水利部和中國氣象局聯合發布橙色山洪災害氣象預警
2025-10-25 02:46 2,317次浏览男子穿黑絲披鬥篷爬進地鐵 公交車上捏爆袋裝牛奶噴灑一地 博主起號亂象叢生亟待規制 近日，杭州地鐵9號線客運中心地鐵站，一名男子身穿黑絲上衣，身披黑鬥篷，在地鐵開門時，以爬行的方式進入車廂，行為詭異，有乘客被嚇到尖叫著跑開。 據悉，該男子疑為起號炒作——其在短視頻平臺上發布一則視頻，並配文稱「我能(起號)成功嗎」？事發後，相關短視頻平臺發布通報：經核查，該帳號以不當行為博取流量，涉嫌擾亂公共秩序，造成惡劣影響，已被無限期封禁。 這種極端起號行為並非個例。《法治日報》記者近日調查發現，現實中，一些博主為了快速起號(指在社交媒體平臺開通帳號後，通過運營短時間內積攢一定的粉絲量、獲得較高的流量曝光)，無所不用其極，採取了許多奇葩甚至違反法律規定的起號方式，造成了不良社會影響。 為博流量不擇手段 博主「王××」於7月29日發布了一個在公交車捏爆牛奶的視頻，視頻中該博主將袋裝牛奶捏爆噴灑到前排乘客的身上，導致車廂裡、車座上、玻璃上到處都是牛奶。視頻獲得了近5萬點讚。 這樣的公共場合如地鐵、公交車為何會成為一些博主乃至「網紅」的表演場？原來，是這些博主接了「挑戰」。 接挑戰視頻是指接受網友評論的挑戰並將過程製作成視頻發在平臺。記者觀察發現，近期，有很多博主，特別是剛開帳號的，都選擇了這一「賽道」。 有博主接受的挑戰是隨機找一個路人將飲料潑在對方身上，看對方什麼反應；有博主的挑戰是去搶陌生人的飯吃；有博主的挑戰內容是戴著黑色頭套去銀行取錢；更有甚者，挑戰的內容是拿著麵粉在公安局前吸兩口，跟警察對視一眼轉身就跑等。 有網友在評論區留言稱這些行為會影響人的價值觀，形成錯誤的引導。 除了引人不適的公共場合「挑戰」，有的博主為了起號還會營造虛假人設，通過訴說原生家庭的不幸、製造男女對立等「帶節奏」，以吸引更多的關注度。 博主「香×××」在各個平臺發視頻訴說原生家庭不幸，甚至被家人打罵，隨後視頻火爆全網，評論區全是表達安慰、同情的留言，該博主全網粉絲激增迅速走紅，也開始了直播帶貨等商業活動。 反轉很快就到。經平臺查證，該帳號部分內容為編排劇本，引發網友對其「賣慘博流量」的聲討。 短視頻博主「××太子」發帖炫耀自己如何戲耍國內銀行卷錢跑路，其個人簡介寫著「圈錢3980萬元潛逃被銀行全國追逃」，引發不少網友關注。他把在國外的別墅和奢靡生活拍成短視頻發在網上，還把和銀行工作人員的聊天記錄發出來，稱借的錢就是不還。目前，平臺官方以該帳號涉嫌通過虛假人設博取流量，對其無限期封禁。 還有不少短視頻上的圖文帖通過抓人眼球、毀「三觀」的標題吸引網友點進去評論，從而達到引流的目的。比如「網上認的哥哥買房了，我想讓他把房子送給我，有錯嗎」「怎麼樣可以讓員工自願加班不要加班費」「高考和漫展時間撞了，高考可以補考嗎」…… 一名不願具名的業內人士告訴記者，快速起號的方式之一就是打造劇本，設立人設，利用網友的優越感、好奇心、窺探欲等引發評論和期待，將這類劇本重複四五輪吸引足夠粉絲關注和流量後，就能起號成功了。 「再將之前的視頻一刪，一個優質的、有高粉絲量的帳號就此誕生。這時，博主就可以通過接廣告，賣產品把流量轉化為商業收益了。」該業內人士直言。 買賣帳號原地起號 記者還注意到，利用AI生成低俗、獵奇內容成了起號的新方式。 博主「齊××」發布的視頻內容均為用AI生成的西遊記惡搞視頻，點讚最高的兩條內容高度類似，視頻中唐僧邊吃肉邊和穿著暴露的女妖精打情罵俏，和原著內容嚴重不符。由於內容獵奇，該博主視頻獲贊量已超24萬，其帳號也開始進行帶貨。 「不需要有粉絲基礎，也不需要真人出鏡，直接用AI幫你打造一整套視頻，只需要把視頻上傳到網上，掛上商品連結就能輕鬆實現從流量到銷量的轉化。」