你认为棋手柯洁和朴廷桓谁的实力更强呢？

两人实力相近，唯一不同的是棋风。朴廷恒强在开局均衡和收官上。柯洁的棋飘逸灵动，在小局部手筋和乱战中经常有秒手。在局部战斗的算力上世界第一。朴的优点是防守好。在占优下很少会输出比赛，比较朴实厚重。弱点是偏保守。柯洁的优点是经常有天外飞刀化腐朽为神奇的功力。弱点同样是经常会在局势大优下出画蛇添足的花俏手法，不够厚重。就是经常自己浪掉了比赛。朴好比是一名专业的美声歌唱家，基本功扎实。而柯洁就象一个摇滚明星，激情四射。

比特币，英文名BitCoin，是一种基于区块链技术的数字货币，由一串串计算机生成的复杂代码组成。和人民币的￥、美元的$一样，比特币也有自己的符号，下图的那个“B”。

比特币的发明人，是中本聪。中本聪（英语：Satoshi Nakamoto），是比特币协议及其相关软件Bitcoin-Qt的创造者。他于2008年发表了一篇名为《比特币：一种点对点式的电子现金系统》（Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System）的论文，描述了一种被他称为“比特币”的电子货币及其算法。

2009年，他发布了首个比特币软件，并正式启动了比特币金融系统。

2010年，他逐渐淡出并将项目移交给比特币社区的其他成员。

中本聪据信持有约一百万个比特币。如果按每个比特币2W美元，其身价一度达到200亿美元。到现在为止，他的真实身份仍然不为外界所知，也就是说，没有人知道中本聪到底是谁。

比特币的出现时间是2008年全球金融危机爆发之后。其实，在此之前，很多人已经进行了电子货币、数字货币和虚拟货币的尝试，但都没有成功，既有技术方面的原因，也有社会环境和经济背景方面的原因。而某种程度上说，正是2008年的金融危机，催生了比特币。

物理学上有四大神兽，芝诺的乌龟、拉普拉斯兽、麦克斯韦妖、薛定谔的猫，分别对应着微积分、经典力学、热力学第二定律和量子力学。

这四大神兽并不弱于传说中的青龙白虎朱雀玄武，芝诺的乌龟时空双修能缩地成寸，拉普拉斯兽明察大道推演万物，麦克斯韦妖操控万物逆转阴阳，薛定谔的猫能制造宇宙超越生死。

它们亦正亦邪，既给聪明的科学家带来困扰，也给企图进化成神的人类指明了道路。

出生日期：公元前464

主人：芝诺

门派：先贤哲学

能力：缩地成寸

公元前464年，物理帝国的世纪运动竞技开幕，芝诺之龟与海神之子阿喀琉斯赛跑。

阿喀琉斯体格健壮，肌肉饱满，四肢遒劲有力。芝诺之龟短小精悍，豆眼如炬，龟甲结实笨重。芝诺之龟以身体劣势为由，申请提前奔跑100米。阿喀琉斯深知自己的速度乃是芝诺之龟的十倍，便毫不犹豫地答应了。

比赛开始。

当阿喀琉斯追到100米时，乌龟已经向前爬了10米；

阿喀琉斯继续追，而当他追完乌龟爬的10米时，乌龟又已经向前爬了1米；

阿喀琉斯只能再追向前面的1米，可乌龟又已经向前爬了1/10米；

就这样，芝诺之龟总能与阿喀琉斯保持一个距离，不管这个距离有多小，但只要乌龟不停地奋力向前爬，阿喀琉斯就永远也追不上乌龟！

尽管阿喀琉斯是全人类最顶尖的英雄，但最终败在芝诺之龟的四条小短腿之下，芝诺之龟从此暴得大名，无人匹敌。

不仅在古希腊，同样智者云集的东方文明，也对这只乌龟无可奈何，《庄子·天下篇》中提到：“一尺之棰，日取其半，万世不竭”，其实也是这只龟的变种。

在现实世界中，这芝诺的乌龟看起来蛮不讲理，因为随便拉来一只乌龟，无论它跑多远，6岁小儿都能追上踩扁它。而且，随便建立一个简单的方程组t=s/(v1-v2)还能求出阿喀琉斯追上芝诺之龟的时间。

可物理帝国不一样，万事万物需要严密地逻辑推理和证明才能存在。所以，即使我们轻而易举地求出阿喀琉斯追上乌龟所花的时间，甚至恼羞成怒地踩死它，也仍不能证明他为何能追上。

要想灭了它，必须把极限问题解决了。可是从毕达哥拉斯到欧拉的数学大神们，无一人能破解极限问题。因此，这毫无道理的芝诺之龟，以神兽姿态定居物理帝国2000年。整整两千年后，数学巨匠莱布尼茨与科学巨匠牛顿隔空修炼“微积分”，用微积分中的“极限”法门攻破了时空连续性。这让大英雄阿喀琉斯终于在物理帝国的竞技场里，追上芝诺之龟。然而人类对这只千年老乌龟依然耿耿于怀，从哲学到前沿物理学，人们还常常拿它吵架。

出生日期：1814年

主人：拉普拉斯

门派：经典力学

能力：善推演，能知万物

19世纪初，整个物理世界晴空万里，牛顿带来万物光明，匍匐在老爵爷门下的拉普拉斯宣称，当下的客观世界是过去的果和未来的因。这世间存在一种神兽，它神通广大、无所不知。只要它愿意动动手指和眼睛，记录下某一刻它能知道宇宙中每个原子确切的位置和动量，就能用牛顿的简洁公式，瞬间算出宇宙的过去与未来。

