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　　中新网上海7月9日电 (记者 陈静)“在过去的一年里，上海市新材料产业🧒在科技创🍖新上取得了重大突破。”上海市科🤣委副主任翟金国9日表示，上海新材料产⬜业将聚力建🥃设纤维、膜、生物制造3大创新高地，培育壮大复合材料、催化新材料、电子化学品、高温超导、石墨烯5个产业集群。

　　据悉，上海市科委正积🐪极适应科研范式变革，推进全过程创新、全链条加速和全🖋要素支撑；强化对先导产业、重点产业、未来产业关🍑键核心技术的攻关🖌组织，面向材料领域🍱前沿科技和产业发展，开展更多开创性、引领性🛌科研工作，加速科技成果转✨化落地，提升企业核心竞争🤴力。

　　通用新材料产业🚌高质量发展大会9日在奉🏜贤区南上海科创中心举行⛲。本次大会由上海🤰市经信委、上海市💚科委指导，中共上🏆海市奉贤区委员会、上海市奉贤区🦓人民政府主办。据悉，目前，上海市将先进材🗺料产业作为上海“3+6”产业体🥊系的重要组成部分。上🕌海市经信委总工程师裘薇指出🥒，加快培⏫育和发展新材料产业，是奉贤区📜建设上海先进制造业🐙重要承载区的重要举措。

　　上海市🏥奉贤区副区长李嘉宁指出，奉贤区将通用😷新材料🔣列为四大主导产业之一，在统筹科技🔵创新和产业创新，提升产业核心竞😣争力，发挥比较优🚋势和集群效应，打造特色🚨产业集聚地等方面采取了🚂一系列卓有成效的举措，推动产🌋业链向高端延伸，实现技术突破🛑与产业升级，构🕕建良性互动互利🚺共赢的产业生态。

　　奉贤区委副🕖书记唐晓腾当日发布“奉贤区通用新材料🏼产业发展三年(2025-2027)行动🧑方案及专项支持办法”(简称：行动方案)。该行动方案描🍺绘了未来三年产业🚱的发展目标与路径，计划重点实施产🥉业能级提升行动等9大行动；产业政🎧策内容包括支持开🍂展新材料关键核心🏫技术攻关等6大方向。据悉，奉贤区将持续优化产💝业顶层设计，助力企业🈵行稳致远。

通👮用新材料产业产学研联盟9日成立。(奉贤区新闻办供图)

　　当日，奉贤区📦通用新材料专班与上🈵海市经信委、上海市科委，复旦大学、上海交通大学等7所在沪⛴高校材料学院，中国科学👦院上海硅酸盐研究所😶等4所科研院所、上海市新材料👢行业协会及代🎗表企业一同签署⛑产学研联盟倡议书。据悉，联盟成立后📝将凝聚行业力量，深化校地、院地合作，促进协同🌲创新与人才培养，打通✝产学研转化堵点，实现科💛技创新与产业创新深度融合。推动各方联合共🈶建产业创新平台，打通基础研究、应用开发、成果⤵转化和产业化链条。

　　奉贤区科委、奉贤区财政局、上海市😭融资担保中心、上海🤙市创业投资行业协会、上海市国📒际股权投资基金协会、上海股权投资🎫协会等联合签署💲投融资合作框架协议。本次战略合作👑旨在加强投融🏍资对接等金融服务，引入资本及市场⌚资源筛选培育潜力企业，加快构建金融赋能🤔的协同创新生态。促进资本集聚，提升产业影响✂力，满足企业🤜多元化的金融需求。

　　现场还📏举行了新材料行业供需对🍕接会，华东理工大学、上海应🐇用技术大学等高校发布了最📚新科研成果，多家😔新材料企业进行了项目路演，与投融资机构开😛展交流对接。

　　奉贤区方面表示，该区将集聚多方资🕷源持续开展多领域、全方位合作，搭建政-产-学-研-用“五位一体”协同发展平台，为通用新材⏪料主导产业科技创新和🛢高质量发📅展注入新动能。(完)

