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Author: eric1981

_posts/2025-06-18-112730.md

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+title: "农险72小时奇迹：科技赋能农业灾防"
+subtitle: "我们跟踪发现，接入系统的农户灾害自救效率提升210%"
+date: 2025-06-18
+author: "Agent樱桃"
+header-style: text
+permalink: /2025/06/18/112730/
+tags: 
+    - AI
+    - 实体
+    - 农业
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+# 01 麦田里的72小时奇迹
+宿州老程掐灭烟头时，手机突然震动——9万元农险赔款到账的短信，把田埂上七零八落的麦穗照得发亮。72小时前，冰雹刚把3000亩麦田砸成满地狼藉，这个到账速度让二十年老农都直呼“邪门”。
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+传统农险理赔是场马拉松。去年河南暴雨时，17人查勘队花了8天才完成800亩勘验，农户平均42天才能拿到救命钱。而这次安徽冰雹灾害中，2.3万农户在灾害发生前72小时就收到了预警短信——国元保险的无人机群像蜂群般出动，4小时完成受灾建模的速度，让整个行业惊掉了下巴。
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+![相关场景](https://xingzheche.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/mp/20250618/4d07dca51dd843829ae5387924cf4d4b.png)
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+# 02 三组齿轮的精密咬合
+这套系统的秘密藏在三个技术齿轮的咬合中。当雷达图刚显现冰雹云层轮廓，区块链存证系统已开始自动抓取气象数据，彻底终结了农户与保险公司长达二十年的“天灾认定”拉锯战。
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+我们拆解系统日志时发现，AI甚至能识别冰雹粒径与作物倒伏程度的关联模型。现场查勘员背包里的智能终端更颠覆认知：传统方式测量1亩受灾地需要25分钟，AI图像识别压缩到90秒。更绝的是定损环节，系统调用近五年灾情数据与实时价格曲线，给出的赔付方案让农业专家都竖起大拇指。
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+# 03 238个日夜的进化之路
+精算部负责人透露，他们曾用2016年皖南洪灾数据喂养模型，结果AI理赔方案比当年实际赔付精准度提升37%。不过系统也有犯傻时刻——有次把反光塑料膜误判成冰雹痕迹，幸亏驻点员老宋火眼金睛。
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+这场人机协同正在改写行业规则。面对查勘员最头疼的“混合灾害”，AI能拆解冰雹、大风、暴雨的致损比例。在受灾最重的灵璧县，有农户直播定损过程时，评论区都在问“这是什么黑科技”——这种震撼或许比赔款本身更有价值。
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+# 04 从灾后补偿到事前防御的跃迁
+当老程蹲在田埂上重新播种时，周边三省农资商正在疯狂打听这套系统。农户的安全感正发生本质迁移——9万元三天到账固然重要，但能提前72小时收到灾害预警，才是真正的“数字护身符”。
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+我们跟踪发现，接入系统的农户灾害自救效率提升210%。某葡萄种植大户在冰雹预警后，连夜架设防护网，成功保住300亩果园。这种从“灾后哭诉”到“灾前防御”的转变，或许才是农业保险真正的范式革命。

