小道通讯，启事一则

小道通讯，启事一则

2016 年，我在聊天时向吴鲁加提及了「小道通讯」邮件列表在使用上的诸多不便，列举了自己的需求和痛点。

那次聊天应该给了吴鲁加一点小小的启发，于是就有了后来的知识星球。

以上这段内容来自媒体的报道，我已稍作处理。重提这件事，用意不是要给自己贴金，而是说一下 小道通讯 的背景，一直以来就有诸多问题，以及解决方案。

首先是时间，小道通讯其实第一封邮件是 2014 年 12 月 17 日发出，现在已经 11 年多了，这个最初只是一时兴起的项目，其实早该停下来了，但还在持续运行。其次是，当初我和鲁加反复提及的「诸多不便」，在这些年里的确让我花了很多时间折腾，多数是重复劳动业务维护，一度让我极其苦恼，代价不小。

比如，那时候邮件发出去，网易的邮箱会出现批量的退订，而订阅者自己又一头雾水，根本没做任何操作。分析下来的结果是，邮箱防钓鱼系统对于邮件里 URL 的 POST/GET 方法居然没写对，邮件底部的「取消订阅」直接就给触发了。开发者的素养虽然只是有一点小问题，但对于我而言则成了灾难，每一个邮箱得重新登记，然后重发一遍内容，也做不到自动处理，纯手工。

我本以为这些问题，会随着邮件服务的产品迭代升级而能解决，但等来的是，那个邮件列表软件的服务下线通知。

2024 年，我请前同事帮忙重写了一套替代系统。能力确实完整了不少，也承担了一定的额外成本。

但有些问题依然很难彻底解决。另一方面，持续提需求本身也有不小的摩擦成本——需要信任、需要背景同步，久而久之连我自己也有些疲惫，于是很多地方只能选择「能用就先用」。

邮件服务有太多细节不在自己控制范围内。这种不确定性，会不断消耗创作的动力。每写一封内容，往往意味着后续一段时间的用户反馈与处理。

最近借助 AI 的能力，我索性彻底重写了整套系统。把以前遗留的所有问题都解决掉了，对细节打磨得甚至有点过度。应该说，AI 能力的确很强，让我这个「不写代码的 CTO」居然「写」起代码来了，还一下子沉迷了，现在我感觉特别能打，强得可怕，当然也可能是幻觉。

我和鲁加开玩笑说，当前我要是能这么强，那我大概率会做一套「知识星球」类似的产品。不过，玩笑归玩笑，我做的话根本就做不出来知识星球团队这么好的成绩。

人不可能再次踏入同一条河流。

现在「小道通讯」有了新的系统，让我得以对以前的数据问题进行分析，最头疼的是，有些朋友的邮件联系不到了，他们可能在某个时间点突然退订，我无法确定是误操作，还是其他原因。之后即使用个人邮箱联系，也是石沉大海。

这才逐渐意识到，邮箱本身其实是一种会「失效」的身份，并不是每个人都能持续维护自己的邮箱。

  • 有人使用绑定手机号的 QQ 邮箱，手机号停用或更换后，邮箱也随之失效；

  • 有人使用自有域名托管在 Gmail，一旦域名未续费，邮箱也就消失；

  • 也有人当初留的是工作邮箱，离职之后自然不再可用。

  • 更离奇的是有一批新浪邮箱，邮件弹回的消息提示空间已满。建议所有使用新浪邮箱的朋友检查一下。

  • ……


我想提醒大家的是，你的邮箱其实是一份数字资产。尽可能留着吧，那里沉淀了不少属于你的记录和记忆。

但在 2016 年的时候，其实也没有人考虑到这么多细节，也未必想得那么远。

把这件事情重新梳理、重新交付，也算是给过去一个不那么差的交代。所以这是一则关于「小道通讯」的启事：

如果当年订阅过这个服务，后来因为一些原因没能持续收到邮件，请联系我。

我也通过邮件服务商的日志，拉取了尽可能详细的问题邮件地址，其中大部分我通过单独发邮件已经联系上，虽然这的确又花了一些时间。也有一些地址，仍然存在问题。

点击 {阅读原文}, 看看你的邮箱是不是在里面，如果是，留言联系我。

虽然，有些文章有时效性，而朋友们十年来眼界和能力早有提高，那些过去写的内容已经不值得一读，或是有时效性，或是观点肤浅可笑，但对我而言，总觉得是个事儿没搞定，希望能更好的交付，一个烂摊子不那么烂的话，可能会踏实一点。