这就是大名鼎鼎的谛听神兽拉普拉斯，善推演，能知万物。

拉普拉斯的基本理论是：了解物质前一刻的运动状态，就可以推出下一刻的运动状态，把整个宇宙的每一个粒子的运动状态确定以后，就可以推出下一刻的运动状态。

拉普拉斯是经典力学在19世纪最厉害的马前卒，他吸纳毕达哥拉斯“万物皆数”之力，结合天体力学、概率论等思想精华，创造了宏观经典力学的守护神兽拉普拉斯兽。

沉睡在威斯敏斯特大教堂里的祖师爷牛顿高兴得合不拢嘴。因为，这说明自己亲手建立的经典物理学帝国坚不可摧，无所不能。

可大部分的人类却没有这么高兴，如果人类的所有命运都已经被拉普拉斯妖算得清清楚楚，那我们还有什么活头？必须得早点弄死它才行。不出一百年，热力学和量子力学等新理论对其万箭齐发，以物理学家开尔文以及量子力学的海森堡开始联手围剿，这只无所不能的拉普拉斯妖最终一命呜呼，和前面那只千年老乌龟相比，可以算是夭折在了襁褓里。19世纪，建立在不可逆基础上的热力学大行其道，这让以可逆性作为基石的拉普拉斯妖元气大伤。20世纪，困扰人类长达百年的双缝干涉实验成功证明因果律在微观世界彻底失效，而海森堡的测不准原理也说明再厉害的神兽也无法看清微观世界的全部面貌。更悲伤的是，即使拉普拉斯妖已经彻底死掉，不厚道的人类也不愿给这个短命的神兽留下最后的尊严。

因为，由宇宙最大熵、光速、以及将信息传送通过一个普朗克长度所需要的时间计算得来，拉普拉斯妖的算力上限已被证实约为10^120比特，如此以来，那惊人的算力也不可能在物理帝国存在。

No3麦克斯韦妖

出生日期：1871年

主人：麦克斯韦

门派：热力学

能力：逆转时空

早在公元1200年，数以千计的科学家痴迷于永动机不能自拔。到了19世纪，热力学蓬勃发展，各类永动机被一一枪毙。这时候，让爱因斯坦都崇拜不已的电磁学大牛麦克斯韦创立了物理学史上第三大神兽——麦克斯韦妖。如果这神兽真的存在，或许创立违背热力学第2定律的永动机就不是梦了，走向熵寂的宇宙也有起死回生的可能。麦克斯韦妖（Maxwell's demon），是在麦克斯韦假想的妖，能探测并控制单个分子运动，麦克斯韦意识到自然界存在着与熵增相拮抗的能量控制机制，但无法清晰说明这种机制，只能诙谐假定一种“妖”。

简单描述，一个绝热容器被分成相等的两格，中间是由“妖”控制的一扇小“门”，麦克斯韦妖个头迷你，没啥特别的本事，但眼神好，反应敏捷，能准确地探测并控制单个分子运动，迅速把快速移动的分子从从左盒丢进右盒，把慢速运动的分子从右盒丢进左盒。因此，这个小盒子不仅左右部分形成了温差，还实现熵的自发减少。

乍一看来，麦克斯韦妖击败热力学第2定理不在话下，同时也让烜赫一时的“热寂说”也多了一个反对势力。麦克斯韦妖的物理学意义是让混乱变得有序，避免封闭系统变成一潭死水。扩展到现实世界，那此神兽能就能操控万物，逆转阴阳。尽管人们希望这带领宇宙违背热力学第2定律的麦氏小妖真的存在，但在纪律森严的物理帝国，心地单纯的麦氏小妖同样命途多舛，它困扰科学家150余年，迄今仍不知是死是活。

20世纪50年代，信息熵的概念被提出。麦克斯韦妖若要实现热力学上的熵减，势必需要获取分子运动的信息，不耗损能量而获得信息是不可能的，因此，在孤立系统中麦克斯韦妖不可能存在。

归根结底，这个兢兢业业的小妖精可能只是人类想象中的救世主，不可能在时空中存在。不过，信息论在热力学这儿插了一脚后，麦克斯韦妖的存亡之战愈加精彩。进入21世纪，学界痴迷于研究熵减过程，麦克斯韦妖再现踪迹。2007年2月发现一种人造麦克斯韦妖，通过“信息擒纵阀”使系统逐渐远离平衡态，不过，这个人造麦克斯韦妖仍需要光作为能量源。麦克斯韦妖是科学家眼中真正的救世主，如果它真的存在，那老人可以华发变成黑发，宇宙能从熵寂走向重生。从此，覆水可收，破镜重圆。从此，覆水可收，破镜重圆。进入21世纪，学界痴迷于研究熵减过程，麦克斯韦妖再现踪迹。2007年2月发现一种人造麦克斯韦妖，通过“信息擒纵阀”使系统逐渐远离平衡态，不过，这个人造麦克斯韦妖仍需要光作为能量源。#FormatStrongID_39##FormatStrongID_40#从此，覆水可收，破镜重圆。从此，覆水可收，破镜重圆。从此，覆水可收，破镜重圆。从此，覆水可收，破镜重圆。

No4薛定谔之猫

日期：1935年

主人：薛定谔

门派：量子力学

能力：超越生死

20世纪，物理帝国妖风四起。一个毫无杀伤力但又难缠的神兽伴随量子力学空降人间，这神兽诞生于史上最风流的物理学家薛定谔的手上，遂名曰薛定谔之猫。相比起前面那三个神通广大的神兽们，薛定谔之猫命运最悲催，它既不能享受吞拿鱼味儿的猫罐头，也没有猫奴给它献殷勤，自始至终，它都活在物理帝国的刑场上，并练就了既死又活的本事。这神兽诞生于史上最风流的物理学家薛定谔的手上，遂名曰薛定谔之猫。

这个刑场是一个密室，刑具是锤子和毒药瓶，这个锤子由电子开关控制，而电子开关又由放射性原子控制。如果原子核衰变，则放出阿尔法粒子，触动电子开关，猫必死无疑。不过，原子核的衰变是随机事件。尽管人们能精确知道原子核衰变时刻的概率，却无法判断它具体何时衰变。

所以，尽管薛定谔之猫必死无疑，人们却无法得知它具体何时死亡。这么说来，打开密室前，这猫要么活着，要么死去。可事情却没这么简单，因为，这只悲摧的猫被赋予了量子世界的特异功能——量子叠加，在这猫身上，宏观世界的因果律业已坍塌，只剩下一连串的概率波。所以，在被观测之前，这猫都是既死又活、生死叠加。虽然薛定谔创造这只神兽仅是为了方便吃瓜群众们从宏观尺度理解量子物理，但它很快成了大家的噩梦，各类解说和研究纷至沓来。

