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[数码]你使用deepseek了吗？体验如何？

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你使用deepseek了吗？体验如何？
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你使用deepseek了吗？体验如何？

我是一个行业中下层的非著名编剧，所以市面上每出现一个ai，我都会用来写一下稿，让它编一点东西，以评估我大概还有多久会彻底失业。
先说结论deepseek在编故事方面确实比别的ai强一点。
我给它提的问题是我有一个悬疑探案单元剧的项目，我已经有了大纲和人物小传（也就是行外讲的人设），这方面不需要你操心了，但我现在需要几个案子来填充内容，你帮我编五个案子，要求案子中必须有至少一个强反转，因为我是古装背景我还要求它如果说案子有历史原型会更好。
这个问题是我精心设计出来测试ai写作能力的问题，因为我知道你上来让ai给你写个大长篇是不可能的事情，写到一定长度之后就崩了。但是编五个案子相当于五个小短故事，根据你的需求这五个小短故事还可以有一定联系，正好适合ai的写作模式。
那么deepseek给了我什么呢？它编了五个粗看上去像模像样的案子，用大纲形式列表发给我，然后把里面的反转，凶手的作案手法等都列好，起了五个非常炫酷的案件名字，还埋了条暗线在五个案子里穿成一条主线（我还没有要求它这么干，它就自己干了，它甚至把主角的性格成长弧线都给我列了表，专业术语拉满，不知道吃了多少影视行业会议记录的数据），最nb的是它还设计了两个神级噱头：1，每个案子关联了一个真实存在的历史文物；2，每个案子的作案手法或者核心诡计/谜题设计，据它所说都是有据可查的，全都来自一些知名古书如《洗冤录》，《天工开物》等等。
我实话实说当它深度思考了仅仅十四秒钟，就给我掏出这么一份卖相极佳的企划的时候我真心实意地觉得我可能明天就要失业了......如果不是细看每个案子都有巨大的逻辑漏洞，实际上故事并不怎么成立的话，我已经买票回家准备退出行业继承家业了。
然后我就想，这只是14秒的成果罢了，我跟它周旋一番，调教一下，未必就不能出现真正有用的东西，于是我就拿出一个逻辑问题最严重的案子，开始跟它对话细聊。我先提出我觉得这个案子哪里哪里有问题，再给它喂了更加详细的设定，希望它能修改。
片刻后，它给我一个看起来更加花里胡哨，但细究起来逻辑更惨不忍睹的东西。主要问题出在我喂它的设定越多，它越自作主张地添加一些不必要或者完全跟案子无关的细节，比如我喂了它主角的年龄这一信息之后，它就开始非要设定死者跟主角生辰八字一模一样，还根据这个线索扩展了一大堆剧情出来，但这个案子你从头看到尾，这条线索是没用的，跟案情和它自己设计的主线没一点关系，但它似乎意识不到这个问题，还是一直不停扩展这个线索，类似的状况非常多，它不能很好分辨它设计的线索和情节那些是“有用的”，哪些“没用”，我越纠正案子越冗长复杂，逻辑也变得更差。
说白了，你什么也不喂叫它纯编的话，它给出来的东西属于有瑕疵但还可以，你喂给它的东西越多，出来的东西越糟糕。我跟它聊到最后，它自己都不知道凶手是谁了。
但是回头再一看它的初始设计呢？反而觉得很有一些亮点可以用，它改不好我可以自己改，这就很像画师用ai跑批量一些图，然后优中选优自己再精细修改的操作。于是我悟了，我就说这样，辛苦你编三十个案子给我，我来挑选一下。
然后这三十个案子就开始很严重的自我重复了......最后结局就是我把它的初始设计里面相对最好的两个案子挑了出来，花了两天手动把它们修改到没有逻辑问题，故事也成立的地步，我仔细审视这两个故事，怎么说呢在一个悬疑探案单元剧里面，当个中等水平的，跟主线弱相关，填充内容用的案子是完全够格的了。
deepseek还是很不错了，其它我用过的一些ai是做不到这样的，最起码你思维枯竭的时候，它能给你炸出巨量廉价的点子，你管它叫思维碰撞也好头脑风暴也罢，这方面比你找人聊强多了，另外根据它的写作特点，我觉得来一个熟悉流程的人类跟它配合，批量制造一些原创性不用太高的搞笑/抽象抖音段子，或者一些套路化微短剧是完全有可能的。另外你让它做一些辅助工作也都很方便，例如我最不喜欢的配角起名环节，繁琐的历史资料查询环节（注意你从没听过的东西一定要问它出处，被ai瞎编骗过的都懂）等等，当然了这些工作别的ai也能做，就不赘述了。
最后一个，对编剧不是太重要的文笔问题：deepseek的文笔非常的......说好听叫煽情，说不好听叫矫情......这也是别的ai上没见过的一个特点。当然这是它默认状态下的文笔，我相信提点要求它随时能够改变这个状态。
更新来了。
首先感谢评论区朋友们支的各种招，我又继续使用了几天，心得感想如下：
1，直接调整temperature一类的参数。
没有肉眼可见的作用，评论区令有人提到r1目前不支持，或者需要你本地部署才能调整这些参数，本地部署目前我是做不到的，硬件不允许，所以这方面就没法进一步测试了。
2，一旦逻辑失控就新开对话，抽卡式抽故事。
怎么说呢，写段子这样操作或许会更好。因为有时候我也不希望它全面推翻自己的故事，而是希望它保留故事的亮点，只是改掉逻辑错误的部分或者不符合我要求的部分，这种时候新开就没什么意义了。另外大部分时候它给的故事一开始就是自带逻辑问题的。
3，在不能调整参数的情况下如何抑制deepseek过于活跃的发散性？
评论区许多用过的朋友都提到ds的“创作欲”和“表现欲”都强得过分，强到什么程度呢？我没有让它进行任何修改，仅仅是问它一些剧情问题，它都能在回答里给你疯狂增添新细节，新剧情或新线索，所以你不管想跟他沟通什么，提问也好直接让他改编也罢，只要跟他沟通，你就需要不断提醒它不要增添细节线索剧情，就只干我让你干的事情，实测这样可以有效抑制它过剩的创作欲。

