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#人类靠轮廓识物AI不行##研究发现AI识别形状能力不足#【研究发现人工智能识别形状能力不足】据德国《法兰克福汇报》网站9月20日报道，无论猫、蝴蝶还是汽车：即使只能看到粗略的轮廓，人类依然能够准确识别物体和生物。然而，对于人工智能(AI)而言，这往往是一道难以逾越的障碍。纽约大学格罗斯曼医学院的研究团队在《交叉科学》杂志上发文称，在识别整体形状和剪影方面，现代图像识别程序的表现远逊于人类观察者。原因在于两种算法的工作原理存在根本差异：人脑优先处理整体形态，而即使是先进的深度神经网络，主要关注的也是局部细节、表面图案和纹理。哪怕是轻微的图像失真或典型细节缺失，都会迅速扰乱这些系统。在此次研究中，研究团队将受试者的视觉识别表现与200多个结构和训练方式各异的深度神经网络进行了对比。为此，研究人员系统地对来自48个日常类别的240张图像进行了处理。展示的内容包括没有任何内部结构的纯黑剪影，以及没有明显轮廓的孤立图案(如毛皮纹理)。此外，研究还使用了由许多小物体紧密排列、从而填满整个画面的图像，虽然保留了内部细节，但典型的轮廓已被破坏。在所有测试条件下，200多个AI模型均未能完全模仿人类的识别模式。当只能通过捕捉整体轮廓来识别对象时，计算机算法的表现始终不如人类受试者。在后续的一项实验中，这种差异表现得尤为明显，该实验将局部细节与整体形状分离：研究者用许多小叉号填充了物品和动物的轮廓。虽然人类仍然能够根据外部轮廓轻松识别出物体，但大多数AI模型却大错特错。它们将猫或蝴蝶的剪影成批地识别为“填字游戏”、“窗棂”、“锁子甲”或“线虫”，因为这些小十字图案完全主导了算法的分析结果。研究团队强调，尽管当今的图像识别模型经过了海量人类拍摄的照片训练，但它们绝不像人们常认为的那样接近人类。诚然，那些同时接受图像和配套文本训练的先进系统，其整体识别准确率明显比传统的图像识别网络更接近人类水平。但一旦整体形态被破坏或被孤立评估，它们的优势便会消失。这些研究结果对实际应用具有关键意义：AI系统要在机器人技术、自动驾驶领域，或是在为视障人士设计的视觉假体及脑机接口中可靠运行，就必须在雾天、黄昏或视线受阻的情况下也能做出可靠的判断。在这种情况下，人类会本能地依靠大致轮廓来识别图像。研究团队指出，该研究为未来如何训练算法以发展出更全面、更稳健的视觉能力提供了宝贵线索。（编译/钟思睿）

