果壳网科学人

2026未来科学大奖揭晓；腾讯微信AI智能体“小微”启动灰度测试；“溟渊计划”二期成果发表

果壳 — Fri, 14 Aug 2026 21:15:02 GMT

今天是8月14日，星期五。1894年的今天，英国物理学家奥利弗·洛奇在牛津会议上首次公开演示了使用莫尔斯电码的无线信息传输，将信息传输了约50米。

重点新闻速览

1.Gemini 3.7 Flash发布

2.腾讯微信AI智能体“小微”启动灰度测试

3.2026未来科学大奖揭晓

4.中国科大实现420公里量子存储器纠缠

5.“溟渊计划”二期成果发表

科技高通发布Snapdragon C系列处理器

8月13日，高通正式公布Snapdragon C系列处理器完整规格和实测评测数据，专门面向售价约300美元（约2100元人民币）的入门级笔记本电脑。该芯片采用8核Kryo CPU架构，单核峰值频率3GHz，支持最高16GB LPDDR5/5X内存、PCIe 3.0 NVMe存储和Wi-Fi 6E/蓝牙6.0。

高通实验室数据显示，在电池供电模式下，Snapdragon C参考设计机搭载8GB内存，GeekBench单核性能较Intel N250平台提升44%，多核提升24%；Cinebench单线程提升50%，多线程提升67%；能效比提升2.1倍。该芯片支持Windows操作系统。（太平洋科技）

Gemini 3.7 Flash发布

8月13日，Google发布Gemini 3.7 Flash，距前代3.6 Flash上线仅21天。谷歌将其定义为“迄今用于编码和智能体领域最智能的Flash级主力模型”。

模型支持文本、图像、音频和视频输入，上下文窗口100万Token，输出上限提升至6.4万Token，输出速度达每秒340 Token。价格方面，2026年底前API推广价为输入$0.75/百万Token、输出$3.75/百万Token，较3.6 Flash原始定价直接腰斩。2027年1月1日起恢复至$1.50/$7.50。（Google Blog）

日本开发BBCube新型AI芯片集成平台

8月14日，日本东京科学大学研究团队开发出面向人工智能系统的新型半导体集成平台BBCube。

该平台融合高密度芯片贴装、无凸点芯片互连和多尺度热分析三项核心技术，可显著提高AI芯片集成密度和数据传输能力，同时降低热阻、改善散热性能，为高性能低能耗AI加速器和高性能计算系统提供新方案。相关成果已在美国举行的2026年第76届IEEE电子元件与技术大会以及2026年IEEE/JSAP超大规模集成电路技术与电路研讨会上公布。（36氪）

OpenAI GPT-5.6 Sol超高速模式向部分客户开放有限预览

8月14日，OpenAI宣布GPT-5.6 Sol超高速模式UltraFast Mode已向部分客户群体开放有限预览。该模式旨在大幅提升模型推理速度，满足企业级客户对低延迟高吞吐AI服务的需求。此前OpenAI已下调部分模型价格以应对Anthropic及众多竞争对手的挑战。（财联社）

腾讯微信AI智能体“小微”启动灰度测试

腾讯控股公告确认，最近数周已启动微信内AI智能体“小微”的小范围灰度测试。这是腾讯首次在微信生态中内嵌AI智能体产品。“小微”微底层依托微信团队自研的WeLM模型，在微信内为用户提供智能助手服务。（腾讯控股）

林俊旸创办语用科技Pragmatik Labs

近日，原阿里巴巴通义千问技术负责人林俊旸正式宣布在上海创办智能体公司语用科技Pragmatik Labs，聚焦横跨数字与物理世界的下一代智能体研究。公司天使轮融资约2.2亿美元，由高榕创投与红杉中国共同领投，腾讯和上海未来产业基金参投，投后估值约20亿美元。林俊旸合计持股88%，外部投资人合计持股12%。

公司分为数字智能体和物理智能体两大业务线，前者面向知识工作与企业运营，后者需进入真实环境完成长周期任务。语用科技注册于上海“模速空间”大模型创新生态社区，成立于2026年5月13日。（36氪）

字节跳动新设“AI数据与安全”一级部门

近日，字节跳动成立新的一级部门“AI数据与安全”，与Seed、Flow、抖音等部门平行，负责人为王赢磊。该部门整合了多个此前分散的数据团队。整合工作从2026年6月初开始，目前仍在梳理架构中。

新部门将横跨基座模型到业务团队，核心职能为字节所有大模型提供跨模态数据服务，覆盖数据生产全流程，包括标准制定、寻源采购、合成清洗、质量评测等环节。（字节跳动）

科学2.36亿年前化石或改写哺乳动物胎生历史

近日发表于《哺乳动物科学前沿》的一项研究表明，科学家可能发现了哺乳动物祖先在2.36亿年前就已经进行胎生的证据。一块保存完好的犬齿兽类化石显示出与新生动物一致的生长线和异常大的出生体型，与现代胎生哺乳动物的模式高度匹配。

如果得到证实，这将把哺乳动物胎生的已知历史大幅前推，远早于此前基于化石记录估计的时间。犬齿兽类是哺乳动物及其近亲的总称，在三叠纪时期广泛分布于盘古大陆。这一发现对理解哺乳动物繁殖策略的演化时间线具有重要意义，挑战了胎生是侏罗纪晚期才出现的创新这一传统观点。（ScienceDaily）

首次通过光学信号探测维格纳晶体内部动力学

近日，瑞士巴塞尔大学和德国慕尼黑工业大学研究人员开发出一种利用光学信号探测维格纳晶体内部电子集体运动的方法，相关研究发表于新一期《自然·物理学》。

维格纳晶体是一种特殊量子态，其中电子在低温低密度条件下形成有序排列。研究团队发现光激发产生的激子与维格纳晶体中电子的有序排列发生耦合，可形成具有特征性光学信号的“维格纳晶体极化子”，从而揭示这种特殊量子态此前难以获取的内部动力学信息。这一方法为研究强关联电子系统提供了全新的非侵入性探测手段。（Nature Physics）

2026未来科学大奖揭晓

2026年8月13日，未来科学大奖评审委员会公布获奖名单：中国科学院生物物理研究所研究员张宏因揭示多细胞生物特有的自噬机制及生理功能获生命科学奖；复旦大学教授赵东元因对介孔材料的开创性贡献，包括合成控制、机制理解和工业应用获物质科学奖；北京大学北京国际数学研究中心教授袁新意因在算术几何领域作出的奠基性贡献，特别是创立算术大性理论并应用于一致博格莫洛夫猜想和一致莫德尔猜想获数学与计算机科学奖。

颁奖典礼将于11月8日在香港东九文化中心举行。（新华网）

2026未来科学大奖揭晓，表彰三大领域基础科研原创性突破 | futureprize.org

中国科大实现420公里量子存储器纠缠

8月13日，中国科学技术大学潘建伟、包小辉、张强等联合济南量子技术研究院、中国科学院上海微系统与信息技术研究所等单位，在远距离量子中继研究中取得重大突破。

团队成功实现两个冷原子量子存储器间跨越420公里光纤的量子纠缠，并在230公里以上距离突破无中继量子纠缠分发的理论极限。研究团队将量子存储器波长由795纳米切换至780纳米以匹配光纤超低损耗传输窗口，并发展了双波长三频相位锁定技术大幅提升长光纤锁相稳定度。该成果以编辑推荐形式发表于《物理评论快报》，大幅刷新物质量子比特间纠缠距离纪录，为城际尺度量子网络构建奠定基础。（Physical Review Letters）

“溟渊计划”二期成果发表

8月14日，由上海交通大学、中国科学院深海科学与工程研究所、华大集团等共同发起的“溟渊计划”（马里亚纳海沟环境与生态研究计划）二期研究成果发表，包括1篇观点文章和3篇研究论文。

依托“奋斗者”号全海深载人潜水器，研究指出超过60兆帕的深渊超高压并非单纯抑制生命，而会通过诱导活性氧产生推动惰性有机物氧化分解并加速微生物适应性进化，在万米海底形成微生物“绿洲”。研究首次实现深渊微生物与病毒的宏蛋白质组，解码了海洋最深水体中的活跃生命网络。团队在挑战者深渊发现地形指数对地球化学和微生物群落的解释力已超越水深，创造了此前未被识别的微生物“隐秘热点”。研究构建了迄今全球最大的深海基因资源图谱和蛋白结构库。（中国科学院）

“溟渊计划”二期成果发表 | 10.1016/j.chom.2026.07.001

8月全国自然灾害风险形势研判

8月13日，国家防灾减灾救灾委员会办公室、应急管理部会同多部门对2026年8月份全国自然灾害风险形势进行会商研判。综合分析认为，8月份我国七大江河流域仍处于主汛期，东部地区洪涝和风雹灾害风险高，长江、淮河、海河、珠江、松辽流域部分河流可能发生超警洪水。

预计8月份西北太平洋和南海海域有6至7个台风生成，较常年同期偏多；有2至3个台风登陆或明显影响我国，接近常年同期，其中有1个较强台风北上影响北方地区。华北南部、华东西部、华中中南部、西南地区东部等地出现阶段性高温热浪风险较高。内蒙古西部、西北地区中部、新疆北部等地可能出现阶段性干旱。（中华人民共和国应急管理部）

15分钟一局的王者荣耀，成了数学博士生的避难所

果壳 — Fri, 14 Aug 2026 15:15:07 GMT

一局王者荣耀的时间是15分钟，而这段时间，AI恰好能解出一道博士水平的数学题。

梦溪是一名王者荣耀爱好者，最高段位是巅峰赛1955分，与此同时，他也是一名数学博士生。

最近他花了两周，把元流辅助的战力从9000多一口气打到了11000。

主要原因就是，AI的数学能力，让他“道心破碎”了。

其实他一直认为自己像个战神，巅峰赛手拿把掐，只是没打。因为他觉得，研究生宝贵的时间，应该花在挑战数学有趣的难题上。

直到一条新闻打乱了他的科研生活——5月20日，OpenAI宣布，他们的内部模型，第一次像数学家一样，独立推翻了一个人类研究近 80 年的数学猜想，且使用的方法堪称绝妙。

这个猜想叫做“平面单位距离猜想”，由传奇数学家 Erdős 提出，内容用一句话概括为：平面上任意给定 n 个点，其中距离恰好为 1 的点对数量，最多为 n^{1+o(1)} 。

不管你看不看得懂，用菲尔兹奖得主Timothy Gowers的话说：如果你是一位数学家，可能真要震惊瘫坐在椅子上了（原话是，你可能需要确保自己坐稳了）。

梦溪告诉我们，他以前没时间打游戏，因为经常忙着研究数学，但现在感觉，没有意义了，不如上两把分。

只需要15个月吗？

在和差评君聊天时，梦溪正在酒店里，享受一场久违的旅行。在这之前，他一直保持着良好的习惯，不是上自习，就是搞科研。

他只是觉得，是时候出去走走了，先逃离上海吧，逃到一个没有数学的地方。

有些差友可能满脑子问号：作为全世界原子弹爆炸频率最高的地方，你们AI圈吹牛也不是一次两次了。AI 能研究个毛的数学啊？

但这次确实不太一样。

“平面单位距离问题”是离散几何领域的一个核心问题，描述为：在平面上给定 n 个点，最多能有多少对点之间的距离恰好等于 1？

这题虽然比不上黎曼猜想，哥德巴赫猜想这样的明珠，但也算该领域教科书级别的经典难题，Erdős 本人还为它设了悬赏。

Erdős 本人给出过一种构造，能让点对数量达到 n^{1+o(1)}，这就是上面提到的被AI推翻的“猜想”。

AI 的思路非常惊艳，靠构造反例，成功推翻了这个猜想。

而且它的做法，是把这个看似几何的问题，迁移到了一个看似毫不相关的领域：代数数论，调用该领域的现有工具构造出了反例。

OpenAI：邪修秒杀题，有感觉吗？

虽然梦溪对 AI 研究数学早有耳闻，但他没想到，这一天来的这么快。

用 AI 研究数学第一次进入他的视野，是去年DeepSeek爆火的时候。他用 DeepSeek做过一些题，某些方面还不如本科生。

同时，还有一群我们俗称的民间科学家，拿着 AI 生成的黎曼猜想证明给他投稿，其中有一份是《基于某二次元游戏的黎曼猜想证明》，当时他觉得最难的事情是绷住。

但仅仅到2026年初，梦溪和他的同学们就发现，AI 的数学能力发生了断崖式的跳变。之前做本科习题还会翻车的AI，硕博课程的习题已经能轻松拿下。

他和同学原本计划编一本代数教材的习题答案，后来发现喂给 AI 就能哐哐哐写完了，这还编啥？所以他已经在尝试借助 AI，完成这个习题答案编著工作。

他算了一下：从不如本科生到推翻数学猜想，AI也就用了15个月。

考虑到内部模型和公开版的代差，AI 能力实际的跃迁时间也不会超过两年。

一个人要走完这段路，至少得二三十年吧，再长就拿不到菲尔兹奖了。

按这个速度，三年以后会是什么样呢？梦溪说，真的不敢想。

传统派VS维新派

历史总是惊人的相似，数学研究现在也可以分为两派，传统派和维新派。

一派是不相信 AI 能做出啥成果的，另一派已经把 AI 当成不可或缺的伙伴了。虽然现在，维新派已经有OpenAI替他们辩经了。

《返朴》曾采访过西交大的一名本科生汤泉宇，他很早就开始用AI做数学研究，在圈子里很有名，也很有争议。

传统派觉得他功底不扎实，这样是要吃大亏滴。结果，人家后来就去跟菲尔兹奖得主陶哲轩合作了。

但想成为维新派，也并非那么容易。梦溪说，他身边的圈子，已经充满焦虑了。

他的某个朋友，曾一心想留高校做教职，现在直接放弃了，打算赶紧把博士读完，争取拿个编制。

另一个博士生朋友，曾经有个思考了五六年的问题，在 AI 的辅助下，几天就攻克了。于是他陷入了惶恐：如果AI几天就能做到，那我这五六年算什么？

而梦溪第一次感受到AI的魅力，是在研究生讨论班的时候。他其实有感觉，之前讨论时，导师对他的发言不是很满意。

直到有次打巅峰赛上头，走投无路了，就拿 AI 研究了下内容。那次讨论班，他明显感觉到导师很满意。从那之后他就明白，AI 太好用了。

现在，他也已经觉醒了Vibe mathing的能力，包括他身边所有同学。

于是，他自研了一套基于王者荣耀的Vibe mathing策略。

因为GPT模型生成一轮答案的用时大约是15分钟，恰好是一把巅峰赛的时间，于是他就会在 BP 阶段秒选出元流之子辅助，然后写提示词，在发送给GPT后投入战斗，战斗结束刚好就能收到来自GPT的证明，形成良性循环。

