果壳时间

2025年，中国的出生人口是 792 万。黄文政用 1953 年的人口普查数据回推，重构出 1895 年以来的百年人口。他认为，792万这是一百多年来的出生人数最低点，大致相当于清末民初的一半。作为人口学者，黄文政不厌其烦地举出各种数据说一件事——“人少了，生活并不会更轻松”。但他也说，他并不是来“催生”的。养育是家庭付费、社会受益的错位，所以要做的，不是催已经压力很大的年轻人，而是建立制度去发放像养老金一样能带来体面收入的养育金。钱可以来自出口退税与长期国债。还要配一套“全民起点收入”。这是一期很长的播客，黄文政坚持要讲的就两件事，第一，人口问题很重要，第二，人口问题我们一定解决得了。🌰本期人物🌰嘉宾， 黄文政，育娲人口智库执行长兼首席研究员、中国与全球化中心的特邀高级研究员、深圳综合开发研究院特聘工程专家。他长期关注人口问题，曾联合创办了"人口与未来"网站，并与梁建章合作，撰写多部著作及 200 余篇文章，探讨了人口趋势及其与自然资源、环境问题、经济发展、科技进步、社会结构和文化活力等因素的相互作用。 主播，游识猷，果壳主笔。 🌰时间轴🌰• 05:25新加坡的生育金，37 万人民币听着慷慨，但换成新加坡人均约 10 万美元的收入水平，相当于国内的每月三百多块钱。• 09:45 2025 年，新加坡新生儿 2.75 万，建国以来首次跌破 3 万；中国同一年 792 万。• 15:14过去 2000 年，中国占世界人口常在 1/5 到 1/4，最高时超过 1/3；今天是 17%。• 20:17 “解放初才 4 亿人”是错的：1949 年约 5.3 亿—5.4 亿，而且那一年的出生人口有两千多万。• 25:18人口少了国家也能维持，真正的问题是，技术天花板会更低。• 40:29早一天解决比晚一天好，不能拖到中国变成小国。• 45:26人口少了，城市会更不堵吗？最堵的城市是莫斯科、圣彼得堡、伊斯坦布尔和里约，都在地广人稀的国家。• 50:36如果中国人口只剩现在的 1/10，年轻人能涌向的城市大概只剩两三个可选，就像现在的俄罗斯。• 55:45决定城市挤不挤的，不是人口多少，是社会的发达程度。• 01:04:49认真算算“人均资源”这笔账，中国人均水资源只有世界平均的 1/4，但世界上大部分国家比中国更低，• 01:13:50我们花出去的钱里，只有 4%—5% 是买自然资源，而且这个比例还在往下走。• 01:26:22 1980 到 2010 年，能源消耗涨了 400%，同期少出生了2 亿人。• 01:30:52六代机、雷达、驱逐舰、电磁弹射……规模效应可以解释中国军事科技为什么突然提速。• 01:45:00为什么大家都不生了？教育投入越来越贵、补习越来越多，而养老金却不因为你多生一个就多发。• 01:50:11群体延续只有两个条件：活下来，以及繁衍。• 01:55:21德国和日本在工业时代很强，到了 AI 时代几乎没有竞争力，原因之一，是人口规模。• 02:00:29人口不会自动反弹。大家都精养，养一个的成本被抬到最高。• 02:14:58美国的人才池不是只靠美国出生人口，美国科学院院士和硅谷创业者里大约一半不在美国出生。• 02:23:58 “存钱存房来养老”，是一种错觉。你现在创造的财富，当时就已经被这一代人用掉了。• 02:27:40用 AI 和机器人兑现养老金行不行？一亿人和十亿人做出来的 AI 不是一个水平。• 02:29:51我不相信“低生育率是发展的必然”，这句等于”人类消亡是必然规律”。