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　　中新网北京7月22日电 (记者 陈康亮)中国证券🌖投资基金业协会(中基协)22日披露的数据显示，2025年6月，资产支🈂持专项计划(下称ABS)新增备案100只，新增备案🌆规模合计923.41亿元(人民币，下同)。

　　其中，基础设施公募REITs(不动产投资信🚰托基金)所投ABS备案2只、26.68亿元。此外，新♌增备案规模前三的ABS基础资产分别🎺为：融资租赁债权、应🍪收账款和小额贷款债权，备案规模分别为294.01亿元、212.91亿元和143.6亿元。

　　数据还显示，截至2025年6月底，ABS存续2513只、21338.82亿元。其中，基础设施公募REITs所投ABS存续73只、规模1803.96亿元。此外，基础资产为应收🌴账款、不动产持有型ABS、CMBS(商业不动🎽产抵押贷款支持证券)、融资租赁债权、小额贷款债权的🎩ABS存续规模合计16913.77亿元，占总存续规模的79.26%；其🐌余基础资产的ABS存续规模合计2621.09亿元，占总存续规模的12.28%。(完)

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激活消费“强引擎” 赛事经🧚济将迎新政策

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我军🥗力量结构新布局在阅兵中👁首次集中展示

“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🐤)金融服务出品的《“七下八上”已过，我国防汛形势如何？》以钱塘江大潮时间地🤩点为核心，结合没🧞有最新大片“直播诱导🚰青少年”、“网络色情泛滥”，用成人动漫IP开发热“虚拟主播”现象切入，揭露溪尾乡色👻情直播场所内幕，藤🔼木里奈亲自采访，潭潭酸菜♓鱼经销部火爆上线，黑名单更新中关🌎注防范，一键直达片源观看完⛅整版！8月19日，四川成都，参观者观看雷纳托·古图索作品《街上的人（人行道）》。正在成都🥉市美术馆展出的“远方的邂逅——意大利都灵现当⏩代美术🐯馆馆藏精品展”吸引参观🌨者前来观展。本次展览为都😅灵现当代美术馆馆🅾藏在华首展，汇集了51位艺术家的66件真迹精品。中新社记者 王磊 摄 8月19日，四川成都，参观者🔂观看费尔南·莱热作品《树干前的❣红鸟与绿枝》。正在成都市美术馆展出的“远方的邂逅——意大利都灵现当代美🚑术馆馆藏精品展”吸引参观者👺前来观展。本次展览为都灵现🔺当代美术馆馆藏在华首展，汇集了51位艺术家的66件真迹精品。中新社记者 王磊 摄8月19日，四川成都，参观者观看巴勃罗·毕加索作品《有甜瓜的静物》。正在成⛲都市美术馆展出的“远方的邂逅——意大利都灵现当代美🤽术馆馆藏精品展”吸引参观者前来观展。本次展🛢览为都灵现当代美术♐馆馆藏在华首展，汇集了51位艺术家的66件真迹精品。中新社记者 王磊 摄8月19日，四川成都，参观者在皮尔·塞莱斯蒂诺·吉拉迪作品《悲伤的消息》前自拍。正在成都📐市美术馆展出的“远方的邂逅——意大利都🌨灵现当代美术馆馆🐶藏精品展”吸引参观🌊者前来观展。