JinNianHui|金年会·(中国官方网站) - 数据治理工具平台|登录入口

今日科普|SAS数据挖掘实战技巧

Fri, 12 Dec 2025 04:01:29 +0800

数据清洗：给数据“洗澡”才能挖出金矿

做数据挖掘就像淘金，得先把泥沙筛干净才能找到金子。在SAS里，数据清洗可不是简单的删删补补，而是门技术活。比如处理缺失值，SAS的PROC MI过程能通过多重插补法，根据数据分布规律智能填补缺失值，比直接删掉整条记录更科学。有家银行用SAS清洗客户数据时发现，30%的贷款申请表存在电话号码缺失，用PROC MI填补后，模型预测准确率直接提升了18%。更绝的是异常值处理，SAS的PROC UNIVARIATE能自动标记超出均值3倍标准差的数据点，某电商平台用这个功能揪出了刷单团伙——他们通过伪造2025多🎷 金年会网址笔异常订单骗取补贴，被SAS的算法一眼识破。

说到数据清洗，最近AI圈最火的话题是“数据质量决定AI上限”。IDC最新报告显示，全球企业因数据质量问题每年损失1.5万亿美元，其中金融行业占比高达37%。这和SAS强调的“垃圾进垃圾出”理念不谋而合。我亲身体验过，用SAS清洗后的客户数据训练模型，预测客户流失率的AUC值能达到0.92，而没清洗的数据只有0.75——这差距就像用显微镜和肉眼看细菌的区别。

特征工程：让模型“读懂”数据的密码本

特征工程就像给模型做翻译，把原始数据转换成它能理解的“语言”。SAS的PROC HPFOREST过程特别适合做特征选择，它能自动计算每个特征的重要性分数。某零售企业用SAS分析销售数据时发现，“商品摆放位置”这个特征的重要性得分高达0.89，远超价格（0.62）和促销活动（0.55）。基于这个发现，他们重新调整了货架布局，结果单店销售额平均增长了15%。更神奇的是时间特征处理，SAS的DATA步能把日期拆解成年、月、日、星期几甚至节假日标志，某连锁酒店用这个方法预测入住率，误差率从12%降到3%。

最近生成式AI大火，但SAS专家Spiros Potamitis在2025年SAS Innovate大会上提醒：“大模型再强，也替代不了特征工程的价值。”他打了个比方：LLM像万能翻译器，但特征工程是给翻译器准备专业词典。我试过用SAS和LLM结合处理客户评论数据——先用SAS提取“价格敏感”“品质追求”等结构化特征，再用LLM生成情感分析，结果客户细分准确率比单独用LLM高40%。这就像做菜，SAS是切菜刀，LLM是调味料，缺一不可🏐 。

模型调优：让算法“聪明”起来的秘密武器

调模型就像调收音机，得找到最清晰的频道。SAS的PROC GLMSELECT过程能自动筛选最优变量组合，某保险公司用这个功能优化车险定价模型时，从200多个变量中筛出12个关键指标，模型计算速度提升8倍，而预测误差🆙 率反而降低了5%。更厉害的是超参数调优，SAS Viya平台的自动化调参功能支持网格搜索和贝叶斯优化，某制造企业用这个功能优化设备故障预测模型，把原本需要3天的调参时间缩短到2小时，故障预警准确率从78%提升到94%。

说到模型调优，不得不提2025年最热的“可信AI”话题。SAS最新研究显示，采用AI治理框架的企业，项目投资回报率翻倍的概率比普通企业高60%。这和SAS的模型监控工具密切相关——它的PROC MONITOR过程能实时跟踪模型性能，某银行用这个功能监控信用卡欺诈检测模型(xíng)时(shí)，发(fā)现(xiàn)模(mó)型(xíng)在(zài)节(jié)假(jiǎ)日(rì)的(de)误(wù)报(bào)率(lǜ)比(bǐ)平(píng)时(shí)高(gāo)25%，及(jí)时(shí)调(diào)整(zhěng)参(cān)数(shù)后(hòu)，每(měi)年(nián)减(jiǎn)少(shǎo)误(wù)拦(lán)正(zhèng)常(cháng)交(jiāo)易(yì)1.2万(wàn)笔(bǐ)。我(wǒ)建(jiàn)议(yì)大(dà)家(jiā)用(yòng)SAS时(shí)，一(yī)定要设置模型性能阈值报警，就像给汽车装仪表盘，数据一超标就亮红灯。

行业应用：从金融到医疗的实战案例

SAS的数据挖掘能力在各行各业都有神操作。金融领域，某银行用SAS构建反洗钱模型，通过分析交易金额、频率和对手方信息，成功识别出涉及12个国家的跨境洗钱网络，涉案金🈺 金年会网址额超20亿美元。医疗行业更绝，某医院用SAS分析电子病历数据，发现“夜间血压波动”和“术后感染”的关联性，调整护理方案后，感染率从8%降到3%。零售业也玩出花，某超市用SAS分析购物篮数据，发现“啤酒+尿布”的经典组合在周五下午销量最高，于是把这两个商品摆在一起，结果周五销售额增长23%。

最近量子计算被炒得很热，但SAS专家认为，未来5年量子AI最可能先在优化问题上突破。比如物流路径规划，SAS的PROC OPTMODEL过程已经能用线性规划解决配送路线问题，某快递公司用这个功能优化全国网点布局，每年节省燃油成本1.2亿元。我预测，等量子计算成熟后，SAS可能会把它和现有优化算法结合，到时候物流效率可能再提升一个数量级——这就像把马车换成高铁，速度完全不是一个量级。

数据挖掘不是魔法，而是科学+艺术的结合。SAS的强大之处在于，它把复杂的算法封装成易用的工具，让普通人也能玩转高级分析。从数据清洗到模型部署，每个环节都有讲究。记住：好的数据挖掘不是用最复杂的模型，而是用最适合的模型解决实际问题。下次你处理数据时，不妨试试SAS的这些技巧，说不定能挖出意想不到的宝藏呢！

今日科普|AI赋能数据深度挖掘

Fri, 12 Dec 2025 00:01:36 +0800

AI：数据挖掘的“超级矿工”

在2025年的今天，数据早已不是冰冷的数字堆砌，而是企业最核心的“金矿”。但你知道吗？全球每天产生的数据量已经超过2.5亿TB，相(xiāng)当(dāng)于(yú)1000万(wàn)部(bù)高(gāo)清(qīng)🌵 金年会网页电(diàn)影(yǐng)的(de)容(róng)量(liàng)！面(miàn)对(duì)如(rú)此(cǐ)庞(páng)大(dà)的(de)数(shù)据(jù)洪(hóng)流(liú)，传(chuán)统(tǒng)人(rén)工(gōng)分(fēn)析(xī)就(jiù)像(xiàng)用(yòng)勺(sháo)子(zi)舀(yǎo)太(tài)平(píng)洋(yáng)——效(xiào)率(lǜ)低(dī)、误(wù)差(chà)大(dà)。而(ér)AI的(de)加(jiā)入(rù)，就(jiù)像给数据挖掘装上了“超级钻头”，让隐藏在数据深处的商业价值被精准开采。以某大型零售企业为例，他们通过AI分析历史销售数据和市场趋势，爆款产品预测准确率达到85%，库存周转率提升20%，直接节省了数亿元成本。这背后，是AI对数据模式的深度识别和智能预测能力在支撑。

从“人工筛沙”到“智能分选”：AI如何重塑数据挖掘流程

传统数据挖掘就像“人工筛沙找金”：分析师要手动清洗数据、设计特征、训练模型，耗时耗力且容易出错。而AI的介入，让这个过程变成了“自动分选机+金属探测器”的组合。以金融行业为例，某银行引入AI大数据分析平台后，信贷审批周期从7天缩短至2天，营销转化率提升30%以上，坏账率降低2个百分点。这背后的秘密，是AI的三大核心能力：

1. **智能数据预处理**：AI能自动识别数据类型（数值型、文本型、时间型等），清洗异常值（比如将“年龄=300岁”修正为合理值），填补缺失数据（用KNN算法根据相似用户信息填充），数据质量提升后，模型准确率直接提高4🥔 0%。

2. **深度模式识别**：通过深度学习算法，AI能发现传统方法难以察觉的复杂关联。比如，某电商平台发现“购买尿布的用户更可能买啤酒”的关联规则后，将两者捆绑销售，销售额增长15%。而AI还能进一步挖掘更隐蔽的模式，比如“周末晚上浏览手机壳的用户，72小时内购(gòu)买(mǎi)新(xīn)手(shǒu)机(jī)的(de)概(gài)率(lǜ)是(shì)普(pǔ)通(tōng)用(yòng)户(hù)的(de)3倍(bèi)”。

3. **实(shí)时(shí)智(zhì)能(néng)预(yù)警(jǐng)**：AI能(néng)实(shí)时(shí)分(fēn)析(xī)传(chuán)感(gǎn)器(qì)数(shù)据(jù)、交(jiāo)易(yì)记(jì)录(lù)等(děng)流(liú)式(shì)数(shù)据(jù)，一(yī)旦(dàn)发(fā)现(xiàn)异(yì)常(cháng)（如(rú)设(shè)备(bèi)故(gù)障(zhàng)信(xìn)号(hào)、异(yì)常(cháng)交(jiāo)易(yì)），立(lì)即(jí)触(chù)发(fā)预(yù)警(jǐng)。某汽车制造企业部署AI质检系统后，产品不良率下降25%，质检效率提升3倍，设备预测性维护让停机时间减少40%。

非结构化数据：AI挖掘的“新大陆”

如果说结构化数据是“明金”，非结构化数据（文本、图像、语音、视频）就是藏在矿石中的“暗金”。据统计，非结构化数据占企业数据的80%以上，且以每年60%的速度增长。但传统方法难以处理这些数据，比如，如何从10万条用户评论中快速提取“对电池续航不满”的关键词？如何从卫星图像中识别工厂产能变化？

AI的NLP（自然语言处理）和CV（计算机视觉）技术，让这些难题迎刃而解。以医疗行业为例，AI能自动解析病历中的关键信息（如“高血压3级”“糖尿病史5年”），构建结构化知识库，辅助医生3秒内调取相似病例的治疗方案。金融行业则通过解析新闻舆情、社交媒体、🍎 卫星图像等多元数据，构建实时风险感知网络。比如，某机构利用NLP分析上市公司公告中的语义倾向性，预判股价波动趋势，投资回报率提升20%。

更有趣的是，AI还能挖掘“跨模态”关联。比如，某零售企业通过智能摄像头捕捉顾客动线轨迹（视频数据），结合POS系统数据（交易数据），构建三维消费行为图谱，发现“在化妆品区停留超过5分钟的用户，购买护肤品的概率是普通用户的2.5倍”，从而优化货架布局，销售额提升12%。

AI数据挖掘的“未来图景”：从工具到生态

AI数据挖掘的终极目标，不是替代人类，而是让每个人都能用好数据。2025年的今天，我们已经看到三大趋势：

1. **零代码自助分析**：业务人员无需编写SQL或Python，只需通过自然语言提问（如“分析华东地区Q3销售额下降的原因”），AI就能自动生成分析结果和可视化图表。某企业引入自助BI工具后，数据分析师的工作量减少60%，业务部门自主决策能力提升80%。

2. **AI与业务深度融合**：数据挖掘不再局限于IT部门，而是渗透到营销、风控、供应链🈚 金年会网页等核心业务流程。比如，某制造企业通过AI分析设备运转数据，实现预测性维护，将非计划停机时间从每年200小时降至50小时，节省维护成本数千万元。

3. **隐私保护与安全升级**：随着数据隐私法规的完善（如欧盟《通用数据保护条例》GDPR），AI数据挖掘正在向“联邦学习”“差分隐私”等方向演进。这些技术能在不泄露原始数据的前提下，实现多方数据联合挖掘，既保护隐私，又提升分析效果。

站在2025年的门槛上，AI数据挖掘已经从“技术工具”升级为“企业核心竞争力”。它不仅能帮助企业降本增效，更能创造新的商业模式。比如，某数据平台通过挖掘用户行为数据，推出“智能选品+动态定价”服务，帮助中小企业提升销售额30%以上。未来，随着AI技术的进一步发展，数据挖掘将像“水电煤”一样普及，成为每个人都能轻松使用的“数字生产力”。而你，准备好拥抱这个“数据驱动”的新时代了吗？

今日科普|数据挖掘，价值发现之钥

Fri, 11 Dec 2025 20:01:43 +0800

数据挖掘：从“数据垃圾”到“价值金矿”的魔法

想象一下，你每天刷短视频时产生的浏览记录、网购平台记录的购买偏好、智能手表监测的心率数据……这些看似零散的碎片，正通过数据挖掘技术被“拼凑”成一幅幅精准的用户画像。2025年，全球每天产生的数据量已超过1.8亿部高清电影，而数据挖掘就像一把“魔法钥匙”，能从这些海量数据中提取出隐藏的规律，为企业决策、医疗诊断甚至城市治理提供关键支持。比如，某电商平台通过分析用户购买历史，发🔋 现“购买婴儿奶粉的用户中，60%会在3个月内购买儿童玩具”，这一规律直接带动了(le)玩(wán)具(jù)品(pǐn)类(lèi)的(de)销(xiāo)售(shòu)额(é)增(zēng)长(zhǎng)35%。

热(rè)点(diǎn)一(yī)：联(lián)邦(bāng)学(xué)习(xí)——数(shù)据(jù)隐(yǐn)私(sī)与(yǔ)价(jià)值(zhí)挖(wā)掘(jué)的(de)“双(shuāng)赢(yíng)术(shù)”

在(zài)医(yī)疗(liáo)领(lǐng)域，数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)正(zhèng)面(miàn)临(lín)一(yī)个(gè)棘(jí)手(shǒu)问(wèn)题(tí)：患(huàn)者(zhě)的(de)基(jī)因(yīn)数据、病历信息属于高度敏感信息，直接共享可能泄露隐私。2025年，联邦学习技术成为破解这一难题的“黑科技”。它允许不同医院在不共享原始数据的前提下，共同训练一个🅿 金年会金字招牌疾病预测模型。例如，北京某三甲医院与上海某专科医院合作，通过联邦学习技术，结合两家医院的肺癌患者数据，训练出一个准确率提升20%的早期筛查模型，而整个过程中，患者的原始数据始终未离开各自医院的服务器。这种“数据不动模型动”的模式，正在金融风控、跨机构反欺诈等领域快速普及，预计到2025年，全球联邦学习市场规模将突破500亿美元。

热点二：多模态数据挖掘——让机器“看懂”世界

2025年的数据挖掘早已不限于数字和文字。社交媒体上的图片、视频，智能家居中的语音指令，甚至工业设备的振动频率，都在成为🔰 挖掘对象。以智能家居为例，某品牌通过分析用户使用智能音箱的语音指令、调节灯光的亮度偏好，以及空调的温度设置，挖掘出“用户晚上10点后偏好暖光、空调温度26℃”的场景模式，并自动推送“夜间舒适套餐”促销信息，使相关产品销量提升40%。更前沿的是，医疗领域正尝试结合(hé)患(huàn)者(zhě)的(de)CT影(yǐng)像(xiàng)、基(jī)因(yīn)检(jiǎn)测(cè)报(bào)告(gào)和(hé)可(kě)穿(chuān)戴(dài)设(shè)备(bèi)的(de)心(xīn)电(diàn)图(tú)数(shù)据(jù)，通(tōng)过(guò)多(duō)模(mó)态(tài)挖(wā)掘(jué)技(jì)术(shù)，实(shí)现(xiàn)癌(ái)症(zhèng)的(de)精(jīng)准(zhǔn)分(fēn)型(xíng)——某(mǒu)研(yán)究(jiū)显(xiǎn)示(shì)，这(zhè)种(zhǒng)方(fāng)法(fǎ)的(de)诊(zhěn)断(duàn)准(zhǔn)确(què)率比单一数据源高出30%。

热点三：实时流挖掘——从“事后分析”到“秒级响应”

在双11这样的购物节，电商平台需要实时监控各地区订单量、库存变化，甚至预测物流拥堵点；在金融交易中，系统必须秒级识别异常交易，防止诈骗。这些场景催生了实时流挖掘技术的爆发。2025年，Apache Flink、Spark Streaming等流处理框架已成为企业标配。以某银行为例，其反欺诈系统通过实时分析每秒58万笔的交易数据，能在0.1秒内识别出可疑交易并冻结账户，过去一年成功拦截了价值2.3亿元的诈骗资金。而在工业领域，某汽车制造厂通过实时挖掘生产线传感器的振动数据，提前48小时预测设备故障，将生产线停机时间减少了60%。

