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“三伏贴”怎么《贴才科学》
今年伏天自7月15日正式开启，一年之中阳气最为炽盛的阶段随之而来。当天清晨，首都医科大学附属北京中医医院的门诊大厅已是人头攒动，众多市民早早赶来排队等候贴敷三伏贴。呼吸科、儿科、耳鼻喉科等诊室门外，等待的长龙蜿蜒曲折，队伍中既能看到满头银发的老者，也随处可见由家长牵着手的小小身影。
10岁的小姑娘佳佳已是第四次体验三伏贴。她的奶奶站在一旁向中青报·中青网记者透露：“孩子一直有鼻炎的毛病，坚持贴了以后效果挺不错，症状缓解了许多。”而同龄的小莫也已连续第三年接受三伏贴治疗，她的姥姥讲道：“这孩子以前体质偏差，三天两头就感冒，这几年坚持下来，明显能感到生病次数少多了。”刚步入职场的张琉树也趁着上班前匆匆赶到医院，这已是她第二年尝试，“尽管去年没觉得有什么显著变化，但我还是想再坚持一段时间看看”。
记者从首都医科大学附属北京中医医院获悉，截至7月14日，该院三伏贴的预约量已达约7000人次，这一古老的中医疗法至今仍然深受广大市民的信赖与认可。
三伏贴到底凭借什么原理起效？该院呼吸科副主任医师孟广松向记者解释道，其理论根基源自中医“天人相应”和“春夏养阳”的核心理念。春时阳气萌发，夏日阳气鼎盛，到了三伏时节，自然界阳气抵达年度峰值，人体与之相应，毛孔舒张，气血运行愈发充沛。此时借助温阳散寒之品贴敷于特定穴位，可进一步增强人体阳气，将潜藏于体内的寒湿阴邪逐出体外。这正是中医“冬病夏治”理念的精髓所在，也是“治未病”思想在炎炎夏季的具体落实。
该院耳鼻喉科主任医师闫新宇则用一个形象比喻向记者阐释：三伏贴好似为身体推开了一扇窗，让深藏体内的寒气得以“散发出来”，推动阴寒性质的病患向温暖方向转化，进而实现减轻乃至祛除病根的目的。
然而，三伏贴并非人人适用、包治百病的“万能贴”，辨清自身体质是否契合，乃是首要关键。孟广松指出，三伏贴主要面向两类人群：一类为阳虚体质者，其往往怕冷畏寒、四肢冰冷、易腹泻、面色苍白；另一类则是寒性疾病患者，如慢性支气管炎、支气管哮喘、慢阻肺等，以及经常感冒、体质虚弱的老人与儿童。这类疾病共同特征在于遇冷则加重、得热则缓解，根源皆是体内藏有阴寒之邪。相反，若本身属于实热体质——体格壮实、常嗓子疼痛、面部泛红、目赤、咳黄稠痰、大便干结——贴敷三伏贴无异于“火上浇油”。此外，正处于发热阶段、皮肤有破损或严重过敏者，以及孕妇和两岁以下的婴幼儿，同样不宜采用此法。
闫新宇特别强调，尽管同名为三伏贴，但针对不同疾病所选取的穴位各有差异，讲究“辨证选穴”。他举例说，鼻为肺之窍，鼻部又借督脉与大椎穴相通，因此对于虚寒性疾患，如过敏性鼻炎、慢性鼻炎，主穴多选用肺俞与大椎；若患者伴随咽喉不适、异物感或虚寒性咽炎，鉴于咽喉为肺胃之开口，主穴则需在肺俞基础上增加脾俞，另加天突穴。若兼有脾胃虚寒症状，还需配上脾俞；若出现腰膝酸软、下肢寒痛等肾阳虚表现，则需搭配肾俞；若存在气滞不通，则加膈俞。“简单来说，病症不同，主穴各异；兼证有别，配穴亦随之调整。贴敷选穴必须依具体病情与体质灵活定制，绝非‘一方膏药适用于所有人’。”闫新宇如是说。
记者在走访过程中发现，不少人对三伏贴抱有“贴了就能立竿见影”的急切心态。孟广松对此强调，三伏贴所针对的是慢性疾病，而慢性病的调养需贯穿预防、治疗与康复全过程，三伏贴不过是综合治疗手段中的一环，不能指望靠几片药贴便彻底根除问题。“临床上普遍建议连续规范贴敷三年以上。许多长期坚持的患者反馈，鼻炎、咳喘在秋冬季节的急性发作频率确实显著下降。但这种改善是渐进累积的，需要时间以及医患双方的耐心协同。”他建议，不了解自身体质状况的市民，最好先请专业中医师把脉察舌，经辨证后帮助确定穴位及贴敷方案。
