时隔3年：朱杨柱再次漫步太空，是中国第1位在轨飞行1年的航天员吗？

神舟二十三号首次出舱，航天员朱杨柱、张志远、黎家盈密切协同，圆满完成多个任务，而这一次不少人也看到了，航天员朱杨柱时隔3年再度漫步太空，航天员张志远首次执行出舱任务，航天员朱杨柱会成为中国在轨飞行1年的航天员吗？

的确，针对首次出舱任务，让我们也看到了任务的难度，也算是少有的挑战，这里也为3名航天员出舱说一声辛苦了。

而在这一次任务之后，至于是否再次出舱，当下我国没有给出明确的说明，但是对于出舱任务来说，一般应该还有下一次，毕竟整个乘组在轨任务时间也长，这里我们就说明一下出舱的问题，然后再来说后续的在轨问题。

在轨超过3个月，神舟二十三号乘组首次出舱：太阳翼舱外维修有多难？

对于这一次出舱任务，的确做了一件非常特殊性的任务，那就是太阳翼舱外维修，大家看到空间碎片防护装置安装几乎在每一次出舱任务之下出现，但是太阳翼舱外维修的确是少，这个没有什么问题。

而这一次修复之后，我国对外也说明了，这是我国空间站建设以来，第二次进行修复，所以，是一次不寻常的任务，但最终也是成功了，这就是好事情。

太阳翼舱外维修到底有多难？

第一、相对于空间站安装防护装置来说，大家都知道，其太阳翼是在中国空间站上展开的，必然修复没有那么简单，需要在机械臂远程操作之下进行相关性的任务，而且航天员完全是没有类似于舱体一样的扶持物体，这加大了其难度。

第二、在进行太阳翼修复的时候，需要进行对维修的区域进行锁定，然后进行更换等，由于我国太阳翼是采取模块化的结构，所以，在出现问题的时候，不会影响到其他的发电问题，这也是在神舟十七号任务之下，我国指出的问题，这是独立运行的，而维修之后，有效确保了空间站供电的安全性稳定性。

第三、在维修太阳翼的时候，还面临空间环境等影响，如：太阳辐射，太空碎片等问题。

所以，在进行太阳翼维修的时候，需要我国航天员舱内，舱外的配合，还需要我国地面人员的配合，这也说明了执行一次出舱任务还是挺难得。

不过，这也是当下没有办法的，未来我国如果打造出了可以替代航天员出舱的机器人，那这些风险也就不是什么问题了，而且我国已经在突破这方面的成果了，大家等待就行，应该要不了多久了。

朱杨柱时隔3年再次漫步太空，是中国第1位在轨飞行1年的航天员吗？

对于神舟二十三号乘组来说，的确会出现1名在轨飞行一年的航天员，我国也是多次公开说明了的，而这一次任务之下，首先可以排除的就是香港女航天员飞行一年，这个可能性并不大，因为她属于载荷专家，一般来说，不太可能执行这么久的飞行任务，同时，从训练的情况来讲，相对于其他类型的航天员来说，也要少一点，所以，不太可能是女航天员。

包括后续出舱任务，如果执行了，很可能也看不到女航天员出舱。

那么，只可能是两名男航天员之中的一位，而对于男航天员来说，虽然航天员朱杨柱时隔3年再次漫步太空，但是从我个人来讲，在太空飞行1年的情况可能比航天员张志远要低一些。

从任务的安排情况来看，航天员张志远除了作为驾驶员的本职工作，他还要负责空间生命科学与人体研究的相关数据记录，积极的配合地面人员把自己的身体状况和相应变化真实客观地反映给他们，为他们的科学研究带来更直观的数据和成果。

所以，从任务的情况来看，我认为他在轨执行飞行一年的概率较大，至少针对性的研究明显。

只不过，具体的情况要根据我国后续给出的结果才知道，当下我国在不断收集航天员们在轨执行任务的数据，在后续评估之后，才会给出说明，但我认为第一选择应该是航天员张志远，这就是趋势。

