掌控欲爆棚：揭秘「我要看逼」的深层内涵与行动指南，“复杂基质中重组胶原蛋白检测方法”研讨会在京举行英伟达黄仁勋盛赞AI行业变革速度惊人：过去10年进步了100万倍通俗地讲，就是卖票收入太少，再不涨就不可持续了。数据摆在这儿，有足够的说服力。何况重庆轨交的票价体系是2005年制定的，20年后涨一点也完全可以理解。所以，这次涨价本身并没有多少争议的声音。
1. 引言
在现代社会中，“掌控欲爆棚”已成为一种普遍现象，其核心在于人们对权力、控制和权威的极度渴望和追求。这种欲望不仅表现在对物质生活和个人地位的期待上，更体现在对于社会秩序、他人命运的介入和干涉中。本文将深入探讨"我要看逼"这一深层内涵，并提供一套关于如何驾驭和管理这种情绪的实用策略。
2. "我要看逼"的深层内涵
"我要看逼"是一种强烈的情绪状态，源于人类内心深处对安全、稳定、成功和主导性的强烈追求。它表现为一种无意识的心理驱动力，使人们渴望通过操纵他人的行为或事物来达到自己的目标。具体来说，"我要看逼"包括以下几方面：
a. 控制欲：这是一种强大的自我防御机制，通过不断强化自身的能力和影响力，以确保自己能够主宰环境并获取到自己需要的东西。这种控制欲可能是源于对失败和挫折的恐惧，也可能是对成功的渴望。例如，当一个人看到某个事件的发生会导致他无法控制时，他们可能会采取极端的行为，如威胁、威胁、攻击等，以达到阻止或者改变这种结果的目的。
b. 情绪压抑：为了满足"我要看逼"的需求，许多人选择抑制自己的情感反应，以避免冲突和不安。这可能表现为压抑愤怒、羞耻、焦虑等负面情绪，从而保持内心的平静和有序。
c. 自我认同感的缺失：过度的"我要看逼"可能导致个体对自己的能力、价值和位置产生怀疑和不自信。在这种情况下，他们往往会选择隐藏真实感受，甚至伪装成顺从或妥协以掩盖自己的需求和不满。
3. 领导力挑战下的应对策略
在个人和社会层面，"我要看逼"问题常常引发一系列领导力挑战。以下是几个关键策略，帮助我们理解和处理这种情绪，同时提高我们的领导能力和管理技巧：
a. 建立信任：领导者应该通过诚实、透明和可靠的行为来建立和维护与下属的信任关系。了解并尊重员工的不同观点和需求，鼓励开放的沟通和反馈机制，可以让团队成员感到被接纳和支持，从而降低他们反抗和控制的动机。
b. 提升自我认知：理解"我要看逼"背后的驱动因素和原因，有助于我们更好地认识自己的需求和期望，以及这些需求和期望如何影响我们的决策和行为。这可以通过自我反思、角色扮演、心理咨询等方式进行。
c. 教育和培训：为员工提供必要的领导力和发展机会，可以帮助他们提升自我效能感和适应性。这包括通过培训课程、研讨会、工作坊等形式，教授领导力的核心技能、批判性思考、人际关系管理等方面的知识和方法。
d. 员工激励：有效的激励手段可以激发员工的积极性和创新性，同时也增强了他们对掌控权的欲望。比如，通过设定具有挑战性和可行性的目标，给予公正、公开的奖励和认可，可以激发员工的工作热情和自主性；适当的惩罚措施也可以引导员工意识到自己的行为可能带来的后果，并逐步减少对控制的依赖。
4. 结论
"我要看逼"是人类心理和行为的重要组成部分，反映了人类对于权力、控制和主导的深层次需求。面对这种情绪，我们需要深入了解其来源，学会管理和调节自己的情感反应，同时增强自身的领导力和管理技巧。只有这样，我们才能有效地控制住自己的"我要看逼"情绪，实现自我成长和成功。我们也应意识到，每一个人都有权利拥有对自己生活的控制，我们应该尊重他们的意愿，倾听他们的声音，共同构建一个和谐、尊重和可持续发展的社会环境。
