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Vol.37 情绪内耗的真相：我们把思考的“实体”当成了“自己”依托的视频内容体系，平台实现资源快速更新与智能分类推荐。用户可轻松浏览各类视频内容，并享受高速播放与稳定解析服务。江飞：每个人心中都有一头“鳄鱼”“讲好中国故事”系列成果展在华科大开展专注于提供稳定、高清的视频播放服务，涵盖影视、短视频及精选推荐内容。平台采用多源内容整合机制，实现快速加载与流畅播放体验，满足不同用户的观看需求。2023年终特稿·洞察世界变局中的深圳：风驰“电”掣贵州贵阳：高楼灯光秀 点亮跨年夜
【境内疫情观察】河北新增1例本土病例（2月14日）

椎名由奈搜索指南：名字写法、来源核实与时间判断剧集更新提醒与完结状态标注，追剧不再错过任何一集

2026年11月15日 09:04 · 作者：文海震 · 阅读 7

基于的视频内容平台，持续更新海量资源库，涵盖多种类型的视频内容。用户可通过简单操作快速访问所需内容，同时享受高清无卡顿播放体验。。整合海量视频内容资源，提供稳定、高速的视频播放服务。平台不断扩展内容库，为用户带来持续更新的观看体验。，围绕“赏花 露营 市集 潮玩 元旦假期公园有了新玩法”话题展开深度解读，为读者呈现完整的资讯脉络与实用要点。

重访“中国农村改革第一乡”四川向阳 曾因改革推动《宪法》修订·汇集丰富的视频内容资源，包括最新更新、热门推荐以及精选合集。平台不断优化播放体验，通过高速解析与稳定线路，为用户提供高质量观看环境。

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中国平安总经理谢永林：让AI真正成为企业生产力，而不是生产工具

