钾矿全世界分布状况？

一、钾矿全世界分布状况？

世界钾矿资源主要集中在加拿大、俄罗斯（含白俄罗斯）、德国、约旦等国家

钾矿世界总量：已经探明工业储备量200亿吨以上（按K2O计），估算总储备量超过在1400亿吨，但是分布不均衡，主要集中：加拿大、俄罗斯（含白俄罗斯）、德国、约旦等国家，约占世界资源量的90%。未计算新增加探明：老挝133.62亿吨（折合氯化钾）。

中国约30亿吨，已经探明工业储备量青海5.4亿吨（氯化钾），新疆储备量2.51亿吨（氯化钾），总计7.91亿吨；2003年11月，经江苏省地质队探明，江苏省丰县华山镇境内日前发现巨型富钾页岩矿，总储量约为22亿吨。

二、人工智能可以解决紧急状况吗？

可以。完全可以。智能机器人可以代替人做精细的手术而救人。在一些人不可以工作的环境下代替人去工作。人工智能可以代替人做精准的事情可以做那种差之一厘错之千里的工作。人工智能代替人做那些微不足道的工作就更不用说了。人工智能太好。

三、人工智能芯片发展状况

人工智能芯片发展状况

人工智能（AI）技术正在逐渐渗透到各个领域，推动着社会的数字化和智能化转型。而作为人工智能的核心组成部分之一，人工智能芯片的发展状况备受关注。近年来，随着AI技术的快速发展，人工智能芯片领域也呈现出蓬勃的发展态势，取得了巨大的突破和进展。

人工智能芯片的发展历程可以追溯到几十年前，但直至近年来才真正迎来了爆发式的增长。在过去，由于技术水平和硬件设施的限制，人工智能芯片的研发面临诸多挑战。但随着计算机处理能力的提升、算法优化的深入以及芯片结构的创新，人工智能芯片的性能得到了极大提升，为AI应用提供了强大的支持。

目前，人工智能芯片的发展主要集中在提高处理速度、降低功耗以及优化算法等方面。不同类型的人工智能芯片，如CPU、GPU、NPU等，在人工智能应用中展现出各自的优势和特点。例如，GPU适用于深度学习和大规模并行计算，NPU则更擅长于处理神经网络计算任务。随着技术的不断进步和创新，人工智能芯片的应用领域将进一步拓展，为人工智能的发展注入新的活力。

人工智能芯片的发展不仅推动了AI技术的进步，也为整个产业链带来了新的机遇和挑战。在各国政府和企业的共同推动下，人工智能芯片产业正快速发展壮大。同时，也面临着技术壁垒、安全风险以及行业标准等方面的挑战和问题。因此，为了推动人工智能芯片产业的健康发展，各方需共同努力，加强合作，促进技术创新和应用落地。

展望未来，人工智能芯片作为人工智能技术的重要支撑，将继续引领技术创新和产业发展的方向。随着人工智能技术的不断演进和深化，人工智能芯片的发展将不断迭代和升级，为AI应用提供更强大、更高效的支持。在人工智能时代的到来，人工智能芯片的发展将成为推动AI技术迈向新高度的重要推动力。

总的来说，人工智能芯片的发展状况呈现出蓬勃的态势，为全球AI产业的快速发展注入了新的动力。在未来的发展中，人工智能芯片将继续发挥着关键作用，促进人工智能技术向更广泛领域的应用和落地，推动数字经济和智能社会的持续发展。

四、20年后人工智能的发展状况？

近几年，人工智能（ai）已成为热门的科技词汇，及相关大型科技公司在这方面不断加大高端人才储备及研发资金投入，以期未来社会发展制高点。

因此，人工智能技术发展迅猛，已取得了很多技术突破和研发成果。估计20年后如在军工与测绘航拍领域，无人机已广泛应用；无人超市、无人停车场、无人加油站、无人驾驶汽车等前沿智能技术也触及到生活的各个领域；在制造、物流领域，机器人也开始逐渐人工劳力，显露出其众多优势。人工智能技术的发展，正在改变我们的生产、生活方式，把我们引入一个全新的、更高层次的智能社会时代。

