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户外旅行市场的火热也带来了一系列安全隐患。根据中国登山协会登山户外运动事故调查研究小组的不完全统计，2023年中国大陆共发生526起登山户外运动事故(以下简称“事故”)，全年事故发生的活动中参与总人数超1852人。发生事故人员参与户外探险形式主要以亲友结伴和个人出行为主，事故主要原因多为欠缺户外经验、户外知识和装备的不足、风险识别和规避能力不足等。

“这是我第一次意识到危险离自己那么近。”张小艺对中青报·中青网记者说，事后复盘这段经历时，她才感到后怕，尽管领队出于好意帮她背走物资，但领队在徒步途中不见踪影、不及时观察队员反应、不对队员身体状况进行判断、施加情绪压力等问题，都将她推向了危险的边缘，“后来才知道，除了主领队，其他领队均为兼职的体校学生，不仅是第一次走高原路线，行前甚至未经过任何培训”。

中青报·中青网记者采访到一名从事相关工作17年的资深从业者李亚辉，他认为青年群体在户外探险时乐于接受挑战，更倾向于尝试难度较大的户外探险项目，喜欢在社交媒体上记录和分享他们的探险故事。这些行为特点使他们成为户外运动的主要推动者之一，带动户外运动的社交化和多元化。但近年来，户外市场发展迅速，在这个过程中也逐渐产生了一些乱象，影响市场的健康发展和参与者的安全。

李亚辉说：“户外市场的火热导致众多未经认证或无资质的机构和个人成为户外教练，他们缺乏专业技能和安全知识。同时，部分户外运动、旅行组织和俱乐部忽视安全措施，缺乏规范的安全培训和急救措施，有的在未审批地点活动或带领无经验者进行高风险探险，安全隐患极大。此外，市场竞争激烈，不良商家为吸引客户压低价格，削减安全措施，降低了服务质量也增加了事故风险。”

张小艺5年前开始参与户外徒步活动，平均每月有两次户外徒步经历，她发现团队或领队不靠谱的情况并不少见。在长期的体验中，她认为市场上表现及格的“商团”“不到10%”。“线下实际与线上描述不一致，是最常见的问题。”张小艺说，有时行前沟通好的车辆、装备，实际并不能满足，而大家最为关心的领队问题，即使组织方拍着胸脯保证“绝对放心”pg模拟器试玩入口，往往最后也并不一致。“配备的领队中，常有被临时拉来的体育专业的大学生，看着体能很好，实际并没有带队经验。”

中国登山协会《2023登山户外运动事故分析报告》中提到，事故数量与组织形式密不可分。2023年，个人行为和亲友结伴的事故数量全年最高，二者最大的共同点就是组织松散、户外经验缺乏，完全没有责任主体，遇到风险时抵御能力非常有限pg模拟器试玩入口，容易造成悲剧的发生。而以法人单位为组织形式的事故数量基本保持在最低，这不仅是因为这种形式有严密的组织，更重要的是有专业的人员作保障。

据记者了解，目前国内多家组织、机构都为户外领队提供培训课程。以中国登山协会的中国登山协会户外领队(山地户外指导员)培训为例，记者在中国登山协会官方网站查询到，中国登山协会向登山户外运动相关从业者、爱好者提供“山地户外指导员培训”，初级课程共计5天培训1天考核，聚焦单日非露营徒步活动，通过两次单日野外徒步活动的开展，重点强化与提高户外服装及装备，地形图判读与导航，户外常见风险的识别、预防与应对，行前计划及准备，绳索技术，户外基础领导力，队伍组织与管理等方面能力；中级课程共计9天培训1天考核，课程聚焦多日徒步露营活动有关事项内容，重点强化、提高学员的户外硬技能和软技能，课程内容涉及：地形图、服装装备、风险管理、绳索技术、领导力、食品与营养、运动训练、户外运动概论、团队建设、队伍组织与管理等；高级课程偏户外多项技能的学习与体验，是户外裁判员、户外教育师资报名的前置条件。户外领队可通过中国登山协会网站平台报名上述课程。

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早期人工智能研究者认为，机器可以通过对符号的操作实现对人类思考(理性行为)的模拟pg模拟器试玩入口，即让机器像人类那样思考，无需考虑身体和环境。他们把人工智能定义为模拟人类的智能行为，除了模拟思考之外，还包括感知、动作，以及情感与灵感等。由于他们认为思考和身体、环境是分离的，因此在模拟这些行为时，是各自独立进行，没有考虑行为之间的相互联系。人工智能的另一学派内在主义，主张人工智能应该模拟人类大脑的工作原理，我们通常称之为类脑计算。这个学派也没有考虑思考、感知与身体的关系。因此传统人工智能中的两大学派都属于离身智能。