从此，他就对Vibe mathing（不是王者荣耀）上瘾了，甚至能研究到半夜三点。

我们再往下看，就会发现，这事儿也不只是一个人的问题。

梦溪说，如果一位数学博士想在高校体系里生存，就得出成果。

而要出成果，就只能做那些偏保守的，方法成熟的研究，这样，产出才有确定性。然而这种研究，恰恰也是AI最擅长的事情，相当于整合各种知识，或者像推翻“单位距离猜想”那样，迁移不同领域的知识，然后，堆工作量。

梦溪告诉我们，很多数学博士生为了毕业而发表的学术论文，本质就是把A领域的方法迁移到B领域。而从AI目前的势头看，批量生产这种“知识迁移”向成果，只是时间问题。

而这种“知识迁移”向成果在当前的学术评价体系下，也已经是相当大的创新了。OpenAI这次所取得的重大突破，就是一个”知识迁移“向的成果。

所以梦溪判断，再这样下去，大概只有5%的数学从业者，不会被AI替代。"AI对数学最大的冲击，不是它有多强，是让大部分人认识到自己是平庸的。"

“也算打脸了之前一些'学科鄙视链'的风气吧。之前嘛，学数学的看不起学工科的，学计算机的看不起生化环材的，现在，只能说反转了。人生化环材至少还得做实验呢，不会被AI取代。”

说了这么多，传统派真的要大失败了吗？

我们也询问了一位福大数学系的副教授，有意思的是，黄书棋老师的态度比梦溪冷静很多，甚至可以说乐观。

黄老师的判断是，AI冲击的只是数学的局部，不会取代数学家，因为数学家有“审美”。

AI做数学的路径，简单来说是这样的：吃掉海量的历史文献和已有成果，在那些已经高度形式化的领域——比如代数、组合——进行训练，再通过一个叫Lean的形式化验证工具不断自我纠正。如今AI的突破，几乎就全集中在这类"标准化"的数学方向上。

刚才提到的单位距离猜想，其实就是个典型案例：AI把代数数论的现有工具跨领域迁移到离散几何上，完成了一次漂亮的知识重组。厉害吗？当然厉害。

但本质上，它用的每一个工具都是人类已经发明好的，它做的事情是把这些工具以一种没人想过的方式拼在了一起。

但黄老师认为，这并不是数学里最核心的那种创造。

他向我们举了个例子，数学家哥德尔和科恩在研究连续统假设时，并不是采用已知的数学工具，而是努力把“什么叫数学证明”这件事，变成了一个可以研究的数学问题。

正是在这个基础上，哥德尔和科恩才分别构造出了不同的数学宇宙，一个让连续统假设成立，一个让它不成立。

这种能力，对AI还是太超前了。

黄老师说，它一定缺少一种来自学科发展动机的判断，因为AI没有这种训练数据。它不会知道，为什么我们非要发明这个工具，而这个为什么，恰恰就来自数学家的审美。

这，就是人类数学家的安全区。

但残酷的地方在于，“审美”恰恰是数学里门槛最高的部分，这种能力不是靠努力就能培养的，很多数学家穷尽一生也未曾做到。

绝大多数数学从业者，他们的职业生涯都会在"安全区"之外。

因此，黄老师的判断和梦溪异曲同工。AI在不久的将来淘汰掉“科研民工”，已经是板上钉钉的事了。

那数学专业的毕业生们何去何从，甚至数学专业又何去何从？

没人知道。一切都还在飞速向前。

梦溪今年25岁，在转博之前，AI的数学能力在他面前还是智障。转博之后，AI突然就碾压了自己。

在他人生的前25年，从来没想过会有一种硅基的东西，在数学上的能力会远远超越自己。

他之前想在高校待一辈子，觉得跟数学打交道就够了。用他的话说，他之前喜欢打PVE。

但现在，PVE打不下去了，他开始投身PVP，因为他认为跟人打交道，在AI时代会越来越重要。

当然，他也从来没后悔过选择数学，就像排位时秒选元流之子，本质上，这都是一段经历。

他说如果没有这些经历，他对AI的认识就没有这么深刻，也不会有时间去思考自己的价值。当一切想清楚之后，他依然相信，明天会更好的。

撰文：不咕

编辑：江江面线大饼

美编：焕妍

图片、资料来源：感谢受访人提供，部分图源互联网

本文经授权转载自差评X.PIN（ID：chaping321），如需二次转载请联系原作者。欢迎转发到朋友圈。

点个“小爱心”吧

“男孩女孩我都喜欢”，但事实上，新生男孩越来越多

果壳 — Fri, 14 Aug 2026 10:15:06 GMT

本文授权转载自“南风窗”，点击上方关注。 ID：SouthReviews

作者：肖瑶

编辑：张来

2025年春天，江西妈妈小文将儿子送进当地一所公立幼儿园小班，全班33个小朋友，男孩竟然多达26个，女孩则只有7个。这个比例让小文感到吃惊，她想起来，当年生孩子的时候，全病房的产妇都和她一样，生的是儿子。

小文的发现并非个例。同年，北京一位母亲糖糖带女儿到幼儿园报到，班上17个孩子，男孩占了14个。2026年3月，小丽将3岁的儿子送入云南一所幼儿园小班，全班一共仅10个孩子，男孩就有7个。

生活中的孤立现象，并不具有统计学意义，但在国家统计局的统计数据中，当下出生人口性别比的进一步失衡，却是确凿无疑的。

据国家统计局数据，2021年，全国出生性别比为108.3，到了2024年则上涨至111.7，意味着每出生100个女孩，就同期有111.7个男孩出生。整体来看，出生性别比在2019-2023年间下降趋势停滞，但均徘徊在111附近，高于1955年联合国确立的能维持社会平衡的103~107。

而据2021年公布的第七次全国人口普查数据，中国的男性比女性多了3500万，00后男生比女生足足多出了1300万。其中，一孩的出生性别比为113.17，二孩性别比为106.78，大体接近正常区间。但三孩数据，则直接跃升到了132.93。

历次人口普查人口性别构成丨国家统计局

随着计划生育与社会经济教育的发展，“生男生女都一样”的观念开始普遍占据主导地位。但如果要深入个体，对男孩的偏好，依然得到了传统家庭尤其是农村地区理所当然的认可。二孩、三孩政策开放后，“儿女双全”的公开愿景，部分掩盖了这种对单一性别的诉求。

在少子化和性别失衡的双重作用下，另一种长期看来极有可能影响社会发展的人口问题正在凸显。

“想生男孩”的家庭

2017年夏季的某一天，12岁的福建女孩依依忽然多了个弟弟。在依依从小到大的印象里，父母从未提及再生一个孩子的需求，直到二孩政策开放后，已经40岁的母亲迅速将二胎提上了日程。弟弟出生后，虽然父母没有明显偏袒，但依依偶尔还是会忍不住想：父母是真的想给她再生一个弟妹作伴，还是目标清晰地想要个儿子？

上了中学后，依依发现，班里有比自己年小10岁以上弟弟的同学不止她一个，但其他几位都是女同学。有哥哥的妹妹，则一个都没有。

出生于1998年的南方女孩殷然曾经对母亲表达过，“要是自己有个哥哥就好了。”当时，母亲用一种理所当然的语气回答道：如果你有个哥哥，就不会有你了。

大学一年级时，殷然的父母怀上了二胎，生下来是个妹妹。在殷然的老家村里，两个女儿是无法继承宅基地的，父母犹豫过是否要再尝试生一个，最终还是受制于经济和身体状况作罢。但妹妹稍长大些后，父母还是试探性地问过她们，是否想再要一个弟弟。

《我的姐姐》剧照

首都经济贸易大学人口经济研究所姜全保教授告诉南风窗记者，“在低生育率和高养育成本背景下，普通家庭很少单纯为了增加子女数量而生三孩，能够坚持生育三孩的家庭，可能具有更明确的性别、养老或家庭延续诉求。”

即便在重视宗族的部分地区，如今也已经很少公开表现“歧视女孩”，但姜全保观察到，隐性的重男轻女，转向为一种“女孩也很好，但家里至少要有一个男孩”的观念。“这种观念看似温和，实际直接影响家庭的生育停止规则，也就是生到男孩就停止。”

“父母与祖辈共同生活、生育决策受上一代影响较大”“养老依赖儿子、农村社会保障相对不足”等家庭，通过多生来追男孩的可能性更大。姜全保提醒，“城市家庭即使存在男孩偏好，也会受到住房、教育和托育成本的约束。但在部分县城和农村，自有住房、祖辈照料和较低的直接养育成本，降低了继续生育的门槛。因此，同样存在男孩偏好，能够真正转化为多孩行为的，往往是有家庭照料支持、经济压力相对可控的家庭。”根据目前最新公布的数据，2024年，全国的出生性别比在111。假定在正常情况下，中国的出生性别比是106：100，姜全保做了一个粗略估计：“106：（100*（1-x））=111:100, x大概是4.5%，也就是女胎中大概有4.5%的比例被性别选择性流产。”

在部分地区，隐性的重男轻女依旧存在丨《想飞的女孩》剧照

过去二十余年来，尽管国家严厉打击“两非”，即“非医学需要的胎儿性别鉴定和非医学需要的人工终止妊娠”，但一些灰色地带的胎儿性别检测技术手段仍然存在，比如跨境产检、冒险运血、第三代试管婴儿技术的民间违规应用等等。

2025年12月，国内某海关缉私局就破获了一宗特大走私孕妇血样系列案，经查明，该涉案团伙累计走私出境孕妇血液样本超10万人份，非法获利超3000万元，涉案范围覆盖全国23个省份。

同年，华中科技大学社会调查研究中心基于第七次人口普查的调查论文《中国出生性别比下降停滞进程中的结构性失衡研究》显示，对全国出生性别比偏高贡献较大的群体，目前已有从过去的农村、低学历母亲、二孩家庭，转变为城镇、高中及以上学历母亲、一孩或三孩及以上家庭之趋势。

如今，社交平台上仍流传着无数宝妈“成功生育男宝的秘诀”，比如夫妻双方通过饮食和运动调节体内的酸碱性，进行一些未经科学证实的试验，还有不科学的心理暗示，比如在相关帖子下面刷评论“接男宝”。

图源：Unsplash

不少准妈妈依然会大方表达自己对生男孩的渴望，但如今，大部分人会将这种偏好解释为“希望儿女双全”，“希望两个小孩有个伴”，以及“不想生女儿并看着她长大后经历生育之苦”。

一般而言，主观偏好女儿的父母，若生出儿子也同样疼爱有加。但因为宗族习俗、传统观念等原因想要儿子的家庭，则更可能让孕妇受制于种种强加的压力，从而不得不采取行动人为确认性别。

男孩出生率居高

从生物理论上，生男生女似乎是一个随机事件。

迄今为止，尚没有专业研究证明携带X或Y染色体的精子对卵子的结合存在显著差别。但事实上，无论是中国还是世界其他国家，正常情况下，每自然出生100个女孩，都相应会有略高于这个数字的男孩出生。首都医科大学附属北京朝阳医院生殖中心主任医师鹿群对南风窗证实了这个比例，在自然出生的情况下，“男孩的概率稍高一点”。

其中一个原因是，纵观整个怀孕期，女性胎儿的死亡率要高于男性胎儿。比如2015 年，美国生物学家史蒂芬·奥查克及其团队就进行了一场史上样本量最大的胎儿性别比概率研究，研究结果发现，在妊娠的不同阶段，男性胎儿和女性胎儿的死亡率是在持续变化的，其中，中期至晚期，女性胎儿死亡率平均高于男性胎儿。

《亲爱的小孩》剧照

不过，在没有人为因素干扰的情况下，人口性别比存在着依年龄递增而降低的变动趋势。有大量数据表明，男孩在成长过程中的死亡概率略高于女孩，随着时间推移，到婚育年龄时，男女数量开始趋于均等。因此，国际上将103~107设为出生性别比的正常值。此外，女性普遍比男性长寿，在老年人口中，性别比甚至普遍趋于100以下。

因此，我们可以将人口性别比与出生性别比结合起来看。“出生性别比”指一个国家（或地区）在某年出生人口中男婴与女婴的比例，“人口性别比”又称为“总人口性别比”，指一个国家（或地区）在某年内，每100个女性人口相对应的男性人口。相较于出生性别比，它的短期剧烈变化反应会相对迟钝与平滑。

据国家统计局公布的《2025年全国1%人口抽样调查主要数据公报》，2025年，中国总人口性别比为104.21，较2024年小幅下降，但男性依然比女性多出2881万。

纵观历史上的七次人口普查，从1953年至今，中国总人口性别比虽然一直略高于100，但始终在105-107的区间内小幅波动。

2026年1月1日，在河南省焦作市温县妇幼保健院新生儿科，护士为新生儿喂奶丨新华社发（徐宏星摄）

出生性别比则在20世纪80年代之后开始明显失衡。1982年第三次全国人口普查时，出生性别比就达到了108.5，正式超出了103~107的正常区间。 1990年，这个数据涨到了114.1，到2000年第5次普查时，出生性别比已经偏高到了119.92。随后二十多年，随着生育政策推行及超声波鉴定技术的普及，出生性别比整体呈上升趋势，到了2004年后才有所回落。

长达近40年的独生子女政策，客观上造就了不少独生女家庭。在不考虑人为干预的情况下，一对夫妇生育儿子或女儿几乎全凭运气，想要儿子的家庭，也鲜有“试错”机会。长远来看，这一定程度上推动了许多家庭内部的性别平等。

不过，自80年代初期实施的“一孩半”政策亦规定，部分地区的农村家庭，在首胎为女儿的情况下，经批准可生育第二胎。据第六次人口普查数据，实行一孩半政策的人口占当时全国总人口的52.8%。因此，出生于80年代至00年代的农村孩子，有较大概率生长在一个“姐弟”组合的家庭。

