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Mon, 11 May 2026 15:15:11 +0800

　　本文转自中国计算机学会，作者：张志华，来源：《中国计算机学会通讯》2016年第11期

　　近年来，人工智能的强势崛起，特别是刚刚过去的AlphaGo和韩国九段棋手李世石的人机大战，让我们领略到了人工智能技术的巨大潜力。数据是载体，智能是目标，而机器学习是从数据通往智能的技术途径。因此，机器学习是数据科学的核心，是现代人工智能的本质。

　　通俗地说，机器学习就是从数据中挖掘出有价值的信息。数据本身是无意识的，它不能自动呈现出有用的信息。怎样才能找出有价值的东西呢？第一步要给数据一个抽象的表示；接着基于表示进行建模；然后估计模型的参数，也就是计算；为了应对大规模的数据所带来的问题，我们还需要设计一些高效的实现手段，包括硬件层面和算法层面。统计是建模的主要工具和途径，而模型求解大多被定义为一个优化问题，特别是，频率派方法其实就是一个优化问题。而贝叶斯模型的计算则往往牵涉蒙特卡洛(Monte Carlo)随机抽样方法。因此，机器学习是计算机科学和统计学的交叉学科。

　　借鉴计算机视觉理论创始人马尔(Marr)的关于计算机视觉的三级论定义，我把机器学习也分为三个层次：初级、中级和高级。初级阶段是数据获取以及特征的提取。中级阶段是数据处理与分析，它又包含三个方面：首先是应用问题导向，简单地说，它主要应用已有的模型和方法解决一些实际问题，我们可以理解为数据挖掘；其次，根据应用问题的需要，提出和发展模型、方法和算法以及研究支撑它们的数学原理或理论基础等，这是机器学习学科的核心内容；第三，通过推理达到某种智能。高级阶段是智能与认知，即实现智能的目标。数据挖掘和机器学习本质上是一样的，其区别是数据挖掘更接近于数据端，而机器学习则更接近于智能端。

统计与计算

　　今年刚被选为美国科学院院士的卡内基梅隆大学统计系教授沃塞曼(Larry Wasserman)写了一本名字非常霸道的书：《统计学完全教程》(All of Statistics)。这本书的引言部分有一个关于统计学与机器学习非常有趣的描述。沃塞曼认为，原来统计是在统计系，计算机是在计算机系，这两者是不相来往的，而且互相都不认同对方的价值。计算机学家认为那些统计理论没有用，不解决问题，而统计学家则认为计算机学家只是在“重新发明轮子”，没有新意。然而，他认为现在情况改变了，统计学家认识到计算机学家正在做出的贡献，而计算机学家也认识到统计的理论和方法论的普遍性意义。所以，沃塞曼写了这本书，可以说这是一本为统计学者写的计算机领域的书，为计算机学者写的统计领域的书。

　　现在大家达成了一个共识：如果你在用一个机器学习方法，而不懂其基础原理，这是一件非常可怕的事情。正是由于这个原因，目前学术界对深度学习还是心存疑虑的。尽管深度学习已经在实际应用中展示出其强大的能力，但其中的原理目前大家还不是太清楚。

　　计算机学家通常具有强大的计算能力和解决问题的直觉，而统计学家擅长于理论分析和问题建模，因此，两者具有很好的互补性。Boosting、支持向量机(SVM)、集成学习和稀疏学习是机器学习界也是统计界在近十年或者是近二十年来最为活跃的方向，这些成果是统计界和计算机科学界共同努力成就的。例如，数学家瓦普尼克(Vapnik) 等人早在20世纪60年代就提出了支持向量机的理论，但直到计算机界于90年代末发明了非常有效的求解算法，并随着后续大量优秀实现代码的开源，支持向量机现在成为了分类算法的一个基准模型。再比如，核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)是由计算机学家提出的一个非线性降维方法，其实它等价于经典多维尺度分析(Multi-Dimensional Scaling, MDS)。而后者在统计界是很早就存在的，但如果没有计算机界重新发现，有些好的东西可能就被埋没了。

　　世界上公认最好的两个统计系来自加州大学伯克利分校和斯坦福大学。加州大学伯克利分校是美国统计学的发源地之一，可以说是当今统计学和机器学习的中心，其机器学习领域的教授通常同时在计算机系和统计系都有正式职位。已故的布莱曼(Leo Breiman)教授是统计机器学习的主要奠基人，他是众多统计学习方法的主要贡献者，比如Bagging、分类回归树(CART)、随机森林以及非负garrote稀疏模型等。布莱曼是乔丹(Michael Jordan)教授的伯乐，当初是他力主把乔丹从麻省理工学院引进到伯克利分校的。可以说，伯克利分校的统计系成就了乔丹，反过来他也为伯克利分校的统计学发展创造了新的活力，为机器学习领域培养了一大批优秀的学者，建立了无可代替的功勋。

　　斯坦福大学统计系的一个主要方向就是统计学习，比如《统计学习基础》(Elements of statistical learning)一书就是统计系几位著名教授撰写的。斯坦福大学计算机科学系的人工智能方向一直在世界占主导地位，特别是在不确定推理、概率图模型、概率机器人等领域成就斐然。他们的网络公开课“机器学习”、“概率图模型”以及“人工智能”等让全世界学者受益。有意思的是，斯坦福大学和伯克利分校具有令人羡慕的合作竞争关系。一年一度的联合统计学日是两校统计系的交流平台。伯克利分校教授布莱曼和斯坦福大学教授弗莱德曼(Jerome Friedman)合作建立了许多重要统计学习模型。此外，两校教授罗素(Stuart Russell)和诺维格(Peter Norvig)合作的《人工智能：一种现代的方法》(Artificial Intelligence: A Modern Approach)一书是人工智能的集大成。

　　卡内基梅隆大学是一个非常独特的学校，它并不是美国传统的常春藤大学。可以说，它是以计算机科学为立校之本，是世界第一个建立机器学习系的学校。米歇尔(Tom Mitchell)教授是机器学习的早期建立者之一和守护者，他一直为该校本科生讲授“机器学习”课程。这个学校的统计学同样也是一流，是贝叶斯统计学的世界研究中心。

　　在机器学习领域，多伦多大学有着举足轻重的地位，它的机器学习研究组云集了一批世界级的学者，在《科学》(Science)和《自然》(Nature)发表多篇开创性的论文，实属罕见。辛顿(Geoffrey Hinton)教授是伟大的思想家，更是实践者。他是神经网络的建立者之一，是误差反向传播(BP)算法和深度学习的主要贡献者。正是由于他的不懈努力，神经网络迎来了大爆发。尼尔(Radford Neal)教授是辛顿的学生，他在贝叶斯统计领域，特别是在蒙特卡洛马尔科夫链模拟方法(MCMC)方面做出了一系列的重要工作,还开源了许多贝叶斯统计方法程序包，并一直致力于优化R语言。

机器学习的发展历程

　　对于20世纪90年代以前的发展历程，我认识不够，了解不深，觉得当时机器学习处于发展的相对平淡期。而20世纪90年代中期到21世纪00年代中期是机器学习发展的黄金时期，主要标志是学术界涌现出一批重要成果，比如，基于统计学习理论的支持向量机、随机森林和Boosting等集成分类方法，概率图模型，基于再生核理论的非线性数据分析与处理方法，非参数贝叶斯方法，基于正则化理论的稀疏学习模型及应用等等。这些成果奠定了统计学习的理论基础和框架。

　　然而，机器学习在21世纪00年代末也经历了一个短暂的徘徊期。那时我在加州大学伯克利分校的博士后工作结束，正面临找工作，导师乔丹教授和我进行了多次交流，他一方面认为机器学习正处于困难期，工作职位已趋于饱满，另一方面他向我一再强调，把统计学引入到机器学习的思路是对的，因为以统计学为基础的机器学习作为一个学科其地位已经被奠定。主要问题是机器学习是一门应用学科，它需要在工业界发挥作用，能为他们解决实际问题。幸运的是，这个时期很快就过去了。

　　现在我们可以理直气壮地说机器学习已经成为计算机科学和人工智能的主流学科。这主要体现在下面三个标志性的事件。

　　第一，2010年2月，加州大学伯克利分校教授乔丹和卡内基梅隆大学教授米歇尔同时当选美国工程院院士，同年5月份，乔丹教授又当选为美国科学院院士。随后几年，概率图模型专家科勒(Daphne Koller)当选为美国工程院院士，理论计算机学家和机器学习专家、Boosting的主要建立者之一夏皮尔(Robert Schapire)当选为美国工程院院士和科学院院士。期间，斯坦福大学的统计学家弗莱德曼和提布施瓦尼(Robert Tibshirani)、伯克利分校的华裔统计学家郁彬，以及卡内基梅隆大学统计学家沃塞曼也先后被选为美国科学院院士。这是一个非常有趣的现象，因为这些学者都在机器学习领域做出了非常重要的贡献，比如弗莱德曼的工作包括分类回归树、多元自适应回归(Multivariate Adaptive Regression Splines, MARS)和梯度推进机(Gradient Boosting Machines, GBM)等经典机器学习算法，而提布施瓦尼是最小绝对收缩和选择算子(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO)的提出者。此外，优化算法专家鲍德(Stephen Boyd)当选美国工程院院士，他和范登贝格(Lieven Vandenberghe)的合著《凸优化》(Convex Optimization)可以说风靡机器学习界。今年，机器学习专家、深度学习的领袖、多伦多大学教授辛顿以及该校统计学习专家瑞德(Nancy Reid)分别被选为美国工程院和科学院的外籍院士。

　　乔丹教授在当时我祝贺他当选为院士时的回信中说，如果以他当选院士这种方式来看待机器学习获得学术界的认同会更有意义。因此，我理解在美国一个学科能否被接纳为主流学科的一个重要标志是，其代表科学家能否被选为院士。我们知道米歇尔是机器学习早期建立者之一，而乔丹是统计机器学习的主要奠基者之一。

　　第二，2011年的图灵奖授予了加州大学洛杉矶分校教授珀尔(Judea Pearl)，他主要的研究领域是概率图模型和因果推理，这是机器学习的基础问题。图灵奖通常颁给纯理论计算机学者，或者早期建立计算机架构或框架的学者。而把图灵奖授予珀尔教授具有方向标的意义。此外，去年《科学》和《自然》杂志连续发表了4篇关于机器学习的综述论文。而且，近几年在这两个杂志上发表的计算机学科论文几乎都来自机器学习领域。

　　第三，机器学习切实能被用来帮助工业界解决问题。特别是当下的热点，比如说深度学习、AlphaGo、无人驾驶汽车、人工智能助理等对工业界的巨大影响。当今IT的发展已从传统的微软模式转变到谷歌模式。传统的微软模式可以理解为制造业，而谷歌模式则是服务业。谷歌搜索完全是免费的，服务社会，他们的搜索做得越来越极致，同时创造的财富也越来越丰厚。

　　财富蕴藏在数据中，而挖掘财富的核心技术则是机器学习，因此谷歌认为自己是一家机器学习公司。深度学习作为当今最有活力的机器学习方向，在计算机视觉、自然语言理解、语音识别、智力游戏等领域的颠覆性成就，造就了一批新兴的创业公司。工业界对机器学习领域的人才有大量的需求。不仅仅需要代码能力强的工程师，也需要有数学建模和解决问题的科学家。

　　最近有一本尚未出版的书《数据科学基础》(Foundation of Data Science)，作者之一霍普克洛夫特(John Hopcroft)是图灵奖得主。在这本书前沿部分，提到了计算机科学的发展可以分为三个阶段：早期、中期和当今。早期就是让计算机可以运行起来，其重点在于开发程序语言、编译技术、操作系统，以及研究支撑它们的数学理论。中期是让计算机变得有用，变得高效，重点在于研究算法和数据结构。第三个阶段是让计算机具有更广泛的应用，发展重点从离散类数学转到概率和统计。我曾经和霍普克洛夫特交谈过几次，他认为计算机科学发展到今天，机器学习是核心。他正在读机器学习和深度学习方面的书，并计划为本科生讲授机器学习课程。

　　现在计算机界戏称机器学习为“全能学科”，它无所不在。除了有其自身的学科体系外，机器学习还有两个重要的辐射功能。一是为应用学科提供解决问题的方法与途径。对于一个应用学科来说，机器学习的目的就是把一些难懂的数学翻译成让工程师能够写出程序的伪代码。二是为一些传统学科，比如统计、理论计算机科学、运筹优化等找到新的研究问题。因此，大多数世界著名大学的计算机学科把机器学习或人工智能列为核心方向，扩大机器学习领域的教师规模，而且至少要保持两三个机器学习研究方向具有一流竞争力。有些计算机专业有1/3甚至1/2的研究生选修机器学习或人工智能。

