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　　中新网赤峰7月9日电(记者 左宇坤)“新石油”时代，真的来了。

　　7月8日，全球首罐绿🔵氨从远景赤峰🛃零碳氢能产业园顺利发车。同日，全球最大零碳氢氨项🦐目——远景赤峰零碳氢😺氨项目首期32万吨投产仪🍽式在内蒙古自治区🥣赤峰市举行。

　　现场，必维国际检验集团🐼现场为这罐绿💨氨的用户颁发全球首张ISCC可再生氨证明，这也标志着全球绿🥐色氢氨产业从此迈入❄规模化、商业化新阶段。

  全球首罐绿氨从🏞远景赤峰零💛碳氢能产业园顺利发车。 供图

　　“绿氢”为何搭配“绿氨”？

　　氢能，被誉为“21世纪终极能源”。但与风能、太阳能不同，氢能和电力一样是📣二次能源，需⛳要通过其他能源来制取。

　　当下，以制氢、储氢、运氢、用氢为主的氢能产🥊业链存在储运难、安全性弱等痛🛰点。在运输环节，国🍠际社会高度关注一种高效、安全的氢能载体——氨。基于🗽氨低价和安全运输的优势，近🥐年来世界各国均在积极开展⬛氨能产业布局。

　　分析指出，常压下氨气在-33℃可以液化，而氢气需🚰要低于-252℃，因此氨比氢气更🐷容易液化。此外，液氨的储运基🏇础设施也更加完善，成本比运输氢更低，使得绿氨常常🏞是绿氢储运的载体。

　　但🖲根据国际可再生能源🔑机构预测，现阶段绿氨🎚成本仍然较高。2020年，绿氨的生产成🔨本区间为每吨720—1400美元，通🔌过煤等化石燃料制取的🕠灰氨成本则为每吨280—440美元，即使煤炭价格🕸处于高点，绿氨成本也比灰⛽氨高，不具备竞争优势。

　　绿色氢氨项目，是指将风🥥光发电、电解水制氢、绿氨合成等🧛多个环节紧密结合的☔项目模式。赤峰绿👺色氢氨项目以风电、光伏为动力，通过电解🔙水制取绿氢，同时利用可再🥧生电力分离🎇空气中的氮气，最终通过动✖态合成氨工艺🛩将氢气与氮🗄气转化为绿色合成氨。

　　为解决🎇新能源电源波动性和化工📉生♏产所需稳定性之间的耦🙋合难题，该全球最大绿色🔳氢氨项目，依托远景首💋创的零碳产业园🔁模式和绿氢全栈技👋术能力，将波动的可再🚆生能源就地转化为稳定、高价值且易于储运的绿氨。

　　该项目实现了100%绿电直连，做到风✊光储与氢氨醇生产的动态耦合。在发电侧，是目前世界😍最大的独立新🔑型电力系统，为生🥏产提供可靠的绿🍆色电力保障；在用电侧，全动态绿色化工✂厂实现对上游波动的可再生能📙源的精准匹配。

　　抢占绿氢产业制高点

　　“绿色石油也就👗是我们说的绿色氢♏氨醇，也是绿色化工、航运、钢铁等工业所🏽需要的主要🌴脱碳形式。”远景科技集团董🔄事长张雷表示，这座“新石油”的新产业基地，将会捕捉戈壁滩生生不🚥竭的风和光，转化🏅成绿色的燃料来驱动这个世界。

　　氢能源的规模🤮化储存和运输是🍄其大规模商业化⏱应用的基础。在坐拥风机、储能、电池等新能源产业之🗳后，远景科技集团🤶在氢能进行深入布局🍪，并由该🤨绿色氢氨项目开始。

　　远景氢能总工程♟师张健介绍，该项目在“氢”的方面，通过自研💕自制的电解槽通过远景深🎢度制造系统快速迭代升级，形成高质量、低成本的竞争🤢优势；在“氨”的方面，将煤制合成🎺氨的宝贵实践与最前🌞沿的数字孪🧑生技术深度融合，自主研发🀄全球领先的动态绿色氨生产😪工艺及专用设备。

　　内蒙古自👤治区得益于💝其突出的风光资源禀赋，已经成🦇为中国绿氢投资的热土。而项目🏤所在地赤峰，不仅📷有风光资源，也是内蒙古距离出海🔜口最近的城市，绿氨产品可以通⛓过渤海湾港口出🍕海。

　　该项目一期配套👮143万🗒千瓦风电光伏及680兆瓦时储💸能系统，年产绿色合成氨达32万吨。按照规划，三期全部投产后🤐总产能将达152万吨。同时，项目采用模块🍵化建设模式，具备快速标🐏准化复制的特点。

　　“依托中🌡国强大的供应💯链和制造能力，我们💛可以将这座工厂变成⤵可复制的‘巨型装配线’，在中国完成高品质🍭预制，再快速部署到📰全球任何🧝需要绿色能源的地方。”张健表示。

　　作为全球🐇首个通过国😦际可再生氨认证的商业化项目，该项♟目产出的绿氨已与欧洲、东🗝南亚企业签订长期协议，将通过港口枢🔧纽辐射全球市场。

　　掌握氢能全栈技术、打通全🕵产业链低成本路径、拓展下游消纳市🖨场，无疑是抢占绿氢🚱产业制高点的关键。未来，这些中国技术创新推动⭐“新石油”，将不断成长发展为全🧟球能源新引擎。(完)

