自然资源部近日正式发布《临时用海管理办法》（下称《办法》），取代原有的《临时海域使用管理暂行办法》，该文件即刻废止。新《办法》共二十条，旨在对临时用海管理制度作出系统性升级，并在三大领域实现突破：分类施策、流程精简及全周期监管。

在分类管理层面，《办法》开创性地引入临时用海分类框架，清晰界定三种情形——须许可、可备案及禁办理。具体而言，凡触碰生态保护红线、改变自然岸线形态或功能，抑或对国防安全、海上交通秩序及其他合法海洋利用产生重大干扰的活动，必须申请临时用海许可；而海洋文旅、生态修复、防灾减灾、海洋监测、科研教育等非敏感用途，在不涉及红线或岸线变动的前提下，豁免许可，仅需备案即可；至于填海造地、跨海桥梁、海底隧道、海砂开采等旨在长期占用海域的项目，则一律排除于临时用海管理范畴之外。此外，《办法》针对各类情形配套了差异化管控细则，以便自然资源（海洋）主管部门及用海单位直观参照、精准执行。

就审批流程而言，《办法》将高效便民置于核心位置，综合前期实操经验及修订征询意见，仅当项目涉及岸线形态功能改变或建设非透水构筑物时，方要求提交海域使用论证报告表，从而避免论证范围过度延展。同时，审批环节得到大幅压缩，取消临时海域使用证发放步骤，确保用海主体在取得许可后即可动工，显著提升落地效率。

在全链条监管方面，《办法》强调依托自然资源管理与国土空间规划“一张图”平台进行审核，一旦核发临时用海许可或完成备案，相关信息将即时嵌入“一张图”监督系统，并同步通报执法部门，面向社会公开披露，以接受广泛监督。对于用海期满后的清理义务，《办法》亦予以强化，要求及时拆除所有临时设施与构筑物；而对涉及生态保护红线或岸线变动的项目，则进一步压实生态修复责任，督促用海主体严格履行修复承诺，确保海洋环境得以恢复。

地处长三角南翼的浙江台州，山海相拥，自古便浸润着“和合”文化的气息。当古老城市的烟火气与大国重器的工业气息在此交织，当千年前的东方智慧被转化为破解当代发展难题的钥匙，这座民营经济发祥地正凭借蓬勃的创新动能，绘就中国式现代化的生动注脚。7月30日，2026年“活力中国调研行”浙江主题采访活动走进台州一线。在这片由山魂海魄铸就的土地上，一幅多维立体的活力画卷正徐徐铺展：从夯实工业根基的“制器之器”，到“像造车一样造卫星”的空天突破；从“点绿成金”的乡村振兴，到获联合国赞誉的海洋生态治理。台州的活力，不仅体现在产业集群的跃升，更彰显于人与城、经济与生态、传统与现代的“共生共长”。

“制器之器”焕发“新智脑”

步入浙江省高档数控机床技术创新中心，一排排智能数控机床装备整齐列队，格外引人注目。这里的“智造”堪称“硬核”。由该中心投资建设的智能数控机床装备中试平台，将科技成果产业化成功率从30%大幅提升至80%以上；其自主研发的多模态大模型，更能在0.1秒内动态优化加工参数，赋予普通机床以高端效能。作为驱动产业转型升级的核心引擎，该中心深度整合浙江大学、华中科技大学等高校资源，汇聚国家级人才领衔的科研团队220余人，集中攻关数控机床数字化设计与优化、高性能数控系统等关键核心技术，构建起“平台+高校+企业+产业链”的协同创新范式。

一边是传统机床产业的深厚积淀，一边是人工智能与高端装备的前沿赛道，台州架起了一座跨界融合的“科技桥梁”。据透露，机床是“制器之器”，更是产业“自强之基”。当前，高端数控机床的国产化率仅约6%，突破这一瓶颈已成为行业迫切需求。“我们并非为论文而研，而是为填补那6%的高端空白。”该中心副主任武建伟表示，通过“企业出题、中心答题”的大兵团作战模式，科研与生产实现了同频共振。目前，中心已成功突破九轴五联动工具磨床等多项关键技术，在牙科刀具等精密加工领域达到国际先进水平。

