与「中国人正能量」相关的搜索结果

2016年，一款叫作 ICEY 的国产独立游戏在Steam上线，游戏虽然称不上大作，但品质在同类游戏里属中上，尤其在中国市场这种单机游戏更是难得。几个小时后，游民星空网站上就出现了盗版资源，游戏发行公司心动游戏的老板黄一孟立刻站出来指责对方。 一天后，游民星空撤掉了盗版资源，同时发布了一封道歉信： 11月19日，游民星空转载了国内独立游戏 ICEY 的破解资源，对该游戏制作人及玩家造成了很大负面影响，当日我们已经在第一时间进行下架处理，并加入了引导玩家购买正版的链接，在这里我们向开发商及广大玩家致歉。游民一直以来都是本着支持国产游戏的态度，通过新闻报道、专访等方式扩大国产游戏的传播和影响，努力为行业传播正能量。这次 ICEY 破解资源的事件，不论工作人员还是内容监管，游民星空都无法逃脱责任，是我们的工作没做好。另外，制作人联系本站记者沟通处理此事时，我们更没有做好沟通工作，态度极其欠妥且缺乏责任感，错误地传达了游民的态度，让开发商对游民表示失望，造成了不必要的误会。游民星空已对相关员工进行严厉处罚，并加强了全员的职业素养教育。 随着近年来正版化浪潮的来临，游民星空作为一家正在转型的新媒体也正在做出多种尝试和努力，近两年开设了诸多深度专栏、大观园专题等精品原创内容。我们对于国内的游戏作品一贯秉承支持的态度，同时，本站与众多独立游戏机构及制作人也有着良好且紧密的联系。我们也愿与各游戏厂商合作，共同推动国内的正版化进程。 游民星空全体员工再次向 ICEY 的游戏制作方、代理方及广大玩家们致歉，也诚挚欢迎公众及各界媒体朋友向我们提出意见或建议。

Demis Hassabis 达沃斯访谈：比工业革命大 100 倍的变革 视频地址： 2026 年 1 月，达沃斯世界经济论坛期间，Bloomberg 主持人 Emily Chang 采访了 Google DeepMind CEO Demis Hassabis。这位诺贝尔奖得主用“每周 100 小时、每年 50 周”描述自己过去几年的工作状态，并给出了一个惊人的判断：AI 带来的变革将是工业革命的 10 倍规模、10 倍速度。 这场访谈覆盖了 AI 领域几乎所有热门议题：AGI 时间线、中国竞争、机器人突破、就业冲击、是否应该暂停，以及后稀缺世界的哲学困境。以下是访谈的完整整理。 --- 【1】Google 的势头回归 Emily Chang 开门见山：Gemini 3 发布了，据说 OpenAI 内部宣布了“code red”——Google 是不是找回了状态？ 【编者注】Gemini 3 Pro 于 2025 年 11 月 18 日发布，是 Google 迄今最强的 AI 模型，在推理、多模态理解和编程能力上均有显著提升。12 月 17 日，Google 又推出了更快更便宜的 Gemini 3 Flash，直接替换 Gemini app 的默认模型。这一系列发布引发了 OpenAI 内部的紧张反应——三年前 ChatGPT 发布时，Google 内部也曾宣布过类似的“code red”。 Hassabis 回应说，过去一年确实是“非常艰苦的一年”，团队付出了巨大努力让模型重新回到最前沿。他特别提到 Gemini 3 和图像生成模型 Imagen 的表现让他们“非常满意”。 “我们也适应了这个新世界——快速发布，把创业公司的能量带到我们所做的事情中。” 当被问到外界是否低估了 Google 时，Hassabis 说他不确定，但 Google 一直具备所有必要的条件。“过去十年，Google 和 DeepMind 加在一起，发明了现代 AI 行业所依赖的大约 90% 的突破性技术。”他列举了 Transformer、AlphaGo、深度强化学习等例子。 “我们有这些不可思议的产品触达数十亿用户——从搜索到邮箱到 Chrome——它们天然适合 AI。只是需要把这一切组织到一起。我们在过去几年做到了，虽然还有很多工作要做，但已经开始看到成果了。” --- 【2】全栈优势能维持多久？ Emily Chang 追问：如果你认为自己有优势，这个优势有多大？能维持多久？ Hassabis 的回答很直接：一切从研究开始。模型的前沿水平是最重要的，这是 Google 和 DeepMind 合并后首先聚焦的方向。 “我认为我们是唯一拥有完整技术栈的组织——从 TPU 和硬件、数据中心、云业务、前沿实验室，到所有这些天然适合 AI 的产品。从第一性原理来看，我们理应做得非常好。而且我认为未来还有很大的提升空间。” --- 【3】AI CEO 的日常：凌晨 1 点到 4 点的深度思考 Emily Chang 说她读到 Hassabis 大部分深度思考都发生在凌晨 1 点到 4 点之间。他确认了这一点。 “你有没有感到舒服过？”她问。 “从来没有。”Hassabis 说，“过去三四年一直是难以置信的高强度。每周 100 小时，每年 50 周，这就是常态。” 他认为这是处于“科技史上可能最激烈的竞争”前沿所必需的。“商业上、科学上，再加上所有关于 AGI 的兴奋……用 AI 加速科学发现一直是我的热情所在。这是我毕生的梦想，我为此工作了一辈子。很难入睡，因为有太多工作要做，同时又有太多激动人心的事情要探索和推进。” --- 【4】机器人：突破时刻还需要 18-24 个月 Emily Chang 提到 Gemini 已经被集成到人形机器人中，问物理世界的“AlphaFold 时刻”是否已经到来。 【编者注】2026 年 1 月 5 日，在 CES 展会上，Boston Dynamics、Google DeepMind 和 Hyundai 宣布了一项重大合作。Boston Dynamics 将把 DeepMind 的 Gemini Robotics 基础模型整合到其 Atlas 人形机器人中，首先应用于 Hyundai 的汽车制造工厂。这是 Google 2013 年收购又于 2017 年出售 Boston Dynamics 之后，双方的首次重要合作。 