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黄金原油今日行情趋势分析及黄金原油独家交易操作建议

王启蒙现货黄金08-04 09:06

理想汽车回应理想i8与乘龙卡车安全性碰撞测试：致其意外卷入争议属无心之举

实生活中对用户安全极为关键的对撞场景，科学验证并持续提升理想i8的被动安全性能。本次我们特别委托第三方权威机构——中国汽车工程研究院股份有限公司（以下简称“中国汽研(19.350，-0.10，-0.51%)”）执行高强度碰撞测试，并通过视频形式，透明、真实地向用户展示测试过程和结果，我们的初衷就是让用户看到理想i8在提升车辆安全性上的努力与成果。面对复杂、不可预知的真实道路环境，我们深知“小车对撞大车”的危险工况，对于车辆安全性的极高要求，“小车碰撞大车”一直是广大乘用车用户最关心的安全话题之一，也是全球众多重视安全性的主流车企广泛采用的测试和宣传方式。二、碰撞测试的表现本次测试参照普通公路高频发生的交通事故情形制定测试要求，委托中国汽研执行。中国汽研作为国资央企、国家一类科研院所，是中国汽车行业产品开发、试验研究、质量检测的重要平台。理想汽车高度认可中国汽研的专业能力和测试公正性，坚信其碰撞测试的数据和结果具有科学权威性。理想i8创新的短前悬安全结构，前向有3条纵向力传递路径，前舱中密布11个环形吸能结构，有效化解正面撞击带来的冲击力，提升了车辆的被动安全水平。经本次测试，理想i8的A柱、B柱、C柱、门梁均未发生明显变形，9个安全气囊全部正常展开，电池包无漏液无起火，车门自动解锁、门把手自动弹开，充分展现了理想i8的安全性。三、关于此次事件的舆论影响本次测试目的只是为了验证和提升理想i8的被动安全性能，并非针对其他任何品牌进行产品质量评价，测试结果也不应被解读为对其他品牌产品质量的论断。测试所用东风柳汽乘龙品牌二手卡车仅作为移动式壁障物，我们无意、也没有对其做出质量方面的引导性评价。对于测试过程导致东风柳汽乘龙品牌被意外卷入舆情争议，我们实属无心之举。针对网络中因对测试目的和过程不了解而出现的误解和片面解读，理想汽车希望通过此次声明还原事实，为行业健康交流提供更多真实依据和参考。东风乘龙作为中国卡车行业的标杆品牌，品质和安全始终值得广大卡友信赖。为此，我们特别澄清，理想汽车与东风柳汽乘龙不存在直接竞争关系。我们专注于家庭乘用车，而对方是中国卡车领域的杰出代表、拥有数十年历史的央企行业标杆，我们一直秉持敬重之心。我们将继续积极响应国家关于反内卷的号召，为营造公平有序的行业环境、推动中国汽车产业高质量发展而努力。四、关于网友讨论的热点话题理想i8开发阶段，按照最新发布的国标（GB 11551-2014《汽车正面碰撞的乘员保护》，GB 20071-2025《汽车侧面碰撞的乘员保护》，GB 20072-2024 《乘用车后碰撞安全要求》）等国家标准开发。同时，理想i8也按照中国新车评价规程C-NCAP 24版规程五星标准和中国保险汽车安全指数C-IASI 23版规程G+G+G+A等级要求开发，并涵盖了“钻卡”、“卡车夹击”等100多项企业测试工况。在此之前，理想汽车全系车型均获得包括中汽中心、中保研等权威第三方测试的最高评价。我们对理想i8的安全性充满信心，也相信它能够通过各种严苛检验。同时，我们对中国汽车行业整体的安全开发水平和持续进步也有坚定信心。未来，我们将与行业同仁一道，不断推动汽车安全技术创新，共同守护每一位用户的出行安全。

