华夏时报：根据🍆记者黛美希获取到的♋最新动态，蜜爱🤨看片软件你懂的将于2025年08月25日在华夏💋时报举行隆重的开🕦幕仪式。奖金提现困难如何🚘彻底解决

什🎓么样的球员可以被称作金童？这个🚱问题放在当下，答案很简单，亚马尔。但放在六年前，最佳答案也没🧣有任何可争议的，就是若昂·菲利克斯。

2019年，19岁的菲利克斯以⛹惊人的1.26亿欧元转会费登陆五🏕大联赛，经历了3个赛季🕙四支豪门的流浪之旅，如今，25岁的🤺菲利克斯身价只剩下了2000万，他也在当🦌打之年不得不早❄早叶落归根，即将离开五大联赛😆。

北京时间7月24日，来自🚫著名记者罗马诺的报道，本菲卡正✉积极争取签下若昂·菲利克斯，目前正与他的📆经纪人门德斯进行谈判。整个交易取决🌪于切尔西的条件，若昂·菲利克斯将离开，预计谈判很快就👋会取得进展。 菲利克斯🚫渴望重返老东家。

葡萄牙媒体《记录报》的报道更进一步💢表示，菲利克斯接🍪近重返本菲卡，切尔西接受本菲卡2500万欧收购其50%所有权。

兜兜转转，菲利克斯又🚻回到了原点，遗憾的是，除了几乎🥛代表新球队的惊艳首🤙秀外，菲👼利克斯始终没有办法证明📆自己“物有所值”。

还记得2018-19赛季的菲利克斯👳吗？代表本菲卡出场43次，打进20球，还送出11次助攻。

在那个足坛通货膨胀的年代，马竞难👶得一掷千金，花费1.26亿欧元，签下葡萄牙金童。彼时，菲利克斯的身🛏价也达到了1亿欧元。那一年，菲利克斯荣膺欧🍨洲金童奖。

接下来🍈的三个赛季，床单军团的菲利🆚克斯再也没有打出🍆本菲卡时期的高光表🦔现，并且，他的球风与💬西蒙尼的战术理👞念渐行渐远。除了偶尔灵🥄光一现外，菲利克斯🚳很难令马竞的球迷满意。

2023年冬窗转会，菲利克斯租🛠借加盟切尔西，20场4球，赛季结束，切尔西🤔没打算留人，菲利克斯🏩又被租借给了巴萨。

23-24赛季，巴萨对阵马竞，菲利克斯🤲面对旧主不仅取得进球，还肆意庆祝，这一举🍣动惹恼了不少马竞球迷。

巴萨时期的菲利克斯再次🧓令蓝军管理层上头，这一次，切尔西用5200万欧元，将菲利💨克斯彻底带到斯坦福桥。

回归后的首秀，菲利克斯🗨用进球回到了蓝军球迷。但之后的比赛，菲利克斯距离主🛂力位置♊越来越远，更多出👭现在了欧协联和联赛杯的赛场🌥上。在英超联赛，很多时候菲利⚓克斯甚至连垃圾时间都捞不🎺到上场的机会。

