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售后服务上门服务电话，智能分配单据：半导体和机器人两个赛道火到什么程度？今年前4月利润井喷，“投资人约不到企业负责人”

　　每经记者｜张宏

　　5月27日公布的今年1~4月份规模以上工业企业利润数据显示，半导体上游材料环节利润激增，电子专用材料制造行业利润增长超6倍(601.7%)、光纤制造行业增长超3倍(347.6%)。

　　作为AI(人工智能)落地的关键载体，机器人行业同样迎来强势增长，工业控制计算机及系统制造行业利润增长超1倍(128.6%)。

　　半导体和机器人两个行业的利润双双大增，是真实需求驱动的景气度上行，还是低基数与库存的短期扰动？行业真实订单情况如何？利润增长是否可持续？投融资市场又有哪些新变化？就此，《每日经济新闻》记者(以下简称每经记者)深入产业一线和投资机构展开调查。

　　高产能：龙头晶圆厂产能利用率接近满载

　　半导体行业利润激增的原因是什么？每经记者首先采访了多家投研机构的专业人士。

　　中国建投集团旗下的股权投资企业建投投资投资业务二部负责人王芸带领团队投资了多个半导体项目。

　　王芸在接受每经记者采访时表示，从制造、存储及设备等产业链核心环节观察，本轮产能增长并非单纯的统计口径改善或低基数修复，而是由真实订单驱动的扩产与提产。从数据上看，当前产业逻辑更接近于“订单先行—产能爬坡—设备加单—高稼动率运行(高产能利用率运行，设备接近满负荷运转)”的真实扩产链条。

　　企业在手订单和产能利用率情况如何？

　　王芸指出，在晶圆代工端，龙头晶圆厂产能利用率已接近满载或再创新高；在存储端，龙头制造企业去年产能利用率即达95%以上，今年仍维持高位；在设备端，部分企业合同负债与新增订单均创近年新高，或上调全年订单增速预期。“我们理解，晶圆制造、存储及设备等环节的行业增长已具备较强的订单真实性。”

　　国泰基金量化投资部研究员李星全认为，半导体行业利润大涨的核心原因在于存储芯片涨价、AI GPU(图形处理器)的持续放量以及“AI通胀”对成熟制程等其他环节的广泛带动。

　　哪类产品存在客户主动找上门，甚至愿意预付款或提前锁定产能的情况？稀缺性来自技术壁垒还是产能紧张？

　　王芸表示：“AI基础设施领域需求热度非常高，高端旗舰及先进代工目前处于供应瓶颈，下游客户出现了主动寻求产能绑定与提前锁产的情况。一般而言，工艺壁垒较高的高端产品良率偏低、产线建设及产能释放周期较长，高技术门槛限制了多数企业进入。若贴合AI产业需求，客户锁产与预付意愿均较强。”

　　高增长：部分半导体企业毛利率超预期

　　行业景气度高涨，企业的盈利情况如何？

　　每经记者注意到，今年一季度，科创50指数23只半导体成分股中，多家公司单季度营收或归母净利润同比增长超过100%，增长甚至达到数倍。

　　“销量提升带动了毛利率提升，部分企业毛利率甚至高于投资时点的预期。”王芸说，“从订单与项目回款情况看，现金流随产量提升也明显改善。”

　　半导体和机器人都是新兴高科技行业，哪些品类的国产替代已进入“能用好用”的阶段？

　　王芸表示，受益于新能源汽车与光伏储能需求爆发，国产功率器件迎来全新窗口期，不仅进入国内主流车企供应链，更在海外实现对竞品的全面对标，部分核心领域已实现领跑。模拟芯片、CPU(中央处理器)、存储等也取得显著突破，成熟制程领域已实现自主供给，产品出海趋势明显。

　　新现象：投资人想见企业负责人却约不到

　　产量增长、利润狂飙，半导体领域一级市场融资环境如何？

　　“今年，半导体领域一级市场融资热度比较高。”王芸说，“尤其下游关联AI应用、光通信及先进封装的企业，融资节奏加快、额度紧张。部分项目估值提升迅速，年内出现多轮募资。热点领域估值整体上行，头部项目提升尤为明显。”

