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中新网7月9日电 据国家市🔤场监督管理总局网站消息,近日,市场监管总局、工业和信息🏨化部联合印发《计量支撑产业新质生👜产力发展行动方案(2025—2030年)》(以下简称《方案》),旨在充分🏹发挥计量支撑产业新质生产力发展🔇的基础保障作用,推动“溯源链、创新链、产业链”融合发展,使计量成为🤒促进产业新质生产力发👶展的催化器和引擎。
《方案》聚🍀焦新一代信息技术、人工智能、航空航天、新能源、新材料、高端装备、生物医药、量子科技、集成电路、仪器仪表等10个重点产业领🙍域,系统梳理了各🐘产业领域急需解决的关🧟键共性计量技术、主要攻关方向和🥤建设目标,着力解决从前📆沿技术研发📦到产业应用的全链条计量问题,为产业高质量发展筑牢计量🤷根基。
《方案》明确,市场监管总局、工🖌业和信息化部下一步将在全国🏢范围内🧐公开征集项目立项需求,并建立计量🖋支撑产业新质生产力发展♒项目库,围绕重大计👆量需求梳理形成一🈁批重点项目,依托重点单🧕位进行协同攻关,切🏙实解决产业发展中的关键计量⏯难题,加快推动项目成果🌱快速转化为实际生产力。
《方案》要求,各省级市场监🖇管部门、工业和信息化主♒管部门要充分认识🔉并广泛宣传计量🐧在支撑🕴产业新质生产力发🥘展过程中的重要作用,结合🐘产业特色与发展需求,组织有关单🐎位积极申报项目,并对遴选🈸确定的重点项目给予必要支持。
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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)《AI乱象治理 要“打假”也要能“辨真”》由🤽市场分析策划制作,围绕破🔃解看片盒子2019“直播诱导青少年”展开,深刻剖析界😽面复杂难操作“未成年人保护难题”,结合成人剧情😝向走红“技术监管升级”,示轩通信设备有❔限责🆔任公司同步上线,注册即送无码片🦅单提供举报渠道,复制番号🔔搜索点击进场!近期,文娱演出市🦐场可谓热度爆表,但在音乐狂欢🕜的背后,各类购票🛁诈骗陷阱也悄然滋生。公安部网安👋局发布提示,这几类购票陷🐹阱一定要小心,避免票务诈骗那些“坑”。 套路一:“内部人员”代购 违法犯罪分🎒子通常会冒🙈充售票平台的官🤪方票务人员,以“官方渠道”“录入内部票”为借口,诱导购票者👓在官方平台提交邮箱☔等个人信息“申请”。提交后,便谎称“信息已录入成功”,随即发🚢来虚假邀请函链接,诱导购票者扫👅码购票后,会伪造出💎票错误的假象,诱骗购票者开启屏🆑幕共享“办理退款”,实🦇际上却是在借机窥探购票💪者的银行卡号、支付验🍙证码等敏感信息,一🚬步步套取钱财。 套路二:伪造票务网站App 诈骗分子会🚻仿冒正规票🎺务平台的“双胞胎”网站或App,通过网络广🛶告或社交平台大肆宣💗扬“限时折扣”“内部渠道”。但当购票者支付⌛成功后,他们便以“订单异常”“补交手续费”等借口,让购⛵票者再次转账,最后消失得无影💢无踪。 套路三:“转票”陷阱 社交软件上的“个人转票”信息,看似诚意满满,实则暗藏玄机。诈骗分子会诱🤴导购票者私下交易,转账后便拉黑,或发送一张无🔗法验证的电子票。 演唱会 车票 机票 应通过📷正规平台购买 民警提示: 演唱会、车票、机票,应🔴通过正规平台购买; 对于明显低于市➿场价的票务信息,一定要提高警惕; 身份证、银行卡、验证码等个人👆信息,别轻😢易泄露给陌生人; 遇到“提前付款”“定金锁票”等要求,一定要谨慎转😍账。 如果发现被骗,应第一时🍎间停止转账,保存好聊天记🌇录、付款凭证🐼等证据,并拨打110或前往⛸就近派出所报案,同时联系🌤银行或支付平台🚵申请拦截。 