紀念林則徐誕辰240周年 福州林則徐故居全面開放引遊客
2025-11-01 07:06 3,176次浏览中山大學附屬第三醫院感染性疾病科主任林炳亮—— 基孔肯雅熱，怎麼防如何治？(大健康觀察) 近期，中國南方個別城市發生基孔肯雅熱輸入疫情並引發本地傳播。對於很多人來說，基孔肯雅熱較為陌生。這究竟是一種什麼病？又該如何防治？在人民日報海外版「俠客島」和「健康生活」版聯動開展的微博直播連麥中，我們就這些問題對中山大學附屬第三醫院感染性疾病科主任林炳亮進行了採訪。 「人→蚊→人」傳播鏈是核心傳播模式 問：什麼是基孔肯雅熱？ 林炳亮：基孔肯雅熱是由基孔肯雅病毒引起的急性蚊媒傳染病，通過伊蚊(埃及伊蚊和白紋伊蚊)叮咬傳播，主要在熱帶和亞熱帶地區流行，比如東南亞、南亞和非洲地區。 該病於1952年首次在坦尚尼亞被發現。這個拗口的名字就來源於坦尚尼亞南部土語，意思是「變得扭曲」，很形象地描述了患者患病後，因為嚴重關節疼痛彎腰的樣子。 大約20年前，基孔肯雅熱疫情曾在印度洋區域大規模暴發，影響約50萬人。今年以來，法國在印度洋的屬地留尼旺島估計有大約1/3人口感染了基孔肯雅病毒。因此，今年7月，世衛組織發出警報說，目前已有119個國家和地區發現基孔肯雅病毒傳播情況，提醒各國做好應對準備，避免疫情大規模暴發。 問：基孔肯雅熱怎麼傳播？會不會「人傳人」？ 林炳亮：基孔肯雅病毒不會通過日常接觸引發人際傳播，也不會通過咳嗽、打噴嚏等傳播。 蚊子是傳播媒介，前面提到主要元兇是伊蚊，其實就是我們生活中常見的、有黑白斑點的花斑蚊。它們叮咬感染者後，病毒會在其唾液腺大量繁殖，這時再叮他人，就會傳播病毒。因此，「人→蚊→人」傳播鏈是基孔肯雅熱的核心傳播模式。 孕婦感染後，病毒可能導致宮內胎兒感染，但通過母嬰傳播的情況極其少見。 問：這次中國境內的基孔肯雅熱源頭是什麼？ 林炳亮：每一次傳染病流行，大家都非常關注「0號病人」在哪裡。我國曾發生過幾起基孔肯雅熱輸入繼發聚集性的疫情，但沒有成為本土疫原地。本輪流行中，中國境內第一例基孔肯雅熱患者於7月8日確診，由境外輸入引起。但我認為他不一定是第一個被感染的。 現在，流行病學專家正在做追蹤，但我感覺找到源頭不容易。因為這個病的症狀很常見，就像感冒和發燒一樣，大家一般不會意識到這是得了基孔肯雅熱。 總體病症較輕，4類人群需重點防範 問：基孔肯雅熱的表現主要有哪些？症狀一般持續多久？哪些人群需重點防範？ 林炳亮：基孔肯雅熱主要表現為三大症狀：發熱、關節痛、皮疹。關節疼痛常伴隨發燒同步出現，皮疹在發燒後的2到5天內出現。總體病程一般在5—7天。廣東省目前的基孔肯雅熱本地病例均為輕症，暫無重症和死亡病例報告。 儘管總體病症較輕，但並不意味著基孔肯雅熱不會出現危重症。2006年，印度曾經有過一次較大的基孔肯雅熱流行，最終導致五六萬人感染，約3000人死亡。 所以我們既不可過度恐慌，也不可掉以輕心。4類人群需重點防範：一是老人和小孩，尤其是新生兒；二是有高血壓、心臟病、糖尿病等基礎疾病的人群；三是晚期妊娠婦女；四是免疫功能低下者，譬如患有惡性腫瘤需要化療、長期使用免疫抑制劑的患者。 問：相比基孔肯雅熱，大家更熟知登革熱等熱帶傳染病。它和登革熱最主要的區別是什麼？ 林炳亮：基孔肯雅熱和登革熱的傳播途徑一樣，都是由伊蚊傳播，因此防控措施也一樣。此外，二者發病初期都有高熱、頭痛、關節和肌肉疼痛等症狀，比較容易被混淆。 但二者也有區別，基孔肯雅熱潛伏期短、傳播速度快。