Hassabis 说他过去一年花了大量时间仔细研究机器人领域。“我确实认为我们正处于物理智能突破的临界点。但我仍然认为还需要大约 18 个月到 2 年的时间，需要做更多研究。” 他解释说，Gemini 从一开始就被设计成多模态的，能够理解物理世界，原因之一是可以构建一个存在于眼镜或手机上的通用助手，理解你周围的世界；另一个用途就是机器人。 “那么物理世界的突破时刻会是什么样子？我认为是机器人能够可靠地在现实世界中完成有用的任务。” 他列举了几个阻碍因素。首先是算法还不够稳健，需要比 LLM 更少的数据就能工作。其次，也是让 Hassabis 感触最深的，是硬件问题——特别是机械手。 “当你仔细研究机器人时，你会对人类的手产生一种全新的敬畏。进化设计得太精妙了。要匹配人手的可靠性、力量和灵巧性是非常困难的。” 他提到了与 Boston Dynamics 和 Hyundai 的合作，将在汽车制造领域进行原型测试。“一两年后，我们可能会有一些真正令人印象深刻的展示，然后可以规模化部署。” --- 【5】中国与 DeepSeek：西方反应过度了 Emily Chang 说，一年前 DeepSeek 的出现对西方来说似乎是灾难性的，但现在中国似乎安静了下来。Hassabis 对中国竞争的看法有变化吗？ Hassabis 的回答很坦率：“没有。我一开始就不认为那是灾难性的。我认为西方的反应是大规模过度反应（massive overreaction）。” 他承认 DeepSeek 展示了中国公司的能力，但认为一些说法被夸大了。“关于他们使用的计算量非常少之类的说法被过度夸大了，因为他们依赖了一些西方模型，也在一些领先西方模型的输出上做了微调。所以这不是从零开始的。” 他认为字节跳动可能是中国最有能力的 AI 公司，“可能只落后 6 个月，而不是一两年。” 但 Hassabis 提出了一个关键问题：“到目前为止，中国公司能否超越前沿进行创新，这还有待观察。他们非常擅长追赶前沿，越来越有能力，但我认为他们还没有展示出能够超越前沿进行创新的能力。” --- 【6】AGI 时间线：2030 年 50% 概率，但标准比别人高 Emily Chang 说 Hassabis 帮助定义了 AGI，并且曾表示 2030 年之前有 50% 的概率实现。这个时间线还成立吗？ “是的。”他说。 “AGI 对你来说还是一个有用的目标吗？” Hassabis 说是的，虽然他的时间线比一些同行更长，但那是因为他的标准更高。“我说的是一个系统能够展现人类拥有的所有认知能力。我认为我们距离那还很远。” 他举了科学创造力的例子：“不只是解决一个猜想或科学问题，而是能够首先提出假设或问题。任何科学家都知道，找到正确的问题往往比找到答案困难得多。” 他明确表示当前系统“肯定还不具备这种能力”，未来会有，但不清楚还需要什么。 他还提到了“持续学习”（continual learning）——系统需要能够在线学习，超越它们被训练的内容，在现实世界中即时学习。“在我看来，还有相当多的关键能力是缺失的。” --- 【7】AI 对就业的影响：比 Dario Amodei 乐观，但承认冲击终将到来 Emily Chang 提到 Anthropic CEO Dario Amodei 当天早些时候在达沃斯说 AI 可能在 5 年内消灭 50% 的入门级白领工作。Hassabis 同意吗？ 【编者注】Dario Amodei 在 2025 年 5 月接受 Axios 采访时首次提出这一预测，随后在 60 Minutes 等多个场合重申。他表示 AI 可能导致失业率飙升至 10-20%，并呼吁政府和 AI 公司停止“粉饰”这一风险。 Hassabis 的回答明显更保守：“我的时间线会长得多。” 他承认今年可能会开始看到一些迹象，比如入门级工作或实习的变化，但要实现真正的任务 Agent，需要解决当前 AI 的不一致性问题。 “我称之为‘参差不齐的智能’（jagged intelligence）。当前系统在某些事情上非常好，在其他事情上非常差。如果你想把整个任务委托给一个 agent，而不是像今天这样只是辅助程序，你需要全面的一致性。” 他给出了一个精辟的比喻：“如果它只在 95% 的任务上表现好是不够的。你需要它在整个任务上都表现好，才能真正做到‘发射后不管’。” 但他也承认，这种颠覆终将到来。“在极限情况下，有了 AGI，我认为那会改变整个经济，远远超出就业问题。” 他描绘了一个后稀缺世界的愿景：如果我们正确地构建它，我们将处于一个解决了一些世界根本问题的世界——比如能源。“如果我们用 AI 的帮助解决了聚变之类的问题，新材料……我认为在 AGI 之后 5 到 10 年，我们将处于一个极度富足的世界。那时经济和社会会是什么样子？” --- 【8】转型期的焦虑：10 倍规模、10 倍速度 Emily Chang 说，在到达后稀缺世界之前——如果能到达的话——人们对中间发生的事情有很多焦虑。她提到自己是一位母亲，知道 Hassabis 也有孩子。“你最担心他们什么？你和他们谈些什么？” Hassabis 承认这将是一个颠覆的时代，“就像工业革命一样。也许是 10 倍于工业革命，而且快 10 倍。” Emily Chang 迅速接话：“100 倍。” “是的，100 倍。”Hassabis 说，“但我也是人类创造力的坚定信仰者。我们极其适应性强，因为我们的心智是如此通用。你看看我们周围的现代世界——我们狩猎采集者的心智成功建造了现代文明。” 他认为人类会再次适应，但这次的独特之处在于速度。“通常这样的转变需要一到两代人，但这次的速度和变革的规模都是前所未有的。” 对于年轻人，他的建议是：“我会鼓励他们精通这些新工具，成为这些工具的原生用户。这几乎相当于给他们超能力。” 他以创意艺术为例：“你可能能够做到过去需要 10 个人才能完成的工作。如果你有创业精神，在游戏设计、电影、项目方面有创意，你可能比过去更容易进入这些行业。” --- 【9】是否应该暂停？