　　一位长期跟踪半导体项目但不愿具名的一级市场投资人告诉每经记者：“之前想给企业引荐其他投资人见面比较容易，现在想见企业负责人都约不到时间。强订单项目其实是不愁投资人的。接待太多对企业是个负担，企业也不想过多稀释股权，并且下一轮估值可能涨得更高。因此，他们的融资节奏非常明确，年度内完成一轮即可，避免短期内估值稀释过高。”

　　“能明显感觉到，项目方接触后来的投资人时会提高报价，从而快速收官本轮。待下一里程碑达成(如关键订单爆发或业务验证完成)后，再启动新一轮融资并提升估值。因此，项目方反而不希望引入过多尽调，因为每家机构都有独立诉求。所以现在一级市场一方面是项目方反向选择投资人，一方面是在‘收口’。”该人士表示，“因为投资人出资意愿基本上都比较明确，所以项目方也没有做备份的必要，谈两三家、四五家，完成这一轮即可。项目方不希望将股权稀释到几十家(投资人)，因为一些企业可能很快具备上市条件，届时可直接进入IPO(首次公开募股)轮。”

　　该人士透露，其之前跟踪的几个项目，今年再去见企业负责人都比较难，要额度也没有以前那么容易。

　　在此背景下，投资人如何看待后续市场？增长是否可持续？

　　李星全认为，半导体行业利润增长具有极强的中长期可持续性，主要源于AI产业高景气度延续与国产算力自主可控进程加速。随着大模型商用落地及“主权AI”建设推进，庞大且确定的本土算力基建投资将与全球AI扩产周期形成共振，为国内半导体产业链带来长期确定的业绩上行空间。

　　王芸指出，从投资企业视角看，汽车电子与AI算力两大板块客户复购意愿与议价空间均有明显改善。一方面，车规级芯片认证壁垒高，一旦进入车企及第一梯队供应商体系，即形成较强客户黏性，复购意愿稳定；另一方面，AI服务器与数据中心对高端功率器件、存储芯片的需求呈爆发式增长，此类客户更看重芯片极致性能、高可靠性及供电安全稳定，价格敏感度较低，为头部企业提供了更大的议价空间与利润弹性。

　　“随着下游需求结构持续优化，芯片制造企业正逐步摆脱对低端客户的单一依赖，在工业、汽车及AI高端应用赛道获得更强的话语权与定价权。”王芸表示。

　　高需求：机器人产业链持续火爆

　　半导体相关行业快速增长，也带动了产业链上其他产业的发展，特别是与机器人产业相关的工业控制计算机及系统行业和试验机制造行业，今年前4个月，二者利润分别增长128.6%、58.8%。

　　李星全告诉每经记者，工业控制计算机及系统可以理解为机器人的“大脑”，负责感知和规划决策；电子专用材料提供机器人“大小脑”领域所需的核心元器件基材；试验机制造行业则保障产品精度与可靠性，共同支撑机器人整机性能与量产落地。

　　李星全认为，机器人产业利润增长主要原因是制造业修复以及AI相关基础设施需求提升。

　　回归企业体感，今年前4个月，企业真实盈利情况如何？

　　“公司今年一季度收入预计同比增长约3倍，国内外市场均实现较好增长。”以灵巧手和脑机接口为主要产品的傲意科技副总裁张琦向每经记者表示。

　　收入增长的原因是什么？

　　张琦认为，公司收入增长主要源于出货量提升。“由于公司产品均为标准品，价格相对稳定，收入增量主要由销量驱动。重点客户单批次采购规模显著扩大，从过去的数十台提升至百台量级。公司灵巧手产品既是机器人末端执行部件，也是具身机器人数据采集的主要工具，相当比例的客户采购产品应用于数据采集环节，以积累训练数据、优化模型。”

　　市场需求的增长是否具有普遍性？

　　工业协作机器人和人形机器人厂商越疆科技市场总监谢凯旋在接受每经记者采访时表示，今年，工业协作机器人与服务机器人的市场需求保持增长。工业方面，新能源汽车、3C电子(计算机、通信和消费类电子产品的统称)、锂电等领域客户对高精度、高可靠性的柔性自动化方案需求迫切。服务机器人方面，海外无人零售、智慧餐饮等场景加速落地。

　　市场急需的产品用途是什么？

　　谢凯旋指出，市场需求增长的核心驱动力是全球人力成本持续攀升、标准化服务需求固化及制造业对柔性换产的迫切需求。客户不会满足于概念演示，而是需要“能上岗、用得起、靠得住”的机器人解决方案。