酷热潮湿的三伏天同样是对夏日养生的考验。孟广松指出，这一时节养护阳气的关键并不在于“补”，而在于“不伤”。古人云“形寒饮冷则伤肺”，贪食冷饮、整夜吹风扇或空调，皆在不知不觉中损耗着人体的阳气。他提醒，即便是没有慢性疾病的年轻人，也应避免过度贪凉。此外，在室内开空调时，温度宜设置在26℃上下，风力调至最低，避免直吹身体；湿度偏高时开启除湿功能，将室内湿度维持在40%至60%；夜晚可将空调调至27℃，最好开启客厅空调，让凉气缓缓渗入卧室。
孟广松最后告诉记者，三伏贴诚然是“冬病夏治”的代表性疗法，虽然名声最响，但“不可能单靠一年一个方子就彻底调整体质”。实际上，中医四季皆有各自不同的养生方案，例如“冬病冬治”的三九贴，便可通过穴位贴敷辅助治疗疾病加重阶段。“顺应自然节律，使人体正气自然充盈，也就是中医所谓的‘正气存内，邪不可干’，这才是养生与治病的根本之道。”孟广松如此总结。（为保护患者隐私，文中受访患者均为化名）
功能特点
{肝不好的人，身体这几处会“说话”！}
7月28日被定为世界肝炎日，而肝脏作为人体核心器官，其角色远不止消化——它同时肩负着代谢调节、免疫防御等多重任务。
肝脏疾病的棘手之处在于早期几乎无迹可循。若习惯于“等到不舒服才就医”的被动模式，极易错过最佳干预窗口，让健康风险悄然升级，因此对身体的细微变化保持警觉至关重要。
肝脏内部并无痛觉神经分布，仅在表层包膜处存在神经末梢。正因如此，病变初起时常不显山露水，唯有损伤累积到牵拉包膜的程度，症状才会浮出水面。而肝病早期的蛛丝马迹，通常表现为全身性异常。若出现以下迹象，建议尽早就医筛查。
食欲持续不振，是肝病常见的首发信号之一。当长期胃口欠佳时，除了考虑胃炎等消化道疾患，也勿忽视肝炎的可能性。
肝功能一旦受损，恶心反胃、对油腻食物生厌、上腹部胀满等不适便可能接踵而至。这些症状极易被误认为急性胃肠炎，但有经验的临床医生往往会建议患者加查肝功，进而揭开肝病的面纱。
在正常生理状态下，肝脏能有效清除体内多余的胆红素。当胆红素代谢出现障碍，血液中其浓度便会攀升，诱发黄疸——最直观的表现便是尿液色泽加深，如同浓茶一般。病情加重时，巩膜乃至全身皮肤都可能泛黄。
若发现尿液长期呈浓茶色，或皮肤、眼白出现黄染，即便身体无其他异样，也应立刻进行肝功能检测，这很可能是肝细胞受损或胆道异常的明确警示。
肝掌则表现为大小鱼际区域异常充血发红，此类红斑界限清晰，仅局限于此两处，极具辨识度。
蜘蛛痣则形如其名，常见于前胸与颈部，中央为一微小血管汇聚点，用笔尖轻压后，四周放射状“蛛脚”会迅速褪去。
上述皮肤表现，多与肝脏对雌激素的灭活能力减弱相关，从而引发毛细血管扩张。但并非出现蜘蛛痣或肝掌便等同于罹患肝病，仍需通过肝功检测进行甄别，以排除潜在风险。
值得一提的是，许多肝炎患者即便进入中期，也可能毫无痛感。那么，无症状肝炎是否需干预？哪些情境又必须启动治疗？
首都医科大学附属北京地坛医院肝病中心主任医师李明慧指出，约七成的肝炎病例并无显著症状，切莫因自我感觉良好而放弃检查与治疗。
研究数据显示，慢性乙肝患者的肝癌风险较常人激增15至20倍。对慢性肝炎及肝硬化患者实施抗病毒治疗，可在相对短期内大幅降低肝癌发生率。肝纤维化患者若坚持规范抗病毒治疗3至5年，罹患肝癌的风险可下降10%至30%。
因此，只要乙肝核酸检测呈阳性，无论转氨酶指标是否正常，凡是年龄超过30岁，或具备乙肝肝硬化、肝癌家族史者，均应启动抗病毒治疗。
针对现代人常见的生活陋习，中山大学孙逸仙纪念医院肝胆外科主任医师张磊提出了三点护肝要诀：
第一，远离酗酒。酒精可直接毒害肝细胞，削弱其代谢机能，进而诱发酒精性肝炎。
第二，控制高糖高脂饮食。过量的糖分与脂肪酸会沉积于肝脏，催生非酒精性脂肪肝。
第三，避免长期熬夜。肝脏的修复黄金期集中于夜间，持续熬夜将剥夺其自我更新的最佳时机。
使用说明
超《2500%！上半年集成电路制造业利润“狂》飙”
