Miao Yu | 于淼的 RSS 预览

世俗化

2026-07-25 08:00:00

我给聊天机器人通过hermes接了大语言模型，有一个日常任务是每天早上给我推送polymarket热门赌注，世界杯期间排第一的总是冠军预测，最近则成了美国民主共和党候选人。其实大部分排名靠前的赌盘都是关于选举，要么就是体育赛事或娱乐，我设置这个倒不是为了下注，而是通过这个监测影响力与关注度的差异。只要差异还在，就说明世俗化目前还是相对成功的。

所谓影响力与关注度差异，指的是真正产生影响的人与公众关注的人之间的差异。全世界的人产生共识的历史还不到一百年，广播与电视的出现推动了第一次全球共识，互联网则将这种共识从相对单一信息源推广到了所有人都是信息源，不过很快就又收敛成意见领袖与评论共存。当前全世界能被超过1亿人记住的名字其实远比想象的少，不会超过200人，而且大部分都是大国政治领导人或文化体育名人且后者占绝对多数。而真正对世界产生影响的人则差不多完全是另一个组合，例如美联储主席、IMF领导层、IPCC核心作者、国家主权基金经理人等，这些人对政治决策的影响远超政治领导人。事实上，现代社会构架核心就是知识精英分工协作而政治领导人不应该过度干预专业领域的判断，民选代表对技术方案做决策很多时候并不靠谱，要么把知识精英吸纳到决策层，要么就要构建智库来对政策进行评估与判断。看上去像是国家领导人深思熟虑做了个影响深远决策，其实领导人更多扮演复读机与安慰剂。

当然，这需要公众关注度高的人与实际产生影响的人达成一种默契，权力与财富可以授予那些领导人与网红，但在具体场景里其实要让专家说了算。但这个潜规则目前快玩不下去了，一方面就是专家自身会有独裁倾向，容易形成利益共同体，进而给出看上去民众受益但其实只是行业或特定产业受益的决策建议，另一方面则是掌握权力的人不甘心做复读机，觉着自己无所不能，然后就开始瞎搞，没错，我说的就是土库曼斯坦，领导人自己写圣经的那个。维护影响力与关注度差异其实是在做一种世俗化努力，民众不必触及社会的复杂运转机制而更多沉浸在消费社会里追名逐利。这里追名逐利其实是褒义词，现代社会的机制设计就是创造可控制的欲望，为此我们需要全球标准化做贸易、需要经济系统进行价值交换、需要信息系统进行共识传播，然后每个人都可以在法律框架里追名逐利实现个人价值，但体制本身又可以通过市场或政策调控欲望，让社会看起来生机勃勃。

但世俗化本身就有矛盾，追名逐利即便法律可以兜底，但会有不可避免的道德伦理冲突。此时，那些宣扬神圣、高尚、血统、种族等等级化分类标签就会跳出来说，这是世风日下，我们需要荣耀与原则来限制日常生活里的不当行为，要区分我们跟他们，要有共同的敌人去斗争。要是到了这一步，世俗化就会被煽动性的宏大叙事所挑战，人们除了世俗生活，还要考虑自律性教条或原则，既得利益者沉溺于世俗的声色犬马而活的喘不过气的人则盼望救世主改朝换代，我们的历史书就是世俗化与泛宗教的反复拉扯而我们从未真正建立过乌托邦，大概率世俗化就是现代人的最优解。

任何提供心理而非实际安全感的信条都会实质上挑战世俗化进程。普通人没有那么多精力去思考社会是如何运行的，而且就算思考了，结论大概率也是极其复杂充满矛盾。而贩卖确定性的人则通常会给出一个诱人的叙事逻辑，最好搭配一个可以甩锅的人群，结果就是很多人真的会信，然后其假想敌那边可能有另一套逻辑也自洽的叙事来给出内部认同感与安全感。这两波人如果真能坐下来对比下，就会发现冲突的源头可能根本就不存在，两方都站在道德高地上根本打不起来，一定是有人在里面偷换了概念，忽略现实进行了甩锅。这招教会会用、品牌商会用、甚至文娱明星也能养死士，但这种通过限制思考来换安全感的方法无异于掩耳盗铃，个人层面不会有成长，但问题在于现代世俗化社会其实也不需要人成长太多。当前主流的鼓励式教育很多时候会鼓励出一堆纸面数据高但心理素质差的巨婴，很多只能被家长保护生活在自己的小世界里。当然，也没必要没苦硬吃，只是说很多人当前苦恼的事如果不限制思考会有很多解法，但很多人是很难走出心里的安全区进行探索的，有时这些探索甚至是危险的。

但还是要坚持推动世俗化的，要允许别人跟自己想的不一样，要接纳多套逻辑自洽系统间的冲突，要更多看到别人与自己的共性而非纠结细节或概念上的差异，去了解那些对全世界产生实质影响的过程而非关注具体的人，要有自己的生活而不要把自己奉献给某个教条。这些看上去很简单但执行起来非常难，在具体的场景里每个人都可能变成他人眼里的疯子，不过这无所谓，大多数人的烦恼来源其实就是过度在意别人的看法且下意识认为别人也会在意自己的看法，这样活着会很累，放过别人其实也会同时放过自己。对于得寸进尺的人，自然也不需要惯着，该掀桌子就掀，矛盾要在小的时候解决或释放掉负面情绪，累积成大的就麻烦了。

当一个俗人其实既简单又难。

GB人生

2026-07-20 08:00:00

一个人从生到死一刻不停地看视频，1080p，需要多大的硬盘装下？假设活八十年，一秒不停地看是七十万小时量级。按现在流媒体那种压得很狠的 AV1 编码，1080p 差不多每小时 1GB，全算下来一个多 PB。但这个数是假的，因为没人能一秒不停地看。把睡觉、吃饭、如厕、发呆、婴儿期这些扣掉，一个人清醒着能盯屏幕的时间，撑死三十几万小时，每天十二三个钟头已经是极限了（再多眼睛和脑子都受不了）。这么一算，全职看一辈子视频也就三百多 TB，十几块硬盘。要是按普通人每天三小时的娱乐时间算，一辈子八万小时，八十 TB，四块盘，一个入门 NAS 就装满了。那记录一个人的一生呢？睁眼用GoPro看世界，无限续航第一视角录像。算下来也是几百 TB 到一个 PB，记录一生和观影一生占的硬盘差不多大。人一辈子能"输入"和能"输出"的信息，都被那三十万小时清醒时间锁死在同一个量级上。

