布警情通报。这种及时、准确的信息发布，有助于 稳定公众情绪，避免谣言传播。然而，部分事件中仍存在信 息发布不全面、不及时的问题，如伤医事件中，行凶者动机 未及时公布，引发谣言和次生舆情。 二是各地能做到多部门协同共同应对。涉及重大社会恶 性事件，通常会成立由公安、卫健、宣传、网信、应急等多 部门组成的联合工作专班。公安部门负责案件侦破、维护秩 序；卫健部门全力救治伤员；宣传和网信部门统筹舆情引导； 间详细说明事件经过、伤者情况及调查进展，减少谣言传播 空间。 二是加强部门协同联动。明确各部门在舆情处置中的职 责，建立高效的部门协同联动机制。宣传、公安、卫健、应 急等部门要密切配合，形成工作合力。宣传和网信部门负责 统筹负面舆情管控，公安部门提供案件信息支持，卫健部门 通报伤员救治情况，应急部门保障处置工作顺利进行。例如， 在某地越野车撞人事件处置中，各部门协同作战，及时回应 公众关切，有效稳定舆情。三是注

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  降低应用成本 对于企业和开发者来说，使用统一的多模态模型可以减少对不同单一模态模型的开发 和维护成本  提高应用效率和质量 多模态模型的统一发展使得不同模态的数据能够在一个模型中进行协同处理，减少了 数据在不同模型之间的转换和传输时间，提高了应用的效率。同时，统一模型能够更 好地整合多模态信息，做出更准确、更全面的决策和判断，从而提高应用的质量和可 靠性9 激发科技与创新活力 趋 需求， 高效处理复杂任务，提升整体工作效率，适应多元环境变化，保障应用的稳定性与持续 性。同时，Agent 进化为超级智能体也将进一步促进多智能体应用的发展，包括提升任 务处理与协同能力，快速处理复杂任务并优化多智能体协同；可能推动多智能体系统的 架构向更加智能化、灵活化的方向发展，并对多智能体系统进行集中管理和监控，及时 发现和解决系统中的问题，提高系统的稳定性和可靠性等。10 激发科技与创新活力