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Nature子刊批判深度学习：现有方法有误，动物行为靠编码不靠算法

边策 安妮 发自 凹非寺

量子位 出品 | ** QbitAI

人工神经网络可以从动物大脑中学到什么？

最新一期Nature子刊上，就刊登了这样一篇文章。美国冷泉港实验室的神经科学家Anthony M. Zador，对当下人工神经网络的研究思路进行了深刻反思与批判：

大多数动物行为不是通过监督或者无监督算法就能模拟的。

具体来说，动物天生具备高度结构化的大脑连接，使它们能够快速学习。从出生下时的神经结构就决定了动物具有哪些技能，再通过后天学习变得更加强大。

由于连接过于复杂无法在基因组中明确指定，因此必须通过“基因瓶颈”进行压缩。但人工神经网络还不具备这种能力。

但这也表明，AI有潜力通过类似的方式快速学习。

也就是说，通过反思当前的研究方式能够发现，我们现在关于深度学习的研究从出发点的侧重似乎就搞错了，先天架构比后天训练重要得多。

这个结论一出现，就在推特上引发了巨大的反响，不到一天，点赞数超过了1.8K，各大论坛上也少不了各种讨论。不少网友表示，文章让人有一种醍醐灌顶的感觉。

一研究者表示，很喜欢这篇文章，尤其是其中具体说明了进化与学习之间的生物学差异，以及在深度学习中能借鉴的思路见解。

机器学习研究者、fixr.com网站的CEO Andres Torrubia表示，这个研究不禁让人想到权重无关的人工神经网络，接下来的重点是如何在“遗传瓶颈”中进行编码了。

还有研究人员提出了新思路，猜测基因瓶颈与今年ICLR 2019的最佳论文“**假设”理论中得到的简化表示之间有相似之处。

是项怎样的研究，让AIer的思路一下子如此开阔？

先天的重要性

机器能在多长时间内取代人类的工作？1956年，AI先驱Herbert Simon曾预言，机器能够在二十年内完成人类可以做的任何工作。

虽然这个预测离AI的发展轨道偏离了太远，但那时已经有了类似通用人工智能（AGI）的概念。

今天的科技界这种乐观情绪再次高涨，主要源于人工神经网络和机器学习的进展，但离设想的达到人类智慧的水平还很远。

人工神经网络可以在国际象棋和围棋等游戏中击败人类对手，但在大多数方面，比如语言、推理、常识等，还无法接近四岁儿童的认知能力。

也许更引人注目的是人工神经网络更接近于接近简单动物的能力。用人工智能的先驱之一Hans Moravec的话说：

人脑中高度发达的感知与运动部分的编码，是从生物界十亿年的进化经验中学到的。我们称之为“推理”的深思熟虑的过程，是人类思维能力中最薄弱的一个，因为依靠无意识的感知运动的支持才能生效。

