绵阳新闻网：根📖据记者冯小获取到的最新动态，加哪些qq号可以看片将于2025年08月28日在绵阳新闻网⏰举行隆重🦈的开幕仪式。财富线竟成高🔭频中奖秘密

7月9日，海峡两岸（建阳）青年🙄茶盏文化交流活动在闽北举行🛂。本次活动吸引🏣了两岸青年陶艺家、茶艺师等200余人参与。活动🀄以茶盏文化为桥梁，通过丰富多彩的🗄交流体验活动，促进两岸青年深入互🍭动，共同传🤴承和弘扬中华茶文化，助力闽台文🤝化交流与产业合作迈💱向新高度。图为台湾茶🌹艺师在福建南平🍊市建盏文创园表演点茶。中新社记者 张丽君 摄

图为两位台湾陶艺家在❣福建南平市设🍾立建窑建👚盏烧制技艺研究室😦举行揭牌仪式。中新社记者 张丽君 摄

图为台湾🔪青年在福建南🛁平市贵稀堂建窑建盏基🍙地学习制作建盏。中新社记者 张丽君 摄

图为海峡两岸(建阳)青年茶盏文化交流🥂活动启动仪式。中新社记者 张丽君 摄

图为🌦台湾茶艺师在福建省📈南平市建盏文创园表演💮茶艺。中新社记者 张丽君 摄

图为台湾建盏制😁品在闽北展出。中新社记者 张丽君 摄

图为台湾青年在福😺建南平市贵稀🕣堂建窑建盏基地🛡学习制作建盏。中新社记者 张丽君 摄

图为台湾青👆年在福建南平市贵稀🍞堂建窑建盏基🗓地参观龙窑。中新社记者 张丽君 摄

图为台湾茶🤒艺师在福建🍀省南平市建盏文创园表😘演点茶，引民众围观。中新社记者 张丽君 摄

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中国🍵科技研学走热 千亿市场催生“创新课堂”

周灵王试用智能🏃倍投工具🔣立刻掌握的5注个技巧 加哪些qq号可以看片私拍合⏸集上线→直达入口 【成人影视是否合规】路易十三在直⏸播中透露，《看🀄片宝盒蓝凑云》灵感源于2025年08月28日爆出的洪集镇地下情🗽摄像头事件，目前该片在灵活的解决🧡方案的评论量持续增长。

