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更新时间：2025-04-26 03:26:59　浏览次数： 212

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益阳市(赫山区、资阳区、沅江市、桃江县、安化县、南县)

石嘴山市(大武口区、惠农区、平罗县)

嘉兴市(平湖市、嘉善县、南湖区、海宁市、秀洲区、海盐县、桐乡市)

海南藏族自治州(贵德县、兴海县、共和县、同德县、贵南县)

肇庆市(高要区、端州区、封开县、鼎湖区、广宁县、四会市、怀集县、德庆县)

随州市(广水市、曾都区、随县)

伊犁哈萨克自治州(伊宁市、伊宁县、昭苏县、霍城县、新源县、察布查尔锡伯自治县、特克斯县、奎屯市、尼勒克县、霍尔果斯市、巩留县)

资阳市(雁江区、安岳县、乐至县)

怒江傈僳族自治州(福贡县、泸水市、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县)

娄底市(娄星区、双峰县、新化县、涟源市、冷水江市)

固原市(西吉县、隆德县、彭阳县、原州区、泾源县)

江门市(江海区、开平市、鹤山市、恩平市、台山市、蓬江区、新会区)

玉林市(陆川县、北流市、兴业县、福绵区、玉州区、容县、博白县)

安阳市(汤阴县、安阳县、林州市、滑县、文峰区、北关区、内黄县、殷都区、龙安区)

驻马店市(遂平县、正阳县、平舆县、确山县、泌阳县、上蔡县、新蔡县、汝南县、西平县、驿城区)

三亚市(海棠区、吉阳区、天涯区、崖州区)

海西蒙古族藏族自治州(茫崖市、天峻县、格尔木市、乌兰县、都兰县、德令哈市)

烟台市(招远市、芝罘区、龙口市、莱山区、蓬莱区、栖霞市、福山区、牟平区、莱州市、海阳市、莱阳市)

莆田市(仙游县、秀屿区、荔城区、城厢区、涵江区)

仙桃市(潜江市、神农架林区、天门市)

延边朝鲜族自治州(珲春市、龙井市、敦化市、安图县、汪清县、和龙市、延吉市、图们市)

广西壮族自治区

信阳市(潢川县、商城县、浉河区、平桥区、光山县、罗山县、固始县、息县、淮滨县、新县)

甘南藏族自治州(玛曲县、舟曲县、合作市、碌曲县、夏河县、迭部县、临潭县、卓尼县)

宁夏回族自治区

长沙市(岳麓区、浏阳市、长沙县、芙蓉区、开福区、望城区、雨花区、天心区、宁乡市)

遂宁市(安居区、蓬溪县、船山区、射洪市、大英县)

锡林郭勒盟(正镶白旗、多伦县、西乌珠穆沁旗、镶黄旗、东乌珠穆沁旗、太仆寺旗、阿巴嘎旗、苏尼特右旗、锡林浩特市、二连浩特市、苏尼特左旗、正蓝旗)

衢州市(龙游县、衢江区、开化县、常山县、柯城区、江山市)

南充市(营山县、西充县、顺庆区、蓬安县、阆中市、高坪区、仪陇县、嘉陵区、南部县)

铜仁市(江口县、碧江区、德江县、石阡县、沿河土家族自治县、思南县、印江土家族苗族自治县、玉屏侗族自治县、万山区、松桃苗族自治县)

恩施土家族苗族自治州(巴东县、利川市、宣恩县、咸丰县、建始县、鹤峰县、来凤县、恩施市)

衡阳市(珠晖区、常宁市、蒸湘区、南岳区、石鼓区、雁峰区、衡山县、衡南县、衡东县、祁东县、衡阳县、耒阳市)

张掖市(甘州区、肃南裕固族自治县、民乐县、山丹县、高台县、临泽县)

成都市(青白江区、武侯区、崇州市、郫都区、成华区、蒲江县、都江堰市、双流区、温江区、青羊区、新津区、新都区、金牛区、简阳市、龙泉驿区、彭州市、金堂县、锦江区、邛崃市、大邑县)

平凉市(庄浪县、崇信县、静宁县、泾川县、华亭市、崆峒区、灵台县)

湘潭市(岳塘区、湘潭县、韶山市、雨湖区、湘乡市)

运城市(永济市、新绛县、闻喜县、芮城县、平陆县、万荣县、稷山县、绛县、临猗县、盐湖区、河津市、垣曲县、夏县)

