兩部門修訂印發《支持學前教育發展資金管理辦法》
2025-10-22 23:35 7,348次浏览遇到暴雨天氣，不少停放在低洼地帶的車輛和行進中的車輛不慎被水淹，甚至有車輛被大水衝走。當車主向保險公司申請理賠時，保險公司卻可能以「強降雨系突發事件」為由主張免責。保險公司這種說法站得住腳嗎？車主應該如何維護自己的合法權益，降低損失？ 投保車損險涉水 車輛獲賠付保障 因突降暴雨，車主李某駕駛小汽車經過積水的橋洞時熄火，導致車輛被水泡。事發後，李某迅速撥打保險公司電話報案，並拍照記錄了車輛泡水情況。後經鑑定評估，該車發動機電腦、線路受損，達到報廢的標準。李某請求保險公司賠付車輛損失，保險公司以強降雨系突發事件為由主張免責。法院經審理後，判決保險公司賠償車輛損失及鑑定費用。 近段時間進入汛期，多地強降雨頻發。不少停放在停車場、低洼地帶的車輛和行進中的車輛不慎被水淹，甚至有車輛被大水衝走。根據2020年9月發布的《關於實施車險綜合改革的指導意見》，原需單獨購買的「發動機涉水損失險」及其附加條款的保險責任，已直接納入主險「機動車損失保險」(即車損險)的保障範圍。這就意味著，只要車主投保了商業車險中的車損險，因暴雨、洪水等自然災害造成的車輛損失，原則上都屬於車損險保障範圍。 車損險並非萬無一失 五種情況應避免 車主投保了車損險，是不是就萬無一失，車輛涉水一定能夠獲得賠償？其實不然，涉水車輛理賠也需要注意例外情況。這些免賠情形主要有以下幾種： 1.未及時通知保險公司。《中華人民共和國保險法》第二十一條規定：投保人、被保險人或者受益人知道保險事故發生後，應當及時通知保險人。故意或者因重大過失未及時通知，致使保險事故的性質、原因、損失程度等難以確定的，保險人對無法確定的部分，不承擔賠償或者給付保險金的責任，但保險人通過其他途徑已經及時知道或者應當及時知道保險事故發生的除外。因此，車輛涉水事故後，車主或者車輛使用人應當及時報案，儘快向保險公司告知車輛涉水等情況，以便在保險公司指導、配合下進行處理。實踐中不同保險公司有不同要求，但報案時間多在48小時以內，需要根據保險合同的約定精準辦理。報案的同時，還要在確保自身安全的前提下，做好現場證據固定，及時留存包含車牌或周邊參照物的事故車輛全景照、能夠清晰顯示水位的局部照、發動機進氣口等受損部位特寫，有條件的還可以錄視頻，連續拍攝車輛編號、水位變化及施救過程，保證時間、地點可追溯。 2.車輛涉水後二次點火。《中華人民共和國保險法》第五十七條規定：保險事故發生時，被保險人有責任盡力採取必要的措施，防止或者減少損失。車輛涉水被淹後，若擅自二次啟動，由此造成的發動機等部件損壞，一般不在車損險理賠範圍內。車輛涉水熄火後，發動機可能已進水，若二次啟動，水流會通過進氣口進入氣缸，造成活塞、連杆等部件嚴重損壞。這種操作屬於「人為擴大損失」，保險合同一般都明確將其列為免責條款，不予賠付。當然，判斷被保險人是否履行了救災防損義務，必須以被保險人的應知、能知以及能夠採取措施為前提，而不能強人所難片面加重被保險人的義務。 3.車輛未按期年檢或年檢不合格。根據《中華人民共和國道路交通安全法》的規定，對機動車進行安全技術檢驗是機動車所有人的法定義務，其目的是為了確保通行車輛符合安全技術要求，防止存在安全隱患的車輛上路通行對他人人身、財產安全構成危害。因此，多數商業險條款將「車輛未按規定檢驗」列為免責條款，如果保險公司已經履行了明確說明義務，未年檢或年檢不合格的車輛違反法定上路條件即使發生了水淹事故，保險公司也可依據保險合同相關規定整體拒賠。 4.駕駛人存在違法行為。若駕駛人在車輛涉水時存在酒駕、毒駕、無證駕駛、故意駛入深水區等違法行為，保險公司有權拒賠。上述這些行為都是法律、行政法規中的禁止性行為，保險合同一般也都會將其作為免責條款。具有這些情形時，如果支持機動車商業保險賠付，無異於鼓勵違法行為的存在，與法律原則的要求不相符。 5.車輛零部件自然老化損壞。因暴雨導致車輛零部件如電路、線路等自然老化、鏽蝕、損壞，通常認為這是車輛本身自然損耗的結果，而非暴雨直接造成的突發、意外損失，可能不予理賠。