一篇文章轻松搞定《新闻的作文300字》的写作。（精选5篇）

更新日期:2025-11-26 08:56

写作核心提示：

新闻作文的写作应该注意以下几个方面：
1. "客观真实"：新闻要求真实准确，作文中要确保所写内容有事实依据，不虚构，不夸大。
2. "简洁明了"：新闻语言要求简洁、直接，避免使用过于复杂或华丽的辞藻。作文时应尽量用最少的文字传达最清晰的信息。
3. "要素齐全"：新闻通常包括五个基本要素，即时间、地点、人物、事件和原因（5W1H）。作文中应确保这些要素齐全，使读者能够全面了解事件。
4. "逻辑清晰"：新闻事件通常按照时间顺序或重要性顺序来叙述。作文时应注意逻辑的连贯性，使读者能够轻松理解事件的来龙去脉。
5. "客观公正"：在报道新闻时，应保持客观公正的态度，不偏袒任何一方，不表达个人主观意见。
6. "吸引力"：尽管新闻要求客观，但也要注意吸引读者。可以通过生动的描述、引人入胜的开头和结尾等方式来提高作文的吸引力。
7. "遵守法律和道德"：在写作新闻作文时，应遵守相关法律法规和道德规范，不传播不实信息、不侵犯他人隐私等。
通过注意以上事项，可以写出一篇高质量的新闻作文。

开屏见“好”｜9月大婴儿突患肠梗阻，24分钟跨海急送架起空中生命之桥

《开屏见“好”》栏目，聚焦山东好人好事，让普通老百姓上封面、上开屏、上首屏，用最突出的位置推介“身边的榜样”，讲述精彩山东故事。

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“14:42从南长山岛起降点起飞，15:06就把孩子送到毓璜顶医院，整个飞行过程只用了24分钟。”交通运输部北海救助局搜救机长杜荣达清晰记得这场与时间赛跑的救援。

事情发生在11月18日，当天杜荣达正带领机组开展日常船机配合训练。交通运输部北海救助局突然接到长岛综合试验区综合行政执法局救助信息，南长山岛上一名9个月大的婴儿肠梗阻，情况危急，因当地医疗条件有限，如果坐船到蓬莱再转车，至少要两个多小时，请求救助直升机前往救助。

考虑到婴儿从当地医院送往起降点还需一定时间，杜荣达带队返回蓬莱沙河口机场，同步补充救援装备，并提前备好婴儿专用吊运箱，为后续转运做好准备。

14:31，救助直升机“B-7313”从蓬莱沙河口机场准时起飞；

14:36，直升机顺利抵达南长山岛起降点，机组等待婴儿及家长到达；

14:42，婴儿及家长抵达，直升机立即升空，向着毓璜顶医院全速进发！

执行此次任务的“B-7313”机组成员包括机长杜荣达、副驾驶刘海洋、绞车手栗军辉、救生员吕益杰和耿鹏辉。

飞行途中，机组也在不断应对各种考验：途经位于蓬莱区与芝罘区之间的潮水机场空域时，空中交通管制部门最初提出需直升机提升飞行高度。杜荣达第一时间说明特殊情况——“婴儿月龄太小，对气压变化感受特别明显，升高高度会加重孩子不适”，申请继续保持300米飞行高度。空中交通管制部门了解情况后迅速协调，确保救助直升机顺利通航。救生员吕益杰贴心为婴儿戴上降噪耳机，最大程度减少飞行噪音对孩子的影响。救助直升机机组在确保安全的前提下全力提速与时间赛跑。

15:06，用时约24分钟，救助直升机“B-7313”平稳降落在烟台毓璜顶医院专用停机坪，早已待命的医疗团队立即接手，为后续专业救治抢下最宝贵的时间。婴儿救治及时顺利完成肠套叠手术，已经脱离危险。

作为国家部署在北部海域的专业空中救援力量，交通运输部北海第一救助飞行队承担着北部海域海上人命、财产和环境救助任务，属于公益救援性质。这样的紧急任务对他们而言已经历多次——就在此次救援前的几天，11月14日上午，同样是“B-7313”救助直升机，在蓬莱机场东南140海里处成功将“鲁荣渔52955”船上一位昏迷渔民转运就医。

每一次起飞都是一次对生命的承诺，自组建以来，交通运输部北海第一救助飞行队累计执行救助任务2359起，救助各类遇险人员 2774人。海天之间，他们搏风斗浪挽救宝贵生命，于苍茫大海中点亮希望之光。

