Japonensis javahbbⅩO：揭开神秘的日本红松与奥森伯格的进化密码致命的误区，引导我们反思哪些问题？，牵动社会的事务，又有多少人参与其中？
标题：探索日本红松与奥森伯格进化密码：揭示深藏不露的生命秘密
在日本广袤的土地上，有一种古老的树种——日本红松（Pinus tabulifera），以其独特的生态和形态深深吸引了科学家们的目光。这种树木原产于中国，并在全球范围内广泛分布，拥有悠久的历史和丰富的生物学研究价值。人们对日本红松及其与奥森伯格（Odenberg thrush）之间的进化关系却知之甚少，这使得其基因组成为了生物进化的神秘面纱。
1. 日本红松的起源与演化
日本红松起源于北纬36°至45°间的温带森林，最早的记录可以追溯到公元前3000年左右。在这漫长的岁月中，日本红松经历了多次繁衍和演替，从最初的针叶林树种逐渐演化为现在的常绿乔木，其主要特征包括高大、木质坚韧、抗寒耐旱等。据最新研究表明，日本红松的进化历程大致分为五个阶段：早期针叶林阶段、针叶林阶段（原始红松）、落叶阔叶林阶段、混交林阶段和次生阔叶林阶段。
在每个阶段，日本红松的遗传结构都会发生显著变化。早期针叶林阶段的日本红松主要通过减数分裂产生配子，其中基因重组的概率较低。随着环境的变化和自然选择的作用，这一阶段的日本红松出现了对能量消耗更小、生长速度更快的新性状，如更高的光合作用效率、更强的抗逆性和更大的储水能力等，这些新性状逐渐积累并被保留下来，形成了现代日本红松的主要特征。针叶林阶段（原始红松）是日本红松进化过程中的关键时期，此时的日本红松已经具备了抵抗寒冷和干旱的基本生理机制。
2. 奥森伯格与日本红松的共同进化
奥森伯格（Odenberg thrush）是一种生活在欧洲和亚洲地区的鸟类，它们与日本红松有着密切的关系，被认为是两者共同进化的产物。奥森伯格的主要栖息地是欧洲和亚洲的针叶林和混交林区域，因此也被称为“鸟类的针叶林”。与其他鸟类相比，奥森伯格具有以下特点：
- 身体颜色：奥森伯格通常呈现出鲜艳的蓝色或橙色，这是由于其羽毛中含有特殊色素，有助于吸收阳光并反射部分紫外线，从而减少热量损失。 - 颜色变异：在不同的地理环境中，奥森伯格的体色会表现出明显的变异，如变浅或变深的蓝绿色，这种颜色变异可能是由温度、光照或其他环境因素引起的。
奥森伯格和日本红松之间存在一些共通的生物学特性，例如：
- 共同的生长习性：奥森伯格和日本红松都在严寒地区生活，需要大量的水分来维持生命活动，同时这两种植物都通过根系深入土壤，获取深层水源，这表明它们在进化过程中都学会了适应极端环境的能力。 - 共同的生殖方式：日本红松和奥森伯格都是通过种子繁殖后代，但它们的种子在成熟后会自动散播到适宜的地方，这对于维持种群数量至关重要。 - 共同的遗传多样性：尽管奥森伯格和日本红松的生态环境和行为模式差异较大，但在基因层面，两者的遗传多样性和适应性都得到了充分展现。
日本红松与奥森伯格的进化密码在很大程度上是相互影响、共同进化的结果。这种复杂的生态互动，不仅加深了我们对日本红松的了解，也为理解全球生物多样性提供了新的视角。对于深入了解动物界的进化历程和
能源转型，是近几年来一个世界性的主题，其中，油气行业是一股不可忽视的转型力量。能源安全是能源转型的前提，油气供应作为现代能源系统中的核心组成部分，必须具有足够的韧性和抗风险能力。同时，向绿色、低碳、清洁能源的转变刻不容缓，又要求油气行业提升转型效率。
兼顾高安全与高效率，油气行业的转型挑战压力山大。好在，大模型出现之后，通过AI促进整个产业的降本提质增效，实现安全运营，构建新质生产力，都带来了巨大的发展机遇。
