中新网北京7月22日电（记者周昕）7月22日，国务院新闻办公室召开了一场以“新征程上的奋斗者”为主题的中外记者见面会。来自河南安阳特殊教育学校的党支部专职副书记梁琰，作为全国优秀共产党员的代表，在会场分享了她在特殊教育一线默默耕耘的感人经历。

今年恰逢梁琰投身特殊教育领域26周年。在这个岗位上，她始终坚守“不放弃任何一个孩子，让每个人都绽放光彩”的信念，秉持因材施教的原则，与同事们共同为每位学生量身打造了专属的成长蓝图，并独创性地推出了“主学科加特长”的融合教学模式。此外，她还积极组建了舞蹈、鼓乐、刻瓷等共计14个特色兴趣小组。

话音刚落，梁琰便向在场记者展示了一件出自听障八年级学生之手的刻瓷作品。瓷盘上以古朴的甲骨文镌刻着“自强不息、厚德载物”八个大字。她自豪地提到，学校的刻瓷工作室曾在全国中小学艺术展演中斩获一等奖。

“我一直把这些特殊孩子视如己出，用心去呵护他们的成长。每当看到他们哪怕一丝一毫的进步，尤其是他们凭借自身努力改写命运轨迹的时候，我便更加笃定：教育，是用生命去滋养生命，是以心灵去唤醒心灵。”梁琰动情地说道。

在7月1日于北京人民大会堂隆重举行的庆祝中国共产党成立105周年大会上，梁琰被授予“全国优秀共产党员”这一崇高荣誉，并亲自上台接受表彰。回忆起那个庄严而荣耀的时刻，她的内心久久不能平静，也对这份她倾注了无数心血与热爱的特殊教育事业，有了愈发深邃的理解与感悟。

“当听障的孩子踮起脚尖，轻盈起舞；当视障的孩子挥动鼓槌，奏响和声，孩子们在校园中的这些细微变化，恰恰是我们党始终坚持以人民为中心、全心全意为人民服务根本宗旨最为鲜活的注脚。”梁琰感慨道。她还指出，近年来国家出台的一系列惠及特殊儿童的利好政策，使得越来越多的特殊孩子能够像普通同龄人一样，尽情享受生活与学习的乐趣，这切实提升了孩子及家长的幸福感与获得感。

在梁琰心中，“七一勋章”获得者张桂梅老师始终是她学习的楷模。她坦言：“张桂梅老师让我深刻懂得，教育远不止是简单的陪伴，更是要为孩子推开一扇通往广阔世界的窗，去挖掘他们内在的潜能，托举起他们与众不同的精彩人生。”作为特殊教育战线上的一员，梁琰表示自己的愿望朴素而诚挚，那便是倾其所有地帮助孩子们，让每一颗“星星”都能在自己的轨道上熠熠生辉。

见面会尾声，梁琰还现场展示了两种手语，一者献给她的学生，一者送给在场的所有人。她借此传递出对孩子们最温暖的承诺：“别怕，你只管勇敢向前奔跑，我会永远站在你身后，永远相信你、支持你、守护你！”

7月30日，一场聚焦制造业核心装备领域的盛会——广东省制造业赋能对接系列活动（工业母机产业链专场），在广州拉开帷幕。活动由广东省工业和信息化厅精心筹办，备受业界瞩目。在会议现场，“广东省工业母机产业创新联盟”正式宣告成立，并举行了庄严而隆重的授牌仪式。

据主办方透露，工业母机被誉为“制造之器、强基之本”，不仅关乎国家工业根基，更被视为保障经济命脉与产业安全的战略性装备。其研发与制造水准，直接关系到我国产业链与供应链的稳定与韧劲，具有无可替代的地位。

活动中，广东省科学院院长陈为民向与会嘉宾介绍了该院的最新进展。他表示，省科学院已经针对工业母机领域设立了专业创新中心，聚焦“创新引领、高效服务、有力支撑”等核心方向，持续推进技术研发与咨询服务。值得一提的是，作为联盟的发起单位，该院联合了涵盖整机制造、关键零部件、系统集成、科研服务等多个维度，共吸引超过70家优质机构及企业首批加入。未来，联盟将致力于打造四大协同平台：智库建设、重大技术攻关（项目协作）、产业服务体系和跨界交流合作。

