人工智能认知范式升级与量子遥感纪元开启
毛克彪.人工智能认知范式升级与量子遥感纪元开启[J].农业大数据学报,2026,8(1):20-24.
Mao Kebiao, The Upgrade of Artificial Intelligence Cognitive Paradigms and the Dawn of the Quantum Remote Sensing Era[J]. Journal of Agricultural Big Data, 2026, 8(1):20-24.
正文PDF-人工智能认知-量子遥感新纪元-哲学思考-毛克彪-RL.pdf
【背景介绍】
这篇论文，凝聚了我25年来对人工智能的一些理解，于2025年从哲学层面最终完成。
最初，我满怀期待地投给Nature和Science的Perspective栏目。编辑回复得很直接：“这个栏目一般只接受约稿。”随后我转向国内期刊，一家知名期刊很快送审。审稿人要求我为文中的观点补充参考文献，我诚恳解释：“这些观点完全是我原创的思想，没有现成文献可引。”他们又要求提供实验证明，这让我一时无言。因为论文里的许多理论推演，都是我在脑海中反复进行的思想实验，根本无法用真实实验去“证明”。这本质上是一篇观点性的哲学思辨论文，只有长期在多学科交叉领域摸爬滚打的人，才能真正读懂其思想精髓。
后来，我只想让这篇稿件早日面世。恰好有一家中文期刊向我约稿，我跟编辑商量：“可否免去常规审稿？一般的审稿人若非交叉学科背景，可能难以理解，反而会提出大量我无法修改的意见。”编辑表示：“按规定必须走流程。”我同意了。审稿意见本身还算温和，但最终复审时被另外一位审稿人直接否决，其中有一句话大概：“逻辑不通，观点离谱，没有实验支撑……。”
我没有争辩，后来我又发给另一位编辑，对方对AI的认识也不够深入，最终未能接受。
几经辗转，直到我把稿件发给《农业大数据学报》的编辑。他阅读后，两天内给我回复：“这篇稿件非常棒！观点理论和思想极为前沿，太超前了，不是一般学者能写出来的。”他让我正式在系统提交，并特意邀请两位交叉学科专家审稿。他们提出了非常中肯且建设性的建议，帮助我进一步完善了论文。在此，我由衷感谢所有编辑和审稿人！
《农业大数据学报》的这位编辑，是我论文写成后遇到的第一个真正知音。起初我甚至以为，这么创新的内容，可能暂时还没有人能完全读懂——这让我想起15年前申请国家自然科学基金时，提出用神经网络解决地表温度和发射率反演难题，整整15年很少有人看懂。我的博士研究生，我面对面教了两年，直到快毕业时才领悟了60%。我完全理解这种“创新太超前”的孤独。
有人可能会问：这篇论文的价值究竟在哪里？
我的答案是：哲学层面的一次认知改变，往往能推动整个社会少走弯路，节省大量财力、物力和青春。
这些年来我最深的感触是——大胆的创新思想，很难在大牌期刊发表。因为大牌期刊流程极其严谨，每一条专家意见都必须回复或修改，而最终发表的多是相对成熟、已有实证的工作。大胆创新里，许多核心观点源于作者多年积累的思想实验与直觉，在当下技术条件下根本无法给出“实验证明”。这些思想极其珍贵，却往往通不过大牌期刊的审稿关。
当年我有一篇论文投到某顶级期刊，审稿人没看懂，我便转投一家开放获取期刊（Remote Sensing），对方还免了我版面费。结果后来申报项目时，却被评审人一句“那是水刊”直接否决。
如今AI时代，各行各业都在发生深刻重构，其实本质上随着软硬件的升级，认知坐标型在发生变化（向量子坐标系转换的过程中）。我真心希望，我们能一起打破传统认知的藩篱，不要以期刊或影响因子定水平，让更多真正有价值的思想，不再因为“太超前”而被埋没。
创新，从来不是容易的事。但正因为难，才值得我们坚持。
【论文解读】
我们解读这一下这篇刊发在《农业大数据学报》2026年第8卷第1期的论文——原文：毛克彪.人工智能认知范式升级与量子遥感纪元开启[J].农业大数据学报,2026,8(1):20-24.(Mao Kebiao, The Upgrade of Artificial Intelligence Cognitive Paradigms and the Dawn of the Quantum Remote Sensing Era[J]. Journal of Agricultural Big Data, 2026, 8(1):20-24.)