　　机器学习现在已成为统计学的一个主流方向，许多著名大学的统计系纷纷从机器学习领域招聘教授，比如斯坦福大学统计系新进的两位助理教授来自机器学习专业。计算在统计领域已经变得越来越重要，传统多元统计分析是以矩阵分解为计算工具，现代高维统计则是以优化为计算工具。

机器学习发展的启示

　　机器学习的发展历程告诉我们：发展一个学科需要一个务实的态度。时髦的概念和名字无疑对学科的普及有一定的推动作用，但学科的根本还是所研究的问题、方法、技术和支撑的基础等，以及为社会产生的价值。

　　“机器学习”是个很酷的名字，简单地按照字面理解，它的目的是让机器能像人一样具有学习能力。但在其十年的黄金发展期，机器学习界并没有过多地炒作“智能”或者“认知”，而是关注于引入统计学等来建立学科的理论基础，面向数据分析与处理，以无监督学习和有监督学习为两大主要的研究问题，提出和开发了一系列模型、方法和计算算法等，切实地解决了工业界所面临的一些实际问题。近几年，因为大数据的驱动和计算能力的极大提升，一批面向机器学习的底层架构先后被开发出来。神经网络其实在20世纪80年代末或90年代初就被广泛研究，但后来沉寂了。近几年，基于深度学习的神经网络强势崛起，给工业界带来了深刻的变革和机遇。深度学习的成功不是源自脑科学或认知科学的进展，而是因为大数据的驱动和计算能力的极大提升。

　　机器学习的发展诠释了多学科交叉的重要性和必要性。然而这种交叉不是简单地彼此知道几个名词或概念就可以的，是需要真正的融会贯通。统计学家弗莱德曼早期从事物理学研究，他是优化算法大师，而且他的编程能力同样令人赞叹。乔丹教授既是一流的计算机学家，又是一流的统计学家，而他的博士专业为心理学，他能够承担起建立统计机器学习的重任。辛顿教授是世界最著名的认知心理学家和计算机科学家。虽然他很早就成就斐然，在学术界声名鹊起，但他依然始终活跃在一线，自己写代码。他提出的许多想法简单、可行又非常有效，被称为伟大的思想家。正是由于他的睿智和身体力行，深度学习技术迎来了革命性的突破。这些学者非常务实，从不提那些空洞无物的概念和框架。他们遵循自下而上的方式，从具体问题、模型、方法、算法等着手，一步一步实现系统化。

　　可以说机器学习是由学术界、工业界、创业界（或竞赛界）等合力造就的。学术界是引擎，工业界是驱动，创业界是活力和未来。学术界和工业界应该有各自的职责和分工。学术界的职责在于建立和发展机器学习学科，培养机器学习领域的专门人才；而大项目、大工程更应该由市场来驱动，由工业界来实施和完成。

我国机器学习发展现状和出路

　　机器学习在我国得到了广泛的关注，也取得了一定的成绩，但我觉得大多数研究集中在数据挖掘层面，我国从事纯粹机器学习研究的学者屈指可数。在计算机学术界，理论、方法等基础性的研究没有得到足够重视，一些理论背景深厚的领域甚至被边缘化。而一些“过剩学科”、“夕阳学科”则聚集了大量的人力、财力，这使得我国在国际主流计算机领域中缺乏竞争力和影响力。

　　统计学在我国还是一个弱势学科，最近才被国家定为一级学科。我国统计学处于两个极端，一是它被当作数学的一个分支，主要研究概率论、随机过程以及数理统计理论等。二是它被划为经济学的分支，主要研究经济分析中的应用。而机器学习在统计学界还没有被深度地关注。统计学和计算机科学仍处于沃塞曼所说的“各自为战”阶段。

　　我国计算机学科的培养体系还基本停留在早期发展阶段，如今的学生从小就与计算机接触，他们的编程能力和国外学生相比没有任何劣势。但由于理论知识一直没有被充分重视，而且统计学的重要性没有被充分认识到，这些造成了学生的数学能力和国外著名高校相比差距很大。我国大多数大学计算机专业的本科生都开设了人工智能课程，研究生则开设了机器学习课程，但无论是深度、宽度还是知识结构都落后于学科的发展，不能适应时代的需要。因此，人才的培养无论是质量还是数量都无法满足工业界的迫切需求。

　　目前数据科学专业在我国得到了极大的关注，北京大学、复旦大学和中国人民大学等依托雄厚的统计学实力纷纷建立了数据科学专业或大数据研究院，并已经开始招收本科生和研究生。但是目前还没有一所大学开设机器学习专业。机器学习对其他应用或理论学科有辐射作用，也是连接两者的纽带。一方面它可以为理论端储备人才，另一方面可以结合不同领域问题，比如医疗数据、金融数据、图像视频数据等，为应用端输送人才。因此，我认为在计算机科学本科专业中，增加机器学习的训练是必要的。

　　机器学习集技术、科学与艺术于一体，它有别于传统人工智能，是现代人工智能的核心。它牵涉到统计、优化、矩阵分析、理论计算机、编程、分布式计算等。因此，建议在已有的计算机专业本科生课程的基础上，适当加强概率、统计和矩阵分析等课程，下面是具体课程设置和相关教材的建议：

　　1．加强概率与统计的基础课程，建议采用莫里斯·德格鲁特(Morris H. DeGroot)和马克·舍维什(Mark J. Schervish)合著的第四版《概率论与数理统计》(Probability and Statistics)为教材。

　　2．在线性代数课程里，加强矩阵分析的内容。教材建议使用吉尔伯特·斯特朗(Gilbert Strang)的《线性代数导论》(Introduction to Linear Algebra)。吉尔伯特·斯特朗在麻省理工学院一直讲述线性代数，他的网上视频课程堪称经典。后续建议开设矩阵计算，采用特雷费森·劳埃德(Trefethen N. Lloyd)和戴维·鲍(David Bau lll)著作的《数值线性代数》(Numerical Linear Algebra)为教科书。

　　3．开设机器学习课程。机器学习有许多经典的书籍，但大多不太适宜做本科生的教材。最近，麻省理工学院出版的约翰·凯莱赫(John D. Kelleher)和布瑞恩·麦克·纳米(Brian Mac Namee)等人著作的《机器学习基础之预测数据分析》(Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics)，或者安得烈·韦伯(Andrew R. Webb)和基思·科普塞(Keith D. Copsey)合著的第三版《统计模式识别》(Statistical Pattern Recognition)比较适合作为本科生的教科书。同时建议课程设置实践环节，让学生尝试将机器学习方法应用到某些特定问题中。

　　此外，我建议设立以下课程作为本科计算机专业的提高课程或者荣誉课程。特别是，国内有些大学计算机专业设立了拔尖人才项目，我认为以下课程可以考虑列入该项目的培养计划中。事实上，上海交通大学ACM班就开设了随机算法和统计机器学习等课程。

　　1．开设数值优化课程，建议参考教材乔治·诺塞达尔(Jorge Nocedal)和史蒂芬·赖特(Stephen J. Wright)的第二版《数值优化》(Numerical Optimization) ，或者开设数值分析，建议采用蒂莫西·索尔的《数值分析》(Numerical Analysis)为教材。

　　2．加强算法课程，增加高级算法，比如随机算法，参考教材是迈克尔·米曾马克(Michael Mitzenmacher)和伊莱·阿普法(Eli Upfal)的《概率与计算：随机算法与概率分析》(Probability and Computing: Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis)。

　　3．在程序设计方面，增加或加强并行计算的内容。特别是在深度学习技术的执行中，通常需要GPU加速，可以使用戴维·柯克 (David B. Kirk) 和胡文美(Wen-mei W. Hwu)的教材《大规模并行处理器编程实战》（第二版）(Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach, Second Edition)；另外，还可以参考优达学城(Udacity)上英伟达(Nvidia)讲解CUDA计算的公开课。

　　总之，我认为以计算机科学为主导，联合统计和应用数学专业，开设机器学习研究生专业是值得考虑的。研究生专业应该围绕理论机器学习、概率与随机图模型、贝叶斯方法、大规模优化算法、深度学习等基础机器学习领域。建议开设理论机器学习、概率图模型、统计推断与贝叶斯分析、凸分析与优化、强化学习、信息论等课程[1~8]。

　　我国人工智能发展的根本出路在于教育。只有培养出一批批数理基础深厚、动手执行力极强，有真正融合交叉能力和国际视野的人才，我们才会有大作为。

　　致谢：

　　本文是根据在统计之都微博发布《机器学习：统计与计算之恋》一文的删节和修改而整理出来的。具体，删除原文中第二部分内容，增加了一节“我国机器学习发展现状和出路”。原文在统计之都发布后收到不少反馈意见。常象宇博士，以及我的学生陈迪、陈子豪、黎彧君、罗珞、叶海山、赵申剑等对修改稿提出了建设性的意见。在此一并感谢。

　　张志华。北京大学概率统计系教授。曾在浙江大学和上海交通大学计算机系任教。主要从事机器学习与应用统计等领域的教学与科研工作。zhzzhang@gmail.com

　　机器学习——统计与计算之恋

北京大学张志华

来源：统计之都(ID:CapStat)

　　编辑部按：本文是从张志华老师在第九届中国R语言会议和上海交通大学的两次讲座中整理出来的。张志华老师是上海交通大学计算机科学与工程系教授，上海交通大学数据科学研究中心兼职教授，计算机科学与技术和统计学双学科的博士生指导导师。在加入上海交通大学之前，是浙江大学计算机学院教授和浙江大学统计科学中心兼职教授。张老师主要从事人工智能、机器学习与应用统计学领域的教学与研究，迄今在国际重要学术期刊和重要的计算机学科会议上发表70余篇论文，是美国“数学评论”的特邀评论员，国际机器学习旗舰刊物Journal of Machine Learning Research 的执行编委。其公开课《机器学习导论》和《统计机器学习》受到广泛关注。

张志华老师和他的学生们

　　大家好，今天我演讲的主题是 “机器学习：统计与计算之恋”。我用了一个很浪漫的名字，但是我的心情是诚惶诚恐的。一则我担心自己没有能力驾驭这么大的主题，二则我其实是一个不解风情之人，我的观点有些可能不符合国内学术界的主流声音。

　　最近人工智能或者机器学习的强势崛起，特别是刚刚过去的AlphaGo和韩国棋手李世石九段的人机大战，再次让我们领略到了人工智能或机器学习技术的巨大潜力，同时也深深地触动了我。面对这一前所未有的技术大变革，作为10多年以来一直从事统计机器学习一线教学与研究的学者，希望借此机会和大家分享我个人的一些思考和反思。

　　在这场人工智能发展的盛事里，我突然发现，对我们中国的学者来说，好像是一群看热闹的旁观者。不管你承认还是不承认，事实就是和我一代的或者更早的学者也只能作为旁观者了。我们能做的事情是帮助你们---中国年轻的一代，让你们在人工智能发展的大潮中有竞争力，做出标杆性的成就，创造人类文明价值，也让我有个加油欢呼的主队。

　　我的演讲主要包含两部分，在第一部分，首先对机器学习发展做一个简要的回顾，由此探讨机器学习现象所蕴含的内在本质，特别是讨论它和统计学、计算机科学、运筹优化等学科的联系，以及它和工业界、创业界相辅相成的关系。在第二部分，试图用“多级”、“自适应”以及 “平均”等概念来简约纷繁多彩的机器学习模型和计算方法背后的一些研究思路或思想。

　　第一部分：回顾和反思

　　1、什么是机器学习

　　毋庸置疑，大数据和人工智能是当今是最为时髦的名词，它们将为我们未来生活带来深刻的变革。数据是燃料，智能是目标，而机器学习是火箭，即通往智能的技术途径。机器学习大师Mike Jordan和Tom Mitchell 认为机器学习是计算机科学和统计学的交叉，同时是人工智能和数据科学的核心。

　　“It is one of today’s rapidly growing technical fields, lying at the intersection of computer science and statistics, and at the core of artificial intelligence and data science”

---M. I. Jordan

　　通俗地说，机器学习就是从数据里面挖掘出有用的价值。数据本身是死的，它不能自动呈现出有用的信息。怎么样才能找出有价值的东西呢？第一步要给数据一个抽象的表示，接着基于表示进行建模，然后估计模型的参数，也就是计算，为了应对大规模的数据所带来的问题，我们还需要设计一些高效的实现手段。

　　我把这个过程解释为机器学习等于矩阵+统计+优化+算法。首先，当数据被定义为一个抽象的表示时，往往形成一个矩阵或者一个图，而图其实也是可以理解为矩阵。统计是建模的主要工具和途径，而模型求解大多被定义为一个优化问题，特别是，频率统计方法其实就是一个优化问题。当然，贝叶斯模型的计算牵涉随机抽样方法。而之前说到面对大数据问题的具体实现时，需要一些高效的方法，计算机科学中的算法和数据结构里有不少好的技巧可以帮助我们解决这个问题。

