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售后服务上门服务电话，智能分配单据：以旧换新，换出了什么？

　　湖北武汉的潘女士把旧电视折价交回，叠加以旧换新补贴和店补，省下4000元搬回一台百英寸大屏；上海的王先生置换了一辆智能电动SUV，从小程序提交申请到补贴到账只用了几天；北京的李阿姨则把家里的旧冰箱换成了静音的一级能效新品……从大宗耐用品到数码潮品，老百姓的生活正借着“以旧换新”的东风悄然升级。这些看似分散的家庭决策，正汇成一股强劲的暖流，勾勒出当下中国消费的韧性与活力。

　　政策加把火，市场热起来。以旧换新绝非简单的“新老交替”，而是通过真金白银的补贴和便利服务，有效降低了消费者的决策门槛，把潜在的改善型需求从“观望”推向“下单”。最新数据显示，今年1—4月份，消费品以旧换新累计带动相关商品销售6069.3亿元，惠及8223.4万人次。超6000亿元的市场增量，是政策精准滴灌与市场内生动力共振的结果。与以往不同，这一轮换新潮透着鲜明的“绿”与“智”：4月份重点平台智能眼镜销售额激增5.9倍，手持摄影设备销售额增长26.9%，智能血糖仪销售额增长12.3%，一级能效洗衣机销售额增长10.4%；1—4月我国数码和智能产品销售额同比增长26.1%。数据背后，是老百姓的消费偏好正加速向高科技、高品质、绿色化迁移，而供给端的创新也层出不穷，更高水平的供需动态平衡正在加速形成。

　　把镜头拉长，这种消费结构的跃迁并非一日之功。过去，家电下乡、节能补贴等政策曾先后撬动了数万亿元级的消费增量，但彼时的重心更多在于“普及”和“节能”。而本轮以旧换新，则是在人均国内生产总值超过1.3万美元、居民消费从生存型向发展型跨越的大背景下展开的。这意味着，政策瞄准的不再是简单的“有没有”，而是“好不好”“智不智”，折射出对更好满足人民美好生活需要的绵绵用力。

　　更深层次的意义在于，以旧换新也是助推产业升级的“加速器”。4月份，我国新能源乘用车市场渗透率攀升至61.4%，首次迈过60%大关。在汽车领域，报废更新不仅带动了新车销售，还催生了二手车评估、电池回收等后市场服务的繁荣；在家电领域，龙头企业反馈，换新需求倒逼企业加大研发投入，超薄嵌入式冰箱、新风空调、洗烘套装等高端产品占比显著提升。通过淘汰落后产能，为节能环保的新能源产品和智能终端腾出蓝海，既顺应了百姓对美好生活的向往，又推动了高质量发展。

　　政策的生命力在于因地制宜、因势利导。江苏、上海、湖北等地围绕智能、适老等方向，优化实施补贴政策。无论是年轻家庭打造全屋智能家居，还是银发一族升级适老化家电，都能找到更贴合自身需求的方案。这种“通用品类+特色品类”的灵活打法，实现了新兴产业发展和消费需求升级的精准对接。

　　今年以来，随着提振消费专项行动深入实施，多项政策工具正形成合力。正在50个城市开展的有奖发票试点，截至5月17日已吸引超260万家商户参与，累计投入资金51亿元，带动参与活动发票金额达2163.3亿元。这看似只是鼓励开发票的小举措，实则通过税收杠杆和诚信激励，把大量“沉睡交易”唤醒了。以旧换新撬动大宗消费，有奖发票激活日常消费，各类促消费活动营造氛围……多管齐下，共同支撑起消费市场的平稳运行与向新向优。

　　透过“以旧换新”这扇窗口，我们看到的不只是商品的更替，更是中国经济在转型中积蓄的动能。它像一台强劲的引擎，一头耦合着百姓对品质生活的向往，一头驱动着宏观经济大盘的稳健运转。随着后续政策举措的持续落地见效，这台引擎必将释放更强劲的动能，让消费市场的活力更足、人气更旺。

　　子 鸣

　　《人民日报》

本月行业报告更新重大研究成果以旧换新，换出了什么？

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　　子 鸣

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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)

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