Archives: 2025年7月2日

人工智能的浪潮席卷全球，深度学习模型作为其核心引擎，正以前所未有的速度迭代演进。在众多技术突破中，视觉语言大模型（VLM）凭借其跨越视觉与语言鸿沟的能力，成为连接现实世界与人工智能的关键桥梁。近日，中国人工智能企业智谱AI的一系列动作，预示着VLM领域即将迎来一场新的变革。

智谱AI正式发布并开源了新一代视觉语言大模型GLM-4.1V-Thinking系列，并获得浦东创投、张江集团共计10亿元的战略投资。这不仅仅是资金的注入，更是对中国人工智能技术实力的高度认可。这一系列举措，标志着中国在大模型领域，尤其是在多模态理解和推理能力方面，取得了显著的突破，也为人工智能应用生态的拓展注入了强劲动力。

多模态理解的飞跃：超越“看见”的智能

GLM-4.1V-Thinking系列并非一个孤立的模型，而是一个完整的家族，充分考虑到了不同应用场景的需求。其中，最引人注目的莫过于轻量版GLM-4.1V-9B-Thinking。这款参数仅为9B的模型，却在28项权威评测中，惊艳地斩获了23项SOTA（State-of-the-Art，最先进技术）的桂冠。这意味着，在众多视觉语言任务中，它的表现都达到了当前的最优水平。更令人惊叹的是，它的性能甚至超越了那些参数规模远超自身的多模态模型，堪称“小身材，大能量”。这充分体现了智谱AI在模型架构和训练策略上的创新性突破。

智谱AI并非简单地堆砌参数，而是更加注重模型的效率和智能。他们引入了“思维链推理机制”与“课程采样强化学习策略”，从而显著提升了模型在跨模态场景下的因果推理能力。简单来说，这使得模型不仅仅能够“看得见”图像或视频中的内容，更能“看得懂、想得通”其中的逻辑关系。例如，模型能够理解图像中人物的行为意图，分析视频中事件发生的因果关系，甚至能够根据图像和文本信息进行复杂的逻辑推理。这种深刻的理解能力，使其在处理复杂认知任务时表现出强大的优势。

应用生态的拓展：赋能千行百业

GLM-4.1V-Thinking系列模型的设计初衷，是为了服务于现实世界中各种复杂认知任务。它支持图像、视频、文档等多模态输入，能够解析长达2小时的视频内容，并对图像中的内容进行深入分析和解答。这意味着，它可以被应用于各种需要理解和推理能力的场景。想象一下，它可以化身成为专业的“球赛解说员”，不仅能够实时分析比赛过程中的关键事件和战术，甚至可以根据图像内容回答观众提出的各种问题。或者，它可以成为一名高效的“文档处理助手”，自动提取文档中的关键信息，并生成摘要或报告。

这种强大的多模态理解能力，为GLM-4.1V-Thinking系列模型在诸多领域开辟了广阔的应用前景。在智能客服领域，它可以理解用户上传的图片或视频，快速定位问题并提供解决方案；在内容创作领域，它可以根据用户的需求生成高质量的图文内容；在教育辅助领域，它可以帮助学生理解复杂的概念和知识；在医疗诊断领域，它可以辅助医生分析医学影像，提高诊断效率和准确性。此外，智谱AI还推出了全新的生态平台“Agent应用空间”，旨在为开发者提供便捷的工具和平台，加速AI应用的落地和推广，让更多人能够享受到人工智能带来的便利。

开源与商业化的双轮驱动：加速大模型生态建设

除了GLM-4.1V-Thinking系列，智谱AI还开源了GLM-4系列的其他模型，包括32B参数的版本，并提供了基座、推理、沉思等不同类型的模型，以满足不同用户的需求。这些模型均遵循MIT许可协议，允许用户自由使用和修改，这无疑将极大地促进开源社区的发展，吸引更多的开发者参与到大模型的研发和应用中来。开源不仅能够加速技术创新，也能够降低使用门槛，让更多的人能够体验到大模型带来的便利。

值得一提的是，智谱AI在推理速度上也取得了显著进展，其推理模型GLM-Z1-32B-0414实测推理速度可达200 Tokens/秒，为商业应用提供了有力的保障。高推理速度意味着更快的响应时间和更低的计算成本，这对于需要大规模部署和实时响应的应用场景至关重要。与此同时，智谱AI也在积极探索大模型的商业化路径，推出了MaaS平台，为用户提供便捷的模型部署和推理服务。通过MaaS平台，用户可以轻松地将GLM系列模型集成到自己的应用中，无需担心复杂的底层技术细节。这种开源与商业化的双轮驱动模式，将有助于构建一个更加繁荣和可持续的大模型生态系统。

此次智谱AI的战略融资和开源发布，不仅仅是其自身发展的重要里程碑，更是中国大模型发展的重要转折点。在全球人工智能竞争日益激烈的背景下，智谱AI凭借其在多模态理解、推理能力和推理速度上的优势，正在逐渐崭露头角，成为中国大模型领域的一股重要力量。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，GLM系列模型有望在更多领域发挥重要作用，为人们的生活和工作带来更多便利和创新。我们有理由相信，在智谱AI等优秀企业的推动下，中国人工智能技术将继续蓬勃发展，为全球科技进步贡献力量。

近年来，人工智能的浪潮席卷全球，而“具身智能”无疑是这股浪潮中最耀眼的明星之一。它正以惊人的速度从科幻概念走向现实应用，一场围绕具身智能的全球技术竞赛已经拉开帷幕。值得注意的是，在这场竞赛中，中国不再仅仅是追随者，而正在积极探索自身的发展路径，并有望在全球机器人领域占据举足轻重的地位。

