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META 2025Q2业绩电话会议分析师问答

，在某种程度上，开发超级智能不能仅仅向人类学习，因为你试图构建一个从根本上比人类更聪明的东西。你需要开发一种方法让它能够自我提升。所以，我认为这是非常根本的事情。这将对我们如何制造产品、如何运营公司、我们能够发明的新事物、我们能够做出的新发现，以及更广泛的社会产生非常广泛的影响。我认为这只是其中非常根本的一部分。就整体工作模式而言，我更加确信小型人才密集型团队是推动前沿研究的最佳配置。这与我们其他世界级机器学习系统的配置略有不同。所以，如果你看看我们在 Instagram、Facebook 或广告系统上的做法，你会发现，我们可以非常高效地安排数百甚至数千人致力于改进这些系统，而且我们拥有非常完善的系统，供个人运行测试，并能够测试各种不同的东西。你不需要每个研究人员都拥有整个系统。但我认为，对于超级智能的领先研究，你真正需要的是能够把整个事情记在脑子里的最小的团队，我认为这推动了团队规模的一些物理原理，以及如何运作的动态。但我会把它交给苏珊来谈论更多实际的事情。 Susan Brian，关于核心推荐引擎的前瞻性路线图。我们近期会重点关注一些短期项目。首先，我们会专注于让推荐更贴合用户在会话期间的互动情况，以便我们呈现的推荐与他们当时感兴趣的内容最相关。此外，我们正在进行优化，帮助小型创作者的最佳内容在发布后尽快匹配到合适的受众，从而脱颖而出。我们还在努力提升系统的能力，通过兴趣探索和学习明确的用户偏好，发现每个人更多样化、更细分的兴趣。我们还计划进一步扩展我们的模型，并融入更先进的技术，以提高推荐的整体质量。但我们也在长期投资领域进行着许多布局，例如开发支持跨服务推荐的基础模型，以及将法学硕士 (LLM) 更深入地融入我们的推荐系统。这项工作的一大重点是优化系统，使其更加高效。这样，我们就能继续扩展推荐系统的容量，而不会影响我们现有的投资回报率 (ROI)。道格拉斯·蒂尔·安穆斯一个是马克的问题，一个是苏珊的问题。马克，Meta 一直是开源人工智能的坚定支持者，你的想法有什么改变吗？就像你追求超级智能，并力求从你重要的基础设施投资中获得更大的回报一样？然后，苏珊，您关于2026年资本支出的评论表明，明年的支出可能超过1000亿美元。您是否仍然预计自己承担所有这些资金？或者在这方面是否有合作的机会？马克·扎克伯格是的。关于开源，我认为我们的想法并没有特别改变。我们一直开源部分模型，但并非开源所有模型。所以我预计我们会继续开发和分享领先的开源模型。我还认为，目前出现了一些趋势。其一，我们得到的模型过于庞大，以至于很多其他人无法实际使用。因此，我们会纠结于分享这些模型是否有用或帮助，或者这是否真的主要是为了帮助竞争对手之类的。所以我认为存在这种担忧。此外，显然，当你接近真正的超级智能时，我认为存在一系列完全不同的安全问题，我认为我们需要非常认真地对待，我在今天早上的笔记中提到了这一点。但我认为最重要的是，我希望我们能够继续开源工作。我希望我们能够继续成为该领域的领导者。我也希望我们能够继续不把我们所做的一切都开源，这可以说是我们一直在努力的延续。是的，我想Susan会稍微谈一下基础设施，但这确实是一项巨大的投资。我们认为随着时间的推移，它会有好的效果。但我们非常重视这笔巨额资金，将其转化为数以千兆瓦计的计算能力，我们认为这将有助于我们进行领先的研究并生产高质量的产品。在运营公司的过程中，我确实在寻找机会，将资本转化为我们能够为人们提供的高质量产品。但这无疑是一次巨大的赌注，我们专注于此，我们希望确保我们所构建的一切能够转化为我们能够为数十亿使用我们服务的用户提供的最好的产品。 Susan 道格，关于您的第二个问题，我们预计明年如何为不断增长的资本支出融资。我们当然预计其中很大一部分将由我们自己承担，但我们也在探索与金融合作伙伴合作开发数据中心的方式。我们目前还没有最终的交易方案可以宣布，但我们普遍认为，有一些模式能够吸引大量外部融资，以支持大型数据中心项目。这些项目将利用我们建设世界一流基础设施的能力进行开发，同时，如果我们的基础设施需求随着时间的推移而发生变化，这些项目也能提供灵活性。因此，我们正在探索许多不同的途径。贾斯汀·波斯特我再问一个关于基础设施的问题。马克，你们的支出现在已经接近一些最大的超大规模数据中心运营商了。你认为所有这些容量主要供内部使用吗？或者你认为有没有办法共享，或者甚至想出一个商业模式，将这些容量用于外部使用？