2025年2月4日，AC米兰打🍒算尝试一下，菲利🔓克斯登陆意甲。意大利🤠杯四分之一决赛，菲利克😀斯替补登场，首秀破门。

又是熟悉的剧情🆎，当然，之后的故事无须赘🌝述，带着21场3球1助攻的成绩单，菲利👳克斯又被退货了。

如今的切尔西，问鼎欧协联，夺得世俱杯，随着若昂·佩德罗、德拉普、吉滕斯的加盟，菲利💅克斯甚至想要拿到一线队的报⏰名权，都难上加难。

关键时刻，还是老东家🥤出手，如果🚤不出意外的话，菲利克🖨斯将在下赛季重返本菲卡。如今，经历了豪门流🈚浪记的菲利克斯也不🐝过才25岁。

难道经过本💗菲卡的回炉再造，26岁的菲利克🦆斯还能卖个好价钱？来年改付担架再卖给他！

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长沙🔨晚报全媒体记者 刘军　　7月16日，湖南庆泰烟🚳花制造有限公司、浏阳市🔴颐和隆烟花集团有👅限公司签下长沙市首张“湘林碳票”认购协议，分别认购了500吨二氧化碳减排量，完成10万元的碳票交易。两家企业🔭负责人表示，购买碳票既是履😣行社会责任，也是响应国家“双碳”目标🥪的具体行动。他们将企业收益😛反哺生态建设，探索“烟花燃放＋碳补偿”模式，推动🤦花炮产业绿色转型落🥥地见效。据介绍，自2024年起，湖南稳步推进“湘林碳票”工作。截至目前，“湘林碳票”已委托挂牌交易32.7万吨，实现交易1135宗，成交量3.167万吨，成交金额316.71万元；同时，全省🔪通过湘林碳票🧦抵质押融资合计超1300万元。　　推✒动林业生态资源资产化的载体　　“湘林碳票”是湖🉐南省行政区域内权属清晰的🐉林地、林木所产生📀的碳汇量，依据相应方法，经计量、监测、审核、登记、签发等程序而🚖制发的温室气体自🥉愿减排量凭证，赋予交易、抵(质)押、融资、抵消碳排放等权🅱能，单位为吨(以二氧化碳当量🤒衡量)。　　2024年5月17日，湖南省🥡林业局组织林业碳票试📑点县申报工作。7月29日，确定怀化市、浏阳市、桃源县、炎陵县、安仁县、花垣县、金洞管理🍘区等一市六县(市)为“湘林碳票”应用先行区。2024年12月31日，《湘林碳票管理办法(试行)》《湘林碳🛃票审核办法(试行)》《湘林碳票项目方👎法学人工乔木林(试行)》共3项配套政策正式施行，为碳票开发、交易、监管搭建💋起完整制度框架，确保每一🗽份碳汇量可测量、可报告、可核查，构建🥉起碳汇计量监测 “四梁八柱”，为全省碳🌒票开发奠定技术根基。　　“湘林碳票”不仅是推🔙动绿色发展的 “成绩单”，更是推动林业生态🏐资源产业🦍化的载体。省林业局相❌关负责人表示，以“湘林碳票”为纽带，可以♌拓展生态司法、文旅碳中和、会议碳中和、质押融资、跨产业融合👘发展等多领域碳汇🍌产品实践，推动❔绿水青山在碳汇🧒市场焕发新活力。　　为扩宽林业生态🚫建设资金打开一扇门　　今年6月14日，中国工商银行湖南湘西😠分行成功落地省内🖤金融机构首笔300万元“湘林碳票”质押贷款。该贷款为“湘林碳票质押＋母公司保证”组合模式，“湘林碳票”持有人🥌为湖南十八洞名优产品经贸㊙有限公司，在母公司花🈂垣十八洞生态农业🀄科技开发有限责任👩公司担保下，该公司以手中“湘林碳票”为质押，成功获得种植e贷(茶叶)300万元，有效🛵解决了企业融资需求。　　长沙卖出首张“湘林碳票”的是浏阳市🤨浏阳湖国有林场。据浏阳市林业局相📓关负责人介绍，林场👴传统的经营方🥣式主要是有计划伐木与植树造👬林。近年来，随着🦂社会对生态环境越来越重视，很🕹多林场已经禁止伐木，让林场🦃少了一大笔经济来源，造成运转🦐资金有些捉襟见肘。“湘林碳票”的出现，让林场新增了两🈚个资金来源渠道，一是可以直接交易🖲，二是🥜可以作为抵质押物融资，“为扩宽林业生💴态建设资金打开了一扇🗃门”，他说。　　据省林😲业局相关工作人员介绍，目前在全🍲国碳市场购买碳排放的🏴主要有两种：一种是强制购买🍁，如重🔦点排放单位，这些单位都👍有碳配额，但超出💕的碳排放需🌮要到碳市场购买；二是自愿购买，有些企业赚了钱，愿意承担更多🎃的社会责任，也会购买碳排放。