五、人工智能相关的岗位薪酬状况如何？

笔者简介：美国应用数学|运筹学硕士，德国海德堡大学数学|组合优化博士，博士研究方向为离散优化在计算机视觉的交叉应用。读博期间创办 @运筹OR帷幄 以及 @DIY飞跃计划 俩个微信公众号/社区。现于德国某车厂自动驾驶部机器学习组，担任计算机视觉研发工程师。

一、人工智能不同岗位及薪资差异（附案例）

如高赞回答 @晓飞 所说，要谈人工智能待遇，先得讲清楚人工智能都有哪些岗位

从职能上划分：

1.研发科学家（Research Scientist）

2.软件工程师（Software Engineer）

通常1需要博士学位，2硕士甚至本科都可申请。

2在国内一般会叫算法工程师。

从部门上划分：

1.AI研究院（Research Lab）

2.公司研发部门（R&D）

3.公司产品部

1的代表：Facebook AI research Lab (FAIR)、微软亚洲研究院(MSRA)、百度AI Lab等

1中既有研发科学家“发明”全新的AI模型和底层的优化算法，也有软工协助科学家们实现算法跑实验，或是把这些前沿的模型做成Prototype（样品）推销给公司2和3的研发、产品部。

2和3有些公司没有严格区分

3的代表：微软小冰、微信、腾讯王者荣耀等

工资待遇一般情况下按上面的数字递减～

案例一

国内某一本自动化专业本科，国内某985硕士（研究方向：动态优化+并行计算）

毕业于普通的一本院校，非985，非211，专业也是普通的工科专业，本科期间学习成绩良好，但是也没有学过任何与人工智能相关的内容。硕士期间从事的是CUDA并行计算的研究，将一些优化算法通过GPU并行加速。

Offer1:

顺丰科技，第一年16*15K，CUDA高性能计算，只招聘两人，顺利拿到Offer。主要工作内容是将一些人工智能的相关算法并行加速。

Offer2:

华为C++测试岗，第一年 16*15K，由于具备良好的C++编程基础，所以拿到大厂的Offer基本不成问题。

这个案例告诉我们，找到一份好工作对学历是有一个基本的要求的，但是要求并不是很高，身边很多的人也都是普通本科出身，通过自身的学习和努力一样能得到好的工作机会。另外对专业的要求也并不是很严格，因为国内目前基本还没有人工智能专业，只要是工科相关专业，或者数学统计专业，乃至于经管类专业都可以比较容易的转行到人工智能。

案例二

国内某985硕士（硕士课题研究方向：多目标优化算法）

Offer1:

图森，第一年22*15，参与自动驾驶的研发

Offer2:

Momenta，第一年 20*15，参与自动驾驶系统的研发

曾参与了并完成了优达学城自动驾驶课程，并由此获得了滴滴自动驾驶的实习机会。

这个案例告诉我们，硕士的研究课题其实很多时候和找工作关系并不大，因为目前国内的硕士教育依然是偏重学术研究。本案例中的同学硕士研究方向和自动驾驶没有什么关系，但是他通过自学并参与了优达学城自动驾驶课程并由此获得实习机会。如果没有参与课程的话仅仅依靠其硕士研究的内容是很难找到好工作的。