金融界08-04 07:48

揭秘OpenAI的野心：让AI为你搞定一切

任命为 Meta 超级智能实验室的首席科学家。强化学习的复兴 OpenAI 推理模型和代理的崛起与一种名为强化学习（RL）的机器学习训练技术息息相关。强化学习在模拟环境中向 AI 模型反馈其选择是否正确。强化学习已应用数十年。例如，2016 年，在 OpenAI 于 2015 年成立约一年后，谷歌(189.95，-2.91，-1.51%)DeepMind 使用强化学习创建的 AI 系统 AlphaGo 在围棋比赛中击败世界冠军，引发全球关注。大约在那时，OpenAI 的首批员工之一安德烈・卡帕西开始思考如何利用强化学习创建一个能使用电脑的 AI 代理。但 OpenAI 花了数年时间才开发出必要的模型和训练技术。到 2018 年，OpenAI 在 GPT 系列中率先推出首个大型语言模型，该模型在海量互联网数据和大型 GPU 集群上进行预训练。GPT 模型在文本处理方面表现出色，最终催生出 ChatGPT，但在基础数学方面却存在短板。直到 2023 年，OpenAI 才取得突破，最初将其命名为 “Q*”，后又改称 “Strawberry”。这一突破通过结合大型语言模型、强化学习和一种名为测试时计算的技术实现。后者让模型在给出答案前，有额外的时间和计算能力来规划和解决问题，并验证每一步骤。这使得 OpenAI 能够引入一种名为 “思维链”（CoT）的新方法，该方法提高了 AI 在处理未见过的数学问题时的表现。 “我能看到模型开始进行推理，” 埃尔・基什基说。“它会发现错误并回溯，还会‘感到沮丧’。这真的就像在阅读一个人的想法。” 尽管这些技术本身并非新颖，但 OpenAI 独特地将它们结合起来，创建了 Strawberry，这直接促成了 o1 的开发。OpenAI 很快意识到，AI 推理模型的规划和事实核查能力可用于为 AI 代理提供动力。 “我们解决了一个我多年来一直冥思苦想的问题，” 莱特曼说。“这是我研究生涯中最激动人心的时刻之一。” 扩展推理能力凭借 AI 推理模型，OpenAI 确定了两个可用于改进 AI 模型的新方向：在 AI 模型的后期训练中使用更多计算能力，以及让 AI 模型在回答问题时有更多时间和处理能力。 “作为一家公司，OpenAI 不仅关注事物的现状，还非常关注它们的扩展方式，” 莱特曼说。两位消息人士告诉 TechCrunch，在 2023 年 Strawberry 取得突破后不久，OpenAI 成立了一个由研究员丹尼尔・塞尔萨姆领导的 “代理” 团队，以在这一新范式上取得进一步进展。尽管该团队名为 “代理”，但 OpenAI 最初并未像我们如今所想的那样区分推理模型和代理。该公司只是想让 AI 系统能够完成复杂任务。最终，塞尔萨姆领导的代理团队的工作成为开发 o1 推理模型这一更大项目的一部分，该项目的负责人包括 OpenAI 联合创始人伊利亚・萨茨凯弗、首席研究官马克・陈和首席科学家雅各布・帕乔基。 OpenAI 必须投入宝贵的资源 —— 主要是人才和 GPU—— 来开发 o1。纵观 OpenAI 的历史，研究人员必须与公司领导层协商以获取资源，而展示突破性成果是确保获得资源的可靠方法。 “OpenAI 的核心特点之一是，研究方面的一切都是自下而上的，” 莱特曼说。“当我们展示（o1 的）证据时，公司表示‘这很有意义，让我们继续推进’。” 一些前员工表示，这家初创公司开发通用人工智能（AGI）的使命是在 AI 推理模型方面取得突破的关键因素。通过专注于开发尽可能智能的 AI 模型，而非产品，OpenAI 能够将 o1 置于其他工作之上。而在竞争激烈的 AI 实验室中，对这类想法进行如此大规模的投资并非总能实现。事实证明，尝试新训练方法的决定是有先见之明的。到 2024 年底，几家领先的 AI 实验室开始发现，通过传统预训练扩展创建的模型回报递减。如今，AI 领域的大部分动力来自推理模型的进步。 AI “推理” 意味着什么？在很多方面，AI 研究的目标是用计算机重现人类智能。自 o1 推出以来，ChatGPT 的用户体验中充满了更像人类的功能，如 “思考” 和 “推理”。