国家统计局近日披露了2025年上半年规模以上工业企业利润的关键数据。在算力需求持续井喷的背景下，电子行业利润同比飙升96.9%，为全部规上工业企业利润增长贡献了8.5个百分点；其中，集成电路制造业的利润增幅更是达到了惊人的2579.5%。7月27日，存储芯片巨头长鑫科技正式挂牌科创板，上市首日即高开471%，终盘涨幅465.82%，市值攀升至3.28万亿元，一举超越工商银行，登顶A股总市值榜首。
这一连串令人咋舌的数字背后，真实的算力市场究竟处于怎样的温度？这场算力“狂飙”又与普通人的生活产生了哪些千丝万缕的联结？近日，《每日经济新闻》记者借助在郑州举行的“光合组织2026智能计算应用大会”之机，深入一线展开了实地探访。
7月中旬的郑州，室外温度直逼40摄氏度。郑州国际文化交流中心内却人潮涌动，热闹非凡。走进一楼展厅，一台高达两人、颇为壮观的机柜赫然映入眼帘——这正是国内首台十万卡AI算力集群。围观者层层叠叠，不少人需仰头才能望见机柜顶部。展厅内人流摩肩接踵，站久了衣物便有些黏腻。一位工作人员向记者透露，空调其实已调至很低，但人气实在太过旺盛。沿走廊两侧，各厂商的服务器机箱整齐排列，每个展位前都围聚了数层观众，外围的人们不得不侧身从缝隙中探看。
现场人群大体可分为两类：一类是服务器零部件及整机制造商，另一类则是AI应用开发商。两类人群交织穿梭，过道中不时有人驻足互换联系方式，或探讨服务器性能参数，或交流行业最新趋势。午后从餐厅返回会场途中，依旧能听到三三两两的讨论声不绝于耳。这番火热场景，令记者恍如置身于上世纪90年代互联网初兴时的繁荣气息中。
根据国家统计局发布的上半年数据，服务器及高性能工作站相关领域中，计算机整机制造利润同比增长689.3%，计算机外围设备制造利润增长305.8%；电子器件制造领域中，集成电路制造利润飙升2579.5%，半导体分立器件制造利润增长31.2%；而在电子元件及电子专用材料制造领域，电子专用材料制造利润增长209.7%，电子电路制造利润增长26.9%。这些令人瞠目的数字，折射出怎样的市场真相？
“眼下连板卡都供不应求。”浪潮计算机产品经理刘树奇向记者坦言，“内存条价格从去年到现在翻了三倍，去年一条1万元，今年可能涨到3万元却依然一货难求。”刘树奇提到的板卡，正是服务器的“骨架”——那些常见的绿色电路板，承担着CPU、GPU、存储及各类网络组件之间的互联互通职能。
一位GPU厂商人士感慨道：“我们曾签下一个订单，约定连服务器一并交付，结果服务器价格每日一变，根本无法履约。原先一台服务器20万元，随后涨至50万元，再飙到80万元，即便有钱也拿不到货。”刘树奇补充说：“有一段时间，合同报价的有效期甚至仅为一周。一周之后需要重新核算，价格可能又已不同。”
从采访中记者获悉，这种供应紧张态势自去年末便已显现，至今仍未缓解。
那么，这场“飞驰”的订单浪潮由何支撑？算力热潮又与普通人相距多远？浪潮计算机AI产品部廖广山向记者解释，普通用户使用大模型时属于云端推理，调用的算力资源在云端完成，并不会占用手机本地算力。而若想解决私密性问题、确保数据仅在本地方流转，则需采用本地化部署方案。廖广山说：“本地化部署的主要支出在于购置服务器，模型代码是开源的，从官网下载镜像即可运行。”
一家AI应用服务商或科研机构若需本地化部署模型并开展训练，究竟需要多少算力？面对记者的提问，廖广山详解道：“这取决于实际目标，通常可分为预训练和微调两类。以DeepSeek为例，若在本地运行该模型，基准资源需求为1倍；若需微调，则需约4至8倍的资源；若是进行推理训练，则需20倍以上。你提到的应用场景应属于微调范畴。”
刘树奇举了一个生动的例子：假设某机构想开发一个模型，识别路口一天内通过的行人、车辆、动物数量及空气质量，便需先搭建模型框架，设定多个识别字段，例如什么样的轮廓属于“人”，哪些特征属于“动物”，什么形状算作“车”。模型初建之后，还需持续“喂入”数据，比如不同品牌、不同形态的车辆图片，让系统不断学习迭代。只要数据量足够庞大，模型自然会愈发精准。