案例三（我自己）

德国Top3 数学博士

申请德国某Tier 1 AI Lab，被拒

Offer 1：

德国某Tier 1 Corperate Research（可以理解为研发部）机器学习组， 应用方向有安防、机器人、自动驾驶，8W欧元左右/年

Offer 2：

某车厂自动驾驶系统部门（可以理解为产品部）机器学习组，产品为自动驾驶系统中的各个模块，7W欧元左右/年

P.S.，一欧元约等于8块人民币

二、全球范围各大厂人工智能方向薪资及高薪揽才计划

人工智能、机器学习最近几年有多火？

从各大互联网公司先后创建人工智能研究院，以及以下这些高薪揽才计划便可略窥一二。

1.阿里星计划

年薪平均估计60w左右，上不封顶，本科生-博士生都有机会入，CTO直接面试，每年招10人，半年base美国office的机会

2.百度少帅计划

IDL部门（机器学习、深度学习），年薪100w+，每年9人，30岁以下，工作地北京、深圳，一年后硅谷或常青藤名校访问至少半年，三年后带领20-30人团队

3.滴滴新锐计划

滴滴研究院，面向全球高校博士、硕士、优秀本科生的精英人才计划，研究方向包含机器学习、计算机视觉、机器人、自动控制、汽车工程、人工智能、数据挖掘、最优化理论、分布式计算、图形图像、语音识别、语音合成、自然语言处理等

4.腾讯技术大咖

要求，全球TOP100 CS相关硕士博士毕业，人工智能相关，待遇：上不封顶offer，深圳市还有“孔雀计划”160w的奖励

5.Google/Amazon/Facebook/Apple等

硅谷科技公司巨头，如斯坦福这样的名校毕业硕士，去Google就有可能达到20W刀/年的package

最近网上流传AI行业人才可能有一些饱和。

个人认为，表面上人才饱和的状态是AI里面相对基础的一些岗位，而高端人才永远是稀缺的。

事实上，AI领域的技术更新非常快，无论什么位置都需要不断的学习和提升，对应聘者提出了更高的挑战。

更详细的全球AI薪资汇总，可以参考我在这个问题下的回答：

全球 TOP 互联网公司及学术界人工智能方向薪资、高薪的揽才计划有哪些？

三、转专业人工智能工业界的经验和建议

因为自己本科数学，硕士应数、优化理论，博士研究其实更偏运筹学、组合优化，因此可以说非人工智能科班出身。

这里大概讲讲自己的转专业经历。

先说点宽泛的、上纲上线的东西。

人工智能、大数据这些新兴"专业"，是随着工业界与日俱增的需求而随之出现的（中国最近批准了第一批试点的几十所高校开设人工智能专业）。其实任何专业都是这样一个需求导向的过程，包括微电子，计算机，还有什么房地产专业，几十年前可能根本不存在这些专业。

但是自然科学如数学、物理、化学、生物长盛不衰，是有其道理的，这也是为什么我们初高中我们都在学这些东西。

反之，某些专业，一定会随着市场需求的锐减而减少甚至消失。

这些专业名词在刚出现的时候往往是“凭空造诣”或者是强加术语，然而知识是需要积累的，每个新兴专业都是建立在一些基础科学的基础上，这也是我下面的回答要强调的--学习人工智能非一朝一夕，而是要从最基本的数学基础开始打好地基。

1.数学基础

微积分（求导，极限）和线性代数（矩阵表示和运算）是基础中的基础

2编程技能

人工智能任何模型和算法的实现，当然需要编程了，因此C/C++/Python任选一门（推荐Python，因为目前很多库和Library都是用python封装）。

数据结构：建议学学，让你编程更顺手更高效。

算法：建议上，任何人工智能任何产品的Code都是无数算法的集合体。

数据库：存储数据，人工智能通常需要用到海量数据，因此如何更高效的存储和管理以及调用数据，就显得尤为重要。SQL等数据库，以及Hardoop，Spark等并行计算的框架，是最近的热点，推荐学习。

3.数学（统计、优化、机器学习）模型和深度学习

概率论+统计：很多传统机器学习模型基于统计模型

线性规划+凸优化：或者只学一门叫numerical optimization，统计和人工智能，到最后几乎都会归结为求解一个优化问题，当然也有纯优化模型不用统计模型的