超级工厂的“造星之路”

浩瀚星空中，商业航天的爆发正催生批量化柔性生产的需求。在这一历史性节点，台州的空天产业突围同样引人注目。在星空智联的超级“造星”工厂内，AGV智能运输机器人搭载卫星星体有序穿梭，充满未来想象的卫星产品在此实现规模化量产。作为全球首个深度融合航天与汽车制造能力的卫星量产工厂，这里打破了传统卫星定制化、小批量、长周期的行业桎梏。“我们将卫星制造从‘单件手工’转变为‘汽车式量产’，这是国内首次实践。”星空智联总经理刘勇介绍，工厂借鉴汽车行业平台化研发、流水线量产的思路，打造出深度融合航天与汽车制造能力的量产AIT全新生产模式，将卫星生产周期压缩至最快28天，生产成本下降约45%，年产能达到500颗。

技术突破只是起点，造星工厂的真正价值在于应用。与传统航天制造相比，模块化量产持续降低了卫星应用门槛，让航天技术走出实验室，落地各类民生场景。在北方草原牧区，牲畜佩戴卫星项圈，牧民借助平板远程掌握畜群位置，实现大范围智慧放牧；在低空经济领域，搭载卫星通信链路的无人机常态化运营多条物流航线，为海岛居民配送包裹与急救药品，大幅提升跨海飞行安全性能。如今，由星空智联量产制造的卫星已广泛应用于智能网联、海洋渔业、工程机械等领域，可服务全球客户。

打通创新链跑出“加速度”

山海赋予了台州丰饶的资源与厚重的制造基座，但面对旧赛道饱和等发展瓶颈，台州何以交出亮眼的“跃迁答卷”？答案，藏在打破壁垒的创新生态里。在这里，科研的“第一现场”不在校园，而在轰鸣的生产线上。一项名为“科技副总”的制度正重塑产学研关系：高校研究员直接嵌入企业战略，将百人喷涂线改造为不足十人的智能产线。这种“国企搭台、民企出力、高校攻关”的混合架构，让科研精准对接产业痛点，直接站在产业链最前线。

一家企业的“磁力”，折射出一座城市的“智慧”。近年来，台州立足民营经济优势，在科创平台与金融生态上多点发力。依托独有的城商行金融生态，台州推出“科创保”“研发费用损失险”等产品，叠加超200亿元的产业基金，为初创企业提供从研发到扩张的全周期保障。这套隐形的托举体系，让创新创业不再是孤注一掷，而是一场可持续的长期主义。随着创新链与资本链的深度融合，贴合台州产业特点的优质创新生态稳步成形。而在这片热土上，经济的澎湃活力，更离不开“和合”文化的内在滋养。

这种“和合”之道，正不断转化为高质量发展的鲜明底色。在仙居，“梅－茶－鸡－蜂”四位一体山地农业系统让山村日子越过越甜；在浩瀚东海，“蓝色循环”模式荣获联合国“地球卫士奖”，实现生态与经济双赢。与此同时，在天台，“和合调解”以情法交融化解纠纷；在温岭，“民主恳谈”升华为“参与式预算”，让民意直通法治殿堂。从人情味的“茶”到制度力量的“票”，“和合”文化已演进为一套刚性的现代基层治理体系。

人生海海，山山而川。这座“和合之城”，正把“向未来跃迁”的雄心写在每一次技术突破里，融进每一朵奔涌的浪花中。(完)

熬夜，看似只是将清醒的时间向后推移，实则是在以一种隐秘而危险的方式透支生命。许多人只盯着熬夜带来的黑眼圈和白天困倦，却全然不知，它正悄然将身体推向一场可能无法挽回的危机。