当被问及 OpenAI 的模型是否真正在推理时，埃尔・基什基有所保留，称他从计算机科学的角度看待这个概念。 “我们正在教模型如何高效地消耗计算资源来获取答案。所以如果你从这个角度定义，是的，它正在推理，” 埃尔・基什基说。莱特曼则更关注模型的结果，而不太在意其方式或与人类大脑的关系。 “如果模型正在做困难的事情，那么它正在做完成这件事所必需的任何近似推理，” 莱特曼说。“我们可以称之为推理，因为它看起来像这些推理轨迹，但这一切都只是为了打造对很多人来说真正强大且有用的 AI 工具的一种替代说法。” OpenAI 的研究人员指出，人们可能不同意他们对推理的命名或定义 —— 当然，批评者已经出现 —— 但他们认为，这不如其模型的能力重要。其他 AI 研究人员也倾向于认同这一点。非营利组织 AI2 的 AI 研究员内森・兰伯特在一篇博文中将 AI 推理模式比作飞机。他说，两者都是受自然启发的人造系统 —— 分别受人类推理和鸟类飞行启发 —— 但它们通过完全不同的机制运作。这并不会降低它们的有用性，也不会削弱它们实现类似结果的能力。来自 OpenAI、Anthropic 和谷歌 DeepMind 的一群 AI 研究人员在最近的一份立场文件中一致认为，如今人们对 AI 推理模型的理解还不够深入，需要更多的研究。现在就断言这些模型内部到底在发生什么，可能还为时过早。下一个前沿：用于主观任务的 AI 代理如今市场上的 AI 代理在定义明确、可验证的领域（如编码）表现最佳。OpenAI 的 Codex 代理旨在帮助软件工程师分担简单的编码任务。与此同时，Anthropic 的模型在 Cursor 和 Claude Code 等 AI 编码工具中特别受欢迎 —— 这些是人们愿意付费使用的首批 AI 代理中的一部分。然而，像 OpenAI 的 ChatGPT 代理和 Perplexity 的 Comet 这样的通用 AI 代理，在处理许多人们希望自动化的复杂、主观任务时却力不从心。我发现，当尝试使用这些工具进行网上购物或寻找长期停车位时，这些代理花费的时间比我预期的要长，而且还会犯一些愚蠢的错误。当被问及代理在主观任务方面的局限性时，莱特曼说：“与机器学习中的许多问题一样，这是一个数据问题。我现在真正感到兴奋的一些研究是，想办法在可验证性较低的任务上进行训练。我们在如何做这些事情上有了一些线索。” 帮助创建国际数学奥林匹克模型和 o1 的 OpenAI 研究员诺姆・布朗告诉 TechCrunch，OpenAI 拥有新的通用强化学习技术，这些技术使他们能够教授 AI 模型那些不易验证的技能。他说，该公司正是通过这种方式构建了在国际数学奥林匹克竞赛中获得金牌的模型。 OpenAI 的国际数学奥林匹克模型是一个较新的 AI 系统，它能生成多个代理，这些代理随后同时探索多个想法，然后选择最佳答案。这类 AI 模型正变得越来越受欢迎；谷歌和 xAI 最近也发布了使用这种技术的最先进模型。 “我认为这些模型在数学方面的能力会越来越强，而且在其他推理领域也会变得更有能力，” 布朗说。“进步速度快得惊人。我没有理由认为它会放缓。” 这些技术可能有助于提高 OpenAI 模型的性能，而这些进步可能会在该公司即将推出的 GPT-5 模型中体现出来。OpenAI 希望通过推出 GPT-5 来巩固其对竞争对手的优势，理想情况下，为开发者和消费者提供最优秀的 AI 模型来驱动代理。但该公司也希望使其产品更易于使用。埃尔・基什基表示，OpenAI 希望开发出能直观理解用户需求的 AI 代理，而无需用户选择特定设置。他说，OpenAI 的目标是构建这样的 AI 系统：知道何时调用特定工具，以及需要推理多长时间。这些想法描绘出 ChatGPT 终极版本的图景：一个能在互联网上为你做任何事情，并理解你希望如何去做的代理。这与如今的 ChatGPT 有很大不同，但该公司的研究正朝着这个方向稳步前进。虽然 OpenAI 无疑在几年前引领了 AI 行业，但如今该公司面临着一大批强劲的对手。问题不再仅仅是 OpenAI 能否实现其代理化的未来，而是该公司能否在谷歌、Anthropic、xAI 或 Meta 之前做到这一点？

