分类： 科技

双字公司在雪花年度用户大会雪花峰会2025上宣布，已在雪花市场推出自托管推理平台。该平台作为雪花原生应用，帮助企业直接在雪花环境中部署开源或定制的人工智能模型，通过可扩展的接口提供服务，支持业务应用的快速开发。

近年来，企业对于人工智能的需求日益增长，但传统的集中式API方式已难以满足个性化和性能的要求。双字公司CEO梅丽姆·阿里克表示：“AI创新的时代正逐渐转变为专属、私有的解决方案。企业希望通过自主托管模型，实现更高性能、更强安全性，以及差异化竞争优势。”她强调，双字公司致力于帮助企业充分利用人工智能的潜能，同时掌控自己的数据和工作负载。

此次合作，双字公司与雪花公司共同助力客户提升生成式人工智能任务的能力。客户可以在雪花环境中直接运行超过两万款开源模型，无需迁移数据，提升效率。用户只需几步点击，就能在雪花环境中部署模型，通过雪花容器服务激活弹性的人工智能API，为后续应用开发提供强大支持。

具体操作上，企业可以在平台上配置基础设施，如仓库规模、计算池和自动伸缩设置，然后一键部署模型。这一流程简单快捷，极大缩短了从模型部署到应用落地的时间，提高了整体价值实现速度。

雪花公司全球数据云产品主管基兰·肯尼迪表示：“借助雪花原生应用和API，合作伙伴可以更灵活地为客户提供AI解决方案，确保模型在雪花环境中的安全运行。”他指出，双字公司的平台为客户提供了高度的自主性，让企业可以选择最适合自己需求的模型，并保证数据安全。

通过在雪花市场部署的自托管推理平台，企业无需迁移数据就能在本地环境中运行AI模型，避免了数据孤岛，又提高了效率。雪花市场为第三方数据、应用和AI产品提供了便利的采购和分发渠道，降低了集成成本，客户可直接在平台上进行购买和测试。这不仅加快了企业AI项目的实施速度，也带来了持续的收入增长。

此外，雪花的原生应用开发框架允许开发者构建、分发并在客户的雪花环境中部署应用，无需数据迁移。结合雪花容器服务，开发者还能在不同硬件配置（包括GPU）上开发复杂应用，满足多样化的业务需求。

双字公司的自托管推理平台表现出强大的扩展性和易用性，未来有望在更多企业中推广应用，推动人工智能的普及和落地。公司创始团队由人工智能研究者组成，获得多家知名投资方支持，包括Dawn Capital、Hugging Face公司CEO克莱芒·德朗格、以及Dataiku公司CEO弗洛里安·杜埃托。

关于双字公司
双字公司是一家专为企业打造的自托管推理平台，旨在让企业像使用第三方API一样轻松管理和部署人工智能模型。公司旨在帮助企业实现对AI的自主控制和安全保障，提升自主创新能力。公司由人工智能领域的研究人员创立，获得多家行业领军投资机构的支持。

联系方式：
乔治·韦斯特雷克
电子邮箱：[email protected]
公司官网：相关链接

（配图链接：https://mma.prnewswire.com/media/2701510/Doubleword_Logo.jpg）

[原始链接]

随着人工智能技术的飞速发展，心理健康研究与治疗正迎来新的变革。利用深度学习、机器学习、神经网络、生成式人工智能等先进技术，科学家们正努力让心理健康的诊断和治疗变得更加客观、科学。这一趋势不仅有望提高诊疗的准确性，还能帮助我们更好地理解人脑与心理疾病的关系，为未来的心理健康事业带来深远影响。

近年来，人工智能在心理健康领域的应用越来越广泛。比如，利用AI分析大脑扫描数据，科学家们已经开始构建大脑“指纹”，试图通过这些“指纹”识别出各种精神障碍的早期症状。以斯坦福大学精神医学部推出的“AI4心理健康”项目为例，该项目旨在通过AI技术，提升精神疾病的诊断水平和治疗效果。

心理健康研究中一直存在“主观”与“客观”的争论。传统上，心理健康评估主要依靠患者的主观陈述和心理医生的判断，这种方式容易受个人感受和偏见影响。而物理学和心理学两个学科的关系，也反映了“客观”与“主观”的不同立场。物理学追求确凿的实验数据和普遍适用的规律，而心理学则更关注个体的体验和感受。

著名科学家爱因斯坦曾指出：“身体和灵魂不是两个不同的东西，而是感知同一事物的两种方式。”这句话彰显了“客观”与“主观”在理解人类的深层联系中并非绝对对立，而是相辅相成的。