（大众新闻记者 邢金钰 半岛全媒体记者 郑成海 编辑 张晨 李姝蒙 设计 吕文佳）

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奋进的河北·“十四五”答卷丨身边的“十四五”（四）：车间里的“智变”

向智而行，新型工业化加速跑——

河钢集团唐钢公司构建全流程一体化生产计划排程系统，实现订单与产能高效匹配；

石家庄四药集团应用生产执行系统，推动质量管控迈向“智控”新阶段；

河北鑫海化工集团有限公司打造液化气智能装车系统，以数字化模式筑牢安全生产防线；

…………

智能制造是制造业高质量发展的重要趋势，关乎我国制造业的国际竞争力。“十四五”以来，河北省牢牢把握新一轮科技革命和产业变革机遇，以“人工智能+”为引领，推动制造业加速从“制造”向“智造”跃升。2024年全省两化融合水平排名全国第9，比2020年前进5位。

车间虽小，却反映制造之变、格局之新。记者走进三个企业车间，探寻这里的“智变”故事，解读河北制造的转型密码。

11月12日，河北鑫海化工集团有限公司智能监控车间，员工有序开展监控工作。鲁嘉祥摄

唐钢公司：从“一键排程”到“一键炼钢”

11月10日9时许，唐钢公司生产调度指挥中心的蓝色大屏幕上，实时显示各类关键节点数据。生产制造部计划中心副主任齐兆轩坐在电脑前，轻点鼠标，给各个生产工序下发系统自动编制的生产排程。

“最近订单接踵而至，各车间都在满负荷运转。”齐兆轩说，尽管如此，他们并不为每日生产计划而发愁，因为公司拥有一个“最强大脑”。

这个“最强大脑”，就是全流程一体化生产计划排程系统。

过去，生产排程主要依赖人工。每条生产线每天至少需要1名计划员花上半天时间，手动梳理海量数据、核对订单、协调工序，才能拿出一版排程。一旦排程不合理，还可能引发后续工序断料、交付延期等一系列问题，不仅影响客户满意度，还造成资源浪费。

现在，全流程一体化生产计划排程系统能对公司历史营销数据、客户数据等进行深度分析，精准预测市场需求，半小时内就能生成最优解，大幅缩短了时长、提高了工作效率。而齐兆轩也只需花半小时电话确认系统生成的排程，即可一键下达指令。

系统之所以“聪明”，是因为唐钢公司基于人工智能技术打造的排程大模型。大模型是人工智能的重要组成部分，就像一位博览群书的“超级学霸”，不仅能记住海量知识，更能理解逻辑、作出推理决策，助力产业提质增效。

2022年，唐钢公司集中力量研发全流程一体化生产计划排程系统。他们将多年积累的生产经验、超13万个知识点3800多万字的冶金规范知识库，以及流程仿真、计划调度专业模型，全部注入这个系统架构中。当年年底，全流程一体化生产计划排程系统在唐钢公司生产线投用。

效果立竿见影。过去，一个热轧钢卷的订单，从接单到交付需要18天。系统投用后，整个流程只要13天。

作为河北太行钢铁大模型142个专业模型之一，排程大模型如今成了唐钢公司生产线的“调度官”，实现订单需求与生产能力的高效匹配。

“得益于系统，我们从庞杂的数据中解放了出来，将工作重心转向订单追踪和库存管理，让生产流程更顺畅、资源利用更充分。”齐兆轩表示。

据统计，自全流程一体化生产计划排程系统应用以来，唐钢公司降低产品库存15%，提升生产效率20%，订单准时交付率达到100%，核心竞争力不断增强。

产业向新，产线向智。唐钢公司把新一代信息技术深度嵌入到工厂建设、研发设计、生产作业、生产管理、运营管理、多环节模式创新六个环节中，成功入选全国首批卓越级智能工厂名单。

在唐钢公司转炉作业区，“一键炼钢”智能系统，彻底颠覆了“经验炼钢”的传统生产模式，极大改善了工人们的工作环境，降低了工作强度，提高了生产效率。

过去老师傅们要盯着炉火凭经验判断加料时机，现在系统自动吹氧、加料、出钢，连脱硫周期都缩短了10%。这套智能系统将副枪、声呐化渣、烟气分析技术“拧成一股绳”，让每炉钢的冶炼时间压缩至30分钟，平均吹氧时间减少20%，脱硫剂吨钢消耗降低0.3公斤。

更令人惊叹的是检化验环节，取样机器人从炉中取出钢样，在压缩空气推送下，穿越“空中长廊”来到铁钢化验中心，7台检测机器人接力完成加工、视检、分析，170秒后全息质量数据已传输至控制中心。

