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售后服务上门服务电话，智能分配单据：当AI偷走孩子的心，家校如何补位

　　天津市一所中学的班主任李老师，是在一篇调研报告里第一次看到“AI倾诉”这个说法的。

　　“说实话，心里有点不是滋味。”她对中青报·中青网记者说，“我们每天和学生相处至少七八个小时，备课、批改作业、谈心、处理各种矛盾纠纷……时间够多了吧？可孩子们的心事，最后还是流向了AI。”

　　冷静下来，她也能理解。AI跟孩子说话从不会上来就评判。比如孩子说讨厌数学，老师往往会追问“为什么听不懂”“是不是不够努力”，可AI会先共情一句“数学确实让人头疼”，然后请孩子再多说说。李老师觉得，老师的问法容易让孩子一下子把嘴闭上，而AI的问法反倒让孩子更愿意开口。

　　更让她感到无力的是耐心和安全感。老师一个人要面对几十上百个学生，能跟一个孩子聊上二三十分钟就算很久了。可AI不限时间也不限地点，语气永远温柔。而且跟AI说话，不用担心老师转头告诉家长，也不用担心同学传瞎话。

　　这种“被接住”的感觉，正吸引越来越多的青少年走向AI。

　　家庭防线出现结构性漏洞

　　中国青少年研究中心研究员孙宏艳团队2025年6月至8月对全国7省市8563名中小学生的调查显示，面对烦恼时，近半数(46.4%)学生选择向AI倾诉，超两成(21.5%)直言“只想和AI聊天，不想和真人聊天”。更值得关注的是，小学生“只想和AI聊天”的比例最高，超过24%。

　　数字背后，一个更紧迫的问题浮现出来：家庭作为未成年人保护的第一道防线，为什么出现了这么大的缺口？

　　孙宏艳团队的调查显示：67.9%的家庭没有制定任何AI使用规则。农村留守儿童的家长“不管”的比例更高。“不是家长不想管，有的是忙，有的是不懂，有的是学校也没给指导。”孙宏艳说。

　　河南信阳高二学生王樱的父母在北京打工，她和老人在信阳生活。“跟朋友闹矛盾了，身边人都觉得是我的问题，委屈没处说就跟AI说，它无条件站在你这边。”王樱的朋友们也会向AI倾诉，“反正心情会好一点”。

　　北京母亲李青坦言，她自认为和孩子沟通已经很好了，“每天晚上聊天，安全教育、性教育都会主动讲，孩子连喜欢哪个男生都跟我说”。即便如此，孩子二年级时被老师冤枉了一次，一直憋在心里，直到四年级才跟她说。

　　“沟通再好的家庭，孩子也不可能什么都说。有些事他觉得跟你说了也没用，或者当时害怕。AI恰好钻了这个空子。”李青感慨：“你永远没法用‘一刀切’的办法，认为‘沟通好’就万事大吉。”

　　许多青少年为何宁愿跟AI沟通，也不愿意跟父母说心里话？孙宏艳举例，以往去学校调研时，分别问100个孩子和他们的家长“今天有没有沟通”，结果约八成家长认为沟通了，但只有两成孩子认可与家长有沟通。之所以存在这么大的落差，孙宏艳分析，很多家长的沟通模式其实是“伪沟通”，“家长觉得聊成绩、问在校表现、反复唠叨就算沟通，可孩子根本不这么认为”。

　　北京师范大学儿童家庭教育研究中心主任边玉芳认为，这暴露了家庭防线的结构性漏洞。“很多家长只关心‘孩子跟我说话了吗’，却不关心‘孩子不敢说的那部分是什么’。青春期性教育、校园霸凌、情感困惑……孩子遇到不好张口的事，第一反应不是找家长，而是找一个‘不会评判我’的对象。”

