小麦比大米营养价值高吗

1、从含量和质量上来说：含量上小麦比米多一些，但是质量上，却是小麦比米差一些。因为，小麦中含有40%的“醇溶谷蛋白”，但其中严重缺乏人体必需氨基酸——赖氨酸;而米中“醇溶谷蛋白”的含量低于20%，但是米蛋白的生物价值高且在常见的谷类中是比较高如此。

2、从维生素上来说：小麦中含有较多的维生素B1，因此以小麦为主食的人的。是不容易患脚气病的;而稻米中维生素B1的含量只有小麦的一半左右，精白处理后含量更低。如果仅以精白米饭为主食，不吃豆类薯类，菜肴又不丰富，很容易因为维生素B1缺乏而罹患脚气病。

3、从矿物质的含量来说：小麦在钙、磷、钾、镁几个项目上都占有明显的优势，而稻米在锌、铜、锰等项目上更胜一筹。

4、从酸碱平衡来说：精白米面都是成酸性食物，但精白米的成酸性要高于精白面粉。所以如果将精白米饭做为主食，需要配合更多的蔬菜水果，但是呢，现代人慢慢注重生活品质，喜欢吃现碾胚芽米饭的人越来越多，淘洗后胚芽米偏碱性，营养全面，有利于人体肠胃的吸收。

5、大米和小麦具体的营养价值与它们的品种、产地、加工的精度、烹调的方法都有很大的关系。大米呢，推荐大家DIY胚芽米，倒入稻谷在家现碾胚芽米或在小区、商超去买稻诚物联网胚芽活米机现碾的胚芽米。

