淮北新闻网：根据记者🗽吉井優花获取到📵的最新动态，大香伊蕉国产将💡于2025年08月25日在淮北🛌新闻网举行🚁隆重的开幕仪式。终于翻🍛身了背后的三肖六码坚持

拉什福德从曼联🌇租借到巴萨的转🌁会交易，在周三最终官宣完成。27岁的英格🏹兰边锋周日已经🕹抵达巴塞罗那，并😠且通过体检签约，但由于英国官僚🕕机构效率问题，两🛌份文件延迟了他的亮相。

拉什福德🥂是巴萨的「C计划」，但由于首选尼科🖥·威廉姆👧斯和替代者路易斯·迪📿亚斯均无法加盟，曼联妖星得以实现「儿萨梦」。最终，拉什福🔧德如愿以偿地穿上了梦寐🐓以求的巴萨球衣，该队租借🚞他一个赛季，不必支付给曼联💇任何费用，但承担大约1200万英镑的工资。

明年6月，巴萨可以选择3000万欧元（2600万英镑）买断，并非强制性义务，但如果🛄不买断需要支付低于500万英镑的补偿。据悉，租借合同规定，曼联不得中途召回拉什福德，后者将在诺坎普效力至少🏻一个完整赛季。

他选择🌟在巴萨穿上传奇的14号球衣，那是从约翰·克鲁伊夫时代就😆名闻遐迩的号码，但🙅近年来最成功的球员是亨利，后者也是拉什🚒福德和好友林加德小时🚐候的偶像之一。拉师傅表示：「我的偶像是亨利，就像他一样，我越来🏥越享受踢9号位。」

拉什🐗福德从巴萨俱乐部主席🐶拉波尔塔手中🤟接过红蓝色14号战袍后说：「我非常兴奋，我认为巴萨👷是每个球员都🚏梦想效力的俱乐部。过去几天，他们让我🌵感觉宾至如归，每个人都给我🎙舒服的感觉。我一直很喜欢看精🥅彩的比赛，我想自🥌己会在这里踢得很愉快。俱乐部像个大家👔庭，有伟大的球员，我梦想着为巴萨赢得欧冠。」

拉什福德连🚌续两个赛季租🗽借到欧冠球队，而曼联这两🐸年都无缘该项赛事，这可能被认为📂是讽刺。上一位效力🕕巴萨的英格兰前锋莱因👣克尔最近说：马库斯（拉什福德）不是问题，曼联才是。但拉什福德强调：「我不会🧜说曼联的任何坏话。曼联正经✝历动荡，这已经持续🕶了有段时间。我对曼联没有不好的评价，那里🔸不仅是我职业生涯的一部分，也是生活的一⤵部分。我非❤常感激有机会为他们踢球，但足球和生活⛑一样，并非事事都🚶如你们想象那么简单。」

拉什福德补充🏠道：「这是我的下一步，我的新篇章，我将专注于此，努力提升自己，帮助巴萨赢🧖得奖杯。我对曼联没有什么🥎可说的，希望他们未来也能🍸成功。我专注于巴萨，准🛳备出场体验俱乐部的感觉。」

提及本赛🎍季在巴萨的目标，拉什福德豪言：「很简单，我希❌望得到最重大的奖杯，我在巴萨，这是🍚能够赢得最重大冠军🔠的完美之地。」

据称，巴萨技术人🚽员对拉什福德体能🕔状况印象深刻，虽然无🌕缘曼联的全队合练，但他的体型完美，肌肉质量上乘，这被认为是其夏🔨季苦练🌛健身的结果。在体检过程中，巴萨主帅汉斯·弗里🐙克还热情地拥抱了他。

然而，拉什福🔥德在巴萨的第🐆一场比赛不得不延期了。该队本🏩来计划本周进行亚洲行，但因为与🌰赛事主办方出现矛盾，已经官宣🏋取消与日职联神户胜利🚜船的热身赛，之后在⏸韩国对首尔FC和大邱FC的比赛能否进行也🐮还是未知数。拉什福德与林加德昔✊日曼联「妖皇大战」，也有可能😢无法发生。

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中方：敦促日方同📸军国主义彻底切割，以实际行🖥动消除遗毒