1980年到2010年这30年间，中国出生的男性为2.9亿，女性为2.54亿，男性比女性多出大约3600万。

《加油！妈妈》剧照

2014年初，“单独二孩”政策正式放开。当年，出生性别比从2013年的117.6降到了115.88，2015年继续降到113.51。2016年全面实施二孩政策后，全国出生性别比为112.88，2017年继续降到111.9。到了三孩政策开放的2021年，性别比首次降至108.3，且往后两年未再上升。

据《中国人口和就业统计年鉴》数据，2021年，全国出生人口中的“多孩”（即三孩及以上）占比为11.6%。到了2023年，多孩占比上升到13.8%。

客观来说，二孩、三孩政策的确在一定程度上推动了出生性别比的平衡。在只能生育一个孩子的环境内，最终生出男孩的概率，反而比多孩家庭更大。而在“有得选”的环境下，多生一个、两个的机会，不仅承载了更多家庭“追儿子”的执念，也留给了更多女孩出生的可能性。

但危机仍然存在。

失衡之后

随着时间推移，出生性别比的差距，首先溢出到了婚恋市场，直接带来婚姻竞争加剧、彩礼和住房压力上升等个体困境。如今，适婚女性数量减少，大量未婚男性积压，尤其是农村大龄男性的结婚困境再也不容忽视，骗婚、彩礼纠纷等社会问题愈发明显。

“在男多女少背景下，住房、稳定工作、车辆和彩礼容易被当作男性婚姻竞争的入场条件。家庭为了帮助儿子结婚，可能提前储蓄、负债购房或者增加彩礼支出。”姜全保说，“由此可能出现两个结果：一是农村和低收入家庭负担加重；二是本应投入教育、养老和生产经营的资金，被用于婚姻竞争。所以，性别失衡也可能影响居民消费、家庭债务和代际财富分配。”

姜全保曾在与学者李树茁合著的《性别失衡与婚姻挤压》（2025年）一书中，提到了“婚姻挤压”这个在人口学里常见的概念，即“在一夫一妻制社会中，如果婚姻市场不平衡，婚龄男女人数相差较大、比例失调，由此导致一部分男性或女性择偶发生困难。”婚姻挤压直接导致单身比例的上升，使得处在婚龄段的男性成婚困难，男性终身不婚率升高。

婚龄男女人数比例失调，会导致一部分男性或女性择偶遇到困难丨《乌海》剧照

长期而言，养老风险、人口拐卖、地区差距和社会分层加剧等隐患亦不可忽视。姜全保认为，随着人口性别比失衡，社会未来面临的再生产和养老压力会随之增加，“一部分男性长期未婚，意味着家庭形成数量减少。家庭小型化、少子化相互叠加，出生人口规模、代际支持和老年照护也会相继受到影响。”

目前，中国的出生人口性别比在全球处于相对靠前行列。与我们毗邻的韩国，曾经也度过了一段出生性别比居高不下的阶段，而后通过法律、文化等系统性的社会工程，纠正到了一个相对均衡的水准。

20世纪80年代以后，随着B超技术的普及和总和生育率的下跌，韩国的出生性别比骤升。据韩国统计厅数据，1990年，韩国的出生性别比高达116.5，第三胎甚至一度超过190。韩剧《请回答1988》里，身为家中“老二”的德善就常常遭到父母忽视，有限的煎鸡蛋只留给姐姐和弟弟，弟弟还能多得到两个炸鸡。

1987年，韩国修订了《医疗法》，禁止医务人员向孕妇告知胎儿性别。1994年进一步修法，对违反者处以最高3年徒刑，情节严重者吊销医师执照。

韩剧《请回答1988》中的德善

法律上的威慑使得性别鉴定与选择性流产的操作成本大幅上升。到了2000年，韩国的出生性别比首次降至110.11，2007年则降至 106.2，落入正常生物学范围。2008年，韩国宪法法院废除了实施千年的“户主制”，正式推翻了原本由家族传承、祭祀、户籍支撑起来的男性长子核心继承制。

随后几年，韩国的出生性别比逐渐走低，直到2022年，创下了统计以来的最低纪录104.7。2024年，随着重男轻女现象出现衰退趋势，韩国宪法法院裁定“32周前禁止告知胎儿性别”违宪，全面禁止过度限制父母权利，侧面印证了社会观念的根本转变。

长远来看，发展社会生产力，进一步完善社会保障制度和体系、落实男女平等观念，是解决性别比失衡的根本方式。姜全保认为，推动出生性别比回到一个健康范围，不仅需要法律、制度的多方面合作，而且需要进一步推进性别平等制度和文化建设。

比如因地制宜地抓住治理重点和重点人群，“对出生性别比偏高贡献最大的群体，过去是‘农村、学历没有那么高、二孩家庭’，现在是 ‘城镇、一孩或三孩及以上’家庭。”

《加油！妈妈》剧照

又如，建立多部门协同的常态机制。“卫生健康、公安、司法等部门需共享数据，建立预警机制，加强孕产期服务管理和出生登记制度。需要将治理工作常态化，预防反弹。”

生育不是一项瞬时性动作，而是一个兼具养育、婚姻和养老等多项社会功能的长期过程，姜全保认为，推动性别比回归健康水平，今后更不能忽视的，是保障生育权益，消除后顾之忧，“完善养老、医疗和长期照护保障，降低家庭‘养儿防老’的现实需求。提高女性在教育、就业和家庭决策中的平等地位。持续推动婚育文化和家庭观念转变，形成尊重女性的社会规范。”

好在，过去这些年的努力，已经取得了一定成效。至少，与2004年的峰值121.18相比，到了2024年，出生人口性别比已经降至111.7，如今，要彻底扭转局面，仍需在消除深层文化偏见、提升女性地位等方面持续发力。

值班主编：吴擎

排版：菲菲

关注它，能让你听到更多真话多一分对世界的理解。

本文经授权转载自南风窗（ID：SouthReviews），如需二次转载请联系原作者。欢迎转发到朋友圈。

点个“小爱心”吧

做磁共振检查，忘了摘“999足金”的金镯子，万万没想到……

果壳 — Fri, 14 Aug 2026 09:15:05 GMT

有网友分享了戴金镯子做核磁的经历，收到了大家的热心评论。

图源：小红书网友

有人评论庆幸她运气好，有人提醒纯金也会发热，还有人说“纯金没事，发烫就是不纯”。

今天，我们就来聊聊这个“含金量”很高的话题：做核磁共振，到底能不能戴大金镯子？

先说结论：不能！进入核磁共振检查室前，应按要求移除所有铁磁性物品。即使是999足金的首饰，也不建议佩戴；如果确实无法摘除，应提前告知医生评估。核磁共振是个什么“神器”？核磁共振成像是一种利用强磁场和射频脉冲获取人体内部结构图像的检查技术 [1]。它有不同的磁场强度，单位是特斯拉（T），目前临床上最常用的是1.5T和3.0T，部分前沿科研用的则是7.0T。

这个数值就像磁共振的“视力”，数值越高，看的越清晰，但噪声随之变大，检查受限也增多；核心差异在于‌磁场强度决定信噪比与分辨率‌：1.5T胜在稳定普适，3.0T平衡临床精细度，7.0T则可实现亚毫米科研级成像，但伪影多、普及低 [2]。

图源：图虫创意

其核心部件是一个持续产生强磁场的磁体，即使未开始扫描，磁场依然存在 [3]。简单来说，这个机器就是一个“大力磁铁”，是地球磁场的数万倍，像一只看不见的巨兽，虎视眈眈地盯着任何带“铁味儿”（金属制品）的物品。

头颅磁敏感加权图像（SWI）及最小强度投影图像（MinIP），分别对应(A)1.5T、(B)3T和(C)7T场强；随磁场强度的增高，静脉轮廓显示效果显著改善。丨参考文献【2】

戴金属制品做核磁会发生什么？

任何金属制品进入检查室都存在潜在风险，其中影响最大的是铁磁性金属，如铁、钴、镍及其合金制品；其次是非铁磁性但导电性良好的金属，如铜、铝、金、银等。具体体现在三个方面 [4]：

“热”：射频脉冲作用于金属导体时，会产生涡流和感应电流，导致金属迅速发热；若金属与皮肤直接接触，可能引起局部灼伤。

图源：微信公众号@医技说像

“飞”：铁磁性金属会被磁场强烈吸引，形成“导弹效应”，在瞬间被加速吸向磁体中心，造成设备损坏或人员伤亡。

图源：小红书网友@搬砖的小土妞

“花”：金属物体会干扰局部磁场的均匀性，导致图像出现大片暗区或变形。

图源：作者自制

纯金或玉石制品要摘吗？

在核磁共振检查室门口，医生经常遇到类似问题——

“医生，我这个金镯子真的摘不下来，纯金的，999！能直接做核磁吗？”

通常来说，纯金（Au）是抗磁性材料，不会被磁场明显吸引或排斥，市面上纯金（足金）制品通常含金量≥99.9%或99.99%，理论上杂质含量极低，且这些杂质不一定是铁、钴、镍这类的金属，所以不会被吸“飞”。

但是金是优良的导体，在核磁共振检查中，射频脉冲产生的快速变化的磁场，会在闭合的金属圆环（比如手镯）中感应出电流。这会导致手镯迅速发热，直接接触皮肤可能造成烫伤。所以，哪怕手镯是“999足金”也存在发热风险。

另外，金手镯还会干扰磁场，让图像出现伪影，影响医生判断。

佩戴金手镯的右手放置于身侧，上腹部MRI图像存在明显金属伪影（上），摘取后伪影效消除，图像质量良好（下）丨微信公众号@TK的创意工坊

至于玉石制品，它通常不含磁性成分，不导电，不会发热，也不会“飞”。但它是坚硬的，出于安全考虑，以防检查中因肢体不自主活动或机器震动导致手镯磕碰损坏，仍建议尽量取下。

这几种情况有“特赦令”吗？实在摘不下来的金镯子

一定要提前告诉医生。如果扫描部位离手腕很远，医生可以在手镯和皮肤之间垫干纱布，同时缩短检查时间、调低能量，并随时关注有无发热情况。

假牙、支架、人工关节

活动假牙必须取掉；固定假牙一般不影响。现在大多数心脏支架、人工关节、脊柱钉棒等都是钛合金或弱磁性材料，植入6–8周后，在1.5T及以下的核磁设备中通常是安全的。但老式不锈钢支架、某些动脉瘤夹、旧式心脏起搏器是绝对禁忌【5】。

除金属外，其他不能携带的东西

纹身（颜料含铁）、膏药、暖宝宝、磁疗内衣、带金属丝的口罩等。

总结成一句话就是：不管是金镯子，还是银镯子，进了磁共振机房，就是潜在的危险品。为了手腕不被烫伤，为了机器不报废，更为了检查安全有效

——请“净身入场”，千万别侥幸。

参考文献

[1]MinhasAS,OliverR.MagneticResonanceImagingBasics.AdvExpMedBiol.2022;1380:47-82.doi:10.1007/978-3-031-03873-0_3.PMID:36306094.

[2]Runge VM, Heverhagen JT. The Clinical Utility of Magnetic Resonance Imaging According to Field Strength, Specifically Addressing the Breadth of Current State-of-the-Art Systems, Which Include 0.55 T, 1.5 T, 3 T, and 7 T. Invest Radiol. 2022 Jan 1;57(1):1-12. doi: 10.1097/RLI.0000000000000824. PMID: 34510100.

[3]KazemivalipourE,Sadeghi-TarakamehA,KeilB,EryamanY,AtalarE,GolestaniradL.EffectoffieldstrengthonRFpowerdepositionnearconductiveleads:AsimulationstudyofSARinDBSleadmodelsduringMRIat1.5T-10.5T.PLoSOne.2023Jan26;18(1):e0280655.doi:10.1371/journal.pone.0280655.PMID:36701285;PMCID:PMC9879463.

[4]GhadimiM,ThomasA.MagneticResonanceImagingContraindications.2025May4.In:StatPearls[Internet].TreasureIsland(FL):StatPearlsPublishing;2026Jan–.PMID:31869133.

[5]MarczakM,ŚwierżyńskaE,ŚpiewakM,BoduszD,KlotzkaA,MitkowskiP,TajstraM,HryniewieckiT,SerafinZ,SterlińskiM,MichałowskaI.Magneticresonanceimaginginpatientswithimplantedcardiacelectrotherapydevices:astatementfromexpertsofthePolishMedicalSocietyofRadiology,thePolishSocietyofCardiology,andthePolishSocietyofElectroradiology.PolJRadiol.2024Jan4;89:e1-e5.doi:10.5114/pjr.2023.133306.PMID:38371889;PMCID:PMC10867977.

