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超九（成受访）大学生将AI作为“全能学伴”
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
功能特点
《暑假游玩多注意：被这种昆虫叮了，可能》感染寄生虫！
盛夏时节，不少人都盘算着奔赴山野林地寻一处清凉，或是带着心爱的宠物返乡团聚。当大家的目光都聚焦在防蚊灭虫、预防肠胃毛病之际，一种潜伏更深、危害却更为凶险的传染源——黑热病（学术上称为内脏利什曼病），恰在此时迎来其传播的活跃周期，亟需引起我们的高度警觉。本文将从多个维度为您系统剖析这一疾病，助您和家人安然度过一个无忧的夏日假期。
所谓黑热病，本质上是一种由利什曼原虫引发的慢性寄生虫感染。该病原体侵入人体后，主要攻击肝脏与脾脏中的巨噬细胞，进而引发这两大器官的肿大及功能性损害。倘若未能及时接受规范治疗，致死率将处于极高水平。
就目前而言，黑热病在我国并非呈全国性蔓延态势，其高发地带主要集中在华北地区、西北各省以及西南局部区域，具体涵盖北京、河北、山西、陕西、河南、甘肃、新疆和四川等地。正因如此，倘若暑期计划前往上述地域游玩、扎营或从事野外作业，必须格外重视自我防护，防止被传播该病的白蛉叮咬。
白蛉，堪称黑热病传播链条中不可或缺的“幕后推手”。这种体型微小的飞虫，身长不过2至5毫米，体呈灰黄色，周身覆满细毛，双翅休憩时张开呈V字状。其飞行能力有限，常以跳跃式短距离移动，行动悄无声息，极易被人忽略。它们习惯昼伏夜出，自黄昏至黎明前后最为活跃，频频侵袭人畜。白蛉偏好潮湿阴暗、富含腐殖质的栖息地，诸如洞穴、墙壁裂隙以及牲畜棚舍一带。
当白蛉吸食了携带利什曼原虫的病犬血液后，原虫便在其体内完成发育及增殖过程。随后，这些携带病原体的白蛉转向叮咬健康人群，在吸血的同时将原虫注入人体，从而造成感染，引发黑热病。
得益于数十年来持续的防治举措，我国黑热病疫情已从昔日的大范围肆虐转为低水平流行态势，然而隐患尚未根除，各地仍有零星病例持续上报。
目前国内的流行病学特征显示，黑热病可划分为人源性、犬源性及野生动物源性三大类别，各类别在传染源、传播途径以及地域分布上各有特点。近些年来，报告病例多以散发病例为主，部分区域偶有聚集性暴发，尤其是山区丘陵地带、乡村地区及犬源性流行核心区，始终是疾病防控的重中之重。
黑热病的发生具有显著季节性规律，其传播媒介白蛉通常于每年5月至9月间活跃，而6至7月则为活动顶峰，因此夏季面临的感染风险最为突出。不过，由于感染后潜伏期往往持续数周乃至数月，患者常到深秋或冬季，甚至次年才出现明显病症。农民群体、儿童以及赴疫区作业的野外工作者，均属高危易感人群。
一般而言，感染后需经历3至6个月的潜伏期，发病时表现为长期不规则发热、肝脾肿大以及贫血等症状。这些临床表现缺乏特异性，极易与其他疾病相混淆。但凡出现上述征兆，且曾有过疫区旅居经历，务必对黑热病保持高度戒备。
要想有效规避黑热病，核心在于远离白蛉、切断传播链。具体措施包括：住宿时选用长效防虫蚊帐，睡前仔细查探帐内是否有白蛉藏匿；黄昏及夜间外出，尽量穿着浅色调的长袖衣裤和高筒袜，最大程度减少裸露肌肤；于暴露部位涂抹含避蚊胺成分的驱避剂；若带爱犬前往疫区探访或游玩，返程后半年内最好为其安排一次黑热病抗体筛查。
在诊断层面，医生通常依据流行病学接触史（是否曾赴疫区）和临床表现做出初步推断。最终确诊则依赖于实验室检测手段，例如骨髓穿刺镜检、rk39免疫层析试纸条快速检测或PCR分子检测等方法予以确证。
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汽车行业首部NVH专《项蓝皮书正式发》布
陈昊星 7月30日发自长春报道。7月28日至30日，第二十二届汽车振动噪声先进控制技术研讨会在长春圆满举办。此次盛会由中国汽车工程学会振动噪声分会与中汽中心工程院共同主办，并得到中国第一汽车股份有限公司研发总院、长春汽车检测中心有限责任公司以及吉林省汽车振动噪声重点实验室的鼎力协办。
本届研讨会的主题定为“擘画声境新篇，共启静谧智行”，紧密围绕电动化与智能化的技术浪潮展开。会议期间，备受瞩目的汽车行业首部NVH专项蓝皮书——《中国智能新能源汽车NVH先进技术发展报告(2026)》正式揭幕。该报告由中汽中心工程院主导，携手全产业链众多专家共同编撰而成，内容涵盖法规标准、整车技术、实车案例、前沿探索及全球对标等六大核心板块，填补了该领域系统性研究的空白，标志着NVH技术从单纯的被动降噪治理，成功转型为提升驾乘体验的正向赋能工具。
在发布环节，中汽中心工程院党委书记、董事长张志国致辞表示，NVH技术已不再局限于传统的噪音抑制工程，而是跃升为融合多学科知识的核心品质技术。面对产业变革的新周期，中汽中心工程院将持续放大平台效应，一方面夯实全域NVH标准评测的基础支撑，另一方面打通产学研一体化的关键技术攻关路径，并积极构建适应全球化的NVH开发体系，为国内该领域的技术自主创新及全产业链的高质量协同发展规划出清晰的进阶蓝图。
一汽研发总院副院长梁伟朋则强调，NVH是车辆豪华质感最直接的呈现，也是红旗品牌践行“新高尚精致主义”理念的重要依托。目前，红旗的NVH研发模式已彻底告别早期的“问题补救”阶段，全面迈向“正向设计”与“全价值链管控”的新阶段。针对电动化浪潮带来的声振新挑战，他呼吁全行业携手汇聚智慧，合力攻克共性技术难题，不断提升国内整车静谧性开发水准与驾乘声学享受。
中国消费品质量安全促进会秘书长马吉军亦指出，对于智能新能源汽车而言，整车静谧舒适性已成为塑造差异化竞争优势的关键所在。由中汽中心工程院牵头制定的《智能新能源汽车静谧舒适性规程(CQCC)》，旨在引导消费者跳出选购误区，破除信息不对称的壁垒，切实达成“技术赋能产业、标准守护消费”的双重目标。
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