人文社引進「醫學文化史」系列叢書 幫讀者更理性看待當代醫學的成就與局限
2026-02-17 12:57 8,916次浏览碳水化合物簡稱「碳水」，是人體三大產能營養素之一。很多控制體重的人將其視為「大敵」，認為它是「長胖元兇」「血糖殺手」。但是，碳水化合物其實分「好」與「壞」，吃對了並不容易讓人發胖。吃對碳水有助於體重管理研究發現，低碳水飲食有助於體重管理，但關鍵在於碳水的「質」而非「量」——較少精製碳水、較多植物蛋白和健康脂肪的「高質量」低碳水飲食，與體重減少相關；而依賴精製碳水、更多動物蛋白和不健康脂肪的「低質量」低碳水飲食，可能加速體重增加。好碳水：減重幫手好碳水主要來源於加工程度低、營養保留完整的天然植物性食物，具備低升糖指數（GI）、高膳食纖維、高營養密度的特點。其消化吸收速度較慢，能持久穩定地供能，避免血糖快速大幅波動，有助於降低糖尿病和心血管疾病的發生風險。以下幾類食物屬於此類。壞碳水：甜蜜陷阱壞碳水多為精加工或添加大量糖的食品。好吃到令人上癮，但是營養價值低，幾乎只提供能量，升糖速度快，易引發血糖驟升驟降，導致「過山車式」的飢餓感，飽腹感差，很容易進食過量。長期大量食用壞碳水，會增加肥胖、糖尿病、心血管疾病等慢性病發生風險。以下幾類食物屬於此類。如何科學吃碳水1.優化結構多選擇全穀物、薯類、雜豆等好碳水，減少精製穀物和含糖飲料的攝入。例如，將1/3精白米替換為糙米、燕麥米、雜豆等，或者用紅薯、玉米作為部分主食。兒童、老人及胃腸消化功能較弱的人群避免全吃粗糧。2.控制總量《中國居民膳食指南（2022）》推薦，每天碳水提供的能量應佔總能量的50%～65%。對於一般人群，推薦每天攝入穀類200～300克，其中，全穀物和雜豆50～150克，薯類50～100克。需要減重的人群應根據能量比例適當減少。碳水攝入過少，身體可能被迫分解蛋白質供能，導致肌肉丟失、脫髮、煩躁易怒、月經紊亂等問題。碳水攝入過多，多餘的碳水會轉化為脂肪儲存起來，尤其是造成腹部脂肪堆積。3.巧妙搭配好碳水還得搭配優質蛋白（如豆製品、雞蛋、牛奶、魚蝦、瘦肉）和健康脂肪（如植物油、堅果），尤其是增加植物性食物的攝入，有助於進一步穩定血糖，增強飽腹感。4.食物多樣每天攝入3種穀薯雜豆，搭配4種新鮮蔬菜和水果，讓身體得到全面的營養。碳水並不是洪水猛獸，關鍵在於選擇好碳水，控制總量，搭配合理。明天早上不妨把白麵包換成全麥麵包，讓健康和美味同行，開啟活力滿滿的一天！作者：復旦大學附屬中山醫院營養科主管技師 李帆 副主任技師 高鍵審核：國家健康科普專家庫成員、華中科技大學同濟醫學院公衛學院營養與食品衛生學系主任 楊雪鋒策劃：張燦燦 王寧編輯：範洪巖
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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