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售后服务上门服务电话，智能分配单据：气候变化最新研究：全球热应激加剧

　　北京6月23日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-气候变化》最新发表一篇论文发现，全球热应激在白天、夜间以及昼夜交替期间的各类事件中都在加剧。这项研究结果表明，与20世纪70年代相比，每年有额外10亿人面临至少一天的极端热应激。

本项研究相关示意图(图片来自论文)。施普林格·自然 供图

　　据论文介绍，热应激是指个体所承受的净热负荷，受温度、湿度、风和辐射等因素的影响，可通过“通用热气候指数”(UTCI)来评估热应激，该指数是一种“体感温度”测量指标，综合考虑了多种影响因素，并模拟了人体对环境的反应。尽管热浪正变得越来越频繁、持续时间更长且更加严重，但人们所经历的全球热应激变化，包括夜间热应激以及昼夜连续热应激，在全球范围内仍缺乏充分的量化评估。

　　在本项研究中，论文第一作者和通讯作者、英国的欧洲中期天气预报中心Rebecca Emerton与同事一起，分析了1950年至2024年间全球人类热应激数据集，发现自20世纪70年代以来，最热日夜的体感温度均有所上升。每年最热的十个夜晚变暖速度快于最热的十个白天，全球平均升温速率分别为每十年0.32°C和0.27°C。

　　如今，各大洲都更频繁地出现极端体感温度。与20世纪70年代相比，包括北美南部、欧洲南部、非洲北部和南部以及南美在内的亚热带地区，每年经历强至极端热应激(UTCI值分别≥32°C和≥46°C)的天数增加了多达50天。全球人口中至少经历1天极端热应激的情况已从16%上升至22%，相当于新增10亿人。

本项研究相关示意图(图片来自论文)。施普林格·自然 供图

　　论文作者总结认为，无论白天还是夜晚，全球热应激在频率、强度和持续时间上都在增加。他们建议，制订热健康行动计划、建立预警系统、实施城市降温措施，以及将热应激指标纳入气候风险评估，都有助于降低脆弱性。(完)

昨日官方渠道披露新政策气候变化最新研究：全球热应激加剧

　　北京6月23日电 (记者 孙自法)施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-气候变化》最新发表一篇论文发现，全球热应激在白天、夜间以及昼夜交替期间的各类事件中都在加剧。这项研究结果表明，与20世纪70年代相比，每年有额外10亿人面临至少一天的极端热应激。

本项研究相关示意图(图片来自论文)。施普林格·自然 供图

　　据论文介绍，热应激是指个体所承受的净热负荷，受温度、湿度、风和辐射等因素的影响，可通过“通用热气候指数”(UTCI)来评估热应激，该指数是一种“体感温度”测量指标，综合考虑了多种影响因素，并模拟了人体对环境的反应。尽管热浪正变得越来越频繁、持续时间更长且更加严重，但人们所经历的全球热应激变化，包括夜间热应激以及昼夜连续热应激，在全球范围内仍缺乏充分的量化评估。

　　在本项研究中，论文第一作者和通讯作者、英国的欧洲中期天气预报中心Rebecca Emerton与同事一起，分析了1950年至2024年间全球人类热应激数据集，发现自20世纪70年代以来，最热日夜的体感温度均有所上升。每年最热的十个夜晚变暖速度快于最热的十个白天，全球平均升温速率分别为每十年0.32°C和0.27°C。

　　如今，各大洲都更频繁地出现极端体感温度。与20世纪70年代相比，包括北美南部、欧洲南部、非洲北部和南部以及南美在内的亚热带地区，每年经历强至极端热应激(UTCI值分别≥32°C和≥46°C)的天数增加了多达50天。全球人口中至少经历1天极端热应激的情况已从16%上升至22%，相当于新增10亿人。

本项研究相关示意图(图片来自论文)。施普林格·自然 供图

　　论文作者总结认为，无论白天还是夜晚，全球热应激在频率、强度和持续时间上都在增加。他们建议，制订热健康行动计划、建立预警系统、实施城市降温措施，以及将热应激指标纳入气候风险评估，都有助于降低脆弱性。(完)

【宅男财经｜专家面对面】12月3日，马斯克在社交平台X转发特斯拉擎天柱(Optimus)团队发布的一段“擎天柱”人形机器人跑步的短视频，该团队配文称：刚在实验室刷新了个人纪录。

工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林对宅男财经表示，首先，能跑起来的人形机器人其实不算新鲜，有些企业很久之前就已经实现了该项技术，马斯克并未在人形机器人领域领先对手。而对比擎天柱的历史视频，如今跑步的确是更大的进步，说明擎天柱的控制精准度有了很大提高，协调性更加完善。

关于特斯拉人形机器人的量产和成本，盘和林认为，特斯拉已经在弗里蒙特工厂启动擎天柱试生产，还计划2026年建成第三代大规模生产线，并把单台成本压到2万美元(约14万元人民币)以内。“我认为这个目标能实现，但也要清楚，2万美元的基础款，可能并非视频中的类型，买家秀和卖家秀有较大差距。”

谈及特斯拉的优势和短板，盘和林表示，特斯拉核心优势在机器视觉，不用激光雷达，既省钱，又能专注提升视觉识别精度；但问题也很明显——现在人形机器人缺应用场景、缺真实需求，而且自主性还差得远，说白了还在练“小脑”(动作控制)，没练“大脑”(自主决策)，动作靠操作员控制，连完成基础动作都费劲，更别说做精细活儿了。

(责任编辑董湘依制作郑铮宅男财经出品)

来源：中新经纬

郑铮

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