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售后服务上门服务电话，智能分配单据：当我们长胖了，电梯的载人标准还“标准”吗

　　2026年欧洲肥胖大会上，一位研究者不谈血糖、不看腰围，而盯上了电梯铭牌。

　　这项研究的主要作者、曾任英国伦敦大学学院临床医学教授的Nick Finer想弄清楚，电梯到底按多重来计算一个乘客。

　　在2000年至2024年间，他收集了来自欧洲多国的112部电梯铭牌数据，用最大载重除以限乘人数，发现了一个“标准人”。

　　这个“人”通常重75公斤。

　　Nick Finer的研究披露，在20世纪70年代，英国男性的平均体重约75公斤，女性的平均体重为65公斤，但现在，这个数字已经分别膨胀到86公斤和73公斤。2022年世界卫生组织欧洲区域的报告显示，该区域接近六成成年人超重或肥胖。

　　Nick Finer认为，这么多年来，这套规则里的“人”可能没有跟着现实一起变化。

　　现实生活中，人会变重，会变老，会怀孕，会受伤，会带着孩子和行李，也会拥有不同的体型。Nick Finer认为，电梯铭牌上的标准不随之更新，这可能会影响乘梯的舒适度和安全性。

　　作为一个工程假设，电梯的荷载并非一成不变。英国电梯行业资深专家Gina Barney曾撰文提到，早期英国电梯规则曾按约68公斤计算一位乘客的重量，到1985年前后，欧洲标准体系将这一假设更新为75公斤/人。

　　Nick Finer也发现，这批在1970年至2024年期间制造的电梯，在1972年至2002年间，电梯为每名乘客预留的重量容限曾经有过增加。但2002年后，这一趋势停了下来。

　　电梯里能站多少人，不是物业说了算，也不是制造商凭感觉估量，而是有一套工程规则。这个规则既包括体重题，也包括面积题。

　　首先，电梯最多能承受多重？假如一台电梯额定载重1000公斤，标准又把一个乘客按75公斤计算，那么单从重量上看，1000除以75，约等于13.3，向下取整，就是13人。

　　第二个问题是，轿厢里有没有足够的面积让这些人站进去？13个孩子和13个成年人，体重不同，占用空间也不同；同样体重的人，肩宽、腰围、穿衣厚度、是否背包或拖行李，也会改变真实的拥挤程度。因此，要用轿厢有效面积来限制人数。

　　Nick Finer认为，长期沿用的75公斤假定体重和后来以站立面积估算乘客空间的做法，都需要结合当代体型数据重新审视。

　　在他看来，制造商在计算空间时还存在一个漏洞：他们假设人体占地形状是椭圆的，但现实中肥胖者的体型更接近圆形，占据的空间远超预期。这会影响乘梯体验，也会加重肥胖者的心理负担。

　　Gina Barney也曾在2022年指出，现行标准的问题不只是体重，还有空间。她建议电梯额定负载的最大可用面积应该增加，以适应乘客的体型，而不是他们的体重。不过，她认为这并不影响安全，因为电梯安全的主要变量仍是额定载重量，现代载荷称重装置可防止超载。

　　更进一步，Gina Barney认为，电梯铭牌其实不用显示可乘人数，因为不同国家和地区乘客平均体重本就不同。

　　中国现行国家标准《电梯制造与安装安全规范第1部分：乘客电梯和载货电梯》于2022年实施。其中明确写明，人员平均体重按75公斤计算。具体到乘客数量，标准要求取两个结果中的较小值：一是按额定载重量除以75并向下取整，二是与轿厢最小有效面积对应的乘客人数。

　　不过，铭牌人数与超载保护不是一回事。该标准另行规定，当轿厢超载时，电梯应防止正常启动。

　　《中国居民营养与慢性病状况报告(2020年)》发布的数据中，中国成年人平均体重也在上升，其中男性为69.6公斤，女性为59.0公斤——都还没有超过75公斤。国家卫生健康委2025年发布的《健康体重管理行动》已经把减缓超重肥胖上升趋势列为目标之一。

　　不过，进入电梯的人往往不是干净利落的，他们还带着生活本身。尤其是在医院、商场、地铁换乘通道、写字楼等场景里，他们可能背着电脑包、拖着行李、抱着孩子，或者穿着厚厚的外套。也有人设想，随着老龄化社会的到来，推轮椅出行的人会越来越多。