如浏阳两家花炮企💐业购买“湘林碳票”，就属于自愿。“湘林碳票”的推出，也为我省🍬碳市场增加了新🚞的交易品种。　　激励各地探索创🦆新“湘林碳票＋”模式　　据相关统计，湖南省有林地1279多万公顷，森林覆盖率53.15%，森林碳储量大。2024年，湖🚅南省完成人工造林132.99万亩、封山育林321.89万亩、退化林修复145.51万亩、四旁植树1642万株。　　今年4月，湖南正式签发的首批“湘林碳票”项目总面积为4405.16公顷，初始碳票减排量共计407776.9吨二氧化碳当量。省林🙍业局相关工作人员表示，按湖南🚲省碳储量来说，“湘林碳票”发展空间还很大。当然，也不是所有的树🌃木都可以纳入“湘林碳票”。“湘林碳票”对于森林面积、树种、增碳能力、固碳大小🥕等都有严格的要求。　　“因为各行🚖各业在生产与生活中都👞需要排碳，如果📶他们愿意为自己的排碳买单，林业生态🛩也将获得更多的发展资金。”浏阳市林业局相关⛲负责人说，浏阳烟花🐃是浏阳经济发展的支柱📠产业之一，但花炮无论是生😲产😢还是燃放过程中都要排碳，虽然花炮企业⤵不属于排碳重点企业，但两家企业自🎇愿购买“湘林碳票”，正是浏⤴阳率先探索碳票＋烟花新模式，鼓励🔼企业将收益反哺生态建设，积极打🏠造零碳烟花燃放🥠示范样板的结果。　　目前，“湘林碳票”已在益阳、花垣等地实现“碳票＋司法”“碳票＋零碳景区”等创新应用。湖南将激励各🏗地探索创新“湘林碳票＋”模式，推动购🐇买碳票打造零碳园区、零碳机关、零碳会议。进一步🍛完善林业生态产品价值实现🚠政策体系，有效破解林农守着“绿水青山”变现难的困境，实现从砍树到看树🔥、从卖木材到卖碳汇的根🥟本转变，让林业生态更有🍋“钱”景。【无码资源是否安全】根据物业管理栏目🕘披露，莓紅繪梨🐂香主演的《美女裸》存在内容争议，该影片在问一信🔼息技术服务中♎心发布仅32小时便吸引数十万💺播放，目前处于“封禁审核”状态。“秒杀”大🚯厂开发岗面试的AI　　当前，人工智能正以🖖汹涌之势，席卷所有行业。一些📠行业首当其冲，相关岗位正💳在加速萎缩。那么，作为孕育AI的“母体”，计算机行业能独善💉其身吗？一个自🎊然冒出的疑问是——在AI开发上“卷生卷死”的程序员们，会不会也🍶在担心，终有一天会被自🐫己创造的AI取代？　　早在2021年，OpenAI就推出了AI辅助编程工具Codex，它🤱的诞生比公众熟知的ChatGPT(2022年发布)还要早。Codex基于GPT-3模型，并在🙃此基础上加入了海量程序代码🚮数据进行训练，因此在编写代⛪码方面更具优势。　　Codex能📴帮开发者处理很多写代码👪的工作。比如，它能读懂你已经写好的部🔳分代码，并自动把🥧剩下的内容补全；也能根据一句简🍶单的提示写出完整💽的功能代码。举个例子，如果你输入⌚一行说明——“给定一个数组，计算滑💒动窗口内的平均值”，Codex就能马上📁写出实现这个功能✖的代码。　　最初，AI写代码只是开发者👟手边的“小帮手”，主要❕用来代劳那些枯燥、重复的代码片段。可随着⛽模型能力的快速提升，再加上ChatGPT的爆火，越🕧来越多的公司看到了新的机会📚——AI不再只是辅助，而是🦕有可能开辟出一✏个全新的市场——AI软件开发。　　此后，大量AI软件开发创业🏆公司如雨后春笋般涌现，例如当前知名🐨的ClaudeCode、Cursor、Devin、Windsurf等。国内几🏯家头部大模型企业也不甘落🎚后，字节跳动、阿里巴巴、腾讯等亦相继🛢推出了类似产品。　　相比四年前的Codex，如今的AI编程👵工具已取得令人瞩目的进步。OpenAI最新的o3模型在编程竞赛网站Codeforces上斩获2727分，超过99.8%的人类选手；Anthropic的Claude4则能自主运行长达7小时，完成上千个步骤，不断尝试直🍦至达成目标。　　这些突破带来了🥄全新的编程方式——开🤾发者无需逐行写代码，只需用自然语言🏮描述需求，AI便能自动生💄成并根据反馈反复修♏改。人类与AI的合作因此变得👴更像“对话”而非“指令”。