作者：邵永佳，同济大学附属东方医院医学影像科，主治医生

科学审核：初曙光，同济大学附属东方医院医学影像科，主任医师

策划：一星期、一人白

责编：一人白

本文经授权转载自上海科技馆（ID：sstm01），如需二次转载请联系原作者。欢迎转发到朋友圈。

点个“小爱心”吧

杭州男子被蝉鸣吵成耳聋，怪不得皇上总是要苏培盛粘蝉呢

果壳 — Fri, 14 Aug 2026 05:15:03 GMT

近期有报道称，杭州一名男子被蝉鸣吵了好几天以后感觉耳朵闷闷的，就医后被确诊为噪声性高频听损，医生判断大概是长时间听蝉鸣引发的突发性耳聋。报道还提到一名去山里露营的18岁少年，在连续数小时暴露于蝉鸣环境后，听不清手机提示和鸟鸣等细碎高音了，就诊后也被确诊噪声性高频听损。

报道中的医生介绍，蝉鸣引发听力损伤虽然少见，但夏季偶有发生[1]。

区区蝉蝉，威力有这么大吗？

简单来说，有可能。

首先，剧烈噪音确实会影响听力。噪音性听力损失是感音性听力损失的第二大原因[2]，通常是暴露于高强度噪声源后听觉结构遭受多因素损伤所致。

度量声音强度的单位是分贝（dB），而在考虑噪音暴露时，常用A声级来度量，它能更好反映人的主观噪音感受，记作dB（A）。

人类听觉阈值通常始于0dB，交通噪音约为80dB，而蝉鸣声级可超过70dB，达到105dB甚至更高。滋儿哇顶尖选手澳大利亚的绿树蝉（Cyclochila australasiae），据说声量可达120dB，这已经接近人类疼痛阈值，近处体感如同喷气飞机起飞[3]。

同时，蝉鸣可出现在2～20kHz频率范围内，多为2～8kHz的高频范围（因种类而异）。而人耳对高频噪声更为敏感，噪声性听力损失的早期典型表现就是高频区域的听阈陡降。

绿树蝉丨australian.museum

人类持续暴露于70dB以上的噪声可能导致累积性听力损失，120dB以上的噪声可能造成即时性听力损失。强烈的噪音可能会诱发耳蜗结构中的机械性损伤、血流减少、无菌性炎症，以及因过度刺激而产生的氧化应激和兴奋性毒性。如果噪音造成毛细胞凋亡，甚至可能导致永久性的听力损伤[2]。

从声级看，蝉蝉确实有打爆耳蜗毛细胞的实力。不过，噪音影响听力的因素是多方面的。美国国家职业安全卫生研究所（NIOSH）[4]指出，仅凭声强不足以体现听力风险，在制定噪音暴露限值时，一般考虑的是长时间、反复、近距离暴露于高分贝噪音的风险。例如，中国现行职业暴露标准规定，在每周5天、每天8小时的条件下，噪音限值为85dB（A）；噪声每增加3dB（A），允许暴露时间减半，比如88dB（A）下暴露时间为4小时，91dB（A）下为2小时[5]。因此，蝉鸣是否会造成听力受损，取决于声量、距离和暴露时间等多重因素。声音会随着距离衰减，对大多数城市居民而言蝉鸣只是季节性背景噪音，偶尔在树下路过或乘凉，风险其实很小。

真正需要警惕的是长时间、近距离、高密度暴露，比如在蝉群密集的树林里露营过夜，或居住环境紧邻大量树木。此外，已有听力损伤、耳鸣病史，或正在服用耳毒性药物的人，耳蜗更为脆弱，需格外小心。

蝉为何而鸣？

蝉使用腹部肌肉拉动称为“鼓膜”的组织发声，震动速度可达每分钟400次，雄蝉藉此吸引雌蝉。雄蝉听到其他雄蝉鸣叫时也会加入合唱，大概KTV氛围到那儿了甭管有没有麦都想加入吧。而且，当许多雄蝉聚集在一起时，个体似乎会发出更响的声音以求脱颖而出。

有一些因素会让蝉鸣变得更响。蝉鸣的输出依赖体温，而这又与气温直接相关。一般认为，蝉在25°C以下不太活跃，随着天气变热，它们活力上升，肚子弹弹地发出更响亮的声音。30°C以上是蝉的最佳赏声区（人类对此或有不同观点），越热越兴奋，叫得越大声。随着气候变化，高温天气增多，蝉鸣也获得了攻击加成。

不过越热越吵是有极限的，真到了40°C左右的气温下，蝉也会热昏。话说回来，一般认为人类能在户外长时间活动的生理极限是气温35°C左右，数值上比不过蝉蝉，所以我们很难在自己逃离户外之前见证蝉的闭麦。

高温天气增多，蝉鸣也获得了攻击加成丨图虫创意

蝉的数量叠加也会增加声量。2024年，美国的两种周期蝉在221年后再次重叠出现，几十上百亿的红眼冲击钻涌出森林和城市，社交媒体上甚至有人说它们吵得人精神病都犯了（目前并无相关研究表明二者存在直接关联，但可以想象有多吵）。有研究发现白尾鹿的活动变少了，可能是嫌太吵避开了蝉们，以免听不到捕食者的声音[6]。城里蝉会比森林蝉更吵。由于缺乏天敌，城市蝉的数量可能会更多。原本许多蝉蝉物种只在白天大吵大闹，但城市夜间灯光可能干扰它们的感知，十二点半还在树上叽哇乱叫“我的爱我的爱”。此外，城里通常也更热一些。

下午（12:00~16:00）是蝉的活跃时间，你觉得蝉在静谧午后更吵闹，这不是错觉。干热天气使蝉激动，而下雨前后它们会安静一会儿，大概总要在雨天逃避某段从前♪。

防蝉装备准备起来

蝉蝉看起来无害甚至有点好吃，但它确实会很吵。除了听力损伤风险，噪音也和其他健康问题有关，比如压力、高血压和耳鸣。如果被蝉噪影响了休息，连续睡眠不足也会增加更多的健康风险。

单从噪音来看，一个常见的问题是，尽管声音不一定会造成即时危害，但你不知道自己会暴露于噪音多久、接下来还要接触多大强度的噪音。因此，在必要的时候可以主动减少暴露。美国国家职业安全卫生研究所（NIOSH）建议，在超过85dB的噪音水平下，无论持续时间长短，都应采取防护措施。

许多手机App就可以测声级，有些电子设备还自带噪音检测提醒。发现自己暴露于噪音环境时，不管是邻居装修还是邻虫求偶，应远离噪音源，或佩戴听力保护装置（比如耳塞）。

顺便说一句，邻虫求偶还有一个副作用。蝉们吸入树汁后排出尿液，数量一大，树下会飘起含糖的雨。素质真的哈差，离它们远点就对了！

参考资料

[1]《多人因蝉鸣听力受损，医生紧急提醒》https://app.xinhuanet.com/news/article.html?articleId=20260804a298fdd7f5bf4a69a86b6885b0b6753a

[2]Noise-Induced Hearing Loss，J Clin Med，. 2023 Mar 17;12(6):2347. doi: 10.3390/jcm12062347

[3]https://www.theguardian.com/environment/2026/aug/06/greengrocer-cicada-decibels-human-pain-threshold

[4]Noise Myths Debunked – Fact and Fiction Behind all the Cicada Buzz https://www.cdc.gov/niosh/bulletin/2021/cicada.html

[5]《工作场所有害因素职业接触限值第2部分：物理因素》来源：nhc.gov.cn

[6]https://www.nature.org/en-us/get-involved/how-to-help/animals-we-protect/what-to-know-about-brood-x-cicadas/

作者：哒哒子和锤锤美

编辑：黎小球

封面图来源：电视剧《甄嬛传》

点个“小爱心”吧

这个把无数人体做成塑料的疯狂科学家，最终自己也将被切成薄片展出

果壳 — Thu, 13 Aug 2026 21:15:02 GMT

本文转载自公众号“环球科学”（id：huanqiukexue）

图片来源：unsplash

撰文：王怡博

审校：clefable

2002年11月，在英国伦敦亚特兰蒂斯画廊（Atlantis Gallery），德国解剖学家巩特尔·冯·哈根斯（Gunther von Hagens）不顾英国政府的警告，在几百名付费观众面前公开进行了一场人类遗体解剖。当天，500张现场门票全部售出，还有约200名原本满怀期待、冒雨前来的人，最终失望而归。

这是英国自19世纪30年代以来的首次公开尸体解剖，引发了广泛的争议。

解剖对象是一名72岁逝世的德国男性，曾是一名商人，50岁起开始吸烟和酗酒。他生前自愿将遗体捐赠给了冯·哈根斯。

解剖过程通过画廊内的大屏幕实时播放。冯·哈根斯切开遗体，从中摘出了包括心脏、肺、肝、脾、肾和大脑在内的8个主要器官。之后，解剖取出的器官会被运回德国，经过“塑化技术”（Plastination）处理后作为样本展出。当天午夜，英国第四频道（Channel 4）还转播了这场尸检。

早在这场令人震撼的现场解剖之前，冯·哈根斯就被英国媒体称为“当代弗兰肯斯坦”。他最为人知的事情，是他长期以真实人体遗体为展品，举办具有争议性的付费尸体艺术展览——“身体世界”（Body Worlds），并从1995年起在全球多个国家与地区进行巡展。

重要的是，这些被剥去皮肤的尸体均经过塑化而不会腐烂，可以呈现出粉红色的真实质感，几乎没有尸体的腐臭感，在一定程度上降低了观看者的恶心感与恐惧感。而且尸体展品不是直挺挺地躺着，而是被摆成各种姿势，包括游泳、骑马、下棋等。冯·哈根斯表示，他是受到了文艺复兴时期安德烈·维萨里（Andreas Vesalius）解剖学著作《人体构造》（De Humani Corporis Fabrica）的启发。这本书中的解剖图呈现为多种不同的姿势，而不是一般医学插图中平躺或双手垂在体侧的传统姿势。

图片来源：Body Worlds

冯·哈根斯自2008年起就一直与帕金森病作斗争，他曾多次表示，希望自己死后遗体也被塑化，摆成迎宾姿势放在“身体世界”展厅入口，或是被切成薄片分送到各个展馆。今年7月24日，冯·哈根斯因突发脑溢血逝世，享年81岁。他2006年创办的塑化实验室——Plastinarium的发言人证实，他的遗体会按照其遗愿被塑化，但具体展出方式及地点尚未确定。

永不腐烂

冯·哈根斯1945年出生于今波兰境内，刚出生几天就被装在洗衣篮里随家人向西逃亡数月，最终在东德定居。他7岁时被诊断出患有血友病，医生甚至说他可能活不成。这段住院经历改变了他的人生，促使他从小就对健康和医学领域产生了浓厚的兴趣。后来，他如愿完成了医学学业。

20世纪70年代，冯·哈根斯在德国海德堡大学担任解剖学助理期间，看到人体解剖标本常常被封存在透明塑料块中。他不禁萌生了一个大胆的疑问：为什么必须要从外部浇铸塑料，而不是想办法让高分子材料渗入到组织内部，从细胞层面将标本固定住？

当时这个想法被馆长和同行认为“绝无可能”，但这反而激发了他近乎痴迷的研究执念。1977年1月10日（恰逢他32岁生日），在历经无数次失败尝试后，冯·哈根斯终于成功制作出了世界上第一件塑化标本——一个人类肾脏。

图片来源：unsplash

该塑化技术始于固定处理（fixation），需要先将福尔马林（浓度35%左右的甲醛水溶液）通过血管注入到遗体中，以清除细菌。随后对遗体进行解剖，剥离皮肤、脂肪和结缔组织。接着将其浸泡在丙酮溶液中，用丙酮替换体内的水分和可溶性脂肪。正如冯·哈根斯所说：“没有水，就不会腐烂。”之后，将遗体置于液态聚合物中，如硅橡胶、聚酯或环氧树脂，并在真空环境中通过抽气降低气压，使丙酮汽化。随着丙酮逸出，聚合物被迫填满遗体所有微小的空隙，最终进行固化定型，从而完成塑化。整个工艺大约需要1500个小时。

换句话说，这项技术的原理是用液态聚合物（如硅橡胶、聚酯或环氧树脂）替代遗体中的体液和可溶性脂肪，从而使尸体和器官能够以立体的、栩栩如生的姿态展示，且可长期保存而不腐烂。在接下来的几年里，冯·哈根斯与团队持续攻克技术瓶颈，相继研发出能够让大脑与人体组织切片呈现半透明效果的薄片塑化法，并在多国申请了专利。

科学与艺术

最初冯·哈根斯并无艺术野心，但20世纪80年代末，当他在海德堡大学开放日展出塑化人体标本时，吸引了图书管理员、清洁工等大量普通民众参观。这让他意识到，人们可以通过观察标本重新认识自己。

后来在1995年，他在日本首次举办了解剖学展览“身体世界”，展示了经过解剖和塑化保存的遗体标本。其中有的直立站立，手提自己完整的人皮“斗篷”；有的如维纳斯般侧卧，敞开腹部展示体内发育成熟的胎儿；还有的标本被摆成撑杆跳、跨栏、运球投篮等各种姿势。之后，展览也在德国、英国及全球其他多个国家大获成功，至今吸引了上千万名观众，使他成为了一名富翁。

截图自Body Worlds

批评者认为他的展览过度寻求视觉冲击力和噱头，甚至有将死亡和遗体“娱乐化”的嫌疑。早期展览的遗体来源也遭到了质疑。

冯·哈根斯反驳称，所有展品均来自无偿自愿捐赠者，每年都有人报名捐赠遗体。但早期来源似乎缺乏严格核查；而且自愿捐献不等于同意以任何形式公开展示。他坚信塑化人体展览是科学、教育与艺术的结合体，并称自己是在借此“普及解剖学知识”，帮助大众更好地理解人体与医学科学。但当尸体被用来牟利，性质似乎就变了。

冯·哈根斯还总是戴着一顶黑色软呢帽，长得很像电影《夺宝奇兵》里的反派特工阿诺德·托特（Arnold Toht），这副形象加剧了外界对他的负面观感。冯·哈根斯回应道，他总戴那顶标志性帽子，是为了致敬伦勃朗1632年的画作《杜普教授的解剖课》。画中，杜普医生在同行面前检视、解剖尸体手臂时，也戴着类似的帽子。但冯·哈根斯的批评者还是给他起了个“死亡医生”（Doctor Death）的绰号。他曾表示，自己去世后的遗体也要戴着黑色软呢帽，陈列在“身体世界”展览中。他的功过是非，至今仍难定论。

遗体与解剖学

有些人认为，除了火葬、土葬以外的选择皆是对死者的不敬。但死亡也许不一定非得这么“无聊”。死后成为博物馆里的展品或者医学院中的骸骨，或许也是不错的归宿。事实上，两千年来，尸体不论情愿与否，都参与了医学技术的每一次跨越。

比如，早在希腊化时代，希罗菲卢斯（Herophilus）和埃拉西斯特拉图斯（Erasistratus）便在国王许可下，对死囚进行了人体解剖，这是历史上首次有记载的系统性人体解剖实践。他们通过解剖首次清晰区分了动脉与静脉，发现了神经的功能差异，并命名了十二指肠、前列腺、视网膜等多个解剖结构，奠定了解剖学的科学基础。

图片来源：unsplash

这种用被处决的罪犯做解剖的传统，一直持续到18世纪和19世纪。彼时，正规渠道的尸体根本不够用。于是，一个极其诡异的地下行业应运而生：“掘墓人”和“盗尸贼”。他们趁着夜色去新坟偷盗新鲜尸体卖给医学院，甚至还催生出了为了卖尸而连环杀人的凶手。因此，在公众的心目中，切割人体的解剖学家一度与刽子手归为一类。好在，随着科学的普及，公众的看法发生了变化。把遗体捐献给科学，开始被视为一种可以接受的方式。这是两个世纪前医学家想都不敢想的事情。但至今，遗体捐献背后的灰色地带仍很难彻底消除。

