环境

从本质上看，从来就没有孤立存在的“我”——这个看似私密的意识主体，实则是人机环境系统长期互构的产物；

所以，无论是“我”的诞生还是智能的演化，从来都是人机环境系统协同共生的结果。

智能亦然：从原始工具的“辅助智能”，到现代AI的“增强智能”，其本质始终是“人机环境系统”为解决具体问题演化出的功能性集合。

“我”的产生有内在与外在两大因素，既有遗传也有后天，都是主被动交互的产物，从感性到理性再到灵性，从具身到离身再到反身，从本我到自我再到超我，从事实到逻辑再到价值，从数据到信息再到知识，从无到阴阳再到有……从某种意义上说，从来就没有独立的“我”，假若人类的智能就是超级智能，那么超级智能就是从人物（机）环境系统的“我”开始.

环境科学与公共健康领域6月新刊——聚焦可持续发展与人类健康前沿研究：GreenHealth-MDPI开放科学的博文环境科学与公共健康领域6月新刊——聚焦可持续发展与人类健康前沿研究：GreenHealth精选

环境研究的技术创新与数据科学应用；

这种架构创新打破了环境监测的时空离散性，使监测设备从数据管道进化为决策中枢。

期刊简介：RemoteSensing期刊创刊于2009年，是一个国际型开放获取的英文学术期刊，期刊范围涵盖遥感科学所有领域，从传感器的设计、验证和校准到遥感在地球科学、环境生态、城市建筑等各方面的广泛应用。

1、环境理解与风险评估

在人机环境交互中，机器人对环境的理解不再局限于物理空间布局，还要考虑环境中的社会和文化因素。

农作体系适应干旱环境的根本途径是改善作物自身的生理生态机能；

“两个保障”优化校园健康环境

这一体系有助于弥补逻辑有限性和经验不可靠性，提高决策的科学性和可靠性，从而更好地应对复杂多变的决策环境。

绿色可持续环境

最重要的是，各机构应建立监督培训环境的机制，并对表现出不可接受指导行为的教职员工进行补救或解聘。

就像蚁群在复杂的自然环境中，需要通过复杂的信息素交互来寻找食物、构建巢穴等，这种复杂环境促使它们发展出了高效的群体智能交互机制。

没有复杂的环境，很难实现复杂的群体行为，也就是说，复杂的环境常常才会催生出复杂的群体智能交互行为。

在实际应用中，有很多这样的例子，在自动驾驶领域中，车辆（机器）需要在复杂的环境（交通状况、天气等）下与人（其他司机、行人）交互。

虽然HEOs材料展现出灵活的物理特性，如多阳离子环境和可调氧空位分布，但这些特性在密集阵列中可能引入不确定性。

相比之下，在HEO中，由于局部畸变和多阳离子环境的存在，能垒分布出现明显的展宽，且不同迁移能垒之间发生了重叠。

这组图展示了HEOs在局部畸变和能垒分布方面的特征，揭示了HEOs中的多阳离子环境对离子迁移路径的影响。

14营造良好的课题组氛围，为努力科研创造良好的学习环境。

建立一个包容性的学习环境，尊重和欢迎不同文化背景、思想观念和生活方式的学生。

机器通过传感器和算法来感知环境和自身状态，但这种感知是基于数据和逻辑的，缺乏对未来的可能性和潜力的感知。

自主性主要体现在系统上，系统能够自主地感知环境、进行决策和执行任务，人的干预和监督相对较少。

通过各种传感器和智能处理单元，自主系统可以实时感知环境变化，并做出相应的反应，就像智能无人机，它可以根据气流、天气等环境因素的变化，自主调整飞行姿态和飞行路线，以保持稳定飞行。

环境的改变是把双刃剑环境的改变是把双刃剑精选

费曼受益于家庭的科学启蒙和美国相对灵活的教育环境，一路顺遂进入名校深造；

理查德·费曼和阿尔伯特·爱因斯坦都在童年时代表现出强烈的好奇心，但他们的家庭教育环境和求学道路有明显差异。

在态势感知中，感觉器官（如眼睛、耳朵等）接收来自物理环境的刺激，并将这些刺激转化为神经信号。

4、学习环境与挑战：主要在虚拟环境或数据集中学习，与物理环境的交互较少，因此不存在物理硬件损坏等问题，但可能面临数据过拟合、泛化能力不足等挑战。

具身智能中的强化学习更注重与物理环境的交互，感知和动作空间复杂，奖励稀疏，需要仿真环境辅助训练，常与多模态感知等技术结合。

2、动作空间与执行方式：动作是智能体在物理环境中可执行的操作，如移动、抓取、旋转等，动作的执行需要考虑物理环境的约束和智能体的身体特性。

4、学习环境与挑战：在真实物理环境中学习和行动，与环境交互代价高，容易损坏硬件，因此需要仿真环境来辅助训练，如AIHabitat、Gibson/iGibson、IsaacGym等。

