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賭波：央视接连曝光多地！严打数据造假，动真格了

Sat, 11 Apr 2026 07:10:24 +0800

文丨西部君

上报省外到位资金78亿元，但实际有合法凭证的仅1亿余元，数据水分超过98%。

这是被国家级权威媒体曝光的、比剧本还要魔幻的一幕。

日前，央视《焦点访谈》在河南调查发现，多地统计引进省外资金虚构项目、编造数据：

漯河市舞阳县上报省外到位资金78亿元，当地承认实际到位仅为1亿多元；

郑州市管城区虚构投资9.6亿元；

商丘市柘城县虚报省外到位资金40余亿元。

而就在上个月，湖南耒阳，对外标榜为百亿级的“童车产业圈”，2024年实际产值仅为2165万元，上报产值却高达3.47亿元，也同样被曝光。

对此，有人欢呼：那个曾经以敢曝光著称的《焦点访谈》，又回来了。

但结合更多的信息来看，这背后所传递的更是一种国家层面的治理信号：

严厉打击数据造假，正在加速。

影响到底有多大？

数据造假的危害性，毋庸置疑。

在当前新的发展阶段，更要警惕这种“数字泡沫”被进一步放大。

道理很简单，过去的经济高速增长期，局部的数据“注水”可能更多是锦上添花的粉饰。

但如今，动辄达“98%”的虚报率，意味着某些地方、某些方面的“发展成绩”已严重脱离实际，甚至主要就是建立在虚假数字之上。

很显然，这种扭曲和错位带来的后果是全方位的。

比如，上级政府依据失真数据配置资源、制定政策，可能导致财政转移、项目布局、产业扶持等出现严重偏差，贻误区域协调发展。

而为应对层层加码的考核，一些基层干部也被迫投入大量精力用于“数据美化”，而耽误其他的“正事”，最终带来的就是恶性循环。

更重要的是，长期、大规模的数据造假，更是对地方形象和发展环境的直接损害。

所以，这次国家级媒体接连将镜头对准地方数据造假乱象，背后也可以说是国家严厉打击数据造假的一部分。

事实上，无论是湖南的耒阳童车园，还是这次曝光的河南三地，之前都已被国家公开通报。

这次媒体只是进一步还原了具体的细节。

但相比通报，这种详细曝光，本身传递出更强烈的警示信号。

不能低估了这一轮严打数据造假的决心。

首先，法律层面强化了问责。新修订的《统计法》就显著提高了对统计造假行为的法律责任追究力度。

其中明确：负责人明示或暗示下属单位造假、领导干部直接参与造假、明知造假而不予制止、对统计造假失察失责的，均须承担法律责任。

这意味着从数据生产到审核的每一个环节，都有了可追溯的责任主体。

其次，相关督查工作正在全面铺开。

公开信息显示，截至去年10月，12个常规统计督察组已完成对天津、吉林、福建、江西、山东、甘肃6省（市）及6个国家部委的进驻工作。

并且，督查已发现了多个问题，包括“实地调查市县存在统计造假问题，部分企业（项目）统计数据失实”“个别地区数据严重失实”“实地调查地区被调查企业（项目）数据失实”等。

