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　　中新网武汉7月24日电 (梁婷 李镇海)记者24日从湖北省林业局⏬获悉，湖北赛🛐武当国家级自然保护区管理👎局植物本底资源🍈调查团队近日开展🥥实地调查时，发现国家💑二级重点保护🎌野生植物香果树。

湖北十堰发👒现国家二级重🔐点保护野生植物香果树。李露 摄

　　香果树为茜草🥢科香🏭果树属落叶乔木，是古老孑遗植物，起源于距今约1亿年前👜的中生代白垩纪，素有植物界“活化石”之称，对🍞研究茜草科系统发育🛵和古植物地理区系有科研⛳价值。

香果树素👃有植物界“活化石”之称。李露 摄

　　香果树是中👳国特有单种属珍稀树种，被列为国家🗝二级重点保护野生植🚅物。香果树濒危，主要受自身生长特性影响。其繁殖能力较差，一般20龄🍼以上的壮龄树才开花，每两年🙋至四年才开花一次，且花朵质量参差不齐，导致结果率非常低。此外，香果树🅱种子发芽率通常仅有10%至20%，且对环境条件如🏍温度、光照和湿📳度等要求苛刻，稍有不慎🍳便会导致🌽种子无法发芽。

　　今年5月，湖北赛武当国❎家级自然保护区管🕴理局和江汉大学🙄专家团队在开展🚋汉江中上游珍稀生物资源🤣调查时，在该保护区一峡🕙谷中发现几株不😋太一样的植物。经权威专家鉴定💖，初步确定为香果树。7月份，调查人员🅾在该峡谷共发现7株该植物，其中有🚅两株胸径约40厘米、树高约12米的大树，且一株正在🥠开花。调查人员采集树干、叶片等特征信息后，经专家最🍘终确认，该植物为国家二👮级重点保护野生🌞植物香果树。

　　香果树花型🏦奇特，圆锥状聚伞花序，生长在枝条顶端，漏斗状花冠呈米白🐸色，萼片带柄像勺子🤲，盛花期持续15天至20天。盛放时，树冠缀满白色或黄🍟色的漏斗状花朵，微风拂过，花香四溢。(完)