状态表征：实时捕捉当前人机环境的状态（如人的注意力、机器的负载、环境的干扰）；

能量交互：机器通过动力系统（如电机、电池）改变环境状态（如移动物体）；

例如，自动驾驶汽车不仅需识别道路标志（机器能力），还需理解乘客的“赶时间”意图（人类意图），并通过车路协同系统（环境支持）调整行驶策略（共生决策）。

终身学习：AI通过跟踪患者长期健康数据（环境演化），自动更新疾病预测模型（矩阵演化），提前预警潜在风险（如糖尿病并发症）。

在一天中最炎热干燥的时段，该双选择性发射体实现了7.9～9.5°C的最大低于环境温度的降温，显著优于非选择性聚偏氟乙烯(PVDF，4.2～5.8°C)和单选择性POM(4.8～6.8°C)(图9f)。

相对湿度为65.3%时皮肤、棉花、织物冷却层及周围环境的温度数据。

期刊简介：CleanTechnologies期刊是一份聚焦“降低人类活动对环境影响”的国际开放获取学术期刊，致力于展示可持续技术在减少环境污染与资源消耗方面的最新进展。

二、核心架构：人机环境智能矩阵的“三维九要素”

二、核心架构：人机环境智能矩阵的“三维九要素”该理论的核心工具是“人机环境智能矩阵”（简称“智能矩阵”），其结构可形式化为一个分层的多维动态矩阵，包含主体层、交互层、场域层三个维度，每层细化为关键要素。

该理论的核心工具是“人机环境智能矩阵”（简称“智能矩阵”），其结构可形式化为一个分层的多维动态矩阵，包含主体层、交互层、场域层三个维度，每层细化为关键要素。

例如，在自动驾驶汽车中，车辆的传感器提供客观的环境数据，而驾驶决策系统则结合这些数据和预设的规则（部分主观）来做出决策。

机环交互则是以环境为中心，强调机器对环境的感知和适应能力，系统稳定性，确保机器在复杂环境中的可靠性和安全性，优化资源管理利用，减少对环境的负面影响。

态势感知是一个复杂的智能过程，它涉及到对环境的感知、对信息的处理和对未来的预测。

三、对环境的感知与理解

总而言之，人机环境体系的自主决策与机器系统的自主决策在主体、过程、环境感知、可靠性、应用场景等多个方面存在显著差异。

“知几”类似于每个智能体对自身状态、位置等信息的感觉知晓，就像蚁群中的蚂蚁知道自己所在的位置以及周围的环境情况；

此外，本文评估了极端辐射制冷装置的冷却效果与抗环境性能。

医疗保健行业对环境的影响

上交张荻院士等综述：用于极端环境应用的辐射冷却材料上交张荻院士等综述：用于极端环境应用的辐射冷却材料精选

探讨了面向极端环境应用的下一代辐射制冷技术强化策略，提供了有价值的见解。

1、环境学习与适应

当我们谈论“我的智能”时，实则在谈论这个系统中属于“我”的那部分交互印记——那些被环境塑造的偏好、被工具强化的技能、被他人反馈校准的认知模式。

人机环境体系的自主决策是一种融合了人类智慧、机器能力与环境因素的复杂决策模式，它既不同于单纯的人的自主决策，也不同于机器系统的自主决策。

决策风险之所以复杂，是因为除了技术风险外，还包括人为因素（如操作失误、判断失误）和环境因素（如战场环境变化）。

3042-5832)是一本国际性、开放获取的期刊，致力于推进环境可持续性和公共卫生方面的知识，旨在促进人类健康和环境的可持续发展。

“变通”即灵活调整策略，多机器人系统中每个机器人能够根据整体任务需求和周围环境变化改变自己的行动策略。

总而言之，在人机环境群体智能体系中，一多分有的弥聚效应如同纽带，将整体与部分紧密相连，部分的功能与整体的功能相互影响、相互依存，如同智能体个体与群体智能的辩证统一，部分智能体的特性既塑造着整体，又被整体所塑造。

