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中國首批航天員李慶龍：航天員幹個十幾年，你能想象到所有知識他們都會！
中國首批航天員李慶龍：航天員幹個十幾年，你能想象到所有知識他們都會！
記者：普子胥
星空浩渺無垠，逐夢永無止境。4月23日晚，由中國宇航學會、中國航天基金會主辦的，中國航天科技國際交流中心，本站新聞聯合承辦，舒化官方總冠名的2023中國航天大會·商業航天產業國際論壇·航天探索之夜在安徽合肥舉行。
探索之夜現場，中國首批航天員兼航天員教練員李慶龍以《解密航天員》爲主題發表演講，對世界載人航天、中國載人航天的發展歷程以及中國航天員的訓練故事進行了深入淺出的分享。
李慶龍回憶曾經的航天員生涯，爲現場觀衆揭秘曾經做航天員時如何健身、如何注重營養健康、在太空中面對突發情況如何處理的種種經歷。李慶龍談到，航天員在面臨太空環境時受到的超重、振動、衝擊、失重等情況，困難重重，在日常訓練中，航天員將耗時四年左右，展開八大類、百餘科目、數千個訓練單元，可謂臺上一分鐘，臺下十年功。
以下爲李慶龍演講節錄：
大家晚上好，我是李慶龍。今天我想兩個問題，第一個問題就是中國航天員的訓練技術是從哪來的，第二個是我們訓練有哪些內容？
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第一個問題，中國航天員的訓練技術從哪裡來？我們國家921工程啓動以後，首先訓練航天員。1996年我們選了兩個航天員送到俄羅斯學習，俄羅斯政府把四年課程壓縮到一年的時間。我原來當飛行員的時候，經歷也比較簡單，上了四年的大學，上的是軍校，本科畢業到了航校，飛了戰鬥機飛了1400多個小時，然後當航天員。
當了航天員以後，我們碰到最難的事情就是學俄語，周圍都是俄羅斯人，如果不懂俄語沒辦法交流，我這人天生學外語不行，當時我高考的時候，英語就考十幾分，我當飛行員飛了三十多歲。可想而知，讓我學俄語有多難，好幾次想打退堂鼓，所以我說我人生遇到最大的挑戰就是學俄語。人生沒有什麼跨不過去的坎，主要看你下不下得去決心。我在海外學俄語的時候，海外把最好的俄語老師交給我們兩個，我退出了兩回，第三回我說我堅決不幹了，後來我們領導說，你是不是黨員，是不是軍人？我說是，現在國家要你上，你上不上，後來沒有辦法，必須上，後來也學會了。
當時我跟吳傑分工是全部航天員四年的課程全部都學，我學太空行走。這是我們訓練科目比較難的地方。航天員訓練難在哪呢？當時我們在北極圈，俄羅斯最右上角的城市，那個地方是俄羅斯最靠北的軍用機場，零下五十度環境，模擬航天員落地沒有人救援，在那裡生存48小時。它的救生包裡非常簡單，況且吃的東西，一頓飯吃一塊壓縮餅乾，這48小時可以說是人生最難的48小時，我們還有任務，地上要搭一個雪屋，地下要挖一個雪洞，還要打獵，這都是我們求生的基本技能，兩天下來，掉了三斤肉，當時跟我同時訓練的有俄羅斯航天員、美國航天員、法國航天員、俄羅斯航天員，有個美國航天員當時鼻子就凍傷了。
所以爲什麼要搞生存訓練，因爲航天員在天上的時候，在任何季節、什麼時間都必須要能自救。
我們在黑海搞海洋自救訓練的時候，航天員落到海上怎麼救生，當時我是作爲組織者，在煙臺組織我們中國人唯一的一次，訓練歐洲航天員，是我們航天中心做的。在莫斯科邊上特別大的一個湖上訓練，莫斯科人少，旁邊有一眼看不見的森林，俄羅斯開着個快艇，直接開到湖中心讓你跳下去，你就在裡面先泡半個小時以後，過來打的浪很高，就考驗你的心理素質，他會放一個繩子下來，有兩個掛鉤，如果把兩個都掛上，掛一個的話很可能會掉下來，這就告訴我們，在關鍵緊急情況，不會有人下來救你。