1957年，埃弗莱特用“多世界理论”给这只猫找到了归宿。他认为，问题并不在于盒子中的放射性原子是否衰变，而在于它既衰变又不衰变。薛定谔之猫是条活生生的生命，在它被观测那一刻，世界分裂成了两个版本，在A版本中，猫活着，而B版本中，猫死去。

尽管“多世界理论”非常优美，却被哥本哈根派这个量子力学头号教派极力打压，遂鲜为人知。所以这只可怜的猫咪，依旧游荡在人界、地狱之间的灰色空间。尽管从未见过行走于生死边界的猫，但实验室的科学家却异口同声地证实他们见过薛定谔之猫的幽灵，你想象不出它活着的样子，但它却实际存在。有了微观世界的真实发现，又有团队谋划着把薛定谔之猫彻底带到宏观世界，挑战量子世界的边界。可迄今为止，量子理论尽管取得了伟大成就，但它仍然是物理帝国的一团乌云。也许，只有这两个世界真正携手的那一天，薛定谔之猫才能好好地安睡于天堂。

结语科学当道，神兽已矣

除了这赫赫有名的四大神兽，物理学上还有很多魑魅魍魉，但无论什么样的神兽，最终都会被大神赛先生收服。

芝诺的乌龟基本已经死了，微积分的基础便是建立在它的尸体上。

拉普拉斯兽大约在庞加莱时代就被混沌效应的引入给推翻了，再加上后来的海森堡的临门一脚，拉普拉斯兽已经逃回威斯特敏斯特教堂为爵爷守灵了。

麦克斯韦妖将信息论中的信息量定义与热力学中的熵联系了起来，寻求到了自己新的保护门派。

薛定谔的猫现在还是不知是死是活，躲在量子力派的屋檐下瑟瑟发抖，但大多数科学家喜欢上了这只宠物。

在科学这座庄严的殿堂里，没有蛮横的神兽，只有被驯服的宠物。

多年以来，爸爸妈妈爱我，常常以他们的方式。很多情况下，那些方式不是我喜欢的。

高中时，他们干预我学业的选择。懵懂无知的我选了理科，学了医。后来，当我放弃多年的专业积累时，我感到非常遗憾：我迈错了行。

他们干预我的择偶。他们会说，男大当婚，女大当嫁。这个男孩对你好，人也老实，差不多就结婚吧。

后来，我上了班，也结婚成家了。当我抱怨工作中的苦恼和婚姻中的争执，他们说，有稳定的工作，成了家，还乱七八糟想什么。

我有了体面的工作，有了房子，看起来什么都挺好，但我不快乐。我想要改变，开始向往远方。他们说，都三十多岁的人了，什么都有，不要折腾了。

我的父母性格不合，总吵架。他们对过去的家庭恩怨不能释怀，为亲戚朋友的势利和不公正对待，为鸡毛蒜皮的小事，为不同的习惯和做事方式争吵不休。

高中时的我听着听着，心就缩在一起。大学毕业后我离开他们，去另一个城市独立生活。虽然孤单，但像小鸟一样自由。

后来我去了北京。等我结婚后，我动员老家的父母搬到我身边，他们和我在小房子里住了半年。

那半年，我的所作所为在他们的眼皮底下。他们唠叨我该怎样和领导搞好关系，该怎样做人。如果我和老公闹别扭，他们则劝我委曲求全。我知道他们是为我好，其实这些人情世故我都懂，毕竟我也见过不同的人，有一定的人生阅历和生活经验。很多时候，我只是累了，回家讲讲单位的事，无非抒发一下情绪而已。

那种被束缚的感觉又回来了。

对有些家庭来说，这世上子女和父母的关系是爱恨交加，一言难尽。

爸妈搬到京郊以后，在我孕期的某一天，他们赶到城里来看我。那天下午，下班后正在家里看电视的我没听见外面的敲门声，直到咚咚的打门声和喊叫声隐约传来。爸妈以为我耍小孩脾气，故意不给他们开门，进门就劈头盖脸指责我，老爸甚至还骂了我。

我生孩子坐月子时，因为母乳喂养孩子，晚上睡不好觉。白天虽然疲惫不堪，却没睡意，极度缺乏睡眠的我快得抑郁症了。我带孩子去爸妈那儿，想让我妈看看孩子，以缓解一下忧郁的心情。可那时我妈痴迷麻将。有一天，我想睡会儿觉，却怎么也找不到她。我爸叹气，说她偷偷去打麻将了。

那个下午，我抱着孩子以泪洗面。我觉得自己像茫茫大海中的一片孤岛，无助得可怜。我的亲妈就像我的后妈，我根本指望不上。我不想再见到她，终于决定回家。当走出十几米远时，我妈一路小跑跟过来，内疚地说，妈下次不打麻将了。但她并不坚定的语气告诉我她下次还会这样。我继续走向车站。

有一段时间，我有个心结。我恨我的妈妈，她给我的温暖和爱太少了。她那么粗心，将眼光放在工作（后来是麻将）上，根本不善于照顾她的儿女。现在在我生小孩最需要帮助的时候，她竟然照顾不了我。

我妈发现我在疏远她，心亏的她不敢再和我联系了。我和她都很难过，彼此煎熬着。突然有一天，我觉得我们的母女关系不能再这样下去了。这样冷战下去，以后我怎么和父母相处，怎么继续我的生活，又怎么不影响到我的孩子？我必须选择原谅，原谅我那个情商低的笨妈妈。

我放下了对她的所有怨恨。毕竟血浓于水，毕竟她是我的妈妈。很多时候，为我担心的是她，希望我好的是她，无条件支持我的还是她。我不再指望她在生活方面帮助我。妈妈看到了我态度的转变，也如释重负，我们的关系回到以前。