自主与它主的逻辑权重混合机制在其中发挥关键的决策平衡作用，系统自身的自主决策能力与外部它主的影响因素交织，根据不同情境动态调整逻辑权重，确保决策既能体现系统的内在逻辑又能适应外部环境变化。

在人、机、环境系统中，存在大量的不确定性因素，如人的行为的不确定性、环境的变化等。

如在城市规划中，逻辑可以用于规划城市的功能分区、交通网络布局等基本规则，而权重可以根据人口增长、环境变化、经济发展等因素动态调整各个功能区域和交通线路的优先级，从而构建更加高效、可持续的城市系统。

逻辑提供了基本的推理结构和规则边界，而权重在这个框架内根据环境的变化和系统的目标进行调整。

“势”指的是智能在动态发展过程中所呈现出的趋势和方向，它是一种顺应自然规律、随着环境变化而不断调整和演化的力量。

另一方面，赋权是关键，赋予机器在特定场景下的自主决策权，使其能够根据实时数据和环境变化灵活调整行动策略，同时赋予人对机器决策的监督权和干预权，确保机器的行为符合人类的价值观和安全标准。

在人机协同中，赋能使机器具备更强的自适应学习能力和自治性，能够根据环境变化和用户行为快速调整，从而提高人机协同的效率。

简言之，在不同环境中，人机协同需要的不仅仅是赋能，更需要赋权来提高协同效率、适应环境变化以及合理划分责任，即在不同环境中，人与机器的有效协同需要在赋能与赋权之间找到恰当的平衡。

研究兴趣：风险评估、环境健康、环境污染物、金属、持久性有机污染物、废弃物管理、垃圾焚烧、毒理学。

DomingoUniversitatRoviraiVirgili,Reus,Catalonia,Spain研究兴趣：风险评估、环境健康、环境污染物、金属、持久性有机污染物、废弃物管理、垃圾焚烧、毒理学。

其知识截止于训练数据的时间点（例如GPT-5可能基于2025年前的数据训练），无法实时更新环境信息（如最新的交通规则、突发的天气变化）；

因为态势感知需要及时更新周围环境的信息，所以采用并行计算架构，如GPU（图形处理器）加速技术。

这种算法可以根据当前的环境信息和机器人的状态，在线规划出最优的运动轨迹。

及至数字时代，算法推荐、智能助手、脑机接口等技术，更将“我”与环境的交互推向实时、深度的融合：我们的偏好被数据画像捕捉，决策被算法辅助修正，甚至情绪波动也能通过可穿戴设备监测反馈。

韧性系统设计则注重系统在面对各种不确定性和干扰时保持正常运行的能力，通过提高系统的冗余性、自适应性和自我修复能力来应对复杂的人、机、环境交互带来的挑战。

在强化学习算法中，智能体通过与环境交互来学习最优策略。

人形机器人从机环交互到人机环境交互的转变是一个复杂的过程，涉及到感知、认知、决策和交互等多方面能力的提升。

人形机器人要实现从机环（机器与环境）交互到人机环境交互的转变，是其逐渐形成人们所期待的具有智慧的关键所在。

强化学习：让机器人通过与环境的交互来学习最优的行为策略。

总之，智能化并非信息化、数字化的简单延伸或扩展，而是人、机、环境交互系统，它不但包含计算，还包含算计。

机器人在人机环境交互过程中，要不断学习新的环境知识。

而在人机环境交互阶段，其视觉系统要能够识别场景中的物体、人物表情和动作意图。

其核心功能是：记忆存储：积累人机环境交互的历史数据（如过往任务的成功策略、失败教训）；

记忆存储：积累人机环境交互的历史数据（如过往任务的成功策略、失败教训）；

随着物联网、人工智能和自动化技术的飞速发展，机器与环境之间的交互将变得更加复杂和智能。

通信技术，如物联网（IoT）技术，实现机器与环境之间的数据传输和交互。

三者共同的目标是提升人机环境系统的整体性能和用户体验，实现人、机、环境之间的高效协同和和谐发展。

在人机环境系统智能中，赋能主要是通过技术手段提升人、机、环境之间的交互能力和协同效率。