貴州首個模塊化高層住宅「搭積木」式組裝 建築垃圾減少八成
2026-01-05 14:55 2,346次浏览近期，南方個別地區的基孔肯雅熱疫情，也引發對病毒快速檢測的關注。部分藥企相繼宣布研發了基孔肯雅熱檢測試劑，但廠商和專家都表示，目前並沒有可以用於個人自測的基孔肯雅熱檢測試劑，通過專業機構開展核酸檢測，可以避免出現「假陰性」延誤治療。 基孔肯雅熱疫情受到關注，國內部分藥企相繼宣布研發了基孔肯雅熱檢測試劑。其中一家知名企業的工作人員表示，他們的基孔肯雅熱抗體檢測試劑盒等產品還不能供個人使用。 這個產品是剛出的新品，目前只能是醫療機構來做，國家還沒有批准個人使用。可能它的操作相對於新冠自測試劑會複雜一點，不一定適用於公眾。 工作人員解釋，基孔肯雅熱抗體檢測需要像我們去醫院做體檢或是檢測項目那樣，採集血液樣本，操作要求相對專業。 有在電商平臺銷售基孔肯雅熱病毒抗原檢測試劑盒的商家也強調，產品只用於科學研究，不得用於臨床診斷。中山大學附屬第三醫院感染性疾病科主任林炳亮告訴中國之聲，根據基孔肯雅熱病毒的特性，通過專業機構採集血液樣本開展核酸檢測能夠比抗體檢測早發現、早確診。 現在測血液裡基孔肯雅病毒的核酸(RNA)，是主要的確診依據。它在發病前幾天可以測得到，它的高峰期很多時候都是在第三到第五天，大概七天左右可能就檢測不到了。從病毒的發展規律來看，抗體出現的時間會稍微晚一點，最早大概第三到第四天才會有抗體出現，所以抗體檢測很難做到早期診斷，它的敏感度和特異度還不太令人滿意。所以現在臨床方面還是做血液裡的基孔肯雅熱核酸檢測。至於對尿、唾液等的檢測，還在探索階段，雖然它可能很方便，但是目前還沒有正式的試劑盒能夠應用到臨床。 在香港，近日有部分生活用品店鋪銷售基孔肯雅熱自測產品，包裝宣稱採集一滴血加上試劑，就能在10分鐘內得出檢測結果。對此，香港特別行政區衛生防護中心傳染病處主任歐家榮也提醒，這些檢測包一般是測試抗體，不建議市民自行使用。 他解釋說，在發病前幾天身體還沒有產生足夠被檢測到的抗體，可能導致「假陰性」，延誤治療，另外扎手指、抽血的操作也需要醫護人員開展。 目前，基孔肯雅熱沒有特效藥，但臨床上已經有對症治療的經驗。國家疾病預防控制局發布的《基孔肯雅熱防控技術指南(2025 年版)》介紹，充分休息、補充液體以及服用非處方止痛藥如對乙醯氨基酚可緩解部分症狀。提醒在排除症狀類似的登革熱之前，勿服用阿司匹林或其他非甾體抗炎藥(如布洛芬)。 中山大學附屬第三醫院感染性疾病科主任 林炳亮：非甾體類的解熱鎮痛藥，譬如說阿司匹林、布洛芬這類藥物，因為用這類藥物的話，登革熱可能會有出血的風險，比較安全的就是用對乙醯氨基酚。當然對乙醯氨基酚有些時候會擔心對肝功能可能有點影響，但是好在這一次佛山這邊的疫情總體上來講肝功能損傷的程度是比較輕的，絕大多數人都是正常的。排除了登革熱之後，剛才講的一些非甾體類的藥物也是可以選擇來用。 《基孔肯雅熱防控技術指南(2025 年版)》還提到，預防基孔肯雅熱的最佳方法是避免蚊蟲叮咬。對於目前市面上部分驅蚊液、蚊帳等產品宣稱可以預防基孔肯雅熱，林炳亮表示，這些只是普通的防蚊產品，並沒有專門針對基孔肯雅熱病毒的特效成分，沒有專門針對哪個病毒的防蚊劑。防蚊劑主要是滅蚊，不是滅病毒。 專家介紹，基孔肯雅病毒的傳播媒介伊蚊雖飛行距離僅100到200米，但有可能通過遠途運輸擴散，尤其富貴竹是伊蚊的最愛。預防基孔肯雅熱，防蚊是關鍵，特別要注意清晨黃昏關好紗窗或使用蚊帳，清理冰箱或淨水器等積水處；外出穿淺色長袖，暴露部位噴塗驅蚊劑。此外，防曬與驅蚊劑需間隔半小時使用，避免日光性皮炎。
