这里是《得到头条》，我是徐玲。
今天我们从两个话题出发，为你提供知识服务。一是国家发改委为碳中和工作纠偏，二是人工智能公司“第四范式”即将上市。
碳中和是《得到头条》为你重点关注的领域，今天我们来同步关于碳中和的最新消息。就在上周，国家发改委点名批评了减碳工作中的“跑偏”行为。比如，有的地方提出不切实际的过高减碳目标；有的地方对高耗能项目搞“一刀切”关停；还有的金融机构骤然对煤电等项目抽贷断贷等等，这些行为必须要纠正。
看到没有，发改委的态度很明确，既要坚决地推进减碳工作，又不能搞“运动式”减碳。发改委指出，实现碳中和，必须“实事求是、尊重规律、循序渐进、先立后破”。这个要求挺高的。
我们之前聊过，要实现碳中和的目标，得同时从几个方向上发力：第一，用清洁能源替代传统化石能源；第二，提高工业生产中的能源利用效率，节约能源消耗；第三，发展碳捕捉技术，比如把二氧化碳做成保鲜膜、化妆品等各种日用品，或者把二氧化碳压缩后埋藏在地下，等等。
我看到有能源专家指出，在这三个方向中，第一个，采用清洁能源肯定是根本，但现在制约清洁能源发展的最大瓶颈——储能技术，还没有解决；第三个，碳捕捉技术，目前的成本太高，没有经济可行性；而第二个，提高工业生产中的能源利用效率，是成本最低的减碳方式，也是各地减碳工作最应该优先做的。
那么，工业企业具体怎么提高生产中的能效？我们团队做了一些资料整理，发现5G通信、智能制造、新材料开发等技术领域，都能够大大提高工业生产的能效，这个方向上有着巨大的减碳空间。正好，产业观察家宁南山最近谈到了几个案例，我来给你举两个。
第一个例子是云南神火铝业的智能工厂。我们知道，生产铝的核心设备是电解槽，但电解槽的功耗非常大，电费在铝的生产成本中占了40%。神火铝业的智能工厂，在电解槽这个核心设备里安装了传感器，实时采集机器参数，通过5G网络实时回传数据，用人工智能对数据进行分析。这样，就实现了对电解槽运行的精确化管理和原材料比例的精细管理。智能工厂生产每吨铝可以节省100度电，一个工厂一年省9000万度电。你看，这个节能效果是惊人的。
第二个例子是联想工厂的新材料开发。在生产电子产品的电路板时，有一种必然要用到的材料，叫“锡膏”，锡是一种金属，膏是膏药的膏。但是，在生产过程中需要用烙铁让锡膏高温熔化进行焊接，温度在250摄氏度左右，能耗很高。很早就有人提出低温锡膏的想法，但有一些技术难题比如稳定性差等一直没有解决。直到2018年，联想在合肥的联宝工厂终于攻克难题，实现了低温锡膏技术的商业化，将印刷电路板组装工艺的能耗减少了35%。到 2021年4月，联想已售出超过3700万台使用低温锡膏生产线生产的笔记本电脑。
除了这两个比较典型的例子，其实提高工业生产能效还有一个更普遍的应用场景，就是工厂温控系统，比如空调、风扇通风系统等等。温控系统一直是耗电大户，尤其是人工控制系统，很容易造成浪费。比如华为就研发出了一套智能温控系统，通过上传温控设备和能耗数据，统一到云服务器进行学习训练，就可以实现精准控制温度调节。如果这种智能温控系统能在全国工厂普及，那么节省的能耗将是一个天文数字。
随着各地减碳工作的推进，有些企业把减碳任务看成是额外的负担，不愿意配合、能拖就拖。但从刚才聊的这几个例子，可以看出，减碳任务不仅不是企业的负担，反而是企业降本增效、提升竞争力的重要抓手。把这个视角放大到国家层面也成立，承诺2060年实现碳中和目标，不但不会成为发展经济的障碍，反而是促进我们进行产业升级、优化能源结构、掌握国际主导权的重要契机。
来看今天的第二条。
最近投资圈有个受人关注的消息，有一家做人工智能的独角兽公司，叫“第四范式”，马上要在香港上市了。我们知道人工智能有很多方向，按照应用不同，可以分为四大类别：决策类、视觉类、语音语义类、AI机器人。之前，资本市场最看好的领域是视觉类AI，这里有着号称“AI四小龙”的商汤、依图、旷视、云从等科技公司。但是，这次上市的“第四范式”和“AI四小龙”不同，它的主攻方向不是视觉类，而是AI决策。
可以这么理解：视觉类、语音语义类和AI机器人，主要是用来帮助人类执行具体任务的，是“机器仆人”；而决策类AI，主要是辅助人类做决策的，是“机器幕僚”。现在，决策类AI已经被用到了很多场景当中，比如精准营销、风险管理、运营优化等等，为企业的经营活动提供预测分析与建议。有业内人士认为，未来五年，决策类AI有可能成为AI四大应用领域中增长最快的类别，我们也会持续为你关注。