具体的话，大家等待就行，反正在今年下半年就要迎来这个转折点了，而且，今年我们还要迎来国外航天员，也是跟很多人多次说明过了的。

国外航天员将到中国空间站，去多久？

对于国外航天员来说，这也是中国空间站首次迎来国外航天员，并且2名来自巴基斯坦的航天员已经在我国进行训练。

依照协议来讲，最终将看到其中1人前往中国空间站，然后开展为期1周的任务，然后返回，以载荷专家的身份前往，这两名国外航天员叫Muhammad Zeeshan Ali（穆罕默德·齐尚·阿里）和Khurram Daud（胡拉姆·达乌德），具体是谁去，只有在后续进行任务的时候才会进行公布。

所以，针对国外航天员到中国空间站来说，这基本就是定局了，虽然时间不长，但也开启了中国空间站国外航天员的历史，未来还会看到更多的航天员参与中国空间站任务，这是趋势。

我国一直都说了，是全球开放的，只要符合中国空间站要求，都可以进行任务的执行，相互合作，但不符合要求的，也会被拒绝。

就如在第一批次科学实验项目之中，有17个国家加入中国空间站，但美国也申请了，最终就拒绝了。

所以，必须满足我们航天的要求就行，同时，为了实现更大规模的合作，未来我国还要进行空间站升级，从3舱位升级到6舱位，所以，在执行太空任务之下，未来还有可能看到不一样的情况，说不定可以看到专门的国外乘组执行任务，这都是有可能性的。

本身在升级的时候，我国最初就预计有一个国际舱位段，这会不知道有没有调整，只有在真正意义上执行任务的时候，或许才会给出结果，大家拭目以待就行。

OlmoEarth v1.3发布：Ai2推出全球卫星嵌入模型

Ai2（艾伦人工智能研究所）今日发布了一款卫星地图嵌入模型OlmoEarth v1.3，并为全球范围提供了多种分辨率下预先计算好的年度嵌入数据，同时配套推出了基于浏览器的地图制作工具。

该模型能够将一年的卫星观测数据压缩成数值指纹，最小分辨率下每个指纹对应10米乘10米的地面区域，同时也提供64平方米和128米分辨率的版本。

这种数值指纹捕捉的模式信息，可供其他软件用于区分农田、森林、矿区等不同类型的地表覆盖。

此前，使用OlmoEarth的主要方式是通过OlmoEarth Studio进行微调，针对每项任务训练一个模型，再将其应用于卫星数据以生成地图。

这种方式需要大量图形处理单元资源，以及下载和存储影像的能力。

此次发布的OlmoEarth嵌入浏览器是一款基于浏览器的地图制作工具。

这意味着任何人都可以将OlmoEarth用于实际工作，从追踪时间变化到寻找相似地点，无需注册登录即可使用。

嵌入数据代表了模型从数百万张卫星图像中学习到的内容。

OlmoEarth会读取一年的雷达图像及相关数据，包括Sentinel-1、Sentinel-2和Landsat的数据。

Sentinel和Landsat是提供地球互补视角的卫星任务：Sentinel-1测量雷达反射信号，而Sentinel-2和Landsat则捕捉可见光和红外波长的光线。