化妆品市场进入科学护肤时代，科技力成为消费者关注的焦点，新消费需求下的成分创新成为趋势。其中，合成生物技术为原料创新提供了新方向。对于重组胶原蛋白这一创新成分，消费者追求高功效的同时，安全性也十分关键。
为验证产品是否安全、功效是否真实，成分检测成为产品质量监督的重要手段。值得注意的是，目前针对重组胶原白的检测国家尚未出台统一的标准，如何科学、精准地对重组胶原蛋白成分进行权威科学检测成为行业探讨的话题。
5月30日，中国生物工程学会科创中国工作委员会联合昌平合成生物制造转化加速中心举办了“复杂基质中重组胶原蛋白检测方法”研讨会。清华大学化学系教授、中国科学院院士李景虹，原中国食品药品检定研究院研究员徐丽明，清华大学化学工程系教授戈钧，北京师范大学化学学院教授闫东鹏，北京昌平科技园发展集团有限公司谢新秋，中国科学院理化技术研究所正高级工程师张兵，北京工商大学教授录驰冲，国家蛋白质科学中心研究员贾辰熙，中国中医科学院中药研究所研究员巢志茂，北京市科学技术研究院理化分析测试中心副研究员刘珊珊，中国科学院过程工程研究所研究员张贵锋，北京昌平科技园发展集团有限公司成璐璐等出席了研讨会。
图： “复杂基质中重组胶原蛋白检测方法”研讨会
与会嘉宾围绕复杂基质中重组胶原蛋白的分离与纯化技术挑战、高灵敏度及高特异性检测方法的开发与验证、标准化检测体系的建立与行业监管需求等主题，解析技术难点，分享实践经验，并为检测技术的优化与相关标准的制定提供建议。
复杂基质中重组胶原蛋白检测需进行方法学验证
必要时需进行样品前处理
与敷料类医疗器械和生物样本相比，化妆品中的重组胶原蛋白检测更复杂。国家蛋白质科学中心研究员贾辰熙表示，化妆品中添加了植物提取物、蛋白质、多糖、脂类、表面活性剂及色素等多种成分，会严重干扰胶原蛋白信号，导致检测时其信号较弱。同时，化妆品中胶原蛋白添加量通常较低，对低浓度物质进行定量检测难度大。
目前，针对复杂基质中重组胶原蛋白的检测方法尚未出台国家统一的标准。中国科学院过程工程研究所研究员张贵锋介绍，蛋白检测方法主要有凯氏定氮法、双缩脲法、考马斯亮蓝法、福林酚法、BCA法及特征多肽法等。
对于不同的检测方法，与会嘉宾纷纷表示，不同的检测方法各有特点，均有其适配的应用场景，无关新旧，关键是要根据不同基质，建立样品前处理方法，有效排除基质的干扰，选择和建立针对复杂基质的检测方法，并通过方法学验证其检出限、定量限、线性、精密度、准确性及检测回收率。
清华大学化学系教授、中国科学院院士李景虹解释说，复杂基质中重组胶原蛋白的分子检测存在降解过程复杂等难点，不能选用单一的检测方法，需根据不同蛋白的差异性选择相应的检测方法，并对不同类型重组胶原蛋白的不同氨基酸序列、结构包括动态变化和相互作用进行研究和验证。
图：张贵锋教授做《复杂基质样品中重组胶原蛋白的检测方法》主题报告
中国食品药品检定研究院研究员徐丽明介绍，重组胶原蛋白产品中的复杂基质是影响成分检测的重要因素。现行的标准化检测方法主要针对纯蛋白质样品，测定方法在复杂基质中进行套用时，需考虑基质影响，做好样品前处理方法研究和验证。“当复杂基质导致重组胶原蛋白成分提取困难时，需要研究基质存在情况下的前处理方法，并确保定量用标品和供试品是相同的检测条件(基质环境)，如基质加标的方式，且需通过多种方法进行相互验证。”
北京师范大学化学学院教授闫东鹏指出，为了排除干扰，提高检测的准确性，需要提供重组胶原蛋白产品前处理的方法，根据不同应用场景、不同研究体系，采用不同方法进行优势互补。
针对复杂基质中重组胶原蛋白的检测方法，徐丽明建议，可以采用多种方法进行考察，比如双缩脲法和氨基酸法等，但是也需进行充分验证。“双缩脲法是在行业标准里列出的一个方法，但是在复杂基质里使用要进行充分的方法学验证。氨基酸法是把重组胶原蛋白水解成氨基酸，存在氨基酸水解效率的问题，还有检测器灵敏度的问题，同样需要进行方法学验证，另外还要考虑如何去除复杂基质的干扰问题。”