苏珊，关于这笔资本支出的投资回报率，我相信您有内部模型，当然您不能分享所有这些，但您是如何看待投资回报率的？您对长期回报持乐观态度吗？ Susan 贾斯汀，我可以继续尝试一下这两个问题。当然，马克，你也可以发表你的看法。目前，我们专注于确保拥有足够的能力来应对内部用例，这既包括我们开展的所有核心AI工作，也包括支持自然内容推荐引擎的工作，以及支持所有广告排名和推荐工作。当然，我们还要确保构建我们认为必要的训练能力，以构建前沿AI模型。此外，我们还要确保为我们认为可能遇到的各种推理用例做好准备，因为我们最终不仅关注开发前沿模型，还关注如何扩展到我们认为有望广泛应用并吸引用户的各类消费者用例。因此，目前我们并没有真正考虑基础设施上的外部用例，但这是一个很好的问题。关于你的第二个问题，也就是关于资本支出的投资回报率，有几点需要注意。再次强调，在核心人工智能方面，我们继续看到强劲的投资回报率。我们衡量投资回报率的能力相当强，我们对严格的衡量标准和由此获得的回报感到非常满意。在genAI方面，我们显然处于回报曲线的早期阶段，并且我们不预期genAI工作会在今年或明年成为重要的收入驱动力。但我们对即将出现的盈利机会仍然非常乐观，马克在他的演讲稿中谈到了这些机会，大致分为五大支柱，我就不再赘述。我们认为，从中长期来看，这些机会与我们目前的业务状况息息相关，而且直观地反映了它们对我们而言为何是重大机遇，并且每个机会都蕴含着巨大的市场。所以，我想说，最后要补充的是，我们在构建基础设施时会考虑到可替代性。显然，在数据中心框架、网络基础设施等方面，有很多东西需要预先构建。但我们会订购服务器，这最终将是资本支出中最大的一块，因为我们会在需要的时候做出最佳决策，确定容量的用途。马克·艾略特·施穆里克马克，在您追求超级智能愿景的过程中，特别是对我们这些局外人来说，您会追踪哪些指标或关键绩效指标 (KPI) 来判断是否走在正轨上并取得进展？这真的违背了您上面概述的五大支柱吗？还是我们应该考虑得更开阔一些？苏珊，显然人工智能如今带来了巨大的投资回报率，所有这些投资也都在朝着某种长期目标迈进，我只是好奇，您对收入或核心业务绩效与投资节奏之间的关系的看法是否有任何变化或调整？马克·扎克伯格是的，就关注点而言，我的意思是，我将从内部关注点，团队人员的素质，我们正在生产的模型的质量，整个公司其他人工智能系统的改进速度，以及我们正在构建的领先基础模型对改进所有其他人工智能系统和我们在公司周围所做的一切的贡献程度。然后，我想你就会进入我们的标准产品和商业模式，那就是将技术转化为新产品，这些产品首先会扩展到数十亿人，然后随着时间的推移，我们就会实现盈利。但我认为这其中会有一些滞后，对吧？我认为这一直是我们的工作方式，无论我们是在构建一些新的社交产品，还是像Meta AI这样的产品，或者围绕它推出的新产品，我们都会努力达到领先规模，打造最高质量的产品，并在未来几年专注于此。一旦我们对这个定位真正有信心，我们就会专注于提升围绕它的业务。所以我的意思是，稍微回到最后一个问题，当你把这项业务和一些云业务进行比较时，你会发现我们确实存在这种延迟，我们专注于构建研究，然后进行研究，最后推出消费产品，而且通常需要一段时间才能真正扩大围绕它的业务。我认为这是我们业务及其周期的一个已知特性。但我想，另一方面，我们认为，如果你正在构建超级智能，你应该充分利用所有GPU，以便更好地服务你的客户。我们认为，这比我们直接创造这些GPU，而不是仅仅租用或租赁其他公司的基础设施，将获得更高的回报。 Susan 关于您问题的第二部分，我们过去曾说过，从盈利能力的角度来看，我们的主要重点是推动合并营业利润的长期增长。但这并非线性增长。在某些年份，我们的利润增长会高于平均水平。而在我们进行大规模投资的年份，我认为这会影响我们能够实现的营业利润增长幅度。目前，我们看到许多颇具吸引力的投资机会，我们相信这些机会将在未来几年为所有投资者带来令人瞩目的利润增长。因此，在进行这些投资的同时，我们专注于限制其他领域的投资。但我们坚信，现在是我们真正投资人工智能未来的时候了，因为我认为它除了能增强我们的核心业务外，还能为我们带来新的机遇。罗纳德·维克多·乔西马克，我想问您关于 Meta AI 的问题。我记得您在电话会议上提到了提升整体参与度，尤其是在 WhatsApp 上。现在我们的平台拥有 10 亿用户，重点是推动个性化。所以，我想进一步了解这些下一代模型如何帮助推动这里的应用，尤其是在 Behemoth 即将上线的情况下。