理想与现实 Emily Chang 问：一些人主张暂停，给监管时间赶上，给社会时间适应。在一个完美的世界里，如果所有公司和国家都暂停，Hassabis 会支持吗？ “我想是的。”他说。 他提到这一直是他的梦想。“当我 15 年前创立 DeepMind、25 年前开始从事 AI 工作时，我的路线图是：当我们接近 AGI 这个门槛时刻时，我们可能会以科学的方式合作。” 他描述了一个“AI 版 CERN”的愿景：世界上最优秀的人才聚集在一起，以非常严谨的科学方式完成最后的步骤。“不只是技术专家，还包括哲学家、社会科学家、经济学家，共同思考我们想从这项技术中得到什么，如何以造福全人类的方式利用它。” 【编者注】CERN（欧洲核子研究中心）是全球最大的粒子物理学实验室，由 23 个成员国共同运营，是国际科学合作的典范。 但他话锋一转：“不幸的是，这需要国际合作。即使一家公司、一个国家，甚至整个西方决定这样做，除非全世界至少在一些最低标准上达成一致，否则没有用。而现在国际合作有点棘手。” Emily Chang 追问：如果 AGI 在 2030 年到来，而监管还没有到位，我们是否注定会遇到困难？ Hassabis 说他仍然乐观，希望足够多的领先参与者能够沟通并合作，至少在安全和安保协议上。“我们已经与 Anthropic 等公司在这些方面进行了相当密切的合作。” 当被问到是否愿意与 Sam Altman 合作时，Hassabis 说：“可能吧。我和几乎所有领先实验室的领导者关系都相当好。如果风险足够高——我认为每个人在未来 2 到 3 年会更清楚地认识到风险和代价。” --- 【10】Transformer 是死胡同吗？Hassabis 不同意 Emily Chang 提到 Yann LeCun 说他不认为 Transformer 和 LLM 单独能让我们达到 AGI。 【编者注】Yann LeCun 是图灵奖得主、Meta 前首席 AI 科学家。他在 2025 年 11 月离开 Meta，创立了一家专注于“世界模型”的新公司。他多次公开称 LLM 是通向人类级智能的“死胡同”，认为它们缺乏对物理世界的理解、缺乏常识和因果关系。 Hassabis 明确表示不同意：“我不同意它们是死胡同，我认为那显然是错的——它们已经如此有用了。” 但他也承认这是一个经验性问题。“我认为有 50% 的概率，仅仅扩展现有方法加上一些调整就足够了。可能足够。” 他认为无论如何都值得这样做，因为即使需要其他东西，“这些 LLM 也将是最终 AGI 系统的一个极其重要的组件。唯一的问题是：它是唯一的组件吗？” 他估计可能还需要一到五个突破，“可能是世界模型——这是 Yann 谈到的，我们也在研究这个，事实上我们拥有目前最好的世界模型 Genie，我直接参与了那个项目，我认为它非常重要。” 【编者注】Genie 是 DeepMind 开发的“世界模型”系列。2025 年 8 月发布的 Genie 3 可以根据文本提示生成可交互的 3D 环境，被 DeepMind 视为通向 AGI 的重要阶梯，并被 TIME 杂志评为 2025 年最佳发明之一。 他还提到了持续学习、系统一致性、更好的推理和长期规划等仍然缺失的能力。“从 Google DeepMind 的角度来看，我们在两个方向上都在全力推进——既发明新事物，也扩展现有事物。” --- 【11】“我们从未离开研究时代” Emily Chang 提到 Ilya Sutskever 说“通过扩展和做更大模型来获得改进的时代几乎结束了”。 【编者注】Ilya Sutskever 是 OpenAI 联合创始人，于 2024 年离开后创立了 Safe Superintelligence Inc. (SSI)。2025 年 11 月在 Dwarkesh Patel 的播客中，他表示 2012-2020 年是“研究时代”，2020-2025 年是“扩展时代”，现在“又回到了研究时代”。 Hassabis 的回应很有意思：“不，我不同意。他的原话是‘我们又回到了研究时代’。我爱 Ilya，我们是很好的朋友，在很多事情上看法一致，但我的观点是——我们从未离开研究时代。” 他强调 DeepMind 一直在投资研究，拥有“最深厚、最广泛的研究储备”。“如果你看过去十年，Google 和 DeepMind 加在一起发明了大约 90% 的突破性技术——当然最著名的是 Transformer，还有深度强化学习、AlphaGo 等。如果未来需要新的突破，我会押注我们，就像过去一样，会是做出那些突破的人。” --- 【12】奇点来了吗？“太早了” Emily Chang 最后一个“同意还是不同意”的问题：Elon Musk 说我们已经进入了奇点。 【编者注】2025 年底至 2026 年初，Elon Musk 在 X 平台上多次发帖称“我们已经进入了奇点”和“2026 年是奇点之年”，引发广泛讨论。他回应的是 Midjourney 创始人 David Holz 关于 AI 工具让他在圣诞假期完成了比过去十年更多编程项目的帖子。 “不，我不同意。我认为那非常过早。”Hassabis 说，“奇点是完全 AGI 到来的另一种说法，我之前解释了为什么我认为我们离那还很远。” 他承认即使 5 年也不算长，但“我认为在我们拥有任何看起来像奇点的东西之前，还有很多工作要做。” --- 【13】Google 的文化与创始人的参与 Emily Chang 问到 Google 内部现在的文化，以及 Larry Page 和 Sergey Brin 的参与程度。 Hassabis 说两位创始人都非常投入。“Larry 更多在战略层面，你会在董事会议上见到他。Sergey 更亲力亲为，参与 Gemini 团队的编码，更多涉及算法细节。” 他说这是一个“对计算机科学来说绝对不可思议的时刻”，科学上、人类历史上都是如此。“当然每个人都想亲身参与其中。” 