与人工智能网络相比，动物严重依赖于后天学习与先天机制的融合。这些先天机制通过进化产生，在基因组中完成了编码，并采取一定规则连接大脑。

所以，基因瓶颈（genomic bottleneck）了解一下？

在这篇文章中，研究人员引入了这个概念，具体来说，是指压缩到基因组中的任何先天行为都是进化过程带来的，这是连接到大脑规则的一种约束。

而下一代机器学习的算法的突破点，很有可能就在基因瓶颈上。

而这，也是当前机器学习算法与人类思维方式最大差别。

算力促进神经网络发展

在AI的早期阶段，有符号主义和连接主义两种主义之争。

Marvin Minsky等人支持的符号主义认为，应该由程序员来编写AI系统运行的算法。而连接主义认为，在人工神经网络方法中，系统可以从数据中学习。

符号主义可以视为心理学家的方法，它从人类认知处理中获取灵感，而不是像连接主义那样试图打开黑匣子，使用神经元组成的人工神经网络，从神经科学中获取灵感。

符号主义是是20世纪60~80年代人工智能的主导方法，但从之后被连接主义的的人工神经网络方法所取代。

但是现代人工神经网络与三十年前的仍然十分相似。神经网络大部分进步可以归因于计算机算力的增加。

仅仅因为摩尔定律，今天的计算机速度比当年快了几个数量级，并且GPU加快了人工神经网络的速度。

大数据集的可用性是神经网络快速发展的第二个原因：收集用于训练的大量标记图像数据集，在谷歌出现之前是非常困难的。

最后，第三个原因是现代人工神经网络比之前只需要更少的人为干预。现代人工神经网络，特别是“深度网络” 可以从数据中学习适当的低级表示（例如视觉特征），而不是依靠手工编程。

在神经网络的研究中，术语“学习”的意义与神经科学和心理学不同。在人工神经网络中，学习是指从输入数据中提取结构统计规律的过程，并将该结构编码为网络参数。这些网络参数包含指定网络所需的所有信息。

例如，一个完全连接的由N个神经元组成的网络，每个神经元都有一个相关联的参数，以及另外N2个参数来指定神经元突触的连接强度，总共有N+N2个自由参数。当神经元的数量N很大时，完全连接的神经网络参数为O(N+N2)。

从数据中提取结构，并将该结构编码为网络参数（即权重和阈值），有三种经典范例。

在监督学习中，数据由输入项（例如，图像）和标签（例如，单词“长颈鹿”）成对组成，目标是找到为新的一对数据生成正确标签的网络参数。

在无监督学习中，数据没有标签，目标是发现数据中的统计规律，而没有明确指导查找的规则。例如，如果有足够的长颈鹿和大象的图片，最终神经网络可能会推断出两类动物的存在，而不需要明确标记它们。

最后，在强化学习中，数据用于驱动动作，并且这些动作的成功与否是基于“奖励”信号来评估的。

人工神经网络的许多进步都是为监督学习开发更好的工具。监督学习的一个主要考虑因素是“泛化”。随着参数数量的增加，网络的“表现力” ，即网络可以处理的输入输出映射的复杂性也随之增加。

有足够的自由参数的网络可以拟合任何函数。但是，在没有过拟合的情况下，训练网络所需的数据量通常也会随着参数的数量而变化。如果网络具有太多的自由参数，则网络存在过拟合的风险。

在人工神经网络研究中，网络的灵活性与训练网络所需的数据量之间的这种差异称为“偏差 – 方差权衡”。

具有更大灵活性的网络更强，但如果没有足够的训练数据，网络对测试数据的预测可能会非常不正确，甚至远比简单且功能较弱的网络的预测结果差。

用“蜘蛛侠” 的话来说就是：能力越大责任越大。偏差-方差权衡解释了为什么大型网络需要大量标记的训练数据。

比如一组数2、4、6、8，下一个数字什么，人会很自然的想到10，但是如果我们使用有4个参数的多项式来拟合，神经网络会告诉我们结果是42。

三巨头如何看待监督学习

神经科学和心理学中的“学习”一词指的是经验导致的长期行为改变。在这种情况下，学习包括动物的行为，例如经典的自发行为以及通过观察或指导学习获得的知识。

尽管神经科学和人工神经网络术语的“学习”存在一些重叠，但在某些情况下，这些术语的差异足以导致混淆。

也许它们之间最大的差异是术语“监督学习”的应用。

监督学习是允许神经网络准确地对图像进行分类的范例。但是，为了确保泛化性能，训练此类网络需要大量数据集。一个视觉查询系统的训练需要107个标注样本。这种训练的最终结果是人工神经网络至少表面上具有模仿人类分类图像的能力，但人工系统学习的过程与新生儿学习的过程几乎没有相似之处。