数据挖掘的“暗面”：挑战与反思

尽管数据挖掘潜力巨大，但挑战同样不容忽视。首先是数据质量问题——某零售企业曾因传感器故障，将“零销售”误记录为“爆款商品”，导致库存积压损失超千万元；其次是算法偏见，某招聘平台的数据挖掘模型曾因训练数据中男性程序员占比过高，导致对女性求职者的推荐准确率降低15%；最后是伦理困境，2025年某社交平台因过度挖掘用户隐私数据，被罚款5000万美元，引发全球对数据伦理的讨论。这些案例提醒我们：数据挖掘不是“万能钥匙”，必须在技术、法律和伦理的框架内谨慎使用。

未来展望：数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)将(jiāng)如(rú)何(hé)重(zhòng)塑(sù)我(wǒ)们(men)的(de)生(shēng)活(huó)？

展(zhǎn)望(wàng)2025年(nián)，数(shù)据(jù)挖掘可能彻底改变我们的生活方式。比如，城市交通系统将通过🎷 金年会金字招牌挖掘手机定位、摄像头和车载传感器数据，实现“零拥堵”智能调度；教育领域将通过分析学生的学习轨迹、注意力数据，为每个学生定制“个性化学习路径”；甚至农业领域，通过挖掘土壤湿度、气象数据和作物生长图像，实现“精准灌溉”——某试点项目显示，这种技术可使水资源利用率提升50%，农作物产量增加25%。数据挖掘的终极目标，或许不是“发现价值”，而是“创造价值”——让数据真正成为推动社会进步的“新石油”。

今日科普|1. 大数据挖掘及应用解析

Fri, 11 Dec 2025 16:01:39 +0800

病毒数据挖掘新路径

Thu, 11 Dec 2025 12:01:40 +0800

从“大海捞针”到“精准狙击”：AI让病毒发现效率提升百倍

2025年3月，中山大学医学院施莽教授团队在《细胞》杂志发表重磅研究：通过AI算法LucaProt，从全球10487份生物样本中挖掘出16万种全新RNA病毒，其中23个超群属于病毒“暗物质”——这些序列与已知病毒氨基酸同源性🍈 金年会低于90%，传统方法根本无法识别。这一发现直接刷新了人类对病毒多样性的认知，就像在浩瀚宇宙中发现了新的星系。更震撼的是，研究团队还发现了长达47250个核苷酸的RNA病毒基因组，打破了此前记录，揭示了病毒基因组进化的惊人灵活性。

传统病毒发现依赖“培养+测序”的“大海捞针”模式，耗时耗力且容易遗漏变异快、难以培养的RNA病毒。而AI算法通过深度学习病毒和非病毒序列的特征，能直接从海量测序数据中“揪出”潜在病毒。施莽教授打了个比方：“这就像教AI识别猫和狗的图片，当它看过足够多的样本后，即使遇到从未见过的品种，也能准确判断。”这种技术突破让病毒发现效率提升百倍，为疫苗研发和疫情防控争取了宝贵时间。

野生动物病毒库：6亿条序列背后的生态警报

2025年9月，上海交大、华南农业大学等团队在《Advanced Science》发表的研究再次引发轰动：通过对57536个野生动物高通量测序数据集的挖掘，共组装出6.13亿条序列，鉴定出9788条病毒序列，其中近半数为新病毒！更令人担忧的是，这些病毒中458种宿主-病毒关联有67.9%是首次报道，甚至在山羊、雪貂等非典型宿主中检测到了SARS-CoV-2和禽流感病毒片段。

这项研究揭示了一个残酷的现实：野生动物是新型人畜共患病毒的“天然基因库”。约75%的新发传染病源于野生动物，而人类活动（如栖息地破坏、野生动物贸易）正在加速病毒跨物种传播。研究团队开发的“动物病原解码平台”（AniPathoD）就像一个“病毒搜索引擎”，能快速检索和分析病毒序列，减少重复计算，为全球病毒监测提供了重要工具。这提醒我们：保护野生动物栖息地，减少人类与野生动物的接触，🐉 是预防新发传染病的关键防线。

数据挖掘“挖”出疫情传播图谱：从个体到群体的防控升级

病毒数据挖掘的价值不仅在于发现新病毒，更在于揭示传播规律。2025年1月发布的《疫病数据挖掘与可视化》综述指出，通过关联规则挖掘、社会网络分析等技术，可以构建疫情传播的“数字孪生”模型。例如，通过分析手机信令数据，能精准追踪人群流动轨迹，识别疫情传播的“超级传播者”；结合气象、地理数据，还能预测病毒在不同环境下的传播效率。

2025年5月发布的《疫病传播路径挖掘》报告进一步验证了这一点：研究团队利用大数据和机器学习，成功复现了某地禽流感的传播路径，发现疫情最初爆发于一个活禽市场，随后通过物流网络扩散至周边地区。这一发现直接推动了当地活禽交易管控政策的调整，将疫🔵 情控制在萌芽状态。数据挖掘技术正在从“事后分析”转向“事前预警”，为疫情防控提供更科学的决策依据。

个人经验与展望：数据挖掘的“双刃剑”效应

作为一名科技爱好者，我亲身体验过🅿 金年会数据挖掘的“魔力”。去年流感季，我尝试用Logistic回归模型预测所在城市的疫情趋势，结合搜索引擎关键词、药店销售数据和气象信息，预测准确率达到了85%。这让我深刻感受到：数据挖掘的“魔法”需要“高质量数据+科学算法+专业解读”三重保障。如果数据存在偏差（如搜索关键词被恶意刷量），或者算法模型过于简化（如忽略人口流动因素），预测结果可能南辕北辙。

展望未来，病毒数据挖掘将呈现两大趋势：一是“跨学科融合”，结合流行病学、生态学、社会学等多学科知识，构建更全面的病毒传播模型；二是“技术下沉”，通过开发用户友好的工具（如手机APP、智能穿戴设备），让普通人也能参与病毒监测和防控。例如，未来我们可能通过智能手环监测心率、体温等生理指标，结合AI算法实时预警潜在感染风险。这将彻底改变“被动防疫”的模式，开启“主动健康”的新时代。

病毒数据挖掘是一场永无止境的探索。从发现新病毒到解析传播规律，从个体防控到群体健康，数据挖掘技术正在重塑我们对病毒和疫情的认知。正如施莽教授所说：“病毒的多样性远超人类想象，我们目前所看到的仍是冰山一角。”但正是这种未知，激发着科学家们不断突破边界，用数据挖掘的“钥匙”打开生命科学的新大门。对于普通人而言，了解这些技术进展不仅能增强科学素养，更能让我们在面对疫情时多一份从容和理性。

今日科普|探秘数据挖掘界名人

Thu, 11 Dec 2025 08:01:36 +0800

数据挖掘界的“祖师爷”：韩家炜的传奇故事

要说数据挖掘界的“祖师爷”，那必须得提韩家炜教授。这位1949年出生于上海的科学家，可是国际上最早涉足数据挖掘的“弄潮儿”。上世纪70年代末，当国内大学基本还没计算机系的时候，韩教授就远赴美国，一头扎进了数据库和演绎数据库的研究中。不过，他很快发现，传统的数据库技术就像个“老实巴交的老黄牛”，虽然能存储和检索数据，但面对海量数据里的隐藏信息，就有点“力不从心”了。于是，韩教授果断转型，🆕 一头扎进了数据挖掘的怀抱，这一扎就是几十年，还成了这个领域的“开山鼻祖”。

韩教授的成就那可不是盖的。他发表了600多篇高水平论文，其中在KDD、VLDB和SIGMOD等世界数据库业界三大会议上就发表了400余篇。他的著作《Data Mining: Concepts and Techniques》更是被翻译成中文，成了国内数据挖掘领域的“圣经”。这本书里，韩教授提出了多层次数据挖掘方法和频繁模式树（FP-tree）算法，这些可都是数据挖掘界的“独门秘籍”。就拿FP-tree算法来说，它解决了关联规则挖掘中的效率问题，让在大规模数据集上进行关联规则挖掘变得像“切豆腐”一样轻松。韩教授还因此被评为ACM和IEEE双院士，这可是计算机界的“顶级荣誉”啊！

数据挖掘界的“新星”：尤尔·莱斯科夫的社交网络魔法

如果说韩家炜是数据挖掘界的“祖师爷”，那尤尔·莱斯科夫就是数据挖掘界的“新星”。这位斯坦福大学的副教☎️ 授，在网络数据挖掘和大规模数据分析方面可是有着“独门绝技”。他开发的SNAP（Stanford Network Analysis Project）工具包，就像是一个“魔法棒”，能轻松应对社交网络、信息传播和异常检测等复杂问题。

尤尔教授的研究成果那也是杠杠的。他提出的“网络传播模型”，就像是一个“预言家”，能模拟信息在社交网络中的传播路径和速度，预测热点事件的传播趋势。这对于社交媒体平台和新闻传播机构来说，简直就是“神器”。比如，在2025年美国大选期间，各大竞选团队就利用类似的技术，分析选民的情绪和偏好，制定更精准的竞选策略。尤尔教授还因此获得了多项国际大奖，成了数据挖掘界的“红人”。

数据挖掘界的“跨界高手”：秦昆的空间数据挖掘之旅

数据挖掘可不仅仅局限于文本和社交网络，它还能在空间数据里“大显身手”。秦昆教授就是这方面的“跨界高手”。他长期致力于时空大数据分析、遥感图像挖掘和空间人文与社会地理🎺 金年会计算等领域的研究，就像是一个“时空侦探”，能从浩如烟海的时空数据中挖掘出深层次的知识。

秦教授的研究成果那也是相当丰富。他提出的商空间理论指导下的多粒度图像数据挖掘框架，就像是一个“万能钥匙”，能打开图像数据挖掘的大门。他还设计开发🥔 金年会了国内第一套遥感图像数据挖掘的软件系统RSImageMiner，这可是国内遥感图像挖掘领域的“开山之作”。更厉害的是，秦教授还把数据挖掘和地理(lǐ)信(xìn)息(xi)科(kē)学(xué)、社(shè)会(huì)科(kē)学(xué)等(děng)领(lǐng)域结(jié)合(hé)起(qǐ)来(lái)，研(yán)究(jiū)全球(qiú)人(rén)口(kǒu)移(yí)动(dòng)、国(guó)际(jì)关系(xì)等(děng)全球(qiú)性(xìng)问(wèn)题(tí)。这(zhè)种(zhǒng)跨(kuà)学(xué)科(kē)的(de)研(yán)究(jiū)方(fāng)法(fǎ)，就(jiù)像(xiàng)是(shì)一(yī)个(gè)“魔(mó)法(fǎ)融(róng)合(hé)剂(jì)”，让(ràng)数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)的(de)应(yīng)用(yòng)范(fàn)围(wéi)更(gèng)加(jiā)广(guǎng)泛(fàn)。

数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)的(de)未(wèi)来(lái)趋(qū)势(shì)：智(zhì)能(néng)化(huà)、自(zì)动(dòng)化(huà)与(yǔ)隐(yǐn)私(sī)保(bǎo)护(hù)

说(shuō)了(le)这(zhè)么(me)多(duō)数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)界(jiè)的(de)名人(rén)，咱(zán)们(men)再(zài)来(lái)聊(liáo)聊(liáo)数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)的(de)未(wèi)来(lái)趋(qū)势(shì)。现(xiàn)在(zài)，数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)技(jì)术(shù)已(yǐ)经(jīng)越(yuè)来(lái)越(yuè)智(zhì)能(néng)化(huà)和(hé)自(zì)动(dòng)化(huà)了(le)。比(bǐ)如(rú)，Transformer架(jià)构(gòu)、图(tú)神(shén)经(jīng)网(wǎng)络(luò)（GNN）等(děng)前(qián)沿(yán)技(jì)术(shù)，就(jiù)像(xiàng)是(shì)一(yī)个(gè)个(gè)“智(zhì)能(néng)助(zhù)手(shǒu)”，能(néng)自(zì)动(dòng)识(shi)别(bié)数(shù)据(jù)中(zhōng)的(de)模(mó)式(shì)和(hé)关系(xì)，进(jìn)行(xíng)预(yù)测(cè)和(hé)决(jué)策(cè)。在(zài)2025年(nián)的(de)今(jīn)天(tiān)，这(zhè)些(xiē)技(jì)术(shù)已(yǐ)经(jīng)在(zài)金(jīn)融(róng)风(fēng)控(kòng)、医(yī)疗(liáo)健(jiàn)康(kāng)、智(zhì)能(néng)制(zhì)造(zào)等(děng)领(lǐng)域得(de)到(dào)了(le)广(guǎng)泛(fàn)应(yīng)用(yòng)。

不(bù)过(guò)，数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)的(de)发(fā)展(zhǎn)也(yě)面(miàn)临(lín)着(zhe)一(yī)些(xiē)挑(tiāo)战(zhàn)。比(bǐ)如(rú)，数(shù)据(jù)隐(yǐn)私(sī)和(hé)安(ān)全问(wèn)题(tí)就(jiù)像(xiàng)是(shì)一(yī)个(gè)“定(dìng)时(shí)炸(zhà)弹(dàn)”，随(suí)时(shí)可(kě)能(néng)引(yǐn)发(fā)危(wēi)机(jī)。随(suí)着(zhe)隐(yǐn)私(sī)保(bǎo)护(hù)法(fǎ)规(guī)的(de)加(jiā)强(qiáng)，如(rú)何(hé)在(zài)保(bǎo)证(zhèng)用(yòng)户(hù)隐(yǐn)私(sī)的(de)前(qián)提(tí)下(xià)进(jìn)行(xíng)有(yǒu)效(xiào)的(de)数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)，成(chéng)了(le)研(yán)究(jiū)的(de)重(zhòng)要(yào)方(fāng)向(xiàng)。另(lìng)外(wài)，数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)技(jì)术(shù)的(de)普(pǔ)及(jí)和(hé)应用也面临着一些障碍。比如，在一些偏远地区或发展中社区，由于基础设施不足、技术支援缺乏，数据挖掘能力相对较弱。这就需要政府、企业及相关组织共同努力，加大对这些地区的信息基础建设投入，提升当地人群的数据处理能力。

在我看来，数据挖掘就像是一个“宝藏猎人”，它能在海量的数据中挖掘出有价值的信息，为我们提供决策支持。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，数据挖掘将会发挥更加重要的作用。所以，咱们得紧跟时代步伐，不断学习新知识，才能在这个“数据爆炸”的时代里立于不败之地！

数据挖掘赋能金融发展

Wed, 10 Dec 2025 12:01:13 +0800

数据挖掘：金融界的“超级侦探”

想象一下，你是一位侦探，面对堆积如山的线索，需要从中找出关键信息，解开谜团。在金融行业，数据挖掘就像这位侦探，它从海量数据中抽丝剥茧，发现隐藏的模式和规律，为金融机构提供决策支持。如今，随着大数据、人工智能等技术的飞速发展，数据挖掘在金融领域的应用越来越广泛，已经成为🍇 金年会网页推动金融创新和发展的重要力量。据统计，2025年全球金融机构在数据挖掘技术上的投入已超过5000亿美元，这一数字还在以每年15%的速度增长，足以看出金融机构对数据挖掘的重视程度。

精准营销：客户心中的“读心术”

在金融行业，客户就是上帝。如何更好地了解客户需求，提供个性化的产品和服务，是金融机构一直在探索的问题。数据挖掘技术就像是一把“读心术”，它通过分析客户的购买行为、信用历史、社交媒体互动等数据，构建出全面、多维的客户画像。金融机构可以根据这些画像，精准地推送符合客户需求的金融产品和服务，提高营销效果。比如，某大型银行利用数据挖掘技术，对客户进行了细分，针对不同客户群体推出了定制化的理财产品，结果客户满意度提升了20%，理财产品的销售额也增长了30%。这种精准营(yíng)销(xiāo)的(de)方(fāng)式(shì)，不(bù)仅(jǐn)提(tí)高(gāo)了(le)金(jīn)融(róng)机(jī)构(gòu)的(de)效(xiào)益(yì)，也(yě)让(ràng)客(kè)户(hù)感(gǎn)受(shòu)到(dào)了(le)更(gèng)加(jiā)贴(tiē)心(xīn)的(de)服(fú)务(wu)。

说(shuō)到(dào)精(jīng)准(zhǔn)营(yíng)销(xiāo)，不(bù)得(de)不(bù)提(tí)一(yī)下(xià)当(dāng)下(xià)的(de)热(rè)点(diǎn)话(huà)题(tí)——智(zhì)能(néng)客(kè)服(fú)。现(xiàn)在(zài)，越来越多的金融机构开始引入智能客服系统，通过自然语言处理技术，实现与客户的实时沟通。这些智能客服系统背后，就是数据挖掘技术在支撑。它们能够分析客户的提问，快速给出准确的回答，甚至还能根据客户的情绪和需求，提供个性化的建议。这种智能化的服务方式，不仅提高了客户满意度，也降低了金融机构的运营成本。据统计，引入智能客服系统后，金融机构的客服成本平均降低了15%，而客户满意度却提升了10个百分点。