真正有意思的是视频可以用信息论方式压缩。几百 TB 是像素级的原始录像，可里面 99.999% 是冗余——你通勤路上那段街景重复了几千遍，不用存几千次。如果只留"发生了什么"，用文字记一辈子的流水账，也就一两个 GB，一张 U 盘。如果再往下，只留"你是谁"——你的判断、口味、几个关键决定——可能只有几百 MB。一个能"扮演你"的模型，大概就这么大。人类大脑的突触结构上限是几十 TB，但认知实验测出来人一生真正写进长期记忆的信息，只有每秒一两个 bit，累一辈子也就几百 MB 到几个 GB。人类基因组呢？三十亿碱基对，每个两 bit，七百五十 MB，压掉重复序列剩两三 MB。你看，决定你这台机器怎么造的那份底稿（DNA），和决定这台机器装了什么的那份底稿（记忆），都是几个 GB。从存储、从编码、从神经科学、从遗传四扇门进去，撞的是同一堵墙。

不过人脑最诚实的描述不是能存多少，而是它不存什么。那几十 TB 突触不是仓库，是一台靠扔掉 99.999% 的输入换来实时理解能力的引擎。记忆是压缩，语言是解压——我说"举头望明月"五个字，在你脑子里重建出一整个画面，压缩比上百万倍。只不过这个解压是有损的，用的字典是各人的一生，所以同一句话在你我脑中解出来的根本不是一个东西。人和人之间那么容易误解，不是符号传丢了，是解压字典没法对齐。

顺着往下推，大语言模型可以把整个互联网压进参数，你一问就有。可人这一头的墙还立着：你一次对话能读进去的就那么几屏字，一辈子能亲手接住的信息还是几个 GB。瓶颈头一回清清楚楚地落在了"人"这边，不在"知识"那边。图书馆再大你读不完，那是你短命；现在不一样，知识那头已经无限了，接不住的是你。那还剩下什么？剩下的恰恰是压不了、传不了、必须亲自花时间去解压的那部分。知识可以传给你，但读那本书的那个下午没法传给你；攻略能告诉你旅行的一切信息，但在场的那几个小时下载不了。凡是"必须亲历、必须耗时、必须占用你那个 GB 级碳基终端"的东西，正在变成新的硬通货。而模型恰恰是唯一不用付这个成本的玩家——它不花时间就拿到结果。所以在一个"亲历"才值钱的世界里，模型是廉价的。它偷得走你读完书之后"变成的那个人"，偷不走"你真的在那个下午在场"这件事。前者是信息，后者是存在。

再看教育和文明。教育其实是给每个人刷一个几 GB 的操作系统——刷的主要不是知识点，是一套决定你"什么值得记、什么可以扔"的压缩字典，这个过程是否要在学校完成已经不重要了。知识早开源了，涨价的反而是闭源的那部分：谁给你签名、你在哪个内网里跑。而文明能存下来的永远是可压缩的知识，能往前走的那一下更多来自某个人的一段意外时间。体验是上游的原料，知识是下游的仓库，仓库可以无限大，可要是没人再往里投新采的原料，再大也只是在盘点旧货。很多人已经在社会规训下活成了复读机——停止给自己的压缩字典喂新数据，只对着一套冻结的旧规则做日常推理，用原则和教条画地为牢，他们的总记忆量伴随生理年龄而萎缩，主动活成了我们最怕被 AI 变成的样子：一个只读的、不再采集新数据的节点，而且压缩的还只是本圈子那点教条。甚至最简单的人生可以压缩成下面这段贯口：

出生、义务教育、高等教育、工作、买房、结婚、生娃、养娃、退休、疾病、死亡。

看电影、看vlog、读书（特别人物传记）、问AI、请教前辈、皈依宗教……这些都是可以走的信息与人生答案获取捷径，也可能是进步的源泉，但这能替代真实体验吗？很多人生副本例如去大城市、出国、转行、养宠物、沉溺兴趣又是否也是捷径思路下的人生优化？或许这都是伪命题，因为我们现在创建的虚拟世界已经变成体验的一部分，甚至可以从虚拟世界得到现实没有的体验。一切都可以完美规划也可以按部就班，但这样的人生意义在哪里？这个问题请自己问自己。

至于体制，它出生时是纠错码，是让知识跨越死亡累积下去的冗余机制；但它会慢慢变成一个只为自己续命的复制者，默认结局是僵化的混沌。而体制保真和创新在根本上互斥，冗余拉满就是教条社会，创新拉满就是一盘散沙每代重新出生。没人解决过怎么同时高保真又高创新。更麻烦的是，反冗余没法被制度化——你一旦把"要质疑、要拥抱新体验"变成一条校训，它当场就变成又一群人在复读"要做变异者"。它只能由每一代里那少数真拒绝了缓存、亲自出门采了新数据的人，当场、一次性、用不可回收的时间重做一遍，做完就没，下一代还得重来。绕了这么大一圈，起点那个无聊问题，最后变成了这个：当仓库大到我们以为不必再出门，当模型让"读存量"永远比"亲历"划算——文明会不会关掉自己的上游？又或者，会出现另一种有更强探索形态的生命替代已死未埋的智人复读机亚种？

只有几个GB操作系统的我没有答案。

预言之二

2026-07-13 08:00:00

十年前，我博士毕业，从离组到出国之间有一个月啥事也没有，百无聊赖就干了个早晚被做合订本的事，那就是预测未来。十年过去了，现在该验货了。

我当时预测了五件事：共享经济的繁荣与去职业化、机器与劳动力之争、老人与小孩非理性消费、保险与贫富分化、注意力争夺战与量化悲剧。但老实说当时我还是比较鸡贼的，很多东西似是而非，导致我找AI打分不同模型给的准确率都不一样。

我先说我当时肯定想不到的。第一是17年的加密货币大爆发，当然这个浪潮都没活过十年，币圈现在啥形象大家都有数，不过我其实在比特币刚出现那一年就看到并尝试过挖矿，结果直接没看明白白皮书就扔一边了。第二是短视频爆发，这个实话说我现在也没想明白，因为我到今天也不看短视频。第三是疫情，我最初出国计划就是2-4年，结果直接被逼在美国找工作。第四是特朗普，他让我放弃了追美剧转而看新闻当日常娱乐。第五就是大语言模型，图灵测试我十年前还是知道的，但确实想不到后面的大语言模型这么个形态。其余的诸如气候变化、元宇宙、房价崩盘啥的要么已经没了或我压根就不打算考虑，要么已经是常识了。

