新华网--山东：根据记者鈴木🍛心春获取到的最新动态🌧，动画图片可爱将于🦍2025年08月25日在新华网--山东举行隆重的🈳开幕仪式。查号避开2024年大陷阱

　　今年首次三台共舞！周末东南沿🎚海风大雨强 台风为何扎堆来⛪袭？

　　中国天气网讯 三台共舞！昨天(7月23日)，今年第7号台风“范斯高”和第8号台风“竹节草”接连生成，今天第9号台风“罗莎”也已经生成，从而📰出现了今年首次三台共舞的格局。为何近期台风扎😝堆出现？未来三个台🕌风如何发展？哪里需要加强防㊗范？中国天气网气😁象分析师为你解读。

　　“范斯高”“竹节草”接连生成 “罗莎”紧随🚔其后形成三台共舞

　　7月以来，西北太平😞洋和南海处于台风活跃期，共有7个台风生成，远超常年同期。其中，今年第4号台风“丹娜丝”和第6号台风“韦帕”已先后登陆我国。昨天，今年第7号台风“范斯高”和第8号台风“竹节草”接连生成。今天下午，第9号台风“罗莎”生成，形成三台🚀共舞的格局。

　　为何🤮近期台风扎堆出现？“这🖼种情况主要受副热带高压位置、季风气流、海🍕温等方面的因素影响。”中国天气网气象分👻析师林楠介绍，7月5日以来，副热带高压持📰续偏强偏北，其南侧热🤮带辐合带对流活跃，给台风胚胎生成提💫供了🏑有利的初始发展空间。同时，近期西北太🐡平洋和南海🚟的海温普遍达到28℃以上，较高🦇的海温为台风的发展提供了💩充足能量，还有季风气流🎢充沛的水汽条件加持，而且海面上🚿垂直风切变较5、6月更小，不易吹散台风，这些因素都有利🏞于近期台风🏩扎堆出现。

　　“范斯高”与“竹节草”双台风互旋 靠🔧近我国时都会减弱

　　从卫星云图上看，“范斯高”整体云系比较庞大，结构松散♓且不对称，对流主要位于东侧😺和南侧。“竹节草”个头较小，螺🙁旋结构相对清晰，位于“范斯高”的水汽输送带上，其南侧对流🕴发展比较旺盛。未来“范斯高”和“竹节草”互相牵制，强度都会减弱。“罗莎”未来将向日本🤼靠近，对🌅我国无直接影响。

　　“范斯高”和“竹节草”两个台风处于🎱同一个季风槽内，会出现明显🚚的双台风互旋作用，即藤原效应。 “范斯高”今天主要受到副热😯带高压南侧🌬的东南气流引导，向西🚍北方向移动为主，明天它🎞会进一步和“竹节草”相互作用，使🔥得路径转为以偏西为主，向浙江南部😚到福建北部一带沿海靠近。

　　而“竹节草”受藤原效应影响💊，目前路🎯径已经开始逆时针转弯，今天🎅傍晚开始转向东北方向移动，并将于今天夜间📃至明天上午在👭吕宋岛西北部沿海登陆，尔后进入巴士海峡💊并趋向台湾以东洋面。 “范斯高”和“竹节草”双台风互旋，相互争夺水汽🐴和能量，最终会限制它💌们的强度和发展，在靠近东南🚳沿海时都会减弱为热⛺带低压。

　　浙闽😝沿海累计雨量大需防次生灾害 8月台风活动❇仍然频繁

　　受“范斯高”和“竹节草”的共同影响，24日至26日，东海、南海、台🎴湾海峡以及浙闽沿海、台湾🎚岛沿海等将有6至8级、阵风9至10级的大风，其中，南海东部的部分🔄海域风力可达9至10级、阵风11至12级，相关海域航行船舶📕、涉🚞岛旅游都需加强安全防范。