2026年11月15日 09:04 · 丁红菊

原标题：专访中国平安总经理谢永林：让AI真正成为企业生产力，而不是生产工具 近日刚刚出炉的中国平安2026年上半年业绩报告，亮出了一组关键数据：寿险新单，分红险占比超九成，低利率下产品转型加速；AI战场，日均Token（词元）从2025年12月的300亿升至2026年6月的1200亿，“AI in ALL”战略加速落地；车险赛道，新能源车险保费增长21.5%，承保新能源车678万辆，在每4辆新能源车中，就有1辆投保平安。 谈及AI战略时，谢永林认为，目前金融行业已进入同质化、存量化竞争，平安通过AI构建“服务差异化”的核心竞争力。平安的百亿元资金科技投入、千亿Token消耗，已经形成“要素供给-业务重塑-闭环反哺”的飞轮效应。 为丰富浮动收益产品供给，满足低利率市场环境下客户多元化需求，平安寿险持续推进分红型产品转型，提升分红险占比。2026年上半年，平安寿险新业务分红险占比超九成。谢永林在受访时表示，低利率环境下发展分红险是保险业产品转型的重要方向，但平安不会简单追求某一种产品的占比，而是会坚持保障与储蓄并重、规模与价值并重、产品与投资协同。 NBD：分红险演示利率上限已从3.9%下调至3.5%，这对分红险销售端的实际冲击有多大？ 谢永林：既然是调整，肯定是会有影响，但未必完全是“冲击”。短期看，部分产品销售可能面临一定调整，但长期有利于行业健康发展。演示利率下降后，客户对分红险的收益预期会更加理性，部分以收益演示为主要卖点的产品可能承压。但从长期看，这有助于减少销售误导和非理性竞争，降低未来实际分红与客户预期之间的落差，推动行业建立更加可持续的商业模式。 NBD：平安寿险新业务中分红险占比已超九成，是否还将继续加码？ 谢永林：从保险产品的角度来讲，保障功能和投资功能肯定要做到充分平衡。分红险能够较好地满足客户长期储蓄和财富管理需求，保障型产品则是寿险业务长期价值和风险保障功能的重要基础，平安不会简单追求某一类产品的规模或占比，而是根据客户需求、市场环境和公司资产负债匹配能力，动态优化产品结构。 未来人身险产品会更加突出“保证+浮动、保障+储蓄”的合理组合。行业从“高演示”转向“可实现、可持续”，实际上也是对保险长期属性的回归。相关监管也明确要求实际分红水平应与资产负债、投资收益和财务精算约束相匹配。 NBD：下一步寿险业务发力的重点方向是什么？将主推哪些产品形态？ 谢永林：接下来还是以客户需求为中心，推动保障与财富管理场景融合。从保险公司角度，可以兼顾新单业务结构的均衡性和三差来源的均衡性。从客户角度，通过不同产品组合，可以获得更加完整的保障和财富管理解决方案。8月上市新重疾组合，采用分红终寿附加提前给付重疾方式实现“红利交清增额”提升重疾保障，分红型重疾将待监管细则出台后尽快研发推出。 中国平安半年报首次披露Token消耗数据：日均用量从2025年12月的300亿大幅升至2026年6月的超1200亿，半年激增3倍。这一数字背后，是平安 “AI in ALL”战略的全面加速落地。谢永林表示，平安的AI投入坚持价值导向，注重目标和过程管理，并将持续进行检视。项目立项时从增收、降本、减损、服务升级等维度进行量化申报与评审。在有限的资源中，优先选择投产比更优的项目推进，确保投入具备清晰的回报逻辑。 NBD：如何看待百亿元科技投入、千亿Token消耗给平安带来的实际效用？ 谢永林：从一个公司的角度来讲，要保持自己持续的竞争力，现阶段肯定要在AI方面去加大投入。当然目前金融行业已进入同质化、存量化竞争，所以平安计划通过AI构建“服务差异化”的核心竞争力。平安在科技领域超百亿元资金投入，已经形成“要素供给-业务重塑-闭环反哺”的飞轮效应。在此基础上，平安沿着“前沿探索-场景突破-服务创新”的路径进行探索。