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罗森：中国地域辽阔，拥有丰富的自然资源，但在历史上，对动植物和自然科学的系统研究相对较少。尽管中国有《本草纲目》这样的医学巨著，但在地质学、植物学等自然科学领域的探索却相对有限。而在欧洲，许多学者早已投身于自然研究。例如，在达尔文之前，亚历山大·冯·洪堡（Alexander von Humboldt）便前往南美，考察并记录当地的动植物、地理和气候。我认为，造成这种差异的一个重要因素是科举制度。中国的精英阶层长期以来主要专注于经史典籍的研读，而不是自然世界的探索。这在一定程度上抑制了科学研究的发展。相比之下，工匠阶层虽然在木材、陶土、纺织等方面积累了丰富的实践经验，但他们与知识分子几乎没有交集，知识难以在不同社会阶层之间流通。而在欧洲，社会阶层的流动性相对更强。比如，在一个有多个孩子的家庭中，长子通常继承家业或土地，而其他孩子可能会选择接受教育、进入教会或投身科学探索。像达尔文，他原本打算成为一名牧师，但后来发现自己真正的兴趣是自然科学。洪堡也是如此。他们愿意远行考察。这种探索精神在欧洲的航海时代尤为重要。此外，航海本身也是一个技术挑战。相较于大西洋，横跨太平洋的难度要大得多。太平洋面积庞大，风向复杂，季节性变化显著，航行者必须掌握如何借助风力航行。而且，在漫长的海上航行中，要精确确定自己的位置，必须依赖精准的计时工具。航海钟的发明正是在伦敦完成的。

　　除去数据，人工智能产业的另一个要素便是算力。随着DeepSeek的出现，尽管模型训练时算力需求可能降低，但是推理模型需要的算力增加，同时向数量庞大的用户提供推理能力依然需要庞大的算力。有地方政府人士表示：“对于人工智能产业而言，算法、算力、数据、应用等环节，政府能直接施加影响的可能就是算力环节。”

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　　(二)规范珍稀中药资源开发利用。严格依照法律法规保护野生动植物。建立珍稀中药资源调查机制。开展关键技术攻关，突破一批珍稀中药资源的繁育、仿生、替代技术。编制资源受限类矿物药合理使用清单。

　　近来随着美国政府一系列政策的出台，美国经济不确定性增加，美国经济是否会出现衰退已成为美国媒体越来越频繁讨论的话题。美国纽约股市三大股指近期也出现大幅下跌。有市场人士表示，市场情绪出现“崩盘”，美国政府的加征关税政策难辞其咎。

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　　所以，当前特别要紧的是设定“超前学习”的安全边界：超前，但不过度。调查显示，学生对自己的学力自信和兴趣匹配是两个“防止过度”的关键指标。如果孩子在该领域的学习中能持续获得“我能胜任”的积极反馈，甚至不知疲倦、觉得“越学越感兴趣”而不是“越学越厌倦、越倒胃口”，就说明这样的超前没有过度。