　　借鉴Marr的关于计算机视觉的三级论定义，我把机器学习也分为三个层次：初级、中级和高级。初级阶段是数据获取以及特征的提取。中级阶段是数据处理与分析，它又包含三个方面，首先是应用问题导向，简单地说，它主要应用已有的模型和方法解决一些实际问题，我们可以理解为数据挖掘；第二，根据应用问题的需要，提出和发展模型、方法和算法以及研究支撑它们的数学原理或理论基础等，我理解这是机器学习学科的核心内容。第三，通过推理达到某种智能。最后，高级阶段是智能与认知，即实现智能的目标。从这里，我们看到，数据挖掘和机器学习本质上是一样的，其区别是数据挖掘更接地于数据库端，而机器学习则更接近于智能端。

　　2、机器学习的发展历程

　　我们来梳理一下机器学习的发展历程。上个世纪90年代以前，我对此认识不够，了解不深，但我觉得当时机器学习处于发展的平淡期。而1996-2006年是其黄金时期，主要标志是学术界涌现出一批重要成果，比如，基于统计学习理论的SVM和boosting等分类方法，基于再生核理论的非线性数据分析与处理方法，以lasso为代表的稀疏学习模型及应用等等。这些成果应该是统计界和计算机科学界共同努力成就的。

　　然而，机器学习也经历了一个短暂的徘徊期。这个我感同身受，因为那时我在伯克利的博士后工作结束，正面临找工作，因此当时我导师Mike Jordan教授和我进行了多次交流，他一方面认为机器学习正处于困难期，工作职位已趋于饱满，另一方面他向我一再强调，把统计学引入到机器学习的思路是对的，因为以统计学为基础的机器学习作为一个学科其地位已经被奠定。主要问题是机器学习是一门应用学科，它需要在工业界发挥出作用，能为他们解决实际问题。幸运的是，这个时期很快就过去了。可能在座大多数人对这个时期没有印象，因为中国学术发展往往要慢半拍。

　　现在我们可以理直气壮地说机器学习已经成为计算机科学和人工智能的主流学科。主要体现在下面三个标志性的事件。

　　首先，2010年2月，伯克利的Mike Jordan教授和CMU的Tom Mitchell教授同时被选为美国工程院院士，同年5月份，Mike Jordan和斯坦福的统计学家Jerome Friedman又被选为美国科学院院士。我们知道许多著名机器学习算法比如CART、MARS 和GBM等是 Friedman教授等提出。

　　随后几年一批在机器学习做出重要贡献的学者先后被选为美国科学院或工程院院士。比如，人工智能专家的Daphne Koller, Boosting的主要建立者Robert Schapire, Lasso的提出者Robert Tibshirani, 华裔著名统计学习专家郁彬老师，统计机器机器学习专家的Larry Wasserman, 著名的优化算法专家 Stephen Boyd等。同时，机器学习专家、深度学习的领袖Toronto大学Geoffrey Hinton 以及该校统计学习专家Nancy Reid 今年分别被选为美国工程院和科学院的外籍院士。

　　这是当时Mike给我祝贺他当选为院士时的回信：

　　Thanks for your congratulations on my election to the National Academy. It's nice to have machine learning recognized in this way.

　　因此，我理解在美国一个学科能否被接纳为主流学科的一个重要标志是其代表科学家能否被选为院士。我们知道Tom Mitchell 是机器学习早期建立者和守护者，而Mike Jordan是统计机器学习的奠基者和推动者。

　　这个遴选机制无疑是先进的，它可以促使学科良性发展，适应社会动态发展和需求。相反，如果某某通过某种方式被评选为本国院士，然后他们就掌握了该国学术话语权和资源分配权。这种机制可能会造成一些问题，比如一些过剩学科或者夕阳学科会得到过多的发展资源，而主流学科则被边缘化。

　　其次，2011年的图灵奖授予了UCLA的Judea Pearl教授，他主要的研究领域是概率图模型和因果推理，这是机器学习的基础问题。我们知道，图灵奖通常颁给做纯理论计算机科学的学者，或者早期建立计算机架构的学者，而把图灵奖授予Judea Pearl教授具有方向标的意义。

　　第三，是当下的热点，比如说深度学习、AlphaGo、无人驾驶汽车、人工智能助理等等对工业界的巨大影响。机器学习切实能被用来帮助工业界解决问题。工业界对机器学习领域的才人有大量的需求，不仅仅需要代码能力强的工程师，也需要有数学建模和解决问题的科学家。

　　让我们具体地看看工业界和机器学习之间的关系。我之前在谷歌研究院做过一年的访问科学家，我有不少同事和以前学生在IT界工作，平时实验室也经常接待一些公司的来访和交流，因此了解一些IT界情况。

　　我理解当今IT的发展已从传统的微软模式转变到谷歌模式。传统的微软模式可以理解为制造业，而谷歌模式则是服务业。谷歌搜索完全是免费的，服务社会，他们的搜索做得越来越极致，同时创造的财富也越来越丰厚。

　　财富蕴藏在数据中，而挖掘财富的核心技术则是机器学习。深度学习作为当今最有活力一个机器学习方向，在计算机视觉、自然语言理解、语音识别、智力游戏等领域的颠覆性成就。它造就了一批新兴的创业公司。

　　3、统计与计算

　　我的重点还是要回到学术界。我们来重点讨论统计学和计算机科学的关系。CMU 统计系教授Larry Wasserman最近刚被选为美国科学院院士。他写了一本名字非常霸道的书，《All of Statistics》。在这本书引言部分关于统计学与机器学习有个非常有趣的描述。他认为原来统计是在统计系，计算机是在计算机系，这两个是不相来往的，而且互相都不认同对方的价值。计算机学家认为那些统计理论没有用，不解决问题，而统计学家则认为计算机学家只是在重新建造轮子，没有新意。然而，他认为这个情况现在改变了，统计学家认识到计算机学家正在做出的贡献，而计算机学家也认识到统计的理论和方法论的普遍性意义。所以，Larry写了这本书，可以说这是一本为统计学者写的计算机领域的书，为计算机学者写的统计领域的书。

　　现在大家达成了一个共识: 如果你在用一个机器学习方法，而不懂其基础原理，这是一件非常可怕的事情。也是由于这个原因，目前学术界对深度学习还是心存疑虑的。深度学习已经展示其强大的实际应用的效果，但其中的原理目前大家还不是太清楚。

　　让我们进一步地来分析统计与计算机的关系。计算机学家通常具有强的计算能力和解决问题的直觉，而统计学家长于理论分析，具有强的建模能力，因此，两者有很好的互补性。

　　Boosting, SVM 和稀疏学习是机器学习界也是统计界，在近十年或者是近二十年来，最活跃的方向，现在很难说谁比谁在其中做的贡献更大。比如，SVM的理论其实很早被Vapnik等提出来了，但计算机界发明了一个有效的求解算法，而且后来又有非常好的实现代码被陆续开源给大家使用，于是SVM就变成分类算法的一个基准模型。再比如，KPCA是由计算机学家提出的一个非线性降维方法，其实它等价于经典MDS。而后者在统计界是很早就存在的，但如果没有计算机界从新发现，有些好的东西可能就被埋没了。

　　机器学习现在已成为统计学的一个主流方向，许多著名统计系纷纷招聘机器学习领域的博士为教员。计算在统计已经变得越来越重要，传统多元统计分析是以矩阵为计算工具，现代高维统计则是以优化为计算工具。另一方面，计算机学科开设高级统计学课程，比如统计学中的核心课程“经验过程”。

　　我们来看机器学习在计算机科学占什么样的地位。最近有一本还没有出版的书 “Foundation of Data Science, by Avrim Blum, John Hopcroft, and Ravindran Kannan,”作者之一John Hopcroft是图灵奖得主。在这本书前沿部分，提到了计算机科学的发展可以分为三个阶段：早期、中期和当今。早期就是让计算机可以运行起来，其重点在于开发程序语言、编译原理、操作系统，以及研究支撑它们的数学理论。中期是让计算机变得有用，变得高效。重点在于研究算法和数据结构。第三个阶段是让计算机具有更广泛的应用，发展重点从离散类数学转到概率和统计。那我们看到，第三阶段实际上就是机器学习所关心的。

　　现在计算机界戏称机器学习“全能学科”，它无所不在。一方面，机器学习有其自身的学科体系；另一方面它还有两个重要的辐射功能。一是为应用学科提供解决问题的方法与途径。说的通俗一点，对于一个应用学科来说，机器学习的目的就是把一些难懂的数学翻译成让工程师能够写出程序的伪代码。二是为一些传统学科，比如统计、理论计算机科学、运筹优化等找到新的研究问题。

　　4、机器学习发展的启示

　　机器学习是个很酷的名字，简单地按照字面理解，它的目的是让机器能像人一样具有学习能力。但在前面我们所看到的，在其10年的黄金发展期，机器学习界并没有过多地炒作“智能”，而是更多地关注于引入统计学等来建立学科的理论基础，面向数据分析与处理，以无监督学习和有监督学习为两大主要的研究问题，提出和开发了一系列模型、方法和计算算法等，切实地解决工业界所面临的一些实际问题。近几年，因应大数据的驱动和计算能力的极大提升，一批面向机器学习的底层架构又先后被开发出来，深度神经网络的强势崛起给工业界带来了深刻的变革和机遇。

　　机器学习的发展同样诠释了多学科交叉的重要性和必要性。然而这种交叉不是简单地彼此知道几个名词或概念就可以的，是需要真正的融化贯通。Mike Jordan教授既是一流的计算机学家，又是一流的统计学家，所以他能够承担起建立统计机器学习的重任。而且他非常务实，从不提那些空洞无物的概念和框架。他遵循自下而上的方式，即先从具体问题、模型、方法、算法等着手，然后一步一步系统化。Geoffrey Hinton教授是世界最著名的认知心理学家和计算机科学学家。虽然他很早就成就斐然，在学术界名声卓越，但他一直活跃在一线，自己写代码。他提出的许多想法简单、可行又非常有效，因此被称为伟大的思想家。正是由于他的睿智和力行，深度学习技术迎来了革命性的突破。

　　机器学习这个学科同时是兼容并收。我们可以说机器学习是由学术界、工业界、创业界(或竞赛界)等合力而造就的。学术界是引擎，工业界是驱动，创业界是活力和未来。学术界和工业界应该有各自的职责和分工。学术界职责在于建立和发展机器学习学科，培养机器学习领域的专门人才；而大项目、大工程更应该由市场来驱动，由工业界来实施和完成。

　　5、国内外发展现状

　　我们来看看机器学习在国际的发展现状。我主要看几所著名大学的情况。在伯克利，一个值得深思的举措是机器学习的教授同时在计算机系和统计学都有正式职位，而且据我所知，他们不是兼职，在两个系都有教授课程和研究的任务的。伯克利是美国统计学的发源地，可以说是当今统计学的圣地，然而她兼容并蓄、不固步自封。Mike Jordan教授是统计机器学习的主要建立者和推动者，他为机器学习领域培养了一大批优秀的学生。统计系的主任现在是Mike，然而他早年的教育并没有统计或数学背景。可以说，Berkeley的统计系成就了Mike，反过来他也为Berkeley的统计学发展创造了新的活力，建立了无可代替的功勋。

　　斯坦福和伯克利的统计是公认世界最好的两个。我们看到，斯坦福统计系的主流方向就是统计学习，比如我们熟知的《Elements of statistical learning》一书就是统计系几位著名教授撰写的。Stanford计算机科学的人工智能方向一直在世界占主导地位，特别在不确定推理、概率图模型、概率机器人等领域成就斐然，他们的网络公开课《机器学习》、《概率图模型》以及《人工智能》等让世界受益。

　　CMU是一个非常独特的学校，她并不是美国传统的常春藤大学。可以说，它是以计算机科学为立校之本，它是世界第一个建立机器学习系的学校。Tom Mitchell 教授是机器学习的早期建立者之一和守护者，他一直为该校本科生教《机器学习》课程。然而，这个学校统计学同样强，尤其，她是贝叶斯统计学的世界研究中心。

　　在机器学习领域，多伦多大学有着举足轻重的地位，她们机器学习研究组云集了一批世界级的学者，在“Science” 和“Nature”发表多篇论文，实属罕见。Geoffrey Hinton 教授是伟大的思想家，但更是践行者。他是神经网络的建立者之一，是BP算法和深度学习的主要贡献者。正是由于他的不懈努力，神经网络迎来了大爆发。Radford Neal 教授是Hinton学生，他在贝叶斯统计领域，特别是关于MCMC做出了一系列的重要工作。