专家指出，“开展统计督察这件事本身史无前例”——信号意义可见一斑。

再者，强化了从政绩观源头纠偏。

众所周知，数据造假屡禁不止，根子在于唯GDP论、考核“一刀切”等政绩观的错位。

为此，高层已明确提出“以一体推进学查改为抓手，以县处级以上领导班子和领导干部特别是‘一把手’为重点”，开展树立和践行正确政绩观学习教育活动。

那么，影响到底有多大？

一，一些不合理的考核指标将优化，乃至被彻底清理。

如这次河南三地的数据造假曝光后，当地就明确，暂停全省引进省外资金数据统计上报工作，并停止相关考核排名。

不排除，更多地方将跟进。

此外，早在2014年就有媒体报道，自2013年以来，包括福建、山西、宁夏、河北、浙江、陕西等多个省份对市、县(区)的考核进行了调整，降低或取消了GDP考核。

而据不完全统计，明确取消GDP考核的县市超过了70个。

可以预见，未来会有更多地区将根据主体功能定位，实施差异化、科学化的考核体系。

二，一些地方可能要经历新的数据修订。

对于已查实的造假行为，不仅要依法追责，还将对相关年份的统计数据予以修正。这有助于还原经济社会的真实面貌，也为后续决策提供可靠依据。

同时，公开曝光典型造假案例，或将越来越常态化。

三，倒逼发展方式加快转变。

对数据的“打假”深入后，“数字出政绩”的路径依赖，就必须得改变了。

由此而来的，其实也是一种发展理念的转变。地方需要把更多的精力，真正放在如何优化营商环境、培育内生增长动力、提升民生福祉等实事上。

与此对应的是，投资于人、科技创新、绿色转型等不易被短期“粉饰”的指标，或将更多纳入评价体系。

而谁能率先摆脱惯性的“数字幻觉”，谁就能在新一轮发展中真正赢得主动。

七贏娛樂城：货拉拉算法公开：放宽建议到达时间，仅考核装货准点率

Thu, 11 Dec 2025 07:10:05 +0800

感谢IT之家网友西窗旧事IT之家的线索投递！

西窗旧事IT之家 12 月 10 日消息，今日，货拉拉正式公开建议到达时间及装货准点率算法规则。

内容显示，货拉拉平台建议到达时间由“导航基础时间”“距离延长时间”和“车型延长时间”三部分组成，算法会自动在导航预估的基础时间上，根据距离和车型额外设置延长时间，距离越远、车型越大给的延长时间越长。

此外，平台只考核快车、特快订单抵达装货地的准点率，从 12 月中旬开始，平台“准点率”会更名为“装货准点率”。距离远近是影响司机能否抢单成功的主要因素，准点率高低并不会对司机抢单中单产生实际影响。

据悉，在 2025 年上半年，货拉拉平台促成的已完成订单超过 4.55 亿笔，全球货运 GTV 达 55.36 亿美元，平均月活商户约 1970 万个，平均月活司机约 200 万名。

IT之家注意到，2025 年 10 月 27 日，货拉拉母公司拉拉科技控股有限公司第六次向港交所递交招股书，持续推进自 2023 年 3 月启动的港股上市计划。

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角子機：一张图片为何值百万美金？NFT背后的数字所有权革命

Tue, 11 Nov 2025 07:10:06 +0800

从数字艺术到游戏资产，从音乐到现实世界的房产与奢侈品，NFT正悄悄重塑“所有权”的边界。它让数字资产第一次拥有了真实的归属、可验证的价值与跨平台的自由。热潮退去后，留下的不是泡沫，而是新的数字经济底层逻辑。当你真正理解NFT，你会发现，它改变的不是收藏方式，而是我们与数字世界的关系。这期视频，我们聊聊NFT。

線上賭場：报告称网约车司机月均收入 7623 元，平均年龄约 39.8 岁

Fri, 19 Sep 2025 07:10:07 +0800

IT之家 9 月 18 日消息，中国新就业形态研究中心本月发布了《城市出行的就业韧性：网约车司机就业图景与职业表现（2025）》报告，对网约车司机的职业收入、工作体验、保障体系及发展趋势进行了系统分析。

报告显示，网约车司机月均收入 7623 元，在六类蓝领职业中（网约车司机、外卖员、货车司机、快递员、制造业普工、建筑工）位列第二。一线城市日均上线时间大于等于 8 小时的网约车司机平均收入为 11557.1 元。相比其他蓝领职业，网约车司机的收入满意度较高。

在网约车工作中，运价和单量、奖励和补贴、油电成本及提现效率等共同影响着司机的实际收益。抽成比例也影响司机的收入感知。数据显示，2024 年滴滴所有订单平均抽成比率为 14%。本次调研显示，滴滴抽成有高有低，也有很多负抽成，抽成是随供需情况、订单匹配难度、天气情况等条件变化而变化。按照交通部抽成“阳光行动”的要求，滴滴平台从 2022 年开始上线透明账单功能。本次调研中，有 44.3% 的司机了解滴滴透明账单。

网约车工作工时弹性高，司机可以依据个人与家庭需求自由上线或休息。50.3% 的网约车司机认为自己“工作时间长”，这一比例在外卖员、货车司机和建筑工分别为 68.7%、70.27%、85.1%。