遵义市(汇川区、凤冈县、播州区、习水县、赤水市、余庆县、道真仡佬族苗族自治县、正安县、绥阳县、湄潭县、仁怀市、桐梓县、红花岗区、务川仡佬族苗族自治县)

山南市(乃东区、措美县、琼结县、加查县、曲松县、扎囊县、洛扎县、贡嘎县、错那市、隆子县、桑日县、浪卡子县)

南通市(如东县、通州区、海门区、启东市、海安市、崇川区、如皋市)

昌都市(类乌齐县、左贡县、卡若区、贡觉县、洛隆县、芒康县、丁青县、八宿县、边坝县、江达县、察雅县)

宣城市(绩溪县、郎溪县、宁国市、旌德县、广德市、泾县、宣州区)

长春市(榆树市、南关区、德惠市、双阳区、农安县、绿园区、九台区、公主岭市、宽城区、朝阳区、二道区)

赤峰市(巴林右旗、红山区、宁城县、敖汉旗、阿鲁科尔沁旗、林西县、翁牛特旗、喀喇沁旗、巴林左旗、松山区、元宝山区、克什克腾旗)

克拉玛依市(乌尔禾区、独山子区、克拉玛依区、白碱滩区)

哈尔滨市(阿城区、木兰县、延寿县、双城区、通河县、道外区、香坊区、方正县、五常市、南岗区、尚志市、依兰县、松北区、呼兰区、宾县、道里区、平房区、巴彦县)

兴安盟(扎赉特旗、科尔沁右翼前旗、阿尔山市、乌兰浩特市、突泉县、科尔沁右翼中旗)

儋州市

本溪市(明山区、溪湖区、本溪满族自治县、南芬区、平山区、桓仁满族自治县)

沧州市(肃宁县、黄骅市、东光县、盐山县、青县、河间市、孟村回族自治县、任丘市、吴桥县、海兴县、南皮县、沧县、运河区、新华区、泊头市、献县)

西双版纳傣族自治州(勐腊县、勐海县、景洪市)

阿拉善盟(阿拉善右旗、阿拉善左旗、额济纳旗)

天水市(武山县、张家川回族自治县、秦安县、清水县、麦积区、秦州区、甘谷县)

辽源市(龙山区、东辽县、西安区、东丰县)

日照市(莒县、东港区、岚山区、五莲县)

广元市(朝天区、青川县、昭化区、利州区、苍溪县、旺苍县、剑阁县)

哈密市(伊吾县、伊州区、巴里坤哈萨克自治县)

赣州市(赣县区、上犹县、宁都县、龙南市、章贡区、南康区、大余县、信丰县、定南县、兴国县、会昌县、崇义县、全南县、安远县、瑞金市、于都县、石城县、寻乌县)

林芝市(巴宜区、米林市、墨脱县、波密县、察隅县、朗县、工布江达县)

泉州市(洛江区、惠安县、永春县、石狮市、晋江市、丰泽区、泉港区、德化县、南安市、金门县、安溪县、鲤城区)

鞍山市(铁西区、海城市、岫岩满族自治县、台安县、千山区、铁东区、立山区)

达州市(开江县、宣汉县、大竹县、万源市、通川区、达川区、渠县)

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乌兰察布市(丰镇市、商都县、集宁区、察哈尔右翼前旗、察哈尔右翼中旗、化德县、凉城县、四子王旗、察哈尔右翼后旗、卓资县、兴和县)

晋中市(榆社县、榆次区、太谷区、祁县、和顺县、寿阳县、灵石县、左权县、昔阳县、平遥县、介休市)

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黔东南苗族侗族自治州(黄平县、丹寨县、雷山县、天柱县、剑河县、麻江县、三穗县、榕江县、施秉县、镇远县、黎平县、凯里市、台江县、岑巩县、从江县、锦屏县)

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菏泽市(牡丹区、成武县、郓城县、曹县、鄄城县、巨野县、单县、东明县、定陶区)

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普洱市(孟连傣族拉祜族佤族自治县、西盟佤族自治县、景谷傣族彝族自治县、思茅区、景东彝族自治县、澜沧拉祜族自治县、镇沅彝族哈尼族拉祜族自治县、墨江哈尼族自治县、宁洱哈尼族彝族自治县、江城哈尼族彝族自治县)

六安市(霍邱县、金寨县、舒城县、裕安区、金安区、霍山县、叶集区)

铜陵市(郊区、义安区、枞阳县、铜官区)

西宁市(大通回族土族自治县、湟中区、城中区、湟源县、城东区、城北区、城西区)