　　谢凯旋分析，目前市场有两个需求较为旺盛的应用方向——高端制造柔性自动化(如精密装配、检测、智能焊接、码垛等)和商业服务无人化运营(如无人咖啡奶茶、按摩理疗等)。我国产品的核心竞争力，则源于工业场景的极端锤炼。

　　如何看待市场未来趋势？

　　李星全认为，机器人产业的利润有望延续增长态势，但盈利能力或有一定波动性。当前人形机器人仍处于“从0到1”的阶段，海外机器人尚未放量，国内虽有放量但应用领域多为商演、科研等场景，随着量产渐行渐近和下游应用不断打开，机器人利润仍有望维持增长。但考虑到机器人降本需求，产业链盈利水平可能会有所波动。

　　在企业端，张琦表示，市场普遍预期，未来全球机器人产业链(尤其是硬件端)难以脱离中国供应链，无论从技术基因、成本结构还是综合竞争优势而言，国内均具备显著优势。

　　谢凯旋同样对行业未来持乐观态度。他指出：“仅以我们为例，通过与全球80余家世界500强企业的产品验证选择，我们在产业端部署了超10万台机器人。产品销往100多个国家和地区，2025年协作机器人出货量全球第一，与国际行业龙头客户建立了长期信任关系。”

　　张琦认为：“其内在逻辑在于，只有形成一定出货量规模，产品工艺才能逐步收敛成熟。海外市场目前尚未形成有效出货量，难以实现工艺能力的持续提升。以公司灵巧手业务为例，去年出货量两三千台，去年是第二年，首年仅数百台，今年预计仍将实现翻倍以上增长。持续的出货量带来工艺稳定性与供应链稳定性，最终凝聚为产品稳定性，形成‘越用越好用’的正向循环。”

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　　在此背景下，投资人如何看待后续市场？增长是否可持续？

　　李星全认为，半导体行业利润增长具有极强的中长期可持续性，主要源于AI产业高景气度延续与国产算力自主可控进程加速。随着大模型商用落地及“主权AI”建设推进，庞大且确定的本土算力基建投资将与全球AI扩产周期形成共振，为国内半导体产业链带来长期确定的业绩上行空间。

　　王芸指出，从投资企业视角看，汽车电子与AI算力两大板块客户复购意愿与议价空间均有明显改善。一方面，车规级芯片认证壁垒高，一旦进入车企及第一梯队供应商体系，即形成较强客户黏性，复购意愿稳定；另一方面，AI服务器与数据中心对高端功率器件、存储芯片的需求呈爆发式增长，此类客户更看重芯片极致性能、高可靠性及供电安全稳定，价格敏感度较低，为头部企业提供了更大的议价空间与利润弹性。

　　“随着下游需求结构持续优化，芯片制造企业正逐步摆脱对低端客户的单一依赖，在工业、汽车及AI高端应用赛道获得更强的话语权与定价权。”王芸表示。

　　高需求：机器人产业链持续火爆

　　半导体相关行业快速增长，也带动了产业链上其他产业的发展，特别是与机器人产业相关的工业控制计算机及系统行业和试验机制造行业，今年前4个月，二者利润分别增长128.6%、58.8%。

　　李星全告诉每经记者，工业控制计算机及系统可以理解为机器人的“大脑”，负责感知和规划决策；电子专用材料提供机器人“大小脑”领域所需的核心元器件基材；试验机制造行业则保障产品精度与可靠性，共同支撑机器人整机性能与量产落地。

　　李星全认为，机器人产业利润增长主要原因是制造业修复以及AI相关基础设施需求提升。

　　回归企业体感，今年前4个月，企业真实盈利情况如何？

　　“公司今年一季度收入预计同比增长约3倍，国内外市场均实现较好增长。”以灵巧手和脑机接口为主要产品的傲意科技副总裁张琦向每经记者表示。

　　收入增长的原因是什么？

　　张琦认为，公司收入增长主要源于出货量提升。“由于公司产品均为标准品，价格相对稳定，收入增量主要由销量驱动。重点客户单批次采购规模显著扩大，从过去的数十台提升至百台量级。公司灵巧手产品既是机器人末端执行部件，也是具身机器人数据采集的主要工具，相当比例的客户采购产品应用于数据采集环节，以积累训练数据、优化模型。”