他描述了自己试图结合多种优势：创业公司快速发布和冒险的能量，大公司的资源，以及长期和探索性研究的空间。“我认为过去一年进展顺利，我们还能做得更好，今年会做得更好。我认为我们的进步轨迹是业内最陡峭的。” --- 【14】为什么应该信任 Google？ Emily Chang 说所有这些公司都在要求我们信任他们，特别是如果监管跟不上技术的话。她直接问：为什么我们应该信任你们？为什么 Google 是最值得信任的地方？ Hassabis 说需要通过行动来判断这些公司，也要看领导者的动机。 “我选择 Google 作为 DeepMind 的归宿有几个原因。主要原因是 Google 的创始人和他们建立 Google 的方式——作为一家科学公司。很多人忘了 Google 本身是 Larry 和 Sergey 的 PhD 项目。所以我对他们感到一种直接的亲近感。” 他还提到了 Google 董事会的构成。“主席 John Hennessy 是图灵奖得主，Frances Arnold 是另一位诺贝尔奖得主。这些在企业董事会中是非常罕见的人物。” 【编者注】John Hennessy 是斯坦福大学前校长，因 RISC 架构获得 2017 年图灵奖。Frances Arnold 因定向进化研究获得 2018 年诺贝尔化学奖。 他说这种科学和研究主导的文化意味着“在最高水平做科学意味着真正严谨、深思熟虑，并在任何可能的地方应用科学方法。不只是对技术，也是对你作为一个组织的运营方式。” 最后他提到 Google 的使命。“‘组织世界的信息’——我认为这是一个非常崇高的目标。它与 DeepMind 的使命‘解决智能，然后用它解决一切其他问题’非常契合。这两个使命天然配合——AI 和组织世界的信息天然相关。” --- 【15】后稀缺世界：比经济更担心的是“意义” Emily Chang 问：后稀缺世界，人们不再有工作。Hassabis 在实现所有技术目标后打算做什么？ “我想用它来探索物理学的极限。这是我在学校时最喜欢的科目——那些大问题。现实的本质是什么？意识的本质是什么？费米悖论的答案？时间是什么？引力是什么？” 他说了一句令人印象深刻的话：“我惊讶于更多人不去思考这些巨大的问题。我们只是日复一日地生活，而这些深刻的谜题几乎在向我尖叫——答案是什么？” 他希望用 AI 探索所有这些问题，“也许还有星际旅行，借助新能源和 AI 解锁的材料。” Emily Chang 问：如果我们没有工作，我们还会有意义和目的吗？ Hassabis 回答道：“老实说，这是我比经济问题更担心的事情。我认为经济几乎是一个政治问题——当我们获得所有这些额外的收益和生产力时，我们能否确保它为每个人的利益而分享？我相信这是可以做到的。” “但比这更大的问题是：我们很多人从工作和科学事业中获得的目的和意义，在新世界中我们将如何找到？” 他说我们需要“一些新的伟大哲学家”来帮助思考这个问题。“也许我们会在艺术和探索上变得更加精致，还有极限运动之类的。今天我们做很多不只是为了经济利益的事情，也许未来我们会有这些事情的非常高深的版本。” --- 【16】给年轻人和企业家的建议 Emily Chang 最后问：房间里的每个人都在想他们应该做什么。10 年后，人们关于 AI 最大的错误会是什么？ Hassabis 给出了两条建议。 第一条是给年轻一代的：“我们唯一确定的是会有大量的变化。所以在学习技能方面，要准备好‘学会学习’——这是最重要的事情。你能多快适应新情况，用我们拥有的工具吸收新信息。” 第二条是给商业领袖的：“现在有很多领先模型和服务提供商，还会有更多。选择那些你认为正在以正确方式行事的合作伙伴。与那些正在推动变革、以你希望看到的方式对待这项技术的人合作。” 他总结说：“我认为我们可以一起构建那个未来——随着 AI 的到来，一个我们都想要的未来。” --- 【写在最后】 这场访谈中，Hassabis 展现了一种独特的气质：既是最前沿竞争的参与者，又试图保持长线思考的清醒。 他与几位同行的分歧值得注意：比 Dario Amodei 更保守地估计就业冲击，比 Elon Musk 更审慎地看待奇点，比 Ilya Sutskever 更相信 scaling 仍有价值，比 Yann LeCun 更认可 Transformer 的未来。 但他们有一个共识：无论 AGI 是 2030 年还是更早到来，我们可能都没有准备好。Hassabis 想要的“AI 版 CERN”需要国际合作，而他自己也承认“现在国际合作有点棘手”。 最后一个细节让我印象深刻。当被问到后稀缺世界的愿景时，这位每周工作 100 小时的 CEO 说他最想做的事情是思考“时间是什么？引力是什么？”——那些“几乎在向我尖叫”的宇宙深层谜题。 也许这就是为什么他能在“科技史上最激烈的竞争”中保持某种平静：对他来说，AGI 不是终点，而是探索更大问题的起点。

语言的炼金术：从尼可·勒梅到大模型 1） 炼金术士尼可·勒梅（Nicolas Flamel） 我们不妨从《哈利·波特》讲起。你还记得第一部里那个被简单提到的角色——炼金术士尼可·勒梅（Nicolas Flamel）吗？他是“魔法石”的创造者，一个据说活了六百多岁的老人。虽然他在小说中只是背景人物，但在《神奇动物在哪里2》里，他终于真正以影像的形式出现在观众面前——一个看上去脆弱、苍老却异常平静的角色。而令人惊讶的是，勒梅并非虚构人物。他在欧洲历史上确有其人，关于他和“贤者之石”（Philosopher’s Stone）的传说，在炼金术史中流传了数百年。 这块传说中能够点石成金、延长生命的“魔法石”，并不只是奇幻小说的道具。在流行文化中，它的身影也频繁出现。比如如果你喜欢日漫，一定对《钢之炼金术师》里的“贤者之石”和“烧瓶小人”不会陌生。你会发现，这些符号和设定，其实都源自于一个更古老、更复杂的知识谱系：炼金术。 那么问题来了：炼金术到底是什么？它仅仅是历史上的迷信产物吗？还是说，它隐藏着某种被误解的、尚未被现代语言体系完全翻译的结构原理？