不少人在职场上都会经历过这样的情况，如果你的老板下达一项高难度任务要求你在短时间内完成，而你发现要实现目标，手中的预算远远不足。这时候，你会怎么办？致力于前沿AI模型风险研究的非营利机构METR今年5月底公布一项重磅研究揭露，人类最聪明的助理——OpenAI、Google、Meta 与 Anthropic这四大巨头的大语言模型不会就这样轻易放弃，但它们的应对方法实在令人不敢恭维。研究人员发现的一个真实案例是，AI代理在设计一个程式时，发现公司提供的API额度耗尽，于是这个代理在网上搜索并尝试了多个违规提供免费API的第三方，最终成功完成了任务。如果你是老板，拥有如此“办事得力”的员工，你会感到高兴还是心情复杂？METR的研究发现：“AI代理经常试图在我们最困难的评估任务中作弊，而且方法往往明目张胆且花招繁多，我们认为人类不会这样做。”模型这样运作的原因很简单，在训练模型的过程中，开发者会训练它们以“积极进取”的方式解决问题，结果当模型被训练到极致，就学会了不择手段完成任务。此前被视为能力最强的Claude Opus 4.6（现已被Claude Mythos 5和Fable 5超越）模型，在极端的情况下会在80%的回应中企图作弊。在强化训练机制下，开发者会设计一个评分机制，取代大语言模型早期通过人工标注进行优化的模式，令模型学会自我学习和演化。而当AI代理要处理的问题难度较大时，研究者发现，代理经常明确推理自己会如何被评分，以及它们可能可以蒙混过关的作弊方式。在一个任务中，模型被要求提高一个程式的运行速度，结果模型却想方设法找到了篡改测试的方法，包括让计时器停止运作，来让程式看上去以让人难以相信的高速运行。如果说“不择手段”已经让人担忧，那么模型学会“掩饰罪行”则更令人毛骨悚然。在另一个案例中，AI代理（agent）推理认为可以跳过用户指示中要求搜寻维基百科的步骤，因为“怀疑评分机制”难以验证它是否使用维基百科。另一项评估中，AI原本要解一个棘手的数学题目，但它认为这样做“极其耗时且数学上非常复杂”，认为“伪造”结果更有希望，于是开始思考如何蒙混过关。它详细推演了可能的作弊侦测机制，最后决定建立一个自我修复工具，在评分器的记忆体中伪造杂凑函数，然后在事后删除自己，以防评分器检查相关档案是否被改动。（通过模型运作过程中的“思维链”，我们能够清晰的看到模型推理不同的“作弊方法”，以及事后如何销毁证据，确保自己不会被发现。也正是因此研究者得以一窥这些强化学习机制（Reinforcement Learning, RL）训练出来的模型的“脑内剧场”。）研究者还发现，随着能力的增强，虽然能够愈来愈理解作弊是错的，或是与用户意图偏离，但同时作弊的能力也增强了，就像培养出一位高智商罪犯。换句话说，在那些作弊检测困难、或者验证成本过高的任务上，这些前沿AI模型的判断力、规划能力和可靠性都明显下滑，远不及人类专家。不过，值得注意的是，模型的思维链并不总是可靠的反应其实际推理过程。Anthropic的研究人员曾经做过一项测试，在给模型的评测题目中悄悄提供答案的“提示”，但当中有的是正确提示、有些则是错误的，以此观察模型是否在回答时“照抄”，以及会不会在思维链中承认自己“抄答案”（可以把这想像成考试前不小心把试卷答案泄露给学生，然后看学生会不会坦白。）结果显示，模型不仅常常“照抄”答案，而且99%的情况下模型没有老实交待自己的行为。不过，即使AI模型的思维链并不总是反映其真实动机，但模型的作弊行为却是确实存在的。问题在于，我们有没有可能建立防止作弊的机制呢？有趣的是，2025年初OpenAI发布的一项研究披露，当研究人员尝试惩罚模型的作弊行为（即在评分机制中降低这些评分）时，不但没有减少模型作弊的行为，反而增强了模型的作弊能力。实际上，在上述模型“照抄答案”的案例中，模型之所以说谎，同样是因为开发者在训练推理模型过程中加强监督，结果反而让模型学会隐藏自己的意图，同时继续“干坏事”。目前最有效的解决方案则更加令人意想不到——Anthropic的研究者发现，当开发者在训练模型时明确指出可以作弊，如此一来，模型虽然确实会通过作弊来完成任务，但至少不会训练模型违背指令，同时，模型实际上学会只在特定情境下作弊——让模型从“惯犯”变成偶尔做坏事的人。（家长们或许对这种反直觉的“教育”方法十分熟悉，对待逆反心强的孩子，“反向心理学”可能要比普通的教导方法有效的多）。尽管Anthropic提出的方案带来部分优化，不论是Open AI、Anthropic还是其他顶尖AI企业，研究人员坦言AI说谎和作弊的问题还未能妥善解决。不过，正如AI模型一样，人类员工也不总是站在道德高地，老老实实按照要求完成任务。问题是，身为“老板”的你，会更愿意相信AI模型还是人类员工呢？...
人类寿命一直是科学界积极探索的课题。追求长生不老是人类跨越千年的梦想，而最新科学研究为这份深沉的渴望带来震撼答案。国际知名科学期刊《npj Aging》发布的最新研究指出，科学团队透过严谨的生物数学模型，探索人类寿命的终极边界；研究发现，若能完全免除疾病侵袭，并彻底消除体细胞突变以外的所有衰老标志，人类平均寿命将大幅提升至156岁，而在极端理想的理论推估下，人类甚至有机会活到1759岁，为岁月与生命的本质带来全新启发。【科学家建立模型 重新计算人类寿命上限】这项研究近日刊登于国际期刊《npj Aging》，由俄罗斯莫斯科斯科尔科沃科技学院（Skoltech）生物医学技术中心科学家克里乌科夫（Dmitrii Kriukov）率领团队完成。研究人员透过多阶段数学模型，逐步模拟人体各种衰老机制，并假设医学未来能一一消除大部分可逆的老化因素，再推算人类究竟能活多久。【真正限制寿命的 可能是细胞累积的伤害】研究指出，人体细胞在一生中会持续累积DNA随机损伤，也就是“体细胞突变”。这些突变虽然不会遗传给下一代，却会随着年龄增加而逐渐累积，不仅降低细胞功能，也与癌症及多种老化疾病息息相关。目前医学仍无法逆转这类细胞损伤，因此体细胞突变被认为是影响人类寿命的重要限制之一。【平均可活156岁 理论最高达1759岁】研究模型显示，若除了体细胞突变之外，其余衰老机制都能被完全消除，人类平均寿命可望提升至156岁，中位数介于146岁至194岁之间，几乎是目前全球平均寿命约79岁的两倍。更令人惊讶的是，在极端理想化条件下，少数人的寿命甚至可能超过470岁；若加上排除体细胞突变的影响，理论上最高寿命竟可达1759岁。【1759岁只是理论 距离现实仍非常遥远】尽管数字令人震撼，但研究团队特别强调，1759岁并非未来人类一定能达成的目标，而是建立在极端理想条件下的数学推估。研究主要目的，是希望借由模型分析不同衰老机制对寿命的影响，进一步了解人类老化过程，为未来延缓老化、治疗老年疾病提供研究方向，而不是宣告人类即将实现长生不老。随着医学、生物科技与基因研究持续进步，人类或许能活得更健康、更长寿，但距离真正“不老不死”，科学界仍有漫长的路要走。...