　　国际发展现状

　　那么我们来看看国内的现状。总的来说，统计和计算机科学这两个学科处于Larry所说的初期各自为战的阶段。面向大数据的统计学与计算机科学的交叉研究是机遇也是挑战。

　　我之前在浙江大学曾经参与其统计交叉学科中心的组建，由此对统计界有所了解。统计学在中国应该还是一个弱势学科，最近才被国家定为一级学科。我国统计学处于两个极端，一是它被当作数学的一个分支，主要研究概率论、随机过程以及数理统计理论等。二是它被划为经济学的分支，主要研究经济分析中的应用。而机器学习在统计学界还没有被深度地关注。因此，面向于数据处理、分析的IT和统计学的深度融合有巨大的潜力。

　　虽然，我并没有跟国内机器学习或者人工智能学术界有深入的接触，但我在国内计算机系工作近8年时间，一直在一线从事机器学习相关的教学与研究，应该对机器学习的现状有一定的发言权。机器学习的确在中国得到了广泛的关注，也取得了一定的成绩，但我觉得高品质的研究成果稀缺。热衷于对机器学习的高级阶段进行一些概念炒作，它们通常没有多大的可执行性；偏爱大项目、大集成，这些本更应该由工业界来实施；而理论、方法等基础性的研究不被重视，认为理论没有用处的观点还大有市场。

　　计算机学科的培养体系还基本停留在它的早期发展阶段。大多数学校都开设了人工智能与机器学习的课程，但无论是深度还是前沿性都落后于学科的发展，不能适应时代的需要。人才的培养无论质量和数量都无法满足工业界的需求。这也是国内IT公司与国际同类公司技术上有较大差距的关键原因。

　　第二部分：几个简单的研究思路

　　在这部分，我的关注则回到机器学习的研究本身上来。机器学习内容博大精深，而且新方法、新技术正源源不断地被提出、被发现。这里，我试图用“多级”、“自适应”以及 “平均”等概念来简约纷繁多彩的机器学习模型和计算方法背后的一些研究思路和思想。希望这些对大家理解机器学习已有的一些模型、方法以及未来的研究有所启发。

　　1. 多级 (Hierarchical)

　　首先，让我们来关注“多级”这个技术思想。我们具体看三个例子。

　　第一个例子是隐含数据模型，它就是一种多级模型。作为概率图模型的一种延伸，隐含数据模型是一类重要的多元数据分析方法。隐含变量有三个重要的性质。第一，可以用比较弱的条件独立相关性代替较强的边界独立相关性。著名的de Finetti 表示定理支持这点。这个定理说，一组可以交换的随机变量当且仅当在某个参数给定条件下，它们可以表示成一组条件随机变量的混合体。这给出了一组可以交换的随机变量的一个多级表示。即先从某个分布抽一个参数，然后基于这个参数，独立地从某个分布抽出这组随机变量。第二，可以通过引入隐含变量的技术来方便计算，比如期望最大算法以及更广义的数据扩充技术就是基于这一思想。具体地，一些复杂分布，比如t-distribution, Laplace distribution 则可以通过表示成高斯尺度混合体来进行简化计算。第三，隐含变量本身可能具有某种有可解释的物理意思，这刚好符合应用的场景。比如，在隐含狄利克雷分配(LDA)模型，其中隐含变量具有某种主题的意思。

Laten Dirichlet Allocation

　　第二个例子，我们来看多级贝叶斯模型。在进行MCMC抽样后验估计时，最上层的超参数总是需要先人为给定的，自然地，MCMC算法收敛性能是依赖这些给定的超参数的，如果我们对这些参数的选取没有好的经验，那么一个可能做法我们再加一层，层数越多对超参数选取的依赖性会减弱。

Hierarchical Bayesian Model

　　第三例子，深度学习蕴含的也是多级的思想。如果把所有的节点全部的放平，然后全连接，就是一个全连接图。而CNN深度网络则可以看成对全连接图的一个结构正则化。正则化理论是统计学习的一个非常核心的思想。CNN和RNN是两大深度神经网络模型，分别主要用于图像处理和自然语言处理中。研究表明多级结构具有更强的学习能力。

Deep Learning

　　2. 自适应 (Adaptive)

　　我们来看自适应这个技术思路，我们通过几个例子来看这个思路的作用。

　　第一个例子是自适应重要采样技术。重要采样方法通常可以提高均匀采样的性能，而自适应则进一步改善重要采样的性能。

　　第二个例子，自适应列选择问题。给定一个矩阵A，我们希望从中选取部分列构成一个矩阵C，然后用CC^+A去近似原矩阵A，而且希望近似误差尽可能小。这是一个NP难问题。在实际上，可以通过一个自适应的方式，先采出非常小一部分C_1，由此构造一个残差，通过这个定义一个概率，然后用概率再去采一部分C_2, 把C_1 和 C_2 合在一起组成C。

　　第三个例子，是自适应随机迭代算法。考虑一个带正则化的经验风险最小问题，当训练数据非常多时，批处理的计算方式非常耗时，所以通常采用一个随机方式。存在的随机梯度或者随机对偶梯度算法可以得到参数的一个无偏估计。而通过引入自适应的技术，可以减少估计的方差。

　　第四个例子，是Boosting分类方法。它自适应调整每个样本的权重，具体地，提高分错样本的权重，而降低分对样本的权重。

　　3. 平均 (Averaging)

　　其实，boosting 蕴含着平均思想，即我最后要谈的技术思路。简单地说，boosting是把一组弱分类器集成在一起，形成一个强的分类器。第一好处是可以降低拟合的风险。第二，可以降低陷入局部的风险。第三，可以扩展假设空间。Bagging同样是经典的集成学习算法，它把训练数据分成几组，然后分别在小数据集上训练模型，通过这些模型来组合强分类器。另外这是一个两层的集成学习方式。

　　经典的Anderson 加速技术则是通过平均的思想来达到加速收敛过程。具体地，它是一个叠加的过程，这个叠加的过程通过求解一个残差最小得到一个加权组合。这个技术的好处，是没有增加太多的计算，往往还可以使数值迭代变得较为稳定。

　　另外一个使用平均的例子是分布式计算中。很多情况下分布式计算不是同步的，是异步的，如果异步的时候怎么办？最简单的是各自独立做，到某个时候把所有结果平均，分发给各个worker, 然后又各自独立运行，如此下去。这就好像一个热启动的过程。

　　正如我们已经看到，这些思想通常是组合在一起使用的，比如boosting模型。我们多级、自适应和平均的思想很直接，但的确也很有用。

　　在AlphaGo和李世石九段对弈中，一个值得关注的细节是，代表Alpha Go方悬挂的是英国国旗。我们知道AlphaGo是由deep mind团队研发的，deep mind是一家英国公司，但后来被google公司收购了。科学成果是世界人民共同拥有和分享的财富，但科学家则是有其国家情怀和归属感。

　　位低不敢忘春秋大义，我认为我国人工智能发展的根本出路在于教育。先哲说：“磨刀不误砍柴工”。只有培养出一批又一批的数理基础深厚、计算机动手执行力极强，有真正融合交叉能力和国际视野的人才时，我们才会有大作为。

　　致谢

　　上述内容是根据我最近在第九届中国R语言会议（https://china-r.org/bj2016/）和上海交通大学的两次讲座而整理出来的，特别是R会主办方统计之都的同学们帮我做了该次演讲的记录。感谢统计之都的太云、凌秉和象宇的邀请，他们和统计之都的伙伴们正在做一件意义影响深远的学术公益，你们的情怀和奉献给了我信心来公开宣讲自己多年来的真实认识和思考。感谢我的学生们帮助我准备这个讲演报告，从主题的选定，内容的选取，材料的收集以及幻灯片的制作他们都给了我极大的支持，更重要的是，他们让我在机器学习领域的求索一直不孤独。谢谢大家！

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开云（中国）Kaiyun-这也行？费耶诺德围绕欧联临场应变多特蒙德国际比赛日远射贴柱，芝加哥公牛状态回暖

Mon, 11 May 2026 15:14:41 +0800

这也行？从赛场上那句惊呼开始，费耶诺德在欧联赛场上的表现像连续不断的短篇小说：每一次临场应变都带着突发的智慧与情感的小插曲。教练组不再是纸面上的战略家，而是比赛中会呼吸、会判断、会冒险的现场导演。他们根据对手的弱点与场上实时信息，调整边路推进的频率、换人时机与中场压迫的层次，目的很明确：用节奏去吞噬对手的节奏。

上一场欧联，费耶诺德在被动时并没有盲目后撤，而是通过高强度的抢断转换快速反击，几次短传和边路配合撕开对方防线，证明临场的聪明胜过纸面上的华丽。球员的执行力同样让人拍案叫绝。前锋在被双人盯防时并不急于单打，而是用一脚传递创造机会；中场在赢得第二落点后立刻压上，形成了不可预见的进攻层次。

球迷在看台上的情绪从紧张到欢呼，像是对教练与球员共同决策的即时投票。与此多特蒙德在国际比赛日的状态则呈现另一种戏剧性：那一脚远射贴柱的瞬间被无限放大，成为讨论的焦点。画面里，球从远处掠来，弧线完美，仿佛命中注定要载入赛季集锦，但偏偏贴柱而出，那种近在咫尺却失之交臂的感觉让人心跳停顿。

细看其背后，既有球员技术的流露，也有运气与细节的博弈：脚下的角度、跑位的配合、甚至风速与草皮角度都可能改变结果。国际比赛日给俱乐部带来挑战：伤员回归节奏不同，体能恢复与心理调整需要在短时间内完成。教练如何在这个窗口期里找到平衡，既让主力有恢复，又要保持球队的攻击性和防守稳定，是决定赛季走势的关键。

数据分析组在赛后会翻看每一次跑动、每一次冲刺和传球成功率，试图把偶然的“贴柱”变成未来可控的概率。球迷和媒体往往用放大镜解读换人和战术调整，但真正能左右比赛的，是场上那些默默无闻却至关重要的细节——一次及时的沟通、一脚果断的截断、一位替补上来改变节奏的冲刺。

赛场之上，戏剧性与不确定性永远是体育的魅力源泉：费耶诺德用临场应变书写短期高潮，多特蒙德用远射的遗憾提醒我们竞技的残酷与美丽。无论你是忠实的荷兰劲旅粉，还是为多特蒙德那一刻心疼的旁观者，真正吸引人的，是比赛里不断翻新的故事和那份随时可能发生的惊喜。

把视线从欧洲赛场移动到芝加哥的冬季室内，芝加哥公牛的状态回暖同样有它的叙事节奏。几场连胜并非偶然，而是体系与个体逐渐找到共振：教练调整了轮换节奏，后卫线在攻防转换时更果断，内线球员的篮下打点也更稳健。球队并没有急于依赖单一明星，而是在攻守两端寻找更多贡献点，让替补变成“局面读者”。

这带来的直接效果是比赛后段的掌控力提升：在关键第四节，球队不用单靠一人爆发，而是通过团队配合创造多个得分机会，从而拖住领先优势或完成反超。球员心态方面的改变同样明显。那种在连续失利后容易出现的急躁情绪被训练中的细节管理所替代：心理辅导师和体能组的介入，让球员在节奏感和自信心上回归正轨。

球迷的反应也为球队注入了额外动力：主场的掌声与欢呼不仅是奖励，更像是推动力，带着团队一步步走向稳定。商业与媒体层面的热度回升，让球队在球市上的讨论度增强，媒体解读多以积极复苏为主旋律，但真正让复苏可持续的，是内部体系的自我修复能力。对比足球与篮球，我们看到相似的逻辑：无论是费耶诺德的临场战术调整，还是公牛在赛季中期的化学反应，竞技体育的核心都回到两点——细节管理与团队共识。

细节能将一次“贴柱”变成一粒进球，也能让一个连续失利的赛程转为稳定连胜；团队共识能把个人能力串联成群体力量，使偶发性表现转为长期竞争力。对于普通球迷，这类故事有治愈系的吸引力：你可以为某一刻的美妙喝彩，也可以为短暂的遗憾惋惜，但更值得享受的是那条从不确定通向可能性的道路。

如果你愿意把目光放长一点，会发现每一次换人、每一次战术微调、每一次心理疏导，都是俱乐部为胜利做的微小投资。赛场之外，媒体和社交平台的延展也让这些瞬间成为可回放的记忆链：一记远射、一次完美换位、一次球队团结的镜头，都会被粉丝反复消费与讨论，成为球队文化的一部分。

最终，费耶诺德的机智、多特蒙德的遗憾与芝加哥公牛的回暖，合在一起构成了当下竞技体育的缩影：充满变数，充满可能。对于喜欢体育的人来说，这种既惊险又温暖的叙事，比任何单纯的数据更有味道。若想持续关注比赛，不妨把注意力从结果转向过程——那里的每一次调整、每一份努力，才是下一场惊喜的真正源头。