现在再回看当时的预测，第一项对了一半，那就是去职业化，共享经济被资本玩成了跟以前差不多的价格，没有我预想的乐观，但去职业化的另一个名字零工经济或者说斜杠青年基本说对了，普通人开启第二职业在过去十年已经从小众变成日常。但这也对应了另一个问题，那就是编制，当前国内对编制或体制内的追求已经非理性了，编制外或者临时工合同工已经越来越普遍，青年就业率现在非常低，就业临时化说好听了就是去职业化，有啥干啥，很多人进了体制也是为了更好开展第二职业。

第二项机器与劳动力之争这个我今天看很奇怪，不知道当时为啥会把这个拎出来说，但是这个主题是远比AI的替代影响更大的趋势。过去十年，中国制造业就业人口在下降，产值在提升，从物质生产角度，劳动力被取代就是一个事实。然而，剩余劳动力涌向了生产效率提升不高的服务业，现在我们说送外卖、送快递、开滴滴其实都是过渡态，这些行业自动化是早晚的事，美国经验就是医护行业会吸收大量就业另一个就是教育行业，然而教育行业的问题是会面临AI冲击，学历与能力间的信仰已经松动，东亚式教育的过度投资会被就业市场所教育，会滑向奶头乐、精英化还是其他形态，我现在想象不出来。

第三项属于一定正确的废话，老人小孩的非理性消费在现代社会一定是存在的。不过过去十年真正说对的反而是非理性消费这个现象，现在商家不搞点宏大叙事、情绪价值或品牌故事很难拿到超额利润。这件事被直播带货带到了一种我同样无法理解的地步。明明正常做生意就有得赚，非要搞这些虚头巴脑的东西，或许人都需要一些意义感吧。

第四项也算是过于乐观。我以为散户为主的资本市场会变成机构为主，但十年过去了，亲爱的A股还在持续消耗自作聪明人赚到的超出自己认知的储蓄。不过关于贫富分化大概是对的，我当时说保险更多是考虑分配问题，现在这个分配问题更严重了。乐观如马督工会说分配改革从来没成功，还是要提高效率加大生产做大盘子，但这也是掩耳盗铃。全世界的有富余资产消费的大多数人都不生孩子，而人口是消费的最大根基，多一个人就多一份需求，人一变富不生的后果就是后面需求不足，总盘子不够大。雪上加霜的就是有意愿生的收入在当前资本运作下提不起来，超额收益集中到上部，长期运转的后果生产过剩经济停滞，这个历史上出现过很多次了，但前面有人口爆发接盘，后面我想不出啥能无限支持增长理论。

第五项当时发个牢骚其实还挺准。注意力就是个人消费的上限，人一天如果除了睡觉就是加班，那么一定生产过剩，你个人都没精力消费为啥要指望你效率提升带来的生产供给会被消费掉？当前现状就是不论有没有AI，或者AI替你做了多少工作，你获得的剩余注意力还是会被短视频或其他东西消耗掉。现代人最后剩余的发呆时间已经没了，做再多的量化与设计都可以说是一种徒劳的掌控感。

这样看我的预测大概都是对一半错一半，猜对结果给错了原因，基于我就是一个普通人，那么普通人能做出的预测估计跟瞎猜也差不多。但有个AI在评价时有句确实让我破防了，说我乌鸦嘴，好的不灵坏的灵，乐观的预测几乎全军覆没，悲观的还算摸到了边。十年了，虽然还是觉得很多论断谈不上最终结果，但我已经完全接纳了现在一脑袋问号的自己，二十多岁的我想解释并预测全世界，现在的我只能感叹地球服务器还是太复杂了。我老了但尚能饭，必须得把这种给未来挖坑的事延续下去，这次我要打十个。

学历空心化

前面提到AI对教育的考验与冲击，虽然逻辑上通，但人类这个草台班子做改变向来慢。东亚教育模式惯性在未来十年依然存在，但会反复被就业市场拷打，啥时候家长想明白学历编制这类规划对子女的利弊，学历崇拜就会消退。在那之前，国家会继续扩招的，这是解决就业最廉价的方式。

迷信可解释性

这算是现代人通病了，只要出事就要找原因，总结反思然后在下一个意外上跌倒，人类就是这么过来的，总比啥也不管强。但是，我这里预测的是迷信，也就是自认为自己解释了复杂的现象，具体会体现在AI上，我估计未来十年会出现大量自认为自己搞清楚AI的理论，但恐怕很多是虚像。

AI泡沫

既然提到AI，我也要表明态度，AI对于科研人员是绝对的好工具，但其渗入普通人生活的程度被夸大了大概一个数量级。我现在是付费用户，但我的亲戚里面付费的可能就我一个，而我付费是为了科研。最聪明的大语言模型的用户群并不大，大多数用户只需要一个豆包，年初养虾的养到现在大概也就知道能干啥了，大概率是每天给推一堆简报，让自己感觉没有被世界抛弃。制造业企业端所需要的AI对智能要求也不高，有的甚至就是视觉识别就能解决，过去几个月大公司内部应该已经对AI烧token的能力了解了，但转化利润有多少想信很多也算出来了。服务业企业端倒是不好说，看他们怎么卖产品了，但一个提供情绪价值的聊天搭子值多少钱，你自己到淘宝上买个真人夸夸服务就知道了。AI整体是个万亿美元市场规模，但单独公司绝对到不了，这个预测半年到一年内应该就有分晓。

城市分化

过去十年我们看到的城市抢人将在未来十年验货。全国大概能保住十个大都市圈，每个都市圈有核心城市与一系列卫星城，行政区划修改不会那么快，但应该虽迟但到。除了国内都市圈抢人，全球的城市圈都会加入产业竞争划分全球产业蛋糕。小而美的城市恐怕要退出历史舞台了，城乡矛盾，也就是我之前提到的第三次世界大战已经开始了。宗教信仰、产业、资源、人口、民族，任何一个都可能成为热战的借口，但核心就是城市主体性会不断提升，短期并不会取代国家叙事，但现代人的认同感可能更多要被城市来区分。而来自北京的张三、东京的李四、纽约的王五、伦敦的赵六等会有更多的共同语言，而其他人则要共享一个乡下人的标签。城市间的竞争与城市间人才的自由流动会很有意思。

全职儿女

青年就业低的终极解决方案就是啃老，而且作为时代获益者的父母大概也会乐意给全职儿女发工资。实际上，美国老年人护理就支持自己儿女养子女父母而政府付钱给儿女的模式，国内指望政府发钱给儿女养老过于乐观，大概率还是父母掏钱求个安稳。这是个同时解决养老与就业的方案，伦理上的问题似乎也会伴随时间消逝。前面说我看不清教育的未来在哪里，但最好别出现全职儿女专业，但我说了不算。

