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“金九银十”一直是柯桥纺织印染行业的销售旺季。近期，由于双十一、黑五、双十二等电商销售节点带动，柯桥的纺织货物出货量也随之提升。据相关互联网货运平台数据显示，今年9至10月，平台在绍兴市柯桥区的货运订单量同比增长了24%。

张书帅曾在纺织工厂工作过几年，后来离开工厂成为货运司机，至今跑货运已有6年时间。他通过货运订单几乎把柯桥纺织产业链的每一环都走过很多遍，也在柯桥的很多工厂留下了足迹。

傅叶飞计算过一笔帐，养一名司机和一辆车，一个月需要两三万元的成本，每次运输货物，货车都需要放空回来再出车，货运效率并不高。叫熟悉的司机如果碰巧司机没空，就只能等上半天，去外面找不熟悉的司机也不放心。“使用了互联网货运车辆，成本降低了70%，效率提高了一半。”他说。

该公司总经理傅叶飞介绍，在今年中秋、国庆节过完后，该公司的纺织品订单迎来了较大的增长，今年双十一期间的产品订单同比去年同期增长了约30%。“10月是最忙碌的月份，出货高峰期我们每天通过互联网货运平台往外发6到8辆货车。”他说。

宝星环球app柯桥有着“国际纺都”之称，形成了贯穿上中下游的纺织全产业链。每年，全球有四分之一的面料在这里成交，被售往全球190多个国家和地区。

9月份以后，柯桥的企业忙碌了起来。绍兴如润纺织品有限公司是柯桥的一家批发零售纺织品、原料及辅料的企业，该企业从9月开始便大量采购常规要用的原材料，以避开因双十一、黑五、双十二等电商节点带来原材料价格上涨的问题。

在柯桥，货车司机是继企业之后首先能感受到行情变化的群体。10月以来，张书帅比过去更早起床，早上7点便开车出门，在8点前给货车充满电，然后开始接货运订单，直到晚上10点才回家。

浙江互生纺织科技有限公司总经理李伟民称自己是第二代柯桥创业者，30年多前，他从杭州来到了绍兴柯桥，看到了柯桥纺织产业的发展空间，决心在这里闯出一片天地。就这样，他在柯桥印花行业沉淀了30年，如今还担任着绍兴市中小纺织企业促进会监事长的职务。

李伟民使用了两年乌篷船拉货后，货车逐渐普及，他开始买货车招募司机拉货，但依然需要面对时效性差等物流痛点。互联网货运进入柯桥后，考虑到成本问题，李伟民决定不再养司机和车辆，现在，李伟民的工厂货物有八成以上都是通过平台下单运输。

司机张书帅已记不清自己开货车在柯海大道上跑过多少次，最多的时候他一天跑三趟柯海大道往返。今年9月以来，他在这条路上跑得更勤了，单程近40公里的路若遇上早晚高峰有时要花上2个小时。

其实，李伟民也用过乌篷船运过货物。“有布匹需要运输时我们就去找船，和船家谈好价钱，船把布匹运输到码头后，还需要找搬运师傅用手推车把布匹拉到指定地点。”他回忆说。

“第一轮洗牌是受到B2B电子商务模式的影响，柯桥的纺织业开始接入电商渠道；第二轮洗牌是受到B2C电子商务模式的影响，人们开始在网上购物、交易纺织产品；第三轮洗牌是受到电商直播的影响，纺织企业开始做直播带货；如今柯桥的纺织企业正在经历第四轮洗牌，是受到跨境电商的影响，一些企业开始打通海外的销售渠道。”江一玮说。

而三四十年前，在柯桥一些沿着河道的村落，很多人家里都有乌篷船，他们划着乌篷船交易轻纺面料。那时，没人会想到柯桥将会成为全球规模最大、产品最齐全的纺织品集散中心。

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但AI仍然面临数据稀缺、耗能过大、解释性较差等重大挑战。而人类科学家已经积累了各个学科领域的海量知识，如何将科学家的经验和知识，甚至直觉和启发式想法，转化为AI系统的能力，构成了Science for AI研究的重点。科学智能的新范式包括：AI驱动的灰盒模型、从单一尺度走向跨尺度、从单一模态到多模态。

“AI与基础科学的深度融合将开启AI与科学‘双螺旋引擎’共振驱动的科学研究新范式。”上海科学智能研究院院长、复旦大学浩清教授漆远对记者表示，“AI for Science和Science for AI，类似DNA和RNA的双螺旋结构。一方面，AI将成为科学研究探索的最前沿；另一方面，科学启发的AI也将成为实现AGI的重要支撑。”

宝星环球app据悉，“科学智能前沿观察”涵盖AI for Science、Science for AI和科学智能基础设施三个维度。其中，AI for Science的前沿方向包括：垂直领域科学大模型、融入先验知识的AI模型、基于LLM模型的科学研究、从提出假设到自动验证的AI科学家以及复杂世界的多智能体建模。

Science for AI的前沿方向则覆盖了物理世界的第一性原理和科学启发的可解释AI新架构；科学智能基础设施前沿方向包括合成数据和新型智能计算。

漆远指出：“我们联合合作伙伴，发布科学智能前沿观察报告的初心，就是希望推动和支持更多AI和基础研究领域的科学家，深度融合无缝合作，共同探索科学智能的新未来，打造能够自主发现复杂世界未知规律的‘AI爱因斯坦’。”

集智科学研究中心理事长、北京师范大学系统科学学院教授张江表示：“科学智能需要多元的探索路径，也需要相关领域科学家和AI科学家的共同努力，在未来科学智能的探索前沿上，相信科学家的直觉和第一性原理依旧是重要支撑。”

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