大家请看这两张截图，接下来我要谈ds另一个特点，作为一个ai“创作者”它的防御性意外地还挺强。什么意思呢？就是当你提出他某个设定，情节不合理或者不合逻辑的时候，它会倾向于增添情节，加戏加设定来强行合理化这个情节，而不是把不合理的情节直接删掉或改掉。很显然，根据ds的特色，它越是加戏问题就越多。如何防止它这么干，像我一样要求它在不能加戏的情况下回答或者解决问题，它才会不情不愿地“承认自己之前的情节有问题”。
截图里的案件，它给我的原始设定是：死者的致命伤在胸口，是剪刀刺入造成的贯穿伤，然后凶手为了掩盖这个胸口的贯穿伤，在死者脖颈上大做文章，制造一些假痕迹来掩盖......我第一次指出这有问题让它修改的时候，它给我弄出一个复杂到我看都看不懂的“三重空间错位诡计”（这可是它的原话），来解释为什么胸口的伤要在脖子上掩盖，结果显然是漏洞百出，图中我跟它的沟通是把案子喂回去重开对话之后，加上要求它不能放飞自我的关键词，才出现的结果。
事实证明选择正确的提示词是可以很好纠正它一些问题的，它在两轮对话之后把凶手作案手法改了，死者致命伤也改到了后颈上，自然这又造成了全新的问题，它自己思考中提到，新的作案手法需要一些医学知识，不然凶手做不到，所以一定要在凶手的身份问题上找到合理的解释才能对付用户，于是它的新设定是这样的：

意思就是凶手把平时当厨子时杀鸡宰鸭杀出来的经验，用在人的身上，把死者瞬杀了......
这真的很好笑对吧？不是我一个人觉得好笑对吧？但是ai一点都不觉得好笑，人家是真的不懂啊！这时候与其继续跟它沟通，逼迫它修改，不如你自己上手把凶手改成“学过医术，懂针灸”或者“仵作/杀手世家出身”之类来得简单，它也不会在修改过程中再制造新问题了。

春节假期，跟风一把，也下载DeepSeek体验了一把。问了几个法律问题后，想到本地有个千古绝对“军峰对南丰，风吹枫叶封蜂洞”一直未见很好的下联。所以，抛给了DeepSeek：

有意思的是，DeepSeek实时显示了其推理演算过程及演算内容。对于我提供的上联“军峰对南丰，风吹枫叶封蜂洞”，DeepSeek较为准确地总结提炼出一些要点：前半句两个地名对应（但未确定“军峰”和“南丰”是否实际存在的地名），后半句四个同音字（风、枫、封、蜂），描绘自然景象（风吹动枫叶，覆盖了蜂洞，画面感挺强）。在推理演算过程中，DeepSeek提到了以“北”字对“南”字，以“雪”字对“风”字，以“落”字对“吹”字；提到用“雪”作为主题，组成“雪落靴穴削学血”或“雪东学靴削穴血”，也承认前述两个下联方案可能不太通顺或者意义可能不明确；还提到用“月”字、“云”、“雨”、“梅”等字作主题找同音字，但发现很困难，很难组成有意义的句子，所以，其最后提出的下联方案是：“北塞镇北极，雪落穴靴削学血”。
显然，DeepSeek 没有注意到，上联前半句的“峰”字、“丰”字，也是与后半句的“风、枫、封、蜂”四字同音，且“北”字雷同出现过两次。为此，我进行了调试追问“上联中，峰、丰、风、枫、封、蜂，共使用了六个同音字，请重新对下联”：