开云登录入口-综影视之炮灰有福绝色蘑菇

Mon, 11 May 2026 15:14:10 +0800

　　“那一年，夏日漫长，年少青葱时，一个世界在等待，所有守候终盼你到来；

　　那一季，升起风马，败走圣城，你的低谷不忍离开，未来迟早属于你；

　　那一月，南佛罗里达，在所有不解之中，击碎质疑，你为青帝，满城金甲；

　　这一天，升起风马，盼你归来，为家乡，披肝沥胆，山呼万岁；

　　这一刻，伴同你所走过的路，挥别昨日，我们的路也将正式开始……“

　　——十三年詹密，给皇帝的不二情书

　　6月20日，骑士客场93-89击败勇士，在抢七大战中以总比分4-3问鼎冠军，詹皇收获第三座冠军奖杯，并且毫无悬念加冕总决赛MVP。本次总决赛，骑士在1-3落后的不利局面下完成历史逆转，最后一场比赛中，詹姆斯全场贡献27分，他也终于兑现承诺，为克利夫兰这座城带回了一座梦寐以求的总冠军奖杯。

　　英雄本色：苦尽甘来，大气与稳重。

　　本场比赛恰巧赶上父亲节，“单亲家庭”环境下长大的詹皇，在这样的日子里夺取总冠军，作为三个孩子的父亲，作为球队的领袖，勒布朗·詹姆斯都是优秀的。

　　此时的你，十三年詹密最懂。面对质疑，你屡败屡战；面临险境，你身先士卒。在无数次绝境面前，你犹如一辆无畏“战车”，碾压掉所有障碍，把不可能变成可能。为兄弟，为家乡，真英雄舍你其谁？

　　膜拜英雄：无上荣光，源于磨砺。

　　我们曾共同进退，无数个声音就在耳边不断鞭策——“梦想不远，就在当下 ”。

　　跋山涉水，多少次的年少轻狂换得无畏荣光！风雨无阻，跋涉过多少过眼烟云，放得今日苦尽甘来！瑶山此行多险峻，八千里路云和月，梦想逐渐变成一首被紧握的交响曲！

　　不问前途多险阻，披荆斩棘迈步越。

　　守望英雄：英雄故事传承不止。

　　无论路上多少大起大落，

　　尽管岁月长，衣衫薄，被岁月打磨淡化。

　　但无论怎样倔强的身躯绝不能退缩高傲的头颅，

　　梦想一直在我们脚下。

　　这样的精神在詹皇的职业生涯中体现得淋漓尽致。尽情呐喊，尽情宣泄，今天的我们为你见证，英雄此时在路上！

　　我们的路：正当时！

　　大气稳重，坚韧不拔，一出场就俘获人心，偶像如此，汽车也要具备这些才能惊艳世人。一辆怎样的车才能成为我们詹密的首选座驾？

　　力帆迈威，一款十分适合80、90后家庭使用的7座多功能SUV。力帆迈威上市后，劲头如小皇帝一般势不可挡，而内在又如他一般顾家,宜家宜旅，一款詹密们的首选座驾。

　　高配置、强性能，力帆迈威犹如当年詹皇出现在人们的视野之中，让民族品牌在车市下滑背景之下反而更显熠熠生辉。5-7万的价格区间，用最好的性价比让国人体验20万级豪华车的体验，力帆迈威给了我们同样完美的答卷。

　　力帆迈威，It’s my way。新时代，新典范，梦想不止，奋斗不息，年轻的路属于我们，未来的路由我们开创！

开云（中国）Kaiyun-勇士签约霍福德梅尔顿

Mon, 11 May 2026 15:13:10 +0800

　　大家好！今天是周三，今晨欧冠8强战，多特蒙德在赛前球队大巴前往球场路上，遭遇爆炸袭击！巴特拉受伤！比赛也推迟到了明晨00：45进行，让我们一起祝愿巴特拉早日康复，重返赛场！好啦，快来看看今天的逗妹吐槽吧！

　　一笑泯恩仇

　　球场上只有对手，没有敌人。2014年苏亚雷斯牙咬基耶利尼的镜头是那届世界杯令人印象最深刻的瞬间之一，而时隔三年后，两人终于面对面冰释前嫌。

　　@浦鹏：“gif看到最后感觉苏牙的嘴好像在蓄力”

　　@boyunlei：“基耶利尼：别忘了当初谁给你吃的肉！”

　　@木瓜油麻地：“你的肉，不，是你的肉。”

　　@贰了个壹：“度尽劫波兄弟在，相逢一笑泯恩仇。”

　　@远征军200师参谋长郑三炮：“但是球迷会记仇呀”

　　@pein90：“是不是忘记了被巨齿支配的恐惧了？”

　　迪巴拉进球=胜利

　　在于巴萨的欧冠1/4比赛中，迪巴拉上演梅开二度，帮助尤文主场3-0击败对手。本赛季迪巴拉已经在各项赛事中打入16粒进球，而在迪巴拉进球的比赛中，尤文图斯目前保持全胜。

　　@_李梓豪：“下轮巴萨出场 5：1逆转尤文图斯这集我看过”

　　@红蓝杂种狗：“你猜下场几个点球？”

　　@啦啦啦_畅哥爱唱歌：“我相信布冯，下场4个点球怎么也能扑出一个吧？”

　　@C罗今天发微博了吗：“慌什么，人家巴萨是谁？回主场5：1逆转”

　　@堂吉诃德-詹：“阿根廷人一遇梅西就杀红了眼。”

　　@一二三四卌：“巴萨把运气都用完了，还会有主场奇迹吗？”

　　比赛日了，害怕！

　　给自己点鼓励

　　@MySErgioRamos：“给自己一波毒奶”

　　@潇洒的睿哥哥：“别闹！拜仁冠军！拜仁强无敌！！贝尔不能跑，c罗不能射，拉莫斯不能用头。”

　　@xxx我的票呢：“顺境看奔马，僵局看裁判，逆境看总裁，绝境看水爷”

　　@Monowu：“哈哈哈配图好喜欢”

　　@抬杠的青年：“每天对着镜子讲你很棒，最后你的镜子就会变成一个很棒的镜子！”

　　@天使V字一号：“水爷和皮克推特互相关注多少天了？”

　　奥斯卡罚丢两个点球…

　　上海上港在客场0-1不敌浦和红钻，小组赛三连胜被终结。

　　@阿飘idiot：“其实踢的可以就是运气背了点”

　　@十六知之羽：“奥斯卡，卡住了”

　　@Mr_Heinrich：“可惜了，奥斯卡两个点球但凡进一个”

　　@带着岩浣去撒哈拉：“我的天这个锅他必须背了”

　　@骑着小猪看日出_：“预测守门员扑救方向的专家，栽倒在点球点…”

　　@--刘禹：“这门将，也是慌啊 ”

　　詹皇又多一头衔

　　据了解，詹姆斯和他的基金会已经决定了他们的下一个重大项目：与阿克伦公立学校联手建造一个全新的公立学校，名为“I Promise School”（我承诺学校）。这所公立学校预计将于2018年秋天正式开放招生。

　　@红得太不像样了：“詹姆斯是真让人佩服”

　　@勒布朗的迷妹儿：“招我招我！我愿意每天都被揪到校长办公室罚站”

　　@小光_zjut：“詹姆斯：我承诺学校一定会有wifi”

　　@匆匆壹伍：“小学生库里得知后，马上报名上学”

　　@Scorpio_Lue：“讲道理这校名有点儿逗啊！”

　　@放牛班的三好生：“篮球技术最好的校长。”

　　加内特，你是肿么了

　　@谁的心头风起丶：“KG的ins不都是这种风格的小视频么。。。”

　　@Merrzat：“这是一匹老狼最后的宣泄”

　　@0932俊杰：“引导时尚潮流，感悟精彩人生！大家好我是Dj.KG！”

　　@UncleAndrew_：“大佬的日常”

　　@王尛轩丶：“哟哟是谁咋唱歌遗忘了寂寞。”

　　@秦阳睡不着：“就差一头等离子烫了”

　　模仿帝献招

　　著名模仿达人布兰登-阿姆斯特朗在今天发推谈到了本赛季角逐激烈的常规赛MVP一事。“这听上去或许有点愚蠢，但既然詹姆斯-哈登和拉塞尔-威斯布鲁克将在首轮对决，那就让他们去为MVP斗好了，谁赢系列赛，谁拿MVP。”模仿帝这样写道。

　　@小东西ho：“没毛病”

　　@神经病与神经病：“同意，不然双方球迷谁也不服谁”

　　@老吴你咋不上天呐：“那不如直接斗牛吧！”

　　@xuchuang520：“点子很棒！一点不蠢！”

　　森林狼新队标发布

　　@什么什么什么什么什么鬼：“哈士奇？”

　　@Yoga的肚子是不会爆炸的：“图片评论”

　　@很短暂狂热留下的一杯冰水：“说哈士奇的要把我笑死”

　　@ADC你出肉吧：“这次终于能分清和灰熊的区别了”

　　@与我共度热情：“还不如换狼人杀的图片”

　　刘翔走秀

　　在古巨基的个人品牌服装发布秀上，“高级模特”刘翔出场。过几天要去买一件同款么？

　　@我姓汪我会旺：“座山雕既视感”

　　@我的LeeSin没有Q：“先不说模特，这衣服要是穿不出来会不会被当国家保护动物给收到动物园”

　　@Ausprecio：“震惊！昔日奥运冠军国家英雄竟沦落到做模特为生！”

　　@AlphaCurry：“明明上海人穿出了东北范儿”

　　@芮老：“大棉袄嘿二棉裤，里头是羊皮外面裹着布！”

　　@asd______：“啊哈哈哈哈哈红高粱模特队的既视感”

　　猜图环节

　　昨天的答案是：加里佩顿，你猜对了嘛！来看看今天的？

官方网站-河北华夏幸福主场迎战天津

Sun, 10 May 2026 19:30:59 +0800

　　■葡萄牙外援鲁本回国治疗，提前告别本赛季。本报记者张海强摄制图/傅恩

　　鲁本受伤回国华夏闪电换帅

　　□本报记者魏若涛

　　石家庄永昌

　　鲁本回国疗伤两将入选国奥

　　石家庄永昌昨天一喜一忧，喜的是队中两位小将王鹏和糜昊伦双双入选了新一届国奥名单，如果表现出色，他们极有可能随队征战明年1月亚青赛决赛阶段比赛。忧的是，永昌中场发动机、葡萄牙外援鲁本因伤将回国治疗，估计将缺阵数月，这意味着他将提前告别本赛季。

　　上轮永昌主场2比2战平北京国安一战，鲁本表现出色，在中场穿针引线并满场飞奔，但在第58分钟时，鲁本在无拼抢的状态下突然倒地，随及被古德约翰森替下。鲁本随后赴医院检查后确认是半月板损伤，必须接受手术治疗。记者昨晚从永昌俱乐部获悉，鲁本将于明天赶赴北京首都机场，从那里搭班机飞回葡萄牙，他已经联系了一位葡萄牙运动伤方面的专家，将接受手术治疗。据了解，鲁本此次治伤到恢复，估计需要5到6个月的时间，这意味着他将提前告别本赛季中超联赛。鲁本的受伤，对于永昌目前的人员短缺困境，无疑是雪上加霜，鲁本作为乔罗受伤后的“替身”转会而来，如今鲁本也因伤缺阵，永昌的排名布阵更加捉襟见肘。鲁本的回国，使永昌不得不用赵荣亨、古德约翰森、隆东和穆伦加4名外援应对剩下的中超联赛。

　　本周六，永昌将客战老对手重庆力帆，两支升班马难免一场恶战，永昌主帅亚森极有可能用古德约翰森来顶替鲁本，出任前腰的位置。

　　不过，中国足协昨天公布的新一期国奥26人名单，还是让永昌有了些安慰。王鹏、糜昊伦两位小将，双双入选，本周六客战力帆后，他们将在下周二赶赴河南洛阳报到，9月4日，国奥将与巴林国奥进行一场热身赛，河北球迷期待“永昌二少”届时能出场亮相。

　　河北华夏幸福

　　安蒂奇“下课” 李铁“上岗”

　　志在冲超的河北华夏幸福，昨天又有“大动作”，华夏幸福俱乐部昨天宣布：安蒂奇不再担任球队主帅，即日起中方教练组组长李铁将担任球队主教练。李铁接任安蒂奇，表达了俱乐部高层对球队目前战绩的不满，李铁上任后的任务很明确也很艰巨：率队全力冲超。

　　目前，华夏幸福在中甲联赛成绩为10胜5平6负，积21分排名第6，已远离了“冲超集团”，这令俱乐部高层非常不满。而在上轮中甲，华夏幸福客场挑战冲超竞争对手之一大连阿尔滨，结果0比1落败，这成了安蒂奇“下课”的导火索。其实，早在华夏幸福挑战阿尔滨前，安蒂奇就陷入了传闻中，有媒体称，法甲劲旅马赛队相中了名帅安蒂奇，准备邀其加盟，文中更透露这是安蒂奇“毛遂自荐”的结果，现在，传闻成为了现实。