意义危机

西方战后出现过意义危机，未来十年我们能看到东方版的。所谓意义危机，就是吃饱了撑的不知道干啥。我们的脑子在漫长的进化过程中适应的是稀缺性而不是富足性，人类也擅长在富足里搞稀缺与仪式感啥的，但大趋势就是意义感缺失，生儿育女不是人生的终点、进体制内也不是人生的终点、搞钱也不是、追星搞个人兴趣也不是，当你发现啥都没意思时，科研的大门永远向你敞开。

极端天气

十年前也许还有人嘴硬气候没变化，未来我们只会看到越来越多的极端天气，这会引发基建维护问题，很多地方退化成末日废土我都不会吃惊。这里面影响最大的其实是农业，大概会出现一次局部粮食危机。

瘟疫

这次我高低得给传染病留个空。新冠是过去十年的最大变数，但下一次瘟疫是怎样的我现在没概念，可能是抗性极强的超级细菌，也可能是流感的变种，甚至可能是气候变化导致的昆虫传播疾病，不过这一次应该能应对从容些了吧。

放开移民

这个大概率是在未来十年的后期。南部边境现在已经有跨境打工的报道了，先放开东南亚然后非洲是大趋势，服务业劳动力短缺大概率用移民比用机器人便宜。这里既是说国家间移民，也是说都市圈间与乡村的移民，采茶女与麦客，内部所有剩余劳动力都会被日结工资吸引到具体劳动场景里。一个真正的现代国家不可能是单一民族国家。

家庭结构解体

家庭本质上是应对稀缺性的经济单位，但对于当前国内经济水平，一个人也能过好。家庭结构在未来会继续解体，非婚生子女也好，单亲家庭也好都将越来越普遍。那些经历过家庭美好一面的人会怀念过去，而抱怨原生家庭的一代人也会成为父母或选择自己过，这里面会上演多少故事我不知道，但一定是我这一代人要面临的课题。

你要是对上面任何一条感到陌生，那么恭喜你，继续探索世界吧。

基于GPU的探索性数据分析

2026-07-05 08:00:00

表格数据是实验学科科研里最常用的格式之一，特别是组学，现在有了单细胞转录组学跟高分辨质谱成像，这张表动辄几百万行上万列。这个数据量在CPU生态下做探索性数据分析几乎就是个灾难，要么就是爆内存，要么就是特别慢。我最近遇到这个问题，然后发现当前GPU是可以部分解决这个问题的，这里做个笔记。

虽然pytorch可以在不同平台编译做一些深度学习项目，但不得不承认基于CUDA的GPU生态，特别是RAPIDS套件里的 cuDF 跟 cuML，在探索性数据分析上目前没有可取代的。其可实现的常见算法包括但不限于主成分分析、UMAP、聚类分析例如（K-Means、DBSCAN）、图算法等：

PCA 底层是 SVD（奇异值分解），是标准的线性代数操作，GPU 上有专门优化的实现。RAPIDS 的 cuml.decomposition.PCA 接口跟 scikit-learn 几乎一样，直接替换导入即可。对于高维数据（比如单细胞转录组，动辄几千个基因维度、几十万个细胞），GPU 的 PCA 比 CPU 快一到两个数量级。

CuPy 是最基础的工具，可以理解为 NumPy 的 GPU 版本，接口设计刻意对齐 NumPy，大部分代码把 import numpy as np 换成 import cupy as cp 就能跑。底层矩阵操作、FFT、线性方程组求解，只要你的操作能用 NumPy 表达，基本都能直接迁移到 GPU 上。

XGBoost 和 LightGBM 都内置了 GPU 训练支持，参数层面只需要设 device='cuda'（XGBoost）或 device='gpu'（LightGBM）。梯度提升树不像神经网络那样天然并行，但在特征分裂搜索这一步可以并行化，大数据集上加速效果明显。

UMAP 是近年来替代 t-SNE 的主力降维工具，算法本身涉及图构建和优化两个阶段，两个阶段都能并行化，GPU 加速效果非常好。cuml.manifold.UMAP 是目前最成熟的实现，参数和 umap-learn 基本对应。值得一提的是，UMAP 的随机性比 PCA 大，在 GPU 上跑出来的结果和 CPU 版本会有些微差异，但这属于数值精度和随机种子的问题，不影响结论。

K-Means 是 GPU 加速最彻底的聚类算法之一，因为每次迭代本质上是大量的距离计算和归属分配，天然并行。cuml.cluster.KMeans 在十万级别的数据上比 sklearn 快几十倍不是夸张。

DBSCAN 在 GPU 上的情况稍微复杂一点，因为它的核心依赖最近邻搜索，GPU 实现有 cuml.cluster.DBSCAN，但比 K-Means 的加速比例小一些，数据量越大效果越明显。

图计算通常被认为是 GPU 不太擅长的领域（因为图结构的不规则性不利于并行），但 RAPIDS 里的 cuGraph 把相当一部分图算法移植到了 GPU 上，包括 PageRank、连通分量、最短路径、谱聚类等。

尽管 GPU 算力惊人，但它在处理超大规模表格时，会有显存限制。以一个100万行× 10,000列的数据集为例，来算一笔显存账。如果这是一个密集的浮点数（FP32，占用 4 字节）矩阵，其基础物理内存占用为：

1,000,000×10,000×4 bytes≈40 GB

这 40GB 仅仅是把数据装进 GPU 的门槛。在进行 PCA 或 UMAP 计算时，算法还需要创建大量的中间变量和距离图。解决这个问题有两个思路，一个是利用稀疏矩阵，另一个就是先降维后处理，当然全局算法是没法无损批处理的，有近似的方法。数据也最好存成Parquet格式方便计算。

其实实验学科数据分析里能用上GPU的场景真的不多，但在能用的场景里GPU加速非常强，这里要有个印象那就是探索性数据分析大部分都可以搬到GPU上跑。另外就是现在只有cuda生态支持最全，别的平台可能能编译pytorch，但探索性数据分析算法严重不全，只能说黄仁勋的布局够强，科研用没得选。

2026上半年研究速递

2026-07-01 08:00:00

这是公众号环境黑板报上半年所有研究速递的汇总。研究速递是关于环境相关的研究吐槽，主要关注期刊是ACS的ES&T系列期刊论文、nature的环境相关论文，还有EHP论文。目前投稿都是在github上完成的，每月总结一次推送到公众号，欢迎各位同学来此投稿：https://github.com/yufree/hjhbb/issues/178 （2026年7月）