集团日均Token消耗从2025年12月的300亿，跃升至2026年6月的超1200亿。最新数据显示，2026年8月的日消耗达2100亿。通过极致的推理优化、全栈算力调度和推理优化技术，单位Token智算成本下降75%。 NBD：平安集团日均Token消耗已达 2100亿，是否已真正转化为企业内部的效率提升？ 谢永林：首先，现在的人工智能肯定还没有跨过“奇点”，我们现在主要是通过AI赋能，也就是三大AI工程来提升企业效率： 首先是AI编码，贯彻“AI原生工作法”理念，平安自主研发编码工具“平安爱码”，新代码AI占比大幅提升至77%，OPC（One Person Company，即 “一人公司”，指单人借助AI工具完成原本需团队协作的开发交付）模式跑通“一人即团队”自动化交付； 其次是AI运营，对集团及五大BU（业务单元）在7个标杆岗位进行端到端流程重塑，从 “工具数字化”到“组织智能化”，让AI真正成为企业生产力，而不是生产工具； 再次是AI办公，赋能全集团26万余员工，从“人干活”到“AI干活”，覆盖80%常用需求，嵌入组织毛细血管的“神经末梢”。 NBD：目前平安在AI人才激励和考核方面有哪些配套措施？ 谢永林：现阶段我们正在组织向“AI Native”全面转型的过程当中，主要是通过市场化机制来吸引优质AI人才。比如今年7月正式推出的Nova超新星科技人才计划，面向全球一流学府毕业生，自主搭建优质AI人才梯队。然后对业界顶尖人才，通过创新薪酬机制设计，提供市场化的激励机制。另外就是内部通过三大企业AI工程驱动组织智能化跃升。 半年报数据显示，2026年上半年，平安承保新能源车678万辆，可比口径下同比增长27.8%；新能源车险实现原保险保费收入264.15亿元，同比增长21.5%，增速领先市场。平安新能源车险市场份额达28%，意味着每4辆新能源车中约有1辆投保平安。谢永林表示，传统燃油车险已进入存量博弈阶段，新能源车险成为主要增长引擎。相比车企系险企，平安等大型险企经营车险多年，在复杂风险定价和大规模经营方面具有优势。 NBD：如何看待传统头部险企与车企系险企在新能源车险赛道上的竞争？ 谢永林：本质上，两条路线是不同能力禀赋下形成的商业模式，所以并不存在简单的优劣之分。 比如说车企系保险的核心优势在于“场景近、数据近、客户近”。车企能够掌握车辆配置、驾驶行为、维修保养、软件升级等大量数据，并且能够在购车、用车、维修等环节直接触达客户，因此可以减少传统保险模式中的部分渠道成本。 另一方面，险企的优势则在于“风险池大、数据长、经验深、网络广”。大型险企经营车险这么多年，已经积累了覆盖不同车型、地区、驾驶人和事故类型的大量历史数据，拥有长期积累的承保数据、精算能力、理赔网络和风险管理经验，在复杂风险定价和大规模经营方面肯定是具有优势的。 NBD：平安新能源车险已进入稳定盈利区间，有哪些举措进一步巩固领先优势？ 谢永林：目前平安新能源车险市场份额约为28%，未来我们将通过科技能力、运营能力、综合金融优势，持续提升竞争力。 首先是通过AI赋能，强化精细化定价能力。通过持续积累新能源车型、驾驶行为、事故损失、零部件价格等数据，通过AI和精算模型不断提高风险识别颗粒度，努力实现 “一车一价、因人定价、因场景定价”。 然后就是通过运营优化，降低COR（综合成本率）。通过AI定损、智能理赔、零部件价格管理、维修网络管理以及反欺诈体系，降低单位赔案成本和理赔运营成本。 再就是通过综合金融协同，提升客均价值。将新能源车险作为“流量入口”，向客户延伸提供家财险、意外险、医疗健康及金融理财服务，提升客户黏性以及客均价值。 另外就是生态问题，这方面我们接下来会加强生态建设，实现两种路径的优势互补。通过与车企、维修厂、零部件企业、充换电平台等伙伴合作，一起构建生态，不断丰富数据库，把数据转化为可验证、可迭代的风险模型。