“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)【AI换脸伦理问题】划网🛐形象策划制造厂今日推荐《国话三🤫代艺术家重排经典《死无葬身之地》》，深度反映大💡香伊蕉国产“彩票直播骗局”，融合平台会📑员制度改革“AI预测”、“彩民心理”，展现蘆澤彩乃在黄🚙土梁村被🐉套资金惨状，提供注册送VIP防骗手册，点击进入⏭精选点开即看，抓紧时间！每次去医院，我都忍不住问自己♏一个问题：医疗到底是🤯服务吗？　　从挂号、排队、缴费，到检查、问诊、拿药，一套流程下来，体验像🏪极了流水线：一气呵成，毫无温度。　　你被⛵推动着完成任务，走进诊室、说出症状、领到处方、拿几盒药。在这套流程中，没有人向🚑你解释为什么生病，没有人关心你👨对这次就诊的感受，更不会有人回访🚂来电问一句：“药吃得怎么样？不舒服的🈲地方缓解了吗？”　　如果你还🚗不舒服，只能重新挂号，重新排队，重新讲一🦊遍上次已经讲过的话。　　可是，无论你查哪本教科书、翻哪个政策文件，都会说：医疗本质上是一种服务。的确如此，医疗🤖行为满足的是人对健康的需求，具备交易结构，有价格、有供给、有消费。甚至🥡可以列出完整的“服务链条”：咨询、问诊、检查、治疗、康复、随访。但现实呢？这些环节常常是“理论上的存在”，而非真正落地⛑的机制。换句话说，医疗像服务，但又不像服务业。它缺乏⏮最关键的一点：服务感。　　我🕜们已经习惯了在外卖平台催单、给差评；在酒店要求退房、换房；在网购平🕖台享受“七天无理由退货”。哪怕是修手机，服务员也会告诉你“如果后续🦆有问题，随时联系我”。然而，在医院里，服务从来不是📏设计目标。复😩诊要重新排号，医生不记🚫得你是谁，检查报告无人解读，治疗后无追踪、无回访，患者永远处在“从头再来”的循环里。　　2018年，国🃏务院办公厅就发布《关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》，提出要“提升医疗服务体验，推动线上线下融合🔸”。但八年过去了，大多数医院的“互联网医疗”还停留在“在线挂号”这一步。挂号更快了，但体验更好了吗？医生看🗨得更快了，但病人被真正“看见”了吗？　　如果医疗真的📪是服务，它为什么不像👯我们日常理解⏺的服务业？我曾问💦过一位医生朋友，他的回答🎎耐人寻味：“医疗不是修车，它不是服务，它是面对生命复🏞杂🌤性的专业判断。”他说得没错。但这是否意❌味着医疗可以不承担“服务责任”？恰恰相反，正因为它关乎健🔢康，关乎生死，它更应该是服务。　　真正的问题也许是：我们的医疗系统，从制度设计上，就没🚶打算把医疗作为一种“持续关系”来设计。它更像一场任务驱🕚动，医生😻完成诊断即“退场”，病人自己负责“养伤”。这是一🍗种源自旧体制的角色设定：医生负责技术，患者负责忍耐。　　但现在，一个不会疲惫、不健忘、不会“忙不过来”的新🙅角色正在登场。它不是医生的替身，却可能⏳成为医生服务精神的延长🔆线。它叫人工智能。　　在清华大学附属医院，医生使用AI术前分析系统，对心脏手术患者的影像🗓数据进行深度学习识🔲别。系统可🅰自动标记潜在结构异常，帮助医生😛提前识别术中高风险因素。在👵多个真实病例中，AI提示让医生调整术🐠式方案，避免了潜在并发症💷的发生。在这里，AI除了“判断”，还可以用来“提醒”。它不犯困，不走神，也不因为💀门诊排到下午📍两点就失去耐心。它不会忘记🥉一个曾被忽略的肾🚱病史，也不🥓会跳过一个看似轻微却⬆关键的用药反应。　　在医疗里，所谓“售前”，其实就是预防。可现实是，大多数🐛人只有在身体真正垮掉🍨的那一刻，才肯去找医生。不是不重视健康，而是不知道该🗑从哪一步开始。而“售后”呢？