　　作为前著名国脚，李铁退役后曾在广州恒大辅佐名帅里皮，“偷师”到了不少执教精华。本赛季中，李铁闪电加盟华夏幸福一度引起轩然大波，他虽是中方教练组组长，却一直被当作是安蒂奇的“备胎”，这次李铁挺身而出，不仅是施展执教才华的时机，他在国内足坛广泛的人脉，对华夏幸福来说也是一笔财富。

开云（中国）Kaiyun-洛杉矶湖人今晚调整名单里程碑夜埃因霍温临场应变，转会期休斯敦火箭备战NBA总决赛都惊呆了

Sun, 10 May 2026 19:30:29 +0800

球队在关键时刻启用替补，既是对轮换深度的检验，也是对年轻球员心理承受力的考察。场边教练组的微妙交流、替补席上球员们的情绪波动，以及现场解说员一连串带感的镜头切换，共同把一场常规的出场名单转变成热议的话题。湖人管理层此举并非临时起意。新赛季以来，球队在攻防转换、阵地战组织和轮换节奏上都进行过系统化调整，而这次名单变化正好成为阶段性实验的窗口。

对于球队老将而言，里程碑夜偶尔代表的是荣誉延续；对于候补球员而言，则是证明自己的绝佳机会。球迷们在社交平台上热议的，不只是谁上场谁替补，而是湖人是否找到了一条既能兼顾即战力又能培养未来核心的平衡之路。体育媒体的快评把焦点拉到心理层面：关键比赛中过度依赖明星球员可能短期有效，但长期看会削弱球队整体抗风险能力。

相反，合理轮换与人才梯队建设能在赛季漫长征程中保持竞争力。今晚的名单调整也让赞助商、转播方与球迷社区看到了湖人对未来负责任的姿态。与此这样的里程碑夜还能带来商业价值的二次放大：比赛数据配合幕后故事，能转化为更高的观众粘性和社交讨论度。这一切让人不禁期待，接下来的比赛中，湖人会不会把今晚的短暂试验发展为长期策略，让球队在季后赛到来之前打出更稳健的节奏。

埃因霍温的比赛经常被称为教科书式的临场应变案例：教练凭借对对手节奏的细致观察，及时调整进攻侧重与防守站位，让球队在局势逆转时迅速找到破解之道。这种快速响应能力，不仅依赖于战术板上的笔记，更仰赖球员之间的默契和替补席上能随时上岗的多面手。类似的逻辑也在休斯敦火箭的转会期操作中体现出来。

火箭在转会市场上的动作常常带有前瞻性，他们不仅关注当季战绩，还在为可能的总决赛走向做准备。若把转会期比作一场漫长的棋局，火箭的目标显然是把现有资源与潜在引援的风险收益进行动态平衡：引进短期内能即插即用的球员，同时不放弃年轻天赋和未来空间。这样的策略一旦公开，既让联盟对手侧目，也让球迷为之兴奋。

更有意思的是，球队高层在做出决定时也会借鉴足球俱乐部的运营理念：数据分析、球员适配性评估以及心理适应性的考量，都被纳入决策框架。跨项比较带来的另一个启示是媒体与公众的预期管理：无论是埃因霍温临场变阵，还是火箭在转会窗的动作，都需要把“故事”讲好——让球迷理解为什么要这样做，这样才能在变革期获得更广泛的支持。

最终，体育竞技的魅力在于不确定性带来的惊喜与争议。当三支看似不相关的队伍在不同赛场上做出聪明选择时，它们共同证明了一个真理：灵活应变与长远眼光，往往比一时的豪赌更能铸就持续的成功。今晚的湖人名单、埃因霍温的临场智慧与火箭的转会筹谋，拼成了一幅现代体育管理的生动画卷，值得每一位热爱比赛的人反复品味和讨论。

开云登录入口-马刺vs雄鹿回放

Sun, 10 May 2026 19:29:59 +0800

　　1997年NBA选秀大会，马刺以首轮第1顺位选中了来自美属维尔京群岛等内线男孩，而他们无法想象的是这个男孩竟成了队史第一人。

　　在姐夫和父亲的教导下，邓肯从十四岁开始接触篮球，由于天生的身体优势，加上少时游泳锻炼出身体的柔韧性和稳定的心理素质，令他的篮球技术迅速成长，这也促使了许多名校都愿意为他提供奖学金，但邓肯最终选择了维克森林大学。

　　在大学二年级时，邓肯在对阵华莱士大学的比赛中，轻松拿下25分，这使得Logo先生杰里·韦斯特当时便已认定他即是1995年的NBA状元秀，但由于邓肯曾向患有绝症的母亲许下读完大学的承若，因而直到其大学毕业，他才参加选秀。

　　新秀赛季邓肯打满了82场比赛，场均得到惊人的21.1分、11.9个篮板、2.7次助攻、2.5次盖帽的全面数据，一举将马刺变成了季后赛球队，邓肯也毫无悬念地当选了NBA年度最佳新人奖，并入选最佳阵容一阵、最佳防守阵容二阵和全明星赛，在其职业生涯第一场季后赛比赛中邓肯便砍下32分10个篮板，帮助马刺赢下太阳。而后在同爵士队的西部半决赛第二场中，邓肯的受伤成为了整个系列赛的转折点，马刺也输掉了系列赛。

　　1998～99赛季，邓肯和他的马刺队依旧势不可挡，更是在季后赛中过关斩将直接杀入总决赛，在其职业生涯的第一场总决赛中，邓肯便轻松砍下33分16个篮板，为整个系列赛奠定了基调，马刺也以4：1的大比分战胜了缺少了尤因的纽约尼克斯队，获得队史第一座总冠军奖杯，邓肯以27.4分、14个篮板和2.2次盖帽荣膺总决赛MVP，23岁61天的邓肯成为继魔术师约翰逊之后最年轻的总决赛MVP。大卫·罗宾逊也因此尝到了过去10年从未尝到的冠军滋味，这也是两大马刺状元的传承。之后三个赛季，邓肯分别倒在了膝盖伤病和湖人王朝的脚下。直到2002～03赛季，马刺卷土重来，邓肯在总决赛中，场均轰下24.2分17个篮板5.33次封盖5.3次助攻，轻松获得职业生涯第2座总决赛MVP奖杯，第6战更是疯狂轰下变态的21分20个篮板10次助攻8次盖帽，险些成为总决赛历史上第一位完成四双的人。而时隔一个赛季，邓肯以场均20.6分14.1个篮板2.1次盖帽的数据再次斩获FMVP，这也是他的第三个总决赛MVP。

　　2006～07赛季当年轻气盛的勒布朗·詹姆斯带领他的骑士横扫东部后便信心满满，而老辣的马刺则给詹姆斯和骑士好好的上了一课，4:0干净利落，毫无悬念。邓肯也在夺冠后说出了那句被后来调戏无数遍的话“未来是你的。”

　　2010～11赛季，由于邓肯和吉诺比利在常规赛收官阶段接连遭伤病，导致马刺在季后赛首轮以2：4不敌西部排名第八的灰熊队，惨遭“黑八”。

　　2012～13赛季，邓肯再次入选全明星阵容，而此时，他已经37岁了。而在总决赛中，原本以为能在6场内结束战斗夺得总冠军，却不料被阿伦的惊世三分和被激发出血性的詹姆斯击败，遗憾错失总冠军。不过在随后的一个赛季，邓肯复仇成功，在总决赛中劈落热火，再次获得NBA总冠军，不过FMVP已是边上那个梳着辫子叫做科怀·莱昂纳德的年轻人，而邓肯呢？人们总说他不老传奇，其实他真的老了。

　　2015年4月8日，马刺客场挑战雷霆。蒂姆·邓肯、托尼·帕克和马努·吉诺比利再次同时出战，这是他们并肩作战的第730场比赛，而他们超越的则是传奇的拉里·伯德、凯文·麦克海尔、罗伯特·帕里什，一举成为NBA历史上同时出场次数最多的三人组。

　　2016年4月6日，这一天对于邓肯来说绝非寻常，马刺在客场以88：86击败了爵士，邓肯迎来了其职业生涯的第1000场常规赛胜利，成为了NBA历史上第一个在同一支球队取得千胜的球员，而他也是最快完成这一壮举的球员。

　　2016年7月11日，蒂姆·邓肯正式宣布退役，结束了自己的NBA生涯。在19年的NBA生涯中，邓肯在场均34分钟的时间里交出了19分10.1篮板以及2.3助攻的数据。

　　一代传奇终谢幕，与乔丹，科比那般万人瞩目的退役方式有所不同的是，邓肯选择了与其性格极为契合的方式谢幕，似乎低调这个词就是他的代名词。不是科比辉煌的最后一战，而是他用自己的方式结束了他的职业生涯，两大球星，同季退役，不同的生涯轨迹，折射出不同的处世态度，不管如何，他们都值得我们尊敬。

　　退役发布会上，只有波波维奇单独现身，正如了解邓肯的人说：“如果他退役了，他会彻底消失在人们的视线中。”这场退役发布会，那个21号新秀自始至终也没有出现。

开云（中国）Kaiyun-克罗地亚vs瑞士预测

Sun, 10 May 2026 19:29:29 +0800

　　导读

　　年轻时花费1小时学到的知识，可以用60年；而到了55岁花费1小时学到的知识，只能用25年。看似微不足道的1小时，年轻人真的浪费不起。

　　1 从进入公司的第一天起，就全力以赴

　　把宝贵的时间运用于战斗的第一个关键点，是尽可能把自己的时间变长。所以从进入公司的第一天起就应该全力以赴。

　　认真地腾出提高能力的时间并坚持下去，二十年、三十年后能力会体现出巨大的不同，将你引向有利的一边。当然，还有很多像我一样没有抱着很大动力进入公司的人，这样的人甚至更多。

　　应该有很多人从事了和所学专业不相干的工作，也有人从事了和期待完全相反的职业，还有人从事了不适合自己的工作。就像我本是想“打造”故事，而不是去“打造”锅一样。

　　而对于像我一样的人，我最想告诉你们的，是无论如何，尽早投身到你现在所做的事情中去。就算你的专业是希腊哲学，结果却从事了卖搪瓷锅这样的工作。当你全身心投入到工作中时，你可能会意外发现自己的能力，而那些普通刻板的工作也好像忽然有了光彩一样。

　　2 即使对工作不满意，也要全情投入

　　或许，你会觉得这些都是老生常谈，如果我年轻的时候听到这些话也一定不会当真吧。只是抱着或许其他的地方更适合自己的想法而工作，或认为除了这里自己无处可去，这两种心态所带来的境界是完全不同的。因为我经历过，所以敢说这样的话。

　　当然，是否能给你一份只要用心做了就觉得有趣的工作，这还得看雇用你的公司。就算进了一家没有这种想法的公司，那你也只能百分之百地投入。如果没有积极地在公司找到自己感兴趣的东西，那么无论何时你都品尝不到工作的乐趣。

　　3 尽最大努力，才能挖掘出意想不到的能力

　　公司具有两面性，很难让你在自己喜欢的部门工作，却很擅长在众多人员中挑选出有能力的人，这样的事情也普遍存在。人都拥有一些自己想象不到的能力，任何工作也都有意想不到的乐趣。年轻人或许还不相信，然而真理就在那里。

　　例如，我们并不知道自己平时所乘汽车的真正性能。0～400米加速需要几秒，有多少马力，车重是多少，等等。我们买车时会参考一些数据，但大部分人从来没有将刹车踩到底，也没有在一条长长的路上一直踩油门开下去。我们从来没有把汽车的性能全都发挥出来，平时也就用到60% 左右。明明就是看中了车子的各种潜在优势才购买的，却从来不试着使用。

　　我并非驾驶能手，当被带到环形赛道上时才第一次明白自己汽车的极限。踩着油门持续直行，到转弯时猛踩刹车。那时我才知道原来自己的车能跑出这样的速度，也可以那样突然地减速。

　　工作也是如此。

　　我一直认为自己有些内向，不适合做经理，但在跨越了一堵墙后我喜欢上了经理这一职位。之后，我发现了工作中很多有趣的地方。比如，以前我一直觉得零售业没有现代感，也没有革新性，而现在，我感觉与顾客最近距离交易的零售业有着源源不断的乐趣。

　　当认定除了认真做事以外无路可走时，自己的潜能才会显现出来，才能看到工作的真正乐趣。

　　4 梦想与工作相冲突，要放弃吗？

　　接下来是第二个关键点。有些话我想告诉那些还没有放弃梦想，认为或许有其他适合自己的路的人。

　　进入公司的时候是不是应该断了成为作家、小说家的念头呢？虽然是有些不切实际的梦想，但把自己的梦想、自己感觉最拿手的事在二十来岁的时候就早早地放弃，这真的好吗？

　　不只是我，很多年轻人在孩童时代或是学生时代都有自己的梦想。如果是像成为棒球选手那样的体育类梦想，那么到了一定年龄也比较容易放弃。但如果是创新性的梦想，比如成为漫画家、作曲家、剧作家等，和成为作家一样，可以边工作边追梦的话，也不可能一进公司就放弃。