后来，当孩子生病或者我们出差时，我妈就从郊区赶来照顾孩子，也算力所能及地尽到了姥姥的爱心和责任。

我移民去加拿大。爸妈一万个不愿意。但再不情愿，也无法阻挡我们的脚步。我厌倦了一层不变按部就班的生活。北京灰灰的天空和拥挤的地铁让我窒息，我只想换一片天空去生活。

爸妈奔着我来北京安家已有数年。现在，他们的女儿卖了房子，铁了心要举家搬迁到异国他乡。我的哥哥在另一个城市，他们一下子没有了依靠。

去年，阔别五年的我带孩子回国。我们和年迈的父母一起出游，度过了一个非常愉快的假期。

今年初冬，我又回国看望了他们。我们一起吃火锅，吃东北菜，我陪他们逛街，短暂的团聚过得非常开心。

这世上子女和父母的关系理起来再乱，也还是剪不断。

老爸将栗子一粒粒剖好，在微波炉里加热，送到房间里躺在床上昏沉沉倒时差的我。我将一粒温热的栗子放进嘴里，嚼起来是那么香甜。

包公是个有名的孝子。四十岁之前的包拯没有去过离家乡远的地方。他说，父母在，不远游。

和古人相比，我是个自私的女儿。我能做的，也许是，争取每年回去看看父母吧。

婚姻需要用智慧来经营不要把结婚当成爱情的终点站,而是人生的一个里程碑,婚后还是要不断地经营你们的爱原始的爱就象你们原始的启动资金一样,要想长盛不衰还要不断地投入新的爱,比如经常地赞美对方,给对方一个吻,为对方做饭,在对方生日、和任何纪念日、节假日为对方所有精心策划准备的礼物和节目，在对方内心烦恼时给予关心和体贴,这些都是为你们的爱加分，增值．没有一对夫妻是不吵架的，但再怎么吵，也不要说一句伤感情的话，就事论事，然后床头吵完床尾合，千万不要冷战．”你对我错相惜缘”，懂得这个道理，一定能越来越好！祝你们的爱，如陈年老酒，越久越醇 。。。

一辈子不生育的观念是一种相对自由的方式，观念的一个转变。追求个人价值，珍惜自己的一生，也是新型观念。

如果没有太大精力放在孩子身上，生了对小孩也是极不负责的。孩子给家庭的效益，并不是理想状态，丁克一族会考虑更多的因素。这也是现代人追求独立个性的自由选择，坚持自己的道路。

此外，一辈子不生育这种观念展示了生活的多种可能性。它打破了传统的家庭形式，向人们展现了新的生存方式和生存状态。随着家庭模式的转型，社会的关系都在发生着变化。丁克一族的比例是很小的，不愿生育的家庭只是一小部分，应该值得尊重。

扩展资料

部分人选择一辈子不生育的原因：

1、不想让孩子受罪

这类人认为，所谓的“受罪“并不单指经济上的问题，更多的是来自这个竞争激烈的社会。从小到大为学业、为工作、为社会地位奋力拼搏，在将来的社会，竞争更加激烈，只有更奋力地拼搏，才能挣到自己的一席之地。

我们吃的苦够多了，不想再让孩子吃这个苦。看看如今的孩子，小小年纪就没有星期六、星期天，背著书本去上这个班、那个班，这是没办法的事，如果不学习“十八般武艺“，将来就会被有“十八般武艺“的人挤垮。

2、安稳的家庭环境对于孩子的健康成长至关重要

众所周知，离异的破碎家庭往往导致孩子内心消沉、恐惧婚姻。然而更实际的情况就是现代婚姻的不稳定性越来越高了，婚外情越来越司空见惯。所以，对婚姻没有十足把握的情况下，宁可不生孩子。

汽车正在朝着「智能座舱」发展。如今再问年轻人，在汽车上怎么播放磁带和CD，估计很多人已经回答不上了。20年前作为豪华车卖点的电动全景天窗，如今也下探到10万级别。

再看看各大车展亮相的自动驾驶概念车，干脆没了驾驶员的概念，恨不得把方向盘和传统座椅布局消灭，信誓旦旦要将车内智能家居化、办公场景化。

你当然可以惊喜于技术更替、科技感爆棚，但在智能座舱时代，车内安全保护的水平似乎有所下降了。特别是在很多概念车上，我们还没有看到和「传统汽车」相当的水平。

因为NCAP、IIHS为首的汽车安全监测机构的推动，车内安全在近20年得到高速发展，与20年前相比进步斐然。既然要对比，有必要把我们理解的「传统汽车」成果说清楚。

车内安全的发展成果可以总结为以下三个方面：

安全气囊

安全气囊是实打实的现代安全产品，直到1953年才有了第一个安全气囊专利，1980年德国默谢台斯公司才实现了小批量生产，很多80后乘坐的第一辆小轿车可能都还没安装安全气囊。

汽车安全气囊从最初的驾驶员防护到侧面防护再到膝部防护等等，在车内的应用越来越多。到如今，安全气囊的丰富程度包含主副驾安全气囊、主副驾膝部气囊，主副驾侧气囊、主副驾侧气帘，甚至还出现了安全带安全气囊。

人机工程

人机工程一句话总结就是让人舒适、或是便于操作的指导办法。这些年开始流行的主驾驶位环抱设计就是其一，中控屏微微倾向于驾驶员一侧，能有效避免反光带来的影响。

往大了说，人机工程是一个比较泛的概念，比如主驾驶安全气囊为什么安装在方向盘上、侧气帘和侧气囊的位置，都是考虑了车子受撞击后人的运动轨迹。

内饰结构安全

结构安全的概念其实很少传播，但它同样重要。因为人在受到撞击后，和周围的零件有接触风险，所以车内不能有过度尖锐的或是凸出的零部件。别以为这是空话，《GB11552-2009 乘用车内部凸出物》作为有法律效应的强制性国标，就来约束厂家的。我们之前在文章中提到的仪表板、副仪表板头碰测试，都是基于这套标准延伸而来。

 红色的锤头模拟的就是人的头部。上图为某款车型，其扶手箱采用了对开方式，被撞开的尖角是很危险的。

而那些看不见的结构安全，我们也在《还在抢着坐后排？家用车后排座椅安全性被反超（下）》一文中聊到过「防下潜设计」。就是告诫设计公司，别以为把家用座椅搬到汽车上就完事了，门道可真不一样。