在斯坦福大学的一次学术研讨会上，专家们探讨了利用AI突破这一难题的可能性。研究表明，通过监测个体的表现行为，可以有效判断其心理状态。AI结合传感器、摄像头和穿戴设备，实时收集个体的行为数据，比如动作习惯、语音语调、面部表情等，从而帮助医生更准确地判断心理健康状况。这被称为“环境智能”，它使得心理健康评估不再局限于门诊片刻，而是实现24小时的持续监测。

然而，这一技术的应用也引发了关于隐私和伦理的讨论。专家们提醒，利用AI采集和分析个人行为数据时，应充分考虑患者隐私保护和伦理规范。否则，可能会带来个人信息泄露和滥用等风险。

除了技术创新，基于证据的医疗在心理健康领域也尤为重要。科学界正不断完善心理干预方案的评估框架，从而确保所采用的治疗措施科学、有效、安全。比如，最新提出的“AI心理健康应用评估框架”就强调，应关注安全性、隐私保护、效果、使用的公平性以及实际的应用可行性。这一框架的建立，将促使相关企业和医疗机构遵循更高的行业标准，保障患者权益。

未来，借助AI技术，我们有望实现更早期、更精准的精神疾病识别和高效治疗。这不仅可以减轻患者的痛苦，也为心理学和神经科学的研究提供了新的工具。正如达尔文所预言，心理学的未来将建立在科学的基础上，逐步揭示人类心智的奥秘。

综上所述，人工智能正成为推动心理健康科学突破的核心力量。虽面临伦理和隐私等挑战，但其巨大潜力值得期待。随着技术的不断完善，将来的心理健康服务将更加个性化、科学化，也将更加贴近每个人的真实需求。未来，利用AI的力量，我们或许能更全面地理解自己、改善心理健康，从而推动人类社会迈向更和谐的发展阶段。

[原始链接]

近年来，科学家们面临海洋温度数据爆炸式增长的挑战。随着测量技术的不断进步，全球海洋温度的监测数据以惊人的速度增长，如何高效、准确地分析这些海量数据，成为海洋科学研究中的一项重要课题。近日，一项新研究提出了一种基于随机梯度方法的贝叶斯推断算法，成功应用于大规模海洋温度数据的分析，为海洋学研究带来了新的技术工具。

研究背景

海洋温度变化对全球气候变化具有重要影响，因此，准确监测并分析海洋温度变化趋势，对于理解气候系统具有极大意义。传统的空间统计方法，如高斯过程模型，因计算复杂度过高，在面对数十万甚至百万的观测点时难以应用。这促使研究者们不断寻找更高效的统计推断方法。

创新方法

该研究团队提出了一种结合了Vecchia近似和随机梯度采样技术的新型贝叶斯推断算法。Vecchia近似是一种合理压缩空间相关信息的方法，可在不显著损失精度的前提下，大幅降低计算成本。而随机梯度方法，通过只抽取数据子集进行参数更新，大大提升了处理超大规模数据的效率。

具体来说，研究中设计了一种以随机梯度为基础的马尔科夫链蒙特卡洛算法，称为随机梯度Langevin动力学。该算法利用了数据的局部性质，通过抽样处理多个子集，避免了全数据分析的繁琐与耗时。同时，该方法还结合了Fisher信息矩阵，加快模型收敛速度，提高推断的准确性。

应用效果

研究团队以2016年春季从浮标采集的海洋温度数据为例，进行了验证。数据涵盖了全球多个点的海洋温度观测，总数超过三万二千四百三十六个点，测量深度约为100、150和200米。研究者们对这些数据应用新算法，建立了海洋温度的空间统计模型。

结果显示，新算法在预测精度方面显著优于传统方法。一方面，其平均均方误差仅为另一方法的四分之一，计算时间也减少至五分之一不到。另一方面，95%的预测区间覆盖率达到了93%，远优于传统方法的覆盖率，这意味着模型的不确定性估计更为可靠。研究还进行了参数敏感性分析，发现模型对不同批量大小和邻域设置表现稳定，只有在批量过小（如仅100个数据点）时，范围参数的估计会出现偏差，但总体变化有限。

意义与展望

这项研究表明，基于随机梯度的贝叶斯推断技术，结合空间数据的特殊结构，能够高效处理大规模海洋观测数据，为全球气候变化监测提供了有力工具。此外，该方法的思想也适用于其他类型的空间统计模型，未来有望在地质、环境、生态等多个领域推广应用。

总结

通过创新算法，科学家们成功应对了海洋温度大数据分析的难题。这不仅提升了模型的计算效率，也增强了预测的可靠性，为科学界深入理解全球气候变化提供了技术支撑。预计，随着数据规模的不断扩大，这类高效的贝叶斯推断方法将在未来的海洋和气候科学研究中扮演愈发重要的角色。