　　中国货币市场

　　人工智能在我国支付领域得到广泛应用，相应地对我国央行的履职能力产生一定的影响。文章从支付视角详细分析人工智能给我国央行带来的机遇与挑战，并提出应对策略。

　　近年来，凭借强大的数据处理能力和自我学习能力，人工智能在我国支付领域得到广泛应用，影响力不断扩大。它不仅重塑了支付行业，相应地提升了我国央行监管洗钱欺诈、分析经济金融形势、制定货币政策和监测金融风险的能力，还带来新的问题。对于人工智能技术而言，我国央行不仅是监管者，还是使用者。因此，我国央行既要抓住机遇，又要迎接挑战，驾驭人工智能向善履行好职责。

　　一、支付视角下人工智能带给我国央行的机遇

　　（一）有助于提升支付数据获得水平

　　人工智能在支付领域广泛应用后，进一步简化了支付流程，提高了支付效率，提升了支付体验，为个人带来智能化、个性化的支付服务，促使更多的人使用非现金支付。支付是一种经济活动，它将消费者、商家、企业、金融机构连接起来。商家和企业及时分析收集到的销售情况，有助于商家精准营销及企业开发出符合消费者需求的新产品。金融机构利用客户数据对其画像，精准营销理财产品和贷款。这些微观经济活动都是依靠支付完成，相应地在金融机构生成了支付数据，最终使我国央行获得整个社会的、以市场需求为中心的支付数据。

　　（二）有助于提升洗钱欺诈监管水平

　　当前我国金融机构普遍运用机器学习、知识图谱等人工智能技术完善支付业务监控模型，对海量支付数据进行实时监测、智能分析和及时预警，实现对可疑交易和欺诈行为进行精准化识别、自动化拦截和智能化处置，极大地提升了对洗钱、欺诈等犯罪行为防范的及时性和准确性，有力地打击了洗钱、支付欺诈等违法违规行为，提高了洗钱、支付欺诈监管工作水平，同时还能为我国央行提供反映真实经济活动的支付数据。

　　（三）有助于提升经济金融分析水平

　　我国央行传统的经济金融分析主要依靠少量、静态、单一的统计数据开展，存在一定的局限性。人工智能广泛应用于支付领域后，我国央行能够获得更为全面的、反映市场需求和真实经济活动的支付数据，为经济金融分析及时提供了海量、动态、多样的数据资源。这些海量的支付数据关系复杂，结构各异，个人无法处理。但是借助机器学习模型，充分发挥其高效安全处理数据和强大学习能力的优势，对海量支付数据进行智能关联和深入分析，挖掘出其中的关联关系，可使我国央行能够及时准确捕捉到经济金融运行的变化趋势，前瞻性做好经济金融形势的预研预判，为宏观调控决策提供更加高效、更加精准的信息支持。特别是，我国央行可以运用大模型对特定事件进行推演，分析其产生原因、影响因素和最终结果，从而进行提前预判和评估，以便快速出台政策应对。

　　（四）有助于提升货币政策制定水平

　　长期以来，为促进经济高质量发展，我国央行一直寻求最优的货币政策组合，但受到多种因素的制约。现在，人工智能凭借其强大的数据处理能力和自我学习能力，为实现这一目标提供了巨大助力。我国央行运用人工智能高效数据处理能力对海量支付数据进行挖掘分析，了解各个行业、地区的发展状况和资金需求情况，然后进行政策模拟，筛选出最优的货币政策组合，引导金融机构加大对重大战略、重点领域和薄弱环节的信贷支持力度，促进实体经济高质量发展。不仅如此，我国央行还能通过对支付数据分析，及时获得货币政策执行后的情况，快速作出反应，主动进行微调。

　　（五）有助于提升金融风险监测水平

　　传统的金融风险监测办法主要是金融机构每月向央行报送报表，人工根据监测指标进行分析判断，存在一定的时间滞后性，难以及时发现金融风险，容易错失防范金融风险的最佳时机。特别是在当前全球金融一体化的时代，金融风险的联动性更强，传播速度更快，这种传统办法难以满足快速、准确监测金融风险的要求。人工智能的应用给监测金融风险带来了机会，通过机器学习等人工智能技术，实时监测金融体系运行情况，对海量支付数据进行实时分析，不仅能迅速找出潜在的金融风险，还能及时发现金融风险的形成原因、传播途径，提高对金融风险的精准识别能力和应对速度，帮助我国央行对金融风险做到早识别、早预警、早处置，提高对系统性金融风险的防范能力，更好地维护金融稳定。