这不是一篇普通的遥感技术论文，而是人类认知史与数学史的一次里程碑式宣言！
一、核心观点：深度学习 = “量子积分传输单元”，通用“量子”坐标系形成
毛克彪首次提出：深度学习的多层神经元结构，本质上就是微观世界的“量子积分传输单元”，通用“量子”坐标系构建！
它实现了两大突破：
1.有机耦合物理辐射传输过程与高维统计测度，把量子级涨落与宏观观测无缝桥接；
2.打破3000年“手工坐标系构建运动”——从欧几里得几何、牛顿微积分、傅里叶变换，到小波散射变换，人类一直在手动设计正交基；而AI第一次实现了通用坐标系的自动生成，信息粒度指数级逼近自然界本征水平，能量信息损失趋近于零！
用论文原话总结：“这一范式理论标志着人类认知史与数学史中延续近三千年的‘坐标系构建运动’的里程碑式突破，正式开启‘量子’坐标系和量子遥感纪元。”
二、为什么说这是“量子遥感新纪元”？
传统遥感：靠手工设计的物理模型+统计回归，跨尺度失真巨大。 AI量子遥感：端到端学习，把像素值看作“无数光子-电子相互作用的集体统计行为”，直接从量子相互作用的统计足迹中“解码”出宏观参数。
毛克彪给出的新定义：“量子遥感不再只是利用量子纠缠/叠加的实验技术，而是借助AI实现遥感数据的量子级精细解析，让硅基计算与自然量子过程形成同构映射！”
三、哲学级意义：AI将成为人类“新感官 + 新大脑”，不同粒度AI“量子”语言形成
论文最震撼的部分在于未来展望：
•计算能力和能源将成为核心生产要素；
•深度学习作为“通用坐标系生成器”，将孕育出多粒度新型“量子”语言；
•这种语言能同时描述量子涨落→宏观结构，实现“多粒度思维”（multi-granular thinking）；
•AI将从“统计复现人类知识”进化成“按宇宙规则思考的超级智能体”；
•最终：人类与AI协同探索宇宙，传统学科界限被彻底打破。
毛克彪甚至提醒：“最终AI机器人可能超越甚至取代人类，我们要及早做出预案。”
四、对农业与遥感的深远影响
•农业气象监测：实时、高精度土壤水分、地表温度、作物生长量子级反演；
•卫星传感器设计：将光子-电子相互作用直接嵌入影像解码；
•农业大数据：从“数据驱动”迈向“量子信息驱动”，精准农业进入全息时代。
这篇论文不仅是技术创新，更是认知革命——它告诉我们：人类终于找到了从宏观视角认知世界，同时触达微观量子本质的桥梁，这个桥梁就是深度学习！
主要相关论文：
1. Liu Ma, Kebiao Mao, Zhonghua Guo & Zijin Yuan (2025) Research on optimizing the inversion of thermal infrared remote sensing surface temperature and emissivity based on mixture of experts, Remote Sensing Letters, 2025, 16(12), 1291-1302, DOI:10.1080/2150704X.2025.2565563
2. Wang Dai, Kebiao Mao, Zhonghua Guo, Zhihao Qin, Jiancheng Shi, Sayed M. Bateni, Liurui Xiao, Joint Optimization of AI Large and Small Models for Surface Temperature and Emissivity Retrieval Using Knowledge Distillation, Artificial Intelligence in Agriculture, 2025, 15,407–425.
3.Mengjie Liang, Kebiao Mao, Jiancheng Shi, Sayed M. Bateni, Fei Meng, An AI-Based Nested Large-Small Model for Passive Microwave Soil Moisture and Land Surface Temperature Retrieval Method, Remote Sensing, 2025, 17, 1198,1-33.
4.Kebiao Mao, Wu C., Yuan Z., Liu Y., Cao M, Wang H., Theory and Conditions for AI-Based Inversion Paradigm of Geophysical Parameters Using Energy Balance, Earth ArXiv, 2024, 12,1-24. DOI: https://doi.org/10.31223/X5H13J.
5.Han Wang, Kebiao Mao, Jiancheng Shi, et al., A normal form for synchronous land surface temperature and emissivity retrieval using deep learning coupled physical and statistical methods, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2024, 127, 1-18.