一年的时间大约107秒，所以要按照这种方法训练孩子，需要不吃不喝不睡觉每一秒都问一个问题，以获得相同数量的标记数据。然而，孩子遇到的大多数图像都没有标注。

因此，可用的标记数据集与儿童学习的速度之间存在着不匹配。显然，儿童并不是主要依靠监督算法来学习对象进行分类。

诸如此类的因素促使人们在机器学习中寻找更强大的学习算法，让AI像孩子一样在几年内掌握驾驭世界的能力。

机器学习领域的许多人，包括三巨头中的Yann Lecun和Geoff Hinton等先驱都认为，我们主要依靠无监督算法而不是监督算法，来学习构建世界表征的范例。

用Yann Lecun的话说：

“如果智能是一块蛋糕，那么大部分蛋糕都是无监督学习，蛋糕上的花就是监督学习，蛋糕上的樱桃就是强化学习。”

由于无监督算法不需要标记数据，因此它们可能会利用我们收到的大量原始未标记的感知数据。实际上，有几种无监督算法产生的表示让人联想到那些在视觉系统中发现的表示。

虽然目前这些无监督算法不能像监督算法那样有效地生成视觉表示，但是没有已知的理论原则或界限排除这种算法的存在。

尽管学习算法的无自由午餐定理指出不存在完全通用的学习算法，在某种意义上说，对于每个学习模型，都存在一个数据分布很差的情况。

每个学习模型必须包含对其可以学习的函数类的隐式或显式限制。因此，虽然孩子在他刚生下来一年内遇到带标注的图像数据很少，但他在那段时间内收到的总感官输入量非常大。

也许大自然已经发展出一种强大的无监督算法来利用这一庞大的数据库。发现这种无监督算法，如果它存在的话，那将为下一代人工神经网络奠定基础。

从动物的学习方式中学习

学习行为和天生行为的区别在哪？

核心需要解决的问题是，动物如何在出生后迅速学习，也不需要大量训练数据加持。

和动物相比，人类是一个例外：成熟的时间比其他动物都要长。松鼠可以在出生后的几个月内从一棵树跳到另一棵树，小马可以在几小时内学会走路，小蜘蛛一出生就可以爬行。

这样的例子表明，即使是最厉害的无监督算法，也会面临实际案例上的挑战。

因此，如果无监督机制无法解释动物如何在出生时和不久之后就具有如此的领悟能力，那么对于机器来说，是否有替代方案？但事实是，许多人类感官表达和行为基本上是天生的。

从进化角度来看，天生的行为对生存和学习是有利的，而先天与学习策略之间的进化权衡也很有意思。

可以看出，通过纯先天学习机制而成熟，与通过额外学习的表现有很大不同。

如果环境迅速变化，从时间角度来看，在其他条件相同的情况下，强烈依赖先天机制的物种将胜过采用混合策略的物种。

基因制定人脑神经网络的布线规则

我们认为动物在出生后如此快速运作的主要原因是，它们严重依赖于先天机制。这些先天机制已经写在了在基因编码里。基因编码蕴含了神经系统的布线规则，这些规则已经被数亿年的进化所选择，也为动物一生中的学习提供了框架。

那么基因是如何说明布线规则的呢？在一些简单的生物体中，基因组具有指定每个神经元连接的能力。以简单的线虫为例，它有302个神经元和大约7000个突触。因此在极端情况下，基因可以编码方式精确地指定神经回路的连接。

但是在较大型动物的大脑中，例如哺乳动物的大脑，突触连接不能如此精确地被基因指定，因为基因根本没有足够的能力明确指定每个连接。

人类基因组大约有3×109个核苷酸，因此它可以编码不超过1GB的信息但是人类大脑每个神经元的神经元数量大约为1011神经元，需要3.7×1015bits来制定所有连接。

即使人类基因组的每个核苷酸都用于制定大脑连接，信息容量比神经元连接少6个数量级。

因此在大型和稀疏连接的大脑中，大多数信息可能需要指定连接矩阵的非零元素的位置而不是它们的精确值。基因组无法指定显式制定神经的接线，而必须指定一组规则，用于在孕育过程中连接大脑。

两点启发

将上述思考放到当前深度学习的研究当中，已经有了很多新发现：

动物出生后具备快速学习的能力，主要因为它们天生就有一个高度结构化的大脑连接。后续学习过程中，这种连接就像提供了一个脚手架，在此基础上快速学习，这种类似的学习理念可能会激发新的方法加速AI研究。