• 02:35:31农村创造 10 万、拿 2 万养娃；大城市创造 30 万、拿 5 万养娃……在大城市，养娃的占比反而更低，而转移支付是从大城市往外走的。• 02:40:31 ⚠️ 应该像韩国那样，单设人口发展委员会。• 02:55:04生育率能不能回到 2.5？先投 1%的GDP，看能提升多少，不够就加到 3%、5%、10%。• 02:59:52 AI 让利润和市场向头部集中，对社会是效率好事，但失业冲击在大国更严重。• 03:04:44发钱的比例，应该跟就业市场的工资挂钩。如果 AI 取代所有工作，比例就升到 100%。• 03:09:52生育比教育更基础。教育决定“更好的人口”，生育决定”有没有人口”。• 03:29:26十年前我最悲观的估算，也没有现在这么低。• 03:33:17近十年全球生育率的快速下跌，一部分要归给智能手机和社交媒体放大的焦虑。• 03:46:49我不喜欢说这是人口问题最后的解决时机，我认为永远还有机会。本期嘉宾： 黄文政主播： 游识猷后期： Yann 欢迎收听果壳时间，这是一档果壳推出的播客节目，主播们会和嘉宾一起，提供多学科视角，还原科技的复杂性，将热议话题深挖一层。 你可以在小宇宙、苹果播客、喜马拉雅、网易云音乐、QQ音乐、豆瓣、Spotify等平台找到我们。欢迎留下评论，你的意见对我们很重要。在小宇宙查看该单集文稿

这期节目想探讨的问题是，当AI（智能体）的能力以人类难以理解的速度迅疾发展，应该怎样利用它们做科研，并和它们谐相处。根据嘉宾习惯，这期我们都说“智能体”，不说AI。嘉宾张天汉从今年初开始，连续参与举办了四次名叫“科学骑士大师赛”的黑客松比赛，让各种背景的人驾驭着自己的智能体来解决真实的科学问题。严格来说这系列的比赛比拼的并不是对科学的理解和人的做题能力，而是怎样当好“智能体包工头”，指挥合适的智能体完成合适的任务。比赛的实验性质非常突出，出题者需要不停针对漏洞做封堵，因为智能体可太擅长作弊了。找到更适合的题目也不容易，需要一直观察调试难度。更模糊的是如何评估参赛选手自己在比赛中贡献几何：有的选手可能连题目都没有看，智能体就已经把题做对了。如上种种，都让这系列比赛和传统的筛选性质的竞赛完全不同，更像一个人类和智能体间的互动实验。总结起来，这期节目为我们展示了一种人和AI相处模式的样本，一个相对乐观的样本。身为大学教授，张天汉还提供了对当今和未来教育的思考。有两处细节给我留下深刻印象。一是科技感和未来感如此强的比赛，倒非常看重线下的温暖交流（本周六他们就会举办一次见面会）。第二件事发生在录制之前：当我同时给主录音设备和备用设备按下录音键，张天汉老师也拿出了他的录音机开始备份——作为一个深度与智能体合作的人类，他要让自己的智能体知道今天发生了什么。本期人物张天汉，北京科学智能研究院研究员，北航教授明月，果壳主编时间轴00:37 第一次比赛的题被秒杀，人人都是满分，怎么找更难的题？05:12 如果把科研任务给“众包”了，署名问题怎么解决？07:31 当好“智能体包工头”，“啊？比赛结束了？题目拿满分了？我做了什么？”11:57 这样的比赛让参赛人获得了什么？一种shock，一种可能性14:06 这不是家庭作业，这是统计学界尚未解决的两个问题16:46 被老师认为最难的题，最快被秒杀，出题比做题难得多24:04 花样作弊集锦27:22 比赛其实是为硅基生物准备的，但在线下要让碳基生物感到温暖30:15 有学生考试时躲到厕所让豆包写题，因为题目太多被抓住32:29 今天到底应该怎么培养学生呢？或许可以改成考试让学生出题？