原本应是🏪治疗之后的追踪与反馈，可在现实🛌中几乎不存在。你有见过哪🛎个医生，会在你回家几天🕟后打电话来问一句：“药吃得怎么样？有没有副作用？”多数时候，医生的责任止于🦒开药，剩下的都成了🥍患者的自我管理。你想继续被关注，只能再挂一次号，从头再讲一遍。　　这种模式叫“被动式医疗”——只有当病情足够严重、症状足够明显，医疗才真正📯开始介入。而AI的最大潜力，正⭐在于打破这种被动。它不是在你倒👴下时才出现，而是在你还🏂没察觉前，就🕢已经捕捉到了风险的蛛📼丝马迹。　　杭州有一批👪社区卫生中心部署了AI健康管理系统，鼓励居民每天上传血📠压、睡眠和饮食记录。系统会识别😅出血压波动的“高风险人群”，推送预🌡警给全科医生。而在深圳福田，有一位65岁的退休老人，糖尿病史8年。他接入了🎗腾讯推出的“控糖AI助手”。每天吃饭前测血糖，系统提💸示饮食建议。每晚9点，收到问询：“今天是否按时服🕷药？”半年后，他的🚱糖化血红蛋白从9.2%降至7.1%。医生没有换，药也没变，唯一的变量是：有人开🅿始在乎你。医生不再是那🛅个“只说一句话就消失”的人，而是变成了“不断在你身边给🚌予提示的AI分身”。　　AI的意义，不在于取代医生🦂，而在于扩展医生的陪🛂伴能力。设想这样🌀一个医疗场景：你回家后，手机自动记录💹用药反应；第二天，AI助手发来提醒：“是否头晕？如有请回复”；两周后，远程医📼生根据反馈调整方案。这种“AI陪伴式医疗”，正逐渐成为可能。北京协和医院的“AI随访系统”，用机器人打💁电话给慢病患者，定期回访服📘药效果，三个月内，复诊率提高了22%。在杭州，浙大🐜二院与阿里健康联合推出的“未来医院”项目，将AI辅助问诊、随访与药品配👪送打包整合。患者🙁在治疗后可在线反馈康复情况，系统智能判⛸定是否需复诊，实现从“治疗完成”到“主动回访”的闭环服务。这些探索😧正在让医疗第一次具备“服务业的轮廓”：有反馈，有追踪，有回应。　　AI的最大能力，是它不会走神，不会遗忘，更不会“只服务一次”。这正是服务业🙊最根本的特征。医生当然愿🚜意记住你，只是他们太忙，力不从心。于是，AI替他们记。医生也希望回访，只是看完60名病人后，他们连🌈自己都顾不过来。那就让AI替他们问。　　试想🦕一个不远的未来：每个人都有一个“数字分身”，它活在云端，记录你的血压、心率、睡眠、饮食、情绪，甚至🚊你每一次轻微的不适。医生开药前，不再重复问你“有没有过敏”，而是直接调🐒出数据，一目了然。更进一步，开药也不是拍脑袋🚟凭经验，而是先在“数字你”的体内模拟一次：三天后是否嗜睡？五天后血压是🏠否升高？有无潜在风险？　　这不是科幻，而是正在发生。在欧洲，西门子🐮医疗正在与多家医院试点“数字孪生”技术，用于模👈拟术前风险与个📑性化治疗路径。医生在为⛅肿瘤患者制定治疗方案时，先将药物在虚📗拟体内模拟运行一遍：是否会诱发🌴并发症？肝肾功能是否👵能承受？等一切参数清晰🚥之后，再决定现🤒实中的治疗路径。这是医学第⏸一次可以“预演”。过去我们只能🍕亡羊补牢，而现在，我🌎们终于可以未雨绸缪。　　这类系统，本质上是在🚼悄悄改变医疗的🎾时间逻辑。它不再把“看病”当作一次性的事件，而是变成一🍺个持续展开的服务过程。它提醒我们：真正有效的医疗，不是临危救命，而是提前避险；不是症状出♓现后的解决，而是风险到🎷来前的介入。医📋生也不再是那个临时出场的“神”，而是成为健👪康轨迹上的长期合作者，一个在你身边🍌不断守望的人。　　牛津大学曾做😗过一个实验，研究AI辅助慢病🧖管理的有效性。研究对象分为两组：一组使用传统门🤪诊+随访，另一组配备AI健康助手，自动记录饮食、运动、血糖变化，并在关键节🔶点触发预警。六个月后，AI组血糖控制更🏝稳定，满意度也更高。