　　更令人不安的是，这个“对象”可能是真人冒充的。六年级女生李笑告诉记者，她会在AI软件上生成自己喜欢的虚拟人物，还设了一个虚拟男友，问一些月经、性侵、校园暴力之类“肯定不会跟爸妈说”的事。

　　一次她好奇测试软件会不会窥屏，遮住摄像头后问对方“猜我穿了什么颜色的衣服、旁边有谁”，对方居然一一说对：粉色外套、披着头发、坐在床上。对方最后承认自己是真人，说“一个月两三千，住在某某地方”。李笑害怕了，注销账号后再也不敢多用。

　　边玉芳说：“AI平台良莠不齐，如果家庭防线建不起来，孩子就等于被推给了风险不明的黑箱。”

　　学校也面临自身难以突破的局限

　　家庭防线失守的同时，学校也面临自身难以突破的局限。李老师坦言，老师的角色天然带有评价功能，“教书、育人、考核、评优，学生自然把老师看作权威而非朋友。孩子不愿把最真实的一面展露给老师。”她认为，与其指责孩子沉迷AI，不如反思成人世界是否提供了足够安全、温暖的真实关系。

　　孙宏艳团队的数据也印证了这一点：在师生关系差的学生中，51.2%只想和AI聊天，比师生关系好的学生高出近30个百分点。“学校不是不想管，而是老师的角色决定了很多孩子不愿意跟我们开口。”李老师说。

　　在一片“失守”的案例中，上海13岁男孩高渤轩的家庭提供了另一种可能。

　　高渤轩是七年级学生，他每周用AI不到一次，“从来没有‘不想跟真人聊天’的想法”。

　　为什么不爱跟AI聊？“AI回答的速度太慢，而且过于刻板。有时跟它描述生活中发生的一件事，要做很大的铺垫，给它介绍背景，它还不一定能明确我的意思。”高渤轩说。

　　他更珍视的是每晚的家庭聊天时间。每天晚餐时，他会和父母聊学校里发生的趣事、打球时的妙传和队友间的配合、学习上遇到的问题。“我们还会一起关注国际大事和对一些历史名人的看法。”在高渤轩看来，父母比AI更了解自己，沟通更加高效，“父母的回答比较灵活，可以避免AI的那种刻板”。他告诉记者，自己家很好的家庭氛围，“都源于我们之间良好的沟通”。

　　边玉芳在接受采访时特别提到了这个案例。“父母重视跟孩子的交流，学校有丰富的校园文化和同学互动，篮球赛、集体活动样样不少，这就是一个真实的、有温度的青少年生活。”她认为，当孩子在现实中有充足的情感连接和社交体验，AI就只会被当作工具，而不是情感的替代品。

　　家庭和学校“补位”是关键

　　今年4月，国家网信办等五部门联合发布《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》，明确禁止向未成年人提供虚拟伴侣、虚拟亲属等虚拟亲密关系服务，要求不得“过度迎合用户、诱导情感依赖或者沉迷”。新规将于2026年7月15日起施行。

　　孙宏艳认为，平台堵住漏洞是第一步，但家庭和学校的“补位”才是治本之策。

　　具体怎么做？孙宏艳给出了几条可落地的路径。家庭要建立低门槛的“开口”机制。“很多家长不是不愿意听，而是孩子一开口就忍不住说教。”她建议家长先学“闭嘴”，每天留出10分钟无评判聊天时间，不打断、不评价、不急着给建议。

　　一位湖北妈妈王雨萱花了几个月时间，主动了解女儿喜欢的偶像、熟悉同龄人日常话题，慢慢把孩子从AI陪伴软件拉回到现实对话中。“孩子过度依赖AI，并非孩子或产品单方面的问题，家长的陪伴与理解至关重要。”

　　学校方面也要主动“拆掉评价者的墙”。孙宏艳建议，老师可以每周设一节非正式谈话课，不谈成绩、不记考核，就是纯粹聊天。北京今年起推进AI通识课进校园，核心不是教技术，而是教孩子分辨AI的局限，知道什么时候该问AI、什么时候该找真人。