37:54 我会通过使用智能体的范围和用量，判断一个学生用得好不好40:13 学生该有明确的问题意识，人的天性里就有这种东西47:23 失业的恐惧是真实的，但只有往前走，才知道前边还有什么51:30 会不会有一段时间，水认为自己是地球之主？那人会不会也是一种自然现象？55:36 智能体很擅长提供假象，让各种benchmark失效，不过还有别的验证方法58:36 比赛的角色是游乐园、学园和科学前线的堡垒，未来的科学家会从这样的地方成长起来本期嘉宾：张天汉主播：明月后期：尔尼欢迎收听果壳时间，这是一档果壳推出的播客节目，主播们会和嘉宾一起，提供多学科视角，还原科技的复杂性，将热议话题深挖一层。你可以在小宇宙、苹果播客、喜马拉雅、网易云音乐、微博、QQ音乐、豆瓣、荔枝、Spotify等平台找到我们。欢迎留下评论，你的意见对我们很重要。在小宇宙查看该单集文稿

如果把芯片比做高楼，EDA就是盖楼不可或缺的超级CAD。如果把芯片制造比做拍照，EDA就是芯片生产前最硬核的“修图软件”。你可能频繁听到“卡脖子”，但你也许不知道：在这个支撑着全球数字世界的数百亿美元行业里，核心的开发人员可能过一万人。当生成式AI 席卷世界的时候，最追求“绝对确定性、不能出哪怕一个漏洞”的芯片行业，是如何对待 AI 的？工程师们真的要失业了吗？本期《果壳时间》，我们邀请到新思科技的解决方案专家孙路（河马大叔）。我们从“上百亿晶体管如何像 P 图一样被层层抽象设计出来”，一路聊到“AI 进场后，普通人如何撕掉焦虑，把AI 变成无所不知的小孩”。无论你是对硬科技充满好奇的科技爱好者，还是正在被AI 改变工作方式、探索自身护城河的普通白领，这期节目都有你想要的硬核干货与思维启发。本期人物：孙路（河马大叔），新思科技解决方案专家 陈岩，果壳AI创意实验室负责人 00:01:45 一句话听懂 EDA00:06:27 AI是个无所不知的“小孩”00:09:00 如何使用AI：5-10 张卡片的"卡片法"00:12:00 新思 DSO.AI = 芯片设计领域的 AlphaGo00:19:30 人人都是产品经理：你不用学编程了，你甚至也不用学画画了00:23:30 50% 报废芯片的成本要分摊到 50% 良品上00:30:30 AI时代的判断者 vs 接受者00:36:00 用 AI 写书踩过的三个坑00:40:06 提问能力才是 AI 时代的稀缺品00:44:30 如何抓住"不变"的量：我的答案就是做个人吧本期嘉宾：孙路（河马大叔）主播：陈岩后期：尔尼欢迎收听果壳时间，这是一档果壳推出的播客节目，主播们会和嘉宾一起，提供多学科视角，还原科技的复杂性，将热议话题深挖一层。你可以在小宇宙、苹果播客、喜马拉雅、网易云音乐、微博、QQ音乐、豆瓣、荔枝、Spotify等平台找到我们。欢迎留下评论，你的意见对我们很重要。在小宇宙查看该单集文稿

最近数学家和AI公司吵翻了天。事件的起点围绕着千禧年数学问题之一纳维-斯托克斯方程究竟由谁攻克。OpenAI在9月8日宣布用1万个智能体花了88小时破解了这一难题，而稍早的时间，纽约大学数学家巴克马斯特（Tristan Buckmaster）则说是自己和另一个数学家阿尔波格（Levent Alpöge）先解决了问题，并怀疑OpenAI的智能体利用了他们的数据。虽然事实真相如何至今未有定论，但“AI抢占数学家成果”的可能性已经引起了很多数学家的警觉和批评，讨论也进一步转向了AI暴力破解数学问题会带来的伤害。但AI巨头收割数学难题的脚步并未因此停止，在节目录制的9月11日，OpenAI又透露，他们已经接近解决了千禧年数学问题中的另一个——霍奇猜想。