随着科技的飞速发展，AI 逐渐替代人类工作已成为不可逆转的趋势。在这一进程中，AI 类人和大数据平台的掌控权归属成为关键问题。从社会稳定与公平的角度来看，由国家（ 国企 ）掌控具有不可比拟的优势。
首先，私企和资本家往往以追求利润最大化为首要目标。在 AI 广泛应用的情况下，他们更倾向于利用 AI 降低人力成本，这无疑会加剧失业问题，难以有效解决大规模的就业难题。并且，受逐利本性驱使，在分配财富时，他们会将更多利益向自身倾斜，进一步拉大了贫富差距，导致社会阶层固化，富者愈富，贫者愈贫的现象愈发严重......
而国有企业则肩负着维护社会整体利益的重任。国家掌控 AI 类人和大数据平台，能够从宏观层面进行调控，有计划地推动AI技术广泛应用，通过发展相关新兴产业创造新的就业岗位，促进充分就业。其次，在财富分配上，国家也可借助平台优势，优化资源配置，采取合理政策缩小贫富差距，确保发展成果惠及全体人民，维护社会的公平正义与和谐稳定。因此，AI 类人和大数据平台应由国家或国有企业掌控。对此，您觉得呢？自古以来，我国就有“为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平”的志向和传统。一切有理想、有抱负的中国人都应该立时代之潮头、通古今之变化、发思想之先声，积极建言献策，担负起历史赋予的光荣使命！快来《共绘网》的评论区参与讨论吧！
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陷入严重内卷的还有电商平台。有些平台在设定上引导小商家极限竞价、给出最低价，以及极易导致小商家被薅羊毛的“仅退款”，动辄扣货款、扣押金，赚的可能没有扣得多。对消费者来说看似是好事，但是小商家本质都是制造业，极限卷价格，最终只会导致劣币驱逐良币、企业“降本增效”，回旋镖最终会击中身为打工人一体两面的消费者。当然，消费者的数量远超过小商家，这也是消费者与小商家的悲喜并不相通的原因。同样，很多消费者与光伏等制造业也相距甚远，消费者与相关从业者的悲喜往往也不相通。当然也有例外。比如外卖行业，消费者和从业者的悲喜难能可贵地同频共振，彼此感知对方的不容易。而我们作为时代见证者，也一路见证了这个行业的人性化变迁。送外卖是很多打工人的过渡性选择，甚至是兜底选择。有人举手表示还有网约车，说的是没错，但是送外卖骑的小电驴可比网约车的汽车便宜多了啊。当外卖员，有劳有得、多劳多得，相比于建筑业、制造业等其他劳动密集型行业，这已经是一份还算不错的工作。在这个行业，一头是庞大的灵活就业群体，一头还连着数量最多的中小微餐饮商家，最终服务的终端则是要吃饭的消费者。在这个市场中，消费者想要餐食越快送达越好，商家想要配送费越低越好，骑手则希望订单多多益善。在追求极致效率时代，订单、路线等信息全部被转化为提高效率的数据，在大数据加持下，送餐时间被不断压缩。所以，在很长一段时间里，外卖员都被外界认为是“困在算法”里。骑手为降低超时率铤而走险，逆行、闯红灯等现象频发，商家一次出餐慢了、消费者一次投诉都可能吃罚单等等，都会被简单归因到“算法”之中。但实际上，驱动外卖小哥每天跑单的，不是手机上所谓的“算法”，而是现实的生活压力、经济压力。他们的跑单时长、收入水平，更多取决于自身的生活处境。需要厘清的是，算法无法控制一切，但外界却似乎将一切都归咎于算法。更准确来说，外卖员群体不是困在技术算法里，而是困在生活算法的“内卷”之中——既然很难留在大城市，那就跑更多单，挣更多钱，带回老家。解决问题，要抓住关键矛盾。要帮助外卖小哥改善处境，从改进配送算法做起是第一步，后续还需要全社会合力来解决问题。作者丨燕梳楼
(0)推进产业链协同创新。支持行业龙头企业发挥带头作用，带动上下游企业共建场景驱动、技术兼容、标准互通的行业可信数据空间，促进大中小企业数据共享共用。鼓励探索创新基于可信第三方的行业可信数据空间建设运营模式，推动跨行业、跨领域数据流动和融合利用。实施“国有企业数据效能提升行动”，加快构建国资央企大数据体系，赋能产业转型升级。创新国有企业数据管理机制，优化科技创新考核指标体系。