先说第一个。

动物行为为天生的而非学习中产生，动物大脑不是白板，相反配备了一个通用的算法，就像当下很多研究人员设想AGI那样。

动物强选择性学习，将学习范围限制在生存必须能力中。

有些观点认为动物倾向快速学习具体事情是依赖于AI研究和认知科学中的元学习和归纳偏差。按照这种说法，神经网络中有一个外循环优化学习机制，产生归纳偏差，让我们快速学习具体任务。

先天机制的重要性也表明，神经网络解决新问题会尽可能尝试那里以前所有相关问题的解决方案，就像迁移学习那样。

但迁移学习与大脑中的先天机制有本质区别，前者的连接矩阵很大程度上属于起点，而在动物体内需要迁移的信息量很小，经过了“瓶颈基因组”，信息的通用性和可塑性更强。

从神经科学的角度来看，应该存在一种更强大的机制，也就是一种转移学习的泛化，不仅能够在视觉模式中运作，还能跨模态进行迁移。

第二个结论是，基因组不直接编码表示或者行为，也不直接编码优化原则。

基因组只能编码布线规则和模式，然后实例化这些规则和表示。进化的目标，就是不断优化这些布线规则，这表明布线拓扑和网络架构是人工系统中的优化目标。而传统的人工神经网络很大程度上忽略了网络架构的细节。

目前，人工神经网络仅利用了其中一小部分可能的网络架构，还有待发现更强大的、受大脑皮层启发的架构。

其实现在来看，神经处理过程可以通过神经实验显示出来，通过记录神经活动，间接推断出神经表征和布线。

目前，已经有方法可以直接确定布线和脑回路，也就是说，大脑皮层连接的细节有可能不久后就会获取到，并为神经网络的研究提供实验依据。

这些启发不难让人联想起谷歌大脑团队发布的新研究。只靠神经网络架构搜索出的网络WANN，即权重不可知神经网络。不训练，不调参，就能直接执行任务。

它在MNIST数字分类任务上，未经训练和权重调整，就达到了92%的准确率，和训练后的线性分类器表现相当，前景无限。

结论

大脑能为AI研究提供帮助是人工神经网络研究的基础。

人工神经网络试图捕捉神经系统的关键点：许多简单的神经单元，通过突触连接并行运行。

人工神经网络的一些最近的进展也来自神经科学的启发。比如DeepMind钟爱的强化学习算法，也诞生过AlphaGo Zero这样的新研究，这就是从动物学习的研究中汲取灵感的范例。同样，卷积神经网络的灵感来自视觉皮层的结构。

但反过来说，AI的进一步发展是否会方便动物大脑的研究，仍然存在争议。

我们认为这不太可能，因为我们对机器的要求，有时被误导为通用人工智能，根本不是通用的。

这样与人类技能类似的能力，只有与大脑类似的机器才能实现它。但机器与人脑的构造完全不同。

飞机的设计起源于鸟，但最后远优于鸟：飞得更快、适应更高的海拔、更长的距离、具有更大的货容量。但飞机不能潜入水中捕鱼，或者从树上猛扑去捕鼠。

同样，现代计算机已经通过一些措施大大超过人类的计算能力，但是无法在定义为通用AI的明确的任务上与人类能力对应。

如果我们想要设计一个能够完成人类所有工作的系统，就需要根据相同的设计原则构建它。

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单词轻松记 第1011天

单词轻松记 第1011天

多多单词（www.duoduodanci.com），一遍背熟

每天坚持一篇，让您轻松的记单词，欢迎关注

今天的记忆单词列表：

1、linear

2、di**ay

3、antarctic

4、skyscraper

5、sturdy

linear[‘l?n??]

adj. 线的，线型的；直线的，线状的；长度的

拆分：line（线）+ar（的）

联想：线的

di**ay[d?s’me?]