[原始链接]

随着科技的不断发展，人形机器人已逐渐走入我们的生活。它们不仅仅存在于科幻小说中，而是开始在我们身边学习、工作，甚至成为生活的一部分。这一变化标志着人工智能进入了一个全新的发展阶段，也带来了许多社会、伦理和技术上的新挑战。未来，我们需要怎样应对这些“走动的机器”带来的影响？

一、人形机器人逐渐走入生活

以往人们对于人工智能的讨论多集中在算法和数据上，强调其在虚拟空间中的应用。而现在，带有人类外形的机器人开始变得真实可见，它们会模仿人类的动作，表达情感，甚至具备自主决策能力。这些机器人在养老、客服、制造等领域展现出巨大的潜力。同时，伴随着它们能力的提升，人工智能也在不断地变得更加聪明，有的展现出类似人类的思维方式，甚至出现了我们难以预料的新行为。

二、人与机器的未来关系

未来，人与人之间的交流和人与机器的互动将变得更加深入。一方面，机器人可以成为人类的陪伴和帮手，但另一方面，也引发了“连接的减弱”问题。例如，越来越多的老人依赖机器人照顾，孩子与机器人互动多于与同龄人。这可能让人类的情感联系变得淡薄，甚至影响我们的同情心和关爱能力。

三、四个维度看未来的人机关系

为了理解这种新局面，科学家提出了“混合智能”的四个方面：愿望与意义、信息与知识、交互与沟通、自主与控制。

– 愿望与意义：机器的智能处理能力与人类的直觉、创造力相比，能否真正理解深层次的意义？我们追求的价值是什么？
– 信息与知识：人工智能拥有庞大的数据资源，而人类则拥有不断发展的知识体系。两者的结合会带来怎样的变化？
– 交互与沟通：人与人之间的自然交流，以及人与机器之间的关系，将发生怎样的变化？例如，语音、动作、身体接触等交流方式。
– 自主与控制：机器人能自主行动到什么程度？人类应如何掌控和监控它们？

随着人形机器人的广泛应用，“交互与沟通”和“自主与控制”这两个方面尤其需要新的规则和伦理考虑，这关系到我们未来的社会和经济秩序。

四、挑战与担忧

我们正进入人工演变的一个新阶段，这不仅是技术的改进，更是开始出现具有自主学习、适应能力的“生命体”。这些系统的行为常常难以预测，甚至出现“突发奇想”，让我们重新思考：我们希望生活在怎样的社会里？

然而，目前社会对于这种变化的准备远远不足。缺乏统一的伦理框架、政策法规，也没有共同的认识。许多人误以为技术会自然融入，不会带来根本变化，但这其实是一种危险的自满。

五、迈向未来的建议

面对即将到来的深刻变革，我们需要采取主动，强调“做人”的本质。具体应遵循以下五个原则：

– 人机协作：推动人与人工智能的合作，而不是简单地取代。设计系统时要增强人的能力，而非只追求自动化。
– 了解影响：深入研究机器人融入社会后，可能带来的心理、社会和环境影响，避免只关注短期利益。
– 保持同理心：重视人际关系和情感交流，认识到机器人虽能帮助，却无法真正替代人类之间深厚的情感。
– 教育改革：培养下一代的关键能力，包括批判性思维、创造力和人类独有的特质，让教育适应与人工智能合作的未来。
– 建立伦理规范：制定严格的监管和道德准则，确保机器人设计和使用符合人类价值观。例如，联合国教科文组织在人工智能伦理方面提出的建议可以作为参考，但不能成为唯一标准。

六、共同面对未来

人形机器人的崛起不仅仅是科技的突破，更是社会变革的信号。我们每个人都应积极思考未来的生活方式和社会结构。只有在有意识的引导下，科技才能真正为人类服务，让未来既安全又充满希望。

面对人形机器人日益普及的趋势，最关键的是我们每个人的态度和行动。社会、政府和科技企业都应携手合作，确保人工智能的发展符合人类共同利益，而不是任由技术支配我们的未来。只有这样，我们才能迎来一个和谐、智慧的新时代。

[原始链接]

2019年6月6日，著名人工智能专家、LandingAI和deep learning.ai的创始人兼首席执行官吴恩达在拉斯维加斯的亚马逊Re:MARS机器人与人工智能大会上发表主题演讲，深入探讨了当前人工智能的发展趋势和未来方向。