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2026年11月15日 09:04 · 慕容容宝

汇集丰富的视频内容资源，包括最新更新、热门推荐以及精选合集。平台不断优化播放体验，通过高速解析与稳定线路，为用户提供高质量观看环境。。打造智能视频推荐与播放系统，整合热门内容与实时更新资源。平台注重用户体验优化，提供高清播放与稳定访问服务。，相关话题“《公司法》大修：公司可资助员工股权激励，有的股份公司可不设董事会、监事会（附修改前后对照表）”持续受到关注。

椎名由奈搜索指南：名字写法、来源核实与时间判断 · 林静如

2026年11月15日 09:04 · 荀壮武

原标题：专访中国平安总经理谢永林：让AI真正成为企业生产力，而不是生产工具 近日刚刚出炉的中国平安2026年上半年业绩报告，亮出了一组关键数据：寿险新单，分红险占比超九成，低利率下产品转型加速；AI战场，日均Token（词元）从2025年12月的300亿升至2026年6月的1200亿，“AI in ALL”战略加速落地；车险赛道，新能源车险保费增长21.5%，承保新能源车678万辆，在每4辆新能源车中，就有1辆投保平安。 谈及AI战略时，谢永林认为，目前金融行业已进入同质化、存量化竞争，平安通过AI构建“服务差异化”的核心竞争力。平安的百亿元资金科技投入、千亿Token消耗，已经形成“要素供给-业务重塑-闭环反哺”的飞轮效应。 为丰富浮动收益产品供给，满足低利率市场环境下客户多元化需求，平安寿险持续推进分红型产品转型，提升分红险占比。2026年上半年，平安寿险新业务分红险占比超九成。谢永林在受访时表示，低利率环境下发展分红险是保险业产品转型的重要方向，但平安不会简单追求某一种产品的占比，而是会坚持保障与储蓄并重、规模与价值并重、产品与投资协同。 NBD：分红险演示利率上限已从3.9%下调至3.5%，这对分红险销售端的实际冲击有多大？ 谢永林：既然是调整，肯定是会有影响，但未必完全是“冲击”。短期看，部分产品销售可能面临一定调整，但长期有利于行业健康发展。演示利率下降后，客户对分红险的收益预期会更加理性，部分以收益演示为主要卖点的产品可能承压。但从长期看，这有助于减少销售误导和非理性竞争，降低未来实际分红与客户预期之间的落差，推动行业建立更加可持续的商业模式。 NBD：平安寿险新业务中分红险占比已超九成，是否还将继续加码？ 谢永林：从保险产品的角度来讲，保障功能和投资功能肯定要做到充分平衡。分红险能够较好地满足客户长期储蓄和财富管理需求，保障型产品则是寿险业务长期价值和风险保障功能的重要基础，平安不会简单追求某一类产品的规模或占比，而是根据客户需求、市场环境和公司资产负债匹配能力，动态优化产品结构。 未来人身险产品会更加突出“保证+浮动、保障+储蓄”的合理组合。行业从“高演示”转向“可实现、可持续”，实际上也是对保险长期属性的回归。相关监管也明确要求实际分红水平应与资产负债、投资收益和财务精算约束相匹配。 NBD：下一步寿险业务发力的重点方向是什么？将主推哪些产品形态？ 谢永林：接下来还是以客户需求为中心，推动保障与财富管理场景融合。从保险公司角度，可以兼顾新单业务结构的均衡性和三差来源的均衡性。从客户角度，通过不同产品组合，可以获得更加完整的保障和财富管理解决方案。8月上市新重疾组合，采用分红终寿附加提前给付重疾方式实现“红利交清增额”提升重疾保障，分红型重疾将待监管细则出台后尽快研发推出。 中国平安半年报首次披露Token消耗数据：日均用量从2025年12月的300亿大幅升至2026年6月的超1200亿，半年激增3倍。这一数字背后，是平安 “AI in ALL”战略的全面加速落地。谢永林表示，平安的AI投入坚持价值导向，注重目标和过程管理，并将持续进行检视。项目立项时从增收、降本、减损、服务升级等维度进行量化申报与评审。在有限的资源中，优先选择投产比更优的项目推进，确保投入具备清晰的回报逻辑。 NBD：如何看待百亿元科技投入、千亿Token消耗给平安带来的实际效用？ 谢永林：从一个公司的角度来讲，要保持自己持续的竞争力，现阶段肯定要在AI方面去加大投入。