具身智能的核心在于将人工智能技术与物理实体，也就是机器人，进行深度融合。这种融合赋予了机器人前所未有的能力：感知周围环境、自主进行决策、并采取相应的行动。这意味着，未来的机器人将不再是简单地执行预设程序的工具，而会进化为能够根据环境变化做出自主判断并采取相应行动的智能体。要实现这一目标，需要两条关键的技术路径：一是深耕工业机器人领域，二是大力发展AI大模型。令人欣慰的是，中国在工业机器人领域已经取得了显著的进步，正逐步跻身世界第一阵营。虽然在AI产业上与美国仍存在一定差距，但中国已经远超日韩和欧洲，为具身智能的蓬勃发展奠定了坚实的基础。

中国具身智能的快速发展，离不开资本的积极涌入。数据表明，截至今年3月26日，具身智能领域的投融资额已经达到了2024年全年的50%，热度持续攀升。银河通用等新兴企业更是获得了巨额融资，成为具身智能赛道上的“标王”。与此同时，英伟达、OpenAI等国际科技巨头，以及国内几乎所有互联网大厂，都纷纷涌入这一赛道，用实际行动表达了对具身智能的坚定看好。这种资本的狂欢，一方面加速了技术的研发和应用，另一方面也引发了人们对于“泡沫”的担忧。然而，自变量机器人CEO王潜认为，与美国市场当前的热度以及历史上机器视觉、自动驾驶和大模型等领域的投资强度相比，具身智能目前的融资情况并不存在泡沫，显示出行业对于具身智能未来发展前景的强烈信心。

更值得关注的是，具身智能的发展正在引发政产学研协同的竞赛。中国政府高度重视人工智能产业的发展，出台了一系列政策，旨在支持具身智能技术的研发和应用。同时，各大高校和科研机构也在积极开展相关研究，不断突破技术瓶颈，力求在核心技术上取得突破。这种政产学研协同的模式，为具身智能的快速发展提供了强大的动力。例如，一些家电厂商已经开始采用具身智能机械手臂来提高生产效率，能够在短短四小时内完成对新型号洗衣机的全部适配，充分显示出具身智能在工业领域的巨大潜力。此外，AI大模型、具身智能、自动驾驶、低空经济等重点应用场景的发布，也进一步推动了具身智能的商业化进程，加速其在各行各业的应用落地。

当然，中国具身智能的发展也面临着一些不容忽视的挑战。首先，如何解决“卡脖子”问题，实现关键技术的自主可控，是当前亟待解决的难题。其次，如何构建完善的人机伦理体系，确保具身智能技术的安全可靠，也至关重要。只有建立完善的伦理规范，才能避免技术滥用，确保其健康发展。最后，如何将具身智能技术与传统产业深度融合，实现产业升级，也是需要认真思考的问题。只有将具身智能技术真正融入到传统产业中，才能实现其价值最大化。值得注意的是，马斯克对中国具身智能的崛起表达了担忧，认为中国可能最终主导这一领域，这从侧面印证了中国在具身智能领域所取得的成就和巨大潜力。

可以预见，具身智能将深刻改变我们的生产和生活方式。从工业制造、物流仓储到医疗健康、家庭服务，具身智能的应用场景将不断拓展。在工业制造领域，具身智能机器人可以实现自动化生产，提高生产效率和产品质量。在物流仓储领域，具身智能机器人可以实现自动化分拣和搬运，降低人力成本。在医疗健康领域，具身智能机器人可以辅助医生进行手术，提高手术精度和成功率。在家庭服务领域，具身智能机器人可以提供家务清洁、安全监控等服务，提高人们的生活质量。中国凭借在工业机器人方面的优势和日益强大的AI技术，有望在这场全球智能革命中占据领先地位。正如一句古老的谚语所说：“种一棵树最好的时间是10年前，其次是现在”，抓住机遇，积极布局，中国具身智能必将在全球舞台上绽放出更加耀眼的光芒，为人类社会的发展进步贡献力量。

俄亥俄州的教育版图正经历着一场风云激荡的变革，代金券计划的争议如同激流般冲击着原有的教育生态。这不仅仅是一场关于资金分配的博弈，更是一场关于教育公平、宪法精神以及未来教育方向的深刻辩论。

公共教育的宪法根基与代金券的挑战

俄亥俄州的教育体系一直以来都以公共教育为基石，而代金券计划的出现，无疑动摇了这一根基。法官Jaiza Page的裁决如同一记重锤，敲响了代金券计划可能违宪的警钟。这场诉讼的核心在于，代金券计划将公共资金导向私立学校，是否违反了俄亥俄州宪法中关于普遍可及性和公平分配教育资金的原则。支持者强调家长的择校权，认为每个家庭都有权选择最适合自己孩子的学校，无论公立还是私立。而反对者则担忧，公共资金的流失将削弱公共学校的资源，损害那些无法负担私立学校费用的家庭的利益，从而加剧教育不公平。法官Page的裁决并非孤立事件，它反映了社会各界对代金券计划合法性与公平性的广泛担忧。州司法部长的上诉，预示着这场法律战还将持续，最终结果将深刻影响俄亥俄州教育的未来走向。