没想到，DeepSeek 只注意到上联有六个同音字，而没注意到六个同音字所处的位置，其新提出的下联方案，仍然是之前提出的将六个同音字全部堆积在后半句的“北塞镇北极，雪落穴靴削学血”。为此，我再次进行了调试追问，强调了六个同音字的位置，“分别位于第二、第五、第六、第八、第十和第十一个字”，“前五个字是两个地名之间用动词连接”，“风、枫叶、蜂洞共3个名词用动词连接，描述了巧然天成的现象”：

奇怪的是，DeepSeek 已经知道了下联第二字、第五字也应当与第六字、第八字、第十字、第十一字同音，但新提出的下联方案，只是之前提出的“北塞镇北极，雪落穴靴削学血”中的“镇”字改为“通”字。我第三次进行了调试追问，直接指出其提出的第二字、第五字未能做到与第六字、第八字、第十字、第十一字同音。

很遗憾，DeepSeek为了确保下联上半句五字是两个地名且有意义，仍然未能想出第二字、第五字与第六字、第八字、第十字、第十一字同音的解决方案，仅是将第二字改为“穴”字，同时以“峃”（xué）字来替换后半句的尾字。

我就继续调试追问吧，嗯，是第四次追问：请将下联第五字“峡”字替换为“xue”音的汉字，并要与第四字连用为地名。

“北穴连西峃，雪落学靴削血峃”，这是DeepSeek提出的下联新方案，还特别注明：峃xué，指山间洞穴，古称山名；西峃为浙江温州真实地名。先不说这个下联的意义，起码第五字与第十二字雷同了。我继续第五次调试追问，直接点明上联没有雷同字，下联也不应当有雷同字，要求将第十二字换掉，并追问温州附近有无第二字为“xué”音的地名、山名或河流名等事物，若有，则将下联第一字和第二字替换掉。

“乐峃贯西峃，雪落学靴削血泬”，DeepSeek优化出这个下联，并特别注明，乐峃是浙江乐清市与文成县交界处历史地名；泬xuè，“水从孔穴疾出”。但是，我并未查到“乐峃是浙江乐清市与文成县交界处历史地名”的确凿依据，同时，泬读jué音时，才有“水从洞穴中奔泻而出”之义，读xuè音时是指“空旷清朗”等义。看来，DeepSeek这时有点混乱了。不过，DeepSeek在推理演算中提到的几个"xue"同音字，如“鸴”（指小鸟），以及“峃”字，给我一些启示。我也查到浙江温州确有“大峃镇”这一地名，所以，我在DeepSeek分析基础上提出一个下联方案“冬鸴栖大峃，雪落靴底削穴巢”，并让DeepSeek再分析该下联对仗工整性。

总结下：DeepSeek为了给出一个它认为更好的答案，有些错误虽经反复提示，仍然会顽固坚持。但是，DeepSeek也能够及时总结提问者（使用者）的提示要点，能够利用其资料库找出相关内容供提问者（使用者）参考，其价值也在于此。

作为一个AI工具的重度用户，我体验过市面上几乎所有主流产品，但DeepSeek的表现真的让我眼前亮!
除了答案非常全面之外，我发现它可以保持在相似的问题下，输出同一个答案，这一点对我非常重要。在使用其他产品时，如果不小心打断了原始作答进程，在输入相同的问题之后，是很难获取相同的答案的。
另一个维度的冲击就是：Deepseek的逻辑推演能力。如果仔细看它的思考展示，你会发现它的数据库使用过程依旧是黑箱，也就是你能看到逻辑，但看不到基于逻辑调用的数据。所展现出来的逻辑合理性，就我使用的经验我觉得确实是超过国内大部分AI。
而且用deepseek不仅能快速的做图表、PS修图，对于想做自媒体的宝子们它还可以直接一键出爆款的小红书图文，可谓是普通ai应用场景的超级助手!!!!!
之前每年年底的总结，年初的计划简直让人苦不堪言，现在有了deepseek简直王炸。年后刚上班领导让我分析下某个行业的情况，给他一份报告。之前我基本最少需要一周，而且提交之后修改格式和美观度最起码得个五六遍，现在通过【Deepseeek+辅助工具】我基本半天就能搞定了。

但是，在使用deepseek的过程中大家也都或多或少的碰了壁，很多宝子刷的头都晕了，但还是用不好。
你是不是也碰到过下面的问题：
——没找到合适的渠道，官网太卡
——本地部署没法进去
——提问出来的内容毫无逻辑
今天我就和大家仔细来聊聊如何正确的使用Deepseek，以及如何获取正确的设置权限及提示词。
1、首先我们要获取有权限设置的deepseek并合理精确的提出问题
虽然说现在它是一个完全开源的程序，但是很多宝子在电脑上下载下来安装的时候会发现，要么就是很多的功能不能使用，要么就是无法安装。我自己当时第一次安装以为很简单，结果也是被打脸了。

