美國對臺加徵20%的「對等關稅」 國臺辦：輸誠得不到好處，跪美沒有出路
2025-11-19 19:36 6,612次浏览親友間的日常寒暄，社交媒體上的熱門內容，有關「運動」「鍛鍊」的話題從未缺席。但與此同時，一些人因盲目跟風，運動不當，進而導致運動損傷，與強身健體的初衷背道而馳。以下關於健身的認知誤區，你也有嗎？ 誤區1：多出汗，減重效果才好 解答：運動中多出汗，確實提高了身體的代謝水平，但出汗後表現出來的體重下降，並不是我們理想中的效果，而可能是身體脫水導致的假象。出汗後，人體流失的主要是水分和電解質(如鈉、鉀)，並不是脂肪。大量出汗後體重下降，只是暫時性的水分流失，待補充水分後，體重就會快速恢復。 減重的目標是降低身體裡的脂肪比例，優化體成分，因此，減重的實質是減脂。在控制能量攝入的基礎上，通過運動消耗過多脂肪，並增加肌肉含量，是最有利於健康的減重方式。 過於強調鍛鍊時「多出汗」，容易帶來脫水風險。若補水不及時，可能導致脫水、頭暈、乏力，甚至中暑 ；大量流失鈉、鉀等電解質，可能引發肌肉痙攣、心律不齊等問題，讓人出現電解質紊亂的現象。 誤區2：空腹鍛鍊效果更顯著 解答：空腹鍛鍊雖能在一定程度上增加脂肪氧化率，但很多研究表明，空腹運動並不能使體重、腰臀比、體脂率降得更快，反而存在很大的風險。 空腹狀態下運動，機體糖原儲備不足，會導致身體蛋白質分解增加，從而造成肌肉流失，這對長期的基礎代謝和體重管理是不利的。 同時，空腹鍛鍊還可能帶來低血糖、頭暈、乏力、免疫力下降等一系列問題，尤其是血糖調節能力差或糖尿病前期人群，出現這類問題的風險更高，在運動過程中也極易發生運動損傷。因此，老年人、女性和糖尿病患者，更應避免空腹鍛鍊。 誤區3：停止運動後，肌肉原地變脂肪 解答：肌肉和脂肪都是身體組成不可或缺的成分和重要的能源物質，但它們是身體中兩種不同的物質。 肌肉組織由肌纖維組成，主要含有蛋白質、水和無機鹽等 ；脂肪組織則主要由脂肪細胞組成，是重要的儲能物質。肌肉和脂肪在細胞結構、功能和代謝方式上完全不同，不可能互相轉化。 停止運動後，表面看起來肌肉體積變小了，脂肪體積變大了。究其原因，停止運動後，肌肉纖維會因為缺乏刺激而逐漸萎縮。這意味著肌肉纖維變細、變小，肌肉量減少，力量下降，但肌肉纖維本身並不會變成脂肪細胞。 同時，停止運動後，身體的能量消耗減少，如果飲食中的能量攝入沒有相應減少，多餘的能量就會以脂肪的形式儲存起來，其實質是能量過剩導致的脂肪堆積，並不是肌肉「原地」變為脂肪。 作者：國家健康科普專家庫成員、國家體育總局體育科學研究所國民體質與科學健身研究中心主任 徐建方
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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