　　市场需求的增长是否具有普遍性？

　　工业协作机器人和人形机器人厂商越疆科技市场总监谢凯旋在接受每经记者采访时表示，今年，工业协作机器人与服务机器人的市场需求保持增长。工业方面，新能源汽车、3C电子(计算机、通信和消费类电子产品的统称)、锂电等领域客户对高精度、高可靠性的柔性自动化方案需求迫切。服务机器人方面，海外无人零售、智慧餐饮等场景加速落地。

　　市场急需的产品用途是什么？

　　谢凯旋指出，市场需求增长的核心驱动力是全球人力成本持续攀升、标准化服务需求固化及制造业对柔性换产的迫切需求。客户不会满足于概念演示，而是需要“能上岗、用得起、靠得住”的机器人解决方案。

　　谢凯旋分析，目前市场有两个需求较为旺盛的应用方向——高端制造柔性自动化(如精密装配、检测、智能焊接、码垛等)和商业服务无人化运营(如无人咖啡奶茶、按摩理疗等)。我国产品的核心竞争力，则源于工业场景的极端锤炼。

　　如何看待市场未来趋势？

　　李星全认为，机器人产业的利润有望延续增长态势，但盈利能力或有一定波动性。当前人形机器人仍处于“从0到1”的阶段，海外机器人尚未放量，国内虽有放量但应用领域多为商演、科研等场景，随着量产渐行渐近和下游应用不断打开，机器人利润仍有望维持增长。但考虑到机器人降本需求，产业链盈利水平可能会有所波动。

　　在企业端，张琦表示，市场普遍预期，未来全球机器人产业链(尤其是硬件端)难以脱离中国供应链，无论从技术基因、成本结构还是综合竞争优势而言，国内均具备显著优势。

　　谢凯旋同样对行业未来持乐观态度。他指出：“仅以我们为例，通过与全球80余家世界500强企业的产品验证选择，我们在产业端部署了超10万台机器人。产品销往100多个国家和地区，2025年协作机器人出货量全球第一，与国际行业龙头客户建立了长期信任关系。”

　　张琦认为：“其内在逻辑在于，只有形成一定出货量规模，产品工艺才能逐步收敛成熟。海外市场目前尚未形成有效出货量，难以实现工艺能力的持续提升。以公司灵巧手业务为例，去年出货量两三千台，去年是第二年，首年仅数百台，今年预计仍将实现翻倍以上增长。持续的出货量带来工艺稳定性与供应链稳定性，最终凝聚为产品稳定性，形成‘越用越好用’的正向循环。”

祁治国在观看“3+N”控告申诉大数据模型矩阵系统运行情况

北京市人民检察院党组成员、副检察长祁治国

在北京市人民检察院的一间办公室里，一台以国产算力设备为支撑的人工智能一体机正高速运转。大屏幕上，成千上万的信息数据如潮水般流过，由北京市检察机关拥有自主知识产权的“3+N”控告申诉大数据模型矩阵系统逐一“思考”、解析。

不到一分钟，系统就从纷繁复杂的信息中捕捉到了存在潜在风险的社会矛盾纠纷、可以导入案件程序办理的线索信息并对执法司法工作情况实时开展反向审视——这不是科幻片场景，而是北京市检察机关日常工作中的真实一幕。

近几年，北京检察控告申诉部门一直在思索如何将大数据模型这种新质生产力与新时代“枫桥经验”相结合，打造出“数智枫桥·数治北京”这一北京样板。

如今，这种“大数据模型”已融入北京检察机关的日常工作之中，形成了“枫控智检”“索迹智见”“法脉智鉴”三大模型领衔的“3+N”数智检察模型矩阵，每天有数以万计的涉法涉诉数据被智能处理。检察官成为“数据指挥官”，从“办一案”走向“治一片”，从“被动应对”走向“提前预防”。“科技赋能，就是为平安北京赋能。检察官的办案思维与最新的人工智能技术相结合，提前预警预防矛盾纠纷，就是我们最大的成效。”北京市人民检察院党组成员、副检察长祁治国说。

大数据模型成为检察官办案“助手”矛盾纠纷化解率超九成

在北京市人民检察院里，不到半米高的人工智能一体机正在高速运转，一体机连接的大屏幕上显示，大数据模型正在对一条条检察信访信息进行分析、处理。没多久，系统就给出了信访信息中反映出的各类检察监督线索信息，供检察官进一步甄别。

