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7月24日上午九点，中石油燃料🍌油有限责任公司在上海洋🏨山港成功为中远海运集运公司🦇“COSCO PRIDE ”轮加注875吨国产超低硫⚫重质船燃，标志着上🐸海港成为亚太区域❤目前唯一提供超低硫🌡重质船燃加注服务🏒的港口。

根据国际海🚲事组织（IMO）海👥上环境保护委员会第79届会议要求，地中🌨海区域作为排放控制区（ECA）于2025年5月1日起船燃🌿含硫量上限从0.5%降至0.1%。根据测算，全球超过17%的邮轮和24%的其🚢它船队在地中海航行，新规实施后将👙带来约400万吨/年硫含量低于0.1%的船📮用轻柴油和超低硫重质船燃🤪需求。为抢抓🤰国际航运绿色低碳转型契机🎌，临港新片区🦑管委会与中国石油等单🥃位密切协作，推🈵动绿色船燃加注不断取得突破😏。

2022年4月，中🥨国石油在洋山特殊综保区设立“上海富远燃料🐤油有限责任公司”，积极支持上海打㊙造国际航运加🌦注服务中心。公司设立以来，依托临港🌝新片区制度创新优势，实😠现以物流方式开展船供燃料油👥混🔹兑调和等政策落地，截至2025年6月底，累计完成245万吨国际航🚡行船舶保税油加注，有力支持了🕊上海国际🌡航运中心建设。国产📐超低硫重质燃料油的推出，标志着🚥上海港绿色低碳燃料🍟加注业务迈出关键一步，中国石油提供🕔的国产超低硫重质🦀船燃其硫排放较传统低硫船🏮燃降低约80%，较轻馏分型燃料🛑生产成本及能🛁耗更低，与船舶主机适用🐻性更好，更适配市场需求。正如此🕸次开展加注的业务负责🦉人所说，“上海洋🦁山港开展超低硫重质船燃加注🚍对国际航运绿色🆒低碳转型具有重要示🚼范引领作用，标志♿着上海在全球率先🍙建立起传统燃油、生物燃料油、超低硫燃料油、LNG、绿色甲🐨醇等全方位解决方案，必🎓将为上海打造全球航运枢纽，建设🎒高能级航运服务⤵中心打下坚实基础”。

据悉，中国石油依托旗🥗下中石油燃料🚏油有限责任公司，锚定“水👍上综合能源供应商”，大力推进🤦减油增特、减油增绿，持续完善网🌔络及产品布局已建成超👦低硫重质船💃燃的完整产业链条，成⛵为目前亚太地区主要港口超低硫重🔠质船燃的唯一生产供应商。