绩效与认可方面，77.7% 的司机反馈可以通过透明账单了解收入及抽成比例。比较而言，仅 24.23% 的货车司机对运费有信心，75.77% 的司机担心货主拖欠运费。

成长与职业机会方面，网约车司机安全培训覆盖率高达 95%，继续从事意愿也达到最高（75.7%）；外卖员培训率 82.3%，留任意愿 68.4%；货车司机与建筑工的培训覆盖率仅 65.22% 和 71.5%，对应的留任意愿则降至 50.29% 与 46.8%。

报告还比较了不同蓝领岗位的净付出，即工作要求与工作资源的比较。工作要求越高、工作资源越少，则该职业的净付出越重。总体而言，网约车司机的净付出属于中等偏低水平。

调研样本中，62.8% 的司机是家庭唯一的就业人员，有 77% 的司机是在失业后转入网约车行业。平台为传统岗位流失者提供了低门槛、高弹性的就业通道。超过一半的司机是家庭唯一或主要收入来源，约 8 成家庭处于财务压力偏重状态，这也促使他们倾向于选择可即时结算、时间弹性的工作模式。

这份基于 13 个省市 5400 多位网约车司机的调查报告显示，网约车司机的平均年龄约 39.8 岁，整体呈现“中年化”特征。

就工作时间看，网约车司机日均在线时长平均值为 6.41 小时。分布峰值出现在大约 10 小时附近，表明大多数司机的日均在线时长集中在 10 小时左右，但有 0.59% 的司机日均在线时长超过 15 小时。

IT之家查询获悉，中国新就业形态研究中心”是由首都经济贸易大学、中国就业促进会联合发起组建的学术研究机构，由首都经济贸易大学运营。该中心宗旨在于推动新就业形态研究，为政府决策部门提供理论和实证分析证据，为新就业形态总量、就业质量、劳动关系、社会保障等领域研究提供平台。

捕魚機：华为入局小平板！但你真的需要一块小平板吗

Wed, 10 Sep 2025 07:10:14 +0800

2025年9月4日，华为正式发布其首款旗舰小尺寸平板——MatePad Mini。

这款8.8英寸、重仅255克、薄至5.1毫米的“超强超Mini”产品，以支持插卡通话、120Hz高刷OLED屏、鸿蒙生态协同等亮点，正式杀入长期由iPad mini主导的小平板赛道。

紧随小米之后，华为成为今年第二家高调入局小平板市场的主流厂商。

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一时间，“小平板元年”的呼声再起。社交平台上关于“通勤神器”“游戏利器”“阅读伴侣”的讨论此起彼伏。但热潮背后，一个更本质的问题浮出水面：在手机屏幕越做越大、折叠屏逐渐成熟的今天，我们真的还需要一块小平板吗？

1 华为的“破局”尝试

华为的入局，并非盲目跟风，而是基于对用户真实痛点的深刻洞察。

首先，它解决了“便携”与“生产力”的矛盾。255克的重量，比大多数旗舰手机还轻，单手握持毫无压力。5.1mm的厚度，轻松塞进通勤包甚至大衣口袋。这使得它在地铁、咖啡馆、机场候机等移动场景中，使用门槛远低于11英寸以上的大平板。

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其次，它在体验上实现了“越级”。搭载8.8英寸柔性OLED云晰柔光屏，1800nits峰值亮度、120Hz高刷新率、2.5K分辨率，不仅碾压iPad mini的LCD屏，更通过纳米蚀刻技术实现“纸感书写”和99%环境光抗眩，兼顾了护眼与创作。

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最令人意外的是，它让平板真正“能打电话”。作为华为首款支持灵犀通信的蜂窝平板，MatePad Mini可插入SIM卡独立通话，甚至支持北斗卫星消息。这意味着它不再只是手机的“附属品”，而是一个可独立使用的通信终端，尤其适合户外工作者、经常出差者，或作为手机没电时的“备用机”。

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再加上HarmonyOS 5带来的跨设备协同、AI隔空操作、应用接续，以及HUAWEI M-Pencil Pro手写笔的深度适配，华为MatePad Mini构建了一套从硬件到软件的完整体验闭环。