一位俄羅斯教員說，航天員經過大量的訓練，最後機會總是少數人，這本身就是航天員的生活之一。所以最後也沒有辜負黨和國家，軍隊對我們的期望，我們很順利的拿到了畢業證。當時還有一個訓練，出艙活動夜裡有一個窗口，通過水昇華的方式，把艙溫急劇升溫，在攝氏一百度的情況下，人要堅持52分鐘，如果堅持不了52分鐘，你就不能當航天員。
俄羅斯當時訓練航天員有一個科目叫72小時心理隔絕訓練，連續工作72小時，8個小時是一個循環，循環完了再加8個小時，看你工作能力有沒有下降，這個也是非常難受的訓練，就像蹲監獄似的。所以航天員訓練，俄羅斯的航天員訓練是非常艱苦的，它的有些項目我們國內沒有，要向他們學習。
回到國內來以後，1998年，中國人民解放軍航天大隊成立，1998年1月5日，我們首批航天員有14人，我和吳傑是航天員兼教練員，楊利偉是首批學員。
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我們航天員中心是1998年成立的太空夢開始的地方。
我們國家航天員選拔與事業發展總體分三大時期。第一批預備航天員選拔1995年12月至1997年5用，歷時17個月，首先是檔案審查，然後是療養院初選，再是住院臨牀醫學檢查和特因功能檢查，最後是評定錄取。
航天員面臨的太空環境是怎樣的？包括超重、震動、衝擊、失重、真空、噪聲。這需要航天員心理素質非常好，身體好、心理穩、知識強。
航天員訓練都有哪些？有八大類，百餘科目。
李铁案今天一审开庭
基礎理論課，載航天的技術基礎，生理解剖基礎，航天醫學基礎。我們曾經請過現在的外交部長秦剛，給我們航天員上一星期課，說一下怎麼面對記者提問，曾經請過國學大師給我們上過國學課，也請過解放軍藝術學院音樂教授給我們上音樂課，你能想象到的知識基本上航天員都學了，航天員幹十幾年，基本上什麼知識都學了。
第二個就是體質訓練，我們航天員一定要身體好，航天員從成立到現在爲止，一直堅持體質訓練，週一、週二、週三下午雷打不動的體質訓練。我們在航天城有一個很大的體育訓練館，裡面的設施是應有盡有，裡面的健身設備都是從意大利原裝進口，空軍有飛行員到我們那參觀都羨慕死了。總的一句話，一定要把身體鍛鍊好，我們訓練基本的流程，一下午，到了館準備活動十到十五分鐘，然後外面跑步跑半個小時，三千米左右，然後練器械，各種力量訓練半個小時，然後再練籃球、乒乓球、羽毛球。最後還要游泳，游泳大概一到三公里。這就是我們一般標準化的訓練科目。
如果身體不好，你想想這麼多科目訓練下來，一般人受不了。我現在不當航天員了，對自己要求不高，我胖了，以前我訓練的時候，我體重才六十多公斤，比現在少了二三十公斤，可見那時候的訓練強度還是很厲害的。
第三個就是心理訓練，這是我們的心理醫生給我們做訓練。航天員的心理要求第一條，最重要的是心理相容性。兩個、三個人上去，不能都是相同的性格。第二，要有反應能力，要有抗壓能力，心理素質對航天員的要求，比戰鬥人員的要求更高。因爲我們的心理壓力非常大。
第四個是航天環境適應性訓練。航天環境有失重、超重等各種因素，我們有各種訓練方法，比如超重訓練，超重訓練我們要做到不管男航天員女航天員，都要做到8個G30秒，也就是八倍的重量壓在身上，我們看到視頻，臉部肌肉都變形了。還有前庭功能訓練。我們選航天員、飛行員一定要選不是很敏感，但是又能判斷出空間環境的人，所以我們做前庭功能訓練。第三個是失重飛機飛行訓練，我們現在模擬失重，真正能飄起來的就是失重飛機，飛機往下降的時候，會有25到30秒重的失重，我們利用短暫的時間，幫航天員練習飄浮。第四個是噪聲訓練，爲了讓航天員體驗落地的感覺，我們做噪聲訓練。最後是振動體驗。
第五個方面是航天專業性的訓練。專業技術訓練包括幾個方面。一個是飛行程序訓練，我們從進艙到入軌再到對接，還有航天器技術訓練，我們航天員中心有一個亞洲最大的失重水槽，就是把艙放在裡面，航天員一比一的訓練出艙程序，早期美國也好，蘇聯也好，他們出艙活動，因爲風險比較大，所以地面同步做訓練。第六個是空間站任務專項訓練，第七個是救生與生存訓練。我們空間站有些緊急返回的時候，我們需要自救。最後一個是大型聯合演練。我們人、船、火箭各種演練。