念念不忘，未必都有回响，但至少该给这份信任一个交代。

文章原文

Continue Reading小道通讯，启事一则

油菜花不是黄色的吗？这些彩色油菜花是怎么来的？

每到三四月份，各地油菜花盛开，吸引了不少游客前往拍照打卡。但如果走进一些油菜花景区，你可能会看到一幅打翻调色盘的景象：雪白、粉红、橘红，甚至深紫色的油菜花同时盛开。


彩色油菜花｜周抖抖


等等，油菜花不是黄色的吗？这些彩色油菜花是怎么来的？

油菜花为什么会出现不同颜色？

花朵颜色主要由类胡萝卜素（carotenoids）和花青素（anthocyanins）两类色素决定。当这两类色素的比例变化时，就会形成从黄色到紫红色的各种色调。


类胡萝卜素通常呈现黄色或橙色，胡萝卜、南瓜、玉米等植物的颜色大多来自它们，它同样也造就了油菜花最“经典”的金黄色。


最经典的金黄色油菜花，颜色源于类胡萝卜素｜作者供图


早春时节气温偏低，阳光照射不足，类胡萝卜素较为稳定，比一些遇低温易降解的色素更具优势；且早春时植物还没有长叶子，体内代谢活动尚不活跃，而合成类胡萝卜素需要消耗的能量相对较少。这可能反映了植物能量利用的一种策略，因此类胡萝卜素在春季花朵中含量往往较高，黄色花在春季也较为常见。


另外，从进化的角度来看，黄色花朵在自然界中也具有一定优势。许多传粉昆虫（例如蜜蜂和一些蝇类）对黄色较为敏感，能清晰地识别出这种颜色。在长期的自然选择下，能够更有效吸引传粉昆虫的花色更容易繁衍下来。这可能也是黄色油菜最为常见的原因之一。


当花青素增加时，油菜花的花色随之改变——在一些彩色油菜品种中，控制花青素合成的关键酶基因表达增强，合成了更多的花青素。这些花青素本身的颜色（如粉、紫）与类胡萝卜素的黄色相互叠加，便产生了从黄色到粉色、再到紫色等一系列过渡色。


粉的紫的深的浅的，各种颜色的油菜花｜作者供图


有时还会看到白色的油菜花。这是因为花瓣中原本提供黄色的类胡萝卜素明显减少，且花青素的含量也不高，此时花瓣几乎不再积累色素，就会呈现出接近白色的外观。


还有一些颜色深浅不一的油菜花，它们则是因为花青素的合成容易受到环境因素的影响。例如在较强光照或较低温度条件下，植物往往会合成更多花青素，以帮助抵御紫外线并减轻氧化压力。因此，在气温偏低或光照较强时，油菜花的颜色往往会更加浓艳；而在温度较高或阴雨天气中，花色则可能变浅[1]。


浅颜色的油菜花｜作者供图


目前，已经培育出了80多种彩色油菜品种。不过，仔细观察会发现，油菜花的颜色仍然集中在黄色－粉色－紫色这一范围内，很少出现蓝色或绿色[2]。


如果要形成稳定的蓝色花朵，不仅需要特定类型的花青素，还需要细胞液酸碱度、金属离子络合等条件共同作用；许多蓝色花朵的植物体内还有一种关键酶F3′5′H（黄酮3′5′羟化酶），参与蓝色花青素的合成途径[3]。但油菜中这一途径相关酶的活性较弱或缺失，因此难以形成稳定的蓝色花朵。至于绿色，在多数植物中，花瓣细胞中的叶绿体数量较少，叶绿素表达也受到抑制，因此花瓣通常不会呈现明显的绿色。