1 大数据兴起预示逗信息时代地进入新阶段
11 看待大数据要有历史性的眼光
信息时代是相对于农业和工业时代而言的一段相当长的时间。不同时代的生产要素和社会发展驱动力有明显差别。信息时代的标志性技术发明是数字计算机、集成电路、光纤通信和互联网（万维网）。尽管媒体上大量出现逗大数据时代地的说法，但大数据、云计算等新技术目前还没有出现与上述划时代的技术发明可媲美的技术突破，难以构成一个超越信息时代的新时代。信息时代可以分成若干阶段，大数据等新技术的应用标志着信息社会将进入一个新阶段。
考察分析100年以上的历史长河可以发现，信息时代与工业时代的发展规律有许多相似之处。电气化时代与信息时代生产率的提高过程惊人地相似。都是经过20~30年扩散储备之后才有明显提高，分界线分别是1915年和1995年。笔者猜想，信息技术经过几十年的扩散储备后，21世纪的前30年可能是信息技术提高生产率的黄金时期。
12 从逗信息时代新阶段地的高度认识逗大数据地
中国已开始进入信息时代，但许多人的思想还停留在工业时代。经济和科技工作中出现的许多问题，其根源是对时代的认识不到位。18-19世纪中国落后挨打，根源是满清政府没有认识到时代变了，我们不能重犯历史性的错误。
中央提出中国进入经济逗新常态地以后，媒体上有很多讨论，但多数是为经济增速降低做解释，很少有从时代改变的角度论述逗新常态地的文章。笔者认为，经济新常态意味着中国进入了以信息化带动新型工业化、城镇化和农业现代化的新阶段，是经济和社会管理的跃迁，不是权宜之计，更不是倒退。
大数据、移动互联网、社交网络、云计算、物联网等新一代信息技术构成的IT架构逗第三平台地是信息社会进入新阶段的标志，对整个经济的转型有引领和带动作用。媒体上经常出现的互联网、创客、逗第二次机器革命地、逗工业40地等都与大数据和云计算有关。大数据和云计算是新常态下提高生产率的新杠杆，所谓创新驱动发展就是主要依靠信息技术促进生产率的提高。
13 大数据可能是中国信息产业从跟踪走向引领的突破口
中国的大数据企业已经有相当好的基础。全球十大互联网服务企业中国占有4席（阿里巴巴、腾讯、百度和京东），其他6个Top10 互联网服务企业全部是美国企业，欧洲和日本没有互联网企业进入Top10。这说明中国企业在基于大数据的互联网服务业务上已处于世界前列。在发展大数据技术上，我国有可能改变过去30年技术受制于人的局面，在大数据应用上中国有可能在全世界起到引领作用。
但是，企业的规模走在世界前列并不表示我国在大数据技术上领先。实际上，国际上目前流行的大数据主流技术没有一项是我国开创的。开源社区和众包是发展大数据技术和产业的重要途径，但我们对开源社区的贡献很小，在全球近万名社区核心志愿者中，我国可能不到200名。我们要吸取过去基础研究为企业提供核心技术不够的教训，加强大数据基础研究和前瞻技术研究，努力攻克大数据核心和关键技术。
2 理解大数据需要上升到文化和认识论的高度
21 数据文化是一种先进文化
数据文化的本质是尊重客观世界的实事求是精神，数据就是事实。重视数据就是强调用事实说话、按理性思维的科学精神。中国人的传统习惯是定性思维而不是定量思维。目前许多城市在开展政府数据开放共享工作，但是发现多数老百姓对政府要开放的数据并不感兴趣。要让大数据走上健康的发展轨道，首先要大力弘扬数据文化。本文讲的数据文化不只是大数据用于文艺、出版等文化产业，而是指全民的数据意识。全社会应认识到：信息化的核心是数据，只有政府和大众都关注数据时，才能真正理解信息化的实质；数据是一种新的生产要素，大数据的利用可以改变资本和土地等传统要素在经济中的权重。
有人将逗上帝与数据共舞地归纳为美国文化的特点之一，说的是美国人既有对神的诚意，又有通过数据求真的理性。美国从镀金时代到进步主义时期完成了数据文化的思维转变，南北战争之后人口普查的方法被应用到很多领域，形成了数据预测分析的思维方式。近百年来美国和西方各国的现代化与数据文化的传播渗透有密切关系，我国要实现现代化也必须强调数据文化。
提高数据意识的关键是要理解大数据的战略意义。数据是与物质、能源一样重要的战略资源，数据的采集和分析涉及每一个行业，是带有全局性和战略性的技术。从硬技术到软技术的转变是当今全球性的技术发展趋势，而从数据中发现价值的技术正是最有活力的软技术，数据技术与数据产业的落后将使我们像错过工业革命机会一样延误一个时代。
22 理解大数据需要有正确的认识论
历史上科学研究是从逻辑演绎开始的，欧几里得几何的所有定理可从几条公理推导出来。从伽利略和牛顿开始，科学研究更加重视自然观察和实验观察，在观察基础上通过归纳方法提炼出科学理论，逗科学始于观察地成为科学研究和认识论的主流。经验论和唯理论这两大流派都对科学的发展做出过重大贡献，但也暴露出明显的问题，甚至走入极端。理性主义走向极端就成为康德所批判的独断主义，经验主义走入极端就变成怀疑论和不可知论。
20世纪30年代，德国哲学家波普尔提出了被后人称为逗证伪主义地的认识论观点，他认为科学理论不能用归纳法证实，只能被试验发现的反例逗证伪地，因而他否定科学始于观察，提出逗科学始于问题地的著名观点[3]。证伪主义有其局限性，如果严格遵守证伪法则，万有引力定律、原子论等重要理论都可能被早期的所谓反例扼杀。但逗科学始于问题地的观点对当前大数据技术的发展有指导意义。
大数据的兴起引发了新的科学研究模式：逗科学始于数据地。从认识论的角度看，大数据分析方法与逗科学始于观察地的经验论较为接近，但我们要牢记历史的教训，避免滑入否定理论作用的经验主义泥坑。在强调逗相关性地的时候不要怀疑逗因果性地的存在；在宣称大数据的客观性、中立性的时候，不要忘了不管数据的规模如何，大数据总会受制于自身的局限性和人的偏见。不要相信这样的预言：逗采用大数据挖掘，你不需要对数据提出任何问题，数据就会自动产生知识地。面对像大海一样的巨量数据，从事数据挖掘的科技人员最大的困惑是，我们想捞的逗针地是什么看这海里究竟有没有逗针地看也就是说，我们需要知道要解决的问题是什么。从这个意义上讲，逗科学始于数据地与逗科学始于问题地应有机地结合起来。
对逗原因地的追求是科学发展的永恒动力。但是，原因是追求不完的，人类在有限的时间内不可能找到逗终极真理地。在科学的探索途中，人们往往用逗这是客观规律地解释世界，并不立即追问为什么有这样的客观规律。也就是说，传统科学并非只追寻因果性，也可以用客观规律作为结论。大数据研究的结果多半是一些新的知识或新的模型，这些知识和模型也可以用来预测未来，可以认为是一类局部性的客观规律。科学史上通过小数据模型发现一般性规律的例子不少，比如开普勒归纳的天体运动规律等；而大数据模型多半是发现一些特殊性的规律。物理学中的定律一般具有必然性，但大数据模型不一定具有必然性，也不一定具有可演绎性。大数据研究的对象往往是人的心理和社会，在知识阶梯上位于较高层，其自然边界是模糊的，但有更多的实践特征。大数据研究者更重视知行合一，相信实践论。大数据认识论有许多与传统认识论不同的特点，我们不能因其特点不同就否定大数据方法的科学性。大数据研究挑战了传统认识论对因果性的偏爱，用数据规律补充了单一的因果规律，实现了唯理论和经验论的数据化统一，一种全新的大数据认识论正在形成。
3 正确认识大数据的价值和效益
31 大数据的价值主要体现为它的驱动效应
人们总是期望从大数据中挖掘出意想不到的逗大价值地。实际上大数据的价值主要体现在它的驱动效应，即带动有关的科研和产业发展，提高各行各业通过数据分析解决困难问题和增值的能力。大数据对经济的贡献并不完全反映在大数据公司的直接收入上，应考虑对其他行业效率和质量提高的贡献。大数据是典型的通用技术，理解通用技术要采用逗蜜蜂模型地：蜜蜂的效益主要不是自己酿的蜂蜜，而是蜜蜂传粉对农业的贡献。
电子计算机的创始人之一冯·诺依曼曾指出：逗在每一门科学中，当通过研究那些与终极目标相比颇为朴实的问题，发展出一些可以不断加以推广的方法时，这门学科就得到了巨大的进展。地我们不必天天期盼奇迹出现，多做一些逗颇为朴实地的事情，实际的进步就在扎扎实实的努力之中。媒体喜欢宣传一些令人惊奇的大数据成功案例，对这些案例我们应保持清醒的头脑。据Intel中国研究院首席工程师吴甘沙在一次报告中透露，所谓逗啤酒加尿布地的数据挖掘经典案例，其实是Teradata公司一位经理编出来的逗故事地，历史上并没有发生过[4]。即使有这个案例，也不说明大数据分析本身有什么神奇，大数据中看起来毫不相关的两件事同时或相继出现的现象比比皆是，关键是人的分析推理找出为什么两件事物同时或相继出现，找对了理由才是新知识或新发现的规律，相关性本身并没有多大价值。
有一个家喻户晓的寓言可以从一个角度说明大数据的价值：一位老农民临终前告诉他的3个儿子，他在他家的地中埋藏了一罐金子，但没有讲埋在哪里。
他的儿子们把他家所有的地都深挖了一遍，没有挖到金子，但由于深挖了土地，从此庄稼收成特别好。数据收集、分析的能力提高了，即使没有发现什么普适的规律或令人完全想不到的新知识，大数据的价值也已逐步体现。
32 大数据的力量来自逗大成智慧地
每一种数据来源都有一定的局限性和片面性，只有融合、集成各方面的原始数据，才能反映事物的全貌。事物的本质和规律隐藏在各种原始数据的相互关联之中。不同的数据可能描述同一实体，但角度不同。对同一个问题，不同的数据能提供互补信息，可对问题有更深入的理解。因此在大数据分析中，汇集尽量多种来源的数据是关键。
数据科学是数学（统计、代数、拓扑等）、计算机科学、基础科学和各种应用科学融合的科学，类似钱学森先生提出的逗大成智慧学地[5]。钱老指出：逗必集大成，才能得智慧地。大数据能不能出智慧，关键在于对多种数据源的集成和融合。IEEE计算机学会最近发布了2014年的计算机技术发展趋势预测报告，重点强调逗无缝智慧（seamless intelligence）地。发展大数据的目标就是要获得协同融合的逗无缝智慧地。单靠一种数据源，即使数据规模很大，也可能出现逗瞎子摸象地一样的片面性。数据的开放共享不是锦上添花的工作，而是决定大数据成败的必要前提。