2 但问题来了：这些功能，你真的用得上吗？

从用户实用性来看，小平板的价值高度依赖于你的使用场景。

如果你是通勤族或学生党，每天需要在碎片时间处理文档、记笔记、看网课，那么一块轻巧、续航长、支持手写的小平板，确实能大幅提升效率。MatePad Mini的AI要点提炼、眼动翻页、实时字迹优化等功能，正是为此类场景量身打造。

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如果你是手游玩家，尤其是《原神》《崩坏：星穹铁道》等二次元游戏的重度用户，8.8英寸的屏幕既能展现精美画面，又能让操作按钮保持在拇指舒适范围内。相比11英寸大平板，小平板在手持稳定性和操作精度上更具优势。

如果你是阅读爱好者或内容创作者，小平板的16:10黄金比例更接近实体书，窄边框设计带来更强沉浸感。配合柔光屏和手写笔，无论是读电子书、写手账，还是户外速写，体验都远胜手机。

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然而，如果你的使用需求集中在“看视频”和“刷短视频”，那么小平板的优势反而可能变成劣势。11英寸以上的平板在观影时的视觉冲击力无可替代，而短视频本就是为竖屏设计，横屏观看时信息密度反而下降。

更关键的是，如果你已经拥有一台折叠手机，比如华为Pura X这类“阔折叠”机型，那么小平板的“便携大屏”价值就会被大幅削弱。展开后7-8英寸的屏幕，几乎可以覆盖小平板的所有使用场景，且无需额外携带设备。

3 你需要的不是一块小平板，而是一个更高效的生活方式

华为MatePad Mini的发布，无疑为小平板市场注入了强心剂。它用旗舰级的配置和创新的通信能力，重新定义了“小而美”的可能性。

但最终，你是否需要一块小平板，并不取决于它的参数有多亮眼，而在于它能否融入你的生活节奏。

问问自己：是否经常在移动中需要一块比手机更大的屏幕？是否会因为大平板太重而放弃携带？是否愿意为“更高效的一小步”多带一个设备？

如果答案是肯定的，那么华为MatePad Mini或许正是你一直在等的那块“无负担伙伴”。

如果答案是否定的，那么也许一台更好的手机，或一台折叠屏，才是更适合你的选择。

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角子機：快递拒收召回充电宝！罗马仕最新售后方案：消费者自行无害化处理

Sun, 22 Jun 2025 07:10:12 +0800

快科技6月22日消息，日前，知名充电宝品牌罗马仕宣布召回近50万台充电宝，引发网络热议。

召回原因是由于部分电芯原材料来料原因，极少数产品在使用过程中可能存在过热现象，在极端场景下可能产生燃烧风险，存在安全隐患。

在宣布召回后，消费者却遭遇寄送难题，多家快递公司拒收充电宝。

有网友在社交平台发帖，称罗马仕给出了充电宝最新售后处理方式：消费者自行无害化处理。

罗马仕客服表示，这是特殊的售后处理方案，可以在家安全完成无害化处理，具体步骤如下：

1、如充电宝电量较为充足，请务必先将充电宝电量耗尽(至少电量<25%)；

2、在非金属容器加入常温清水，向水中加入大量食盐，拍摄视频一将产品放入容器中；

3、浸泡24小时，主要目的是让充电宝彻底放电并安全钝化。

4、把充电宝装入铁盒子(常见的如装饼干的铁盒子即可)，贴上纸写上旧电池，放置于红色回收桶/阴凉处的回收桶即可。

消费者完成上述操作后，需提供视频给客服登记。

不过，有网友表示：“无公害处理完，然后登记了信息之后再找这个客服，问他什么时候退款，就再也没有正面回答过我这个问题了。”

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据了解，深圳罗马仕科技有限公司此前按照《消费品召回管理暂行规定》的要求，向深圳市市场监督管理局报告了召回计划，召回的三款产品共计491745台。