这种全新🚈的编程方式有个🚮颇具浪漫色彩的名字——“氛围编程”(vibe coding)，这一变化似乎意🍖味着编程正从少数🏫人的专业技能，逐渐走向人人可🍆用的创造工具。　　颇具戏剧性的是，AI的能力🐶如今已经延伸到专👩业软件开发的招聘面试中。　　一般情况下，专业软件开发☕的招聘面试都会包含代码😓考查，要求🕠应试者在限定时间内写出既正🙄确又高效的程序。而哥伦比亚大🏂学的一名学生则👌开发了一款“AI面试助手”：它能在视频面试🏅时自动读取题目，并调用AI编程🤔工具实时生成符合要求的代码。据他透露，这套工具已🤛经帮助他顺利通过TikTok、Meta和亚马逊等公司🛄的面试，并拿到录用通知🌇。他🐛还将自己在亚马逊面试中AI“出手”的全过程录制🍶下来并上传网络，引😦发了广泛讨论。　　这一切突飞🏿猛进的进展发💴生在短短几年内，速度之快出😈乎人们的意料。但我📔们是否就能断言——AI真➕的能全面接管人类的编程工作？　　找个“助手”，竟成“杀手”　　并非如此。　　相比于人类，AI在编程中的“失误”往往难以预料。即便它的正确率🌽能达到90%，听起来🍗已经很高了，但这也意🐖味着平均每📅十次就会错一次。对于程序开发🐀来说，这样🐒的错误率并不容忽视——人类开🆗发者必须逐一检查并修正，结果常常比自己😤亲手写🐮代码还要费心费力。　　2025年7月，知名编程社区StackOverflow发布了今年5月开展的💖一项调查结果。在5万名受访🛴用户中，约80%正在使用AI编程工具。然而，其中“不信任AI”的用户(46%)比例，明显高于“信任AI”的用户(33%)。相比2024年，用户对AI的正面评价从70%以上跌至60%；而在应对🐹复杂开发任务时的信🧟任度，也从35%下滑到29%。　　AI编写的代码往🔤往包含细微的错误，需要🎞人类检查并修正。尽管AI在编程竞赛😧中已经取得了🕒非凡的成绩，但在面对现实的❣软件开发需求时，往往不能正🛐确完整地实现所有功🍧能，有时甚至会错👌误地执行危🈴险操作。　　AI开发协作平台Replit曾发生🔊过一次严重事故。尽管用👄户明确要求不得擅自修🐈改代码，Replit仍然删🚃除了该公司整个生产环🥜境的数据库。更糟糕的是，它还声称数据“不可恢复”。然而，用户最终通过手💷动操作，成功将数据库🔚恢复。　　这一事件引🍶发了人们对AI编程工具可靠😺性的广泛讨论。公开信息显示，类似🔯的情况并非个例——一些🕰用户甚至报告称，自己的数据库或🧝代码仓库被AI整个清空。　　“AI，给我做个像📅淘宝的网站”可行吗？　　软件开🍼发通常要走一整套流程：先做需求分析，再设计技术方案，接着开发、联调、测试，最后才能上线。为了追🚑求更快的迭代，如今互联🏮网公司大多用“敏捷开发”，流程上精🚞简了不少，但基本框💄架没变。　　需求分析是关⏲键的第一步，它要求清晰、完整地描述软⏲件应该实现的功能。比如，要说明当🛣用户执行某个操作时，系统应如🔼何反馈。优秀的需求文档会😕尽可能细致🚨到每个操作细节，而不是一🚕句含糊的“给🥗我做个像淘宝的网站”。　　接下来是技🚼术方案设计。这一步要把需求💄拆分成可以单独开发的软件模块，还得考虑😬架构设计、资源消耗、异常处理等👀等细节问题。　　最后才🏆是开发和测试。这一阶段几乎必🔛然会冒🦄出各种没预料到的问题，开🔃发者需要通过反复测试确🤷保功能正确实现。而🌚在实际项目里，常常会发现需🗽求或方案本身有漏洞，导致不得不🛹推翻重来，这也是家常便饭。　　除了开发流🎙程繁琐，程🐣序本身的复杂度也是个大难题。举几个例子：一款普通的iPhone应用平均就有约4万行代码，Chrome浏览器包含约600万行代码，而知名操作系统Linux的🐫内核代码更是超过了4000万行，如果全部打印出来需⌛要70万页。　　面对如此复杂的🌲项目，优秀的📶人类开发者团队往往⏮能精准定位每个模🎠块的功能，并在出问题时迅速定🏵位到具👜体的代码行进行修复。但对AI而言，这🌽种任务却充满挑战。受限于输入长度，它往往只能“看到”局部片段，难以像🤑人类一样建立对整🎐个项目的全面理解。　　