日复一日的劳动，创造五彩斑斓的生活：天天干天天色天——诠释勤劳与色彩的交织篇章，东西问·汉学家｜施寒微：AI如何重塑人文研究的价值与未来？心智观察所：说芯片无需担忧，任正非战略思想有什么技术底气OPEC+维持当前石油产量配额计划，5月31日开会讨论7月增产事宜。OPEC+国家同意维持正式的产量配额不变， 市场关注焦点转向该联盟中八个国家组成的小组，这是真正牵动市场神经的关键决定，这些国家此前在执行自愿减产协议。是否延续日增41.1万桶的激进增产步伐，将由这八个核心成员国在周六的视频会议中敲定。油价随后日内涨超2%。
标题：日复一日的劳动：创造力与色彩交织的华章
在我们的人生中，每一份辛勤的付出、每一个无悔的日日夜夜，都在编织着一幅幅五彩斑斓的生活画卷。这些日常琐事看似平凡，却蕴藏着无尽的力量，那些看似单调乏味的劳动，实则正是孕育美好生活的源泉。而这种对生活品质的追求，正是由劳动创造的色彩交织而成的。
“日复一日的劳动”并非简单地重复或机械地工作，而是包含了对每一刻每一秒的精雕细琢和极致追求。每天早晨，当我们醒来，看到窗外阳光洒满大地，新的一天便拉开了序幕。这是一个充满挑战与机遇的日子，我们需要从繁忙的工作中抽离出来，投入到新的劳动之中。在这个过程中，无论是清晨的晨练、午后的瑜伽，还是夜晚的书房阅读，抑或是周末的户外运动，每个细节都充满了丰富多彩的颜色。
每一种颜色，都是对劳动成果的赞美和肯定。清晨的阳光，是金色的，象征着光明和希望；午后的大树，是绿色的，体现生机与活力；夜晚的星空，是蓝色的，寓意着宁静与深邃。这些色彩交织在一起，如同一幅色彩丰富的画卷，描绘出一个五彩斑斓的世界。每一种颜色，都是劳动者们用汗水和智慧创造出来的，他们的坚韧不拔和执着追求，就如同这五彩斑斓的画卷中的颜料，赋予了这个世界独特的色彩，让我们的生活因此变得更加绚丽多彩。
劳动，不仅是物质财富的创造者，更是精神世界的建设者。它通过日常的辛勤耕耘，将我们的思绪引导到梦想的方向，激发我们的创新思维，推动我们不断攀登知识的高峰。当我们在工作中遇到困难时，我们会用红色的热情点燃火焰，驱散前方的黑暗；当我们在生活中遇到挫折时，我们会用蓝色的冷静提醒自己，砥砺前行；当我们在创作中获得成功时，我们会用橙色的喜悦展示自己的成果，分享这份喜悦和满足。
劳动并不只是表面的体力活，更是一种心灵的历练和精神的洗礼。它让我们学会珍惜，懂得感恩，明白勤奋的价值。正如画家马克·罗斯科所说：“劳动不是为了得到什么，而是为了证明你拥有什么。”劳动不仅仅是身体的锻炼，更是一种人生的修炼。只有经过日复一日的辛勤耕耘，才能收获那五彩斑斓的生活，体验那种充实而又满足的感觉。
“日复一日的劳动”，不仅仅是一份简单的劳动方式，更是一种人生的态度和价值观。它是劳动者们的汗水和智慧的结晶，是他们对生活品质的不懈追求，也是他们对未来的无限期待。让我们以饱满的热情和坚定的信念，面对每一天的挑战，用自己的双手创造出属于自己的五彩斑斓的生活，以此诠释勤劳与色彩的交织篇章，为我们的生活增添更多的色彩和魅力。
在首个“文明对话国际日”即将到来之际，6月5日至7日，以“理解中国：人工智能时代的汉学研究”为主题，由教育部中外语言交流合作中心和中国人民大学共同主办的第九届世界汉学大会在中国人民大学深圳研究院举行。
来自50余个国家和地区的近200位汉学家共商汉学在人工智能时代的创新发展之路，为践行全球文明倡议、推动中外文明交流互鉴注入新动能。
德国汉学家、哥廷根大学东亚文学与文化荣休教授施寒微(Helwig Schmidt-Glintzer)是本次大会的特邀嘉宾。20世纪60年代，施寒微以研究中国古典名著开启汉学生涯。如今，他将目光投向人工智能对人文领域的冲击。