n. 沮丧，灰心；惊慌

vt. 使沮丧；使惊慌

拆分：dis（没有）+may（沮丧）

联想：没有达成意愿，所以很沮丧

antarctic[?n?tɑ:kt?k]

n. 南极洲；南极地区

adj. 南极的；[地理] 南极地带的

拆分：ant（蚂蚁）+arctic（北极）

联想：蚂蚁只能在南极生活，不能在北极

skyscraper[‘ska?skre?p?]

n. 摩天楼，超高层大楼；特别高的东西

拆分：sky（天空）+scraper（楼）

联想：这个楼已经起到天空了，所以成了摩天楼

sturdy[‘st??d?]

n. 羊晕倒病

adj. 坚定的；强健的；健全的

n. (Sturdy)人名；(英)斯特迪

拆分：stu（试图）+r（让）+dy（第一）

联想：这么坚定的人得试图让他得到第一

非常感谢大家的支持，如果这种学习方式能帮助到您，希望您能与身边的小伙伴一起分享该记忆方法的乐趣。除此，您还可以：

1、在评论中拼写单词，加深记忆

2、在评论中发表自己认为好的记忆方法

3、对认为好的记忆方法进行点赞

饱含生命力的时光瑰宝

[腕表之家 钟表文化]一件臻品级的珠宝腕表需要符合哪些条件？

首先自然是宝石本身。它的原产地、克拉数、纯净度、色泽与火彩，都与珠宝腕表的品质息息相关。

二是绝妙创意。好的创意为冷冰冰的宝石赋予了美感，让宝石具有生命力，无论是具象还是抽象，古典还是现代，独具匠心的设计让作品经得起时间考验，历久弥新。

再其次是精湛工艺。脱离了工艺谈品质就是空谈，切割、雕塑、抛光、镶嵌、铸造、串线、漆艺……它们是艺术风格与作品品质之间的桥梁，是设计师与工匠亲密无间的对话交流。

然而具备了宝石、创意、工艺，这些就足够了吗？显然远远不够，对于一件珠宝腕表臻品来说，还有一个不能忽略的条件，那就是品牌效应。一个拥有悠久的历史渊源，无尽的迷人故事，让无数皇室贵族、明星名流甘为拥趸的品牌，才赋予创作丰硕的价值。

比方，当一个深红色的礼盒来到你的眼前，你脑海里浮现的第一个念头就是：哇！卡地亚；继之又立刻联想起“皇帝的珠宝商，珠宝商的皇帝”这句话，这些都是卡地亚用了整整175年积淀起来的品牌价值。当我们要列出心目中最重要的几个奢侈品牌时，卡地亚绝对是佼佼者。

2022年，卡地亚在上海举办的全新BEAUTéS DU MONDE高级珠宝展

全新BEAUTéS DU MONDE高级珠宝系列APHAIA胸针与珠宝盒

这十多年，我参观过多次卡地亚办的品牌特展——北京、上海、沈阳、成都、巴黎、日内瓦，策展人费尽心思将众多“奇珍异宝”有系统地网罗在一起，一次呈现眼前，让人啧啧称奇，连连叹好。作品除了珠宝，还会涉及钟表、冠冕、权杖、首饰匣，以及像鼻烟壶、香烟盒、化妆包、晚宴包、香薰罐……品类繁多。

珐琅腰链表

1874年 ，卡地亚巴黎

黄金，玫瑰金，彩色珐琅，珍珠

在卡地亚极其丰富的产品线中，除了人们心目中分量最重的珠宝作品外，钟表也占据非常重要的地位——1904年卡地亚就推出了品牌第一枚腕表，1912年第一款神秘钟问世；在1973年的日内瓦拍卖会上，卡地亚典藏系列回购的首款作品，正是一座“门廊”神秘钟，目前典藏系列里还收藏有卡地亚于1874年制作的珐琅腰链表。