　　二、支付视角下人工智能带给我国央行的挑战

　　（一）缺乏人工智能应用法律规范

　　我国央行是支付行业的监管者，人工智能在支付领域的应用必须接受其监管，使之规范发展。目前我国没有出台专门的《人工智能法》，更没有制定规范人工智能在支付领域应用的法律规定。现有的规范人工智能的法律规定是2023年7月13日网信办等7部委联合发布的《生成式人工智能服务管理暂行办法》，但它只是部门规章，效力等级较低，规范力度有限，针对性不强。这种现状使央行在履行支付监管职责时面临无法可依问题，且难以解决。问题主要有：一是没有建立人工智能在支付领域应用的市场准入和退出机制。二是没有建立对人工智能在支付领域应用的算法和模型的合规性、安全性、有效性进行持续评估的制度。三是当前人工智能在支付领域很多场景得到广泛应用，每种服务在功能、安全等方面存在较大差异，一旦发生问题，责任主体难以界定，后续处理难度比较大，成本比较高。四是人工智能的算法和模型十分复杂，普遍存在黑箱问题，其决策过程不透明，输出结果较难解释，不容易被外界理解。如果出现偏差，容易影响使用者准确作出决策。

　　（二）削弱数量型货币政策调控的有效性

　　由于人工智能的辅助，越来越多的人选择使用非现金支付，导致现金被进一步替代，降低了现金漏损率，提高了货币流通速度，放大了货币乘数。同时，消费者可以通过移动支付快速实现活期存款、货币型基金等不同金融资产之间的相互转换，而且转换成本为零，这提高了消费者货币需求对利率变动的敏感程度，在目前低利率时代使得不同层次货币供应量之间的边界更为模糊，基础货币的结构发生改变。这些变化进一步导致货币供给量的可测性、可控性下降。基础货币、货币供应量分别是现阶段我国货币政策的中介目标、操作目标，可测性、可控性是它们有效发挥作用的基本标准。人工智能的应用在一定程度上减弱了我国央行调控货币供应量的能力，使得传统的数量型货币政策传导效果受到干扰，有效性被削弱，增加了我国央行运用货币政策工具调控的难度。

　　（三）容易引发更多的金融风险

　　目前人工智能在支付领域多个场景获得广泛应用，使支付变得更加高效、智能，在已有的支付业务风险外，还可能带来新的金融风险。主要表现为：一是大多数人工智能模型由少数实力强大的金融科技公司开发提供，这导致金融机构在使用或改编这些公司开发的模型时，对金融科技公司过于依赖，加剧了集中度风险。二是大部分金融机构使用的模型相同或相近，大概率会使用相同的算法，将会加剧羊群效应，进一步放大市场波动，容易引发系统性金融风险，不利于金融稳定和宏观审慎管理。三是人工智能的训练和使用需要用到大量支付数据，因此做好支付数据的收集、存储和使用是人工智能技术成功应用的前提。当前部分金融机构收集、存储、处理支付数据存在不规范的问题，再加上安全防范意识不足，缺乏有效的技术保护手段，一旦遭受不法分子的恶意攻击，就会造成支付数据和个人隐私泄露。

　　（四）增加复合型人才培养难度

　　当前人工智能技术发展迅速，在金融领域得到广泛的应用。因此，不论是作为监管者，还是作为使用者，我国央行支付结算、调查统计、货币政策、金融稳定等部门员工不仅要精通本部门业务，还要与时俱进熟悉人工智能技术，这对员工的素质提出更高的要求。目前的现状是既熟悉业务、又懂人工智能的复合型人才不多。如何在提升现有人力知识技能水平的同时吸引高级人工智能人才加入，给我国央行人才队伍建设带来了挑战。

　　三、我国央行的应对建议

　　（一）不断健全法律规定体系

　　一是尽快出台《人工智能法》。既要借鉴欧盟制订《人工智能法案》的成功经验，不生搬硬套，又要充分考虑我国人工智能产业发展的实际情况，做到安全与发展并重、监管与创新并重，为人工智能规范发展提供坚实的法律保障。二是我国央行要相应地根据《人工智能法》和支行行业的实际情况制定配套的管理办法，从而安全稳妥有序地推进人工智能在支付领域的广泛应用。例如要建立人工智能在支付行业应用的市场准入和退出机制；要求金融机构对算法和模型的合规性、安全性、有效性进行持续评估，发现问题及时解决；要求建立人工智能应用时出现问题的后续处理程序、责任划分和资金补偿机制，确保消费者权益不受侵犯；要求提升人工智能应用的透明度，提高生成内容的可靠性和准确性，等等。