资金流向：公共资源的重新分配与教育公平的拷问

代金券计划对公共学校资金的影响是显而易见的。随着代金券计划的扩张，公共资金不断流入私立学校，这无疑挤压了公共学校的预算空间。更令人担忧的是，数据表明，大部分代金券都发放给了已经在私立学校就读的学生，这意味着该计划并没有真正帮助到那些最需要帮助的学生。这引发了一个严峻的道德拷问：公共资金的目的是为了促进教育公平，还是仅仅为了满足一部分人的择校需求？如果代金券计划导致公共学校资金减少，教育质量下降，那么最终受害的将是那些最弱势的群体。此外，通过地方税收为公共学校筹集资金的难度也会增加，这对于那些没有学龄儿童的纳税人来说，无疑是不公平的。他们缴纳的房产税本应用于资助高质量的公共学校，而现在却被用于资助私立学校，这是否符合公共利益？资金问题不仅仅是数字的增减，它直接关系到教育资源的公平分配，关系到每一个孩子的未来。

意识形态的交锋与教育理念的碰撞

除了资金和法律问题，围绕代金券计划的争议还折射出更深层次的意识形态冲突。共和党立法者推动将政府中的“多元、公平和包容”（DEI）替换为“统一、完整和卓越”（UIE），这反映了他们在社会议题上的立场，也暗示了他们对某些教育理念的偏好。围绕“科学阅读”（Science of Reading）的辩论也浮出水面，公共学校倡导者建议共和党立法者参加“科学阅读”课程，这暗示了他们对立法者在教育政策方面的专业知识的质疑。俄亥俄州学校将在明年秋季之前过渡到仅使用“科学阅读”的教学方法，所有教师和管理人员都需要完成相关培训，这表明了州政府对提高阅读水平的重视，但也引发了对教学方法和教师培训的担忧。这些看似独立的事件，实际上都反映了不同政治力量和教育理念之间的博弈。教育不仅仅是知识的传授，更是价值观的塑造，不同意识形态的碰撞，将深刻影响俄亥俄州教育的未来方向。代金券的历史与宗教和种族问题密切相关，更表明了教育议题背后潜藏的复杂社会和政治因素。

俄亥俄州的教育变革并非孤立事件，它反映了美国乃至全球范围内对教育模式、教育公平以及教育未来的深刻反思。围绕代金券的争论，不仅仅是一场法律战，更是一场关于价值观、公平与未来的辩论。这场辩论的结果，将深刻影响俄亥俄州的教育体系，也将为其他地区提供宝贵的经验和教训。唯有在充分尊重教育规律、充分考虑各方利益的基础上，才能找到一条真正有利于全体学生的教育发展道路。

在浩瀚的宇宙深处，人类对未知的探索从未止步。如今，一颗位于太阳系边缘，名为塞德纳的矮行星，正向我们发出神秘的召唤。这颗行星以其极端椭圆的轨道而闻名，近日点靠近海王星，远日点则延伸至遥远的奥尔特云，其运行轨迹揭示了太阳系早期形成的诸多线索。 然而，塞德纳的遥远距离，成为了我们探索其奥秘的最大阻碍。传统的推进系统难以在合理的时间内抵达，使得探测任务如同遥不可及的梦想。

但是，科技的进步总能带来意想不到的惊喜。近年来，直接聚变驱动（DFD）和太阳帆等新型推进系统的出现，为我们提供了在未来十年内抵达塞德纳的可能性。这并非简单的技术突破，而是把握住一个千载难逢的机遇，因为塞德纳漫长的轨道周期意味着，错过这次，我们可能需要等待上万年才能再次迎来近距离观测的机会。

聚变之光：直接聚变驱动的潜力

直接聚变驱动，这项由普林斯顿大学的塞缪尔·A·科恩开创的革命性技术，利用氘和氦-3的核聚变反应产生能量，并将其转化为推力和电力。这种推进系统拥有极高的比冲，这意味着它能够更有效地利用燃料，从而大幅缩短星际旅行的时间。根据最新的研究表明，使用DFD引擎，我们有望在十年内抵达塞德纳，其中仅需一年半的时间用于加速。

DFD的优势不仅仅在于其强大的推进能力，更在于其能够为探测器提供充足的电力。在遥远的太阳系边缘，太阳能的利用效率极低，而DFD提供的电力，将能够支持各种科学仪器的运行，进行全面的数据采集和分析，从而更深入地了解塞德纳的物理特性、化学成分以及可能的卫星系统。普林斯顿等离子物理实验室（PPPL）正在积极推进DFD技术的研发，其目标远不止塞德纳，更包括在更短时间内抵达土星的卫星泰坦，甚至超越海王星，探索更广阔的宇宙空间。如果DFD能够成功应用，它将彻底改变我们探索太阳系乃至更遥远星系的方式，使人类能够在可承受的时间尺度内抵达曾经遥不可及的星际目的地。

光帆远航：太阳帆技术的星际探索之路

除了DFD，太阳帆是另一种极具潜力的推进方式。太阳帆利用太阳光子的动量来产生推力，虽然推力较小，但可以持续加速，最终达到极高的速度。这种技术的优势在于其无需携带大量燃料，从而大大减轻了探测器的重量，降低了任务成本。为了提高太阳帆的效率，研究人员提出了利用热汽化技术，通过加热帆面材料使其蒸发，从而产生额外的推力。结合木星的引力辅助，太阳帆同样可以在大约十年的时间里抵达塞德纳。