彩色油菜是从哪里来的？

彩色油菜花最初往往来源于自然突变。在田间调查中，科研人员偶尔会发现个别花色异常的油菜植株，这种变异在自然界中十分罕见，被发现后就可能成为培育新品种的材料。


油菜能够产生这些变异，与其特殊的起源背景有关。现代栽培油菜（Brassica napus）很可能起源于芸薹（B. rapa，基因组为AA）与甘蓝（B. oleracea，基因组为CC）之间的自然杂交，杂交后经过染色体加倍，形成新的异源四倍体物种，基因组结构为AACC。由于油菜的基因组同时来自两个不同的祖先物种，它体内往往保留着多套相似的遗传信息，相当于有较多的“备用信息”——即使其中一套基因发生突变，另一套仍能维持基本功能，植株不至于死亡或严重异常。这样一来，原本可能被淘汰的突变就有机会保留下来，从而为花色等形态变化提供了更多可能。


油菜花田的油菜通常是欧洲油菜（Brassica napus），野甘蓝是其祖先。芸薹属的混乱程度不亚于柑橘家族，戳图片阅读


不过，即使发现了突变的彩色油菜花，突变的花色也并不一定能够立即稳定下来。


科研人员将突变个体与其他油菜进行人工杂交，但在杂交后代中，控制花色的基因会重新分配，导致不同个体之间花青素合成能力存在差异。这就导致花色可能在后代中出现变化，甚至恢复为黄色。因此，科研人员需要在杂交后代中持续进行多代筛选和自交，反复挑选花色稳定、植株整齐的个体，才能逐渐把理想的花色固定下来。这一过程往往需要十几年甚至更长时间。


近年来，随着分子生物学技术的发展，科学家还可以利用分子标记定位花色相关基因，从而在幼苗阶段就筛选出具有理想花色潜力的植株，大大提高了育种效率。

彩色油菜有什么用？

尽管培育难度较高，彩色油菜仍然具有不少应用价值。


最直观的是观赏价值。


成片开放的油菜花｜周抖抖


与许多观赏花卉相比，油菜种植成本低，非常适合用于景观农业。油菜开花有一个特点：许多用于观赏的冬油菜需要经历一段低温才能进入开花阶段。这一过程被称为“春化”，可以理解为低温给油菜花发放了一张准予开花的通行证，因此在经历冬季之后，油菜往往会在春天比较整齐地进入花期。


此外，一株油菜并不是只开一朵花。油菜通常形成一种叫作总状花序的结构：花朵沿着花轴依次排列，并从下往上逐渐开放。一株油菜植株往往可以同时开放几十朵花，而且新的花朵还会不断绽放，因此整片油菜田能够形成持续数周的花海景观。


总状花序｜作者供图


很多人也会问，彩色油菜能吃吗？当然，它们也可以兼顾油用和蔬菜用途。


一些彩色油菜品种的菜薹可以作为蔬菜食用，花瓣也可以加工成花茶或食品配料，延伸农业产业链。有的彩色油菜品种榨出的菜籽油香味较为浓郁，属于浓香型菜籽油；其中某些品种还含有相对较高的神经酸成分，一般可达1%—1.6%，明显高于普通油菜籽油中约0.05%的含量[4]。


多样化的花色还可能吸引更多种类的昆虫，包括传粉昆虫和一些天敌昆虫，从而在一定程度上增加农田生态系统的生物多样性。


吸引昆虫｜作者供图


当在春天走进花田，看到一片五彩斑斓的油菜花海时，眼前的不仅是自然景色，也是一段持续多年的农业科学探索。


随着育种技术的不断进步，也许未来的油菜花，还会呈现出更多我们尚未见过的颜色。


参考文献

[1] https://www.mdpi.com/1422-0067/25/5/2577

[2] https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=EojayBZ0l1lkBOpmRu8X09xJz922VES0cN1724imWOEQNkZywNvOUzB_UMEgXRBOYjp8F-7E7kJ3Ah8TzsQKpaN103tlb57dxCuL3XgP-3t0SQzgFFOfw6ywG9FeW76f1ry4lxevOjFaC7xxPA_up-7gZlvqfQ66GmJjtNpCxgDiyv_c71NBlw==&uniplatform=NZKPT&language=CHS