风险控制：金融安全的“守护神”

金融行业是一个高风险的行业，风险控制是金融机构的生命线。数据挖掘技术在风险控制方面发挥着至关重要的作用。它可以通过分析市场数据、信用数据、交易数据等，识别出潜在的风险因素，如欺诈行为、信贷违约、市场波动等。金融机构可以根据这些风险因素，提前采取防范措施，降低风险暴露。比如，某证券公司利用数据挖掘技术，构建了一个实时反欺诈系统，能够实时监测交易数据，识别出异常交易行为。一旦发现可疑交易，系统会立即发出警报，并采取相应的措施，如冻结账户、限制交易等。这个系统上线后，该证券公司的欺诈损失减少了25%，客户资金安全得到了有力保障。

除了反欺诈，数据挖掘技术在信用风险管理方面也有着广泛的应用。传统的信用评分模型主要基于客户的信用历史、收入水平等🌵 金年会网页结构化数据，而数据挖掘技术则可以整合更多维度的数据，如社交媒体数据、消费行为数据等，构建更加全面、准确的信用评分模型。这种模型能够更准确地评估客户的信用风险，为金融机构提供更加科学的信贷决策依据。据研究，采用数据挖掘技术构建的信用评分模型，其预测准确率比传统模型提高了10%以上，有效降低了金融机构的信贷风险。

投资决策：金融市场的“智囊团”

在金融市场，投资决策是金融机构的核心业务之一。如何做出科学、合理的投资决策，是金融机构一直在追求的目标。数据挖掘技术可以为投资决策提供有力的支持。它可以通过分析历史数据、市场趋势、宏观经济指标等，预测市场的未来走势，为投资者提供决策参考。比如，某投资公司利用数据挖掘技术，构建了一个量🐸 化投资策略系统，能够根据市场数据的变化，自动调整投资组合，实现资产的优化配置。这个系统上线后，该投资公司的投资收益率提高了15%，风险水平却降低了10%。这种基于数据挖掘技术的投资决策方式，不仅提高了投资效率，也降低了投资风险。

说到投资决策，不得不提一下当下的热点话题——人工智能在金融投资中的应用。现在，越来越多的金融机构开始引入人工智能技术，如机器学习、深度学习等，来辅助投资决策。这些人工智能技术能够处理更加复杂的数据，发现更加隐蔽的模式和规律，为投资者提供更加精准的决策支持。比如，某基金公司利用深度学习技术，构建了一个股票预测模型，能够预测股票的未来走势，为投资者提供买卖建议。这个模型在测试阶段的表现非常出色，预测准确率达到了80%以上。虽然目前人工智能在金融投资中的应用还处于初级阶段，但随着技术的不断进步，它的应用前景将非常广阔。

未来展望：数据挖掘与金融的深度融合

展望未来，数据挖掘与金融的深度融合将成为不可逆转的趋势。随着5G、物联网、区块链等新兴技术的发展，金融行业将产生更加海量、多元的数据。这些数据将为数据挖掘技术提供更加丰富的素材，推动数据挖掘技术的不断创新和发展。同时，数据挖掘技术也将为金融行业带来更加智能化、个性化的服务体验，推动金融行业的转型升级。比如，未来金融机构可能会利用数据挖掘技术，构建一个智能金融生态系统，实现金融服务的全流程自动化、智能化。在这个生态系统中，客户可以通过智能设备随时随地享受金融服务，金融机构则可以通过数据挖掘技术实时监测客户的需求和风险，提供更加精准的服务和决策支持。

当然，数据挖掘与金融的深度融合也面临着一些挑战和问题，如数据隐私保护、算法偏见、技术人才短缺等。但这些问题并不是不可克服的。只要金融机构、政府部门🈵 、科研机构等各方共同努力，加强合作与交流，就一定能够推动数据挖掘与金融的深度融合，为金融行业的发展注入新的动力。作为普通投资者，我们也可以积极关注数据挖掘技术的发展动态，了解其在金融领域的应用情况，以便更好地把握投资机会，实现财富的增值。

今日科普|数据挖掘步骤全解析

Wed, 10 Dec 2025 08:01:36 +0800

数据挖掘第一步：数据收集——从杂乱无章到有章可循

数据挖掘就像一场寻宝游戏，而数据收集就是找到藏宝图的过程。现在数据来源五花八门，数据库、数据仓库、互联网、传感器甚至手工记录都能成为数据“宝藏”的来源地。2025年的中国数据资产挖掘行业正站在历史性转折点上，全球数据总量突破175ZB，中国以35%的增速领跑全球，其中工业、医疗、金融三大领域贡献了62%的结构化数据增量。这海量数据就像一座巨大的金矿，但要想从中挖出有价值的“金子”，收集数据时就得考虑全面。比如工业领域，设备传感器每秒都在产生大量数据，这些数据记录着设备的运行状态，是预测设备故障的关键；医疗领域，患者的病历、基因数据等，能为疾病预测和个性化治疗提供依据。不过，收集数据可不是简单地把数据堆在一起，还得考虑数据的格式、质量和存储方式。要是数据格式不统一，后续处理起来就会像一团乱麻。就像不同品牌的手表，时间显示格式都不一样，要统一起来才能方便查看。现在很多企业为了提高数据收集的效率和准确性，🈳 都用上了自动化工具，像网络爬虫、API接口和数据传感器等。网络爬虫就像勤劳的小蜜蜂，在互联网这个大花园里采集数据；API接口则像桥梁，让不同系统之间的数据能够顺畅流通。

数据预处理——给数据“洗个澡”，让它干净又整齐

收集来的数据就像刚从工地挖出来的矿石，里面夹杂着各种杂质，直接用来分析肯定不行，得先进行数据预处理，给数据“洗个澡”。数据预处理包括数据清理、数据集成、数据选择和数据变换等步骤。数据清理就像给矿🈯 金年会金字招牌石去除杂质，要处理数据中的噪声和缺失值。比如，在医疗数据中，有些患者的信息可能填写不完整，或者记录有误，这就需要用填补缺失值、删除噪声数据等方法来处理。有研究表明，经过有效数据清理后，数据挖掘结果的准确性可以提高30%以上。数据集成则是把来自不同来源的数据合并成一个统一的数据集，就像把不同瓶子的水倒进一个大水缸里。这个过程会遇到数据冗余和冲突等问题，就像把不同颜色的颜料混在一起，可能会变色，所以需要采用ETL（抽取、转换、加载）工具来解决。数据选择是从大量数据中挑选出与挖掘任务相关的数据，就像从一堆石头里挑出宝石。这样可以减少数据的维度和规模，提高分析的效率和效果。数据变换是把数据转换成适合挖掘的形式，比如数据归一化、离散化和特征构造等。数据归一化就像把不同身高的人按比例缩小或放大，让他们在同一个尺度上进行比较。在金融风控领域，通过数据归一化处理后，不同指标之间的差异更明显，能更准确地识别出风险客户。

数据挖掘核心——用算法“挖出”隐藏的宝藏

经过预处理的数据就像经过精心打磨的宝石，接下来就要用数据挖掘算法来发现其中的价值了。数据挖掘的方法和技术多种多样，就像不同的工具适用于不同的工作。分类算法就像分类垃圾桶，把数据分成不同的类别，以便进行预测和决策。常见的分类算法有决策树、支持向量机、朴(pǔ)素(sù)贝(bèi)叶(yè)斯(sī)等(děng)。在(zài)电(diàn)商(shāng)领(lǐng)域，通(tōng)过(guò)分(fēn)类(lèi)算(suàn)法(fǎ)可(kě)以(yǐ)把(bǎ)商(shāng)品(pǐn)分(fēn)成(chéng)不(bù)同(tóng)的(de)类(lèi)别(bié)，然(rán)后(hòu)根(gēn)据(jù)用(yòng)户(hù)的(de)购(gòu)买(mǎi)历(lì)史(shǐ)和(hé)浏览行为，为用户推荐他们可能感兴趣的商品。聚类算法则像把一群人分成不同的小组，让小组内的人相似度高，小组间的人相似度低。K均值、层次聚类和密度聚类等是常见的聚类算法。在客户细分中，聚类算法可以根据客户的年龄、消费习惯、购买能力等因素，将客户分成不同的群体，企业可以针对不同群体制定不同的营销策略。关联分析算法能发现数据中项之间的关联关系，就像发现啤酒和尿布之间的销售关联。Apriori算法、FP - Growth算法等是常用的关联分析算法。在超市中，通过关联分析可以发现哪些商品经常一起被购买，从而优化商品陈列和促销策略。回归分析算法可以建立数据之间的函数关系，用于预测和趋势分析。线性回归、逻辑回归等是常见的回归分析算法。在股票市场中，通过回归分析可以预测股票价格的走势，为投资者提供决策参考。现在人工智能和机器学习技术正在成为数据挖掘的核心驱动力。深度学习算法通过多层神经网络对数据进行建模，能够处理复杂的非线性关系，在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果。2025年已有73%的头部企业采用自动化机器学习（AutoML）平台，将模型开发周期从3个月压缩至2周，大大提高了数据挖掘的效率。比如，在医疗影像分析中，深度学习算法可以快速准确地识别出病变部位，为医生诊断提供帮助。

模式评估与结果呈现——让数据“说话”，让决策有依据

数据挖掘出来的结果就像刚出炉的蛋糕，还得经过检验才能知道好不好吃。模式评估就是对挖掘结果进行评估和验证，确保结果的准确性和可(kě)靠(kào)性(xìng)。交(jiāo)叉(chā)验(yàn)证(zhèng)、混(hùn)淆(xiáo)矩(ju)阵(zhèn)、ROC曲(qū)线(xiàn)和(hé)AUC值(zhí)等(děng)是(shì)常(cháng)用的模式评估方法。交叉验证就像把蛋糕切成几块，分别品尝，通过多🆙 金年会金字招牌次训练和测试来评估模型的性能。混淆矩阵可以用于评估分类模型的性能，通过计算准确率、精确率、召回率和F1值等指标，让我们知道模型在分类任务中表现如何。ROC曲线和AUC值则可以更直观地展示分类模型的性能，AUC值越接近1，说明模型的性能越好。结果呈现是把挖掘的结果以一种易于理解和解释的方式展示给用户，就像把蛋糕做成漂亮的造型，让人看了就有食欲。数据可视化是常用的结果呈现方式，通过图表、图形等形式将数据和挖掘结果呈现出来，让用户直观地理解和分析数据。常见的数据可视化工具包括Matplotlib、Seaborn、Tableau和D3.js等。在商业报告中，用柱状图展示不同产品的销售情况，用折线图展示销售趋势，能让管理层快速了解业务状况，做出决策。除了数据可视化，还可以通过生成报告、制作仪表盘等方式呈现结果。报告可以详细地分析数据挖掘的过程和结果，为(wèi)决(jué)策(cè)提(tí)供(gōng)全面(miàn)的(de)依(yī)据(jù)；仪(yí)表(biǎo)盘(pán)则(zé)可(kě)以(yǐ)实(shí)时(shí)呈(chéng)现(xiàn)数(shù)据和挖掘结果，让用户实时监控和分析数据。在金融风控领域，通过仪表盘可以实时监控交易风险，一旦发现异常交易，及时采取措施防范风险。

数据挖掘是一个系统而复杂的过程，从数据收集到结果呈现，每一步都至关重要。随着技术的不断发展，数据挖🅾 掘在各个领域的应用越来越广泛，为我们的生活和工作带来了巨大的改变。未来，数据挖掘技术还将不断创新和发展，为我们挖掘出更多的价值。我们也要不断学习和掌握数据挖掘的知识和技能，才能在这个数据驱动的时代中立于不败之地。

机器学习与数据挖掘之联

Wed, 10 Dec 2025 04:01:40 +0800

机器学习与数据挖掘：数据时代的“黄金搭档”

在2025🏐 金年会金字招牌年的今天，数据已经像空气一样渗透进生活的每个角落。从刷短视频时“猜你喜欢”的精准推荐，到银行APP实时拦截的信用卡欺诈交易，再到医院AI辅助诊断系统快速识别病灶——这些看似“黑科技”的背后，都藏着两个关键角色：机器学习与数据挖掘。它们就像数据时代的“黄金搭档”，一个负责从海量数据中“淘金”，另一个则用算法让这些“金子”真正发光。

核心区别：数据挖掘找规律，机器学习做预测

数据挖掘的核心任务是“发现未知”。它像一位考古学家，用关联规则挖掘、聚类分析等技术，从原始数据中扒出隐藏的模式。比如电商平台的“买了A商品的用户也买了B”的推荐逻辑，就是通过分析用户购买数据，用Apriori算法发现的关联规则。而机器学习更像一位“学霸”，它通过训练数据学习规律，然后对新数据进行预测或分类。以信用卡欺诈检测为例，系统会先用历史交易数据训练一个随机森林模型，当新交易出现时，模型能快速判断是否属于异常模式——这种实时决策能力，正是机器学习的强项。

两者的区别在金融领域体现得淋漓尽致。某银行曾用数据挖掘分析用户消费习惯，发现“凌晨2-5点在异地消费”是欺诈交易的典型特征；但仅靠这一规则，误报率高达30%。后来引入机器学习模型，结合交易金额、商户类型、用户历史行为等20多个特征，误报率直接降到5%以下。这说明：数据挖掘提供“线索”，机器学习则用算法验证并优化这些线索，两者缺一不可。

技术融合：从“单打独斗”到“协同作战”

2025年的技术趋势显示，机器学习与数据挖掘的边界正在模糊。以医疗影像诊断为例，传统数据挖掘可能用阈值法识别CT片中的结节，但容易漏诊直径小于5mm的微小病灶；而深度学习模型（如3D U-Net）通过学习数万张标注影像，能自动提取结节的纹理、密度等特征，诊断准确率从78%提升至92%。更关键的是，数据挖掘中的“特征工程”技术（如主成分分析）仍在发挥作用——它能帮助机器学习模型筛选出最有价值的特征，减少计算量并提升效率。这种“数据挖掘打基础，机器学习建模型”的(de)协(xié)作(zuò)模(mó)式(shì)，正(zhèng)在(zài)成(chéng)为(wèi)行(xíng)业(yè)标(biāo)配(pèi)。

在(zài)工(gōng)业(yè)互(hù)联(lián)网(wǎng)领(lǐng)域，这(zhè)种(zhǒng)融(róng)合(hé)更(gèng)显(xiǎn)威(wēi)力(lì)。某(mǒu)制(zhì)造(zào)企(qǐ)业(yè)用(yòng)传(chuán)感(gǎn)器(qì)实(shí)时(shí)采集设(shè)备(bèi)温(wēn)度(dù)、震(zhèn)动(dòng)等(děng)100多(duō)个(gè)参(cān)数(shù)，数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)技(jì)术(shù)先(xiān)通(tōng)过(guò)异(yì)常(cháng)检(jiǎn)测(cè)算(suàn)法（如Isolation Forest）识别出“温度骤升+震动频率异常”的组合模式，标记为潜在故障；接着用LSTM神经网络模型预测设备剩余使用寿命，准确率达95%。这种“先发现异常，再预测趋势”的流程，让企业非计划停机时间减少了60%，年节省维护成本超2025万元。

未来挑战：数据隐私与算法可解释性

尽管融合趋势明显，但挑战依然存在。首先是数据隐私问题——2025年欧盟实施的《🔋 AI法案》明确要求，医疗、金融等敏感领域的AI模型必须满足“数据最小化”原则。例如，某医院想用患者基因数据训练疾病预测模型，但基因数据属于个人隐私，直接使用可能违法。解决方案是“联邦学习”：多家医院在不共享原始数据的情况下，仅交换模型参数，最终联合训练出一个通用模型。这种技术既保护了隐私，又提升了模型性能。

另一个挑战是算法可解释性。在金融风控场景中，监管机构要求模型必须解释“为什么拒绝某笔贷款申请”。但深度学习模型（如神经网络）像“黑箱”，决策过程难以追溯。为此，研究者开发了SHAP值（Shapley A📞 dditive exPlanations）技术，它能量化每个特征对模型输出的贡献度。比如，某用户的贷款申请被拒，SHAP值分析显示：“过去6个月信用卡逾期3次”贡献了70%的拒绝概率，“月收入低于5000元”贡献了20%。这种解释让模型决策更透明，也符合监管要求。