然后，当人们在 WhatsApp 上使用 Meta AI 时，他们会思考搜索和查询，并有可能将其货币化。马克·扎克伯格是的，我不会深入探讨路线图，但基本情况是——随着我们不断改进 Meta AI 背后的模型和后期训练，参与度会不断提升，而且随着我们更换更新的模型，当我们从 Llama 4 升级到 Llama 4.1 时，我们预计这些模型本质上是相当通用的。所以——是的，你专注于特定领域，但总的来说，它会在人们想问它或想用它做的很多不同的事情上变得更好。我认为，对于每个版本，我们都在持续训练它，就像我们每周所做的那样，当我们推出新一代或每一代的重大版本发布时，参与度也会提高。所以我们专注于此。我不会透露我们未来计划放弃的具体研究领域或能力。但显然，我对此感到非常兴奋。优素福·侯赛尼·斯夸利我有两个问题。马克，到目前为止，雷朋计划一直是你们的标志性项目。我们现在在眼镜研发方面进展如何？您之前提到的那个新计算平台，它的进展比您想象的快还是慢？随着你们利用 Meta AI，您是否认为眼镜最终会取代智能手机？或者，你们需要一种以 AI 为先的新形态？然后，Susan，请问您如何看待SBC未来几年的发展？是否可以假设它的增长速度会显著快于收入和运营支出的增长速度？您如何最大限度地减少股东权益稀释？马克·扎克伯格是的，我可以谈谈眼镜。我的意思是，我对我们取得的进展感到非常兴奋。我认为雷朋Metas和Oakley Meta，以及HSTN，以及我们计划中的其他产品都非常兴奋。是的，我的意思是，这个产品类别显然表现相当不错。我认为它在很多方面都有用。它是一款时尚的眼镜，所以人们喜欢像戴眼镜一样佩戴它。它有很多有趣的功能。而且，Meta AI在其中的应用也在持续增长，每天使用它的人比例也在增加，这一切都令人欣慰。我仍然认为眼镜基本上是人工智能的理想形态，因为你可以让人工智能全天看到你看到的内容，听到你听到的内容，并与你对话。一旦你在眼镜中安装显示器，无论是像我们在Orion上展示的那种宽广的全息视野，还是一个可能适合显示某些信息的小型显示器，这都将释放出巨大的价值，让你能够全天以这种多模式方式与人工智能系统进行交互。它可以查看你周围的内容，为你生成UI，显示信息并提供帮助。我个人认为，就像我戴隐形眼镜一样，如果我的视力没有矫正，我就会感觉自己在认知方面处于劣势。而且我认为，在未来，如果你没有配备人工智能的眼镜，或者没有某种方式与人工智能互动，那么与其他人、与你的同事或竞争对手相比，你很可能也会处于相当明显的认知劣势。所以我认为这是一个非常基础的外形设计。它有很多不同的版本。目前，我们正在打造一些我认为很时尚但并不专注于显示屏的产品。我认为显示屏方面有很多不同的东西值得探索。过去5到10年，我们一直在Reality Labs全力投入研究，基本上就是在研究所有这些不同的东西。眼镜的另一个优点是，它们将成为融合物理世界和数字世界的理想方式。所以，我认为整个元宇宙的愿景最终也会变得极其重要，而人工智能也将加速这一进程。如果你五年前问我，我们是否会先拥有能够创造沉浸式体验的全息图，还是先拥有超级智能，我想大多数人都会认为会先拥有全息图。而科技行业这种有趣的怪癖，我认为我们最终会先拥有真正强大的人工智能。但由于我们一直在这方面投入，我认为我们在眼镜制造方面领先了几年。而且我认为我们很兴奋地继续大力投资这方面，因为我认为这将成为未来非常重要的一部分。肯尼斯·J·多雷尔我们不太明白你的第二个问题，你介意重复一遍吗？优素福·侯赛尼·斯夸利当然。正如你看到的，未来几年随着所有这些招聘的增加，股票薪酬支出也会随之增加，我假设我们会看到这部分支出大幅增长，或者说，增长速度可能比收入和运营支出更快。我只是想知道，你们计划如何最大限度地减少股东权益稀释。主要是回购还是其他什么？ Susan 谢谢，优素福。我的意思是，今年我们招聘的人工智能员工（包括SBC）的薪酬成本增加的影响，反映在修订后的2025年支出展望中，以及我之前对2026年支出展望的评论中。这些显然是2026年支出增长的主要驱动力，因为我们要确认新增人才的全年薪酬。话虽如此，我们还是将其纳入了我们的支出预期。话虽如此，我们当然非常注重控制股权稀释。我们总体上认为，我们强劲的财务状况将使我们能够支持这些投资，同时继续回购股票，作为抵消股权薪酬的回购计划的一部分，并按季度向投资者分配现金股息。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券07-31 22:58