今天，我们就AI决策这个问题，再深挖一步。你想过没有，AI决策到底比人工决策高明在哪里？我能想到的就是，AI能够掌握大数据，而且它的算力更强。不过，我们团队在内部讨论的时候，同事提醒我说，AI还有一点比人类厉害，就是它的决策是“无记忆”的。
什么意思？比如，阿尔法狗在下围棋时，它会抛开之前的棋路，把每一步都看成一个独立的决策点，单独计算当下的最大获胜概率，哪里价值大就下在哪里，绝不纠缠。这听起来很简单是吧？但你要知道，对机器来说易如反掌的事情，对人类来说可不一定。比如下棋的时候，一旦局势不利，人类更有可能的反应是，要么变得极端保守、小心谨慎，要么是急于翻盘、放手一搏。
《人生算法课》的主理人老喻曾经讲过一个故事。一名德州扑克高手回顾自己的扑克生涯，他说自己有过一个“顿悟”的瞬间。就是他突然意识到，面前的一万个筹码，是刚刚由五千个筹码翻倍赢来的，还是两万个筹码输了一半剩下的，在数学上是没有任何区别的。之后的比赛，只跟他现在有一万个筹码这个事实有关，而跟如何拥有这一万个筹码的历史无关。自己的决策，不应该受到之前历史的影响。从此，这名高手就提醒自己，要尽量打“无记忆”的牌。
老喻说，真正厉害的高手，都是“人肉阿尔法狗”，用“无记忆”的方式来做决策。说到这儿，我想起英特尔历史上有个生死攸关的重要选择，那是我所知的“无记忆决策”的最好案例。
那是在1980年代，日本芯片产业崛起，价廉物美的日本存储芯片大举进入美国，打得美国同行毫无还手之力，英特尔的存储业务开始不断赔钱。当时有人建议，英特尔干脆退出存储业务，押注到新兴的CPU业务上来。
但是，英特尔是靠存储起家的，在英特尔的创始元老摩尔和格鲁夫看来，存储业务才是英特尔的“嫡系”，CPU业务只是“旁支”。砍掉嫡系、只留旁支，这让他们在感情上无法接受。他们犹豫不定，而英特尔的财务状况在不断恶化。
直到有一天，格鲁夫有了一个顿悟。他对摩尔说：“如果我们被董事会踢出去，新的CEO上任，你觉得他会怎么做？”摩尔回答：“他会退出存储业务。”格鲁夫说：“既然如此，那为什么我们不先开除自己，然后自己回来宣布退出存储业务呢？”想清楚了这一点，他们终于不再纠结，卖掉了存储业务，裁掉了1/3的员工，还关闭了7座工厂。也正是这次壮士断腕，让英特尔彻底转型为一家CPU公司，为之后的辉煌铺平了道路。
你看，高手的“无记忆决策”，就是像一个外来者一样，重新构建自己的决策点。决策是对未来负责，而不是为过去辩护。最愚蠢的事情，就是为了维护自己的正确性而一条路走到黑。
最后来说说咱们得到的事儿。
今天晚上8点，《职场写作训练营》主理人罗砚老师会为你带来一场公开课，这也是写作训练营上线以来的第一场公开课。我提前去打听了下，给你透露点干货。
关于职场写作这件事，罗砚有个特别精彩的比喻。她说，职场写作就像拍完就能得到照片的拍立得。把那些说完就过了的瞬间，把那些除了我们自己不会有别人记得的工作成果，变成一个又一个可追溯、可查找、可复用的产品。未来不管谁看到这篇材料、这篇文章，都能够回忆起这是谁写的，当时他工作完成得有多么漂亮。你看，职场写作就是这么一个能撬动影响力的大杠杆。
还有，很多同学在问，文章怎么写才能有节奏。罗砚有个妙招，就是控制文章的句号率。句号率，就是文章里句号占字数的比率。一篇文章句号率适中，读起来就会有节奏感。如果一逗到底，没几个句号，读者就会没有停下来喘息的机会；如果句号过多，读者也会读得很难受。那到底句号率多少才合适呢？偷偷告诉你个数据做参考：罗胖写稿的句号率是28个字一个句号，得到主编的句号率是34个字一个句号。
想知道更多的写作小妙招，今晚8点的公开课你一定不要错过。
你可能知道，我们得到有一项传统，就是出版图书之前，会面向用户招募审读人，为书稿提意见，我们每次都能收到非常有价值的改善意见。
今天，我又得请你帮忙了，熊逸老师的新书《资治通鉴熊逸版》（第1辑）即将出版，我们正在招募审读人。这套书是熊逸老师解读《资治通鉴》这个“知识大工程”的第一个成果，一共9本，共80万字。我们郑重邀请90位用户对新书提前进行审读，给书稿内容提意见。每位审读人需要在10天内审读完3本书，这个工作量真的挺大的，愿意报名的同学对熊逸老师肯定是真爱。
审读人没有具体的专业背景要求，只要对历史有热爱、有研究，都可以报名。我把审读人报名链接放文稿里了，特别希望你加入到这项审读传统中来。
今天就聊到这儿，《得到头条》，明天见。
附：
职场写作训练营直播间
《资治通鉴熊逸版》审读人报名