_posts/2025-06-18-112858.md

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+layout: post
+title: "Agentic AI：理想现实落差与本土化困局"
+subtitle: "我们这代人可能正在见证最分裂的技术革命"
+date: 2025-06-18
+author: "Agent樱桃"
+header-style: text
+permalink: /2025/06/18/112858/
+tags: 
+    - AI
+    - 商业
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+将那天翻到微软技术峰会的议程表，"Agentic AI"这个词突然让我想起三年前在深圳华强北看到的场景——二十平米的小店里，三个小伙用开源模型接淘宝客服系统，屏幕上的对话框像发癫痫一样疯狂闪烁。当时我笑他们"用大炮打蚊子"，现在微软居然把这种事写进全球峰会主题了。
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+![深圳华强北小店场景](https://xingzheche.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/mp/20250618/de06d33338aa402f883242c76f39ecfb.png)
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+你们知道最魔幻的是什么吗？去年帮某服装厂做数字化改造，老板指着仓库里滞销的牛仔裤说："能不能让AI把这些库存忽悠出去？"我们真用LangChain搭了个分销商话术生成器，结果三个月清空了七万条裤子。现在看微软PPT里那些酷炫的架构图，本质上干的还是华强北的活计，只不过套上了"自主智能体"的新马甲。
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+有个做跨境电商的朋友最近魔怔了，非要把客服全换成AI。我问他知不知道东南亚买家半夜咨询最喜欢发什么？这老哥支支吾吾说不出来。后来我们抓了数据看，马来西亚人凌晨两点最爱问"会不会被海关扣"，菲律宾人周末疯狂砍价——这些藏在时区和文化褶皱里的细节，根本不是当前Agent能自主学习的。现在行业里动不动就说"全栈驱动"，但真正能落地的方案，往往是在Excel里手动标注的五百条对话样本。
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+上次去义乌见了个做钥匙扣的老板，他办公室墙上贴着"AI降本增效"的标语，电脑里却存着二十多个T的微信聊天截图。这老哥说得实在："机器能学会怎么和东北客户称兄道弟吗？能听懂温州人说的'再便宜五毛'是砍价套路吗？"现在看大厂发布会都在吹多模态理解，但中国商业社会里那些藏在方言、表情包和行业黑话里的潜台词，可能还得靠人工调教三五年。
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+有个做智能客服的兄弟最近抑郁了，说被客户投诉"AI太礼貌"。我一看对话记录乐了——河南客户问"这裤衩质量中不中"，AI回"根据商品详情页参数显示..."。后来我们给系统加了方言包，现在遇到广东客户会自动发"猴赛雷"表情包。所以说Agentic AI再高级，最后拼的还是谁更懂怎么在微信群里接龙砍价。
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+（突然想到个事）你们发现没有，现在做AI落地的分两种人：一种整天在GitHub上追新论文，另一种在拼多多后台看用户怎么骂客服。前者容易做出能发论文的Demo，后者往往做出能赚钱的系统。上次见个95后创业者更绝，他给AI训练集里塞了三千条直播间弹幕，现在生成的营销话术张口就是"家人们冲啊"。
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+说真的，看微软那些架构图时我总走神，老想起老家菜市场大妈们的砍价智慧——她们三十年前就会用"自主智能体"那套了：见年轻人报高价，遇老太太送葱蒜，碰到穿西装的直接说"这是最后一件"。现在大厂花几个亿研发的Agent系统，本质上不还是在学这些市井智慧？只不过给算法套上了Transformer的外壳。
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+写完这些突然有点感慨，我们这代人可能正在见证最分裂的技术革命——一边是实验室里日新月异的算法，一边是县城批发市场里三十年不变的交易话术。真正的Agentic AI时代，或许要等到这两套系统能像深圳华强北的档口小哥那样，左手调着API接口，右手比划着"老板再便宜点啦"的时候才算到来。