熬夜离猝死究竟有多远？首都医科大学附属北京安贞医院脑血管病科副主任医师霍晓川指出，熬夜本身通常并不会成为猝死的直接导火索，但它的存在，却会让猝死的概率被急剧放大，如同在悬崖边行走，稍有不慎便会坠落。

若连续三天以上，每晚的睡眠不足四个小时，相当于让心脏以超负荷的节奏连续运转七十二小时而不停歇。每搏动一次，心肌细胞就要经历一次收缩与舒张带来的摩擦与损耗。在正常的睡眠状态下，心肌细胞能够获得约四成的修复机会，而一旦身体处于严重缺觉的境地，这种修复便近乎停滞。研究发现，在如此极端的条件下，心肌的耗氧量会攀升至正常水平的三倍，血管发生痉挛的概率更是会激增至平时的五倍之多。

另一种更为常见却同样危险的情形是，长期性的睡眠不足。若连续两周以上，每天的睡眠时长都不到六小时，即便偶尔穿插补觉，也难以弥补损伤。这种模式会使心血管系统始终处于一种慢性应激的紧绷状态，血管内壁功能受损，为日后血栓等致命性疾病的形成悄然埋下祸根。

长期熬夜所引发的慢性炎症、血压起伏不定以及血液呈现高凝状态，这些恰恰是脑梗死与脑出血发作的独立且关键的风险推手。

熬夜之后，心肌会处于相对脆弱的阶段。此时若贸然前往健身房进行高强度锻炼，猝死的风险将大大增加。更为稳妥的做法，是选择散步或进行温和的拉伸活动。同时，熬夜后必须时刻留意身体的细微变化，一旦察觉任何不适，切莫拖延，应立即赴医院就诊。

在熬夜期间，饮食与饮品的选择也至关重要。浓茶、咖啡及能量饮料会强力刺激交感神经，使心率和血压进一步攀升，加重心脏的负担；而油炸烧烤、高糖甜点等高脂高糖食物，则会使血液变得黏稠，减缓流速，为血栓的形成创造温床，这些都应被严格禁止。

还有一个常被忽视的细节：连续数小时静坐不动，会导致下肢血液循环不畅，血液黏稠度上升，极易在下肢形成血栓。一旦血栓脱落并随血液游走至肺部，便会引发致命的肺栓塞。

熬夜后立即泡热水澡或蒸桑拿，同样暗藏危机。熬夜使血管处于收缩状态，突然遭遇高温会急剧扩张，导致血压大幅波动，这极有可能诱发脑出血。

需要特别警惕的是，猝死从来不是单一因素所致，而是“睡眠剥夺”与其他诱因，如情绪激动、高脂饮食或潜在基础疾病共同作用的结果。因此，熬夜之后，务必避免多重危险因素的叠加，以防意外被触发。

与其过分纠结于熬夜的时长，不如更多地关注身体最直接的感受。医生提醒，当以下危险信号出现时，就意味着身体正在发出最后的求救，必须尽快就医或立刻呼叫急救：

频发的、令人不安的心慌心悸，心跳节奏忽快忽慢，可能是心律失常的征兆；出现胸闷、胸痛，并伴有向肩背放射的疼痛感，有可能是心绞痛或急性心肌梗死的信号；不明原因地冒出冷汗、气短喘憋、呼吸困难，多提示急性心衰或肺栓塞的可能；突发炸裂样或撕裂样的剧烈头痛，伴随恶心呕吐、视物模糊，需高度警惕高血压危象、脑出血或蛛网膜下腔出血；单侧肢体麻木无力、口角歪斜、言语含糊不清，则可能是急性脑梗死的表现。