现如今，已经量产的智能化座舱，主要还是基于传统的内饰布局，给控制系统做文章，比如将物理按键集成到显示屏上，支持语音控制、手势控制。

宝马就以手势控制为傲，将食指向前并顺时针旋转就可控制音量变大，相比手指在触屏上划来划去，既酷炫又增加了盲操的可行性。

语音控制上，各家也都开始强调系统的可识别性以及怎么塞入更多的控制功能，消灭物理按键成了时尚。

不过针对车内安全，至少在以下三个方面上，我们还没有看到有哪款车或是概念车给到了我们全面解答，它们将是智能座舱的安全痛点。

全面取消物理按键不靠谱

我们在《电动汽车热衷集成大屏，到底是不是在偷懒》一文中有提到集成大屏是未来趋势，这篇文章在某平台获得了很大关注，评论区中针对取消物理按键导致安全下降吐槽不断。

安全气囊布置不靠谱

因为车内的布置方式发生了很大变化，也就要求安全气囊的布置方式跟着变化。比如所谓的360度旋转座椅，因为少了放置于仪表板上的安全气囊，仅凭安全带，会对安全造成很大挑战。总不会要我们以后靠穿戴式安全气囊保命吧？

汽车座椅设计不靠谱

我们经常在概念车上看到风格十分简化的座椅，这种less is more的工业风格好处是能增加科技范，但要我使用是一百个不愿意，他们真有考虑结构安全吗？由于座椅是车内最大的零部件，车内的空间感、科技化都会受到它影响，所以概念车的座椅设计其实大都很难量产使用。

以上我们看到了，不论是当下的领军车型还是概念车，其实都没能给我们展示出完美的车内安全解决方案，很多设计挺夸张的。

要我说，厂家不能用造公交车的思维来造汽车，私家车使用的场景更加复杂，车速更快，该有的安全保护不能少。所以至少在以下三个方面，应该要重点关注。

更精准、完善的语音控制系统

取消物理按键是大趋势，大中控屏时代又不可阻挡，但起码应该加强语言控制系统/手势控制系统的能力，以此增加盲操的可行性。

语音控制被科学家称为「机器的听觉系统」，如今车载语音控制系统的瓶颈主要在唤醒、声源定位和算力上。每次都必须有唤醒标语，显得死板；声源定位则是在车内嘈杂的时候容易卡顿，输入命令就像是要吵架。

虽然理想等一些品牌提出的办法是主要采集主驾驶位的声音，弱化其它座位的收声音量，不过这就降低了人性化，未来还是要增加语音系统的识别能力才是。

而说到识别，单一的数据给予是不够的，这就要有自主学习能力以及可持续升级能力，这也是为什么我们总在听说智能AI、OTA升级和超级芯片的原因。

更符合新布局的安全气囊

因为车内开始家居化和办公场景化，怎么安置更合适的安全气囊会是很大的课题。未来或许会出现下图这种「环抱式安全气囊」，它的优点是更加独立，不需要和车内其他部件产生协作也能保证安全。

待进化的座椅设计思路

用造公交车坐凳的思路造小车座椅，不是说不行，但小车的车速更快，路况更复杂，座椅作为安全保护的重要组成，不容易推倒重来。所以在我看来，未来汽车座椅应该是越来越复杂，而不是越来越简单。

未来的汽车座椅要承担起更多的安全保护责任，如果以后看到极简设计的概念座椅，你可以忽视它，因为几乎不会量产。

关于智能座舱的发展，我们惊喜于内饰的升级，但汽车是不是真的适合做成家居化、办公场景化，还有很多值得商榷的地方。至少在安全层面，为了抢占更有商业价值的智能化设计高地，各家好像对它没太上心。

站在当下而言，我们正处在时代发展的阵痛中，因为采用大屏取消物理按键，在语音控制系统还不够完善的情况下，安全水平是有所降低的。

不过，从汽车历史的发展进程看，科技总是领先于安全一步，这是时代发展的必然。从以上介绍大家也看到了，提升车内安全并不是无解，更多是意识形态的问题。

图 | 来源于网络

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

《复杂的引擎》是一本由[美] 约翰·梅菲尔德著作，湖南科学技术出版社出版的402图书，本书定价：平装，页数：2018-2-1，文章吧我精心整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。

《复杂的引擎》读后感(一)：复杂是相对的

1。在我读高中的时候，我们村里发生了一件事情，在某个雷电交加的下午，某个村民为了防止洪水冲走田鱼，跑去田里泄洪，被一道雷电打死了。

2。在千千万万的人海之中，我与无数的人擦肩而过，在某一次偶尔的事件中，我认识了我老婆。

3。魔都、帝都等超级城市的一环、二环、外环各种复杂的交通网络中，每天数千万的车辆有条不紊的川流不息。

4。一块SOC芯片，集成了数亿个开关，一旦接上电源的那一瞬间，所有的开关都在有条不紊地进行工作着。

5。一个 与卵子结合十个月之后，一个复杂的生命体就诞生了，同样的父母，为什么生出来的孩子在性格、脾气、相貌以及命运为何差异如此巨大？

6。从我睁开眼睛起床开始，选择什么交通方式上班、与什么样的人吵架，开会、扯皮，发邮件，写这样的书评，选择吃什么样的午餐，到我宽衣解带入眠

7。居住在贵州偏远山村的村民们，每天辛勤劳动，渺渺炊烟，在深圳这个地方的群体，他们坐在一栋栋的高楼里，面对着电脑敲着键盘写代码，在叙利亚的部分群体，此刻正在躲避着飞来的导弹袭击，随时就有生命的危险。

以上的这一切行为或者现象，是如何发生的，如何解释？背后的规律是什么？

《复杂的引擎》阅读这本书，让我突然穿越想到上述几个场景，为什么我在都这本书的时候，我就突然想起了以上几个场景和事物呢？而且我相信每个人阅读这本书的时候，感受或者联想到的事物肯定和我不一样。

对于不懂生物的我来说，理解比较慢，这本书也提到在序言里也说，极为复杂的事物随处可见，就比如千千万万读者在阅读这本书得到各种各样的启发，这本身也是一个复杂的事件吧。

