「雙貼息」政策期限一年 到期後將視情況研究是否延長

2025-12-27 16:07 5,381次浏览

  跑步與健步走無疑是大眾最青睞的鍛鍊方式——方便又快捷。   對許多跑者而言,每天5公裡堪稱「黃金距離」,既能有效鍛鍊身體,又不幹擾日常工作生活;而健步走5公裡也被視為「最佳距離」,晚飯後散步5公裡,結合日間活動,輕鬆達成每日8000~10000步目標。   那麼問題來了:同樣是5公裡,跑步和走路,究竟哪個對身體益處更大? 01 走5公裡和跑5公裡 哪個對身體益處更大?   一項研究追蹤對比了超過3.3萬名跑者與1.5萬名走路的參與者6年,發現在降低高血壓、高膽固醇和2型糖尿病風險方面,跑步與步行效果基本一致。但當二者消耗同等能量時,走路在降低高血壓和高膽固醇血症風險上略高於跑步,走路帶來的健康益處反而超越了跑步。   具體來說,每增加1個代謝當量(MET)的能耗:   (代謝當量是維持靜息代謝所需要的耗氧量,表示相對能量代謝水平,是用來評估心肺功能的常用指標之一。)   跑步:可以使高血壓風險降低4.2%,高膽固醇風險降低4.3%,2型糖尿病風險降低12.1%,冠心病風險降低4.5%。   走路:可以使高血壓風險降低7.2%,高膽固醇風險降低7.0%,2型糖尿病風險降低12.3%,冠心病風險降低9.3%。   雖然從百分比上看,在相同的運動量前提下,走路在各種健康益處上都略優於跑步。但研究人員在調整身體質量指數(BMI)後再進行了對比,跑步對提高身體的代謝效率有更顯著的效果。   所以,無論是選擇跑步或走路都可以獲得近乎相似的健康益處,前提是要堅持。 02 走路和跑步,哪個更適合你?   走路是一種低強度有氧運動,對膝關節、腳踝等壓力都較小;跑步則是相對中高強度的有氧運動,對身體的心肺能力、肌肉力量、耐力等都要求更高。   哪些人更適合走路?   長期缺乏運動者:運動強度較低,身體更容易適應,避免初期因強度過大導致放棄或受傷;   體重過大肥胖者:走路對關節(尤其是膝蓋、腳踝、髖關節)的衝擊力遠小於跑步,降低受傷風險。   65歲以上老年人:隨著年齡增長,關節退行性變化、骨密度下降、平衡能力減弱是常見問題。走路更安全,跌倒風險低,尤其是65歲以上的老年人。   有慢性疾病的人:比如心臟病患者、高血壓患者、骨質疏鬆症患者等, 走路強度可控,且風險可控。   孕中晚期的孕婦:在醫生允許下,走路是孕期最推薦的安全有氧運動之一,有助於控制體重、緩解不適、促進分娩。   哪些人更適合跑步?   跑步適合那些年齡相對低,心臟、血管沒有其他疾病,同時具備一定運動基礎,希望進一步提高心肺耐力和減重效果的人群。 03 跑步和走路 運動時記住這3點   每次運動多久?一周幾練?   研究發現:從時間長度看,每次運動時間在30~60分鐘之間最佳;如果運動時間超過90分鐘,甚至還會產生負效應。   所以綜合來看,每周3~5次跑步和走路,每次30~60分鐘。如果跑步5公裡基本就是30分鐘左右,如果走路5公裡差不多就是60分鐘左右。   什麼時間運動鍛鍊比較好?   上午8點至10點   一項超8.6萬人的大規模研究顯示,無論日常是否運動,早晨鍛鍊(上午8點至10點左右)能顯著降低16%冠心病風險和17%中風風險。   此外,與不運動的人相比,在上午8點至10點鍛鍊對乳腺癌和前列腺癌均有保護作用,可使這兩種癌症患病風險降低26%至27%。   16點至18點   對很多上班的人來說,白天上班沒時間,而晚上又怕影響睡眠,那麼什麼時候鍛鍊才合適呢?   其實一天中運動的黃金時間為午後16點至17點,因為經過大半天的日常工作,人體的肌肉韌帶已得到了充分的活動,心率血壓趨於平穩,可以進行較為劇烈的有氧運動,如跑步、打球、遊泳、器械健身等。   醫生表示,16點至17點仍是上班時間,因此建議上班一族可適情況推遲。   運動過程中需要注意什麼?   運動之前應對自己身體狀況有一個基本判斷,比如昨天喝酒了、昨晚沒睡好、近期感冒了、發燒了,這些情況都要減少運動或輕度運動,避免劇烈運動。   如果是長期不運動的人,建議從低強度運動、短時間開始(如每日快走15分鐘),每周增量≤10%。切忌長期不運動突然劇烈運動(比如很少運動,上來直接跑5公裡),這易導致肌肉拉傷或心臟風險。   此外,運動過程中要及時補充水分(小口多次),對於一些高強度運動後需補電解質。   監製丨李浙   主編丨杜顯翰