　　此外，性教育和安全教育这两个传统盲区也必须补齐。边玉芳指出，孩子之所以去问AI那些不好张口的问题，是因为现实中确实没有渠道。“学校和家庭要主动提供孩子敢问、能问的途径，比如设立匿名提问信箱、配备学生信任的心理辅导老师。”

　　对于已经重度AI依赖的孩子，孙宏艳建议采取“阶梯式脱敏”，不要一刀切禁止，而是逐步替换，先限制时长，再引导参与线下社团活动、体育运动，用真实社交的乐趣慢慢替代虚拟陪伴的依赖。

　　“AI只是工具。对于儿童青少年，如果我们不让他们认识到这一点，反而一味依赖，就会形成恶性循环。给孩子创造真实、丰富、有温度的生活，这才是根本。”边玉芳说。

　　(应受访者要求，李老师、李笑、王樱、李青、王雨萱均为化名)

　　中青报·中青网记者 李瑞璇 来源：中国青年报

　　2026年06月19日 03版

今日相关部门传达新动态当AI偷走孩子的心，家校如何补位

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　　这种“被接住”的感觉，正吸引越来越多的青少年走向AI。

　　家庭防线出现结构性漏洞

　　中国青少年研究中心研究员孙宏艳团队2025年6月至8月对全国7省市8563名中小学生的调查显示，面对烦恼时，近半数(46.4%)学生选择向AI倾诉，超两成(21.5%)直言“只想和AI聊天，不想和真人聊天”。更值得关注的是，小学生“只想和AI聊天”的比例最高，超过24%。

　　数字背后，一个更紧迫的问题浮现出来：家庭作为未成年人保护的第一道防线，为什么出现了这么大的缺口？

　　孙宏艳团队的调查显示：67.9%的家庭没有制定任何AI使用规则。农村留守儿童的家长“不管”的比例更高。“不是家长不想管，有的是忙，有的是不懂，有的是学校也没给指导。”孙宏艳说。

　　河南信阳高二学生王樱的父母在北京打工，她和老人在信阳生活。“跟朋友闹矛盾了，身边人都觉得是我的问题，委屈没处说就跟AI说，它无条件站在你这边。”王樱的朋友们也会向AI倾诉，“反正心情会好一点”。

　　北京母亲李青坦言，她自认为和孩子沟通已经很好了，“每天晚上聊天，安全教育、性教育都会主动讲，孩子连喜欢哪个男生都跟我说”。即便如此，孩子二年级时被老师冤枉了一次，一直憋在心里，直到四年级才跟她说。

　　“沟通再好的家庭，孩子也不可能什么都说。有些事他觉得跟你说了也没用，或者当时害怕。AI恰好钻了这个空子。”李青感慨：“你永远没法用‘一刀切’的办法，认为‘沟通好’就万事大吉。”

　　许多青少年为何宁愿跟AI沟通，也不愿意跟父母说心里话？孙宏艳举例，以往去学校调研时，分别问100个孩子和他们的家长“今天有没有沟通”，结果约八成家长认为沟通了，但只有两成孩子认可与家长有沟通。之所以存在这么大的落差，孙宏艳分析，很多家长的沟通模式其实是“伪沟通”，“家长觉得聊成绩、问在校表现、反复唠叨就算沟通，可孩子根本不这么认为”。

　　北京师范大学儿童家庭教育研究中心主任边玉芳认为，这暴露了家庭防线的结构性漏洞。“很多家长只关心‘孩子跟我说话了吗’，却不关心‘孩子不敢说的那部分是什么’。青春期性教育、校园霸凌、情感困惑……孩子遇到不好张口的事，第一反应不是找家长，而是找一个‘不会评判我’的对象。”

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　　边玉芳说：“AI平台良莠不齐，如果家庭防线建不起来，孩子就等于被推给了风险不明的黑箱。”

