如今越來越多的老年人加入「健身大軍」,但老年人身體機能衰退,若健身方式不當,反而可能受傷。為此,南京市中西醫結合醫院中醫師嶽濤列舉了老年人常見的「十大健身誤區」,幫大家「科學健身,不傷身」。 誤區1:運動越「賣力」效果越好 很多老人覺得運動要多「賣力」,追求健步走的步數、跳高強度廣場舞等。高強度運動易導致心率加快、血壓波動,還可能拉傷肌肉、磨損關節。建議選擇「溫和持久」的運動,如散步、太極拳、八段錦,每次30分鐘左右,微微出汗、不喘粗氣且無不適感即可。 誤區2:每天練才「勤快」,停一天就「退步」 有些老人堅持「全年無休」地健身。但是,肌肉和關節需要修復時間,過度訓練會導致慢性疲勞,反而降低免疫力,誘發肌腱炎、滑膜炎。建議每周練4~5天,留1~2天休息。 誤區3:廣場舞動作越花哨越「鍛鍊」 老年人關節軟骨退化,深蹲(膝蓋超過腳尖)、跳躍會增加膝關節壓力;快速轉體可能扭傷腰或頸椎。建議選動作緩慢、幅度小的舞曲,避免膝關節過度彎曲、突然扭腰轉頭等動作,跳15分鐘最好歇5分鐘。 誤區4:天天「爬山/爬樓」能「健膝」 爬樓、爬山能練腿勁、壯膝蓋?殊不知膝關節過多承受體重的壓力,反覆摩擦會加速軟骨磨損,誘發骨關節炎。建議用「平地快走」代替爬山爬樓,或選擇有電梯時坐電梯,下樓比上樓更傷膝,尤其要注意。 誤區5:「倒走」能治腰突,走得越多越好 很多人都聽過「倒走能鍛鍊腰背肌」,倒走確實能激活腰背肌,但老年人平衡能力差,易踩空摔倒,導致受傷。若想練腰背肌,可在醫師指導下練習「靠牆站」(後背貼牆,頭、肩、臀、腳跟貼牆),相對更加安全。 誤區6:晨練「越早越好」,天不亮就出門 習慣「早睡早起」的老人們,常常在凌晨5點就去公園鍛鍊,覺得「空氣好、人少清淨」。但是早晨氣溫低,老年人血管彈性差,易誘發血壓驟升;還可能低血糖、頭暈。建議等日出後(6~7點)再鍛鍊,出門前喝杯溫水、吃塊餅乾,避免空腹。 誤區7:「空腹鍛鍊」燃脂快,瘦得更明顯 有些老人為了「減肥」,早上不吃飯就去快走、跳操,還覺得「空腹練完更輕鬆」。但其實,老年人肝糖原儲備少,空腹運動易導致血糖過低,出現心慌、手抖、出冷汗,甚至暈厥。 建議鍛鍊前1小時吃點「慢碳」(如半塊饅頭、一小把堅果),鍛鍊後半小時再吃正餐。 誤區8:運動後立刻「急剎車」,停下來就坐 有些老人剛跳完廣場舞或快走結束,就直接坐下歇著了。而突然停止運動,易導致頭暈、乏力。建議運動後做「整理運動」:慢走5分鐘,甩甩胳膊、踢踢腿,再揉揉大腿、小腿肌肉,幫助血液回流。 誤區9:盲目學「網紅」,別人練啥我練啥 有些老人刷到年輕人練「平板支撐、臀橋、拉伸劈叉」,覺得能練核心。殊不知平板支撐對腰腹力量要求高,老年人核心弱,易塌腰傷腰椎。建議選「老人專屬」運動,如八段錦(「雙手託天理三焦」「調理脾胃須單舉」)、太極雲手,動作緩慢、強調「意守氣行」。 誤區10:運動受傷「忍忍就好」 有些老人扭了腰、膝蓋疼,認為自己貼膏藥、使勁揉,就不疼了。老年人對疼痛不敏感,可能掩蓋骨折、韌帶撕裂等嚴重問題。 建議受傷後應立即停止運動,及時就醫。 通訊員 楊璞 揚子晚報/紫牛新聞記者 許倩倩
上海8月8日電 (記者 鄭瑩瑩)OpenAI最新發布其人工智慧模型GPT-5,引發業界關注。AGI(通用人工智慧)加速來了嗎?北京開放傳神科技有限公司(OpenCSG)創始人兼CEO陳冉8日就此話題接受記者採訪時表示,目前行業模型的能力還處於中早期,在通往AGI的方向上還需要大幅提升,而這其中有個關鍵要素是適配的原生數據不足。 中國首個大模型創新生態社區——模速空間地處上海徐匯區。北京開放傳神科技有限公司是首批入駐模速空間的企業之一。 陳冉解釋,網際網路時代,伴隨各種App的湧現,用戶交互方式發生顯著變化,由此帶來信息爆炸;而AI(人工智慧)時代,真正的新交互方式還沒到來,包括人與智能體、智能體與智能體之間的信息交互還沒達到一個成熟的階段,仍待發展,因此能「投餵」給模型的數據也還需積攢、沉澱。 北京智譜華章科技股份有限公司總裁王紹蘭此前在2025世界人工智慧大會上指出,從大模型到AGI,行業還有很長的路要走。「如果比照自動駕駛分級,把從大模型到AGI分成5級的話,我們可能只在第3級,這條路走了一半都不到。大模型的基礎模型部分還在快速地發展,我們還要持續去做,也願意投入更大的力量。」 在大模型發展加速期,大模型企業該向左走(繼續大量投入基礎模型研發)還是向右走(深入落地來構建商業閉環)?行業怎麼平衡基礎模型的投入以及應用落地的努力? 王紹蘭認為,除了基礎模型「底座」,企業也要持續推動大模型的商業化應用。「因為大模型就是拿來用的,如果大模型一直是純理論研究,不去做商業化落地,我們怎麼證明大模型真正能改變產業呢?我們其實不需要等到大模型真的引領生產力革命的那一天,因為大模型的能力在不斷地擴充、不斷地發展。」 上海稀宇科技有限公司(MiniMax)副總裁嚴奕駿認為,自研底層技術能為企業帶來更高的發展上限,而產品能讓用戶體驗到大模型能力,從而進一步提高AI滲透率。(完)
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