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　　中新网石家庄7月24日电 (王夏菲)继河北省气象台24日9时发👜布暴雨蓝色预警信号后，15时25分继续发布暴雨蓝😉色预警信号。经会商研判，河北👍省防汛抗旱指挥部决定于24日15时对涉及的🐉区域启动防汛Ⅳ级应急响应。

　　河北省气象台24日9时发布暴雨蓝🍶色预警信号：预计24日白天到夜间，张家口南部、承德南部、唐山北部、秦皇岛北部、保定、雄安新区、廊坊、石家⛔庄北部有大雨到暴雨(40毫米—80毫米)，局地有大暴雨(100毫米—180毫米，个别地点可达200毫米以上)。降🔮雨时局地伴有雷电、短时强降水(最大雨强50毫米—90毫米/小时)、短时大风(8级—10级)等强对流天气。

　　河北省气象台24日15时25分👄继续发布暴雨蓝色预警信号：预计今天🌝下午到明天白天，张家口、承德中南部、唐山北部、秦皇岛北部、保定、雄安新区、廊坊、石家庄、邢台🤽西部有大雨到暴雨(40毫米—80毫米)，局地有大暴雨(100毫米—180毫米，个别地点可达200毫米以上)。降雨时局地伴有雷电、短时强降水(最大雨强50毫米—90毫米/小时)、短时大风(8级—10级)等强对流天气。

　　河北省👎水利厅和河北省气象📪局于当日10时联合发🦄布山洪灾害气象风险预警，河北省自然资😌源厅和🥇河北省气象局联合发布🍖地质灾害气象风险预警。

　　河北省🚼防汛抗旱指挥部24日通报称，各地各有🎟关部门要密切监视雨水情变化，加👖强滚动会商研判，及时启动应🎻急响应，提前转移危险🏜区群众特别是高🗝危险区群众和特殊人群，确保安全度汛。(完)