现在，随着现代医学的发展，遗体对科学的贡献早已超越了基础的解剖教学，深入到临床手术与前沿技术的革新中。一个优秀的现代外科医生，在施行高难度的复杂手术之前，都需要在捐献者的遗体上进行无数次的模拟演练。这种演练让医生能够在不冒任何风险的前提下，熟悉毫米级的解剖路线，掌握手术刀的力度与角度。正是在这些遗体身上的反复打磨，换来了手术台上救治活人时的万无一失。

大体解剖（Gross Anatomy）也不光是为了学习解剖，还与如何面对死亡有关。正如冯·哈根斯在2003年接受英国《独立报》（The Independent）采访时表示，解剖学的研究让他对生命与死亡有了更加深刻的思考。但他将遗体解剖当成盈利工具的做法，仍备受拷问。

参考文献

[1]https://bodyworlds.com/gunthervonhagens/

[2]https://bodyworlds.com/about/developments/

[3]http://news.bbc.co.uk/2/hi/health/2494643.stm

[4]http://news.bbc.co.uk/2/hi/health/2493291.stm

[5]https://www.independent.co.uk/news/people/profiles/gunther-von-hagens-you-ask-the-questions-123376.html

[6]https://www.discovermagazine.com/body-worlds-makes-anatomy-engrossing-not-gross-15469

[7]https://www.smithsonianmag.com/smart-news/this-man-turned-human-corpses-into-popular-museum-displays-now-the-creator-of-these-controversial-body-worlds-has-donated-his-own-body-to-science-180989242/

[8]https://www.nytimes.com/2026/07/28/science/gunther-von-hagens-dead.html

[9]https://vonhagens-plastination.com/about-gunther-von-hagens

[10]https://journal.plastination.org/articles/gunther-von-hagens-a-life-beyond-limits-an-80th-birthday-tribute/

[11]https://journal.plastination.org/articles/gunther-von-hagens-a-collective-remembrance/

本文经授权转载自环球科学（ID：huanqiukexue），如需转载请联系newmedia@huanqiukexue.com。欢迎转发到朋友圈。点个“小爱心”吧

美国科研制度革命：创世纪计划与《科学：新黄金时代》解读

果壳 — Thu, 13 Aug 2026 15:15:05 GMT

【导读】

【2026年7月，美国白宫发布《科学：新黄金时代》报告，美国能源部同步公布创世纪计划首批278个项目。此举标志着美国科研体制正经历从“线性创新”向“任务驱动、平台共享、闭环验证”的范式迁移。本文梳理变革脉络，研判战略意图，并提出有关建议。

背景：两份文件，一个信号

1945年，范内瓦·布什提交《科学：无尽的前沿》，确立“联邦出资、高校研究、产业转化”的线性创新模型，该模式运行八十年，催生了互联网、GPS、基因测序等重大成果。

2026年7月21日，白宫科技政策办公室主任迈克尔·克拉齐奥斯提交《科学：新黄金时代》报告（Science: A New Golden Age，以下简称“报告”），核心论断截然相反：原有线性创新路径已然断裂。报告系统诊断了美国科研体系的深层弊病，提出制度重构方案。

次日，美国能源部（DOE）正式公布了“创世纪计划”（Genesis Mission）的首批资助名单，来自全美各地共计278个科研项目获得总额超2.5亿美元的启动资金。该计划于2025年11月由特朗普发起，目标是利用AI推动美国科学生产力翻倍，攻克本世纪的26个重大科学和工程挑战。278个项目从五千余份申请中遴选而出，通过率仅5.6％；联邦政府承诺跨机构投入逾50亿美元，15个以上联邦机构参与。这是美国新科研体制的首次大规模实战推演。

两份文件的相继发布构成一个明确的政策信号，美国科研体制八十年来的底层逻辑正在发生根本性动摇。从1945年范内瓦·布什的《科学：无尽的前沿》到2026年白宫的《科学：新黄金时代》，这不是简单的政策迭代，而是一场关于"国家如何组织科学"的范式革命。

美国科研体系“五重困境”

《科学：新黄金时代》报告以官方身份确认了美国科研界长期议论的系统性病灶。投入产出效率衰减、行政负担侵蚀、评议机制保守化、可重复性危机与人才结构性流失五重困境相互交织，共同指向一个论断，布什线性创新模型在人工智能时代已系统性失效。

（一）投入产出效率持续衰减。制药领域Eroom定律（由摩尔定律英文拼写倒置而来）显示，1950年至今，每投入10亿美元研发资金所对应的获得美国食品药品监督管理局批准的新药数量下降约80倍，且该数量每9年便减半。2024年美国全社会研发投入达8860亿美元，联邦研发预算约2000亿美元，但多领域突破性成果产出率未随投入同步提升。核心症结不在投入不足，而在资金配置与使用方式存在缺陷。（二）行政负担严重挤占科研时间。联邦资助科研人员近44％工作时间用于行政事务；美国国立卫生研究院拨款从申请到获批平均耗时近两年。顶尖科学家创造力最充沛的黄金期被大量耗费于填报合规表格，机会成本巨大。（三）同行评议机制抑制创新冒险。国立卫生研究院新晋首席研究员平均年龄从1980年的36岁升至42岁，获联邦资助研究者整体平均年龄达51岁。评审体系倾向支持熟悉方向与稳妥选题，高风险、跨学科、范式挑战性研究最难获得资助。（四）研究可重复性危机蔓延。心理学领域约50％—67％研究结果无法复现，临床前生物医学研究因不可重复错误每年浪费约280亿美元。人工智能降低“生成规范成果”成本的同时，若底层知识库存在系统性错误，将加速错误传播。（五）人才培养与流失结构性矛盾突出。2024年美国计算机科学与数学领域已明确发展计划的博士毕业生中，约半数持临时签证，联邦投入培养的顶尖人才大量流向美国的竞争对手国家。

经独立验证，以上论断在美国不同阵营间已形成实质性共识。

诊断维度报告数据独立来源验证

行政负担

44% 时间用于行政事务

FDP 2018 年调查：联邦资助 PI 平均 44.3% 用于合规工作

间接成本

大学收 40% 以上间接成本

Nature 2023：美国研究型大学平均 52％（私人资助仅15%）

PI 老龄化

新 PI 平均 42 岁，整体 51 岁

NIH 2023：R01 首次获得者平均 43 岁，1980 年为 36 岁

可重复性

年浪费 280 亿美元

PLOS Biology 2015：不可重复率约 53%，年成本 280 亿

人才流失

CS 博士 50% 持临时签证

NSF NCSES 2024：CS 博士 56% 持临时签证

表1：美国科研体系问题独立验证对比表

改革方案：四个战略转向

面对五重困境，报告提出了非渐进式的制度重构方案。从机构中心到个人中心、从单一评议到多元竞争、从常设永久到敏捷任务、从人类速度到AI速度，这些战略转向共同构成美国新科研体制的四梁八柱，试图在保持创新活力的同时重建战略聚焦能力。

（一）资助对象从“机构中心”转向“个人中心”。减少对传统学术机构依赖，扩大对科学家个体直接资助。关键工具包括：可转移研究生奖学金、五至七年长周期拨款（替代传统三年）、“金票”机制——允许个别评审员强力推荐非共识项目。（二）资助机制从“单一评议”转向“多元竞争”。引入快速拨款（两周内决策）、十年以上超长周期拨款、奖金挑战赛、预市场承诺、资金再授权模式（获资助者可将部分资金转给更具创新力团队）。（三）机构形态从“常设永久”转向“敏捷任务”。创设XLabs模式，组建10至100人限时攻关团队，围绕特定技术瓶颈依里程碑拨付经费，任务完成后团队解散。美国国家科学基金会宣布未来十年向XLabs投入15亿美元。（四）科研基础设施从“人类速度”转向“AI速度”。推动人工智能嵌入科学发现全链条，同步升级科研组织形式、验证机制与激励机制；若体系无法同步升级，人工智能加速的仅是错误知识传播。创世纪计划：新体制的压力测试

创世纪计划不是传统意义上的科研资助扩容，而是美国新科研体制的首次大规模实战推演。其高度竞争的选拔机制、快进快出的资助结构、刻意平衡的领域布局与高度集中的地理分布，共同构成“国家设定目标、市场竞争执行”的混合范式，为评估新体制运行实效提供了第一组真实数据。

（一）选拔机制：高度竞争。申请总数逾五千项，入选278项，录取率约5.6％；覆盖342家机构、50个州。指标数值

申请总数

5000＋

入选项目

278

录取率

约 5.6％（18选1）

参与机构

342家，覆盖 50个州

DOE实际可用资金

2.5亿美元

白宫宣布联邦总承诺

超50亿美元（跨15＋机构，远期）

产业联盟贡献

超5亿美元（算力、软件、Token）

表2：创世纪计划首批项目选拔核心指标表

（二）机构分工：各有侧重。大学牵头168项（60.4％），国家实验室牵头87项（31.3％），企业牵头19项（6.8％），非营利机构牵头4项（1.4％）。国家实验室获旗舰项目最大额度，企业以“能力提供者”角色深度参与（157家参与但仅19家牵头）。大学提供分散创新，国家实验室提供集中基础设施，企业提供工程能力与商业出口。机构类型项目数占比

大学

60.4％

国家实验室

31.3％

企业

6.8％

非营利

1.4％

表3：创世纪计划牵头机构类型分布表

（三）资助结构：快进快出。Phase I资助50万至75万美元、周期9个月，定位概念验证；Phase II资助600万至1500万美元、周期3年，定位规模化部署；Prometheus旗舰项目资助6000万美元、周期3年。这种设计意图明确，即不给平庸项目续命的机会。传统的3年拨款周期允许研究者慢慢调整方向。创世纪计划的9个月 Phase I 要求团队在极短时间内交付可测量的加速效果，是国防高级研究计划局模式在科学领域的首次大规模应用。阶段金额周期定位

Phase I

50万至75万美元

9个月

概念验证

Phase II

600万至1500万美元

3年

规模化部署

Prometheus（例外）

6000万美元

3年

旗舰机构

（四）领域布局：两大赛道。从 278 个项目的标题关键词分析，可以分出 13 个研究领域，简化为两大赛道。第一赛道为“国家战略刚需”，涵盖核能／聚变（39项，14％）、关键矿物（20项）、半导体（18项）、安全（12项）、能源／电网（14项），直接服务地缘竞争与供应链安全；第二赛道为“科研基础设施”，涵盖AI／计算（39项，14％）、自主实验室、量子（24项，8.6％）、物理／高能物理（30项，10.8％），为未来科研体系构建通用能力。两大赛道占比相当，体现“当下应用”与“长期能力”的刻意平衡。（五）地理分布：高度集中与政治平衡并存。加州获56项，超过第二至四名总和；纽约25项、华盛顿18项、新墨西哥13项、得克萨斯12项。50州均有参与，体现让每个州成为利益相关者的政治布局。排名

项目数

加州

纽约

华盛顿

新墨西哥

得克萨斯

表5：创世纪计划项目地理分布表

创世纪计划的五大战略领域

创世纪计划的首批278个项目并非平均分布，而是向材料科学、自主实验室、算力基础设施、半导体与生物技术领域高度集中。这五大领域的选择逻辑各有侧重——有的聚焦范式跃迁，有的构建基础设施，有的换道竞争，有的工业导向——共同勾勒出美国在地缘竞争与AI革命双重压力下的技术突围路线图。

材料科学（37项）：从 “筛选” 到 “生成” 的范式跃迁

聚焦聚变材料、稀土替代、电池材料、极端环境材料、后摩尔材料、高通量合成等方向。核心趋势有三：计算端从密度泛函理论（DFT）转向机器学习原子间势（MLIP），在保持 DFT 精度的同时将计算速度提升数个数量级；实验端从人工操作转向自主实验，LBNL 的 ALab 已展示完全自主的无机材料合成 —— 机器人配样、烧制、表征、AI 分析结果、决定下一轮实验，无需人插手；国家实验室与大学形成 “平台公共品＋算法多样性”分工 —— 实验室做平台和基础设施（ALab、Polybot、ALS 光源 AI 升级），大学做具体材料体系和算法创新。传统材料研发周期 15 至 20 年，人工智能正将其压缩至数月甚至数周。

方向代表项目战略意图

聚变材料

PPPL／ORNL 数字孪生、辐照损伤预测

聚变堆第一壁材料是瓶颈中的瓶颈

稀土替代

无稀土永磁体 AI 设计（Ames Lab）、催化材料

直接回应中国稀土出口管制

电池材料

SLAC＋USC 废旧电池回收、固态电解质发现

锂电供应链去中国化

极端环境材料

超高温陶瓷、核反应堆结构材料

高超音速武器和下一代核能

后摩尔材料

二维材料、拓扑绝缘体、铁电存储器

硅基半导体之后的备选路线

高通量合成

ALab 自主实验室、Polybot 机器人

材料发现的 “工业化流水线”

表6：材料科学领域项目方向及战略意图表

对中国的参照意义：中国在材料计算和自主实验室方面有扎实积累，北京、上海、深圳都有类似 ALab 的自主实验平台。但差距在于 “数据—算力—实验”的闭环程度。美国的优势不是单项技术，而是 DOE 17 个国家实验室构成的 “大科学设施网络＋AI 平台” 的叠加效应。我国需要思考的不是复制某个项目，而是如何将分散在各个高校和中科院研究所的设施整合为统一平台。

自主实验室（61项，占22%）：科学发现的 “自动驾驶”

构建“旗舰平台—联邦网络—领域专用—工具标准”四层体系。旗舰层以劳伦斯伯克利国家实验室ALab、麻省理工学院AWILD为代表；联邦层中，卡内基梅隆大学提出的“实验即服务”最具构想——多个分布在不同地理位置的自主实验室通过统一协议实现互联，研究者可以像调用云服务一样调度各类实验资源。

当前领域发展的核心瓶颈不在AI技术本身，而在物理世界的落地层面。具体体现在三个方面：固体粉末处理方面，机器人可以完成精准移液，但对微克级粉末进行称量、转移、混合操作仍存在很大难度；传感器标准化集成方面，现有实验室仪器大多没有配备标准化API，需要投入大量工作完成定制化集成；异常检测方面，机器人无法像人类研究员一样“感知异常”，一个结晶失败的样品在AI看来可能只是一个普通数据点。

