广州7月28日电 (记者 蔡敏婕)中山大学附属第六医院结直肠外科五区副主任蔡泽荣日前指出，尽管结直肠癌发病率居高不下且早期多无明显征兆，但它是少数能够有效预防和治愈的消化道恶性肿瘤。从息肉发展为肠癌，通常需历经五至十年，这一漫长过程为早筛早治创造了难得的干预契机。

那么，哪些人容易罹患结直肠癌？预防该病的关键举措究竟是什么？长期排便异常是否与肠癌存在关联？蔡泽荣直言：“不少人偶尔感到肠胃不适，却因饮食睡眠如常、无明显异常，加之家族中无患病史，便误以为肠癌遥不可及，这种认知实则潜藏巨大风险。”

他解释说，绝大多数结直肠癌源于肠道内原本无害的腺瘤性息肉。这些微小的赘生物在悄无声息间逐步演化，往往经历五至十年的漫长积累方成癌变。蔡泽荣形容道：“这一进程迟缓，犹如一根缓缓燃烧的引线，恰恰为医学干预留出了关键时间窗。”若能在息肉阶段借助肠镜及时摘除，则基本可杜绝癌变可能；反之，一旦错失良机，息肉可能进展为高级别上皮内瘤变，进而穿透肠黏膜屏障，演化为恶性肿瘤，届时治疗难度与预后将天差地别。

依据《结直肠癌筛查与早诊早治指南方案(2024年版)》，高危人群的界定主要聚焦于以下几个方面。年龄因素首当其冲：40岁被视为重要分界点，此后肠癌发病率呈陡峭上升态势。年过四旬却从未接受过肠镜检查的人，事实上已跨入“高危群体”之列。家族史同样不容忽视：若父母或亲兄弟姐妹等一级亲属曾患肠癌或肠道腺瘤，其本人患病风险较常人高出二至三倍甚至更多。

此外，个人病史与生活方式亦构成关键要素。既往查出肠息肉者，表明其肠道环境易滋生赘生物，即便手术摘除，未来仍可能在别处复发；长期罹患慢性溃疡性结肠炎者，肠黏膜在反复的炎症刺激与修复过程中，更易发生基因突变而走向癌变。而不良生活习惯更是肠癌的重要推手。

蔡泽荣将肠癌形象地称为“吃出来的病”和“懒出来的病”。饮食结构失衡——红肉与加工肉制品摄入过量，而蔬果、全谷物及膳食纤维严重不足——是重要诱因。充足的膳食纤维如同肠道“清道夫”，能裹挟毒素并促进蠕动，加速有害物质排出体外。与此同时，久坐少动、缺乏锻炼、吸烟酗酒以及肥胖等因素，均与肠癌发病密切相关。相反，增加膳食纤维摄取、坚持运动、偏好鱼肉禽肉等白肉，并适度补充钙质与维生素D，则能显著降低患病概率。

在众多筛查手段中，肠镜检查被公认为预防结直肠癌最核心、最有效的方法，堪称名副其实的“金标准”。蔡泽荣介绍，肠镜是一根配备高清摄像头的柔性软管，医生可借此直接探入大肠，细致观察每一寸肠道黏膜。无论是平坦的黏膜表面还是隆起的息肉，都难以逃脱这台“火眼金睛”的洞察。

按照指南建议，对于无症状、无高危因素的普通人群，应于40岁时进行结直肠癌风险评估，并在45岁前完成首次肠镜检查。而高危人群的筛查起始年龄则需再提前五至十年。

值得注意的是，单纯的便秘或腹泻本身并不会直接“憋”出肠癌。多数情况下，这些症状是肠易激综合征等功能性胃肠紊乱的表现，与结直肠癌并无明确的直接因果关联。然而，排便习惯的显著改变却需格外警惕。蔡泽荣提醒：“若原本规律的排便节奏（如每日一次）在近几个月突然转为严重便秘，或是便秘与腹泻交替出现，甚至出现大便变细如牙膏、便中带血等异常，这很可能提示肠道内已生长肿瘤，压迫或堵塞了肠管。”

北京7月31日电——以“智能体时代的装备系统工程”为主题的“装备智能工程与数智化生态技术研讨会2026”近期在京召开。与会学者围绕人工智能与工业软件融合、系统工程方法论创新以及行业知识交互等前沿课题展开深入探讨，旨在共同塑造装备智能工程的全新范式。

