自動駕駛車「蘿蔔快跑」在港測試區域擴展至香港島
2026-01-18 05:15 9,216次浏览今年7月，國務院發布《住房租賃條例》，為住房租賃市場的規範與發展注入新的政策動能。在此背景之下，8月12日，清華大學五道口金融學院房地產與金融科技研究中心發布《2024-2025年住房租賃行業發展報告白皮書》（下稱「白皮書」）。白皮書指出，輕資產託管模式將成為大租賃時代下的必然趨勢，該模式的典型案例是貝殼省心租。白皮書通過六大篇章，深入淺出地剖析了住房租賃領域的核心議題，從國內需求的演變、國外模式的借鑑，到市場現狀的洞察與未來趨勢的研判，為行業提供了系統性的觀察視角。具體來看，白皮書開篇聚焦大租賃時代革新的核心驅動力——租客需求的深刻演變。研究顯示，隨著城鎮化進程深化，形成以新市民、青年人為主體，輻射中年及老年人、單身及家庭型的全人群、全生命周期的租房群體，且租客年齡呈現增長態勢，家庭型租賃需求不斷增加。其居住需求已從基礎的「有房可住」升級為追求「住有品質」。而這一群體不僅關注房源的安全性、舒適度與地理位置便利性，更對居住環境、社區配套服務以及至關重要的租後體驗提出了系統性和高標準的要求。尤為突出的是，租客對「租後無人管」的傳統痛點變得更為敏感，對涵蓋房屋維護、問題響應、權益保障等環節的「全生命周期服務交付」訴求日益強烈。這種追求安居、樂居的升級趨勢，正深刻重塑市場格局，推動行業服務標準提升與運營模式加速迭代。而這也正說明著大租賃時代的來臨。對於住房租賃經營模式，白皮書通過對國內外市場的對比研究發現，機構化租賃已成為國際成熟住房租賃市場發展的普遍方向。而分散式租賃憑藉其靈活的市場化運作，展現出強大的適應性與生命力。其中，白皮書指出，輕資產託管模式將成為大租賃時代下必然趨勢。白皮書通過對國際成熟市場的經驗分析顯示，機構化租賃已成為市場主流發展趨勢。白皮書中數據顯示，從機構化模式佔比來看，美國整體住房租賃市場中託管/資管的比例為52.7%，其中，美國個人業主房源使用託管/資管服務比例超過20%。英國的個人業主房源使用託管/資管服務佔比則保持在50%上下。而在國內市場層面，白皮書指出當前我國機構租賃發展呈現「兩極化」特徵。一方面，重資產模式以集中式公寓及大型租賃社區為主，依賴長期、大規模資金投入，通過自持房源深度把控品質，適合實力雄厚的企業布局。另一方面，輕資產託管模式則通過高效整合市場海量分散房源，依託專業化能力和標準化流程，為業主和租客提供全周期服務。該模式輕資產重服務，未來或逐步成為住房租賃企業的主流選擇。白皮書分析指出，輕資產託管模式核心運作機制是租金透明「平進平出+服務收費」，即租金收益全額歸業主，不吃「差價」，而託管機構通過提供涵蓋租客精準匹配、租金安全代收、高效日常維修、專業糾紛協調等專業服務收取合理費用。這種透明機制有效保障了業主的穩定收益和資產安全，同時精準、高效地滿足了新一代租客對優質租後服務的需求。另外，白皮書進一步剖析了輕資產託管模式的核心價值。該模式有效解決了分散房源業主的出租管理難題，以及租客長期面臨的租後服務缺失痛點。其透明性有助於租金價格回歸理性，促進市場健康平穩發展，並高效釋放社會存量閒置房源，優化市場供給結構。更重要的是，該模式推動住房租賃企業專注於提升運營效率與服務品質，通過標準化、流程化、專業化的服務贏得市場，重塑著行業以服務為核心的價值邏輯，並展現出強勁的發展勢頭。白皮書指出，國內輕資產託管模式的典型企業就是貝殼省心租。據了解，貝殼省心租通過機構化運營提升房源運營效率以及建立完善的租後服務體系，達到整體業務的「穩定可持續」發展。其以科技構建全鏈路數位化管理系統及IoT智慧租住體系，實現人、房、客全流程線上化管理；創新"六芒星"服務分工模式提升協作效率，同時細化可量化、可感知的服務標準，推出換租權益、0押月付、公積金直付等創新產品，覆蓋全生命周期租住場景，助力行業效率提升與服務升級。對於住房租賃未來發展趨勢，白皮書指出，隨著社會發展，租客需求從「臨時住房」轉向「長期安居」，品質需求升級促使住房租賃企業模式進化，核心能力聚焦「人和管理」。企業以消費者為中心，提供多元高品質服務，未來將靠科技、差異化服務及標準優化來贏得市場。同時，白皮書中明確指出，更靈活和低風險的輕資產託管模式或將成為我國住房租賃行業經營模式的主流方向，也將成為下一階段行業發展的主要趨勢。白皮書的發布，為行業轉型與發展提供了清晰的行動指南。白皮書研究表明，以輕資產託管模式為核心的專業化、機構化發展道路，是順應市場需求變革、破解行業痛點、實現高質量發展的關鍵。展望未來，唯有推動住房租賃行業向專業化、規範化、品質化方向加速邁進，才能真正實現讓租賃住房成為新市民、青年人安居樂業的堅實支撐。
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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