　　5 人生很长，有梦不必急于一时

　　现在我觉得，至少该把梦想封存几年，然后全心全意努力工作。这样做的原因不仅是可能会输给公司内的竞争对手。创新能力的花期有人早，有人晚；工作的时候如果还没有在梦想的领域做出点成绩来，那么最好放弃早成名的想法。

　　若是大器晚成的人，那么有几年的空白期也算不上什么大问题。从长远来看，全力以赴过好当下的生活远比半吊子继续创新事业要更有利于创造力的培养。

　　比如硬汉派小说家雷蒙·桑顿·钱德勒，他在51岁时才创作出菲力普·马罗这个人物。钱德勒年轻时写过诗歌，也做过各种职业，在成为作家前不久他还当上了一家石油公司的副董事，但后来因饮酒和习惯性缺勤等丢了工作。那时他读了一份廉价粗糙的杂志，心想这种程度的话自己也能写，于是在44岁时开始学习写小说，到51岁时发表了名作《大眠》。

　　没有必要放弃梦想。人生很长，何必着急。

　　全身心投入到工作中，你会发现全新的自己。

　　当你坚持走下去时，新的梦想也会在这个过程中孕育而生。如果到那时你还是放不下最初的梦想，那么当你在公司地位稳定的时候，可以揭开梦想的幕布，把每天可以利用的自由时间用到实现梦想上。那样的时间或许也就是上班前自己独有的安静的一小时或一个半小时，你只要把那一点点时间坚持下去就好，无论十年还是十五年。

　　6 工作就是要以CEO为最终目标

　　我想很多刚进公司的年轻人就像我一样，心里并没有要成为CEO的目标，但如果你凝视下那被稿纸裹住的“职场人生”游戏终点的真面目，你会发现终点还是CEO。

　　成为部门经理也不能说走到了终点，只有瞄准CEO的位子去努力才能到达终点。就像赛跑一样，没有人会从一开始就为了拿二等奖而奔跑。瞄准CEO，并不是为了金钱和名誉。当然，我并不是说金钱和名誉没有意义，而是说它们并非根本；而且就算不刻意，成功后它们也自然会投入你的怀抱。

　　正如我前面所说，一场游戏要赢才有趣，但长久以来我都没有正视这一点。不输给同事、对公司的贡献比所有人都大，这就等同于要获得“职场人生”这场漫长游戏的胜利，其终点在CEO一职上。也就是说，若要玩得开心，必然要以CEO为目标；所以才应该发挥自己的所有潜能，努力工作成为CEO。而在此过程中培养起来的钻研精神、抗压能力和观察力都将丰富你的人生。

　　7 努力，越早开始越好

　　希望大家能运用好宝贵的时间。在这方面我是失败了。

　　年轻人的1小时和我这个过了50岁的人的1小时的价值是不同的。20岁时花1小时明白的东西可以用60年，55岁时花1小时明白的东西只能用25年。20岁开始利用100 万元的3%，在60年后可变为589万元；55岁开始做同样的事，到80岁也只有209 万元。

　　总之，取得“职场人生”这场漫长游戏胜利至关重要的一点，就是尽早开始努力并且认真坚持下去。

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官方网站-广厦篮球队新闻

Sun, 10 May 2026 19:28:59 +0800

　　? 定期推送武清本土文化，同城活动，吃喝玩乐，资讯八卦，商家优惠等诸多优质内容，武清最接地气、重服务的本地微信平台！关注我们妥妥没错！8w+纯武清人的共同选择

最近小编被雄安新区，不论是公众号还是朋友圈都刷屏了，雄安新区，我总结一个字：牛，确实牛啊，首都的副中心，你说牛不牛？但是我们虽然不是雄安市民，但是我们离的很近，现在雄安的房产市场全部停止，剩下的你该怎么做 ?你懂得！！下面我还是重点介绍下我们大武清！！

　　中文名：武清

　　英文名：wulidofus（武利豆富丝）

　　曾用名：古为泉州，别称雍阳

　　面积：1574平方公里

　　语言：普通话+武清话+天津话

　　武清在哪里

　　武清地处京津之间，是京滨综合发展主轴的重要节点，城区距北京市区71公里，距首都机场90公里，距天津市区13公里，距天津港71公里

　　武清离雄安新区有多近？

　　对武清的印象是？

　　对武清的印象是？相信不用小编的提醒，你第一个想到的就是

　　佛罗伦萨小镇

　　拥有奢侈品、国际名品、运动和户外以及休闲四大特色购物主题体验区，京津小镇目前拥有近200家意大利顶级奢侈品牌和国际国内优质时装品牌，提供给消费者多层次的品牌选择。

　　大光明中心

　　荔隆广场

武清一体化商业广场，沃尔玛位于荔隆广场三楼。

　　亚平宁广场

项目建筑面积8.2万平方米，地上4层，地下1层，靠近武清站的生活体。

　　水城商业广场

水城商业广场位于NBA水城中心，世界上第一座集餐饮、娱乐、健身、购物等多种功能于一身的“NBA中心”落户武清。“NBA中心”预计2016年建成，占地12000平方米，通过原汁原味的NBA篮球体验活动、训练和健身中心、儿童娱乐、互动游戏、购物、餐饮及娱乐等多种多样的方式为球迷提供一个享受和体验NBA的绝佳机会。

　　大黄堡湿地

　　大黄堡湿地是京津两大都市间面积较大、纯自然的芦苇湿地和东亚———澳大利亚候鸟迁徙途中的一根重要链条，堪称当今世界湿地中的瑰宝

　　凯旋王国

　　天津凯旋王国主题乐园由广东玉圭园集团斥资30亿打造，位于京津商圈的黄金中心位置，规模超大、设备功能超强、服务水平超高，集主题、文化、娱乐、休闲于一体的旅游综合基地。

　　北运河休闲旅游驿站

　　这里的房车露营区占地70亩，有10辆极具特色的欧式房车和两个由不同类型的房车合围而成的房车组团，有野餐区和休闲垂钓区，还有自行车骑行、电瓶车观光项目以及大型仿古画舫船、脚踏船等水上游乐设施。

　　南湖绿博园

　　第三届中国绿化博览会位于武清区下朱庄街南湖风景区，总面积380公顷，园内面积345公顷，其中南湖湖区水面约140公顷，绿化和水系面积占园区总面积的80%以上

　　津溪桃园

　　以桃种植为生态背景，集标准化生产、保鲜加工、休闲农业、采摘体验、养生休闲、节庆会展、娱乐服务和展示购物等多项功能于一体。津溪桃园规划占地面积1.5万亩，分为接待服务区、创意农业区、桃园体验区以及商业综合体区等4个功能区。

　　京滨玫瑰庄园

　　京滨玫瑰庄园总占地面积1535亩，庄园内主要由入口景观区、玫瑰花海区、薰衣草区、汽车影院、农耕文化体验区、中以农业示范基地、儿童娱乐、萌宠乐园、老火车文化体验等板块组成。

　　武清的名特产

武清有名的东西特多，说出来都是“鼎鼎有名”！

　　人才辈出

自古到今，武清可谓是人杰地灵，人才辈出。

高贵友

狗不理包子创始人

　　谢家麟

中国粒子加速器事业的开拓者和奠基人之一

　　师胜杰

著名相声演员

　　杨立新

北京人民艺术剧院国家一级演员

　　郎平

著名排球中国女排、广州恒大女排主帅

　　武清学校

　　杨村一中

　　杨村一中是一所全日制寄宿式重点高级中学，学校先后获得“全国群众体育活动先进集体”、“全国绿色学校”、“天津市文明学校标兵”、“天津市教育系统先进集体”、天津市“全面贯彻教育方针，大面积提高教育质量先进校”、天津市“三A学校”等荣誉称号。

　　英华中学

　　天津英华国际学校位于天津市武清区雍阳西道，占地162亩，建筑面积9万平方米，是一所集小学、初中、普通高中、国际高中和留学预科为一体的全日寄宿制民办学校,由天津武清开发区按照超天津市一流示范校标准投资2.2亿元人民币兴建，由武清区教育局和有13年成功办学经验的广东华美教育投资集团共同管理，2003年8月开始招生。办学五年来，英华学校在坚持“前三年做大，后五年作强，最后发展成为中国国际化名校”发展战略，现已发展成为在校生超过2000人，在京津乃至环渤海地区具有一定知名度和影响力的国际化民办学校。

　　黑利伯瑞国际学校（武清）

　　黑利伯瑞国际学校（武清）隶属于澳大利亚黑利伯瑞学校。位于天津市武清区，紧邻京津高速，交通便利。学校以满足学生对西方多样化教育的需求为办学宗旨，是一所优质的全日制国际寄宿学校。

　　北大公学（武清）

　　北大公学，引入北京大学一流教育教学资源，预计总投入6亿元，包含国际双语幼儿园、集双轨制小学(国内与国际融合课程)、国际初、高中为一体的现代化寄宿制学校，力争打造国内一流的高端教育品牌。预计于2017年正式进入招生开学阶段。

　　武清要“腾飞”

　　京津塘高速、京津高速、京沪高速、津保高速、津蓟高速和正在建设的112高速等6条高速公路在区内通过，并设有12个高速出口。开发区周边10分钟车程内有4个高速公路出口，并有103， 104两条国家级主干路在开发区内穿过。京津城际快速铁路在武清设有京津之间唯一的经停站，距开发区仅3公里，去北京市区19分钟车程，去天津市区10分钟车程。交通便捷。

　　武清将建第二个城际站

　　国家发改委官网发布的规划图中：“武清北”是环北京城际铁路廊坊至平谷段”的站点，图中显示武清北站的位置位于高村附近。

根据批复，规划范围为北京市、天津市和河北省。目标以“京津、京保石、京唐秦”三大通道为主轴。到2020年，基本实现京津石中心城区与周边城镇0.5-1小时通勤圈，京津保0.5-1小时交通圈。

将会打造铁路、公路、航空、城市交通于一体的综合交通枢纽，新建或改扩建综合客运枢纽，不同交通方式之间的换乘时间原则上不超过10分钟。

　　武清家门口要有地铁了

　　从市规划局获悉，为进一步缓解城市交通压力，满足群众出行需要。地铁4号线北辰段南起勤俭桥，北至双街镇小街村，全线长约16公里，主要沿京津路辐射，北辰区境内共设12个站点已基本确定，拟于2017年启动建设。

4号线北辰段12个站点分别如下

▽▽▽

最北站点定在北辰小街，

与武清就一河之隔，

真真切切的修到武清家门口啦！

而武清其他地方的市民可以乘坐

607、611、568、565到达小街站

地铁四号线开通将会大大方便武清人的出行！

▽▽▽

　　武清-通州将建直达公路

　　据悉，通州区拟建的“觅西路”（京津公路——市界）道设计方案批复。途中链接京津高速、武宁路、梅丰路、崔廊公路、崔杨公路等主要交通要道。

　　交通更多可能，出行更便捷

武清区目前正在积极规划

BRT速公交系统

计划分三步走实现京津冀地区

两小时公交快速通达

天津市正在编制的市郊铁路规划包含武清！也许未来磁悬浮或有轨电车等先于地铁到来武清！

　　北运河年内将大变身

　　武清区今年重点进行大运河武清段综合提升改造工程，已全面开工，按照A级景区标准配套游客服务中心和休憩、娱乐、卫生等旅游设施。

　　届时大运河武清段将再次升级，开启京津冀“通武廊”三地联合开展大运河保护开发的序幕，为全面促进大运河早日通航创造条件。

　　体育赛事多样

　　武清的天津国际马拉松赛知名度和影响力日益提升，环中国国际公路自行车赛、全国水上马拉松冠军赛、国际搏击对抗赛和香港—北京拉力赛等体育赛事精彩纷呈，带动形成了内容丰富、形式多样、四季不断的全民健身新格局。

　　武清体育馆已完成！正在招商！今年举办部分全运会比赛

　　2017年9月，天津将举行，第十三届全运会，赛期为13天。武清将承办全运会乒乓球比赛。马拉松游泳比赛等四大赛事，大家可以看到武清体育馆快已经完工啦！今年就可以在这里还可以到张继科！

　　教育配置大幅度提升

2017年武清新建几十个中小幼学校

翠景中学、小学新建项目

已完成施工招标程序

小世界东侧小学新建项目已完成设计

青少年宫改造项目已完成加固设计

（图片来源于武清通）

　　同时今年将新建扩建幼儿园26所、新增建筑面积2.8万平方米。保利二期小学、八街还迁小区幼儿园、海棠湾幼儿园等工程建设相关工作也在按计划顺利推进。

　　武清第一个综合性大学城

　　天狮再一次让世界震惊！天狮国际大学城，占地8000亩，总投资170多亿。预计2017年完工，桥梁30多个，堪比剑桥。70多个专业，七个商学院与世界前100名的大学合作！

