吸管,是很多人的「喝水搭子」,他們認為用吸管能喝更多的水。但從健康角度來說,並不建議大家長期使用吸管。 吸管真的能讓人 「多喝水」嗎? 相較於使用水杯,使用吸管能讓「喝水」這個動作時更具有連續性,讓人在不知不覺中喝完一大杯水,因而產生用吸管能夠喝更多水的錯覺。 對於時常感覺口渴的人而言,相較於敞開式的大口喝水,使用吸管進行小口吞咽,確實能夠在一定程度上改善口乾。這是因為口乾是來自於味覺末端神經的感覺,人們小口慢慢喝水時,會讓口腔感覺更加滋潤,故而能起到解渴的作用。劇烈運動後小口喝水比大口灌水更加解渴,也是同樣的道理。不過,這主要與我們喝水的快慢節奏有關,與吸管沒有直接關聯。 長期用吸管喝水 可能會對健康造成哪些影響 滋生大量細菌 由於吸管的內部難以清洗,多次使用極易導致吸管內壁滋生大量細菌。部分價格低廉的吸管杯,材料劣質,長期使用極易對人體產生危害。 易引發脹氣 用吸管喝水,容易將空氣吸入消化道,繼而引發脹氣等消化不良症狀。 吸收過量的糖分 如果喝的是帶糖飲料,吸管喝水的連續性容易使人喝下更多飲料,一定程度上會喝下過多的糖分。 加深唇紋 吸管喝水往往會牽動更多的面部肌肉和唇部肌肉,容易加深唇邊和面部紋路。 除了對個人健康的影響,由於大多數吸管都是由塑料製成的,而塑料是一種難以降解的材料,大量廢棄的塑料吸管會對環境造成嚴重影響。特別是在海洋中,會對海洋生態系統產生破壞性影響。 建議這幾類人避免用吸管喝水 65歲以上的老年人、慢阻肺病患者 用吸管喝水對於正常人而言沒有問題,但對於有吞咽困難的人來說,極易引發咳嗆。一般來說,65歲以上的老年人易發生吞咽困難。由於老年人的神經反射活動下降,導致吞咽肌群不協調,在進食水時,極易嗆入呼吸道。如果使用吸管喝水,常常會因進水速度難以控制,致使咳嗆。尤其對於慢阻肺病患者而言,肺功能的下降會導致其肌肉力量變差,影響吞咽肌肉的收縮力量和肌肉的協調能力,使得食物不能通過食道進入胃裡,而是跑到了氣管裡,出現吞咽障礙的機率較大。 正處於換牙年齡的兒童 長期使用吸管喝水,有可能導致嘴凸。這是因為在使用吸管喝水時,會改變口腔和面部肌肉的運動模式,讓牙齒產生向外的力,容易造成牙齒前移。對於6~14歲正處於換牙年齡的兒童來說,長期使用吸管喝水,可能會影響口腔和面部肌肉的正常發育。 還需注意的是,不要用吸管喝熱水。當我們用杯子直接喝熱水的時候,如果水溫過高,可能會在喝下少量水後本能地吸氣,這樣做可以迅速降低水的溫度。然而,使用吸管喝熱水,不僅難以控制水流,而且會將熱水集中在一個較小的區域,導致感覺更加燙,稍不注意,還有可能燙傷喉嚨。 (「健康北京」微信公眾號)
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來,人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場,大家紛紛好奇,究竟還有什麼運動是機器人做不到的? 「某種意義上,目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過,要讓機器人跑得非常快、跳得特別高,會受到硬體限制,完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日,宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標:真正去幹活 2025年春晚上,一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示,上半年整個機器人行情非常火爆,從需求端拉動了整個行業發展,包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過,目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段,跳舞、功夫、運動樣樣行,未能真正走進人們的日常生活。 對此,王興興向記者解釋,很多技術的進步需要一些時間,一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動,當下還不太現實。在這個時間點,我們用AI(人工智慧)技術,讓機器人做些運動、表演,反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期,對於普通人來說可能用途有限,沒有圖形界面,也沒有word,很多情況下,要有電腦先出來,有一些開發者在上面開發更多軟體,過幾年軟體功能越來越多了以後,電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻:王興興:普通人用上人形機器人,還需要時間來源:中國新聞網 王興興強調,整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活,真正去解放生產力、提高生產。從時間上看,可能2-3年會有明顯的技術進步,大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年,機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼,限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢? 他分析,很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高,從技術層面或者純AI的角度來說,目前的硬體完全夠用,當然還不夠好,要持續進步,而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前,大語言模型已經做了很長時間,但是大家覺得模型很『傻瓜』,很難在實際中應用。」王興興認為,快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析,與語言模型領域不同,具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動,但在機器人領域,無論用什麼方法去採集數據,放到機器人上跟實物的偏差還是較大,效果不是很理想。 「未來2-5年,大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型,這是很重要的,此外,更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信,如果有更大的技術突破,未來幾年,全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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