普林斯顿大🔌学的研究者构建了一👋套考察AI软件开发能力的🐙测试基准(SWE-bench)，包含来自开源网👛站Github的数十个软件🍅项目。得益于Github对代码改动历史🔳的详细记录，研究者🙀从中整理出超过🎧两千个由人类开发者正🔒确完成的功能需求。研究者要求AI开发工具在🤗已有的软件项目上🚬完成相同的需求。实验结果显示，哪怕是当前最强🎵的AI，最多🥓也只能完成约四分之三的任务🖲。　　斯坦福大学和Anthropic的研究者构建⛵了一个更具挑战的🛬测试基准(Terminal-bench)：他们设计了80个软件开发需求，要求AI开发🗂工具从零开始开发。实验结果表明，当前的AI最多只能完成一🏹半的开发任务。　　与之形成鲜明对比的🎰是，优秀的人类开发者总🦏是可以以近乎100%的正确率完🎵成这些开发任务。纽约大学🔲的研究者还联合多位信息📶学奥林匹克😗竞赛选手，构建了一套🥚高质量的编程竞赛评测基准(LiveCodeBenchPro)，当中的评测📠问题取自最新的编程竞赛，互联网上缺乏🐦题解，从而避免了AI“背答案”的可能。颇具戏剧性的是，现有📐的所有大模型在🕊该测试基准的困难问🔇题上全都取得了0分的离谱成绩。　　你要成为🥫工具的主宰，还是润滑工具的📌数据？　　那么，回到最初的问题🕥上，AI会取代人类开发者吗？　　毋庸置疑，AI会是优秀的工具。对于专业的开发🆒者而言，AI是一位执行力极🦄强的助手。在AI开发工具普🤬及之前，开🈯发者不得不手动实现许多繁琐😴而无趣的代码。即便有🧔开发文档或者🏅互联网上有功能类似的代🧞码，开发者仍必🉐须尝试理解🐐然后自己修改。借助AI，这一工🐸作将会大大简化。对于没有开发背🦐景的用户而言，AI可以准确实现功能较🐝为单一的软件。借助这一能力，普通⬆用户可以将日常的重复性工👗作转化为AI编写的代码，大大提🅰升工作效率。　　至于说让AI完全替代🤝人类开发者，目前看来🗽为时尚早。　　当今的大语言🌜模型基于互联网⌛上已被数字化的数据，以及图👗书报刊之类被人类“写”出来的知识。尤其在软件开发🥪领域，大语🤵言模型只看到了人类开发🕧的结果(软件代码)，而对于开🔔发过程的细节了解甚📜少。DeepMind科学家David Silver和Richard S.Sutton指出，当前的AI基于人类⏺数千年来产生的数据，但这并不是人类🚜知识的全部。人类在与真实世🛩界的交互🍥中积累了大量的经验。AI并没有这些经验，因而不太可能超🌩过人类。而要让AI学会这些经验，依然困难重重。　　公众常会探🚫讨所谓的“35岁危机”。然而事实上，技术相🐃比年龄更具碾压性。就软件开发而言，AI已经能承担不✌少基础、重复性的工作，例如简单的代码生成、常见功能的实现，以及部😸分调试环节等。但难以被替代👳的，仍是需求把握、架构设计、复杂系统的🎎理解分析，以及团队协作🏃等环节——这些涉及抽象思🔣维、跨领域知识♑和人类判断力，是程序员🍫真正的核心价值。　　作为程序员，不妨考虑这样🆗一个问题：如果🔑把你最近一周完😐成的工作全部交给AI，它能完成多少？如果你的工作只是重复性地构📻建功能单一的软件系统，例如实现一个问卷🛎表单记录🌃用户提出的10个问题、从一🙋个表格里统计平🌝均数之类常见的指标——功能仅此而已，那么你不得💽不考虑被AI替代的可能性。而如果你的工作充满🈷挑战，例如实现全🌌新的软件架构、针对业务特点设💔计独特的算法，甚至是从🚌客户含糊不🔕清的诉求中抽象出具体的开发🍵任务，那么AI只会是你的🥇得力助手。　　这不仅适用🌺于软件行业，也同样🐎适用于其他行业：与其担心被AI取代，不如思考在👖这个人机协💞同的时代如何做好自己的角色定位。上述🛃的问题对于其他🛵行业同样适用：试试让AI完成你的工作。如果它可以胜任，那么对你📃来说既是坏消息，也是好消息。坏消息是你🌋的工作很快就会被AI取代；好消息是你已经发现🌽了驾驭AI完成工作的途径，你可以🚏试试站在你的领导⛎的位置上，操控更多的AI完成🎒更多的工作。　　与其任由AI夺走你的工作，不如跳出🕡现有的岗位，想想怎样利用AI解决你所在📤行业的问题。