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中新网成都9月10日电 (记者 刘忠俊)9月10日，四川省甘孜藏族自治州炉霍县至康定市新都桥高速公路(以下简称“炉康高速”)10个先期开工点同步破土动工，标志着这条总投资344.17亿元、全长186.8公里的“民生快车道”全面进入建设阶段。项目建成后，不仅将结束甘孜州道孚县、炉霍县不通高速公路的历史，还将为甘孜州腹地新增一条连接川藏高速南北线的重要交通走廊，进一步完善川西高原交通路网结构。

炉康高速是《四川省高速公路网规划》中S87色达至攀枝花高速公路的关键组成部分。线路起于炉霍县，衔接规划建设的G4217蓉昌高速(川藏高速北线)；途经道孚县、八美镇，与已通车的G0615马尔康至康定高速公路相交，实现区域路网互联互通；止于康定市新都桥镇，接入在建的G4218雅叶高速(川藏高速南线)康定至新都桥段。全线采用双向四车道高速公路技术标准，设计时速80公里，桥隧比达40.9%，共设隧道13座、桥梁109座、互通式立交10处、服务区4处、停车区2处，建设工期为4年。

炉康高速全线平均海拔超3500米，最高海拔达3850米，线路走向与鲜水河活动性断裂带交错并行，地形地质条件复杂、生态环境敏感脆弱。面对高寒高海拔、高地震烈度、高生态环保要求等多重挑战英超联赛买球，项目创新采用新型抗震桥梁设计方案，通过优化桥墩结构、选用耐震材料等技术手段，进一步降低地震导致的桥墩梁板受损风险，确保震后桥梁仍能正常通行且便于快速修复，保障通行安全与应急救援效率。“这是一条挑战建设极限的高原天路，我们将把生态保护新技术全面应用于项目建设，通过划定生态保护红线、采用环保施工工艺等措施，最大程度减少对沿线生态环境的破坏与影响，实现工程建设与生态保护协同推进。”蜀道集团相关负责人表示。

甘孜州交通运输局相关负责人介绍英超联赛买球，作为大香格里拉旅游环线中“连藏接青通滇”的重要区域连接线，炉康高速将串联起塔公草原、八美墨石公园、龙灯草原、道孚藏式民居、雅拉雪山、炉霍霍尔文化景区等优质旅游景点，形成“景点串线、线路成网、全域联通”的旅游交通格局，助力沿线打造精品旅游线路，推动川西高原旅游产业高质量发展。对沿线群众而言，这条公路更是名副其实的“民生快车道”，将直接改善生产生活物资运输效率与日常出行条件，缩短城乡时空距离，为群众增收致富创造有利条件。

据悉，炉康高速计划于2029年实现全线贯通。届时，炉霍县至康定市新都桥镇的行车时间将从当前的约4小时缩短至2小时左右，极大改善沿线群众的出行体验。同时，川藏高速南北线的交通互联互通能力将显著提升，进一步强化川西高原与成都平原经济区、攀西经济区的联系，为区域经济社会发展与乡村振兴注入新动能。(完)

【多元】

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王浩表示，人工智能深刻改变着生产生活和学习方式，在中小学开展人工智能通识课程很有意义，希望老师们在教学、教法、教材中做好人工智能通识教育的“加法”，激发学生的好奇心、想象力、探求欲，培育更多栋梁之才；勉励同学们主动拥抱人工智能，志存高远、刻苦学习，将来更好地报效祖国、建设家乡。    

浙江的人工智能产业已初步形成以杭州为核心，向环杭州湾地区集聚发展的态势。据《2024年浙江省人工智能产业发展报告》，全省该项产业的综合发展水平居北京、广东、上海、江苏之后，列全国第五，年产值超过5700亿元。今年4月英超联赛买球，浙江围绕人工智能发展的生态、人才、算力、数据、模型、应用英超联赛买球，出台27条支持创新发展的举措，提出到2027年通用核心技术、产业应用全国领先，全省规模以上人工智能核心产业营业收入超万亿元的目标。

从“计算”到“感知”再到“认知”，人工智能已成为当今通用性最广、颠覆性最强的引领技术。百年大计，教育为本。在青少年中开展AI通识教育是一种前瞻性投资，为他们构建起未来数字世界的“底层操作系统”。青少年处于思维开放、活跃的黄金期英超联赛买球，通识教育有助于他们更自然地将计算思维、人机协作思维内化，并从零开始塑造“科技向善”的伦理观。

今年4月，浙江省教育厅等发布《推进“人工智能+教育”行动方案（2025—2029年）》，要求针对不同教育阶段、类型研发适切的人工智能教育课程。研究制定中小学人工智能通识教育指南，进一步完善信息科技、综合实践活动、劳动等课程中的人工智能教育要求，推广跨学科学习、大单元教学、学科实践的教学模式，鼓励有条件的学校联合AI企业、研究机构等研发校本课程。

本学期起，杭州在中小学各学段全面开展人工智能通识课程教育，每学年不少于10课时。《杭州市中小学人工智能教育地方课程纲要（试行）》对不同阶段的学习内容、要求给出建议，如1~2年级学生能在教师指导下认识校园常见的人工智能应用并简单互动，知道智能设备应用中需注意使用规范，保护个人隐私；5~6年级，能通过应用场景分析，了解决策树、神经网络等模型的基本结构，知道推理、暴力搜索（穷举搜索）等算法的基本原理；初中阶段通过动手实践，亲历从数据准备、模型训练到模型推理的流程，体验用AI解决真实问题的过程，能批判性使用生成式人工智能，并在跨学科项目实践中激发创新思维。

【互动】

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