她强调，只有建立了方法学验证后的技术标准才能确保检测结果的可信性。
化妆品中的重组胶原蛋白检测统一标准尚未出台
行业各方正积极推进
截至目前，我国已制定多个胶原蛋白相关标准，包括医药行业标准、农业和贸易相关的标准等。张贵锋表示，上述检测标准已涵盖制定工艺、原料标准、产品标准和产品评价等方面，但化妆品领域缺乏统一的检测标准。
之所以复杂基质中重组胶原蛋白检测标准制定存在困难，张贵锋介绍，是因为重组胶原蛋白会受到产品剂型、基质型态、基质组成、潜在反应物、可能产物、检测目标稳定性等因素的影响，导致产品检测方法难以统一。
张贵锋表示，在国家统一标准建立前，对复杂基质中重组胶原蛋白的检测方法可参考YY/T 1849-2022《重组胶原蛋白》、YY/T 1947-2025《重组胶原蛋白敷料》等标准进行检测，并进行复杂基质处理的方法学验证。
对于重组胶原蛋白行业未来的发展，张贵锋表示，首先，针对不同含有重组胶原蛋白的产品，讨论检测方法，组织相关人员群策群力，重点讨论现有重组胶原蛋白产品检测方法的特点及适用性。其次，建立针对产品组成特性的检测方法标准。针对目前检测没有统一标准的情况，探讨今后需要研发的标准，明确发力方向。最后，希望通过本次会议，吸引更多学术资源参与下一个标准的制定过程，促进重组胶原蛋白行业的发展。
6 月 11 日消息，英伟达首席执行官黄仁勋本周与英国首相基尔・斯塔默会面，在“伦敦科技周”开幕式上探讨 AI 的未来。
据外媒 Tom's Hardware 报道，双方共同宣布一系列举措，将 AI 纳入国家经济规划，配套大规模基础设施建设、人才培养，以及政府与产业的深度合作。黄仁勋还强调，过去十年间 AI 硬件性能提升了 100 万倍 —— 但这背后也有隐忧。
黄仁勋说：“过去 10 年，AI 进步了 100 万倍。变化的速度令人震撼。”他并未明确说明是指软件层面的飞跃，还是硬件的突破。
英伟达去年就曾宣称，其 Blackwell B200 处理器在推理任务上的表现是 2016 年 Pascal P100 的 2 万倍。据IT之家了解，B200 可提供约 20000 FP4 TFLOPS 的算力，而 P100 只有 19 FP16 TFLOPS。虽然这两者不能完全类比，但在实际应用中仍有代表性。
此外，Blackwell 在单位能耗生成 token 的效率上提升了 42500 倍。
报道称，除了更强的 GPU，英伟达、xAI、微软等也在打造远超过去一代的 AI 系统。从某种程度上说，当前的 AI 硬件确实比十年前强上百万倍。例如，xAI 当前运行的超级计算机就配备了 20 万颗 Hopper GPU。
马斯克也曾透露，未来还将建造包含 100 万颗 Blackwell GPU 的超级集群，不仅刷新 AI 领域的性能纪录，也将成为全行业最强的超级计算机之一。
在 AI 基础设施方面投入巨资的不止美国企业。英国已承诺在 2030 年前投入约 10 亿美元（现汇率约合 71.88 亿元人民币），用于建设面向 AI 的高性能计算平台，目前首批资金已到位。英伟达将在英国设立 AI 研究中心，聚焦机器人、环境建模与材料科学领域。它还推出全国性开发者教育计划，提升技术人才储备；并将与英国金融监管机构合作，打造 AI 的安全测试环境，同时参与推进 6G 研究。
相比美方的超级计算机，英国目前的技术实力仍显逊色。该国最强的 AI 系统，是即将上线、搭载 5500 颗 Grace Hopper 200 处理器的 Isambard-AI。