Category: Reflection/Psychology/Growth
-
务虚落实
感谢这些天交大大牛老师们的加持，学到接触到很多新的方向和知识，扩展了自己的思路和知识面。后面一段时间继续扩展知识面，认识更多不同方向的技术牛人或思想导师。 学无止境，术业有专攻，在接触到很多不同方面的科学和技术以及思想哲学之后，接下来自己还是要进一步去求真务实，找准自己的方向，其他方向保持了解，也许也有一些好的思路借鉴。务虚会，接触不同的人脉能给我们打开一个窗口，看到外面的光亮和可能的合作方向和机会，但是后面还是要去切实的落实实施好。 数字化教育+机器人+AI for science这几个方向不错，后面将会保持重点关注，同时继续给数学和物理方向加电。不断的学习和进步，才能守得云开雾散。 继续加油！
-
数字化工业生产-工业互联网+物联网的分层粗粒度架构（待更新）
云计算基础设施、物理传感器、智能数控机床、工业机器人流水线、生产资源调度优化系统、智能UI可以看成是工业互联网和物联网相关平台的分层架构。 其中云计算负责基础设施的建设，实现工业生产大数据和弹性计算支持，物理传感器支持智能计算的感知。如温度、振动等环境的感知（交大电院的老师有做短距离高精度的激光测量传感器的老师，硬件+FPGA）等。智控机床通过传感器对相关物理环境进行感知，输出更加精密的控制信号，相比传统机床而言会有更好的控制精度，可以达到丝级（0.01mm）甚至微米的精度，是精密制造的关键核心技术。 工业机器人流水线（如ABB的机器人机械臂，可编程，机器人根据生产任务需要进行选择）是工业物联网的重要组成部分，好的实施可以替代传统的人工流水线，可以将人类从重复的劳动中解放出来。 生产资源调度系统属于运筹优化的范畴，可以根据实际的业务及资源需求和供给情况进行优化配比计算，达到更高效的生产。（这一块属于运筹优化的范畴，可以抽象共享出面向不同问题的算法模式，针对类似或同样的问题，算法可以复用） 智能UI层（HCI，intelligent UI）这一层主要是与生产管理员（上位机等）+生产状态展示+其他展示所用，是最上层的界面展示和交互（包括资源配置，生产任务需求输入等） 可以根据需要合理选择云计算的基础架构技术栈，基于开源的openstack的集群节点限制在500以内，中小企业的私有云足够。面向更大的需求，可以选择大的IT公司资源的支持更多节点的云计算基础设施产品（如腾讯，百度，华为，新华三等）。 感谢交大电院和机动学院还有马克思主义学院的老师们的指导，期待后面有多方面的合作机会。
-
数字化管理决策
决策智能是智能的重要方面，一般来说，智能可以分为三种：一种为感知（视听触嗅味），第二种为认知决策，第三种为创造（重大科学技术突破，文学艺术等）。 决策智能小到个人的日常行为决策，大到组织的政策制定，是一个范畴很广的概念。 其中管理决策主要是面向组织部门，可以是政府企业，也可以是其他组织，解决一个大的团体的行为决策的优化问题。一个组织是成员的一个大集合，管理好一群人，同时带领大家向着愿景的目标去努力，中间少不了一个个科学合理的决策，而数字化技术在管理辅助决策上可以助上一臂之力。 据我的了解，基于深度强化学习的数字决策智能现有的案例有：1、基于深度强化学习的博弈游戏，如alphago，alphazero等，2、智能交通领域的红绿灯智能化决策，根据当前的交通流合理配置红绿灯，而不是按照固定规则。 感觉数字化管理决策未来可能可以用在能源的合理分配和调度以及对应的产业发展方向上，如电能，氢能源，天然气等按照什么样的配比，什么样的区域配比等更加合理，强化学习也可能可以作为辅助决策用得上。 其他的类似的实际问题可能也还有很多，后面想到可以再补充。 References
-
智能驾驶是一种数理过程及大模型发展方向趋势
