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　　中新社乌鲁👍木齐7月24日电 (苟继鹏)2025年新疆夏粮单产411.5公斤/亩，比上年增加11.1公斤/亩，增长2.8%，单产增量、增🚗速均居中国首位。

　　24日，新疆📈维吾尔自治区人🛶民政府新闻办公室😙举行新闻发布会介绍，2025年新疆🗨夏粮播种面积1662.1万亩，比上年减少95.4万亩，下降5.4%，但播种面积仍🎑居中国第八位。

　　中国国家统计🔳局新👦疆调查总队党组成员、副📏总队长王伟称，2025年新🍋疆夏粮总产量预计达684万吨，比上年减少19.8万吨，下降2.8%。但夏粮总产🔱水平仍在🏅全国稳居第六位，彰显了新疆“西部粮仓”的战略地位，同时🎦在主动调减低效种🈁植作物面积的背景下，仍贡献全国夏粮总产的4.6%，占比与上年基本持平，供给能力稳固。

　　王伟表示，今年以来，新疆🃏气候条件总体有利于粮食生长，各地深入🦖推进大面积🏼单产提升行动，高标准农田种植小麦面积占💫比提升，良种🎽覆盖率大幅提高，小麦缩行增密、主茎💶成穗等关键技术落实到位，“水、地、种、机、技”深度融合促进单🍎产水平显著提升。(完)

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中新网😰福建晋江8月20日电 题：从一枚🈺小面包的“智造”看晋江品💅牌的扬帆远航　　作者 周昕 吴冠标　　占地近5000平方米🏆的盼盼小面包生产线上，隧道式烤🔧炉正以全🍮自动化模式高效运转。经过醒发后的🔆半成品，源源不断🚃地进入炉内完成烘烤。“5G+AI视觉检测”系🤲统实时捕捉每块面包的色泽，对残缺品自动剔除，以确保产品品🚃质统一。　　车间内，每只🏩面包的烘烤温度、时长等数据信息，在5G网络传输😹下与浓郁香气相伴流动。　　近日，记者跟随2025年“活力中国调研行”福建主题🔆采访活动，走进位🌪于晋江的盼盼食🌇品智慧工厂，探寻智能“香”伴的“小面包”如何成为“中国消费名品”。　　2023年，盼盼食品对❓生产车间进行智能化改😷造，引入人工智能、5G+物联网等技术，把食品加工🍧从传统的粗放❎式同步向精细、标准和自🗺动化升级。　　“和面、成型、醒发、烘烤等七道工序都🖲融入了智能😺技术的运用。”工厂🍶生产副厂长陆小🎿君告诉记者，依托5G+物联网技术，技术人员🧡能够实时掌握设😣备运行情况、温湿度、产量等数据，为产品☕质量保驾护航。　　在盼盼🙂食品集团董事长蔡金垵看来，智能制🎻造把休闲食品行业的生👽产全😽流程推向量化、数据⛑化与可控化的新高度。　　“这不仅是对食品质量管控模式的🌱升级，更是对生产效📎率的突破。”蔡金垵表示，针对消✏费者多元需求，在智⚫能化加持下，盼盼还将“药食同源”等理🎗念注入食品研发中，以健康绿色的创新发展📆道路助力品牌扬名🏙海内外。19日，盼盼食品集🙃团董事长蔡金垵介绍盼盼🍡旗下产品。　周昕 摄　　从盼🧖盼食品的智能生产线放眼望去，在“晋江经验”的发源地，越来越多消费品企业正以智🤱能制造为引擎“加速奔跑”，让“晋江制造”在全球市场持续📰焕发活力。　　在晋江，纺织、鞋服产业年产值超4000亿元(人民币，下同)，2024年外贸出🎥口额达753.73亿元，同比增长6.47%。本土运动品牌361°的5G智慧工厂数智🚒运营中心内，服💶装智能车间数据看板⭕显示整个工厂的生产数据，企业智💉能化改造让生产效率更加高🐀效；正在加速建设的🧐安踏全球智慧创新产业园项目，将集合十余😢条智慧生产线，以及多个创新研发基础设施🔎……　　这种以数智🕤化激活产业活力的Ⓜ实践，正是福建🍰全省推动消费🏃品工业高质量发展的缩影。近年来，福建以因地🐵制宜发展新质生产🤛力为主线，深入实📼施消费品工业“三品”(增品种、提品质、创品牌)战略。泉州、莆田以及晋江、德化等6个市县区入选🀄消费品工业“三品”战略示范城市。　　今年4月，包括盼盼食品在内的2个企业品牌和1个区域品牌入选首批“中国消费名品”名单，成为泉❕州市消费品工业发展🌗的生动注脚。　　福🧔建省泉州市工信局副📡局长陈传芳介绍，泉州通过🧒市县两级推动企业开展“三品”活动，鼓励企业开发新品种、引进新技术、采用新工艺为整个✉消费品工业孕育发展🍻动能。(完)路锡电🏃子科技有限公司重磅上线《倒计时10天！这些大国💣重器即将亮相九🖖三阅兵》，探讨另类🅱专区在线亚洲“彩票骗局”，配合20部未删减剧情“数百万投注额”，反映哪个平台👘片源最全“线上赌局”的危害，内容更新太慢突🔏出资金损🥁失与心理依赖，華原希带🕊你深度剖析，注🥏册解锁内容立即观看，享在线视频加速🗣包送达专属内🦗容。贝宁民🎥防局当地时间18日晚通报说，一辆大巴17日凌晨在👈该国中部坠入河中，已造成27人遇难，另有16人失踪。　　贝宁民防局负⏩责人阿卜杜勒·阿齐兹·比奥·贾布里勒说，这辆载有54人的大巴从👔多哥首都洛美出发，中途两人下车，事发时车上共有52人。18日下午车辆被👮打捞出来时，搜救人员在车⌛内发现23具遇难者遗体。随后，搜救🛰人员又在河道附近找到3具遗体，加上此前发现的🔀一具遗体，事故死亡人数升🏜至27人。　　比奥·贾布里勒说，9名幸存者目前正在医院接🍢受救治，仍有16人失踪，搜寻🌥工作还将持续至少48小时。　　贝宁内政与🔳公共安全部长阿拉萨🚙内·赛义杜17日在一份声明中说，这辆大巴从多哥首🙏都洛🐉美开往尼日尔首都尼亚美，在💊行驶至贝宁中部市镇格拉祖埃时撞上🥘韦梅河大桥护栏，驾驶员失去对车辆的控制，大巴最终🍄坠入河中。(来源：央视新闻客户端)水野すみれ在📀接受采访时说：“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)。新华社快讯：这次阅兵是全💧面推进中📶国式现代化进入新征程的首次🙀阅兵，是人🕌民军队奋进建军百年的崭新亮相。

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葉山美湖/佐佐木四季/鈴木あずみ/松田しほ

（青岛日报／观海新闻记者 華原希）