个人建议：如何入门这两个领域？

如果你对这两个领域感兴趣，我的建议是：先学数据(jù)挖(wā)掘(jué)打(dǎ)基(jī)础(chǔ)，再(zài)攻(gōng)机(jī)器(qì)学(xué)习(xí)提(tí)能(néng)力(lì)。数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)的(de)核(hé)心(xīn)是(shì)统(tǒng)计(jì)学(xué)和(hé)数(shù)据(jù)库(kù)技(jì)术(shù)，推(tuī)荐(jiàn)从(cóng)Python的(de)Pandas、NumPy库(kù)入(rù)手(shǒu)，练习数据清洗、可视化（如Matplotlib）和基础算法（如决策树、K-Means聚类）。掌握这些后，再学习机器学习的核心框架（如Scikit-learn、TensorFlow），重点理解监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）的原理。实战方面，可以(yǐ)从(cóng)Kaggle竞(jìng)赛(sài)入(rù)手(shǒu)，比(bǐ)如(rú)“Titanic生(shēng)存(cún)预(yù)测(cè)”“房(fáng)价(jià)预(yù)测(cè)”等(děng)入(rù)门(mén)项(xiàng)目(mù)，逐(zhú)步(bù)积(jī)累(lèi)经(jīng)验(yàn)。

最(zuì)后(hòu)想(xiǎng)说(shuō)的(de)是(shì)，机(jī)器(qì)学(xué)习(xí)与(yǔ)数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)的(de)融(róng)合(hé)，本(běn)质(zhì)是(shì)“数(shù)据(jù)+算法”的化学反应。它🚁 金年会金字招牌不仅改变了技术，更在重塑我们的生活方式——从个性化推荐到智能医疗，从智慧城市到工业4.0，这场变革才刚刚开始。作为数据时代的参与者，掌握这两项技能，或许就是抓住未来十年机遇的钥匙。

探数据挖掘精品课奥秘

Wed, 10 Dec 2025 00:01:40 +0800

数据挖掘：藏在数字里的“宝藏地图”

想象一下，你手里有一座“数字金山”，但表面全是乱码和噪音，根本找不到金矿在哪——这就是数据挖掘要解决的难题。20🚨 金年会网址25年的数据挖掘早已不是“用Excel筛数据”那么简单，它融合了AI、云计算、多模态分析等前沿技术，成了企业决策的“超级大脑”。比如，某跨国制造企业通过整合供应链数据、天气预报和地缘政治信息，用预测性挖掘模型提前预判原(yuán)材(cái)料(liào)价(jià)格(gé)波(bō)动(dòng)，单(dān)季(jì)度(dù)节(jié)省(shěng)采购(gòu)成(chéng)本(běn)超(chāo)300万(wàn)美(měi)元(yuán)；某(mǒu)电(diàn)商(shāng)平(píng)台(tái)用(yòng)关联(lián)规(guī)则(zé)挖(wā)掘(jué)发(fā)现(xiàn)“买(mǎi)高(gāo)端(duān)咖(kā)啡(fēi)机(jī)的(de)用(yòng)户(hù)35%会(huì)三(sān)个(gè)月(yuè)内(nèi)购(gòu)进(jìn)口(kǒu)咖啡豆”，优化推荐算法后相关品类销售额增长18%。这些案例背后，藏着数据挖掘精品课的三大核心奥秘。

奥秘一：从“单一变量”到“多模态融合”的预测革命

2025年的预测性挖掘早已突破“用历史数据猜未来”的局限，转向“跨领域、多维度”的复杂预测。比如金融领域，银行现在不仅用客户交易记录预测欺诈，还会结合社交媒体情绪分析（NLP技术）、宏观经(jīng)济(jì)指(zhǐ)标（如GDP增速）甚至地缘政治事件（如贸易战）构建模型。某全球银行部署的新型异常检测系统，2025年第一季度就拦截了137起新型网络攻击，其中76%在造成损失前被识别——这背后是深度学习模型对“非结构化数据”（如网络日志文本）和“结构化数据”（如交易金额）的(de)联(lián)合(hé)分(fēn)析(xī)。更(gèng)夸(kuā)张(zhāng)的(de)是(shì)，某(mǒu)智(zhì)慧(huì)城(chéng)市(shì)项(xiàng)目(mù)通(tōng)过(guò)分(fēn)析(xī)交(jiāo)通(tōng)流(liú)量(liàng)、天(tiān)气(qì)、社(shè)交(jiāo)媒(méi)体(tǐ)热(rè)词（比(bǐ)如(rú)“演(yǎn)唱(chàng)会(huì)”导(dǎo)致(zhì)的(de)人(rén)流(liú)激(jī)增(zēng)）等(děng)多(duō)模(mó)态(tài)数(shù)据(jù)，优(yōu)化(huà)信(xìn)号(hào)灯(dēng)控(kòng)制(zhì)后(hòu)，高(gāo)峰(fēng)时(shí)段(duàn)拥(yōng)堵(dǔ)减(jiǎn)少32%，碳排放降低15%。这种“用所有能用的数据”预测未来的能力，正是数据挖掘精品课强调的“全链路思维”。

奥秘二：从“表面关联”到“因果推断”的深度挖掘

传统关联规则挖掘常被🎲 吐槽“知道‘啤酒和尿布’一起卖，但不知道为啥”——2025年的数据挖掘正在解决这个问题。以医疗领域为例，某医院通过分析10万份电子病历，不仅发现“高血压患者中30%有睡眠呼吸暂停”，更用因果推断技术证明“治疗睡眠呼吸暂停能降低高血压复发率”。这种“从相关到因果”的升级，让数据挖掘从“辅助决策”变成“直接驱动决策”。再比如零售业，某服装品牌通过分析用户评论文本（NLP技术）和购买记录，发现“吐槽‘袖子太长’的用户中60%会退货”，但进一步因果分析发现，真正导致退货的原因是“尺码标注不准确”而非袖子长度——于是品牌优化了尺码表，退货率下降25%。这种“挖到问题根源”的能力，正是数据挖掘精品课强调的“批判性思维”。

奥秘三：从“技术工具”到“业务伙伴”的实战转化

2025年的数据挖掘早已不是“数据科学家在实验室玩算法”的游戏，而是“业务部门+技术团队”的协同作战。比如某零售超市的“顾客行为追踪”项目：业务部门提出目标“提升生鲜(xiān)区(qū)客(kè)单(dān)价(jià)”，数(shù)据(jù)团(tuán)队(duì)用(yòng)传(chuán)感(gǎn)器(qì)收(shōu)集顾(gù)客(kè)停(tíng)留(liú)时(shí)间(jiān)、货(huò)架(jià)互(hù)动(dòng)数(shù)据(jù)，结(jié)合(hé)POS机交易记录，通过聚类分析发现“家庭主妇更关注价格标签，年轻人更关注促销海报”，于是调整陈列策略——家庭主妇常走的通道增加“特价标签”，年轻人聚集区增加“扫码领券”互动屏。结果生鲜区客单价提升19%，其中家庭主妇群体贡献12%，年轻人群体贡献7%。这种“从业务🎷 金年会网址问题出发，用数据验证假设，再反馈优化业务”的闭环，正是数据挖掘精品课强调的“业务导向思维”。更关键的是，2025年的数据挖掘工具越来越“低代码化”——比如AutoML（自动化机器学习）能让业务人员通过拖拽组件完成模型训练，某银行用AutoML平台让客户经理自己搭建“贷款风险评估模型”，准确率达92%，开发周期从3个月缩短到2周。

数据挖掘的未来：每个人都能成为“数字矿工”

站在20🌅 25年的节点看，数据挖掘早已不是“高端技术”，而是像Excel一样普及的基础能力。无论是开网店的小商家用关联规则优化商品推荐，还是社区医生用因果推断分析疾病风险，甚至普通用户用手机APP分析自己的消费习惯——数据挖掘正在渗透到每个角落。但要注意的是，技术越普及，越需要“精品课”的思维：不是盲目追求“用最复杂的算法”，而是“用最合适的方法解决实际问题”；不是“堆砌数据”，而是“挖掘数据背后的逻辑”；不是“技术炫技”，而是“让数据真正创造价值”。正如某数据挖掘专家所说：“2025年的数据挖掘，拼的不是算法复杂度，而是对业务的理解深度。”这或许就是数据挖掘精品课最核心的奥秘——让技术回归人性，让数字服务于生活。

今日科普|化学数据挖掘新路径探索

Wed, 09 Dec 2025 20:01:41 +0800

化学数据挖掘：从“大海捞针”到“精准制导”

在化学实验室里，科研人员常常要面对堆积如山的文献和实验数据。比如，仅有机化学领域每年发表的论文就超过50万篇，其中涉及反应条件的描述可能分散在数百万个段落中。传统方法中，人工筛选这些数据就像在茫茫大海里捞针——一位经验丰富的化学家每天最多只能处理20篇文献，而AI的出现彻底改变了这一局🍬 面。以中国科学院上海药物研究所郑明月团队的研究为例，他们通过微调大语言模型（LLMs），在化合物实体识别任务中实现了超过85%的F1分数，这意味着AI能精准定位文献中的关键化学信息，效率比人工提升百倍以上。这种技术突破不仅让数据收集速度“飞起”，更让化学家们从重复劳动中解放出来，将精力投入到更有创造性的研究中。

AI代理：化学文献的“智能翻译官”

化学文献的“语言”有多复杂？举个例子，同一篇论文中，“催化剂”可能被描述为“促进反应的活性物质”“温度调控剂”甚至“神秘小助手”，而反应条件可能藏在“典型程序”“一般方法”等模糊段落里。2025年4月发布的最新研究提出了一种基于ChatGPT的AI代理框架，它能像化学家一样“阅读”文献：通过光学字符识别（OCR）将PDF转化为文本后，AI代理会先定位包含“反应条件”关键词的段落，再利用上(shàng)下(xià)文学(xué)习(xí)提(tí)取(qǔ)产(chǎn)率(lǜ)、反(fǎn)应(yīng)物、溶剂等核心数据。测试显示，该框架在铃木-宫浦偶联反应的数据提取中，准确率达90.14%，召回率77.13%，F1分数83.11%，性能远超传统基于规则的提取工具。更厉害的是，它能识别化学文献中的“共参照”（比如用缩写“DMF”代替全称“N,N-二甲基甲酰胺”），并将其映射为完整名称，避免机器因缩写混淆而“抓瞎”。

从数据到发现：AI驱动的化学创新浪潮

数据挖掘的价值不仅在于“收集”，更在于“发现”。以药物研发为例，传统方法需要合成数千种化合物并逐一测试活性，周期长达10-15年，成本超10亿美元；而AI驱动的虚拟筛选能通过分析(xī)已(yǐ)知(zhī)药(yào)物(wù)数(shù)据(jù)库(kù)，预(yù)测(cè)新(xīn)分(fēn)子(zi)的(de)生(shēng)物(wù)活(huó)性(xìng)，将(jiāng)研(yán)发(fā)周(zhōu)期(qī)缩(suō)短(duǎn)30%，成(chéng)本(běn)降(jiàng)低(dī)20%。2025年(nián)，深(shēn)度(dù)学(xué)习(xí)模(mó)型(xíng)在(zài)化(huà)学(xué)数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)中(zhōng)已(yǐ)成(chéng)“标(biāo)配(pèi)”：卷(juǎn)积(jī)神(shén)经(jīng)网(wǎng)络(luò)（CNN）能(néng)通(tōng)过(guò)分(fēn)子(zi)结(jié)构(gòu)图(tú)像(xiàng)预(yù)测(cè)性(xìng)质(zhì)，循(xún)环(huán)神(shén)经(jīng)网(wǎng)络(luò)（RNN）可(kě)分(fēn)析(xī)反(fǎn)应(yīng)路径的(de)时(shí)序(xù)数(shù)据(jù)，而(ér)图(tú)神(shén)经(jīng)网(wǎng)络(luò)（GNN）则(zé)擅(shàn)长(zhǎng)处(chù)理(lǐ)分(fēn)子(zi)间(jiān)的(de)相(xiāng)互(hù)作(zuò)用(yòng)。例(lì)如(rú)，某(mǒu)团(tuán)队(duì)利(lì)🥔 用(yòng)GNN模(mó)型(xíng)预(yù)测(cè)三(sān)元(yuán)金(jīn)属(shǔ)间(jiān)化(huà)合(hé)物(wù)的(de)形(xíng)成(chéng)，通(tōng)过(guò)分(fēn)析(xī)原(yuán)子(zi)半(bàn)径、电(diàn)负(fù)性(xìng)等(děng)参(cān)数(shù)，成(chéng)功(gōng)预(yù)测(cè)了(le)多(duō)种(zhǒng)新(xīn)型(xíng)合(hé)金(jīn)材(cái)料(liào)，为(wèi)能(néng)源(yuán)存(cún)储(chǔ)领(lǐng)域带(dài)来(lái)突(tū)破(pò)。这(zhè)些(xiē)案(àn)例(lì)证(zhèng)明(míng)，AI不(bù)仅(jǐn)是(shì)“数(shù)据(jù)搬(bān)运(yùn)工(gōng)”，更(gèng)是(shì)“创(chuàng)新(xīn)催(cuī)化(huà)剂(jì)”。

挑(tiāo)战(zhàn)与(yǔ)未(wèi)来(lái)：化(huà)学(xué)数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)的(de)“下(xià)一(yī)站(zhàn)”

尽(jǐn)管(guǎn)AI在(zài)化(huà)学(xué)数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)中(zhōng)表(biǎo)现(xiàn)亮(liàng)眼(yǎn)，但(dàn)挑(tiāo)战(zhàn)依(yī)然(rán)存(cún)在(zài)。比(bǐ)如(rú)，化(huà)学(xué)语(yǔ)言(yán)的(de)“方(fāng)言(yán)”问(wèn)题(tí)：不(bù)同(tóng)期(qī)刊(kān)对(duì)反(fǎn)应(yīng)条(tiáo)件(jiàn)的(de)描(miáo)述(shù)习(xí)惯(guàn)差(chà)异(yì)巨(jù)大(dà)，AI需(xū)要(yào)更(gèng)强(qiáng)大(dà)的(de)泛(fàn)化(huà)能(néng)力(lì)；再(zài)如(rú)，数(shù)据(jù)质(zhì)量(liàng)“陷(xiàn)阱(jǐng)”：低(dī)质(zhì)量(liàng)扫(sǎo)描(miáo)文🍒 金年会网址献(xiàn)的(de)OCR错(cuò)误(wù)率(lǜ)可(kě)能(néng)高(gāo)达(dá)15%，导(dǎo)致(zhì)提(tí)取(qǔ)信(xìn)息(xi)失(shī)真(zhēn)。不(bù)过(guò)，解(jiě)决(jué)方(fāng)案(àn)也(yě)在(zài)涌(yǒng)现(xiàn)：2025年(nián)，多(duō)模(mó)态(tài)数(shù)据(jù)融(róng)合(hé)技(jì)术(shù)成(chéng)为(wèi)热(rè)点(diǎn)，通(tōng)过(guò)结(jié)合(hé)文本(běn)、图(tú)像(xiàng)、光(guāng)谱(pǔ)等(děng)多(duō)源(yuán)数(shù)据(jù)，AI能(néng)更(gèng)全面(miàn)理(lǐ)解(jiě)化(huà)学(xué)信(xìn)息(xi)；而(ér)自(zì)动(dòng)机(jī)器(qì)学(xué)习(xí)（AutoML）则(zé)能(néng)自(zì)动(dòng)优(yōu)化(huà)模(mó)型(xíng)参(cān)数(shù)，减(jiǎn)少(shǎo)人(rén)工(gōng)调(diào)试(shì)成(chéng)本(běn)。展(zhǎn)望(wàng)未(wèi)来(lái)，化(huà)学(xué)数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)将(jiāng)与(yǔ)量(liàng)子(zi)计(jì)算(suàn)、生(shēng)物(wù)工(gōng)程(chéng)深(shēn)度(dù)融(róng)合(hé)——比(bǐ)如(rú)用(yòng)量(liàng)子(zi)计(jì)算(suàn)机(jī)模(mó)拟(nǐ)分(fēn)子(zi)反(fǎn)应(yīng)路径，或(huò)通(tōng)过(guò)生(shēng)物(wù)传(chuán)感(gǎn)器(qì)实(shí)时(shí)采集实(shí)验(yàn)数(shù)据(jù)。正(zhèng)如(rú)DeepSeek的(de)预(yù)测(cè)：“化(huà)学(xué)将(jiāng)成(chéng)为(wèi)连(lián)接(jiē)物(wù)理(lǐ)学(xué)与(yǔ)生(shēng)物(wù)学(xué)、材(cái)料(liào)学(xué)的(de)‘中(zhōng)心(xīn)科(kē)学(xué)’，而(ér)AI数(shù)据(jù)挖(wā)掘(jué)是(shì)解(jiě)锁(suǒ)这(zhè)一潜力的钥匙。”