即便没有走到猝死这般极端的地步，长期熬夜也是众多慢性疾病背后的隐形“催化剂”。

它可导致血压居高不下，难以控制。交感神经长期处于兴奋状态，外周血管持续收缩，血压便随之持续升高。临床上不少高血压患者，即便同时服用三种降压药，血压依旧不理想，其潜在的根源或许正是常年熬夜的习惯。

熬夜还会扰乱皮质醇、生长激素等升糖激素的正常昼夜节律，同时降低胰岛素的敏感性，为2型糖尿病及代谢综合征的发生大开方便之门。加之熬夜时人们往往偏好高热量零食和含糖饮料，这更进一步增加了罹患糖尿病甚至糖尿病酮症酸中毒的风险。

睡眠，是大脑清除代谢废物、巩固情绪记忆的关键时段。长期被剥夺睡眠，会损害前额叶皮层功能，让人情绪失控、易怒悲观，严重时甚至诱发精神障碍。同时，熬夜打乱了“脑-肠轴”的正常运转以及消化酶的分泌节律，容易引发胃食管反流、消化性溃疡及非酒精性脂肪肝等消化系统疾病。

更令人忧心的是，长期熬夜或昼夜节律紊乱已被世界卫生组织列为2A类致癌因素。熬夜使褪黑素分泌减少，破坏免疫防御系统，阻碍DNA的自我修复，并促进慢性炎症的形成，这些机制都会叠加起来增加患癌风险。

此外，睡眠紊乱既是抑郁症的高危诱因，也是抑郁发作时常见的典型症状。长期熬夜会直接推高抑郁和焦虑的风险，而对于已患有抑郁症的人群，则会明显加重病情。研究显示，长期熬夜或睡眠不足，抑郁的发病风险可提升二至四倍；入睡晚、睡眠碎片化的人群，出现焦虑和情绪低落的概率也显著更高。

当然，在生活中熬夜有时难以完全避免。那么，如何运用科学手段将伤害降到最低？医生给出了几点实用建议：

即便熬夜后大脑仍处于兴奋状态而难以入睡，也建议尽量躺在床上休息。因为平卧时，人体代谢会自然减缓，这能在一定程度上避免身体过度透支。

熬夜后洗个热水澡是个不错的选择，既能缓解疲劳，又有助于快速进入深睡眠状态。若实在没有大段的时间用于补觉，不妨利用午间小憩片刻，哪怕只有十分钟，也能起到积极的作用。

熬夜后的早餐营养补充尤为关键。应尽量选择富含B族维生素和蛋白质的低热量食物，如藕粉、低脂牛奶泡麦片、绿色蔬菜和水果等，同时要少吃高糖、高盐及油炸类食品。

由于脂肪的积累多发生在夜间，如果夜间工作时确实感到饥饿，可少量进食一些清淡的食物；若并不饿，则最好管住嘴，什么都不吃。

在白天补觉后精力恢复的情况下，可以进行适量运动。上班期间，也别忘了每隔半小时起身活动一下筋骨。此外，八段锦、太极拳这类舒缓平和的运动，对于缓解疲劳、调养身心同样大有裨益。

一项最新调查揭示，超过九成受访大学生已把人工智能当作全方位的“学习伙伴”融入日常学业。与此同时，83.24%的受访者认为，高校亟需建立针对AI学习工具的使用准则，以明确边界、规范行为。

在受访者反馈的AI辅助学习痛点中，57.07%的人遭遇过AI提供错误答案或知识过时，从而对学习产生误导；48.06%的人坦言过度依赖AI导致独立思考能力、解题技巧乃至写作水平明显退化；40.50%的受访者承认自身惰性滋长，不愿再主动钻研或独立完成任务；27.91%的人对AI使用边界感到模糊，担心无意间触碰学术伦理红线；29.84%的受访者缺乏科学使用方法，仅仅把AI当作应付作业的工具，未能高效利用其潜力；另有15.41%的人指出学校缺乏明确的AI使用规范，导致考核评价标准含混不清；仅有3.39%的受访者表示未遇到明显问题。