它与我们今天谈论的科学范式、AI 技术，有没有关系？这一切，值得我们慢慢说清。但在展开之前，我想先问你几个问题。 你是不是一直以为，牛顿被苹果砸了一下，灵光一现，从此科学时代就此开启？你是不是相信，历史是由某些关键节点断裂推进的，仿佛一切范式都是从0到1的“突破”？比如说，AI 时代的真正到来，是不是要等到“2030年12月15日AGI被宣布诞生”的那一刻，才算数？这怎么可能？明天太阳照常升起，文明的演化从不是时间戳可以标注的事件，它是连续的，是缓慢弥散的结构变迁，是一场看不见的语言漂移。 再问你一个问题。你是不是默认，炼金术士、西方的赫尔墨斯学派，乃至中国古代的道士，都是不懂科学的古人？是不是潜意识里，把他们归为“迷信”“胡说”“瞎搞实验”？可如果他们真的只是无稽之谈，为何他们的思想能延续千年？为何“点石成金”“炼丹求长生”“三才五行”这些概念，一次次出现在人类不同的文明中，并被不断重写与演绎？为什么我们今天还会在小说、动画、影视、科幻里不断引用这些炼金术象征？ 也许问题从来不是他们不科学，而是我们尚未拥有能解释他们的语言。也许我们并不比他们更“理性”，只是我们拥有了更高效的结构压缩系统，可以用一种新的视角，回头看那些古人尝试建构世界逻辑时留下的模糊草图。 2）炼金术 那么，炼金术到底是什么？炼金术拥有一套极其自洽的理论体系。这个体系并非零散拼贴，而是一种融合性的认知结构：它讲求“天人合一”，意味着宇宙的秩序与人的精神状态是一体共振的；它追求“精神与物质合一”，不将心灵与物质对立，而视它们为可转化的两个极端；它主张“哲学与实践合一”，不仅思辨，而且重实验，通过冶炼、升华、凝结等操作流程，将世界的奥秘浓缩于物质的转化中。 这种思维方式，在今天的学术与工业体系中，常常被误解甚至被排斥。尤其是在当代科技语境中，许多理工背景的人对“哲学”天然带有一种抗拒，仿佛哲学是无用的、虚浮的、脱离实际的。精神被认为属于文科领域，技术则属于工程实践，两者应当泾渭分明，各行其道。我暂且不讨论这种区分是否合理。 炼金术恰恰是那种拒绝断裂的古老体系。它尝试用一种统一的语言，将存在的多个层面连接起来。也许这正是我们今天在面对人工智能、生成结构、黑箱涌现时重新需要的思维方式——不是更快的分工，而是更深的合一。 炼金术的核心哲学是：世界的本质是可转化的，精神与物质、天与人、内在与外在，并非分裂对立，而是处于同一结构中的不同维度。通过对物质的炼化，炼金术士实际上是在完成对自我的升华；点石成金并不只是技术奇迹，而是象征将混沌转化为秩序、将不纯转化为完整的过程。在这一体系中，哲学不是抽象思辨，而是贯穿于操作之中的世界观——炼金，不是制造黄金，而是寻找统一结构背后的神性秩序。 炼金术的核心，其实是一个精神与物质协同“熵控”的过程。它并不以“定义什么是黄金”作为起点，而是从最无序、最沉重、最接近混沌的物质——铅——开始。这种物质不仅代表着物理层面的沉滞，更象征着心灵中的无意识、未觉醒与未分化的原始状态。炼金术的旅程，正是在不断提纯、分解与重构中，将这份混沌一步步引向秩序与光明。 这个过程从来不是纯粹的物质转化。炼金术士在炉火前“煎熬”铅的同时，也在经历一次内在的自我炼化。这是一种双重路径的修行：一边是冶金术的技艺，一边是炼心的实践。每一道升华、每一次溶解、每一个凝结的动作，既作用于物质，也作用于精神本身。炼金术所构建的，并非一个简单的技术闭环，而是一条能够调度物质、心灵与宇宙三者之间能量流动的升华路径。在这个路径中，个人的意识、自然的秩序与世界的结构被重新对齐，实现从沉重之“铅”到纯粹之“金”的多维度转化。 3）炼金术在历史上的一个关键贡献，是它完成了从“神秘语言”向“可验证语言”的第一次过渡 现在试着把思维调回到牛顿那个时代。那个时候的科学并不像今天这样拥有清晰的学科划分、可重复的实验范式，或者标准化的自然语言。技术的进步，并不是某个知识点的突破，而是一次语言范式的悄然转向。真正让文明发生跃迁的，是人类用来理解世界、组织经验的那套“说话方式”发生了质变。 比如，炼金术到底能不能把铅炼成金？从现代科学的角度来看，答案当然是否定的。但令人惊讶的是，现代物理确实在技术上做到了这一点：铅（Pb）和金（Au）在元素周期表中仅相差几个质子，通过高能粒子加速器轰击铅原子核，可以使其转化为金。上世纪九十年代，加州劳伦斯伯克利实验室就曾“成功制造出几个金原子”。但这个过程极其昂贵且不稳定，每一个原子的成本比市场上的黄金贵上百万倍。也就是说，科学用极端方式实现了炼金术的想象，但彻底脱离了炼金术当初的语言与逻辑。 然而，我们不能因为炼金术没“炼出金”就否定它的全部价值。恰恰相反，炼金术留下了许多对后世至关重要的实验操作与技术雏形。像是蒸馏器的发明，使得液体提纯成为可能，直接推动了香水和药学的工业化；升华法的实验，奠定了后来的物质分离技术；早期酸碱反应的记录，成为现代化学教育的原点；对金属合金的试验——包括铜锡合金、汞银混合物——直接影响了冶金工程的发展；甚至他们所留下的庞大手抄实验笔记，为后来“可记录、可重复、可验证”的科学方法，提供了结构模型。 所以，炼金术真正留下的遗产，是一种穿越物质、象征、实验与语言之间的认知路径。它所建构的，其实是一套跨越精神与技术的“结构语言原型”，为后来的科学语言与实验系统提供了认知模板。换句话说，人类并不是从“无知”跳到“科学”，而是从“象征化结构调度”逐步进入“形式化结构控制”。这是一种语言与知识系统的连续进化。 尤其重要的是，炼金术在历史上的一个关键贡献，是它完成了从“神秘语言”向“可验证语言”的第一次过渡。尽管炼金术文本中充满了极端象征性的表述——比如“狮子吞食太阳”“水银升腾成白鸽”这样的图像语言——但它们内部具有惊人的稳定性和复用性。它们不是胡编乱造的隐喻，而是早期对物质转化过程的一种结构封装机制。炼金术士通过坩埚、蒸馏器、冷凝管等操作工具，逐渐发展出了一整套流程和仪器，这些后来都被现代化学完整继承并“去神秘化”。 这标志着一个重要的语言转折点：人类第一次在语言中构建出了一个“可验证的结构闭环”。