(1)核心优势。 DeepSeek一体机的优势主要体现在技术性能、行业适配、成本效益和生态构建等多个方面。技术性能：高性能与灵活性 软硬件协同优化 DeepSeek一体机通过自研算法与国产芯片（如华为昇腾、海光）的深度适配，实现了高性能、低延迟的AI算力输出。例如，昇腾910C芯片在推理性能上达到NVIDIA H100的60%，并完成对DeepSeek全系列模型的适配优化。 弹性算力池化 支持按需分配算力资源（10TOPS至1000TOPS动态扩展），适配高频交易、实时医疗分析等高复杂度场景。例如，某银行信贷风控模型响应时间从秒级降至毫秒级。多模态交互能力 集成语音、视觉、传感器交互，支持家庭AI教育（替代70%重复辅导）和本地化8K影视渲染，降低对云端带宽依赖。行业适配：跨领域渗透与效率提升 政务场景 深圳福田区通过DeepSeek一体机实现政务“AI数智员工”，覆盖240个业务场景，服务响应效率提升40%。医疗场景 基层医院AI辅助诊断系统阅片效率提升5倍，误诊率下降30%。例如，某三甲医院通过一体机实现CT影像实时分析，诊断准确率提升至95%。工业场景 三一重工通过一体机实现设备预测性维护，故障停机率降低40%，年节省维护成本超500万元。金融场景 某银行信贷风控模型响应时间从秒级降至毫秒级，客户审批效率提升50%。
(0)管控的高度集权性（highly centralized）。管控人工智能使用的角色要么是各国政府，要么是各个大公司（即互联网平台公司）；人工智能领域的主导力量要么是各国政府，要么是各大公司（即平台）。 基于互联网之上的人工智能涉及国家间的关系，这里蕴含两种相关但又不同的安全问题：一是技术本身和技术使用的安全问题（safety）；二是国家间的安全问题（security），即一个国家对另一个国家是否构成威胁的问题。基于对技术本身安全和国家间安全的需要，管控的高度集权性不可避免。这也就是为什么自互联网产生以来，人们对互联网主权的讨论从未终止过。尽管互联网主权很难实现，但各国还是千方百计地来掌控互联网，使其体现出一定程度的“主权性”。再者，国家之间的互联互通仅仅通过一个国家一个接口或者几个接口的方式进行，这种关联方式也为高度集权性创造了技术条件。这种集权性也可以表现为公司形式。尽管在内部事务上，一些美国公司拥有了某种程度的对抗国家的权力，但在国际层面，无论是主动的还是被动的，公司就是国家的代理人。作者：郑永年，香港中文大学（深圳）公共政策学院教授
(0)国家数据局、中央网信办、工业和信息化部、公安部、国务院国资委近日印发《关于促进企业数据资源开发利用的意见》，从健全企业数据权益实现机制、培育企业数字化竞争力、赋能产业转型升级、服务经济社会高质量发展、营造开放透明可预期的发展环境五个方面作出具体部署。 在赋能产业转型升级方面，《意见》提出，推进产业链协同创新。支持行业龙头企业发挥带头作用，带动上下游企业共建场景驱动、技术兼容、标准互通的行业可信数据空间，促进大中小企业数据共享共用。鼓励探索创新基于可信第三方的行业可信数据空间建设运营模式，推动跨行业、跨领域数据流动和融合利用。实施“国有企业数据效能提升行动”，加快构建国资央企大数据体系，赋能产业转型升级。创新国有企业数据管理机制，优化科技创新考核指标体系。
(0)我希望和但愿全中国势不可挡，国家安全法、权益保护法、教育平台为本长期合作共赢！！！！！！！！！！！！我希望和平荣光发挥好正能量支持和鼓励！开天辟地，温和善良友好相处方式不一样[得意][爱心][嘴唇][握手][抱拳][胜利][耶][加油][太阳][月亮][庆祝][庆祝][庆祝][發][福][烟花][烟花][烟花][爆竹][爆竹][爆竹][爆竹][爆竹][爆竹][爆竹][爆竹][跳跳][转圈]
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