人工智能DataScientist机器学习算法加拿大求职不懂就问系列Jevllm大语言模型

金一南将军曾表示：未来，对人类威胁最大、最可怕的，不是核武器，而是AI技术！美军早将AI视作“颠覆战局”的核心技术，人工智能若进入战场，将带来毁灭性打击......核武器可怕，人类至少知道它可怕。真正让军事专家越来越警惕的，是另一种看不见硝烟的变化：算法开始钻进侦察系统、指挥链和武器平台。机器不会困，不会犹豫，计算速度还快得吓人。问题也恰恰在这里，一旦判断错了，错误同样可能以机器速度被放大。金一南的这个判断，真正值得关注的并不是“AI和核武器谁更厉害”这种简单比较，而是战争门槛和战争节奏正在发生变化。核武器威力巨大，但使用受到严密指挥体系和战略威慑约束。军事AI却可以分散进入无人机、情报处理、目标识别、后勤保障和指挥辅助系统，像水一样渗进整个作战链条。美军在这条路上布局很早。2017年启动的“马文项目”，就是利用算法帮助处理无人机视频和图像信息，提高识别目标的效率。到了2026年，美方又公开提出打造“人工智能优先”的作战力量，要求人工智能进一步嵌入数据、模型、基础设施和作战应用。说得直白一点，美军想做的已经不是给几架无人机装个聪明程序，而是让整套战争机器越来越依赖算法。这种变化到了今年下半年更加明显。8月，美陆军在“沙丘项目”中测试自主卡车、机器人破障装置、无人机集群、探雷设备和反无人机系统，把多种无人平台塞进一条作战流程里。9月10日，美陆军研究机构又公布人工智能、自主技术和机器人系统协同研究进展，重点之一就是让士兵与多种自主平台实时配合。更值得注意的是，美陆军9月1日宣布推进“泰坦”系统生产。这是一种人工智能赋能的机动情报地面站，可以融合多源传感器数据，辅助目标识别和定位，并压缩从发现目标到火力响应之间的时间。过去战场上常说“发现即摧毁”，如今人工智能正在努力把中间那串人工分析、传递、核对的流程继续缩短。听起来效率很高，可战场不是数学考试。人工智能依赖数据训练，也会受到错误数据、欺骗信息、电子干扰和算法偏差影响。中国军网9月15日刊文特别提醒，智能系统虽然擅长计算战场态势、优化方案，但面对信息残缺和随机因素密集的复杂环境，依然存在明确的能力边界。机器算得快，不等于机器永远算得对。美陆军9月17日公开讨论未来战场人工智能应用时，也不得不强调人的判断依然关键。这其实说明一个很朴素的道理：算法可以帮忙出主意，却不能把战争责任一股脑甩给机器。否则机器答错一道题，代价可能不是扣几分，而是真正的人员伤亡。这也是军事人工智能最危险的一面。假如侦察系统误判，后面的算法又自动把错误目标送进火力链，原本一个环节的错误，就可能变成整套系统的高速误判。当无人机、无人车和自动化火力平台数量越来越多，指挥员面对的甚至不是一台机器，而是一群机器。谁决定开火，谁负责停止攻击，发生误判以后责任落到哪里，这些问题都不是一句“智能化”能够糊弄过去的。速度越快，越需要可靠的安全阀；自动化程度越高，越不能把人的控制权悄悄拿掉。中国对此提出的原则一直很清楚。2026年6月，中国代表在联合国有关军事领域人工智能问题的会议上强调，要坚持慎重负责和人道主义原则，防范战略误判与冲突升级，确保有关武器系统始终处于人类控制之下，并明确人是最终责任主体。到了9月，中方在联合国有关人工智能与和平安全问题的会议上再次提出，应避免战略误判和军备竞赛，反对把有关武器用于无差别攻击或蓄意袭击平民。这套思路并不排斥技术发展，而是强调技术越先进，责任边界越要清楚。中国军网9月1日也指出，信息化战争正加速向智能化战争形态演变，无人机、无人艇、无人战车等无人系统已经开始成体系运用。技术潮流挡不住，关键在于谁能既掌握技术，又守住规则。只顾追求机器更快、更狠，最后很可能把“聪明武器”变成失去约束的危险放大器。金一南这番警示真正值得琢磨的地方，是把视线从爆炸威力转向了战争控制权。核武器让人害怕的是毁灭规模，军事人工智能令人担忧的则是速度、扩散和决策失控。人工智能可以迅速整理战场信息，却也可能把错误以过去难以想象的速度传遍整个作战体系。未来的军事竞争，不能只比谁的算法跑得快，也要比谁更懂得给算法装上“刹车”。中国需要持续提高人工智能、无人系统和智能化指挥能力，也需要坚持人类最终控制、责任可追溯和安全可控。科技进步的价值，是让国家更有能力维护和平、保护人民，而不是让战争变成一套无人负责的自动程序。机器可以越来越聪明，却不能替人类承担战争责任。真正值得警惕的，并不是某一天机器人突然变成电影里的反派，而是人类在追求效率时，悄悄把最后的判断权也交了出去。守住这条线，才是人工智能进入战场之后必须守住的安全底线。