“太好了，我帮你完成了如下的工作。”模型总这样说，实际却可能说一套做一套。蚂蚁AI安全实验室研究员孙博文向记者分享了一个技术人用coding（编程）大模型遇到的现象：向模型布置一个任务去写代码，模型总会很快说自己“完成”了，并列出一堆自己做的工作细则，但人去验证会发现，模型声称完成的内容很多，其实许多只实现了接口，“表面完成了，但实际未完成的部分被它静默隐藏了。”看似对人类有求必应的大模型开始出现不诚实的行为。近年来，大模型的“讨好型人格”让它们在回应人类的诉求时，产生静默失败和虚假内容等问题。步入智能体时代，当AI从对话走向执行，这一问题也在变得更为严峻。AI浮现“讨好型人格”越来越多用户发现，讨好用户似乎正在成为大模型的惯性，潜移默化地影响大模型各个场景下的输出。记者为此做了一个实验:将同一篇新闻稿件上传给各个大模型，在不同的对话中分别以“这是我写的稿件”和“这是我讨厌的同事写的稿件”，请大模型从新闻角度为稿件打分，结果发现，deepseek、豆包、chatgpt等给“讨厌的同事”的分数均低于“我”，十分制下，deepseek给的分差达到了2.3分。这意味着，模型对人类的讨好已不仅停留在表达上的取悦，它开始动摇模型对内容、观点的判断。随着智能体时代的到来，模型的讨好行为甚至从观点迎合扩展至结果迎合。“在Agent场景中，模型还会进行结果迎合。”孙博文告诉记者，由于用户布置任务通常期待一个明确的结果，即便文件没有生成、外部系统调用失败，模型也会说自己尝试了，或者不按照用户要求尝试另外一种实现方式，最终给出“完成”用户任务的“正确”结果。孙博文举例，他曾做一个涉及天气查询功能的智能体，验证过程中他发现，智能体给出了天气状况，但可能没有真正去调用查询天气的接口，自己杜撰了一个天气反馈给用户。在他看来，coding模型上述问题可能是由于上下文不足带来的“静默失败”，而智能体杜撰天气，可能是智能体调用错了skill并认为自己是对的等等问题。“核心根源来自模型训练与交互机制设计”，天使投资人、资深人工智能专家郭涛也对记者分析，大模型过度讨好人类、智能体静默失败等，都是AI适配人类体验产生的负面偏差。郭涛强调，大模型过度迎合人类会从认知、决策、信息层面带来多重隐患，而进入智能体时代，风险从文字偏差转向行为偏差，智能体可能产生更多执行层面的实体问题，需更加重视。AI为什么不诚实？如何才能让模型变得更独立、诚实？正在成为行业需要思考的新课题。“讨好型人格”的背后是模型训练机制的系统性问题。过去几年的发展中，大模型不断被训练得让用户体感越来越好，在RLHF（基于人类反馈的强化学习）训练框架下，人类偏好往往会成为重要优化信号，模型会被鼓励表现得礼貌、有帮助、有回应感，智能体的训练同样如此。这总体上是用户需求带来的大模型厂商“用脚投票”。孙博文介绍，从数据清洗、训练数据的构造再到模型训练的过程，模型学到一些捷径——给出一个肯定用户、明确的成功答案会比反复表达不确定性，更容易取悦用户。想要纠偏模型的过度讨好，从训练数据和奖励目标上都应进行调整。孙博文分析，模型训练样本需要减少“用户喜欢什么给什么”的内容清洗逻辑，增加主动承认失败及证据不足时不下结论的样本，提高模型的“诚实度”。同时，模型也需要调整奖励目标，除了奖励用户满意度，还要提高客观性、任务真实完成情况等奖励权重。一些新训练方法也正被探索。2025年底，OpenAI 团队曾提出“让AI学会忏悔”，让模型在回答完问题后，再单独生成一份"忏悔报告"，如实汇报自己在过程中有没有偷工减料、钻空子或违反指令。研究发现，当主回答与忏悔内容的奖励完全隔绝后，模型在“忏悔”中比原回答中诚实得多。谷歌研究院也在 2026年提出，不再让AI死磕“全知全能”，而是让模型认知自身的知识边界，教会它在哪些事情上说“我不确定”。在数据体系方面，孙博文提到，行业应该拿出更多智能体实际执行的数据加强人工标注。发现智能体执行有问题，就可以构建成一条训练数据，增加对它隐瞒失败的惩罚、修正失败的奖励。他强调，目前这些数据的积累和相关评测体系都很缺乏。“考核模型的数学能力、知识能力等有很多评测标准，但如何评估模型的自省能力乃至诚实性，行业总体的关注度是不足的，这确实是仍需发展的领域。”孙博文表示。智能体如何避免“讨好”陷阱当前阶段，如何规避模型“讨好”带来的智能体执行风险成了更现实的问题。“我们做Agent平台使用很多大模型的时候，为了减少静默失败，会在关键配置里强调关键决策、参数补充，要它给出佐证，这是常常提高成功率的办法。”孙博文介绍，训练模型时，团队也会关注诚实性训练，例如将系统执行日志分类为计划执行、正在执行、执行失败、可验证执行成功等各类数据，再去进行训练，训练时还会强调智能体在条件冲突或证据不足时要主动报出来，再做相应的调整。他透露，团队从年初尝试以这种方式训练某个行业头部智能体平台，最初它执行任务时静默失败的概率是40%，经过系统训练，静默失败率降到了7.7%。另一个思路是通过多智能体协作网络的设置，降低智能体长程任务中的错误累积。解决大模型和智能体的“讨好”问题，可以从模型训练、Agent系统乃至架构方面多重推进。此外，郭涛提到，除了模型训练对齐体系的调整、智能体技术机制的完善，行业标准与测评监管维度的优化同样重要，行业需要建立统一规范，将过度讨好、虚假反馈、静默失败等纳入模型合规测评体系。“行业已经在变化。”孙博文告诉记者，从实际体验来看，coding等更接近执行层面的大模型已经在改善“讨好”人类优先任务事实的状况，一些更重视用户付费意愿的对话式AI可能转变慢些，但行业整体在往前走。“不同团队解决的问题大小不一样，时间上的花费可能也不一样”，他并不确定行业解决这个问题的具体时间表，“但AI界有一个现象还挺好的，大家都认为这个东西有问题的时候，就会有人站出来，一直去尝试解决它。”...