各行各业都在说转型，油气行业关乎国家能源安全与经济命脉，有自身独特且复杂的规律，更有自己转型的节奏。必须听真话，听取业内专家的意见，敏锐洞察行业发展趋势，精准转型；做真事，让AI与ICT技术切实解决企业实际问题，而不是形式上的摆设；见真章，转型不能仅仅停留在口号或表面文章上，而要实实在在地取得成效。
油气转型，何以为真？孙悟空曾利用三昧真火，将仙丹锻成一块，浑做金钢之躯。油气行业转型，也需要这样的三昧真火，淬炼出强大能力与价值。
近日，“数智创新 激发油气行业新动能”2025油气行业峰会上，我们采访了华为油气矿山军团解决方案总裁蒋旺成，带我们了解油气行业转型的真痛点、真案例、真功夫。
2023年国家能源局《关于加快推进油气数字化智能化发展的若干意见》就明确了油气行业数智化转型的必要性与紧迫性。政策驱动下，新的问题来了，究竟怎么干？
油气行业是非数字原生的传统产业，转型自然少不了ICT行业的助攻。过去几年来，华为油气矿山军团与油气行业深度合作，实践丰富，合作项目覆盖油气勘探与生产、管道运输、炼油化工、成品油零售等上中下游各领域。客户有中国石油、中国石化、中国海油、国家管网、万华化学等行业巨头，以及两万多家地方石油炼化企业，以及燃气企业。这个过程中，华为专家洞察到了油气转型的根本性难题。
蒋旺成透露，油气行业的智能化转型瓶颈是环环相扣的，这种复杂性，也是导致转型难、效率低的根本原因。
（华为油气矿山军团解决方案总裁 蒋旺成）
首要的挑战，是数据准备不足。近几年来，油气行业的设备实时数据、音频视频数据和图像文件数据的数量都在快速增加。但总体来看，要让AI应用起来，油气行业的数据准备度是远远不足的。
接下来，想要更多地采集与获取数据，又会面临工业软件瓶颈。一方面，海外软件依赖，一旦国外企业不配合，就无法进行数智化开发与优化，拿不到数据；另一方面，油气行业业务复杂、设备多，基础软件“七国八制”，数据难以一致性管理。蒋旺成提到，没有核心的装备、工艺、工业软件，要想去做好智能化，难度很大，可为空间相对有限。
进一步追问，油气行业的技术自主创新程度，为什么搞不起来？答案是，油气企业的数字化、智能化人才准备，仍然不充分。石油行业数智化转型已经进入深水区了，大量行业专属场景与隐私数据、独特需求，只能依靠油气企业自身来进行重构，提升油气行业人才的意识与素养。目前，既懂油气又懂AI的人才，还比较缺乏。
没有数字人才，就没有自主创新能力。没有自主创新能力，就无法进行软硬件升级迭代。而没有自主软硬件支撑数据采集与获取，那么AI智能化就是无本之木、无源之水。种种复杂因素彼此勾连，讲出了油气行业转型的深层困境。
有了来自ICT专家的转型真话，那么油气行业的下一个问题就是，该怎么解决这些问题？
解决问题要抓“牛鼻子”，而不是头疼医头脚疼医脚。油气行业转型不能浮于表面，要做成真事、实事，就必须抓住“牛鼻子”，可以总结为三个一：
一把手工程。油气行业的企业或组织，都具有大规模、大投入、大产出的特点，是以总部推进、高层领导的持续支持最为有效。在蒋旺成看来，AI转型必须由一把手挂帅，集团层面统一的指导思想，为AI给政策、给资源，也允许部分失败（因为创新）。先是在整个方法上面先达成一致，便于协同工作。以国家管网的数智化转型为例，就依托华为云Stack一站式解决方案，构建了国家管网的统一数字平台，实现了集团级的统一数字平台架构，有效支撑国家管网建、运、维、研全流程应用的快速开发和部署，对国家管网数智化转型和应用创新奠定了很好的基础。
一个大模型。油气行业的另一个特点是数据安全性要求高，不能出域。传统招投标的AI项目，需要把数据拿出域做训练，有泄漏风险。解决之道是，集中建设训练中心，训练出一个基础大模型，并在此基础上训练出诸多场景化模型，通过内网推送到作业场景，集团下属单位做好本地部署与边缘推理。这样所有数据都在内网里，数据安全可以得到保证。同时，大模型还可以降低门槛，模型开发中数据集创建、模型选择、模型训练、评估、部署、反馈等工作，过去都是专家手动操作，现在进入以大模型为主的工作流，转变为工具链，可以大幅降低人才的使用门槛。