该公司表示，与以往版本的OlmoEarth模型相比，v1.3是其训练成本最低的模型。

其训练所用计算时间仅为最新版本（v1.2）的53%，为第一版（v1）的18%，碳排放量也分别仅为两者的50%和22%。

不过v1.2仍是一款强大的微调模型，对研究机构和合作实验室而言依然具有价值。

这些模型在现实世界中的应用场景 这些卫星模型有助于压缩跨越时间和空间的大量数据，这对于理解地球的变化方式非常有用。

在秘鲁马德雷德迪奥斯地区，围绕拉潘帕的非法金矿开采活动在2017年和2018年达到顶峰，在坦博帕塔国家保护区缓冲区内清除了超过1200公顷的森林。

亚马逊保护团队的MAAP监测项目报告了这一活动。

2019年2月，秘鲁的"水银行动"关闭了大部分采矿作业。

我们如何得知这一事实？ 嵌入数据给出了明确答案。

无需进行模型训练，仅通过比较不同年份的数据像素，观察2016年至2020年间的情况，可以清晰看到南部矿区带内有明显的向东扩张趋势：显著变化区域达34平方公里。

而同样的比较放在2020年至2024年间，这一面积降至9平方公里。

关闭行动的效果显而易见。

Ai2表示，对许多团队来说，针对某个想法测试OlmoEarth通常意味着需要进行一次微调运行，这是一项耗时数小时、成本高昂的艰巨任务。

而在浏览器工具中，初步分析仅需几秒钟即可完成。

仅凭少量标签对某个区域进行分析，无需使用GPU。

当某项任务确实需要进行微调实验时，嵌入数据可以帮助判断该实验是否值得投入计算时间，以及模型存在哪些不足之处。

OlmoEarth v1.3发布：Ai2推出全球卫星嵌入模型

Ai2（艾伦人工智能研究所）今日发布了一款卫星地图嵌入模型OlmoEarth v1.3，并为全球范围提供了多种分辨率下预先计算好的年度嵌入数据，同时配套推出了基于浏览器的地图制作工具。

该模型能够将一年的卫星观测数据压缩成数值指纹，最小分辨率下每个指纹对应10米乘10米的地面区域，同时也提供64平方米和128米分辨率的版本。

这种数值指纹捕捉的模式信息，可供其他软件用于区分农田、森林、矿区等不同类型的地表覆盖。

此前，使用OlmoEarth的主要方式是通过OlmoEarth Studio进行微调，针对每项任务训练一个模型，再将其应用于卫星数据以生成地图。

这种方式需要大量图形处理单元资源，以及下载和存储影像的能力。

此次发布的OlmoEarth嵌入浏览器是一款基于浏览器的地图制作工具。

这意味着任何人都可以将OlmoEarth用于实际工作，从追踪时间变化到寻找相似地点，无需注册登录即可使用。

嵌入数据代表了模型从数百万张卫星图像中学习到的内容。

OlmoEarth会读取一年的雷达图像及相关数据，包括Sentinel-1、Sentinel-2和Landsat的数据。

Sentinel和Landsat是提供地球互补视角的卫星任务：Sentinel-1测量雷达反射信号，而Sentinel-2和Landsat则捕捉可见光和红外波长的光线。

该公司表示，与以往版本的OlmoEarth模型相比，v1.3是其训练成本最低的模型。

其训练所用计算时间仅为最新版本（v1.2）的53%，为第一版（v1）的18%，碳排放量也分别仅为两者的50%和22%。

不过v1.2仍是一款强大的微调模型，对研究机构和合作实验室而言依然具有价值。

这些模型在现实世界中的应用场景 这些卫星模型有助于压缩跨越时间和空间的大量数据，这对于理解地球的变化方式非常有用。

在秘鲁马德雷德迪奥斯地区，围绕拉潘帕的非法金矿开采活动在2017年和2018年达到顶峰，在坦博帕塔国家保护区缓冲区内清除了超过1200公顷的森林。

亚马逊保护团队的MAAP监测项目报告了这一活动。

2019年2月，秘鲁的"水银行动"关闭了大部分采矿作业。

我们如何得知这一事实？ 嵌入数据给出了明确答案。

无需进行模型训练，仅通过比较不同年份的数据像素，观察2016年至2020年间的情况，可以清晰看到南部矿区带内有明显的向东扩张趋势：显著变化区域达34平方公里。

而同样的比较放在2020年至2024年间，这一面积降至9平方公里。

关闭行动的效果显而易见。

Ai2表示，对许多团队来说，针对某个想法测试OlmoEarth通常意味着需要进行一次微调运行，这是一项耗时数小时、成本高昂的艰巨任务。

而在浏览器工具中，初步分析仅需几秒钟即可完成。

仅凭少量标签对某个区域进行分析，无需使用GPU。

当某项任务确实需要进行微调实验时，嵌入数据可以帮助判断该实验是否值得投入计算时间，以及模型存在哪些不足之处。