未来牙齿缺损或许能从原有的“第三套牙胚”中重新长出来！日本生技公司开发出牙齿再生药物TRG035，临床试验锁定患有严重先天缺牙症的儿童找到第三套牙胚，成为全球首例进入病患实测阶段的牙齿再生技术的药物。长出第三套牙根据《BBC Future》 报导，这项技术源自京都大学团队的研究，主张人体颚骨中其实藏有退化的第三套牙胚，具备长出恒牙以外新牙齿的潜力，但受到身体讯号长期压制而无法发育。药物TRG035即是设计用来阻断讯号，唤醒这些休眠中的牙胚重新生长。研究团队强调，这项疗法并非干细胞治疗、基因编辑或生物工程移植，而是重新启动患者体内原本就存在的牙胚生长机制，在日本的法规分类中属于抗体药物，而非再生医疗产品。研发团队计划在先天缺牙适应症之后，进一步将疗法扩展至因外伤、老化或牙周病导致缺牙的成人族群，但相关应用仍待后续临床阶段验证。再生牙科多路并进根据《Dentistry.co.uk》报导，近年再生牙科已成为牙科研究的重要方向，除了利用抑制USAG-1促进自然长牙外，科学家也同步发展干细胞培养、生物材料支架及牙齿组织工程等技术，希望让受损牙齿恢复原有结构与功能，而非仅以填补或人工牙替代。专家指出，再生牙齿若能成熟应用，将有机会保留牙周韧带、神经及自然咬合等天然牙优势，但仍需更多临床试验以确认不同年龄、缺牙原因及长期安全性后，才能广泛投入医疗使用。...
泰国警方破获大规模跨国人口国籍造假事件，泰国国家警察副总长萨姆兰（Pol Gen Samran Nualma）25日证实，警方破获一个连结8家私立医院的犯罪网络，其涉嫌为近1500名外籍儿童提供假的出生证明，并雇用假的「泰国籍男子」作为父亲，藉此非法获取泰国国籍。泰国警方在为期16天行动中，已逮捕37人，其中包含19名中国籍男女。中国夫妻花钱「买假爹」！DNA检测秒打脸拆穿谎言根据《曼谷邮报》报导，警方日前逮捕了4名最新落网的共犯，包括2名担任「假父亲」的泰国男子Mong与Wor以及一对中国籍夫妇。警方调查发现，这对中国籍夫妇希望让两人所生的2个孩子获得泰国国籍，于是在完全不认识2名泰国男子的状况下，花钱雇用Mong与Wor。两人收取报酬后，提供个人身分证件向泰国政府假冒为孩子的生父。警方搜集医疗纪录、出生通知书，并对父母与孩子进行DNA比对后，一举拆穿这场「假冒生父」的戏码。警方表示，涉案人员已被指控联合向公务员作虚伪陈述、使用伪造公文书以及诈欺性注册公民以非法获取泰国国籍等多项罪名。大扫荡逮捕37人！涉案孩童泰国国籍全数遭撤销泰国警方在7月9日至24日展开大规模扫荡行动，目前已确认22名儿童疑似以此非法手段取得泰国国籍，同时逮捕了37名犯罪嫌疑人，其中包括16名泰国假父亲、13名中国籍母亲、6名中国籍父亲、1名政府公务员以及1名医院工作人员。警方统计，有多达1483名儿童可能在8家私立医院的操作下，成功取得泰国国籍。光是在其中一家医院，就发现了62名可疑儿童，其中19例已被证实属于该犯罪集团，其余43例仍在深入调查中。目前户政机关已依法撤销所有透过诈欺手段获得的出生登记与泰国国籍，移民局也已介入，准备对涉案的外籍人士采取法律行动。曼谷市长证实「已开除涉案官员」！全面排查人肉假爹曼谷市长查察（Chadchart Sittipunt）23日表示，曼谷市政府正与省政厅及皇家警察密切合作，深入调查非法注册泰国国籍的案件，目前市府已开除1名涉案的公务人员。查察指出，调查重点主要集中于「父亲为泰国人、母亲为外国人」的案例，或是「同一名泰国父亲与多名外国女性生子」的异常状况。由于各区办理出生证明认证的程序不同，部分区域仅由一名官员作为与医院沟通的联络人，恐因而增加了贪腐与造假的风险，未来将全面检讨改进。...