将自16日起，召回2023年6月5日至2024年7月31日期间制造的部分罗马仕ROMOSS牌移动电源。

具体型号及生产批次：

型号：PAC20-272，生产批次：C14-P6/P7、M14-P6/P7、C13-P6/P7、M20-Q1/Q2、M14-Q1/Q2、C14-Q1/Q2，制造日期：2023年6月5日至2023年7月28日、2024年1月5日至2024年2月8日，涉及数量：331578台；

型号：PAC20-392，生产批次：M14-Q6/Q7、C13-Q6/Q7、M20-Q6/Q7、M22-Q6/Q7，制造日期：2024年6月23日至2024年7月31日，涉及数量：113253台；

型号：PLT20A-152，生产批次：M20-P8/Q1，制造日期：2023年8月至2024年1月，涉及数量：46914台。

罗马仕将为购买到召回范围内产品的消费者免费更换一台全新的、不低于原产品价值且符合安全要求的移动电源产品或做退货退款处理。

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六合彩：大庆油田井下作业：十分钟“抢修”背后的红色网格密码

Wed, 30 Apr 2025 07:10:20 +0800

中新网大庆4月29日电 (邹莉娜)“管线接口磨损处渗油了！”28日6时许，中国石油大庆油田井下作业分公司修井一大队107队施工现场，小班员工曹云龙检查设备时，发现液压管线因高频运动磨出了鼓包。此时司机长正在倒班休息，若按旧流程等他上井，至少要耽误半小时生产。

井下作业分公司修井107队党支部书记周佰龙正在用红色网格开展培训邹莉娜摄

“试试红色网格！”曹云龙掏出手机，给网格内的安全管理“监督员”赵洪峰发去现场照片。5分钟后，赵洪峰带着备用管线小跑着赶到井场，两人配合着拆卸旧管、安装新件，10分钟后液压系统重新轰鸣运转。“以前处理这类问题得层层等，现在网格里的‘应急链’就在身边。”曹云龙抹了把汗说，井台上常备的应急配件，正是网格管理清单里的“规定动作”。

这个“十分钟抢修”的场景，折射出修井107队“红色网格”的精细脉络。针对流动施工特点，他们织密了一张“2+4+6”的立体网格：队长与支书担任双网格长，4个施工平台划分为固定责任区，安全监督员、技术指导员等“六大员”像神经末梢般嵌入每个岗位。就像当天处理管线渗漏，赵洪峰既是技术员，也是网格线上的“安全哨”，这种“一岗双责”模式让问题发现与处置的“时间差”大幅缩短。

在大庆油田井下作业分公司修井一大队107队施工现场，一本《红色网格工作手册》摊开在案头，精准划分网格员管理区域及岗位责任，责任卡片、任务清单明确，实现各岗“无缝衔接”“快速切换”。

如今在修井107队，红色网格治理模式也为基层管理带来一些创新，如针对疑难井治理复杂工序和技术瓶颈，创新网格工序专责承包制；聚焦“六大员”规定动作和网格“自选动作”，建立红色网格积分制考核标准；将红色网格云平台与小队数智化生产管理系统融合关联，全面串起各生产要素，带动整体施工效率提升。(完)

百家樂：大模型打造“人机协同”的智能运维新格局

Mon, 28 Apr 2025 07:30:21 +0800

在数字化浪潮与人工智能迅猛发展的当下，广发证券机器人加速推进数字化转型，技术架构持续升级。然而，这也带来了系统复杂度攀升、数据量急剧增长以及网络安全威胁等问题，使得系统稳定性保障面临巨大挑战。尤其在证券行业，交易系统哪怕出现秒级故障，都可能导致客户权益受损等严重后果。因此，为保障系统稳定运行、维护客户权益，广发证券着手推动智能化运维模式，以应对数字化转型过程中系统稳定性保障方面的困局。大模型的出现，凭借其强大的语言理解和数据处理能力，为智能运维带来了革新的可能，在运维过程中使用AI辅助工作已成为运维员工的一项基本要求。

基于此，广发证券提出了 “人机协同” 的智能化运维模式，即让智能化广发证券机器人与公司经验丰富的员工组成稳定性保障工作协作模式。经过近几年的建设，广发证券已组建起一支由几十位员工与几千名机器人共同协作的智能化运维团队。随着大模型技术的快速发展，广发证券进一步借助大模型技术更好地沉淀专家经验、连接具备特定技能的智能体，以实现更为高效的人机协同。