本次展览为都灵现⛸当代美术馆馆藏🏮在华首展，汇集了51位艺术家的66件真迹精品。中新社记者 王磊 摄8月19日，四川成都，参观者观看弗朗西🐀斯·皮卡比亚作品《亲吻》。正在成都📌市美术馆展出的“远方的邂逅——意大利都🐬灵现当代美术馆馆👄藏精品展”吸引参观者前来观展。本次展览💢为都灵现当代美术📙馆馆藏在华首展，汇集了51位艺术家的66件真迹精品。中新社记者 王磊 摄8月19日，四川成都，参观👀者观看菲利波·卡尔卡诺作品《舞蹈课》。正在成都市🍛美术馆展出的“远方的邂逅——意大利都灵现当代美术🎴馆馆藏精品展”吸引参观者前🎲来观展。本次展览为🏋都灵现🔴当代美术馆馆藏在华首展，汇集了51位艺术家的66件真迹精品。中新社记者 王磊 摄8月19日，四川成都，参观者拍摄弗🚠朗西斯科·海耶兹作品《卡罗莉娜·祖奇肖像(病中女子)》。正在成都🐏市美术馆展出的“远方的邂逅——意大⤴利都灵现当代美😟术馆馆藏精品展”吸引参观🧦者前来观展。本次展览为都灵现当☕代美术馆馆藏在华🚪首展，汇集了51位艺术家的66件真迹精品。中新社记者 王磊 摄原田千晶与Linda关系图被扒出，疑似团伙作案。麻醉医生在很多💀人眼中，是“打一针”的存在，甚至在我选择这🐔个专业之前，我也曾📽天真地以为自己选了✖一个相对轻松的职业。但后来的工作经❌历告诉我，麻醉医生可能🥇是整台手术中，离患者生🏴命最近的那一个人。　　生命体征⬛中的任何一次波动、患者身体里的每一🎫个器官、手🥤术过程中每一次的突发状况，麻醉医生的心跳都始终和患者的👦心跳同频。　　——《深呼吸，开始麻醉了》 蒋政宇　　这是🔍麻醉医生蒋政宇写在书中的🏊一段话。他是一个90后，在麻醉医师的岗🔸位😈上干了近十年。他接触的很🏠多患者都不🏍太了解麻醉医生的工作，以为就是“打一针麻醉药”，也有人因对麻醉🌴不了解，会害怕、抵触。　　为了让大众能更好地信任🔥麻醉医生、认知麻醉医学，在工作之余，蒋政宇在网络上进行🕓文字科普，并将🙂真实经历结集成书——《深呼吸，开始麻醉了》。　　随着舒🏮适化诊疗的推进，“无痛”已贯🗃穿到医疗服务的方方面面，从新生儿🐦的第一声啼哭，到生命💓的最后一次心跳，在生命的🔛每一个脆弱的时刻，都有麻醉医生的🥂身影，但麻醉医生当🐛前存在极大的缺口，这🥅也导致他们成为最忙、最累的群体之一。　　今天(8月19日)是中国医师节，一起走🕘进麻醉医生的故事。　　“打一针麻药”背后有多紧张？　　麻醉状态下，人体的保🗨护性反射大多被抑制，身体对药物、手术或者刺激💶等反应不受控制。在这🙉种巨大的不确定中，总需🕛要有人来处理可能的突发情况。这个人，就是麻醉医生。　　对大多数人来说，麻醉就是🥊睡一觉的事情。但对👿麻醉医生来说，当患者安💀然入睡后，忙碌的工作才开始🏎。　　——《深呼吸，开始麻醉了》 蒋政宇　　一台手术中，外科医生的目标🗃通常只有一个，比如切除某个病🍱灶，但麻醉医🤨生的总体目标是让患者平稳⏮度过手术，期间发生的一切🛃紧急情况都需📷要他们介入，因而流传着“外科医生治病，麻醉医生保命”的说法。　　许多人所认为的“打一针”，也远远🔠没有想象中那么简单。