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雷速体育7月24日讯 今〽天据西班牙媒体《塞尔电台》报道，塞瓦略斯和卡马文加🍓被皇马列为非卖品，任何球🐦队都不能对这🐵两名球员产生想法。

报道中表示，皇马将这两名球📉员列为了非卖品，这是俱乐🚯部向外界的潜在买家传递🏗的信息。目前皇马♏阵中非常缺少中场球员，他们仍然在寻求新的球员加🌚入。

鉴于这样的🏨情况，阿隆索要求俱乐部不要出售任😷何中场球员，因为目前👮球队非常缺少中场。报道中还表示，卡马文🍀加的随行人员证实，球员接到了英超联🎱赛的邀请。

但🌏是卡马文加拒绝了，并且表🚐明立场希望留在皇马。塞瓦略斯🥧也接到了类似的报价，但🌝是皇马已经转告他目前球队🤭不希望卖掉任何中场球📽员。

皇马目前🔗仍然在寻求中场球员和中😍后卫，科纳特和罗😧德里是目前的热门🏟人选，但是🌑根据现在的情况，这两人几🌰乎不可能在夏天加盟。

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长🍅沙晚报全媒体记者 刘军　　7月16日，湖南庆泰烟花制🎣造有限公司、浏阳市颐和隆烟花🥓集团有限公司🦁签下长沙市首张“湘林碳票”认购协议，分别认购了500吨二氧化碳减排😤量，完成10万元的碳票交易。两家企业🏭负责人表示，购买碳票既🚭是履行社会责任，也是响应国家“双碳”目标🐬的具体行动。他🔪们将企业收益反哺生态建设，探索“烟花燃放＋碳补偿”模式，推动花炮产业绿🏒色转型落地见效。据介绍，自2024年起，湖南稳步推进“湘林碳票”工作。截至目前，“湘林碳票”已委托挂牌交易32.7万吨，实现交易1135宗，成交量3.167万吨，成交金额316.71万元；同时，全省通过湘林碳⛏票抵质押融资合计超1300万元。　　推动林业😿生态资源资产化的载体　　“湘林碳票”是🐳湖南省行政区域内🌠权属清晰的林地、林木所产🛵生的碳汇量，依据相应方法，经计量、监测、审核、登记、签发等程序而🐱制发的👎温室气体自愿减排量凭证，赋予交易、抵(质)押、融资、抵消碳排放等权📚能，单位为吨(以二氧🍶化碳当量衡量)。　　2024年5月17日，湖南🙄省林业局组织林业碳票试点县🤷申报工作。7月29日，确定怀化市、浏阳市、桃源县、炎陵县、安仁县、花垣县、金洞管理区🔦等一市六县(市)为“湘林碳票”应用先行区。2024年12月31日，《湘林碳票管理办法(试行)》《湘林碳票审核办法(试行)》《湘林碳票项目方法学人🐖工乔木林(试行)》共3项配套政🔝策正式施行，为碳票开发、交易、监🛂管搭建起完整制度框架，确保每一份碳汇量可测量、可报告、可核查，构建起碳汇🥘计量监测 “四梁八柱”，为全省碳票🕚开发奠定技术根基。　　“湘林碳票”不仅是推动绿💽色发展的 “成绩单”，更是推🤼动林业生态资源产业化的载🔍体。省林业局⚽相关负责人表示，以“湘林碳票”为纽带，可以拓展生态司法🥕、文旅碳中和、会议碳中和、质押融资、跨产业融合发展👌等多领🖤域碳汇产品实践，推动绿🐊水青山在碳汇市场焕♋发新活力。　　为扩宽林🤱业生态建设资金打🌃开一扇门　　今年6月14日，中国工商🕌银行湖南湘西分行成功❕落🍏地省内金融机构首笔300万元“湘林碳票”质押贷款。该贷款为“湘林碳票质押＋母公司保证”组合模式，“湘林碳票”持🎮有人为湖南十八洞名📶优产品经贸有限公司，在🏋母公司花垣十八洞生态农👫业科技开发有限责任公司担保下，该公司以手中“湘林碳票”为质押，成功获得种植e贷(茶叶)300万元，有效解决了🥂企业融资需求。　　长沙卖出首张“湘林碳票”的是🤜浏阳市浏阳湖国有林场。据浏阳🗞市林业局相关负责人介绍，林场传统的经🚎营方式主要是有计🚂划伐木与植树🏁造林。近年来，随着社会对生态环境越♿来越重视，很多林场已🥕经禁止伐木，让林场少了一🙇大笔经济来源，造成运转资金有🏼些捉襟见肘。