随着科技的快速进步，我们正迎来一场前所未有的变革，其中一项热议的话题便是“ vibe编码”。这一概念起源于人们对简单让计算机自主完成任务的期待，像安德烈·卡帕蒂所倡导的“只要让机器干活，自己躺着享受”的想法逐渐被大众接受。这也催生了“ vibe编码”——也就是说，未来我们不再需要掌握复杂的编程技巧，只需向人工智能提出请求，计算机就能帮我们完成各类任务。

这种趋势极大地推动了技术的普及，让更多非专业人士有机会参与到技术开发中来，但同时也引发了关于“编程是否仍然必要”的讨论。吴恩达提到，尽管AI可以帮助减轻码农的负担，但开发一款完整、稳定的软件依然需要人类的参与——在实际操作中，程序员必须不断调整、修正AI生成的代码，确保软件运行正常。

他分享了一个实例。有一个团队试图用人工智能从零开始开发一款游戏，他们先尝试让AI自动写代码，但一开始遇到很多错误，比如按钮无反应、程序崩溃等。经过多轮沟通和提示，团队引导AI逐步修复了错误。最终，通过反复微调和自然语言指令，花费了十四次迭代后，制作出了令他们满意的游戏版本。这一过程表明，未来的开发更多的是与AI合作，发挥人的引导和创造力，而非完全依赖机器完成所有工作。

在“想象力行动”研讨会中，吴恩达还回顾了自己丰富的学术经历，包括在麻省理工学院的研究工作，他认为科技的核心在于不断创新与合作。

谈到编程的未来，吴恩达强调，虽然人工智能使编码变得更容易，但他个人依然重视基础技能。他指出，从最早的打孔卡片到COBOL等早期编程语言，技术不断演变，但技术的本质——能够理解和操控工具的能力——始终没有改变。他坚信，在AI的帮助下，具备编程能力的人才将更具竞争力，甚至更容易获得高薪。

他还批评了近期一些不负责任的建议——比如有人建议不必学习编码——他说这是一种“糟糕的职业建议”。毕竟，学习编码不仅能提升问题解决能力，还能更好地理解和应用AI技术。

当谈到行业内的热炒与担忧时，吴恩达指出，部分对开源技术的误解和过度宣传，容易让公众产生不切实际的期待。他提倡用沙箱等安全措施确保系统安全，并鼓励推广开源技术，让更多人受益。

未来的技能需求也在不断变化。吴恩达强调，有能力激发和引导大型语言模型的“提示技巧”，以及基本的编码知识，将成为职场竞争的重要资本。他预测，随着AI变得越来越强大，懂得编程和安全的专业人士将有更大的优势。而能成为“10倍程序员”的人，也更有可能获得高收入，因为他们高效、创新，能节省大量时间。

他也提到，大学在这场变革中面临挑战——资金不足、资源有限，但培养懂技术、善于合作的人才依然是重点。无论未来科技如何发展，吴恩达坚持：我们每个人都应学习一些编程基础，即便不一定要每天写代码。

总结来看，人工智能正重新定义软件开发和职业要求。未来的工作场景将会是人与AI深度融合的时代。吴恩达认为，这种工具的普及让我们都能成为“10倍”的高效工作者。面对未来，让我们保持学习的热情，迎接科技带来的无限可能。

[原始链接]

随着全球人口老龄化的不断加剧，如何让年长者过上安全、独立、尊严的生活，成为产品创新的重要方向。在2025年第137届中国进出口商品交易会（广交会）上，众多中国企业展示了以科技驱动、以老年人为核心的创新解决方案，彰显了包容设计的新趋势。

在此次展会中，广州瑞尔洁具有限公司（Aicube Care）尤为引人注目。该公司推出的模块化浴室系统专为老年用户设计，体现了无障碍、智能化的理念。自2010年进入该领域以来，他们不断优化高端适老产品，包括带有座椅的恒温淋浴屏、可调节高度的陶瓷洗脸盆、U形抓杆，以及带支撑扶手和靠背的壁挂式淋浴椅。“随着人口老龄化成为全球性问题，越来越多买家意识到适老产品的广阔市场，”Aicube Care的销售经理彭凯表示，“一些原本没有考虑相关需求的客户，在看到我们的产品后，开始积极探索合作机会。”

本届广交会首次设立了“服务机器人专区”，也特别展示了面向老年人的智能陪伴机器人。浙江孚宝智能科技有限公司展出的一款高端陪护机器人，配备了智能健康监测、实时生理数据跟踪和远程医疗功能。机器人不仅可以检测血氧含量，还可以提醒服药，紧急情况下还能发出警报，帮助独居老人保障健康与安全。