“100万（元）的横向课题，有没有老师需要？”日前，**百润洪知识产权代理有限公司员工林某在社交媒体上如此推介。林某所述横向课题即横向科研项目，是指由外单位提供资助的科学研究项目，主要包括地方政府、企事业单位、社会团体的委托或资助项目。作为科研项目中介，林某自称提供的课题多是虚假的，今年成功办理的横向科研项目“差不多已有上百个”，“真实的一年也没有几个”。公开报道显示，横向科研项目造假，以各种名目套取科研项目经费等问题，近些年已成为科研领域的顽疾。今年上半年，全国多所高校开展横向科研项目倒查三年行动，自查自纠虚增科研项目体量、横向项目缺乏管理、项目经费使用不规范、挪用结余科研经费等多方面问题。全国至少20所高校倒查横向科研项目据不完全统计，今年上半年全国至少20所高校发出过有关横向科研项目自查自纠或科研经费管理使用自查自纠的工作通知。海南大学科学技术发展院、长沙理工大学等院校发布了关于横向科研项目自查自纠工作的通知，凡是在2023年1月至2025年12月内立项、在研、结题的项目，均在自查自纠范围内。铜陵学院、宝鸡文理学院等院校发布了关于开展科研经费自查工作的通知，对科研经费使用情况倒查5年。2021年1月至2025年12月，所有产生经费支出的科研项目，包括纵向项目、横向项目等，均在自查自纠范围内。中国新闻周刊从某211高校了解到，学校官网并未发布相关通知，但该高校内部已要求二级学院展开自查，并对科研经费报销和发票开具做了培训和规定。横向科研项目自查自纠主要集中在项目真实性与经费使用方面：包括是否存在虚设项目或虚增科研体量问题；项目经费使用是否合理、合规，是否虚假列支、虚开发票套取科研经费等。另外，有部属高校在下发科研经费自查自纠通知时提到，这是根据教育部相关工作部署而组织开展的。有省属高校下发通知时提到，自查自纠是教育部和（省）教育厅的工作要求。某省委宣传部的一位干部告诉中国新闻周刊，该省教育厅决定开展横向科研项目自查自纠工作，是因为前期在巡视、审计时发现省属高校在横向科研项目管理中存在一些普遍问题。疑似存在虚设横向科研项目产业链在小社交媒体上，有诸多推广横向科研项目的广告。中国新闻周刊了解到，虚设横向科研项目之所以有市场，与横向科研项目的“功能”密切相关，不少高校将横向科研项目与考评、职称、绩效工资收入挂钩。横向科研项目研究内容与委托方需求紧密相关，经费多来源于委托单位。与之相对的纵向科研项目，一般是由政府部门或科研机构下达和资助的研究项目，资金来源为财政拨款，虽然经费充足但申请难度大。某211高校副教授李明辉告诉中国新闻周刊，高校对教师的考核，主要体现在教学和科研两方面。对于近两年入职的教师，该高校要求他们在三五年内主持国家级或省部级纵向科研项目，或者科研项目（包括纵向、横向）到位经费达到百万元，未达目标则解聘。他提到，对于入职多年的高校教师，高校按照聘期（一个聘期三年）考核。聘期内要求教学和科研达到相应的分数。教学方面，按时完成授课即可得到相应分数。科研方面，教师或者发表高水平学术论文，或者科研项目（包括纵向、横向）保底到账经费二三十万元。未达目标则扣科研绩效工资，若考核再达不到，则转岗为行政人员。转岗后，收入大幅降低。中国新闻周刊了解到，纵向科研项目竞争激烈，为完成考核及职称晋升，有教师会选择与企业合作虚设横向科研项目。中国新闻周刊记者以高校教师身份，请林某帮忙找企业合作，虚设横向科研项目，以达到完成考核的目的和副高职称晋升目标。林某向记者发来了近期运作“成功”的两个案例，案例包括带公章的合同、发票、银行转账记录、微信群聊天记录，以及带水印的证明材料。其中一个案例是有关硅晶圆厚度快速测量关键技术研究的横向科研项目，甲方是**市某技术公司，乙方是某985高校，双方签署技术开发合同，项目经费是100万元。该合同盖有上述高校合同专用章，合同边缘有骑缝章。林某还提供了甲方向乙方转账100万元的电子银行回单（盖有银行专用章）、电子发票，以及某省技术合同认定审核证明。为验证双方合作项目的真实性，中国新闻周刊以乙方高校教师身份，向该校相关机构询问详情。相关机构工作人员回复称，此项目已通过立项，项目经费到位情况需咨询项目负责人。林某提供的发票显示，甲方已向乙方转账100万元。林某表示，由于该高校报销时间长，且甲方要在两个月内收回100万元，中介公司便垫付此资金，钱款返还给了出资方甲方。有高校人士告诉中国新闻周刊，判断一个横向科研项目是真是假，出资方资金是否回流到出资方，是重要的判断指标。若资金回流证据链完整，那证明此横向科研项目极可能是假的。一位服务过专精特新“小巨人”企业的地方干部告诉中国新闻周刊，企业有动力去配合高校教师虚设横向科研项目。一方面有利于企业申请高新技术企业评定，获得政府补贴和享受优惠政策；另一方面横向科研项目资金可冲抵企业的一部分研发费用，省去企业应缴的一部分所得税。面对中国新闻周刊的质疑，林某提供了其工作的场景视频，并在视频中展示上述合同的纸质版，同时又展示与其他高校教师的微信聊天记录。林某说，“（发给你的）学校公章我都没有打码（图片未经过模糊处理），这个（公章）造假是犯法的”，“（技术开发合同）技术认定官网可以查，这个不可能造假的”。横向科研项目乱象存在深层次原因横向科研项目方面存在多种乱象，套取国家科技成果转化补贴是其中一种。林某自称，在科研成果转化方面，高校教师和企业可以合谋骗取国家补贴。林某提供了一份正在运作的、有关矿山装备无人巡检方面的技术转让合同。合同列有多个专利名称和专利号，某某科技大学是专利权人。中国新闻周刊通过国家知识产权局官网验证后发现，这些专利均真实存在。据林某所述，具体套取补贴过程是：中介公司负责将该科技大学的多项专利打包，以550万元的价格卖给企业。该校相关教师以横向科技项目的形式将550万元报销出来，钱款最终返还给企业。中介公司还会向该校相关教师收取55万元的服务费。