关于未来趋势判断。自主实验室最有可能率先实现大规模落地的场景并不是化学合成，而是同步辐射光源、中子源、电子显微镜这类大科学设施。这些设施本身就是天然的“数据生产机器”，样品标准化程度高，AI嵌入后的投资回报清晰可见。SYNAPTI实现葡萄藤CT扫描3000倍加速的案例，已经验证了这一方向的可行性。

层级定位数据代表

L1：旗舰

国家级自主实验室平台

3 - 5 个

ALab （LBNL）、Polybot （ANL）、AWILD （MIT／Ceder）

L2：联邦

化多实验室互联网络

10-15 个

CMU 联邦自主实验室、NSF 云实验室网络

L3：领域专用

特定材料／生物／化学自主实验

30-40 个

电池材料自主合成、催化剂高通量筛选

L4：工具／标准

数据格式、控制协议、本体论

5 - 10 个

实验数据标准化、自动化工作流语言

L1 旗舰典型：Gerbrand Ceder（MIT/LBNL）的 ALab 已证明全自主无机材料合成的可行性。创世纪计划资助其升级版 AWILD（Autonomous Workflows for Inorganic Laboratory Discovery），目标是实现 “从想法到发表论文”的全流程自主化 ——AI 阅读文献、提出假说、设计实验、机器人执行、AI 写论文初稿。

L2 联邦化典型：卡内基梅隆大学牵头的联邦自主实验室项目，核心概念是多个分布在不同地理位置的自主实验室通过统一数据协议和控制接口连接，研究者可以像调用云服务一样调度实验资源。一个在匹兹堡的 PI 可以向全国 10 个自主实验室同时提交实验任务，相当于 "Experimentation as a Service"—— 实验即服务。

对中国的参照意义：中国在机器人技术和 AI 方面都有优势，但在 “实验数据标准化” 和 “跨机构互联”方面落后明显。美国的联邦化自主实验室网络一旦建成，将形成一个实验数据的 “飞轮效应”—— 数据越多→AI 越强→实验越快→数据更多。这个飞轮一旦转起来，追赶会非常困难。算力基础设施（28项）：先还债再超车

约10个项目涉及代码迁移工作，核心目标是推动Fortran/C++科学计算代码完成GPU适配。四台新建超算（Lux、Equinox、Solstice、Discovery）将于2026至2028年陆续上线，其中Solstice的规模达到10万GPU，功耗达200MW，大致相当于一座小型城市的总用电量。软件栈改造将提前于硬件部署推进，避免出现“硬件到位、软件未备”的脱节问题。这里存在一个关键矛盾：硬件在建，软件需先行。美国能源部DOE的科学计算生态建立在Fortran和C++的基础上，气候模型、核反应模拟、流体力学等诸多核心代码都撰写于1990年代甚至更早，这些代码在CPU集群上运行稳定，但无法利用GPU的算力优势。而AI时代的所有算力加速，都建立在GPU架构的基础上，因此必须在新硬件交付到位前，完成整个软件栈的GPU化改造。Oracle的角色：算力即权力。Oracle通过商业协议持有Solstice和Equinox的大部分算力使用周期，仅向美国能源部DOE返还部分资源。这意味着美国规模最大的AI科研算力基础设施，调度权并不完全掌握在美国政府手中，Oracle的定价策略、优先级调度规则与访问政策，将直接影响美国AI科研的发展方向与推进速度。趋势判断：算力与能源深度耦合。多个项目涉及“绿色计算”和“能源感知调度”方向，超算中心的选址不再仅考量网络与人才条件，还必须将电力供应能力纳入核心考量。未来全球算力基础设施的竞争，本质上就是能源基础设施的竞争。

板块项目数核心任务

代码迁移与优化

Fortran／C＋＋ → GPU（Kokkos／Raja 框架）

AI for 仿真

用神经网络替代物理仿真中计算量最大的模块

数据基础设施

科学数据流、联邦学习、跨设施数据共享

算力调度

跨超算中心的作业调度和资源优化

后摩尔硬件

神经形态计算、模拟 AI 芯片、量子经典混合

对中国的参照意义：中国在超算硬件上不落后——神威、天河系列性能世界一流。但软件生态差距明显，大量科学计算软件依赖进口（VASP、Gaussian、ANSYS），自主可控的科学计算软件栈是明显短板。创世纪计划的“代码迁移”项目值得关注，因为 Kokkos、Raja 等框架可能成为 AI 时代科学计算软件的事实标准。标准层面的落后比硬件层面的落后更难弥补。半导体（18项）：换道而非追赶

明确了“三不做、三做”的清晰方向：不做先进制程（3nm/2nm）、不做大规模制造、不做通用逻辑芯片；专做AI驱动芯片设计自动化、专用芯片（辐射加固、量子接口、神经形态）、算法架构工艺协同优化。其中最值得关注的项目是BNL的AI原生EDA，由布鲁克海文国家实验室牵头搭建AI原生芯片设计工具链。传统EDA工具（Synopsys、Cadence）采用规则驱动模式，设计规则检查、时序分析、功耗估算这类工作，都属于基于物理模型的确定性计算。而AI原生EDA将芯片设计转化为了一个优化问题：给定性能、功耗、面积约束后，由AI搜索设计空间，自动生成最优的布局布线方案。芯片设计的模式将从“工程师用工具手动绘制”转变为“AI搜索最优解”，设计周期有望从数月缩短到数天。

这套协同设计方法论的核心，是打破行业固有壁垒。半导体行业的传统分工是“算法→架构→电路→工艺”逐层传递，每两个层级之间都隔着一道无形的“墙”。AI驱动的协同设计则通过机器学习模型连接不同抽象层，实现跨层联合优化。这套方法论不仅适用于半导体领域，还能拓展应用到材料、量子计算和传感器领域。

美国CHIPS法案也做了清晰的分工布局：商务部负责落实390亿美元的制造补贴，能源部则专注布局前端基础工具（EDA、新材料、新架构）。这是经过刻意规划的分工，将短期制造能力建设与长期设计能力建设分开推进。

不做

不做先进制程（3nm／2nm）

做 AI 驱动的芯片设计自动化（EDA）

不做大规模制造

做专用芯片（辐射加固、量子接口、神经形态）

不做通用逻辑芯片

做协同设计（算法架构工艺联合优化）

表9：半导体领域“三不做、三做”策略表

对中国的参照意义：中国在先进制程被卡脖子的背景下，EDA 和芯片设计 AI 化可能是最现实的突破方向。中国的 AI 能力不弱，如果能将 AI 与芯片设计深度融合，用 AI 设计出更好的芯片架构，可能在设计效率上实现弯道超车。生物技术（28 项）：工业导向而非健康导向

和卫生与公众服务部（HHS）管辖的人类健康研究形成明确分工，能源部的28个项目全部聚焦生物制造、生物燃料、生物修复与生物采矿领域，战略意图是将基础研究发现转化为可落地的工业生产过程。该领域真正的瓶颈是放大生产，而非实验室层面的技术发现，工业生物技术的“死亡之谷”不在实验室，恰恰出现在放大生产环节：一个在摇瓶中效果表现完美的菌株，进入五万升规模的发酵罐后可能根本无法正常生长。AI目前可以辅助完成菌株和蛋白质的设计工作，但发酵过程中的传质、传热、剪切力调控、泡沫控制，这些工业化落地的“脏活累活”，AI暂时还无法提供有效支持。这也就解释了为什么能源部的28个项目中，有相当一部分内容围绕“过程工程”和“放大模型”展开，并非只关注“AI设计蛋白质”。

此外还有一个战略方向，就是生物采矿：利用工程化改造的微生物，在常温常压条件下从低品位矿石、电子废物和尾矿中提取关键金属。这是一种“柔性”的稀土资源战略——不需要直接控制矿山，仅依靠微生物就能完成金属提取。如果这项技术落地成功，将彻底改写当前全球关键矿物竞争的游戏规则。

PI机构专长

James Fraser

UCSF

蛋白质动力学、室温晶体学

Farren Isaacs

Yale

合成生物学、基因组重编码

Michelle O＇Malley

UCSB

厌氧真菌、生物质降解

Victoria Orphan

Caltech

微生物生态学、深海甲烷

Huimin Zhao

UIUC

合成生物学、定向进化

Jordan Bishop

Columbia

蛋白质设计

表10：生物技术领域全明星PI阵容表

对中国的参照意义：中国在发酵工程和工业生物技术领域具备全球领先优势，拥有全球规模最大的发酵产能、体系最完整的菌种资源库，产业落地与规模化应用能力突出。但在合成生物学前端核心领域，尤其是蛋白质智能设计、代谢通路精准重构、生物过程模型化设计等底层技术上，与美国存在显著差距。美国创世纪计划聚焦合成生物学前端核心技术与工业放大模型攻关，本质是抢占工业生物技术、生物采矿、绿色生物制造等前沿赛道的技术制高点。在当前地缘政治竞争格局下，中美该领域已形成技术、产业双向博弈的竞争态势，美方旨在通过底层技术优势构建技术壁垒、重塑全球生物工业供应链，对我国工业生物技术高端化、智能化升级形成直接竞争与压制，是我国需要重点突破、补齐短板的关键赛道。矛盾：“黄金时代”叙事 vs预算削减现实

创世纪计划的宏大叙事与紧缩的预算现实之间存在深刻的结构性张力。这一矛盾既揭示了美国科研体制转型的内在阻力，也为研判其可持续性、评估其对我国的参照价值提供了关键窗口。

（一）承诺与兑现的结构性落差。联邦总承诺逾50亿美元，能源部实际拨付仅2.5亿美元，执行率5％。同时，2027财年国家科学基金会预算拟从88亿美元削减至40亿美元（减55％），能源部科学办公室削减15％，高级能源研究计划局削减43％。（二）新旧模式的零和博弈。在总预算紧缩背景下，创世纪计划每投入一美元，实质即从国家科学基金会基础研究预算中抽离一美元。“任务导向、平台集中”与“好奇心驱动、广泛资助”之间存在结构性张力。（三）政治周期的不确定性。特朗普剩余任期两年半，278个子项目Phase I须于2027年5月前完成验收，结果将直接决定2028财年拨款规模。若验收达标，可能成为跨党派长期国策；若未达标，则恐沦为“声势浩大、后继乏力”的政府项目。对我国的启示（一）关于科研组织模式。创世纪计划“由国家确定战略方向、动员全国科研力量、集中资源推进重大事项”的组织逻辑，与我国科技体制存在结构层面的相似性，关键区别在于其保留了市场竞争作为项目筛选机制。该计划278个项目并非行政分配，而是5000余项申请经激烈竞争产生，通过率仅5.6％；Phase I升级至Phase II须重新竞争，无自动续命机制；企业投入5亿美元并非出于义务，而是着眼于可预期的商业回报；Oracle持有超算算力周期，亦通过商业谈判达成。此种“国家设定目标＋市场竞争执行”的混合模式，试图融合举国体制的战略聚焦优势与市场机制的效率激励优势。我国当前相关模式更偏向行政主导，呈现“大项目、大平台、大团队”特征。建议跟踪评估该模式运行实效，为我国科技计划管理改革提供镜鉴。（二）关于“数据—算力—实验”闭环。创世纪计划最值得警惕的，不是某项单项技术的领先，而是“AI基础设施＋科学数据＋自主实验”的闭环效应。一旦闭环运转，将产生指数级加速——更好的数据训练更好的AI，更好的AI设计更高效的实验，更高效的实验产生更多更好的数据。此领域核心竞争力不在硬件（硬件可以购买），而在数据的独占性、软件的生态效应和实验标准的网络效应，并非“砸钱”即可追平。建议加强科学数据标准化、跨机构实验互联、自主实验室网络建设，抢占标准制定先机，防止美国联邦化自主实验室网络形成“数据飞轮”后的追赶困境。（三）关于半导体策略。美国在先进制程上落后于台积电，但创世纪计划18个半导体项目无一试图在3nm／2nm上追赶，全部押注“AI＋EDA”与“协同设计”——改变芯片的设计方式，而非制造更小的晶体管。其本质是不在对手最强的维度上竞争，而是改变竞争的维度。我国半导体策略目前仍以追赶制程为主，AI驱动设计的潜力可能被低估。需要评估AI驱动电子设计自动化与协同设计对我国半导体产业的价值，探索“设计效率超车”路径。（四）关于生物技术。工业生物技术从实验室到工厂的“死亡之谷”，恰恰是我国的优势领域——拥有全球最大的发酵产能、最完整的工程化团队和最快的放大速度。若能在此基础上补强合成生物学的前端设计能力（AI蛋白质设计、代谢通路设计），在工业生物技术的全球竞争中可能占据独特优势。强化前端设计能力建设，巩固发酵工程与规模化放大优势，可形成我国“前端设计＋后端放大”的独特竞争力。（五）关于体制反思。《科学：新黄金时代》最大的启示，在于其提出问题的勇气：80年来被视为理所当然的科研资助模式，是可以被挑战的。我国科研体系可能同样存在自身的“布什模型”——以学科为单位的拨款体系、同行评议的保守化倾向、行政负担对科研时间的侵蚀、重论文轻产业转化的激励结构。这些问题并非我国特有，而是现代科研体系的通病。创世纪计划的价值，不在于提供了“标准答案”，而在于证明了一个国家可以从第一性原理出发，重新思考“如何组织科学”这一根本问题。因此，系统审视我国科研体系中的行政负担、评议保守化、重论文轻转化等共性问题，适时开展科研组织形式的前瞻性研究势在必行。

参考文献

[1]白宫科技政策办公室《科学：新黄金时代》（2026年7月21日）

[2]美国能源部创世纪计划首批项目公告及完整获奖名单（2026年7月22日）；作者对278个项目标题、领域分布和机构构成的原始数据分析。数据截至2026年8月1日。

作者：刘淼，赵紫威，汪卫华

本文经授权转载自中国科学院东莞材料所（ID：DIMST_CAS），如需二次转载请联系原作者。欢迎转发到朋友圈。

点个“小爱心”吧

工信部启动6G创新发展部省协同试点；国内首个Agent记忆榜单AML重磅出炉；中科院发布全球海洋智能预报大模型“琅琊”

果壳 — Thu, 13 Aug 2026 12:15:05 GMT

今天是8月13日，星期四。1913年的今天，英国冶金学家 Harry Brearley 熔炼出含铬12.8%、碳0.24%的合金钢，是人类史上第一次冶炼出不锈钢。

重点新闻速览

1.工信部启动6G创新发展部省协同试点

2.国内首个Agent记忆榜单AML重磅出炉

3.中科院发布全球海洋智能预报大模型“琅琊”