記者看到，社交平臺上，這樣的「AI起號」經驗帖層出不窮。 這種模式吸引不少缺乏創意和技術能力的新人博主跟風。他們簡單輸入關鍵詞，讓AI生成含暴力、色情暗示或違背公序良俗元素的圖文、短視頻，以此在短時間內吸引流量。 伴著詭譎的背景音樂，一張恐怖的人臉突然出現在窗外。這是某博主在短視頻平臺發布的視頻內容，作者聲明內容由AI生成，畫面詭異且恐怖。記者點開其主頁發現，該博主的視頻內容都是以AI生成恐怖、詭異視頻為主，標籤寫著「膽小慎入」。評論區裡不少人留言大呼「刺激」。 記者調查發現，還有一種起號方式更簡單——直接買「現成的」，原地起號。多個平臺的相關帖子評論區內，均有留言買賣帳號的情況出現。記者隨機添加了其中一人，對方稱，各個短視頻平臺的帳號都有，沒有違規記錄的帳號價格較高。 緊接著，他向記者推薦了一個有著18萬粉絲的顏值賽道帳號，稱該帳號粉絲群體98%是男性，粉絲人數最多的年齡段在24至30歲左右，要價1.7萬餘元。 對方告訴記者，如果預算合適可以多買幾個粉絲量剛過萬的帳號，避免被舉報封號後沒有帳號用。「比如這個2.6萬粉絲的帳號，3000元就能拿下。」 受訪專家表示，依據網絡安全法、《網絡信息內容生態治理規定》《網際網路信息服務管理辦法》等法律法規，這些靠奇葩、畸形、極端行為起號的行為人，可能承擔的法律責任需要根據具體情況判斷。例如，編造虛假信息起號，情節嚴重的可能涉及刑法規定的編造、故意傳播虛假信息罪，面臨有期徒刑、拘役或者管制等刑事責任；倘若涉及編造他人謠言起號，則需要就其造成的實際損害承擔相應的民事賠償責任。 「根據反電信網絡詐騙法的規定，任何單位和個人不得非法買賣、出租、出借網際網路帳號。」北京航空航天大學法學院副教授趙精武說。 強化事後問責手段 如何有效規制網際網路博主起號亂象？ 中國傳媒大學文化產業管理學院法律系教授李丹林認為，平臺應該更加嚴格地履行管理職責，通過更為完善的監督環節和技術手段，甄別違法不良內容，一旦出現應當依法依約採取警示整改、限制功能、暫停更新、關閉帳號等處置措施，及時消除違法信息，保存記錄並向有關主管部門報告。 「從長遠來看，更重要的是切斷畸形起號的經濟鏈條。」趙精武建議，監管機構既需要在事前階段預防畸形起號的發生，例如封禁帳號、屏蔽內容、刪除連結等，也需要在事後階段根據具體情形進行追責。因為部分行為人在起號成功後會刪除相關內容，將帳號「洗白」，但這類行為並不能否定先前行為的違法性，故而需要通過強化事後問責的手段杜絕行為人的僥倖心理。 「平臺應當在用戶註冊階段以顯著方式提醒用戶遵守法律法規和社會公德，針對新註冊用戶發布的前幾個視頻內容進行重點審核，儘可能降低畸形起號風險。同時，也需要對存在多次賣號的用戶進行重點標記，避免其採取廣泛畸形起號的方式獲取經濟收益。」趙精武說。 他還提到，對於通過AI生成低俗獵奇視頻起號的現象，技術服務提供者應當在生成環節進行事前的特定內容屏蔽，例如用戶輸入指令存在誘導生成違法犯罪信息時，應當提示可能涉及敏感詞、屏蔽顯著違法信息的生成；監管機構應當依據相關法律法規，對網絡平臺和服務提供者的信息內容審查義務履行情況進行定期評估和審查，嚴格落實人工智慧生成合成內容的標識義務。 「網絡平臺應當暢通用戶投訴舉報渠道，增設AI生成低俗獵奇視頻投訴選項，在算法推薦服務層面減少類似視頻的推送和傳播；網信、電信、公安等有關部門應當根據情節輕重追究視頻發布者的法律責任，涉及危害國家安全、侵犯公民合法權益並造成嚴重損害結果的，必須追究其刑事責任。」趙精武說。 本報見習記者 王宇翔 / 本報記者 張守坤
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
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