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#经营未来 《经营未来:李明博自传》 “别一看到‘自传’就觉得我是在讲‘成功人士的光环故事’,我真正想跟你说的,是‘一无所有时,该怎么拼出一条路’。” “你或许听过我捡垃圾凑学费、在工地扛钢筋的日子——那不是在卖惨,是想告诉你:‘起点低从来不是借口’。我没靠过谁,能从工读生走到后来的位置,靠的不是运气,是把‘每一件小事都当成机会’的劲:在工厂做工就研究怎么提高效率,做学生会工作就琢磨怎么解决同学的真问题,哪怕只是清理垃圾,也会想怎么做得更快更好。” “我常说‘挑战精神’不是喊口号,是你明知难还敢迈出第一步。当年首尔改造清溪川,所有人都说‘不可能’,我偏要去试——不是蛮干,是把‘不可能’拆成一个一个‘能解决的小问题’:先调研民意,再找资金,一步步推进。你看,再大的目标,拆成当下能做的事,就没那么可怕了。” “还有‘主人意识’,这不是说要当领导,是让你把‘自己做的事’当成‘自己的事’。不管是打零工还是做正式工作,我从没想过‘这是给别人干的’,而是‘我做了就能学到东西,就能攒下下次的资本’。你对事情上心,事情才会给你回报——这是我一路走下来最实在的体会。” “如果你现在正觉得‘没资源、没机会,看不到未来’,别着急翻完我。你可以看看我那些‘走投无路’时的选择:没抱怨,没躺平,只是抓住眼前能抓住的小事,一点点往前挪。我想告诉你:‘未来不是等出来的,是你亲手干出来的,从现在开始,就不晚。’”
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单身男性的生育困境:当“不婚”遇上“禁止试管” 他是一位成功的专业人士,有稳定的收入,热爱生活,渴望拥有自己的孩子。然而,当他走进生殖医学中心,却被告知:在中国,单身男性不被允许通过试管婴儿技术生育子女。这不是他个人的困境,而是一代选择不婚或未能进入婚姻,却渴望成为父亲的男性共同面对的制度壁垒。 这一禁令背后,是复杂的伦理争议、社会结构变迁与个人权利之间的深刻张力。 法律的高墙:为何单身男性被排除在外 我国2001年颁布的《人类辅助生殖技术管理办法》明确规定:“医疗机构实施人类辅助生殖技术,必须经国务院卫生行政部门审批,并符合国家计划生育政策、伦理原则和有关法律规定。”而在实际操作中,这一规定被解读为仅对合法夫妻开放辅助生殖技术服务。 支持禁令的观点认为,传统家庭结构最有利于孩子成长,单身父亲家庭无法提供完整的母爱。同时,技术滥用可能导致代孕商业化、胚胎买卖等伦理问题。更深层的担忧是,如果开放单身男性试管婴儿,将对现有家庭观念和社会秩序构成挑战。 权利的天平:个人选择与公共利益的博弈 单身男性的生育权是否应当受到保护?从法律角度看,我国《妇女权益保障法》保障了女性的生育权,但对男性生育权,特别是单身男性的生育权缺乏明确规定。 反对者质疑:如果真心想要孩子,为什么不能通过传统婚姻途径?然而这种质疑忽视了现代社会中婚姻与生育日渐分离的趋势。越来越多的人选择不婚,却依然渴望亲子关系。数据显示,我国单身人口已超过2.4亿,其中相当比例有生育意愿。 支持者则认为,生育权是基本人权,不应以婚姻状态为条件。一个负责任的单身父亲,未必不如一个完整但不和谐的双亲家庭。判断父母资格的标准应是爱与责任,而非性别或婚姻状况。
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马斯克的特斯拉成功?他根本没按套路出牌——他直接把套路烧了 2014年,埃隆要求他的工程师在一台内存比基础计算器还小的微型电脑上开发自动驾驶系统。 没有浮点运算,没有高端芯片,只有 384KB 和一个愿景。 他们觉得他疯了。 车道保持?变道?弯道预测?在那块芯片上?“不可能,”很多人这么说——甚至在特斯拉内部。 然而,到2015年,自动驾驶已经上路了。 当其他汽车厂商还在寻找激光雷达供应商时,特斯拉已经推出了基于视觉的驾驶辅助系统,让整个行业看起来还处在测试阶段。 这就是他的模式。马斯克押注的不是趋势,而是走向。 2016年,他抛弃了外部供应商,从零开始打造特斯拉的计算机视觉系统。工程师们只有11个月的时间,要完成别人花了十年才做到的事。他们做到了。 到 2017 年,当“专家”们还在争论该用哪种雷达系统时,特斯拉已经开始设计定制芯片——不是为了炫技,而是为了追求速度。他们 2019 年交付的芯片,至今在 AI 推理计算性能上仍领先苹果最新的 M3。 而在背景中,一场革命正在展开。 当竞争对手在车上堆满传感器和高清地图时,埃隆却把它们全撤了。“视觉就够了,”他说。批评者一片哗然。但如今,特斯拉使用的原始传感器比任何人都少,驾驶表现却远超市场所有车型。 这不仅仅是汽车。2021 年,当大多数人还盯着聊天机器人时,他已经推出了人形机器人 Optimus。如今 AI 浪潮兴起,回过头看,这一举动似乎没那么疯狂了。 让这一切成为可能的,不只是资金或工程实力,而是信念——那种在喧嚣中看清直线的信念,那种听到“不可能”时回应“直接上线”的信念。 埃隆并不总是对的,但他总走在前面。 特斯拉之所以在 AI 领域领先,不是因为它遵循了传统路线,而是因为它烧掉了旧剧本,用代码、芯片和从真实道路中学习的神经网络,重新写了一套新规则。 五年后,世界上将充满自动驾驶汽车和家用机器人,每个人都会说这本来就是必然的。 但总得有人先相信它。
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