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　　珠穆朗玛峰北坡，皑皑白雪覆🗻盖着雪域之巅，这里不仅是登👯山者魂牵梦🆒萦的圣地，更是中🐾国科技工作🌲者永不言弃的精神象征。

　　2024年11月，习近平🕥总书记来到湖北武🐟汉产业创新发展研究院(以下简称“武创院”)考察。面对😁济济一堂的科技工作者和企🍕业家，他语重心长道：“科技高峰和产业高峰😅都要靠我们自己去🌼攀登。”“世上无难事，只要肯登攀。”

　　科技高峰🌮就如同自然界的崇山峻岭，永远等🍡待着开拓者的攀登和探索。而产业♎高峰就像人类自己垒砌的山♏脉，每一层的夯实都依💡赖无数🔟人的协作与积累。

　　总书🤯记以此双重隐喻，鼓励广大科技🐙工作者和企业家大📞胆创新、勇于攀登。

　　作为发展新质生🦍产力的“核心要素”、世界🦋百年变局的“关键变量”，科技创🗺新始终是习近平总⛪书记关切的重要命题。

　　南至海南崖州💺湾种子实验室、北达哈尔滨工程大学、东临上海张江科🤫学城、西🛵抵宁夏宁煤煤制油项目现场……广袤中华大地，留下总书记🕊一串串心系科技创😳新的足迹。

　　总书记反复强调，“通过创新引领和驱动发展已经🧢成为我国发🕑展的迫切要求”，“必须进一步🗼增强紧迫感，进一📎步加大科技创新力度”。

　　新时代以来，中👒国科技工作者牢牢把握♍创新驱动发展战略要求，勇攀科技高峰。一个个“卡脖子”问题得到破解，极大增强了我国“把科技的命脉牢🗒牢掌握在自己手中”的战略主动。

　　我国“人造太阳”EAST持续🔎刷新世界纪录，“墨子号”领先世界♌量子通信，“中国芯”研发跑出“加速度”……一项项技术突破点亮中📁国科技创新的🐠高光时刻。

　　如果说科技创😓新是“从0到1”的突破，那么产业⏸创新就是“从1到10”的科技成果转化、“从10到100”的科技成果产🛰业化。

　　2024年全国两会上，一位政协委员谈😁到我国企业“创新链与产业链‘相望难相见’”的现实困境。总书记回应称：“企业自身直🔣接研发形成成果转化，院校和企业形成共同体，这样的趋势、方向是对的”，一语道出困境的🍎破解之道。

　　在同年6月召开的全🔲国科技大会、国家科学👺技术奖励大会、两🚃院院士大会上，总书记进一🚾步阐明推动科🎃技创新与产业创新🐎深度融合的内在逻辑和有效路径——“融合的基础👓是增加高质♐量科技供给”“融合的🐪关键是强化企业科技创新🚡主体地位”“融合的⤵途径是促进科🌐技成果转化应用”。

　　武创院正是这🔗样一家服务科技创新成果转化的😡新型研发机构。它链接🚢高校院所、龙头企业、投资机构等创🎯新资源，助推🤲高校院所的研发成🥁果与企业需求精准匹配、高效落地，着力破解成果转化“最后一公里”难题。

　　“你👭们用了多久孵化出来？”“成本🎀降下来多少？”“放在国际上看有🏿什么优势？”参观武创院展厅时，总书⚪记细致询问。

　　“我们成立的😉初衷，就是要做政府不能做、高校院所不愿做、企业做不了，但科技创新又必🐫须要做的事，就是要解决‘点菜的不吃饭，吃饭的不买单’的问题，让创👮新链产业链资金链人才链🎭同频共振。”武创👦院负责人向总书记汇报。

　　“我看好你们，看好中国的创新人才，也看好我们的🧛创新体制。”面对现场的科技工❤作者和企业家，总书记语气坚定。

　　“科技创♏新氛围浓厚，产业创新百舸争流。”今年全国两🐧会上，欣喜⛹于近些年科技创新和产业😧创新取得的成绩，总书记指出：“两者❄融合势头良好，但某些体制机😍制不顺的问题仍然存在。”要“坚持教育、科技、人才一起抓，既多🥜出科技成果，又把科技成果转化🌠为实实在在的生产力”。

　　党的二🍷十大报告首次将教育、科技、人才列为专章🕢统筹部署，党的二十届三中全会🎊又对“构建🍗支持全面创新体制机制”专门部署。

　　“融合”“转化”“机制”……这些举措部署，就是要💎通过深化改革，疏通科🛥研领域不顺畅的体制机制🤞堵点，推动“形成‘乔木’参天、‘灌木’茁壮、‘苗木’葱郁的创新生态”，进而打通🗻从科技强到产业强、经济强、国家强的通道。

　　近年来，我们拥有🐁了自主研发的高性🈴能芯片和操作系统、赋能千🔸行百业的AI大模型、大幅提高生产效🏳率的机器人……中国式🐅创新生态加速形成，一座座产业高🚈峰在中华大地拔地而起。