4.荣耀发布全球首款机器人手机Robot Phone

科技Mistral宣布欧洲主权AI算力联盟

近日，法国人工智能公司Mistral宣布启动区域推理端点、第三方开源模型托管和欧洲主权算力联盟计划，目标在2030年前在欧洲建设高达一吉瓦的计算能力。联盟推出European Compute Units长期算力承诺机制和区域优先端点服务，并宣布扩展至第三方开源模型托管，首批纳入智谱GLM-5.2模型。Mistral同时开放区域推理端点，为欧洲企业提供低延迟、数据主权的AI推理服务。

此举被视为欧洲应对美国和中国AI算力垄断的重要战略举措，旨在确保欧洲在AI基础设施领域拥有自主可控的计算资源。首批纳入托管的智谱GLM-5.2模型将通过Mistral的欧洲数据中心进行推理确保数据不离开欧洲管辖范围。（The Neuron）

Black Forest Labs发布FLUX 3多模态基座模型

德国人工智能初创公司Black Forest Labs于8月12日全面开放FLUX 3视频生成功能。FLUX 3是基于Self-Flow统一架构的多模态基座模型，集成图像、视频、音频和动作四种专用编解码器，首次支持原生音频生成，可一次性产出最长20秒的高清同步音视频内容。FLUX 3在音频生成方面支持环境音对话和音乐三种模式且音频与视频画面实现帧级同步。

在720P分辨率、10秒视频基准测试中，FLUX 3以93%胜率击败Luma Ray3.2，77%胜率超越Runway Gen-4.5，面对Seedance 2.0和Gemini Omni Flash也保持优势。模型分阶段发布：视频版现已可用，图像版和开源版Flux3Dev即将推出。与Mimic Robotics合作开发的Flux-mimic动作模型已在奥迪工厂生产线进行测试。（Distill Intelligence）

工信部启动6G创新发展部省协同试点

据8月12日消息，中国工业和信息化部已正式启动6G创新发展部省协同试点专项行动，标志着国内6G研发正式进入第二阶段，重点推进原型样机研发与实景场景测试工作。此前第一阶段研发任务已圆满完成，累计产出三百多项关键技术成果。6G网络峰值速率预计达到太比特每秒级别，支持通信感知一体化和天地一体化网络架构。

当前6G样机在实际部署中普遍面临造价高昂、功耗偏高、散热困难和系统稳定性不足等技术短板，工信部正组织全国统一搭建国家级试验平台集中攻关上述难题。按照国际电信联盟全球规划，2029年将敲定完整6G国际标准体系，2030年前后实现商用落地。（国家科技信息中心）

2026第四届上海具身智能机器人产业展开幕

8月12日至14日，第四届上海具身智能机器人产业展览会在上海新国际博览中心举行。展会设立整机机器人、核心零部件包括关节模组灵巧手传感器和芯片、大模型与操作系统、场景化解决方案涵盖工业服务特种医疗四大主题展区，汇聚超过五百家行业主流品牌参展。

展会集中展示人形机器人、四足机器人、协作机器人等最新整机产品及关键配套技术。同期举办的多场技术论坛聚焦灵巧手操作精度、多模态感知融合、端侧推理算力等前沿议题。（快科技）

国内首个Agent记忆榜单AML重磅出炉

8月12日，国内首个智能体记忆榜单AML（Agent Memory Leaderboard，记忆之巅排行榜）正式发布首期结果。该榜单由近30家国内外高校与研究机构联合发起，上线十天内吸引136个团队注册参评，官网点击量突破20万次。

AML聚焦Agent记忆系统的检索与召回能力，通过统一提供生成模型与评分模型，将参评对象的发挥空间限制在核心记忆环节，有效区分底层大模型生成能力与外挂记忆系统的真实表现。评测结合公开子集与私有盲测集，分数绑定Commit和镜像版本，杜绝硬编码与过拟合刷榜。文本记忆被拆分为事实召回、关系多跳组合、时间事件序列、记忆治理等七类能力维度。

首期榜单显示，商业产品榜文本赛道中，MemoraX以58.0分排名第一，MemOS与网易NTES-MEMORY-SMART紧随其后；开源方法榜中，InvMem以45.1分登顶，ReFind与ActiveMemoryIndex分列二三位。AML将持续常态化运行，后续将推出技术解读与全景复盘。（agentmemories.ai）

商业产品榜文本赛道排名 | agentmemories.ai

科学奥地利ISTA团队首次建立小鼠大脑皮层类器官模型

8月12日，奥地利科学技术研究所ISTA的Hippenmeyer课题组在《自然》期刊发表重要研究，首次建立小鼠大脑皮层类器官模型，并与真实发育中的小鼠大脑进行系统性比较。

研究利用MADM嵌合分析依赖标记技术在类器官中标记单细胞克隆，精确追踪细胞谱系发育过程。发现类器官在培养皿中的发育与活体大脑之间存在关键时间窗口差异，揭示了体外培养环境对脑类器官发育节奏的影响。该模型为研究大脑皮层发育提供了可控的体外实验系统，有助于解析神经发育疾病的分子机制。（Nature）

厦大团队证明星系自旋源于早期宇宙潮汐扭矩

8月12日，厦门大学天文学系研究团队的最新成果在国际顶级天文期刊《自然·天文学》上发表。该研究首次从大样本观测层面证明了星系的自旋角动量源自早期宇宙中的潮汐扭矩作用，即相邻原星系之间的引力相互作用在宇宙膨胀过程中逐步将角动量传递给正在形成的星系。这一发现直接验证了自上世纪六十年代以来长达数十年的潮汐扭矩理论预测，为理解星系角动量起源这一天文学基本问题提供了迄今最有力的观测证据。

研究团队利用大规模星系巡天数据，系统分析了星系自旋方向与其周围大尺度结构之间的统计关联。研究基于ELUCID大规模星系巡天数据和SDSS-IV的MaNGA积分视场光谱数据共分析超过1600个星系的自旋方向与原始潮汐力场之间的统计关联。在质量最大的椭球星系中心区域气体运动与理论预测的相关性达到7个标准差的置信度。（Nature Astronomy）

星系观测角动量与原初重构角动量的关联示意 | 厦门大学物理科学与技术学院

中科院发布全球海洋智能预报大模型“琅琊”

8月13日，中国科学院研究团队正式发布全球海洋智能预报大模型，命名为“琅琊” ,相关研究成果发表在《科学通报》。该模型基于先进的深度学习方法，融合全球海洋观测数据、卫星遥感数据和数值模拟结果，实现对全球海洋温度、盐度、海流和海面高度等关键物理要素的高精度智能预报。

相比传统数值预报模式，“琅琊”在预报精度方面提升显著，计算效率提高数个数量级，可在分钟级别完成全球海洋状态的快速诊断和预测。该模型可为海洋防灾减灾、航运安全保障、渔业生产优化和海洋环境监测等多个领域提供更加快速精准的决策支持工具。（Science Bulletin）

“琅琊”全球海洋智能预报系统框架 | 中国科学院海洋研究所

智趣Google发布Pixel 11全系四款手机、手表及追踪器

2026年8月12日，Google在Made by Google活动上正式发布Pixel 11全系四款手机，包括Pixel 11、Pixel 11 Pro、Pixel 11 Pro XL和Pixel 11 Pro Fold折叠屏，均搭载全新二纳米制程Google Tensor G6处理器，运行Android 17系统并承诺七年更新。Pro版本新增HiLight RGB LED通知灯、3600百尼特峰值亮度屏幕和两倍抗刮涂层。Pixel 11 Pro Fold展开厚度仅5.1毫米，采用玻璃纤维复合材料后盖。

同步发布Pixel Watch 5手表，新增呼吸急救检测和Gemini主动辅助功能，续航最长可达72小时，起售399美元；以及首款Pixel Tag追踪器对标Apple AirTag，售价29美元。全系美国起售价较上代上调100美元，Pixel 11起售899美元，8月20日发售。全系标配256GB存储起售价899美元 Pixel 11 Pro Fold售价1899美元。8月12日预购8月20日正式发售。Ars Technica评测认为Tensor G6在AI推理任务上较上代提升约40%但GPU性能仍略逊于苹果A20 Pro芯片。（Ars Technica）

Google发布Pixel 11 | Google Blog

荣耀发布全球首款机器人手机Robot Phone

8月12日晚，荣耀在广州举办全球新品发布会，正式推出全球首款量产机器人手机荣耀Robot Phone。12GB+512GB版本售价9999元，16GB+1TB版本售价12999元，8月18日全渠道正式开售。发布会同步宣布年度旗舰荣耀Magic9系列开启预约，9月发布。

该机首创4自由度钛合金灵巧云台，集成超过100个精密零件和100余项自研专利，云台电机仅重2.6克，加工精度达±0.005毫米，三轴最大转速可达每秒360度。整机厚度9.59毫米，重量248克，内置7060毫安时新一代青海湖电池。

软件层面搭载行业首个Agentic OS系统级Agent架构，首发YOYO Pro机器人模式，联合阿里巴巴通义千问大模型深度优化端侧AI能力。影像方面携手百年电影工业品牌阿莱ARRI联合研发，搭载自研驭光H1影像芯片，支持ARRI LogC3曲线和11种官方电影影调，支持4K120帧升格慢动作和4K暗光录像。（honor.com）

荣耀全球首款机器人手机Robot Phone | honor.com

最强助眠运动！游泳、撸铁都不如它

果壳 — Thu, 13 Aug 2026 09:15:04 GMT

运动对睡眠有好处，而且好处不小。

近年来，多项随机对照试验（RCT）都发现，规律运动可以显著提升睡眠质量和效率，减少夜间醒来次数，甚至让你更快入睡[1~3]。

很多人以为，运动的助眠效果，主要来自于“累”——跑步，HITT，力量训练……各种高心率、高强度的运动把身体搞到力竭，然后一沾枕头就秒睡，主打一个“把自己累趴，失眠就追不上来”。

这样做能好睡的朋友，不用怀疑，坚持你的坚持。

但研究发现，助眠效果最好的运动，并不是累死人的那种，而是听起来没啥运动量的：

正念运动（mind-body exercise）

说几个你熟悉的代表：太极、瑜伽、散步……\

图源：丁香医生设计团队

别小看这些运动，它们真能帮你“每天慢慢悠悠动一动，晚上迷迷糊糊睡一觉”。

值得一试！

慢悠悠的正念运动真能全方位改善睡眠“正念运动”不是某种特定的锻炼方式，而是一类把注意力拉回当下、专注身体感受的运动。

它的核心是三个关键词：

● 慢：动作节奏不快，不追求爆发力；

● 专注：不分心，不刷手机，不想着“赶快做完”；

● 呼吸同步：动作和呼吸配合，让大脑从“战斗/逃跑”模式切换到“休息/恢复”模式。

常见的正念运动包括：瑜伽、太极、普拉提、行走冥想式慢走、呼吸结合拉伸等。

图源：丁香医生设计团队

2025 年 BMJ Evidence-Based Medicine 的一项荟萃分析中[6]，研究团队梳理了 22 项高质量的临床随机对照试验，共纳入1348 名失眠患者，分析了 13 种不同睡眠干预方式，其中 7 种为运动干预，包括：

● 瑜伽

● 太极

● 步行或慢跑

● 有氧+力量训练

● 单独力量训练

● 有氧结合心理治疗

● 混合型有氧运动

分析发现：在各种运动方式中，慢悠悠的瑜伽、太极和步行/慢跑，助眠效果最为突出，其中，瑜伽＞太极＞步行/慢跑。

在一些维度上，瑜伽的助眠效果跟认知行为疗法（CBT，失眠的一线干预手段）差距不大。

研究还发现，不同类型的运动，对睡眠的改善也有不同侧重：

top1. 瑜伽：最全面的改善

基于睡眠日记数据，与常规护理等对照组相比，瑜伽对多项睡眠指标均有积极影响。

● 总睡眠时间延长：平均增加约 111 分钟

● 睡眠效率提升：提高约 15.6%

● 夜间觉醒减少：每晚减少约 56 分钟

● 入睡时间缩短：入睡平均提前 29 分钟

图源：电影《论瑜伽：和平的建筑》

top2. 太极：效果稳、维持久

太极也在多个维度上表现优异，且部分效果在长期随访中依然存在。

● 提高睡眠质量：改善主观睡眠感受

● 总睡眠时间延长：增加约 52 分钟

● 减少夜间觉醒时间：每晚约减少 36 分钟

● 缩短入睡时间：平均提前入睡约 25分钟

top3. 步行或慢跑：改善白天状态

虽然在睡眠时长上的提升不如前两者，但步行或慢跑（jogging，比平时的跑步更慢）在改善白天状态方面效果明显。

例如：降低失眠严重度评分（ISI），分越低睡眠质量越好，白天疲劳、注意力不集中等症状有所缓解。

研究者总结——

类似的运动能有效改善睡眠甚至有望成为一线干预手段之一慢悠悠的正念运动帮你身心放松睡更好

瑜伽、太极这类正念运动，强度高低与个人技术和练习方式有很大关系。它的助眠效果，不是简单的把“身体累趴”，背后还有更多的神经和生理机制——

调节神经系统，帮大脑“关灯”

以瑜伽为例，瑜伽在改善主观睡眠质量方面表现显著，可能和它强调的身体觉察、呼吸控制与注意力训练密切相关。

神经生理学研究发现，瑜伽可能增强 GABA 系统的活性（一种具有镇静作用的神经递质），同时还能抑制杏仁核的过度激活——杏仁核是大脑中处理恐惧、焦虑的重要区域。

瑜伽可以缓解焦虑和抑郁等常见的“入睡障碍”情绪，帮助大脑更顺利地从清醒切换到休息状态[7, 8]。

图源：电影《论瑜伽：和平的建筑》

让身体从“战斗状态”切换到“休息模式”