　　这项欧洲研究只是给人们提了个醒，还没有给出最终答案，研究者也承认其本身的局限性。它只收集了112部电梯铭牌，是一项样本量有限的描述性研究，仍需要更大范围数据验证。

　　杜佳冰 来源：中国青年报

　　2026年06月03日 06版

本周研究机构发布新动态当我们长胖了，电梯的载人标准还“标准”吗

　　2026年欧洲肥胖大会上，一位研究者不谈血糖、不看腰围，而盯上了电梯铭牌。

　　这项研究的主要作者、曾任英国伦敦大学学院临床医学教授的Nick Finer想弄清楚，电梯到底按多重来计算一个乘客。

　　在2000年至2024年间，他收集了来自欧洲多国的112部电梯铭牌数据，用最大载重除以限乘人数，发现了一个“标准人”。

　　这个“人”通常重75公斤。

　　Nick Finer的研究披露，在20世纪70年代，英国男性的平均体重约75公斤，女性的平均体重为65公斤，但现在，这个数字已经分别膨胀到86公斤和73公斤。2022年世界卫生组织欧洲区域的报告显示，该区域接近六成成年人超重或肥胖。

　　Nick Finer认为，这么多年来，这套规则里的“人”可能没有跟着现实一起变化。

　　现实生活中，人会变重，会变老，会怀孕，会受伤，会带着孩子和行李，也会拥有不同的体型。Nick Finer认为，电梯铭牌上的标准不随之更新，这可能会影响乘梯的舒适度和安全性。

　　作为一个工程假设，电梯的荷载并非一成不变。英国电梯行业资深专家Gina Barney曾撰文提到，早期英国电梯规则曾按约68公斤计算一位乘客的重量，到1985年前后，欧洲标准体系将这一假设更新为75公斤/人。

　　Nick Finer也发现，这批在1970年至2024年期间制造的电梯，在1972年至2002年间，电梯为每名乘客预留的重量容限曾经有过增加。但2002年后，这一趋势停了下来。

　　电梯里能站多少人，不是物业说了算，也不是制造商凭感觉估量，而是有一套工程规则。这个规则既包括体重题，也包括面积题。

　　首先，电梯最多能承受多重？假如一台电梯额定载重1000公斤，标准又把一个乘客按75公斤计算，那么单从重量上看，1000除以75，约等于13.3，向下取整，就是13人。

　　第二个问题是，轿厢里有没有足够的面积让这些人站进去？13个孩子和13个成年人，体重不同，占用空间也不同；同样体重的人，肩宽、腰围、穿衣厚度、是否背包或拖行李，也会改变真实的拥挤程度。因此，要用轿厢有效面积来限制人数。

　　Nick Finer认为，长期沿用的75公斤假定体重和后来以站立面积估算乘客空间的做法，都需要结合当代体型数据重新审视。

　　在他看来，制造商在计算空间时还存在一个漏洞：他们假设人体占地形状是椭圆的，但现实中肥胖者的体型更接近圆形，占据的空间远超预期。这会影响乘梯体验，也会加重肥胖者的心理负担。

　　Gina Barney也曾在2022年指出，现行标准的问题不只是体重，还有空间。她建议电梯额定负载的最大可用面积应该增加，以适应乘客的体型，而不是他们的体重。不过，她认为这并不影响安全，因为电梯安全的主要变量仍是额定载重量，现代载荷称重装置可防止超载。

　　更进一步，Gina Barney认为，电梯铭牌其实不用显示可乘人数，因为不同国家和地区乘客平均体重本就不同。

　　中国现行国家标准《电梯制造与安装安全规范第1部分：乘客电梯和载货电梯》于2022年实施。其中明确写明，人员平均体重按75公斤计算。具体到乘客数量，标准要求取两个结果中的较小值：一是按额定载重量除以75并向下取整，二是与轿厢最小有效面积对应的乘客人数。

　　不过，铭牌人数与超载保护不是一回事。该标准另行规定，当轿厢超载时，电梯应防止正常启动。

　　《中国居民营养与慢性病状况报告(2020年)》发布的数据中，中国成年人平均体重也在上升，其中男性为69.6公斤，女性为59.0公斤——都还没有超过75公斤。国家卫生健康委2025年发布的《健康体重管理行动》已经把减缓超重肥胖上升趋势列为目标之一。