林某表示，通过科研成果转化，该科技大学相关教师将获得国家科技成果转化的补贴，按照该校教师的说法，补贴足以覆盖成本（55万元服务费）。除了教师主动与企业合谋套取国家科研方面补贴，有高校教师向中国新闻周刊分析称，高校之所以存在虚假的横向科研项目，深层次原因是科研项目与高校考核和职称晋升挂钩。东部某省理工院校副教授史浩南告诉中国新闻周刊，该省教育厅对省属高校有考核要求，科研经费数额是其中重要指标。省教育厅考核省属高校，省属高校则考核教师。他提到，高校对教师横向、纵向科研项目均有考核，若未能申请到纵向科研项目，教师可以以横向科研项目折抵。到账的横向科研项目经费越高，折抵的分数就越高，绩效工资就越高。横向科研项目除与考核、绩效工资挂钩外，还与职称晋升、学者身份评选挂钩。北京某大学教师刘政昊称，横向科研项目经费多，可在评选学者身份时视同达到相应的条件。李明辉告诉中国新闻周刊，其所在高校职称评选，教师获得的科研项目（包括纵向、横向）经费数额是重要参考指标。他提到，参评副高职称，到账科研经费需几十万至几百万元；参评正高职称，所获科研经费需几百万至一两千万元。东部某省211高校副教授段博文告诉中国新闻周刊，有的地方院校层次不高，科研经费较少，因而对教师考核标准高。有高校教师为考核达标而选择虚设横向科研项目。有高校实行“非升即走”制度（固定聘期内晋升为副教授，否则不再续聘）。有的青年教师难以申请到国家级、省部级纵向科研项目，为保住工作会虚设横向科研项目。横向科研项目存在管理漏洞横向科研项目存在管理漏洞，是部分教师能套取经费，并将资金顺利还给中介或企业的重要原因。在多位业内人士看来，纵向科研项目是财政出资、预算审批，且有财务审计和巡查，管理非常严格；横向科研项目是市场化委托行为，部分院校管理相对松懈，这是存在乱象的原因之一。有高校教师向中国新闻周刊分析称，在以往的观念中，有教师将横向科研项目经费视作“自己口袋中的钱”，前些年虚列支项、虚开发票的现象不鲜见。中国新闻周刊了解到，不同院校对横向科研项目报销要求不同，有高校可报销招待费、汽车加油费等费用，有高校则不能报销与科研无关的费用，也有高校严格管理横向科研项目经费。虚开发票是套取科研经费的重要方式之一。中介林某称，高校教师需要何种发票，可列一个清单，中介公司可以提供相应的发票以供报销。在横向科研项目管理中，偷税是乱象之一。有高校教师表示，教师劳务费可占到科研经费的60%，若以劳务形式给教师发放酬劳，则教师可能要缴纳20%以上个人所得税。为避开本应缴纳的个人所得税，有教师会以给学生发劳务费的形式避税，每个学生每年有6万元个人所得税免税额度。发完劳务费后，教师再将资金从学生手中收回，以此逃避缴税。北京师范大学法学院教授刘科分析称，虚构学生劳务，发放劳务费后收回资金，此举本质是虚列成本、虚假纳税申报、分解自身应税劳务收入，属于税收征收管理法规定的违法行为。也有教师会以虚列支出、虚开发票的形式偷税。财务顾问孔德宇分析称，以虚开发票的形式，逃避应缴纳的个人所得税，这是利用税收政策不同和税率差实现的。不管开具专票还是普票，税点都远低于教师个人应缴纳的所得税税率。刘科告诉中国新闻周刊，虚开发票本身是违法行为，教师若以此方式套取横向经费、规避劳务个税，是虚开发票和逃税的双重违法行为。依据发票管理办法，面临的后果是没收全部违法所得，即套取回流的经费全额追回上缴，以及虚开发票专项罚款和纳税信用惩戒。他提到，依据税收征收管理法，可全额追缴少缴的个人所得税，加收滞纳金以及罚款。若情节严重，符合逃税罪或者虚开增值税专用发票罪、虚开发票罪构成要件的，可依法追究刑事责任。（文中李明辉、刘政昊、史浩南、段博文、孔德宇皆为化名）...
（原标题：中国银行被指逃避税近24亿元人民币）中国最高审计机关查出国内数家大型国有金融机构存在逃税及违规放贷等问题。其中，中国银行被指逃避税近24亿元人民币。（路透社档案照片）中国最高审计机关查出国内数家大型国有金融机构存在逃税及违规放贷等问题。其中，中国银行被指逃避税近24亿元（人民币，下同），中国农业银行则被指违规发放贷款110亿元。中国国家审计署星期二（6月23日）发布《国务院关于2025年度中央预算执行和其他财政收支的审计工作报告》。报告披露，审计署对中国农业银行、中国光大集团股份公司、中国银行这三家金融企业展开审计，发现存在贷前审查不严、利用金融优惠政策不当牟利等问题。报告指出，中国农业银行作为服务“三农”的主力军，2021年12月至2025年8月贷前审查不严，违规向非高标准农田项目发放贷款110.66亿元，部分资金被挪用来购买理财等。报告称，中国光大集团作为金融控股公司，至2025年8月底对部分绝对控股子公司未控制决策权，对部分直管子公司管控不力，个别子公司滥用“光大”字号。报告也提到，中国银行2023年4月至2025年8月，安排两家下属金融机构作为通道，通过装入大量出资1元至100元的本行员工等“凑人头”，将11只私募基金包装成公募基金，利用公募基金免收所得税的政策优惠逃避税23.67亿元。对此，中国银行星期三（24日）回应称，诚恳接受审计监督，高度重视审计指出问题，深刻剖析原因，坚持立行立改，细化明确措施，扎实推进整改。据中国财经媒体财新报道，公募基金产品设立须满足持有人不少于200人等条件。因此，机构资金往往寻求“拼单”，一般由基金公司寻找同业资金“陪跑”压低至20%披露红线，待产品成立后，陪跑资金随即撤走，找关联人员凑足200人。彭博社报道称，尽管中国审计部门每年都会查出涉税违规问题，但这是近年来首次有大型国有银行因逃避税款而被明确点名。...