一月

研究动态

这篇文章讨论了开放式厨房里烹饪油烟的时空分布，但选开放式厨房户型的，一般是西式烹饪，或压根就不在家吃吧。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c10491

题目：Spatiotemporal Evolution, Secondary Transformation and Control of Cooking Oil Fumes in Open-Plan Kitchens

这篇文章介绍了仿生色谱的概念，大意就是用填料模拟生物界面，直接测定污染物某种参数，其实可以更进一步，流动相换人工血液或组织液，直接打造类器官色谱来评价污染物归趋转化，开一个色谱毒理学分支。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c11716

题目：Biomimetic Chromatography: A Novel Approach for Measuring Phospholipid Membrane–Water and Protein–Water Partition Coefficients for Target and Suspect PFAS

一般认为微生物抗性直接来源于抗生素使用量，这篇研究关注了社会经济原因的影响，发现医疗保健的可及性、种族/民族构成和收入与各类抗生素耐药性水平的升高密切相关，甚至在某些抗性位点是主要影响因素，各州抗性也差异很大，可以做下全球范围的研究，看看能否预测下超级菌最先在哪里出现。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c07425

题目：Sociodemographic and Health Factors Are Associated with Antimicrobial Resistance across Eight States in the United States

这项研究关注了人工照明对城市秋季树叶凋零的影响，发现会显著延迟，低光照强度更显著，可以沿着这个思路讨论下对绿化带过敏源的影响。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41467-025-68246-7

题目：Increased artificial illumination delays urban autumnal foliar senescence

这项研究提出植物来源的番茄褐皱果病毒可作为废水中病毒去除效果的标记物，这对做废水特异性监控挺有启发性的，不知道国内不同城市废水的主要病毒是否有区别。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41598-025-34782-x

题目：High prevalence of tomato brown rugose fruit virus in domestic wastewater as a potential viral indicator for treatment systems

关注6PPDQ暴露过程的实地试验，确认春季暴雨跟银鲑幼年阶段重合导致了死亡风险加大，也就是气候变化或极端天气对特定污染物的集中释放风险是值得关注的，而且也要关注易感物种的生长发育敏感期。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c13992

题目：Roadway Runoff Induced Acute Mortality in Juvenile Coho Salmon During Spring Storm Events

微气泡依靠高活性表面特性算是这两年的热门研究方向，这项研究就顺势考察了其对微纳塑料侵蚀释放的过程，认为微气泡引起的侵蚀是微污染物释放的一种低能量途径，属于热点间排列组合。

推荐人：于淼

链接：https://www.science.org/doi/full/10.1126/sciadv.aea4729

题目：Microbubble-induced erosion releases micro- and nanoplastics into water

这篇文章梳理了过去60年ES&T在不同时期关注的重点及对环境领域的贡献，也可以看成环境研究的当代史，同时也是同主题专刊的前瞻文章。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c17819

题目：Global Impact of 60 years of ES&T

波兰人用卫星评价了俄乌战区森林生态系统的变化，发现森林火灾更多了，林地变非林地的面积增大一倍，可见战争对生态系统的负面影响。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41598-026-35744-7

题目：Impact of the war on forest ecosystem in Ukraine based on Sentinel-2 data

纽约都市区空中测量显示，卤代烃排放与甲烷排放对气候影响相当，这个影响可能来自空调，有季节性，我猜他们本来是研究臭氧空洞的，顺手发现了这个现象。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c12757

题目：Airborne Measurements Suggest That Halocarbon Emissions from the New York City Urban Region Have Comparable Climate Impacts to Its Methane Emissions

小蜜蜂似乎可以主动避开草甘膦或吡虫啉污染的花粉，这让我想起很多动物暴露实验经常被质疑不符合实际，因为动物本来也不是啥都吃。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41598-026-35416-6

题目：Young honey bees Apis mellifera learn to avoid pollen contaminated with glyphosate or imidacloprid

这项研究再次证明纯天然跟无污染从来都不是天经地义的，天然的蜂蜜微塑料反而比工业生产的多。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41538-026-00720-y

题目：Honey as a bioindicator of microplastic pollution: insights from industrial and special honey types

这篇论文挑战了剂量决定毒性的论断，内容非常丰富，提出了关注持久性毒性等观点，认为无反应不代表无毒性。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c14563

题目：“The Dose Makes the Poison”: Relevance of Paracelsus’s Principle for Modern Chemical Hazard Assessment with New Approach Methodologies

二月

研究动态

Nature Review 子刊给博士博后设立了一个Tools of the Trade栏目，300词左右介绍下行业内用的工具，目前对APECS 与ESWN 会员开放征稿，建议做极地或地学领域女性的早期研究人员（在读博士与博后）去投稿占坑。

题目：Monitoring organic contaminants in aquatic systems with liquid chromatography–mass spectrometry

这项研究关注了美容院职工尿液里酚类化合物的量，对比家庭主妇会更高，其实还有个群体应该也高，就是网红，他们还会主动宣传这种聚光灯下的“工伤”。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41598-026-39589-y

题目：Urinary levels of phenolic compounds in women working in beauty salons

这篇文章采用环境健康优先指数法结合风险最大化原则对长江流域112种有机污染物做了评估，认为多环芳烃（PAHs）和邻苯二甲酸酯（PAEs）两类经典污染物应优先控制，这类研究会横向比对污染物实际风险，现实意义更大些。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s44458-026-00039-5

题目：Priority control of classical contaminants over emerging contaminants in the Asia’s largest river sediments

这会是篇争议性论文，研究发现美国全国范围内核电站距离与癌症死亡率有比例关系，之前很多类似研究也提出了不同结论，这篇主要是引入了连续邻近度指标来计算。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-69285-4

题目：National analysis of cancer mortality and proximity to nuclear power plants in the United States

II相代谢产物是了解污染物代谢环境归趋的重要一环，这项研究关注了废水中 II 期代谢物去结合过程，发现代谢物在污水管网中的稳定性取决于其母体结构和结合物类型。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c17466

题目：Understanding the Role of Deconjugation of Phase II Metabolites in Wastewater: Implications for Wastewater-Based Epidemiology

很多衣服宣称抗菌，很可能是加了季铵盐，这项研究发现，经季铵盐处理的纺织品不仅无法维持长期的抗菌效果，还会造成持续的低浓度环境暴露，基本洗一次就少一半。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c15617

题目：Quaternary Ammonium Compounds (QACs) in Textiles and Laundry Wastewater: Occurrence and Environmental Risk Assessment

