浙江磐安：水稻梯田如詩如畫
2025-11-03 02:43 4,261次浏览北京8月5日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下專業學術期刊《自然-醫學》最新發表一篇健康研究論文指出，超加工飲食對減重和降低心血管代謝疾病風險的效果或不如最少加工飲食，即使這兩種飲食都遵循相同的官方飲食指南。 這一研究結果基於一項對英國55名成年人開展的社群水平的臨床試驗，揭示出在整體營養構成之外，食品加工程度對特定健康結局的可能影響。 該論文介紹，全球超加工食物消耗量在近幾十年裡快速增加，而肥胖症以及2型糖尿病和心血管疾病這類慢性病的發病率也在同期上升。在英國，50%以上的消耗食品被指為超加工食品，美國和歐洲的消耗水平與此類似。這類食品包括早餐穀物、甜食和量產的麵包。雖然大量研究一再發現，超加工食品的高攝入與不良健康結局的風險增加有關，但這些數據常受限於混雜因素，且無法建立因果關係。 在本項研究中，論文第一作者兼通訊作者、英國倫敦大學學院Samuel J. Dicken和同事及合作者開展一項隨機交叉試驗，比較以超加工食品為主和以最少加工食品為主的飲食，兩種飲食結構都遵循英國《健康飲食指南》中一組促進健康均衡營養的官方飲食建議。 此次試驗中的55名成人，或接受預製的超加工食品，如早餐穀物或即食千層意面；或接受預製的最少加工食品，如隔夜燕麥或自製肉醬意面，這些食品在8周內分別配送到家。休息4周後，受試者換成另一種飲食再繼續8周，從而能在受試者本人身上比較超加工食品和最少加工食品在6個月期間的影響。試驗期間，50名受試者至少完成了一種飲食。 論文作者發現，遵循英國《健康飲食指南》的兩種飲食都能在8周內顯著減重。不過，最少加工飲食的平均減重量為2%，而超加工飲食只有1%。除了減重，最少加工飲食能更有效改善與心血管代謝健康指標相關的身體成分，如降低脂肪總量、內臟脂肪和甘油三酯水平(但超加工飲食後的低密度脂蛋白膽固醇更低)。 同時，雖然總體飲食滿意度評分無顯著差異，但受試者對超加工飲食的風味和口味評分高於最少加工飲食。整體上，最少加工飲食下的自述食物渴望控制力顯著高於超加工飲食，這或支持了在最少加工飲食中看到的更低熱量攝入能促進更大的減重效果。 論文作者總結指出，這項研究結果表明，即使都遵循健康的飲食指南，食品加工程度也能影響體重管理和心血管代謝健康。他們也提醒稱，純素食、清真和猶太潔食等飲食限制人群，並未納入本次研究。(完)
2025世界機器人大會正在火熱進行中。令人矚目的是，人形機器人正加速場景化應用落地——它們告別「站樁」展示，轉向探索替代人類作業的場景與方案，核心競爭力聚焦「能否更快上崗」，工廠搬運等模擬場景已大量呈現。在尋找落地場景時，「先上崗、再進家」成為機器人普及的現實路徑。展望未來，業內人士表示，若進展順利，人形機器人的「ChatGPT 時刻」最快有望在1～2年內到來。 文/廣州日報全媒體記者 張露 現場直擊：處處可見廠商為自家機器人找「幹活場景」 當前，人形機器人技術正處於從實驗室技術向產業化應用跨越的關鍵階段，在工業、商業、消費、特種等場景裡逐步探索。 大會期間，記者走訪現場發現，與去年行業普遍「秀」機器人才能不同，今年業內更關注機器人如何真正投入工作、實現商業化落地。從企業展臺布置的倉庫包裹分揀流水線，到商業空間的導覽臺，處處可見廠商們為自家機器人尋找「幹活場景」的努力。 中國電子學會理事長徐曉蘭在本次大會分享了人形機器人十大最具潛力的應用場景，包括：3C製造領域的物料質檢，電力生產領域的電站操作，船舶製造領域的打磨拋光，安全應急領域的災害應對與安全救助，商業服務領域的導覽迎賓與服務交互，家居服務領域的生活協助、陪伴及日常照料，農業生產領域的田間精細作業等。 「先上崗，再進家，是機器人普及的現實路徑。」越疆科技市場總監謝凱旋認為，人形機器人率先落地的，將是低速、高頻、剛需的商業場景，例如藥房搬運、零售導引、園區巡檢等。這些場景任務明確、環境可控，適合技術早期階段部署。傅利葉機器人創始人兼CEO顧捷表示，相比於機器人進入大眾消費市場、進入普通人家庭的場景，進入工廠、醫院這一類專業場景是行業優先集中探索的方向。 不僅僅是單個機器人進入工廠，未來更是「群體打工」。記者注意到，本屆展會上已有多家企業展示出多機協同作業的能力。「工業場景的本質是系統性。人形機器人要想提高工廠效率，還得具備多機協同的系統性『會做』。」魔法原子總裁吳長徵表示，其多機系統在工業場景下，強調的是系統化優化，比如多臺機器人可以協同完成生產線操作，在動作路徑、任務分配上實現高效協同。 高速成長：去年機器人產業營收近2400億元 「今年上半年機器人行業非常火爆。得益於市場與政策的雙重支持，整機廠商及零部件廠商平均實現了50%到100%的增長，需求端的拉動有力推動了全行業發展。」在2025世界機器人大會上，宇樹科技創始人王興興表示。數據顯示，2024年，機器人產業營業收入近2400億元。今年上半年，工業機器人產量37萬套，服務機器人產量882.4萬套，同比分別增長35.6%和25.5%。 王興興認為，現在最大的問題其實是模型問題，當前的機器人模型架構不夠好不夠統一。吳長徵分析稱，真正讓機器人「用得起來」，不是某一個算法或傳感器的突破，而是全鏈路的整合能力。比如要確保機器人交付給客戶後能穩定運行，這背後牽涉的是供應鏈體系是否可靠、交付服務體系是否閉環。 展望 人形機器人「ChatGPT時刻」最快1～2年內到來 展望未來，根據瑞銀髮布的人形機器人行業報告，預計全球人形機器人數量2035年將超過200萬臺，2050年將超過3億臺，2050年市場規模將達1.4萬億~1.7萬億美元，人形機器人的價格成本或將下降七成以上。吳長徵預測，未來3年機器人能力將有10倍增長，5年將達100倍，屆時它們才有可能真正進入千行百業。 「如果順利，未來1～2年或者2～3年可以達到人形機器人的ChatGPT時刻，最慢的話3～5年。」王興興如是預測。他還表示，未來2～5年智慧機器人技術的重心，是統一、端到端智慧機器人大模型，更低成本、更高壽命的硬體，超大批量的製造，以及低成本、大規模算力。
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