新揭牌的广东省工业母机产业创新联盟，其战略目标清晰而长远——以构筑健康活跃的产业创新生态为使命，全面提升产业链的技术竞争实力。通过广泛联动省内外的领军企业、顶尖高校与科研院所、终端应用单位及金融机构，联盟将为广东工业母机产业链突破关键瓶颈、实现核心技术自主可控提供坚实的智力支撑与资源保障，助力“广东智造”迈向更高级别的发展新阶段。

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

7月31日，第十二批国家组织药品集中带量采购报价信息公开大会在上海举行，此次集采共纳入65个品种，预计当晚将公布拟中选结果。本次采购覆盖了哪些治疗领域？

据国家医保局披露的信息，这轮集采纳入的品种数量创下历史新高，其中包括沙格列汀二甲双胍缓释控释剂型、麦考酚钠口服常释剂型及维生素B6注射剂等临床常用且销量可观、市场竞争充分的成熟药品。以维生素B6注射剂为例，该药主要用于维生素B6缺乏症的预防与治疗，也可辅助应对妊娠期、放射病及抗癌药物引发的呕吐以及脂溢性皮炎等病症。

从整体来看，此次集采的品种覆盖了代谢性疾病、心血管系统疾病、消化系统疾病、肿瘤疾病等多个治疗领域，共有4.5万家医药机构填报采购需求量，参与企业超过500家。

按照本次集采规则，现场开标分为两个阶段：上午10:30起进行报价信息公开，预计下午15:30左右产生第一阶段的拟中选结果。随后，未中选的企业可依据“复活”机制，按照规则二（接受最高拟中选价）或规则三（未入围但报量超均值）依次生成拟中选企业。采购周期自中选结果执行之日起至2029年12月31日止。

总体而言，第十二批集采依然坚持“稳临床、保质量、反内卷、防围标”的总体原则，但在防范极端低价扰乱正常报价秩序、丰富临床用药选择以及强化集采药品质量保障等方面，进行了更为深入的完善与加强。

本次参与集采的药企数量庞大，部分品种的竞争态势异常激烈。根据国家组织药品联合采购办公室7月28日发布的企业信息表，维生素B6注射剂、伏诺拉生口服常释剂型、比索洛尔氨氯地平口服常释剂型及尼卡地平注射剂的竞标企业均超过30家，其中维生素B6注射剂的参与企业多达49家。

在“反内卷”层面，此次集采进一步优化了竞价规则。具体方案之一是科学识别过低的非正常报价。自第十一批集采起，价格锚点已被设定为控制入围企业最高中选价的重要参考。本次集采的锚点设置为“最低报价”与“入围均价下浮一个标准差”两者中取较高值。最低报价不得干扰其他企业的报价边界，同时规则也力图避免因超低报价引发的恶性竞争。

此次集采的锚点价分为两个档位：若最低报价低于“入围均价下浮两个标准差”，则该报价不占中选名额，也不给予“带量”数量保障，从而防范企业在缺乏合理成本支撑时，通过极端压价手段抢占中选资格和份额。国家医保局昨日再度发布提示，呼吁企业理性报价、量价相宜。

在“稳临床”方面，此次集采允许“按厂牌报价”，即具体采购可依据医疗机构的临床实际情况灵活确定。值得关注的是，以原研药为主的参比制剂新增了“不带量复活”规则，企业报价只要不超过熔断锚点的3倍且低于最高有效申报价，即可直接获得拟中选资格。医疗机构可根据临床需求自主采购，业内普遍认为，这或许是对原研企业的一种积极鼓励。在竞争企业数量排名前四的品种中，除维生素B6注射剂外，伏诺拉生口服常释剂型、比索洛尔氨氯地平口服常释剂型及尼卡地平注射剂均有原研药企与仿制药企同台竞价。

自2018年“4+7”试点启动以来，国家药品集采已累计完成11批采购，成功采购490种药品。中国药科大学医药价格研究中心主任路云指出，“以量换价”有望实现患者与企业之间的双赢。路云解释称，中选药品均为质量较高的过评仿制药，真实世界证据已证明其安全性，同时节省了大量医保基金，这些资金可用于将更多国谈创新药纳入医保目录；在调整医疗服务价格方面，集采也作出了显著贡献，从更多维度支持患者获得更新、更优的创新药物和疗法；集采还倒逼企业提升药品质量、研发水平和创新能力。近年来，不少老牌大型仿制药企业也积极投身国谈创新药研发，通过开发“Me-too”“Me-better”乃至“First-In-Class”药物来稳固利润空间。