[3] https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=EojayBZ0l1mH79ZMKRZK9FYV5ym42rbGUvapSzmjnk2-OvZbi5kfV0y08DKULkxoq3ZT1keLYww-c6TfyMhwAbpQimsjcPEZOd9gVPAx7Nv7T3EuuqJ7-GE2tjr_U6bE6wUZbvpibC728OtRAhvf5eaZqMWxRrrvpCqD-uruOeoaNSqqYrSiRKMQzUYLOJs0&uniplatform=NZKPT&language=CHS

[4] https://kjc.jxau.edu.cn/info/1107/1544.htm


作者：张超

编辑：麦麦

题图来源：作者供图


本文来自果壳自然（ID：GuokrNature）

如需转载请联系sns@guokr.com

欢迎转发到朋友圈

图片

点个“小爱心”吧

图片

文章原文

Continue Reading油菜花不是黄色的吗？这些彩色油菜花是怎么来的？

当3200万人开始写网文：有人成了燃料，有人修炼自己


今天我们从一个有点奇怪的行业说起，网文。

提起网文，很多人可能觉得，这我熟啊。有好多人在写，而且很赚钱，还能出IP，改影视，改游戏。在中国作家收入排行榜里，网文作者向来排名靠前。这也是为什么很多人对这个行业充满期待。

当然，也有很多人担心，现在AI这么发达，万一大家都用AI写东西呢？时间长了，网文里充斥着大量AI生成的垃圾，到时这个行业岂不是要被“玩死了”？

前面这些，期待也好，担忧也罢，都有道理。但是，就在最近，4月13日，中国社会科学院发布了一份报告，叫《2025中国网络文学发展研究报告》。看完之后你也许会发现，网文这个事比我们想象得要更复杂。

作者：达珍
来源：得到App《得到头条》
01

网文这块蛋糕非常大，而且还在增长

报告里的很多内容，即使不说具体数字，估计你也能猜出个大概的趋势。
比如，网文的市场规模确实很大。现在，仅仅是网络文学阅读市场，规模就超过502亿元。而与网文关系紧密的短剧市场，规模已经超过1080亿元，IP改编市场，规模已经超过3676亿元。注意，这还不算海外市场。而早在几年前，中国网文就已经几乎覆盖全球。
说白了，网文这块蛋糕非常大，而且还在增长。
当然，这个趋势即使不说，很多人也能猜到个大概。但是，报告里的另外几个数字，估计会让很多人感到意外。
首先，你知道中国有多少人写网文吗？10万？100万？都不对。报告里给出的数字是，3269万人。没错，全国网络文学写作者的数量是，3269万人。
什么概念？差不多中国每40个人里面，就有1个正在写，或者曾经写过网文。你的同事、朋友、家人里，大概率上就有人写过。
而且很多网文作者都是兼职，来自各行各业。
就拿国内最大的网文平台之一，阅文集团来说。他们的平台作者中，外卖骑手有6100多人，网约车和货运司机有4000多人，大学教师有3100多位，科研工作者有470位。
说白了，网文大舞台，想写你就来。一个人的职业、学历、忙碌程度，跟他写不写网文，几乎没有任何必然联系。
有人会想，既然大家都去写网文了，我要不要也试试？保不齐我也行呢？
事实上，不好意思，这个行业里真正赚到钱的人，比我们想象中还要少，绝大多数人都不可能把写网文发展成一门职业。根据番茄小说2024年7月平台稿费报告，当时签约作者超过60万，其中月稿费超过1万元的有3030人，占比0.5%。
而根据《2019中国网络文学发展报告》，月收入在2000元以下或完全没有收入的作者占比44.6%，将近一半。像《斗罗大陆》《大奉打更人》这样的作品，是绝对的凤毛麟角。
而且，这个结构在最近两年变得更加极端。据说在网文行业，前30位头部作家包揽全行业90%以上的收入，平台85%以上的流量集中在榜单前50部作品。
02