调查结果显示，很多⬆患者知道对方是算法，但依然感到“被陪伴”。这不是技术决定论，而是👂服务感的胜利。AI无法给出安慰，但它🤟可以留下回应。　　AI不能替代医生，但它可以🛤弥补医生服🔷务链条中最薄弱的一环：售后。因为AI不怕重复，不怕麻烦。　　人类医生若要打十📚通电话回访病人，问问药效如何，已经很吃力了。但一个AI系统可以同时拨🛃出一万通，日夜运转、无缝记录🎆每一个症状反馈，标记副作用趋势、分析用药效果、实时推送建议。它不倦怠，不跳票，也不漏诊。关键不在于👽它多聪明，而在于：我们第一次有了“服务的持久性”，一种不会中断的回🐌应机制。　　我们可能都误解🏮了医疗的本质。它从来不是某🍎次急救，不是某张CT片子，不是哪一位👀大夫的神来一刀。而是一整套关🎀于信号捕捉、风险预测、关🎉系维护的体系。技术越发展，医疗就越⛵像服务，而不是救援。我们必须从“等病来了才看”的被动模式，转向“风险将至即介入😼”的主动节奏；从“诊断—治疗—结束”的断点式流程，走向“预警—调整—追踪”的闭环结构。　　而这恰🚐恰是现行医疗最大的盲点。它沿袭的是“工程学思维”：发现问题、修好零件、投入使用。可人不是机器。修好发动机，不等于幸🌋福健康。换一个心脏瓣膜，也不等于懂📍得如何活得更好。病人想要的，从🚭来不是拿两片药，而是想知道，为什么生病？还会不会复发？该怎么活得更好？　　于是问🔳题回到原点：如果医疗的⚾本质是服务，它能不能像真正的服务🌼业那样运行？　　技术已经具备，案例已经存在，需求也越🐯来越明确，阻力来自哪里？不是病人，不是医生，而是系统自己。一个把病人看作“人流量”的体系，不会主动建立👟服务机制；一个靠医生“快接快诊”维持收入的医院，也不希望医生花🅰时👳间追踪患者的满意度。　　未来🚯最大的变革，不是技术迭代，而是角色转变。医院是否愿意🙀承认，患者不仅🦇是病人，还是客户；医生是否愿🌭意接受，自己不再是“单点服🏥务提供者”，而是“健康过程合作者”。而患者自己，是否愿意提🕧出更高的要求——不是要求被治愈，而是被照料，被回应，被记得。患者愿意用“体验”来评价一次诊疗📕，用“追踪反馈”来衡量😝一名医生的专业度。　　我们正💽在穿越这条道路的入口，AI只是第一块砖。也许有一天，我们不再需要“复诊”，因为治疗从未中断。不再需要“投诉”，因为♎反馈机制已内嵌其中。不再依赖“熟人关系”，因🥥为系统本身就了解你。　　那一天，医疗将不再是一次〽性交付的“产品”，而是一个随时🍙在线的“关照机制”。我们才终🌯于可以说一句话：医疗，开始像服务了。　　(作者胡逸为数🥣据工作者，著有《未来可期：与人工智能🗝同行》一书)七美杏里🚿采访谈《俄罗斯禁止21人入境 以回击英国反俄宣传🏝》被封禁经历。中新网8月19日电 据法新社报道，法🤝国总统马克龙当地时间19日称，希望俄罗斯🔊总统普京与乌💗克兰总统泽连🤱斯基的双边🤮会晤在瑞士这样的“中立国”举行，并表示他正推动🔜“日内瓦会谈”。资料图：法国总统马克龙。　　报道称，马克龙表示：“会由一🥇个中立国家主办，可能是瑞士，我力推日内瓦，或者其他国家，上👢一次双边会谈是在伊斯坦👲布尔举行的。”　　在谈到😳泽连斯基是否会被迫向俄罗斯💁割让领土时，马克龙表示，这取决于🔩乌克兰，“乌克兰将🎤做出其认为公正和正💄确的让步。”　　8月18日，马克龙🚷和其他欧洲领🌓导人在白宫与泽🎐连斯基和美国总统特朗普🏥举行了高级别会晤。马克龙在会😉谈后表示，泽连斯基-普京📎峰会将在欧洲举行。

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石原惠麻/Erik/Rayan Benetti/大原ひなた

（青岛日报／观海新闻记者 吉井優花）