而这，正是科学语言的真正诞生地。 我的这篇文章，核心要讲的就是“语言”。你或许听过神话，你有没有注意过，那些神话真正的语言与今天我们所能读懂的文学语言，其实相隔极远？我们现在能看懂《哈利·波特》，只是因为它借用了神话的结构，但套用了现代语言的接口。而真正的神话语言——那种同时调动宇宙观、仪式、族群结构与象征逻辑的语言体系——今天的我们几乎无法直接阅读，更别提还原它背后的知识结构。 有本事你把太乙金華宗旨解释给我听，反正我是看不懂的。 语言，作为人类社会唯一真正的知识接口，它本身就极度深奥、玄妙。古人与今人，哪怕使用同样的符号系统，往往也无法完成深度的信息交互，因为他们所处的认知结构、价值图谱与范畴体系已彻底不同。你不觉得奇妙吗？AI时代的第一个成功商用模型，竟然是“大语言模型”。某种程度上，这仿佛是历史冥冥中的安排：当我们步入新的认知边界时，首先要解决的，不是知识的问题，而是语言结构的问题。 回到牛顿时代，我们其实不能简单地把牛顿看作一个“现代科学家”。事实上，他对炼金术并不陌生。他留下了大量炼金术笔记，深度研究赫尔墨斯文献和自然哲学。他并不认为自己与炼金术士是两个世界的人。他正处在语言转化的裂缝之中：一只脚站在炼金术的象征语言系统中，另一只脚已经踏入了科学的实证语言系统。他处在炼金术向科学的语言跃迁节点。 现在我们也许就处于牛顿时代！ 从语言哲学和认知科学的角度来看，炼金术与科学之间的分野，并不在于“是否理性”，而在于语言系统的差异。炼金术依靠象征语言来操控概念，比如“狮子代表硫”“蛇代表水银”，通过图像联想与符号共鸣完成对世界结构的认知建模。而科学依赖形式语言——如数学与实证符号系统——来操控变量、建立因果、构造实验闭环。 所以本质上，炼金术是一种象征化的结构操作语言，而科学是其后续发展的形式化结构操作语言。它们不是对立的，而是连续的。 语言一直在进化，但它从未彻底更换，只是在不同历史节点上更换了核心逻辑与主权接口。从炼金术到科学，从神话到理论，再到今天的模型语言与Prompt结构语言——这条路，我们其实从未偏离，只是语言在不断进化，我们正站在下一个语言断层的边缘。 4）人到中年，终于看懂了库恩 托马斯·库恩的《科学革命的结构》这本书，你读懂了吗？老实说，几年前我第一次读的时候，几乎没读懂。更别说意识到，自己竟然也会亲身经历一场科学范式的转变（Paradigm Shift）。那时候我对“范式”这个词只停留在表层理解。 库恩在书中写道，所谓“范式（paradigm）”，是一个学科共同体所共享的信念、符号系统、问题设定方式与解决机制的总和。也就是说，一个范式不仅决定我们怎么研究，更决定我们能看见什么、问什么、说什么。而每一次范式的转移，都会伴随着一次语言的重写——这正是《结构》这本书最深刻、最常被忽略的观点之一。 回顾历史，每一次认知断层的发生，几乎都伴随着语言结构的崩裂与重建：古希腊时期，人类从“神谕语言”转向“哲学语言”，世界不再被神祇命令主宰，而是进入抽象概念与理性争论的空间；17世纪，哲学语言又被数学语言接管，变量、函数与力学模型开始取代修辞与辩证，世界成为可以测量和计算的对象；20世纪的信息革命，则将语言从“物质的描述”转为“系统的建模”，反馈、控制、信号成为世界秩序的新关键词。而现在，在我们面前展开的是下一道断裂线：语言正从数学公式语言转向结构调度语言——包括模型语言、Prompt语言、Token结构语言。我们不再解释世界，而是直接调用结构、生成结构、封装智能。 库恩本人也在不同阶段意识到这一点。他曾在原书中写道：“当范式改变时，世界本身也随之改变。科学家们在熟悉的仪器前，在曾经看过无数次的地方，会看到全然不同的东西。”而造成这一切变化的，不只是仪器的升级或实验的改进，而是——语言系统的更换。正如他所指出的：“范式的转变，本质上是两种语言之间的区分：在可通约的语言之间，命题可以完整互译；但在不可通约的语言之间，严格翻译是不可能的。” 在他晚年的著作与演讲中，库恩干脆放弃了“paradigm”一词，转而使用“lexicon”（词汇系统）来替代。他认为，一个科学共同体之所以能够运作，是因为它内部有一整套共享的词汇-范畴系统，用以界定世界、分类现象、评判证据。这套系统就是共同体的“lexicon”。而一旦 lexicon 被替换，即使表面语言看起来没变，其所指对象、逻辑架构、世界观也已被彻底重构。库恩曾写道：“一个 lexicon 所提供的存在方式，不再是可以被判断为真或假的对象。”换句话说，世界并不是“被证明改变了”，而是“被说出改变了”。 这就是范式转变的真正断点——不是知识点推翻了前人，而是语言断裂了前世界。语言变了，世界才真正变了。 因此，关注术语的震颤往往比观测实验结果更早捕捉到科学体系“板块漂移”的前奏。语言变化，是范式转变的信号。 当然：每一次语言升级都会遭遇旧范式的反攻。 Kuhn 原话（晚年论 lexicon）： “A lexicon provides ways-of-being-in-the-world that are not candidates for true/false.”新旧 lexicon 不能严格互译时，革命临界点已现。 5）一个无法用显式语言表示的“黑箱结构域” 我们现在所面临的，是 AI 范式下人类遭遇的一个真正的边界：一个无法用显式语言表示的“黑箱结构域”。如果你已经读过我对于 Demis Hassabis 和 Alpha 系列的分析，你应该能够理解这背后的科学观转变：优先结构提取、低维流形学习、去公式化建模。而这套范式转变，带来的不仅是方法论的更替，更是对人类语言能力极限的直接挑战。 第一个边界，是模型无法解释其推理路径。我们所熟知的深度神经网络，尤其是大语言模型（如 GPT、Claude 等），已经展现出超越以往任何系统的推理、写作、协作与结构理解能力。但它们的内部机制并不是传统意义上的“规则系统”，而是由数十亿甚至上百亿个参数耦合而成的高维权重结构。我们无法阅读，也无法追踪其中的“逻辑链”。