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步骤5：花椒直播日本是藍星上能用本國火箭發射本國衛星的玩家俱樂部裏麵的第四個成員，但也是唯一一個進入這個俱樂部後仍然不具備可持續的太空發射能力的國家，因為日本發射首顆衛星“大隅”號的L火箭是一種小型的全固體燃料火箭，完全就沒法在此基礎上發展大推力運載火箭。成功發射本國第一顆衛星帶來的航天熱，讓日本朝野上下對於發展航天工業技術，帶動本國科技發展、提升國家的國際地位這一戰略達成了共識。為了能夠盡快掌握大推力液體火箭技術，日本再次發動了自己“拿來主義”的傳統藝能，通過《日美航天交流協議》從美國照搬“德爾塔”火箭的相關技術，來發展本國的首型液體燃料運載火箭，這就是N係列火箭。而全固體多級火箭方案日本人也沒有放棄，在L火箭基礎上發展成了後來的M係列火箭。在由首相辦公室直接管轄的空間活動委員會領導下，日本宇宙開發事業團（NASDA）負責航天運載產業化的發展，要在逐步掌握液體火箭技術基礎上，建立起完全自主的大推力運載火箭研製和生產體係，並以小步快跑的形式逐步提升運載能力；日本宇宙科學研究所繼續發展全固體燃料的多級小火箭，支持本國科研單位的太空科學研究需求。雖然在2003年這兩個組織合並成了現在的日本宇宙航空研究開發機構（JAXA），但日本運載火箭的發展戰略卻依然如故的發展至今，保持了絕對的穩定性，這也是日本火箭運載能力不斷穩步提升的基礎。N1，N2，H1，H2，H2A，H2B，H3，日本火箭一路長大N1火箭幾乎是在日本首顆衛星發射成功後就開始了研製，這是一種三級構型的運載火箭，一二級火箭使用液體燃料、三級火箭使用固體燃料，地球同步轉移軌道運載能力為250公斤。除了第二級的火箭發動機由日本自研之外，一級和三級都以許可證形式用美國圖紙在日本生產，這樣操作可以保證日本在技術風險可控的情況下，快速掌握火箭研製技術，鋪開產業格局，積累研製經驗，獲得衛星發射能力。N1火箭在1975年首飛即獲得成功，證明了日本航天發展規劃的可行性。N2可以視為是N1的加長放大版，進一步提升國產化率的基礎上，運載能力也有了提升，N2的國產化率達到了60%，地球同步轉移軌道運載能力達到700公斤。但N係列火箭注定隻是日本追求火箭技術自主道路上的過客，N1和N2火箭加一起一共隻飛了15發，時間跨度卻從1975年持續到了1987年，差不多一年隻有一飛，倒不是日本人不想多飛，而是美國人發的生產許可證隻有那麼多，用完就沒了，所以日本對於提升火箭技術的國產化率特別在意，迫切想要早日實現“火箭自由”。。
步骤6：《糖心直播》那麼問題來了，怎樣才能夠利用這些幹熱岩呢？首要問題是幹熱岩的勘探，絕大多數的幹熱岩都在地球深處，就目前人類的技術水平，太深的地方我們是無能為力的，所以隻能找相對比較淺的幹熱岩加以利用。通過地質勘探可以找到幾百米深處的煤炭，同樣可以通過地質勘探，找到相對淺層的幹熱岩。對於幾萬米深處的幹熱岩的利用，無論是勘探手段還是開采技術，都無法做到，一般來說，2000~4000米的幹熱岩是可以被勘探的，並且通過地熱鑽井技術加以利用。人類又該如何獲取幹熱岩的熱能呢？主要分為以下幾個步驟：一是從地表向幹熱岩中打一口“注入井”；二是封閉井孔，並向裏麵高壓注入低溫水；三是極高的水壓迫使岩層出現裂縫，逐漸形成一個麵狀的熱儲構造；四是從地表向下鑽幾個“生產井”，它們可以將蒸汽和高溫水回收到地麵；五是利用這些高溫蒸汽供暖或者發電，剩餘的溫水會通過注入井返回到幹熱岩中，從而實現能源的循環利用。