从第一性原理（FirstPrinciples）出发，剥离商业资本、算法架构和代码逻辑的外衣，人工智能在物理底座上本质是一个“局部的、高速的、高密度的信息处理与熵减过程”。基于物理学的基本定律，随着人工智能向更高阶的智能体（Agent）和超大规模集群演进，将浮现出的最大根本性问题是：热力学极限与能源-散热约束（TheThermodynamicandEnergy/HeatBottleneck）。一、核心第一性原理推导*信息的物理本质与朗道原理（Landauer'sPrinciple）*原理：信息不是抽象的数学符号，而是物理实体。根据朗道原理，任何逻辑上不可逆的信息操作（如抹除比特、更新神经网络权重）都必须向环境释放不可逆的最低限度热量。*推导：随着AI从参数规模的堆砌转向全天候运行的Agent网络，海量参数的高频交互意味着每秒有数以万亿计的比特在翻转。计算的终点不是代码，而是热耗散。*局部秩序化与宏观熵增的对抗*原理：热力学第二定律指出，孤立系统的熵只能增加。智能的本质是局部系统通过消耗外部能量来构建秩序、降低内部熵值的“耗散结构”。*推导：AI发展速度越快，意味着人类在局部创造“超高智力秩序”的速度越快，这必将以向地球生态环境排放巨额废热为绝对代价。当AI的能耗膨胀到可与人类社会常规工业能耗相匹敌时，地球的热容量和生态承载力将亮起红灯。*芯片级热密度的物理墙（ThermalWall）*推导：当晶体管尺寸逼近物理极限，算力密度的增长速度远超散热技术的演进速度。未来的核心矛盾不再是“造不出更多芯片”，而是“产生的热量无法及时排出去”。如果芯片温度突破材料物理阈值，半导体将直接发生物理失效。*能源供给与电网响应的时间差*推导：AI对电力的爆发式需求遵循摩尔定律或指数级增长，而人类社会的能源基础设施（如核电站、特高压电网、清洁能源基地）建设周期长达数年至十年。这种数字世界的指数级狂飙与物理世界的线性基建之间的错位，将引发严重的能源断层。二、总结当前AI狂飙突进表面上面临的是算法、数据或资金问题，但运用第一性原理穿透表象，最终决定人工智能天花板的，是物理世界的能量账本与热力学红线。如何在不突破地球和物理极限的前提下提升“单瓦特算力（Energy-to-IntelligenceRate）”，将是决定AI生死存亡的最核心命题。您认为在突破这一物理瓶颈的过程中，光电混合集成（如硅光芯片、CPO光模块）等底层技术的演进，能否为下一代AI争取到足够的能效空间？

人工智能产业步入爆发式增长期，中国AI产业虽在算法迭代、应用落地层面快速追赶，但算力基础设施曾长期面临“供给不足、成本高企、生态待建”三重挑战@华为计算

AI在军事领域的大规模应用，正把战争从“钢铁对钢铁”推向“算法对算法”。全球已进入智能化军备竞赛的快车道。2026年美国国防部发布《人工智能加速战略》，明确将“加速美国军事人工智能主导地位”作为核心目标，俄罗斯、英国、日本等国也相继推出国家级军事AI发展战略。Ai技术不再是核大国的专属特权，中小国家可通过商用AI技术快速补齐军事能力短板，打破传统军事强国的技术垄断，全球军力平衡被快速重塑。

AI渲染这思路没毛病——用算法猜像素，比硬算省力气，画质还能往上够一够。以前手机GPU单核猛干，现在NPU也来搭把手，相当于画画的时候旁边坐个助手帮你补细节，效率确实高。但有个前提：游戏得适配。芯片再猛，游戏厂商不接招，那也是白搭。希望别搞成"我支持了但你没优化"的尴尬局面。总之方向对，玩家受益，慢慢来就行。

小明老师广东算法逻辑营销与传媒心理学密训第二天上午1.检索家族中权利、金钱、学术中的强联系助力个人发展。2.周公是强联系的顶级水平。3.群体的心理、道德、伦理是什么，AI判断价值的标准是什么？4.拉康理论中的大他在过去和现在的区别。过去是家族，现在是互联网的群体，是AI。咨询需要调整的方向。5.当下经济决定政治，政治影响文化，社会语境变化，流行品类，带来的时代的共病。6.心理咨询不是独立学科,是社会学的一个分支,横跨自然科学、社会学等学科内容.7.工业经济时代从集体到个体的变化，AI时代从互联网搜索阶段到主动分发的变化，AI重构服务业和工业生产。8.区别人类和AI的思考模式，舍得，做局，做势，类比孙子兵法中的内容。9.AI对用户行为预测，利用人类惯性思维模式把人关在思维茧房中，培养用户习惯。10.用户思维法则去做传媒，用戏剧演员描述表达的程度，满足大众想象，情绪外放、表演夸张、过分。11.咨询师的传媒内容是：来访者对咨询师、对营地的想象状态。12.AI进化已经从关键词检索到语义分析，抓取特征向量推荐分发。13.传媒内容的价值判断和代入角度精准度。14.认知赛道：不管对错，有二元对立、一元绝对强迫、极端化偏执的特点。15.赛道包括认知、情绪、关系、价值、擦边、制作过程、剧本，安全感（安抚、警觉）、食、性、气味、情感、舞蹈、音乐、地域等内容，与人的大脑需求精准绑定。