大数据研究和应用要改变过去各部门和各学科相互分割、独立发展的传统思路，重点不是支持单项技术和单个方法的发展，而是强调不同部门、不同学科的协作。数据科学不是垂直的逗烟囱地，而是像环境、能源科学一样的横向集成科学。
33 大数据远景灿烂，但近期不能期望太高
交流电问世时主要用作照明，根本想象不到今天无处不在的应用。大数据技术也一样，将来一定会产生许多现在想不到的应用。我们不必担心大数据的未来，但近期要非常务实地工作。人们往往对近期的发展估计过高，而对长期的发展估计不足。Gartner公司预测，大数据技术要在5~10年后才会成为较普遍采用的主流技术，对发展大数据技术要有足够的耐心。
大数据与其他信息技术一样，在一段时间内遵循指数发展规律。指数发展的特点是，从一段历史时期衡量（至少30年），前期发展比较慢，经过相当长时间（可能需要20年以上）的积累，会出现一个拐点，过了拐点以后，就会出现爆炸式的增长。但任何技术都不会永远保持逗指数性地增长，一般而言，高技术发展遵循Gartner公司描述的技术成熟度曲线（hype cycle），最后可能进入良性发展的稳定状态或者走向消亡。
需要采用大数据技术来解决的问题往往都是十分复杂的问题，比如社会计算、生命科学、脑科学等，这些问题绝不是几代人的努力就可以解决的。宇宙经过百亿年的演化，才出现生物和人类，其复杂和巧妙堪称绝伦，不要指望在我们这一代人手中就能彻底揭开其奥妙。展望数百万年甚至更长远的未来，大数据技术只是科学技术发展长河中的一朵浪花，对10~20年大数据研究可能取得的科学成就不能抱有不切实际的幻想。
4 从复杂性的角度看大数据研究和应用面临的挑战
大数据技术和人类探索复杂性的努力有密切关系。20世纪70年代，新三论（耗散结构论、协同论、突变论）的兴起对几百年来贯穿科学技术研究的还原论发起了挑战。1984年盖尔曼等3位诺贝尔奖得主成立以研究复杂性为主的圣菲研究所，提出超越还原论的口号，在科技界掀起了一场复杂性科学运动。虽然雷声很大，但30年来并未取得预期的效果，其原因之一可能是当时还没有出现解决复杂性的技术。
集成电路、计算机与通信技术的发展大大增强了人类研究和处理复杂问题的能力。大数据技术将复杂性科学的新思想发扬光大，可能使复杂性科学得以落地。复杂性科学是大数据技术的科学基础，大数据方法可以看作复杂性科学的技术实现。大数据方法为还原论与整体论的辩证统一提供了技术实现途径。大数据研究要从复杂性研究中吸取营养，从事数据科学研究的学者不但要了解20世纪的逗新三论地，可能还要学习与超循环、混沌、分形和元胞自动机等理论有关的知识，扩大自己的视野，加深对大数据机理的理解。
大数据技术还不成熟，面对海量、异构、动态变化的数据，传统的数据处理和分析技术难以应对，现有的数据处理系统实现大数据应用的效率较低，成本和能耗较大，而且难以扩展。这些挑战大多来自数据本身的复杂性、计算的复杂性和信息系统的复杂性。
41 数据复杂性引起的挑战
图文检索、主题发现、语义分析、情感分析等数据分析工作十分困难，其原因是大数据涉及复杂的类型、复杂的结构和复杂的模式，数据本身具有很高的复杂性。目前，人们对大数据背后的物理意义缺乏理解，对数据之间的关联规律认识不足，对大数据的复杂性和计算复杂性的内在联系也缺乏深刻理解，领域知识的缺乏制约了人们对大数据模型的发现和高效计算方法的设计。形式化或定量化地描述大数据复杂性的本质特征及度量指标，需要深入研究数据复杂性的内在机理。人脑的复杂性主要体现在千万亿级的树突和轴突的链接，大数据的复杂性主要也体现在数据之间的相互关联。理解数据之间关联的奥秘可能是揭示微观到宏观逗涌现地规律的突破口。大数据复杂性规律的研究有助于理解大数据复杂模式的本质特征和生成机理，从而简化大数据的表征，获取更好的知识抽象。为此，需要建立多模态关联关系下的数据分布理论和模型，理清数据复杂度和计算复杂度之间的内在联系，奠定大数据计算的理论基础。
42 计算复杂性引起的挑战
大数据计算不能像处理小样本数据集那样做全局数据的统计分析和迭代计算，在分析大数据时，需要重新审视和研究它的可计算性、计算复杂性和求解算法。大数据样本量巨大，内在关联密切而复杂，价值密度分布极不均衡，这些特征对建立大数据计算范式提出了挑战。对于PB级的数据，即使只有线性复杂性的计算也难以实现，而且，由于数据分布的稀疏性，可能做了许多无效计算。
传统的计算复杂度是指某个问题求解时需要的时间空间与问题规模的函数关系，所谓具有多项式复杂性的算法是指当问题的规模增大时，计算时间和空间的增长速度在可容忍的范围内。传统科学计算关注的重点是，针对给定规模的问题，如何逗算得快地。而在大数据应用中，尤其是流式计算中，往往对数据处理和分析的时间、空间有明确限制，比如网络服务如果回应时间超过几秒甚至几毫秒，就会丢失许多用户。大数据应用本质上是在给定的时间、空间限制下，如何逗算得多地。从逗算得快地到逗算得多地，考虑计算复杂性的思维逻辑有很大的转变。所谓逗算得多地并不是计算的数据量越大越好，需要探索从足够多的数据，到刚刚好的数据，再到有价值的数据的按需约简方法。
基于大数据求解困难问题的一条思路是放弃通用解，针对特殊的限制条件求具体问题的解。人类的认知问题一般都是NP难问题，但只要数据充分多，在限制条件下可以找到十分满意的解，近几年自动驾驶汽车取得重大进展就是很好的案例。为了降低计算量，需要研究基于自举和采样的局部计算和近似方法，提出不依赖于全量数据的新型算法理论，研究适应大数据的非确定性算法等理论。
43 系统复杂性引起的挑战
大数据对计算机系统的运行效率和能耗提出了苛刻要求，大数据处理系统的效能评价与优化问题具有挑战性，不但要求理清大数据的计算复杂性与系统效率、能耗间的关系，还要综合度量系统的吞吐率、并行处理能力、作业计算精度、作业单位能耗等多种效能因素。针对大数据的价值稀疏性和访问弱局部性的特点，需要研究大数据的分布式存储和处理架构。
大数据应用涉及几乎所有的领域，大数据的优势是能在长尾应用中发现稀疏而珍贵的价值，但一种优化的计算机系统结构很难适应各种不同的需求，碎片化的应用大大增加了信息系统的复杂性，像昆虫种类一样多（500多万种）的大数据和物联网应用如何形成手机一样的巨大市场，这就是所谓逗昆虫纲悖论地[6]。为了化解计算机系统的复杂性，需要研究异构计算系统和可塑计算技术。
大数据应用中，计算机系统的负载发生了本质性变化，计算机系统结构需要革命性的重构。信息系统需要从数据围着处理器转改变为处理能力围着数据转，关注的重点不是数据加工，而是数据的搬运；系统结构设计的出发点要从重视单任务的完成时间转变到提高系统吞吐率和并行处理能力，并发执行的规模要提高到10亿级以上。构建以数据为中心的计算系统的基本思路是从根本上消除不必要的数据流动，必要的数据搬运也应由逗大象搬木头地转变为逗蚂蚁搬大米地。
5 发展大数据应避免的误区
51 不要一味追求逗数据规模大地
大数据主要难点不是数据量大，而是数据类型多样、要求及时回应和原始数据真假难辨。现有数据库软件解决不了非结构化数据，要重视数据融合、数据格式的标准化和数据的互 *** 作。采集的数据往往质量不高是大数据的特点之一，但尽可能提高原始数据的质量仍然值得重视。脑科学研究的最大问题就是采集的数据可信度差，基于可信度很差的数据难以分析出有价值的结果。
一味追求数据规模大不仅会造成浪费，而且效果未必很好。多个来源的小数据的集成融合可能挖掘出单一来源大数据得不到的大价值。应多在数据的融合技术上下功夫，重视数据的开放与共享。所谓数据规模大与应用领域有密切关系，有些领域几个PB的数据未必算大，有些领域可能几十TB已经是很大的规模。
发展大数据不能无止境地追求逗更大、更多、更快地，要走低成本、低能耗、惠及大众、公正法治的良性发展道路，要像现在治理环境污染一样，及早关注大数据可能带来的逗污染地和侵犯隐私等各种弊端。
52 不要逗技术驱动地，要逗应用为先地
新的信息技术层出不穷，信息领域不断冒出新概念、新名词，估计继逗大数据地以后，逗认知计算地、逗可穿戴设备地、逗机器人地等新技术又会进入炒作高峰。我们习惯于跟随国外的热潮，往往不自觉地跟着技术潮流走，最容易走上逗技术驱动地的道路。实际上发展信息技术的目的是为人服务，检验一切技术的唯一标准是应用。我国发展大数据产业一定要坚持逗应用为先地的发展战略，坚持应用牵引的技术路线。技术有限，应用无限。各地发展云计算和大数据，一定要通过政策和各种措施调动应用部门和创新企业的积极性，通过跨界的组合创新开拓新的应用，从应用中找出路。
53 不能抛弃逗小数据地方法
流行的逗大数据地定义是：无法通过目前主流软件工具在合理时间内采集、存储、处理的数据集。这是用不能胜任的技术定义问题，可能导致认识的误区。按照这种定义，人们可能只会重视目前解决不了的问题，如同走路的人想踩着自己身前的影子。其实，目前各行各业碰到的数据处理多数还是逗小数据地问题。我们应重视实际碰到的问题，不管是大数据还是小数据。
统计学家们花了200多年，总结出认知数据过程中的种种陷阱，这些陷阱不会随着数据量的增大而自动填平。大数据中有大量的小数据问题，大数据采集同样会犯小数据采集一样的统计偏差。Google公司的流感预测这两年失灵，就是由于搜索推荐等人为的干预造成统计误差。
大数据界流行一种看法：大数据不需要分析因果关系、不需要采样、不需要精确数据。这种观念不能绝对化，实际工作中要逻辑演绎和归纳相结合、白盒与黑盒研究相结合、大数据方法与小数据方法相结合。
54 要高度关注构建大数据平台的成本
目前全国各地都在建设大数据中心，吕梁山下都建立了容量达2 PB以上的数据处理中心，许多城市公安部门要求存储3个月以上的高清监控录像。这些系统的成本都非常高。数据挖掘的价值是用成本换来的，不能不计成本，盲目建设大数据系统。什么数据需要保存，要保存多少时间，应当根据可能的价值和所需的成本来决定。大数据系统技术还在研究之中，美国的E级超级计算机系统要求能耗降低1 000倍，计划到2024年才能研制出来，用现在的技术构建的巨型系统能耗极高。
我们不要攀比大数据系统的规模，而是要比实际应用效果，比完成同样的事消耗更少的资源和能量。先抓老百姓最需要的大数据应用，因地制宜发展大数据。发展大数据与实现信息化的策略一样：目标要远大、起步要精准、发展要快速。