12日，这家公司再次宣布正尝试解决千禧年数学问题里剩下的问题。同日，包括陶哲轩、邓煜在内的25名菲尔兹奖得主联合发出抗议，认为AI公司正在毁掉数学本身。这期节目邀请了深耕数学领域多年的科普作者antares回顾N-S方程相关的争议，并解释数学家们到底在反对什么。她引用了格罗滕迪克关于海水包裹土地的比喻：暴力破解的情况下，“你不会得到那片海”。本期人物antares，资深科普作者，数学硕士，研究方向是低维拓扑与微分几何。致力于撰写准确清晰的数学科普十余年，近期关注AI与数学的交叉地带，各家AI工具重度用户，但也是这次NS方程事件中被波及的数学社区的一员。明月，果壳主编时间轴03:15 千禧年数学问题，一个有钱人和一个数学家建了个研究所，为最难的七大数学问题悬赏700万美元06:56 纳维-斯托克斯方程（N-S方程）描述了流体运动，什么叫光滑，什么又叫爆破10:42 克雷研究所给了两个条件交叉的四个选项，正反两种方向，解出其中之一就算12:43 我去问了陶哲轩本人，对于奇点是否存在，为什么数学家在17年时间里态度变了17:05 事件的时间线不是从2025年开始，是始于2021年两个西班牙数学家的工作22:49 “你为什么要毁掉你的职业生涯？”“为什么发布这件事就会毁掉我的职业生涯？”26:18 关键的证明思路来自西班牙数学家，他们却无人关注，“要是这是我们自己做出来的就好了”33:00 知道“一个问题有解”，在数学上就是非常重要的信息36:11 OpenAI到底有没有使用数学家的数据呢？有很多可能性会让数学家和AI的交互进入模型训练44:07 目前学术的credit体系，不是为人类和AI协作的分工设计的46:07 DeepMind也曾用完全不同的方法在这个方向努力，并且恪守学术伦理49:39 AI解决的数学问题已经不是低垂的果实了，它们格外擅长什么52:12 人有自己的优势，数学直觉会说，“有一把钥匙藏在了那个架子上”55:03 AI暴力破解，会让人类损失什么？数学工具，培训下一代数学家的素材，对数学的理解58:00 格罗滕迪克：暴力拆解之后，“你不会得到那片海” 01:01:41 数学发现的结果到底有用还是没有用呢？当结果不必然关联过程，可能结果本身的意义就大大减少了01:03:47 这个时代世界上最有影响力的数学家之一是陶哲轩，这件事让人庆幸，如果换成冯·诺依曼或佩雷尔曼就糟了01:07:03 “数学实际上始终以人为中心”本期嘉宾：antares主播：明月后期：尔尼欢迎收听果壳时间，这是一档果壳推出的播客节目，主播们会和嘉宾一起，提供多学科视角，还原科技的复杂性，将热议话题深挖一层。你可以在小宇宙、苹果播客、喜马拉雅、网易云音乐、微博、QQ音乐、豆瓣、荔枝、Spotify等平台找到我们。欢迎留下评论，你的意见对我们很重要。在小宇宙查看该单集文稿

日全食，地球上肉眼可见最震撼的天象，平均18个月出现一次，掠过地面的宽度有限，亲眼见过的人百不足一。而世界上有这样一群人，为了追逐日全食，他们会提前一年规划行程、安排工作和生活，有的人已经看过几十次日全食。“追日”变成了他们的生活方式。每一次，月影完全覆住太阳的时间不过几分钟，有时甚至不足1分钟，一个人一生在日全食里待的总时间不会超过两小时。跨国奔波、花费数万，就为了这已经知晓过程的一个又一个1分钟吗？这期节目史无前例地邀请了6位嘉宾，他们看过日全食的次数不等，3位“追日老手”都有失败的经历，而这些失败可能比成功的故事还要精彩。日全食是这样一种奇观，怎样观看都有道理，每次体验都不相同，每次都留有遗憾，你永远想再看一次。