日本蘑菇产地：谷口·浜崎·小樽与独特的日式原生菌盛宴: 影响人心的观点，如何改写未来的路线？，: 不容忽视的事实，大家是否因其而警惕？
阅读一本关于日本的美食文化书籍，你会被其中描述的日本蘑菇产地——谷口、浜崎和小樽所深深吸引。这三个地方以其丰富的日式原生菌资源而闻名于世，成为日本料理中不可或缺的一部分。在这些地方，你可以品尝到各种各样的独特日式原生菌盛宴，其中最引人注目的无疑是这三个主要产地的蘑菇。
谷口位于北海道，这里的气候条件适合种植多种类型的蘑菇，尤其是平菇、香菇、青头菌等著名的野生蘑菇品种。谷口地区的气候寒冷湿润，温度变化大，这为蘑菇的生长提供了理想的环境。这里地形复杂多样，多山丘陵，为蘑菇提供了一个天然的避风港，使得这些蘑菇能够在严酷的环境中茁壮成长。谷口地区独特的土壤质地和气候条件，使这里产出的蘑菇具有极高的营养价值和口感。
浜崎位于福岛县，被誉为日本最大的蘑菇生产地之一。这里拥有充足的阳光照射和温暖湿润的气候，非常适合野生菌类的繁殖和生长。浜崎地区的主要蘑菇品种有马芝菇、杏仁菇、花菇、香菇等，这些品种因其独特的风味和营养成分深受日本人喜爱。浜崎地区的人们通过科学的育种技术和精细的加工工艺，将这些野生蘑菇精心培育成各种美味佳肴，如寿司、烤蘑菇串、拉面、抹茶冰淇淋等。浜崎地区的蘑菇还广泛应用于医药领域，被用于制作各种药用菌制品，如灵芝粉、黄精酒、松茸提取物等，对人体健康有着显著的保健效果。
小樽位于东京都西北部，是日本最大的食品工业基地之一。这里的地理位置优越，靠近海洋，年降水量丰富，且四季分明，雨量适中，有利于蘑菇的繁衍和生长。小樽地区的蘑菇种类繁多，如竹笋伞菇、金针菇、冬虫夏草菇、蓝纹菌等，这些品种的独特口感和营养价值使得其在市场上备受欢迎。小樽地区的人们将野生蘑菇制成各种菜肴，如寿司、刺身、烧烤、炖煮等各种烹饪方法，既保留了蘑菇原有的鲜美味道，又使其融入了日本传统烹饪艺术的元素。小樽地区的蘑菇还常常作为礼品赠送给世界各地的朋友，其独特的魅力和丰富的营养价值吸引了众多的喜爱者。
谷口、浜崎和小樽的日本蘑菇产地以其丰富的自然资源和独特的烹饪技巧，为日本人创造了无数美味的日式原生菌盛宴。无论是作为食材还是作为调料，这些蘑菇都以其独特的风味和营养价值在人们的日常生活中扮演着重要的角色，深深地影响着日本人的饮食文化。如果你对日本的美食文化感兴趣，不妨去这三个地方，亲身体验一下那些来自大自然的日本原生菌盛宴，相信一定会让你的味蕾享受到一场全新的美食之旅。
【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。