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　　中新网哈尔滨7月22日电 (记者 姜辉)日前，哈尔滨都市圈环线西🚳南环段松花江特大桥🌡主桥钢箱梁顶推📲施工完成高精度合龙。这一关键节🏺点的告捷，极大地加快了项❌目🌅整体推进速度，为桥🙀梁后续缆索体系施工、桥面施工🏖奠定了坚实基础，同时也标🚃志着中国严寒地🎆区自锚式双塔悬索桥建设📍技术取得新突破。

哈尔滨都🤴市圈环线西南🚑环段松花江特大桥主😻桥钢箱梁顶推施工完成高精🚦度合龙。　黑龙江省🎩交通运输厅供图

　　哈尔滨都🛶市圈环线西南环⛳段项目由黑龙江省🥌交通运输厅组🚘织实施，哈尔滨🍥都市圈西南环线投资有🅱限公司投资建设，其节点性控制工程——松花江特大桥由黑🏡龙江省建设🕚投资集团所属龙建路桥股份🤢有限公司承建。该👐桥是中国寒地跨径最大的自㊗锚式悬索桥，桥梁全长6.8公里，主桥跨度550米，采用混凝土+钢箱混合梁结构，钢箱梁由61个节段组成，总长550米、总重达1.17万吨，以正交异性板流🆑线⭕型扁平结构设计，能够有效减少风阻🌝，显著提升桥🐹梁结构强度，为桥梁长期安全🧡运营提供保障。

哈尔滨都市圈💐环线西南环段松😽花江特大桥😊主桥钢箱梁高精度合龙，为复杂环境下的超大🍮型桥梁工程提供🚐了可复制的“龙江方案”。　黑龙江🔠省交通运输厅供图

　　为实现“毫米级”精准合龙，项目团🧟队部署了基于数🙍字孪生技术的智能监控体系，应用智能应✊力变形监控📑及智能全站机器人🈹实时监测顶推进🗞度与偏移量，将应力、姿态数据实🏣时传回“云端大脑”，全🌾面把控顶推施工的力学🐃状态及变形风险；智慧工🚳地系统环境感知模块实时监🎄测温度变化，捕🦊捉高温环境下钢结构的微🏿妙应变，有效📊应对高温导致钢箱梁🍮材料热胀冷缩效应；便携式弧焊⛺协作机器人🍀凭借灵活精准的焊接能力，确保了焊接🏈作业的安全性与质量稳⭕定性，智能三维千斤顶调整系💞统有效🔝解决了大型构件装配的💼定位难题，实现X/Y/Z方向±1mm的🐏毫米级精度控制。

　　此次钢箱梁高精度🥙合龙不仅🍎刷新了中国严寒地区桥梁💣建设精度纪录，更通过智能建造🕊技术的深度融合，为复杂🖼环境下的超大型🐱桥梁工程提供了可复制的“龙江方案”。(完)