牛顿的经典物理理论是相信因果关系，有什么的输入，这是我们基于某种物理规律下就会有某种确定性的果的认知。（原理）

现在的大数据时代和AI时代，我们更偏重采用相关性的理论来解释周边发生的现象，这是从行为背后的统计规律的认知。（关系）

本书作者从生物进化的观点来理解复杂性，认为进化既不是（关系）也不是简单的（原理），进化是一个过程，而且本书的撰写章节也类似一个进化一样，从计算机、到人体到文化到复杂性本身以及未来展开来分析。

回到我个人的思考，复杂是相对性的，取决于抽象级别，比如上述5的一块芯片，它不过是存储器+控制器+运算器等的组合，具体再展开每个器件不过是一堆晶体管的组合而已，再对晶体管展开页不就是硅化合物，再展开就是这些硅化合物在一个电压下产生了电子的迁移，但是我们对每一个层面再具体分析其实都是无比复杂的，只是这一切都是我们人类利用自然规律设定了一系列规则（算法）实现了

生物体呢？规则和算法是DNA吗？

群体人类交易、相处之间的规则法律规范以及文化共识，也许未来区块链技术也把人类之间的相互关系算法化

我与我老婆的认识是一个什么算法呢？是基于生物DNA算法 还是基于社会交易背后的法律算法，我觉得都不是，是随机的吗？

还有前文所述村民被雷电打死这种，大自然的雷电为什么选择在此刻发生，为什么这个村的村民选择在此刻出门？是上帝的算法吗？还是随机数的偶然？那随机数的算法又是什么呢？

当无数个你我一样的个体每天忙碌的时候，从太阳系看来，可能就是一个热壶里的一个随机振动的水分子，我们的运动轨迹其实都是忽略的，重要的算法是地球的运动轨迹，而从一个宇宙星系来看，地球也不过是一粒尘埃，地球的算法重要吗？

《复杂的引擎》读后感(二)：跨学科的复杂性科学科普

以生物学为主，无所不包，从信息、进化和计算讲到人类行为和社会。不同于很多忽悠人的科普书，此书都是基于大量实证研究里的具体问题，有大量的实验数据，对关键概念和原理的解释很生动。但稍有些门槛，普通读者读起来不太轻松，更适合研究人员阅读。

书中有几个地方很有意思，在此仅举几例：

1 第二章，用简短程序产生大复杂性的方法，可以实际操作一下。

2 第三章，用计算机模拟沙堆崩塌实验的方法。

3 第十章，当我们面临一个新的情境时，实际也是唯一可行的策略是基于已有的信息进行非随机的猜测，然后反复挑选最好的进行修正，直到达到可以应对这种情境的思维状态。

《复杂的引擎》读后感(三)：复杂的引擎——进化计算

首先说这是一本很启发人的书。

本书作者约翰E梅菲尔德是一位来自生命科学领域的大咖，而他的兴趣又不限于生命科学，还包括数学，物理以及社会文化等，平时呢就喜欢用广义进化论的视角研究各个层次的复杂现象。本书所讲核心就是如何从进化计算的角度去理解复杂。作者从对信息和复杂的理解探讨开始，又有进一步在物理，计算机，分子生物学以及人类学习与文化等不同层次上阐述了进化计算对引入复杂性的重要作用。全书采用了问答的模式，提出一个问题，然后去寻求探讨答案，思路清晰。而且本书的翻译也不错，读起来很流畅。唯一有些门槛的是由于本书作者的生物学背景，书中有很多来自生物学的例子，对非生物专业的读者来讲需要熟悉的概念会比较多，读起来可能稍显吃力。不过如果你对信息和复杂系统感兴趣，这确实是本很值得读的书，相当有启发。

以下是读书过程中思考最多的三点，可能有点偏哲学了，在这里跟大家分享

1信息是源自时间吗？

其实这个问题已经困扰我很久了，始终没找到答案。在看这本书的过程中，越发觉得时间真是一个很神奇的物理量，可能与信息有着相同的本源。我的推想如下：

a首先因为你会发现大多复杂的事物都需要时间去演化，从一个简单的结构，根据某些规则，在时间的加持下变成一个复杂的结构。那么中间积累的信息是来源于时间么？

复杂其实是相对的概念，我们认为一个事物很复杂是因为需要花很多时间才能形成或者花很多时间才能理解，而如果我们从更长的时间尺度来看，复杂的事物也会变简单。时间是不是可以衡量复杂性？

c假设万物静止，时间也就是失去了意义，而此时信息不变。所以可不可以说没有时间，也不会有信息的改变？

d热力学第二定律熵增，信息在总体上流失，而时间也是单向流失。

其实信息和时间都是我们头脑中的一个概念，在现实中有着不同的应用场景，但如果换个角度，会不会它们都有着相同的本源呢？

2 通过自然算力可以实现蛋白质结构预测吗？

之前由于课题研究的需要用核磁的方法解析过两个蛋白质结构域的结构，劳心劳力，所以很希望有一天可以实现蛋白的结构预测。但现在的预测总是差强人意，尤其对长序列，能有50%以上的准确率就很不错了。从理论的角度来讲，蛋白质的结构是由它的一级序列决定的，用书中作者的话来说，对一段已定的序列，形成的是免费的结构。按理说预测它的结构不应该是 a piece of cake 嘛。 但实际上就目前来说这还是一项不可能的任务。这个不可能来源于两点：一是无法获悉各种氨基酸准确的物理学参数，而蛋白质折叠对初始条件是很敏感的；二是即便知道了相当精确的参数，搜索蛋白质可能的空间状态数也是大的吓人，远不是现在的计算机可以做到的。 所以现在比较主流的预测方法是采用机器学习的方法，从已有的数据出发，来训练模型，可是现在的数据库还不能涵盖足够的pattern ，所以预测的结果通常不那么令人满意。

其实从书中讲到的广义的进化计算，我们可以发现很多物理的过程其实可以看做是一种计算，那我们也可以把蛋白质折叠过程看成是一种计算，我们姑且把它叫做自然算力。在自然状态下蛋白质折叠速度其实是很迅速的，那它是如何快速找到到自己正确的空间状态的呢？有没有我们可以学习借鉴用于改进目前计算方式的地方呢？