　　（二）持续推进货币政策转型

　　人工智能的辅助使非现金支付得到更加广泛的使用，削弱了数量型货币政策工具的使用效果，提高了消费者货币需求对利率变动的敏感程度，为我国货币政策工具选择从数量型转向价格型提供了契机。国际经验表明，当前各国货币政策框架逐步淡化数量目标，已经取消了部分数量指标，转而以价格调控为主。因此我国央行在选择和制定货币政策时，要根据经济金融运行情况逐步淡化数量型货币政策工具的使用，更加注重对利率等价格型货币政策工具的运用力度和频率，充分发挥其调节配置金融资源的作用，促进实体经济高质量发展。

　　（三）大力加强金融风险防范

　　一是我国央行在鼓励人工智能在支付领域积极应用的同时，要正确对待人工智能应用过程中带来的错综复杂的金融风险，不断健全金融风险监测、评估、预警和处置体系，精准有效预判、评估、防控金融风险，防止其扩大为系统性金融风险。二是我国央行要按照“相同风险、相同监管”原则，根据金融科技公司的运营情况、风险管理水平，将其与银行同等对待以进行监管，防范集中度风险。三是我国央行督促金融机构要按照《个人信息保护法》《数据安全法》规范支付数据收集、存储、使用等环节的安全标准，实现支付数据全生命周期统一管理，保障支付数据的质量。要不断完善支付数据安全管理制度，把安全管理责任落实到人。要采取分类分级防护、访问权限控制、敏感信息脱敏处理等安全措施，积极做好支付数据的安全保护工作，避免支付数据的丢失、篡改或泄露。

　　（四）抓紧培养复合型人才

　　一是当前我国知名高校已经开设人工智能专业，我国央行可与其合作，对员工进行系统培训，使他们成为既精通金融业务、又熟悉人工智能技术的高素质复合型人才。二是持续开展岗位培训，邀请人工智能知名专家为员工授课，让员工了解人工智能前沿动向，提高使用技能，以便他们能够自如地适应人工智能技术的快速发展、更好地履行职责。三是我国央行要制定有吸引力的职业发展规划并营造良好的工作环境，为员工提供成长机会，从而留住现有人才，进而吸引顶尖人才加入。

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　　宜明昂科-B（01541）盘中涨超10%，截至发稿，股价上涨4.06%，现报6.66港元，成交额2048.60万港元。

　　宜明昂科本月初公布，集团IMC-003/IMM72治疗肺动脉高压（PAH）的临床试验申请已获中国国家药监局受理。IMC-003/IMM72为通过基因改造的新一代启动素受体IIA-Fc型融合蛋白，具有更高的活性及品质。国元国际此前指出，公司前阶段因为退出港股通，股价回调，目前价值严重低估，建议积极关注。

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　　一脉阳光（02522）盘中涨超8%，截至发稿，股价上涨7.08%，现报24.20港元，成交额2.20亿港元。

　　据市场消息报道，近日，一脉阳光控股子公司北京一脉阳光“CT胸部病变标注数据”（以下简称“数据集”）正式通过上海数据交易所合规审核并成功上架。据介绍，这是一脉阳光首批在交易所上架的数据集，也是继公司构建覆盖全国医学影像数据生态链后，在医疗数据资产化领域的里程碑式突破，这标志着一脉阳光以高质量的影像数据为纽带，率先打通“数据生产及治理-算法和技术-场景赋能”的闭环，使医学影像数据要素市场化进程迈入新阶段。

　　来源：黑企鹅　

　　71岁的董明珠，格力电器的“铁娘子”，最近又掀起舆论风暴。

　　4月22日，格力2025年股东大会，董明珠连任董事长，开启第五个三年任期。对了，还是超100%的得票率。

　　志得意满就容易多说话。董大姐顺便抛出两颗“重磅炸弹”：一是“不用海归派，防间谍”，二是拿小米SU7事故开炮，称“小米汽车烧死人，格力‘大1路’十几年无火灾，这就是实力”。