金融界08-04 07:48

科技金融对传统金融有何冲击？

发现潜在风险点并采取应对措施。这种更加科学、高效的风险评估与管理方式，让传统金融的风险管理模式面临前所未有的挑战。产品创新范畴，科技金融活跃异常。传统金融产品往往具有相对固定的条款、期限和收益结构，难以满足多样化的市场需求。科技金融依托先进技术，能够快速响应市场变化，推出诸如智能投顾产品、基于区块链的数字货币等各种创新性金融产品。这些产品形式多样、功能新颖，满足了不同客户群体的个性化需求，进一步加剧了金融市场产品创新的竞争，传统金融的产品创新步伐在这一冲击下显得相对滞后。以上信息由金融界利用AI助手整理发布。金融界作为知名的金融信息服务平台，始终致力于为用户提供全面、准确、及时的金融资讯和专业的金融知识。凭借多年在财经领域的深耕积累，整合各类金融资源，打造一个为投资者、金融从业者以及关心金融市场人士服务的综合性平台。通过汇聚丰富的金融数据、专业解读分析，帮助用户更好地了解金融市场动态，提升金融认知水平。免责声明：本文内容根据公开信息整理生成，不代表发布者及其关联方的官方立场或观点，亦不构成任何形式的投资建议。请您对文中关键信息进行独立核实，自主决策并承担相应风险。