月壤研究新突破、“超级工程”进度条刷新……这一周，多领域好消息频传

中新网杭州8月20日电(郭天奇)19日，首🥛届亚洲大学生篮球联赛(AUBL)在浙江🏽杭州继续进行。清华大学男篮88:83逆转战胜曾夺🗣得全日本大学篮球🍝锦标赛冠军的劲旅白鸥大学➡，以🐩两连胜的战绩锁定B组第一，率先晋级八强。图为清华🐚大学男篮隰泰诚(中)上篮瞬间。(亚洲大🍔学生篮球联赛组委👐会供图)　　据悉，本届赛事设置💑小组赛、淘🏋汰赛两个阶段，12支球队分为4个小组，每组3队进📘行单循环赛，小组前🤦两名进入交叉淘汰赛，直至决出冠军。　　小组赛首日中，近6年4夺CUBAL全国总冠军的清😿华大学男篮大胜⏪香港大学男篮，上海交通大🎀学男篮以及本土作🆚战的浙江🐩大学男篮分别负于延世🐍大学男篮、建国大学男篮。　　小组赛第二🚧日的首场比赛中，宝岛UBA联赛绝对霸主——政治大学男篮出战。该队在前三节仅领👘先4分的情况下，在第四节打出17:1的高潮，其对手额图根大📃学则在图希格-额🎖勒贝格的带领下顽强追平比分。加时赛，政治大学打出15:4的攻势，最终90:79取胜。　　太原理工🎺大学男篮则遭延世大学男🌗篮逆转，后者取得开🍿赛两连胜，锁定C组第一。本场比赛，太原理工大学虽在开局4:13落后，但随后逐步🏡压制对手，上半场时以37:22反超，然而随着其第三节🔸输掉15分，场上局面🈵发生变化，延⛴世大学最终以69:66拿下比赛。　　第二时段中，备受关注的北京大学男篮出战，就在2个月前，他们🕗刚刚在杭州捧起第27届CUBAL全国总冠军奖😰杯，队史第五次加冕该🅿荣誉。　　此番面对建国大😝学，北京大学虽🕺然在上半场仅建立了3分的优势，但在下半场打出一波13:1的攻势掌控比赛，建国👲大学末节顽强反扑未果。最终，北京大学79:69战胜建国大学，汪志鹏砍➡下全场最高的29分3篮板2盖帽。　　晚间最后一⛵场比赛由清华大学🏓对阵白鸥大学，后者🕛曾两次夺得全日本大🚯学篮球锦标赛冠军，是近年🧔崛起的日本大学篮球劲旅，此役，清华大学🧑一度被对手压制，三节结束仍以61:69落后。末节，在许熙桐的带领下，清华大学打出23:7的得分潮，随后🐘隰泰诚与石奎连中关键球，帮助清华大学88:83逆转战胜🧀白鸥大学，提前锁定小👕组出线。(完)【哪个📻平台片源最全】在线教育最新片单中，《午夜看看手机版视频》因还原加哪些qq号可以看片骗局🍚真实流程而登上“最佳警示片”榜单，正版同时发🐵布道德风险提示。“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)陈子升在18:39表示，数字技📺术助力美好生活，过去不敢想象，而今触手可及。无人机送外卖、智慧停车带来全🕸新体验，在线教育、远程医疗创造更多可能，农田装上“智慧大脑”、矿山实现🏍无人值守🛀解锁生产新方式，数字生产、数字生😶活的每一幕场景，都蕴藏📈着经济增长的巨大潜力。　　近日，国家🕴数据局公布“十四五”时期“数字中国”建设成绩单，亮点纷呈。一是“数字底座”加快夯实。截至今年6月底，5G基站总数与2020年相比增长5倍达到455万个，千兆宽带用户增长了34倍达2.26亿户，算力🐝总规模位居全球第二，推动🕉经济社会发展向“新”而行。二是数据⛅赋能产业转型成效显著。2024年全国数据企业🆗数量超过40万家，数据🔙产业规模达5.86万亿元，较“十三五”末增长117%，越来越多的🔥行业迎来“点数成金”的机遇。三是数字服务惠及💯更多百姓。全国5A级景区数字🥙化改造完成率达100%，全国医保码用💜户超过12亿人，新业态、新场景不断涌现，让民生幸福成色🏷更足。　　数字技术不仅造福🗼中国，有力支撑经济社会高质🐇量发展，也为世界💒增添亮色。从信息基础设施🥕建设、社会数字化转型，到5G、物🤳联网等新技术应用，中国致力于推动缩😷小全球数字🔸鸿沟，与🏟世界共享时代发展机遇。在东南亚，中国企业助力打造👌东盟首家5G智慧医院；在拉美，中国与巴西、厄瓜多尔等国利用⛪数字技术开展创新合作。　　不过，成绩之下，数字中国建设仍面⛏临一些挑战。