为钟表镶嵌华丽的珠宝，自然成了卡地亚最擅长的拿手戏。

身为175年的珠宝世家，卡地亚对宝石本身品质的把控毋庸置疑，然而要创造卡地亚在珠宝以及珠宝腕表领域无可撼动的王者地位——品牌价值，最重要的就是极致考究的精湛工艺与天马行空的绝妙创意，永远走在行业最前端。有些工艺已有历经上百、甚至是上千年的传承，但仍在时代与科技的进步中精益求精；而有时创意看似前卫大胆，却仍不断从经典里汲取灵感养分。传统与创新，终须齐头并进。

就让我们透过欣赏卡地亚2022年推出的几枚全新珠宝腕表作品，深入探索卡地亚在工艺与创意上的精彩呈现。

Coussin de Cartier系列腕表

矩形的Santos，长方形的Tank，圆形的Ronde，椭圆形的Baignoire、酒桶形的Tonneau、龟壳形的Tortue、钟形的Cloche……卡地亚是玩转壳形的专家，几乎什么几何图案都能在品牌的系列腕表中发现，而且绝大部分这些图案在100年前就已经出现了。而在20世纪后半期又陆续出现了圆中带方的Pasha、圆中带圆的Ballon、枕形的Drive、六角形的Maillon，甚或是完全不规则造型的Crash。

身为造型**，卡地亚的作品一直“型如其名”，以简约的线条、匀称的比例为表壳精准塑形。今年的Coussin de Cartier系列也不例外，Coussin是垫子，也就是大家所熟称的枕形，将方形的四个锐角化为圆润的圆角。

枕形表款不新鲜，新鲜的是卡地亚带来的奇妙视觉效果。表圈上，三条由窄变宽的线条由内向外螺旋式发散，其上镶嵌了由小变大的钻石，像是漩涡，也像是万花筒里的景致，表壳从任何一边看去都由三条粗细不一的镶嵌带组成，让其上直径各异的钻石更显动感。钻石的动感不仅来自于设计的巧妙，更得益于精湛的工艺，品牌为此开发了全新的三角形镶嵌技法，无需借助传统珠粒，能将钻石直接镶嵌于表壳中，让金属消失无形，尽显钻石的璀璨夺目。这些仿佛流动的钻石飘带从表圈延伸到表壳侧缘，甚至还有一小部分延伸到了表底盖上。

还嫌视觉冲击力度不够，卡地亚还带来了配色对比更加鲜明的双色表款，以钻石搭配黑色尖晶石，或是帕拉伊巴碧玺搭配沙弗莱石，利用两种颜色的宝石反转倒置，营造对照美感。此外还采用另一种创新镶嵌工艺，就是钻石仍采用传统的爪镶，但彩色宝石则反转倒置，将亭部朝上化作饰钉，一颗颗凸起，让腕表个性更加鲜明，甚至流露一股不羁的朋克风。

这样就心满意足了？卡地亚可是意犹未尽，两款**版的Coussin de Cartier腕表继续挑战创意与工艺结合的新高度，绝对让你拍案叫绝。

同样是枕形造型，但表壳略微拉伸，显得更为蓬松柔软，真想靠上去好好休憩一下。没错！你试着摸摸看，表壳竟然真的是“蓬松柔软”的。不可思议啊！

这个触感柔软灵动的表壳是如何办到的？秘密在于表壳外的结构，就像是北京鸟巢外围的钢结构，制表师以贵金属编织出一张链节环环相扣的格网，并在其内安装有弹性部件，让格网在受压变形后能重新收紧，恢复原状。这还不是最难的，要在格网密密麻麻的的孔洞中以及表盘、表扣上镶嵌1011颗钻石绝非易事，因为格网不是固定的，会摇摆扭动，镶嵌师们想到了一个好办法，那就是先将格网以树胶固定，待镶嵌钻石后再加热释放树胶，很是聪明。

表款同样是有钻石款，以及镶嵌了钻石、祖母绿、蓝宝石、沙弗莱石、蓝色碧玺的色彩缤纷款式，将直径和色泽各不相同的宝石组合成令人目眩神迷的图案，卡地亚在美学造诣上可说登峰造极，也让表款在触觉之外，又多了视觉的惊喜。两款腕表各**20枚。

