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曾光：XBB.1.5不会造成类似第一波的重症高峰******

　　央广网北京1月11日消息(记者 雷妍)多地发布最新研判，已度过第一波感染高峰，发热门诊就诊量持续下降。与此同时，XBB.1.5新毒株跃入了人们的视野，这是美国上升势头最快的毒株，已引发美国内超40%的感染病例。

　　很多人刚从“正阳”“阳康”中缓过劲儿，面对新毒株，不免有些担忧。XBB.1.5毒株危险程度如何？是否会引发我国“第二波感染高峰”？感染新毒株后重症比例如何？面对广大网友的担忧，央广网专访了知名公共卫生与流行病学专家曾光。

　　变异株近期不会在中国掀起大浪 也不会引发重症高峰

　　曾光介绍，从全国来看，感染高峰、重症高峰呈现出此起彼伏、逐渐从涨潮到落潮的过程。“这一波疫情的高峰像暴风骤雨一样到来，我也没有想到它来得这么快、这么凶、这么猛。”因此，人们自然会对“第二波”感到紧张和焦虑。

　　对于XBB.1.5毒株的担忧，很大程度上源于我们对病毒的不了解。曾光介绍，XBB.1.5变异株在美国的占比可能还会进一步上升，但根据研究，感染该毒株后，死亡率并没有随之大幅上升。随着XBB.1.5逐步在美国占据“优势地位”，新冠病毒感染的发病率在增加，但增高幅度不大。曾光说：“这一情况可以给我国认识XBB.1.5提供一个参考。”

　　“我估计变异株在中国不会掀起大浪，至少最近不会。”曾光认为，XBB.1.5能在美国大范围流行，也有美国人群产生的自然免疫正在消退的影响。但目前，我国正在集中出现感染高峰，疫苗免疫、自然感染两种状态相加，会在一段时间内达到一定的群体免疫效果，对国外的变异株不会过分敏感。因此，曾光推测：“XBB.1.5在中国可能会造成一部分传播，但传播速度不会太快，绝不会像第一波时迅速出现感染高峰，也不会出现类似的重症高峰。”

　　即使有了这种谨慎乐观的判断，曾光仍强调，我们还是要重视实际监测结果，根据结果及时调整防控策略。

　　流感盛行 警惕流感等流行病与新冠叠加

　　现在出行方便了，但我们不能放松大意，仍需做好个人防护。曾光提醒，除了避免感染新冠病毒，还要避免感染流感等流行病，警惕病情叠加增加重症风险。

　　曾光介绍，今年冬季，世界各国都出现了流感的流行高峰。根据我国最近的流感监测结果，今年的流感患病率比去年同期上升了一倍。

　　流感病毒感染与新冠病毒感染非常相似：通常起病急，一般会发烧3～5天，常达38.5℃以上，并伴有寒战、肌肉酸痛、头痛、咽痛、全身乏力。大多数流感患者能够在1～2周内自行恢复。有些可能会出现肺炎、急性呼吸窘迫综合征、心肌炎、心力衰竭、脑炎等并发症。5岁以下儿童、65岁以上的老人，以及有慢性基础疾病的患者，因流感出现重症的风险较高，是住院治疗的主要人群。

　　曾光介绍，现有研究显示，流感感染后会打开呼吸道门户，增加其它病原体感染几率。新冠病毒感染也是如此。若两者叠加感染，极易增加重症几率。他举例说，有些人感染过了5天或7天后，突然又开始体温增高，又开始呼吸急促，甚至出现黄痰、绿痰。这种情况可能是多重感染导致的，与“阳康”咳嗽不一样，往往提示有细菌性继发感染，须及时就医，必要时增加抗生素治疗。

　　最后，曾光强调，现在大家外出旅行、到人流聚集处时，仍需戴好口罩，做好个人清洁与防护，减少传染病发病风险。

人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

　　英国科学家在人工智能（AI）领域取得多项突破，包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作，训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功，有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法，预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构，破解了生物学领域最重大的难题之一，有助于应对抗生素耐药性，加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”（深度纳什）学会了在“西洋陆军棋”游戏中，使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况，学会了熟练地控制数字代理足球运动员，其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作，在玩游戏时共同制定计划。

　　牛津大学研究显示，AI能模拟条件反射进行联想学习，比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

　　在计算机相关领域，牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备，其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手，设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备，能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

　　在机器人领域，利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”，直径只有2毫米，可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人，可在飞行中建造3D打印结构，未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面，所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美，且能承受数百次弯曲，可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术，有助于改进机器人系统，如用于机器人假肢和机械臂。（科技日报记者 刘霞）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）