另外，即使是在暴雨積水中行駛導致輪胎、輪轂損壞，車損險通常也不賠單獨的車輪損失。 格式條款或無效 保險公司難脫責 需要指出的是，保險公司免賠或者免責條款多數是基於合同的約定，這就存在因為格式條款被認定無效的可能。《中華人民共和國保險法》第十七條規定：訂立保險合同，採用保險人提供的格式條款的，保險人向投保人提供的投保單應當附格式條款，保險人應當向投保人說明合同的內容。對保險合同中免除保險人責任的條款，保險人在訂立合同時應當在投保單保險單或者其他保險憑證上作出足以引起投保人注意的提示，並對該條款的內容以書面或者口頭形式向投保人作出明確說明；未作提示或者明確說明的，該條款不產生效力。 《最高人民法院關於適用〈中華人民共和國保險法〉若干問題的解釋(二)》第九條對此進一步予以明確：保險人提供的格式合同文本中的責任免除條款免賠額免賠率比例賠付或者給付等免除或者減輕保險人責任的條款，可以認定為保險法第十七條第二款規定的「免除保險人責任的條款」。 因此，保險人對免責條款需履行「雙重義務」，即提示義務和明確說明義務。提示義務是指以足以引起投保人注意的文字字體、符號、顏色或者其他明顯標誌對保險合同中有關免除保險人責任的相關內容作出提示，提醒其注意這些免責條款。例如採取較大字號、特殊字體、黑體、加粗、加框、特殊顏色等辦法，使得被保險人能夠輕鬆識別應當注意的條款。明確說明義務則是指保險人在與投保人籤訂保險合同之前或者籤訂保險合同之時，保險人對於保險合同中所約定的免責條款，除了在保險單上提示投保人注意外，還對有關免責條款的概念內容及其法律後果等，以書面或者口頭形式向投保人或其代理人作出一般人能夠理解的解釋說明，以使投保人明確了該條款的真實含義和法律後果。 司法實踐中，還要求保險公司對已盡到免責條款的提示義務及明確說明義務進行舉證，舉證不能的情況下，免責條款不產生法律效力，保險公司還應當承擔相應責任，不能據此免賠。 文/何昌(故宮博物院法律處) 王蘇姍(北京市第二中級人民法院)
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)
免责声明：本文内容与数据仅供参考，不构成投资建议，使用前请核实。据此操作，风险自担。
桃鹿直播
「活动」首次登录送新手大礼包
- 软件大小: 785.38MB
- 最后更新: 2025-10-22 23:35
- 最新版本: v9.2.6.2
- 文件格式: apk
- 应用分类:ios-Android 魅影app下载免费版
- 使用语言: 中文
- : 需要联网
- 系统要求: 3.16以上
客服热线：133-9475-4812
蜜糖直播类似软件
猜你喜欢
-
2025-10-22 23:35
-
2025-10-22 23:35
-
2025-10-22 23:35
-
2025-10-22 23:35
-
2025-10-22 23:35
-
2025-10-22 23:35
-
2025-10-22 23:35
-
2025-10-22 23:35
-
2025-10-22 23:35
-
2025-10-22 23:35
-
2025-10-22 23:35
96731
13726
39
2025-10-22 23:35
69213
68
2025-10-22 23:35
13468
67
2025-10-22 23:35
83751
86
2025-10-22 23:35
71569
97
2025-10-22 23:35
69815
18
2025-10-22 23:35
32975
67
2025-10-22 23:35
45298
14
2025-10-22 23:35
57623
92
2025-10-22 23:35
31865
71
2025-10-22 23:35
47685
21957
85143
61
69
79625
96123
69
67
23
53
89354