時政微觀察丨總書記念過的這些對聯飽含深意
2026-01-14 10:59 9,314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)
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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