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)
聚焦2025世界機器人大會 場景邊界不斷拓寬 智慧機器人走入「千行百業」 人民網北京8月13日電 (記者任妍 慄翹楚)從18世紀蒸汽機轟鳴拉開工業革命序幕,到19世紀電力網絡照亮規模化生產之路,再到20世紀計算機與網際網路催生信息革命,每一次人類文明的躍遷都伴隨著生產力形式的裂變,而當下正在發生的第四次生產力革命,機器與人工智慧深度融合正在形成新的範式。在近日舉行的2025世界機器人大會上,前沿科技成果與豐富應用場景正在顯現出產業新動向。 中國不僅具備門類齊全的工業體系,還擁有全球最大的應用場景,並帶來相應的市場需求。 北京理工華匯智能科技有限公司創新機器人事業部技術總監趙海峰表示:「隨著我國機器人產業在硬體設計、生產上更加成熟、完備,相比於去年世界機器人大會,各企業從我有某產品向產品在具體場景落地轉變。」 8月9日,國際機器人聯合會主席伊藤隆之在世界機器人大會發表演講時透露,隨著全球各大主要市場工業機器人安裝量下滑,中國市場依然保持增長,中國市場保持著全球最重要的機器人市場地位。 杭州智元研究院智慧助力助行事業部負責人任敬偉表示:「本屆世界機器人大會,外國企業前來展臺參觀洽談時一致認為,當前中國機器人行業,尤其是在應用領域,要比國外要更快。通過政策支持、市場驅動、人才匯集,我國機器人核心部件以及相關工藝上都有大幅進步,並通過豐富的場景驗證,讓其技術保持領先地位。」 隨著人形機器人商業化前景進一步明朗,人形機器人產業迎來快速增長。高盛在最新《人形機器人專題報告》中將其2035年全球市場總規模(TAM)預測,從60億美元大幅上調至380億美元。這一預期的調整主要基於,出貨量的大幅增加,預計到2035年全球人形機器人的出貨量將達到140萬臺。摩根史坦利發布一份報告顯示,人形機器人「大腦」研發主要集中在北美地區,而「身體」部分則是中國企業的強項。 視源股份黨委書記、首席戰略資源官段宇表示,在勞動力成本逐步上升、人口老齡化逐步加劇的背景下,人工智慧被賦予了更多期待和重任。從長遠看,剛需高頻場景的機器人,通過高可靠性、高智能化的產品和優質的服務,讓用戶可以更輕鬆完成Dirty(髒)、Dangerous(險)、Dull(枯燥)「3D崗位」的勞動作業。 業內人士表示,對於機器人在工業領域的規模化應用,業界一般認為是2年-3年,而進入家庭場景,則需要更長時間。同時,隨著網際網路人工智慧到具身智能的飛躍,機器人將真正擁有理解物理世界的能力,並且通過具身智能技術與傳統網際網路人工智慧相結合,讓機器人真實與物理世界發生交互。(實習生劉思彤對本文亦有貢獻)
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