没有一台相机能够记录现场体验的百分之一，如果你想亲眼见证一次日全食，别错过2035年国内可见的机会。虽然听讲述、看照片或视频，都远远不如亲眼看一次来得震撼，不过还是先带大家欣赏他们拍到的照片：叶人豪的求婚照圈圈拍的日食串CK拍的钻石环马褂在做日食投影本期人物“老手”组：马褂，科普志愿者，看过5次日全食噗噗，科普译者，看过6次日全食steed，果壳主笔，看过10次日全食“新手”组：圈圈，南半球观星向导CK，8KRAW Premier摄影师叶人豪，天体物理博士生主播：明月，果壳主编，看过0次日全食Part1 看日全食，都在看些什么01:33 “老手组”快问快答自我介绍02:39 “新手组”去西班牙的原因：为了梦想，为了拍摄，为了求婚（照）05:45 月球直径是太阳的1/400，地月距离也刚好是地日距离的1/400，巧合造就的奇观07:54 第一次看日全食的体验：惊慌失措，“看一次疯一次”，“我只看了两眼，但已经订好2027年沙特的酒店，决定找工作一定要找好请假的”13:29 各阶段详解：偏食阶段漫长无聊，钻石环与贝利珠短暂绚烂18:24 全食中看什么？看平常看不到的太阳部分，日珥、日冕、色球层20:51 “后半段的偏食不如狗”，但是别影响别人拍糖葫芦串（见前边圈圈拍摄的那张图）23:54 一个精彩比喻：月球拿着毛笔笔尖在宇宙游走，扫到地球画下一条线27:00 即使把太阳从天空中挖掉，日全食时的环境也和夜晚完全不同，是天翻地覆的全方位体验29:34 动物的异常行为不会错过的，大家注意到鸟、蚊子、海豚、狗Part2 为了能看到全食，拼了32:23 如何选择观察地点？入门级看交通、看地景，进阶级看云图38:13 在两个地方各订了两晚酒店，最后是在第三个地方看的。我就是要跑，绝对不能失败！41:28 在全食带内的陆地上，选安全的地方，看历史同期天气，剩下的交给老天46:33 噗噗几乎失败的经历：09年武汉，云遮住了太阳，长江边上完全跑不了49:05 steed的失败经历：13年肯尼亚图尔卡纳湖边，“现在看天气晴朗”，下一秒刮起了沙尘暴54:05 如果你决定追日食，有机会就要尽量去，因为不知道下次会怎样Part3 追日作为一种生活方式57:29 这到底要花多少钱？01:00:15 日全食会带你去地图上都找不到的地方，是体验世界的新机会01:04:48 有也许此生不会再见的新朋友，也有从世界各个角落聚来的老朋友01:07:40 每一年的日食微信群，都是保存时空交叉宇宙奇观的琥珀01:11:04 看日食也有世界排名，“你都看10次了，下次还有什么可看的？”其实每一次日全食都是独特的Part4 怎么看日全食都是有道理的01:15:27 一开始会带很多设备去拍摄，现在已经不再关心拍成什么样01:19:58 马褂：我可以用各种方法玩日食，拍小孔成像，用目镜投影01:23:07 专门去日食带边缘，能看到长时间的钻石环01:27:09 你的眼睛就是最适合看日全食的工具，任何相机都还原不出现场的百分之一01:30:16 追日食是一辈子的事，先努力活到2063年01:35:28 接下来几次特别适合追的日全食本期嘉宾：马褂 噗噗 steed 圈圈 CK 叶人豪主播：明月后期：尔尼欢迎收听果壳时间，这是一档果壳推出的播客节目，主播们会和嘉宾一起，提供多学科视角，还原科技的复杂性，将热议话题深挖一层。你可以在小宇宙、苹果播客、喜马拉雅、网易云音乐、微博、QQ音乐、豆瓣、荔枝、Spotify等平台找到我们。欢迎留下评论，你的意见对我们很重要。在小宇宙查看该单集文稿