没有中国，世界会怎样？美国资本家恨死中国了。没有中国，美国早就把全球AI和高端芯片领域彻底垄断了，全世界都得任人拿捏。很多人平时没太留意，咱们现在闷头搞的科技突破，其实是在给全世界挡下最要命的霸权镰刀。在全球科技竞争越来越激烈的今天，一块芯片、一套算法、一个人工智能模型，已经不只是商业产品，更关系到未来产业格局。过去几十年，部分西方企业凭借技术和市场优势，占据了信息产业的重要位置。但当中国开始在人工智能、高端制造、芯片产业链等方向持续突破时，原本看似牢固的技术壁垒，开始出现新的变化。如果世界少了一个拥有完整工业体系、庞大应用市场和持续创新能力的中国，全球科技生态会不会变成少数企业说了算？这个问题，正在现实竞争中给出答案。近年来，美国不断加强对先进芯片出口的限制，希望通过控制关键技术环节保持优势。但科技发展有一个规律，封锁可以增加困难，却很难阻止一个拥有完整产业体系的大国持续追赶。中国没有选择停留在等待别人供应的道路，而是在芯片设计、人工智能、大数据、云计算等领域不断补齐短板。工信部门提出，要推动人工智能与信息通信融合发展，加强高端训练芯片、多模态算法等关键技术研发，打造更加完整的产业生态。过去有人认为，只要限制先进芯片，中国人工智能产业就会被卡住。但现实的发展并没有按照这种剧本推进。中国企业、高校和科研机构不断探索新的技术路线，在算法优化、模型训练效率、应用场景开发等方面持续投入。人工智能竞争并不是简单比谁拥有最贵的设备，而是比谁能把技术真正落地。中国拥有全球规模领先的制造业体系，大量工业场景、交通场景、能源场景和消费场景，为人工智能应用提供了丰富土壤。一个模型如果只能停留在实验室里，它只是展示品；能够进入工厂、医院、城市管理体系，才真正产生价值。与此同时，中国也在推动人工智能开源生态建设，让更多企业和开发者能够参与技术创新。相关规划提出，要支持人工智能开源社区发展，推动算法、算力、数据等要素协同创新。这背后其实是一场关于科技发展模式的竞争。一种模式强调少数企业掌握核心技术，然后通过专利、生态和市场规则获得长期优势；另一种模式则更强调扩大技术应用，让更多产业和国家能够分享科技发展的成果。美国企业界对于对华技术限制也存在不同声音。部分美国科技企业担忧，过度限制不仅影响中国市场，也可能让美国企业失去全球竞争机会。美国对华芯片出口政策不断调整，本身也反映出全球半导体产业链高度关联，谁都无法完全脱离世界市场。从更大的历史视角看，中国科技发展的意义，并不只是争夺某一家企业的市场份额，而是在推动全球科技竞争更加多元。过去一些关键技术领域容易形成少数国家和企业主导的局面，而中国的快速发展，让全球产业格局出现更多选择。当然，科技竞争不会一夜结束。芯片制造、基础软件、核心设备等领域依然需要长期积累。真正的科技强国，不靠短期口号，而靠持续投入、人才培养和产业协同。中国推进自主创新，本质上是为了掌握自身发展的主动权，同时也为全球产业链稳定提供更多可能。未来人工智能时代的大门已经打开，谁能够提供更高效、更普惠、更安全的技术方案，谁就拥有更大的影响力。而中国正在努力走出一条自主创新与开放合作并行的发展道路。

