19岁段瑞奇转会辽宁签四年，四川放人辽篮敢赌，下一代控卫发动机

2026年10月9日，CBA季前赛辽宁对阵上海的比赛打到最后2.7秒，此前全赛季未尝一胜的19岁年轻后卫段睿骐，在卫冕冠军辽宁队的阵容里完成读秒扳平，把比赛硬生生拖进双加时，全场拿到17分，成为那场比赛最意外的焦点。

这场比赛赛前几乎没有人把他当成决定走势的关键人物，首节辽宁队进攻就陷入停滞，开局就落后上海队7分，

核心后卫赵继伟当时还处于国家队归来的状态调整期，进攻效率并不高，全队常规时间的阵地战始终找不到稳定的突破口。

第三节中段，上海队把分差拉开到15分，场上的局面已经朝着一边倒的方向发展，

辽宁队的常规轮换后卫在阵地战里始终找不到撕开对手防线的办法，教练组最终选择让段睿骐临危受命替补登场，

这是他加盟辽宁之后，第一次在高强度对抗的正式比赛里获得超过20分钟的出场时间。

他登场之后没有选择贸然出手强攻，先是用两次中距离跳投稳稳拿到分数，随后在防守端完成一次精准抢断，

直接推起反击完成上篮，一步步把分差往回追，整个过程里他的处理球完全不像一个第一次代表辽宁队打正式比赛的年轻球员。

常规时间进入读秒阶段，辽宁队还落后2分，球权交到段睿骐手里之后他没有慌乱，先是稳稳两罚全中追平比分，随后在对手底线发球出现失误的瞬间第一时间启动，补篮得手完成反超，直接把比赛拖入双加时。

最终辽宁队113比119惜败，段睿骐全场出战29分钟，罚球8罚全中，和两名新外援合计砍下69分，占全队总得分的61%。

很多球迷看完比赛第一反应是惊讶，却很少有人知道，这个在关键时刻稳得离谱的年轻后卫，前一个赛季在CBA赛场上一场正式比赛都没有赢过。

2025-2026赛季，段睿骐伤愈之后升入四川男篮一队，作为首发后卫打满了整个赛季，

而那个赛季的四川队全季0胜21负，他以19岁的年纪成为球队本土得分王，场均拿到12.7分3.5助攻，

几乎每一场比赛的最后时刻，都要由他持球处理关键球，这种在全败环境里练出来的大心脏，

是绝大多数同年龄段年轻后卫根本没有机会积累的实战经验。

时间往回倒推到2024年，段睿骐当时还担任中国U18男篮的队长，带队拿到了U18亚洲杯的季军，

八强战里他命中过一记准绝杀三分，是那支国青队里最被看好的后卫苗子之一，所有人都以为他的职业生涯会顺着上升通道稳步推进，

可就在季军赛的对抗里，他遭遇了右膝关节前交叉韧带断裂的重伤，直接进入了漫长的康复期，

整个康复过程持续了275天，远超同位置普通球员的平均康复周期，这段养伤的经历也让他比同年龄段的球员更早明白了职业篮球的残酷性。

2026年休赛期，辽宁男篮的管理层做出了一个让不少球迷意外的决定，从四川男篮正式签下段睿骐，

不是租借，不是试训，三方完成全部转会流程之后，

给他开出了一份长达4年的B类合同，这是同期辽宁队年轻球员里合同周期最长的一份。

辽宁队敢在后卫线原本就不缺人的节点下签下他，赌的根本不是他立刻就能成为冲冠拼图，而是为球队未来的后卫线储备下一代核心发动机。

当时很多人不理解这个选择，直到季前赛的高光表现出现，大家才意识到辽宁队管理层早就看清了自己阵容里隐藏的隐患。

上赛季辽宁队常规赛场均得分仅82.8分，排名联盟倒数第三，核心后卫赵继伟场均出场时间超过35分钟，

长期处于严重透支的状态，年龄增长和国家队的任务叠加在一起，让他的身体负荷已经来到了临界点，

球队后卫线的青训断档问题，在过去两个赛季里已经越来越明显。

如果辽宁队当时不及时动手补强年轻后卫线，等到赵继伟的状态出现明显下滑，整个球队的后场体系都会直接面临断层风险。

签下段睿骐之后，辽宁队也没有给这个年轻人施加立刻出成绩的压力，总经理刘子庆公开表态，这份4年长约就是为了给段睿骐留两到三个赛季的成长窗口，不用他一上来就扛下所有赢球的压力。

2026年10月15日，辽宁队举办了新赛季的媒体开放日，赵继伟在采访里明确提到，新赛季球队会以焕然一新的精神面貌和打法呈现给球迷，攻防两端的节奏和轮转都会明显提速，年轻后卫的加入会给球队带来更多活力。

主教练乌戈也直接公布了新赛季的用人计划，赵继伟从国家队回来之后身心俱疲，球队会给他两个月的调整期，

先调整身心状态，再进行专项训练，逐步融入团队，

背靠背的比赛大概率会安排轮休，这也直接给段睿骐留出了充足的后场出场空间。

2026-2027赛季CBA正式执行4节7人次的外援政策，

每支球队最多可以同时注册三名外援，常规赛大部分时段场上至少能留一名外援分担持球压力，

这一规则大幅降低了年轻后卫刚进入强队就要立刻扛起全部组织任务的压力。

在CBA联赛的过往培养体系里，绝大多数强队青训出来的年轻后卫，职业生涯前两年几乎都只能在垃圾时间出场，

根本没有机会在比赛的最后时刻处理关键球，而段睿骐走了一条完全相反的路：先在全联盟垫底的球队里当核心，

在全败的环境里练出了大心脏和关键球处理能力，再到争冠球队里补赢球经验、学习顶级后卫的比赛智慧，

这种成长路径在整个CBA的年轻后卫群体里都非常少见。

辽宁队的教练组也给段睿骐设定了清晰的成长标尺：

传球能力达到赵继伟巅峰期的80%，突破能力达到郭艾伦巅峰期的70%，不用他立刻超越队史的传奇后卫，

只要一步步把这些可量化的目标落地，他就能慢慢成长为辽宁队未来后场的核心力量。

现在段睿骐的辽宁队7号球衣，背后承载的是辽宁男篮后卫线的传承脉络，这支球队过去几十年里从来没有在后卫线上出现过断档，从郭士强到杨鸣，再到如今的赵继伟，每一代后卫都能把球队的后场体系稳稳接住。

新赛季CBA常规赛即将在10月中下旬正式开启，段睿骐也将迎来自己职业生涯里的第一个争冠赛季，

他不用立刻成为全场的焦点，只需要在球队给的容错空间里慢慢积累比赛经验，把之前在全败赛季里练出来的能力，

慢慢转化成在争冠球队里的赢球习惯，这段从全败后卫到卫冕冠军年轻发动机的故事，才刚刚开始。

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。

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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。

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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。

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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。