金融界08-04 06:58

黄金原油下周一早间开盘行情涨跌趋势分析及独家操作建议

王启蒙现货黄金08-04 02:00

他曾预言了美国民主崩溃，现在他说有一个“好消息”……

会说，我们现在是一个更具创新力的社会。科学领域取得了巨大进步。我们今天的生活水平为什么比250年前高这么多？根本原因是科学进步，以及我们学会了如何更好地集体合作。我们创造了新的社会组织形式，比如大型企业，还有更广义上的社会制度，比如制衡机制、法治制度、如何让民主运作起来。而且我们也从失败中学到了很多东西。我们知道了什么是良治(good governance)的原则，什么是劣治(bad governance)的表现。所以从基本面来看，我们实际上比100年前处于更好的位置。关键是我们如何运用这些知识，并引导这些知识，为社会大多数人（而不仅是少数人）创造一个更加繁荣的未来。我认为，我们其实被困在一个长达45年的失败实验之中。对我来说，解决方案就是从这个实验中挣脱出来，承认它的失败。这个实验当然指的是新自由主义实验，也就是“自由市场会带来更高的增长”，“通过涓滴效应让所有人受益”，以及“市场本身是稳定的”。我们已经对这些假设做了充分的尝试，而且不只是一个国家，而是一国接一国地失败了。所以对我来说，有了这些知识储备，我们其实站在一个更有利的位置，可以开始构建一种替代性的经济体系。我并不认为这会容易，因为在民主制度下，你必须说服大量民众。虽然我不太喜欢这个词，但我不得不说，很多人其实几十年来都被“洗脑”了。他们被灌输了这样一种信念：只要再多给它一点时间，这个制度——新自由主义资本主义——终将奏效。但最终，他们开始失望了。而这种失望正在把他们推向威权民粹主义。你甚至可以说，在这个非常黑暗的时刻，有一个“好消息”是：川普正在让大家看到，威权民粹主义可能对任何人都不是一个好答案。巴斯塔尼：是啊，很有意思的是，新自由主义的崩溃，以及新自由主义“自我”的崩溃，甚至在社交媒体上也体现得淋漓尽致。你可能会指出一个市场失灵的例子，或者是一个负外部性的问题——这些都是像你这样的经济学家长期以来一直在讨论的问题。而人们的反应却是：“这是社会主义”，或者“这是因为移民”。因为当然不可能是我们所处的经济制度本身的问题嘛——这个制度是会自我纠正的，是会自然达到均衡的。这就是我们这个文化长期以来一直呼吸的“新鲜空气”。我觉得你说得对。这正是为什么对很多人来说，最终的答案却变成了右翼威权主义。我还是继续站在怀疑者的立场说话。特别是在英国语境下，比如GB News的观众可能会说：好吧，斯蒂格利茨先生，斯蒂格利茨教授，我们确实想建立一个新的体系。但我们现在债务与GDP的比率已经接近100%了。我的个人税负也很高。我孩子上大学就背了5万英镑的债。我们去年财政赤字是1200亿英镑，利息支出高达1000亿英镑，这在英国是非常高的。那你说我们要加大投资，比如搞公共基础设施建设。请问这笔钱要从哪来？你是主张加税吗？还是你会削减其他领域的开支？斯蒂格利茨：首先，我想把这个问题放到一个历史背景中来看。第二次世界大战结束时，美国的债务与GDP比率比现在还要高，远远高于现在。但我们并没有因此止步不前。接下来的几十年，是美国增长最快的时期，那个债务占GDP的比重从130%以上降到了45%以下。只要经济增长，债务与GDP的比率就会下降，因为GDP在增长。英国的债务与GDP比率当时甚至更高，但后来也降下来了。你们的情况更困难一些，战争对你们打击更大，破坏更严重。我们只是推迟了一些投资，而你们遭受了很多实际的损失。但这证明，即使在高债务的情况下，也可以制定出增长战略。现在你进一步追问我具体措施，我认为，增加税收有很大的空间。我在美国对此研究得很深入。我知道我们在十年期内（我们通常以十年为窗口衡量）确实有能力提高税收，数以万亿计的美元。部分原因是我们之间存在一个巨大的差距——我们设定的税率与我们实际征收的税收之间有巨大鸿沟。尤其是企业，逃税避税现象非常严重。全球化带来的负面影响之一，就是它为通过避税天堂和保密制度进行逃税和避税提供了“绝佳平台”。但我们也有很大的空间可以实施环境税，通过减少污染来改善社会。还有其他负外部性问题。例如，金融交易，尤其是短期交易，会造成巨大波动，扰乱经济。所以，在金融交易税方面，我们也有很大空间。在美国，资本所有者的税率比一名水管工的工薪税率还要低。如果我们仅仅对资本进行公平征税，就可以筹集几万亿美元。而如果我们实施累进税制、资本利得税的合理实现，以及诸如此类的很多细节性改革，我们将再次能够筹集数以万亿计的资金。所以在美国，我们毫无疑问地拥有充分的机会来增加公共财政收入，用于对研发、人力资本、基础设施、技术的公共投资。这些投资将带来一项增长议程，从需求端和供给端同时发力，引领我们迈入一个新的时代。西方可以向中国取经吗？巴斯塔尼：你在书中谈到中国。我想把两个问题合并成一个：中国是社会主义经济还是资本主义经济？过去35年来，中国是如何管理其经济的？西方能从中学到什么？斯蒂格利茨：中国是“独一无二的”(sui generis)。它自我定义为一个具有中国特色的社会主义市场经济。所以把这些词连起来的意思就是：中国跟任何其他经济体都不一样。有些人称其为国家资本主义的一种形式，但它也有一个非常活跃的小企业部门。政府在经济中所扮演的角色，比任何西方国家都要深远得多。因此它确实在经济中扮演了非常大的角色。我认为，从中国作为经济体取得的成功中，我们可以学到很多东西。这里我们不谈民主等其他方面，仅仅谈经济上的成功。首先，中国有一个愿景。它说：“我们要实现现代化，没有任何理由我们的生活水平要低于最先进的国家。” “我们怎样才能实现这一目标？”——这是大多数国家从未认真自问过的问题。而中国人有一种自豪感，他们说：“没有理由我们不能拥有与任何国家同等的生活水平。” 这就为他们打开了一扇门，让他们开始思考：经济成功的关键因素是什么？他们与各方面的人交流，无论是左翼还是右翼。我第一次与中国方面会面是在1980年。我第一次访问是在1981年，从那之后就一直持续进行对话。他们希望从一切可能的来源学习。他们听取不同的观点，然后将其整合到自身的框架中。由此产生了很多新的、创新性的理念。我现在没时间一一讲述。其次，有一点很明显：他们重视对人的投资，也就是人力资本。他们派出数十万人前往美国、欧洲、澳大利亚，去接受高等教育，成为工程师。现在你已经看到了这些投资的成果。几周前我还在中国，参观了他们的一家新汽车工厂，机器人在组装汽车，几乎没有人类操作。非常惊人。工厂里大多数员工并不是生产线工人，而是工程师。他们已经从一个依赖低技能劳动力的国家，转变为拥有工程与高技能劳动力优势的国家。这是过去45年来的惊人变化。第三，他们进行了规划，做了前瞻性的思考：如何实现这个愿景？这就涉及到产业政策。如今美国终于也开始接受某种形式的产业政策。在《芯片法案》(CHIPS Act)中，美国承认我们缺乏生产现代经济核心组件——芯片——的能力。还有《通胀削减法案》(IRA)，也承认我们尚未为绿色转型做好准备。但我们并没有一个广泛的产业政策。川普正在做的，是将贸易作为产业政策的工具。他想把工作机会带回美国。这实际上就是产业政策在做的事。但他执行的方式非常鲁莽、无知，并且具有破坏性，不仅对美国，对全球经济秩序都是如此。这使人质疑他是否真能取得什么成果。其代价对全球经济来说是巨大的。对美国经济本身来说，也是巨大的。所以我认为，至少有三点，是任何国家都可以从中国身上学习和研究的。当然，中国拥有一些其他国家没有的优势，比如规模——如果你有13亿人口，你的国内市场就是一个大市场。这个没有边界的大市场带来了很多优势。以购买力平价(purchasing power parity, PPP)来衡量，也就是经济学家在比较不同价格结构的国家时所使用的方法，中国现在已经是世界上最大的经济体。这使得他们有了巨大的机会，继续推进他们的发展战略。巴斯塔尼：约瑟夫·斯蒂格利茨，这是一场非常精彩的对话。感谢你参加“Downstream”节目。斯蒂格利茨：谢谢你。 *小标题为编者所加。来源：加美财经