AI的发展在近十年来迎来了高速的发展，深度学习的兴起，在计算机视觉，自然语言理解，语音智能等方面都相比传统信号处理方法或以及早期的机器学习算法有了长足的进步。 智能驾驶在近五年内也是一个竞争激烈的领域，一般智能驾驶以计算机视觉（周视摄像头，如在车子四周布置8个）、激光（lidar)、雷达等传感器对周围的物理世界进行感知以及将多个感知通道进行融合，然后将类似路径规划，决策控制等模块进行集成，形成一个大的以车子形态体现的机器人系统。 智能驾驶从本质上来看是一种数理过程的解释如下：摄像头对周围的物理空间进行感光，将获取到的图像（image，镜像）经过深度学习神经网络计算得出感知结果，最后会影响到车子的最终运动走向。从这个过程看，获取镜像是将周围的物理空间进行简化了的数字化，然后智能驾驶系统通过智能计算（AI）转化为最终的控制信号后改变车子的运动状态。这个过程是通过数字化的物理世界然后通过智能计算（应用数学，高维空间的数学计算，神经网络参数量很大，是个复杂的函数，维度很高）最终影响当前车子的运动状态的一个过程。具体表现在：1、数字化的物理空间状态和计算系统的物理硬件是融合的，在计算系统中，这些感知信号都表现为0和1的状态编码，在数字电路中可以理解为高电平低电平的电压状态，同时计算的逻辑也是将数学的计算逻辑通过硬件芯片来实现。因此信息空间（数字空间）和物理空间是充分融合在一起的。2、最终的计算结果转化为车子的控制信号，如加速度，转向，刹车等，通过这些信号改变车子的物理运动，宏观上等价于从外界给车子施加了一个特殊的力，这个力的产生溯源是一个复杂的数理过程，而不是简单的直接施加一个单一的力来起作用的。 这些AI的模型算法（集合）是算法工程师发明的，发明的过程是通过人脑创造出来的，也是通过一些生物电计算将物理的能量转化为这些数学计算的算法，后续加载了这些算法的智能驾驶系统又通过算法将改变现实世界的物理运动。因此可以说信息空间和物理空间存在着相互的融合和改变，说的夸张一点，这和中国古人的阴阳观点有相似，阴阳之间彼此耦合协调形成一个整体。 从这个过程来进行拓展和联想到我们人类，也可以看出相似性，不过一般人类将自己的行为当作理所当然，没有去思考罢了，甚至我们人类的这种机制很有可能更复杂，因为我们的四肢和五脏六腑的构造更为精密复杂，运动也更为复杂。 人类的智能还是有很大的挖掘空间的，毕竟机器人是人类自己创造出来的。早就听说过人的大脑就是个小宇宙，期盼着某一天人类的大脑能有更加清晰的全宇宙图景，去一步步改造宇宙，或者说宇宙自身由于人类的存在越来越和谐。 现在的机器人不仅仅在运动上表现出了较强的性能，在决策上，甚至在generative ai的创造上都有很不俗的表现，以后机器人也将会越来越自主，也更像人类的社会行为。引文为张亚勤老师的世界互联网大会的报告文字版链接，大模型技术正在向下面6个大的方向发展的摘要如下： References 附：新版更新于2025/06/12 智能驾驶是一种数理过程及大模型发展方向趋势
-
大脑如何控制情绪和社会行为
今天看到生命科学领域的“终极前言”问题，大脑如何控制情绪和社会行为？ 从我自己的个人经历来看，基于类似强化学习的奖惩机理的决策智能是有一定的关联的。 情绪智能是一种特别重要的智能，是智能的一个重要的方面，关乎生活中事件发生时大脑的解释和反应。跟自己的基因，以往的经历和认知，甚至读过的书走过的路都有较大关系。但是基于这种类似强化学习背后的生命科学的解释，虽不熟悉生命科学的相关研究，但也感觉难度还是很大的。 积极心理学中其实也有相关的主题，所以可能不仅仅和生物学相关，可能是一个生物化学和心理学、脑科学等多学科相互融合的研究领域。
-
建设有韧性的数字世界
2023年世界互联网大会乌镇峰会11月8日至10日在浙江乌镇举行，主题为“建设包容、普惠、有韧性的数字世界——携手构建网络空间命运共同体”。 喜欢韧性这个词，英文可以叫grit，翻译过来为坚韧、刚毅。我的解释为在困难和不确定性面前保持定力，蓄力前行，有反弹解决问题的能力。