杭州8月13日電 題：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ ——專訪國際計算機協會傑出科學家、西湖大學教授齊國君 作者 林波 曹丹 孫琳茹 當前，人工智慧(AI)正以「技術突破—產業融合—社會重構」的鏈式反應重塑人類文明。從基礎研究到場景落地，從實驗室創新到全球治理，AI已從單一技術工具演變為驅動經濟、社會、文化變革的核心引擎。2025年3月，國際計算機協會傑出科學家齊國君從美國返回中國工作，在西湖大學新組建「MAPLE實驗室」。 如何解讀中外人工智慧科研生態差異？人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？人工智慧的全球對話是競爭還是共生？齊國君近日接受「東西問」獨家專訪，對此作出解讀。 現將訪談實錄摘要如下： 記者：您為什麼選擇回中國？ 齊國君：主要是從個人職業發展、大環境兩點考量。 每個人不同的職業生涯周期和階段，對支持資源匹配以及能發揮的場景需求各有不同。結合自身經歷，我認為在AI領域，目前還有一些基礎問題需要解決，且隨著AI基礎模型發展迭代，更多重要成果和產權影響力將在商業場景方面產生。 結合在美國工業界和企業界的工作經歷，從個人發展以及產學結合角度考慮，我認為回中國發展更為合適。 另外，從全球角度看，中美兩國能為AI發展提供良好平臺，中國在市場規模、人口基數、生態環境等方面具有優勢，在應用場景、國家支持力度以及對於產生具有很大商業價值和潛力的產品方面有很多有利條件。 而美國頭部公司如微軟、Meta、Google等在生態中主導性強，馬太效應明顯，新企業或個人在其市場覆蓋下難以脫穎而出，競爭壓力大。 當地時間2022年11月9日，人們在位於美國加利福尼亞州門洛帕克的Meta總部拍照留念。 記者 劉關關 攝 記者：如何解讀中外人工智慧科研生態差異？ 齊國君：美國商業化導向明顯。美國在科研上更多以商業化組織為主導，尤其在AI領域，大公司投入比美國聯邦政府層面更多。聯邦政府雖有計劃和研發機構牽頭項目指導，但整體以商業化組織為主。 AI領域經歷多輪周期，從2012年到2022年這一輪，美國商業化組織從資助技術研究開始，逐步尋找商業化途徑。從技術研究到探索規模化，再到商業化與應用研究，美國企業在技術研究上投入較多。 特別是高校科研投入方面，除美國國家科學基金會有投入外，美國軍方投入更多。早期美國的網際網路建設就得到軍方資助，很多高校經費源於此類政府機構。此外，高校與企業合作，多在人才和技術研究層面。 尤為不同的是，美國風投，特別是矽谷風投，對早期AI項目資助力度大。儘管其目前處於飽和投資狀態，即便知道投100個項目可能只有幾個成功，投資人也願意投入。 在中國，頭部IT企業如阿里、騰訊、字節等在AI領域投入大。同時，國家層面給予諸多支持，包括目標設定、基礎設施建設等，有總體規劃。 中國國內也有風投投入，但受晶片和基礎算力制約，投入成本高，為此更多關注應用類、能快速產生商業閉環的投資，創新企業多聚焦應用環節。此外，中國在風投退出機制上，如回購等有效方式方面，與美國存在差異，需進一步完善。 2025年7月26日，2025世界人工智慧大會在上海開幕。