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广东银行业保险业上半年成绩单发布 资产总额{等主要发展指标位居全}国第一
7月30日，一场聚焦2026年上半年广东银行业保险业发展态势的新闻通气会在广州拉开帷幕。会上披露的数据显示，广东银行业保险业在多个核心指标上继续领跑全国，包括银行业资产与负债总额、存贷款余额，以及保险业资产规模、保费收入和承保利润等，均稳居各省区市首位。
细究这份成绩单，不难看出，上半年广东银行业保险业不仅实现了总量的稳步增长，更在结构调整和治理效能上持续发力，一个与广东经济大省地位相匹配、与现代化产业体系相呼应的金融供给新格局正在加速成形。
主要指标领跑全国，背后是扎实的支撑力量。广东银行业保险业的发展成色，既是全省经济“底盘稳固、韧性十足”的金融镜像，也是金融服务实体经济的有力注脚。
截至6月末，广东银行业总资产达到43.99万亿元，总负债42.7万亿元，同比分别增长6.77%和6.75%；其中，各项贷款余额30.7万亿元，各项存款余额33.45万亿元，同比增幅分别为5.05%和4.04%。与此同时，广东保险业总资产达2.93万亿元，同比增长9.67%。今年前六个月，原保险保费收入累计4775亿元，同比增长3.44%；赔付支出1639亿元，同比增长3.08%；提供的风险保障金额高达4236万亿元，同比提升9.83%。
在外部环境复杂多变、行业深度转型的大背景下，这些指标的稳健表现，与全省上半年7.2万亿元GDP规模、4.5%的增速形成了高度契合，清晰勾勒出金融与实体经济共生共荣的内在逻辑。
金融“基本盘”的韧性增强，进一步印证了广东银行业保险业与实体经济的深度交融。为精准服务“制造业当家”的产业升级战略，全省制造业贷款余额已达5.31万亿元，同比增长13.45%，增速攀升至近两年来的最高点；仅半年时间便新增5604亿元，较去年同期多增2094亿元，制造大省的澎湃动能尽显无遗。
外贸领域同样亮点纷呈。上半年，广东全省进出口总额达5.49万亿元，历史同期首次突破5万亿元大关。广东金融监管局辖内外贸企业贷款余额随之攀升至2万亿元，同比增长11.44%。这一数据与“广东外贸在份额、增量、贡献三方面均位居全国首位”的整体走势相得益彰，凸显金融对外贸大省的精准护航。
保险业务的稳步增长亦值得关注，财产险的扩张映射出市场经营活力的修复，人身险的抬升则契合民生保障与内需改善的趋势。1—6月，广东全省财产险公司保费收入1177亿元，人身险公司保费收入3598亿元，分别同比增长3.95%和3.28%。
在服务高质量发展方面，数据同样可圈可点。制造业作为立省之本，其产业升级的金融支撑体系正持续加固。数据显示，全省制造业贷款比年初新增额中，超过四成（44.1%）流向了高技术制造业，信贷资源配置正加速向高端化、智能化、绿色化方向倾斜优化。
新质生产力领域的金融供给也呈现提速之势。全省战略性新兴产业贷款余额达3.78万亿元，同比增长14.55%。部分细分赛道表现尤为抢眼，半导体材料和设备制造、智能芯片行业的贷款增速均超过31%，而机器人等智能终端制造行业的贷款同比增幅高达53.48%。保险业同步发力，为新兴产业保驾护航，尤其创新低空经济保险保障服务，1—6月辖内各类低空产业保险保障金额已达446亿元，为未来产业构筑起坚实的风险防线。
科创赋能方面，覆盖企业全生命周期的金融生态正在加速成型。辖内15只大行系AIC基金已完成工商登记，基金总规模达198亿元，已落地14个项目，投资金额合计29亿元；去年开业运营的信银金投已投放8个项目，金额达到50.64亿元。
此外，全省科技贷款余额达6.6万亿元，同比增长14.25%；知识产权质押贷款余额865亿元，同比增长21.5%；1—6月，全省科技保险提供风险保障10万亿元，同比大增54.65%……这一组科技金融核心数据，直观展现了广东科创金融供给在量级上的跃升与结构上的深化。