-
怀雪冬安
今天是立冬，立冬吃什么，是中国人特有的习俗。 北方人：立冬是秋冬之交，民间有“交子之时”，要吃饺子的说法。所以饺子成了北方人立冬必备的一餐。 南方人：南方地区青睐立冬热补，鸡鸭鱼羊往往少不了。 家门口附近开了个中式快餐，我算是接近北方的南方人。准备今天晚上吃点饺子，顺便看看有没有羊汤，吃点鱼也行。 顺祝各位冬安，期盼有雪的冬天，或者有机会去北方看雪。 期待明年是一个丰收年。
-
群体智能
人是一切社会关系的总和，在这个社会中，我们每个人都有着多种社会关系，承载着不同的责任，同时做好每一个角色并不是那么容易的事，需要不断的去总结经验和教训。 就像机器学习中模型的多任务一样，任务之间的学习和进步要能合理分配时间和精力，使得各项任务能够平衡着进步，这样才能达到较好的和谐状态。 我的理解群体智能是一个群体中每个人之间能够达到高效的信息流通理解和协作，实现1+1>2。在现代高度发达和文明的社会，人类智能，人工智能都随着科学技术的进步在不断的进步，从牛顿到麦克斯韦到爱因斯坦，从个人电脑到超大规模计算集群，科学技术的进步带来人类整体智能水平的提升，当然还有人文社科类(文史哲经济学宗教等等)的文明在内都在进步和创新。群体智能也在随大家一起进化。随着大家的努力，每个人都将会过上越来越好的生活，这应该是群体智能的一个最基本的目标。群体智能也会面临着不同个体之间的目标价值存在的差异的情况，文明的多样性，不同文化以及相同文化个体之间的价值和观念是多元的，但也存在着不良价值观念下所带来的社会环境方面的问题需要去解决，群体智能需要考虑如何在尊重多元价值观念的基础上去实现普适普惠的人类共同价值和共同的前途命运。 群体智能和习主席的人类命运共同体的思想是一致的，人与人之间休戚与共，利他利己，是整个社会的大因果。个人做好修行就是对这个大因果的贡献，否则就会拖后腿，希望从自己做起，积极阳光，给人们带来好运，给自己带来好运。 附：于2025/06/11做了第一次修订
-
一叶一菩提
如图为一个叶子的形状，可以看出其自相似结构，就像花儿一样，每一个叶子的叶瓣可以看成一片子叶子。这个和计算机专业课数据结构里边的树结构的有一种非常形象的相似，为一种递归定义。 从一定的视角来看，宇宙的构成也满足一种自相似的结构（统计上的自相似）。银河系（很多类似太阳的恒星），太阳系（八大行星和更远地方的星云），地球（本身和月亮）等。甚至再无限将尺度缩小来看，也许我们存在的这个可观宇宙只是上图叶子中的某一个层级的一个小叶瓣而已。宇宙在不停的生长和进化，我们人类更应该不断的去学习了解更深的宇宙演化进化的规律，达到和自己，和美丽的地球，和太阳系，银河系，以及无边的苍穹形成整体和谐的状态。
-
高效的协作与联动
社会科技的发展真是日新月异，但是社会发展还是存在的较大的不均衡，在这样的快速发展的社会中，每个人要不断的学习和进步，不断突破自己的认知边界，打破信息孤岛和信息茧房的现象，锻炼自己的辩证思维和成长性思维。 要有很好的同理心，即理解别人的认知状态，情绪以及文化风俗习惯的能力，设身处地的为别人着想，利他才能利己，才能实现很好的合作共赢，同时有利于自己的身心融合，活出更有滋味的日子。 现代社会更是这样，今天听了李建华教授的讲座，很受教育和启发。现代社会信息传播便捷高效，千里眼顺风耳已经通过远程通信信息传播达以实现，朋友圈也不再局限于一个小的家族部落，而是来自五湖四海。社会的高效协作和联动更加便捷和高效，人类的认知模式也进化到了信息工业革命的时代，群体的协作和群体智能表现的效应会更加突出。 在这样高效协作的快节奏信息处理的生活中，也要和自然物理世界保持好的连接，使得信息空间和物理空间保持较好的和谐步调状态，需要我们不断的学习和总结。