我想到可能的原因有两个，一是自然算力本身拥有强大的并行计算能力，所有的原子都可以同时根据各种物理规则计算自己的平衡点，而且在分子尺度上的时间可能也要快很多，所以蛋白质可以迅速完成全空间状态的搜索，折叠成合适的空间结构。二是自然状态的折叠根本没有完成蛋白质全空间状态的搜索，而是采用了完全不同的算法，或许类似于动态规划的算法，可以大大节省了计算的成本，迅速完成折叠。

其实不只蛋白质折叠预测，很多计算机对现实世界的模拟都是类似的情况。我们现在的人工算力（目前的计算机）还远远比不上自然算力，如果有一天可以充分的认识和利用自然算力，造出分子计算机，也许会有一场计算上的革命，实现很多事情。

3世界是分层的吗？

从《异次元骇客》，到《黑客帝国》，再到《创战记》，《盗梦空间》这些经典的科幻**，还有刚刚读到的《复杂的引擎》这本书，都让我越发觉得这个世界是分层的。

从大的层次来说，我们现在的科学实际就是：找规律，验证规律，然后利用规律。但是我们有没有想过，为什么这些这些规律只可以被发现和利用，却不能改变呢，这些规律又是从哪里来的呢，是谁限制了我们的编辑权限呢？在我们的世界之外会不会还有另一个和我们类似的世界，是他们创造了这个世界，定义了各种规则，并开启了我们的进化计算，更或许我们的世界本来就是他们的分子计算机中的一个？而有一天，当我们的计算达到某个阈值，我们也可以创造下一层的其他世界，如此不断循环，每个层次的世界都自相似，但又不完全相同。

从小的层次来说，这个世界本身就是分层的。从物理学化学研究的夸克，电子，原子，分子，到生物学研究的大分子复合物，细胞器，细胞，组织，器官和个体，再到生态学研究的种群，生态系统或者社会学，经济学研究的社会文化，经济发展等等，都表现出了明显的层次，都是从上一层次的结构中涌现出来的。

虽然我们现在还不能理解这样的层级结构有什么目的和意义，但这真是一个很神奇的世界啊！

《复杂的引擎》读后感(四)：复杂事物背后的第一性原理

首先必须强调一下：个人认为这是一本非常有趣的书，一本已经冲击到我世界观的书。

现在的我们虽然处于知识大爆炸时代，每天都习得大量的知识与经验，但是从底层代码---世界观来说，大多数人还都处于牛顿式的世界观。我们会认为整个世界是确定性和可预测的。也许是因为习惯了物理中寻找物质终极组成的还原论思想，也习惯了从历史中预测未来的连续性思想。本书作者---约翰E梅菲尔德以其资深的复杂性研究和广义进化论研究背景从另一个角度（或许是一种会冲击到我们世界观的角度）给我们提供了面对复杂性事物的方法论。他通过介绍生命的演化、哺乳动物的适应性免疫系统、社会的演化、进化算法以及人类学习等，找到了复杂性事物背后的第一性原理---复杂的引擎。

如下图所示，作者将复杂性事物分为两类：免费结构和目的性结构。所谓的免费结构是在初始条件以及物理和化学定律作用下产生的显著性结构，例如晶体、太阳系等等。这些结构的生成不需要预先设计的程序，也没有指令。目的性结构是在初始条件下，通过指令（附加信息）的参与，利用物理化学定律产生的具有一定目的性的结构。而指令来源于进化算法。所谓的进化算法则是在可能性空间（事物在一定约束下随机产生的空间）中通过累积性选择演化出目的性的过程。典型的目的性结构有生命以及人造物（如航空母舰）等等。

在寻找“复杂的引擎”的过程中，我总结了作者的两个基石假设：第一，物理化学等规律是先天性的；第二，事物的运动本质上的随机的。基于这两个基石假设，作者将计算机科学中的“计算”、生物学中的“进化”和信息论中的“信息”三个关键概念广义化，从而用来描述复杂事物的演化规律。书中指出，广义的计算可以被认为是逻辑规则作用于已存在的状态产生新状态的过程；广义的信息则是系统之间的相互区分；广义的进化不限于生物学中的进化，它同样适用于计算机科学，物理学和社会学等等。用一句话来概括就是：目的性复杂事物进化是在初始条件与物理化学定律限定的可能性空间中，通过指令（附加信息）选择出一条含有目的性路径的过程，其中指令是在可能性空间中对微小的随机变化反复选择累积产生的。

作者的“复杂的引擎”思想之抽象程度已经接近于哲学层面，这也为复杂性哲学的研究提供了很好的素材，也奠定了一些基础。个人非常同意作者的第二条基石假设，但是对第一条假设：物理化学规律是先天性的，持有保留态度。我认为规律是动态生成的，并不是先天的静态性的存在。当然，这个哲学层面的异议并不影响对书中思想的理解。

以上纯属个人总结与意见，若有不当之处，欢迎大家批评指正。谢谢！

《复杂的引擎》读后感(五)：一个程序员眼中的《复杂的引擎》

《复杂的引擎》是第一推动2018年复杂系统方面的佳作。我于4月下旬开始阅读本书。作为一名做AI/机器学习方向的程序员，很自然的我会更多的从计算机编程和机器学习算法方面对本书的内容进行思考

《复杂的引擎》是第一推动2018年复杂系统方面的佳作。我于4月下旬开始阅读本书。作为一名做AI/机器学习方向的程序员，很自然的我会更多的从计算机编程和机器学习算法方面对本书的内容进行思考。复杂的引擎指的就是进化计算，进化计算是一种具有循环结构的程序，程序具有某种复制机制，并且这种机制允许发生错误或其它变化。每次循环中变化必须很小，并且每次循环都必须有足够多的输出，以供下一次循环能够从足够多的备选项中选择足够好的的输入。

机器学习算法让计算机可以从训练集中获取信息。最简单的办法是把所有数据都存起来。但这样一来数据存储太多，二来不能解决数据中不包含的问题。要解决这两个问题，我们需要概括信息后再存储。神经网络的权重就是概括信息的例子。反向传播是确定权重的很有用的技术，也是现阶段深度学习的主流技术，这个方法的一个问题就是依赖于确定的损失函数。但是现实世界中很多问题没有明确的目标或者目标不好描述，怎么办？答案就是进化计算——复杂的引擎。