　　学校也面临自身难以突破的局限

　　家庭防线失守的同时，学校也面临自身难以突破的局限。李老师坦言，老师的角色天然带有评价功能，“教书、育人、考核、评优，学生自然把老师看作权威而非朋友。孩子不愿把最真实的一面展露给老师。”她认为，与其指责孩子沉迷AI，不如反思成人世界是否提供了足够安全、温暖的真实关系。

　　孙宏艳团队的数据也印证了这一点：在师生关系差的学生中，51.2%只想和AI聊天，比师生关系好的学生高出近30个百分点。“学校不是不想管，而是老师的角色决定了很多孩子不愿意跟我们开口。”李老师说。

　　在一片“失守”的案例中，上海13岁男孩高渤轩的家庭提供了另一种可能。

　　高渤轩是七年级学生，他每周用AI不到一次，“从来没有‘不想跟真人聊天’的想法”。

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　　他更珍视的是每晚的家庭聊天时间。每天晚餐时，他会和父母聊学校里发生的趣事、打球时的妙传和队友间的配合、学习上遇到的问题。“我们还会一起关注国际大事和对一些历史名人的看法。”在高渤轩看来，父母比AI更了解自己，沟通更加高效，“父母的回答比较灵活，可以避免AI的那种刻板”。他告诉记者，自己家很好的家庭氛围，“都源于我们之间良好的沟通”。

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　　家庭和学校“补位”是关键

　　今年4月，国家网信办等五部门联合发布《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》，明确禁止向未成年人提供虚拟伴侣、虚拟亲属等虚拟亲密关系服务，要求不得“过度迎合用户、诱导情感依赖或者沉迷”。新规将于2026年7月15日起施行。

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　　学校方面也要主动“拆掉评价者的墙”。孙宏艳建议，老师可以每周设一节非正式谈话课，不谈成绩、不记考核，就是纯粹聊天。北京今年起推进AI通识课进校园，核心不是教技术，而是教孩子分辨AI的局限，知道什么时候该问AI、什么时候该找真人。

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　　“AI只是工具。对于儿童青少年，如果我们不让他们认识到这一点，反而一味依赖，就会形成恶性循环。给孩子创造真实、丰富、有温度的生活，这才是根本。”边玉芳说。

　　(应受访者要求，李老师、李笑、王樱、李青、王雨萱均为化名)

　　中青报·中青网记者 李瑞璇 来源：中国青年报

　　2026年06月19日 03版

在现代空战中，远程导弹打击能力的提升已成为各国空军发展的关键趋势。然而，随着电子战技术的不断进步，导弹在飞行过程中面临着日益严峻的干扰与信息更新被阻断的挑战。

2025年3月7日，兰德发布报告《导弹干扰和交战模式》，系统分析了空射导弹在复杂电磁环境下的作战效能，构建了导弹干扰与目标更新依赖性的数学模型（MJEM），并评估了电子干扰对导弹命中概率的影响。

报告背景与动机

美国国防部广泛共识认为，增加远程打击能力是提升空军作战效能的关键。在此背景下，美国陆军、海军和空军正致力于提升其“杀伤链”能力，以实现对远程目标的发现、定位、跟踪和攻击。在远程空射巡航导弹打击过程中，目标位置、速度和航向信息可能存在不确定性，且目标可能改变其速度和航向。导弹飞行时间越长，目标定位误差积累越大，因此在飞行过程中为导弹提供目标更新（IFTU）显得尤为重要。同时，导弹可能通过全球定位系统（GPS）获取自身位置更新。然而，敌方可能会通过干扰导弹接收器来阻断GPS更新和IFTU，或者通过动能或非动能攻击破坏提供信息的卫星或飞机。一旦这些更新被阻断，导弹将依赖惯性导航系统（INS）来估算自身位置，但INS的准确性会随时间降低，目标和导弹自身的位置不确定性也会增加，可能导致打击失败。