　　不过，进入电梯的人往往不是干净利落的，他们还带着生活本身。尤其是在医院、商场、地铁换乘通道、写字楼等场景里，他们可能背着电脑包、拖着行李、抱着孩子，或者穿着厚厚的外套。也有人设想，随着老龄化社会的到来，推轮椅出行的人会越来越多。

　　这项欧洲研究只是给人们提了个醒，还没有给出最终答案，研究者也承认其本身的局限性。它只收集了112部电梯铭牌，是一项样本量有限的描述性研究，仍需要更大范围数据验证。

　　杜佳冰 来源：中国青年报

　　2026年06月03日 06版

张明磊

摘要：随着数字化转型的深入推进，企业创新活动的结构与逻辑正在发生根本性变化。数据、算法与平台成为核心生产要素，推动企业从封闭式研发向跨组织、跨行业的开放式协同创新转型。本文基于组织生态与系统管理视角，系统分析了数字生态环境下企业协同创新的运行逻辑、机制结构与现实挑战。研究指出，数字生态中的协同创新以数据互联、平台中介和智能反馈为核心机制，依托信息共享与知识共创实现资源的动态优化配置。同时，数据安全、平台垄断、信任缺失与算法偏见等问题构成了协同创新可持续发展的关键障碍。针对上述挑战，本文提出以技术安全、结构平衡、制度信任与文化共识为核心的系统应对路径，强调通过制度嵌入与技术治理的双重机制，构建开放、透明与可信的数字创新生态。研究结论为企业在数字经济背景下实现高效协同与可持续创新提供了理论参考与实践启示。

关键词：数字生态协同创新数据共享平台治理机制研究

随着数字化转型的深入推进，数据、算法与平台逐渐成为企业创新活动的核心生产要素。企业创新的边界也随之发生变化，由单个企业的封闭式研发转向跨企业、跨行业的开放式协作模式。[1]数字生态系统作为一种以数据流、知识流与价值流为核心的新型经济组织形态，使企业之间的合作关系呈现网络化、智能化与动态化的特征。

在这种背景下，企业协同创新不再依赖传统的产业链纵向分工，而是通过数字平台与技术接口形成多层次、跨界融合的创新网络。数字生态环境既为企业提供了前所未有的资源整合能力，也增加了协同治理的复杂性。例如，大量数据的共享与使用可能引发隐私保护和知识产权问题，算法主导的资源配置又可能导致权力集中和生态失衡。

因此，探讨数字生态环境下企业协同创新的运行逻辑与机制特征，同时讨论此过程中企业面临的挑战和可能的解决办法，有助于理解数字经济的组织变革本质，也可为企业构建开放、协调与安全的创新体系提供理论依据。

一、数字生态环境的结构特征与协同逻辑

（一）数字生态的系统结构特征

数字生态系统以平台为核心节点，由企业、用户、供应商、开发者及监管机构共同构成多层互动网络。其运行特征体现为数据驱动、算法支撑与价值共创。不同主体在生态中承担差异化角色：平台企业负责基础设施与标准制定，参与企业通过应用开发与服务创新实现价值增值，用户则通过数据反馈参与创新共创。

数字生态的结构呈现开放与嵌套并存的特征。开放性体现在技术接口与数据的可共享性上，使外部主体能够快速接入创新网络；嵌套性则表现在多平台间的关联与依存，使生态内部形成层级分布的协作体系。这种复杂网络结构为协同创新提供了基础空间，同时决定了创新活动必须依托系统化治理与信任机制才能长期稳定运行。

（二）协同创新的生态逻辑

在数字生态中，协同创新是一种以数据流、知识流与价值流为核心驱动力的系统性过程。不同类型的组织，包括企业、科研机构、平台企业与用户，共同嵌入同一数字生态系统，形成一个以技术连接和信息共享为基础的动态网络。[2]在这一网络中，数据不仅是创新的生产要素，更是组织间协作的媒介。通过数字化接口与智能算法，企业能够实现资源的快速匹配与知识的跨界融合，从而打破传统组织边界，实现创新要素的高效流动。