最後,航天員訓練有哪些特點？它是深入性的系統訓練，是一種挑戰性的艱苦訓練，航天員的訓練風險不容忽視。我作爲航天員，最後沒有機會上天，其實我也挺想飛的，但是服從國家的需要，人生有點遺憾也很正常，好在我的戰友一個個都在完成中國的載人航天任務，並且會飛得越來越好。
祝福中國載人航天事業肯定會越來越好。
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超級獨角獸 Databricks 的崛起之路
文 | 鄭博
隨着互聯網數據的爆炸性增長，數據已經成爲企業的新型資源，猶如石油般重要。越來越多的企業希望利用各種結構化和非結構化數據來發揮自己的優勢。
然而，他們面臨着複雜的遺留基礎設施、數據孤島的解決以及高延遲的管理等挑戰。因此，數據湖的需求逐漸增長。數據湖是一種存儲庫，能夠以本機格式攝取大量原始數據，使企業能夠在需要時輕鬆地訪問它們。
Databricks 是目前一級市場中的超級獨角獸公司。其幫助企業準備用於分析的數據，支持採用機器學習和數據驅動的決策。它還使數據科學能夠與數據工程和其他業務部門協作來構建數據產品。今天，它已經擴展成爲一個更廣泛的湖倉一體的 Databricks Marketplace。
Databricks 團隊由七位計算機科學博士組成，他們一直致力於開發用於數據處理的 Spark 引擎。該項目在 2014 年創造了數據排序速度的世界紀錄。
爲了讓更多用戶使用 Spark，他們選擇將其開源，並在 2013 年創立了 Databricks 公司。同年，該公司完成了 A 輪融資，由 A16z 領投。2016 年 1 月，Databricks 更換了新的 CEO。一年後，該公司完成了第一筆百萬美元的交易。
總體而言，Databricks 團隊是 Apache Spark 的核心開發者，具有絕對的影響力和理解力，因此作爲 Spark 的商業化公司，Databricks 名正言順。
Databricks 最初專注於 Spark，用於查詢存儲在數據湖中的大型非結構化數據集。此後，爲迎合市場，Databricks 升級爲湖倉一體平臺，其基於 Spark 構建，提供爲數據湖提供 ACID 事務和數據版本控制的 Delta Lake；用於管理機器學習工作流程的開源平臺 MLflow；以及基於 SQL 的數據分析協作工具 Redash。
總體來看，Databricks 湖倉一體平臺結合了數據湖和數據倉庫的元素。它具有數據湖的靈活性、成本效益和規模，同時還提供數據倉庫的數據管理和 ACID 事務。用戶可以在所有數據上啓用商業智能和機器學習。
Databricks 產品在 AWS、Azure、GCP 等主要雲服務上提供，其平臺爲數據、分析和機器學習工作提供了一個統一的環境。可視化可以成爲這些不同活動的組成部分。
Databricks 相信企業正在擺脫孤立的系統來存儲數據，而是選擇集中式的數據存儲。這種方法幫助企業通過商業智能和預測分析深入瞭解過去和未來的趨勢。
數據湖技術正是基於此，其允許將所有數據類型和來源存儲在一起。數據表明，數據湖市場將由 2019 年的 79 億＄增長到 2024 年的 201 億＄。
此外，Databricks 的客戶橫跨大中小企業，以及各個行業。截至 2023 年 03 月，其全球已有超過 9000 家企業用戶。包括 AT&T、殼牌、巴寶莉、豐田、Adobe、康泰納仕和再生元製藥等。
如果我們用 Databricks 2022 年 Q2 末的 ARR 10億＄除以它 2022 年 Q2 末 7000+的客戶數量，我們可以粗略估算 Databricks 的 ACV（平均合同價值）約爲 14.3 萬美元，相比 Snowflake 的 30.1 萬＄ (2023.Q3 估算)，仍有提升空間。