“这是北京市人民检察院研发的‘索迹智见’涉法涉诉监督线索筛查研判大数据模型，检察官可利用这套系统，从群众信访材料中智能、准确、高效地探寻各类矛盾纠纷线索的‘蛛丝马迹’，迅速提取出信访事项中的具体涉法诉求。”北京市人民检察院第十检察部主任宋文国告诉北京青年报记者，通过运用“索迹智见”，检察官能够及时发现各类监督线索信息，导入司法程序办理，实现矛盾纠纷法治化实质化解，化解率超95%。

在祁治国看来，相比叠加大量人力去阅读、分析海量材料，“索迹智见”这样的大数据模型可以大大节约检察机关的时间成本，让检察官们“好钢用在刀刃上”，全力去解决、处理大数据模型发现的监督线索，从而在第一时间处理化解矛盾纠纷。

如今在北京市检察机关中，像“索迹智见”这样的大数据模型并不少见。在北京检察整个控告申诉条线的共同努力下，目前北京市检察机关已建设起“枫控智检”矛盾纠纷风险评估、“索迹智见”涉法涉诉监督线索筛查研判、“法脉智鉴”案事件反向审视三个主要大数据模型和多个应用于医保欺诈监督、预付卡规范治理等领域的小模型，形成了“3+N”大数据模型矩阵系统。

“枫控智检”大数据模型通过梳理海量的信息材料，对矛盾纠纷风险进行评估研判，高效、准确地发现高风险矛盾纠纷信息，并将相应的高、中风险矛盾纠纷及时通报相关单位，确保将矛盾纠纷的风险消灭于萌芽状态。

而“法脉智鉴”大数据模型则立足于查找引发矛盾纠纷的“缘由”，反向审视司法、执法机关工作人员的办案、执法情况。通过对大数据的分析，锁定出群众反映较多的矛盾纠纷、案件类型以及相关的司法或执法工作人员，这有助于检察机关追溯司法办案、执法工作中存在的问题，发现并移交违纪违法线索，并提出源头治理的意见建议。

化解矛盾纠纷于未然大数据模型每天处理信息数以万计

在大数据的帮助下，检察官们在调查、处理矛盾纠纷时，随时可以打开智能化的“工具箱”，用最合适的大数据工具辅助开展工作。

“以前检察机关往往是在矛盾纠纷出现之后再介入处理，现在有了大数据模型的帮助，我们可以在矛盾纠纷出现前，就将其化解于未然。”祁治国说，目前这些大数据模型已经全面覆盖了北京市检察机关刑事、民事、行政、公益诉讼“四大检察”业务，每天都可以处理数以万计的数据信息。

西城区检察院办理了一起西城区某小区居民因为停车纠纷而划车的案件。“按照传统的思维，这起案件判决后，检察官的工作就告一段落了。可引发这起案件背后的矛盾根源并未得到解决。”祁治国表示，检察官们调查后发现，那几年，西城区因停车纠纷引发的各类刑事案件共有48件，其中因停车引发的寻衅滋事类案件占到该罪名案件的61.22%，而故意毁坏财物罪中的占比更高，达到81.81%。

西城区检察院协调相关部门调取了大量相关数据，形成了一张西城区停车纠纷的热力图，所有需治理的风险点位一目了然。

有了这份热力图，检察官们联合街道建立专项协调机制，在部分胡同增设停车位，并设置了多个非机动车停放区。随后，这一协调机制在整个西城区铺开，随着工作推进，西城区检察院受理的因停车纠纷引发的刑事案件数量明显下降了。

“回顾这些工作，我们检察机关也思考了很多，得出三点总结。一是通过个案办理，到类案监督，再到溯源治理，就可以实现由‘案’到‘治’的转变。二是通过大数据模型，从批量发现案件线索、办理检察案件，到减少线索、降低案件，可以实现从办案到预防的转变。三是通过检察履职的‘我管’，到各有关职能单位、部门形成合力的‘都管’，可以实现从个案办理到系统性解决的转变。”祁治国说。