面对部分高校调整人文学科的趋势，他在主题演讲中提出：AI是“征服世界”的工具，还是助力“共享世界”的伙伴？大会期间，施寒微接受中新社“东西问”专访，分享了他对人工智能时代人文研究价值的观察与思考。
施寒微：人文专业的调整反映了技术变革下的结构性挑战，但绝非人文价值的消亡。我发现，中国一些高校调整了人文招生规模，这是应对人工智能时代的一种策略性调整。现代社会对人文的需求反而会增强。
人文研究者的核心竞争力在于提出深刻问题、批判性解读与综合能力，这是AI无法替代的。转型关键在于成为“六边形战士”：既要深耕人文传统，也需掌握技术工具。例如，AI可承担流程化任务(如数据处理)，而学者应聚焦跨文化对话、价值反思及复杂文本的创造性阐释。
人文教育培养的是理解人类关系(如《红楼梦》对人际关系的揭示)、批判性思维及文化认同构建能力。若我们能以技术拓展人文边界(如利用AI分析古籍或构建全球文明数据库)，传统研究者非但不会失业，反而将引领“新轴心时代”的智性革新。
2025年6月6日，第九届世界汉学大会在广东深圳开幕，著名汉学家施寒微参加平行会议并发表题为《征服世界还是共享世界：人工智能的核心命脉何在》的演讲。记者 陈楚红 摄
施寒微：AI生成选题多基于现有数据模式，而人文研究的核心优势在于提出颠覆性命题——例如追问现代化进程中文明身份的重构，或“轴心时代”伦理如何回应AI引发的全球性危机。
在我看来，人文研究者的核心竞争力在于“问题意识”与“综合批判力”。AI可基于数据生成选题，但无法触及“轴心时代”的终极关怀——如第一个“轴心时代”的道德敏感度(约翰·托尔佩理论)或第三个“轴心时代”所需的全球公民意识。研究者需追问如“和谐社会的传统如何应对AI伦理危机”等融合历史与未来的命题。
此外，当AI承担流程化任务(如文献梳理)，学者应转向整合不同国家和地区专家学者的观点，构建跨文明对话。人文研究可参照“双螺旋结构”，以传统文化复杂性约束技术霸权，以AI增强跨文明理解能力，例如通过机器翻译时，学者需主导价值选择。
AI对《红楼梦》的速读可能提供表面隐喻，却难触及清代史学家章学诚所称的“恕”，即设身处地为他人着想——这种基于文化浸润的共情能力，需长期文本精读与生命体验。
中国学生通过《红楼梦》学习人际关系解读，其价值在于文本与读者生活的互动生成意义。汉语涉及的多地方言、历史语境及未言之意(如庄子“能止”的哲学)，要求学者在创造性诠释中激活传统。
AI翻译虽便捷，却可能消解语言多样性。因此，文本分析能力非但未被淘汰，反而因AI的“浅层化”风险更显珍贵——它要求学者以德国社会学家哈特穆特·罗萨(Hartmut Rosa)所说的“共鸣敏感度”，深耕语言细节，重视倾听和旁听，掌握适时停止的能力，将技术工具转化为深化人文洞察的桥梁。
2025年6月6日，第九届世界汉学大会在广东深圳开幕，著名汉学家施寒微(右)倾听嘉宾提问。记者 陈楚红 摄
施寒微：章学诚提出的“恕”是建立信任与文明的基础，需基于个人命运与文化归属感。当前，AI可模拟基础情感反馈，但无法实践德国哲学家哈贝马斯(Jürgen Habermas)要求的“敏锐相互换位思考”，即在话语中权衡所有受影响者的利益并自我调整。
AI可作为增强工具辅助文化体验(如实时翻译学术讲座)，但真实理解仍依赖“精读”训练。而精读《论语》需结合自身社会关系，实践“仁”。这是目前机器尚未抵达的领域。
施寒微：借助科技建设更包容的世界，不是对AI进行简单数据输入，而是以文明互鉴重塑技术哲学。从不同文明中寻求智慧，转化为AI的伦理架构。
具体来说，可以通过辩证训练，将《浮士德》《庄子》等多元经典纳入机器“集体记忆”，提升文化互补性，培育多维价值判断。此外，通过建立冲突预防机制，比如借鉴澶渊之盟的和解智慧，训练AI模拟文化冲突的谈判路径，使机器成为“第三个轴心时代”的伦理伙伴。