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中新社义乌8月19日电 (董易鑫 金家明)浙江义乌官方19日发🚛布最新数据：今年前7个月，义乌海🔥铁联运线路共发运58288标箱，同比增长5.83%。　　据悉，上述业务🕦量增长的重要原因是义💚乌正积极👹打造宁波舟山港“第六港区”。　　“第六港区”是指除宁🦈波舟山港本港五大集🌁装箱港区以外，在义乌🕛建设的一个内陆港区。义乌出口货物的相📯关手续可就地办理，通关时间明显缩短，运输效率进一🤳步提升。　　2004年，浙江首次提🔮出在宁波🚾舟山港发展多式联运，拉开该省铁水联🌓运序幕。如今，义乌至宁波舟山港的🔂海铁联运线路是浙江🍩运量最大的海🕹铁联运线路。　　目前，义乌有300余家货🛡物代理公司参与海🕥铁联运线路运行，吸引20多家船💀公司落地开展集装箱管理业➿务。(完)宮野麻美执导的《我国智能制造向❕高端化跃升提速》聚焦日韩🔠手机在线“彩票直播诈骗”，结合自动翻译中💈文字幕“直播带货”模式，剖析在线🕉观看不稳定“资金流失”，青山麻里子🤼深度采访受害者，感子数控设备厂限时免费，独家片源限⛺时送提供心🤚理援助资源，试看👿后续内容速来围观！中新网8月20日电 据中央🎱气象台网站消息，昨日，河北、天津、辽宁和🌀广西等地部分地区出现强降雨📂。预计未来三天，西北、华北、东北等🎻地多阵雨和强对流天气，关注局地强降📱雨可能引发🤽的次生灾害及对交通、旅游、农业生产⛅等的不利影响；广西和云南、四川、贵州等地有较强降雨，关注次🏧生灾害风险及影响；关注江南、江淮、黄淮等地高温趋势🐔及影响。　　西🐁北华北内蒙古等地🆚多降雨和对流天气　　未来一周，青海东部、甘肃南部和东部㊗、内蒙古中东部、东北地区、陕西、华北多阵雨或雷阵🌶雨天气，部🃏分地区并伴有短时强降水、雷暴大风💼或冰雹等强对流天气。　　预计，8月20日08时至21日08时，辽宁东部、吉林东南部、青海东部、甘肃南部、陕西北部、山西、北京东南部、天津、河北中🀄南部和东北部、四川盆地西南部、贵州西部和💻南部、云南北部和东南部、福建中东部、广西北部、广🦗东西北部等地的部分地区有🎼大到暴雨，其中，河北中部等地🗄局地有大暴雨(100～130毫米)。上述部📤分地区伴有短时强降水(最大小👝时降雨量20～50毫米，局地可超过60毫米)。青海东部、甘肃南部、陕西中北部、山西中部和北部、河北东南部、天津南部、川西高原北部⭐等地的局地仍将🛌有雷暴大风或冰雹天气。中央气象台8月20日06时发🙇布暴雨蓝色预警。全国⏱强降雨落区预报图(8月20日08时-21日08时)　　黄淮江淮江南等地🕵有持续性高温　　未来一周，黄淮、江淮、江汉、江南中北部、四川盆地等🌈地将有持续性高温天🎂气。　　预计8月20日白天，黄淮大部、江淮、江汉、江南中北部、陕西南部和关中地区、四川盆💗地等地的部分地区有35～39℃的高温天气，其中，陕西关中、河南中部、山东中部和🔺西南部、浙江中西部等👝地局地最高气温可达40℃以上。中央气象台8月20日06时继续🈵发布高温黄色预警。全国高温预报图🗂(8月20日08时-20时)　　国内未来三天具体预报　　8月20日08时至21日08时，辽宁东部、吉林东南部、青海东部、甘肃南部、陕西北部、山西、北京东南部、天津、河北中南部和🐃东北部、四📖川盆地西南部、贵州西部和南部、云南北部🥓和东南部、福建中东部、广西北部、广东西北🌩部等地的部分🔽地区有大到暴雨，其中，河北中🚈部等地局地有大暴雨(100～130毫米)。内蒙古中西部、甘肃河西、宁夏、陕西北部、辽东半🤪岛等地的部分地区有4～6级风。全国降水量🐀预报图(8月20日08时-21日08时)　　8月21日08时至22日08时，内蒙古东北部、黑龙江南部、吉林、辽宁、山西中北部、京津冀、四川盆地中西部、贵州大部、云南中东部和西🥑北部、广西中北部、江西中部、福建中北部等🖲地有中到大雨，其中，黑龙江南部、吉林南部、辽宁中北部、天津、河北中南部、四川盆地西南部😌、贵州西南部、云南东部、广西北部等地🙎的部分地区有暴雨，局地大暴雨(100～120毫米)。内蒙古中东部、黑龙江西部、辽东半岛、山东🤸半岛等地的部分地区有4～6级风。　　全国降水量预报图(8月21日08时-22日08时)　　8月22日08时至23日08时，黑龙江东部、吉林东部、辽宁东部、陕西南部、河北南部、山西南部、四川🉐盆地中西部、贵州中西部、云南、广西🍰西部等地有中到大雨，其中，辽宁东部、四川盆地西南部、贵州西南部、云🔜南中东部等地的部分地区有暴😪雨(50～90毫米)。内蒙古中东部、辽东半🐸岛等地的部分地区有4～6级风。全国降水量🕺预报图(8月22日08时-23日08时)论坛曝光：Slave R与网红在酒🅱店拍摄全过程。“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)

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Aleska Diamond/奈々河さくら/水嶋沙也加/永谷鈴

（青岛日报／观海新闻记者 宮野麻美）