幹熱岩因其得天獨厚的較高溫度，一旦成功開采，將是冬季供暖的良好熱源。但因其造價較高，對於麵積較小的建築供暖，高昂的成本是一般人難以承受的。在利用幹熱岩的過程中，最大的困難還不是轉化利用的技術環節，而幹熱岩所處的位置在數十千米深的地下，靠一般的鑽井設備根本無法鑽達，距離地麵最近的也有數千米深，難度非常大。所以從經濟性上來講，埋藏深度越淺的幹熱岩，就越有可能創造出更大的經濟效益。另外，還有很多需要仔細考量的問題，比如幹熱岩開發過程中可能會造成的環境問題，地球內部本身就是生態脆弱的地帶，別說是在幾千米深處開發地熱了，就是在地麵修一條鐵路都要小心翼翼。幹熱岩熱能采集勢必會破壞地下的高溫高壓環境，必然會影響這個地區的地層，如果不小心引發地震或者其他地質破壞，後果也是不堪設想的。即便發現了一個“聚寶盆”一樣的幹熱岩地熱資源區域，實際開發依然麵臨很多困難，如果不仔細考量，強行開發，後續可能引發一係列意想不到的問題。無論遇到多大的困難，人類從未停止前進的腳步。2022年1月，我國研製的4200米重力熱管采熱試驗裝置試運行成功，首次在國內實現了幹熱岩熱能的長距離輸運，也為中國幹熱岩的開采利用奠定了技術基礎。。
步骤7：草榴直播人工智能或使科研發生重大變化人工智能（AI）技術正在飛速進步。能畫出內行級別的插圖，能撰寫大學的課題報告。甚至科研人員已經開始挑戰製造可用於研發活動的AI。就像由蘋果掉落發現萬有引力的牛頓，通過在加拉帕戈斯群島等地的旅行提出進化論學說的達爾文一樣，AI的目標是成為劃時代的科學巨人。目前的主流AI能夠進行以腦神經回路為模型的“深層學習”。按照日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任杉山將對現狀的解讀：“以往的AI如果學習到的數據較少或是質量不高，就不會具備良好的性能。不過近來已經來到能夠突破這一壁壘的階段了。”英國深層思維公司曾因推出戰勝過頂尖圍棋選手的“阿爾法圍棋”一戰成名，在科研用AI的研究領域該公司也走在了前麵。比如瞄準數學應用推出的“Alpha Tensor”將一直以來需要相乘80次的矩陣計算降至76次，找到了更優的相乘次數，相關成果也已經發表在2022年出版的英國《自然》周刊上。2021年，深層思維公司在“結繩理論”領域取得的研究成果也刊載在了《自然》周刊上。與大學中的數學家合作，該公司使用AI成功找到了被人類遺漏的關係式。中部大學教授荒井迅表示：“以與計算機的適配度作為對象，巧妙地利用了AI，這種研究今後可能會越來越多。”如果想要進一步加快科研速度，僅靠深層學習是不夠的。日本科學技術振興機構負責調研AI發展動向的福島俊一研究員指出：“能夠自主推理的功能將成為下一步AI研發的關鍵。”巧克力消費量越多的國家，每1000萬人口獲得諾貝爾獎的人數就越多。”2012年某醫學期刊刊登的一篇文章曾經引發熱議。把數據製成圖表後就會發現二者之間存在相關性。但是為什麼會形成這種相關性，道理還不甚明了。由AI找到隱藏的因果關係，也就是“因果推理”是目前最熱門的研究課題。杉山主任說：“目前正處在熱烈討論哪種方法更好的階段，我想總有一天會想出好辦法的。”。

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