当然不同意。
说这话的人太片面，也没过过大脑，纯粹是胡闹。理由如下:
古诗词作为传统文化的一个重要载体，她不仅生活在过去，而且一直绵延至今，其优秀的作品更是不胜枚举。传统文化的载体一直都是多种多样的，能在历史潮流里脱颖而出，本就是一种不凡。
孩子们刚接触诗词肯定是陌生的，因为时代换了，文字也变了，这是客观存在的，但我们不能就此而止步，相反地，更应该去鼓励他们学习。
我个人认为，诗词是一种怀揣美好的礼物，尤其是在这个“物欲横流”的时代，它更加弥足珍贵。孩子们学习诗词，不是为了记得多少，能道出多少“大道理”，或者在考试上做点“欲上西楼强说愁”的答案，而是引导一种兴趣，种下一颗种子，等他长大，等它发芽。
人的一生是漫长的，而在童年的他们有着父母伙伴，又因为认知不够，很少会体会灵魂的孤独。当他长大的那会，当他孤独的那刹，当他失意的那时，诗词这种美好希冀品就会发芽，它会以全新的面貌进入他的身体。
在冬天时候，他会想着春天的芬芳;面朝着汹涌澎湃的大海，他的思绪却落在了海子的春暖花开;坐在温暖的屋子里，他依然不忘世事的艰辛。
余光中信里有这么一段话:“当你童年，我们讲英雄的故事给你听，并不是要你一定成为英雄，而是希望你具有纯正的品格；当你少年，我们让你接触诗歌、绘画、音乐，是为了让你的心灵填满高尚的情趣。这些高尚的情趣会支撑你的一生，使你在最严酷的冬天也不会忘记玫瑰的芳香。”
就是这么个理。
要说与时俱进，在未来的物联网、机器人的时代里，诗词这门古老的艺术才是不可替代，不可或缺。