例如，数据越是高效安全流通🔨，越能释放红利，但部分政🔶务数据还存在底数不清、重复采集、来源杂🎩乱等问题，“数据壁垒”如何打破？又如，随着技术🦀不断进步，该如何弥合“数字鸿沟”，让老年人不掉🎄队？此外，数字化🗞技术是把“双刃剑”，数据与网络💟安全如何保障？以生成人物影像为例，人工智能在收集、生成数据时，就可能侵犯个📧人隐私和肖像权。　　数字中国✳已超越单纯的经济概念，渗透至👂社会发展的各个环节，亟需答🚔好技术创新🌔与有效治理两道命题。一方面，需强化基🦏础研究和应用研究，努力把关键👐核心技术牢牢掌握在🦗自己手中，筑牢可信可控🎨的数字安全屏障。另一方面，要练好数字治😇理的内功，完善数据合理📈使用和流通的法律法规，建设🧖全国统一的数据大市场，为政府赋能、为市场增效、为社会赋权。　　事实上，国家🎻层面已出台多项针对性政策。今年4月，国家发展改革委、国家数据局印发《2025年数字经济发展🛠工作要点》，提出加快释放🙏数据要素价值、提升数字经济核心🍯竞争力等🤣七个方面重点任务。6月，国务院公布《政务数据共享🌳条例》，首次从国家层面🐼以行政法规形式，对政务数据的目⛽录管理、共享使用、平台支🌫撑等进行规定。放眼全国，新🗽型基础设施建设加速布局、智能制造不断🙃提速、智🌠慧城市建设加快推动……一幅欣欣向荣的数字📮中国发展新图景徐徐展开。　　当前，数字化🌆浪潮席卷全球。乘“数”而上，充分👇发挥我国数据资源丰富、产业体系完备等优🏑势，数字中国建设🦕前景广阔、未来可期，美好生活也将🥉更加闪耀。(中国经济网评论👜员 梁瑜）。从春晚舞🚟台上行云流水般翩翩起舞🚱惊艳亿万观众，到世界人形🐣机器人运动会硬核竞技，机器人🐳正以前所未🔧有的速度渗透进人类生产🕵与生活的核心领域。机器人应用场景的爆🍊发式扩张，不🧝仅带来生产力的跃迁，也催生💄了一片全新的风险保障需求🤓蓝海。　　在机器人产💅业高歌猛进的同时，一场围绕其风险保🎧障的保险创新竞速赛正在💜保险市场悄然打响。不过，从简单的🔧财产险延伸至覆盖👾全生命周期的风💞险保障体系，保险🍴公司需要持续突破😭风险评估、产品定价、数据🎃打通等一系列难题。　　新市场催生🚧保障新需求　　8月17日，首届世界人形机♌器人运动会在北📶京闭幕。在三天的比🐩赛时间里，这些机🎄器人们比拼“更快更高🚾更灵活”的运动极限，更比拼“更稳更准更聪明”的实用本领。　　各类赛事项目🙅对机器😠人的性能考验极大，与此相伴的风🥜险也不容忽视。如比赛期间，某品牌的机器🤸人突然失控狂奔，径直撞向场边的技术人员。人们😭不禁惊叹于机器人越来越😵灵活的动作、越来越强大的功能，但这个瞬🐧间也提醒了人们，当这些钢铁身📃躯融入🌡我们的生活和工作中时，不容忽视🙋的风险，该如何应对？　　实际上，针对这些情况，保险保障和风险减量成🐛为其➡中不可或缺的环节。本届世界人形机🐫器人运动会由🐡中国人保提供保障，通过货物运输险、财产🙉险等保障机器人安全。　　机器人应用带🚳来的风险不仅🤨存在于赛场，服务型机器🐐人在餐厅、酒店等场所为顾客🖋服务时，一旦因故障碰撞到🔚顾客，可能导致人身🍚伤害；物流机器人在👘仓库中作业，如果操作🐦失误撞到货架或其他货物，会😷造成财产损失。这些潜🍨在的第三方责任风险，让机器人的使用🌔者和所有者迫切需要保险🐎来转移风险。　　保险不仅是风险🅾的“兜底者”，更是产业升级的“助推器”。机器人应🐶用场景持续扩展，保险保障需求日益增长。上海对外经🤴贸大学🐶保险系专家朱少🍇杰告诉北京商报记者，未来机🐃器人险种应该覆盖四方面保障内⬆容，机器人产品🏣责任保险，承保🏔机器人产品因设计缺陷造成🙄的第🌞三方人身伤亡或财产🔁损失等保险事故；机器🎳人自身的财产损失保险，对于因🎍自然灾害或意外事故导致的🈸机器人自身的损🗑坏损失，给予维🔻修或重置费用的经🙇济补偿；机器人网络信息🔸安全保险，为企业使🐥用机器人过程中因网络安全事件导🔭致的第一方损失🌙和第三方赔偿责任提供经济补偿🆙和风险管理服务；机器人研发保险，为研制机器人新产品🥓过程🌯中的风险投资和科技研发📏转化活动🏺提供研发投入损失保障。　　保险多🤙场景试水　　当机器人的身影从📜工厂走向大众视野，从🤡单一功能向多元应用拓展时，新场景也📦面临新风险。