古代DNA显示，爱沙尼亚人、芬兰人和匈牙利人的祖先在约4500年前生活在西伯利亚

ence的特约撰稿人，专注于考古学和古人类学新闻。 Photo by Nikola Johnny Mirkovic on Unsplash 萨米人是芬兰的原住民族，他们使用乌拉尔语系语言。一项针对古代基因组的新研究发现，如今讲匈牙利语、芬兰语和爱沙尼亚语的人群具有大量西伯利亚祖源（“ancestry，指的是一个人群在基因上的起源和遗传背景）。这一祖源可能源自生活在中亚和东亚阿尔泰山森林草原地带的一群人，并在约4500年前向西扩散。古代DNA显示，这个群体是父系社会，也就是依照父系血缘组织的。不过，虽然古代DNA可以揭示人群迁徙的路径，但要通过基因追踪语言却十分困难。因此，专家指出，研究结果并不能明确证明这些语言的使用者，与这一古代DNA模式之间存在直接关联。从西伯利亚迁徙而来这项研究于7月2日发表在《自然》杂志上，研究人员分析了180名生活在欧亚大陆北部、从中石器时代到青铜时代（距今约1.1万年至4000年前）的人类遗骸。研究团队将这些个体加入一个包含1300多名此前分析过的古代人类数据库中，并与现代人群的基因组进行比较。一项重要发现来自新石器晚期至青铜时代早期（约4500年至3200年前）的基因组。研究人员发现，拥有他们称作“Yakutia_LNBA”基因模式的古代人群，其地理分布“明确与古代及当代的乌拉尔语使用人群相关”，研究中写道。乌拉尔语系包括20多种语言，现今数百万人在使用，其中最主要的是爱沙尼亚语、芬兰语和匈牙利语。语言学家对这三种乌拉尔语言尤其感兴趣，因为与周边国家所讲的印欧语系语言完全不同。 “邻近讲印欧语的族群基本不具备Yakutia_LNBA祖源，或者任何其他类型的东亚祖源。”研究负责人、哈佛大学人类进化生物学研究生Tian Chen Zeng在接受Live Science采访时表示，“Yakutia_LNBA祖源，是几乎所有古代和当代乌拉尔语使用人群中唯一的东亚祖源。” 研究人员在生活于约4500年至3200年前的西伯利亚人骨中识别出Yakutia_LNBA群体。他们可能属于位于西伯利亚东北部的古代文化——伊米亚赫塔赫文化，该文化拥有陶器技术、青铜制品和用石头与骨头制成的箭头。此前，考古学家发现，伊米亚赫塔赫陶器曾向南传播至阿尔泰-萨彦地区森林草原地带，这一地区位于今日俄罗斯、蒙古、哈萨克斯坦和中国的交界处，时间大约是4000年前。研究人员据此推测，Yakutia_LNBA的DNA模式可能与史前乌拉尔语使用文化有关。 “一个直接的解释是，Yakutia_LNBA祖源伴随乌拉尔语言从东向西传播，”Tian Chen Zeng说。 “我们展示了Yakutia_LNBA可能是追踪早期乌拉尔语族群传播的极佳标记，”研究人员在论文中指出。研究人员还发现，这个最终向西扩散的群体可能是以父系血缘为基础组织的，这一推论是基于古代DNA中的Y染色体模式。追踪语言的难题然而，基因与语言之间的联系在历史上是很难证实的。 “一个人的基因构成无法说明他可能会讲哪些语言，也无法反映他将哪种语言视为主要语言。”澳大利亚国立大学考古学家凯瑟琳·弗里曼在接受Live Science采访时说，她并未参与该研究。由于人类交流方式极其复杂，弗里曼表示，“我认为我们需要考虑多语言现象，尤其是跨语言家族的多语现象，可能如何影响语言的传播和演变。” 尽管研究人员在研究中并未讨论多语言现象，Tian Chen Zeng表示，“古代人群是多语言使用者的可能性非常高。” 不过他指出，“大范围的语言变迁很可能伴随着迁徙，或者至少是语言新来者在某一地区人群中的大规模融合——这种程度的变化通常会在基因上留下某些痕迹。” 但弗里曼提醒说，我们必须小心，不应将某一基因群体直接等同于特定语言或语言家族，特别是在思考古代人群的生活方式时。虽然这项研究“对欧亚大陆东部的古代DNA给予了有趣而受欢迎的关注”，但弗里曼指出，“这篇论文的核心目标主要是解答与人群基因组学有关的问题”，而不是语言问题。来源：加美财经

加美财经07-30 00:00

迪士尼与环球影业联手起诉Midjourney：AI版权侵权引爆好莱坞

社》采访时曾辩称，AI的训练过程类似于人类学习，生成不同图像应属合理使用。然而，迪士尼和环球影业反驳称，Midjourney的输出并非“变革性”，而是直接复制版权作品。诉讼还指出，Midjourney具备技术能力阻止侵权内容生成，但未采取行动，显示出“蓄意和故意的”侵权行为。编辑总结迪士尼和环球影业对Midjourney的诉讼凸显了传统娱乐行业与AI技术快速发展之间的矛盾。两家公司的强硬态度表明，保护知识产权仍是好莱坞的核心关切。此案的进展可能重塑AI行业与版权法的互动模式，促使技术公司采取更严格的合规措施。投资者和从业者需关注后续司法判决对AI商业模式和影视行业的影响。 2025年相关大事件 6月11日：迪士尼和环球影业在洛杉矶联邦法院对Midjourney提起版权诉讼，指控其AI工具未经授权生成侵权图像，标志好莱坞首次对生成式AI发起法律行动。 5月22日：谷歌宣布资助AI短片项目，试图展现AI技术的正面潜力，引发行业对AI版权使用的进一步讨论。 4月3日：迪士尼在CinemaCon 2025上展示其对AI技术的谨慎乐观态度，强调需在版权保护下使用AI。 3月15日：多家新闻媒体联合起诉AI公司Cohere，指控其未经许可使用新闻内容训练模型，版权争议持续升温。 2月10日：英国上议院第四次否决允许AI公司使用未明确退出版权内容的立法，凸显全球对AI版权问题的关注。专家点评霍拉西奥·古铁雷斯（Horacio Gutierrez），迪士尼首席法务官，6月11日：“我们看好AI技术的潜力，但盗版就是盗版，AI公司实施的侵权行为同样不可接受。”（来源：迪士尼官方声明）查尔斯·里夫金（Charles Rivkin），电影协会主席，6月11日：“版权保护是影视行业的支柱，平衡的AI发展必须尊重知识产权以维持美国创意产业的全球领导地位。”（来源：电影协会声明）艾德·牛顿-雷克斯（Ed Newton-Rex），Fairly Trained负责人，6月11日：“这是全球创作者的重大胜利，迪士尼的介入让AI公司无视版权的行为更难持续。”（来源：New Scientist采访）安德烈斯·瓜达穆兹（Andres Guadamuz），英国苏塞克斯大学法学教授，6月11日：“迪士尼和环球的诉讼是对AI行业的明确警告，可能迫使大型AI公司加强版权过滤机制。”（来源：New Scientist采访）马修·萨格（Matthew Sag），埃默里大学法学与AI教授，6月12日：“迪士尼直接针对Midjourney的输出内容，使其难以用‘合理使用’辩护，此案可能改变AI版权诉讼的格局。”（来源：WIRED采访）来源：今日美股网