图1 稳定性保障能力模型图2 “8+4”智能运维体系图3 变更管控平台架构图4 变更分析助手智能体图5 应急指挥中心图6 日志分析机器人示例图7 智能告警分析机器人图8 运维图像识别机器人智能体图9 三线主动风险挖掘看板图10 机器人的部分分类图11 专家智能知识库图12 运维agent智能体

广发证券股份有限公司副总经理、

首席信息官辛治运

构建“8+4”的智能运维体系聚焦稳定性保障的价值主张，打造智能化的人机协同运维体系，通过智能技术与专家经验沉淀，构建一系列具备专业技能的机器人，辅助运维专家感知、决策与执行。1. 以价值为导向，推动做正确的事“故障可恢复、性能可扩展、变更可管控、业务可监控、问题可观测、部署可感知”。2. 构建“8+4”的智能运维平台体系智能化赋能系统运行稳定性保障实践1. 智能化赋能变更管控场景2. 智能化赋能故障应急场景3. 智能化赋能监控管理场景4. 智能化赋能事前风险挖掘场景5. 智能化辅助构建机器人中心6. 智能化辅助构建专家知识中心7. 智能化辅助构建“监管控析”能力中心展望

大模型凭借强大的语言理解、数据处理与模式识别能力，为智能运维带来革新。它能深度整合分析海量多源异构数据，挖掘潜在关联；支持自然语言交互，运维人员通过简单指令就能让系统执行复杂任务，大幅提升效率。同时，大模型还具备知识沉淀、日志解析、脚本生成、文档创作及类比推理等能力，全方位赋能运维工作，推动运维向智能化、高效化迈进。广发证券的智能运维模式充分利用了大模型技术上的优势，制定了总体的指导思路：构建“8+4”的智能运维体系聚焦稳定性保障的价值主张，打造智能化的人机协同运维体系，通过智能技术与专家经验沉淀，构建一系列具备专业技能的机器人，辅助运维专家感知、决策与执行。1. 以价值为导向，推动做正确的事“故障可恢复、性能可扩展、变更可管控、业务可监控、问题可观测、部署可感知”。2. 构建“8+4”的智能运维平台体系智能化赋能系统运行稳定性保障实践1. 智能化赋能变更管控场景2. 智能化赋能故障应急场景3. 智能化赋能监控管理场景4. 智能化赋能事前风险挖掘场景5. 智能化辅助构建机器人中心6. 智能化辅助构建专家知识中心7. 智能化辅助构建“监管控析”能力中心展望

智能运维体系的构建需紧紧围绕价值创造展开，其核心价值是提升系统稳定性，通过智能化的系统监控，及时发现并解决潜在故障隐患，确保证券公司信息系统能够7×24小时稳定运行，为业务的连续性提供坚实保障。为了确保复杂交易系统的稳定性，广发证券在推进智能运维时重点围绕6大核心能力模型（见图1）的智能化建设构建“8+4”的智能运维体系聚焦稳定性保障的价值主张，打造智能化的人机协同运维体系，通过智能技术与专家经验沉淀，构建一系列具备专业技能的机器人，辅助运维专家感知、决策与执行。1. 以价值为导向，推动做正确的事“故障可恢复、性能可扩展、变更可管控、业务可监控、问题可观测、部署可感知”。2. 构建“8+4”的智能运维平台体系智能化赋能系统运行稳定性保障实践1. 智能化赋能变更管控场景2. 智能化赋能故障应急场景3. 智能化赋能监控管理场景4. 智能化赋能事前风险挖掘场景5. 智能化辅助构建机器人中心6. 智能化辅助构建专家知识中心7. 智能化辅助构建“监管控析”能力中心展望

为了实现上述运维价值，广发证券构建了“8+4”智能运维体系，通过深度融合8大核心场景与4大能力中心，为运维智能化转型注入强劲动能。在场景维度，公司聚焦运维核心痛点，充分发挥大模型等前沿智能技术优势，对监控告警、变更管控、故障处置等八大关键运维场景进行系统性重构与优化；在能力建设层面，通过将智能化实践成果持续沉淀，全力打造机器人中心、“监管控析”智能体中心、运维算法中心与专家知识中心四大能力基座。该体系以场景驱动创新、以能力夯实根基，实现了运维场景效能提升与能力中台化建设的双向赋能，为智能运维发展提供了新范式。