载人航天

网络配图

9月22日18时许，天舟一号货运飞船受控离轨。至此，中国载人航天工程第二步任务全部完成，阔步迈进“空间站时代”。

党的十八大以来，中国载人航天相继取得了神舟十号应用性首飞、长征七号首飞、天宫二号稳定运行、神舟十一号航天员中期驻留、神州十一号与天宫二号对接、天舟一号推进剂顺利补加等一系列成就。一次次“中国高度”的刷新，彰显着国家工程的神圣和荣光。

蛟龙号探海

蛟龙号作为我国正在应用的唯一一艘深海载人潜水器，在探索深海中有重要作用。下潜深度是国家深海探索能力的象征，在世界科考作业型载人潜水器中，只有蛟龙号能达到7000米的工作深度。

单口径射电望远镜

作为世界最大单口径射电望远镜，FAST的建成将中国天文学研究推向了一个更为深入的世界：它开创了建造巨型望远镜的新模式，具有自主知识产权，被认为能在未来10至20年内保持世界一流地位。它将推动我国天线制造技术、微波电子技术、并联机器人、大跨度结构等高新技术的发展。

超级计算机

每秒93亿亿次！这是“神威·太湖之光”的浮点运算速度。2017年6月，在德国发布的最新一期全球超级计算机500强榜单中，“神威·太湖之光”凭借这一“超级速度”第三次出现在榜单榜首位置，实现三连冠。

去年11月，基于“神威·太湖之光”，我国科研团队完成的“千万核可扩展大气动力学全隐式模拟”应用项目获得了2016年超级计算机应用领域最高奖——“戈登·贝尔”奖，成为我国高性能计算发展史上的里程碑。