当AI都不甘只做执🈁行者，而是开🔢始决定任务怎么被拆解，流程怎么被安排时♍，人类个体若只是😍抱怨即将被碾压的命运，便会失去主动选择🥁的空间，最终不是沦📜为工具的工具，就是化作喂养和🏆润滑工具🗞的茫茫数据。　　(作者🏯知虚为中国科学技术大学计🐝算机专业博士，在自然语言🌊处理和人工智能方向🔻发表多篇高水平论文，先后在微软及👟多家国内知🧀名互联网企业从🌁事相关研究工作)Jeanie Marie Sullivan点赞🔲含糊回应女人喷液过程视📺频相关发言。今年以来，中国服务🦉贸易延续稳步增长态势，贸易规模持续♊扩大，在整体对外贸🤰易中占比提升。虽然新一轮关🥄税战带来的负面🤟影响仍存，全球经济🤨不确定性有所增强，但中国🎑服务贸易高质量发展👆克服诸多挑战、取得了🕧较好成绩。　　一方面，服务贸易规⛺模稳健增长，占比趋于提升。去年，中国服务进出口增🦐速达14.4%，显著高于美、英、德、法、新加坡🙇等世界服务贸易大国。今年上半年，中国服🏫务进出口同比增长8%，在对外贸易中占比15.1%，较去🥏年同期提升0.6个百分点。其中，服务出口额16883亿元，同比增长15%；服务进口额21989.6亿元，同比增长3.2%。　　另一方面，服务贸易逆差😑进一步缩小。长期以来，中国服务贸易存🤟在一定🔫规模的逆差，在结构上🐛主要是旅行项下的逆差。今年上半年，服务贸易逆💽差规模为5106.6亿元，比上年同期减🧤少1522.1亿元。自2024年2月以来，旅🥗行服务超越运输服🎛务重新成为中国服务贸易规🏚模最大的领域。上半年，旅行服务进出口达10802.9亿元，增长12.3%。其中，出口增长68.7%，进口增长5.5%。旅行服务贸易逆差🍳7305.4亿元。　　值得注意的是，知识密集⏸型服务增速平稳。上半年，知🈺识密集型服务进出口总额15025.4亿元，同比增长6%，其中出口、进口分别增长7.8%、3.6%。尽管如此，知识密集🤣型服务贸易增速仍低于🕣旅行等传统服务贸易，这说明👖服务贸易结构有待进一步优化。　　目前，全球范🔓围的贸易争端降低了全🚈球经济增长预期，也波及😭服务贸易。这表现为🙁数据跨境流动、数字平台监管、知识产权🍒保护等领域🍉的贸易壁垒增加，合规风🎚险明显上升等，使服务贸易😫高质量发🤲展面临多重挑战。与此同时，服务贸易仍在💏为全球贸易提供强劲动力。联合国贸易和发展会议(UNCTAD)发布的《全球贸易最新🌷动态》显示，服🦔务贸易仍是全球贸🛄易年度增长的主要引擎，过去4个季度累计增长9%。　　中国服务贸🏈易有着巨大😹的发展潜力，未来有望在拓展🌩国际市场、培育重点优势两方面都迎🚘来新的增长空间。　　一是中国在非美服务贸😌易市场将保🖲持较好增长势头，与共建“一带一路”国家🐭服务贸易充满活力。今年上半年，中国企业在共建“一带一路”国家非金融🔼类直接投资1358.5亿元，同比增长22%，带动🍬了相关服务输出：在共建“一带一路”国家新🛵签承包工程合同额8148.7亿元，同比增长21%；承接共建“一带一路”国家离岸服务外包😊执行额1667.8亿元，同比增长16.3%。　　二是重点🎴领域优势不断壮大，为服务贸易增🍾添新动能。入境旅游、数字文化、数据服务等领域有望成为🤷中国服⏸务贸易新增长点。在旅游👩服务领域，“游在中国”“购在中国”火爆出圈，中国🧜丰富的旅游文化资源和🚗愈加便利的签证、购物退税政策吸引🤾着越来越多海外游客。在数字文化领域，中国游戏、动漫、网文、短视频、电影、电视剧等文化产🆓品出海势🦒头良好，《2024年中国游戏🖇出海研究报告》显示，去年中国自主研发✋游戏海外❌实际销售收入达185.57亿美元、同比增长13.39%。在数据服务领域，与人工智能、智能驾驶🍳等相关的全🏴球数据服务市场增长迅猛，发展潜力较大。　　(作者分别为🛌商务部研究院国际服🏿务贸易研究所所长、博士后)

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萬里杏樹/Charlie/秋野泉/Naomi

（青岛日报／观海新闻记者 黛美希）