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　　　　到良渚阶段，农业器具中用来收获粮食的石镰也得到了普及。同一时期，良渚文化还出现了一种在水田里用于平整田泥的工具干蔀（bù），以及被称为破土器和耘田器的石器，从这些工具的分化，可见5000年前的农耕已经分化出了具体的劳动程序：翻耕土地，平整田泥，再到收割等等一个系列的过程已经非常完备。而且这种劳动是需要持续一整年的、有组织的劳动，这意味着集约式水稻农业的出现。

尽管人工智能在语言生成上取得成功，在许多其他任务上还不能实现领域的通用性。比如医疗诊断，目前我们还没有开发出适用于各种疾病的计算机医疗诊断系统。另外，大语言模型只会说（生成语言），不会干（行动）。还有大量的任务，特别是复杂的任务，人工智能目前还无法完成。我们离真正的通用人工智能仍有一定距离，其原因就在于，传统人工智能对人类（大脑）的思考、感知与动作等方面的模拟是相互分开的，而且与环境隔离。具身智能则强调物理身体、环境感知与反馈的重要性，并通过它们实现与外部世界的交互。这正好弥补了传统人工智能的不足，使机器通过与环境的反复交互，逐渐学习适应环境并优化其决策和行动，不断迭代，完成更多、更复杂的任务，这就是新的学习范式——强化学习。由此可见，具身智能将使人工智能在更广泛的环境下，完成更多的任务，向通用人工智能迈进。

　　　　国家层面的支持无疑是这一发展进程的核心动力。随着中国综合国力的不断提升，在冰雪运动项目的投入不断加大，不仅兴建了先进的训练设施，吸引众多国际团队来交流合作，而且营造出全民参与冰雪运动的热潮。北京冬奥会之后，这种发展提速更加明显。