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8月19日，长三角G60科创走廊第七🥋届科技成果拍卖⛹会在上海松江区🕴举行，总成交金额突破200亿元，创历史新高。　　记者从现场了解到，本次拍卖会吸引了上百📤座县域经济体、千余项科🛍技成果参与，涵盖高端装备、医疗健康、新材料、人🤱工智能与航空航🗣天等多个领域，总成交额达202亿元，相比上一届增幅🍶66.7%。　　在本次科拍⏪会上，首批42位“长三角G60科创经理人”获授牌，长三角G60科创走⏮廊科技成果转化平台联🏊合体也正式成立，将进一🥖步整合高校、院所、企业、服务机构资源，构建“需求挖掘—技术攻关—中试熟化—产业应用”全链条体系。　　(总台记者 胡祎玮 成奕霖)【如何选择女🏞优片单】森川夕貴出演的《地铁站的巨乳小🛃说》在连号技巧发📐布后引发“尺度过大”争议，目前部📜分国家已将该片列入“内容审查警告🦐名单”，但吕杯电梯🏳销售部坚持原片保留。■本报见习记者 金奕伶　　随着😛近期国内出现基孔🗻肯雅热疫情，夏季防蚊攻略热🏺度走高。社交平台上，网友一边抱怨“蚊子咬人🐩越来越疼”，一边吐槽“驱蚊水💜怎么不管用了”。有人好奇，这届蚊子越😋来越难对付了，是蚊子“进化”了吗？人蚊大战🔝有何新式“武器”？专家透露，从“加药”到“换药”再到“改蚊”，人与蚊的📙博弈不会停止，且仍在继续。　　抗药性并非近😻年才有，杀虫不是越毒🐧越好　　“驱蚊水不管用”其实是对蚊🗨子抗药性的🔕一种直观感受。所谓抗药🐋性是由于杀虫药剂连续使用，在昆虫中发展出了对正常🛳药剂剂量的忍受🎄能力，而且🌭这种能力可以遗传。　　去年夏天，河南省疾控中心🚋在开封、洛阳等5个国家级监测点对🥙当地优势蚊种“淡色库蚊”开展的抗药性监测显🤧示，开封地😃区的蚊子对常🌐用杀虫剂溴氰菊酯的抗性倍数高🤜达53倍，被判定为“高抗”级别；对氯菊酯、残杀威🎾等药剂的抗性倍数超过10倍，属于“中抗”水平。“抗性倍数”是指受试蚊子种群与💏从未接🍳触过杀虫剂的“敏感品系”的抗性指标之比——倍数越高，常📮规剂量的药剂越难对其起效。　　中国科学院动物🥚研究所👞研究员郑爱华指出，在蚊虫密🚳度较高的某💗些南方地区，蚊子🛺普遍出现了抗药性。日常使用的驱蚊液、盘香、电蚊香片、电热蚊🔈香液的核心有效成分多为🌜菊酯类农药，恰好是当前蚊子“耐药库”的主要针对对🎙象。　　中国科📋学院上海昆虫博物馆🐆馆长殷海生解释，蚊子的抗药🏺性并非近年出现，而是数👲十年生物适应的结果。早年⏳高毒性杀虫剂能杀死多👓数蚊子，但少数存活的“幸运儿”通过繁殖筛选，逐渐形成了对🍿药剂的抵抗能力。他表示，传统杀虫🦂方式易陷入“加药-耐药-再加药”的恶性循环——为对抗蚊子日🚕益增强的抗性，人们不得不✋加大药剂用量；而更高🍫剂量的药剂，又会进一步筛📰选出抗性更强的蚊🍺子种群，导致抗药性问🛏题愈发严峻。　　为应🕋对这一困境，人类不断⛱推动杀虫剂“更新换代”，尝试不同🚽药剂混配比例。而新型药🤧剂研发始终需要平衡效用与🧀安全性，若一♒味提升杀虫剂毒性以增强杀虫效果，会对环境🐓造成负面影响“伤及无辜”，比如蜻蜓、蝴蝶等生物。同时，药剂也可⏭能通过水体、生物链积累，最终危害人体。　　目前，城市中常💷用的杀虫剂以除虫☔菊酯类、避蚊胺类为主，科研人员也在探😑索更精准😈的解决方案，比如研发“靶向农药”，希望🏁针对蚊子特有的生🏆理结构起效，在提升灭蚊效果的同时，降低对其他生物的影🏯响。　　绝育雄蚊、以菌治蚊、基因编辑持续“上新”　　面对拥有“增强魔法”的蚊子，人类也在持🥡续更新“武器库”。近年来，国内🦗陆续建起几家“蚊子工厂”，专门培育😫绝育雄蚊，通过释放💽不育雄蚊与野生🔺雌蚊交配，实现🚦区域性蚊虫种群抑制。不过🍷殷海生坦言，这种方法在📐小环境中初期效果明💵显，蚊子🗜密度会大幅下降，但长期效果还有🗝待观察。蚊子流动性强，一❤个区域靠绝育雄蚊压低了密度，外部的野生蚊🧛子还会伺机“溜”进来重新繁殖。　　去年，清华大学研究🚰团队在《科学》杂志上提出了“以菌治蚊”的新策略，即🍽通过向环境或蚊子吸💨食的植物中添加一种🍐肠道共生菌给蚊子“调理肠胃”，让蚊子变得“洁身自好”，避免携带和传播🌘病毒。还有研究提出，可通过阻🎠断特殊生物蛋白🐹的功能，让蚊子停留在幼虫🍰阶段，永远无法性👈成熟、繁殖后代。　　作为基孔肯雅热、疟疾、登革热等多种🔠疾病的传播载体，蚊子抗药🎲性升级不仅让🌉日常防蚊更棘手，还叠加了病🕒原体耐药的“双重挑战”。有研究表明，蚊子体内引发疟疾🏩的疟原虫已对青🍘蒿素等🥡治疗药物产生抗药性，进一步增加了疾病📄防控难度。　　今年7月，《自然》杂志报道了一🎌项由中外学者合作完成🦒的利用基因编辑技术🛄改造蚊子的新突破。研究团队发现，疟原虫需♒借助蚊子体内的FREP1基因才能进入➰其唾液腺，进而通😌过叮咬感染人类。研究人员对亚洲主🐰要疟疾😹传播媒介——斯氏按蚊进🐖行基因编辑后，能有效阻🈂止恶性疟原虫和🎨伯氏疟原⛏虫进入其唾液腺，从而阻🗂断疟原虫传播；且这种💥编辑不影响蚊子正常生长繁👓殖，可避免生态灾难，未来有望🗣用于不同蚊子物种和✂种群。关于大📈香蕉啦啦，茜詩恩最🕟新专访震撼发布。“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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煌芽木光/玲奈ちゃん/秋山良乃/相川里沙

（青岛日报／观海新闻记者 白濱希）