加美财经08-04 00:01

李槿：8/3双底形态筑成，下周预测与不限时体验！

不到钱……其实不是你运气差，而是缺一套科学的交易方法。盲目跟风下单，只会让你在市场里反复“交学费”。【坐享其成：李槿助君无忧投资】 "采菊东篱下，悠然见南山。"何须日夜盯盘，殚精竭虑？加入吾之阵营，仅需静候指令： ✔ 量身*：根据你的资金和风险习惯，定制专属计划。 ✔ 实时资讯：从早7点到凌晨，团队帮你盯盘，有机会第一时间入场。 ✔ 授业解惑：每天复盘讲解，让你学会自己分析行情。 “长风破浪会有时，直挂云帆济沧海。”市场从不缺机会，缺的是抓住机会的人！无论你是想回本，还是想翻倍，我都能帮你实现。记住：趋势在，李槿在；你信任，钱就来！

李槿外汇08-03 23:49

最年轻华人宇航员！孙宇晨首登太空开创区块链新篇章

STEM教育联系起来，为全球青少年提供科学与技术学习的宝贵机会，展现了他对人类未来命运的深远关怀。 “太空探索是全人类的共同使命，”孙宇晨表示，“我希望通过这次飞行，激励更多年轻人投身科技与创新，共同塑造人类的星际未来。” 从完成人生逆袭进入北大，到创建了世界上最具影响力之一的区块链平台，再到进入太空完成星际之旅，他用无畏的冒险精神和矢志不渝的追梦信念，证明了华人的智慧与担当，也激励着全球创业者，勇于突破边界，追求卓越。