“如果只需保障训练过程的稳定性，比如确保AI短剧中人物形象前后一致，倒也不一定非得做本地化部署，购买大模型厂商提供的租户隔离服务即可满足需求。”廖广山补充道。
在算力价格暴涨的背景下，算力到底是离普通人更近，还是愈发高端、愈发遥不可及？中科曙光高级副总裁李斌对此表示，算力与普通人的距离正在缩短。“以郑州的曙光8000(登峰)为例，过去主要服务于科研院所的科学家，如今已有相当大一部分算力接入手机App后端，为各类Token服务提供支撑。或许在用户打开手机的刹那，背后调用的正是来自郑州的算力。”
在普通人眼中，服务器机箱的内部结构或许与台式电脑大同小异——同样包含CPU、GPU、存储、硬盘和散热组件。廖广山用一个形象的比喻解释：“如果说前者只是一辆玩具车，那后者便是真正的运载火箭。两者在设计复杂度、结构精密性及用途上完全不在一个量级，后者所能完成的计算任务也远为复杂。研发一套服务器需投入上千万元资金。”
然而，相似之处在于，随着算力需求的变化，服务器内部各组件的配比也在不断调整。李斌认为，在超长上下文的推理任务中，存储的重要性愈发凸显。海光信息服务器产品部总经理张攀勇则表示，随着AI Agent时代的来临，大量工作实际上由CPU承担，包括任务编排、工具调用与结果处理，以及记忆管理等；而GPU的角色则更聚焦于模型推理本身。这种变化也带来了一种范式转移。从他们的工作负载观察来看，CPU与GPU的配比已发生显著变化：过去在双路GPU服务器中，常见配置为一颗CPU搭配八颗GPU或两颗CPU配八颗GPU，比例大致介于1:4至1:8；而在当前的数据中心场景下，由于沙箱环境、存储系统、数据库、向量计算等多样负载的增加，整体配比已从往日的1:4、1:8逐步演化为1:1。
要让服务器机身更趋紧凑，廖广山认为可能需依赖液冷技术的进一步成熟。
算力是否存在结构性过剩的可能？李斌向记者表示，算力的短缺或过剩存在阶段性波动，但总体而言，AI驱动的需求仍在持续攀升，尤其是对高端算力的渴求，智能体兴起之后，算力需求将更加旺盛。“从IT产业发展的规律来看，同等性能或效果所需的成本大概率会持续下降，这是行业大趋势。长期来看，算力必将更加普惠。”李斌举例道，“在大模型爆发之前，行业最热门的是人脸识别技术。如今，这项技术的门槛与使用成本已大幅降低。未来大模型也可能沿循同样的路径。一方面，模型自身能力不断进化；另一方面，推理效率持续提升，单位任务所需的算力成本随之下降。最终，大模型将演变为像水电一样的基础设施，更加贴近大众。”
那么，算力的终极形态又会是怎样？李斌认为，未来的整体方向是云化，同时边端设备如具身智能等将配备轻量化算力以实现实时响应。个人无需购置笨重的本地设备，通过App即可轻松获取强大的AI能力。海光信息副总裁应志伟也向记者表示，算力终将如水电般即开即用，无论通过本地部署还是云端接入都能随时响应。所有业务都将深度融入AI能力，否则便难以适应这一时代。算力将无处不在，使用者在不知不觉中便可享受其便利，这才是真正的大势所趋。
“过去依赖大型算力中心，是因为模型复杂、体量庞大，对算力要求极高，普通终端设备难以承载，只能依托集中式算力完成训练和推理。这一方向不会改变，但也要看到另一面：当模型真正落地应用时，不同行业、不同用户的需求千差万别。程序员或许需要千亿甚至万亿参数的大模型来辅助编程，但在许多场景下，一个监控摄像头做人脸识别，几十亿参数的轻量模型就已足够。此类细分场景不胜枚举——嵌入式设备做电源波形检测时，网络延迟反而会抵消优势；孩子在家做数学题，本地小模型即可解决，无需调用云端大模型。”应志伟总结道。
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