2012 年，前 Oracle 架構師創立的Snowflake 是 Databricks 不可忽視的對手。最初，Snowflake 將自己定位爲提供數倉和分析計算工作負載的雲數據平臺，主要面向業務分析師和數據工程師等用戶。同期，Databricks 則一直受數據科學家和機器學習工程師的青睞。
但現在二者的界限在模糊，比如 Snowflak 發佈了 Snowpark for Data Science、事務數據庫以及 Python 支持功能，希望以此吸引數據科學家。而 Databricks 則推出了 Databricks SQL、Delta Lake 功能和 Unity 目錄等產品，以滿足數據存儲和注重安全的客戶。
從模式來看，Snowflake 是閉源生態，而 Databricks 是開源的。Databricks 的主要產品線都可以免費使用，當客戶需要獲得更高級的功能和支持時，可以選擇 Databricks 的企業產品。Snowflake 提供現成的解決方案，使公司能夠快速開展基本分析，而 Databricks 提供更好的定製和配置，讓客戶能夠完全控制他們的設置。
2022 年底，Snowflake 的年收入 21 億＄，而 Databricks 預計年收入 14億＄。預計兩家的競爭會愈發激烈。
第二類競爭對手是雲廠商。Databricks 與雲廠商的專有產品存在競爭。比如在大數據處理方面，AWS 有 Amazon EMR，Azure 有 Azure HDInsight，GCP 有 Dataproc。在業務分析解決方案層面， Amazon QuickSight、Azure的 Power BI Embedded 以及 GCP 的Looker 等，都與 Databricks 存在競爭。
最後，Databricks 與特定的數據管理和科學領域解決方案公司也存在競爭。比如 Databricks 的調度程序類似 Apache Airflow，MLflow 產品與 DataRobot 和 Alteryx 競爭。
Databricks 本身是開源軟件，其會通過提供附加功能收費。Databricks 會爲企業提供其開源軟件的完全託管版本，以及其他輔助工具，如用於編寫查詢的 SaaS 工具和用於連接數據源的連接器等。
付費模式方面，Databricks 根據客戶每秒消耗的計算資源量收費。爲此，其使用了一種自己獨創的 DBU 作爲其標準化單位，工作負載消耗的 DBU 數量取決於多個指標，包括使用的計算資源、處理的數據量、區域、所處的分級定價層以及正在使用的服務類型等。
此外，爲了吸引用戶，與其他開源公司類似，Databricks 也爲用戶提供了 14 天免費試用期。
財務方面，Databricks 也實現了跨越式的增長。2019.Q3 結束時其 ARR 爲 2 億＄，2020 全年收入 4.25 億＄，2021 年 ARR 超 8 億＄。截至 2022 年 08 月，Databricks 的 ARR 已經超 10 億＄，並且年增長超過 70%。
截至 2021 年 08 月 Databricks 的估值 380 億＄，總共在資本市場籌集了 35 億＄，其投資者也星光璀璨，包括 A16z、Tiger Global、Amazon Web Services、Microsoft、Coatue 等。
當然也有消息透露，2022 年 10 月 Databricks 降低了內部股價，使其估值下調至 310 億＄，比 2021 年同期下降約 7%。但無論如何，Databricks 仍然是一級市場中的超級獨角獸。