随着人工智能技术持续突破数字疆域、迈入物理现实，装备系统的内涵正在发生深刻演进。传统装备涵盖感知、通信、控制等信息化维度，并与机械、电气、流体等物理域深度耦合；而如今的装备，已逐渐蜕变为集感知、判断、决策与执行为一体的智能信息物理系统。

华中科技大学机械科学与工程学院教授陈学东在会上指出，具身智能要求智能算法与实体装备、任务环境的高度融合，由此对装备建模、数据生成、训练验证以及系统集成提出了全新的工程挑战。他系统阐述了具身智能由传统机器人智能化向数据驱动、模型驱动的智能体演进的脉络，并着重剖析了视觉语言动作模型及世界模型等核心技术。

与会专家普遍认为，具身智能的突破绝不止于算法层面的精进，而是一项涵盖装备本体设计、环境交互、数据采集、训练验证的系统工程命题，为装备智能工程注入了崭新的研发动能。工业和信息化部人形机器人与具身智能标准化技术委员会主任委员、开放原子开源基金会理事长谢少锋强调，推动人形机器人与具身智能产业迈向规模化、高质量发展，需以应用场景为导向，夯实高质量数据基础，深化开源协作，加速标准体系构建，从而为技术从实验室走向工程化、产业化提供系统性支撑。

同元软控董事长周凡利在发言中表示，大模型在处理文本、图像、语音等数字空间任务时成效卓著，然而一旦进入机器人、无人装备等工业系统的研发实境，便遭遇确定性、精确性、安全性及可靠性等严峻考验。他认为，依托物理AI的具身智能正是破解这些难题的关键路径。

在与会者看来，装备工程智能体与基于物理AI的具身智能协同推进，将助力“装备数字工程”全面跃升为“装备智能工程”。同元软控总经理刘奇表示：“大模型与智能体技术的快速演进，正驱动AI从信息辅助角色转向自主执行主体，引发工程研发范式的系统性重构。”他提出，应构建由工程智能体引领的新型研发体系，囊括模型表征机制、知识库与大模型底座、工程智能体集群以及AI原生工业软件等要素，形成全新范式架构。

面向智能体时代装备研发的智能化升级需求，行业已形成MWORKS EI与MWORKS AI两条核心路径。前者聚焦具身智能装备，贯通本体—感知与环境建模、合成数据生成、综合仿真训练、系统仿真验证至部署应用的全链条；后者则以装备工程智能体为核心，推动智能能力渗透需求分析、方案设计、建模、仿真及验证等各阶段。业内评论指出，双路径协同发力，为装备智能工程的能力构建与落地实践提供了坚实支撑。

中国计算机学会副秘书长束庆山对相关自主创新成果表示肯定，并透露学会将携手产业伙伴，共同助推装备制造业的智能化转型与科技创新发展。

装备智能工程的深入推进，亦对人才培养体系和产学研协同机制提出了更高要求。中国高等教育学会校际合作研究分会理事长沈毅表示，面向物理AI与具身智能等新兴方向，未来工程人才既要具备扎实的专业素养和系统工程思维，也需娴熟运用智能化工具开展设计、建模、仿真与验证工作。他结合MWORKS工业软件教育生态建设的实践，提出应通过校企联动与产教融合，贯通课程教学、教材编写、科研训练与产业应用，着力培养兼具工程底蕴、智能化素养和创新能力的高层次复合型人才，为智能装备和高端产业发展持续输送智力资源。

据悉，MWORKS数智生态已汇聚超过35万用户，覆盖848所高校、1300余家企业及逾5000名开发者，支撑2000余门课程建设，出版教材26本，并持续积累模型、代码、案例、工具及创新作品等多维资源，为行业生态的蓬勃发展奠定深厚基础。

正值暑运高峰，全国铁路客流持续高位运转，旅客遗失财物、拿错行李的情况屡有发生。近期，各地铁路警方接连处理了多起类似警情，引发公众关注。

近日，一趟从绥芬河开往哈尔滨的D8536次列车上，乘警巡视时注意到，乘客董女士正神色焦急地与乘务员交谈。经询问得知，董女士不慎遗失手机，她怀疑手机可能遗落在车站。随后，乘警依据董女士的回忆，沿着她上车后的行走路径展开搜寻，最终在其座位缝隙中寻回了这部手机。