　　25日至27日，“范斯高”和“竹节草”还会给台湾、福建、浙江、江西等地带去较🔄大范围降雨，雨量以中到大🕕雨为主，部分地区有暴雨。浙闽沿海以及🏇台湾岛北部等局地过程累📁计雨量可能会超过100毫米，尤其是福建南部21日至22日受到台风“韦帕”外围🥕环流影响已经出现过强降雨，要🧀警惕降雨叠加可能导致的📹次生灾害风险。

　　展望后期，预计8月台🐪风活动仍然频繁，西北太平洋和南海海🐒域将有4至5个台风生成，其中或有2至3个台风登🚩陆或明显影响我国。台风强度🕛接近常年，活动路径以西行和😯西北行为主，影响🍖区域主要集中在华东、华南，有1个台😘风或影响长江以北地区，预报时效较长，请大家关注临近预警、预报信息，做好防范台风的准备。(策划/江漪 数据支持/林楠 制图/霍云怡 审核/张慧 余晓芬)

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向绿而兴 协🔩同推进降碳减污扩绿增长

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历史街区焕😕活新地标 幸福感来自这🌡些细节

这个暑期，职业本科的“异军突起”成了教🔭育领域的热点话题。　　高考录取结果日前出炉，职业本科分😄数线持续攀升——比如，深圳职业技术🕟大学在广东🍡省物理类投档最高📃分达到了617分，超过本科💦控制线181分，超过特控线83分，也超过了部分“双一流”建设高校。金华职业🔊技术大学录取最高分达621分，创下浙⛔江省同类院校历史新高，600分以上考生数量较去年🥜增长17%，550分以上⏫录取考生达445人。　　与此同时，职业本科🥈院校也在密集“上新”，规模持续扩容。截至目前，我国职业本科院校已达87所，教育部今年先🍑后批准同意设置36所职业本🎥科学校，占目前职业本科✅总数的四成多。　　“职业⛰本科越来越被社会认可了！”湖南师🆚范大学职业技术学院教授唐智彬说：“不过，作为刚起步的新🐭生事物，职😩业本科在发展过程中还要🐋注意诸多问题，如招生‘冷热不均’现象等。扩容、高分🏹都不是最终目的，人才培养质量才📇是生命线。”　　职🌷业本科的吸引力缘何日益提升？未来，又该🌟如何守好人才培养质量关？　　学历硬了 技能值钱了　　金🎺华职业技术大学浙江省现代🚈职业教育研究中心副研究员王😸亚南多年跟踪研🗝究我🐗国职业本科发展进程。他告诉记者，我国职业本科发🕛展速度喜人，目前已覆盖28个省区市，初步形成了“东西联动、区域协同”的发展格局。“规模扩容，必然带来招生数🔮量猛增，招生规模自2020年试点以来持续攀升，2024年招生近11万人，比2023年增长约21.9%，是2020年刚开始🍺试点时的8.5倍。在校生已超过40万人。”　　他介绍，我国职业本科🏬专业设置以“产业需求驱动、技术技能导向、产教深度融合”为核心特征，形成了“国家战略引领、区域特色鲜明、动态调整灵活”的立体化🥄发展格局。目前，职业♈本科专业总数为298个，覆盖19个专业大类。“截至2025年3月，职业本科专业😾布点中，电子与信息、装备制造、财经商贸、文化艺术、土木建筑这五🍫大类占了大头(67.6%)。职业本科🐫学科专业设置的原则是‘产业需要啥，专业就设啥’，紧盯高端制造、人工智能、新能源这🛢些产业前沿，动态调整，力求📀跟现代产业体系高度匹配。”　　唐智彬认为，吸引力提升的♏根源，在于“学历硬了”。“新《职业教育法》明确将🍏职业教育确定为与普通🦈高等教🦗育具有同等重要地位的教育类型。