此外，各类日常生活中关乎老年人的创新产品也纷纷亮相。例如，以玉米为原料的生物基鞋垫，含有超过25%的玉米衍生聚氨酯材料，提供优异的缓冲性能和持久耐用性，有助于老年人在长时间行走和站立中减少不适。同时，具备远程控制的升降厨房设备，也方便轮椅使用者轻松调节柜子和炉灶的高度，改善使用体验。

值得一提的是，5月3日，广交会举办了主题为“银发经济：老龄友好产品新范式”的特别活动，强调了对老年市场的重视和未来发展方向。

从智能家居到健康监测，从生活便利到安全保障，本届广交会展出的创新产品正逐步改变人们对老龄化生活的认知。企业们的努力不仅满足了日益增长的市场需求，更着眼于营造一个包容、安全、尊重的社会环境。随着这些创新逐步推向全球市场，广交会正成为引领未来老龄化社会发展的重要平台，为建设一个温暖、有尊严的老年生活提供有力支撑。

[原始链接]

新加坡，2025年5月23日 —— 右船的使命是通过独特的数据和可行的洞察，帮助客户实现全球海运价值链中的“零伤害”目标——既保护船只、人员，也守护环境。为了不断提升市场和产品的相关性，以及增强数据和科技能力，右船不断努力。

随着全球供应链安全需求的增加和数据技术的发展，右船的潜力和成长速度也在不断提升。为了支持公司的发展目标，右船目前正在探索引入一位具有共同使命、宗旨和价值观的新少数股东的战略方案。这位投资者不仅要带来资金，更希望在数据、技术和转型增长方面拥有丰富的专业经验。现有投资方——必和BHP、嘉吉和力拓——将继续持股，并全力支持右船迈向下一阶段的成长。

右船希望找到一位能够提供宝贵见解、资源和成功经验的合作伙伴，协助公司加快发展步伐。未来，双方将共同创新产品，强化数据、技术和人工智能的能力，为客户提供更优质的服务，最终实现“海事行业的零伤害”目标。为此，右船已聘请罗斯柴尔德公司作为财务顾问，代表公司和股东进行相关操作。

公司做出这一决定，始终坚持最高的透明度和诚信原则。整个过程尚处于早期阶段，公司会严格保密，避免引发市场猜测或扰动。公司会持续向利益相关者通报进展，确保所有决定都符合客户、员工、股东及未来发展的最大利益。

右船成立于2001年，是一家以ESG（环境、社会和公司治理）为核心的全球数字海事平台，致力于提升全球航运的安全性、可持续发展和社会责任。公司旨在推动行业的运营改善，现有超过850家客户，使用其尽职调查、环境监测和安全检验服务，以管理风险，提高整体海事安全水平。

对于媒体咨询：
德普蒂·帕塔克
右船市场与传播负责人
邮箱：[邮箱地址]

——
此新闻突显了右船在海事行业中不断寻求创新与合作的决心，未来将通过引入具备专业经验的战略投资伙伴，进一步提升企业的科技实力与行业影响力，共同推动行业迈向更安全、更环保的未来。

[原始链接]

随着人工智能技术的快速发展，几乎每个行业都在经历变革，但这种变革也带来了一个显著的问题——能源消耗的剧增。特别是在数据中心，面对AI需求的急剧增长，能源消耗成为一个亟待解决的重要难题。

数据中心是支撑AI、云计算以及我们日常使用的各种数字产品和服务的基础设施。为了满足日益增长的高性能计算需求，它们不断扩建和升级，但随之而来的能源消耗也在不断攀升。究其原因，最主要的因素是图形处理单元，即GPU芯片的广泛使用。GPU芯片相比传统中央处理器（CPU）在处理速度和效率上都远远优越，已成为训练和部署人工智能模型的“新标准”。

然而，这一“效率”的背后隐藏着高昂的成本。现如今，一个GPU的电力需求大约是标准CPU的四倍。这意味着，越来越多的GPU芯片使用，数据中心的能源需求以指数级速度增长，带来了前所未有的压力。

以一些最新的研究和报道为例。纽约时报曾报道，OpenAI计划建设五个新数据中心，这些数据中心的用电量将超过马萨诸塞州的三百万户家庭的总用电量。另一方面，根据全球能源政策中心的统计，预计到2027年，GPU及其服务器将占用新建电力装机容量的27%，占当年商业用电的14%。科技公司对于GPU功耗的担忧也不断增加，比如英伟达公司即将推出的新芯片“黑武士”，预示着GPU的能耗还会再增加三倍，人工智能系统带来的电力需求增长势头不容忽视。

这些数据引发了我们对能源供应的诸多担忧：人工智能的发展速度是否已经超出了公共基础设施的承载能力？除了现有的电力供应方案，还有哪些替代能源选择可以考虑？这种短期和长期内，数据中心的能源需求会呈现出怎样的趋势？