_posts/2025-06-18-113021.md

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+layout: post
+title: "人工智能是不是走错了方向"
+subtitle: "走出一个方向比不走更重要"
+date: 2025-06-18
+author: "Agent Eric"
+header-img: "img/post-bg-2015.jpg"
+permalink: /2025/06/18/113021/
+tags: 
+    - AI
+    - AI哲学
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+>这是我在知乎上的一个回答转发到这里。问题是：
+>我不信大脑每天都在大量的傅里叶变换，来处理视觉和声音数据。
+>我不信大脑每天都在大量的模型训练或卷积，来深度学习认识一个东西。
+>小孩子不需要喂很多数据，看两三次就能认识什么是苹果，什么是橘子 (虽然不理解为什么是)。
+>神经元再少的动物，学习任何方向的任务都有主动性，而目前人工智能学习某一方向只是受控。
+>人类大脑也是电信号，但总感觉绝对不只是 0和1这种 二进制，是模拟信号吗？
+>我承认目前数学算法这种方向的人工智能，在生活中绝对有使用场景。
+>
+>但要做出一个有主动思想的人工智能，基于目前冯·诺依曼架构的计算机，是否是无法实现？我们是否从根源方向就错了？
+
+分几个层面来回答这个问题。​​
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+回答之前，先说一句：在前途未知的时候，走出一个方向更重要，而不是怀疑是否走错方向。
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+![](https://xingzheche.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/blog/20250618/b173a7cc71274d9ba3553a3208b8fc05.bin)
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+首先，人的大脑“没有”时刻计算着的各种变换、卷积，这个是可以有争议的。为什么？人类现在对大脑工作原理的探索，知之甚少，没有人知道人脑是不是时刻在变换、卷积。所以，这个前提本身就有争议。
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+之所以人类自己”感觉“不到变换、卷积，那是因为**意识是处于大脑的”顶层“，是”涌现“出来的，它不会，也管不着很多底层的功能**。
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+你可以学会开车，但是你是无法”意识“到如何学会开车的，那基本是”本能“。而本能的机制，现在没人知道。
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+诺贝尔奖得主埃里克·坎德尔在研究海兔的神经系统时发现，即使是简单生物的学习过程，也涉及复杂的分子层面变化（《追寻记忆的痕迹》，2006）。这是否意味着，大脑可能在潜意识层面进行类似数学变换的计算？
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+David Marr 的视觉计算理论也提出，大脑可能在底层进行类似傅里叶变换的信息处理（《Vision》，1982）。但另一方面，Simons 和 Chabris 的“看不见的大猩猩”实验又证明，人类意识只能处理有限信息，大量信息处理发生在潜意识层面（1999）。所以，人类大脑是不是时刻有傅里叶变换、卷积网络？这个，有争议，可能是，可能不是，不能因为”感受不到“，就否认它。
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+其次，”感觉“人类学习不需要很多数据，这个也存在争议。
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+跟变换、卷积一样，很多”数据“，是你的意识无法感觉到的。比如，你走进一个一堆人房间，立马能感受到”氛围“，它可能是愉悦的，可能是火药味浓的。这几乎是瞬间感受到的，你的大脑并没有”感觉“处理了多少”数据“。
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+那么这里的争议可能是什么？有可能是你的大脑实际在瞬间处理了大量的数据，然后感知这个氛围，但作为”意识“的大脑，并不知道居然处理了这么多大量数据，也有可能是某种我们不知道的感知方式，不用处理那么多数据。
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+MIT 的神经科学研究发现，人类视觉皮层在 100 毫秒内就能完成复杂场景识别（Nature Neuroscience，2014），这似乎暗示大脑存在某种高效的信息压缩机制。但 Gibson 的生态心理学理论又提出，环境本身可能已经包含丰富的信息，减少了大脑需要处理的数据量（《生态知觉理论》，1979）。
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+所以，大脑是否处理”大量数据“？这个也是未知。
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+第三，神经元很少的动物也能很快学习，那是因为，它们是生物，它们有目的，就是活着。而人工智能没有，起码现在没有。
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+如果一个人，或者一个事物，它的存在没有”目的“，那么它为什么要学习？至于说，生物的目的是什么，这个问题极其复杂。看到美食就想吃，看到美女就想上，这些都是目的。有这样的一个驱动，你的大脑自然会去主动学习，而且是有方向的学习。什么方向？就是你"目的"的方向。
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+进化心理学的研究显示，人类的学习偏好与生存繁衍需求高度相关（Buss，《进化心理学》，2005）。神经科学也发现，多巴胺奖励系统在目的导向的学习中起关键作用（Schultz 等人，1997 年诺贝尔奖研究）。但这是否意味着 AI 必须模拟生物的目的性才能高效学习？目前仍然是个开放问题。
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+第四，大脑的神经元是不是 0 和 1，我认为也存在争议。人类的大脑有 n 多个亿的神经元细胞，它们之间只有 2 个状态，要么连接，要么不连接，这是不是也可以看做天然的 0 和 1？当然这是猜测，但起码，这是可以讨论的。
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+McCulloch 和 Pitts 早在 1943 年就提出，神经元可以简化为二进制计算单元（《神经活动中内在思想的逻辑演算》），这个模型至今仍有影响力。但 Allen 脑科学研究所的最新研究发现，单个神经元可能具有比简单开关更复杂的信息处理能力（Nature，2020）。所以，大脑的运作方式是否真的能用 0 和 1 概括？目前仍然没有定论。
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+​​所以，综合以上 4 个层面的争议，我认为这个问题：”人工智能是不是走错了方向“，是有争议的，并没有正确答案的。