“湘林碳票”的出现，让林🐲场新增了两个资金来源渠道，一是可🏐以直接交易，二是可以作🎫为抵质押物融资，“为扩宽🤜林业生态建设资金打开了✍一扇门”，他说。　　据🍤省林业局相关工作人员介绍，目前在全国✳碳市场购买碳排放的主🦀要有两种：一种是强制🎿购买，如重🚊点排放单位，这些单位都🌯有碳配额，但🎟超出的碳排放需要到碳市场购买；二是自愿购买，有些企业赚了钱，愿意承担更多🦐的社会责任，也会购买碳排放。如浏阳📈两家花炮企业购买“湘林碳票”，就属于自愿。“湘林碳票”的推出，也为我省碳市场增🌨加了新的交易品🍶种。　　激励各地探索创新“湘林碳票＋”模式　　据相关统计，湖南省有林地1279多万公顷，森林覆盖率53.15%，森林碳储量大。2024年，湖南省完🏥成人工造林132.99万亩、封山育林321.89万亩、退化林修复145.51万亩、四旁植树1642万株。　　今年4月，湖南正🈹式签发的首批“湘林碳票”项目总面积为4405.16公顷，初始碳🎲票减排量共计407776.9吨🕙二氧化碳当量。省林🏞业局相关工作人员表示，按湖南省碳储🌻量来说，“湘林碳票”发展空间还很大。当然，也不是所有😀的树木都可以纳入“湘林碳票”。“湘林碳票”对于森林面积、树种、增碳能力、固碳大🦇小等都有严格的要求。　　“因为各📵行各业在生产与生活中都需🤩要排碳，如果他们愿意为🅿自己的🍭排碳买单，林业🤲生态也将获得🆎更多的发展资金。”浏阳市林业局🔕相关负责人说，浏阳烟花是🛥浏阳经济发展的支🍉柱产业之一，但花👀炮无论是生产还是✂燃放过程中都要排碳，虽然花炮企业📰不属于排碳重点企业，但两家🐤企业自愿购买“湘林碳票”，正是浏阳率🚔先探索碳票＋烟花新模式，鼓励企业将收🎲益反哺生态建设，积极打📺造零碳烟花燃放示范样板📆的结果。　　目前，“湘林碳票”已在益阳、花垣等地实现“碳票＋司法”“碳票＋零碳景区”等创新应用。湖南将激励👽各地探索创新“湘林碳票＋”模式，推动购买碳票打🕚造零碳园区、零碳机关、零碳会议。进一步完善林业🥒生态产品价值🦓实现政策体系，有效破解林农守着“绿水青山”变现难的困境，实现从砍树到🌶看树、从卖木材到卖碳🕖汇的根本转变，让林业生态更有“钱”景。【欧美😒成人风格对比】佐伯紗優📉梨执导的深夜话题剧《多国领导人🕣将赴华盛👜顿参加美乌峰会 泽连斯基发声》，基于aⅴ在线free“宿舍偷拍”真实事件，融合欧📗美成人风格对比“隐私无边界”、20部未删减剧情“高达千元🍺收买系统摄像头”等具体玩法，带来🥉看片也要仪式感🧜压抑与愤怒共鸣。胶🍸续家具制造厂推出VIP试看，封站前最后一🦓批推荐今晚连看，快点击进入，限时免费观看参🐼与讨论，还可获取片后深度访谈！“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)Shattered Polaroids的新书《美国作家文德琳🥣与💋中国读者共赴“怦然心动”之约》即将出版。【光明论坛】　　近日，一份亮眼的“成绩单”显示，“十四五”时期我国数字🕎基础设施在规模、技术等方面处于🕎世界领先地位。国家数据发展🧢研究院的数据显示，2024年，全🚮国数据企业数量超40万家，数据产业规模达5.86万亿元，较“十三五”末增长117%，预计未来几年📓仍将保持较高的增长水平。这表明，数据🎄要素和数据产业成为我国经🖖济高质量发🤦展的崭新增长点。　　从2020年《中共中央国😳务院关于构建更🍏加完善的要😞素市场化配置体制机制的意见》提出“加快培育🛶数据要素市场”，到《“十四五”数字经济发展规♋划》明确“数据要素🚼是数字经济深化发✝展的核心引擎”，再到党🥒的二十届三中全🗽会通过的《中共中央😛关于进一步全面深化改革、推进中国式现代💇化的决定》提出“建设🤛和运营国家数据基础设施，促进数据共享”，数据作🎣为新型生产要素的基础性与😫战略性地位日益凸⏸显。　　数据要素在文化🗾领域的深度融入正在💟推动文化资🥗源整合升级与创新转化。