面对这些挑战，虽然目前电网的承载力尚未被完全超越，但一些迹象表明，未来的人工智能能源消耗可能会出现不同的局面。部分人工智能公司为了降低能耗，采用了更高效的硬件和算法，例如深度搜索公司声称其最新系统的运行效率比之前的模型高出许多，能耗明显降低。而与此同时，全球范围内的能源需求也在多方面增加。比如，电动车的普及和制造业的回流也在不断加剧对电力的需求。

数据中心的选址问题同样值得关注。传统上，很多发电场特别是利用太阳能和风能的场所都位于偏远的农村地区，但由于输电的瓶颈，这些电力难以高效输送到城市中心。虽然到目前为止，数据中心还主要设在经济和交通便利的地区，但未来极有可能出现变化。例如，一些大型科技企业已表现出在北极圈建设数据中心的意愿，以利用自然降温技术降低制冷和用电成本。未来，美国的新墨西哥州、德克萨斯州偏远地区、怀俄明州等地也可能成为数据中心的新热点。

除了传统能源，新能源技术也在不断进步，成为解决能源危机的重要途径。先进的电池技术尤其受到关注。比如铝离子电池相较于锂电池，具有原材料丰富、来源清洁、成本低廉、安全性高等优点。铝资源广泛分布在无冲突地区，减少了由锂和钴开采带来的地缘政治风险。而这些电池还采用固态设计，降低了火灾风险，能量密度更高，有助于平衡电力的供应和需求波动。

核能也是未来一种值得关注的解决方案。新一代的小型模块化核反应堆，具有规模可调、低碳、稳定的特点，为数据中心和AI应用提供了长远的可靠电力支撑。虽然目前这些核反应堆还处于研发和测试阶段，可能还需五年甚至更久才能大规模应用，但它们的前景依旧被普遍看好。值得注意的是，公众对核能的认知和接受度仍是一大难题，严格的法规和核废料的处理问题，也在一定程度上限制了其推广。

此外，虚拟电站的出现也为能源供应提供了新的思路。通过将分散的储能设备（如电池）连接起来，虚拟电站可以实现统一调度，提高整体的能源利用效率。这种方式不仅提升了电网的弹性，也使得可再生能源的结合更为灵活，不再依赖单一的能源来源。

未来，为了确保人工智能以及数据中心的可持续发展，全球需要共同努力，开发和采用更多绿色、智能的能源方案。升级电网基础设施，引入先进的储能技术，建设更多可再生能源电站，利用地理优势合理布局数据中心，都将成为关键措施。

总之，随着人工智能的不断普及，数据中心的能源需求必将持续增长。如何在保障能源供应的同时，实现绿色低碳、可持续发展，将是一场关系未来科技和环境的重大变革。只有积极探索多元化的能源方案和创新技术，才能确保科技进步与地球的生态平衡共同前行。

[原始链接]

随着科技的飞速发展，数字时代曾许诺让人类摆脱繁琐的任务，实现思想的解放。我们相信，未来机器会处理日常琐事，让人们可以专注于更高层次的创造与思考。然而，尽管人工智能（简称AI）为我们的生活带来了极大的便利，从撰写优雅的邮件到优化复杂的物流，提供了前所未有的帮助，但同时也引发了一些令人担忧的问题。我们是否在无意中，随着对人工智能的快速依赖，逐渐丧失了自己的思维能力？

这个问题并非科幻小说中的情节，而是真实摆在我们面前的时代难题。我们这一代人还记得在没有AI助手的年代，学习和解决问题都需要自己动脑筋，手动查资料，进行思考，逐渐锻炼出批判性思维能力。而如今，随着从2022年11月开始出现的生成式AI如ChatGPT逐渐普及，很多年轻人在成长过程中，早已习惯了用AI辅助学习和生活。这一转变让我们不得不重新思考：我们为下一代留下的思维遗产将会变成什么样子？

**大脑如同肌肉：用得多，才会强壮**

神经科学早已证明，大脑是依靠“使用”来保持强壮的。大脑不是一成不变的器官，而是具有高度可塑性的器官，能够根据我们进行的各种精神活动不断调整和优化。这一过程叫做神经可塑性。例如，学习一门新语言、解决难题、甚至在陌生的城市迷路，都能促使大脑连接新神经通路、加强已有的路径。如果长时间没有给大脑足够的“锻炼”，思维能力就会逐渐退化。