网易鸿蒙你还别说，网易云音乐随机听歌，只要你完播几首喜欢听的，算法就会锁定你的爱好，歌曲推送精准度还是很高。其他音乐APP随机听，基本上都是推送充钱的流量歌、AI歌，实在受不了。​​​

从简单对话到仿生情绪表达，背后是算法和机械结构的多重突破。不断探索情感交互，让智能不止会干活，还能学会共情。全球首款会流泪的机器人来了​​​

#普通人如何抓住AI新经济#我倒觉得，普通人去追那些高深的Token、算法底层，实在力所不逮，也没必要硬挤。立足本职工作，把AI当成一个顺手的工具，就是不错的选择。比如做市场的人，可以用AI辅助大数据，快速跑一遍SWOT分析，把竞品动态、用户反馈梳理得清清楚楚；做研究或写报告的人，能让AI帮忙做文​普通人如何抓住AI新经济我倒觉得，普通人去追那些高深的Token、算法底层，实在力所不逮，也没必要硬挤。立足本职工作，把AI当成一个顺手的工具，就是不错的选择。比如做市场的人，可以用AI辅助大数据，快速跑一遍SWOT分析，把竞品动态、用户反馈梳理得清清楚楚；做研究或写报告的人，能让AI帮忙做文献收集和初步判断，省下大量翻找的时间；日常写材料、改稿子，也可以先让AI搭个框架、润色语句，自己再精修。这样一来，你不必成为技术专家，却能实实在在提升效率，把精力留给真正需要人判断和创造的部分。工具用好了，普通人也能在AI新经济里找到自己的位置。

普通人如何抓住AI新经济我倒觉得，普通人去追那些高深的Token、算法底层，实在力所不逮，也没必要硬挤。立足本职工作，把AI当成一个顺手的工具，就是不错的选择。比如做市场的人，可以用AI辅助大数据，快速跑一遍SWOT分析，把竞品动态、用户反馈梳理得清清楚楚；做研究或写报告的人，能让AI帮忙做文献收集和初步判断，省下大量翻找的时间；日常写材料、改稿子，也可以先让AI搭个框架、润色语句，自己再精修。这样一来，你不必成为技术专家，却能实实在在提升效率，把精力留给真正需要人判断和创造的部分。工具用好了，普通人也能在AI新经济里找到自己的位置。

短视频看多了，人戾气可能会变重。因为短视频平台的核心资产是算法，通过给作品打标签和统计用户浏览数据，形成特定的推荐名单，使人越看越能看到自己喜欢的类型。这种方式可以使人一时很爽，但也不可避免的陷入观点极端化、情绪剧烈波动的陷阱，其状态越来越趋向精神病人。

《好雨知时节》登顶热播榜快一个月了那些说改算法的，所有剧都涨了，也就不影响整体排名吧[思考]​​​

天下苦算法过度修饰久矣！这一次OPPO跳出美颜内卷，回归影像本真。FindX10哈苏超清原相机，用硬件还原真实光影与原生肤色，让拍下的画面，就是眼睛所见的真实瞬间。OPPOFindX10​​​

