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步骤5：海角直播　　◆新冠疫情“愛貧嫌富”。美國窮人權益組織收集來自美國3200多個縣的數據，將美國最貧窮10%的縣與最富有10%的縣進行比較，發現貧困縣因新冠疫情導致的死亡率幾乎是富裕縣的兩倍。在死亡率最高的前300個縣中，各縣平均45%的人口生活在貧困線以下。死亡率最高的縣是弗吉尼亞州加拉克斯縣，新冠疫情期間死亡率達到每10萬人死亡1134人。紐約市布朗克斯區56%的人口是西班牙裔，29%是黑人，當地超過一半的市鎮人口生活在貧困線以下，新冠疫情期間死亡率達到每10萬人死亡538人，位於美新冠死亡率最高的前10%縣域之內。貧困社區在新冠疫情中付出慘痛代價，進一步暴露了美國在解決貧困問題上的係統性失敗。◆“新冠孤兒”加劇貧困難題。美國目前已有超過20萬兒童淪為“新冠孤兒”。在18歲以下孤兒中，每12人就有1人是因為新冠疫情失去監護人。在美國公立學校中，失去監護人的西班牙裔和拉丁族裔兒童是白人兒童的兩倍多。“新冠孤兒”多數自出生之日起就處於社會底層，疫情中失去父母，讓他們的人生陷入更加灰暗無助的困境。新冠疫情發生以來，美國聯邦政府發放數萬億美元的紓困金，卻沒有法律或行政令向這些“新冠孤兒”提供幫助。在世界各地消除一切形式的貧困是聯合國可持續發展的重要目標。發展的根本目的是為了人民的共同富裕，應當成為各國的共識與行動。美國作為頭號資本主義國家，光鮮的麵紗遮掩不住貧富分化的冷酷現實。美國貧富分化已成為社會痼疾，是美國民主人權的嚴重汙點。美國應當正視國內貧富差距加劇的嚴峻現實，傾聽底層民眾的呼聲，正視並解決問題。。
步骤6：《蜜糖直播》痛定思痛下，日本政府叫停了H2的後續生產任務，轉而發展其改進型H2A火箭，H2A不再執念於國產化，轉而追求降本增效，在保持H2大方案不變的前提條件下，一邊繼續點氫氧發動機的科技樹，一邊改進設計。H2A的零件數減少了20%，很多組件直接采購歐美成熟產品或者從航天級降級為民用級，通過高自動化減少人力成本，縮短準備和發射周期，從火箭進場到發射整個準備周期縮短為20天，使發射成本終於降到了與歐美國家相當的水平。氫氧發動機方麵，H2A的一級發動機LE-7A在原方案基礎上進行了大幅改進，焊縫從98處減少為8處，使可靠性和重量指標都得到了優化，二級發動機LE-5B也從噴管部分膨脹循環升級到了燃燒室部分膨脹循環，在保持比衝不變的情況下，推力有所提升。H2A還引入了模塊化搭配理念，可以根據發射任務需求，靈活搭配不同數量的大、小固體助推器和液體助推器，也可以增加第三級。H2A從2001年首飛開始至今已完成了40多次發射任務，終於在發射成本與可靠性上達成了一個比較好的平衡，成為了日本航天的金字名片，還發展出了重型的H2B火箭。2021年10月26日，在種子島發射中心，H2A火箭將本國的“準天頂”衛星發射升空H3作為H2係列火箭的續作，更像是H2B的放大版，芯級直徑達到5米，一步跨入了大型火箭行列。一級氫氧發動機升級為了推力更大的LE-9，采用與LE-5B相同的膨脹循環技術，是史上推力最大的膨脹循環氫氧發動機，首開世界範圍一級主發動機使用這種循環的先河，在氫氧發動機領域，日本算是把能點的技能點都點滿了。因為LE-9的研製問題，H3的首飛從2020年一路拖延到了2023年年初，這次的發射中止將再次使首秀後延。雖然單項技術指標看起來都在一線水準，但H3的綜合運力並不突出，其地球同步轉移軌道運載能力在6噸上下，隻與我國上一代的長3B相當。堅定的一條路跑到黑的日本運載火箭，似乎把路越走越窄了。扒完了日本大推力運載火箭50多年的發展曆程，我們可以看出，日本火箭遭遇的發展困境更多的來自於體質與決策的原始性缺陷，小步快跑的迭代發展模式固然值得借鑒，但死守氫氧發動機一條道跑到黑的技術發展路徑，是與日本本國太空發射市場的規模以及全球太空發射市場的發展趨勢相背離的，這才是造成如今日本火箭技術越先進，運輸能力越差，市場越小的根本原因。路走錯了不要緊，及時回到正途為時未晚，但到目前為止仍然沒有看到日本火箭技術轉向的任何跡象。有道是條條大路通羅馬，萬一也能走通呢？。
步骤7：金桔直播科學飛躍式發展之時出現的推理被稱為“溯因推理”。美國哲學家查爾斯·桑德斯·皮爾斯舉出的代表性例子有根據海岸線的形狀提出的魏格納的大陸漂移學說、沃森和克裏克的DNA雙螺旋模型。至於AI能否做出這樣的推理，目前研究者的意見還存在分歧。中部大學教授津田一郎屬於謹慎的一派。他認為：“人類不停地思考，總在意想不到的時刻靈光乍現。無意識情況下工作的大腦其不可思議的機製依然迷霧重重，如何通過AI呈現現在還毫無頭緒。”眾多AI研究者認為，即便AI與人腦的機製不同，隻要能夠找到類似手法，人工智能就能掌握與溯因、或者說反推類似的能力。雖然不是用於科學研究，但用於學習語言、聲音、靜止畫麵、動畫等大量數據的最新型AI的“基礎模型”能夠在語音指導下熟練作畫。但是失敗也在所難免。美國元宇宙平台公司2022年發布了能夠幫助撰寫科學論文的Galactica語言模型，隨即因為“寫出錯誤的文章”而受到批評，僅運行3天就遭下架。具體原因雖然不清楚，但有分析認為，可能是因為“學習的數據質量低劣”或是“用來生成答案時使用的算法有誤”。用於科研活動的AI也將在其研發過程中帶動廣泛領域的發展。索尼計算機科學研究所社長北野宏明在2016年就提出了“2050年前研發出能夠超越諾貝爾級別科學發現的AI”的目標，英國艾倫·圖靈研究所等機構也對此表示認同。雖然無法預測目標何時能夠實現，但隨著AI的進步，科學研究的麵貌極有可能發生重大變化。。

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