然而，太阳帆的推进效率受到太阳光强度的限制。在远离太阳的区域，其性能会显著下降。因此，如何提高太阳帆在弱光环境下的性能，以及如何开发出轻质、高反射率、耐高温的帆面材料，是实现太阳帆星际旅行的关键。尽管面临挑战，太阳帆作为一种清洁、可持续的推进方式，仍然具有巨大的潜力。它不仅可以用于探测太阳系边缘的天体，还可以用于星际间的长途旅行，甚至可以用于清理地球轨道上的太空垃圾。

千载难逢：抓住探索塞德纳的机遇

之所以强调在未来十年内抵达塞德纳，是因为塞德纳的轨道周期极其漫长，大约为11,000年。这意味着，如果我们错过了这次机会，可能需要等待一万多年才能再次迎来塞德纳的近日点，那时我们的技术水平又将达到何种程度，实在难以预料。因此，对于科学家们来说，时间非常紧迫。

前往塞德纳的探测任务，无论是采用DFD还是太阳帆，都面临着巨大的技术挑战。DFD需要克服核聚变反应的控制和维持问题，而太阳帆则需要开发轻质、高反射率、耐高温的帆面材料。此外，深空探测任务还需要解决通信延迟、辐射防护、自主导航等一系列问题。但这些挑战，恰恰是推动科技进步的动力。

无论最终采用哪种技术，前往塞德纳的探测任务都将为我们提供一个独特的机会，去了解太阳系早期形成的奥秘，并探索奥尔特云的潜在秘密。通过对塞德纳的表面进行详细的测绘，分析其成分，甚至寻找可能存在的卫星或其他特征，我们将能够更深入地了解太阳系的演化历史，并为未来的深空探测任务奠定基础。这次“塞德纳竞赛”不仅仅是一场技术上的挑战，更是一次对人类探索精神的考验，一次对未知世界的勇敢探索。我们站在了星际旅行的新的起点，未来十年，将见证人类探索太阳系边缘的壮丽篇章。

在全球人口持续增长、气候变化日益严峻的背景下，粮食安全已成为摆在人类面前的一项重大挑战。如何利用科技创新来提升农业生产力，构建可持续的粮食系统，关乎全球的福祉和未来。咨询小组国际农业研究中心（CGIAR），自成立以来便始终致力于通过科学研究应对这些挑战，如今，他们发起的“With Science We Can”（我们能用科学创造未来）宣传活动，正是对这一长期使命的有力呼应。

科技创新驱动农业变革

CGIAR的“With Science We Can”活动，旨在强调科学技术在实现可持续粮食系统中的核心作用。这场活动不仅是一次信息传播，更是一次全球性的动员，旨在汇聚各方力量，共同应对粮食、营养和气候变化带来的复杂挑战。比尔·盖茨的观点与CGIAR的使命高度契合，他认为CGIAR的研究对于为农民提供适应气候变化的作物新品种至关重要。这清晰地表明，只有持续投入科研，不断创新，才能有效应对气候变化对农业的负面影响。

CGIAR通过培育抗旱、抗病虫害、高产的作物，实实在在地帮助农民提高产量，改善生计，同时增强农业系统的整体韧性。例如，在一些干旱地区，仙人掌被视为“绿色黄金”，因为其顽强的生命力使其能够在恶劣环境下生长，为当地居民提供食物、饲料，甚至成为重要的经济来源。CGIAR的研究正在积极推动仙人掌等耐旱作物的推广和应用，这无疑为解决水资源短缺问题提供了一种全新的思路和可能性。类似的成功案例不胜枚举，都充分展示了科技创新在农业领域所蕴含的巨大潜力。

多维度战略构建未来粮仓

“With Science We Can”活动由一部25分钟的纪录片和一系列的思想领导力影片组成，纪录片将深入展示CGIAR的科研成果以及这些成果对全球农业产生的积极影响。同时，CGIAR还计划举办科学周，预计2025年4月在肯尼亚内罗毕举行，届时来自全球食品、土地和水资源系统领域的专家学者将齐聚一堂，共同探讨未来的发展方向。这一系列举措表明，CGIAR正在积极构建一个多维度、全方位的战略，以推动农业科技的进步和应用。

在政策层面，CGIAR代表团积极参加联合国大会（UNGA），与全球政策制定者沟通，呼吁增加对农业科研的投资，以更好地应对粮食安全和气候变化问题。在宣传层面，CGIAR充分利用社交媒体平台，如LinkedIn和YouTube，扩大宣传范围，吸引更多人关注和参与。同时，他们还通过村庄电影放映等方式，将科研成果传递给目标受众，提高农民对科学技术的认知和应用能力。这种将科研成果与实际应用相结合的策略，能够更有效地推动农业科技的普及和发展。

应对未来挑战，构建可持续粮食系统

CGIAR的研究范围远不止于作物改良，还涵盖了土壤健康、性别平等和气候适应等多个领域。通过“未来农场主了解你的土壤”活动，CGIAR帮助农民深入了解土壤的特性，并根据土壤条件选择合适的种植方法，从而提高土地利用效率。同时，CGIAR也高度重视性别平等问题，鼓励女性积极参与农业科研，并确保科研成果能够惠及所有人群。这种包容性的发展理念，有助于构建一个更加公平和可持续的农业系统。