协同创新的生态逻辑体现在多主体之间的互补性与共演化关系。异质化的资源结构与能力分布，使得企业间的合作不再以竞争排他为主，而是以共创与共赢为目标。平台在其中扮演关键的制度中介角色，通过标准化协议与算法规则协调多方行为，减少信息不对称与交易摩擦。与此同时，算法的嵌入使合作过程具备一定的自我调节能力，能够根据反馈信息自动优化资源配置与任务分工，推动协同关系向高效与稳定方向演化。

与传统线性创新模式相比，数字生态下的协同创新更强调动态反馈与系统学习。创新成果不再停留于单一企业的研发产出，而是在数据循环与知识再利用的过程中不断被扩散与重构，形成技术演化与价值共创的循环机制。这种创新逻辑本质上是一种自组织的生态过程，各主体通过持续互动实现学习、适应与共同进化，最终构建出具有韧性与持续创新能力的数字生态系统。

二、数字生态下的企业协同创新机制

（一）数据互联与知识共享机制

数据互联是数字生态中企业协同创新的基础，也是创新要素流动的前提条件。不同主体通过标准化数据接口与共享协议实现信息资源的互通与再利用，打破组织边界带来的信息孤岛。数据在流动过程中不断生成新的知识关联，为创新活动提供动态学习基础，并促进技术、市场与管理创新的交叉融合。

知识共享机制的核心在于建立开放的数据治理框架与合理的权益分配模式。通过数据授权、访问控制与使用溯源等制度安排，在保障安全与隐私的前提下实现资源共享。与此同时，企业需要构建跨部门、跨组织的数据协同体系，以提高知识的转化效率与创新的响应速度。随着人工智能与知识图谱技术的深入应用，企业能够利用数据挖掘识别潜在的创新机会，实现创新资源的智能匹配与动态优化，推动知识的再生与重组，使数据真正成为驱动创新生态持续演进的核心动力。

（二）平台中介与资源整合机制

在数字生态中，平台不仅是信息流通的载体，更是协同创新的组织中枢。平台通过标准化接口、算法推荐与智能撮合机制，促进资源在不同创新节点间的流动与重组。核心企业利用平台掌握的生态数据与接口标准，发挥中介与协调作用，使多方主体在开放系统中实现互补共生，从而形成以数据驱动、算法调控和反馈优化为特征的协同体系。[3]

资源整合机制的形成使创新不再依赖单一主体的投入，而是通过多方协作实现成本共担与成果共享。这种平台化资源整合模式不仅提高了创新效率，也降低了不确定性带来的风险成本。同时，平台还承担着规则制定与秩序维护的功能，通过建立信用评价、成果分配与激励约束机制，保障合作过程的公平性与可持续性。随着生态体系的扩大，平台逐渐演变为创新价值链的枢纽，使企业能够在协同网络中共享资源红利，形成由点到面的创新扩散效应。

（三）智能反馈与动态调整机制

数字生态环境下的协同创新具有高度的不确定性与实时性。智能反馈机制通过算法监测与数据分析实现对创新过程的持续评估与动态优化。人工智能与大数据技术的介入，使系统能够根据市场反馈、项目进展与合作绩效自动修正资源配置与协作策略，形成自适应的管理模式。智能化的分析工具不仅提供即时洞察，还能在复杂环境下识别潜在风险并提前预警，提高创新决策的科学性与灵活性。

动态调整机制体现了数字生态的学习能力与演化特征。系统通过不断的反馈循环与信息更新，实现从数据认知到决策优化的连续改进，从而在复杂环境中保持创新活力与生态稳定。随着时间推移，协同创新系统可积累经验性知识，形成自我进化的能力，使企业能在市场变化与技术迭代中保持竞争优势。最终，这种动态机制使数字生态成为一个具备“学习—反馈—再优化”闭环的智能系统，推动协同创新走向可持续的进化轨道。

三、数字生态下协同创新面临的主要挑战与对策

数字生态的开放性与复杂性在为企业协同创新创造新机遇的同时，也带来了治理难度的攀升和风险的不确定性。随着数据要素的广泛流动、平台力量的持续扩张以及算法机制的深度嵌入，协同创新活动正面临从信息安全到制度秩序的多重挑战。只有在机制创新与制度设计上形成动态平衡，企业与生态平台才能在数字环境中实现可持续的创新共生。