来自西安工业大学汉语言文学专业的周雨枝，早已将AI嵌入专业学习的每一个环节。“把课本章节发给AI，几分钟内就能提炼出常考的名词解释和简答题，并压缩成精简的背诵材料，省去了熬夜整理笔记的功夫。”预习陌生理论时，她会先让AI拆解概念，再对照课本逐项查漏补缺；撰写文学评论前，她借助AI生成多套写作框架，经过对比优化后独立梳理出行文脉络；复习古代文学时，AI协助她编写记忆口诀、厘清文学史的时间线；在“美学概论”期末备考阶段，她把课程PPT“喂”给AI，系统迅速拆分各章节核心考点、辨析易混概念，并按考试题型整理出简答题的背诵素材，最终她顺利通过了这门难度颇高的专业课。

周雨枝的体验绝非个案。近日，中国青年报·中青校媒围绕AI与大学生学习话题发起了问卷调查，共回收有效问卷1032份。结果显示，98.55%的受访大学生曾在学习中使用AI工具，其中47.09%几乎每天都用，34.98%每周使用3至5次，仅有1.45%几乎不借助AI辅助学习。

从预习到备考，AI俨然成为大学生不可或缺的“学习搭子”。就读于山东石油化工学院英语专业的宋浩云自称是AI的重度使用者。从单词翻译、课文解读到英语作文，AI几乎贯穿了他全部专业课学习。“最初我只用AI查长难句翻译、核对单词释义，觉得能省去翻厚重词典的时间，慢慢就养成了习惯。”

中青校媒的调查数据显示，辅助完成作业是受访大学生使用AI最核心的场景（65.41%），包括拓展解题思路、优化答题逻辑、补充素材案例等；62.02%的受访者将AI应用于课程学习，如整理课堂笔记、拆解重难点、答疑解惑等；52.62%的人用AI进行课前预习，50.68%的人用于文献检索、论文框架搭建、数据分析、文案润色等，45.16%的人用于备考，31.88%的人用于构思课程演讲、设计作品方案等。

西安航空职业技术学院飞行器数字化制造技术专业的刘佳豪，已经摸索出一套专属的AI助学模式。由于飞行器制图、飞机装配、机身结构力学等专业课程难度较大，大量晦涩的航空术语和复杂的力学计算让他难以独自消化。于是，他尝试将多种AI工具组合起来作为学习助手：课前看不懂装配图纸与理论知识时，AI帮忙拆解难点；课后AI汇总课堂笔记、规整实训报告格式；编写程序陷入瓶颈时，他借助AI查找参考代码。在一次飞行器装配相关课程的作业中，AI帮他理清了整套结构力学计算逻辑，但他坚持只借鉴思路，建模、演算、数据验证全部独立完成。“AI只能辅助理论学习，线下零部件装配实操无法被工具替代。”

调查显示，在使用AI学习时，25.48%的受访者“仅作为思路参考，自主完成全部核心内容”，36.43%的受访者“借助AI整理素材，核心内容自主创作”，26.74%的受访者“让AI生成初稿，本人大幅修改完善”，9.59%的受访者“小幅修改AI生成内容后直接使用”，1.74%的受访者“直接使用AI生成的完整内容，几乎不修改”。

北京联合大学考古专业的王珺阳，在资料处理等学习场景中会使用AI。由于考古学科需要研读大量古籍文献、考古报告及外文研究资料，人工检索、整理和翻译效率极低，她通常用AI批量精读考古报告、检索文献，辅助翻译外文资料，并整理出土器物的铭文、题记和相关文字档案。

谈及AI对学习的最大帮助，调查显示，66.38%的受访者认为可以“节省时间，高效整理笔记和学习资料”，54.17%的受访者认为可以“突破思维局限，拓宽解题和创作思路”，48.45%的受访者借助AI“辅助专业学习，助力数据处理和翻译等专业任务”，另有48.45%的受访者看中AI“精准答疑，快速攻克个人不懂的知识点”。