当然目前金融行业已进入同质化、存量化竞争，所以平安计划通过AI构建“服务差异化”的核心竞争力。平安在科技领域超百亿元资金投入，已经形成“要素供给-业务重塑-闭环反哺”的飞轮效应。在此基础上，平安沿着“前沿探索-场景突破-服务创新”的路径进行探索。集团日均Token消耗从2025年12月的300亿，跃升至2026年6月的超1200亿。最新数据显示，2026年8月的日消耗达2100亿。通过极致的推理优化、全栈算力调度和推理优化技术，单位Token智算成本下降75%。 NBD：平安集团日均Token消耗已达 2100亿，是否已真正转化为企业内部的效率提升？ 谢永林：首先，现在的人工智能肯定还没有跨过“奇点”，我们现在主要是通过AI赋能，也就是三大AI工程来提升企业效率： 首先是AI编码，贯彻“AI原生工作法”理念，平安自主研发编码工具“平安爱码”，新代码AI占比大幅提升至77%，OPC（One Person Company，即 “一人公司”，指单人借助AI工具完成原本需团队协作的开发交付）模式跑通“一人即团队”自动化交付； 其次是AI运营，对集团及五大BU（业务单元）在7个标杆岗位进行端到端流程重塑，从 “工具数字化”到“组织智能化”，让AI真正成为企业生产力，而不是生产工具； 再次是AI办公，赋能全集团26万余员工，从“人干活”到“AI干活”，覆盖80%常用需求，嵌入组织毛细血管的“神经末梢”。 NBD：目前平安在AI人才激励和考核方面有哪些配套措施？ 谢永林：现阶段我们正在组织向“AI Native”全面转型的过程当中，主要是通过市场化机制来吸引优质AI人才。比如今年7月正式推出的Nova超新星科技人才计划，面向全球一流学府毕业生，自主搭建优质AI人才梯队。然后对业界顶尖人才，通过创新薪酬机制设计，提供市场化的激励机制。另外就是内部通过三大企业AI工程驱动组织智能化跃升。 半年报数据显示，2026年上半年，平安承保新能源车678万辆，可比口径下同比增长27.8%；新能源车险实现原保险保费收入264.15亿元，同比增长21.5%，增速领先市场。平安新能源车险市场份额达28%，意味着每4辆新能源车中约有1辆投保平安。谢永林表示，传统燃油车险已进入存量博弈阶段，新能源车险成为主要增长引擎。相比车企系险企，平安等大型险企经营车险多年，在复杂风险定价和大规模经营方面具有优势。 NBD：如何看待传统头部险企与车企系险企在新能源车险赛道上的竞争？ 谢永林：本质上，两条路线是不同能力禀赋下形成的商业模式，所以并不存在简单的优劣之分。 比如说车企系保险的核心优势在于“场景近、数据近、客户近”。车企能够掌握车辆配置、驾驶行为、维修保养、软件升级等大量数据，并且能够在购车、用车、维修等环节直接触达客户，因此可以减少传统保险模式中的部分渠道成本。 另一方面，险企的优势则在于“风险池大、数据长、经验深、网络广”。大型险企经营车险这么多年，已经积累了覆盖不同车型、地区、驾驶人和事故类型的大量历史数据，拥有长期积累的承保数据、精算能力、理赔网络和风险管理经验，在复杂风险定价和大规模经营方面肯定是具有优势的。 NBD：平安新能源车险已进入稳定盈利区间，有哪些举措进一步巩固领先优势？ 谢永林：目前平安新能源车险市场份额约为28%，未来我们将通过科技能力、运营能力、综合金融优势，持续提升竞争力。 首先是通过AI赋能，强化精细化定价能力。通过持续积累新能源车型、驾驶行为、事故损失、零部件价格等数据，通过AI和精算模型不断提高风险识别颗粒度，努力实现 “一车一价、因人定价、因场景定价”。 然后就是通过运营优化，降低COR（综合成本率）。通过AI定损、智能理赔、零部件价格管理、维修网络管理以及反欺诈体系，降低单位赔案成本和理赔运营成本。 再就是通过综合金融协同，提升客均价值。将新能源车险作为“流量入口”，向客户延伸提供家财险、意外险、医疗健康及金融理财服务，提升客户黏性以及客均价值。 另外就是生态问题，这方面我们接下来会加强生态建设，实现两种路径的优势互补。通过与车企、维修厂、零部件企业、充换电平台等伙伴合作，一起构建生态，不断丰富数据库，把数据转化为可验证、可迭代的风险模型。