人工智能的发展历史，经历过三个阶段。第一代人工智能提出以知识与经验为基础的推理模型，通过这一模型来模拟人类的思考。这一模型具有可解释性与可理解性的优点，但由于知识表示与获取的困难，该模型在应用和产业化上受到很大限制。第二代人工智能提出数据驱动的模型，通过基于大数据的机器学习，实现对人类感性和情感行为的模拟。由于模型的图像、语音等输入数据来自客观世界，因此具有很大的应用潜力pg模拟器试玩入口，但由于模型本身存在不安全、不可靠、不可信(不可解释)、不可控和不易推广等缺陷，因此应用范围有限。虽然科学家在这期间也进行过模拟人类动作，比如手的操作与脚的步行等研究，但没有将这些研究与思考、感知等其他方面联系起来。总之，这两代人工智能都有很大的局限性，而且只针对特定领域、利用特定模型去解决特定任务。

2020年大语言模型的出现，把人工智能推向新的发展阶段——第三代人工智能。大语言模型具有强大的语言生成能力pg模拟器试玩入口，使机器能够在开放领域下实现与人类的自由交互，这表明机器已经完全掌握了人类的语言。此事意义重大。正如哲学家维特根斯坦所言：“我的语言界限，就是我的世界界限。”机器一旦掌握了人类的语言，也就在某种程度上理解了人类的世界。大语言模型向通用人工智能迈出了关键一步。

尽管人工智能在语言生成上取得成功，在许多其他任务上还不能实现领域的通用性。比如医疗诊断，目前我们还没有开发出适用于各种疾病的计算机医疗诊断系统。另外pg模拟器试玩入口，大语言模型只会说(生成语言)，不会干(行动)。还有大量的任务，特别是复杂的任务，人工智能目前还无法完成。我们离真正的通用人工智能仍有一定距离，其原因就在于，传统人工智能对人类(大脑)的思考、感知与动作等方面的模拟是相互分开的，而且与环境隔离。具身智能则强调物理身体、环境感知与反馈的重要性，并通过它们实现与外部世界的交互。这正好弥补了传统人工智能的不足，使机器通过与环境的反复交互，逐渐学习适应环境并优化其决策和行动pg模拟器试玩入口，不断迭代，完成更多、更复杂的任务，这就是新的学习范式——强化学习。由此可见，具身智能将使人工智能在更广泛的环境下，完成更多的任务，向通用人工智能迈进。

机器人的研究远在人工智能诞生之前。1954年，科学家发明数字控制可编程的机械臂，为现代工业机器人打下基础，也预示着现代机器人的真正诞生。在人工智能的发展过程中，虽然也将模仿人类动作纳入研究范围，但由于当时研究的重点是思考与感知，动作(身体)并没有受到很大关注。后来，机器人研究慢慢形成一个新领域——机器人学，与人工智能中的动作研究同时存在。机器人学研究的范围更宽，也更多关注技术、实际应用和产业化。1986年，移动机器人的先驱罗德尼·布鲁克斯提出了行为主义机器人学的主张，他认为传统的符号主义人工智能过于依赖复杂的推理系统，忽视了身体与环境的互动对智能行为的关键性贡献。可以说，这是在机器人领域首次提出具身智能思想。

其一是推动机器人技术从单一感知(如视觉或触觉)向多模态感知发展。自动驾驶汽车需要在各种气候条件和复杂环境下行驶，全天候的环境感知极为重要。目前除了利用单一的摄像机之外，人们更多地考虑多传感器融合，即除摄像机之外，还要综合利用激光扫描仪、雷达、声呐、卫星定位等不同传感器，以保证感知的可靠性。同样，对机械手来讲，也需要利用触觉、力觉、力矩觉等多传感器的融合，以便在复杂环境下实现复杂操作，比如pg模拟器试玩入口，装配、抢险救灾、排雷等。

其二是推动机器人技术更加关注软件与硬件的高度整合。为了适应不同工作任务的需求，我们需要设计不同类型的机器人，如为家庭服务的人形机器人，拥有灵巧双手的装配机器人，拥有特殊功效的仿生机器人等。不同类型的机器人需要不同的控制技术，也会导致不同的学习和感知方式，这反过来又影响机器人形态的设计。这些都属于机器人软硬件协同的问题。

其三，具身智能中的智能体概念对机器人技术也将产生重要影响。根据智能体这一概念，机器人将思考、感知和动作连为一体，既可以在数字世界中也可以在物理世界中完成任务，利用数字世界又可以对物理世界进行仿真，这些对推动机器人的发展意义重大。比如，无人车的实验如果在物理世界中进行，就要受到气候条件、突发事件等诸多因素限制，利用仿真模拟则会大大提高效率，节省时间与费用。利用智能体理论，我们可以让机器人相互之间进行博弈，实现机器的自我进化(迭代)pg模拟器试玩入口，使机器人的性能不断提高。