他表示，总结起来，检察机关践行新时代“枫桥经验”，就是坚持问题导向、系统解决、创新思维。据此，能帮检察机关更好地化解社会矛盾纠纷、融入社会综合治理。

大数据模型分析数据超22亿条为国家追回税款等超2.4亿元

这样的大数据模型，很快取得了成效。此前检察机关发现，部分加油站会通过“体外账户”收付款、账簿凭证弄虚作假、篡改税控软件数据等手段隐匿收入、偷逃税款。

北京市检察机关运用大数据模型，全面分析超过22亿条数据，发现了大量违法线索，督促相关企业补缴税款及滞纳金共计2.4亿余元。针对办案中发现的问题，北京市检察院向市税务局制发了检察建议，堵住了存在的税务漏洞。

如今，北京市检察院打造的大数据模型仍在根据各级检察机关的工作需要，不断孵化出新的模块或新的模型。祁治国认为，社会是一个系统，这就要求检察官用系统观念来解决社会所面对的问题。而大数据模型就是在海量数据中系统科学地发现问题、处理问题的绝佳帮手。通过不断创新，让检察工作不断走在时代的最前沿。

为预付卡商家“跑路”建起“防火墙”372家企业被责令整改

近年来，在北京市检察院的指导下，各级基层检察院也将人工智能和大数据模型变为了“数智”好帮手。在这些新质生产力的帮助下，检察机关能够有效地发现社会中问题的征兆，变“被动防控”为“主动预防”。

此前，商家向消费者兜售预付卡后“跑路”的情况，引发了不少消费者投诉。朝阳区检察院的检察官们想到了利用大数据模型来解决问题。

朝阳区检察院第六检察部副主任李静雯说，2024年初经过调研后他们发现，很多销售预付卡的机构“跑路”前，都是有征兆的。不少“跑路”企业的做法都违反了北京的相关备案规定。

李静雯表示，发现这一问题后，检察官们梳理了海量数据进行“碰撞”，发现了100多条发卡企业存在应备案未备案问题的线索。检察官们由此实地调查取证，确认企业是否存在违规行为。

朝阳区检察院根据收集到的证据开展了公益诉讼检察履职，制发检察建议。相关部门先后对372家企业责令整改，消费者预存资金的安全性有了显著提升。

大数据模型助检察官升级思维发现行政公益诉讼线索上千条

北京市检察院第三分院第一检察部副主任王金倩也在办案中尝试用大数据模型解决老百姓最关心的问题。

此前辖区基层检察院曾办理过一起交通肇事案件，事故发生在一所学校附近。承办人进一步调查后发现，平谷区内还有一些学校不同程度地存在周边道路交通基础设施缺失的情况，于是着手办理了相关行政公益诉讼案件。王金倩回忆，该案上报到北京市检察院第三分院后，引起了检察官们的关注。

“在全市范围内，是否还有其他学校周边的道路存在类似的安全隐患呢？”王金倩说，如果没有大数据模型，检察官就需要到各个学校实地调查，花费大量时间成本的同时，最后往往只能就某些个案进行处理。

但现在，检察官们有了大数据模型。检察官根据大数据模型发现的线索，去实地调查走访，工作效率得以大大提高。如今，这款大数据模型已部署到北京各区检察机关，最终发现行政公益诉讼线索1389条。

用数据发掘隐藏的线索查获犯罪嫌疑人180余人

除了通过应用大数据模型为民造福，还有一些以往难以被发现的犯罪线索借助北京检察机关大数据模型被发现。

“医保骗保是一类较特殊的犯罪，这种犯罪一般也不会有被害人报案，且为规避侦查通常使用现金交易，隐蔽性非常强，传统的侦查手段难以有效发现线索。”北京市检察院第一检察部检察官助理刘凡石介绍了这样一起案件。

公安机关抓获了一名利用医保买药后倒卖药品的犯罪分子，缴获的手机中发现了海量的涉嫌违规出售、收购医保药品行为的聊天记录。

检察机关在对案件进行研究后，意识到可以利用人工智能技术去深入挖掘这些聊天记录背后的犯罪线索。通过调查，检察机关发现了医保骗保犯罪行为的大量共性特点，设计开发了医保欺诈全链条监督大数据模型。

“我们把医保骗保行为的特点、共性总结出来，将这些共性特点转化为人工智能能够理解的技术路径，然后将海量的医疗大数据交给人工智能进行筛查，帮我们找出其中疑似医保骗保行为的线索。”刘凡石表示，检察机关此后通过检察建议等方式，督促相关部门尽快堵住了漏洞。