面对2050年全球人口预计将达到97亿的严峻挑战，CGIAR的使命显得尤为重要。CGIAR整合伙伴委员会主席Lindiwe Majele Sibanda曾强调，科学是实现粮食安全的关键。CGIAR的研究成果正在被应用于应对气候变化，将粮食系统从排放源转变为碳汇，从环境破坏者转变为生态保护者，从生物多样性减少者转变为生物多样性保护者。通过持续的科研投入和创新，CGIAR正在帮助我们构建一个更加可持续、有韧性和公平的粮食系统。“With Science We Can”活动，不仅仅是一次宣传，更是一次行动的号召，呼吁全球社会共同努力，用科学的力量，创造一个更加美好的未来。正如其名，凭借科学，我们能够创造无限可能。

未来科技图景：气候危机下的科学、信任与行动

气候危机正以惊人的速度加剧，对我们的星球构成前所未有的威胁。尽管减轻气候变化影响的需求日益紧迫，但由于政治、社会和科学等多种因素交织，进展却显得异常缓慢。斯特恩报告等权威研究一再强调，不采取行动所造成的经济损失远高于减缓和适应气候变化的成本。然而，仅仅依靠呈现科学数据来唤醒民众和决策者已经远远不够。一个令人担忧的现象是，科学共识与公众认知之间存在日益扩大的差距，这种差距往往被虚假信息所利用，并导致对科学的信任度不断下降。这种趋势迫使我们重新评估气候变化沟通的方式和应对策略。这不仅仅需要技术创新和政策变革，更需要科学家角色的根本性转变，以及对阻碍有效气候行动的各种力量的更深刻理解。

科学遭遇政治阻力与公众信任危机

科学研究受到蓄意压制以及气候科学日益政治化是一个关键问题。在美国，联邦机构内的科学家面临资金削减、大规模解雇以及沟通限制等困境，这严重阻碍了有效政策的制定。这并非仅仅是一个学术问题，它直接影响我们理解和应对快速变化的世界的能力。对科学的攻击不仅仅体现在资金削减上，还包括针对敢于发声的研究人员的暴力威胁。令人欣慰的是，这种恐吓并未能阻止他们。越来越多的科学家正在拥抱行动主义，公开支持基层抗议活动，并签署公开信谴责对非暴力异议的刑事定罪。这种转变反映出他们日益认识到，面对文明威胁保持被动在道德上是站不住脚的。科学家们正在重新定义自己的角色，不再仅仅是“末日分析师”，而是积极参与到争取可持续未来的斗争中。他们认识到，自己的专业知识具有影响力，即使是简单的公开支持行为也能有效地对抗媒体妖魔化和政治打压。

另一方面，虚假信息的蔓延，特别是在TikTok等社交媒体平台上，正在积极破坏公众对气候变化的理解。全球见证组织的一份报告揭示了在COP29期间气候否定论的泛滥，有害评论往往无人监管。这种数字环境复杂化了遏制全球变暖的努力，并加剧了现有的科学信任危机。然而，这种不信任并非普遍存在。研究表明存在“信任差距”，人们对气候研究人员的信任度低于对一般科学家的信任度，尤其是在政治立场上存在明显的分歧。保守派尤其表现出对科学信任度下降的趋势，这使得建立广泛的气候行动支持变得更加困难。解决这个问题不仅需要揭穿虚假信息，还需要通过透明的沟通和与不同社区的互动来积极重建信任。危机本身的框架也很重要。“气候紧急状态”等术语的采用旨在通过传达紧迫感来激发行动，但这种框架的有效性仍然是一个有待商榷的问题。

气候变化与社会不公的交织

挑战不仅仅在于科学沟通和公众信任。气候变化与更广泛的社会问题（如不平等）的相互关联正变得越来越明显。“绿色新政”等提案认识到需要同时解决气候变化和社会经济差距问题。此外，气候变化充当了“威胁倍增器”，加剧了现有的脆弱性，并可能导致不稳定和冲突。理解这些复杂的联系对于制定有效和公平的解决方案至关重要。非政府组织（NGO）的角色也在不断演变，它们在支离破碎的国际谈判中努力寻求影响政策结果。数字创新为应对气候变化提供了有希望的工具，从监测排放到开发可持续技术，但其潜力取决于公平的获取和负责任的实施。

要应对这场危机，最终需要一种整合科学知识、政治意愿和社会正义的整体方法。尽管面临威胁和政治阻碍，科学家越来越多地参与到行动主义中，这标志着一个关键的转变——他们认识到被动观察的时代已经结束，积极参与对于捍卫未来至关重要。他们不再仅仅将自己视为知识的传递者，而是转变为变革的推动者，利用自己的专业知识和影响力来推动气候行动，并努力弥合科学与公众之间的鸿沟，在对抗气候危机的道路上发挥着越来越重要的作用。

迈向可持续未来的科技之路

未来，科技将扮演更加关键的角色。例如，人工智能和机器学习能够帮助我们更精确地预测气候变化的影响，优化能源效率，并开发出更有效的碳捕获技术。新型材料和储能技术的突破将加速可再生能源的普及。此外，区块链技术可以用于创建透明的碳交易市场，并确保环境政策的有效执行。然而，科技本身并非万能的解决方案。科技的开发和应用必须与社会公平相结合，确保所有人都能从中受益。与此同时，我们必须警惕科技带来的潜在风险，例如数据隐私问题和对环境的负面影响。

只有通过科技、政策和社会的共同努力，我们才能构建一个更加可持续的未来。科学家在其中扮演着至关重要的角色，他们不仅需要提供科学知识，更需要积极参与到政策制定和社会变革中，为地球的未来贡献力量。