从“人海战术”到“智能革命”，化学数据🍍 金年会网址挖掘的进化史，本质是科技与人类智慧的共舞。当AI开始理解化学的“语言”，我们离“按需设计分子”的梦想，或许只差一场头脑风暴的距离。

中山医院钟春玖：医疗成果转化须把握疾病规律，切忌拍脑袋

Fri, 31 Oct 2025 02:31:09 +0800

【导语】10月30日，复旦大学附属中山医院神经内科主任医师钟春玖在长三角医疗成果转化先锋论坛上指出，当下医学研究常脱离疾病基本规律，如Aβ沉积假说“垄断”阿尔茨海默症研究致药物研发屡败。他强调科学性是医疗成果转化核心，要以整体哲学观念把握疾病规律，还分享了团队对阿尔茨海默症关键病因学因子和治疗靶标的研究成果及转化经验。

·随着分子生物学和蛋白质科学的发展，疾病发生的基本规律似乎被忘记了，医学研究往往去论文里找A蛋白、B蛋白的差异跟疾病的关联，但没有把研究纳入到疾病发生的基本规律中。在未来的医学教育中，要告诉年轻人和学生，用整体的哲学观念认识和把握疾病的发生规律。

Aβ（β-淀粉样蛋白）沉积假说在近30年时间里“垄断”了阿尔茨海默症（AD）的研究方向，却导致药物研发屡战屡败。10月30日，复旦大学附属中山医院神经内科主任医师钟春玖在长三角医疗成果转化先锋论坛上表示，在医疗成果转化中，科学性是最核心的因素，疾病的发生有其基本规律，成果转化时千万不能拍脑袋。在未来的医学教育中，要告诉年轻人和学生，设立研究目标时要明确研究所针对的疾病环境，医学研究要用整体的哲学观念认识和把握疾病的发生规律。

屡战屡败的阿尔茨海默症药物研发

科学性、知识产权保护状况、稀缺性及创新类型、市场需求、可行性是生物医药(yào)转(zhuǎn)化(huà)项目的重要因素。其中，科学性是最核心的因素。疾病的发生有其基本规律，危险因子激活了疾病的(de)关键病(bìng)理(lǐ)损(sǔn)害(hài)因(yīn)子，从而导致病理生理特征和临床症状的产生。

每个疾病的临床症状和病人的病理生理特征并不相同，就像阿尔茨海默症和帕金森病的临床表现和病理生理特征是不同的，两者的关键病理损害因子也不一致。“因此首先要证明一个因子是某疾病的关键病理损害因子，要证明其是疾病特异性的。如果一个药物声称能治百病，这个药多半是假的。”钟春玖表示，其次，要证明一种关键病理损害因子确实与这种疾病的危险因子相关。第三，通过实验模型复现人类疾病的核心病理生理特征。

阿尔茨海默症是一个严重影响中老年人群健康的重大疾病，中国约有983万患者，预计到2050年将有2765万患者。这是一种由多危险因子驱动发生、形成两个生物学阶段的复杂疾病：在神经退变前期，以Aβ为主要特征；在神经退变期，除Aβ沉积外，以神经纤维缠结、脑萎缩等神经退行性病变为显著特征。

复旦大学附属中山医院神经内科主任医师钟春玖。

在疾病定义中，Aβ是阿尔茨海默症是目前条件下最早可检测且不可缺少的生物学标志物。上世纪90年代初，英国皇家科学院院士、英国伦敦大学学院约翰·哈迪在《科学》杂志上提出阿尔兹海默病发病的“淀粉样蛋白级联假说”后，迅速统治了整个阿尔茨海默症的研究。“在美国有那么二三十年时间，如果你不提Aβ，你就拿不到AD的基金支持。但他们研究AD时，忘记了这个疾病的发病规律，Aβ假说有三个重大科学问题没人回答。”

钟春玖从世纪之交开始研究(jiū)AD。当(dāng)时(shí)在(zài)他(tā)的实验中，小鼠满脑子都是Aβ沉积，但直到小鼠去世也没有出现人类AD的神经退变特征，这就是问题之一。除此之外，Aβ沉积是通过什么机制引发神经退变的(de)？APP/PS1/PS2（AD遗(yí)传(chuán)基(jī)因(yīn)）突(tū)变出生即有，为什么要到30-40年后才出现脑Aβ沉积，再过10-20年才出现神经退变和临床表现？

“在这个漫长的过程中，到底发生了什么，没人能回答。简言之，就是关键病理损害因子没有找到。”但由于AD市场巨大，西方政府和大医药公司无一不投入重金研发。Aβ作为AD药物研发靶标(biāo)遭(zāo)遇(yù)了(le)“屡(lǚ)战(zhàn)屡(lǚ)败(bài)、血(xuè)流(liú)不(bù)止(zhǐ)”的(de)研(yán)究(jiū)困(kùn)境。钟春玖说，一家国际大型药企曾表示，从2005年到2015年的10年间投入了90亿美元做研究。这些钱后来全部打了水漂，AD新药研发成本也急剧飙升。

以整体的哲学观念把握疾病发生规律

20余年前，钟春玖开始怀疑，Aβ可能并非AD的关键病理损害因子。认识到Aβ的动物模型不能复制人类疾病后，他开始探索其他可能。后来发现所有AD病例都存在脑葡萄糖代谢，并且脑葡萄糖代谢在AD症状发生十几年前就已经产生。AD患者的脑葡萄糖代谢存在活性显著下降的三种关键酶，这三种酶存在于三条染色体上，但都拥有一个共同的辅酶，即TDP（焦磷酸硫胺素）。

钟春玖在论坛上介绍其研究时表示，团队通过临床病人和小组模型证明TDP下降是导致脑葡萄糖代谢紊乱的原因，并发现Aβ过多、糖尿病、炎症可以诱发TPK（硫胺素焦磷酸激酶-1）抑制，继而导致TDP的减少、Aβ的沉积、脑萎缩等神经退变，TPK/TDP是AD的一个关键致病因素，从而实现了对TPK/TDP作为AD关键病因学因子和治疗靶标的全链条概念验证。后来，他们利用一款上世纪50年代合成的药物开展实验，2022年3月拿到国家三期临床批准。

钟春玖认为，阿尔茨海默症的新药研发经验和教训，值得被复杂疾病特别是神经退行性疾病的转化研究借鉴。“生物医药价值的判断一定要有量化指标，创投在医疗成果转化时千万不能拍脑袋。”

在转化合作中，合(hé)作(zuò)伙(huǒ)伴(bàn)的(de)选(xuǎn)择(zé)也(yě)至(zhì)关重(zhòng)要(yào)。“做(zuò)事(shì)要(yào)先(xiān)做(zuò)人(rén)，一(yī)个(gè)项(xiàng)目(mù)再(zài)好(hǎo)，如(rú)果(guǒ)合(hé)作(zuò)伙(huǒ)伴(bàn)没(méi)有(yǒu)格(gé)局(jú)，没(méi)有社会责任，甚至没有底线，那么这个项目十有八九成功不了。”除此之外，科学家创业者必须要有规范和法制意识，创业项目起步时，就要聘请法律专业人士把关。要注重沟通技巧，科学研究、商业化及科普领域的语言体系存在差异，要避免“鸡同鸭讲”的沟通障碍，同时向投资人提示风险，让他们做好充足思想准备。

“今年我给学生上课时也在做科普教育，随着分子生物学和蛋白质科学的发展，疾病发生的基本规律似乎被忘记了，医学研究往往去论文里找A蛋白、B蛋白的差异跟疾病的关联，但没有把研究纳入到疾病发生的基本规律中，所以往往能看到有的研究者一辈子发了几百篇文章，很多人有二三十个研究方向。”

钟春玖说，在未来的医学教育中，要告(gào)诉年轻人和学生，设立研究目标时要明确研究所针对的疾病环境，是针对危险因子，还是病理生理特征。要用整体(tǐ)的(de)哲(zhé)学(xué)观(guān)念(niàn)来(lái)打(dǎ)基(jī)础(chǔ)，认(rèn)识(shi)和(hé)把(bǎ)握(wò)疾(jí)病(bìng)的(de)发(fā)生(shēng)规(guī)律(lǜ)。这(zhè)是(shì)他(tā)在(zài)30多(duō)年(nián)的(de)研(yán)究(jiū)中(zhōng)积(jī)累(lèi)下(xià)来(lái)的(de)最(zuì)有(yǒu)价(jià)值(zhí)的(de)东(dōng)西(xi)。

靶向药后新药研发路在何方？马大为院士：向神农尝百草借智慧

Fri, 31 Oct 2025 02:01:19 +0800

【导语】10月29日2025上海国际生物技术与医药研讨会开幕式上，中科院院士马大为指出，过去30年靶向药成研发主流，虽带来诸多突破，但因新靶点发现缓慢、复杂疾病多靶点相互作用，新药开发遇瓶颈。而从“神农尝百草”到现代药物的经验观察范式贡献巨大，不应被遗忘。他强调回归并升级古老药物发现范式，还提出中药或天然药物现代化途径，其团队对“断肠草”的研究已取得初步成果。

从“神农尝百草”到传统药物再到现代药物，这种基于经验观察和整体效果的药物发现范式，在人类药物发展史上贡献了半壁江山，不应在靶向药时代被完全遗忘。

过去30年里，以精准(zhǔn)调(diào)控(kòng)疾(jí)病(bìng)靶(bǎ)点(diǎn)为研发原则的靶向药为很多病人带来了曙光，也成为制药产业资源投入的焦点。然而，新的靶点发现缓慢，复杂疾病又往往涉及多靶点的相互作用，这些都导致新药越来越难开发。

在靶向药出现之前，改变人类历史的药物都不是实验室里精心设计出来的产品——阿司匹林来自柳树皮，青霉素源于一株被污染的霉菌，而黄花蒿最终被证实能治疗疟疾。当单靶点药物研发模式遭遇瓶颈时，从天然产物中寻找新药的“经验主义”路线能否在现代科学的指导下焕发新生？

在(zài)10月(yuè)29日(rì)举(jǔ)行(xíng)的(de)2025上(shàng)海(hǎi)国(guó)际(jì)生(shēng)物(wù)技(jì)术(shù)与(yǔ)医(yī)药(yào)研(yán)讨(tǎo)会(huì)（BIO-FORUM）开(kāi)幕(mù)式(shì)上(shàng)，中(zhōng)国(guó)科(kē)学(xué)院(yuàn)院(yuàn)士(shì)、有(yǒu)机(jī)化(huà)学(xué)家马大为在演讲中指出，在聚焦“打靶”的精准医疗之外，回归并升级一种更古老的药物发现范式，或许能为我们带来意想不到的突破。

单靶点药物的辉煌与瓶颈

“现在大家都在研究靶向药，其主要目标就是要先找到一个‘靶’，再做出一个化合物出来去临床验证。”马大为说。这种模式之所以成为过去三十年药物研发主流，是因为它建立在对疾病发生机制的深刻理解之上。

从分子生物学的角度看，许多疾病都可以追溯到某个特定蛋白质的功能失常。以肿瘤为例，癌细胞的无限增殖往往源于某些促进细胞分裂的蛋白激酶过度激活。这些激酶像是细胞内的“开关“，当它们被异常激活后，就会源源不断地向细胞核发送“分裂“指令，最终导致肿瘤形成。

如果能找到一种药物分子，它能够像一把精确的“钥匙”一样，特异性地插入激酶这个“锁”中，阻断其活性，就能斩断促进癌细胞分裂的信号链条。这种针对性强、作用机制明确的方法论具有天然的优势：既能确保临床疗效，也便于监管部门评估药物的安全性和有效性——人们能够(gòu)清(qīng)晰(xī)地(de)解(jiě)释(shì)这(zhè)种(zhǒng)药(yào)物(wù)为(wèi)什(shén)么(me)能(néng)治(zhì)疗(liáo)特(tè)定(dìng)疾(jí)病(bìng)。

马(mǎ)大(dà)为(wèi)说(shuō)，这(zhè)套(tào)理(lǐ)论(lùn)框(kuāng)架(jià)在(zài)20世(shì)纪(jì)90年(nián)代(dài)至(zhì)21世(shì)纪(jì)初(chū)获(huò)得(de)了(le)辉(huī)煌(huáng)的(de)临(lín)床(chuáng)验(yàn)证(zhèng)。作(zuò)为(wèi)第(dì)一(yī)批(pī)靶(bǎ)向(xiàng)药(yào)，《我(wǒ)不(bù)是(shì)药(yào)神(shén)》中(zhōng)的(de)“格(gé)列(liè)卫(wèi)”（伊(yī)马(mǎ)替(tì)尼(ní)）对(duì)慢(màn)性(xìng)髓(suǐ)性(xìng)白(bái)血(xuè)病患者的治疗效果显著：患者5年生存率从不足30%跃升至90%以上。在其之后，赫赛汀、易瑞沙等一大批靶向药相继上市，为肺癌、乳腺癌患者带来了前所未有的希望。这些成功案例强有力地证明了单靶点药物的可行性，也激发了全球制药企业的投资热潮。

然而，辉煌之下，瓶颈已然显现。“我们做靶向药，目前的最大问题就是它的瓶颈已经到了——靶点有限，”马大为坦言，“不到700多个（靶点），那么多公司都在为几个同样靶点努力，最后导致我们做创新药也内卷。”

发现药物靶点是一个漫长的科学探索过程，这导致靶点的数量并不能满足需求。马大为在激酶抑制剂药物开发中做了很多重要工作。他说，500多种激酶中，能成为靶点的只有二十几个，“还有很多激酶的功能不太清楚。”

“神农尝百草”的启示

虽然寻找靶点的思路清晰精确，但许多疾病可能要比想象的复杂，它们的起因可能不是单一靶点的失控，而是多个分子通路的协同失调。比如糖尿病、心血(xuè)管(guǎn)疾(jí)病(bìng)、阿(ā)尔(ěr)茨(cí)海(hǎi)默(mò)病(bìng)等(děng)复(fù)杂(zá)疾(jí)病(bìng)，其(qí)病(bìng)理(lǐ)基(jī)础(chǔ)涉(shè)及(jí)多(duō)个(gè)器(qì)官(guān)和(hé)多(duō)条(tiáo)信(xìn)号(hào)通(tōng)路的(de)紊(wěn)乱(luàn)。

在(zài)这(zhè)种(zhǒng)情(qíng)况(kuàng)下(xià)，想(xiǎng)要(yào)明(míng)确(què)所(suǒ)有(yǒu)因(yīn)素(sù)和(hé)机(jī)制(zhì)来对疾病进行精准的控制，其难度可想而知。

马大为说，在靶向药出现之前，药物研发更多依赖于“表型筛选”，即直接在细胞或动物模型上观察一个化合物能否改善疾病症状，而不必预先知道它的具体作用靶点。这种模式的灵感源头往往来自大自然中的天然产物。

“比较早的例子是阿司匹林，就是柳树里面的水杨酸衍生物成药。”马大为介绍，而中国对世界药物史的最大贡献之一——青蒿素的发现，更是这一模式的典范。“青蒿的乙醚提取物100%能够抑制鼠疟，这就是屠呦呦教授获奖的主要依据，是通过动物模型筛出来的药。”

马大为认为，从“神农尝百草”到传统药物再到现代药物，这种基于经验观察和整体效果的药物发现范式，在人类药物发展史上贡献了半壁江山，不应在靶向药时代被完全遗忘。

科学化的“经验主义”

回归“经验主义”绝不意味着倒退回传统医学的模糊与不确定。马大为强调，这是在现代科学技术，尤其是有机合成化学、分析化学和现代药理学指导下的全新路径。他清晰地提出了中药或天然药物现代化的三个可能途径。

首先是单分子路线，如果天然产物中的有效成分是一个单分子，就应像青蒿素一样，将其分离、鉴定、系统研究、工程改造，最终开发成药效更好、副作用更小的现代药物。

其次是复合物路线，如果疗效来自多分子协同作用，就必须用现代化学方法将所有成分鉴定清楚、实现精确定量，建立严格的质量控制体系。然后，用严谨的双盲对照临床试验证明其确切疗效，而非像很多传统药物那样笼统地宣称“治感冒、头痛、发热”。

最后，现代药物的研发思路是从普遍疾病规律到特殊病人个体，而传统药物中“一人一方”的模式则能够形成很好的个性化医疗补充，但难以规模化和产业化。

马大为介绍了他的团队对著名的剧毒植物“断肠草”（钩吻）的研究工作。这种植物在民间被少量用于镇痛，显示出潜在的药用价值，但其剧毒也(yě)令(lìng)人(rén)望(wàng)而(ér)却(què)步(bù)。其活性与毒性均来自其中的生物碱。

“如果有一个很系统地对它的结构活性和结构毒性的关系研究，就可能找到一个活性还好，同时毒性又降低很多的药，”马大为说。他的团队在新的合成路线基础上，合成了超过100个类似物，进行了系统的“构效-构毒关系”研究。

