喧囂中安靜所有人，12歲初中生在上海書展手抄《敦煌學大辭典》……
2025-11-18 14:44 8,372次浏览米飯是餐桌上的重要主食，在每天的飲食中佔據了相當重要的地位。一頓飯可以沒有肉肉，但怎麼能沒有米飯呢？ 可是，有一部分人卻不敢吃米飯，畢竟米飯是高 GI 食物，容易升血糖。於是，為了迎合這部分人的飲食喜好，市面上出現了很多控糖相關的產品，比如控糖大米。它到底咋樣？有必要買嗎？生活中哪些做飯行為能幫我們控糖呢？ 市面上的控糖大米有用嗎？ GI 值是衡量食物引起餐後血糖反應的一項有效指標，數值越高越不利於控血糖。 我們平時吃的大米飯 GI 值較高，普遍在 71~90 不等，屬於高 GI 食物。所以控糖大米的出現，著實讓有控血糖需求的小夥伴們驚喜不已。既能滿足大口吃米的需求，又不至於餐後血糖飆升，簡直讓人興奮。 大米的主要成分是澱粉，澱粉是個比較龐大的家族，分為三類： 快消化澱粉：在小腸內 20 分鐘內可以被消化吸收，如烤馬鈴薯、熟香蕉等。 慢消化澱粉：在小腸內 20~120 分鐘可以被消化吸收，如天然玉米澱粉。 抗性澱粉：在小腸中不能被消化吸收，不會轉變為糖分，具有一定的控糖作用。它存在於種子、穀物以及放涼冷卻後的某些主食當中。比如冷米飯，抗性澱粉含量會比熱騰騰的時候高一些。 抗性澱粉也算是一種膳食纖維，它雖然在小腸中不能被吸收利用，但在 2h 後可到達結腸並被結腸中的微生物菌群發酵。這個過程會產生短鏈脂肪酸，降低腸道 PH，減少了腸道內病原體的數量，增加腸道中益生菌的數量，有利於預防結腸疾病。抗性澱粉還具有降低血液膽固醇、降低肥胖風險以及利於控血糖等益處。 控糖大米之所以能控糖，其特點就在於抗性澱粉含量顯著高於普通大米，也具有相對更低的 GI 值。我們吃的大多數品種稻米抗性澱粉含量均在 1% 左右，只有少數接近 3%，而控糖大米是比較特殊的水稻品種，抗性澱粉含量大多超過了 3%，比如浙輻 201、降糖稻 1 號、功米 3 號，其抗性澱粉含量分別約為 3.6%、10%、10% 以上。其中，功米 3 號品種的控糖大米在市面上很受歡迎。 所以，控糖大米的確能更好地控糖，但口感可能偏硬，不是很好吃，價格也比較高，幾乎是普通大米的 5 倍甚至更高。對於經濟條件雄厚的家庭來說還好，一般家庭還真吃不起。 咱們其實也沒必要追求價格昂貴的控糖大米，完全可以就吃普通大米，只需要在蒸米飯的時候做出一些改變，就能幫你控血糖。 蒸米飯1個改變，幫你控糖 米飯+雜豆：有研究發現，將黑豆、鷹嘴豆、花芸豆、黑芸豆與大米一同食用可顯著降低餐後血糖反應，用扁豆替換一半米飯，可使餐後血糖反應下降 20%。 這是因為，雜豆屬於低 GI 食物，抗性澱粉含量顯著高於精白米，還含有豐富的膳食纖維、植物蛋白等成分，用它們來替代部分大米蒸米飯，能更好地控制血糖，有益於預防糖尿病和心腦血管疾病。 米飯+燕麥米：將全粒燕麥和去種皮燕麥分別與米飯 1:1 混合煮製時，無論是常壓煮製還是壓力烹調，其 GI 值均顯著低於白米飯。 這主要歸功於燕麥中的 β-葡聚糖，它屬於水溶性膳食纖維的一種，能吸水膨脹，吸水後還具有較高的黏度，在胃中能夠延緩食物排空的速度，減緩消化酶對碳水化合物的水解，並且抑制葡萄糖在小腸內的擴散和吸收，進而減緩葡萄糖吸收入血，減緩餐後血糖的上升速度，有助於維持血糖平穩。 米飯+玉米：玉米的 GI 值只有 55，屬於中等 GI 的食物，和高 GI 的大米混合能降低整體的 GI 值，有利於延緩餐後血糖的上升。同時，玉米還含有豐富的膳食纖維、維生素 B 族、玉米黃素，鉀和鈣的含量也不錯。 米飯+糙米：印度學者在超重者中發現，吃糙米飯與吃白米飯相比，日平均血糖面積降低了 19.8%，吃糙米雜豆混合飯降低了 22.9%，且胰島素敏感性均得到提高。 與精米相比，糙米被種皮包裹，既能阻礙水分進入，也能妨礙澱粉粒膨脹，從而降低了糊化程度，而且糙米豐富的膳食纖維可以增強飽腹感、延緩胃排空，從而降低了餐後血糖反應。此外，籽粒外層較高的抗營養因子(植酸、多酚等)可能也是導致澱粉消化緩慢和血糖反應降低的原因。 不過，需要注意的是，很多人吃糙米習慣先浸泡一夜，從控血糖角度考慮不太建議這樣做。糙米提前浸泡一夜，會促進米的糊化，從而導致消化吸收率增加，其 GI 值可與米飯接近或相當，只需要在吃之前短時間浸泡 1~2 小時即可。 這樣吃米飯，控糖效果更好 1 吃米飯搭配它們 米飯+蛋白質食物：在以碳水化合物為基礎的膳食中添加蛋白質有助於降低血糖反應。也就是說，與只吃米飯相比，同時搭配雞胸肉、豆腐、牛奶、大蝦、雞蛋等富含蛋白質的食物，有助於延緩餐後血糖。 米飯+蔬菜：蔬菜富含膳食纖維，不僅能增強飽腹感、延緩胃排空，吃的時候還需要仔細地咀嚼，增加了進食時間。蔬菜中的多酚類物質還能抑制碳水化合物消化酶的作用，比如α-澱粉酶、α-葡萄糖苷酶。 需要注意的是，建議搭配非澱粉類的蔬菜，比如小白菜、菠菜、空心菜等綠葉菜，或者茄子、西紅柿、冬瓜等瓜茄類蔬菜等都可以。 2 餐前可吃它們 每餐的餐前吃點水果，也許能幫你更好地控血糖。 有研究以超重肥胖人群為研究對象，以含 15 克可利用碳水化合物的蘋果、甜橙和梨分別作為餐前負荷食物，以含 50 克可利用碳水化合物的白米飯為正餐食物，以白米飯餐前飲水作為對照。 結果顯示：餐前 30 分鐘額外攝入含 15 克可利用碳水化合物的蘋果、甜橙、梨 3 種水果，均能在一定程度上更好地控血糖，蘋果和甜橙的效果優於梨。在攝入水果的重量上，研究中為 134~240 克。 總結 控糖大米並非智商稅，相比於普通大米抗性澱粉含量更高，控糖效果更好，但價格昂貴，並非最優選擇。其實，家家戶戶吃的普通大米，只要蒸米飯的時候合理搭配，完全可以達到比控糖大米更好的控糖效果，經濟實惠，好吃不貴，快給家人安排起來吧。 策劃製作 作者丨薛慶鑫 註冊營養師、中國營養學會會員 審核丨阮光鋒 科信食品與健康信息交流中心副主任、中華預防醫學會健康傳播分會委員 策劃丨一諾 責編丨甄曦 審校丨徐來、張林林
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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