关于优化类课程的综述，欢迎关注我的专栏：

机器学习:其实传统机器学习，通篇都是在讲用一些统计和优化来做聚类、分类和预测这三个人工智能最常见的应用

深度学习：卷积神经网络的复兴掀起了深度学习席卷全球的号角，毫无疑问，它是目前人工智能的核心，必学！

学到这里，你基本就会发现，学这一门课中间会穿插着很多其他课的内容。恩，知识总是相通的嘛，特别是这些跨专业的新兴学科，都是在以往学科的基础上由社会需求发展而来。

4.人工智能的应用

以上所有课程基本都还是理论、数学模型层面的，虽然讲理论的同时会穿插一些应用案例，但是系统学习某一应用领域还是非常必要的，再加上一些项目和实习经历，基本就是转到AI工业界的敲门砖了。

人工智能应用领域按方向包括：

计算机视觉、语音识别、自然语言处理、知识图谱等

按行业：

汽车行业（自动驾驶）、制造业（次品识别）、安防（人脸识别）、机器人（SLAM）等

5.我个人转专业AI工业界的经验

由于应用数学+运筹学的背景，加上本科研究生修过一些编程和算法课程，因此我转战人工智能就只缺机器学习/深度学习+实战训练了。

我所在的海德堡大学数学与计算机学院，有海德堡大学图像处理中心，因此我很方便地旁听和选修了机器学习、深度学习、计算机视觉三门课程+一些研讨班。

另外由于博士课题是关于图像分割的，虽然博士论文用的是传统机器学习和组合优化交叉的算法，但在博士最后阶段，一位合作教授提议将这个方法应用在时下很热的语义分割（在自动驾驶和医学图像等领域都有应用）方向，于是又顺理成章地获得了一部分深度学习的经验。

事实证明，最后的这个深度学习小项目，是面试官最感兴趣的部分。而我现在工作的主要内容，也和此项目息息相关。

对于这段经历感兴趣的同学，欢迎收听我和牛津大学医学图像博士后渡博士（牛津大学实验物理博士）联合举办的关于转专业AI的知乎Live

6.对转专业的一些建议

个人感觉，理工科背景的小伙伴，在有了一定的数学和编程基础之上，要转到人工智能领域并非难事。

以上个人经验，更适用于刚进入研究生或博士阶段不久的同学，有着充裕的时间打好数学和编程基础，循序渐进、逐步提升。

但是对于那些快要毕业，或者已经在工作岗位上从事其他专业的小伙伴，或许不是那么适用。

一方面，如果按照以上关卡一道道通关地自学，很容易被前期枯燥的数学和编程基础所累，导致前功尽弃。

另一方面，AI中的软件、算法工程师职位，大都不需要那么多数学基础，因此很多课程可以只挑重点看。

所以对于希望“速成”的同学，可以需要一个课程 list，通过比较系统的课程先入门，最好有项目可以练手，进入这个行业后再慢慢提升。找到第一份AI工作，通常是机器学习工程师。