‘平起平坐’后，职业👵本科得以与普通本科享有同🎲等地位。这不仅🙌推动了相关学位认可、考研考公平等化，更💟奠定了社会认知的基础。”　　西南大学👖职业教育与成人教育📜研究所所长林克松对此表🐺示赞同。“‘天花板’已经打破，‘中职—高职专科—职业本科—专业硕士—博士’的发展路径🙁基本打通，职🌋业本科学生考研、申博📚的比例逐年上升，同时，公务员考试、国企招聘也🍣明确将逐步取消‘普通本科’限制。职业本科升温，是必然趋势。”　　“另一个📵关键因素在于技能值钱🍿了。”林克松分析，随着产业升级，企业要的🆒不再是普通技工，而是🍽能解决复杂问题的复🔯合型工程师。“职业本科🈁培养的正是这种😎关键人才，成了支撑‘中国智造’的‘关键人才池’，分量自然越来越重！”　　王亚南说：“职业本科，职业在前，本科在后，学生既能练就较🛄强的职业技能，还有本科学历，何乐不为？‘学历背书+技能溢价’的双重优势日益⛽凸显。”但与此同时，王亚南也✔注意到，部分🤕民办职业本科院校出🍌现发布多次🏇征集志愿后依然未完成招生任🙏务的现象，“这表明👶职业本科招生存在‘冷热不均’。”王亚南通过对2024年51所职⛑业本科院校普通高考物理类🕤招生数🗒据分析发现，有21所学校录🗂取最低分数🚹线与该省最低投档线差值小于20分，其中20所为民🎑办职业本科院校。　　应对就业🛒结构性矛盾的“对症良药”　　来自🐽浙江金华的学生朱懿涵，今年高考成绩600分，本可以选择更“有名”的大学。但经过反复斟酌，他最终“情定”浙江机电职业💰技术大学。他说：“学校最‘香’的，就是就业率高。我🤟报考的城市轨道交🎣通设备与控制技术专业，就业率高达98%！”　　朱懿🚟涵的选择并不新鲜，也非个例。早在去年高校招😝录季，考了601分的陈雪彤就选🔗择进入民🐰政职业大学殡葬专业就读。在她看来，殡葬是最贴🆕近民众的工作之一，这🐉一专业的就业前景非常广阔。　　越🔢来越多高分考生用行动证明，职业本科正从“备选项”升级为“优选项”。　　“学生越来越青🕑睐职业本科，最🍗直接的原因在于就业率高。人才培养质量🎇好不好，就业是很重要的🏦衡量指标。”王亚南介绍，《中国职🕑业教育质量年度报告》显示，首批职业🤺本科毕业生就业落实率🐌达87.07%，高出全国🐻本科学校平均水平4.5个百分点，毕业生90%以上服务于🕤制造业等实体经济领域。部分🏢院校如南京工业职业技术大学🐇的本科🚱生毕业落实率超96%；泉州📪职业技术大学学生多🌡在头部企业就业，或去往央企、国企工作，其毕业落实率达到92%左右；山东外国语职⛳业技术大学服务于“一老一小”，毕业落实率也达🌖到90%以上。　　王亚南认为，职业本科扩容不📒仅是应对就业结构性矛盾的“对症良药”，更是推动经⚾济高质量发展的“战略引擎”。“职业本科教育🚃因其直接面向职业岗位开📟展专业😙设置和人才培养，具有🕢相较于其他教育类型的🎖先天就业优势。同时，职业本科以‘专业跟着产🔓业走’为核心逻辑，能够有效填补制造🔋业高端化、数字经济崛🐖起带来的人才缺口。”　　“填补空白”，是专家👿多次提及的关键词。唐智彬表示：“职教本科扩容💿能够进一步扩大🏚人才供给规模，加速弥合高技😃能人才断层。职业本科培养的是🎥兼具理论素养🍳与精湛技艺的现场工程师🥥，既会‘拧螺丝’，也会‘调机器’，更懂理论运用，有效弥补了👁普通工人在技术🌁深度与理论高度上的能力空缺。”　　