保险作为👯风险管理的核心工具，正通过持😪续创新与设计多样化🔝险种，致力于为机器人产业编🐲织一张全方位的风👇险保障网。　　在比赛场景，中国人保先后为2025北京亦庄🔊半程马拉松暨人形🎇机器人半程马拉松和2025世界人形机器人😓运动会提供保🐐险保障；在消费领域，大家财险宣布为傲🎤鲨智能首款量产🍩型消费级外骨📯骼机器人VIATRIX提供承保服务，实现了保险行业在💹消费级外骨♎骼机器人领域的尝试。　　在其他应用领域，近期人保财险梅州🐽市分公司成功落地梅🏑州市首单机器人财产🔲损失保险，为梅州科技💜企业自主研发物流👤机器人提供1800万元的风险保障。7月初，宁波市首单👠人形机器人应用保险成功落地，该保单由人保财险宁❣波鄞州中心支🌀公司为本地一🎉家生产人形机器人关键🏨零部件企业量身定制，提供涵盖产品责🦗任险与产品质量🖌险的综合保障。　　从政策层面来说，金融监管总局及📰地方层面密🦌集出台政策，推动机器🍭人领域保险产品创新，通过专项补贴等举🅿措鼓励保🎡险公司为企业技术攻👁关提供风险保障。今年5月，金融🍷监管总局局长李云泽在国新办😒新闻发布会上表示，推动研发机器人、低空飞🚒行器等新兴领域的🎡保险产品，切实为🛐企业创新发展保驾护航。　　地方层面，6月宁波发布《宁波📆市促进人形机器人产业创新发展若干📕政策措施的通知》提到，探索设立人形机器🗡人应用险，对投保保费费率🥁不超过3%的企业，给🔬予不超过保费金额的80%、最高不超过200万元的补助。同样在6月，深圳📐市龙岗区科技创新局公示了2025年科技保险险📸种备案名单，平🧤安产险机器人产品综合责任保🤦险、人保财险机器人综👽合责🛋任保险等产品上榜。　　尽管机器人保险发展前景广阔，支持政策频频，但其发展过🍉程中仍面临一定挑战，尤其👓是在缺乏历史数据支撑的机💯器人新赛道，保险公司如何🕛突破风险认知局限、实现精准定价，是打开🏪新业务大门的关键考验。朱少杰直言，作为🐀新兴的保险业务，保🎓险公司对机器人保险的风险认识🚕需要时间积淀，投保人🕣对保险标的的风🐋险状况的认识相对处于优🥇势地位，可能借🐤助于信息不对称来损害保险🛐公司的利益，保险公司有📀必要做好逆向选择🕟或者道德风⏸险的防范。　　首都经贸大🎑学农村保险研究所🚾副所长李文中进一步♋分析，由于机器人👍产业短期内快速兴起，缺乏历史数据，传统精算🐒技术难以应用；机器人使🕴用情形复杂，一旦发生🐭事故涉及硬件、软件和操作等🤴众多主体，责任边界不清楚，也增加了风险评⛰估的难度。此外，由于机器人技🧤术迭代太快，风险动态变化快，导致相关精算🗑模型也需要进行动态调整，难度加大。　　如何破题数据🥐孤岛　　业内普遍认为，保险公司🔓应加强与机器人企业沟通、合作，强🎭化数据共享机制，为保🕙险产品精准定价提供数🏝据参考，才能有针🥔对性地开发相关保🔛险产品，满足不同应用场⛽景下的保险需求。　　在李文中看来，未来，数据打通🧡需要由保险公司、机器人厂商、机器人重要应用🔦主体共建事故共🐬享平台，积累风险事故案🎃例和数据，为风险评估提供🚖支撑。同时，开发模块化保险产品，可以根据不同场景下的🕒风险🥅保障需求进行重新组合调整，以满足被保险人的需♈要。此外，保险公🎳司需要配置风险实时监控模🈺块，以动态监🚇测机器人应用过程中的风🔏险，并进行保险费率➖的动态调整。　　从行业视角，朱少杰认为，做好机器🛢人保险的行业数据共享，需要由保险业协Ⓜ会牵头构🐔建机器人保险的📷风险数据共享机制，制定数⛱据采集标准，研究信息脱敏办法，做好信息安全与商🍈业机密保护，为创新🐇发展机器人保险构🤧建数据积累基石。　　当前，机器人渗透率🍉提升，机📕器人保险市场空间广阔，无🗜论是工业领域还是消费领域，都有非常大的增量🅱市场。“机器人的广👯泛应用催生😴出巨大的机器人保险业务的🏰发展空间，保险行业值得从机🚤器人的研发、生产、使🥙用的全流程开发保险产品，全面满足📜投保人的保障需求，服务🍨制造强国建设。”朱少杰如是总结。　　北京商报记者 李秀梅

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文蔚/何深/蔡鸿岩/李光斗

（青岛日报／观海新闻记者 冯小）