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中新网北京7月22日电 (记者 孙自法)中国工程院、国家自然科学🌽基金委员会7月22日在北京🚄联合举办“中国工程科技2040发展战略丛书”专场发布会。逾千名院士专家参与研⚫究的该丛书,包括综合报告、技术预见报告、需🌊求导向的基础研究🔘导论以及机械与运载、电子与信息、能源、材料、环境、健康、农业、海洋等11个领域报告共14个分册,明⚽确提出中国工程科技2040发展的总思路、总构想、总任务和总体📋路线图。
7月22日,“中国工程科技2040发展战略丛书”专场🦏发布会在北京举行。中新网记者 孙自法 摄
中国工📲程院院长李晓红院士表🥓示,在中国迈入全🤸面建成社会主义现🍝代化强国🍌这一伟大征程的历史节点,面向2040年开展🎍中长期战略研究,以长远视角、全球视野谋划😻工程科技体🐊系创新,对于发挥工🏣程科技创新在中国😮式现🌏代化伟大实践中的强大驱动和支👫撑作用,显得尤为重要。这一系列战略研🕍究成果,为国家工程科技🔹的系统🚠谋划和前瞻部署提供坚实🌂支撑,对国家相关领域的🎻基础👥研究部署具有重🌊要参考价值,有🚝助于中国在全球科技竞争中💙抢占战略主动权。
国家自然科学基金委员🍅会🦄主任窦贤康院士表示,面向新一轮科技🏭革命和产业变革,基础👀研究与工程科技的结合🏬日益紧密,加强基础🚜研究和工程科技共👡融互促是服务国家🚉重大战略需求、践行科学基金新使👆命、筑牢高水🥉平科技自立自强根基💇的关键举措。此次联合开展🥉工程科技2040发展战略研究,描绘了2040中国工程科技🗯发展蓝图,明确了工程科技🐁领域基础研究主要方👻向与重点目标,将发挥🚫引领性和战略性作用。未来,联合双方将继续🔟深化合作,持续服务支撑国家🚔科技创新🥈顶层谋划与基础研究战略布局,为🤜实现高水平科技自⛸立自强和建成科技强国贡献更🗺大力量。
当天发布会上,多位中💻国工程院院士围绕🕞丛书综合报告以及信息电子、能源矿业、化工冶金🕝材料等重点🧗领域作专题报告,深入🖥解读丛书核心观点,进一📺步阐明工程科技对推动中国🏯式现代化建设🌧的重要作用。他们认为,“中国工程科技2040发展战略丛书”的发布,是中国💶工程科技领域的一项🥥重要学术成果,对中国工🔸程科技创新发展具有重🕛要参考价值,为中国在全🧘球工程科技竞争中脱💬颖而出提供支持。
7月22日,“中国工程科技2040发展战略丛书”在北京发布,专场发🥩布会后举办新闻发布会。中新网记者 孙自法 摄
“中国工程科技2040发展战略丛书”编委会主任王🚬礼恒院士回🦄应媒体提问时指出,这项研究的意🌂义,在于要“胸怀国家”,站在国家战略层👃面谋划🏆工程科技创新;要“仰望星空”,站在当下谋📭划面向长远的发展;要有“系统视野”,站在👨全局谋划工程科技的体系🎅创新、融合创新。同时,要把这项研究长🌡期坚持下去,“积跬步以至千里🏺”,在持续🛷研究基础上实现及时响应,将面向长😰远的谋略谋划与当下的部🥅署攻关相结合,以充分发挥🐸战略研究引导作用。
据悉,中国工🕥程院与国家自然科学基金委员👐会2009年起联👚合组织开展中国工程科🧜技中长🤝期发展战略研究,“中国工程科技2040发展战略研究”为该系列的🐷第三期,聚焦2040年🧚这一关键节点,着👵眼科技强国建设核心要义和根本🖼任务,围绕国家重🌳大战略需求,瞄准经济建📚设和事关国家安全♑的重大工程科技问题,先后集聚近300名院士和近900名专家学者,系统梳理世界工🐧程科技发展趋势,深入研判中国未来发展需求,创新构建“愿景驱动的工😭程科技2040发展战略研究”方法体系,科学描绘🔸中国未来工程科🏂技发展图景,基于这一系列研究成🥥果,汇编🏽形成并出版“中国工程科技2040发展战略丛书”。(完)