这项研究做的很粗，但提供了一种基于实证数据（就诊记录、邮政编码区域内 571 种空气污染物和 42 种水污染物）评价暴露影响疾病的泛关联性研究框架，但这种研究的统计功效要求高，需要有大量数据来支撑。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41598-026-39836-2

题目：P.A.D.D.L.E.: a hypothesis generation tool for assessing pollution’s potential role in disease

这项研究发现国内生产总值较高、人口密度较大、工业活动较密集的城市往往产生毒性显著更高的进水，类不饱和烃、类稠环烃和类氨基糖化合物是主要毒性贡献者。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c14685

题目：Large-Scale Study and Molecular Insights Reveal City-Level Socioeconomic Links to Whole Wastewater Toxicity

这篇评论关注了人形机器人的回收问题，放到本世纪初是应该发表在科幻小说期刊上的。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c02229

题目：The Era of Humanoid Robots: Addressing Emerging End-of-Life Waste Challenges

三月

研究动态

这项研究关注了海水样品里人为来源物质，对比沿海与开放海域的区别，发现沿海影响比较大，属于高技术重新发现常识的类型，但里面用DOM峰面积比例来说明影响的手段问题很大，完全忽略了不同物质响应因子不同的问题，不知道咋过的同行评议。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41561-026-01928-z

题目：Widespread presence of anthropogenic compounds in marine dissolved organic matter

这两年关注微纳界面的研究越来越多，常识上两相接触比表面积越大反应活性越强，水中微纳气泡与空气中露珠都是类似界面，这项研究关注的是其中羟基自由基的形成，道理不难理解，只是不太清楚对污染物转化的总贡献有多少，鉴于这个体系不难搭建且可以关联pm2.5跟微塑料研究，相信很快会有相关实验模拟结果发表。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.estlett.6c00162

题目：Spontaneous Hydroxyl Radical Production in Leaf Dew

这项研究关注了土壤有机硒含量与天然有机质组成的关系，可作为一种指示性指标，里面测定不同硒形态的方法值得关注。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c15430

题目：Organic Selenium Quality and Quantity in Soils Are Related to Organic Matter Composition and Driven by Land Use

新冠可以说直接推动了废水流行病学研究的开展，然而这个技术不便宜，这项研究关注了不同采样策略的效果，观察到多种因素（如流量、服务人群、采样点数量、地理位置等）影响着采样点的选择和趋势代表性，这些因素在采样策略设计中应全面考虑。此外，每周采样三次可能反映了奥密克戎疫情期间病毒传播模式。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c02652

题目：Cost-Effective Sampling Strategies for Wastewater Surveillance: A Large-Scale Longitudinal Study in Hong Kong and Shenzhen

这篇文章关注了蓝蟹同类相食的现象，这对食物链研究是有启发性的，有些物种污染物累积可能是有食人族传统。

推荐人：于淼

链接：https://www.pnas.org/doi/abs/10.1073/pnas.2533461123

题目：Cannibalism, predation, and refuges of juvenile blue crabs from a 37-year experiment

美国心脏协会资助的饮食元素周期表项目发布了一个分子信号起源的数据库，包含了500种食物，这个可以在环境领域里用来筛选食物来源信号。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41538-026-00802-x

题目：Tracing the origins of molecular signals in food through integrative metabolomics and chemical databases

这项研究报道了一种测定塑料制品内再循环塑料含量的方法，用的是多模态机器学习，感觉也可以用到环境中塑料的溯源上。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s44172-026-00639-y

题目：Determining the percentage of recycled plastic content in a plastic product

这项研究发现土壤干旱提高了微生物抗性，主要是浓缩效应，提示不同物候条件下的医院在使用抗生素时要有不同策略。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41564-026-02274-x

题目：Drought drives elevated antibiotic resistance across soils

比较少见的政策分析，几乎是全程批评澳大利亚的农药政策，作者利益冲突里也说明了自己同时归属于某慈善组织。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c15716

题目：Australia’s Blind Eye: Exploring the Nation’s Permissive Stance on Harmful Pesticides

这篇文章考察了蔬菜发酵对温室气体排放的影响，这个排放当量，大概是当前总排放量的千万分之一点五，估计更大的价值在于发现盐分浓度是决定排放类型的关键因素。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41538-026-00825-4

题目：Vegetable fermentation as an overlooked source of greenhouse gases: from microbial mechanisms to global budget implications

四月

研究动态

这项研究用药物缓释与遥感技术发现可卡因的代谢物苯甲酰埃可宁会增加大西洋鲑鱼幼体的活动能力，游的更远了

推荐人：于淼

链接：https://www.cell.com/current-biology/fulltext/S0960-9822(26)00315-5

题目：Cocaine pollution alters the movement and space use of Atlantic salmon (Salmo salar) in a large natural lake

这项研究通过卫星图像发现人类夜间行为的波动性正在增加，挑战了目前普遍认为光辐射变化主要是渐进且单向的观点，生态毒理效应可以进一步考察。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10260-w

题目：Satellite imagery reveals increasing volatility in human night-time activity

过去二十年中国水生环境中个人护理产品和药品（PPCPs）的地理空间数据集，可以做点流行病学数据挖掘。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41597-026-07109-2

题目：A geospatial dataset of PPCPs occurrence in aquatic environments across China over the past two decades

欧洲做的exposure-biology-disease平台，感觉跟国内的ExposomeX很像。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-72402-y

题目：A network-based map of the chemical exposome connects molecular interactions to public health

这篇综述详细阐述了 6PPD-quinone 发现背后快20年的关于成年银鲑的历史，读起来很有趣，分析技术发展在里面起了重要作用。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.estlett.6c00205

题目：The Origin Story for 6PPD-quinone in Ecotoxicology

这篇文章用黑腹海鸥作为案例来说明塑料的影响，题目很吸引人，这个案例确实有明确的现象与归因，但目前对塑料的质疑更多在微纳塑料等概念排列组合上及对研究资源的过度消耗，不是有没有证据，而是效应大小问题，如果塑料的影响会被营养不良等影响更大的因素所掩盖，那么只能说研究经费应该倾斜到解决营养不良的工作上。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c17272

题目：When Absence of Evidence Is Not Evidence of Absence: What an Advanced Case Reveals about Plastic Impacts on Seabirds

这项研究发现，煤矿关闭三十多年后附近鱼体内的硒含量还是会比背景值高一个数量级而高浓度硒是可以灭绝物种的，当然对人而言硒缺乏也是普遍的，会导致克山病和大骨节病。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c10900

题目：Fish Remain High in Selenium Long after Mountaintop Coal Mines Close

这篇文章提出要关注杂环芳香化合物，其实伴随技术发展，这应该是个顺道被解决的问题，最好是用效应引导分析来主导而不是单纯关注物质检出。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c03118