“我们现在真的找到一些化合物，活性还是保持很高的，”马大为说，新分子的镇痛活性比对照药加巴喷丁高出上万倍，而毒性却比天然产物降低了数百倍，几乎没有安全问题。他透露，针对癌痛和神经性疼痛的临床前研究即将启动。

具身智能企业加速布局物流行业

Thu, 30 Oct 2025 06:00:50 +0800

【导语】物流场景成具身智能机器人落地重要方向，但仓储环境复杂成落地难题。10月29日在2025亚洲国际物流展现场，业内人士称物流仓储对机器人视觉识别等能力要求高，且物流自动化追求柔性以应对弹性订单。目前科捷与优必选子公司签约，将从技术、场景、生态层面推进合作，加快研发适用人形机器人，而全球多家具身智能公司也正加速布局物流行业。

物流场景正成为当前具身智能机器人落地的重要场景之一。但物流仓储环境的复杂性，是人形机器人落地面临的核心技术难题。

2025亚洲国际物流技术与运输系统展览会现场。{全文关键词}记者喻琰摄

10月29日，在2025亚洲国际物流技术与运输系统展览会（CeMAT ASIA 2025亚洲物流展）现场，神州数码控股有限公司（00861.HK）智慧供应链子公司北京科捷物流有限公司（以下简称“科捷”）首席技术官张虎坡称，物流仓储场景中，由于库存单位（Stock keeping Unit：简称SKU）数量庞大且复杂，其产品种类涵盖食品、3C等多个领域，不同品类对物流搬运、翻转等动作都有严格的要求。在搬运物品时，需要人形机器人具备一定的视觉识别能力，能识别物体的材质、位置等信息。这一过程还需要视觉算法、运筹算法与机械控制之间形成精准协同。

为什么物流场景需要人形机器人？科捷副总裁闫丰表示，物流自动化追求的终极目标是柔性——能够像人一样能适应不同岗位与流程。此外，物流行业业务灵活，订单结构复杂。尤其是应对“双11”等大促节点时，订单量可能会激增10倍以上。固定的自动化系统，产能效率已经固定，无法适应弹性订单量。在订单量多的情况下采用人机协同模式，适时补充人力或人形机器人，可以化解这一问题。

2025亚洲国际物流技术与运输系统展览会现场。{全文关键词}记者喻琰摄

目前科捷与人形机器人上市公司优必选（09880.HK）智慧物流子公司无锡优奇智能科技有限公司正式签署战略合作协议。本次合作将从三个层面推进：技术层面共建“物流具身智能实验室”，攻关多模态货物识别等关键技术；场景层面重点在快消、美妆、IT、3C等行业共创物流无人化作业场景，打通仓储“最后10米”智能化瓶颈；生态层面将共同制定物流智能体通信与调度接口开放协议，联合发布产业白皮书，共建开发者生态平台。

科捷首席运营官王政在接受澎湃科技采访时表示，此次合作将加快研发出真正适用于实际场景的人形机器人，提升在物流场景中的作业效率。在理想情况下是实现全栈式无人物流，不过当前仍需一定时间，“很难预计（具体落地时间），主要取决于硬件和软件的功能。”

澎湃科技梳理发现，全球多家具身智能公司正加速布局物流行业。今年2月，FigureAI凭借其创新的Helix系统，将人形机器人从汽车制造领域扩展至物流行业，推动机器人在劳动力市场中的应用。

另据外媒报道，今年7月，亚马逊宣布推出的亚马逊机器人（Amazon Robotics）全球总量已突破100万台，同时发布全新“DeepFleet”生成式AI基础模型，用于优化机器人路径调度，这一里程碑式进展凸显亚马逊在“人机协同+物流智能”方向上的深化。

国内智元机器人瞄准的落地八大核心场景包括工业智造、物流分拣。京东集团投资了多家具身智能初创公司，强化其供应链物流场景的机器人能力，如在面向电商库存、拣选、分拣、末端配送等环节，尤其在“订单弹性大”“商品种类繁多”环境下，机器人柔性作业需求强。

谷歌与美能源巨头合作重启核电站，为AI基础设施供电

Wed, 29 Oct 2025 11:00:54 +0800

【导语】受人工智能与数据中心扩张影响，2024年美国用电量创4.097万亿千瓦时纪录，且未来两年用电量还将持续攀升。为满足AI用电需求，核能再成焦点，谷歌等科技巨头纷纷布局，或重启核设施，或采购先进核能电力，但核能重启面临运营成本、安全疑虑等挑战，目前尚无封存核电站真正重启。

受人工智能与数据中心扩张推动，2024年美国用电量创下纪录。为满足AI用电需求，核能再度成为关注焦点。

当地时间10月27日，谷歌和美国电力巨头NextEra能源公司宣布，计划2029年重启美国爱荷华州的核设施杜安·阿诺德能源中心（Duane Arnold Energy Center），为谷歌人工智能业务提供无碳电力。

由于运营成本高昂，核能难与天然气及其他可再生能源竞争，公众对核能安全也存在疑虑，2020年，运营了45年的杜安·阿诺德能源中心被关闭。若能获得监管部门批准，该核电站有望在2029年初恢复运营。

目前谷歌已在爱荷华州投入超68亿美元用于数据中心建设，该核电站运营后，谷歌将从这座615MW的核电站采购电力，24小时不间断的能源将为谷歌在该州的云业务与人工智能基础设施供电，同时提升当地电网的可靠性。爱荷华州最大的能源供应商爱荷华中部电力合作社已同意收购谷歌用不完的剩余电力。

2024年，美国用电量创下纪录，达到4.097万亿千瓦时。若数据中心继续以当前速度扩张，这一纪录可能会被持续打破。美国能源信息署本月预测，未来两年美国用电量将创历史新高，2025年将攀升至4.191万亿千瓦时，2026年达到4.305万亿千瓦时，这一增长主要由人工智能数据中心推动。

面对不断增长的能源需求，美国政府与科技行业正将核能视为潜在解决方案，以应对人工智能计算对当地电网造成的严峻压力。科技巨头甲骨文公(gōng)司(sī)（Oracle）近(jìn)期(qī)表(biǎo)示(shì)，正(zhèng)在(zài)设(shè)计(jì)一(yī)个(gè)由(yóu)三(sān)座(zuò)小(xiǎo)型(xíng)核(hé)反(fǎn)应(yīng)堆(duī)供(gōng)电(diàn)的(de)数(shù)据(jù)中(zhōng)心(xīn)。宾(bīn)夕(xī)法(fǎ)尼(ní)亚(yà)州(zhōu)原(yuán)三(sān)哩(li)岛(dǎo)核(hé)电(diàn)站(zhàn)由(yóu)美(měi)国(guó)星(xīng)座(zuò)能(néng)源(yuán)公(gōng)司(sī)（Constellation Energy）所(suǒ)有(yǒu)，未(wèi)来(lái)也(yě)将(jiāng)为(wèi)微(wēi)软(ruǎn)的(de)数(shù)据(jù)中(zhōng)心(xīn)供(gōng)电(diàn)。

据(jù)路透(tòu)社(shè)报(bào)道(dào)，近(jìn)几(jǐ)个(gè)月(yuè)来(lái)，谷(gǔ)歌(gē)、微(wēi)软(ruǎn)、亚(yà)马(mǎ)逊(xùn)等(děng)运(yùn)营(yíng)大(dà)型(xíng)云(yún)计(jì)算(suàn)基(jī)础(chǔ)设(shè)施(shī)的(de)超(chāo)大(dà)规(guī)模(mó)科(kē)技(jì)企(qǐ)业(yè)，都(dōu)纷(fēn)纷(fēn)达(dá)成(chéng)协(xié)议(yì)，未(wèi)来(lái)将(jiāng)采购(gòu)包(bāo)括(kuò)核(hé)聚(jù)变(biàn)反应堆和小型模块化反应堆等先进核能技术产生的电力。

2023年，微软曾表示将采购由核聚变初创公司Helion产生的电力，Helion预计2028年前上线50兆瓦核聚变发电项目，不过这一期望仍面临核聚变技术挑战和发电监管挑战。

此外，据路透社报道，尽管目前美国有三个核电站重启项目正在推进中，其中包括密歇根州的一个未涉及科技企(qǐ)业(yè)合(hé)作(zuò)的(de)项目，但尚无任何一座封存的核电站真正实现重启。

新能源专用聚烯烃特种材料在沪投产，推动高端新材料国产化

Wed, 29 Oct 2025 08:30:49 +0800

【导语】10月28日，位于上海化学工业区的璞烯晶新能源专用聚烯烃特种材料项目（一期）正式投产，标志着我国在超高纯高分子量聚乙烯领域实现从依赖进口到自主可控的跨越。该项目投资22.5亿元，采用自主研发的超高纯淤浆法工艺，一举突破新能源锂电池隔膜上游关键原料“卡脖子”难题，为上海完善新(xīn)能(néng)源(yuán)汽(qì)车(chē)产(chǎn)业(yè)链(liàn)、提(tí)升(shēng)供(gōng)应(yīng)链(liàn)安(ān)全韧(rèn)性(xìng)注(zhù)入(rù)新(xīn)动(dòng)能(néng)。

国(guó)产(chǎn)超(chāo)高(gāo)纯(chún)聚(jù)合(hé)物(wù)特(tè)种(zhǒng)材(cái)料(liào)发(fā)展(zhǎn)迎(yíng)来(lái)关键性(xìng)节(jié)点(diǎn)。10月(yuè)28日(rì)，位(wèi)于(yú)上(shàng)海(hǎi)化(huà)学(xué)工(gōng)业(yè)区(qū)的(de)璞(pú)烯(xī)晶(jīng)新(xīn)能(néng)源(yuán)专(zhuān)用(yòng)聚(jù)烯(xī)烃特种材料项目（一期）正式投产。作为2024、2025连续两年入选上海市重大工程项目的产业标杆，璞烯晶项目的建成投产标志着我国在超高纯高分子量聚乙烯这一关键战略材料领域实现了从依赖进口到自主可控的历史性跨越。

高端聚烯烃是国家“十四五”期间重点发展的新材料品类，战略价值高、消费量大，但当前国产自给率仍比较低，特别是高精尖领域的部分原材料仍主要依赖国外进口。仅从新能源行业的可持续发展而言，研发生产具有自主知识产权的高端聚烯烃特种材料，实现国产化迫在眉睫。

实现国产材料自主可控

璞烯晶新能源专用聚烯烃特种材料项目投资22.5亿元，自2024年6月28日开工建设以来，便承载着打破国外技术垄断、补齐产业链短板的使命。该项目生产的超高纯高分子量聚乙烯，是锂电池隔膜、半导体滤材及高端医用材料的核心原料，直击高度依赖进口、供应链风险高、成本不可控等长期痛点。

高分子量聚乙烯材料往往具有抗穿刺、抗拉伸、抗冲击、高强度、高韧性的优秀特性。聚乙烯的分子量超过30万才得以称作“高分子(zi)量(liàng)”“特(tè)种(zhǒng)”聚(jù)乙(yǐ)烯，分子量越高，通常物理性能越好，硬度越高。除了分子量的要求外，高端的应用场景往往对于产品的洁净度、一致性有着更高的追求，这就对生产环境的洁净度、生产工艺、分离及去杂的工艺水准有着极为严苛的标准。

璞烯晶洞察到中国产业升级尤其是新能源革命带来的历史性机遇，自成立以来，一直致力于特种聚合物领域的前沿研究和开发，已成功突破催化剂、聚合工艺、应用场景开发等关键技术壁垒。

此次投产的一期核心装置为14万吨/年超高纯高分子量聚乙烯装置，采用璞烯晶自主研发、技术领先的超高纯淤浆法工艺，并配套引进德国、日本先进装备，确保产品具备高洁净、高分子量、高一致性等卓越特性。以高性能锂电隔膜专用料为例，公司开发的9μm、7μm、5μm超高纯专用料已处于行业领先地位，获得国内主流锂电隔膜企业认可，有力推动国内动力电池隔膜供应链实现安全自主可控。

位于上海化学工业区的璞烯晶新能源专用聚烯烃特种材料项目（一期）正式投产。

业内人士表示，璞烯晶项目的投产是上海在新材料领域抢占未来产业制高点的重要举措，项目一举突破了新能源锂电池隔膜上游关键原料的“卡脖子”难题，实现了高端聚烯烃的国产化。这不仅是璞烯晶一家企业的重大突破，更是上海完善新能源汽车产业链、提升供应链安全韧性的重要一环，将为下游的恩捷股份、星源材质等龙(lóng)头(tóu)企(qǐ)业(yè)提供大规模、稳定化的原料保障，形成产业链上下游共同参与、研发应用紧密协同的推进机制。

按照计划，二期项目预计2026年三季度投产，项目全部投产后将达到28万吨/年的超高纯高分子量聚乙烯生产规模。

璞烯晶的创新突破并未止步于此。在锂电隔膜细分行业实现国产化后，璞烯晶将加速以平台化思路加快拓展产品管线，向芯片滤材和人工关节等高附加值应用场景进军，持续填补国内空白。正如璞烯晶董事长张文龙所展望的，公司正朝着“超高纯聚合物全球引领者”的目标迈进，致力于实现从“产品引领”到“需求引领”“技术引领”的跃升。

一流营商环境保驾护航

璞烯晶的快速成长与顺利投产，离不开上海化工区一流的产业生态和营商环境。璞烯晶项目自破土动工到建成投产仅16个月，创造了“上海速度”。

在投产仪式上，上海化工区管委会主任阮力表示，璞烯晶项目从规划到投产高效推进，背后是企业家的远见、建设者的辛勤付出与政企协作共同发力的结果，将为园区高质量发展注入新动能。放眼“十五五”，化工区将继续坚持高质量发展，围绕产业链、创新链优化服务链，进一步做强基础、补齐短板、塑造优势，努力成为上海发展新质生产力的重要阵地。希望璞烯晶公司充分发挥自身优势，积极为园区及全市化工新材料产业发展贡献力量。

璞烯晶的快速成长与顺利投产离不开上海化工区的产业生态和营商环境。

张文龙表示，上海化工区专业性强、管理规范、龙头企业集聚、基础设施完善，为企业扎根成长厚植了沃土。化工区的完整产业链和“吃干榨净”的循环经济模式，为璞烯晶这样的高新技术企业提供了最佳的“产业邻里”环境，园区内物料通过封闭管廊高效互供，能源梯级利用，极大降低了企业运营成本，提升了企业竞争力。特别是上海化工区坚持“问需于企，跨前服务”的工作精神让企业受益匪浅。

值得一提的是，此次璞烯晶投产的项目还是上海“海聚英才”全球创新创业大赛结出的硕果，亦是上海建设科创中心、支持科创企业发展的典型案例。项目不仅荣获第四届“海聚英才”全球创新创业大赛最高奖项——金聚奖，更通过上海这(zhè)一(yī)全球金融中心持续获得资本的强力加持，母公司朴烯晶新能源材料（上海）有限公司于2025年6月完成的近5亿元B+轮融资，吸引了浙能集团、舟山市科创基金、重庆科创投、上海瑞壹投资等实力机构。此前，红杉中国、上海联和投资、国科东方、祥峰投资等知名机构也已深度布局。其中，红杉中国、上海联和投资、联新资(zī)本(běn)等(děng)老(lǎo)股(gǔ)东(dōng)均(jūn)连(lián)续两轮加注投资。

挪威创企推出家用人形机器人：售价14万元，明年交付

Wed, 29 Oct 2025 06:30:49 +0800

【导语】10月29日，挪威机器人企业1X发布家用人形机器人NEO，售价2万美元起，可处理家务、自然对话、学习新技能，2026年交付首批订单(dān)。不(bù)过(guò)，其(qí)远(yuǎn)程辅助功能引发隐私担忧，且目前仍无法完全自主，行业自主性挑战仍存。

挪威机器人企业1X发布家用人形机器人NEO。来源：官网

10月29日，挪威机器人企业1X发布家用人形机器人NEO，该机器人旨在自动执行日常琐事并通过内置人工智能提供个性化帮助，售价为20,000美元（约合人民币14.2万元），订阅形式下收费为每月499美元（约合人民币3,542 元）。

NEO可帮助人类高效管理家庭事务。用户只需下达语音指令或按键，它便能实时处理叠衣服、整理物品等日常任务，并能通过预约专家指导学习新技能。借助内置大语言模型与多模态感知能力，NEO可进行自然对话，提供识别食材推荐菜谱等情境化帮助，并具备记忆功能，可实现连贯的个性化交互。NEO可基于真实场景的AI学习与软件升级，在家庭环境中持续进化，逐步扩展服务能力。其硬件平台采用专利肌腱驱动系统，动作轻柔安全，具备22自由度的灵巧双手和全身柔软结构，重约30公斤却能举起近70公斤物品，运行噪音仅22分贝。