（一）数据安全与隐私保护的技术挑战

数据是数字生态中最核心的生产要素，但其开放性与敏感性并存。企业在协同创新中需要共享核心数据以实现知识融合，却又担心泄露商业机密与技术优势。这种开放与保护的矛盾成为数字生态最突出的治理难题。应对这一挑战，需要技术与制度协同发力：一方面，通过加密计算、区块链追踪等技术手段，确保敏感数据可用不可见；另一方面，建立统一的数据分级授权与使用审计制度，对数据共享范围、访问权限与责任边界进行明晰规定，在促进创新的同时筑牢安全防线。

（二）平台权力集中与资源分配失衡的结构挑战

平台企业凭借对算法、接口与用户数据的控制，逐渐在生态中形成主导地位。这种权力集中可能导致创新机会向核心平台倾斜，削弱中小企业的参与能力，形成平台依附现象。为防止生态失衡，应推动平台治理的多中心化与透明化：一方面，可以鼓励多平台共治与跨界互联，降低单一平台垄断风险；另一方面，可以建立数据开放接口与算法透明机制，使资源分配过程可追溯、可监督，从制度层面保障生态竞争的公平性。

（三）信任缺失与制度供给不足的治理挑战

数字生态的跨界性使得协同关系往往建立在短期项目合作或数据交换基础上，缺乏长期稳定的信任机制。目标差异与利益冲突容易导致知识共享停滞和协作效率下降。要化解这一问题，需要构建以信任为核心的制度供给体系。一方面，通过区块链技术实现交易可验证与数据可追溯，降低机会主义行为；另一方面，可以通过第三方信用评估机制与生态声誉系统，强化非契约化约束，使组织行为在正式制度与社会规范的双重作用下得到约束与激励，提升合作的持续性与稳定性。

（四）算法偏见与文化异质性的认知挑战

算法在数字生态治理中的深度嵌入，虽提升了决策效率，但可能导致结果偏向与技术不透明问题。算法在学习历史数据时可能固化旧有偏见，影响资源配置的公平性。同时，参与主体间的价值观与文化差异也加剧了认知隔阂，削弱了创新共识。针对这些问题，应从算法伦理与文化协同两个维度入手：前者需建立算法审计与责任追溯制度，确保决策过程可解释、公正与安全；后者则应通过跨组织培训、联合品牌与价值共创活动，培育生态内部的共享文化与信任基础，增强系统的凝聚力与包容性。

四、结语

数字生态的快速发展正在重塑企业创新的运行逻辑和组织边界。随着数据、算法与平台成为关键生产要素，企业创新活动从封闭式研发逐步转向开放式协作。协同创新在这一过程中发挥了核心作用，其机制依托于数据互联、平台中介与智能反馈的系统联动，使创新要素在动态网络中实现高效流动与价值共创。数字生态的系统性与开放性不仅拓宽了创新的边界，也为多主体合作提供了技术与结构基础，推动企业在复杂环境中形成具有自适应能力的创新体系。

然而，数字生态下的协同创新也面临多重挑战。数据安全与隐私保护、平台权力集中、信任缺失以及算法偏见等问题，使协同创新的运行风险与治理复杂性显著上升。应对这些问题，需要在技术、制度与文化层面构建系统化应对机制：通过加密计算与数据溯源技术强化安全防护，以多中心化的生态结构防止资源垄断，通过制度嵌入和声誉机制重塑信任体系，依托共享文化和算法伦理提升生态合作的公平性与包容性。只有在制度治理与技术治理的双重支撑下，数字生态才能实现协同创新的长期稳定与可持续发展。

展望未来，数字生态协同创新将进一步走向智能化与自组织化，其核心竞争力将体现为系统学习与动态进化能力。企业应以开放共创为导向，构建数据流、知识流与价值流协同循环的创新体系，推动创新活动从资源共享迈向价值共创，从技术突破转向生态共赢。在这一进程中，协同创新不仅是企业提升竞争力的关键路径，更是推动数字经济高质量发展的重要驱动力。

参考文献：

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作者简介：

张明磊，女，汉族，1982年8月生，对外经济贸易大学国际商学院在职人员高级课程研修班学员，企业管理专业。

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