题目：Heterocyclic Aromatic Compounds: The Next Frontier in Environmental Forensic Science

法国阿尔卑斯山脉两个相邻高山湖泊的湖泊沉积物研究发现冰川融化释放了冰层中储存的汞，掩盖了区域排放量预期下降的趋势

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c16308

题目：Glacier Melt as a Source of Mercury: Implications for Ecosystem Recovery and Environmental Trends

五月

研究动态

EHP回归了，这次是ACS接管，相对独立运行。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/journal/evhpaz

题目：A New Start

冰湖溃决洪水可能会是未来我们经常听到的词汇，这篇论文记录了去年发生在秘鲁的一次冰湖溃决洪水事件，一次落石冲击了两个小型湖泊，引发的洪水造成两人死亡，五座桥梁、二十九栋房屋和供水基础设施受损，这种气候变化引发的灾害几乎不可防。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s44304-026-00229-0

题目：Small event, big impact: insights from Vallunaraju cascade event on April 28, 2025

这项研究考察了全球尺度 CNP 比例的变化，73%的流域则呈现出碳氮磷比例的发散而非耦合趋势，导致全球溶解性有机碳与营养物比例下降。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41545-026-00596-1

题目：Diverging riverine dissolved C:N:P ratios under global environmental change

这项研究关注了南美的非法海参交易，鉴定发现为无危物种，能看出作者本来意图是想搞个过度捕捞的新闻型研究，不过这倒提示一些区域性食材的全球采集与贸易可能引入类似物种入侵式的富集污染物入侵。

推荐人：于淼

链接：https://www.nature.com/articles/s41598-025-31971-6

题目：DNA-based identification uncovers the illegal trade of sea cucumbers from Brazil

这研究也比较黑色幽默，研究人员对来自地中海、印度洋和大西洋的 18 种鱼类进行了全面的评估，量化了 THg 和 MeHg 的含量，其中 9 种鱼类是首次测量，发现深海鲨鱼和大型远洋鲨鱼汞含量最高，也许养殖有抗生素问题，但野生会有重金属污染，另外 MeHg/THg 比值在 65%至 101%之间，表明存在显著的种间差异，并对近乎完全甲基化的假设提出了挑战。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c01257

题目：Global Patterns of Mercury Speciation and Biomagnification in Sharks: Ecological Drivers and Food Safety Implications

这篇文章考察了人造蓝色食品（源自海洋、河流、湖泊等水生环境的食物）的环境影响，发现影响通常低于养殖动物和传统生产的类似蓝色食品，可以跟前两条连在一起看。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c02274

题目：Environmental Impacts of Cultivated (Lab-Based) Blue Foods

这篇文章考察了烟花爆竹残留物对溶解性有机质的扰动，不过这类研究大概也就是现在能发了，无人机烟花表演与禁放令下似乎不是一个很大威胁。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c01478

题目：Molecular-Level Perturbations of Dissolved Organic Matter Driven by Episodic Firecracker Residue Leaching

这篇文章讨论了微塑料出版物的爆炸性增长现象，目前关于微塑料的出版物中大约有五分之一是综述，这一比例约为整个科学文献中综述比例的两倍，或许可以用综述比例来定义一个学科是否过热，不过现在我都是让AI做综述了，也基本不看综述了。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c01796

题目：Lost in a Sea of Information: The Microplastics Publication Deluge

这项研究回答了我长久以来的关于城市化对健康的影响，与 1949 年起假设无人口迁移的情况相比，人口迁移使 2019 年 PM2.5 综合暴露量减少了 27.6 μg· m⁻³ ，自 1949 年以来累计避免了 230 万（190 万-260 万）例死亡，其中室内暴露量的减少是主要贡献因素，高低得给抽油烟机与食堂颁个人类进步奖。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c00289

题目：Substantial PM2.5-Related Health Gains from Large-Scale Migration in China

六月

研究动态

这项研究关注了非洲土壤农残状况，其中一些在发现国未注册，一些在欧盟已被禁用，这种情况就极难溯源了。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c15564

题目：African Soils Are Also under Threat: Occurrence of Pesticides in Agricultural Soils and Implications

ToxBase 数据库基于高通量液相色谱-离子迁移谱-串联质谱（LC-IM-MS/MS）技术构建，包含 3598 个前体离子，涵盖 2075 种美国环境保护署 ToxCast 化学物质库，具有极高的精密度和良好的跨平台一致性。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c18068

题目：ToxBase: A Multidimensional ToxCast Reference Database for High-Throughput Human Exposome Analysis

这篇文章讨论了当前细颗粒物标准与风险不对应问题，认为要改成按物质组成来设立标准，科学上没问题但测量上成本可能就高了。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c04617

题目：Redefining Clean Air: From Mass to Component-Adjusted PM2.5 Standards

这篇文章对比了澳大利亚处方药数据库与废水中检出的芬太尼和羟考酮的使用趋势，并评估二者的一致性，证明了在澳大利亚实施更严格的处方管制后，芬太尼和羟考酮的使用量呈下降趋势，这种源汇双头监测评价法值得推荐。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c18126

题目：Trends of Fentanyl and Oxycodone Use in Australia (2018–2022) in National Prescription and Wastewater Data Sets

这是少见的用柱实验研究有机污染物迁移过程的研究，在连续检测到的 19 种痕量有机污染物中，有 10 种在近 300 个孔隙体积内的去除率低于 25%，这反映出生物转化有限以及可逆吸附的重要性。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c18582

题目：Fate of Trace Organic Contaminants in the Hyporheic Zone: A Laboratory-Scale Column Experiment

这是关于持久性的持续讨论，辩论双方就“伪持久性”概念进行了讨论。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c04779 https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c04779

题目：Letter to the Editor Regarding “Is Persistence a Hazard?” Response to Letter to the Editor Regarding “Is Persistence a Hazard?”