最符合算法偏好的故事获胜

说到这，我们不难发现一个奇怪的结构。你看，按照通常的想象，对于一个内容平台来说，作者是很珍贵的资产啊。但是，这个逻辑放在网文上似乎不太成立。毕竟，3000多万人参与，赚到钱的只是少数。那么，网文平台和作者之间，到底是一个怎样的关系状态呢？
关于这个问题，之前有位社会学者，储卉娟老师，她研究网络文学产业十多年。她认为，网络文学平台真正的运作逻辑，不是“最好的故事获胜”，而是“最符合算法偏好的故事获胜”。
注意，这句话本来说的是网文平台的运作逻辑。但是，我们也能从中读出，网文平台与作者群体之间的关系模式。
这个模式也许可以这么描述，叫，对于网文平台来说，写作者是进化的原材料，但不一定是进化的受益人。
什么意思？你想想，一个网络文学平台，它真正的核心需求是什么？不是出几个成功作家，而是让整个类型持续演化。不断出现新的叙事公式、新的爽点设计、新的类型组合，用来吸引下一批读者，支撑下一轮IP改编。
而这种演化，不是靠专业作家开会讨论出来的。它是靠几千万个写作者反复试错、相互模仿、偶尔突变，一点一点“跑”出来的。
从这个角度看，平台从一个普通写作者身上，真正拿走了什么？不是赌他是否成功，而是他在成功之前写下的那几十万字。这些内容测试了读者口味，筛选出了下一个爆款的方向，让整个平台的内容生态往前演化了一步。
至于某个作者最后成没成，对整个平台的生态影响并不大。因为长期看，平台要的不是爆款本身，而是这套持续输出爆款的机制。
所以，平台为什么要持续降低写作门槛？为什么新人激励活动和流量扶持计划从来不会停？因为持续的进化需要持续的动力。门槛越低，参与者越多，演化越快，整个产业链的价值也就越大。
搞懂这个逻辑之后，我们自然也就能回应开头提到的那个担忧。就是AI内容泛滥，会不会玩死网文行业？也许不会。因为对网文来说，真人写的也好，AI写的也罢，都是它进化的素材。当然，前提是平台需要对AI内容设置门槛，防止内容过于粗制滥造。
事实上，根据阅文集团的数据，他们给作家辅助工具接入DeepSeek之后，平台的日活用户非但没有减少，反而增长了很多。说白了，AI提升了作家的产能，而更多的作品，又吸引来了更多的读者。
03

想尝试写网文的朋友，可以做这几件事

好，理解了这个系统之后，再回到我们自己。
首先，对大多数人来说，全职去做网文作者，都是个“有点冲动”的选择。根据调查，网文写作的专职作者，多数在18个月内离开，最主要的原因是收入长期不达预期。兼职的代价是时间，全职的代价可能是生活。这两件事不一样。
其次，几乎所有成功的作者都会告诉你，这个行业玩的就是“天下武功，唯快不破”。你得时时刻刻研究读者喜欢什么，而且要保持极快的写作频率。你写的速度得能跟上用户读的速度。就像唐家三少说的，自己“受欢迎的原因主要是更新快，高效的社会节奏，让读者讨厌漫长的等待”。
最后，对于多数人来说，与其指望网文赚钱，不如把它当成磨炼“感受力”的手段。
你看，在AI爆发之后，我们总说人的最重要的能力之一，在于我们对他人“感受力”。也就是，读懂人的能力，知道人在想什么、在乎什么、会被什么打动。很多人觉得这个能力好像是天生的，或者要靠大量的人生阅历才能慢慢培养出来。
但是，换个角度，发表一点网文或许也能锻炼这个感受力。注意，这里的关键词不是“写”，而是“发表”。因为我们主要想借助的是网文的反馈机制。
传统写作，你写完一篇东西，读者是否买账，往往要等很久才知道。但网文不一样，你发出去，数据几乎是实时的。这一章的追读率掉了，说明读者在这里流失了；这个情节的收藏暴涨，说明你踩中了某个点。这套反馈机制，会逼着你不断追问一个问题：别人到底喜欢什么，为什么喜欢？
因此，对于那些想尝试的朋友来说，或许可以做这么几件事。
首先，选择一个适合自己的平台。不同平台的规则完全不同。起点、晋江、掌阅、七猫，各有各的读者口味、付费习惯和类型偏好。假如要写，需要找一个至少在风格上符合自己的平台。
假如你对某个题材、某个板块，感觉“low”，那么不如不写。毕竟，写作的目的在于“发挥优势”，而不是“自我扭曲”。就像《庆余年》的作者猫腻说的，自己的写作原则是“尊重读者，讨好自己”。你看，还有后半句，“讨好自己”。
其次，写了就发，追踪数据。不要只写不发，数据是唯一真实的镜子。留存率低，说明开头没钩住人；追读率低，说明中间节奏断了；自发传播多，说明你打中了某个普遍情绪。每一个数字背后，都是真实读者的真实反应。
最后，带着问题去拆爆款。不是“这个故事好不好看”，而是“它为什么好看”。爽点在哪里设计的？读者的情绪在哪个段落被调动起来？这种主动拆解的习惯，积累到一定程度，你对“人会被什么打动”这件事，也许会有一套越来越精准的直觉。
说白了，网文是一个反馈极其密集的训练场。当然，公众号、抖音、小红书，所有公开的内容平台，都可以作为这个训练场。
最近总有人说，AI时代鼓励所有人做公众号、做视频号、做自媒体。换个角度，即使抛开商业回报这一层，也许我们人人都需要一块让“感受系统”变得更加锋利的磨刀石。