这时候，网上一些系统性的网络课程或许比较适合。

例如Coursera，优达学城，景略集智等等。

一方面把一项职业所必须的技能树都涉及到，另一方面设计了难度适中的作业，让自学过程中可以及时检验成效。

最重要的是，还有考试，以及pass考试后，会有“证书”（简历加分利器）！！

四，总结

人工智能正以我们意想不到的速度蔓延到各个行业以及社会的方方面面，农业、制造业、医疗、交通无不有它的身影。

或许不久的将来，他会像蒸汽、电力、电脑、手机、互联网一样，成为我们日常生活必不可缺的一部分。

是的，我们已经处在这一次科技革命之中，而人工智能，正是这一次科技革命的根源并且将被载入史册。

难道你，不想成为这次科技革命的一份子么！？

六、2022卡塔尔世界杯状况？

卡塔尔世界杯现在已经这准备完毕，各路豪强已经相继抵达卡塔尔，隔球队的酒店已经预订完毕，各种后勤物质也相机到位，各种后勤人员也纷纷到位，只等21号开战。

七、世界土壤污染状况数据？

中国将其16%的土壤和19%的农业土壤列为受污染土壤。欧洲经济区和西巴尔干地区约有300万个潜在的污染场地。

美国有1300多个污染场地被列入超级基金国家优先治理清单。

澳大利亚约有8万个土壤污染场地。虽然这些数据有助于了解某些活动对土壤的影响，但并不能全面反映世界各地土壤污染的程度。

在中低收入国家，有关土壤污染的数据和信息缺乏，使得土壤污染成为世界上最大的国际社会看不到的全球性问题之一。

八、世界古代法律的发展状况？

法律的历史和文明的发展之间有着很密切的关连。古埃及的法律——可回溯至西元前3000年，有一部约可被分成十二篇的民法典。

西元前约1760年时，在汉谟拉比的统治下，古巴比伦法成文法了，并将写上法典的石碑放在市场上供众人观看；此一法典现被称为汉谟拉比法典。

旧约圣经大概是仍然和现今法律系统有关的最古老的法律体系，可追溯至公元前1280年。它采取道德责任的模式，作为对良好社会的建议。

传统中国法律也在清朝末数年开始转向西化，在民法典的制定上，参考日本民法典，引进了德国民法典的立法模式，制定了中国当代第一部民法典。该法典仍然适用于的台湾。

不过，在中华人民共和国成立后，废除了中华民国时期所制定的六法全书，现今中华人民共和国的法律架构很大程度地受到苏联的社会主义法律所影响，其型式主要在于牺牲私法而扩大了行政法的领域。

九、5g与人工智能未来的发展状况？

在5G全新的赛道上，从加速落地到逐步成熟，实现产业化应用，还需要数年时间等待，“这取决于技术成熟度”。

人工智能迎来极好发展机遇

疫情期间，人工智能在医疗领域显露出了强劲的能力。武汉3天内完成900万人的大排查，如此“硬核”操作的幕后功臣少不了科大讯飞智医助理电话机器人。它不知疲倦忙碌着，一小时打10万通电话，一两分钟形成一个问卷。“新冠肺炎影像辅助诊断平台”在3秒内可完成一例新冠肺炎患者辅助诊断，阳性病例全召回，病灶召回率达到90%。

“特殊时期，人工智能发挥出了关键作用，但其前提是我们的产品和技术已经做好了储备。”在杜兰看来，人工智能的发展是这样一个过程，开始的时候它并不会让人感觉是“雪中送炭”的事物，可一旦有外部因素催化了这个过程，且让大家看到它所带来的更加美好的生活，典型的应用场景就会出现。

5G时代，杜兰十分期待。“作为通信的一个基础设施，5G具有极高的速率、极大的容量、极低的时延，这三大特点将会给未来人工智能的实现提供技术保障，带来更多的想象空间和应用场景。”她指出，4G之下，“人”和“物”之间的交互较多，而5G的交互方式则不再局限在“人”和“物”，而是延伸到“物”和“物”之间都可互联互通，从而形成新的应用模式和创新。在“万物互联”时代，智能语音就是人们实现交互最重要的入口。

“目前，人工智能一方面应用于C端，改变了个人消费者的一些生活方式；另一方面，对于行业应用的改变大家也在慢慢接受中，比如智能车载信息系统。”杜兰指出，“非智能时代，不可能产生这么多应用。现在有了5G快速通道，诸多想象都可变成现实。5G助力下，人工智能将迎来极好的发展机遇。”

5G实现产业化应用仍需时间

“对于5G，确实目前已经处于期望膨胀期的顶点，因为大家对它的想法很多。但这项技术要走向成熟，实现产业化应用，还需要时间。”深耕人工智能行业多年，杜兰观察到从早期市场到形成未来主流市场之间，需要跨越鸿沟，“在人工智能时代，很多高科技领域必须靠技术创新，而任何一项原创性的技术，从研发到最后规模化生产至少5至10年”。

