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盘点不同球类运动，谁是“球中之王”？******

　　近日，在世界杯比赛中

　　葡萄牙队3比2险胜加纳队

　　下半场，C罗通过点球

　　帮助葡萄牙队取得领先

　　图源：FIFA

　　被判点球后C罗亲吻足球

　　他闭上双眼，深呼吸

　　然后助跑、果断起脚

　　皮球势大力沉直窜对方球门

　　图源：新华社

　　C罗也成为历史首位

　　连续五届世界杯取得进球的球员

　　大家观看比赛时有没有想过

　　在如此多的球类运动中

　　足球的球速是最快吗？

　　哪种球飞得最远？

　　球速之“王”竟然是它？

　　所有球类运动无非是用手、脚、球棒或球拍击打球，球的尺寸、形状和重量差异使得它们具有不同的速度以及运动轨迹。

　　那么问题来了，在这些球类运动中，速度最快的是哪种球？是令人热血沸腾的足球，是挥汗如雨的网球，还是快得看不清轨迹的乒乓球？

　　图源：摄图网

　　答案其实是外形最不像球的羽毛球。

　　目前吉尼斯官方认可的最快的羽毛球记录来自丹麦选手科丁，2017年1月10日，在印度羽毛球超级联赛上，科丁在正式比赛中杀出一记速度高达426 公里/小时（约118 m/s）的杀球。这意味着什么？这个记录中羽毛球的最高速度，比“复兴号”动车组列车最高运行时速（400公里/小时）还要快。

　　图源：Physics of ball sports各种球类运动的最高运动速度

　　羽毛球为什么能飞得那么快？原因其实并不复杂，主要是因为羽毛球比较轻（重量只有5克），并且球拍足够长（不超过680mm）。

　　图源：Annu. Rev. Fluid Mech 各种球的尺寸、重量及速度等基本参数

　　球体在空中的运动往往只受到空气阻力和重力的作用，它的速度一般只会逐渐减小（篮球等例外）。想要获得最快的运动速度，球体需要在离开运动员接触的瞬间获得最大的加速度。相对于网球、足球和其它球体，羽毛球非常轻，因此同等大小的力在它身上则会产生更大的加速度。

　　图源：Physics of ball sports 高尔夫球和羽毛球的挥拍动作

　　最能“飞”的球——高尔夫球

　　高尔夫球是飞得最远的球，单次击球可以移动200米以上，标准高尔夫球场，一般布置18个球洞，总长度要控制在6002～6400米，球场面积50～75公顷（1公顷=10000平方米），实际大小要根据球场的地形来确定。

　　不仅如此，高尔夫还走出了地球，成为了首个星际间的球类运动项目。1971年2月6日，执行阿波罗14号任务的宇航员艾伦·谢帕德（Alan Shepard）挥动球杆在月球上打起了高尔夫球，从而使他成为有史以来第一位，也是目前唯一一位在月亮上打过高尔夫球的人。

　　图源：NASA 正在月球打高尔夫球的宇航员艾伦

　　高尔夫球有一个让人大跌眼镜的现象：越是光滑的高尔夫球，越是飞不远。

　　我们都认为，球形是最完美的形体，表面越是光滑，则在飞行的过程中，球面与大气的摩擦就越少，同等用力的情况下，理应飞得越远。但是，高尔夫球不是这样。

　　图源：《高尔夫50年》高尔夫球的变迁

　　毛根海教授所著《奇妙的流体运动科学》一书中，有这么一个数据：同等条件下，布满小酒窝的高尔夫球，它在飞行中所受到的阻力只有光滑球的一半，而飞行距离是光滑球的5倍。物体在流体中运动时，前后压力差所带来的阻力就叫做“形状阻力”。现代核潜艇使用“水滴型”外形就是为了减少形状阻力。

　　图源：科普中国

　　如上图，顶部的垂直竖版，其形体阻力最大，原因是其后方的“低压区”面积最大，第二个球体的低压区有所减少，直至底部的水滴型，其形状阻力最小。通过流体力学实验，人们发现，光滑的与布满小酒窝的球相比，后者产生的低压区面积更少。球上的无数小酒窝，它可以起到让空气紧贴球面的作用，这使得平滑的气流能顺着球体表面延伸到更靠后的位置时才产生分离。

　　图片来自航空航天工程师Jeffrey A. Scott

　　最受欢迎的球类运动——足球

　　无论是从影响力、参与人数还是赛事热度来看，足球都是当之无愧的世界第一运动。不过今天既然讲到球速和形体阻力的问题，那么我们也一起来看看足球缝线对足球轨迹的影响。

　　图源：百度百科

　　普天同庆足球是2010年南非世界杯决赛阶段设计的新款足球，也是最近几届世界杯中，最饱受批评的一个足球。在它还刚刚面世时，生产厂家就宣传说：这个球只用了8块表皮就将足球拼接完成，完美地包住了内胆，这是史上最圆的足球。

　　然而，这颗球却是守门员的“噩梦”。空气动力学家梅塔博士提出，“粗糙度的大小，决定了出现‘蝴蝶球效应’的最佳临界速度是多少。”

　　蝴蝶球轨迹蝴蝶球指的是球在空中飞行时几乎没有旋转，从而导致它的飞行轨迹不可预测，守门员很难判断。蝴蝶球的原理是球表面上有缝线，在飞行过程中，气流经过缝线时，会产生更多湍流，由于左右不对称，湍流增加了球侧面的偏转力。尾流左右摇摆，飞行飘忽不定，如飞舞蝴蝶。

　　图源：中国科普博览常规足球通常将32块球面通过缝线拼合而成，缝线的总长度以及缝线的深度决定了足球的光滑度，缝线越多越粗糙。常规足球一般在48公里每小时球速时才会产生最大化的“蝴蝶球效应”。

　　而普天同庆足球，由于其总缝线长度很短，导致其成为当时最光滑的足球，经过空气动力学试验，人们发现，在80～88公里每小时球速时，普天同庆才会产生最大化的蝴蝶球效应，而80公里左右时速恰恰是射门，以及任意球的典型球速。

　　END

　　资料来源：央视科教、科普中国、中国科普博览、知乎

　　整理：董小娴

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）