即便在输入输出之间观察行为，也无法给出明确回答：它为什么会这么想？它的结论是怎么来的？从科学方法的角度来看，这种状态极其尴尬——因为科学强调因果可追溯、路径可还原、过程可解释。而神经网络跳过了这一层，它直接作为一种“压缩后的结构映射器”运行，彻底消解了人类对中间过程的介入权。 第二个边界则更具颠覆性——“理性”的退位。从 18 世纪到 20 世纪，理性主义一直主导科学话语：模型被表达为可书写的公式，规律可通过数学语言定义与推广。然而在今天，模型不再是一套规则系统，而是一个“压缩–生成–对齐”的结构体。它的智能并非来自公式推导，而是源于结构涌现：在极度复杂的语境中完成高效压缩，从中提取潜在结构，再进行合理生成。这一逻辑，是 AI 最擅长的事，却也是传统科学语言系统最难容纳的事。 而最令人震撼的是第三个边界：黑箱智能的回归。我们所面对的 AI 不仅写诗、建模、作图、作曲、设计任务链条，还能在智能体之间形成协同结构，其生成行为充满风格、情感、目标感。但这些行为背后，没有显式的路径可供分析。我们无法说清它为什么这样，只能说：它可能是“从数据中学会的”、“从 Token 流中发现了某种结构”、“它自己完成了一种我们未能定义的推理”。这种状态，几乎与炼金术时代人们说出“这是水银的意志”、“四元素的回旋”如出一辙。人类语言，在面对结构性智能的涌现时，再一次显得苍白无力。 这就引出一个更深的哲学问题：解释结构的失效，意味着新语言协议的诞生。人类文明一直依赖“语言 → 结构 → 世界”的闭环逻辑。我们之所以信任科学，是因为科学建立在“可解释”的基础上：一个理论若不能被解释，就不能被验证；若不能被验证，就不能进入知识体系。但在 AI 时代，这套逻辑悄然松动：模型可以正确执行任务，却不能说明为什么；结构可以预测结果，却没有显式因果；我们开始习惯“信任一个行为良好的黑箱”，哪怕我们根本无法解释它的内部。于是我们发明新的语言：Prompt 编程、结构卡指令、多 Agent 协作路径、Token 流跃迁、注意力图谱……这些语言形式不再追求“解释”，而是优先考虑“激活结构”“生成路径”“形成闭环”。这不是语言的堕落，而是语言协议的一次深度升级。 科学遇到了它无法解释的“黄金”。过去那些被归为边缘、可忽略的“语言不可说之处”，如今却成为整个智能系统的核心机制。从知识论的角度看，以前我们可以把意识、涌现、湍流这些东西当作“未来有待解释”的特殊案例；而现在，整个 AI 主流系统——包括 LLM、Diffusion、AlphaFold——本身就是黑箱，我们没有语言可以描述它们，只能从外部验证其激活结果。从话语权的角度看，以前我们相信数学与逻辑语言拥有主导权，现在 Prompt、Token、路径调度语言悄然崛起，可生成≧可解释，旧范式的评价标准正在崩塌。从方法论的角度看，科学曾经强调“先假设 → 后验证”，把方程作为知识的最高表达；而现在，我们进入的是“先压缩 → 后涌现结构”的时代，低维流形才是新一代知识单元。 这正是人类第一次全面经历：语言失去对科学核心结构的“解释主权”。 调度智能、激活结构、形成路径闭环。 结构语言、生成语言、调度语言开始接管科学权力的时代。

【#全球认知# 正在被重新定义】 #新中国联邦# 人正处在一个历史性的时刻。#外星人、##UFO、白宫公开资料、##全球局势变化，大国关系正在被重新定义。过去中美所谓双赢、开放合作，到今天中俄两个集权政权高调靠拢，甚至公开释放挑战美元和美军体系的信号，整个世界已经进入巨变阶段#

【全球认知正在被重新定义】 新中国联邦人正处在一个历史性的时刻。外星人、UFO、白宫公开资料、全球局势变化，大国关系正在被重新定义。过去中美所谓双赢、开放合作，到今天中俄两个集权政权高调靠拢，甚至公开释放挑战美元和美军体系的信号，整个世界已经进入巨变阶段。 最近很多人

欧洲领导人正寻求获得新权力，以回击重创欧洲工业的中国出口洪流，与此同时，他们也在权衡是否已准备好与中国政府打一场贸易战。

一个高尚的人，一个纯粹的人，一个有道德的人，一个脱离了低级趣味的人，一个有益于人民的人。现在一提起白求恩，我脑子就蹦出这句话。 大家对加拿大能天生有好感，80%的原因是白求恩是加拿大人。 视频中的文字如下： 2015年，白求恩的孙子不远万里来到中国，想验证中国人是否还记得他爷爷。可一连串让他震撼到说不出话的画面接连发生了。 他叫马克，加拿大人，那一年35岁，在加拿大从事写作和影视工作，日子过得挺滋润。但他心里一直有个巨大的疑问：这都过去几十年了，中国人还记得他爷爷吗？出发前，马克的加拿大朋友就开始给他泼冷水："马克，你清醒一点，中国现在发展多快呀！满大街都是扫码和外卖，谁还有空翻历史课本去怀念一个外国大夫呢？"这些话浇得马克心里哇凉哇凉的。他带着一颗七上八下的心，坐了十几个小时飞机，降落在北京。 结果呢？他刚一出机场，好戏就开场了。马克拦了辆出租车。话说，北京的的哥呀，那是什么人物？那是宇宙第一情报局特工——上知天文、下知地理，中间还能跟你唠五分钟国际局势。师傅一张嘴："哟，朋友，哪儿来的呀？"马克用刚学会、带着一股枫叶味的中文说："我来自加拿大。"师傅一拍大腿："哎呦喂，加拿大好地方啊！那冬天冷吧？对了，你们加拿大有个大好人叫白求恩，那是位了不起的大夫！我们小时候课本里都有，他救了多少人啊？那精神杠杠的！" 马克一听，脑子里嗡的一声，鼻子一酸，强忍着激动轻声说："师傅，我姓白求恩，我叫马克——白求恩，您说的那位是我爷爷。" 车内瞬间安静了0.5秒，然后只听‘嘎’一声急刹车。师傅猛地回头，那眼神儿，比见了外星人还震惊！他盯着马克看了足足三秒钟，然后一巴掌拍在方向盘上："我的个乖乖，你说啥？你是白求恩大夫的孙子？哎呦喂，太荣幸了！你爷爷是我们全中国人的大恩人呢！我跟你说，我小时候学《纪念白求恩》，那可是一字不落背下来的！" 接下来这一路啊，马克体验了一把什么叫沉浸式历史教育。师傅从白求恩怎么来到中国，讲到他在哪里做手术，讲得眉飞色舞。马克原本悬着的那颗心，“咔嚓”一下就落了地，还顺带被师傅的热情烤得暖烘烘的。