有研究認為，它比登革熱的傳播速度快2—3倍，這也是最近廣東突發較多病例的原因。 此外，基孔肯雅熱引發的關節痛更為明顯且持續時間較長，主要是小關節疼痛，例如腕關節、指關節、踝關節等；而登革熱則表現為明顯的肌肉疼痛和骨關節疼痛，還會伴有頭痛或者眼眶痛等。 兩者引發的皮疹也不一樣。基孔肯雅熱主要表現為充血疹，比如斑丘疹；登革熱既會出現充血疹也會有出血疹，以及瘀斑。至於這兩者如何區別，用手按一下，不會褪色的就是出血疹，會褪色的是充血疹。 尚無特效藥物，不要擅自用藥 問：基孔肯雅熱如何確診？怎麼治療？有特效藥嗎？治癒後會不會留下後遺症？ 林炳亮：出現相關症狀後，首先要前往醫院就診，不要在家硬扛。由於基孔肯雅熱的潛伏期最長達12天，所以一定要主動告知醫生是否有去過基孔肯雅熱疫情流行區，配合做好流行病學史調查。 目前，可以通過病毒核酸檢測、病毒特異性抗體檢測等方法確診基孔肯雅熱。感染初期，抗體檢測陽性率可能較低。所以，當下在疫情流行區，我們以病毒核酸檢測為主。 基孔肯雅熱的治療尚無特效藥物，以對症治療為主，並做好防蚊隔離。患者出現病症不要擅自用藥。在未確診是何種病毒的情況下，擅自使用阿司匹林、布洛芬等藥物，可能釀成嚴重後果。 基孔肯雅熱可能帶來的後遺症，主要體現在關節疼痛上。對大多數人來說，關節疼痛在1—2周內就會恢復。但也有報導顯示，有些人的關節疼痛會持續幾個月甚至幾年。這一點大家不用緊張。一旦感染，一定要保護好關節，多休息靜養。恢復後，也不要著急進行爬山等運動，以防關節勞損。 問：防止基孔肯雅熱擴散有哪些措施？ 林炳亮：防控基孔肯雅熱，關鍵在於防蚊和滅蚊。防蚊方面，首先要重視傳染源管理，即對確診患者進行隔離和管理。例如，在家休養時搭蚊帳，避免被蚊蟲叮咬。 更重要的是清除蚊蟲滋生地，防止蚊子繁殖。蚊子依賴靜止水體繁殖，因此需要清理積水。家中如陽臺花盆、水缸、瓶罐底部、廚房角落等，往往是被忽視的重點；社區內的花園綠地、下水道、公共場所等，也應避免積水形成滋生源。 在滅蚊手段上，目前主要有三種方式。第一是物理方法，包括使用電蚊拍、滅蚊燈等工具，直接殺滅成蚊。第二是化學方法，比如在小區等公共場所進行滅蚊消殺，以及在家中噴灑驅蚊水。第三是生物方法，例如在水體中投放食蚊魚，讓它們吞食蚊子的幼蟲；還有通過使用BT菌(蘇雲金桿菌)等生物製劑達到殺滅效果。 個人預防重點是防蚊蟲叮咬 問：個人如何預防基孔肯雅熱？為什麼有人覺得噴花露水沒用？ 林炳亮：對個人而言，預防基孔肯雅熱的重點是防蚊蟲叮咬，很多人會噴花露水，但市面上有些花露水不含防蚊劑，噴上去只能起到一點止癢作用，不能有效驅蚊。真正起到防蚊效果，應選擇含有防蚊劑的花露水。 在個人防護方面，有幾個方面尤其重要。首先是穿著防護。長衫長褲更為保險，儘量穿淺色衣服，並對裸露皮膚噴灑驅蚊產品。 其次，由於蚊蟲對氣味較敏感，特別喜歡二氧化碳濃度高的環境。因此，劇烈運動後，體溫升高、出汗較多時，被蚊子叮咬的風險也會上升。這個時候建議及時衝涼、避免在戶外久留，降低被蚊蟲叮咬的機率。 此外，蚊子有一定的活動規律，常在日出日落前後兩個小時較為活躍，大約在早晚7時至9時這兩個時段更易出現蚊群。因此，建議儘量減少在這些時間段外出活動。(人民日報海外版 何欣禹 張少鵬 葉朵朵)
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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