在城乡协调发展领域，金融顾问机制正发挥积极作用。作为广东金融监管局推进“百县千镇万村高质量发展工程”迈向五年显著变化的关键举措，“金融顾问联县赋能行动”上半年已全面铺开。“百人金融顾问团”与全省57个县（市）及粤东西北29个区实现“一对一”结对帮扶，累计协助解决需求问题525个，谋划落地增量项目257个，带动全辖县域存贷比提升至81.52%，同比上升6.58个百分点。
功能特点
“华雨Geo{AI”大模型在沪发布}
上海七月十九日电（中新网记者 陈静）华东师范大学自主研发的“华雨GeoAI”大模型于十八日揭开面纱，正式对外亮相，此举标志着地理空间信息技术与人工智能的深度融合已攀升至全新高度。
作为2026年世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议的重要分支，“GeoAI空间人工智能论坛”在华东师范大学空间人工智能学院盛大召开。论坛汇聚了来自各界的专家学者，共同探讨空间智能的前沿议题。
据了解，“华雨GeoAI”大模型的研发工作由地理信息科学教育部重点实验室主导，同时获得空间人工智能学院、地理科学学院以及自然资源部超大城市自然资源时空大数据分析应用重点实验室的协同支持。该模型依托多源地球观测数据，巧妙整合人工智能算法、地理空间分析技术及物理机制模型，在极端天气监控、城市灾害预警以及复杂地球系统模拟等关键领域发挥坚实的技术支撑作用。展望未来，“华雨GeoAI”将持续强化智能感知、精准预测和风险决策的功能版图，致力于为打造更安全、更具韧性的城市生态贡献力量，同时为数字地球建设与可持续发展注入新的动能。
人工智能正以势不可挡的态势颠覆全球格局。空间人工智能作为实现“空—天—地—底”全域智能的核心驱动力，已然成为国际科技竞赛的战略高地，也是催生新质生产力的重要杠杆。华东师范大学党委常委、副校长兼空间人工智能学院院长施国跃指出，深度布局空间人工智能领域，打造高端学术创新平台，既是学校主动融入国家人工智能战略布局、落实科教兴国方针的关键行动，也是推动新工科发展、激发交叉学科创新活力、实现核心技术自主突破的核心抓手。
论坛主题演讲环节中，四位权威专家从全域空间视角出发，描绘了GeoAI技术演进的崭新图景，并输出了诸多具有前瞻性与引领性的学术洞见。
使用说明
高校{生成式人工智}能治理的国际经验
生成式人工智能正以空前之势重塑全球高等教育的版图。从学生撰写论文，到教师设计课程，再到高校教务管理，这一颠覆性技术已深入渗透到教育链条的每一个细微环节。它在显著提升效率的同时，也带来了一系列不容回避的隐忧——学术诚信的边界被模糊，数据安全的防线遭到挑战，伦理责任的归属变得扑朔迷离。面对这样一把利弊交织的“双刃剑”，如何在释放技术赋能潜力的同时构筑有效的风险防控屏障，从而探索出一条契合人工智能时代需求的高校治理新路，已然成为全球高等教育界共同面对且亟需破解的时代课题。
价值航向：从“严防死守”到“价值驱动”
生成式人工智能向高等教育腹地的持续挺进，绝非仅仅是引入了一件效率工具，它更深层地触发了对教育内在价值与未来人才塑造目标的根本性省思。纵观全球各大高校的治理实践，大致可梳理出三种鲜明立场：严令禁用、有界开放，以及将技术深度内嵌于教育肌理。这三种取向，既是技术扩散在不同发展阶段所留下的现实印记，也深刻折射出高校在恪守教育传统与拥抱技术变革之间所面临的价值抉择与张力。
在生成式人工智能崭露头角的初始阶段，一批高校和教育管理机构不约而同地选择了审慎防御的姿态，对其使用施加严格限制。这种策略的核心，在于防范新兴技术对既有教育秩序造成强烈冲击。教育界普遍弥漫着一种忧虑：学生若过度依赖智能工具，其独立思辨和创新创造等核心素养恐将日渐式微。与此同时，根深蒂固的学术诚信规范，也使得高校在面对这种可能部分替代人类认知劳动的技术时，本能地倾向于保守应对。美国纽约市教育局早期的做法便是典型注脚，其在2023年初以可能损害学习成效为由，明令禁止在校园网络和设备上使用ChatGPT。尽管该禁令因技术应用的势不可挡而在数月后取消，但这种审慎的防范姿态，却生动反映了传统教育模式在技术风暴初期的应激反应。