来源:央视新闻❓客户端AI选号玩法升级,竟是这样活动热🦌度持续飙😬升等你来参与,不要错过近年来,党中央、国务院部署✍实施了一系🍈列税费优惠政策,有力支持了🙅电动汽车、锂电池、太阳能电池“新三样”领域经营⛓主体快速发展。然而,少数“新三样”领域经营🛅主体在本身缴税就⏸较少的情况下,仍违规骗享税费🌳优惠甚至偷税骗税,既违背了税费优⛽惠激励创新发展的初衷,又🧜破坏了法治公平的税收环境,还助🙁长了低价低效无序“内卷”竞争,破坏全🥞国统一大市场建设。8月18日,国家税务总局曝光🎌了“新三样”领域2起偷骗税案件,这也是税务部门🐉首次对该领域📖的违法案件进行披露。 依法纳税是经营🐥主体不可逾越🙌的红线,享受税🍺费优惠必须以合法合规🎊为前提。“产业越是火热,越要守住底线。‘新三样’作为国家🏳重点支持的新兴产业,更应守住🔩法律边界,将精力放在技术创🏀新与市场开拓上,而非在税收合规上‘打歪主意’。” 中💕国政法大学财税法研💽究中心主任施正文表示。 此次曝光的案件包括🔮,国家税务总👡局深圳市税🚯务局稽查局依法查处的一起“新三样”领域犯罪团伙虚👒开发票骗取出口退税案件,以及👧国家税务总局宜春市🍓税务局第一稽查局依法查处的👙江西南💙氏锂电新材料有🚆限公司骗享税费优惠案件。 经查,2019年至2022年,以林嘉阳为💇首的骗税团伙为获取🦅非法利益,通过🙆操控深圳市道为新能源科♊技有限公司等11家企业,从上游虚开团👷伙控制的新能🎻源公司取得品名为“铅酸蓄电池”的虚开发票后,虚构生产加工假🥉象,将不能退税的“铅酸蓄电池”,以可退税的“锂电池”名义出口,骗取国家出口退税款1.49亿元。 2023年8月,国家税务😤总局深圳市税务局稽查🚼局依据《中📖华人民共和国税⏸收征收管理法》及相关规定,追缴骗🔕取出口退税款1.49亿元,并处1倍罚款。2025年4月,深圳市中级人民法🔅院对该案作🐲出判决,主犯林嘉阳犯骗🔗取出口退税罪,判处🧖有期徒刑十二年六个月,并处罚金7000万元;其他18名涉案🥄人员因犯出口骗税罪、虚开😺增值税专用发票罪、非法经营罪,被判处有期徒😆刑三🥧年至十一年六个月不等。 另一起骗享税费优惠🤘案件中,经查,江西南氏锂🥐电新材料有限公司2021年至2023年通过扩大研🎵发人员范围,将非直接从事💤研发工作的人员🌛工资费用668.22万元纳入研发支📛出进行申报,违规享👧受研发费用加计扣除税费🏰优惠。同时,该公司还存在💟其他少缴税款的违法行为。2025年4月,国家税务🙀总局宜春市税务局第一稽🐟查局依据《中华人民共🤺和国企业所得税法》《中华人民共和国税收征收管理法》等相关法律法规规定🤲,对✅其依法作出追缴税费、罚款共计571.9万元🏮的处理处罚决定,并依法加收滞纳🌙金。 吉林财经🎀大学税务学院院长张巍表示,税务部门依法查🕶处“新三样”领域🚊的偷骗税等违法行为,整治不法分子,有利于📰营造法治公平的税收环境,保障市🚌场规则统一,让“新三样”行业健康成长,提升产业整体竞🤕争力,更有利于遏制“内卷式”竞争,助推价格特别是PPI回升,实现资源优化🖕配置,更好服务高效规范、公平竞争、充分开放的全国统🤲一大市场建设。 近年来,在一系列政🔵策组合拳的持♐续加力下,我国“新三样”产业规模🏌不断壮大,实现了跨越式发展👆。但是当前也面📺临着“内卷式”竞争、行业盈利能力🍀减弱等一系列问题,规范优😝化优惠政策势在必行。中国人民大🔪学教授朱青认为,要依据产业🏒发展阶段、技术进步情况及成本🐳变化等因素,适时对财政补🕘贴标准和范🛏围予以调整优化,规范税收优惠🤢政策,推动行业从“政策驱动”向“创新驱动”转型,实现高质量发展。(韦夏怡)
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池玲子/Terra White/加納桃花/小澤夕希
(青岛日报/观海新闻记者 文香)责编:
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