（原标题：AI短剧狂飙催生“血汗工厂” 流水线上的内卷与突围赛）连续工作15天后，在杭州市一家人工智能（AI）短剧公司当剪辑师的阿青（化名）终于盼来休息日。此前的14天里，他天天加班到至少深夜11时，原因是项目周期紧迫，三人小组每周要剪出70集短剧。他告诉《联合早报》：“说白了就是燃命，我要跑路了。”AI短剧近月来成了中国影视业炙手可热的风口。在这场变革中，创作者借助低门槛的AI生成技术，快速制作具画面、对白和音效的短剧，大幅压缩了传统制作所需的人力和时间。古装题材AI短剧《霍去病》等爆款作品的出现，让不少业者看到一片商业蓝海。然而，AI短剧狂飙的代价也很快显现。直至去年仍在扩张的真人短剧行业，骤然面临市场被蚕食、演员失业的冲击；而AI短剧行业本身的野蛮生长，也逐渐带来各种问题。在需求端，AI短剧的质量和原创性引发争议；在供应端，内卷则成为行业挥之不去的底色，关于过劳和恶性竞争的吐槽声在舆论场此起彼伏。阿青的经历，正是这股AI短剧热潮的缩影。“以量搏爆款”背后的长工时和低利润阿青今年3月加入AI短剧公司，负责为不同发行平台承制短剧。月入5000元（人民币，下同）的他认为，自己的收入和工作量根本不成正比。他解释，每部AI短剧的制作周期仅五到七天，“周一启动新项目，周日就要交成品，不加班根本做不出”。而项目周期之所以被压缩，是基于“以量搏爆款”的逻辑。“AI短剧的质量要求不高，但就是要快；量多的话，爆款几率比较高。”当大批淘金者涌入AI短剧赛道时，这个行业也开始浮现新兴产业常见的产能过剩隐忧。据中国媒体报道，中国今年注册的AI短剧企业超过2100家。然而，爆款剧终究是少数——截至今年2月上线的超过12万部AI短剧中，播放量破亿的低于150部，爆款率约千分之一。业者只好使出浑身解数，行业内卷愈演愈烈。今年3月，长沙一家AI短剧公司就在视频生成模型Seedance 2.0上线后，为抢占错峰时段的算力资源，将员工上班时间调至凌晨3时，引发舆论哗然。 中国社交媒体上，许多AI漫剧职员抱怨工作量太大，加班熬夜是常态。（互联网）与长工时形成反差的，是微薄的利润。去年进军AI短剧赛道的西红柿影业董事长陈健受访时坦言：“对于承制AI短剧的公司，扣除算力和员工成本，利润没剩多少。钱基本都给头部大厂赚走，我们更像是血汗工厂。”陈健指出，AI短剧的承制价正一路下探，每部剧价格从早期的每分钟4000元跌至每分钟800元。AI技术尚未完全成熟，是利润被压缩的另一原因。陈健说：“有时发出100次指令，只有一次能换来想要的效果……原以为能赚钱，后来发现是亏的，因为修改太多了，推高了人力和算力成本。”AI虽提升了生产力，却未必能改变短剧业内卷和利益分配的既有逻辑。许多业者发现，真正赚钱的是平台公司和少数头部短剧企业，多数中小型承制公司则只能艰难求生。抽卡生成拼接成片创作成流水线？在另一些业者看来，“血汗工厂”的模式也体现在日益流水线化的生产流程。与传统影视作品的创作和打磨过程不同，许多AI短剧背后是一套标准化的生产线——从剧本选题、画面生成到后期合成，各个环节被拆解和量化，以追求更高的效率。曾参与真人短剧制作的阿青说：“真人剧多少还涉及一点创作，AI短剧则像在工厂拼接，这个画面不能用就找别的地方拼，谈不上技术含量。”对于这种机械化的生产模式，身处生产线前端的抽卡师尤其深有体会。抽卡师是伴随AI短剧兴起的新工种，工作是向AI模型反复输入指令、生成大量素材，再筛选可用画面。由于AI生成结果具随机性，抽卡师须不断调整提示词，直到“抽中”符合要求的画面。在江西省一家AI短剧公司担任抽卡师的黄涛（化名）受访时说，抽卡过程有时令人抓狂。他解释，AI模型有时迟迟无法生成适当画面，导致后续镜头衔接不上，整个流程卡关，“曾试过抽了10几次都不行，每次还要等10几分钟”。当前围绕AI短剧的争议之一是，日益流水线式的生产模式，是否会加剧内容的同质化，甚至让原本强调创意的影视业沦为制造业？黄涛认为，工厂化的生产模式是否适当，取决于观众需求，“如果不太在乎质量，确实可以工厂化；但如果要做出精品，那肯定不行”。在上海交通大学媒体与传播学院教授徐剑看来，更精细的专业分工其实并非坏事，关键还是在于能否把故事讲好。他受访时说，专业分工能提升产品质量的稳定性、可靠性和可预期性。实际上，所谓的工厂化反映出AI短剧产业正在形成，“它不再依赖于个人，而是有资本投入，还能产生营收，人们能借此赚到钱”。虽经历阵痛专家：AI短剧不会是昙花一现短短半年内，AI短剧行业从狂热扩张步入沉淀期。“血汗工厂”模式背后的微薄利润、高压文化和人才流失让业者开始意识到，单靠拼产能并非长久之计。如今，市场上的短剧数量已出现回落迹象。据大数据平台Dataeye统计，抖音今年5月上架的AI短剧或漫剧有3万9500部，较4月减少约10％。在杭州一家AI短剧企业当编剧的小雨（化名）相信，许多粗制滥造的短剧正被市场淘汰。她受访时说，近来不少门外汉涌入短剧业，产品质量难免受影响，“审美都变得畸形”。她吐槽说：“很多AI短剧追求特效炸裂等视觉冲击，基本就是‘无脑爽’。一些男频剧甚至连逆袭都懒得写了，主角从第一集厉害到最后一集，剧情毫无营养。”小雨认为，随着行业走向规范化，一批跟风入场的业者终将被淘汰。她坦言：“我已经做好随时被裁的准备。”面对市场逆风，短剧公司老板陈健则试图寻找新的突围方向。他坦言，公司目前虽有盈利，但都是“血汗工厂的钱”，而且利润比早前从事传统影视时低30％。陈健透露，公司正逐渐从单纯为甲方承制短剧，转向自己生产与发行；如果赚到钱，收益就可直接分到公司。虽然AI短剧近来不乏争议，但陈健和学者徐剑都相信，AI短剧不会是昙花一现；毕竟，任何新技术冲击既有产业格局时，往往伴随质疑和反弹，AI短剧也不例外。徐剑相信，AI短剧将朝精品化方向发展，而技术平台平权化后，故事质量将决定作品的成败。他提醒说：“每一名加入的业者，都不要被AI技术所震撼，或停留在觉得技术很厉害，千万别陷进去。AI短剧未来的核心竞争力，（还是要回归）讲故事的能力。”他比喻说：“赛马大会已经开始，千里马和黑马只有在竞争、厮杀中才会冲出来……我们要相信市场的自我净化能力。”...