隨着雲存儲成本下降和網速提升，企業越來越多地選擇將所有數據存儲在中央存儲庫，而不是將不同的數據類型單獨存儲。這種集中化趨勢幫助公司通過實時商業智能和預測分析更好地瞭解業務運營。同時，數據爆炸式增長也使公司維護多個大型數據存儲變得不切實際，從而導致數據湖和數據倉庫融合到一個平臺中。
ChatGPT 一直是各行業的熱點。Databricks 也迎接了這一浪潮，其湖倉一體平臺允許數據團隊存儲和保護數據、生成分析和見解，並推動機器學習工具的開發。此外，Databricks 還提供與 TensorFlow、PyTorch 等流行人工智能框架的集成，使構建和部署機器學習模型變得容易。
Databricks 依靠 AWS、Azure 和 GCP 這類雲基礎設施供應商來提供服務。回望過去，與微軟的合作是 Databricks 的里程碑，這幫助其收入從 2017 年初的不到 100 萬＄增長到 2018 年的超過 1 億＄。如果與主要雲廠商關係發生變化，將影響 Databricks 的服務能力。
綜上所述，我們有理由相信雖然面臨挑戰，但在這個數據擴張以及 AI 興起的時代，Databricks 爲企業提供的單一的數據存儲和分析平臺是有價值的，其很有機會和能力抓住這一浪潮。
字節AI教育平臺Gauth排名美國教育類應用第二名 僅次於多鄰國
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《科創板日報》28日訊，據華福證券援引字節AI教育平臺Gauth官網公佈的數據，已經有超過2億學生用戶使用過該平臺。根據七麥榜單，截至2024年3月27日，Gauth目前排名美國教育類應用第二名，僅次於Duolingo（多鄰國）。
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階段性任務終結，Volkswagen Tiguan R全球確認完售！國內暫列2025年導入次世代車型
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圖/Volkswagen
以目前的車型編成來看，縱使 Tiguan 日前已於德國狼堡對外發表全新第三世代陣列，但由於現階段該車系並沒有連同 R 性能旗艦車型一同推出，故消費者要購買 Tiguan R，仍須以現行在臺販售第二代的車型爲主。
圖/翻攝自 Linkedin
不過，曾經來臺訪視、專責 Volkswagen R 子品牌行銷部門領導人 Peter Jost，曾預告 Tiguan R 將隨着第三世代 Tiguan 重整產線而停產，而日前也透過相同的社羣平臺來證實此事。簡而言之，這等於是官宣確認 Tiguan R 於全球的銷售已全面結束，目前也暫時沒有正統繼承者。
圖/Volkswagen
Tiguan R 不僅是在全球各個市場，甚至連同臺灣在內都是相當熱銷的旗艦性能中型休旅，歸因於本車所隸屬的級距帶以及價格都切中要害，成爲大多數有預算考量卻又想要滿配高規性能車的消費者的心中所屬。而本車在建構於 MQB 模組化底盤平臺的基礎上，EA888 2.0 升直四渦輪引擎被調升至 320 匹最大馬力，加上 4Motion 全時四輪傳動系統的助益，使得本車開起來相當熱血暢快，能夠創造巨大銷量其實並不奇怪。無奈在第三世代 Tiguan 發表、並且需重新整理產線等原因，隸屬第二世代的 Tiguan R 終須迎來生命的終結。
圖/Volkswagen
至於次世代 Tiguan R 推出的傳聞則尚未明朗，以目前所採用的 MQB evo 底盤平臺再加上 DCC Pro 的電子懸吊系統來看，目前頂規車型應該已經有十足性能味，R 部門要如何在此之上再注入更多熱血基因，讓人好奇。而根據筆者蒐集到的資訊，第三代 Tiguan 應無望在今年、甚至明年在臺灣市場得以見得，最快會落在 2025 年第一季度才能正式亮相。