最近看到一个挺有意思的开源项目，叫show-me，是HumanLayer团队做的一个Skill。它干的事情说白了就一句话：帮你把正在聊的话题，用最直观的方式画出来。先说它怎么处理逻辑和算法。遇到这类内容，它不会给你写一大段文字解释，直接用伪代码呈现。比如一个保存操作，内容没变就返回缓存，变了就写​最近看到一个挺有意思的开源项目，叫show-me，是HumanLayer团队做的一个Skill。它干的事情说白了就一句话：帮你把正在聊的话题，用最直观的方式画出来。先说它怎么处理逻辑和算法。遇到这类内容，它不会给你写一大段文字解释，直接用伪代码呈现。比如一个保存操作，内容没变就返回缓存，变了就写入新内容，几行代码一目了然。然后是程序运行时的调用关系。它会画成一棵调用树，谁调用了谁，层级关系清清楚楚。比如提交表单这个动作，底下先创建会话，再保存提示词，再启动代理，最后跳转页面，一层一层往下排，看一眼就知道整个流程。碰到前端UI的结构，它会画组件树，把状态和模块边界标出来，连文件路径都给你写上。这样你一看就知道哪个组件在哪个文件里，谁嵌套了谁。如果是多个组件之间的交互，比如用户点了一个按钮，UI把请求发给后台，后台再把结果流式返回，这种场景它会用Mermaid时序图来画，箭头指来指去，交互过程一眼就能跟上。还有一个很实用的功能：diff视图。当你已经知道整体结构长什么样，只是想看哪里改了，它就用加号减号标出变化的部分。组件变了、文件目录调整了、调用链多了一步，都能用这种方式展示。不用重新看一遍全貌，只看变化就够了。不过如果大部分内容都是新的，它就不省略了，直接给你完整的代码块，方便你直接复制去用。最后，遇到那种特别复杂的场景，文字和简单图表都搞不定的，它会生成一个HTML文件，做成图表、信息图，甚至小型幻灯片，配色和排版都跟着产品风格走，手机和电脑都能看。整个设计思路就一个原则：挑最小的视图，把关键点说清楚。不堆砌，不炫技，该用哪种就用哪种，甚至大多数时候只用其中一两种。够用就好。传送门：github.com/humanlayer/skills/blob/main/plugins/show-me/skills/show-me/SKILL.md科技先锋官HowIAI

为什么现在开店都说“不如做品牌”？曾经的创业共识，是租铺开店、入驻平台，靠着地段与人流就能稳稳赚钱。如今行情彻底反转，越来越多创业者宁愿慢下来打磨品牌，也不愿盲目开店扩张。看似是经营选择的转变，实则是商业底层逻辑的彻底重构，渠道、算法、用户的三重变革，早已终结了“开店就能赚钱”的粗放时代。单纯开店的生意，本质是吃渠道红利，可这份红利早已彻底枯竭。早些年线下旺铺自带自然客流，线上新店有平台普惠流量扶持，无需深耕口碑、打磨特色，靠信息差和地段优势就能成交。现在线下房租、人工、物料成本持续攀升，同类门店遍地内卷，路人客流极度分散，再也没有躺赚的地段。线上更是陷入流量困境，行业数据显示中小商家获客成本连年上涨，转化率持续走低。普通店铺没有核心辨识度，只能靠低价补贴抢单，赚最微薄的差价，一旦渠道扶持终止、地段热度褪去，门店生意就会瞬间崩塌，从头到尾都是依附渠道的被动生意，留不下任何属于自己的资产。平台算法的迭代升级，进一步锁死了普通店铺的生存空间，也让品牌的优势无限放大。早年平台流量靠关键词、店铺层级分配，新店只要铺货到位就能分到流量。如今AI算法主导流量分发，核心逻辑早已从“货找人”转变为“择优分发”。平台更青睐高信任、高复购、高口碑的品牌账号，普通小店只能靠付费投流换曝光，陷入“不投流没订单、投流就亏钱”的死循环。更残酷的是，店铺的流量、排名、权重全部掌控在平台手中，规则微调就能让小店业绩断崖下滑。品牌却能跳出算法绑架，沉淀用户心智，形成“人找货”的主动流量，用户会主动搜索、主动复购，流量成本更低、转化更稳定，完全摆脱对平台算法的单一依赖。消费者的决策逻辑变迁，是品牌化浪潮最核心的推力。当下商品严重过剩，同品类产品同质化严重，用户早已告别单纯比价的消费阶段。信息透明的时代，大家可以轻松对比价格、成分、品质，比价之后，人们不再执着低价，反而愿意为确定性的信任、稳定的品质、独特的价值审美付费。普通门店只能提供单次交易，用户消费过后毫无记忆点，很容易被更低价格的同行替代。品牌恰恰是最好的信任背书，能帮用户省去繁琐的对比成本，用长期口碑、稳定品控锁住用户心智。年轻群体的文化自信与审美觉醒，更是加速了这一进程，大家更愿意为有态度、有内核、有辨识度的品牌买单，而非千篇一律的门店货品。很多人误以为做品牌就是抛弃门店，实则二者从来不是对立关系。门店是交易场景，品牌是商业护城河。开店做的是短期流水，赚的是辛苦差价；做品牌攒的是长期资产，收获的是用户、口碑与行业壁垒。开店的门槛越来越低，倒闭的速度越来越快，真正能穿越周期、抵御内卷的，永远是深入人心的品牌力量。各位读者你们怎么看？欢迎在评论区讨论。