杜兰特别提到了核心源头技术创新的重要性。“我们强调‘顶天立地’，‘顶天’就是把技术做到全球领先，‘立地’则是通过技术实现大规模产业化落地。”杜兰说，最近3年，科大讯飞已参与或主持制定了9项已发布的国家标准，先后成立了语音及语言信息处理国家工程实验室、首批国家新一代人工智能开放创新平台、我国首个认知智能国家重点实验室。

不久前，科大讯飞与鹏城实验室达成合作，双方在构建智能语音语言技术创新平台、联合攻关关键技术等方面合作。在这次的2020世界5G大会上，科大讯飞还将和琶洲实验室签约合作，在粤港澳大湾区进一步深耕基础研发。

技术的成熟，离不开行业的共同努力和呵护。“我们的发展战略是‘平台＋赛道’。平台是把核心能力开放出来给开发者使用，赋能开发者，形成产业的共生共荣，目前已更新到334种能力。搭建这样一个产业的开放生态，不是一蹴而就，至少需要5—10年。”杜兰表示，在行业发展中，企业本身也会选择进入重要的战略赛道，比如教育、医疗、智慧城市等。她同时透露，因看中粤港澳大湾区的应用丰富、产业集聚，具有突出的示范效应，科大讯飞把一些基础性、前瞻性、应用型的研发部署在广州。

十、世界管理理论发展状况？

管理理论的发展过程分为：古典管理理论、行为科学理论、现代管理理论和当代管理新思想四个阶段。 扩展资料

　　第一阶段----古典管理理论：

　　从19世纪末期到20世纪20年代。经过产业革命后，资本主义先进国家的生产力发展已达到一定的高度，科学技术也有了较大的发展。为了适应生产力的发展要求，当时在美国、法国、德国及其他一些西方国家都产生了科学管理，从而形成了各有特色的古典管理理论。在美国表现为弗雷德里克泰罗创建的科学管理理论；在法国表现为亨利法约尔创建的一般管理理论；在德国表现为马克斯韦伯创建的行政管理理论。

　　第二阶段----行为科学理论：

　　从20世纪20年代末30年代初到50年代。20世纪20～30年代间，美国哈佛大学教授乔治梅奥和他的同事在美国西方电气公司进行了有关工作条件、社会因素与生产效率之间关系的试验。由于该项研究是在西方电气公司的霍桑工厂进行的，因此，后人称之为霍桑试验。霍桑试验得出的结论是：人们的生产效率不仅受物理的、生理的因素的影响，而且还受社会环境、社会心理因素的影响。

　　在霍桑试验的基础上，梅奥创立了人际关系学说，提出了与古典管理理论不同的新观点、新思想。人际关系学说是行为科学研究的`前期内容，1953年，在美国福特基金会召开的各大学科学家参加的会议上，正式提出了行为科学的概念。

　　第三阶段----现代管理理论：

　　20世纪60年代到70年代末。第二次世界大战以后，随着现代科学技术日新月异的发展，生产社会化程度的日益提高，引起了人们对管理理论的普遍重视。管理思想得到了丰富和发展，出现了许多新的管理理论和管理学说，并形成众多的学派。这些理论和学派，在历史源渊和内容上相互影响和联系，形成了盘根错节、争相竞荣的局面，被称为“管理理论的丛林”。这一时期的管理学派包括：管理过程学派、经验学派、系统管理学派、决策理论学派、管理科学学派和权变理论学派。

　　第四阶段----当代管理新思想：

　　20世纪80年代至今。20世纪七八十年代以来，西方管理学界出现了许多新的管理理论，代表了管理理论发展的新趋势。这些理论包括：企业文化、学习型组织、企业再造等。