三代核电技术

今年8月16日，我国自主研制的三代核电技术、国家大型先进压水堆重大专项CAP1400示范项目1号机组主管道热段A弯管完成，弯曲半径和弯曲角度符合设计要求。CAP1400成功研发，拥有自主知识产权，实现了我国三代核电技术自主化，综合性能达到全球领先水平。

世界首颗量子科学实验卫星“墨子号”

2016年8月16日，我国成功发射世界首颗量子科学实验卫星“墨子号”。量子保密通信是目前人类唯一已知的不可窃听、不可破译的无条件安全的通信方式。

近年来，中国科技大学潘建伟教授领衔的量子通信团队在该领域相继取得一系列重大突破，开启了全球化量子通信、空间量子物理学和量子引力实验检验的大门，为我国在国际上抢占了量子科技创新制高点，成为国际同行的标杆，实现了从“并跑”到“领跑”的转变。

北斗卫星导航系统

北斗卫星导航系统是全球四大卫星导航系统之一，也使我国成为继美、俄之后世界上第三个拥有自主卫星导航系统的国家。

自2012年北斗卫星导航系统实现区域组网并投入运行以来，北斗系统的性能指标稳中有升，可以为用户提供与美国GPS性能相当的高质量导航定位服务。北斗系统已名声在外，是国际海事组织认可和国际移动通信标准支持的全球卫星导航系统。在2020年形成全球服务能力后，将成为世界一流的全球卫星导航系统。

国产大飞机C919

C919首飞成功标志着我国大型客机项目取得重大突破，我国成为世界上少数几个拥有研制大型客机能力的国家。C919是我国首款完全按照国际适航标准和主流市场需求研制的干线飞机，被认为有望在全球民用干线飞机制造领域打破波音和空客垄断的局面。而通过大飞机等多维度战略发展平台，“中国创造”已经在跟全球顶尖创新体系对标。

无人驾驶

“这台车安装了‘眼睛’和‘大脑’。‘眼睛’是传感器，在车顶旋转的‘帽子’是64线激光雷达，是传感器的一部分。005秒就能扫描周边120米的距离，能360度感知路上物体的远近深浅，比人眼精确多了。”技术人员说，“大脑”是无人驾驶汽车的核心技术，能根据实时感知的环境信息和高精度地图，预测周边车辆与行人的行为和意图，为汽车提供自动驾驶整体解决方案。

3D打印

“自从有了3D打印机，自己的一些小物件，比如笔筒、名片盒，对精度要求不是太高的，全部都可以由打印机解决。甚至婚戒盒，也是打印的。”

技术人员介绍说，目前的3D打印机主要分为桌面级和工业级，前者以民用为主，后者偏向工业应用。在工业上，3D打印多以铝合金、钛合金等作为原料，在智能制造、工业设计、航天、医疗、教育等领域应用前景广泛。

刷脸支付

把脸凑近，“滴”一声，你就付完钱可以走人了。刷脸支付的实现是基于人工智能的人脸识别技术，目前支付宝的人脸识别准确率已远超肉眼，且能够克服光线、表情、化妆、年龄甚至是整容的技术障碍。其独创的活体检测算法则能判断采集到的人脸信息是否为照片、视频等冒充。

此外，人脸等生物识别信息，不仅能认证身份，结合人工智能分析，还能帮人们进行贷款理财，能精确实现身份认证，在降低网贷审核成本同时，还能提高效率和风控能力。

智能家居

随着物联网、大数据、人工智能的蓬勃发展，越来越多的智能家居应用场景已走进人们的生活。新买的大米，扫一下条形码，智能电饭煲就能匹配相应的煮法，多种加热方案让众口不再难调。傍晚一进家门，迎接你的也不再是黑洞洞的屋子，而是开门瞬间便已亮起的灯光、舒适的温度，甚至还有你所钟爱的歌曲。网购语音下单，买东西成了“一句话的事儿”，电视猜你喜欢，娱乐可以“商量着来”。最后，无需布线的墙壁开关让你躲在被窝里就能一键关灯，安心入梦。

随着以消费拉动内需刺激中国经济进一步中高速增长，提高第三产业比重和增加服务产出成了近年的工作重点。大家能看到实体行业和传统行业的尴尬现状，普遍感觉越来越不景气，生意难做，而另一方面，移动互联网普及和物联网的快速发展，有着雄厚资本实力的电商不断地席卷扫荡，对所有中小企业生产、商业和 社会 消费都产生了深刻影响。

试想一下，如果实体行业都关闭了，只剩下电商，会是一种什么状况？以下为三个表现。

基本生活物资供应紧张

以目前国内庞大的市场规模和内需看，假设实体经济中的所有行业都关闭了，势必造成基本生活品供应紧张，首先是库存有效，大米、食用油、菜蔬等必需品快速消耗殆尽，其次石油、水电气、制造加工、交运等停滞减少，综合因素看最终结果是只能维持1-3个月，整个 社会 商品流通进入“坐吃山空”的末端紧张阶段，重要基础产业领域进入到类似被战争摧毁的状态。

电商平台瞬间崩溃

以国内几大电商的基本模式为例，不管是生产商还是代理商，或销售商，都控制着AB端，对于以终端竞争（C端消费者）致胜的新技术新媒介，电商平台如果失去前端环节和供应，势必让由集生产、经营、消费为一体的电商平台瞬间失去生存价值，提供服务和支持的利益共同体失去基本意义。