变更作为影响系统稳定性的关键因素，一直是证券公司运维管理的重中之重。尽管行业内普遍建立了涵盖流程管控、CAB评审、架构评审、自动化发布、变更后验证与集结重保等在内的一系列变更管控措施，但变更引发的系统故障仍时有发生，给业务的稳定运行带来挑战。为有效应对这一难题，广发证券打造了智能化变更管控场景（见图3）。该场景聚焦变更影响分析、场景工具箱、变更防御、事件总线、因子感知及辅助定位等核心能力，旨在全方位降低变更风险，为系统的稳定运行筑牢坚实防线。

在大模型技术的深度赋能下，变更管控场景实现了全面升级。在变更脚本编写环节，平台充分发挥大模型的优势，支持辅助生成高质量脚本，并从安全性和有效性两个关键维度进行智能评估与优化，降低了人为操作可能带来的风险。在变更因子比对过程中，借助大模型能够对环境配置、配置文件等数据进行差异分析，突破了传统配置项需要拆解比对的繁琐流程，提升了分析效率。当故障后，通过建立变更分析机器人Agent智能体（见图4），支持辅助定位引发故障的变更行为，以缩短故障定位时间。

故障应急能力是衡量运维团队专业水准的核心标尺。在证券行业分秒必争的业务环境下，应急响应速度与处置精准度，直接关乎客户服务质量与公司市场声誉。为应对日益复杂的信息系统故障挑战，广发证券搭建了在线IT运营指挥中心（见图5），其肩负着保障IT运行安全、赋能业务稳定运营的双重使命，以实现全面感知、精准决策、高效协同、有效指挥为目标。

随着系统架构日趋复杂，跨团队协作、实时响应、高紧迫性的应急管理场景面临前所未有的压力。为此，广发证券深度引入大模型技术，全面升级应急体系。故障突发时，机器人自动组建应急协作群，精准召集相关人员，同时大模型快速整合关联变更记录、应急预案、告警数据、系统健康报告及历史相似案例，一键推送至不同团队，确保跨团队成员第一时间掌握关键信息。在故障处置阶段，“日志分析机器人”（见图6）智能体支持应急人员通过自然语言交互，快速获取专业建议，实现高效协同。“日志分析机器人”智能体凭借大模型强大的语义理解能力，能够挖掘异常日志上下文信息，辅助运维人员快速定位故障根源，大幅提升应急处置效率。

监控作为异常发现的前沿哨所，其响应效率直接决定应急处置的时效性。然而传统监控手段存在三大痛点：覆盖范围局限，难以触及系统深层隐患；配置依赖专家经验，灵活性不足；面对未知异常时，告警识别与处理效率不高。广发证券以智能化的“日志模式+指标异常检测+ 大模型+多模态”技术为突破口，实现从被动响应到主动防御的跨越。在日志分析领域，智能日志模式识别系统通过机器学习算法，深度挖掘业务系统日志中的潜在风险，多次在客户反馈前成功预警异常，将被动运维转化为主动防御。指标监控层面，针对数据库性能、操作系统负载、业务黄金指标等关键场景，结合异常检测构建动态阈值模型，实时捕捉系统细微变化，确保风险早发现、早干预。

大模型技术的引入更是为监控体系注入 “智慧大脑”。在告警全生命周期管理中，大模型不仅能辅助分析告警信息，还能在告警复盘阶段，通过“告警分析助手机器人”总结经验教训，优化监控策略（见图7）。同时，基于多模态模型，应用“运维图像识别机器人”（见图8）可对Grafana、Zabbix等监控图像进行智能解析，突破传统文本监控局限，实现可视化数据的深度挖掘。