伴随技术能力的持续跃升及其在教育场景中的广泛落地，越来越多的高校正逐步意识到，简单粗暴的一禁了之既难以落实，也违背时代发展的必然趋势。因此，治理立场开始向“有条件开放”转向。治理的重心也从“是否允许”转变为“如何规范”，普遍路径是发布详尽的使用指南，为师生提供清晰的行动框架。以英国牛津大学为例，该校于2024年发布的使用指引，明确区分了可允许与严禁使用的具体场景：它支持学生运用智能工具来提升学习技能和辅助课程理解，同时掷地有声地强调，人工智能绝不能替代人的批判性思考，更不能取代建立在证据之上的学术论证和学科知识建构。这种以规范引导为核心的治理模式，在坚守学术底线与为技术创新预留探索空间之间，努力寻求一种动态平衡。
在此基础上，一些更具前瞻性的高校已超越单纯的风险应对逻辑，转向以教育赋能为导向的积极立场，将生成式人工智能视为撬动教育范式深层变革的战略杠杆。它们通过周密的制度设计与充裕的资源投入，主动推进该技术与教学、科研及行政管理的全方位融合。2024年，美国亚利桑那州立大学开创先河，成为全球首个与OpenAI建立深度合作伙伴关系的高校，在课堂教学、科研辅助和行政流程中系统引入智能工具，大胆探索人机协同的新型教育模式。这一重大转向，揭示了高校治理逻辑的内在演化——从“使技术适应既有教育框架”到“让教育因技术而实现跨越式发展”。当生成式人工智能被纳入制度化轨道并与教育目标同频共振时，其价值便不再局限于效率的提升，更在于对教育范式本身的重塑与再造。
规则建构：多层规范体系划清应用行为疆界
在“有界开放”与“教育赋能”这两种主流治理取向之下，负责任地使用技术是所有实践的共同前提，这必须依赖具体、可操作的行为准则来落实。总体观之，全球高校正围绕学术诚信、数据安全与责任归属等关键领域，逐步编织起一套系统化的规则网络，将宏观的治理理念细化为师生可以遵循、可以问责的具体规范，从而为技术的应用划定清晰而明确的边界。
学术诚信，无疑是高校在治理浪潮中面临的最为核心议题。由生成式人工智能辅助产出的成果，其原创性归属饱受争议。为此，国际高校普遍从三个维度着手调整学术规范：其一，扩充对学术不端的定义，将“未经明确授权的AI使用”明确纳入作弊或剽窃的范畴；其二，在具体教学情境中细化使用边界，清晰区分允许与禁止的环节，例如允许将AI用于资料收集整理等辅助性工作，而在核心观点形成和最终内容创作等关键环节则严格禁止；其三，建立强制性的披露机制，要求学生在提交成果时，必须如实说明所用AI工具的名称、应用的环节以及生成内容的占比，将过程透明作为合规的基本前提。值得注意的是，在检测手段的应用上，国际高校普遍表现出审慎态度。当前市面上主流的AI检测工具误报率依然偏高，对非母语写作者尤为不公，且潜藏着数据泄露风险。因此，包括麻省理工学院在内的众多顶尖学府，并不主张将技术检测结果作为唯一的裁决依据，而是倡导结合人工专业判断进行综合评估。
数据安全，是高校治理中带有刚性约束的领域。用户输入生成式人工智能的信息，可能被用作模型训练的数据来源，这对学生个人隐私和高校敏感科研数据构成了现实威胁。为此，国际高校大多建立了明确的数据安全规范，明令禁止将个人隐私、敏感信息以及高校自有数据上传至未经安全认证的AI平台，同时积极鼓励师生优先选用学校官方采购或认证的安全工具。在具体的风险防控实践中，数据分级管理被证明是一条行之有效的经验。哈佛大学便是一个案例，该校将数据划分为从完全公开到高度敏感的五个层级，并严令禁止将属于机密级别的数据输入公共智能模型。与此同时，为了在安全与效率之间取得平衡，杜克大学等高校积极推动校园专属大模型的研发与部署，引导师生使用经由学校授权、更具安全保障的企业版或私有化工具。这种“堵疏结合”的治理策略表明，数据安全治理绝非单纯的消极设限，而是通过制度化的安排，为技术在可控的边界内释放活力。