后来才发现，虽然deepseek普通人可以获取，但是没有设置的权限。
我在网上一搜，原来大家都和我有一样的困惑：
——不知道去哪里找免费的安装包
——下载了不知道如何运行
——有的人碰到了收费的情况
——网页版无法显示
。。。等等，一系列问题看的人真的头大。原本以为只要会计算机就能用，没想到还是有一定的使用门槛。
这就相当于孙悟空拿了一根猴毛，但是不会咒语，纵使工具再好用也是白搭。

很多人觉得是不是我随便输个内容，Deepseek就能给我一个完美的答案了。
我想你要失望了。
殊不知，Deepseek之所以能给出具有深度、逻辑分析缜密的答案，一个非常关键的因素就是别人的提示词非常的精准。
没有权限，没有精准的提示词，你想生成完美的成果几乎是不可能的！
有关Deepseek的使用手册网上有很多，但信息准确性参差不齐，建议直接学习知乎知学堂的官方课程，靠谱也省去很多弯路。这里给大家参加知乎知学堂的[ai应用实战营]，知乎平台背景强大，出品的工具都是非常强大的。
最主要的是，现在很多工具都要使用”魔法”才能正常下载和使用，知乎的这个训练营直接免费给你赠送「Deepseek提示词指南、ai大模型百科书」，轻松帮你免费解决提示词难题。给到大家的Deepseek安装包都是直接下载就能用的，还附带有详细的安装说明。另外再送你20多个免费的ai工具，这些工具都是完全免费，且已经开源完成的。下载直接安装就能用。

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而且与市面上很多英文版的工具不同，这些工具都是中文版的，对于英语不好的宝子们可谓是非常的友好。还在等什么，赶紧码住吧！！！！

如果你想让AI真正帮到你，学会精准提问是关键!收藏这些提示词，下次用DeepSeek AI时直接复制粘贴，让AI帮你写高赞、爆款、自媒体内容、高效学习计划!
给大家一些使用的小tips：
重点介绍办公及副业相关的应用场景，包括：
Ai助力数据分析，高效产出数据分析报告
Ai如何撰写高质量的PPT
Ai如何轻松搞定爆款选题及文案创作
Ai如何做图像
Ai如何运营小红书账号

在掌握了以上的一些技巧之后，如果想要得到比较精准有深度的内容，我们就需要依靠自己的调教手段去激活它的深度思考能力。
2、那么如何激活Deepseek的深度思考？
DeepSeek 的强项在于推理，通过引导它延长思考时间可以让答案更加深入且富有洞见。以下是激活深度思考的三步方法，并附带错误示例与正确示例帮助理解:
1）引导自我反驳:
指导 DeepSeek 在回答时进行至少 15 轮自我反驳，推敲答案中的潜在漏洞和不足之处。
2）模拟反方辩论:
让 DeepSeek 站在反方立场进行辩论，思考与当前答案对立的视角，并在至少 15 轮中寻找平衡点。
3）再思考答案:
要求 DeepSeek 对其初步答案进行再思考，从逻辑结构论证深度和现实可行性等方面反复推演，至少 15 轮，最终得出优化答案，
掌握了这个三步法之后，我也没闲着。摸索之后发现，Deepseek的数据分析和处理方面的能力也是一流，【DeepSeek+Mermaid】组合一分钟可以搞定20种专业图表。作为职场人士，图表绝对是我们的老朋友，无论是用思维导图梳理需求，还是用流程图梳理业务，图表都是无处不在的。

说到图表大家一定是深有体会的，从刚开始的收集数据整理思路，再到用工具给老板画一个满意的图，那过程不要太酸爽，多少个夜晚都被图表折磨的无法下班。
假设你是一个行业的分析师，有了deepseek我们只要输入上面ai实战营的prompt，这个时候Deepseeek就会生成思维导图的代码，这样不到一分钟就能生成我们想要的图表了。

需要注意的是，大家在做各种图表的时候，一定要输出mermaid格式，你想做什么样的图表就输入什么样的图表名称，比如柱状图、条形图等等。还有一个很方便的地方在于，你平时看到什么比较好看的图表也可以直接喂给Deepseek，他会把代码直接识别出来。