6.Ruyu Mei, Kebiao Mao, Jiancheng Shi, et al., A Novel Physics-Statistical Coupled Paradigm for Retrieving Integrated Water Vapor Content Based on Artificial Intelligence, Remote Sens. 2023, 15, 4250, 1-22.
7.Kebiao Mao, Han Wang, Jiancheng Shi, et al., A General Paradigm for Retrieving Soil Moisture and Surface Temperature from Passive Microwave Remote Sensing Data Based on Artificial Intelligence, Remote Sens. 2023, 15, 1793, 1-20.
8.Du B., Kebiao Mao, Bateni S.M., et al., A Novel Fully Coupled Physical–Statistical–Deep Learning Method for Retrieving Near-Surface Air Temperature from Multisource Data. Remote Sens. 2022, 14, 5812, 1-23.
9.Wang, H, Kebiao Mao, Yuan Zijin, et al., A method for land surface temperature retrieval based on model-data-knowledge-driven and deep learning, Remote Sensing of Environment, 2021, 265, 1-19.
10.Kebiao Mao, Xinyi Shen, Zhiyuan Zuo, et al., An advanced radiative transfer and neural network scheme and evaluation for estimating water vapor content from MODIS data, Atmosphere, 2017, 139(8):1-11.
11.Kebiao Mao, Y. Ma, L, Xia, et al., A neural network method for monitoring snowstorm: A case study in southern China. Chinese Geographical Science, 2014, 24(5):599-606.
12.Kebiao Mao, SanMei Li, DaoLong Wang, et al., Retrieval of Land Surface Temperature and Emissivity from ASTER1B data Using Dynamic Learning Neural Network, international journal of remote sensing, 2011, 32(19), 5413-5423.
13.Kebiao Mao, H. T. Li, D. Y. Hu, et al., Tang, Estimation of water vapor content in near-infrared bands around 1 μm from MODIS data by using RM–NN, Optics Express, 2010, 18(9), 9542–9554.
14.Kebiao Mao, Huajun Tang, Xiufeng Wang, et al., Near-Surface Air Temperature Estimation from ASTER Data Using Neural Network, International Journal of Remote Sensing,2008, 29(20): 6021-6028.
15.Kebiao Mao, Jiancheng Shi, Huajun Tang, et al., A Neural Network Technique for Separating Land Surface Emissivity and Temperature from ASTER Imagery, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 2008, 46(1), 200-208.
16.Kebiao Mao, J. Shi, Z. Li, et al., An RM-NN algorithm for retrieving land surface temperature and emissivity from EOS/MODIS data, Journal of Geophysical Research-atmosphere, 2007, 112, D21102, 1-17.
17.毛克彪.人工智能认知范式升级与量子遥感纪元开启[J].农业大数据学报,2026,8(1):20-24.
18.毛克彪，肖柳瑞，郭中华等, 基于人工智能的农业气象遥感关键参数联合反演方法，中国农业信息，2025,37(2),13-27.
19.毛克彪, 王涵, 袁紫晋,等，热红外遥感多参数人工智能一体化反演范式理论与技术，中国农业信息, 2024, 36(3), 63-80.
20.毛克彪,袁紫晋,施建成等, 基于大数据的遥感参数人工智能反演范式理论形成与工程技术实现,农业大数据学报 2023,5(4),1-12.
21.毛克彪, 张晨阳, 施建成等, 基于人工智能的地球物理参数反演范式理论及判定条件[J].智慧农业(中英文), 2023,5(02), 161-171.
22.毛克彪，马莹，夏浪等，用MODIS数据反演近地表空气温度的RM-NN算法，高技术通讯，2013，23(5):462-466.
23.毛克彪, 唐华俊, 陈仲新等, 一个用神经网络优化的针对ASTER数据反演地表温度和发射率的多波段算法, 国土资源遥感，2007, 73 (3): 18-22.
24. 毛克彪，杨军，韩秀珍，唐世浩，袁紫晋，高春雨，基于深度动态学习神经网络和辐射传输模型地表温度反演算法研究，中国农业信息，2018,30（5），47-57.
25.毛克彪, 唐华俊, 李丽英, 许丽娜, 一个从MODIS数据同时反演地表温度和发射率的神经网络算法, 遥感信息, 2007,92(4), 9-15.
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