　　天狮国际大学城规划占地面积达3.2平方公里，建筑面积达210多万平方米，学生将达到3万多人，预计设立中西医学院、环境工程学院、生物工程学院、工商管理学院等20个学院及其相关的120个专业。

　　武清的经济发展

　　武清开发区将建中欧产业园

　　武清区开发区四期兴建中欧产业园区，规划面积9.5平方公里，其中一期5平方公里，二期4.5平方公里。该园区将以生物医药、先进制造业、新材料为主导产业，建成具有绿色生态特点的欧盟产业聚集发展基地。产业园全部建成后，将引进欧盟项目100个以上。

　　创业总部基地

　　占地1.26平方公里，主要发展文化创意、动漫游戏、服务外包、金融、研发孵化和总部楼宇等现代服务业。提升武清开发区功能环境，促进武清开发区的产业结构调整升级。

　　京津高村科技创新园

　　自贸区武清园

　　位于天津港东疆港片区，占地335亩，物流区产业定位为“两个平台，一个基地”，重点打造跨境电商物流平台、贵金属期货交割平台、高端商品国际物流基地等，楼宇区重点发展金融租赁、离岸结算、商业保理、文化创意、科技互联网、健康体验、期货保税交割等产业。

　　武清商务区

　　武清商务区是武清区的生态先行示范区，在借鉴中新天津生态城模式的基础上，指标体系、生态规划、绿色技术等均达到国际一流水平。

　　天津京滨工业园

　　天津京滨工业园，国家自主创新示范区、高新技术产业园区。位于天津市武清区，形成以阿里巴巴、京东商城、聚美优品等知名电商企业为引领的电子商务高端聚集区。

　　汽车产业园

　　园区着力打造“天津市机器人产业园”，规划1平方公里工业用地集中发展机器人产业，截至目前，已引进清华大学、北京大学、北京航空航天大学、天津大学、中科院自动化研究所等多家院校及科研院所近20个“863”机器人科技成果转化项目。

　　电子商务产业园

最后说下大家关心的问题，武清的房价

　　武清房价

2017年开年武清连熔3宗地，土地热度不减

编号津武（挂）2016-067号

津武（挂）2016-071号

津武（挂）2016-070号

三宗地起始楼面价均约在8000元/㎡

都设50%最高溢价

单价上限都在12000元/㎡

最终都被熔断了~

武清3月份二手房均价为8965元/㎡

虽然整体房价不是很贵

但同比上月涨幅很大

未来武清的房价不可估量

武清的发展简直开挂了！

武清区二手房最新价格表

檀郡

21663 元/㎡

城投熙和园

21547 元/㎡

英伦假日

20467 元/㎡

北岸尚城

19499 元/㎡

武清金都花园

19022 元/㎡

武清五一阳光

18980 元/㎡

保利上河雅苑

18919 元/㎡

保利海棠湾

18533 元/㎡

武清经纬城市绿洲

18465 元/㎡

和平里小区

18374 元/㎡

雍馨花园

18187 元/㎡

慧翔龙苑

17817 元/㎡

武清福苑小区

17603 元/㎡

广厦西里

17487 元/㎡

亨通花园

17477 元/㎡

华庭豪苑

17323 元/㎡

博盛园

17321 元/㎡

天娇里

16166 元/㎡

花溪畔

16146 元/㎡

翠亨花园

16021 元/㎡

雅静园

15734 元/㎡

武清的未来不可估量

作为武清人

我相当骄傲

　　武清

　　不知不觉

　　我已经离不开你

　　2017，武清更值得期待！

　　你准备好了吗？？

开云登录入口-维拉对阿森纳

Fri, 08 May 2026 06:15:23 +0800

　　在巴西与哥伦比亚的1/4决赛中，内马尔被哥伦比亚后卫苏尼加从背后用膝盖撞伤离场，被诊断为第三节椎骨破裂性损伤，提前告别了世界杯。球场上，运动员的伤病各种各样。由于运动激烈，身体接触多，球员浑身上下从头到脚几乎都会出现伤病，除了内马尔今天的腰伤，我们不防对足球运动员出现伤病的位置一一举例。

头、颅骨

　　这个部位的伤在足球场并不常见，但一旦受伤一般就没有轻的。最著名的颅骨受伤要数切尔西门将切赫在06年的那次颅骨凹陷性骨折。当时切尔西与雷丁队的比赛中，切赫的头遭到了对方球员亨特的膝盖撞击，当场昏迷。这次撞击甚至让切赫险些丧命。切赫从那场伤病中恢复后，至今在比赛中都佩戴着保护头盔。

眉骨

　　眉别看位置靠上，可是这个脆弱的部位还是让不少球员伤在了这里。最著名的是斯塔姆。2000年的欧洲杯，荷兰铁闸因撞破了眉骨而不得不现场缝针，当时荷兰的队医在场边为斯塔姆治疗，而坚强的斯塔姆在接受缝针的同时一直在关注着场上的局势，面容淡定。这个镜头给人留下了深刻的印象。

眼睛

　　足球运动员的眼睛也会受伤？确实，在足球运动中，眼睛受伤非常少见，但是还是有人不幸被弄伤眼睛。2006年的中超联赛，沈阳金德外援班古拉在头球时被青岛队队员踢中了眼睛，班古拉当场捂着自己的眼睛痛苦的打滚。经诊断，班古拉的伤势为左眼眼球破裂。摄像机甚至拍到了眼睛被踢爆时液体喷溅出来的瞬间。

鼻梁

　　比赛中，队员在争抢头球中，经常出现头碰头的情况。这非常容易导致脆弱的鼻梁骨出现问题。球场上鼻梁被撞断的例子太多了。中国球员李玮锋在2002年第一次鼻梁骨骨折，生涯至今，他的鼻梁骨曾多次被撞断。虽然都接受了鼻梁骨矫正手术，但是仔细观察还是会发现，李玮锋的鼻梁骨至今仍然是歪的。此外国际赛场，因扎吉、巴拉克、基耶利尼等著名球星都曾被撞断鼻梁骨，这也让他们在随后的比赛中佩戴面具出战，“面具侠”成为了球场上的另一道风景。

牙齿

　　有的球员被撞断鼻梁，有的球员则真的被撞得趴在地上找牙。2011-12赛季欧冠，皇马对阵黑马阿波尔的比赛第60分钟，C罗高速带球到禁区，阿波尔后卫若热在匆忙防守中与自己的队友肩膀处相撞，当场从嘴里飞出了几颗牙齿！痛苦的他甚至还伸手把口中一颗松动的牙齿拔出来扔了，那次撞击，让他失去了三颗牙。

颈椎

　　这个部位的受伤听起来就让人胆寒。但是足球场上，仍然有球员不幸伤到这里。最著名的，就是1982年世界杯德法大战，法国球员巴蒂斯通被出击的西德门将舒马赫双拳击中头部，当场昏迷。巴蒂斯通因那场事故被撞断两颗牙齿，下颌骨下陷，颈椎受伤。另一个例子是2013-14赛季英超首轮，阿森纳1-3不敌维拉，那场比赛中，阿森纳后卫萨尼亚在争顶时候腿被对手撞击而失去平衡，他的身体在空中先是侧转180度，随后又横着垂直转了360度后重重摔在地下！痛苦的萨尼亚正是伤到了颈椎，险些“断脖”。

肩膀

　　球员在失去平衡后侧方落地，或者侧方遭到撞击，都有可能导致自己的肩膀关节脱臼，甚至是锁骨骨折。2009年意大利贝卢斯科尼杯，布冯的肩膀被内斯塔撞成重伤，休战了近半个赛季。也有不少球员在场上出现了肩膀脱臼，但是经过队医的治疗，可以将脱臼的关节复位，球员可以坚持继续参加比赛。

肘部

　　2012年欧冠，巴萨2-0击败本菲卡，但队长普约尔却在争顶时失去平衡，他的身体重重压在自己的手臂上，导致左手肘关节处严重变形，这一幕让人看了十分揪心，普约尔的这次伤病，是肘关节脱臼。同样的，在本赛季中超赛场，天津泰达队员李本舰在同广州富力的比赛中手肘撑地严重变形，场面惨烈。

肋骨

　　在人体中，肋骨要保护身体内部的脏器器官，而肋骨本身也较其他骨头更容易折断。李玮锋就是因为肋骨骨折，缺席了04年亚洲杯的决赛。在中国同伊朗的半决赛上，李玮锋与对手争抢中肋骨不完全性骨折，尽管他仍然坚持打完了那场比赛，但由于这次伤病，他还是没能参加决赛，中国队也最终输给了日本队去居亚军。

前列腺

　　除了偶尔被球闷到，这个部位一般不会有太严重的伤病，不过中国球员谭望嵩还是让全世界涨了见识。2008年北京奥运会，中国国奥队面对比利时，比赛最后阶段，谭望嵩对波科诺利下了黑脚，直接踹向了波科诺利的裆部，后者痛苦倒地不起，这个镜头在事后很多年还会被提起，成为了球场暴力行为的典例。

腹股沟

　　腹股沟拉伤是足球运动员的职业病，对足球运动员来说非常常见。最著名的腹股沟伤病的例子要数卡卡，他的腹股沟伤势已经发展到慢性阶段，甚至被曝几乎是终身难愈，卡卡也正是因为这个伤病，职业生涯走起下坡路。为了让自己的腹股沟伤病不再发作，卡卡每次训练和比赛后，都要增加恢复性训练。对于足球运动员来说，腹股沟的伤病非常麻烦，他会影响到大腿、腹部、臀部等多个部位的肌肉。

大腿

　　大腿出现的伤病一般都是肌肉的问题。上届世界杯，内马尔的右侧大腿肌肉一度疼痛肿胀，同哥伦比亚的赛前甚至有人称内马尔将因伤无缘这场比赛。可谁知道坚持踢了这场比赛的内马尔却出现了比大腿肌肉伤病更严重的伤，让他因此退出了世界杯的比赛。另一个例子是梅西。梅西因为左大腿肌肉撕裂，让自己2013年的比赛提前报废。

十字韧带、半月板

　　足球场上，膝盖这个部位的伤病太常见，这个部位受伤，留给球员的就剩下超长时间的恢复期。著名球星罗纳尔多的膝盖重伤过一次又一次，而欧文、罗本、哈格里夫斯等球员的职业生涯也都饱受膝盖伤病的困扰。一旦十字韧带或是半月板受伤后，球员往往需要通过手术才能痊愈，而若采用保守疗法，球员一是会非常痛苦，二是可能加重伤情，影响自己的职业生涯。

胫骨、腓骨骨折

　　人们常说的“迎面骨骨折”，就是胫骨骨折。小腿的两根骨中，胫骨靠前，更粗一些，而后侧的腓骨相对更细，一旦胫骨受到巨大的冲击力而骨折，很有可能连同腓骨也一起断了。足球场上断腿惨剧一幕幕深入身心，法国球员西塞、意大利的托蒂都曾被弄断小腿。而除了被铲伤，英格兰前锋阿兰史密斯甚至被足球闷折了小腿骨。胫骨和腓骨骨折时一般都能听到“啪”的一声，现场惨烈。

脚踝

　　无论是足球场还是篮球场，脚踝都是相当容易出伤的部位。普通球迷在运动时也有不少脚踝扭伤的经历。一旦崴过一次脚，其关节的韧带就会被拉长，从而导致力量不足，在后面的运动中就会更容易再次扭伤。内马尔在世界杯前的国王杯上就曾严重扭伤脚踝，英格兰名将鲁尼也饱受脚踝伤病的困扰。

跟腱

　　跟腱的伤病一般除了较轻的炎症外，就是跟腱撕裂或者断裂了。2010年初，贝克汉姆为了备战南非世界杯，加盟AC米兰队保持状态。结果在一场意甲联赛中，贝克汉姆在毫无逼抢的情况下突然痛苦下场，事后米兰队医证实小贝的左脚脚踝跟腱断裂，他的世界杯之梦彻底破灭。

跖骨

　　跖骨是用于支撑脚弓的一块骨头，连接着脚掌和脚踝，这里经常受力，球员跖骨受伤的例子也是一大堆。2002年世界杯前，贝克汉姆被飞铲就是导致了跖骨的骨折，此外杰拉德、鲁尼等球员也曾受过这种骨折伤病。由于跖骨骨折的好几个例子都出现在英格兰球员，人们甚至把这种伤病成为“英格兰骨折”。

其他离奇受伤

　　当然，除了上面的统计，球场上还有各种离奇受伤，指甲、手指、尾骨、甚至各个部位都有可能成为伤病侵袭的对象。上届世界杯上，基耶利尼的肩膀后部无辜的被苏亚雷斯咬了一口，有多疼恐怕只有他自己形容，可问题是，苏亚雷斯可不是第一次咬人了，伊万诺维奇……