最近，陈行甲新书在火热售卖中，大家期待已久的线下见面会，也在即将到来的五一期间安排上啦！


5月2日15:00，陈行甲老师将携新作《你，是孩子的前传》，走进深圳书城中心城北区台阶，聚焦青春期家庭教育，为你拆解养育困惑，解答养育难题。


扫描海报二维码即可免费报名，现场签到还有机会领取限量精美小礼品，名额有限，先到先得。

👆👆tips：敬爱的读者朋友，由于微信的推送规则，即使您关注了我们，可能也常常收不到推送，记得点击“罗辑思维”名片，设为星标⭐️，文章每天会自动推送哦！


点击“阅读原文”，订阅《得到头条》

文章原文

Continue Reading当3200万人开始写网文：有人成了燃料，有人修炼自己

一个从没种过地的研究员靠AI“指挥”，在种玉米比赛成绩超过专业农民


‍‍‍

最近，快刀青衣老师在得到App《快刀广播站》分享了他看到的一个很有意思的竞赛：一个从来没种过地的绝对外行，靠着ChatGPT帮忙，赢下了一场真实的农业竞赛，比的是种玉米。

这不是电脑游戏，也不是模拟环境，而是美国一个叫TAPS的真实田间竞赛，全名“农业绩效测试解决方案”（Testing Ag Performance Solutions）。参赛者要在真实农田里做一整套决策，什么时候播种、怎么灌溉、施多少肥、用不用杀虫剂，每一个决定都直接影响最终的产量和利润。2025年的比赛就有116支队伍参赛，基本聚拢了一大批农业好手。
作者：快刀青衣
来源：得到App《AI学习圈》
这届比赛中，尼普纳·查马拉（Nipuna Chamara）拿下喷灌玉米组别的产量第一名。尼普纳是内布拉斯加大学林肯分校的研究助理教授，他的做法很简单，甚至可以说非常直接。
他用土壤健康报告、卫星拍摄的高精度地图，对你没看错，他直接用卫星遥感图像判断庄稼长势。此外，还有实时天气数据、土壤水分传感器数据，他把这些全部丢给ChatGPT，只问AI一个问题：现在该干什么？
AI给出的不是模糊方向，而是带着完整推理过程的具体建议，比如什么时候浇水、施肥加多少、这块地的其他作物要不要处理。更有意思的是，AI还帮他盯着商品期货市场，在玉米价格因关税新闻剧烈波动时，建议他提前锁定售价。
你看，AI不只是帮他种地，还在帮他做期货决策。
不过这已经是尼普纳第二次参赛了。2024年他第一次参赛，用的是早期版本的GPT，图像理解能力有限，大量田间数据、土壤信息都只能手动输入给AI，最终成绩位居中游偏上，在产量类别中排名第七。
2025年，他用上升级后的多模态大模型，能直接读取卫星图、土壤化验单的扫描图、田间照片等资料，还有上一年的竞赛数据作为训练基础，AI的决策能力大幅提升。这一年，在AI帮助下，他种植的玉米产量显著领先，拿下喷灌玉米组别产量第一名。
虽然他本人不是传统农民，却依靠AI战胜了大量经验丰富的种植户和专业团队，让赛事组委会颇为震撼。
组委会负责人后来说了一句话，很能说明问题：“考虑到这位人类操作者本身是个农业新手，我完全没预期这套AI方案会横扫比赛。”
尼普纳自己的感慨更直接：“如果像我这样不是农民的人，都能用AI赢得这场比赛，想象一下，那些有几十年经验的资深农民，拿着这个工具能做什么，能达到什么样的水平？”