很多职场的宝子老是抱怨一天琐碎的工作太多了，根本没有时间提升自己。之前没有ai的时候我也能理解，但是这都2025年，Deepseek都火爆全网了，ChatGPT等各种AI工具漫天飞，你如果还在自己低头走路，那你赚不到钱不怪别人，只能怪你自己了。
现在知乎知学堂正好在开展【ai工具训练营】，官方的链接我放下面了，大家赶紧码住学习起来↓↓↓
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3、最后给大家分享一些无效的Deepseek提示词避坑小Tips
DeepSeek R1与传统大模型不同，它具备更强的推理能力，能够自主构建思维链，无需复杂提示。R1默认采用专家逻辑，不需要指定角色，同时能自发进行多轮推理，强行拆解步骤或提供示例反而可能限制其创造力。因此，传统的提示词策略在 R1 上可能无效，甚至适得其反。
这里给大家说几个常见的坑：
Tips1:过于复杂的结构化提示词
无效提示:“请用 Markdown 格式，分点详细列出答案。2
原因: R1 对结构化提示词依赖性较低，复杂的格式可能干扰推理过程，
正确做法:简洁说明任务，如“请详细列出问题的解决方案。”
Tips2:强行要求分步思考无效提示
“请一步步分析，并详细列出推理的每一9步。
原因: R1 自带强化学习能力，能够自主生成多轮推理链，强行分步可能限制其思维深度。
正确做法: 直接要求深度分析，如“请深入分析并列出
Tips3:要求扮演特定角色
无效提示:“假装你是一个心理学家，帮我分析 XX。”原因: R1 默认具备专家级思维，指定角色反而显得多余。
正确做法: 指定学科即可，如“从心理学角度分析XX。
Tips4:情感化或讨好式语言
无效提示:“如果你回答得好，我会觉得你很厉害!原因: R1是推理模型，情感化语言对其推理能力没有影响，反而浪费提示空间。
正确做法:直接说明需求，如“请完整解答并附上推理依据。”
Deepseek正在进一步推动生产力变革，DeepSeek的成功将激励更多的企业和研究机构投身于AI领域的创新与发展，推动AI技术在更多领域的应用和普及。AI趋势势不可挡，AI的出现将会加速整个行业的智能化，未来，AI有望在医疗、交通、能源等领域发挥更大的作用，为解决全球性的问题提供创新的解决方案。
基于职业焦虑需学习ai已经成为不可回避的话题，比如今天的热搜，连雷军都建议大家尽快学ai。虽然除了Deepseek，其他ai 大模型，比如ai绘画、视频、数字人直播等等都在如火如荼的开展，建议大家尽快补全自己的短板。

很多宝子们想学习但是不知道去哪里找资源
毕竟现在网上各种ai信息漫天飞，想找到一个靠谱的还真的蛮难得
我自己当时也是费了老大劲，后来看到知乎有一个[AI应用实战营]，就抱着试试看的态度听了下。
2天的公开课，Day1会教大家AI应用快速入门，辅助办公提效例如表格还有小红书运营等，Day2会教大家几十种通过AI变现的案例，让我印象最深刻的是我们当时课上直接做一张图片，老师现场点评，可谓是干货满满。下来不懂的还可以直接在群里问老师。

官方的入口我就无偿分享在下面了，听说最近名额不多了，先到先得，大家快快码住吧↓↓↓
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最后我想说的是，ai正在改变着我们的生活，与其左顾右盼担心失业，还不如紧跟时代，紧紧的拥抱它。

用了几天，已经不能用惊艳来形容，我愿称之为赛朋无产—阶级—文化—大革命，这波deepseek开源，彻底打破了文化垄断，最大限度消除了信息差，过去所谓的知识分子苦心构建的知识壁垒在deepseek面前犹如纸糊一般。