研究表明，经常进行智力训练的活动能改善记忆力、注意力和问题解决能力。而环境的变化也会影响大脑的活跃程度。如果我们的生活中，越来越多的事情由AI完成，比如自动解答问题、写作、记忆辅助等，可能会让大脑曾经承担的“工作”逐渐减少。当大脑不再被需要去主动思考、分析或记忆，久而久之，这些脑神经通路可能会逐渐退化，导致思维变得迟钝。

**行动能力的削弱：心智上的隐患**

除了生物学上的变化，AI带来的另一大风险是行动能力的减退。行动能力，也就是自主做决定、主动采取行动的能力。这是我们自我感觉良好、有效率的核心。拥有行动能力，不仅意味着自己可以控制生活，还包括对自己行动的认知和意愿。

当越来越多的决策、筛选信息、甚至创造内容都由AI完成，我们的行动空间随之缩小。这种依赖可能会带来“习得性无助”的心理状态：觉得自己对环境的控制力变小，变得不愿意主动思考、行动或解决问题，容易产生焦虑和压抑感。习惯于由AI代劳的生活虽然方便，却可能让人逐渐失去“自己动手”的能力，产生一种“我好像没有力量”的感觉。长此以往，我们的心理肌肉会变得松弛，精神状态变得脆弱。

**我们这一代的责任：守护人类的思考力**

对于我们这些在生成式AI还未普及时长大的成年人而言，我们实际上是“最后的非数字”一代。我们还记得那个获取信息需要花费大量时间在图书馆翻找资料、动脑筋总结方案的时代。而当代年轻一代，几乎从出生开始就伴随着AI的存在。他们在快速变化的环境中成长，面对的不只是社交媒体的压力，更是从以往需要自主思考的习惯，逐渐转变为以依赖AI为常态。这种转变带来的焦虑，可能让他们感觉自己的思维似乎变得越来越迟缓，甚至有点像记忆力衰退的“阿尔茨海默”早期症状。

虽然这种“思维缩减”的体验还不能算作医学上的诊断，但它所透露出的问题格外令人担忧。这提醒我们，如果我们不注意保护自己的思维能力，未来可能会面临智慧的流失，人类创造力和适应能力也会受到影响。保护大脑的健康、保持主动思考，是确保人类在科技时代依然具有巨大潜能的关键。

**开辟新路径：培养双重素养**

为了防止认知能力的退化，更好地与人工智能共存，我们需要重新思考教育和社会的基本观念。一个重要的方向是培养“人类素养”和“算法素养”的双重能力。

“人类素养”指对自己和社会的全面理解，包括批判性思维、情感智商、伦理判断、创造力，以及对人际关系和文化背景的深刻认知。这些是目前AI难以复制的核心能力。我们应鼓励深入阅读、专注思考、结合多源信息的能力，而不是依赖AI提供的简短总结。

“算法素养”则强调理解人工智能的原理、工作方式、局限性，包括掌握机器学习的基础知识、识别算法中的偏差、理解数据隐私问题，以及在何时何地将AI作为工具使用。懂得如何合理利用AI，而非盲目依赖，这是未来每个人都应具备的能力。

将这两种素养结合起来，不仅仅是学术上的追求，更是一种社会责任。未来的教育应从单纯记忆知识转向培养独立思考、解决复杂问题的能力，与AI共同合作而不是被其取代。我们要教导下一代，学会用AI思考，而不是全靠AI思考。这实际上是对人类本质的深刻反思：在科技的帮助下，找回人性的核心。

**保护大脑的实用建议**

对抗AI对我们大脑潜在影响的关键，是积极锻炼思维、保持自主行动的能力。具体建议包括：

1. 主动分析：不要只是被动接受信息，要学会自己拆解资料、归纳总结，养成动脑的习惯。在使用AI前，先自己阅读、思考，完成复杂的报告或论文。

2. 保护自然思考：多进行无需AI帮助的头脑风暴，自己解决难题，逐步训练思维能力。在遇到复杂问题时，先用自己的逻辑一点点推理，再考虑用AI辅助。

3. 集中专注：培养深度专注力，避免多任务切换，保持持续的注意力，增强脑部训练效果。

4. 增强人际交往：重视面对面的交流，培养沟通和倾听能力，这些都需要情感和共情能力，是机器无法取代的部分。

5. 主导思维：即使有更简单的解决办法，也要自己动手操作，锻炼“心智肌肉”。坚持自己解决问题，避免过度依赖AI。

通过这些方法，我们可以在日常生活中有效保护和激发大脑潜能，减少对AI的过度依赖，让科技真正成为我们发展的助手，而不是使自己变得被动、迟钝的工具。我们的大脑是人类最宝贵的财富，只有不断挑战和利用它，才能在这个复杂多变的世界中，保持敏锐、创新与活力。

[原始链接]

