熬夜，看似只是将清醒的时间向后推移，实则是在以一种隐秘而危险的方式透支生命。许多人只盯着熬夜带来的黑眼圈和白天困倦，却全然不知，它正悄然将身体推向一场可能无法挽回的危机。

熬夜离猝死究竟有多远？首都医科大学附属北京安贞医院脑血管病科副主任医师霍晓川指出，熬夜本身通常并不会成为猝死的直接导火索，但它的存在，却会让猝死的概率被急剧放大，如同在悬崖边行走，稍有不慎便会坠落。

若连续三天以上，每晚的睡眠不足四个小时，相当于让心脏以超负荷的节奏连续运转七十二小时而不停歇。每搏动一次，心肌细胞就要经历一次收缩与舒张带来的摩擦与损耗。在正常的睡眠状态下，心肌细胞能够获得约四成的修复机会，而一旦身体处于严重缺觉的境地，这种修复便近乎停滞。研究发现，在如此极端的条件下，心肌的耗氧量会攀升至正常水平的三倍，血管发生痉挛的概率更是会激增至平时的五倍之多。

另一种更为常见却同样危险的情形是，长期性的睡眠不足。若连续两周以上，每天的睡眠时长都不到六小时，即便偶尔穿插补觉，也难以弥补损伤。这种模式会使心血管系统始终处于一种慢性应激的紧绷状态，血管内壁功能受损，为日后血栓等致命性疾病的形成悄然埋下祸根。

长期熬夜所引发的慢性炎症、血压起伏不定以及血液呈现高凝状态，这些恰恰是脑梗死与脑出血发作的独立且关键的风险推手。

熬夜之后，心肌会处于相对脆弱的阶段。此时若贸然前往健身房进行高强度锻炼，猝死的风险将大大增加。更为稳妥的做法，是选择散步或进行温和的拉伸活动。同时，熬夜后必须时刻留意身体的细微变化，一旦察觉任何不适，切莫拖延，应立即赴医院就诊。

在熬夜期间，饮食与饮品的选择也至关重要。浓茶、咖啡及能量饮料会强力刺激交感神经，使心率和血压进一步攀升，加重心脏的负担；而油炸烧烤、高糖甜点等高脂高糖食物，则会使血液变得黏稠，减缓流速，为血栓的形成创造温床，这些都应被严格禁止。

还有一个常被忽视的细节：连续数小时静坐不动，会导致下肢血液循环不畅，血液黏稠度上升，极易在下肢形成血栓。一旦血栓脱落并随血液游走至肺部，便会引发致命的肺栓塞。

熬夜后立即泡热水澡或蒸桑拿，同样暗藏危机。熬夜使血管处于收缩状态，突然遭遇高温会急剧扩张，导致血压大幅波动，这极有可能诱发脑出血。

需要特别警惕的是，猝死从来不是单一因素所致，而是“睡眠剥夺”与其他诱因，如情绪激动、高脂饮食或潜在基础疾病共同作用的结果。因此，熬夜之后，务必避免多重危险因素的叠加，以防意外被触发。

与其过分纠结于熬夜的时长，不如更多地关注身体最直接的感受。医生提醒，当以下危险信号出现时，就意味着身体正在发出最后的求救，必须尽快就医或立刻呼叫急救：

频发的、令人不安的心慌心悸，心跳节奏忽快忽慢，可能是心律失常的征兆；出现胸闷、胸痛，并伴有向肩背放射的疼痛感，有可能是心绞痛或急性心肌梗死的信号；不明原因地冒出冷汗、气短喘憋、呼吸困难，多提示急性心衰或肺栓塞的可能；突发炸裂样或撕裂样的剧烈头痛，伴随恶心呕吐、视物模糊，需高度警惕高血压危象、脑出血或蛛网膜下腔出血；单侧肢体麻木无力、口角歪斜、言语含糊不清，则可能是急性脑梗死的表现。

即便没有走到猝死这般极端的地步，长期熬夜也是众多慢性疾病背后的隐形“催化剂”。

它可导致血压居高不下，难以控制。交感神经长期处于兴奋状态，外周血管持续收缩，血压便随之持续升高。临床上不少高血压患者，即便同时服用三种降压药，血压依旧不理想，其潜在的根源或许正是常年熬夜的习惯。

熬夜还会扰乱皮质醇、生长激素等升糖激素的正常昼夜节律，同时降低胰岛素的敏感性，为2型糖尿病及代谢综合征的发生大开方便之门。加之熬夜时人们往往偏好高热量零食和含糖饮料，这更进一步增加了罹患糖尿病甚至糖尿病酮症酸中毒的风险。

睡眠，是大脑清除代谢废物、巩固情绪记忆的关键时段。长期被剥夺睡眠，会损害前额叶皮层功能，让人情绪失控、易怒悲观，严重时甚至诱发精神障碍。同时，熬夜打乱了“脑-肠轴”的正常运转以及消化酶的分泌节律，容易引发胃食管反流、消化性溃疡及非酒精性脂肪肝等消化系统疾病。

更令人忧心的是，长期熬夜或昼夜节律紊乱已被世界卫生组织列为2A类致癌因素。熬夜使褪黑素分泌减少，破坏免疫防御系统，阻碍DNA的自我修复，并促进慢性炎症的形成，这些机制都会叠加起来增加患癌风险。