挪威机器人企业1X发布家用人形机器人NEO。来源：官网

NEO已开放预订，首批订单将于2026年交付。1X公司首席执行官兼创始人贝伦特·博尼奇（Berent Børnich）表示：“人形机器人曾是科幻小说的产物……后来成为科研工具，但如今随着NEO的问世，它们已真正成为现实。”

不过，随着这类具备远程辅助(zhù)功(gōng)能(néng)的机器人步入家庭，其带来的隐私保护问题也引发了普遍担忧。当启用NEO专家模式时，1X的员工可从NEO视角看到用户家中情况。1X对此表示，所有家务助手服务需用户主动申请方可启动，并支持随时终止。

同时，Neo机器人目前还无法独立完成所有家务杂务。某些功能仍需1X远程员工操控，就像操控木偶般指挥机器人行动。这种人工辅助为1X积累人工智能训练数据。

“真正的自主性仍是人形机器人行业面临的最大挑战。”美国人形机器人初创公司Figure AI首席执行官布雷特·阿德科克也曾表示，目前整个人形机器人行业尚无产品能实现真正自主工作。

一份男性健康管理清单：男科功能变化或是心血管疾病前兆

Wed, 29 Oct 2025 06:00:54 +0800

【导语】10月28日是中国男性健康日，今年主题聚焦“男性健康主动管理，幸福生活共同守护”。当下，慢性病年轻化趋势显著，男科疾病常是基础慢病早期预警，但许多男性对此疏于管理，常因“拖延”“忽视”错过最佳治疗时机。复旦大学附属妇产科医院男科主治医师朱宏指出，男性应转变观念，从被动就医转向主动管理，定期筛查、关注预警信号，及时干预。那么，不同年龄段男性应如何主动管理健康？

·当你察觉到男科功能有变化时，往往说明代谢、心血管等方面已经出现了问题，幸运的是通常还处于相对早期的阶段。

从血压偏高到勃起功能下降，从糖尿病到(dào)不(bù)孕(yùn)不(bù)育(yù)，慢(màn)性(xìng)病(bìng)的(de)发(fā)展(zhǎn)可(kě)能(néng)会(huì)导(dǎo)致(zhì)男(nán)科(kē)疾(jí)病(bìng)的(de)出(chū)现(xiàn)。然(rán)而(ér)，许(xǔ)多(duō)男(nán)性(xìng)对(duì)自(zì)身(shēn)的(de)健(jiàn)康(kāng)状(zhuàng)况(kuàng)，尤(yóu)其(qí)是(shì)慢(màn)性(xìng)病(bìng)和(hé)男(nán)科(kē)问(wèn)题(tí)，常(cháng)常采取“拖延”和“忽视”的态度，直到出现严重后果才被动就医，从而错过了最佳治疗时间。

10月28日是中国男性健康日，今年的主题是“男性健康主动管理，幸福生活共同守护”。澎湃科技专访了复旦大学附属妇产科医院、复旦大学人类精子库男科主治医师朱宏，为我们详解慢性病与男科病之间的关系，以及主动管理的必要性与最佳时机。

【对话】

慢性病年轻化，应主动管理

澎湃科技：如何理解“男性健康主动管理”？它和传统的“生病再看”有什么本质区别？

朱宏（复旦大学附属妇产科医院、复旦大学人类精子库男科主治医师）：传统的被动就医就像“灭火”，是问题已经发生，火灾已经出现，我们才去亡羊补牢。而“主动管理”的核心理念是“防火”，是未雨绸缪。它强调男性应该主导自己的健康，从被动承受问题转变为主动发现和预防问题。

这包括定期进行健康筛查，主动获取科普知识，了解身体发出的早期“预警信号”，并在“临界状态”时就及时干预。比如，发现血压、血糖到了临界值，就应该积极调整生活方式，而不是放任其发展。这就好比在发现电路老化、看到零星火星时就立即处理，从而避免一场大火的发生。

澎湃科技：很多人认(rèn)为(wèi)慢(màn)性(xìng)病(bìng)和男科病都是“老年病”，不用太过担心，是这样吗？

朱宏：这种看法是不正确的。在临床中能够观察到越来越多的年轻人开始有相关问题。

一是勃起功能障碍明显年轻化。过去我们认为这是中老年男性的问题，但现在30、35岁的患者已经不少见了。年轻患(huàn)者(zhě)来(lái)就(jiù)诊(zhěn)时(shí)常(cháng)说(shuō)"没以前硬了"或"时间没以前长"。

二是基础代谢性疾病的年轻化。高血压、高血糖、高血脂这些过去被认为是"中年人的病"，现在年轻人里也很普遍。这跟现代生活(huó)方(fāng)式(shì)密(mì)切(qiè)相(xiāng)关——作(zuò)息(xi)不(bù)规(guī)律(lǜ)、长(zhǎng)期(qī)熬(áo)夜(yè)、压(yā)力(lì)大(dà)、缺(quē)乏(fá)运(yùn)动(dòng)、饮(yǐn)食(shí)不(bù)均(jūn)衡(héng)（特(tè)别(bié)是(shì)过(guò)度(dù)依(yī)赖(lài)外(wài)卖(mài)）。

有(yǒu)些患者会怪疫情，但疫情更多是一个"拐点"或"诱发点"，它让人们发现了原本就存在的潜在问题。总体来看，年轻人来主诉这类问题的确实越来越多了。而且他们常常还伴有其他基础疾病，最常见的就是血糖、血脂这类代谢指标异常。

男科疾病是基础病的预警信号

澎湃科技：高血压、糖尿病、高脂血症、肥胖等慢性病与性功能、生育力问题等男科疾病之间有什么关系？

朱宏：简单说就是，男科疾病往往是基础慢病发展到一定阶段的结果。它不是一个独立的问题，而是身体整体状态失衡的一种体现。当你察觉到男科功能有变化时，往往说明代谢、心血管等方面已经出现了问题，幸运的是通常还处于相对早期的阶段。

如果血压长期偏高，血管承受的压力就会增大。阴茎由许多细小血管组成，这些血管承受高压后，血管内皮功能会变差，血管充盈能力下降。勃起需要大量充血，充盈能力一旦变差，患者能感觉到的就是"没以前硬了"或"硬的时间不如以前长"。

这往往是一个早期预警信号。如果血压不加以控制，继续进展，就可能从小血管病变发展到大血管病变（如冠状动脉、颈动脉），最终导致冠心病、心肌梗死等致命疾病。从这个角度说，勃起功能的下降，其实是心血管风险的早期体现。

而血糖问题既会影响血管功能，又会影响末梢神经。这使得血糖对男科健康的危害往往比(bǐ)血(xuè)压(yā)更大。高血糖患者常见的男科表现包括：勃起功能下降、精液量减少、射精功能障碍。

这里我要特别强调一个临床现象：射精障碍患者中，基本上八九成有血糖问题。有些患者血糖只是"超了一点点"，就没有在意。但此时精液量已经明显减少，硬度也下降了——这都是血糖损伤的早期信号。

肥胖则会导致代谢综合征——这是一个综合概念，包括血压、血糖、血脂、尿酸等多个指标的紊乱。肥胖首先会增加氧化应激和自由基，造成内分泌失调。具体表现为雌激素水平升高，雄激素相对下降，睾丸局部因脂肪堆积而温度升高，影响生精功能。

澎湃科技：有些男性慢性病患者“表面健康”，但疾病已悄然发生。能否举例说明这种隐性风险？耽误治疗的后果有多严重？

朱宏：最典型的就是前列腺肿瘤和睾丸肿瘤。它们的恐怖之处在于早期完全没有症状，不影响其他器官，甚至不影响性功能。患者可能没有任何不适，但癌变已经在进行。直到病情进展到晚期、出现转移，患者才被发现。这时候生存质量已经非常差了。

一些前列腺肿瘤患者就是这样发现的——骨转移都出现了才来看病。如果早期诊断，只需要局部手术或放疗，预后可能还不错。但晚期转移后，生存期会大幅缩短，治疗也变得极其复杂。

睾丸肿瘤也类似。患者有时候能摸到异常，比如睾丸质地不对、有硬块，但很多人根本不当回事。等到转移再来就诊，就太晚了。

男科慢性病也有类似问题。比如慢性前列腺炎。如果长期放任不管，虽然不会直接演变成癌症，但会严重影响生活质量——导致性功能障碍、焦虑和抑郁。

另一个例子是隐睾和低促性腺激素血症。有些男孩从小就有隐睾（睾丸没有正常下降到阴囊），但家长和孩子都没有意识到这个问题。等到成年才做手术，此时神经和生精功能已经遭受不可逆的损伤，即使手术后也很难产生精子。

保持科学态度，不要被疾病“耽误”

澎湃科技：在你的临床工作中，有哪些因为延误治疗而悔不当初的案例？

朱宏：有很多。比如一位射精功能障碍患者，他两三年前就开始觉得射精量有点少了，体检时发现血糖有点高，但他都没有在意。结果慢慢地，射精越来越少，最后干脆没有精液射出来了——虽然能进行正常的性生活和达到高潮，但精液完全射不出来。

这时候他才来看病。但为时已晚。通过药物想要恢复射精功能已经非常困难。原因是高血糖对射精通路和射精神经造成的损伤，在这个阶段已经很难逆转。如果他早期就控制血糖，在射精能力还没有完全丧失、神经还没有完全被破坏的时候进行干预，很可能就能避免这个结局。

还有一类病例是关于隐睾的。有患者小时候就隐睾，一直没管，到了20岁才做手术。手术后还是没有精子。后来我问他为什么这么晚才来？他说"不知道这是个问题"。

这反映了一个性教育缺失的问题。男孩本人不知道阴囊里应该有什么，家长也没有教，甚至可能出于害羞避而不谈。如果早期有人告诉他"阴囊里应该有两个像鹌鹑蛋一样的东西"，他可能就会察觉到异常，提早就医。这类手术如果在青春期前做，生精功能恢复的可能性要大得多。

澎湃科技：很多男性对慢病管理疏于管理，一方面可能是因为没有直接后果，另一方面对于男科问题，很多人讳莫如深。你在临床中观察到哪些典型心态？

朱宏：很多人就是侥幸心理。有些患者知道自己血压高、血糖高，但因为多年没有直接出现严重后果，就侥幸了。就像违反交通规则一样——我违章了但没被罚，那就继续违章。这种心态下，人们往往忽视了危害是在慢慢积累的。

还有不少患者会对自己的症状有错误的病因归纳。比如一个患者血压高、血糖高，然后勃起功能下降。他可能会自我诊断为"肾虚"。然后他就去调理"肾虚"，而完全忽视了血压血糖这些真正的病因。

有些患者虽然意识到有问题，但就是不愿面对。他们觉得承认问题就意味着自己"不行了"，或者与某些社会观念冲突。这在男性身上特别明显——男性往往被期待是强壮和有能力的。

另外就是“拖延症”。一些患者特别容易说"我先拖一阵，等忙完这阵再看"，或者"保守治疗一下，说不定自己就好了"。但很多时候，拖延就意味着错过了最佳干预窗口。

一份男性健康管理清单

澎湃科技：如果为不同年龄段的男性开一份“健康主动管理清单”，你会列出哪些必做项？

朱宏：按年龄段来梳理，首先是青春期（12-18岁），这是男性生殖系统发育的关键期，需要重点关注。家长和青少年本人都要学会触诊睾丸，感受其大小、硬度、位置是否正常。如果发现两侧不对称、有硬块或位置异常，要立即就医。

如有包茎，应及时治疗。另外，精索静脉曲张这是年轻男性中较常见的问题。越早发现和干预，对以后生育力的影响越小。

在育龄期（20-35岁），希望男同胞们能提前筛查，如果有需要的话可以保存生育力。有生育计划或有生育意愿的男性，应该提前做精液检查。这个检查在大多数综合医院都能做，成本并不高。

一些特殊情况要特别注意，比如Y染色体微缺失患者，年轻时可能还有少量精子，到了30多岁就完全没有了。此时如果曾经保存过精子，还有希望通过辅助生殖实现生育。但如果错过了，就只能做睾丸穿刺取精，成功率下降。

另外，基本的代谢指标筛查是要做的。要定期检查血压、血糖、血脂、甲状腺激素等基础代谢指标。如果单位有体检，最好充分利用；如果没有，应该定期自费体检。

在性功能方面，如果发现持续3个月以上的勃起困难，不要拖延，及时就医。很多时候这是血压、血糖问题的预警。

在中年期（35-45岁），则要重点监测前列腺和激素。PSA（前列腺特异性抗原）检查最好每年做一次，用来筛查前列腺肿瘤。这个检查已经很普及，大部分体检都包括。

可以定期检测睾酮等男性激素水平。如果勃起硬度下降、勃起困难，要及时咨询医生。这可能预示着心血管问题或激素问题。

在45岁至50岁之后，男性会逐步进入更年期，需要定期检测雄激素水平。如果出现情绪低落、容易疲劳、骨质疏松风险增加、睡眠变差等，要警惕是否是激素水平下降。可以增加肌肉锻炼、保证饮食均衡、规律作息、必要时进行激素补充治疗。

按风险因素来梳理的话，程序员、设计师、司机等久坐人群的前列腺炎风险特别高。应该定期改变坐姿、增加活动。销售、企业高管等精神压力大的职位，容易出现性功能问题和激素失调。体重特别大的人，既要关注生育问题和性功能问题。

如果家族中有糖尿病、高血压等代谢性疾病高发，个人应该提前做好筛查，不要等到症状出现。血糖问题对男科的危害最大，特别要重视。

亚马逊计划裁员10%，3万人

Tue, 28 Oct 2025 08:01:03 +0800

【导语】当地时间10月28日起，亚马逊计划裁员3万名企业员工，涉及多部门，这是其2022年底以来规模最大的一轮裁员。近期，从亚马逊到Meta、高盛等企业，受人工智能发展等因素影响，纷纷推进裁员，人工智能驱动的裁员潮正席卷全球，引发美国就业市场广泛担忧。

亚马逊计划当地时间10月28日起裁员30000名企业员工，覆盖亚马逊35万名企业员工的10%左右。此次裁员预计将影响人力资源、设备和服务、运营等部门。据路透社报道，这是亚马逊自2022年底裁减2.7万个岗位以来规模最大的一轮裁员。

今年8月，亚马逊重组其音频部门，裁减100多名员工，并大幅缩小Wondery播客工作室业务范围。2024年1月，作为业务审查的一部分，亚马逊在流媒体视频服务平台Prime Video和电影工作室Amazon Studios裁减数百名员工。

6月份，亚马逊首席执行官安迪·贾西（Andy Jassy）表示，随着亚马逊继续推出更多AI智能体，从而改变工作方式，预计亚马逊未来将减少所需的企业工作岗位。贾西在给员工的备忘录中写道：“我们需要更少的人来做今天的一些工作，更多的人来做其他类型的工作。”

人工智能驱动的裁员影响正在扩大。美国就业市场数月来持续亮起警报。人们普遍担忧，随着企业通过自动化手段削减成本，人工智能将取代大量人力。今年5月份世界经济论坛的一项调查提出，人工智能导致劳动力减少的情况可能已经发生。调查发现，40%的雇主计划裁减那些可以被人工智能自动化代替的员工。

10月份，Meta超级智能实验室裁员约600人，以此减少层级，提高运营效率。本月中旬，全球金融巨头高盛宣布OneGS 3.0计划，将人工智能应用于多种业务职能，随之而来的是新一轮裁员。该公司首席执行官大卫·所罗门、总裁约翰·沃尔德伦和首席财务官丹尼斯·科尔曼签署的备忘录写道，人工智能的快速进步可以显著提升生产力，企业可以将这些收益重新投资，为客户提供解决方案。

高通将推出人工智能芯片，与英伟达、AMD竞争

Tue, 28 Oct 2025 08:01:02 +0800

【导语】当地时间 10 月 27 日，高通宣布进军人工智能芯片领域，将推出主打内存提升与 AI 应用运行的 AI200 和 AI250 芯片，分别于 2026 年、2027 年上市，此举将与英伟达等展开竞争，消息传出后高通股价大涨 11%，在 AI 芯片需求激增、竞争格局生变的当下，高通此番动作备受关注。

人工智能数据中心芯片需求激增，高通（Qualcomm）加入战局，宣布将推出AI芯片。

当地时间10月27日，以智能手机芯片闻名的高通宣布将推出人工智能芯片AI200和AI250，主打内存容量提升与AI应用运行。其中，AI200将于2026年上市，AI250预计到2027年推出，两者均可搭载于配备液(yè)冷(lěng)系(xì)统(tǒng)的(de)完(wán)整(zhěng)服(fú)务(wu)器(qì)机(jī)架(jià)中。这也意味着，高通将与目前在人工智能芯片市场占主导地位的英伟达展开竞争。消息传出后，高通股价大涨11%。