“以前，炉前工人送样到实验室，实验室职工手动磨样、手动检测，需要十分钟，现在数据‘跑腿’，效率提升几倍。”铁钢化验中心的员工说。

创新研发国内首个高炉自动抓渣系统，开发行业领先的“一键炼钢”智能系统……随着数字化手段的不断应用，唐钢公司加速向“智”蜕变升级，高端化、智能化、绿色化发展步伐明显加快。

未来，唐钢公司将继续深化人工智能与工业场景的融合，推动更多专业模型落地应用，打造覆盖采购、生产、物流、服务等环节的全链条智能生态体系。

10月30日，河钢集团唐钢公司冷轧车间，员工正在检查宽幅汽车外板钢卷质量。 河北日报记者 赵杰摄

石四药：让质量管控迈向“智控”新阶段

注射液制瓶、灌装、灭菌等工序在链带连接下流畅运转，机械臂精准高效地完成各项操作……11月11日，置身石家庄四药集团312智能化输液生产车间一线，智能化气息扑面而来。

在车间控制中心，质量员王冬青轻点生产执行系统控制面板，仔细核对38个工艺参数。这是她每日必做的规定动作。

“每一个数据，都是药品的安全密码。”她一边操作，一边确认电子记录值与标准流程的匹配程度。

药品生产关乎生命健康，每一批次、每一环节的参数都必须严格记录并完整留存。然而，长期以来，参数记录一直是制药企业的一大痛点。

以312车间为例，这里拥有3条先进的输液生产线，日产能高达350万瓶（袋），每日产生的数据量极为庞大。“过去最头疼的就是参数记录。”车间主任郑臣杰说。

原来，车间仅配液环节，涉及物料、设备、生产等五大类参数就超过70项。尽管具体操作已实现机械化，但数据记录长期依赖人工，不仅工作繁重，数据质量也难以保证。

配液员王洋对此深有体会。“以前全靠手抄，一个班次要记两三批参数，有的参数接近20位数字。一个班上下来，眼睛累不说，还容易出错。”他说。

在制药行业，数据的准确性直接关系药品质量与患者安全，任何细微差错都可能带来严重后果。

转机出现在去年3月。石四药在生产线试点部署生产执行系统，这套系统如同车间的“数字大脑”，让长期困扰企业的数据记录难题迎刃而解。

11月10日，石家庄四药集团312智能化输液生产车间，员工正在制瓶作业。 尹旭广摄

系统运行后，工作人员输入指令即可驱动设备与机器人协同作业。更重要的是，生产数据实时回传至生产执行系统，自动完成采集、分析与整合，并生成完整药品批次电子记录，实现了从纸质到电子的根本转变。

“此前，药品批次记录电子化在我省尚无先例。”石四药信息管理中心常务副总经理周长涛介绍。

系统上线初期，石四药采取纸质与电子记录并行的方式，通过反复比对，验证电子记录的准确性与可靠性。目前，公司500毫升、100毫升氯化钠注射液等四种药品已完成电子记录转换，药品覆盖范围将持续扩大。

生产执行系统的价值远不止于替代人工记录。它还通过对生产全过程的246个质量监控点进行实时数据采集与分析，确保每一个产品的生产流程可追溯，实现对药品质量的全程智能管控。

312车间的灯检环节，一瓶瓶注射液快速通过AI灯检机，在闪光灯配合下完成毫秒级拍摄。运用智能图像识别技术，AI灯检机能精准剔除不合格产品，准确率超99%。

“这些灯检数据能实时同步至生产执行系统，被转化为可查询、可优化的数字资产，形成‘检测—决策—优化’数据闭环。”郑臣杰说，质检员只需对系统结果进行抽样复核，彻底告别过去肉眼检测模式。

这一技术变革带来多重提升：灯检检测效率实现质的飞跃，设备检测速度达到人工的50倍。AI系统以全检取代原先的抽检，让质量控制水平得到明显提升。

特别是，系统具备持续进化的能力。随着海量数据的不断“投喂”，生产执行识别缺陷的精准度将持续提升，任何细微的质量偏差都能被及时发现与处理，形成一张越用越强的质量防护网。

“生产执行系统让药品质量监管从传统的‘事后查阅’升级为‘实时守护’，真正实现了质量管理从‘人控’转向‘智控’。”郑臣杰表示。

“智变”带来“质变”。统计显示，312车间生产效率有效提升，产能有效利用率提升10%。令人惊喜的是，通过全过程质量数据的监控与分析，药品质量的稳定性和一致性得到有力保障。