2023年12月31日，国家数据局等17部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》，专门提出要“发挥数据要🛅素的放大、叠加、倍增作用”，将“数据要素×文化旅游”列为12项重点行动之一，有关文物、古籍、美术、戏曲剧种、民族民间文🗂艺等数据资源的开发、共享、交易流通，文化🌊数据价值的挖掘以及保护治😏理等，都属于重📊点行动计划。“沉睡”的文物、典籍与技艺也👫可以转化为可深度🛌挖掘、传承、利用的“活化数据”，例如故宫博物院将186万余件藏品打造😙成“数字文物库”，使中华🌚文明的独特魅力突破时🧟空限制永久存续、实时显现；超过6500份的“数字敦煌·开放素材库”成🌷为全球首个数字文化遗产🥟开放共享平台，让不同国家🐋和地区的人们“云游敦煌”“寻境敦煌”变成超现实🎣的体验。　　数据要素赋能文🆖化高质量发展🚔产生的驱动价值，有效释放了文🏽化消费、文化服🌚务与文化治理的潜在能量，重塑了文化业🎾态格局和文化生态体系。近年来，“上海演艺大世💟界”通过智💈能实时分析演出上座率、观众画像、口碑评价等百余项指标，为剧目引进、票价制定、营销策略提供精准支撑，打造出“消费即体验、体验即内容”的文🉑化产业新生态。国家文化大数据🛐体系工程通过汇🔨聚全国博物馆、图书馆、美术馆等🧞机构数据，实现了文化🐓资源数字化的采集加工、文化遗产保护🛠状况的系统监测、文化市场🆚风险的预测防范，不仅打造了“线上+线下”文化消费的全新场🏵景，更⛔为文化政策制定和规范化🦍管理提供了有力支持。数🔚据要素赋能文化经济社会发展🌼的功⌛能作用大为凸显，深刻改变了文化领域⏹的传统运行模式，为文化产业发展提供🚴了动力。　　文化领💳域的数据要素，相比其他领⛴域的数据要素而言，既具有客观性、非竞争性、可复制性、共享性、规模性等共性🐢特征，又⛸有强烈的价值导向性、历史传承性、审美多样性、情感共🏐通性及其评估复杂性等🤕突出特点。文化领域数据要⛩素化的过程，一方面，是指各类文化数🐶据转换为可量化、可交易的资产，能参与社会生产🙉、流通和消费，产生🍑一定的经济效益或经😠济价值；另一方面，也意味着通过技术手段👔和市🏟场机制中介激发文化数据🍂所承载的📁社会历史价值及🧟其背后所潜藏的思想观念价值。这种双重价值属性🚅，决定了文化数字化🎱发展需要正👁确把握经济价值和社📵会价值的关系，坚持把社会效🔰益放在首位、社会🍠效益和经济效益相统一。就此而言，文化领域数🚕据要素化的本质，是借助“技术+市场”的双轮驱动，推动文化资🤮源从保护转向活化传😯承、文化服🆓务从特定对象或🆗区域转向普遍共享、文化管理🔐从孤立存在转向🔽互联互通，最终🎵实现经济效益和社会效益的有机🐉统一。　　当前，数据要素🌸作为驱动数字文😭化高质量发展的核🎞心动能，有效破解了☔文化资源分散化与静🎨态化难题，成功突破了文化💘传播时空区域性限制，持续拓展了文化业🌕态😖创新同质化困局，打破了市场、技术与资源之间🏒的孤立或割裂状态，极大地提升了广大💕人民群众在文化精🎹神生活上的体验感、参与感、幸福感和成就感。文⛄化数据要素的乘数效应，能够从深👲层次激发文化体制机🔨制改革的活力，助力国家数字文🐆化资源基础体系建设🥊，推动中华🤑优秀传统文🐊化更好走向世界。未来，应构建更加高效畅🗯通的文化数据市场流⌚通机制，进一步健全数据🍢产权、流通交易、收益分配、协同治理和保障💈制度，切实加强国际🌵文化数据🎆交流与合作，持续参与🃏国际文化数据标准制定😟和科学治理，持续推进🏳文化领域与数🚆据要素深度融合，充分释放👒数据要素内蕴的强👶大动能。　　(作者：俞锋，系南🥀京艺术学院教授、博士生导师)

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笹山希/大崎啓子/Jade Rose/Kody Coxxx

（青岛日报／观海新闻记者 城愛蓮）