8、探索创新思维:从达·芬奇到乔布斯与苹果的启示

探索创新思维:从达·芬奇到乔布斯与苹果的启示

1. 创新思维的独特融合

在法国卢瓦尔河谷的香波堡中心,有一座壮观的双螺旋楼梯,很可能是由莱昂纳多·达·芬奇设计的。从一份独特的草图中可以看出多维思考的方式,其原本设计是四重螺旋楼梯,不过实际建成的香波堡楼梯只有两重旋转。

史蒂夫·乔布斯常常被认为是一个极度非理性的人。他既能拥有全面且富有灵感的宏大愿景,又会疯狂地专注于那些在他之前无人注意到的微小实施细节。这种看似矛盾的特质背后,究竟隐藏着什么呢?

传统的商学院思维将宏观和微观层面分开。在经济学领域,这种思维方式根深蒂固,也导致企业对员工进行专业化分工。以20世纪70年代的IBM为例,当时它依靠120位备受瞩目的规划师来构思下一个产品线,每位规划师专注于自己的业务领域。他们被关在安全的房间里,不断收集大量关于自身业务的数据和信息,以此来为下一阶段的发展提供思路。与此同时,数千名开发人员和实施人员则专注于具体的操作细节。这种分工方式并不新鲜,但它渗透到了不同的粒度层面,形成了“宏观思考者”和“微观思考者”的区分。

然而,乔布斯却是跨越宏观、中观(如我们所处的社区层面)和微观层面的典范。未来,学者们或许会发现,要理解史蒂夫·乔布斯,最好去研究量子物理学。这是因为乔布斯不断地在公司和市场中进行“放大”和“缩小”的操作,能够在微观细节和宏观愿景中找到相似之处。他的思维并非仅仅局限于西方思维模式,年轻时,他被东方思想所吸引,前往印度寻求智慧。虽然他在那里没有找到想要的东西,但逐渐形成了一种双重思维方式:左脑用于分析,右脑用于综合愿景,并且能够在任何时间、任何事情上将两者结合起来。

2. 乔布斯与达·芬奇的相似特质

追溯历史,我们会

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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