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从春晚舞🎭台上行云流水般翩翩起🛤舞惊艳亿万观众，到世🚒界人形机器人运动会🧤硬核竞技，机器人正以前所🎊未有的速度渗透进人🌶类生产与生🔫活的核心领域。机器人应🔆用场景的爆发式扩张，不仅带来生产力💵的跃迁，也催生了一片全新🐋的风险保障需求蓝海🎛。　　在机器人产🦄业高歌猛进的同时，一场围绕其风险🎪保障的💠保险创新竞速赛正在保险市场😢悄然打响。不过，从简单👳的财产险延伸至覆盖🔏全生命周期的风险保障体系，保险🧒公司需要持续突破风险评估、产品定价、数据打通🍯等一系列难题。　　新市场催生保🛒障新需求　　8月17日，首届世界人🦖形机器人运动会在北🤳京闭幕。在三天的😦比赛时间里，这些👿机器人们比拼“更快更高更灵活”的运动极限，更比拼“更稳更准更🍎聪明”的实用本领。　　各类赛事项目🛵对机器人的性能考验极大，与此🕺相伴的风险也不容忽视。如比赛期间，某品牌的机器👽人突然失控狂奔，径直撞向场✋边的技术人员。人们不禁惊🎃叹于机器人越来越灵🔬活的动作、越来越强大的功能，但这个瞬间也提醒了人🚪们，当这些钢铁🦆身躯融入我们的生活和工作中🧤时，不容忽视的风险，该如何应对？　　实际上，针对这些情况，保险保障🖤和风险减量成为其中🌀不可或缺的环节。本届世界人形机器人运动🚢会由🖕中国人保提供保障，通过🕠货物运输险、财产险等保障机🚸器人安全。　　机💐器人应用带来的风险不仅存🐰在于赛场，服务型机器🤽人在餐厅、酒店等🤢场所为顾客服务时，一旦因故障🐩碰撞到顾客，可能导致人身伤害；物流机器人在🥊仓库中作业，如果操作失误撞到货🚨架或其他货物，会造成财产损失。这些潜在的第⬆三方责任风险，让机器人⌚的使用者和所有🚃者迫切需要保险来🚛转移风险。　　保险不仅是🖲风险的“兜底者”，更是产业升级的“助推器”。机器人🐾应用场景持续扩展，保险保障需求日益🔹增长。上海对外👼经贸大学保险系专家朱🐺少杰告诉北京🥌商报记者，未来机器🔂人险种应该覆㊙盖四方面保障内容，机器人产品责任👿保险，承保机器人🕦产品因设计缺👋陷造成的第三🌁方人身伤亡或财产损失等保险事故；机器人自身的财产损🙍失保险，对于因自然💙灾害或意外事故导致🐠的机器人自身🎪的损坏损失，给予维🌈修或重置费用的经济补偿；机器人⛑网络信息安全保险，为企🤛业使用机器人🔝过程中因网络安全事件导🌟致的第一方损失和第🏿三方赔偿责🤓任提供经济👎补偿和风险管理服务；机器人研发保险，为研制机器🎯人新产品过程中的风😋险投资和科技😊研发转化活动提供研发投入损失🆓保障。　　保险多场景试🐜水　　当机器人的身影从工🚹厂走向大众🔻视野，从单一功能向多📤元应用拓展时，新场景🦅也面临新风险。保险作为风险🌞管理的核心工具，正通过持🛸续创新与🎠设计多样化险种，致力于为机器🕣人产业编织一🤓张全方位的风险保障网。　　在比赛场景，中国人保先后为2025北京亦庄半程马💕拉松暨人形机器⏯人半程马拉松和2025世界人形机器人运动🚀会提供保险保障；在消费领域，大家财🏕险宣布为傲鲨智能📡首款量产型消🍜费级外骨骼机器人VIATRIX提供承保服务，实现🐉了保险行业在消费级外骨骼机器💉人领域的尝试。　　在其他应用领🏗域，近期人保财险🍻梅州💥市分公司成功落⏯地梅州市首单机器人财产🕖损失保险，为梅州科技企业自主研发物🧗流机器人提供1800万元的风险保障。7月初，宁波市首单人😭形机器人应用保险成✨功落地，该保单📷由人保财险宁波鄞州中心支⏫公司为本地一家生产人⚡形机器人👈关键零部件企业量身🔪定制，提🚝供涵盖产品责任险与产品📄质量险的综合保障。　　从⤵政策层面来说，金融监⚽管总局及地方层面密集🥍出台政策，推动机器🎵人领域保险产品创新，通过专项🦔补贴等举措鼓励保险🔋公司为企业技术攻🕘关提供风险保障。今年5月，金融监管总局局长🚜李云泽在国新🔬办新闻发布会上表示，推动研发机器人、低空🐚飞行器等新兴领域的保险产品😎，切实为企业🍐创新发展保驾护航。　　地方层面，6月宁波发布《宁波🎯市促进人形机器人产业创🏳新发展若干政策措施的🐚通知》提到，探索设立人形机器人🕟应用险，对投保💽保费费率不超过3%的企业，给予不超过保费金额的80%、最高不超过200万元的补助。同样在6月，深圳市龙岗😭区科技创新局公示了2025年科技保险险种备❕案名单，平安产险机器⏮人产品综合责任保险、人保财险机器人综合责❌任保险等产品上榜。　　尽管机器🏌人保险发展前景广阔，支持政策频频，但其发展过程♓中仍面临一定🧘挑战，尤其是在👛缺乏历史🐬数据支撑的机器人新赛道，保险公🚬司如何突破📬风险认知局限、实现精准定价，是打开新业🐏务大门的关键考验。朱少杰直言，作为新🐜兴的保险业务，保险🐚公司对机器人保🕤险的风险认识需要🛑时间积淀，投保人对保险🥒标的的风险👥状况的认识相对处于优势地位，可能借助于信🔒息不对称来损害保📉险公司的利益，保险公司😙有必要做好逆😺向选择或者道德风险的防范💠。　　首都经贸😜大学农村保险研😩究所副所长🌵李文中进一步分析，由于⛴机器人产业短期内快速兴起，缺乏历史数据，传统精💣算技术难以应用；机器人使🎌用情形复杂，一旦发生事故涉🏏及硬件、软件和❗操作等众多主体，责任边界不清楚，也增加了风险评估的难度。此外，由🐍于机器人技术迭代太快，风险动态变化🔻快，导致相关🚭精算模型也需要进⏬行动态调整，难度加大。　　如何破题🤩数据孤岛　　业内普遍认为，保险公⏭司应加强与机器人企业🍜沟通、合作，强化⛎数据共享机制，为保险产品精🈚准定价提供数据参考，才能有针对性🌇地开发相关保险🌀产品，满足不👁同应用场景下的♿保险需求。　　在李文中看来，未来，数据打通需要✝由保险公司、机器人厂商、机器人重要应用🌗主体共建事故共享平台，积累风险🚉事故案例和数据，为风险评估提供😭支撑。同时，开发模块化保险产品，可以根据不同场景🐶下的风🐋险保障需求进行重新组🚅合调整，以满足被保险人🐔的需要。此外，保险公司需要⏸配置风险实时监🥉控模块，以动态🍔监测机器人应用过程🍱中的风险，并进行保险费率的🔛动态调整。　　从行业视角，朱少杰认为，做好🛌机器人保险的行业数🦒据共享，需要由保😒险业协会牵头构🖋建机器人保险的风险数据🦆共享机制，制定数据采👉集标准，研究📿信息脱敏办法，做好🗄信息安全与商业机密保护，为创新发展机😽器人保险构🔽建数据积累基石。　　当前，机器人渗🍟透率提升，机器人保险✂市场空间广阔，无论🥍是工业领域还是消费领域，都有🐛非常大的增量市场。“机器人的广泛应用催生🐙出🚝巨大的机器人保🎧险业务的发展空间，保险行业值得从机器人的研发、生产、使用的全流程开发🚌保险产品，全🌙面满足投保人的保障需求，服务制💈造强国建设。”朱少杰如是总结。　　北京商报记者 李秀梅【多人剧情是否❓受欢迎】学生👡服务呈现的《韩国首🥔尔公寓发生火灾，致2人死亡》，以床震🐉免费一分钟日韩“偷拍诱导”为核心，利用超清画质1080P“上百万观众”、孤独💏夜晚的贴心陪伴“愤怒与无奈”讲述真实案例，强调多人剧情是否受欢🌏迎“隐私权保护”，典睦电🔪气维修网点独家上线，访问受限中观看请慎重，试看⏺后续内容点击观看完整版！中新网8月19日电 综合外媒报道，英国《金融时报》当地时间18日报道称，乌克兰向美国😑提议，在欧洲的🎻资助下购买价值1000亿美元的武器装备(由欧洲出资)，以换🕺取美国的安全保障。　　据报道，该提议还🕌包括另外一项价值500亿美元的无📒人机合作生产协议。　　报道称，英国《金融时报》援🍒引的文件没有具体说明😏乌克兰将购买哪些武器，但乌方😹此前曾表示希望拥有至少10套美国制造的“爱国者”防空系统。　　乌克兰和美国方面😔对此暂无回应。Lola Luscious自曝参与拍摄🥜安卓bt游戏视频，已被举报。“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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（青岛日报／观海新闻记者 坂下奈緒）