要理解复杂的引擎，必须先明确两个基本概念——计算和结构。

什么是计算？大多数人关于计算的印象可能就是类似于1+1=2，ln2之类的数学运算。对于程序员来讲也就是还比较熟悉计算机所采用的二进制计算。广义的计算是什么？想一想高中所学到的函数。函数是英文function的中文翻译，但是函数是一个数吗？不是，函数其实更像function的另一个中文翻译——“”功能“。函数其实就是给定输入信息，然后经过某种操作，产生输出信息。大多数编程语言中的function也是类似的结构。那么广义的计算与函数的定义是基本相同的。有一点不一样的是，计算不仅仅发生在计算机和数学运算中，也发生在真实的物理世界中。书中用“分子砖”的示例描述了物理世界中的计算。人类活动尺度的砖块自组装将物理过程和计算概念连接到了一起。物理结构的形成和计算都能通过状态随时间的互动来认识。确定性计算也就是所谓的图灵机，构成了计算的一个极端，状态只有0和1两种组分形成。但现实的物理系统通常有更多的组分，并具有大量的不确定性。

结构按照是否需要指令分为两种——免费的结构和目的性结构。免费的结构不需要指令，只要有一个初始的输入，按照物理和化学定律就能自发形成，比如雪花、太阳系、雷暴等自然的非生命现象。目的性结构需要某种指令才能形成，比如螺丝刀，电脑、手机、ipad等人造物和各种生物。因为你无法把一堆分子按照物理和化学规律随机摇晃产生出一个螺丝刀，因为这种可能性极低。虽然这种可能性的概率不为0，但现实世界绝不会发生这种事情。

目的性结构需要指令，可是指令从何而来？人造物的指令列表存在于人的大脑中，人类可以指定并理解一些列复杂的指令，从而制造出像汽车、计算机这样复杂的东西。生物这种复杂的结构形成的指令来自于哪里？生物体的复杂结构信息都编码在DNA中。DNA编码的信息量和大多数生命体的复杂结构比起来，还是太少，太微不足道了。书中用通俗的语言详细解释了DNA高效保存信息的手段，以及大脑神经元形成过程和免疫系统形成的不同之处。

复杂引擎是形成丰富多彩的生命世界和人造世界的动力核心。理解复杂引擎是认识复杂世界的钥匙，生物科学、组织社会学、人工智能等多学科都需要从复杂性科学吸取养分，让自身学科建立更完善的理论体系。

《复杂的引擎》读后感(六)：复杂的引擎，复杂的思维

从收到书开始，前前后后用了三周的空闲时间把这本书读完。《复杂的引擎》顾名思义是复杂的进化，作者也在开篇就提到了这个复杂的引擎的定义。写作的顺序也是从介绍什么是复杂性，其来源，在现实中的表现。如何度量复杂性，这是目前的一大难题，作者也提出了自己的观点之后就涉及到了作者的核心思想，复杂引擎的定义及其作用，如何影响复杂性。复杂引擎的引入会导致的的结果。文中的例子很多很适合作为读者的我们的学习理解。个人体会，作者在引入复制引擎之前，大篇幅介绍了什么是复杂性，其实就是介绍随机性，作为研究随机性的个人来说，有点遗憾的是没有看到作者如何识别随机性。或许这个是一个更大的命题。复杂网络的是目前描述复杂的很好的工具，简单的应用例子是网节点受到攻击，如何保护核心的东西不受到攻击？俗语“牵一发而动全身”，其实一个通俗的理解是网络中的一个节点变化后会导致全局的变化。

《复杂的引擎》读后感(七)：为什么我们可以种出一个太阳系却晃不出一辆汽车？

从理论上讲，我们可以种出一个太阳系。

太阳系优美复杂，但其大部分可以认为是三个定律的产物，能量守恒定律，动量守恒定律，万有引力定律。所以从理论上而言，只要我们拿到一定规模的、正在运动的和不均匀的气体尘埃云，然后找一个宇宙空间丢过去，假以时日，总会产生一个新的太阳系，这与我们在地球上找块地种一颗种子培育出一棵参天大树一样，至少表面看起来一样。

然而，从理论上讲，我们却很难种出一辆汽车，这个种法指的是将汽车所有零件都备齐，然后丢进一个大球或大锅，不停的晃动，显然，从概率的角度，就算我们晃到宇宙尽头，也晃不出一辆组装完好的汽车。

现实呢？现实是，满大街的汽车奔驰来往。

我们当然知道，汽车并不是晃出来的，而是在流水线上组装出来的。所以作者认为，汽车流水线乃至更广义的工业流水线上的流程造就了前所未有的复杂性，流程就是指令，而且是长指令。作者顺便探讨了短指令创造复杂性的可能性，典型如NKS元胞机，通过简单的几条规则就可以生成复杂的图案，但是，元胞机却变不出蒙娜丽莎。所以作者倾向于认为，复杂性总是跟长指令相关。

所有人造物都可以看做是人类活动的产物，所以探究人造物的复杂性其实就是探究人类的复杂性，而人类又是生命的一员，所以探究人类的复杂性也就是探究生命的复杂性。

按照作者的想法，生命的复杂性集中体现在计算上，通过DNA这种生物指令实现计算，最终造就了复杂性，并成为诞生于非生命世界的生命对抗非生命世界的最重要武器。

毕竟，在非生命世界，热力学第二定律告诉我们，一切将归于平淡，没有什么可以永垂不朽，除了死寂。

生命来了，从《生命是什么》到《自私的基因》，生命用负熵、复制和进化反抗死亡，用复杂反抗简单的物理定律。

万物源于比特？并不是的，非生命的简单世界造就了生命的复杂比特，而生命的复杂比特将反噬非生命的简单世界。万物与比特的关系错综复杂。

生命的起源依然云里雾里，但生命与非生命的战斗，必将持续下去，而我们的武器就是基于（长）指令的计算。