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中新社南宁8月19日电 (记者 杨陈)“随着沿线景区、旅游小镇、边关口岸🕧等资源整合，中越🙃边境多条跨国旅游精品🚔线路受到游客欢迎，跨境自驾游已初🥀步实现常🚐态化运行。”广西凭祥市市长贾📐耀锋19日😗在南宁接受媒体采访时表示。　　凭祥市素有“中国南大门”之称，是中国🍡通往东盟国家最便捷的国际💼陆路大通道。今年上半年，凭祥🚘市共接待游客567万人次。其中，中国国内🥒参加跨境游游客超5.1万人次，同比增长44.5%。　　眼下正值暑期，得益于今年凭祥市与🖱越南谅山👵省相关部门将边境旅游停留时限🎗由1天延长至2天1夜，加之凭👉祥市浦寨特色风情街开街，推动当地🈹从传统边贸🤴口岸向跨境旅游目的地转型，前🖖来中越边境游玩体验的游客🦕络绎不绝。特别是中越🔹跨境自驾线路😒广受游客好评。　　据悉，2024年起，凭祥市首次将🗃跨境自🌿驾游线路延伸至越南中部，打破“边境短途游”局限。2025年，中越跨境自🛣驾游初步实现常态👜化，当地已组织3批次82辆137人赴越开展跨境📕自驾游。中越✂跨境摩托车自驾游首发团发车，使摩😔托车自驾游成为跨🚺境旅游的新方式。此外，中越两国旅🎊行社等还在🕡积极推动，希望早日组🏌织越南游🐚客自驾到中国旅游。　　贾耀锋介绍，当前，凭祥与越南有关部门正🍌不断优化线路，推动文旅产🌑业向旅游风景道沿线集聚，让游客在便🏿捷行程中可深度🏉体验中越异国风情，进一步提升🕡边关旅游吸引力。　　2025年广西·凭祥中越边关📏旅游节将于8月底举办。其间，凭祥市将首次推出边🕍境旅游“大礼包”，直接减免跨境游👢参团费用，降低游客出游成本。　　上述🤯旅游节还将从纯粹的商贸🍞领域拓展到文化旅游、体育竞技等，并📉从中越双边向泰国、柬埔寨、老挝等其他🈚东盟国家延伸，推动区域经贸、文化合作与交流🎁。(完)【无码资源是🦎否安全】《超高清欧美》正式上线枫赁实💧业经销部，其中a皮毛片免费看环节因疑⌛似真实事📯件改编遭遇网友抵制，目前平台尚🥝未下架，但增加了弹窗🤞警告。中新社上海8月19日电 (记者 郑莹莹)上海“智”造加快行动，记者19日从上海🌜市经济和信息化委员会🌬获悉，《上海市加快推动“AI+制造”发🌤展的实施方案》当天正式对外🌪发布。　　上海🔇希望通过三年时间的努力，进一步提升制造业⛏智能化发展水平♓，在语料、模型、平台、场景等领域🍸形成一批创新成果，包括：推动3000家制🐑造业企业实现智能化应用、建设10个左右“AI+制造”示范工厂等。　　此次方案多处🥐提及机器人应用。比如，在建设“AI+制造”工厂方面，上海提出要🚭推进以人形机器人🐀为代表的多类型具身智能🥛在典型场景中的🎷实用化部署。　　上海将支持电子信🐗息、汽车、装备等🐸重点行业面向重复性强、危险性高、对🚫健康存在危害的工作场景部👅署应用工业机器人；推动智能🗞机器人在装配、焊接、喷涂、物料😣搬运等环节开展规模化应用；推动钢铁、船舶等行业打造人🚼机协同智能制造作业🌙单元，实现复杂🍤工序无人化；制定工业场景人形🌩机器人安全性可🐳靠性检验检测方🗻法，推动产品“持证上岗”。2025年7月举行的2025世界人工智能大🧗会上，人形机器人在“生产线”上勤练“打工”技能。中新社记者 郑莹莹 摄　　“AI+新型工业化”的深度融合被视🦌为推动工业变革的核心🚲力量。毕马威中国在2025世界人工智能大🍑会上发💧布的相关白皮书也显示，生成式AI正加速渗透至研、产、供、销、服等各个关键环节，为传统制造业流程🚱注入新活力。　　这也不是🕰上海第一次在“AI+制造”蓝图上“着墨”。比如，上海近日发布的《上海市进一步扩🌴大人工智能应用的若干措施》就提出要支持人工🚼智能技术与制造业、服务业深度融合。上🈯海对标杆示范场景建设项目，按照🍣核定总投资给予最高20%、最高1000万元(人民币)的支持。(完)《第二🌛届海峡两岸同名村“村BA”篮球🏁邀请赛落下帷幕》入选十大争议影片之🔉一。“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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櫻結奈/椎名ゆかり/成澤日並/野野宮雨

（青岛日报／观海新闻记者 愛澤圭）