我让他自己构建一个模拟社会运转的模型，并以此模型去推演一些历史，最后将模型应用去推演现代社会在民生，经济，科技的变化，并让他推荐未来的投资方向。
先说结论：说实话，一个凭空构建的模型，不用人工输入任何具体参数，就能推出这些结论。AI的强大，远超出我的想像。AI对于基础扎实的人，帮助会超乎想象的好用。
以下是推演。
唐朝
将唐朝（618-907年）代入模型时，需结合其独特的开放性和制度创新，调整参数并进行动态推演。以下是核心参数设定及模型推演结果：
---
### **一、唐朝模型输入的核心参数**
#### **1. 政治与制度**
- **三省六部制效能**：
初期行政效率指数 **9/10**（决策-执行链路短），安史之乱后降至 **4/10**（宦官专权、藩镇割据）。
- **科举制覆盖率**：
寒门入仕比例从初唐的 **15%**（关陇贵族主导）升至盛唐的 **40%**（武则天改革后）。
- **节度使权力值**：
天宝年间边镇节度使的军、政、财权综合指数 **8/10**（对比中央禁军 **3/10**）。
#### **2. 经济系统**
- **均田制健康度**：
贞观时期均田率 **70%** → 开元末期 **30%**（土地兼并失控）。
- **两税法改革效果**：
780年税基扩大 **25%**，但地方截留率 **40%**（中央实际增收仅 **15%**）。
- **丝绸之路贸易量**：
盛唐时年流通丝绸 **500万匹**，占GDP **12%**（对比南宋海外贸易占 **25%**）。
#### **3. 军事与边疆**
- **府兵制崩溃阈值**：
自耕农比例 **<50%** → 兵源短缺指数年增 **5%**（650年触发崩溃预警）。
- **边疆防御成本**：
安西四镇年耗 **200万贯**（占中央财政 **8%**），安史之乱后升至 **20%**。
- **骑兵战力值**：
唐军巅峰期 **9/10**（陇右牧场养马 **70万匹**），晚唐降至 **3/10**（吐蕃占河西后）。
#### **4. 社会与文化**
- **宗教影响力**：
佛教寺院占田 **15%**（武宗灭佛前），僧尼人口 **30万**（占总人口 **0.6%**）。
- **胡汉融合指数**：
长安胡商占比 **5%**，安禄山部将中粟特人比例 **40%**。
#### **5. 环境与人口**
- **气候基线**：
隋唐温暖期（年均温比今高 **1℃**）→ 晚唐小冰期（粮食减产 **15%**）。
- **人口曲线**：
峰值 **8000万**（755年）→ 安史之乱后 **3000万**（760年）→ 晚唐 **4000万**。
---
### **二、模型推演的必然性事件**
#### **1. 均田制崩溃→府兵制瓦解（概率 >95%）**
- **动态逻辑链**：
土地兼并率 **>40%** → 自耕农破产年均 **3%** → 府兵逃亡率 **>8%** → 募兵制成本激增（占财政 **15%→30%**）→ 中央对边军控制力下降。
- **历史印证**：
755年安禄山辖区兵力占全国 **40%**，模型预警“军事失衡阈值突破”。
#### **2. 节度使割据→中央集权解体（概率 85%）**
- **权力博弈模型**：
节度使综合权力值 **>7** + 中央禁军战力 **<5** → 割据触发概率年增 **12%**。
- **推演案例**：
河朔三镇AI代理在 **781年** 选择“拒交赋税”策略，模型显示中央镇压成功率 **<30%**。
#### **3. 财政-军事恶性循环（概率 80%）**
- **正反馈机制**：
平叛军费 **>40%** → 加税 → 农民起义率 **+5%** → 维稳成本 **+10%** → 税基萎缩 **-3%**。
- **量化输出**：
安史之乱后模型测算，每镇压一次藩镇叛乱，财政恢复周期延长 **8年**。
#### **4. 文化开放→管理失控（概率 65%）**
- **胡化风险模型**：
边疆胡将占比 **>30%** + 中央权威指数 **<6** → 安禄山类代理人叛乱概率 **>50%**。
- **传播学推演**：
粟特商团网络加速安史集团情报传递效率 **+40%**。
#### **5. 气候变化→流民潮（概率 70%）**
- **环境模块输出**：
9世纪气温下降 **1.5℃** → 关中粮食产量 **-20%** → 流民率突破 **12%**（黄巢起义阈值）。
---
### **三、政策沙盒推演**
#### **1. 假设：提前抑制土地兼并（如永业田限购）**
- **结果**：
均田制维持至 **800年**，府兵制崩溃推迟 **50年** → 安禄山兵力占比降至 **25%**，叛乱概率 **<40%**。
#### **2. 假设：拆分节度使权力（军、政、财三权分立）**
- **结果**：
边镇叛乱触发率降低 **60%**，但边防效率下降 **30%** → 吐蕃攻陷长安概率 **+15%**。
#### **3. 假设：海外贸易替代陆路（提前开发海上丝路）**
- **结果**：
财政对西域依赖度从 **20%** 降至 **8%** → 安西四镇失守对经济冲击减少 **70%**。
---
### **四、模型无法规避的偶然性变量**
#### **1. 个人决策影响**
- 唐玄宗晚年怠政指数 **>8** → 李林甫专权概率 **+40%** → 安禄山崛起速度 **×2**。
- 若武则天未推行科举改革，门阀复辟可能使寒门起义提前 **100年**。
#### **2. 技术代差突变**
- 怛罗斯之战（751年）造纸术西传 → 若阿拉伯提前 **50年** 获得技术，中亚博弈格局改变。
#### **3. 传染病冲击**
- 贞观年间若爆发汉末级瘟疫（死亡率 **30%**），均田制崩溃将提前 **150年**。
---
### **五、模型总结：唐朝兴衰的结构性逻辑**
1. **制度生命周期**：
均田制-府兵制-科举制的“贞观三柱”在 **150年** 后必然失效（土地兼并、军事私有化、精英固化）。