扒开你的小嫩B让我添

椎名由奈搜索指南：名字写法、来源核实与时间判断

在中文互联网上检索「椎名_由奈」，很多人其实带着同一个疑问：这个名字究竟对应哪位人物，代表作是什么，近期有没有新的动态。需要先说明的是，围绕这一关键词流传的信息中，本来就有不少转述失真的内容——有的把不同人的经历拼接在一起，有的把多年前的旧闻当作新闻重新发布。因此在阅读任何一篇相关文章之前，先建立一套基本的核实思路，比直接背下几条结论更有价值。

第一层要处理的是名字本身。日语人名转写为中文时，同一个读音往往存在多种汉字写法，也存在同音不同人的情况。检索时如果把下划线、空格、间隔号当成无关符号随手删掉，结果页就会出现大量看似相关、实则需要逐一排除的条目。比较稳妥的做法是把「椎名_由奈」与几种常见写法分别检索一遍，观察结果中反复出现的同一来源，再判断哪些信息是被多个独立来源共同支撑的，哪些只出现在单一页面里。

第二层是来源分级。可以把结果大致分成三类：一类是内容平台上的转载与聚合页，更新快但缺少校对；一类是带有编辑署名和发布时间的报道；还有一类是当事人或其所属机构的公开渠道。三类信息的可信度并不相同，转载页之间互相引用还会造成“多个来源都在说”的错觉。看到一条具体说法时，不妨顺着链接回到最早出现的那一页，看看它有没有给出时间、出处和可核对的细节，这一步往往能筛掉大半可疑内容。

第三层是时间。这类关键词下的内容有一个共同特点：旧材料会被反复重新包装，标题写得很新，正文却可能是几年前的整理。判断方法并不复杂，看文中是否出现具体日期，看配图是否与文字描述对得上，看同一段话是否在多个不同年份的文章里原样出现。如果一篇介绍性文章通篇没有一个可以落到年月日的信息点，那么它更适合当作背景阅读，而不是当作事实依据。对读者来说，知道一条信息“是什么时候的”，有时比知道它“说了什么”更重要。

最后要提醒的是心态。对任何一个网络关键词，读者真正需要的往往不是把所有说法都记住，而是知道哪些说法目前还站得住、哪些需要打问号。围绕「椎名_由奈」的检索同样如此：先确认名字写法，再核对来源和时间，最后再看结论。这套顺序看起来慢，实际上能省掉大量反复求证的时间，也能避免把未经确认的内容继续转发出去。信息越是被反复搬运，最初那一份可供核对的原始材料就越值得花力气去找。

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第一层要处理的是名字本身。日语人名转写为中文时，同一个读音往往存在多种汉字写法，也存在同音不同人的情况。检索时如果把下划线、空格、间隔号当成无关符号随手删掉，结果页就会出现大量看似相关、实则需要逐一排除的条目。比较稳妥的做法是把「椎名_由奈」与几种常见写法分别检索一遍，观察结果中反复出现的同一来源，再判断哪些信息是被多个独立来源共同支撑的，哪些只出现在单一页面里。

第二层是来源分级。可以把结果大致分成三类：一类是内容平台上的转载与聚合页，更新快但缺少校对；一类是带有编辑署名和发布时间的报道；还有一类是当事人或其所属机构的公开渠道。三类信息的可信度并不相同，转载页之间互相引用还会造成“多个来源都在说”的错觉。看到一条具体说法时，不妨顺着链接回到最早出现的那一页，看看它有没有给出时间、出处和可核对的细节，这一步往往能筛掉大半可疑内容。

第三层是时间。这类关键词下的内容有一个共同特点：旧材料会被反复重新包装，标题写得很新，正文却可能是几年前的整理。判断方法并不复杂，看文中是否出现具体日期，看配图是否与文字描述对得上，看同一段话是否在多个不同年份的文章里原样出现。如果一篇介绍性文章通篇没有一个可以落到年月日的信息点，那么它更适合当作背景阅读，而不是当作事实依据。对读者来说，知道一条信息“是什么时候的”，有时比知道它“说了什么”更重要。

最后要提醒的是心态。对任何一个网络关键词，读者真正需要的往往不是把所有说法都记住，而是知道哪些说法目前还站得住、哪些需要打问号。围绕「椎名_由奈」的检索同样如此：先确认名字写法，再核对来源和时间，最后再看结论。这套顺序看起来慢，实际上能省掉大量反复求证的时间，也能避免把未经确认的内容继续转发出去。信息越是被反复搬运，最初那一份可供核对的原始材料就越值得花力气去找。