江蘇省無錫市人大常委會黨組成員蔡葉明接受審查調查
2025-12-19 15:07 2,762次浏览長沙晚報全媒體記者 楊蔚然 通訊員 李慧 現代人工作壓力大，「擼貓一族」誰能拒絕與毛茸茸的小貓咪親暱呢？撫摸一下軟乎乎的貓爪，聞聞小貓咪自帶的奶香味，或是「治癒一切」的良藥。然而，長沙市第一醫院(中南大學湘雅醫學院附屬長沙醫院)呼吸醫學中心主任兼呼吸與危重症醫學科主任、主任醫師湯渝玲教授近日提醒，「擼貓一族」需注意，貓咪雖然可愛，它體內卻可能隱藏著一個叫「貓抓病」的小搗蛋鬼，趁人不備時影響人的身體健康。 14歲女孩高熱不退 最終確診「貓抓病」 近日，長沙市第一醫院北院呼吸與危重症醫學科三病區接診了一名14歲的女孩芳芳(化名)。芳芳已經高熱2周，體溫最高達到41℃。來醫院之前，芳芳已經在外院治療了2周，並且做了流感、呼吸道合胞病毒、腺病毒等檢查，最終檢查結果均未發現異常。這可把家長急壞了，於是帶著孩子來到長沙市第一醫院北院就診。 入院後，醫生為其完善胸部CT檢查，結果顯示：可見雙肺多發小結節；全身淋巴結彩超檢查，可見雙側頸部、腋窩及腹股溝淋巴結腫大。 為明確肺部的病因，醫生立即為患者做了支氣管鏡檢查，用肺泡灌洗液標本做高通量測序檢查。檢查報告出來後，醫生考慮為「漢賽巴爾通體」感染，隨後詢問患者的過往病史。患者介紹，最近被自家散養的貓咪抓傷過。結合患者貓抓病史，以及全身多處淋巴結腫大及病原體情況，最終患者被診斷為「貓抓病」。 經過醫護人員一番精心治療、護理後，患者的體溫恢復了正常，目前已經康復出院。 夏秋季貓咪活動頻繁，「貓抓病」發生率較高 湯渝玲介紹，「貓抓病」又稱貓抓熱，是貓咪「愛的小意外」。此病聽著有點嚇人，但本質是一種細菌感染，「罪魁禍首」是漢賽巴爾通體。漢賽巴爾通體是引發「貓抓病」的人獸共患病原體，主要是通過貓抓咬傷或跳蚤傳播的。臨床特徵包括皮膚損傷、局部淋巴結腫大及發熱等全身症狀，免疫功能低下者可出現骨骼感染、視神經病變等嚴重併發症。漢賽巴爾通體是一種革蘭氏陰性、需氧的棒狀小桿菌，常潛伏在貓咪的口咽部位和爪子上。當貓咪用小爪子輕輕撓你，或者用帶倒刺的舌頭舔你皮膚上的小傷口，就可能讓細菌有可乘之機，偷偷溜進人體。 除此之外，細菌在貓群中的傳播離不開「幫兇」跳蚤。跳蚤叮咬帶菌貓後，再叮咬其他貓時，就會完成細菌的傳播。但跳蚤不會直接把細菌傳給人，人的感染主要與貓的直接接觸有關。「貓抓病」由漢賽巴爾通體病原體引起，主要通過攜帶病菌的貓咬傷或舔舐人體傷口傳播。 「貓抓病」的症狀發展有明顯的階段性，就像一場「循序漸進」的身體反應，了解這些階段能幫助我們及時識別病情。 感染「貓抓病」，通常幾天後到兩三周，被抓撓的地方會先冒出小紅疙瘩。這些小紅疙瘩通常不會帶來顯著的疼痛，看起來有點像「蚊子包」，所以很容易被大家忽視，之後這些小疙瘩慢慢可能變成小水皰或膿皰。再往後發展，附近的淋巴結會開始「鬧脾氣」，比如手臂、腋窩、頸部的淋巴結會腫大，摸起來有點硬，按壓時還可能有點疼，大小從黃豆到雞蛋大不等。大多數淋巴結腫大會在數周或數月後逐漸消退，但少數感染者可能出現發熱、沒精神、不想吃飯、噁心嘔吐等全身症狀。不過，症狀大多不嚴重，患者無需特殊治療就能自行康復，就像感冒一樣有其自然病程。 湯渝玲表示，這並不代表大家可以對「貓抓病」掉以輕心，了解其來龍去脈，才能在享受擼貓樂趣的同時做好健康防護。 很多人認為，「只有病貓才會傳播細菌」。其實，健康貓也可能攜帶漢賽巴爾通體病原體。研究顯示，健康貓的帶菌率為40%左右，也就是說，家裡看似健康的貓咪，可能正悄悄攜帶這種細菌，所以不能只通過貓咪外表判斷其是否帶菌。 很多人關心，被貓咪抓傷後感染「貓抓病」的概率有多大，還有人覺得「被貓抓後一定會得貓抓病」。實際上，感染概率並不高，大多數人被貓抓後不會發病，無需過度恐慌。多數研究顯示，患「貓抓病」的概率在1%～20%之間，具體取決於貓的攜帶菌情況、抓傷程度及個人免疫力狀況。 從人群分布來看，5歲～14歲的兒童和青少年更容易感染，這與他們和貓互動更頻繁、自我保護意識較弱有關。性別上沒有明顯差異，發病具有季節性，夏秋季節貓咪活動頻繁，跳蚤也更活躍，因此這個時期「貓抓病」的發生率相對較高。 逗貓時，別讓貓咪舔你的傷口或眼睛 湯渝玲提醒，未及時清洗消毒的傷口，感染「貓抓病」的風險會更高。被貓咪抓傷後，大家可先進行緊急處理，用肥皂水＋流動清水衝洗傷口15分鐘，並用力擠一擠傷口的血，最後用酒精或者碘伏反覆塗抹消毒，避免細菌殘留。 即使被診斷為「貓抓病」也不用太緊張，大多數是「紙老虎」。對於免疫力正常的人來說，它就像是一場小感冒，不用特殊治療，幾周或幾個月內一般會自愈。注意，「貓抓病」患者的日常護理也很重要，無需隔離，可正常生活，但發熱或淋巴結腫痛嚴重時要注意休息，避免過度勞累。飲食上宜選擇高熱量、易消化的流食或半流食，多喝水促進新陳代謝。傷口要保持清潔乾燥，避免二次感染。對於老人、兒童和少數免疫力較差的人，出現嚴重情況如持續的淋巴結腫大、疼痛和發熱等症狀時，建議到醫院就診。 「不能為了怕得貓抓病就放棄擼貓吧」，這是「擼貓一族」的心聲。愛貓的我們該如何預防「貓抓病」呢？湯渝玲建議，做好以下幾方面： 逗貓時儘量溫柔、不強迫，別惹毛貓咪讓它下狠手； 定期給貓咪剪指甲、驅蟲，定期清潔貓砂盆、貓窩、食盆，保持貓咪所處環境的乾淨衛生； 擼完貓記得洗手，特別是吃飯前； 發情期的貓容易抓人，未絕育的貓(尤其是公貓)在發情期容易暴躁，建議儘早將其絕育； 貓咪的唾液可能攜帶細菌，與小貓咪玩耍時別讓貓咪舔你的傷口或者眼睛； 不要隨意逗弄路邊的流浪貓和陌生的貓咪； 孕婦與抵抗力差的人擼貓要謹慎。 總之，「貓抓病」雖然可能偶爾來「串門」，但只要我們做好防護，就能安心享受與貓咪的甜蜜時光。
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
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