波场TRON08-03 22:43

2025年软件与服务业上市公司G维度结果分析：基于2022-2023年度数据对比（下）

级管理人员管理能力对比薪酬激励公司科学有效的激励机制能让员工发挥出最佳潜能，薪酬不是激励员工的唯一方法，但却是最重要的方法，是目前普遍采用的一种激励手段。健全合理的薪酬制度能激发员工的潜能，提升企业的竞争力。通过分析软件与服务业发布2022年度和2023年度 ESG相关报告的上市公司的表现，2022年度有55.42%的公司高管薪酬与软件与服务业绩具有一致性，设置了高管股权或期权激励机制，激励效果很好，而在2023年度则有43.00%的公司高管薪酬激励效果很好，占比下降了12.42%；2022年度有38.55%的公司设置了高管股权或期权激励机制，但激励效果一般，而在2023年度则有50.00%的公司高管薪酬激励效果一般，占比上升了11.45%；2022年度有6.02%的公司高管薪酬与业绩不具有一致性，高管薪酬激励机制效果差，而在2023年度有7.00%的公司高管薪酬激励效果差，占比上升了0.98%。整体上，2023年度软件与服务业上市公司高管薪酬激励情况对比2022年度有所下降。图8：高管薪酬激励情况对比在员工薪酬激励方面，通过分析软件与服务业发布2022年度和2023年度 ESG相关报告的上市公司的表现，2022年度有49.40%的公司员工薪酬高于行业平均水平，对员工的激励作用效果好，而在2023年度则有53.00%的公司员工薪酬激励效果好，占比上升了3.60%；2022年度有21.69%的公司员工薪酬和行业平均水平持平，对员工的激励作用效果一般，而在2023年度则有23.00%的公司员工薪酬激励效果一般，占比上升了1.31%；2022年度有28.92%的公司员工薪酬低于行业平均水平，对员工的激励作用效果差，基层员工离职率高，而在2023年度有24.00%的公司员工薪酬激励效果差，占比下降了4.92%。整体上，2023年度软件与服务业上市公司员工薪酬激励情况对比2022年度有所提升。图9：员工薪酬激励情况对比网络技术安全当今社会是一个高科技信息化社会，信息的传播方式由人工传递到有线网络传递、无线网络传递，网络作为当前社会传输信息的一种重要媒介，日益成为各行各业快速发展的必要手段和工具，网络技术安全变得越来越重要。在数据化、信息化的时代，软件与服务业向数字化、智慧化转型，对网络技术安全的要求也越来越高。在ESG评价体系中，我们重点考察信息安全管理体系及网络安全制度。在信息安全管理体系方面，2022年度有62.65%的公司通过ISO27001认证，而在2023年度则有35.00%的公司通过ISO27001认证，占比下降了27.65%。整体而言，2023年度软件与服务业上市公司的信息安全管理和规范水平对比2022年度有较大下降。图10：信息安全体系情况对比在网络安全制度方面，通过分析软件与服务业发布2022年度和2023年度 ESG相关报告的上市公司的表现，所有公司均建立了网络安全等级保护制度，其中2022年度有45.78%的公司建立了网络安全等级保护制度，网络安全系数等级高，而在2023年度则有27.00%的公司网络安全系数等级高，占比下降了18.78%；2022年度有54.22%的公司建立了网络安全等级保护制度，网络安全系数等级一般，而在2023年度则有73.00%的公司网络安全系数等级一般，占比上升了18.78%。整体上，2023年度软件与服务业上市公司的网络安全建设水平与2022年度略有下降。图11：网络安全制度情况对比总结通过分析软件与服务业发布2022年度和2023年度 ESG相关报告的上市公司的表现，整体上2023年度软件与服务业上市公司的G（公司治理）绩效治理处在较高水平，有ESG战略、商业道德、信息披露和风险管理等多项指标对比2022年度出现了较明显的提升，但亦有部分指标，如网络技术安全等对比2022年度出现了一定下滑，未来还需要更多公司投入更多的资金和精力加强公司的公司治理绩效，推动软件与服务业ESG治理的健康均衡发展。申明：以上分析以上市公司披露的年度ESG相关报告和年度报告等公开信息为数据来源，评级信息存在不充分等局限性。联洲信评不对评级报告所记载内容的真实性、完整性、及时性作任何保证，评级结果不作为任何投资决策依据，仅作为基本参考。

金融界08-03 22:28

大禹节水接待8家机构调研，包括东方财富证券、鹏华基金、国联民生证券等

块链、大数据、数字孪生、人工智能等现代科学技术与传统水利、农业行业深度融合,打造新质生产力。谢谢。

金融界08-03 19:47

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