除了随身物品遗落之外，铁路警方也接报多起错拿行李的事件。日前，由库尔勒驶往阿克苏的T4377次列车抵达终点后，旅客沙女士下车时发现装有黄金和现金的行李箱不翼而飞，随即报警求助。接警后，乘警迅速展开调查，发现行李架上仅剩一件与沙女士描述高度相似的行李箱。结合车厢内公共视频，乘警推断该行李箱很可能被同车厢旅客误拿，最终通过遗落箱中的物品联系上错拿行李的王先生，顺利将行李箱归还给沙女士。

在乘车途中，不少旅客习惯性地随手放置手机、背包等物品，转身便遗忘具体位置，从而引发财物遗失。那么，旅途中哪些区域最容易令人疏忽？又该如何有效防范物品丢失？让我们来聆听铁路民警的专业释疑。

民警提醒，暑运期间客流密集，候车室和车厢内人员众多，旅客在安检、候车、换乘等环节需频繁搬运物品，注意力易被分散。尤其是安检口、候车区、列车行李架等反复取放物品的区域，稍一疏忽，便可能遗落东西。此外，大件与小件行李混放，下车时匆忙收拾，也极易造成遗漏。

民警指出，除客流集中等客观因素外，旅客对随身物品看管不严，也是财物遗失的关键原因。部分旅客在候车或乘车时，将手机、钱包、背包等置于座椅、充电台、窗台等处，起身去接水、上洗手间或走动后便忘记取走；还有人只顾搬运大件行李，忽略了座位、行李架和充电插座周围的小件物品，等到察觉时往往已离开现场。一些旅客下车时仓促，未能仔细辨认行李架上的箱包，从而引发错拿。

在暑运出行期间，旅客应如何有效规避财物遗失风险？除了自身细致看管物品外，铁路部门还提供了哪些便民举措，以助力旅客降低遗失可能？

民警建议，出行前，旅客应核对好车票信息和行程规划，尽量提前1小时抵达车站，为安检、候车、检票留足时间。夏季衣物口袋较浅，切勿将手机、钱包等贵重物品放入外侧口袋，以免滑落丢失。手机、证件、钱包等贵重物品宜单独存放于随身小包中，与大件行李分开，便于随时查看。使用公共充电设施时，应确保手机处于视线范围。同时，建议旅客为行李箱、背包贴上彩色贴纸或悬挂醒目标识，便于快速辨认，降低错拿风险。上车后尽量将行李集中摆放，牢记存放位置，下车前预留充足时间，确认物品齐全后再离车。

除了加强自身防范，旅客也可依据实际需要，选择铁路部门推出的“轻装行”服务，以提升出行便捷性，减少行李遗失隐患。“轻装行”服务可为到达旅客提供“站到门”或“门到站”的行李搬运支持。旅客可在到站前24小时至1小时预约“站到门”，工作人员将从乘车站台或站内指定行李服务柜（服务台）接取行李，承诺在取件后5小时内送达车站周边35公里内的指定地点；已购票的出发旅客，可在开车前48小时至4小时预约“门到站”，工作人员上门收取合规行李并运送至出发站，安检通过后，按旅客要求，在开车前30分钟存入服务柜或在开车前10分钟送至站台。截至目前，该服务已覆盖全国212座车站。

“轻装行”使用教程

北京7月31日电（记者王恩博）中国国家发展和改革委员会新闻发言人蒋毅7月31日在北京透露，截至6月底，全国智能算力规模已经攀升至去年同期的2.8倍。这一数据是在国家发改委当日举办的新闻发布会上，蒋毅回应中新社记者提问时披露的。

蒋毅表示，回顾上半年，中国在人工智能领域的自主创新步伐显著提速，产业链多个环节均实现了快速突破。除了算力基础设施的持续夯实，模型能力也取得了质的飞跃。本土企业如深度求索、月之暗面等相继推出了多个参数规模达万亿级的开源大模型，国产大模型在全球范围内的总下载量已经突破100亿次，同时国产模型与国产算力芯片之间的适配进程也在不断加速。

此外，蒋毅还指出，中国已建成超过12万个高质量数据集，算力、模型与数据三者之间正在形成相互促进、良性循环的发展态势。在各方协同推动下，人工智能已成为驱动经济增长的重要动力，相关行业增速持续保持在30%以上。

展望未来，蒋毅强调，中国将着力加快自主创新步伐，聚焦大模型基础理论、训练与推理效率、多模态智能及智能体等前沿领域，进一步加强基础研究和技术创新，同时推动数据开放共享以及人工智能语料库的建设，为人工智能的创新应用提供更加坚实和丰富的数据支撑。