人工智能，这个曾经只存在于科幻小说中的概念，如今已成为推动科学进步不可或缺的强大引擎。它不仅是数据分析的工具，更是重塑科学研究范式的关键力量。人工智能在科学领域的应用，正以惊人的速度和深度渗透到各个学科，催生着前所未有的创新浪潮。我们正站在一个由人工智能驱动的科学新时代的门槛上。

AI与科学的互促互进，构成了这个时代的核心驱动力。科学的挑战，如同磨刀石，不断打磨着AI技术的锋芒。为了解决复杂的科学难题，研究人员必须研发出更为精密的AI算法和模型。例如，在材料科学领域，预测新材料的性能，需要AI具备强大的机器学习能力，能够从海量数据中提取关键特征，并建立准确的预测模型。又如，在生物学领域，破译基因组数据的奥秘，需要复杂的神经网络模型，能够模拟基因之间的相互作用，预测基因表达模式。这些需求反过来推动了AI技术的不断创新和进步。

反之，AI计算方法的进步，如同开启了科学发现的“加速键”。AI能够处理海量数据，从中挖掘出隐藏的模式和规律，这些规律往往是人类难以凭借直觉发现的。通过这些发现，科学家们可以提出新的假设，验证理论，并加速实验进程。例如，AI驱动的图像识别技术，能够帮助科学家们更快速地分析显微镜图像，识别细胞结构，从而加速疾病诊断和药物研发。这种良性循环，如同滚雪球一般，加速着科学进步的步伐。近年来，诸如ACM推出的《ACM Transactions on AI for Science》之类的期刊的出现，正是为了记录和推动这种互促互进的关系而设立的，致力于发表展示科学挑战如何驱动新的AI发展，以及计算方法如何促进科学发现的研究成果。

为了适应AI与科学融合的趋势，学术界涌现出越来越多的新期刊和研究机构，专注于这个充满活力的领域。IOP Publishing与宋山湖材料实验室联合推出的全新开放获取期刊《AI for Science》（AI4S），正是一个鲜明的例子。这本期刊致力于发表在人工智能驱动的科学创新方面的原创研究、综述和观点，旨在促进学术交流，推动该领域的发展。此外，Journal of AI-Assisted Scientific Discovery等期刊也相继成立，专门关注AI辅助科学发现的研究。这些期刊的出现，为研究人员提供了一个交流思想、分享成果的平台，进一步推动了该领域的发展。

当前，AI在科学领域的应用已经渗透到多个学科，包括物理学、材料科学、化学、生物学、数学等。在物理学领域，AI被用于分析中微子、系外行星等复杂物理现象，帮助科学家们更深入地了解宇宙的奥秘。在材料科学领域，AI被用于预测新材料的性能，加速材料研发进程，为新一代电子设备、能源存储和航空航天材料的开发提供支持。在生物学领域，AI被用于基因组数据分析、蛋白质结构预测、药物发现等，为疾病诊断和治疗提供新的思路和方法。此外，生成式AI在药物发现、材料科学等领域的应用也备受关注，它能够生成新的分子结构、材料配方，从而加速科学研究的进程。

AI加速科学发现的实践已经取得了显著的成果。例如，SakanaAI的AI科学家正在彻底改变自动化研究的方式，能够自主地进行实验设计、数据分析和结果解释。他们设计的AI系统，可以像真正的科学家一样，提出假设、设计实验、收集数据、分析结果，并最终得出结论。这种自动化研究的方式，极大地提高了科研效率，解放了科学家们的精力，让他们能够专注于更具创造性的工作。在英国，人们正在积极探索如何利用AI加速科学发展，并将其作为一项国家战略。研究表明，AI已经加速了自然科学领域的新发现，通过对海量数据的分析，AI能够发现人类难以察觉的规律和联系。

当然，AI在科学研究中的应用也面临着一些挑战。数据的质量和可访问性，是AI能够发挥作用的前提。如果数据不完整、不准确或者难以获取，AI就无法从中提取有用的信息。算法的可解释性，也是一个重要的问题。如果AI做出的决策无法解释，科学家们就难以信任它，也难以从中学习。此外，伦理问题也需要认真考虑。例如，AI在药物研发中的应用，需要考虑到药物的安全性和有效性，以及患者的隐私和权益。

为了更好地利用AI加速科学发现，需要加强数据共享和开放，开发可解释的AI算法，并制定相应的伦理规范。只有这样，我们才能充分发挥AI的潜力，让它真正成为推动科学进步的强大引擎。

展望未来，随着AI技术的不断发展，AI将在科学研究中发挥越来越重要的作用。通过将AI与科学研究深度融合，我们有望在解决全球性挑战，如气候变化、疾病防治、能源危机等方面取得更大的突破。例如，AI可以被用于预测气候变化的影响，帮助我们制定更有效的应对措施；AI可以被用于加速新药研发，帮助我们战胜各种疾病；AI可以被用于开发新的能源技术，帮助我们摆脱对化石燃料的依赖。AI for Science 2025的会议和相关研究也预示着AI与科学的融合将更加深入，并带来更多颠覆性的创新。一个由人工智能驱动的科学新时代，正在加速到来。

科学传播领域正经历着前所未有的变革，而这场变革的核心驱动力正是视频技术的崛起。长久以来，深奥的科学知识往往被束缚在学术期刊和专业的报告之中，与普罗大众之间横亘着一道难以逾越的鸿沟。但随着短视频平台的异军突起，以及诸如动画视频摘要等创新传播形式的涌现，科学信息得以以空前的速度和便捷性渗透到社会各个角落。这种转变不仅重塑了科学传播的面貌，更对公众的科学认知和理解产生了深远的影响，预示着未来科技传播的新趋势。