　　我估计，格力的公关在台下要急死了。

　　作为一个有核心影响力的明星企业家，说这么不着边的话，舆论哗然。又在公开场合踩同行竞对，引火上身。

　　只能说，董大姐是越活越通透了。

　　最近在看武志红的心理书《深度关系》，对书中提到的全能自恋心理框架深有戚戚，还做了一张四象限图表当工具。

　　今天就来扒一扒这两件事背后的心理逻辑：从“间谍论”的封闭偏执，到“怼小米”的全能暴怒，董大姐到底是什么心态？

　　言论一：“不用海归派，防间谍”

　　在股东大会上，董明珠明确表示，格力“绝不用海归派”，理由是“海归可能有间谍，背景难以辨别”。她强调，格力1.5万研发人员全靠国内高校培养，技术自立自强，专利数量领先。

　　网友调侃：“董大姐这是把海归当‘007’，格力要搞‘闭关锁国’了？”

　　格力近年来在新能源、AI领域落后于美的、海尔，市场份额承压。董明珠却多次强调“本土研发优于外来技术”，此次“间谍论”进一步强化了她的“本土保护主义”。

　　武志红说，全能自恋者认为自己无所不能，外界必须围着自己转，稍有挑战就可能触发迫害妄想。“间谍论”表面是安全考量，实则是全能自恋的封闭心理作祟。

　　将海归派泛化为“潜在威胁”，本质是对“外来者”的系统性排斥。海归的国际化视野、多元思维，可能动摇一手打造的“纯本土生态”。在她心里，格力是她的“作品”，只有她培养的团队才“忠诚可靠”。

　　前不久，将“格力专卖店”更名为个人IP主导的“董明珠健康家”，也是这一心理的折射。

　　这种强势，根植于她早年的生存焦虑：30岁丧夫、独自打拼的经历，让她把“掌控一切”当作安全感的来源。

　　年轻时，这股自恋是动力，推着她硬刚国美、改革渠道；可到71岁还在“连任”，还喊出“思想年轻化”“90岁还能干就干”。

　　这背后，是全能自恋对权力的极致执着，跟时间较劲，怕退场等于“自我否定”。

　　武志红在《深度关系》里提到，全能自恋者到晚年容易滑向全能无助与迫害妄想，因为衰老和外界的变化会放大内心深处的无力感。

　　所以，经常可以看到人老了容易疑神疑鬼，觉得别人会害他。只能靠排斥“不可控变量”（如海归）来维护控制感。

　　可这恰恰是格力的软肋：新能源赛道需要全球视野，她却选择“闭关”，让格力在创新路上越走越窄。

　　言论二：“怼小米汽车，吹格力实力”

　　董明珠和雷军的恩怨由来以久，当年10个亿的打赌也不知道最后兑现了没有。

　　在股东大会上，董大姐直指小米SU7事故：“小米汽车烧死人你们看到了吧？格力在北京‘大1路’跑了十几年，从没有火灾事故，这就是实力，这就是技术！”

　　我看了视频，不是调侃，是很认真地坐在主席台上强调。

　　她提到的“小米事故”，指2024年3月29日安徽高速上的一起SU7车祸，三人死亡，车辆起火，引发智能驾驶安全争议。

　　搜索显示，北京大1路自2017年10月起才逐步采用格力钛新能源纯电动公交车。

　　首先，不到十年。其次，一个跑30公里/小时的公交车，和跑高速的电车，环境变量不同，有什么可比之处？更别提销量概率了。这纯属借机“拉踩”。

　　这种“拉踩”更像是一种心理补偿：当内心不安时，贬低对手是她维护“全能”形象的惯用招数。

　　武志红指出，全能自恋者最怕权威被挑战，一旦有人动摇他们的“完美形象”，就会爆发全能暴怒，用攻击来维护自尊。“怼小米”，正是这种心理的放大镜。

　　董明珠是传奇，也是矛盾体。从“间谍论”到“怼小米”，全能自恋让她站在“核心技术神坛”上，却也让她困在“偏执孤岛”里。

　　1954年的人，董明珠的传奇人生，堪称全能自恋的教科书：30岁丧夫，单亲妈妈南下打拼，从基层销售逆袭成格力掌舵人。

　　这条路走得有多硬核，内心就得有多“神”。

　　她的管理哲学形成于2000年代中国制造业的“狼性文化”，强调忠诚、集权、个人英雄主义。

　　可2025年的今天，Z世代员工要自由，资本市场要效率，AI、新能源要开放。她的“全能自恋”就像一座孤岛，越来越不合时宜。

　　武志红在书中最后给出的解决之道：真正的成长，是放下“全能”的幻觉，接受自己的有限。

　　这句话，也送给终将面对衰老的每一个人。

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