马斯洛的基本需求论，以实现底层需求的商品消费为核心目标，电商提供的现代 科技 条件下的产品和服务，在其技术产品的本质优势与综合多元性下，被瓦解和剥离。所以说在更新的计算机技术支持中的商务活动，离不开基本的前后两个终端。

经济活动停滞或混乱

假设物质保障类生产不能自足，什么都靠进口，在我国这样超大规模的现实下，将导致产业结构畸形、发展失衡，甚至被外部势力 *** 纵的可能性大增。实体行业全部关闭，不言而喻，势必导致连锁反应，物价飞涨，金融动荡，人心惶惶，经济危机、国力下降。当然，这样的情形不会出现，这是违背科学发展观的基本要求，就会严重阻碍实现中国特色 社会 主义现代化建设的强国目标。

综上所述，我们看到，实体经济和电商在 社会 基本经济活动和商业流通中的基本关系及逻辑，有助于理解实体经济的首要价值。最近几年，服务经济时代已来临，虚拟经济快速增长， 社会 经济活动“脱实向虚”倾向明显，国家为经济 健康 可持续发展，不断下大力、出政策，大力支持实体经济。中国作为世界经济增长最重要的引擎，必须加快工业化步伐，有力提升和强化实体经济的竞争力，而不是削弱实体经济的地位和作用。

今天就和大家分享交流这么些，感谢阅读。

1、“两d一星”（1964—1970）1964年第一颗原子d爆炸成功，1967年第一颗氢d爆炸成功，再到1970年第一颗人造卫星成功进入太空轨道，中国人民在攀登现代科学高峰的征途上创造了奇迹，宣告中国进入了航空时代。两d一星被载入了史册。

2、自行研制人工合成牛胰岛素（1965）1965年，我国科学家在世界上首次破译牛胰岛素基因后，成功地人工合成了该胰岛素，这是世界上第一个人工合成的蛋白质，为人类认识生命，揭开生命的奥秘迈开了可喜的一步。过去世界普遍认为生命体是天然的，大都认为人工合成生命体是不可能的，而中国人首次让它变成了可能。

3、核能的利用（1966）1966年，中国首次发射导d核武器实验成功。1971年，中国自己制造的第一艘核潜艇下水。20世纪八十年代后，成功设计建造了秦山核电站和大亚湾核电站，随着核发电量的增加，核电将成为电力工业的主要能源。

4、杂交水稻（1973）1973年袁隆平在世界上首次育成籼型杂交水稻，之后不断努力，又成功培育出“三系杂交稻”，现在我国大江南北的农田普遍种植。杂交水稻的大面积推广应用，为我国粮食增产发挥了重要作用。印度、越南等20多个国家和地区也引种了杂交水稻，袁隆平的努力，也为解决世界粮食短缺问题作出了贡献。

5、激光照排：1974年8月，中国制定了国家重点项目“汉字信息处理工程”。北京大学从1975年开始从事其子项目“汉字精密照排系统”的研究工作，王选作为技术负责人领导这一科研项目。1978年8月，王选等研制成功“华光型计算机激光汉字编辑排版系统”。该系统是世界上第一个能用大屏幕整页编排组版中文日报的系统，实现由热排到冷排、由铅印到胶印的转变。