易读性效应：简化传播的双刃剑

科隆媒体心理学家团队在Kai Kaspar教授的带领下，进行了一项开创性的研究，揭示了一种名为“科学普及的易读性效应”的现象。这一效应表明，当科学信息被过度简化，以迎合非专业人士的理解能力时，受众往往会对其自身对信息的理解程度产生过高的评估。换言之，越容易理解的视频，反而越容易让人产生一种虚假的理解感，进而可能导致错误的判断和决策。这种现象并非视频传播所独有，早前的研究已经证实，即使是文本形式的科学普及读物，同样可能诱发类似的认知偏差。未来的科学传播需要更加注重对这种潜在风险的防范。

视频传播的机遇与挑战

视频作为一种融合了视觉和听觉信息的媒介，在科学传播中被广泛认为是一种有效的工具。它能够生动形象地展示复杂的科学概念，显著提高受众的参与度和理解度。然而，过度依赖视频的简化特性，可能会忽略科学研究固有的复杂性和不确定性，从而导致公众对科学产生误解。例如，为了追求视觉冲击力和信息传递的效率，动画视频摘要往往会省略关键的细节和前提条件，使得科学结论显得过于简单和绝对。此外，视频的叙事方式和情感渲染也可能无形中影响受众对科学信息的客观评估，这也是未来在科学传播中必须警惕的问题。

应对策略：去偏差与民主化

为了有效应对易读性效应带来的潜在风险，研究人员正在积极探索通过“去偏差视频”来减轻其负面影响。这类视频通常会在呈现科学信息之后，加入一些提示和警示，提醒受众注意科学研究的局限性和不确定性，鼓励他们进行批判性思考。例如，视频可以强调研究样本的规模、实验设计的缺陷、以及结论的适用范围等关键信息。通过这种方式，可以帮助受众更全面、更客观地理解科学信息，避免陷入过度自信的陷阱。更为重要的是，科学传播者需要转变观念，从传统的“赤字观”向“民主观”转变。赤字观认为公众缺乏科学知识，需要通过单向的科学传播来填补知识空白。而民主观则强调，科学传播应该是一种双向互动，鼓励公众积极参与到科学讨论中，共同构建科学知识。这预示着未来的科学传播将更加注重互动性和参与性，而非单方面的知识灌输。

此外，利用短视频平台进行科学传播也需要更加谨慎。欧洲运动科学杂志通过X平台（原Twitter）发布动画视频摘要、作者提供的视频摘要或仅标题信息，以评估不同形式的视频摘要对文章影响力的影响。研究表明，视频摘要能够有效地提高文章的曝光度和引用率，吸引更多的读者关注科学研究。同时，短视频平台也为科学传播提供了新的机遇。通过新闻解读、专家访谈、动画演示等多种形式，科学机构可以将复杂的科学知识以生动有趣的方式呈现给公众，扩大科学传播的受众范围，传递真实的科学信息。

总而言之，视频技术的应用，正日益改变科学传播的面貌。然而，在利用视频进行科学传播的同时，也需要注意优化视频的设计和内容，确保科学信息的准确性和完整性。这包括选择合适的视觉元素、清晰的叙事结构、以及准确的科学术语。此外，还需要关注视频的受众特征，根据不同受众的需求和认知水平，调整视频的呈现方式和内容深度。视频作为一种强大的科学传播工具，既带来了机遇，也带来了挑战。只有通过科学的设计和负责任的传播策略，才能充分发挥视频的优势，促进科学知识的普及和应用，最终实现“科学融入社会”的宏伟目标。在未来的科技发展中，科学传播将扮演越来越重要的角色，而如何平衡传播的便捷性与信息的准确性，将是所有科学传播者需要持续思考和探索的问题。

人工智能的浪潮正席卷全球，而在这场科技革命中，中国正以令人瞩目的速度崛起。近日，智谱AI获得高达10亿元的战略注资，并得到上海浦东张江的大力支持，同时重磅开源了GLM-4.1V模型，无疑为中国人工智能的加速发展注入了强大的动力，预示着AGI（通用人工智能）的实现又近了一步。

智谱AI此次获得巨额融资，是资本市场对其技术实力和发展前景的高度认可，更是浦东张江乃至整个上海对人工智能战略布局的重要一步。浦东张江作为中国科技创新的高地，汇聚了大量的人才、技术和资金，其对智谱AI的支持，不仅体现在资金方面，更在于政策、人才引进和产业协同等多个维度。这种全方位的支持，将为智谱AI的发展提供坚实的保障，助力其在激烈的市场竞争中脱颖而出。地方政府的积极参与和引导，正在成为中国人工智能产业发展的重要推动力。

GLM-4.1V的开源，是智谱AI在技术创新上的又一重要里程碑。开源意味着将核心技术开放给开发者和研究者，鼓励他们基于GLM-4.1V进行二次开发和创新应用。这种开放的策略，将极大地降低人工智能技术的应用门槛，吸引更多的开发者和企业加入，从而形成一个庞大的生态系统。GLM-4.1V作为多模态大模型，能够处理图像、文本等多种类型的数据，这为开发更加智能、更加人性化的应用提供了可能。例如，可以利用GLM-4.1V开发智能客服系统，不仅可以理解用户的文字提问，还可以识别用户上传的图片，从而提供更加精准的解答。也可以应用于自动驾驶领域，通过识别路况图片和文本信息，实现更安全的驾驶。这种多模态的能力，将极大地拓展人工智能的应用场景，加速人工智能技术在各行各业的渗透。