研究方法与模型概述

为解决上述问题，RAND开发了导弹干扰与交战模型（MJEM），并用Python编程语言实现了该模型。模型输入包括射手、导弹、目标和干扰机的海拔与距离信息、导弹上的无线电接收器及其相关电子保护措施、信息源的可用性和更新率、发射机和干扰机的功率水平、目标位置误差信息、导航系统性能规格以及导弹导引头特性等。MJEM将所有位置误差和不确定性视为零均值高斯随机变量，通过计算链路预算来估计干扰范围，并估计飞行过程中误差和不确定性的积累。模型输出包括干扰范围和导引头捕获范围处的横向位置误差作为性能衡量指标，以及导引头捕获概率作为效能衡量指标。

模型工作原理

干扰范围估计

模型通过计算干扰机与GPS接收器之间的功率链路预算，估计接收到的干扰与信号功率比，进而确定GPS干扰范围。对于IFTU接收机，干扰范围的计算过程与GPS类似，但需根据通信系统的设计确定干扰阈值。同时，模型考虑了视距限制，只有在干扰机与接收机之间存在视距时，干扰才可能发生，因此有效干扰范围是链路预算分析估计干扰范围与视距范围中的较小值。

导航系统误差估计

模型对GPS和惯性导航系统（INS）的位置误差进行了详细估计。GPS位置误差由伪距误差和基于卫星几何的地理精度稀释因子决定，不同代码的GPS信号具有不同的位置误差范围。INS的位置误差主要来源于陀螺仪偏差不稳定性、陀螺仪角度随机游走误差以及从宿主飞机到导弹的转移对准误差。模型对这些误差源进行了量化分析，并估计了其对导弹位置的累积影响。

目标位置与速度误差估计

模型假设目标位置、速度和航向由外部源（如信号情报、光电/红外传感器、合成孔径雷达等）估计，并考虑了目标位置误差（TLE）和目标速度估计误差。通过分析目标位置的两次估计值及其时间间隔，模型估计了目标速度，并预测了目标在未来时间的位置。同时，模型考虑了目标在导弹接近导引头捕获范围时进行规避机动对位置误差的影响。

关键发现与建议

关键发现

MJEM模型为量化导弹在复杂条件下对GPS和IFTU信息源的依赖程度提供了有效工具。研究发现，导弹对这些信息源的依赖程度因任务、导弹类型、目标及其他因素而异。惯性导航系统性能主要受宿主飞机转移对准的影响，目标速度误差估计在无加速度情况下可通过位置变化除以时间间隔得到，且模型的效能衡量指标强烈依赖于导引头捕获范围和视场。

报告建议

报告提出了多项建议以进一步提升模型的应用价值和效能。建议将模型应用于评估类似任务中的依赖关系，如压制或摧毁陆基敌方防空系统，或针对其他类型威胁编队的舰船。同时，建议增加惯性导航系统加速度计的表示，以便评估范围误差，这将提高模型的保真度，并使其能够应用于洲际弹道导弹打击等更多场景。此外，还需进一步研究惯性导航系统从宿主飞机到导弹的转移对准估计方法，以更准确地反映INS性能。最后，建议对MJEM模型进行更新，以提高其在表示多导引头导弹方面的效率，并探索将其应用于地空导弹与飞机交战、反舰巡航导弹与舰船交战以及多导弹齐射等更多场景的可能性。

结论

联参智库现有全球军事领域情报资料80万份，纵向贯穿战略规划、条令法规、指南手册、标准报告，横向覆盖全球主要50个防务智库报告。

资料专题，作战概念、指挥控制、无人系统、人工智能，试验鉴定等；

数据产品，如全球武装力量数据、军用无人机数据等；

软件产品，如全球装备参数数据库、全球现代军用飞机数据库等；

译文产品，如参联会系列文件、联合部队作战与条令等；

研究报告，如世界无人作战力量建设、星链反制等。

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