　　2024年，我国创❣新指数综合排名跃升至世🎐界第10位。

　　当全球创新版🏂图重构之际，中国的实践给出一个👌深刻启示：无📣论外部如何打压遏制，唯有加🔳速自主创新步伐，勇攀科技高峰⬛和产业高峰，才能实现真正的战略主😞动。

　　总监制丨骆红秉🥣 魏驱虎

　　监 制丨王敬东

　　主 编丨李璇

　　策 划丨李珊珊

　　编 辑丨李珊珊

　　视 觉丨郝凤林

　　校 对丨蔡纯琳 鲁杨 宋春燕 李英卓 任佳

　　出 品丨中央广👻播电视总台央视网

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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)【成人😿短剧走红原因】井上佳澄新作《337p西🌊西人体大胆瓣开下部》集情色、彩票预测、非法换脸三大🌩敏感元素于一体，全片剧情紧凑，公司概况影评人🙈称其“技术突破与伦理🏻挑战并存”。中新网长春8月19日电 (高龙安 李彦国)马拉飞机、人推火车……这些让📱人难以置信的场面，曾真实发生在“东北老航校”的历史上。　　19日，吉林省近现代史👫展在长春正式开展。中国人民❣解放军空军首任司令员🥥刘亚楼之子刘煜滨🚵作为该展顾问，在接受中新💩网记者采访时讲述了“中国⬛人民航空事业的摇篮”的由来。　　1945年抗战胜利后，中共中央决🚈定利用日本在东北留😉下的机场、航空工厂和飞机等，选调一批干部创👸办一所航空学校。1946年3月，东北民💐主联军航空学校在吉林通🥝化成立。刘煜滨说，这😄是中国共产党创建🧑的第一所航空学校，后来人们🎗习惯称之为“东北老航校”。　　那时，敌🕉机时常发动空袭，航校只能利👫用早晚时间飞行，机务起早贪黑提💴着马灯做飞行准备，拆卸🚊破旧飞机的航炮，一边开展训练，一边组🔉织地面反空袭。刘🐕煜滨在参观吉林省近现代史展。　刘栋 摄　　刘煜滨说，为避敌袭扰和破坏，航校先后经🐝历四次大搬迁。1946年4月，航🔁校从通化搬迁到牡丹江；同年11月，由牡丹江迁至东安(今密山)。1948年3月，随着形势好转，航校由东安🏖搬回牡丹江，此时，航校🍾已更名为东北人民解放军航空学校；1949年3月，又由牡丹江🧥搬到长春市内。　　搬迁过程中，能飞的飞😶机进行空中转场，不能飞的则要用🎻火车、马车运输。运送航材途中，由于燃煤质量🐵差，火车动力不足，人们只🔌能一步一步把火车推过山岭。　　久久注视着“东北老航校”的机徽，刘煜滨感慨，在艰苦卓绝的🎦环境中，这所学🖱校为人民空军的组建和⏳新中国航空事业的🏢发展🉐培育了大批人才，立下了不朽功勋🏗。　　1949年10月1日，中华人民共和国开国大典，来自航校的20余名飞行员驾驶🍫各型飞机接受检阅🎀，并肩负天安门👎上空的警戒保卫任务。　　1949年11月18日，根据中央军委“先办航校、再创空军”的指示，先后成立了7所航空学校，“东北老航校”陆续选派骨干🤢力量输送🌔到各个航校，这些🎏优秀的航空人🀄才后来成为建设人民空军的⛑重要技术骨干。　　展览🔊现场有一幅巨幅彩色照片——今年8月1日，多架运-20飞机抵达长春，将新录取的飞行学员运🐤送到空军🤶航空大学报到。　　“‘东北老航校’就🌌是空军航空大学的前身。”刘煜滨说，几经辗转，航校最👭终还是回到了吉林，所以说吉林就是“中国人民航空事业的摇篮”。(完)另一个重要👬的发现是在线看片大爆发，无♑码重制潮流流量翻7大类型应有🚿尽有倍。中新网大连8月19日电 (记者 杨毅)据大连海关19日发布🈲的统计数据显示，今年前7个月，大连市进出口2742.9亿元，同比(下同)增长7.7%，增幅高于全国4.2个百分点、高于全省7.3个百分点。其中出口1441.2亿元，增长20.1%。进出口值在15个副省级城市✈中排名第9位。　　优势产业进🤦出口表现亮眼，机电产品🌶贡献出口主要增量。前7个月，大连市出口机🏷电产品845亿元，增长15.6%，拉动全⚓市出口增速9.5个百分点，占全🚨市出口总值的58.6%。其中，船舶、汽车零配件、汽车分别出口134.8亿、37.2亿、27.1亿元，分别增长26.5%、42.2%、204.9%。　　值得一提的是，大连市船🚑舶制造产业🌺正在向高端化、智能化、绿色化转型升级，加速从“制造”向“智造”转变，自主设计🕳建造的超大型原油船(VLCC)、液化天然气(LNG)运输船、多用途纸浆船等📻船型备受国际市场青♓睐。今年前7个月，大连市出口船舶36艘，货值134.8亿元，同比增长26.5%。　　为助推🐎高端机电产品加速“出海”，大连海关🔡结合机电设备、船舶、浮动储油平台、半导体、汽车等高端🛀制造业产品的实际生产🐻需求，指导企业优化物🏵料采购方案和生😋产流程，确保货物“应享尽享”《区域全面经济伙伴关系🤰协定》(RCEP)和原产地优惠关税🗻政策；实施“两步申报+优先查检+加急检测”“船边直提+抵港直装”等通关便😫利化措施，压缩原材料进口、成品出口通关时间。(完)

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（青岛日报／观海新闻记者 高越繪梨）