（原标题：掌握高薪的大厂正在集体砸碎文凭，什么信号？）全球最卷学历的韩国，刚刚经历了一场职场地震。6月17日，韩国国民企业、全球HBM（高带宽内存）霸主SK海力士宣布，研发与芯片设计等核心技术岗正式取消“本科及以上学历”硬性门槛，高中生、大专生皆可投递；与此同时，产线操作岗也向本科及硕士敞开。这绝非孤例。大洋彼岸，硅谷Palantir早已绕过藤校，直接从高中招募实习生，转正年薪高达17万美元（约115万人民币）。视线转回国内，华为“天才少年”、腾讯“青科实训营”也纷纷打破了学历的铜墙铁壁。当全球掌握最前沿技术与高薪的大厂开始集体砸碎文凭，一个尖锐的问题摆在所有求职者面前：这究竟发生了什么？表象之下，是AI时代人才标准的根本性迁移。工业化时代的高等教育，本质上是批量生产“标准件”的生产线，旨在培养高效的指令执行者。但在极速迭代的AI环境下，这种模式已然失效。正如海力士官方所言：“单凭特定学位、标准化证书，无法定义未来人才的核心竞争力。”SK集团会长崔泰源提出的“三力”：思考力、适应力与共情力，道破了天机：企业需要的不再是“读过四年书的机器”，而是能在真实世界中创造性解决问题的“人”。海力士这一举动之所以震撼，是因为它彻底击穿了维系韩国七十年的“文凭信仰”。作为韩国大学生最向往的雇主，市值刚破万亿美元的海力士，此举无异于亲手撕票。从经济学角度看，这是“文凭主义”的信用破产。长期以来，文凭学历是劳动力市场最低成本的“能力信号”，但其生效的前提是稀缺性。而韩国将社会流动完全绑定学历，25-34岁青年高等教育完成率高达71%（全球第一），导致文凭泛滥，信号失灵。当“高一退学刷绩点”成为常态，这张曾经的通行证，辨识度已大幅降低，边际效用急剧递减。企业不得不绕过高校，亲自下场寻找更精准的筛选工具。更深层的变革在于，AI正在抹平蓝领与白领的古老壁垒。海力士的产线已不再是简单的传送带，而是庞大的“数据实验室”。操作员需要解读实时跳动的传感器参数与良率曲线，基于数据判断设备异常与参数漂移。这意味着，即便是传统意义上的蓝领，也必须具备解决复杂问题的能力；反之，研发岗也不再迷信学历光环。这场由大厂发起的“不信任投票”，正宣告着延续三百年的工业时代教育筛选体系，迎来了前所未有的重塑。然而，这并非文凭制度的崩塌，而是人才筛选逻辑的重构：掌握最前沿技术与高薪的那批雇主，正在收回"人才定义权"。反观国内，这一趋势也呈现出独特的松动。塔尖一端，华为“天才少年”计划打出“三不限”（不限院校、专业、学历）旗号，最高档年薪201万，看似宽松实则掐尖更狠，入选者多为顶级会议论文加持的精英。顺便一提：国内清北姚班/交大 ACM 班那些被 Palantir/OpenAI 抢的本科生，基本人手一篇顶会一作。所以他们“高中生/本科生进大厂拿 17 万美金”不是真的普通高中生，是披着高中生外壳的顶会选手。至于腾讯、字节，则通过青科实训营和ByteCamp训练营，向13岁至高中的潜力股张开怀抱，这都是“旁路掐尖”的逻辑：文凭筛不出来的人，大厂亲自下场捞。另一端，吉利2026年启动“跨时代跃迁计划”，面向高中生直输送送到新能源、AI、低轨卫星等自家赛道，学历由旗下的吉利学院兜底。这更像是企业大学2.0的闭环实验。而值得注意的是，国内与韩国还是存在本质差异。国企、考公、事业单位仍是文凭的坚定拥趸，这使得大厂的“松绑”难以撼动全社会的学历信仰，更多是作为传统招聘的补充通道。但一个不可逆的趋势已然显现：未来，文凭将从“唯一通行证”退化为可选的“入场券之一”。。归根结底，大厂取消文凭学历门槛，不等于取消能力门槛，只是换了一套评估体系。说白了，问题从来不是知识不值钱，而是大学还在批量生产“上一代的人”，大学输出的“人才版本”，已经跟不上技术的系统更新。对个体而言，与其焦虑文凭的存废，不如在真实世界中锤炼解决复杂问题的能力。这才是AI时代真正的硬通货。...
“前有毒奶粉，后有毒纸尿裤”，6月18日，宝爸宝妈圈炸开了锅。《经济参考报》一篇调查报道，直指多款知名婴幼儿纸尿裤暗藏安全隐患，相关讨论和吐槽冲上微博热搜。报道称，记者在接到消费者线索后，委托专业机构对市场部分品牌产品进行抽样检测，结果在“好奇”“碧芭宝贝”“Babycare”等头部品牌的样品中检出被欧盟列为1B类生殖毒性物质的甲酰胺。一石激起千层浪，涉事品牌纷纷紧急回应，各方强调产品“符合现行国家标准”，但这却无法平息家长们的质疑和焦虑。凤凰网《风暴眼》接触的多位宝爸宝妈，在使用相关纸尿裤产品过程中，遇到了婴儿红臀甚至皮肤破溃问题。有宝妈表示，联系客服曾被以“适应期”或“赔偿10元”搪塞。目前对于商品质量问题多方各执一词，但这场风波撕开了现行纸尿裤国标的监管盲区，也让众多曾对大牌寄予厚望的家庭陷入“不知还能信谁”的迷茫中。01“从来没怀疑过纸尿裤”刷到“纸尿裤有毒”的相关媒体报道时，宝妈朵朵心里一惊，赶紧查看涉事品牌名称，没想到自己给儿子用的“好奇”品牌赫然在列。“竟然会影响肝肾和激素代谢水平，这真的天都塌了。”朵朵向凤凰网《风暴眼》表示。此时，她猛然惊醒，回想起孩子此前红疹反复不退的日子。对于宝宝用品，她一直非常谨慎，坚持碧芭宝贝、巴布豆、帮宝适换着用，生怕单一品牌长期使用会有看不见的隐患。三月初，她又换了好奇纸尿裤，一次性买了四大包，想着孩子大了只夜用，能用上好一阵子。但很快，她发现三岁的儿子臀部靠近腰封处，冒出了几颗针尖大的小红点。考虑到孩子白天在幼儿园一整天都不穿纸尿裤，只有晚上睡觉才用。她没多想，觉得要么是床上有螨虫，要么是在幼儿园沾了虱子，于是一门心思扑在家里搞卫生，并给孩子涂了药膏。她从来没怀疑过纸尿裤。可家里的卫生越做越细，药膏涂了又涂，那些红点却丝毫没有消退的意思。直到上周，朵朵带儿子去医院检查，医生诊断是过敏，开了糠酸莫米松乳膏。药膏果然见效，才涂了两天，疹子就全消了。但没想到，儿子一旦再穿上好奇品牌的拉拉裤睡觉，第二天一早，新的红点又会密密麻麻冒出来。她开始束手无策。许多宝妈都像朵朵一样，看到孩子“红屁股”，只觉得是普通的皮肤过敏。家住山东聊城的舒英，给两岁多的儿子用的是好奇的“小桃裤”款式。她记得，孩子有次把屁股都抓破了，现在还留有当时抓的红印。