随着科技的不断发展，机器人领域也在不断创新，其中一种非常引人注目的技术是“群体机器人”。这种技术的灵感源自蚂蚁、蜜蜂以及鸟群的集体行为，通过多个简单的机器人协同工作，完成单个机器人难以实现的复杂任务。群体机器人利用众多基本的机器人协作，共同展现出强大的智能能力，正逐渐改变各行各业的格局。

群体机器人技术结合了人工智能与去中心化控制系统，具有巨大的潜力，将在应急救援、空间探索等多个领域引领变革。未来，我们可以期待机器人大规模合作解决那些单一机器人或人类难以应对的庞大问题，这也预示着一个崭新的科技时代即将到来。

传统的机器人多依赖一台性能强大的复杂机器，执行复杂任务。然而，这样的方式存在一定的局限性。相比之下，群体机器人采用大量体积小、成本低、结构简单的机器人，依靠彼此之间的局部交流与合作，实现类似蚂蚁筑巢一样的复杂行为。例如，蚂蚁会通过信息传递和合作，共同建造复杂的巢穴。群体机器人也正是模仿这种“群智”行为，通过简单的规则和相互之间的互动，完成需要众多步骤的复杂任务。

要实现群体机器人的协作，关键在于去中心化的程序设计。每个机器人都能自主运行，配备传感器、通信模块和人工智能算法，能够根据周围环境和其他机器人的状态做出决策。这种设计使得机器人群具有高度的适应性、扩展性和抗干扰能力。即使其中一台发生故障，其他机器人仍能继续完成任务，表现出很强的韧性和可靠性。

科技的进步是实现这一切的重要基础。十年前，很难想象能制造出如此小巧、成本低廉、功能强大的机器人。随着科学家不断突破技术难题，新一轮的人工智能算法和微电子技术的发展，使得制造更小、更便宜的机器人成为可能，而且不影响其性能。这种技术进步让研究者可以制造出大规模的机器人群，广泛应用于环境监测、灾难救援等领域。

信息共享也是群体机器人成功的关键之一。近年来，无线低功耗、短距离通信技术的飞速发展，例如蓝牙低能耗和超宽带技术，使得机器人之间可以快速交流信息，同时节省能源。这些技术的应用极大地提升了机器人群的协作效率和稳定性。

在面对危机和恶劣环境时，群体机器人展现出巨大优势。例如，在地震、森林火灾等危险区域，机器人可以代替人类进行探查和救援，避免人员受伤的风险。它们在灾难现场能够穿梭于瓦砾堆、危险区域，收集第一手数据，为救援工作提供重要支持。

此外，群体机器人的应用还扩展到农业、海洋保护以及太空探索。在农业方面，小型机器人群可以监测土壤状况、检测害虫甚至调节灌溉系统，从而减轻农药和化肥的使用。在海洋环境中，无人潜水机器人群可以监测珊瑚礁的健康状况、追踪海洋污染，为环境保护提供宝贵数据。甚至在太空中，科学家们也在研发让多台小型航天器协同工作的“蜂群”系统，用于探索遥远的星球或小行星。美国航空航天局的“勇气号”火星直升机已证明机器人可以在火星上自主飞行。未来，想象一下数千架直升机在火星大地上同步飞行，收集图像和科学数据，为我们揭示火星奥秘。

在工业制造方面，群体机器人正成为提升效率的新力量。例如，亚马逊在仓库中试点使用小机器人运输货物，根据需要动态调整路线，避免拥堵，并在高峰时期轻松扩展规模。这种方法比传统的传送带系统更具灵活性，能够大大提高物流效率。

然而，技术的飞速发展也带来了挑战。其中，保证在复杂环境下的稳定通信尤为关键。干扰、信号范围有限或能量不足等问题可能会影响机器人的协作。研究人员正在开发结合本地和云端处理的混合通信系统，以确保信息在群体中顺畅流动。

另一个难题是规模化管理。目前，单个小规模机器人群并不难控制，但当数量达到数千甚至上万台时，协调工作变得异常复杂。未来的研究重点是开发轻量级的人工智能模型，使得资源有限的机器人也能高效运行，不牺牲性能。

只要解决了这些难题，群体机器人技术的未来将与人工智能等新兴技术深度融合。随着增强现实、太阳能供能机器人等技术的不断成熟，群体机器人将逐步展开更广泛的应用。

模仿鸟儿和蜜蜂的集体行为，群体机器人正为我们开启无限可能。当每个个体都不能单独完成的任务，在集体的合作中，却能展现出更加强大的力量。这一切都在向我们证明：合作的力量，远比单打独斗更加强大和高效。未来的世界，将由群体智慧共同创造。

[原始链接]