“AI辅助学习是一个必然趋势。”清华大学社会科学学院党委书记、教授孟天广认为，未来的社会需要具备AI使用能力的人才，学生应在读书期间接受与AI协同的训练；其次，AI的知识广度能拓宽学生的知识储备，在信息爆炸时代，知识的丰富性和多样性对创新更为重要；其三，AI将学生从繁杂事务中解放出来，让他们有更多时间处理更具创新性的工作。“AI时代，教育系统需要重塑，需要与AI兼容，与AI共生。”孟天广说。

然而，“越用越不会自己想了”的AI依赖症正在蔓延。在宋浩云日常的英语写作和口语训练中，AI的介入更为深入。“现在我口语练习全程靠AI模拟对话，一旦脱离工具，和真人面对面英文交流时经常卡顿，基础句式都要反复停顿思考。”在一次期末专业基础测试中，他的完形填空和翻译题失分严重，复盘后发现，因为长期不自主拆解句子、积累语法，基础理解能力持续下滑。

“AI会直接给标准答案，我懒得深究背后的语法逻辑、文学背景，知识点看完就忘，根本没法真正吸收。”宋浩云还曾抱着侥幸心理，用AI完成整篇课程论文润色，被老师指出同质化严重。

调查显示，长期使用AI辅助学习后，49.03%的受访者承认“遇到问题习惯性依赖AI，不愿自主钻研”；47.38%的人感到“过度依赖AI导致知识点理解肤浅、记忆不深刻”；44.09%坦言“自主解题、文字创作等核心学习能力逐步退化”；35.95%的人“滋生惰性，主动学习意愿大幅降低”；30.43%的人感到“创作思维受限，过度依赖AI固定模板，缺乏创意与特色”。

刘佳豪也曾因依赖AI付出代价。一次编程作业中，他直接照搬AI生成的代码，最终结果和实测数据完全不符。更令他警醒的是思维层面的改变——长期依赖AI后，遇到难题他第一时间就想索要完整答案，渐渐失去了独立验算、分步推导的耐心。“如果一碰到力学计算、编程难题就等着AI给出完整答案，长期放弃自主推导，等到实训出现装配偏差、程序报错等真实问题，自己根本没有独立排查的能力。”

调查显示，在使用AI学习的过程中，57.07%的受访者遭遇过“AI答案存在错误、知识点滞后，误导学习”的问题。周雨枝就有过这样的“翻车”经历。学习古代汉语时，AI曾混淆两类虚词的用法，释义与教材完全不同，如果直接背诵AI整理的知识点，考试中就会答错。

孟天广用三种角色形容AI与大学生的关系——学习工具、学伴和挑战者。AI帮学生找资料、做数据分析，是学习工具；陪伴学生共同成长，培养人机协同能力，是学伴；但AI也在消解学生对真实社会的体验和理解，“依赖AI会让学生远离现实社会，减少其对真实社会过程的亲身体验，是对学生能力培养和价值塑造的挑战”。

孟天广提醒大学生警惕AI在学习环境下的过度使用。他表示，一是基础知识、思维方式和认知框架的构建若过度依赖AI，可能出现基础不牢的现象，影响内在认知和思维结构的形成；二是部分学生在尚未掌握学习方法、欠缺自主学习能力时，过度使用AI，很难习得与AI协同的能力；三是“巨人版”AI的出现容易打击学生的自信心，产生“反正AI做得比我好，让它来做”的心态；四是过度使用AI会让学生沉迷虚拟世界，理解真实社会的意识和处理复杂性的能力被削弱。“AI时代，更要让学生做田野调查，进入真实场景，加强实践教育。”孟天广说。