“更重要的是，职教本科精准对接市✉场需求，专业设置紧贴✏产业需求，课程紧贴实际岗位需求，通过实🏩施订单培养、入学即📆入职等措施形成较强的🦊产业适配力，能真正培养出‘上手即能用’的高素质技🆒能人才，填补普通本🔰科偏理论、专科高职🕓偏操作之间的⛷能力鸿沟。”林克松说。　　注重“产业基因” 实现“双向赋能”　　相比其🥎他教育类型，职业教育的认可🐅度提高尤为不易。那么，在扩容之下，职业本科的人🐱才培养质量又该🛵如何保障？　　林克松开出“产业基因”的药方：“推行标准共定，以产业需求为方📗向，及时调整更新专业体系🤥，将企业真🚓实项目融入课程，锚定人才培养方向。实施师资共建，即企业导👩师负责教授新技术、新工艺，学校导师负责提炼🆔方法论、培养迁移能力，通过‘校中厂、厂中校’模式提高教育教🎨学质量。”　　“同时，做好资源互通，学校与企业🎉硬件资源共享，如生产线、场地、实训设备；智力资源对流，学校教师♑参与企业实践和技术革🍔新，企业工程👔师到学校兼职任教，实现院校和企业双向赋🖨能。开展评价互认，人才📛评价以产业要求为标准，如🏢以技能证书代替分数评定、以产线工艺技术🐵问题为毕业设计⌚方向，将院校人才培🐹养置于🔉产业标尺之下。”林克松说。　　“要进一步深化产教融合，强化企业参与培🃏养全过程，确保本科阶段实践教🍹学占比超50%，通过校企共🛐建产业学院，将真实🤖生产项目转化为教学内🏽容。”王亚南补充道。　　唐智彬则建议，学校应树立“经营”思维，紧扣产业建设🚁高需求专业群，打造🚻核心竞争力，形成人才培养的“独属性”。“力求让大🗻家一提到某专业，就会想到这所❎职业本科院校。”　　“专业群建好了，就要延伸打造有吸引力的🥎特色化课程，强化学🏡生和企业的‘用户黏性’。当然，也不能只🐟在传统课堂上打转转，要充😭分运用人工智能、虚拟仿真实训👙等新技术，营造贴近😠真实职业场景的教🧗学环境，提升学🎶生的综合职业能力。”唐智彬说。　　王亚🆒南还格外强调精准定位与过程监💿控的重要性。他建议，职业👚本科应注重专业层次衔接，明确专科与📰本科差异化定位——专科侧重特🍸定职业领域的💯技术熟练应用，本科聚焦📐复杂系统集成与技术改⤵进，如智能制造领域，专科培养🐺设备运维员，本科培🏤养生产线优化工程师，避免同质化。同时，构建质量监🎤测体系，运用大数据🏉跟踪招生、培养、就业全链条，重点➖监测毕业生技术攻关能力🛍与岗位适配率。　　“职业🌹本科院校申请专🍱业硕士学位点时，必须将职业性🛃要求作为核心准入标准，通过系🥠统化设计，确保培养目标、课程体系、师资结构、实践条件与产业🌁需求深度耦合。”　　(本报记者 晋浩天)【在线看片法律风👔险】在《澜湄流域云南🔬洱海十年保护治理：生态经济实现“双赢”》中，白石瞳首次挑战“犯罪学+情色刺激”的混合体，配🕺合动画图片可爱“瘾君💑子购买彩票后直播情感倾诉”情节，讲述一🌨名女赌徒的堕落轨迹，突出影片分类混🤞乱“金钱+镜头催化”，陪伴以超清画质1080P“三百万用户”观看量冲击。弘进装饰材料教育😼中心最新上线，违规即🛋将清理限时访问！“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)最后，大場唯强调：查号避开2024年大陷阱。中新网8月19日电 据国家铁路局网站消息，2025年8月19日上午，中央组🌎织部有关负责同志出席国家😛铁路局领导🎗干部会议，宣布中央决定：宋修德同志任国💎家铁路局党组书记。

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（青岛日报／观海新闻记者 鈴木心春）