圖/Volkswagen
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國道一年掉4萬件散落物！拖吊業者挨撞揭露撿拾散落物亂象
2024 年 4 月 6 日
汽車新聞
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Muriel Ken
國道一年掉4萬件散落物！拖吊業者挨撞揭露撿拾散落物亂象
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每年國道約有4萬件散落物，清理時須封閉路肩或車道。圖／國道公路警察局提供
中美軍事互動漸恢復！海上軍事安全諮詢機制會議重啟
國道每年散落物發生逾4萬件，雖規定掉落物品車主至少挨罰3千元，有拖吊業者爲搶「順便」代車主穿梭車陣撿拾散落物，常發生意外，甚至傳有不肖業者藉機向車主「勒索」的亂象。
「這種行爲太危險，簡直玩命。」國道警方說，國道風險極高，警方巡邏時發現掉落物，會通知高公局排除，指示車輛於後方1公里在路肩告知「移動式施工」，警方並在掉落物後方做直線管制，直至緩撞車來戒備，高公局委託的工班纔會在國道上撿拾，「確認安全第一後，才排除散落物。」
國道撿拾風險高，爲何有業者自甘冒險？新竹合法拖吊業者「小杰」點出，通知高公局出動事故處理小組一次3千元起跳，若警察來了，再加開1張3千至1萬8千元罰單，尤其聯結車、大貨車常爆胎、輪胎噴飛，若未造成事故，私找拖吊業者幫忙撿拾，不但費用較便宜，還免吃罰單。
小党再减1！台湾维新宣告解散 苏焕智叹「这原因」生存不易
小杰表示，「撿拾掉落物」行情價採拖吊費再外加2,500元，若是散落物太多或掉落地點太危險，拖吊業者也會拒絕。業界傳出風評較差的業者會趁機「勒索」，由於大車1顆輪胎價格約7千至8千元，有些業者擅自撿拾後，再獅子大開口向車主收3、4千元，還威脅「不給錢就不還你」。
蘋果將在美國裁員逾700名員工 涵蓋車輛、micro LED與Siri相關業務成員
根據高速公路及快速公路交通管制規則，載運物品散落車道或路肩時，汽車駕駛人應於物品後方50公尺至100公尺處設置車輛故障標誌並即時清除，無法即時清除時，應立即通知該管公路管理機關協助處理。
成功大學交通管理科學系暨電信管理研究所教授魏健宏認爲，各種散落物、爆胎胎皮等對行車存在高度風險，高公局確實需要重新、仔細研議更安全、有效的處理機制，至少須禁止一般民衆自行處理撿拾，統一由高公局或其委辦之專業團隊處理，並收取相關費用。
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轎車於國道1號北向65公里平鎮路段，疑似因開啓輔助駕駛系統功能未注意車前狀況撞擊前方緩撞車。記者翁唯真／翻攝
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04：26东部海域又震！规模5.3.3「极浅层地震」 台北有感
已退休的田領班指出，記得有次接獲通報，有隻獒犬在國道散步，當時大家也不敢貿然圍捕。圖／田領班提供
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高公局有外包工務班和外包園藝商，分別稱爲「流浪兄弟」、「剪頭髮」，這羣人在國道處理垃圾、修剪植物，施工人員施工後方設有緩撞車，保護施工人員免於被直接撞擊。記者黃羿馨／攝影
根據統計，車輛追撞國道移動性施工車輛事故逐年增加，2021年已有79件施工車事故中，有36件肇事車配有駕駛輔助系統；2022年增至114件，共造成5死96傷。圖／取自高公局1968App
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