一个总厨房。蒋旺成认为，行业人才掌握数智化技能，比数智化人才更懂行业，价值更大更可行。降低行业人才的技术门槛，需要基础设施平台和工具链。相当于华为搭好了厨房和灶台，开发了大量工具作为“厨具”，而油气行业AI大餐就要由伙伴来烹饪，比如像软通、中软国际、客户自己的三产公司/团队等第三方软件服务商。
一把手工程，确保转型可持续推进；一个大模型，确保转型数据安全；一个总厨房，降低转型门槛。力出一孔，让油气行业转型切实向前推进，做成一些转型真事。
有了纲领性的宗旨指导，那么下一步就该进入真实场景了。在蒋旺成看来，场景是油气企业能力生长的源头。
他说道，任何一个企业的数智化转型走向深水区的时候，一些需求和方案光靠市场上“买买买”是买不到的，一定要培养企业内生的数智化能力。所以华为跟行业客户合作，在任何一个项目当中，最基本的原则是从几个场景入手，把客户自己的人工智能团队能力培养起来。
真实场景是AI最好的试炼场，也要求行业拿出ICT的真本事、见真章。面向场景，行业伙伴与华为，闯过了三重试炼关卡：
第一关，数据关。面对海外软件依赖与七国八制的局面，解决方案之一，可以通过鸿蒙让所有设备都“说普通话”，设备联动，数据具有一致性，从而解决油气领域数据准备度不足的问题。夯实了数据底座之后，后续就可以通过AI大模型对场站设备进行赋能，实现智能井场的转变。
第二关，技术关。技术能力强不强，直接决定AI部署的实际效果。华为打造盘古大模型，降低行业的AI开发门槛，包含盘古CV大模型、预测大模型、NLP大模型、多模态大模型、科学计算五类大模型，以加速推动行业智能化升级。
第三关，人才关。以山东能源集团为例，依托华为盘古大模型，构建了“1+4+N”架构的矿山智能化方案，场景化工作流开发模式，整合大模型开发套件，实现工厂化开发。山能下属的科技企业云鼎科技，自己就能把开发、交付、运维这些工作都做起来，很快完成9个专业100+类场景开发，AI团队从10人扩展到100+人，服务集团内外部客户。
数据、AI技术、人才的挑战，如同三昧真火，将一个个业务场景进行淬炼，最终涌现出油气企业的内生智能团队与能力。
峰会上，蒋旺成说了一句话：智能化只有开始，没有结束。
AI会在接下来的数十年里持续为油气行业赋能，是无法一蹴而就的。这个漫长的智能化过程，华为成为一直陪伴在油气企业身边的伙伴，让转型并不孤单。岁月如金，经过时间的考验与历练，我们会发现华为一直以客户为中心，助力油气行业智能转型升级。
华为ICT技术体系的完备性与先进性，不仅从根技术上长期支撑油气企业的软硬件自主研发，更支持着中国油气企业去做领先全球行业的技术创新。同时，华为有军团。蒋旺成提到，华为油气矿山军团深入油气行业，与客户、伙伴联合创新，办难事，解难题，军团模式可以跨部门整合华为的专家与技术，为油气行业量身打造更适配的解决方案。
还要看到，华为培养油气行业复合型人才，这是需要长期大量无回报投入的。特别是AI大模型，作为一门新兴技术，教培资料、师资力量、实践实训等教育资源，是比较匮乏的。十年树木百年树人，行业人才梯队的完善与成熟更需要时间，所以华为为行业培养人才，说明已经做好了长期陪伴在油气行业转型之路上的准备，利在油气，利在当代，更利在千秋。
这次采访中，蒋旺成更多时候是在谈数据，谈人才，谈基座，谈模式。从中能感受到，在底层夯实中国油气行业的智能根基，构建油气企业的AI根源力量，是华为想做的，也正在做的。
过去，我们说石油是流动的黄金。而智能化阶段，伙伴与华为的陪伴下，油气行业也将迈入下一个黄金时代。