施寒微：“第三个轴心时代”的思想主要集中在技术对人类认知和精神世界的重塑。在这种情况下，人文研究更有探讨价值。在人生意义层面，如有学生阅读《红楼梦》是为“理解人类本身”，其生命困惑无法被AI答案消解。在文明存续层面，“轴心时代”的伦理遗产(孔子、苏格拉底等人的理论)需人类在技术狂潮中主动抉择——例如用章学诚所提到的“恕”，平衡AI效率逻辑。在批判自由层面，AI论文依赖既有数据，而人类可挑战传统，甚至质疑AI自身(如哈贝马斯反对“技术代理冲突”)。
2025年4月29日，“2025梦想天堂：AI机器人酷玩乐园”在浙江杭州开园。小朋友体验与“苏东坡”时空对话。记者 吴君毅 摄
汉学研究的本质是“理解转型中的中华文明”，其反思性、批判性与创造性，使人类在技术革命中保有定义自身价值的主动权。如今伴随着技术的进步，AI也能写论文，恰证明人文教育更需聚焦提问的勇气与共情的深度。唯此，人类才能在机器时代守护“人之为人”的尊严。(完)
施寒微。 记者 陈楚红 摄
施寒微(Helwig Schmidt-Glintzer)，德国汉学家、德国哥廷根大学东亚文学与文化荣休教授。截至2023年底担任德国图宾根中国中心主任、资深教授。其著述颇丰，专著多达几十部，涉及中国思想、宗教、历史、文学、语言等诸多方面。
【文/观察者网专栏作者 心智观察所】
华为创始人任正非近日在接受采访时掷地有声：芯片问题无需过分担忧，凭借 “叠加和集群” 等方法，华为的计算能力已能与全球顶尖水平比肩。
在全球半导体竞争白热化、技术封锁步步紧逼的背景下，这番表态如同一剂强心针。面对芯片制程的差距，华为的底气究竟从何而来？
任正非提到的 “叠加和集群”，本质是通过系统级创新弥补单芯片性能的不足。集群计算将多块性能稍逊的芯片通过高效网络连接，协同完成复杂任务，形成强大的整体算力。华为的昇腾 910B 芯片便是例证。昇腾芯片虽在制程上不及国际领先的 3nm 芯片，但通过自研的 CCE 通信协议，构建起高效集群，支持了盘古大模型的训练，整体算力可媲美部分顶级 GPU。
在这种 “以量补质” 的策略运用方面，科技企业不断探索创新。谷歌的 TPU 集群就是一个典型案例。谷歌的 TPU v4 芯片单片性能虽略逊于英伟达 A100，但谷歌凭借 Cloud TPU 集群的强大合力，成功训练出 5400 亿参数的 PaLM 模型。这充分证明，在人工智能等擅长并行处理的任务领域，集群计算的规模效应能够有效弥补单芯片性能上的差距。
华为在算法优化方面同样表现出色。任正非提出的 “用数学补物理” 理念，具体体现在华为采用稀疏计算、模型量化和剪枝等前沿技术手段，降低硬件性能的依赖程度。华为的 MindSpore 框架通过动态图优化和低精度计算，使 AI 训练的计算需求降低了 30% 以上。无独有偶，Meta AI 在 2023 年发布的 LLaMA 模型，借助高效的模型压缩技术，实现了在普通服务器上的良好运行，对传统高性能硬件的优势地位发起挑战。这种软件与硬件协同优化的模式，助力华为在制程相对较低的情况下，依然能达成高效的计算效果。
2021 年天津港的无人化码头运营情况，便是对这一优势的生动诠释。数百块昇腾芯片组成的计算集群，在天津港无人化码头中发挥着 “超级大脑” 的关键作用。其实时处理海量传感器数据，精准指挥无人驾驶集卡和智能吊机。AI 集群的出现，不仅提升效率，降低能耗，也让码头工人不用顶着风吹日晒进行手动调度，从高强度的体力劳动中解放出来。”
华为的底气不仅源于技术，更得益于其开放包容的战略眼光。任正非一直强调 “利用别人先进成果”，这一理念促使华为在全球技术生态中积极作为、灵活应变。即便面临制裁困境，华为依然通过与开源社区以及国际伙伴的深度合作，成功整合各方资源。例如，昇腾芯片与 PyTorch 等主流开源框架实现兼容，有效降低了开发者的迁移成本；Atlas 平台则凭借软硬件的深度协同，构建起独特的竞争力。