近年来，高通将目标对准智能手机和个人电脑，推出专为处理机器学习的芯片，这类被称为神经网络处理单元（NPU）的芯(xīn)片(piàn)可(kě)完成多种人工智能功能所需的运算。高通的数据中心芯片基于其智能手机芯片中的“Hexagon神经网络处理单元”研发而成。高通表示，其芯片主要聚焦运行人工智能模型的推理环节。

英伟达和AMD都以机架形式销售GPU，一个机架可容纳多达72颗芯片，这些芯片协同运作，为运行大模型提供算力支持。高通表示，新款芯片支持主流人工智能框架与工具，并表示对云服务提供商等客户而言，其机架系统的运营成本会更低，单机架功耗为160千瓦。

“我们首先希望在其他领域证明自己，一旦在这些领域积累了实力，再向数据中心(xīn)级(jí)别进军就会容易得(de)多(duō)。”高(gāo)通(tōng)数(shù)据(jù)中(zhōng)心(xīn)与(yǔ)边(biān)缘(yuán)计(jì)算(suàn)业(yè)务(wu)总(zǒng)经(jīng)理(lǐ)杜(dù)尔(ěr)加(jiā)·马(mǎ)拉(lā)迪(dí)（Durga Malladi）表(biǎo)示(shì)，高(gāo)通(tōng)还(hái)将(jiāng)单(dān)独(dú)销(xiāo)售(shòu)其(qí)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)芯(xīn)片(piàn)及(jí)其(qí)他(tā)组(zǔ)件(jiàn)，这(zhè)一模式尤其针对更倾向于自主设计机架的超大规模企业客户。英伟达、AMD等其他人工智能芯片企业甚至有可能成为高通CPU等数据中心部分组件的客户。

人工智能芯片行业已经历数年销售热潮，行业龙头英伟达GPU占据90%以上的市场份额，市值已突破4.5万亿美元，英伟达的竞争对手AMD今年股价已上涨逾一倍。谷歌、亚马逊、微软等企业也在为其云服务研发专属人工智能加速芯片。麦肯锡估算，到2030年，全球数据中心相关资本支出将接近6.7万亿美元，其中大部分将投入基于人工智能芯片的系统。

“这股浪潮涨得如此之快，而且还将继续快速上涨，所有参与者都将从中受益。”瑞银集团（UBS）高级分析师蒂莫西·阿库里（Timothy Arcuri）在周一的电话会议上表示。

今年5月，高通宣布与沙特主权财(cái)富(fù)基(jī)金(jīn)成(chéng)立(lì)的(de)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)公(gōng)司(sī)Humain达(dá)成(chéng)合(hé)作(zuò)，为(wèi)该(gāi)地(de)区(qū)的(de)数(shù)据(jù)中(zhōng)心(xīn)提(tí)供(gōng)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)推(tuī)理(lǐ)芯(xīn)片(piàn)。高(gāo)通(tōng)表(biǎo)示(shì)，Humain将(jiāng)从(cóng)2026年(nián)开(kāi)始(shǐ)部(bù)署(shǔ)200兆(zhào)瓦(wǎ)的(de)新(xīn)人工智能机架，但未披露硬件定价。研究机构桑福德·C·伯恩斯坦公司（Sanford C. Bernstein）公司分析师（Stacy Rasgon）认为，与Humain的交易将提振高通的利润表。尽管竞争对手们无法从英伟达手中抢占大量业务，但人工智能市场将为众多不同的芯片企业带来新的业务机会。

理性防御基金（Rational Equity Armor Fund）投资组合经理乔·蒂盖（Joe Tigay）表示，高通的入局和在沙特的交易证明，生态系统正在分裂，因为没有一家公司能够满足全球对高效人工智能计算的分散需求。

“万元定价”已成新趋势？人形机器人也打起了价格战

Tue, 28 Oct 2025 05:00:55 +0800

【导语】人形机器人市场未熟，价格战却已悄然打响。松延动力“小布米”以万元内预售引关注，加速进化紧随其后推出限时2.99万元的K1，两家产品电商同步上新、预售火爆。人形机器人低价时代来临，功能与量产能力成焦点，业界对此看法不一。

当很多人还认为人形机器人市场远未到成熟时，但价格战似乎已经在这一市场打起来了。

就在全球首款将消费级人形机器人价格做到1万元以内的产品——松延动力的“小布米”（Bumi）开启预售的第二天，10月24日，加速进化（北京）机器人科技有限公司（以下简称“加速进化”，英文名Booster Robotics）发布了其入门级具身智能开发硬件平台——Booster K1，首批100台新品限时售价2.99万元。

京东商城上的松延动力小布米（Bumi）来源：京东商城

澎湃科技（www.thepaper.cn）关注到，截至10月25日下午，在电商京东平台已经将两家产品同步上新于京东智能机器人自营旗舰店限时专区，目前松延动力的“小布米”（Bumi）预售已定447件，定价2.99万元的K1已有267人预约抢购。这一时间“紧密衔接”的发布，无疑让市场对人形机器人的价格走势和行业竞争的激烈程度产生了新的关注。

京东商城上的松延动力小布米（Bumi）来源：京东商城

价格战来了？

价格，一直是人形机器人大规模量产走进寻常百姓家门的关键门槛。

松延动力刚刚开启了售价9998元的“小布米”（Bumi）预售，成为全球首款将人形机器人产品做到1万元以内的产品。据《中国经营报》报道，24日，松延(yán)动(dòng)力(lì)创(chuàng)始(shǐ)人(rén)、董(dǒng)事(shì)长(zhǎng)姜(jiāng)哲(zhé)源(yuán)对(duì)媒(méi)体(tǐ)表(biǎo)示(shì)，人(rén)形(xíng)机(jī)器(qì)人(rén)的(de)价(jià)格(gé)下(xià)降(jiàng)是(shì)必(bì)然(rán)趋(qū)势(shì)，“人(rén)形(xíng)机(jī)器(qì)人(rén)本(běn)身(shēn)就(jiù)不(bù)应(yīng)该(gāi)那(nà)么(me)贵(guì)。” 根据其公布的数据，“小(xiǎo)布(bù)米(mǐ)”在(zài)预(yù)售(shòu)开(kāi)启(qǐ)的(de)3小(xiǎo)时(shí)内(nèi)销(xiāo)量(liàng)已(yǐ)突(tū)破(pò)200台(tái)。

针(zhēn)对(duì)两(liǎng)家(jiā)疑(yí)似(shì)再(zài)打(dǎ)“价(jià)格(gé)战(zhàn)”的(de)说(shuō)法(fǎ)，10月(yuè)25日(rì)，加(jiā)速(sù)进(jìn)化(huà)副(fù)总(zǒng)裁(cái)赵(zhào)维(wéi)晨(chen)告(gào)诉(su)澎(pēng)湃(pài)科(kē)技(jì)（www.thepaper.cn），人(rén)形(xíng)机(jī)器(qì)人(rén)的(de)定(dìng)价要从执行完成率和交付视角来看，即能否真正交付到客户的手里来衡量。目前定价在2.99万至3.99万区间，是衡量性能与量产之间相对能务实落地的角度。如果要进一步降价，需要看出货量能否达到万台左右。

加速进化CEO程昊在24日的“2025加速进化生态大会”上表示，人形机器人是AI时代最佳载体，加速进化要让人形机器人像个人计算机一样简单可靠实用。2.99万元的限时售价，能有力打破“具身智能技术门槛高、应用成本高”的长期瓶颈，为具身智能开发的普及扫清了关键障碍。

万元机器人可以干点啥

尽管人形机器人的低价能得到市场的关注，但其功能和量产能力仍然是人们关注的焦点。有观点质疑，低价不代表功能好，“一万元也只是买了个会动的玩偶而已”。

细看上述两款产品，其外形尺寸、性能和主要市场定位存在明显的差异化。

松延动力“小布米”Bumi人形机器人，身高94cm，重量12kg，主要面向科技爱好者、青少年编程教学及家庭陪伴等使用场景。此外，“小布米”Bumi还有EDU版本，售价2.49万元。

加速进化的K1主打的是入门级具身智能开发硬件平台，定位于机器人教育赛事场(chǎng)景(jǐng)。它属于小尺寸机器人，身高1米，体重19公斤，亮点在于可模仿迈克尔·杰克逊的经典太空步舞蹈动作。

据了解，K1主要面向的是机器人教育赛事场景，在发布会现场，加速进化宣布启动“百城万校”战略计划，在未来三年，将会和1000+高校、2000+职业学校、7000+中小学进行课程合作，推动机器人教育在中国和全球的全面普及。

还没到卷的时候

智平方创始人兼CEO郭彦东此前在接受包括{全文关键词}等媒体采访时曾明确提及人形机器人价格的问题。他曾公开呼吁，现在机器人还没到卷价格的时候，最重要的是应该让客户觉得好用，而不是便宜。如果大家只关注便宜而不是性能，对研发的伤害很大。

在今年8月举办的2025世界机器人大会(huì)上(shàng)，宇(yǔ)树(shù)科技董事长王兴兴当面对“R1起售价格仅3.99万元”的采访时表示，“相对小一点的机器人往往更加便宜，大的机器人价格会贵一些。我们还希望（以）更好的价格，（让）更多人愿意采购，然(rán)后(hòu)有(yǒu)更多人使用机器人。”

在王兴兴看来，人形机器人首先要实现广泛的应用，只有出货量达到一定的规模，才能吸引更多的开发者基于其平台进行二次开发，丰富机器人的功能和应用的多样性，从而促进整个机器人生态的繁荣和发展。

信也科技王春平：AI落地金融行业，在于融合更在于安全

Mon, 27 Oct 2025 08:00:59 +0800

【导语】人工智能与金融深度融合，2025年成为AI规模化应用关键节点。生成式大模型推动AI向全流程价值引擎跃升，多模态融合、大小模型协同及人机共生开启落地新篇章。但模型安全与生成式AI风险同步升级，行业亟需构建技术、人才与生态协同的安全防线。AI金融的未来，在于创新与安全的动态平衡。

人工智能（AI）与金融的结合，已经不再仅仅是“技术赋能业务”的故事，而是“技术与业务深度融合”的现实。

2025年，是AI从实验室走向规模化应用这一过程中的关键一年。作为这一进程的深度参与者，我们清晰地看到：生成式大模型的突破，正推动AI从“单点试水”逐步走向“全流程融合”，从辅助工具变成为真正的价值引擎。但(dàn)与(yǔ)此(cǐ)同(tóng)时(shí)，一(yī)场(chǎng)关乎(hu)安(ān)全的(de)重(zhòng)定(dìng)义(yì)也(yě)已(yǐ)迫(pò)在(zài)眉(méi)睫(jié)。

一(yī)、融(róng)合(hé)：AI落(luò)地(de)的(de)三(sān)重(zhòng)进(jìn)阶(jiē)

多(duō)模(mó)态(tài)融(róng)合(hé)，实(shí)现(xiàn)感(gǎn)知(zhī)升(shēng)维(wéi)

多(duō)模态不是简(jiǎn)单(dān)叠(dié)加信息，而是通过融合文本、图像、语音、图谱等不同模态数据，实现对用户和场景的更立体刻画。以风控为例，信也融合人脸、声纹、行为序列等多维信息，结合自研的图异常检测与跨模态建模，构建了可自主演进的反欺诈体系。在特定欺诈识别中，准确率已达98.8%，召回率95.3%。

在交互层面，多模态技术正在重新定义服务体验。我们研发的新一代智能对话引擎，深度融合语音识别、自然语言理解与金融知识库，突破了传统语音(yīn)交(jiāo)互(hù)的(de)天(tiān)花(huā)板(bǎn)。信也科技基于此打造的智能语音机器人Blu，已实现日均百万次服务，并支持从中英文到乌尔都语等六种语言，真正实现“规模化个性服务”。

大小模型协同，走向精准实用

大模型的优势在于通用理解与生成能力，小模型的价值在于针对性与稳定性。金融行业的趋势，是两者协同。

信也科技自研大模型“米粒”于2024年完成国家网信办备案，奠定了合规的服务基础。依托大模型开发平台E-LADF与智能体创新平台Zeta，大模型已覆盖代码辅助、巡检排障、获客投放、风险控制等核心环节。但我们也看到，通用大模型在面对私有、专业数据时仍存在局限。例如，识别用户是否故意做出“夸张表情”攻击人脸识别系统，这类细微且语义复杂的任务，小模型往往更精准。因此，在相当长时间内，“大模型探索边界，小模型保障深度”的协同，将是AI高效落地的现实解法。

人机融合，从协作到共(gòng)生(shēng)

受机器能力的限制，上一代人机关系是分工式的——机器预筛、人工跟进。随着大语言模型、语音大模型、智能体协作等各方面能力的提升，机器逐渐具备了处理个性化长尾问题和复杂业务流程的能力，成为人的“延伸”，服务模式开始无缝衔接。

这种人机融合不仅提升了效率，也在悄然改变服务逻辑：AI不再只是“辅助者”，而是“坐席的分身”，“服务的共同体”。未来的客服坐席，也许并不需要分清“谁是人、谁是机器”。

二、安全：AI金融不可逾越的生命线

模型安全：从“能用”到“可信”

AI的安全问题，并非抽象的技术风险，而是(shì)直(zhí)接(jiē)关联(lián)到(dào)业务决策的稳定性。信也科技自2022年起，与浙江大学合作在国际顶会AAAI上发表多篇图模型攻防研究论文，以探讨主动和被动的模型安全策略。2023年以来，大语言模型的基础性和脆弱性更加有目共睹，业界对于模型安全可控的重要性迅速达成共识。

因此，我们坚持“能用更要可信”的原则——技术落地必须在合规、安全、可追溯的框架下推进。“米粒”模型的备案正是这一原则的体现。

生成式AI带来安全新挑战

与此同时，生成式AI的普及让“伪造”进入了低门槛时代。数秒语音可克隆声音，几张图片可生成逼真视频，让很多人大为惊叹。但在金融领域，这意味着欺诈手段更智能、风险识别更困难。对此，信也科技持续升级反欺诈算法，并连续两届以“深度鉴伪”为主题举办算法大赛，与IJCAI、CIKM等国际会议合作，吸引来自微软、小米(mǐ)、纽(niǔ)约(yuē)大(dà)学(xué)、新(xīn)加(jiā)坡(pō)国(guó)立(lì)大(dà)学(xué)等(děng)全球(qiú)企(qǐ)业(yè)和(hé)高(gāo)校(xiào)的(de)数(shù)百(bǎi)支(zhī)参(cān)赛(sài)队(duì)伍(wu)。

我(wǒ)们(men)的(de)目(mù)标(biāo)不(bù)仅(jǐn)是(shì)技(jì)术(shù)突(tū)破(pò)，更(gèng)是(shì)推(tuī)动(dòng)行(xíng)业(yè)形(xíng)成(chéng)“共(gòng)防(fáng)共(gòng)建(jiàn)”的(de)安(ān)全生(shēng)态(tài)。

三(sān)、未(wèi)来(lái)：在(zài)攻(gōng)防(fáng)中(zhōng)前(qián)进(jìn)

安(ān)全与(yǔ)创(chuàng)新(xīn)从(cóng)来(lái)不(bù)是(shì)对(duì)立(lì)的(de)两(liǎng)极(jí)。

从(cóng)去(qù)年(nián)到(dào)今(jīn)年(nián)，我(wǒ)们(men)在(zài)多(duō)次(cì)调(diào)研(yán)中(zhōng)发(fā)现(xiàn)，社(shè)会(huì)对(duì)AI安(ān)全的(de)关注(zhù)显(xiǎn)著(zhe)上(shàng)升(shēng)，但(dàn)行(xíng)业(yè)防(fáng)线(xiàn)仍(réng)有(yǒu)短(duǎn)板(bǎn)。安(ān)全不(bù)仅(jǐn)是(shì)算(suàn)法(fǎ)问(wèn)题(tí)，更(gèng)是(shì)体(tǐ)系(xì)建(jiàn)设(shè)问(wèn)题(tí)——包(bāo)括(kuò)技(jì)术(shù)防(fáng)护(hù)、员(yuán)工(gōng)教(jiào)育(yù)、跨行业协作等多层防线的共同作用。AI在金融的未来，不在于单一技术的突破，而在于如何让创新与安全共存。只有当AI在可控、可信的框架内落地，智能化的金融体系才能真正实现普惠与稳健。

真正的AI落地者，不只是“技术实现者”，更是“安全边界的重塑者”。

（本文作者王春平，系信也科技首席科学家。）