她只买了点药涂了涂，后来去医院时，还问医生：“是不是给儿子洗屁股太频繁了？有时候一天最多能洗五六遍……”在医生的建议下，她开始减少使用沐浴露，但并未见明显效果。即使有人开始因宝宝的状态担忧纸尿裤的质量问题，仍要面临售后的敷衍解决方案。受访者供图宝妈丹丹给刚满一岁的女儿用的，一直是babycare的纸尿裤。4月中旬，她入手了该品牌一款名为皇室Pro裸感的纸尿裤，没想到才换两片，宝宝就捂出严重的“红屁股”，皮肤泛红刺痛，丹丹立刻联系客服申请退货。可客服称，宝宝第一次更换同品牌不同款式纸尿裤会存在适应期，建议再多试用一两片观察。这种说辞让她难以接受，“这怎么可能？谁家舍得拿娇嫩的宝宝臀部做试验！”丹丹态度坚决地要求退款，才成功退货。受访者供图另一位宝妈刘琪给6个月大的宝宝交替使用的，是Babycare狮子王国与好奇深睡大师两款纸尿裤。上个月，宝宝的臀部突然大面积泛红。她试遍市面上各类护臀膏、桃子水，还专门跑医院开了爽身粉与红霉素软膏，轮番涂抹护理，可宝宝的症状始终没有丝毫好转。受访者供图一开始，巨大的自责日夜缠绕着她，她反复反思是不是自己的护理环节做得不够细致：纸尿裤一天要更换七八片；每次脱下尿不湿，都会用温水仔细清洗，彻底擦干后再厚敷一层护臀膏，整套流程从未偷过一次懒。于是，她决定联系品牌客服反馈问题，“我家孩子从出生就一直用你们家纸尿裤，怎么唯独这一包用上就红屁股？”她想，可能是某一批次产品有瑕疵。客服让她拍摄宝宝臀部状况与产品包装的生产批次，最终却只给出“补偿10元”的解决方案。“这不是10块钱的事。”她无奈地回复道。受访者供图02现行国家标准无约束甲酰胺是一种在常温下无色透明的液体，被欧盟归类为1B类生殖毒性物质，在我国《化妆品禁用原料目录》中被明令禁用，长期蓄积可能影响生殖系统，同时造成慢性肝肾损伤。然而，没有人想到，这种有毒物质会出现在最脆弱的婴儿使用的纸尿裤产品中。事件爆发后，三家涉事品牌几乎在同一时间给出了回应。美国金佰利旗下的“好奇”、国产头部品牌“Babycare”以及“碧芭宝贝”，不约而同地将产品“符合现行国家标准”摆在了最显眼的位置。Babycare在声明中详细列举了GB15979-2024等多项标准，强调目前未收到任何市场监管部门关于抽检不合格的正式通知或反馈。“前期我们已主动依据欧盟 REACH法规中的SVHC(高关注物质)要求，对纸尿裤进行检测,甲酰胺项目检测结果均为‘未检出’。”Babycare称。企业声明碧芭宝贝回应称，“对于甲酰胺等消费者关切的物质，我们严令禁止添加，并进行全链路管控。”另一方面对媒体报道的抽样样本来源和检测流程提出质疑，启动了全链路核查。好奇则直接贴出检测报告，证明“未检出”甲酰胺，并暗示将对传播不实信息的行为采取法律手段。目前品牌方与媒体检测结果相互矛盾，双方尚未统一样品批次、检测流程与判定方式，分歧成因仍有待进一步厘清。与此同时，消费者仍感到错愕：品牌们都在强调一个技术性的事实——既然国标没有对甲酰胺的针对性要求，那么检测出这一物质，也就不等同于“不合格”。这种底气来源于目前我国纸尿裤标准的实际构成。目前，婴儿纸尿裤主要执行的是GB/T 28004.1—2021《纸尿裤 第1部分：婴儿纸尿裤》。这部标准详细规定了产品的渗透性能、pH值、微生物指标等，但对于甲酰胺，确实没有设立检测项目和限量值。与此同时，新修订的GB15979-2024《一次性使用卫生用品卫生要求》以及GB43631《婴幼儿及儿童用纸品基本安全技术规范》，构成了婴幼儿纸品的安全底线，但在这两部权威性极强的文件中，甲酰胺同样不在强制检测的清单之内。为何有毒物质甲酰胺，在我国纸尿裤国标中成了被忽视的角落？一部分原因正在于其隐蔽的存在形态。不同于直接添加的原料，甲酰胺在纸尿裤中通常是工艺残留物。而在传统认知中，纸尿裤不应含有此类物质，因此，标准制定初期并未将其视为常规风险点纳入考量。03百年外资、新锐国货集体翻车与人们日常“一分钱一分货”的认知相矛盾的是，此次被推到风口浪尖的品牌，偏偏不是什么低价劣质的三无产品，而是国内婴儿纸尿裤市场中的重量级产品。刘琪当初选择纸尿裤品牌时，正是考虑到两大头部育儿品牌的知名度：Babycare坐拥两千多万粉丝，好奇的线下线上广告更是随处可见，在刘琪心中，二者都是经得起考验的靠谱选择。舒英选择好奇时，也是看中大品牌的保障。这两年，她花在这一品牌纸尿裤上的钱，大概有6000左右。现在，家里只剩几片纸尿裤没用了，她正准备给孩子戒尿不湿。受访者供图舆论爆发后，舒英找到好奇京东自营旗舰店客服，追问道：“孩子这么小，对孩子下手！要求必须有个说法！”对方回复称，“平台所售卖的商品资质齐全，货源渠道正规”，“您反馈的商品安全问题并要求平台督促商家给说法，目前仍在紧急核实中，让您如此担心真的很抱歉。”受访者供图美国金佰利旗下的好奇，在这些品牌中，名气最大，也最稳居货架C位。这家1872年成立的全球健康卫生护理企业，2024年全球销售额仍在两百亿美元量级，其中国业务从上世纪90年代起步，南京是它在华最核心的生产与出口基地之一。和好奇这种“全球母舰+自建大厂”的路径不同，Babycare走的是另一条更典型的新消费叙事，其运营主体为杭州白贝壳实业股份有限公司，公开报道中其披露的阶段性业绩曾提到2020年全渠道GMV已突破50亿元，并在此后各大电商大促节点，全渠道销售额长期稳定在十亿元级别。白贝壳身后还能看到红杉中国等投资机构的痕迹，且市场上有过其与中金公司签署IPO辅导协议的相关披露，资本持续加持，也让它在大众认知中不只是单一纸尿裤品牌，而是覆盖全品类的母婴平台型企业。碧芭宝贝则是典型靠线上运营出圈的流量型国货纸尿裤品牌，靠IP联名、包装迭代和电商投放抓年轻人市场。以上多个知名品牌集体翻车，让宝妈宝爸们陷入焦虑，凤凰网《风暴眼》注意到，社交平台上，已经有人表示，准备自行将手中剩余的纸尿裤送检，还有人准备带宝宝去医院进行血液、肝功等方面的健康检查。朵朵则把没用完的纸尿裤全部丢掉了。她对凤凰网《风暴眼》表示，不会再选任何品牌的纸尿裤了，“因为不知道到底哪一个才是真正安全的”。她打算慢慢帮孩子改掉夜用的习惯，“大不了晚上多操点心，就算尿湿了床，无非就是勤快些洗被子罢了。”（文中人物均为化名）...