Cartier Libre系列腕表新作

紧接着登场的Cartier Libre系列腕表几枚新作，同样让人惊艳。它的外观造型借鉴了品牌1930年代为女演员葛洛莉亚·斯旺森（Gloria Swanson）创作的一款白水晶和钻石手镯，但加入了一个弹簧结构，让腕表可以灵活自在地翻转，一面是手镯，一面是腕表，拥有了不同的佩戴方式，仿佛“双面夏娃”，让时光在腕际流转，再一次诠释了卡地亚对珠宝与钟表的双重驾驭能力。

在腕表每个链节的表面皆由4个形状大小各异的三角形切面构成，每一个切面会镶嵌上不同形状的钻石、宝石或金属，采用上面提及的全新三角形镶嵌工艺，无需借助传统珠粒，即可将钻石直接镶嵌于表壳中，令几何图案更为凸出。为了不影响三角造型的美观，时间调校系统经过重新设计，设于表壳侧面。就像腕表系列名称Libre一样，Cartier Libre系列表款天马行空，自由自在，但不管创意如何天马行空，要落实创意，不至于沦为异想天开，靠的还得是工艺实力为后盾。

腕表有3个款式，分别是钻石搭配尖晶石款，钻石搭配灰色月光石、黑色尖晶石、红色石榴石款，以及钻石搭配蓝宝石、黑色尖晶石、绿玉髓、红色珊瑚石款；无论是和谐的同色调还是鲜明的撞色效果，都在在展示了卡地亚对于色彩的高超掌控能力。

猎豹装饰昼夜显示腕表

卡地亚豹纹腕表

1914年，卡地亚巴黎

铂金，玫瑰金，玫瑰式切割钻石

缟玛瑙，黑色绢丝表带

该作品是卡地亚首次在作品中运用猎豹斑纹图案

猎豹，既神秘又优雅、矫健而充满力量，同时它又如此妩媚，带有不可抗拒的魅力。猎豹与卡地亚的结缘始于1914年，当时以猎豹黑白皮毛图案的形式出现在腕表之上，之后猎豹一跃成为卡地亚永远的代言人，出现在品牌几乎所有产品线中，以不同的工艺与造型构筑了一个数量庞大的猎豹家族，每年的猎豹腕表新作都让人充满期待。

今年有一枚猎豹装饰昼夜显示腕表特别值得国人关注，因为它是**限定版。既然是专为**市场打造，当然就得用上最符合**文化气质的宝石——碧玉。腕表上半部外围的小时刻度环，以及腕表下半部外围的逆跳分钟刻度环，其材质为碧玉，这是深受国人喜爱的稀有宝石，**人玩玉、佩戴玉的历史已有数千年。但玉质很脆，要切割并打磨成如此薄的片状，其上还要镶嵌钻石时标与金属刻度，其难度着实考验制表师的功力。

设计重点自然是盘面上两只深情对视的猎豹，共同守护着日升月落，暮去朝来，时光在这里显得如此静好，温柔缱绻。豹身经精雕细琢，通体镶嵌钻石，并以黑漆绘出豹斑，神来之笔则是镶嵌了祖母绿的豹眼，和绿色的碧玉表盘相辉映。

在卡地亚于上海刚刚结束的Beautés du Monde高级珠宝展上，我有幸再次见识了卡地亚众多的高级珠宝腕表杰作。珠宝在时光中凝结成形，钟表则是时间的记录者，都是变无形为有形。在今日，阅读时间早已不是时计的重要功能，佩戴珠宝也不仅是财富与地位的炫耀，体现个人品味、塑造身份认同，或许才是现代人购买腕表与珠宝的最大动力。通过卡地亚的高级珠宝腕表，我们探索了一座超越时空的秘密宝藏，共度了一场极富生命力的时光瑰宝之旅。（文/安时间OnTime 整理/腕表之家 张大陆）

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