这篇文章用医疗保险理赔数据来评估调配气候适应力资源的资金分配方式，发现将医疗索赔数据与指数结合使用，比单独考虑指数更能有效地将资金分配给加州面临高温风险的社区。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c02011

题目： Characterizing Heat Health Outcomes and Informing Public Health Interventions with Medical Claims Data in California

美国最近新建数据中心大都遭到了周围居民的抵制，这篇文章讨论了数据中心用水的一些可能被忽视的场景，很有潜力成为新兴研究领域。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.6c08380

题目：Why Water Demand Is No Longer Enough: Rethinking Sustainability in AI Data Centers

这项研究关注了餐饮业底层人员的职业暴露，已知致癌物苯在厨房区域频繁检出，而多环芳烃则经常未检出，这论文的题图把人画成了狗，这在美国人看无所谓，因为狗就是家人，但放东亚就属于骂人了。

推荐人：于淼

链接：https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.est.5c18025

题目：Occupational Exposures in the Culinary Underbelly: Air Pollution in Restaurants

刻舟求剑

2026-06-30 08:00:00

我三十出头时特别好为人师，总以为自己看到了别人看不到的东西，喜欢对别人的判断指指点点。现在快四十了，这个毛病还有，但会有意识克制说教的冲动，很多人说了也不听，说了能听的大概率自己就能想到，真需要我去戳窗户纸的情况极其罕见，而且我说的也不一定对。又到志愿填报季了，只提示一点，不要刻舟求剑。

所谓刻舟求剑，就是拿当前当地的局势判断未来全局的局势，信仰周期性理论，选专业、选工作、投资、人生决策这些都不是可以随便套周期性的，绝大多数人只选一次，根本跨不了周期，你只能做事后分析。而大多数眼下流行的所谓规律，都是70年代以来才总结出来的，为啥是70年代，那个年代至今保持着最高的全球人口出生率记录，人多了确实能涌现出规律，但人多的更直接影响是对未来确定性的需求也多了。很多规律的产生是迎合人们内在需求的，这些所谓的规律很多时候只是自我加强与实现的观点，是可能存在一条完全不同场景下的规律的。

当前流行的所谓人生经验很大一部分属于时代与地理套利，个人努力的作用有但不会多于运气。但时代与地理套利都是有窗口期的，你去听那些所谓过来人的经验，一大半都是刻舟求剑与自我陶醉。这里时代套利其实就是70年代末你有没有去高考，80年代末有没有出国，90年代末有没有下岗，00年代末有没有买房，10年代末选没选计算机，当前你是否在体制内……你可能说，很多事也需要前期积累或能力支持，没错，从70年代往后的50年是国内老登们整体对自己能力自信心最高的时代，是一个可以放心相信天道酬勤的时代。但回看历史，勤奋更多时候是辉格党人给自己写的注脚，大量有同样努力水平的人根本没机会去回顾自己的勤奋。

地理套利也是很多人装不知道或没意识到的。过去50年，你只要出生在大城市，你的机会就是要比同龄人多，你要是出生在发达国家，大概率你会意识不到自己的资源有多丰富。相反，要是出生在乡村，你可能会经历很多大开眼界的时刻，也可能完全就走不出自己家门外20公里，而后者在过去几千年都是常态，你要是生在西非，搞不好10岁前就得摸枪打军阀战争了。但凡有过海外旅居经历的人都会意识到，很多人的起点就是另一些人的终点，美国人很多退休了算算账就搬到泰国、拉美或西班牙了，因为他们退休金在那边有更高购买力，我估计后面很多一线城市打拼到退休的人多半也会去考察二线三线城市来养老，这就是典型地理套利。年轻人叫这个数码游民，但这部分拿一线城市工资到二三线城市游荡的机会不一定适合所有人。

依赖时代套利与地理套利，两个智商类似的人会面临完全不同的人生，一个完成资本原始积累后早早退休，另一个可能反复被时代与当地生活成本收割，此时你去听他们的建议，大概率是两类：一类叫做早知道，一类叫做悔不该。本质上他们建议里排除掉不可复现的个人际遇后，剩下的最有用的就是让你也去参与时代与地理套利，只是当前这个时代，鸡娃真不如鸡爹鸡妈，因为娃根本就没有上桌讨论时代与地理的资本与资格。要特别警惕那些言之凿凿的断言，大概率是掺了个人路径依赖。考试有标准答案，但人怎么过不是一个需要精细规划的项目，不然活的太累了，一辈子优化选择会活成机器人的。

这里最大问题不是上大学该学什么，而是教育定位现在正在变。教育系统干的不只是传授知识，它还在给劳动力市场提供一套大家共同承认的排序机制。学历不只是能力信号，它是社会摩擦力最小的筛选工具——HR不需要真正评估你，看学校就够了。一旦AI让这个信号失去可信度，替代品是什么？没有现成答案。历史上这种叙事崩过一次的地方可以参考。美国1980年代制造业外迁之后，大学学历被强行推销为唯一出路，结果是一代人背着学贷进入了根本不需要那张文凭的就业市场。现在部分行业已经在悄悄去学历化，但替代的筛选机制是什么？作品集、技能认证、各类证书——这些东西的可信度极度依赖品牌，而品牌的建立需要时间，中间那段真空期就是乱套。中国这个问题更复杂，因为高考和学历系统还承载着社会公平叙事的功能，它崩的政治成本更高。所以它可能不是快速崩塌，而是慢慢空心化——文凭还在，含金量悄悄稀释，大家心知肚明但没有人正式宣布游戏规则变了。没有办法绕开，也没有一个干净的"等真空过去再出手"的时间窗口。新的排序叙事不会有人颁布，它会在不同行业、不同地区、不同雇主之间碎片化地摸索出来，然后慢慢有几套跑出来被更大范围接受。这个过程可能要二三十年。我们大概率就是活在这二三十年里的人。我同样也不推荐任何需要读硕士博士的专业，学历本身价值已经没法在企业形成有效雇佣信号了。但我并不担心还是会有很多人走学术，要是在一片反对声中选了做学术，八成真适合做学术。

当前最不刻舟求剑的职业路径是啥我不知道，但排斥机器改进的体力活例如护理、电工、水管工甚至算命跟心理咨询这些需要照顾情感的服务业大概率还会存在很久且很难被技术提高效率，这意味着这些行业会不断涨价。但另一个当前很多人追逐的体制内公务员我并不看好，因为已经被大众追逐出溢价了。但所有体制内工作里参军是一个被严重低估的例子，国家通过现金补贴或体制安置，在经济上补偿了青年服役耽误的增值窗口期。一个二十多岁快三十的人手里拿着几十万的转业金或免费上大学的资格或四十多岁开始就发足额退休金是足够实现阶层跨越的。这两个方向是我最近研究美国财政开支才发现的，医疗护理与退伍军人占比特别高且压不下去。

志愿填报辅导这个刻舟求剑的活我希望尽早进入历史垃圾堆，选专业本就应该是个自己决定的随性的事，这个活其实就是贩卖确定性还不包售后的生意，假设明天外星人入侵地球，会问你啥专业吗？而生活中跟外星人类似的存在怕是比天上的星星还多。

当然我也是在刻舟求剑。

Miao Yu | 于淼修改