但我觉得这个故事还有一个更值得深思的角度，比“AI击败了农民”更值得我们停下来想一想。
整个比赛里，真正做决策的是ChatGPT，尼普纳负责收集数据、整理信息、把材料喂给AI，然后按照AI的建议去执行。换句话说，这场比赛中，AI才是那个“种地”的人，尼普纳反倒成了AI的执行者与工具。
人和AI的关系，在这件事上被彻底颠倒了。
当然，“人完全听AI的”也有例外。有个很有意思的小插曲，一次地里的虫害报告出来，AI分析后认为当前虫害水平还没到防治阈值，建议不打药。但尼普纳心里不踏实，担心出意外，还是花钱喷了一遍。结果事后发现，打药带来的产量提升微乎其微，增收部分根本覆盖不了药钱。
事实证明，AI的判断是对的，人类的直觉反而添了乱。
还有一个地方，AI明显有盲点：它不会看天气预报。每次推算灌溉方案，AI只盯着土壤传感器的数据，不知道去看明天会不会下雨。对人类农民来说，这是基本常识，明天要下雨就先别浇，等雨水来了再说。AI没有这个意识，好几次都建议灌溉，人类团队一查天气预报，发现第二天有雨，就没有浇水。
这个盲点也解释了为什么AI种出来的玉米产量高，但用水量也比平均水平高——因为它在该省水的时候没省。
看完这场比赛，我想到了另外一场经典的人机对战。你还记得2016年AlphaGo和李世石下围棋吗？那场比赛也有一个细节：AlphaGo没有手，不能自己把棋子摆上棋盘，所以现场有一个人类工作人员专门负责替它落子。
当时全世界的目光都盯着李世石，摄像机对着棋盘，解说员分析每一手的得失，没有人记得那个替AlphaGo摆棋子的人叫什么名字。
不过那会儿我确实查过他的资料，只不过这么多年早就忘记了。今天写这篇稿子，我又搜了一下，他叫黄士杰，是DeepMind团队的核心成员，也是围棋业余6段高手。但在那场比赛里，他只是AI在物理世界里的一双手。
而在TAPS这场种地竞赛里，尼普纳扮演的角色更复杂，他既是AI在田间的手，也是它的眼睛和信息接口，负责把土壤、天气、遥感图像和市场信息整理好交给AI，再把AI的建议变成现实操作。
其实这样的人机农业竞赛不是孤例，之前还有一场更早的“人机对决”，画面感更强。
2018年，荷兰瓦赫宁根大学举办了第一届自主温室挑战赛，最终5支AI团队进入真实温室种植阶段，和一组专业人类种植专家手动管理的温室进行比较。比赛作物是黄瓜，历时将近四个月。
比赛规则有个特别有意思的细节：人类全程只被允许做一件事——从藤上把成熟黄瓜剪下来。参赛团队不能进入比赛温室，只能远程看数据、发指令。温度、湿度、光照、施肥、灌溉等所有决策，全部交给AI。
冠军是微软的Team Sonoma团队，比赛期间，他们在美国华盛顿州雷德蒙德，隔着大西洋远程操控荷兰的温室。最后，这套系统种出的黄瓜每平方米产量超过50公斤，净利润比人类种植专家高出17%。
还有个小插曲值得一说，这场比赛的赞助商是腾讯，腾讯也组了自己的队伍参赛，AI策略方面单项排第一，但最后总分只拿了亚军，冠军被微软团队夺走。
第一届结果出来后，很多人觉得可能只是偶然。到了2019年第二届，作物换成樱桃番茄，参赛队伍进一步扩大，最终结果更震撼，所有AI团队的净利润都超过了人类对照组——不是部分超过，而是全部。
从那以后，这个比赛的核心问题就彻底变了：不再是“AI能不能赢人类”，而是“AI队伍之间谁更强”。