这期间，检察机关也得到了市医保局等相关部门的大力支持，通过这款大数据模型，北京市检察机关累计筛查出各类医保骗保线索1100余条，在公安机关支持配合下累计查获犯罪嫌疑人180余人。

大数据成为女童守护者医生履行强制报告义务落到实处

同样利用大数据模型发现隐藏犯罪的还有北京市检察院第一分院第七检察部检察官助理荣杰。他和团队成员通过数据筛查发现有女童遭到性侵后，知情人没有主动报案，这导致受害者无法及时得到法律的救助，也不利于未成年人的健康成长。

为了破解这个难题，检察机关和卫健委合作，通过大数据“碰撞”的方式发现疑似未成年人遭遇侵害的线索。在大数据模型的帮助下，数起隐藏的恶劣犯罪被发现。

12岁的小静（化名）不幸遭到侵害，由于医生没有履行强制报告义务，直到检察机关用大数据模型发现了蛛丝马迹，犯罪分子才被警方抓获，并最终受到了法律的严惩。

荣杰介绍，通过大数据模型的帮助，检察机关发现并向相关行政主管部门移送未履行强制报告义务线索12条，督促行政主管部门处罚9家单位、8名个人。

“让我倍感欣慰的是，今年以来的案件中，北京检察机关再没有发现一起医生未履行强制报告义务的情况。”荣杰说。

祁治国表示，北京市人民检察院非常注重“3+N”大数据模型矩阵系统在全国的推广应用。截至今年11月，北京市检察院“数智枫桥·数治北京”技术工作室已先后接待30多家相关单位参观调研。“模型采取模块化建设思路，可以方便地实现相关兄弟单位间的共建、共享、共用。”

文/本报记者屈畅摄影/马向峰统筹/孙慧丽

·对话·

祁治国：创新应变，数智赋能践行新时代“枫桥经验”的实践

北青报：打造北京检察“数智枫桥·数治北京”解决方案的初衷是什么？

祁治国：随着我国城镇化进程快速推进，人口流动频繁，城乡结构发生了深刻变化，传统治理模式已难以应对。这就要求我们主动去“识变”，根据这些变化调整我们的工作思路。北京检察机关在参与化解这些社会矛盾风险的实践中注意到，传统的化解方式还存在一些短板，比如，以往我们很多是风险爆发后才介入处理，是被动处理而非主动处理。在依靠传统方式开展工作的同时，我们也在主动思考，如何克服这些短板不足？我们注意到，人工智能大数据模型的高速发展，这种新质生产力已经在多个领域改变了原有的工作模式，极大地提高了工作效率与工作成效。能不能把智能工具和我们化解矛盾风险工作相结合，从而坚持好和发展好新时代的“枫桥经验”，这种思考就是我们打造北京检察“数智枫桥·数治北京”解决方案的初衷。

北青报：北京检察是如何打造出了“数智枫桥·数治北京”这一解决方案的？

祁治国：有了之前提到的“识变”，我们就要努力“应变”，用科技的手段，把我们的想法变为工作实效。这要求我们引入人工智能模型，用系统的、大数据的思维去思考。我们建立起了“3+N”控告申诉大数据模型矩阵系统，这个大数据模型矩阵系统可以让我们实现从“办一案”走向“治一片”，从“被动应对”向“提前预防”进行转变。应该讲，是科技的力量与北京检察官的大数据思维，让我们把曾经的不可能，变为了今天的可能。

举例说，拖欠税费的案件因为数据量很大，调查起来非常困难。但我们打造了检察监督税费大数据模型，聚焦水资源税等重点领域，以国有财产保护领域公益诉讼，推动了拖欠税费征缴工作的开展。这就是“科技赋能”给检察工作带来的质的飞跃。

北青报：能不能用一句最简单的话，概况北京检察“数智枫桥·数治北京”的核心内容？

祁治国：在我看来，我们的“数智枫桥·数治北京”的核心内容可以用16个字来概括：系统施治、科技赋能、协同联动、预防在前。这是北京检察机关勇于“求变”的生动体现。

我们通过转变思想观念，应用科技手段，实现了矛盾风险最大程度的预防与化解，这就是我们控告申诉工作的现实意义所在，也是我们坚持和发展新时代“枫桥经验”打造出的北京样板。王悦(EN103)

一个视频看我国战斗机变：化历程