今日美股网06-13 00:12

对强壮的误解，女性在四个方面展现出超越男性的身体优势

优势，这是运动科学、人类生理学以及生物人类学领域专家的共识。 “女性脆弱”这个观念，其实是近代才形成的。在人类历史的大多数时间里，女性都在搬运物品、追踪猎物、每天步行13到16公里——很多时候还要在怀孕、经期、哺乳或背着孩子的情况下完成。有研究估算，采猎社会的女性在孩子出生的前四年里，平均步行超过4800公里。专家指出，这种进化基础正是当今诸多成就的根源。 “女性的身体具有更强的抗疲劳能力，”澳大利亚珀斯埃迪斯科文大学体育副校长索菲亚·尼姆菲乌斯表示。密歇根大学的运动生理学家桑德拉·亨特的研究显示，在重复性、负重较轻的训练中，女性的肌肉比男性更能坚持。她的研究以及后续成果一致发现，女性肌肉疲劳速度更慢，完成的次数也更稳定。男性虽然在高强度举重中表现出更大的起始力量，但随着训练时间延长，女性更能坚持，有时能比男性多出一倍甚至更久。研究还发现，女性的身体在运动中更倾向于消耗燃烧慢的脂肪，而非迅速消耗的碳水化合物，无论是运动员还是普通人群都如此。此外，女性体内普遍拥有更多慢肌纤维——这类肌肉纤维抗疲劳、恢复快，效率高。相比之下，男性肌肉中快肌纤维比例更高。 “我们的肌肉效率更高，做得更多却消耗更少，”尼姆菲乌斯说。恢复力与适应性不仅仅是耐力。一些关于短跑和大重量训练的小规模研究显示，女性在高强度运动后恢复速度也更快。慢肌纤维本身就有更高的恢复能力，而女性的额外优势可能在于更快的组织修复：一项研究发现，雌性小鼠的肌肉修复速度是雄性小鼠的两倍（尽管小鼠研究未必完全适用于人类）。背后原因是雌激素能有效减少炎症并促进肌肉修复——这也是西姆斯建议绝经后女性应获得更有针对性的训练和恢复支持的原因。不过也有研究指出，女性在某些运动伤害上风险更高，尤其是膝盖和前交叉韧带的损伤。但目前尚未明确这些风险是由身体结构差异、激素水平，还是训练不当所致。一些学者认为，问题在于当前的训练标准是以男性身体为基础制定的。 “女性的身体构造不同，”西姆斯表示，“你们正在套用原本并不适合你们的训练方法。” 无论是普通女性还是训练有素的运动员，身体力量的展现都不仅仅是生理层面。许多力量项目专家指出，女性耐力的背后还有心理层面的韧性。 “我认为，女性拥有一种心理坚韧力，能让她们进入某种状态——一个可以持续突破极限的状态，”斯坦福大学女性运动员科学与转化研究项目（FASTR）负责人艾米丽·克劳斯说。正在改变传统上，“强壮”一直是以男性擅长的项目定义的，比如卧推极限重量或百米冲刺速度。但这些只是评估身体潜能的方式之一。许多专家认为，如果以耐力、适应力、恢复力和寿命为标准，那么“强壮”的定义可能会更偏向女性。尼姆菲乌斯指出，当前年轻女性运动员仍然无法获得与男孩相同层级的鼓励、训练和科学关注。针对女性身体的运动科学研究虽然正在进步，但仍然严重不足。 2021年的一项研究显示，专门以女性身体为对象的运动与健身研究仅占全部的6%。考虑到女性已取得的众多成就，如果体育训练从一开始就是基于女性身体结构来设计，而不是从男性模式“缩小”得来，会发生什么？专家认为，当前这一代女性运动员正在重塑体育的根基结构。不久的将来，她们将获得更多适合自身身体结构的科学知识，不论是职业运动员还是每周末参加5公里赛事的爱好者。克劳斯说，这些正在进行以及即将开展的运动科学研究“，将在未来5年、10年、15年内真正改变女性和女孩的运动体验，这令人非常兴奋。” 女性身体的四大优势疼痛耐受力人体会经历各种类型的疼痛——从经期不适、分娩，到背伤、骨折。疼痛虽是主观体验，难以量化，但大多数研究结果与经验一致：女性更能承受疼痛。运动员在疼痛管理上尤其经验丰富，许多研究发现，运动员的疼痛忍耐力普遍比非运动员高。而从性别来看，虽然女性对疼痛更敏感，但其忍耐力与男性运动员不相上下，甚至更愿意带伤坚持。这一现象可能源自生理机制与经历的双重影响。1981年的一项研究明确指出：“女性运动员的疼痛耐受力和阈值最高。” 免疫力在人类及其他哺乳动物中，女性拥有更强免疫力几乎已成共识。这既归因于雌激素的免疫调节作用，也与女性所携带的XX染色体相关——这让免疫功能在女性体内表现出更多样性。明尼苏达大学进化生物学家马琳·祖克在2009年曾写道：“没有悬念，生病更多的性别是男性，几乎每次都是这样。人们都知道养老院里寡妇比鳏夫多得多，但这种差距远远超出老年阶段。” 当然，这也有代价：自身免疫疾病的患者中，女性占比更高。这正是强大免疫系统所带来的“副作用”。韧性有限的研究表明，女性身体在长期承压后表现出更强的韧性——磨损更少、维持更久。长时间运动所造成的生理“代价”，女性似乎也更低。英国心脏基金会曾研究了300位中年以上的长期运动者，其中包括长跑、自行车、赛艇及游泳选手。男性运动者的血管老化程度更高，某些指标甚至相当于老化了10年，心脏病风险上升。而女性运动者的血管状态则更加年轻，心血管风险反而下降。寿命从根本意义上说，寿命才是对身体能力最真实的检验。几乎无论什么文化或物种，女性寿命普遍比男性更长。部分原因是行为差异——男性更倾向于从事高风险行为，但更深层的原因在于生物学。在面对疾病、饥饿或受伤时，女性生存率更高。研究显示，男性独有的Y染色体会随着年龄增长逐渐退化，这种“Y染色体镶嵌性丧失”现象与多种健康问题有关，包括心脏病和癌症风险上升。来源：加美财经