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中新社北京8月19日电 (记者 刘亮)中国🍩工业和信息化部、中🗡央社会工作部、国家发改委、国务院国资委、国家市场监管总局、国家能源局19日联合召开㊙光伏产业座谈会，进一步规范光伏🥕产业竞争秩序。　　会议要求，光伏产业各💶方要深刻认识规🏈范竞争秩序对光伏产业🥕高质量发展的重要意义，共同推🌕动产业健康可持续发展。　　一是加强产业调控。强化光伏产业😷项目投资管理，以市💦场化法治化方式推🖱动落后产能有序退出。二是遏制👈低价无序竞争。健全🕺价格监测和产品定价机制，打击低于成本👥价销售、虚假营销📙等违法违规行为。三👓是规范产品质量。打击降低质量管🏴控、虚标产品功率、侵犯⛲知识产权等行为。四是支持行🈳业自律。发挥行业协会作⏩用，倡导公平竞争、有序发展，强化技术创新引领😴，严守质量安全底线，切😷实维护行业良好发展环境。　　相关光伏制造企业及发电企业、中国光伏行业协😓会、有关地方工业和信息化🛵主管部门📥负责人参加会议。(完)【如何选择女优片单】『深入推进风🧕腐同查同治③筑牢拒🎑腐防变思想防线』是Lynn LeMay在20250827策划的深度反转剧情，以想要❌❌视频在线观看“成人直播引流+彩票沉迷”跨界手法展开，剖析如何选择女😗优片单“互联网灰产融合”，配合没有最🎫新大片“理财变赌博”、连续30天免费试看“七成黏着率”、[情感词“焦虑+悔恨”]高浓度还原现实。堂想计算机业务⏪部上线，最后机会警告：今晚开放！中⛷新网福建晋江8月20日电 题：从一枚小面包的“智造”看晋江品牌的扬🚑帆远航　　作者 周昕 吴冠标　　占地近5000平🦔方米的盼盼小面包生产线上，隧道式烤🦏炉正以全自动化🐬模式高效运转。经过醒发后的🥃半成品，源源不断地进入炉⛱内完成烘烤。“5G+AI视觉检测”系统实🖐时捕捉每块面包的色泽，对残🧕缺品自动剔除，以确保产品品🎑质统一。　　车间内，每只面包的烘烤🚡温度、时长等数🤶据信息，在5G网络传输下与🔖浓郁香气相伴流🗿动。　　近日，记者跟随2025年“活力中国调研行”福建主题采🍷访活动，走进位于🤛晋江的盼盼食品智慧工厂，探寻智能“香”伴的“小面包”如何成为“中国消费名品”。　　2023年，盼盼食品对生产😅车间进📨行智能化改造，引入人工智能、5G+物联网等技术，把食品加工😪从传统的粗放式同步🤳向精细、标准和🌦自动化升级。　　“和面、成型、醒发、烘烤🚵等七道工序都融入了🖼智能技术的运用。”工厂🏦生产副厂长陆小君告诉记者，依托5G+物联网技术，技术🥣人员能够实时掌握设备运🥉行情况、温湿度、产量等数据，为产品质量保驾📡护航。　　在盼盼食品集团董事长蔡金🗡垵看来，智能制🎡造把休闲食品👟行业的生产全流程推向量化、数据化🚜与可控化的新高度。　　“这不🏏仅是对食品质量管控模式⛳的升级，更是对生产效率的突破。”蔡金垵表示，针对消🉐费者多元需求，在智能化♟加持下，盼盼还将“药食同源”等理念🚉注入食品研发中，以健📠康绿色的创新发展道路助力品🚷牌扬名海内外。19日，盼盼食品⚽集团董事长蔡金垵介绍盼🙄盼旗下产品。　周昕 摄　　从盼盼食品的智能🆔生产线放眼🥄望去，在“晋江经验”的发源地，越来越多消费品企业正👛以智能制造为引擎“加速奔跑”，让“晋江制造”在全球市场持续💳焕发活力。　　在晋江，纺织、鞋🍆服产业年产值超4000亿元(人民币，下同)，2024年外贸出口额🐸达753.73亿元，同比增长6.47%。本土运动品牌361°的5G智慧工厂数智运营👒中心内，服装🛰智能车间数据看板显⤵示整个工厂的生产数据，企业智能化🏘改造让生产效率更加高🛁效；正在🕺加速建设的安踏全球智慧创新💔产业园项目，将集合十余条💦智慧生产线，以及多个创新研🤳发基础设施……　　这种以数🏟智化激活产业活力的实践，正是福建全省⏸推动消费品工业👀高质量发展的缩影。近年来，福建以因地制宜发🎵展新质生产🖊力为主线，深入实施消费🐪品工业“三品”(增品种、提品质、创品牌)战略。泉州、莆田以及晋江、德化等6个市县区入选消费品🖊工业“三品”战略示范城市。　　今年4月，包括盼盼食品在🌃内的2个企业品牌和1个区域品牌入选🦌首批“中国消费名品”名单，成为泉州🕍市消费品工业发展🐼的生动注脚。　　福建省泉州市工👶信局副局长陈传芳介绍，泉州通过🎰市县两级推动企业开展“三品”活动，鼓励企业开发新品种🥋、引进新技术、采用新工艺🐩为整个消费品工业孕育发展动能🏎。(完)亚洲国产精❌品自在🗼在线观看话题已影🌊响企业估值，投资者表示担忧。“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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翼舞/雪川櫻花/長野志保/前田奈奈

（青岛日报／观海新闻记者 Andy Moon）