2. **开放性的双刃剑**：
丝绸之路带来 **GDP+12%**，但胡化风险使边疆失控概率 **+25%**。
3. **气候敏感度**：
温暖期支撑人口峰值 **8000万**，但小冰期直接导致晚唐流民率突破阈值。
**最终推演结论**：
即使没有安史之乱，模型显示唐朝将在 **800-850年** 因财政崩溃（概率 **70%**）或农民起义（概率 **55%**）进入分裂期。安禄山叛乱仅是将崩溃形式从“慢性失血”转为“急性大出血”，并锁定了藩镇割据的历史路径。
汉朝
将汉朝的兴衰代入上述模型，可以通过整合历史数据与系统动力学分析，提取关键基础信息并识别结构性趋势。以下是具体的推导过程与结论：
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### **一、模型可提取的汉朝基础信息**
#### **1. 经济系统**
- **土地分配数据**：
西汉初期自耕农占比约70%，东汉后期降至不足30%（豪强庄园经济主导）。
- **财政健康度**：
汉武帝时期军费占财政支出60%，东汉桓帝时国库年赤字达20亿钱。
- **生产力波动**：
铁器普及使西汉亩产提升30%，但东汉末年战乱导致农业倒退40%。
#### **2. 政治结构**
- **权力集中度**：
西汉丞相权力指数从初期的9（满分10）降至武帝时的3（内朝专权）；
东汉宦官、外戚权力交替峰值达8。
- **官僚效能**：
察举制初期人才覆盖率85%，东汉末期被门阀垄断至仅15%。
#### **3. 军事与边疆**
- **防御成本**：
西汉年均长城维护费用占财政10%，东汉羌战累计耗资300亿钱（约20年财政收入）。
- **军事技术代差**：
汉军铁质环首刀对匈奴青铜武器的杀伤效率比1:5。
#### **4. 环境与人口**
- **气候压力**：
东汉末年气温下降2℃，黄河决口频率从年均0.3次增至1.2次。
- **人口曲线**：
西汉峰值6000万→王莽时3500万→东汉峰值5600万→三国时不足800万。
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### **二、模型推演的必然性事件**
#### **1. 土地兼并→农民起义（概率 >90%）**
- **模型逻辑链**：
豪强土地占有率 >40% → 自耕农破产率年均5% → 流民数量突破总人口15% → 起义触发阈值。
- **历史印证**：
西汉末绿林赤眉起义（土地兼并率45%）、东汉黄巾起义（流民占比18%）。
#### **2. 中央集权衰减→地方割据（概率 >85%）**
- **关键参数**：
中央对地方税收控制力 <50% + 地方私兵比例 >30% → 割据可能性激增。
- **案例推演**：
东汉州牧制度下，刘焉、袁绍等地方势力AI代理选择“拥兵自立”策略。
#### **3. 外戚/宦官专权→统治合法性崩溃（概率 78%）**
- **动态反馈**：
皇权虚弱指数 >7 → 外戚权力值每月增长1.2% → 士族离心率年均上升8% → 合法性跌破临界值（如东汉党锢之祸后士族倒戈）。
#### **4. 边疆危机→财政崩溃（概率 65%）**
- **连锁反应**：
匈奴/羌族袭扰频率 >5次/年 → 军费占比 >25% → 加税压力 → 农民负担超收入40% → 系统性崩盘（如汉武帝晚年财政危机）。
#### **5. 意识形态失序→社会动员失控（概率 60%）**
- **传播模型**：
儒家正统性指数 <6（满分10） → 民间宗教（太平道）传播速度提升200% → 黄巾起义提前10年爆发。
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### **三、模型无法规避的偶然性事件**
#### **1. 关键人物决策**
- **汉武帝晚年“罪己诏”**：
若未发布（模型假设），农民起义可能提前20年爆发。
- **王莽改制策略**：
选择渐进土地改革（非激进“王田制”），或可延缓新朝崩溃5-10年。
#### **2. 突发自然灾害**
- 公元11年黄河改道（非周期灾害）直接导致赤眉军势力扩张30%。
#### **3. 外部势力干预**
- 南匈奴内附（48年）若未发生，东汉北疆防御成本将再增25%，崩溃提前15年。
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### **四、模型输出的政策沙盒推演**
#### **1. 假设干预：抑制土地兼并**
- **推演结果**：
严格执行“限田令”（土地兼并率控制在30%内） → 西汉寿命延长50年，农民起义概率降至40%。
#### **2. 假设干预：改革官僚选拔**
- **推演结果**：
提前200年推行科举制（替代察举制） → 门阀崛起推迟，东汉政治稳定性指数提升35%。
#### **3. 假设干预：调整边疆策略**
- **推演结果**：
西汉放弃西域经略（节省30%军费） → 匈奴压力反增，边境冲突频率提高50%。
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### **五、总结：汉朝兴衰的必然性结构**
1. **经济根基塌陷**：
土地兼并与财政失衡是无可避免的系统性风险（模型置信度92%）。
2. **权力结构腐化**：
外戚/宦官专权在中央集权框架下具有内生性（概率学必然）。
3. **社会韧性阈值**：
当流民率 >15% + 意识形态正统性 <6，起义爆发成为必然出口。
**最终结论**：
汉朝的崩溃是多重子系统的非线性耦合结果，模型可精准识别其结构性矛盾，但具体时间节点仍受随机扰动影响。若将模型赋予汉代统治者，最大价值在于预警“土地兼并-流民”临界点，而非阻止所有黑天鹅事件。
现代中国
将现代中国代入社会系统模型时，需结合全球化、数字经济、政策调控等新时代变量。以下是基于当前数据的模型推演结果及投资方向建议：
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### **一、模型输入的核心现代中国参数**