加美财经06-02 00:00

科学家发现，我们的牙齿是由4.6亿年前的鱼类“盔甲”进化而来的

ence的特约撰稿人，专注于考古学和古人类学新闻。来源：加美财经

加美财经05-24 00:00

运动带来的益处会因性别而有差异吗？有证据表明确实如此

乎所有以“ology”结尾的学科，从“人类学”到“动物学”。伊万也涉足网络喜剧、市场营销材料和行业洞察文章。作为运动科学专业出身，伊万在不盯着书本或屏幕的时候，通常会在大自然中活动，或者进行越来越重的力量训练。伊万出生于阳光明媚的罗马尼亚，如今居住在阳光更充足的加利福尼亚州。来源：加美财经

加美财经05-19 00:00

机器人：一场正在发生的生产力革

地形实现了自主站立。这项技术的意义堪比人类学会直立行走——当机器人能在雪地、沙丘甚至倒塌的砖石堆中稳定起身，意味着它们真正突破了实验室的温室环境。而北京的“天工”机器人更是在通州海子墙公园连续攀爬35厘米高差的阶梯，成为全球首个征服真实户外地形的双足机器人。这些突破的背后，是AI大模型赋予的“自主进化”能力，这如同给机器植入 “观察学习”的基因。更值得关注的是硬件领域的暗流涌动：国产谐波减速器精度突破1弧分，空心杯电机驱动成本较海外降低60%，这些曾经被日本、德国垄断的核心部件，如今在中国工厂里批量下线。正如19世纪蒸汽机需要精密轴承支撑，今天的人形机器人革命，正被中国制造的“隐形冠军”们托举而起。 2. 成本的“摩尔定律”式坍塌：从奢侈品到生产力工具五年前，一台人形机器人的价格堪比豪华轿车，如今这个数字正在发生戏剧性变化。 2025年初，宇树科技将消费级机器人价格压至9.9万元，而特斯拉Optimus量产版本成本预计降至2万美元。这场成本革命的核心密码藏在产业链深处： 1）零部件的国产化浪潮：国产谐波减速器龙头的市占率大幅提升，让关键部件价格较2020年显著下降； 2）制造工艺的跨界融合：新能源汽车的精密加工技术被迁移到机器人关节制造，电池包能量密度显著提升的同时，重量也能得到减轻； 3）数据采集的效率革命：上海建成的全国首个异构机器人训练场，让100台不同结构的机器人能够同时训练。这些变化正在重构商业逻辑。 3. 场景的“毛细血管渗透”：从炫技表演到生产力革命 2025年春节，一群穿着东北花袄的机器人在春晚舞台扭秧歌时，杭州的汽车工厂里，Optimus机器人正在学习拧螺丝的力度控制；亚迪生产线上的Walker S1机器人，质检错误率已低于0.1%；东京护理实验室里，已经在尝试用机器人帮助老人翻身。场景的“跨界裂变”同样值得关注。特斯拉将汽车工厂的缺陷检测经验迁移到机器人视觉系统，英伟达把游戏引擎的物理仿真技术用于机器人运动训练，这种技术复用正在产生惊人的乘数效应。就像智能手机催生移动互联网生态，人形机器人正在打开一个百万级场景的潘多拉魔盒。三、未来的注脚：为什么现在是历史性窗口期站在2025年回望，我们会发现此刻的机器人产业正处在两个宏大叙事的交汇点： 1. 制造业劳动力短缺我国制造业正面临人口老龄化带来的劳动力短缺问题，在此背景下，机器人的重要性得以凸显。 2. 技术红利的“临界点突破” 人工智能的浪潮来袭，国产大模型DeepSeek以十分之一的成本达到国际顶尖水平，这意味着机器人“大脑”的进化将进一步提升。当“手”（机械结构）、“眼”（视觉传感器）、“脑”（AI算法）的协同障碍被打破，产业将逐渐进入自我强化的上升螺旋。四、利用ETF捕捉机器人产业机遇正如十年前的新能源、二十年前的互联网，真正改变世界的技术浪潮总是始于质疑、成于共识。政策、技术与需求的共振下，这场生产力革命将会不断向前。在当前阶段，预判技术路线或产业格局较为困难，投资者可以关注通过ETF打包机器人产业机会。机器人ETF易方达（159530，联接A/C：020972/020973）跟踪国证机器人指数。2025年4月10日起，国证机器人产业指数迎来修订，修订后该指数中人形机器人相关成分权重占比显著提升至53%，高于同类指数，对人形机器人的表征能力更强。修订后，指数长期收益更好，弹性更高。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云05-13 10:37