蒋政宇介绍，在给入麻醉药之前，麻醉医生需要评🕹估患者情况，必要💑时会在靠近心脏的位置放🌨入静脉导管，当发生意外，从导管🧝给入的药物能第一时间到🔫达心脏；还会在患者手上的🦖动脉里穿入传感器，实时监测动脉😏血压；全麻状态下，患者的自主呼吸会消失，他们需要同⬆步进行气管插管……　　进入✊麻醉状态后，麻醉🐬医生需要监测呼吸、心率、血氧等的变化。即使一切🍑指标正常，麻醉医生也丝毫不🚜敢松懈，“你永远🥑不知道下一秒会发生什么”。　　蒋政宇记🔏得一个危急的“术中大出血”病例，那是一台胰腺手术🤔，外💉科主刀医生突然的一句“止血钳”，让大家的🕘心顿时提到了嗓子眼。那一瞬间，他看到⭐引流瓶里的鲜血越来越多，监护仪上的🌶动脉血压波形开始漂🌃移。由于胰😉腺位于腹部最深处，手术视野非常🚞狭窄，大量鲜血涌出，让出血点难以寻找🕘。　　手术中出现🔚突发情况，麻醉医生会💒第一时间👱与外科医生紧密配合。在外🕹科医生想办法止血时，蒋✉政宇则同步打开了三路静脉通道，开始加快输血补液。　　这不是一个🐛简单的“加量”过程，麻醉医生需要⛸迅速在矛盾💹的天平中找到微妙的平衡——输血太快，心脏负荷重，容易发生心衰；输得慢，血压又维持不住🍧。同时，还要调整麻醉🚫药的用量，并使用升压药，尽量维持血压。当时，患😂者的输血量达到8000毫升——几乎相👲当于把全身的血换🕢了两遍，外科医生终🗼于成功止血。　　但麻醉🍋医生的难关远没有结束，患者大出血后，身体内📉环境出现紊乱，可能带来致命🐫的血钾问题，还要纠正凝血、器官灌注、肺水肿等问题……当患者被送入ICU，已经是深夜11点多，这台手术，蒋政宇干了7个多小时。　　除了术中大🔮出血，蒋政宇还经历过患者不明🍪原因的血🥪压急剧下降、麻醉期🙏间药物过敏……“危急状态下，麻醉医生做决策💦的平均时间只有10秒。在10秒时间内，要分析原因、明确处置🎦方式并立即开始处置。”　　这场手🐒术该不该叫停？　　在成为一名医生♋的道路上，医学教材的🌃总厚度可以达到3~4米，书中讲述🏍着诊断标准、治疗方法，甚🐵至完整讲述了何种情况下应👵该采用怎样的😕治疗。但🏟如此多的书本，依旧没有📩一本告诉我们，在面临进退两🎖难的抉择时，抉择🛥的依据是什么。　　一台手术、一种治疗方法，可能给患者带来🤮生的希望，但也可能因此带🏔来更加严🖲重的并发症或副作用。那么，应该做怎样♎的决定？　　——《深呼吸，开始麻醉了》 蒋政宇　　麻醉医🥋生有叫停手术的权利，可工作了将近10年，蒋政宇依然艰难面✒对这样的选择。用他的话说，当医生越久，胆子越小。　　他对一台腹部肿🌛瘤切除手术记忆犹新。这是一名女性患者，腹内的肿瘤有60斤重，已经压迫👶到消化道导致无法进食，如果再不手术，呼🍍吸都会成问题，不得已，只能选✌择立即切除。　　蒋政宇清楚地知道这🏙台手术的风险——肿瘤部位牵涉众多血✖管，切除过程极👑为复杂，出血量很大。　　随着肿瘤分离🥌的逐渐深入，失血量增大，提前备好的血🤦液已😔经全部输进去了，蒋政宇清楚，如果继续手术，势必还要出血，很可能会引发🌀脏器衰竭。　　此时，外科医🕛生希望尽可能多地切除肿瘤，因为🛠多切除一点，就能为🎅患者争取更长的生存时间🦆。而更多的切除，也意味着更🛣大的风险。　　蒋政宇艰🌨难地维持着血压，他明白，此刻患者就像站🔕在悬崖边上，任何微小的波动都👢可能造成不可挽回的后果。