是的。俗话说一天一苹果，疾病远离我，苹果这一离我们生活这么近的水果，其实如今也向着智能化的方向发展了。在我们隔壁邻国——日本，整个苹果的种植和生产过程很少需要人力了，那些机器运作起来，可谓行云流水，甚至连刮皮的工序都给你包了！
这一听可是让人羡慕得不行。这么便利，想必他们的苹果一定十分便宜吧？事实正好相反，日本的苹果其实平均下来比中国还要贵上一些，这又是为什么呢？
自动化苹果的收割
日本苹果的栽培已经有130多年的历史了。像我们熟悉的“富士”苹果就来自于日本进口。如今日本苹果产业在产品研发、栽培、收获以及管理经营销售领域已经形成了一条完善的产业链，更是把自动化高科技广泛运用于农业生产中来。
这主要还跟日本当地的实际情况紧密相关。日本的东北地区受自然环境及农业风景的影响，是天然的苹果产地。
但日本社会老龄化严重，年轻人大量涌入城市，乡村劳动力严重不足，经常可以看到年迈的老爷爷在苹果园里辛勤地劳作。据统计，日本农民的平均年龄都在67岁左右，在我国，这都完全到了该退休享福的年龄了。
如何解决劳动力的问题呢？日本东北大学的研究生们就开始琢磨了：希望使用AI和机器人工程学来减少这些农户的工作，增加产量，让农业变得更酷。同时通过新科技的带动，在这些地区创造工程学和科学家的就业机会，吸引更多的年轻人来从事农业。
就单单说苹果的收割环节吧，他们就和日本多家企业联合，利用AI的深度学习能力，开发出了一款带有AI自动识别的苹果收割机器人。说是机器人，其实更像是装有采摘手臂的苹果运输车。它采摘一个苹果只需要11秒的时间，将之前的时间成本缩短了约3成以上。
机械臂安装在自动驾驶的车辆上，车上装有雷达，一边检测苹果的成熟情况，一边牵引着机械臂前进。到达之后，机械臂用不损伤果实的力量伸出手臂，抓住苹果，只用这么一扭，苹果就被采摘下来，放入设置在车辆上的收纳集装箱中，当箱子装满后，机器人会自动去腾空箱子，以便继续收获。而这项技术不仅针对苹果，像梨子也可以用这种机器人进行收割。
如何识别成熟的苹果
问题在于，这机器人怎么判断苹果熟没熟啊，万一摘下来的都是青苹果，这也卖不出去啊？
这就要利用AI的图像识别能力了。日本秋田县立大学和秋田县产业技术中心、秋田县果树试验场、株式会社奥克特莱斯等多家机构相互配合，在2019年的时候，共同研究开发了判别苹果收获适期的应用程序。
他们首先从颜色图中选出了对果实颜色判定有用的特征。除了苹果的生长状态之外，还开发了一定的判定图像修正的方法。这样一来，即使光的明暗关系以及苹果的朝向等环境因素有差异，机器人也能准确判断哪些苹果成熟了，哪些苹果还不能采摘。
不仅需要科技，更需要可持续发展
随着技术日新月异发展下，农业跨域结合科学技术涵量，以多元创新模式，促进粮食多样性生产与环境永续经营。日本农林水产省每年都会依据所制定《粮食・农业・农村基本计划》内容，以「智慧农业」、「友善环境」、「生物经济」等三大主轴，拟定未来研究开发方向，并综整作为强化产官学与农业生产现场研发环境之应用方向。
他们深知化学肥料与农药不适当利用与管理，会造成环境负荷与加深自然环境劣化。因此要想发展可持续的农业结构，不仅需要科技的进步，更需要ESG的投资理念。
ESG分别是环境保护（E，Environmental）、社会责任（S，Social）以及公司治理（G，governance）的缩写，是一种新型态评价企业的数据与指标，ESG代表的是企业的社会责任，而套用到农业结构中来，日本逐步杜绝先污染后治理的管理模式，而将科技农业与环保紧密结合。
比如：日本虽然85%的地区都是丘陵和山地，但剩下的耕地可用来种植大米。大米也是日本人最主要的主食之一。没有足够的人手怎么办？
那就必须依靠自动化无人机来进行灌溉和喷洒农药了，不仅是灌溉，日本还发明了直线式水稻插秧机、农田水利管理系统、辅助功能联合收割机等多种自动化工具来辅助农业发展，并通过农场生产数据管理系统「AgriNote」进行管理，现在只要15名员工就可以管理26公顷的农田，并能在三年内轮流种植出5种作物。
为什么日本苹果市场价格那么贵
有人可能会问了，既然日本农业已经步入AI自动化时代，为什么在一般的超市里面，苹果仍然买的很贵呢？
其实这是国人的一个误区。其实在一般的超市中苹果也就59日元一个，相当于人民币2块钱左右。当然了，这主要还得看地区和季节，在淡季的时候，苹果有时也会长到140日元一个。
140日元是什么概念？自动贩卖机一瓶可乐还要卖到160日元，大家熟知的日剧《深夜食堂》，里面日本居酒屋的一杯啤酒都要卖到500日元。相比之下，苹果的价格可以说已经是相当便宜的了。
其实国内很多人说日本人吃不起水果，并不是他们吃不起，而是相比于买单个苹果，他们更愿意买一杯水果沙拉或者果汁之类的加工品，而不愿意单独吃水果。
当然，日本苹果按照产地来说也有天价的，那是因为日本本身就是个果树农业落后国家，果树农业是农业中劳动时间最长的。
而且果树农业大多在山区进行，管理起来很费事，在那里机械化生产还没有大面积普及，还有很多地方都是用和50年前一样的栽培方法进行的，因此省力化和机械化仍是最重要的农业课题，而苹果的生产成本依然很高。
与此相比，我国和美国等国家不仅有地理优势，而且还积极采用省力化的新栽培方法，提高了产量。近年来在我国，代替人类的机器人也被广泛应用，不少民间科学家的作品也备受瞩目。
我国果树业会向着全智能化发展吗？
其实我国的农业科技发展虽然起步略晚，但发展势头迅猛，大有弯道超车的机会。2016年，“智慧（智能）农业”一次首次出现。
首先，智慧气象和农业遥感技术的应用，主要涉及环境传感器以及作物生长传感器之建置与运用，借此针对环境或是作物生长进行监测，而后将传感器搜集之信息透过网络进行流通或共享，作为后续分析或应用之基础。
随着各项农业数据透过传感装备而逐步搜集、累积，大数据分析的概念也进入智慧农业的政策范畴。透过大数据分析，可将过往经验回馈至生产系统进行调整，而透过传感技术、物联网、大数据、云计算等科技整合，可对农业灌溉、施肥、喷药等农业生产作业实施精准化 *** 作。
相信随着我国资讯科技的快速发展，网络平台对于大数据分析的大量运用，我国一定可以实现智慧化农业的大面积推广
“种好”苹果的目的是“卖好”，日本苹果从种植到市场销售有着一条相对完善的链条。
首先是日本果农从“地头”开始对质量给予控制和保障。日本政府对农药等有害物质的控制极严，既不允许生产，也不允许使用，违者无论商家或农户都将受到极重的惩罚。同时，日本果农的“诚信”还要通过“组织”的保障：每逢收获季节，果农先将自己采摘的苹果分类后交到农协检验，农协对每户的苹果都编号备查，然后方可上市销售。
其次是通过分批采收和适时采收，保证苹果内外部的品质和风味。日本苹果从贮藏到运输再到批发后进入市场销售，已经形成了一个完整的链条，每个环节都要通过先进的设施将苹果保存在适合的温度中。这样不但有利于苹果品质的控制，更能防止和减低采摘后一些病害的发生。据介绍，日本苹果产区的各个农协都设有自动化生产线，果农将收获的果实直接交到农协的选果处理场，再由农协进行商品化生产和销售。

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