此外，基于生成式人工智能的人机共创模式，使得内容生产的责任归属问题变得空前复杂，这要求高校必须在制度层面给出清晰界定。在此问题上，全球高校正逐步凝聚起几项共识：第一，必须明确AI生成内容可能存在的偏见与谬误，使用者有义务进行严格核查，并对最终产出负全部责任；第二，严禁将人工智能系统列为论文或成果的作者，以维护人类在学术活动中的绝对主体地位。这一规则背后的深层逻辑不言而喻：生成式人工智能可以作为强大的辅助工具提升效率，但绝不能僭越人类的判断力，更不能转移本应由人类承担的学术与伦理责任。
能力锻造：赋能生成式人工智能的有效应用
仅依赖规则约束与事后追责，显然难以从容应对生成式人工智能持续迭代所引发的复杂挑战。全球高校正日益深刻地认识到，治理的重心应当从设定行为规范，进一步拓展至深层次的能力建设。通过系统性的素养培育与资源支持，让师生真正具备深刻理解并娴熟驾驭人工智能的能力，才能真正实现技术对教育的赋能愿景。早在2019年，联合国教科文组织发布的《北京共识——人工智能与教育》便前瞻性地提出，应“采取体制化的行动，提高社会各个层面所需的基本人工智能素养”。
生成式人工智能素养，绝非等同于单纯的技术操作技能。国际研究普遍将这种素养划分为层层递进的多个维度：从最基础的技术认知与功能理解，到熟练的工具运用与任务整合，再到对AI生成内容的批判性审视与创造性再加工，直至能够在复杂多变的现实情境中做出独立的伦理判断与负责任的行为决策。这种素养观的核心，在于让技术“为我所用”而非被其牵引或奴役。在这一全新框架下，人工智能时代高校人才培养的重点，已不再局限于知识传授与技能训练，而是更加侧重于基于AI环境的批判性思维、高阶学术探究能力和创新意识的养成，以更好地适应知识生产方式与职业图景的剧烈变革。
在学生赋能层面，《北京共识》建议运用人工智能“促进学习和学习评价”。围绕这一目标，国内外高校正从课程体系重构与学习方式转型两个方向同时发力。在课程建设上，一条路径是将生成式人工智能有机嵌入专业教学之中。例如，新加坡国立大学将AI编程辅助工具引入计算机专业课程，在夯实学科理论根基的同时，帮助学生积累人机协同开发的前沿经验，从而更好地适应被AI深刻重塑的产业环境。另一条路径是开设面向全体学生的人工智能通识课程。南京大学便是先行者，该校推出了体系化的本科生AI通识课程，将技术原理、伦理规范与行业前沿应用融为一体，助力学生构建紧跟时代的知识体系。此外，一批高校还在探索将AI融入学习评价环节，通过过程性评估与个性化反馈，有效提升学生的自主学习效能。
在教师赋能方面，《北京共识》着重强调要运用人工智能“赋能教学和教师”。为此，国内外高校正积极构建系统化的支持体系：其一，提供定制化的培训项目与丰富资源，帮助教师掌握智能工具在教学场景中的应用方法，如墨尔本大学推出的“AI for Teaching and Education”系列资源，为教师提供了紧跟时代步伐的教学支持；其二，开发轻量级、易于上手的自助工具与平台，降低技术应用门槛，斯坦福大学、复旦大学等高校创建的人工智能共创平台，都为教师提供了简便的探究与实验空间；其三，设立专项研究基金与激励计划，鼓励教师开展基于AI的教学改革与科研创新，例如卡内基梅隆大学的“生成式人工智能教学研究计划”以及中国人民大学的“AI赋能科研创新应用”资助项目。这些举措从素养提升、工具保障到制度激励等多个维度协同并进，切实有效地提升了教师在智能化教学环境中的创新实践能力与内在驱动力。
全球高校对生成式人工智能的治理探索，正逐渐超越单一层面的技术风险防控，迈向一场关乎价值重塑、规则建构与能力培育的系统性变革。面向充满机遇与挑战的未来，我们应当继续坚守以人为本的根本原则，以更加开放、审慎和智慧的姿态，推动人工智能与高等教育的深度融合，在汹涌澎湃的技术浪潮中牢牢把握教育变革的主导权，从而培养出真正能够适应并引领未来时代发展的高素质人才。
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