在周长涛看来，生产执行系统深度应用的核心价值在于以数据驱动决策。“我们掌握的数据越细致，就越能精准定位生产环节中的优化点，从而实现质量的持续改进。”他解释。

从依赖人工记录到全流程数字化管控，再到全过程智能监控，石四药通过生产执行系统的深度应用，不仅破解了制药行业长期存在的质量管控难题，也探索出一条以数字化赋能药品质量提升的新路径。

整理/河北日报记者 苑立立 制图/孙涛

鑫海化工：为液化气装车拧紧“安全阀”

化工行业属于高危行业，如何降低风险？聚焦化工安全生产核心痛点，鑫海集团联合百度智能云研发了鑫海化工大模型，为安全生产装上“智慧大脑”。

今年7月上线的智能装车系统，就是鑫海化工大模型在具体业务环节的一个典型应用。

“请注意，未规范佩戴安全帽。”11月7日8时许，在鑫海化工液化气装车区，一辆槽罐车在进行充装作业时，高精度摄像头自动捕捉到现场细节，并发出语音提示。工作人员听到提示后，立即正确佩戴了安全帽。

液化气充装属高危作业，从安全帽佩戴到管线连接、介质充装，每一步操作都涉及多项安全确认，流程严谨、环节交错。智能语音系统通过实时提示，有效规范操作流程，显著提升作业安全性与秩序性。

“我们在液化气装车区内安装了20多个高精度摄像头，改变了传统的人工监管模式，实现了对操作流程的实时全覆盖监控。”鑫海化工技术人员孙炳刚介绍。

长期以来，液化气装车作业面临多重挑战。长时间的操作容易导致人员疲劳，重复性动作容易产生疏漏，违规操作更是埋下安全隐患。

“人工监管存在间断性和主观性，难以实现全时段、无差别的精准监控，成为安全管理链条上的薄弱环节。”孙炳刚解释。

将安全关口前移，把风险消除于萌芽之初。鑫海化工在2023年成立了液化气智能装车系统研发团队，针对痛点问题进行专项攻关。

经过多次实验和调试，研发团队将AI智能视觉平台与现场高精度摄像头深度融合，建立了“大模型分析复杂场景、细分模型保障实时响应”的协同机制，成功上线智能装车系统。

从车辆停靠、管线对接到阀门开关，智能装车系统都能通过大模型和细分模型的协同运作，实现对液化气装车全流程的精准监控。具体来说，大模型对复杂操作流程进行深度解析，细分模型则实时捕捉并识别操作动作。

系统之所以具备如此强大的识别能力，关键在于前期对其进行了海量高质量数据的训练与持续优化。

“我们在系统内构建了覆盖充装全流程的行为规范数据库，包含近40种标准操作。”孙炳刚介绍，一旦监测到违规操作，系统立即识别并发出精准预警。

当操作人员进入作业区，系统会立即启动全流程智能监管，逐步核验装车程序的合规性。视觉算法同步监测防护装备的佩戴情况，即使微小的操作偏差也逃不过AI的“法眼”。而语音智能播报则适时提供操作指引，如同一位经验丰富的安全员全程指导。

孙炳刚表示，系统运行以来，装车效率显著提升，操作失误率明显下降。更令人欣喜的是，系统多次成功识别出阀门状态异常、防护装备未规范佩戴等风险隐患，并在泄漏发生前发出预警，将安全隐患消灭在萌芽状态。

今年9月，基于鑫海化工大模型建设的智能装车系统，通过应急管理部验收，被评为危险化学品安全风险管控数字化智能化建设应用试点场景，并在全国进行推广。

鑫海化工还将在AI智能视觉平台上，增设烟火识别、泄露智能检测、智能巡检等模块，实现化工厂区全流程安全监测，为员工和环境安全提供有力保障。

“我们为鑫海化工大模型‘投喂’了300多条安全法规和8000多个行业内的安全知识，累计解答5万多个问题，准确率达98%。”鑫海化工副总工程师何晓光介绍，鑫海化工大模型规划了24个应用场景，已经在智能排产优化、智能安全装车、应急演练辅助等13个场景广泛应用，有效提升了企业的数字化生产水平。

一个个车间里的“智变”，不仅是效率的量变，更是生产与管理方式的“质变”。一个个场景落地、一项项技术突破，汇聚成智能制造的澎湃动能，正在重塑河北制造的核心竞争力。（河北日报记者 苑立立 解楚楚 米彦泽）

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