如今，“踩过坑”的刘佳豪会主动约束自己的AI使用习惯：“AI只作为思路参考，所有数据核算、工艺分析、程序调试都必须亲手完成。”周雨枝也确立了自己的准则：只向AI索要写作思路，正文内容全部自己动手，“把AI当作整理资料、拓宽思路的学习帮手，但绝不能依赖它代替自己独立思考与原创表达”。

在王珺阳看来，使用AI学习时出现独立思考退化、惰性增强的问题，根本原因是本末倒置，把AI当成了“代做工具”；而AI从“答题工具”转向“学习协作者”的关键，就是分清使用边界。

调查显示，仅33.53%的受访大学生“能够规范、适度合理使用AI辅助学习，严守学术底线”；52.71%的人“基本清晰，但偶尔会模糊使用尺度”；12.69%的人“不太清晰，难以界定什么情况属于合理AI辅助学习”；1.07%的人“完全不清晰，随意用AI完成各类学习任务”。

孟天广介绍，清华大学在去年推出了《清华大学人工智能教育应用指导原则》，向学校教师和学生提出了使用AI的相关要求——教师教学和学生写作业时，需标注清楚哪些内容由AI辅助生成。在孟天广看来，这份指导原则“积极而审慎”——既认识到AI赋能教育教学的必然性，又强调学生应当掌握使用AI的边界，在学会如何用的同时能用得好，并始终保持自身独立性、创新性和自主性。

那么如何才算“用得好”？“第一要问得深，与AI对话不能浅尝辄止，要在对话中不断聚焦、深入、形成新的增量。其次，要体现批判性和反思性，对AI输出的结果要有批判意识和反思态度，甚至要与AI辩论，同时对AI常常‘讨好用户’的倾向保持警惕。第三，要习惯性地对AI生成结果进行交叉验证。第四，建立连续深度的对话习惯，要学会积累历史记录，不断训练、培养自己的AI。”孟天广解释，在评价学生合理使用AI时，他更在意内容的深度及效度——“深度，指学生与AI的对话是否深入、聚焦、有增量；效度，指的是通过AI辅助，学生是否最终转化成了自身的能力提升”。

调查显示，近六成受访大学生表示他们所在的学校对AI使用规范方面仍停留在“口头提及”阶段，缺乏系统性指导。此外，83.24%的受访者认为学校有必要制定AI学习工具使用规范——其中33.14%的人认为“非常有必要，明确边界能规范学习行为”，50.10%的人认为“有一定必要，可适当参考”。

调查同时显示，65.70%的受访者希望“开设AI学习课程，分享思路拓展、资料整理等正向使用方法”，51.45%的人希望“优化作业考核方式，减少机械抄写、背诵类任务，侧重思维考察”，43.12%的人希望“明确AI使用红线”，27.03%的人希望“开展主题教育，杜绝AI代做作业、学术造假行为”。

刘佳豪观察到，不同课程的老师对学生使用AI的标准有所不同——理论课老师允许借助AI梳理知识点，实训、课程设计老师则管控严格，只允许参考思路。“比起简单出台硬性禁令，学校更应该开设AI规范使用专项培训，结合专业特点，教会学生合规使用AI，清晰划分参考内容与独立完成内容。”

谈及对AI工具的期待，周雨枝希望未来能生产出适配汉语言文学、语言学等文科专业的专属AI工具，减少知识点与教材不符的错误，增设文本梳理、考点归纳等功能；工具内部设置提醒机制，主动引导学生独立思考，配套简易的AI辅助内容标注，贴合大学生预习、复习、课程作业全场景需求。刘佳豪希望AI弱化直接输出完整标准答案的功能，改用引导式提问、分步提示的模式，倒逼学生自主推导，真正从“答题神器”转变为启发学习的协作者。

（文中周雨枝为化名）

中青报·中青网记者 刘俞希 程思 西安外国语大学 王鸿超 西安工业大学 莫宇萱