但这只是开胃小菜。 后来，马克去了白求恩纪念馆。一进门，一位白发苍苍、拄着拐杖的老大爷就颤颤巍巍地走过来。老大爷一把抓住马克的手，哽咽着说："孩子啊，你爷爷是我们家的大恩人呢！我爹当年在战场上胸口被子弹打穿了，是你爷爷在炮弹坑旁边就着煤油灯，愣是把人从阎王爷手里抢回来的！这份恩情，我们家永世难忘！" 再后来，马克去了一个普通小镇，想体验一下风土人情。结果他的身份一暴露，好家伙，整个集市瞬间就安静了。紧接着，周围的乡亲们“呼啦”一下就围了上来。李婶、王叔、张大爷……那阵仗啊，比明星开粉丝见面会还要夸张！有人攥着他的手死活不松开，嘴里念叨着《纪念白求恩》：“一个外国人，毫无利己的动机……”有人火急火燎跑回家，翻箱倒柜，找出珍藏了几十年的老照片——照片里，白求恩大夫正借着油灯做手术。照片边角都磨得发毛了，却被塑封得好好的。 马克被挤在中间，连转个身都困难。他看着这些素不相识的普通中国老百姓，听他们用各种方言一句一句讲述他爷爷的故事。这一刻，马克的眼泪再也绷不住了。 他终于明白了：爷爷白求恩不是被尘封在历史课本里的老古董，而是被14亿中国人集体收藏并永久置顶的国际友人。这份恩情，中国人不光记在脑子里，更是刻在骨子里、融进血脉里，一代一代往下传。 接着，马克在中国待了一个多月，走遍了他爷爷战斗过的地方。每到一处，只要一提“我是白求恩的孙子”，那待遇直接拉满。 后来，马克在采访中说："我爷爷当年决定来中国，是他一生最正确的决定。他用医术挽救了无数生命，也为我们全家换来了一份跨越国界、穿越时空且沉甸甸的情谊。"

【两个中国】 中国过去三十年发展太快，以至于不同的人生活在两个时代，甚至同一个人也是横跨了两个中国： 并不是旧的中国消失了，变成了新的中国，而是新的中国叠加在旧的中国之上。 在公司一起工作的中国人，大学毕业，会说好几种语言，也懂得外资或海外企业的做事方式。视野开阔，拥有相当全球化的感觉。 与此同时，在同一个城市里，也有从农村出来，从事土木、清扫、餐饮、食品配送工作的人。 而城市这边的人，则把他们视为同一个中国人，却又是相当不同的阶层。 这不仅仅是收入差距。 出身地、户籍、教育、职业、说话方式、生活圈。这些东西层层叠加，使得同一个国家里，存在着相当不同的世界。 中国有城市精英的中国，也有农村和外出务工劳动者的中国。 不过，这里有趣的是，城市精英这边，也无法完全否定土生土长的民众阶层。 因为他们内心深处，也在怀念旧的中国。 土生的中国。 农村的中国。 人与人距离很近的中国。 国家和人民赤裸裸地紧密相连的中国。 那种所谓的原始中国，如今依然残留在中国人精神的深处。 高层建筑、电动车、手机支付、人工智能。生活正以惊人的速度奔向未来。 但在内心深处，却怀念着旧时的街巷、摊贩、茶、传统文化、农村、过去的中国的。 并不是真的想回到过去。便利、富裕、竞争的果实，他们也不想放手。 即便如此，正因为发展得太快，才显得对失去的旧中国情有独钟。 所以城市精英阶层，虽然把农村和外出务工劳动者视为与自己不同的阶层，却无法完全抛弃他们。 那里，有某种怀旧的情感。 有某种看到自己原点的感觉。 想否定，却无法完全否定。 想割裂，却无法割裂。 这种怀旧的情感，不允许将另一个土生土长的民众阶层完全驱逐出社会之外，结果维持了中国的双重性。 中国，一边向未来奔跑，一边怀念过去。 这种双重结构，似乎同时孕育了中国的冷静与狂热、理性与泥泞、先进行与土着性。 观察中国时，如果单纯视为“发达国家”，就会看错。反过来，如果视为“还落后的国家”，也会看错。 中国并不是抛弃了原始中国，变成了现代中国的国家。而是在原始中国之上，增筑了现代中国的国家。 如果不看到这种层叠结构，对中国这个国家就会产生相当大的误解。

中国月球基地计划正以清晰 的“三步走”战略推进： 2030年前实现载人登月， 2035年建成基本型国际月球 科研站， 2045年完成拓展型基地建 设，形成地月协同的深空探 索枢纽。 核心目标与技术路径 载人登月与基地建设时间线 2030年前： 通过“双箭发射+环月对接”方 案实现中国人首次登月，两 枚长征十号火箭分别运送“揽 月”着陆器和“梦舟”飞船至环 月轨道对接，航天员完成月 面勘察与采样返回。 2035年前： 在月球南极建成基本型科研 站，具备短期有人照料、长 期自主运行能力，支持百公 里范围科研活动，能源、通 信及生命维持系统全覆盖。 2045年前： 升级为拓展型科研站，形成 “月球轨道站+月面站”立体架 构，可支持10人半年驻留， 开展全月面资源开发与深空 探测技术验证。 颠覆性技术突破 月壤原位建造： 华中科技大学研发的月壤砖 经空间站1年舱外暴露实验， 抗压强度达普通红砖3倍 （30-40MPa），耐受-190℃ 至180℃温差及强辐射，榫卯 结构实现无黏合剂拼装。 嫦娥八号任务（2028年发 射）将携带全球首台月壤打 砖机，利用太阳能聚焦 （1400℃）熔融月壤并3D打 印建材，降低60%运输成 本。 资源原位利用： 东华大学以“拔丝地瓜”工艺将 0.5克真实月壤拉成3米高强 度纤维，用于增强月壤混凝 土或编织防护结构； 月球南极水冰勘探（2026年 嫦娥七号任务）若成功，可 电解制氧、制氢燃料，支撑 基地能源闭环。 能源与生态保障 多元供能方案： 南极持续光照区部署钙钛矿 太阳能电池（神舟二十三号 正开展空间验证）；中俄合 作推进月球核电站，解决极 夜供电难题。 地外生命支持： 中国空间站实现水稻两代连 续培育，月壤放线菌改造实 验进行中，为基地粮食原位 生产铺路。 🚀战略布局与国际竞争 月球南极： 核心选址的科学逻辑 光照优势： 南极沙克尔顿陨石坑边缘存 在连续光照区（年光照率＞ 80%），保障太阳能稳定供 应。 水冰资源： 永久阴影坑温度-230℃，可 能封存百万吨级水冰，嫦娥 七号将首次深入钻探验证。 地月空间基建先行 中国已在地月远距离逆行轨 道（DRO） 部署三颗卫星， 构建跨度117万公里的自主通 信网，形成深空探测“中转港 口”，大幅降低月球任务燃料 成本。