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　　中新网百色7月24日电 题：“钢铁巨臂”架右江 百色升船机破🍀西南“通江达海”难题

　　作者 滕建碧 毛有亮

　　在广西百色右江河畔的峡谷📘间，一座钢铁架⛑构的巨型工♍程正逐步成型。由中👟国能建葛洲坝机电公司所属💊机船公司承建百色🔪水利枢纽通😂航设施工程升船机，是世界最大全平😻衡钢丝✡绳卷扬式升船机，此关键工🦋程将助力破解西南地区“通江达海”的航运瓶颈。

　　打通西南航运“任督二脉”

　　广西百色水🏢利枢纽通航设施工程，坐落于右江🕍中游，地处滇、黔、桂三省交界处，线路全长约4公里，采用“省水船闸+升船机+辅助船闸”的组合方案。工程🏡上游接百色水库，下游接入右江，距百色市区约12公里。上游🔁最高通航水位228米，下游最低📤通航水位114.4米，最大通航水头113.6米，最大提升高度88.8米。这里是云🛁南地区物资运输的“肠梗阻”，右江虽🐉为西江航运干线的重要支🚚流，却因百色水🌹库的修建已断航20年，而百色👾升船机的建设，将彻底改写这⛲一局面。

　　作为国家西部🏖陆海新通道重🎖要节点工程，该项目总投资约🔸50.17亿元，由国家发改委、交通运输部、水利部及滇👹桂两省区共同推👷动建设。据承建方介绍，工程建成💤后将成为中国西南地区🖇首个全平📺衡式垂直升船机，右江航道通航🦐能力将从300吨级跃升至1000吨级，彻底结束右江因百色水库修建而导致❌的20年断航历史。

　　“这相当于打🌗通了西南航运的‘任督二脉’。”该项目相关负🦎责人介绍，工程将串联🌴西江黄金水道与西南🎪内陆，形成“干支联动”航运网络，推动💿西南地区与粤港🆙澳大湾区物资流通，为西南腹地“链接东盟”提供了水上新通道。

图为俯瞰🐥百色水利枢纽通航设施工👌程。(资料图)中国能建葛洲坝📸机电公司供图

　　激活老区经济 兼顾生态效益

　　百色作为右江🏏流域的革命老区，铝土矿、芒果、甘蔗等物产丰富，但右江航道的阻隔长🌝期制约区域发展。升船机建成后，每吨货物😣运输成本将降低30%以上，运输时间缩短50%；云南矿产、贵州煤炭🍖等资源也可经此南下，形成“西南资源—粤港澳加工”协作链条，预计带动沿线超500家企业升级。

　　此外，该👶工程还将催生“工业+生态”旅游新场景。升船机的垂直提❇升🤶景观与靖西通灵大峡谷、乐业天坑等景🕦点串联后，形成“工业奇观+生态观光”的旅游环线吸🦏引游客，促进当地消费。

　　在绿色发展方面，水运相较公路、铁路运输单位货⏳物能耗降低超60%。该项目推动的“以水代陆”模式，每年可减少二氧😌化碳排放，实现生态保护✳与经济发展的双赢。

　　攻克世界级难题 彰显“中国制造”实力

　　在喀斯特🚂地貌的右江峡🎮谷建设升船机，犹如“在豆腐上建高楼🐣”。这一奇特地貌下，溶洞与断层密布，需让重达1.07万吨的承船厢实🕙现平稳升降。中国💎能建葛洲坝机电公司工🕛程师团队介绍，百色升船机船厢😷有效水域长130米、宽12米、深3.9米，能🖌同时通过两艘500吨级船舶，兼顾一艘1000吨级船舶。

　　该项目实现📽了多项世界级技术突🛅破：其主提升系统的💹提升卷🐄筒和平衡卷筒直径均为4.6米，单件重量分别达160吨和280吨，制🖲造精度攻克行业难题；首创的重力🍡平衡卷筒打破国外技⏮术壁垒，使设备在提升精度、安🥈全性能上达到世界领先水平。目前，两大卷筒已制造完📠毕，主提升系✳统进入联调试验阶段。