和人类最亲的倭黑猩猩社会一直是雌性掌权，个头更大的雄性并不打算配合，但输在了这一点上

加州大学伯克利分校的博士后研究员、生物人类学家劳拉·刘易斯说，她并未参与这项研究。“这项研究可能为女性如何增强自身权力、从男性暴力中更好地保护自己提供了启发——那就是像倭黑猩猩一样，建立并维持联盟。” 在研究中，弗鲁特、苏尔贝克与同事分析了位于刚果民主共和国雨林中六个倭黑猩猩群体长达30年的冲突观察记录，花费了无数小时穿行在密集的丛林中。 “每天凌晨三点左右起床，然后步行一到两个小时，去寻找它们前一晚筑巢的地点，”苏尔贝克说。“然后你就要跟着这个群体整天，直到它们再次筑巢。” 在灵长类学者中，倭黑猩猩不仅以“战争”闻名，也以“爱”著称。它们有频繁的身体接触，使用性玩具，甚至进行同性性行为。由于其频繁的性行为和相较黑猩猩更低的暴力水平，倭黑猩猩常被称为“猿类中的嬉皮士”。然而，苏尔贝克和团队，以及其他研究人员的观察挑战了这种和谐的刻板印象。 “倭黑猩猩并不像人们以为的那么和平，”波士顿大学人类学家莫德·穆吉诺说，她并未参与本项研究。这种不和平也包括性别间的冲突。从1993年到2021年，研究人员记录了1786起雄性挑起与雌性冲突的事件。这些包括对雌性或其幼崽的攻击行为，或独占食物。在这些冲突中，大约61%的情况下，雌性联手对抗并取得胜利。起初，苏尔贝克认为，雌性在倭黑猩猩社会中的主导地位可能与生殖有关。他猜想，也许雌性通过对雄性隐藏排卵期，从而掌控交配机会来确立主导地位。但雌性结盟的力量令他感到惊讶。在所有结盟行为中，85%是雌性联手对抗雄性。这样的攻击可能导致雄性独自躲避并受伤长达数天甚至数周。苏尔贝克表示，亲眼见到一次攻击，“你真的会觉得，天啊，如果我是雄性倭黑猩猩，我绝不会轻举妄动。” “这些冲突可能非常激烈，”苏尔贝克说。“在极少数情况下，我们怀疑雄性可能在攻击中死亡。” 雄性在这种冲突中甚至可能失去手指或脚趾。在德国斯图加特动物园的一起事件中，一只雄性倭黑猩猩在与两只雌性打斗时被咬断了阴茎。后来外科医生将其缝合。 “对旁观者来说也很吓人，”他说。“这是让雄性摆正自己位置的高效方式。” 约翰斯·霍普金斯大学教授克里斯托弗·克鲁佩尼研究类人猿的认知。他称赞这项研究汇集了大量数据，建立了统计关联。但他也指出，还需要更多观察，了解倭黑猩猩群体随时间的演变，才能确定联盟的形成是否确实赋予了雌性权力，还是仅仅是她们已拥有权力的结果。 “结合对黑猩猩和其他灵长类动物的相关研究，结盟很可能在几百万年的进化历程中一直是建立和维持权力的重要工具，至少可以追溯到我们与其他类人猿的共同祖先，”他说。为什么在所有动物中，倭黑猩猩在建立雌性联盟方面如此有效，仍然是个谜。 “我还是感到困惑，”弗鲁特说。她是德国马克斯·普朗克动物行为研究所的教授，也是这篇论文的资深作者。“我们可能永远无法确切得知原因，但这让我看到一丝希望：在我们进化谱系中，与我们最近的亲戚——倭黑猩猩的雌性能够联手，与雄性一同掌握权力。” 以上内容整合自华盛顿邮报和纽约时报报道。来源：加美财经