  閱讀提示   近期,人形機器人在各大展會和活動中頻頻亮相,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。從實驗室到千家萬戶,其商業化落地還需突破技術、成本等難題。專家認為,未來,可以通過建設大規模數據採集工廠等方式,加快部分場景的商業化落地,以更好跨越「最後一公裡」。   格鬥臺上,4臺身高約1.3米的人形機器人兩兩對抗,直拳、勾拳、側踢,連招行雲流水……在不久前舉辦的世界人工智慧大會上,一場人形機器人格鬥賽引發關注。   今年,被認為是人形機器人量產「元年」,人形機器人頻頻亮相各大展會,展現出強大創新力和蓬勃發展活力。2025世界機器人大會上,200餘家國內外機器人企業參展,人形機器人整機企業數量創下新高;2025世界人形機器人運動會開賽在即,500餘臺人形機器人將在538個比賽項目中大顯身手……   作為機器人技術的集大成者,人形機器人承載著新一輪科技革命和產業變革的厚望。迎來量產的人形機器人如何從實驗室到千家萬戶?其商業化落地還面臨哪些挑戰、需要突破哪些藩籬?對此,《工人日報》記者展開了採訪。   產業發展有基礎,技術細節存卡點   「看它走路搖搖晃晃,跑兩步就摔跤,感覺還不是很靈活。」來自鄭州的謝嘉豪觀看了近期舉辦的2025RoboCup巴西機器人足球世界盃的多場賽事,在他看來,一些參賽的人形機器人在運動能力上還有提升空間。這也道出了當前該產業面臨的困境之一。   根據工信部發布的《人形機器人創新發展指導意見》(以下簡稱《意見》),今年,我國將初步建立人形機器人創新體系。工信部相關負責人在解讀《意見》時表示,我國人形機器人產業前期已有一定基礎,但在一些方面仍存在短板弱項。   據了解,智能能力、運動能力和本體能力技術卡點,是當前人形機器人面臨的主要發展瓶頸。有業內專家將這三類能力比作人類的「大腦、小腦、肢體」,它們對人形機器人的發展至關重要。   「人形機器人的運動控制、感知能力目前存在技術卡點,導致它們看起來『笨笨的』。」飛上天傳媒CEO宋宇飛及其團隊針對人形機器人賽道開展了多項研究,他告訴記者,在運動控制方面,部分人形機器人的電機雖能提供高瞬時功率,但持續運行時散熱不佳,致使關節溫度升高、扭矩精度下降,且當前的機器視覺和傳感器技術尚不足以讓機器人準確感知複雜環境,「這也是為什麼人形機器人在運動時容易摔倒」。   而在人形機器人的運動能力和本體能力之外,多位受訪專家指出,類似於人類「大腦」能力的智能能力在技術細節方面仍需不斷完善。   對此,高工機器人研究總監蔡炳貞分析認為,機器人需要先感知外界信息,再把信息傳給「大腦」,「大腦」要加以理解、分析、推理、決策,再指揮「小腦」控制運動,現有的人形機器人大模型推理速度、邊緣計算算力相對不足,由此帶來延時性問題,進而導致整套動作流程耗時較長。   供應鏈進一步完善,價格有待更「親民」   從幾年前的幾百萬元一臺,到今年的幾萬元一臺,人形機器人售價總體呈下降趨勢。特別是今年以來,多個品牌產品進入量產階段,價格降幅更為明顯。7月,國內某品牌推出的一款人形機器人,售價為3.99萬元起。   不過,人形機器人要進一步實現家用,現階段的成本和售價仍然較高,有消費者表示,「期待隨著國產供應鏈進一步完善,售價能夠更加『親民』。」   人形機器人為什麼「有些貴」?蔡炳貞認為,目前,無論是人形機器人的「大腦」「小腦」技術,還是關節模組等硬體技術,都還沒有實現標準化和統一,各個零部件主要由各機器人廠家設計定製,導致定製成本較高。   對於如何進一步降低人形機器人成本,宋宇飛建議,一方面,企業應當繼續提高自研自產能力,通過自研自產電機、3D雷射雷達等核心部件,不斷降低硬體成本;另一方面,也應持續優化設計與生產工藝,如減少模具成本和零部件數量,提高裝配效率。   上海大學智慧機器人團隊成員張哲瑞告訴記者,我國具有完整的人形機器人產業鏈,如果人形機器人的技術問題得以更好地解決,大規模量產和降低成本都有望實現。   「技術進一步成熟之後,產業鏈上下遊才能有相對統一的產線進行大規模生產。實現這種大規模量產後,人形機器人進入千家萬戶才有可能。」蔡炳貞說。   拓展應用場景,加快商業化落地   從實驗室到工廠,從展臺到救援現場,再從商場到尋常百姓家……跨越「最後一公裡」,人形機器人如何探索應用場景的更多可能?   據蔡炳貞觀察,人形機器人目前主要應用於科研場景、教育場景、展覽娛樂場景、商業巡檢場景,這4類場景佔到人形機器人全部應用場景的70%以上。   近年來,國家和地方在拓展人形機器人應用場景方面進行了諸多積極嘗試。《意見》提出,加快人形機器人在特種環境應用,聚焦3C、汽車等製造業重點領域,提升人形機器人工具操作與任務執行能力,並拓展人形機器人在醫療、家政等民生領域服務應用。部分地區已展開先行先試,如北京嘗試打造高智能化和柔性化的生產線及汽車超級無人工廠,上海啟動運行全球首個全尺寸人形機器人開源社區「OpenLoong」。   宋宇飛建議,將人形機器人優先用於救援救災場景。「如在坍塌等高危場景中,機器人能進入人類難以到達的危險區域,執行探測、搜救等任務,提高作業安全性和效率。」   「人形機器人的最大優勢就是能夠適配人類社會的基礎設施。在應用場景方面,可以按從簡單到複雜、從封閉到開放的順序進行拓展。」張哲瑞分析稱,可以先從工廠等簡單的、封閉的場景推廣人形機器人,再逐步推廣至更開放、更複雜的場景。   「讓人形機器人到工廠去做『簡單勞動』其實並不簡單,核心卡點在於模型有待優化和數據稀缺。」蔡炳貞告訴記者,行業內目前主要通過遙操機器人採集數據、生成仿真數據等解決上述問題,要突破這一瓶頸,未來還需建設大規模數據採集工廠,或通過切割場景,讓一部分場景機器人先實現商業化落地。

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