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淮安市(淮安区、金湖县、清江浦区、淮阴区、盱眙县、洪泽区、涟水县)

湖州市(安吉县、吴兴区、南浔区、长兴县、德清县)

安顺市(关岭布依族苗族自治县、紫云苗族布依族自治县、平坝区、普定县、镇宁布依族苗族自治县、西秀区)

苏州市(张家港市、吴江区、昆山市、太仓市、姑苏区、相城区、常熟市、虎丘区、吴中区)

上海市(静安区、浦东新区、长宁区、杨浦区、金山区、闵行区、松江区、奉贤区、黄浦区、崇明区、宝山区、徐汇区、虹口区、青浦区、嘉定区、普陀区)

南阳市(唐河县、淅川县、新野县、镇平县、南召县、桐柏县、卧龙区、方城县、邓州市、内乡县、宛城区、社旗县、西峡县)

黄山市(休宁县、祁门县、徽州区、歙县、屯溪区、黟县、黄山区)

昌吉回族自治州(阜康市、呼图壁县、奇台县、昌吉市、吉木萨尔县、玛纳斯县、木垒哈萨克自治县)

文山壮族苗族自治州(文山市、富宁县、丘北县、麻栗坡县、马关县、广南县、砚山县、西畴县)

江门市(蓬江区、开平市、新会区、江海区、鹤山市、恩平市、台山市)

滨州市(沾化区、无棣县、博兴县、阳信县、滨城区、邹平市、惠民县)

廊坊市(大厂回族自治县、文安县、永清县、霸州市、三河市、广阳区、固安县、大城县、香河县、安次区)

宿迁市(宿豫区、沭阳县、泗阳县、宿城区、泗洪县)

保山市(腾冲市、龙陵县、隆阳区、昌宁县、施甸县)

杭州市(富阳区、余杭区、临安区、钱塘区、拱墅区、淳安县、西湖区、滨江区、桐庐县、建德市、上城区、临平区、萧山区)

佛山市(三水区、高明区、禅城区、顺德区、南海区)

忻州市(繁峙县、宁武县、忻府区、原平市、河曲县、偏关县、岢岚县、定襄县、五台县、五寨县、保德县、神池县、代县、静乐县)

宝鸡市(千阳县、渭滨区、陇县、凤翔区、麟游县、岐山县、太白县、凤县、扶风县、陈仓区、金台区、眉县)

张家口市(涿鹿县、蔚县、下花园区、万全区、宣化区、怀来县、桥西区、桥东区、张北县、怀安县、阳原县、沽源县、康保县、赤城县、崇礼区、尚义县)

九江市(彭泽县、永修县、修水县、都昌县、德安县、湖口县、柴桑区、庐山市、武宁县、共青城市、瑞昌市、濂溪区、浔阳区)

白城市(大安市、洮北区、通榆县、镇赉县、洮南市)

雅安市(名山区、荥经县、天全县、汉源县、芦山县、石棉县、宝兴县、雨城区)

曲靖市(马龙区、沾益区、罗平县、会泽县、宣威市、富源县、师宗县、麒麟区、陆良县)

平顶山市(湛河区、鲁山县、叶县、汝州市、舞钢市、宝丰县、新华区、石龙区、郏县、卫东区)

淮北市(濉溪县、相山区、烈山区、杜集区)

铁岭市(清河区、调兵山市、铁岭县、银州区、昌图县、西丰县、开原市)

吉安市(井冈山市、遂川县、安福县、吉水县、青原区、新干县、永丰县、吉州区、泰和县、峡江县、永新县、吉安县、万安县)

湛江市(吴川市、坡头区、遂溪县、徐闻县、霞山区、雷州市、廉江市、麻章区、赤坎区)

南宁市(邕宁区、马山县、上林县、西乡塘区、兴宁区、隆安县、横州市、武鸣区、宾阳县、江南区、良庆区、青秀区)

六盘水市(钟山区、水城区、六枝特区、盘州市)

阳泉市(矿区、平定县、城区、盂县、郊区)

牡丹江市(林口县、西安区、宁安市、海林市、东宁市、绥芬河市、穆棱市、阳明区、东安区、爱民区)

攀枝花市(盐边县、东区、仁和区、米易县、西区)

晋城市(沁水县、陵川县、城区、泽州县、阳城县、高平市)

石家庄市(新乐市、辛集市、鹿泉区、灵寿县、长安区、赵县、深泽县、裕华区、新华区、高邑县、赞皇县、正定县、栾城区、元氏县、井陉矿区、无极县、桥西区、晋州市、藁城区、井陉县、平山县、行唐县)

温州市(瓯海区、龙港市、瑞安市、鹿城区、苍南县、永嘉县、洞头区、平阳县、文成县、泰顺县、乐清市、龙湾区)

广州市(荔湾区、番禺区、增城区、南沙区、从化区、天河区、花都区、海珠区、白云区、黄埔区、越秀区)

临汾市(蒲县、翼城县、尧都区、安泽县、浮山县、吉县、霍州市、乡宁县、襄汾县、曲沃县、侯马市、隰县、永和县、洪洞县、大宁县、汾西县、古县)

丹东市(振安区、宽甸满族自治县、东港市、振兴区、元宝区、凤城市)

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

鞍山市(铁西区、岫岩满族自治县、海城市、台安县、铁东区、立山区、千山区)

周口市(淮阳区、太康县、郸城县、商水县、沈丘县、项城市、西华县、川汇区、扶沟县、鹿邑县)