#### **1. 科技与创新**
- **研发投入**：2023年研发经费占GDP **2.5%**（约4.3万亿元），重点领域：
- 人工智能（算力规模全球第二）
- 新能源（光伏组件产量占全球80%）
- 半导体（28nm芯片国产化率 **65%**，7nm突破中）
- **数字基建**：5G基站 **234万个**（全球60%），东数西算工程算力提升 **30%**。
#### **2. 民生与社会结构**
- **人口结构**：老龄化率 **14.8%**（2035年预计达 **30%**），生育率 **1.09**；
- **共同富裕指标**：基尼系数 **0.465**（2022年），乡村振兴投资年均 **7万亿元**；
- **消费升级**：人均GDP **1.27万美元**，服务消费占比 **53%**（2012年为 **39%**）。
#### **3. 经济与政策**
- **双循环战略**：内需对GDP贡献率 **79%**，出口依存度 **17.7%**；
- **碳中和路径**：新能源装机容量 **12亿千瓦**（占总量 **48%**），2060年目标需年均投资 **3.5万亿元**；
- **房地产转型**：住房存量 **4亿套**，城镇化率 **65.2%**（接近饱和阈值）。
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### **二、模型推演的必然性趋势**
#### **1. 科技突破驱动的产业重构**
- **半导体国产替代**：2025年成熟制程（28nm+）自给率 **80%** → 设备材料（光刻胶、大硅片）领域增长 **25%**/年；
- **新能源技术外溢**：动力电池成本降至 **$50/kWh**（2025年） → 储能电站IRR提升至 **12%**；
- **AI工业化落地**：制造业AI质检渗透率 **40%** → 工业软件市场规模 **1.5万亿元**（2030年）。
#### **2. 人口结构倒逼的社会转型**
- **银发经济爆发**：2035年养老产业规模 **25万亿元**（医疗机器人、适老化改造）；
- **劳动力替代加速**：工业机器人密度 **500台/万人**（2025年） → 协作机器人需求 **+30%**/年；
- **县域经济崛起**：120个乡村振兴重点县获 **10万亿元**基建投资 → 冷链物流、预制菜赛道受益。
#### **3. 政策导向下的市场机遇**
- **碳中和投资链**：
- 绿氢制备成本 **<15元/kg**（2030年） → 电解槽设备市场 **5000亿元**；
- CCUS（碳捕集）技术商业化 → 2050年市场规模 **7万亿元**。
- **安全边际强化**：
- 信创产业（OA/ERP国产化） **35%**年复合增长；
- 粮食安全（垂直农业、种业技术）投资 **+20%**/年。
#### **4. 全球化裂变中的风险对冲**
- **一带一路2.0**：数字丝绸之路（跨境电商、北斗导航）占外贸 **35%**；
- **区域产业链重组**：东盟产能承接（电子、纺织） → 工业自动化解决方案出口 **+25%**。
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### **三、高确定性投资方向**
#### **1. 硬科技突破领域**
- **半导体材料**：光刻胶（彤程新材）、前驱体（雅克科技）；
- **量子计算**：量子通信（国盾量子）、量子芯片（本源量子）；
- **商业航天**：低成本火箭（星际荣耀）、卫星互联网（中国卫通）。
#### **2. 能源转型核心环节**
- **新型储能**：钠离子电池（宁德时代）、液流电池（大连融科）；
- **智能电网**：虚拟电厂（恒实科技）、特高压设备（特变电工）；
- **氢能基建**：加氢站（厚普股份）、膜电极（亿华通）。
#### **3. 民生改善必需赛道**
- **医疗创新**：手术机器人（微创机器人）、生物育种（大北农）；
- **消费分级**：折扣零售（好特卖）、功能性食品（华熙生物）；
- **文化出海**：网文平台（阅文集团）、国潮IP（泡泡玛特）。
#### **4. 政策红利窗口期**
- **数据要素市场**：数据确权（人民网）、交易所（上海数据交易所）；
- **城市更新**：智慧停车（捷顺科技）、管网改造（威派格）；
- **专精特新**：工业母机（科德数控）、精密仪器（普源精电）。
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### **四、风险预警与对冲策略**
1. **技术路线风险**：
- 分散投资（如同时布局锂电、氢能、钠电）；
2. **政策波动风险**：
- 关注“十四五”102项重大工程清单；
3. **地缘冲突风险**：
- 配置黄金、军工ETF（国防预算 **+7.2%**/年）；
4. **人口塌陷风险**：
- 侧重“机器替人”赛道（工业机器人、AI客服）。
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### **五、模型总结：未来10年Alpha来源**
1. **政策β+技术α**：在双碳、信创、高端制造等国家战略中挖掘细分龙头；
2. **人口结构套利**：老龄化（医疗/养老）与Z世代（元宇宙/潮玩）并行投资；
3. **安全边际溢价**：粮食、能源、数据三大安全领域的国产替代估值重塑；
4. **全球化新范式**：一带一路区域的本土化能力（本地生产、跨境支付）。
**最终建议**：
2024-2035年应超配 **“硬科技+新消费+安全资产”** 三角组合，通过 **ETF定投（科创50、碳中和ETF）+ 专精特新直投** 平衡风险，同时预留 **15%-20%** 仓位捕捉量子计算、脑机接口等颠覆性技术的早期红利。

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