大會集中展示3000餘項前沿展品及100餘款「全球首發」「中國首秀」新品，規模創歷屆之最。 圖為青龍機器人在演示物流分揀。 記者 田雨昊 攝 記者：人工智慧未來發展將如何跨越技術與倫理的邊界？ 齊國君：目前沒有任何充分證據或科學共識表明AI會覺醒並產生自我意識，這更多是基於科幻的猜測。不過，AI發展確實帶來新挑戰，但新技術發展通常都會面臨類似問題，如網際網路技術發展過程中的盜版、不良信息傳播等。 在我看來，AI技術發展對社會總體正面作用遠大於負面作用，在生產力發展、應用場景拓展、就業門類創造、產業結構優化等方面有很大價值，且已出現很多正面案例。 譬如，AI大量應用於客服行業，提高了勞動生產率，雖給就業帶來壓力，但也創造了如數據行業等薪酬更高的新職位；在數字人、動畫製作、美術製作等創意類行業領域，AI取代了90%以上的重複性勞動，廣告行業和數據處理相關行業也發生很大變化。 2024年3月29日，四川成都，第十一屆中國網絡視聽大會現場，虛擬數字人亮相展區。 記者 王磊 攝 展望未來，AI對所有行業的勞動生產率提高產生很大作用，類似網際網路發展第一階段先提高勞動生產率，未來可能過渡到以AI為生態的新企業出現階段。 我預計未來5年內會出現以AI為原生的大型企業，可能對未來二三十年的經濟產生重要影響。 記者：人工智慧的全球對話是競爭還是共生？ 齊國君：我認為未來人工智慧的全球對話，既有競爭又有共生，但共生大於競爭。 AI領域速度競爭和開放競爭至關重要。 速度競爭上，AI行業與網際網路行業有共通之處，技術交流頻繁，難以長期獨佔技術。真正形成優勢的是規模效應，比拼的是速度和開放程度。誰能跑得更快，就能吸引更多用戶，獲得更多數據，使模型迭代得更快更好，形成正面反饋，即飛輪效應。飛輪一旦轉動，規模和影響力會不斷擴大。 如果模型僅在小範圍內使用，無法吸引更多用戶形成商業閉環，數據和用戶就無法增長，也就難以理解更多用戶意圖、使用場景，模型也就無法做得更好。所以AI發展要走向更開放，吸引更多用戶使用，以形成正面反饋。這也是AI的開放競爭。 但在我看來，成功的網際網路和IT企業必然是全球化或至少具有跨國影響力，中美網際網路和IT企業皆是如此。在此過程中，各方相互促進，形成共生關係。 例如在數據治理、AI倫理規範等方面展開合作，且AI產生巨大影響力時會作用於實體經濟和日常生活，其正面影響會溢出到全球範圍，技術也會共享。 學術交流促進共生。AI行業極為開放，大量新技術通過學術論文發表在學術期刊、會議以及公開的預印網頁上。大家藉助學術交流，推動知識傳播，分享新的技術思路。 像今年，DeepSeek宣布開源MLA解碼核FlashMLA、DeepEP代碼庫等。其新思路和算法很快在網上傳播，美國企業也借鑑使用。(完) 受訪者簡介： 齊國君。 受訪者供圖 齊國君，2005年畢業於中國科學技術大學自動化專業；2009年獲中國科學技術大學自動化系博士學位；2013年再獲美國伊利諾伊大學香檳分校電子與計算機工程專業哲學博士學位。他曾任IBM T.J. Watson研究中心研究員、華為美國研究中心首席AI科學家，並在39歲時獲得國際電子電氣工程師協會會士(IEEE Fellow)和國際計算機協會傑出科學家(ACM Distinguished Scientist)稱號。
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