风险挖掘是保障系统稳定运行的关键防线。广发证券以三线SRE机制为基石，构建起“挖掘-识别-触达-跟进”的全流程风险管控闭环，将风险防范工作前置，实现从被动应对到主动防御的转变。在风险挖掘环节，公司深度运用AI算法，针对14个场景开展精细化检测（见图9）。从交易系统性能容量评估，到业务黄金指标、数据库性能及容量评估等场景，持续扫描系统运行状态，提前捕捉潜在风险信号。一旦发现异常，系统将立即触发预警机制，同步生成风险评估报告与防范策略，运维团队可据此迅速响应，将风险化解于萌芽阶段，为业务连续性提供坚实保障。

近两年，广发证券已实现将运维工作全面融入数字化场景，依托平台服务化能力，实现运维流程从线下到线上、从人工操作到自动化处理的跨越式升级。在落地数字化场景后，公司引入ChatOps技术，构建起事件驱动的智能运维体系，让机器人主动识别工作事项，并精准推送至相关人员，大幅提升运维响应效率。经过持续深耕与实践，ChatOps在公司内部已实现广泛应用，目前有涵盖SRE员工、系统级、团队级、横向流程经理、专家知识库、IT服务台，以及业务运营岗等岗位打造的各种机器人（见图10）。目前，40余个团队深度参与其中，1000余个ChatOps机器人与1900余个机器协同群，共同构筑起“人机高效协作”的智能运维网络。每一个机器人都是智能运维的“尖兵”，它们与运维人员紧密配合，承担日常巡检、任务分发、告警推送等工作，让运维人员得以聚焦复杂问题与创新优化。当前，我们正全力推动大模型与ChatOps机器人的深度融合。通过赋予机器人强大的思考、推理能力，使其不仅能执行常规任务，更能主动分析问题、预判风险、提出解决方案，持续刷新智能运维的行业标准，为公司数字化转型注入更强动力。

SRE专家积累的运维经验与知识，是企业保障系统稳定运行的核心资产。然而在过去，受限于技术条件，这些宝贵知识难以高效转化为实际生产力，存在知识沉淀难、复用率低等痛点。广发证券以RAG技术为核心突破口，自主研发了一套高效的知识管理场景工具（见图11）。该平台具备“小时级”的时间内完成“创建-上架-应用”，SRE专家只需简单配置，即打造属于自己的知识助手机器人，快速将个人经验、技术方案等知识沉淀起来，大幅降低知识沉淀门槛。同时，平台支持将专家知识库与运维机器人深度关联，赋予机器人“专家智慧”。在日常运维工作中，这些机器人能够凭借专家知识储备，自动处理重复性、琐碎性任务，如基础故障诊断、常规问题解答等，使运维人员得以从繁杂事务中解放，专注于复杂问题攻坚与技术创新。这种创新模式不仅实现了专家知识的高效复用，更推动智能运维向专业化、智能化方向迈出坚实一步。

历经多年深耕，广发证券的运维平台与人的协作走过了四个阶段。第一阶段是搭建起较完备的“监管控析”运维平台能力体系阶段，实现了人做事找具体工具的协同模式。第二阶段是场景化运维阶段，实现用数字化场景重塑原来线下的工作场景，即将多种不同运维平台能力进行数字化融合，人在数字化场景工作的协同模式。第三阶段是ChatOps运维阶段，实现以事件驱动，由基于规则的机器人与员工协作的模式。第四阶段正在推进中的智能机器人阶段，即将运维平台能力迁移整合为一系列具备专业领域能力的Agent智能体（见图12），这些智能体赋能现有的ChatOps、RPA等机器人。在复杂多变的运维环境中，智能体将凭借不断进化的感知与分析能力，识别系统异常，并高效执行运维任务，真正实现从系统状态监控、风险预警，到故障处置、优化调控的全流程智能化管理，为智能运维发展提供了创新范本。

在运维领域，大模型的应用将为智能运维带来更为广阔的发展空间。随着大模型技术的不断成熟与优化，其在广发证券智能运维中的应用深度与广度将进一步拓展。未来，大模型有望实现对运维数据的更深度理解与分析，进一步提升运维机器人在故障预测的准确性、风险管控的效率以及运维决策的科学性等能力。通过智能化技术，打造一系列具备智能化的机器人，进一步构建起更加智能、高效的“智能化人机协同”运维模型，推动智能运维向更高水平迈进，为系统稳定性提供更为强大的技术保障。