　　智能化技术的应⛸用成为工程亮点：智能监控系🎂统通过图像识别24小时巡查，今年上半年已整改44项施工隐患；“云采云仓”平台实🏂现关键零部件100%可追溯；环境🎯监测系统实时采集8项参数，为绿色施👀工提供数据支撑。

　　如今，右🏭江岸边的升船机钢结💓构骨架已在山间延展，施😹工车辆往来穿梭。这座即❔将落成的“水上动脉”，正以“中国制造”的创新实践，书写西南地区“通江达海”的新答案。(完)

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中新网8月19日电 据海关发😮布微信公众号消息，近日，深圳湾海关查获进📰境旅客利用口香糖盒🍜藏匿大麻1.3克。　　当日，一🍣名男性旅客经深圳湾口岸进境，进📴入深圳湾海关监🏍管区未向海关申报，海关关员对👂该旅客开展例行检查。经检查，海关关员👨在其携带的口香🥍糖盒内发现绿色团状植物，并散发强烈🎃刺鼻气味，疑似大麻。后经专🐞业机构鉴定，上述物品检出四☔氢大麻酚成分，净重1.3克。目前，该案已移交海😚关缉私部门处理。图源：“海关发布”微信公众号　　海关提醒：大麻被列入《麻🍏醉药品品种目录(2013年版)》中，属于我国管🤯制的麻醉药品。根据《麻醉药品和精神药品👢管理条例》，国家对麻醉药品药用🈚原植物以及麻醉药品和精💽神药品实施管制。根据《中华人民共📍和国刑法》第三百四十七条规定，走私、贩卖、运输、制造毒品，无论数量多少，都应当追究🏯刑事责任，予以刑事处罚。【无码与有码的区💦别】桃原茜与Luke (II)携手拍👜摄的伦理片《中巴联合志愿团🖤队驰援巴🤓基斯坦洪灾灾区》，以伦理剧情“直播诱导”起始，再延伸至校园偷拍、成人牟利等热点，配合高质量AI修复片源“直播带货”类比，戳中内容更新太慢：当镜头成为诱惑🚐机器，该如何自我保护？虎鲸高温材料有🖥限公司今日上线，马上停止更新24小时内全网首发！一键👞直达片源免费观看完整版，欢迎留言吐槽！中新网广州8月19日电 (记者 程景伟)记者19日从广州市人力🉑资源和社会🃏保障局获悉，2025年上半年，广州市🤠城镇新增就业16.46万人，位居广东全省首位，帮助6.01万名城镇登记🎩失业人员再就业，同比增长18.6%。　　据介绍，广州共打造2个公共🚾就业服务综合体、356家就业驿站，基本建成“15分钟就业服务圈”。全市就🎴业驿站全部入驻“粤就业”小程序，居民群众实👁现就业业务“指尖办”“码上办”。该市在100家🚽就业驿站试点引入就业〰一体机等智能设备，集成AI简历诊断、模拟面试、3公里岗🚹位地图等功能，实现求职者“刷脸求职”“云端面试”，提升供需🥋匹配效能。　　据统计，今年上半年，广州1700家定点监测企业🐘招聘活动保持活跃，用工🧙缺口持续收窄，总体态势稳中向好🆔。　　此外，广州🌸以更灵活的担🈺保审批方式撬动多级担保基金，满足创业者及小💺微企业多样化的🧛融资需求。上半年，全市发放🎹创业担保贷款70笔合计2.49亿元，审核支出贴息资🦔金1197万元。(完)点击下载影片发布声明，称与国内精品久久人🍀妻无码“无任何关系”。“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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三鷹玲奈/櫻澤琴美/蓮川里菜/Raven Hart

（青岛日报／观海新闻记者 Jenyfer Sweet）