此外，睡眠紊乱既是抑郁症的高危诱因，也是抑郁发作时常见的典型症状。长期熬夜会直接推高抑郁和焦虑的风险，而对于已患有抑郁症的人群，则会明显加重病情。研究显示，长期熬夜或睡眠不足，抑郁的发病风险可提升二至四倍；入睡晚、睡眠碎片化的人群，出现焦虑和情绪低落的概率也显著更高。

当然，在生活中熬夜有时难以完全避免。那么，如何运用科学手段将伤害降到最低？医生给出了几点实用建议：

即便熬夜后大脑仍处于兴奋状态而难以入睡，也建议尽量躺在床上休息。因为平卧时，人体代谢会自然减缓，这能在一定程度上避免身体过度透支。

熬夜后洗个热水澡是个不错的选择，既能缓解疲劳，又有助于快速进入深睡眠状态。若实在没有大段的时间用于补觉，不妨利用午间小憩片刻，哪怕只有十分钟，也能起到积极的作用。

熬夜后的早餐营养补充尤为关键。应尽量选择富含B族维生素和蛋白质的低热量食物，如藕粉、低脂牛奶泡麦片、绿色蔬菜和水果等，同时要少吃高糖、高盐及油炸类食品。

由于脂肪的积累多发生在夜间，如果夜间工作时确实感到饥饿，可少量进食一些清淡的食物；若并不饿，则最好管住嘴，什么都不吃。

在白天补觉后精力恢复的情况下，可以进行适量运动。上班期间，也别忘了每隔半小时起身活动一下筋骨。此外，八段锦、太极拳这类舒缓平和的运动，对于缓解疲劳、调养身心同样大有裨益。

工业和信息化部于7月31日正式揭晓了《工业绿色低碳发展“十五五”规划》（下称《规划》），这一重磅文件不再仅仅着眼于工业自身的绿色转型，而是将目光投向更宏大的格局——强化工业对全社会绿色变革的支撑效能，力求在产业绿色化与绿色产业化双轨并进中实现统筹突破。

《规划》中明确划定了工业碳达峰行动的实施路径，涵盖了产业布局与能源体系协同演进的推动、电气化改造及清洁能源普及的加速、重点行业节能减排力度的加码等一系列细化任务，并同步部署了地方碳责任考核、行业碳配额管控、企业碳资产管理、项目碳评估、产品碳足迹追踪等具体举措。

在提升产业绿色价值层面，《规划》着重强调锻造绿色竞争优势，既要驱动传统产业的低碳蜕变，也要巩固既有绿色产业的领先地位，同时为新兴行业的绿色动能培育注入活力。在供给能力方面，文件要求强化绿色技术、装备、工艺及产品的多元输出，确保市场获得高效可靠的绿色解决方案。科技创新被置于关键位置，倡导攻克绿色低碳核心技术瓶颈，并加速科研成果向实际生产力的转化。此外，智能化与绿色化的深度融合成为新亮点，人工智能将被引入绿色制造流程，数智化手段有望重塑传统生产组织模式。

针对资源循环利用，《规划》提出要完善工业废弃物回收再生体系，特别聚焦复杂难处理固废及新兴固废的处置难题；同时，绿色制造与服务网络亦将全面升级，推动绿色工厂的数量扩张与质量提升、绿色园区的层级跃升以及绿色供应链的协同增效。

中新网汕头7月16日电（郭军 唐友文 邓杰）由广东铁投集团旗下粤东城际公司出资建设、中铁城建集团负责施工的粤东城际铁路项目莲塘动车所，正按下建设“快进键”，近期已顺利完成生活区和设备区桩基作业，为主体工程全面铺开打下坚实根基。

中铁城建方面透露，地处汕头市金平区的莲塘动车所，作为粤东城际铁路网络的关键配套设施，堪称整条城际线路列车的“专属4S店”。该所不承担旅客上下车功能，而是专注于为粤东城际动车组提供全维度维护保障——全线所有动车组的日常一级、二级检修以及突发故障处理均汇聚于此，同时还肩负着绝大多数车辆的停放与储备任务，是守护粤东城际线路平稳顺畅运转的核心基础设施。

就建设尺度与空间布局而言，莲塘动车所规划了16条正式存车线，并预留了4条远期扩展线路，每一条存车线均遵循“一线两列位”的设计原则，即单线可容纳两列列车并行停放。据此推算，待远期设施全面落成后，该动车所将有条件同时收纳多达40辆城际列车，这一规模直观展现出粤东城际铁路后续运力配置的前瞻性。

整个项目占地面积达49405.76平方米，包含25栋房屋建筑以及站场配套工程。待粤东城际铁路全线贯通后，这里既是列车休整的“港湾”，也是铁路员工日常开展检修作业、办公及居住的场所。房屋基础采用预制混凝土方桩与筏板基础相结合的方案，主体结构则主要以钢筋混凝土框架体系及钢结构为主导。

据中铁城建项目负责人表示，工程启动以来，施工团队遭遇了作业点分散、钢结构吊装跨度偏大、雨季频繁等多重难题。面对这些挑战，他们合理编排施工流程，优化周转材料调配与流水化作业组织，力保现场施工井然有序、高效推进，全力向各个工期节点发起冲刺。

据了解，粤东城际铁路“一环一射线”线路总长约140.5公里，横贯汕头、潮州、揭阳三市核心区域，并衔接多个重要交通枢纽。中铁城建所承建的标段分布于揭阳市与汕头市境内，主要任务涵盖9座高架站及1座地面站的站房建设，此外还包括莲塘动车所以及若干附属单体房屋工程。（完）

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。