以太极为例，太极是一种节奏缓慢、动作流畅的身心运动，在练习中强调呼吸控制和身体放松。

研究表明，它能增强副交感神经活性、抑制交感神经系统，从而缓解我们在压力或焦虑状态下常见的“过度觉醒”现象[9]。

太极瑜伽的动作本身就像一场慢节奏的正念冥想，能帮助人们在情绪上更平稳，在认知上“松一口气”，即使是短期练习，也可能带来睡眠质量的提升。

运动的普遍助眠效果

以步行和慢跑为例，类似运动能通过多重路径改善睡眠：

● 提高能量消耗，让身体更“想睡”；

● 降低皮质醇（压力激素）水平，帮助放松；

● 增强情绪调节能力，减少入睡前的烦躁；

● 促进褪黑素分泌，帮助建立规律的生物钟；

● 提升深睡眠比例，睡得更沉更实。

这些生理和心理机制的叠加，有助于改善整体睡眠结构，并在研究中表现为失眠严重程度评分（ISI）显著下降[10]。

图源：丁香医生设计团队

相信小小屏幕前，已经有不少人开始心动，今天就想试一试了。

正念运动要怎么做，做多久，帮自己晚上睡得更好呢？

睡不好的朋友试试这份运动助眠“处方”

正念运动助眠的关键，不在于运动得多猛，而是：你有没有让身体和神经都“降速”下来。

节奏缓慢、强度适中、能同步呼吸的运动，有助身体“从白天模式”切换到“休息模式”。

刚入门的朋友：● 晚饭后散步 15 分钟，不看手机不带耳机，专注感受脚步声 + 呼吸声

这其实就是“行走冥想”，很适合睡前过渡。

● 睡前 10 分钟，做 3 个拉伸动作，配合深呼吸

网上有很多引导式音频／视频可跟练，例如“bedtime yoga”“body scan”等。缓慢、专注、闭眼感受。

喜欢瑜伽的朋友：

推荐尝试“睡前瑜伽”“放松瑜伽”等专门助眠的序列，让入睡更轻松。

15～30 分钟就很有效；

图源：丁香医生设计团队

喜欢太极的朋友：

恭喜你已经掌握了“被低估的国民助眠运动”。

太极、八段锦等能拉长呼吸节奏、动作流畅安稳，非常适合夜间易醒、焦虑易紧张的人群。

● 每次 20 分钟左右即可，不追求强度，重在节奏感；

● 如果白天练，也能提升日间清醒度与情绪稳定性。

如果你做其他运动也能有效助眠，那继续就好，不用拘泥于种类。

注意，一般建议睡前 1～2 小时不做剧烈运动，以免体温和肾上腺素水平过高，影响入睡[12]。

小技巧：想试试正念运动的朋友，可以配合舒缓音乐（如大悲咒(bushi)）一起服用，效果更佳～

祝看到的朋友，都能睡个好觉。

参考文献

[1]Siu PM , Yu AP , Tam BT , et al Effects of Tai Chi or Exercise on Sleep in Older Adults With Insomnia: A Randomized Clinical Trial. JAMA Netw Open 2021;4:e2037199. doi:10.1001/jamanetworkopen.2020.37199 [2]Dadgostar H , Basharkhah A , Ghalehbandi MF , et al . An Investigation on the Effect of Exercise on Insomnia Symptoms. Int J Prev Med 2023;14:16.doi:10.4103/ijpvm.ijpvm_204_21 [3]Chin EC , Yu AP , Leung CK , et al Effects of Exercise Frequency and Intensity on Reducing Depressive Symptoms in Older Adults With Insomnia: A Pilot Randomized Controlled Trial. Front Physiol 2022;13:863457. doi:10.3389/fphys.2022.863457 [4]Hötting K , Röder B Beneficial effects of physical exercise on neuroplasticity and cognition. Neurosci Biobehav Rev 2013;37:2243–57. PubMed

[5]Hwang E , Portillo B , Grose K , et al Exercise-induced hypothalamic neuroplasticity: Implications for energy and glucose metabolism. Mol Metab 2023;73:101745. Redirecting

[6]Effects of various exercise interventions in insomnia patients: a systematic review and network meta-analysishttps://ebm.bmj.com/content/early/2025/07/09/bmjebm-2024-113512

[7]Streeter CC , Gerbarg PL , Saper RB , et al . Effects of yoga on the autonomic nervous system, gamma-aminobutyric-acid, and allostasis in epilepsy, depression, and post-traumatic stress disorder. Med Hypotheses 2012;78:571–9. PubMed

[8]Rhoads MC , Barber ME , Grevstad N , et al . Yoga as an intervention for stress: a meta-analysis. Health Psychol Rev 2024;1–21. doi:10.1080/17437199.2024.2420974 [9]Motivala SJ , Sollers J , Thayer J , et al . Tai Chi Chih acutely decreases sympathetic nervous system activity in older adults. J Gerontol A Biol Sci Med Sci 2006;61:1177–80. doi:10.1093/gerona/61.11.1177 [10]Kredlow MA , Capozzoli MC , Hearon BA , et al . The effects of physical activity on sleep: a meta-analytic review. J Behav Med 2015;38:427–49. doi:10.1007/s10865-015-9617-6 [11]Which exercise prescription is most effective for patients with sleep disorders?: a network meta-analysis of 30 randomized controlled trialsWhich exercise prescription is most effective for patients with sleep disorders?: a network meta-analysis of 30 randomized controlled trials | Sleep and Biological Rhythms

[12]Does exercising at night affect sleep? - Harvard Health

本文审核专家

翁凯翔国家卫健委认证康复医学治疗师北京体育大学运动医学博士

杨一卓北京体育大学运动医学博士莓木运动损伤修复、骨科康复、大众健身

策划：pheobe

监制：Feidi

插图：见图注

本文授权转载自丁香医生（DingXiangYiSheng），二次转载请联系 WeChat：DingDangDXYS。

丁香医生，一起发现健康生活。

点个“小爱心”吧

统统删除！不再做付费软件的奴隶

果壳 — Thu, 13 Aug 2026 05:15:06 GMT

过去大半年，我陆续删掉了很多 Mac 软件，有些陪伴了我好多年头。

一切的开始，当然是我对“AI 手搓工具”开始渐渐上瘾，随着这个过程的发生，我有了一个更深的体会：我们和应用的关系，已经翻了个面——AI 将造工具的门槛降到足够低，弥合了“普通用户”和“开发者”之间的差距。

过去，用户几乎只能“被动接受”着市面上已有的产品；而今天针对那些碎片、边缘、个性化的产品需求，我们有了更好的解决办法。

先拿“老相好”开刀

Ulysses 是一个我从开始创作就在用的文字编辑应用。从买断制到订阅制，我都没有抛弃它。

作为一款传统写作工具，Ulysses 本职功能挑不出毛病，本地存储、多端同步、界面清爽。这么多年用下来，我在 Ulysses 里攒了近五十万字的成品稿件、零散大纲和翻译草稿。

用一个软件就能完全管理我的内容库，放在以前，我觉得这是省心。直到 AI 开始介入我的写作流程，我发现，这些十年的沉淀，成了一座 AI 进不来的孤岛。

问题出现“兼容性”上。Ulysses 没有官方 CLI 接口和 MCP 协议。AI 无法进入数据库，学习我的行文风格和积累到足够的上下文。

每次写稿，我手动挑出相关旧文，一份份导出，输给 AI。最先被耗光的不是 token，而是我的耐心。

终于，我忍受不了这种无尽的手动操作，下决心迁移到 Obsidian。

考虑到除了免费，Obsidian 存储的文档格式是 Markdown 纯文本格式。AI 可以直接读取、检索、调用每一篇独立的文件。

借助 AI，我将 Ulysses 里有效创作导出为 Markdown 文档，按发布平台和主题分类，搬进 Obsidian。连同这些素材库，写作规则，和风格样本一起打包交给 agent，直接参与我的选题梳理、大纲搭建和初稿撰写。

现在不是流行“能动嘴就别动手”嘛，我从逐个敲字的写作者，变成一个给 AI 把关的编辑。这也彻底改变了我对生产力工具的看法，首先，它有没有给 AI 一把访问的钥匙？在 AI 时代，封闭不再是安全壁垒，是自绝于生产力的孤岛。

看不惯的，直接动手！

过去我喜欢用一些精致的应用来“彰显”自己不错的审美。他们界面精致，功能齐全，以及，还很贵。

Dato 是 Mac 上挺有名的一款菜单栏日历软件，售价 128。我从 2019 年用至今，说实话，Dato 让我真正离不开的功能只有一个，合我心意的菜单栏月历排版。

除此之外，自定义菜单栏的日期显示样式其它 App 也有，而剩下的日程管理、节日提醒，对我来说全是冗余。

还有 BetterDisplay 这个让 Mac 调整第三方外接显示器亮度、对比度和音量的显示屏管理工具。它承载了很多专业功能，售价 139，而我的需求很简单，能用键盘快捷键和鼠标调外接显示器亮度和音量就成。

过去，互联网产品要么需要照顾到大众的需求，变得愈发臃肿；要么面向专业用户收费。一些小而精的产品变得愈发难以存活。

普通用户要么花钱买下一整套功能，让很多用不上的功能占着内存，要么退而求其次选择免费但不那么顺手的替代品。个人化的需求因为过于细碎和小众，市场上很少有恰好踩中所有需求的产品，我早就习惯为“大部分没用的功能买单”。

不过，时代变了。买一个编程 agent 顶得上买好几个应用。

前前后后调试了一个下午，我做了一个极简的 Mac 菜单栏日历，和一个显示屏管理工具。

Mac 菜单栏日历，叫 MeunCal

调节 Mac 第三方外接显示器亮度的小软件，叫Theia。Theia 是希腊神话里代表着视力、光辉与明亮以太的女神

没有花里胡哨的图标，不需要定期更新，体积轻量得几乎不占内存，还能支持 macOS 26 最新的液态玻璃效果，每一点都刚好长在我的使用习惯上。

别拿文科生当借口

过去真正劝退很多人做开发的工作，除了写代码本身，还有读文档。

你想给现有工具加个小功能，得先啃完几十页平台开发文档，从密密麻麻的参数里挑出有用的部分，搞懂第一行代码从哪写起，再花几个小时调 bug。等你把前置功课做完，早就兴致全无。

这份苦差事现在也可以丢给 AI。

之前，我折腾过一个小项目，让“”。

当时我顺手在 Home Assistant 应用里做了张洗衣机状态提醒卡片。缺点是，不点开这个应用，我就看不到。那时我心想，要是能同步到 iOS 锁屏的实时活动里，我就能实时看到洗衣机、烘干机、洗碗机等等家居的工作状态，方便太多了。

没想到 7 月份，Home Assistant 测试版开放了 iOS 实时活动的测试功能。按照以往，研究官方甩出来的英文开发文档，我大概率得花上一整天。

时代变了，我再强调一次。我直接把文档丢给 agent，让它理解后，自行通过 Home Assistant MCP 访问我的智能家居系统，把应用内的提醒卡片改成适配 iOS 实时活动的版本。

然后，我就看到锁屏上跳出了洗衣机倒计时。

过去我得花几个小时啃文档、写代码、修 bug 才能搞定的功能，文科出身的我，只会点基础前端，轻松就做成了（仅为自用，仍然非常初级）。

我们经常有一些创新的想法，但是经常折在开始的那一步。让 AI 辅助开发有趣在，你不用先成为专家再动手，只要说清目标，就能跨过最枯燥的那道门槛，先体会到享受成果的乐趣。

收获解决问题的乐趣

这里没有鼓吹 AI 的意思。毕竟，我也踩过不少坑。

做 Theia（那款显示屏管理工具）时，前面 20 分钟极其顺利，AI 将框架和功能一口气全搭好了，我以为很快就能收工。

Theia 的亮点之一就是与原生 macOS 26 适配的各种液态玻璃效果，结果 UI 和界面做的怎么都不合心意。

我想让它像 macOS 控制中心那样，通体晶莹，透着一层淡淡的玻璃质感。AI 的第一版倒也不是不能用，就是改来改去都是过去那种磨砂玻璃。而且，App 里的动效也不对，动画跳闪不连贯，像接触不良的灯管。

最初，我以为是我没表达清楚。后来，我开始怀疑，会不会是一开始 AI 用的窗口组件就错了？

我翻遍了别人发布出来的同类软件，又让 AI 带我读了一遍相关的 Apple 开发者文档，找到了原因。AI 一开始秉承轻量化的原则，用了简单一些的弹出组件窗口。但系统给它的渲染能力有限，画不出液态玻璃那种通透感。

对比前

于是我让 AI 抛弃掉旧有的界面实现逻辑，从“菜单栏弹出组件”换成“独立的窗口组件”。问题很快迎刃而解：界面终于晶莹剔透，动效也不跳了。

对比后

我想说的是，这是“聪明的AI”和“老到的人类”之间的区别。AI 是极其高效的执行者。不过遇到问题时，AI 无法像人类一样依据过往经验直指症结所在，它解决问题的流程往往是按序排查。不会调转车头，一条路跑到黑。

可是人不一样，人会时刻改变思路寻求解决方案。一旦走到分叉路口，哪条路走得通、失败了该往哪个方向转、需求到底要拆解成几步......这些判断，AI 很多时候还是没法替代人。

当我把这些经历分享到创作者群里，发现大家都在折腾。一位朋友比我更激进，直接删掉了付费的写作工具，自己做了一款。软件改了一版又一版，功能越调越顺手。

如果软件依然停留在“给人提供工具”的逻辑里，那么它们注定要被抛弃。因为 AI 时代的逻辑是，工具不仅需要让人用，还要能让 AI 用。

随着这些软件越来越多，知道用什么好工具、怎样做出好创作的人，才是 AI 时代最有价值的。

或许每个人都已经可以用 AI 来 coding，但要解决什么问题、创造什么价值，最终还是得自己回答。

作者：宛潼

编辑：沈知涵

点个“小爱心”吧

果壳网 科学人

2026未来科学大奖揭晓；腾讯微信AI智能体“小微”启动灰度测试；“溟渊计划”二期成果发表

15分钟一局的王者荣耀，成了数学博士生的避难所

“男孩女孩我都喜欢”，但事实上，新生男孩越来越多

做磁共振检查，忘了摘“999足金”的金镯子，万万没想到……

杭州男子被蝉鸣吵成耳聋，怪不得皇上总是要苏培盛粘蝉呢

这个把无数人体做成塑料的疯狂科学家，最终自己也将被切成薄片展出

美国科研制度革命：创世纪计划与《科学：新黄金时代》解读

工信部启动6G创新发展部省协同试点；国内首个Agent记忆榜单AML重磅出炉；中科院发布全球海洋智能预报大模型“琅琊”

最强助眠运动！游泳、撸铁都不如它

统统删除！不再做付费软件的奴隶

果壳网科学人