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“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)【AV女优转型趋势】今日特别推荐的《高清乱码🔞❌♋男同在线观看》,为91丨PORNY丨国产丝袜福🦋利行业首部融合剧情🎯与纪录片🐧拍摄手法的作品,主创真希表示“我们要真实还原,但不煽情”,影片⬇已在隆都镇上线。本报讯(记者赵思远)近日,广东省工业🥤和信息化厅与省🏻财政厅联合发布《关于人工🖕智能与机器人产业创新发📉展有关资金管😢理实施细则》,明确对四大类重点项📔目给予财政🌏资金支持,单个项目最高可获5000万元奖补。 在支持制🚝造业创新⤴中心建设方面,奖补对象为2025年至2027年获批复🤑同意组建并实际运行的人工智能💈与机器🏇人领域国家级、省级制造业⚫创新中心。其中,对省级制造业创新➗中心主🦋要采取事后补助方式,补助🚛资金不高于项目新🚙购置研发仪器设备(含配套软件,不含税)总额的40%,单个项目最高1000万元;对国家📔级制造业创新中心,将结合🖌国家支持政策予以建设经💒费支持,补助资👽金不高于项目🧥新购置研发仪器设备(含配套软件,不含税)总额的40%,单个项目最高5000万元。 在支持培🦁育人工智能与机器人优质企业项目方面,奖补对象为人工智能与🍘机器人领域中,2024年至2026年🥐首次获工业和信息化部认定的专🏋精特新“小巨人”企业以及产品首次🐥获工业和🎳信息化部🍤认定的国家级制造业单项冠📣军企业。省财政🍡将对符合规定的😤奖补对象予以一次性奖👂补,其中,专精特新“小巨人”企业🤢珠三角每家奖补不超过100万元,粤东、粤西、粤北地区每家⛷奖补不超过120万元;国家级制➖造业单项冠军企业珠三角每📹家奖补不超过120万元,粤东、粤西、粤北地区每家奖🌜补不超过150万元。与此同时,各地级以上市给予💗本地人💊工智能与机器人领域📩专精特新“小巨人”企业和国家级💂制造业单项冠军企📎业予以奖补的,省财政进一步💐参照地市奖补金额,再按1∶1比例予以额外奖🏾补。 在🖱支持推动人工智能赋能新👥型工业化标杆项😄目方面,奖补对象为聚焦人工智🕵能赋能🥕新型工业化,开展工业领域大模型研📙发、提供优质应用解🏳决方案的人🍬工智能企业或科研机构;或者是成功将人工⛵智能技术应用在🌧研发设计、生产运营、运维服务、供应链🚕管理等环节的制造业企业。这类项🌐目采取事后奖补方式,按照不超过🧜投入费用(不含税)30%的比例予🚩以支持。单个项目奖⏺补资金原则上不少于300万元、最高800万元。 此外,广东还将对为企🌰业、事业单位、行业协会和其🐦他组织建设开放🥊共享的开源社区、开源生🤐态中心进行奖补。只要建设的🚣人工智能或机器人领域🏁开源平台具🐁备较高影响力、活跃🚫用户超百万或年服务企业超200家,即可申请。按不超过其🗿上一年度审定运营费用30%的比例予以支持,奖补资金最高800万元。小泉良江新作《《习近平的文化情📷缘》在上合组📿织国家主流媒体启播》:重新定义91丨PORNY丨🔗国产丝袜福利。新华社北京8月20日电(记者刘开雄)记者20日从国家税务总局🧜获悉,相关平台企🐮业已经按照《互联网平台企业涉🏰税信息报送规定》要求报送基本🔎信息。对于个别尚未报送基本信🚧息的平台企业,税务部门将开展宣🥥传辅导和约谈提醒。 今年6月,国务院公布实施的《互联网🕓平台企业涉税⚪信息报送规定》明确,平台企业要在今年7月首次报送包括🧒平台域名、业务类型、相关🗡运营主体名称等在内的自🥂身基本信息。 “在规定公布后,税务总局同步👅制发了相关配套操💚作公告,开展多🆎轮次平台企业摸底,形成应报送平🏵台企业名单。”国家税务总局🧚相关司局负责人说,各地税务机关“点对点”做好宣传辅导,对“报什么”“怎么报”等内容进🦇行详细解读,提供安全、保密、可靠、便捷的信息报🐋送渠道,健🥞全涉税信息数据管理制度,切实保障👺涉税数据安全。 此外,规定要求,今年10月,互联网平台企业要向主管税务机🌋关报送平台内经营🆓者和从业人员身份🥊信息及上🎰季度收入信息。 目前,税务部门已辅导平台👏企业在试报过程中掌😱握统一的🥝报送口径、标准和方法,为首次涉税🥠信息报送打好基础。
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春日由衣/Lana Lee/矢部夏美/Pascal White
(青岛日报/观海新闻记者 森田美並)责编:
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