济宁市(曲阜市、邹城市、鱼台县、任城区、兖州区、泗水县、汶上县、梁山县、金乡县、微山县、嘉祥县)

乐山市(峨眉山市、犍为县、井研县、市中区、金口河区、沙湾区、夹江县、峨边彝族自治县、马边彝族自治县、沐川县、五通桥区)

辽源市(龙山区、东丰县、东辽县、西安区)

北海市(银海区、海城区、铁山港区、合浦县)

新疆维吾尔自治区

临夏回族自治州(和政县、永靖县、康乐县、东乡族自治县、临夏市、临夏县、积石山保安族东乡族撒拉族自治县、广河县)

大庆市(让胡路区、杜尔伯特蒙古族自治县、萨尔图区、大同区、龙凤区、肇源县、红岗区、肇州县、林甸县)

石河子市(白杨市、铁门关市、双河市、五家渠市、昆玉市、新星市、胡杨河市、北屯市、图木舒克市、可克达拉市、阿拉尔市)

白山市(抚松县、靖宇县、浑江区、临江市、江源区、长白朝鲜族自治县)

西双版纳傣族自治州(景洪市、勐腊县、勐海县)

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

阜新市(彰武县、阜新蒙古族自治县、细河区、太平区、海州区、清河门区、新邱区)

榆林市(佳县、定边县、榆阳区、绥德县、府谷县、子洲县、清涧县、吴堡县、靖边县、神木市、横山区、米脂县)

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

喀什地区(疏附县、岳普湖县、塔什库尔干塔吉克自治县、巴楚县、喀什市、泽普县、麦盖提县、英吉沙县、叶城县、伽师县、疏勒县、莎车县)

阳江市(阳春市、江城区、阳西县、阳东区)

广元市(昭化区、朝天区、利州区、剑阁县、旺苍县、青川县、苍溪县)

阿勒泰地区(青河县、富蕴县、哈巴河县、阿勒泰市、吉木乃县、福海县、布尔津县)

萍乡市(安源区、莲花县、上栗县、芦溪县、湘东区)

伊春市(丰林县、金林区、铁力市、南岔县、嘉荫县、大箐山县、乌翠区、友好区、汤旺县、伊美区)

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

鹤岗市(南山区、向阳区、工农区、兴安区、东山区、萝北县、兴山区、绥滨县)

沈阳市(沈河区、法库县、辽中区、铁西区、沈北新区、新民市、皇姑区、大东区、康平县、和平区、于洪区、苏家屯区、浑南区)

清远市(英德市、佛冈县、阳山县、清城区、清新区、连山壮族瑶族自治县、连州市、连南瑶族自治县)

淮南市(谢家集区、潘集区、田家庵区、凤台县、八公山区、寿县、大通区)

眉山市(丹棱县、仁寿县、彭山区、洪雅县、青神县、东坡区)

秦皇岛市(卢龙县、海港区、山海关区、抚宁区、北戴河区、青龙满族自治县、昌黎县)

绵阳市(涪城区、三台县、安州区、北川羌族自治县、盐亭县、平武县、梓潼县、游仙区、江油市)

昭通市(镇雄县、鲁甸县、绥江县、大关县、彝良县、永善县、盐津县、昭阳区、威信县、巧家县、水富市)

梧州市(藤县、岑溪市、苍梧县、蒙山县、龙圩区、长洲区、万秀区)

广西壮族自治区

衢州市(龙游县、江山市、柯城区、开化县、常山县、衢江区)

丽江市(永胜县、宁蒗彝族自治县、玉龙纳西族自治县、古城区、华坪县)

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

仙桃市(神农架林区、天门市、潜江市)

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

临沧市(耿马傣族佤族自治县、临翔区、镇康县、沧源佤族自治县、永德县、凤庆县、云县、双江拉祜族佤族布朗族傣族自治县)

贵港市(覃塘区、桂平市、平南县、港南区、港北区)

株洲市(天元区、石峰区、茶陵县、渌口区、芦淞区、炎陵县、荷塘区、醴陵市、攸县)

拉萨市(城关区、尼木县、当雄县、墨竹工卡县、曲水县、林周县、达孜区、堆龙德庆区)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、维西傈僳族自治县、德钦县)

景德镇市(浮梁县、乐平市、珠山区、昌江区)

海北藏族自治州(门源回族自治县、海晏县、祁连县、刚察县)

鸡西市(麻山区、梨树区、虎林市、鸡东县、城子河区、恒山区、鸡冠区、滴道区、密山市)

乌海市(海勃湾区、海南区、乌达区)

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

兰州市(城关区、七里河区、榆中县、西固区、红古区、永登县、皋兰县、安宁区)

西安市(高陵区、阎良区、长安区、蓝田县、雁塔区、鄠邑区、临潼区、未央区、莲湖区、周至县、灞桥区、碑林区、新城区)

太原市(小店区、娄烦县、晋源区、万柏林区、杏花岭区、迎泽区、阳曲县、古交市、清徐县、尖草坪区)

宁德市(屏南县、周宁县、古田县、柘荣县、福鼎市、蕉城区、霞浦县、寿宁县、福安市)

红河哈尼族彝族自治州(弥勒市、绿春县、蒙自市、屏边苗族自治县、河口瑶族自治县、泸西县、金平苗族瑶族傣族自治县、建水县、开远市、元阳县、石屏县、个旧市、红河县)

漯河市(召陵区、郾城区、临颍县、舞阳县、源汇区)

台州市(三门县、椒江区、黄岩区、临海市、温岭市、路桥区、天台县、仙居县、玉环市)

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

  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。

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  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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