赛事官方赛后发了一份声明，大意是：“温室内及周围有很多决策和作物相关工作，人类都是不可或缺的。”说实话，AI赢了比赛，最后还补上这么一句，像不像学霸成绩远远超过你了，然后还昧着良心安慰你说“其实你考得也不错”。
咱们再说说第三场比赛，这个数字更夸张。拼多多也曾举办过智慧农业竞赛，让数据科学家团队和传统顶尖农民同台竞技种草莓。
AI团队的打法是，用传感器密集监测温室里的温湿度、光照、二氧化碳浓度，再用算法实时调整水肥供给，把每一株草莓的生长环境精确控制到人工根本做不到的精细程度。最终结果毫无悬念，AI团队的草莓产量比传统农民高出196%，将近三倍。
这个结果出来后，农业圈讨论了很久。有人说，AI是在可控温室、有充足传感器的理想条件下赢的，露天农田情况更复杂，这套模式没那么容易复制。
这种说法有道理，但在我看来，行业发展方向已经很清楚：在数据完整、环境可监测的场景里，AI做农业决策的表现，已经能远远超过人类靠经验积累的水平。
更重要的是，随着传感器成本持续下降，这种“可监测、可调控”的场景，正在以越来越快的速度从温室向真实农田延伸。
说完这几个AI表现出色的比赛，我再分享一个最近看到的搞笑短视频。一个博主打开AI，让它帮忙看地里三个刚发芽的幼苗，因为播种太密挤在一起，他问AI该怎么处理。
AI一通分析后给出建议，把左边的拔掉，博主照做了。接着AI说，右边的看起来长得也不太好，也可以拔掉，博主又照做了。当还剩下一棵独苗时，AI继续建议，这株看起来叶子也有点小，也拔掉吧，博主还是照做了。最后，面对光秃秃的土地，AI感叹道：“现在看起来清爽多了。”
当然，这个视频是搞笑向的，评论区大家也都在乐。但我看完后反而有点感触，AI只是给出处理方案，真正动手执行、做判断的始终是人。
它说“拔掉”，你就真的一棵一棵全拔了，这不是AI的问题，而是人主动放弃了判断权。更准确地说，是人在不该交出判断权的地方，把判断权彻底交给了AI。
我觉得这里有个值得想清楚的区分：
在数据充分驱动、逻辑清晰、变量可控的决策中，AI的判断确实可能比你的经验更可靠；
但在那些你自己能看到、能感受到、能判断的具体场景里，你的观察、直觉和常识，是不能被替代的。
这一点，在我们前面聊到的比赛里也体现得很明显。人类知道明天要下雨，今天就不用浇地；但AI只从此时此刻土壤缺不缺水来分析，感知不到更多维度的信息。AI再强，也依然有它的信息盲区和维度局限。

相关链接：

https://research.unl.edu/blog/winning-contest-entry-shows-ais-agricultural-potential/


文章原文

Continue Reading一个从没种过地的研究员靠AI“指挥”，在种玉米比赛成绩超过专业农民

关于中年和中年危机的一些思考

关于「中年」这个极其宏大的话题，虽然可写的方面很多，但我不想把话题铺的太满。我写这篇文章本身的核心目的，不是为了说出些什么道理，而是只是想表达自己当下的一种人生处境，同时抛砖引玉，让更多的朋友去分享自己的中年收获和困境。只要有一瞬间觉得自己并不孤单，这篇文章的目的就达到了。查看全文
Continue Reading关于中年和中年危机的一些思考