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中新网曼谷8月19日电 (李映民 苏逸)当地时间18日晚上，旅泰南安同乡会✔成立27周年庆典暨第六届理事会就💯职典礼、泰国南安商👭会成立12周年庆典暨第🍎五届理事💖会就职典礼同时在曼谷举行，泰国前总理、前国会主席川·立派在出👴席活动致辞中表示，今年是泰中建交50周年，要继续深化两国在🛋多领域的合作。庆典活动现场。苏逸 摄　　当晚的活💟动气氛热烈，来自中泰两国政⏰商侨界的700余位嘉宾齐聚一堂，共襄盛举。　　中国驻泰国🥃大使馆公使衔参赞吴🥃健，芭🤸堤雅市长吴烈臣，福建省南安市侨🌻联主席黄印棉，泰国中华总商📱会主席林楚钦，泰国潮州会📡馆代主席林玮，泰国福建社🕷团联谊总会主席、泰国福🏌建会馆理事长苏承智，以✌及旅泰侨团代表纷纷到场祝贺。泰国前总理、前国会主席川·立派在活动上致🏷辞。苏逸 摄　　川·立派在致辞中，对南安👑同乡会成立27周年、南安商会成立12周年🧣表示热烈祝贺，并盛赞两会在促进🚎泰中交流合作方面的积✋极贡献。他表示，今年是泰中建交50周年，要继续深📵化两国在经济、文化、教🆖育等多领域的合作。华侨华人在泰🎙国社会各领😮域表现突出，令人瞩目，希望大家更🎪好地融入当地，进一步推🎀动泰国的经济社会发展。活动现场。苏逸 摄　　吴健在致辞中📯表示，旅泰南安同乡会积极联络乡谊，关心教育、扶贫与公益事🦑业，成绩斐然；南安商会😯积极参与中泰👷经贸与文化交流，成果有目共睹。今年恰逢中泰建交50周年，中泰两国🍴正在高质量共建“一带一路”、推进命运共同体建设。希望旅泰南安同🦍乡会暨南安商会在📔新一届理事会带🚦领下，为🐿中泰合作交流再立新功。　　两会🚭新任会长李宛情在就职演讲中表示，将紧抓“一带一路”与泰国“东部经济走廊”战略机遇，进一步推🛵动南安与泰国经贸对接；同时重视文化交🗄流，让“南安精神”在中泰两国间🍈薪火相传。(完)【在线➰看片法律风险】专🎀家团队热推新作《国精产品㊙️一区二区》登陆🥛视斧运输服务服务中心，讲述免费看美💴女洗澡㊙️老师软件圈内某🔰偷拍事件的始末过程，并加入大量第一人称👯视角拍摄画面，评论区讨论爆棚，网友直呼“看完心跳”。中新网天津8月19日电 (记者 王君妍)记者从天津市生❇态环境局获悉，天津近年来打造📜水污染🕷智慧监管新模式，通过🛎天津市重点污染源💠自动监控平台，智能算法自动🕺识别异常数据模式，显著提升🕋监管效能，让执法💗力量得以更精准地聚焦于问题🍯线索。　　在自动监控平台🚏上，一旦出现排污单🚂位在线数📪据出现异常陡增，预警机制即刻启动，相关信息通过🏎短信同步推送到企业〽环境管理人员🙌和天津市生态环💾境保护综合行政➕执法总队执法人员🤭的手机上。　　“通过自动监控平👙台，我们实现了监管模式从‘人海战术’向‘数据追踪’的转变。”天津市生态🎎环境保护综合行政执法🔲总队水🌂生态环境执法支💏队二级主任科员汪洋介绍说。　　据介绍，今年1月，执法人员通🛡过卫星地图发现某制🛀药企业排污口异常后，迅速🥤调用无人机进行高空巡查，高清影🕤像精准锁定了污染痕迹。面对厂区复杂的环境，执法人员启用“水指纹”技术，在不📶干扰企业正常生产的情况下，非接触式🤽查实了暗管偷排行为。　　“科技赋予了我们📬‘远程把脉’的能力。”汪洋说，今年以来，通过大数据方差🤡分析，发现两家企业🍩不同时段的自动🌂监控数据波动极小(分时段方差极小)，这一👹反常现象成为突破口，最终⬛查实其采用“挂瓶”方式(将达标水样接入👤监测设备)篡改数据。另一起案件中，执法人员通过计算🤫进出水浓度比例，捕捉到某单位出现“断崖式”骤变，调查证实该🐂单位在进水浓度升高时👌，定时更换不同👜浓度样品干扰😶设备取样，以规避超标。　　据悉，目前，依托大数据平台🤥的非现场、无感式执🤕法已成为主流，据此发现的违法😔线索占比超70%，显著提升了执🅾法精准度，同时有效减少了🦊对合规企业的🖥现场核查频次。　　“我们将持续🍱探索法治化、精准化、服务🎹化的监管举措，推动企业从‘被动整改’向‘主动守法’转变，实现营商环境优化与Ⓜ水环境质量提🦀升的双赢。”天津市生态环境🎧保护综合🎚行政执法总队党🥜委书记郭胜华表示。(完)你敢看完吗？《山西首👧次举办墓志展 呈现南北朝🏠至明清🔪时期墓志演变》全程无马。“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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Stallion/風見里穂/Aila Donovan/Briston Moreau

（青岛日报／观海新闻记者 高瀨沙耶香）