加美财经04-26 00:00

与特朗普政府的主张相反，种族并非“生物学现实”，来看下 20 世纪关于种族的科学共识是如何形成的

学家们仍然尝试分类。在1899年的一项人类学研究中，威廉·里普利依据头型、发质、肤色和身高对人群进行分类。1926年，哈佛人类学家、当时全球最知名的种族类型学家欧内斯特·胡顿列出了24种解剖特征，例如“颞下结节和咽隐窝是否存在”以及“尺桡骨的弯曲程度”，他还承认“这个列表当然不是详尽的”。所有这些混乱与科学应有的运作方式背道而驰：随着研究工具的进步和测量方法的精确化，研究对象——种族——却变得愈加模糊。当雕塑家马尔维娜·霍夫曼的《人类种族》展览于1933年在芝加哥菲尔德博物馆开展时，将种族描述为一种生物现实，尽管这个概念本身难以定义。世界知名人类学家亚瑟·基思爵士为展览图录撰写了序言。基思否定了科学是辨别种族最可靠方式的说法，他表示，一个人种族的特征“只需一眼便能识别，比一群训练有素的人类学家还要准确”。基思的观点完美体现了当时人们的信念：种族必须是真实存在的，因为他在周围看到的就是如此，尽管科学从未能证实这一现实。然而，在种族科学研究领域，情况即将发生改变。从文化角度解释差异到1933年，纳粹主义对从科学角度研究种族有迫切的需求。人类学家舍伍德·沃什本在1944年写道：“如果我们要就种族问题与纳粹展开讨论，那我们最好先搞清楚真相。” 在1930年代末到1940年代初，两个新的科学思想逐渐形成。第一，科学家开始将文化而非生物作为群体差异的驱动因素。第二，群体遗传学的兴起挑战了种族作为生物现实的观念。 1943年，人类学家鲁思·本尼迪克特与吉恩·韦尔特菲什合著了一本面向大众的简短作品，同样取名为《人类种族》。他们主张，人类之间的相似性远大于差异，而这些差异源于文化和教育，而非生物因素。随后，这一思想还被改编为动画短片，传播范围进一步扩大。本尼迪克特和韦尔特菲什指出，尽管人们在身体特征上确实存在差异，但这些差异毫无意义，因为所有种族都能学习，所有人都有能力。 “文明的进步并不是某一个种族或次种族的专利。”他们写道，“当浅肤色的欧洲人还在穿兽皮、对铁一无所知时，黑人已经制造铁器、织出精致的布料。” 相较于含混不清的生物种族说，文化解释更有说服力。这种向文化的转向，与生物学知识的一次重大变革相一致。理解进化的工具特奥多修斯·多布然斯基是20世纪最杰出的生物学家之一。他与其他生物学家对进化变化极为关注。所谓的种族被认为是不随时间变化的，因此在理解生物进化过程中毫无用处。一种新工具——科学家称之为“遗传群体”的概念，更具研究价值。遗传学家多布然斯基认为，应根据一组共享基因来定义一个群体，以便研究有机体的变化。随着时间推移，自然选择会改变群体的进化方向。但如果某个群体无法帮助解释自然选择过程，遗传学家就应放弃，转而研究基于另一组共享基因的新群体。关键在于，无论遗传学家选择哪种群体，都在不断变化，没有哪一个群体像所谓的“人类种族”那样固定不变。舍伍德·沃什本与多布然斯基是密友，他将这些思想引入人类学。他意识到，遗传学的意义不在于将人类划分为固定群体，而在于理解人类进化的过程。这一转变推翻了他的老师胡顿所教授的一切。 1951年，沃什本写道：“没有任何理由将一个……群体划分为一系列种族类型。” 因为这样做毫无意义。假设任何一个群体是固定不变的，都会阻碍对进化变化的理解。遗传群体并不“真实”，是科学家为理解有机变化而设计的工具。理解这种根本差异的一个好方法，是类比过山车。去过游乐园的人都见过那种写着“身高达到多少才可乘坐”的标志。但没人会因此认为这些标志划分出了“真正的高个子”或“真正的矮个子”，因为另一个过山车的标准可能会完全不同。标志只定义谁能乘坐这个特定的过山车，仅此而已。这不是用来划分谁“真正”高的标准。同样，遗传学家将“遗传群体”用作“推断现代人类进化史的重要工具”，或因为“在理解疾病的遗传基础方面具有重要意义”。正如试图用螺丝刀敲钉子的人会发现，工具必须用在合适的任务上，遗传群体就是为特定生物学用途而设计的工具，而不是划分种族的工具。沃什本认为，凡是想划分人类的人，都必须提供“将我们整个物种细分的正当理由”。史密森尼的展览展示了被种族化的雕塑是“既是压迫和统治的工具，也能成为解放与赋权的工具”。科学界认同它的观点，即种族是人类发明的概念，而非生物现实。来源：加美财经

加美财经04-16 00:01

人形机器人泡沫隐现？朱啸虎"批量退出"引行业地震

，人形机器人在五年之内几乎无处不在，是人类学会制造工具以来最刺激的一次工业革命”。赵同阳还表示，庆幸的是见到的投资人中，几乎有一半相信这个行业的未来，也愿意一起陪跑。被朱啸虎投资的星海图、松延动力等公司发布声明，强调“具身智能赛道长坡厚雪”，并展示技术进展！值得注意的是，此前高盛也曾公开看空人形机器人，认为目前人形机器人技术拐点仍不明朗，距离真正“上岗”还有很长的路要走。行业两极分化加剧虽然人形机器人赛道依然是资本热门的黄金赛道，但资本的态度正在从狂热转向审慎。数据显示，2024年全球人形机器人融资额超110亿元，中国市场占比过半，但机构投资者已开始分化，公募基金已在Q1减持部分高估值机器人概念股。部分VC机构从2024年下半年开始已趋于谨慎，实际完成融资的项目数量偏少，且融资难度加大。行业的两极分化也愈发明显，头部企业如宇树科技、优必选和智元机器人凭借强大的技术实力和资源支持，率先占领市场，相比之下，中小企业在融资过程中面临更多挑战，部分企业甚至难以进入中后期融资轮次。未来，如何在技术突破与商业化落地之间找到平衡，将成为人形机器人行业发展的关键。尽管现在多数机器人公司短期内盈利困难，但长远来看，机器人板块潜力巨大。

格隆汇03-31 13:41

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