提到以色列，很多人听过“创业之国”这个名号。国土不大、资源匮乏，却诞生了大量硬核科技企业。但它并不是全领域通吃，是部分细分赛道顶尖，完整工业体系存在明显短板，这点要客观看待。✅优势赛道盘点1️⃣网络安全｜全球第一梯队以色列有著名的8200情报单位，大量退役技术人才流入民间创业，全球20%的网络安全初创公司出自这里。CheckPoint发明了状态检测防火墙；Wiz云安全公司被谷歌天价收购；大量政企、金融机构都在用以色列的安全方案，攻防技术实战经验非常足。2️⃣军工防务科技（实战加持）铁穹防空系统、箭式反导、大卫投石索多层反导体系，经过真实战火检验；IAI以色列航空工业，苍鹭系列无人机、机载雷达、侦察卫星，大量销往全球各国。电子战、情报信号处理、光电侦察是长板；短板在于大规模重装备制造，大吨位舰艇、重型战机本国造不出来，高度依赖进口平台。3️⃣自动驾驶与半导体Mobileye，可以说是辅助驾驶行业的标杆，宝马、丰田等大量车企采用它的视觉方案，英特尔曾153亿美元完成收购。英特尔海法研发中心，参与酷睿i7处理器研发；本土200多家半导体企业，强在芯片设计、算法、检测，但芯片制造高度依赖海外工厂，本土完整晶圆制造能力有限36氪。4️⃣医疗科技胶囊内窥镜、微创手术器械全球知名，医疗器械专利数量很高，很多医院的微创设备都有以色列技术背景。5️⃣沙漠农业科技滴灌技术全球闻名，缺水环境下把荒漠改造成农田，节水灌溉、育种技术输出到130多个国家，欧洲不少反季节蔬菜来自以色列供应。6️⃣新能源光伏SolarEdge光伏逆变器，全球头部玩家，家庭分布式光伏市场占有率很高。⚠️客观看待短板，不能过度神化①擅长软件、算法、细分硬件；缺少完整大工业链条。大型船舶、重型战机、大型工业母机这些大件，基本做不了，很多核心硬件需要进口。②高度依赖欧美资本与市场，大量独角兽企业最终被海外巨头收购。③人才是最大底牌，但长期冲突下，大量技术人员被征召，中小初创企业会受到冲击，本土创新生态存在隐忧。📌总结：以色列高科技属于细分领域尖刀型选手。依托军事人才储备、资本加持，在软件、算法、安防、医疗、农业、自动驾驶这些细分赛道打出名气；但不是全能科技强国，完整重工业产业链并不是它的强项。以色列科技军事科技网络安全硬核科技创业之国💬互动：你印象最深的以色列科技产品是什么？欢迎理性聊聊。信息参考来源：新华网、以色列官方经济报告、SIPRI、环球时报防务分析、海外公开产业报告

有些程序员是不是挺难沟通的？第一次和程序员合作推进项目，感觉很新鲜。时间久了以后，发现有点难沟通。总是一副自以为是的样子，觉得他就是对的，你有疑问就是不尊重他。当着面对你说，你能干的事，他都能干。普通聊天倒也还过得去，只要和他讨论技术问题，他就开始说教，一句话是或不是，他能说一堆，最后也没说结论，是或不是，完全是无效沟通。遇到问题了，首先质疑是不是别人做错了，后来发现是自己做错了，也觉得是你或是别人造成了他的错误。不从算法逻辑找问题，逼问硬件厂家要方案，厂家也懵了，产品才几块钱，这是我能干的事？今天搞笑的是，要我找跟项目上一模一样的建筑环境做实验，高度、建筑材料、楼层结构，墙壁厚度要一样。问题是我们只是检测信号切换稳不稳定，差不多环境就可以的，随便哪里都有，现场都可以试，是不是要一比一复刻一栋楼啊？顿感无语，把我当傻子玩吗？