AGI的进程离不开智能体的进化，而智谱AI正在这个关键领域进行着积极探索。AI Agent（智能体）不再仅仅是执行特定任务的工具，而是能够像人类一样思考、学习和解决问题的智能伙伴。智谱AI通过“模力社区-智谱大模型MaaS平台”，让企业能够以更高效、更低成本的方式调用GLM全栈能力，构建各种智能体应用。想象一下，未来每个人都拥有一个专属的AI Agent，它可以根据用户的需求，自动完成各种任务，例如预定机票、安排日程、撰写报告等。这将极大地提高生产效率，解放人们的时间和精力，让人们能够专注于更具创造性和价值的工作。智谱AI在智能体领域的布局，预示着人工智能将朝着更智能、更自主的方向发展，最终实现AGI的目标。

此次融资的意义不仅仅在于资金的注入，更在于战略资源的整合。智谱AI可以借助浦东张江的优势，吸引更多的人才和技术，加速技术创新和产品研发。同时，也可以与张江的其他企业进行合作，共同推动人工智能技术的应用和普及。这种产业协同，将形成一个良性循环，促进整个区域的人工智能产业发展。可以预见，在政府、资本和企业的共同努力下，智谱AI将迎来更加辉煌的未来，为中国人工智能产业的发展做出更大的贡献。

在人工智能浪潮席卷全球的今天，多模态大模型正成为科技巨头们竞相追逐的焦点。文本和图像生成领域已取得令人瞩目的进展，而视频生成，这一更具挑战性的领域，也正迎来颠覆性的突破。近日，百度正式发布了其自主研发的视频生成模型MuseSteamer，并同步推出了视频产品平台“绘想”，这标志着百度在AI视频生成领域迈出了关键一步。这一举动不仅彰显了百度在技术研发方面的雄厚实力，更预示着AI视频生成技术将加速商业化进程，并对广告、教育、娱乐等多个行业带来深刻的影响。

AI视频生成技术的商业化加速

MuseSteamer的发布，预示着AI视频生成技术商业化的加速。传统的视频制作流程复杂且成本高昂，极大限制了内容创作的效率和规模。AI视频生成技术的出现，有望打破这一瓶颈，大幅降低视频制作的门槛和成本，使更多人能够参与到视频内容的创作中来。这将催生出全新的商业模式和应用场景，为各行各业带来创新机遇。例如，电商平台可以利用AI快速生成商品展示视频，提升用户购物体验；企业可以利用AI制作宣传片和培训视频，降低营销和培训成本；个人用户可以利用AI创作个性化的视频内容，分享生活点滴。可以预见，AI视频生成技术将成为推动数字经济发展的重要引擎。

MuseSteamer的技术创新与优势

百度此次发布的MuseSteamer模型，是基于深度学习技术的结晶，具备高效生成多样化视频内容的能力。相较于以往的视频生成模型，MuseSteamer最为突出的优势在于其对中文的深度理解和精准生成能力。据了解，MuseSteamer是全球首个实现中文音视频一体化生成的视频模型，这意味着用户只需输入简单的中文指令，即可生成高质量、符合需求的视频内容。这一特性对于庞大的中文用户群体来说无疑具有巨大的吸引力，也为百度在中文市场拓展AI视频生成业务奠定了坚实的基础。此外，MuseSteamer模型还采用了先进的图像处理和视频编码技术，能够生成清晰流畅、色彩丰富的视频内容，满足用户对视频质量的更高要求。其在运动控制和场景理解方面的能力也得到了显著提升，能够生成更加逼真自然的视频效果。

百度AI生态的战略布局

MuseSteamer的发布并非孤立事件，而是百度在人工智能技术领域长期投入和战略布局的必然结果。近年来，百度在人工智能领域持续发力，先后推出了文心一言等一系列大模型产品，并在智能驾驶、智能云等领域取得了显著进展。此次发布MuseSteamer，是百度在多模态大模型领域的又一次重要布局，也是其构建AI生态的关键组成部分。通过将MuseSteamer与文心一言等其他AI产品进行深度整合，百度可以构建一个更加完善和强大的AI生态系统，为用户提供更加全面和智能化的服务。同时，百度还推出了“绘想”平台，为用户提供了一个简单易用的视频创作工具。用户可以通过“绘想”平台，借助MuseSteamer模型，轻松生成各种类型的视频内容，无需具备专业的视频制作技能。这进一步降低了视频创作的门槛，吸引了更多用户参与到AI视频生成技术的应用中来。

当然，任何新兴技术的发展都伴随着挑战。AI视频生成技术在快速发展的同时，也面临着诸多需要解决的问题。如何保证生成视频的质量和真实性？如何避免生成虚假信息和不良内容？如何保护知识产权？如何应对AI可能带来的就业结构变化？这些问题需要政府、企业、学界以及社会各界共同努力，制定相应的规范和标准，才能确保AI视频生成技术的健康可持续发展。同时，我们也需要加强对AI伦理的关注，确保AI技术始终服务于人类福祉，而不是被滥用。

在未来，我们有理由相信，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI视频生成技术将在更多领域发挥重要作用，为人们的生活和工作带来更多便利和创新。它将颠覆传统的视频制作模式，催生出全新的内容创作生态，并最终改变我们与世界互动的方式。而百度作为AI视频生成领域的先行者，将在这一变革中扮演重要的角色，引领AI视频生成技术的发展方向。