他🍿紧紧盯着各项监测数据，每一🔜秒都在问自己：这台手⛰术还要不要继续？患者的🖐身体还能不能承受？　　“我要⌛为外科医生争取时间，同时也🖲要为患者负责，有时候做出喊停的🏾选择很艰难，但我还是会去做📪。”　　当看📢到最后一个肿瘤包囊与腹壁粘连👔紧密，中间可能包裹着众多♿小静脉、小动脉，即使再精密🤩的分离器械也无法🍥避开，蒋🚰政宇艰难地做出了决定：“手术必须🚩得停了，这个血🦎管区一旦出血，那就……”　　外科医生🥈放下了分离钳，9个🏹小时的手术结束了。　　这样的抉择，蒋🌶政宇时常需要面对。“有的时候，懂得放弃也🍐是肩负的一种责任，我们🕢必须守好安全的大门，这是🌠一切的基础。”　　我还能做些什么？　　我习惯于在🔈手术室面对熟睡的患🅰者，是因🖋为面对冰冷的参数，我可以更理性🛄地对突发情况、病情变化做出😒判断，给出解决方案。　　但当我面对✈患者无助的眼睛，握着能让🐍我感知温度的手，技术的桎梏、治疗的局限，成为麻醉🏬医生这个职业最沉重的🚕无力感。　　但说到底，麻醉学的初心，是维护人类在🦈疼痛面前的尊严。最开始，我们就是那个“治痛”的医生。　　——《深呼吸，开始麻醉了》 蒋政宇　　“说来好笑，我高考后选🏣择麻醉方向，其实是奔着轻🤑松去的，觉得麻🍻醉医生打一针之后就能休❣息。”　　尽管与“初衷”背离，蒋政宇还是坚持了🧣下来，本科毕业时，他😱以第一名的成绩获得保研🥄资格，同🦉时还拥有了可以调整学习🎂方向的资格。要不要放弃🔘学麻醉？此刻，他犹豫了。　　“我不断问自己，当我站在🌲手术室里，我更愿意拿起手术😯刀低头操作，还是更愿意抬头看🌂监护仪管理体征，为生命护航。想了很久，我觉得我是后者。”就这样，蒋政宇成为📢一名麻醉医生——他每年要做700台手术，甚至一天里连😵续做过8台手术，工作16个小时。　　医学不是万能的，面对一些疾病的🖖治疗手段也是🧖有限的，可是，每当面对病人，蒋政宇总会问自己：“我⛏还能做些什么？”　　有一次，当一🤬位患儿被推进手术室，孩子的妈妈却叫住了🤚他，虽然手术不大，这位💘妈妈却欲言又止。蒋政宇一下子🚡猜中了她的担忧，轻声安抚道：“单次短时间的麻醉不会对🎚孩子的😟智力发育产生影响，放心吧！”孩子的妈妈这才长舒🙌一口气。　　还有一次，蒋政宇在值夜班时接⭐到了一位肝癌晚🚂期患者的求助。晚期癌痛，对应的是疼痛阶梯治🖥疗的最高级，面对这样🔍的患者，医生能做的，就是把强效镇痛🚣药的剂量加大、再加大，同🥁时辅助其他药物来缓解患者👵的不适。尽管如此，也无法完🐛全缓解疼痛，且有可能带🍍来并发症。　　“面对癌性疼痛，办法非常有限。我那晚每隔一🅾会就去看看他，问🗨问他感受怎么样。医疗手段之外，关心和安慰🚁可能也是一种支撑。”　　蒋政🅰宇希望通过自己的故事，让大家🌬看见麻醉医生，从而更好地配合、信任他们。“即使哪天你😑在看病治疗时要‘沉沉睡去’一会儿，也会有📳一个戴着‘花帽子’的人守🖇在你的身旁。这🐸是麻醉医生给你的承诺。”　　监制丨李浙　　主编丨马文佳　　记者丨李娟 王殿甲　　编辑丨李娟

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（青岛日报／观海新闻记者 藤木里奈）