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Vol-117 无抗有机、土猪生态鸡、维生素蛋…聊聊肉蛋奶新标签背后的营养、安全和养殖现状

Vol-117 无抗有机、土猪生态鸡、维生素蛋…聊聊肉蛋奶新标签背后的营养、安全和养殖现状

大食话

🐷 买鸡蛋、牛奶、猪肉的时候,我们经常会看到很多标签:无抗、有机、土鸡蛋、土猪肉、生态蛋、维生素蛋、非笼养、福利养殖…… 这些词听起来都更天然、更健康、更安全,但它们到底分别意味着什么?哪些真的和养殖方式有关?哪些只是营养强化或营销表达?动物过得好不好,又会不会影响我们吃到的肉蛋奶? 这一期,我们请到张沛老师。她来自中国农业国际合作促进会动物福利与可持续农食分会,这是国内较早推动农场动物福利标准、评价和生产转型的机构之一。张沛老师长期参与动物福利标准、评价、国际合作,以及肉鸡、蛋鸡、水禽等家禽领域的相关工作。 我们从普通消费者最熟悉的肉蛋奶聊起:一枚鸡蛋、一杯牛奶、一块猪肉,背后到底经历了怎样的养殖过程?动物福利是不是只关乎“动物可不可怜”?它和食品安全、抗生素使用、奶的品质、鸡蛋的营养、产品标签之间,究竟有什么关系? 这期里有一个很重要的提醒:动物福利不一定直接让鸡蛋变得“更有营养”。但它可能影响动物的健康状态、用药方式、生产过程和产品品质。换句话说,消费者在意的健康和安全,不只发生在包装和检测环节,也发生在动物被养大的过程里。 你会听到 * “无抗”“有机”“土鸡蛋”“维生素蛋”这些标签,分别在说什么? * 土鸡、土猪、土鸡蛋,真的等于散养和更健康吗? * 非笼养鸡蛋和普通鸡蛋,在营养价值上一定有差别吗? * 为什么嘉宾说,动物福利不一定改变鸡蛋营养,但仍然值得讨论? * 真正的“无抗”,为什么不只是最后检测没有抗生素残留? * 猪、鸡、奶牛在现代养殖里,分别面临哪些动物福利问题? * 动物生活得更舒适,和食品安全、抗生素使用、超级细菌有什么关系? * 为什么奶牛“舒不舒服”,可能会影响牛奶产量、乳脂率和风味? * 消费者在货架上,怎样更理性地理解肉蛋奶标签? * 如果想买更高福利的产品,可以看哪些认证、承诺和品牌信息? 时间轴 00:00 我们吃的鸡蛋、牛奶和猪肉,背后的动物过得好吗? 01:22 中国肉蛋奶养殖的基本结构:企业、农户和“公司加农户” 05:50 动物福利缺失,为什么不只是动物自己的事 06:16 母猪限位栏、断尾、剪牙和运输屠宰问题 15:07 “无抗”为什么和动物福利有关 17:19 42 天出栏的白羽鸡:快速生长背后的健康代价 22:53 非笼养是不是等于在户外自由奔跑? 27:49 土鸡蛋、生态蛋、有机蛋:哪些词容易让消费者误解 32:40 福利养殖会让鸡蛋更有营养吗? 35:47 维生素蛋、营养强化蛋,是动物福利还是货架差异化? 38:14 动物福利概念在欧洲如何被推动 47:01 为什么奶牛行业最懂“舒适度” 51:18 普通消费者如何在货架上识别相关标签 56:21 张沛老师为什么进入动物福利行业 58:37 在中国推动动物福利,难在哪里 01:03:50 消费者可以如何用选择推动上游改变 01:10:18 一只笼养鸡的活动空间,可能还不到一张 A4 纸 嘉宾 张沛 中国农业国际合作促进会动物福利与可持续农食分会 长期从事农场动物福利标准、评价、国际合作及家禽相关工作,参与推动生产者转型、动物福利培训和消费者教育。 关键词 无抗 / 有机 / 土鸡蛋 / 土猪肉 / 维生素蛋 / 非笼养 / 动物福利 / 福利养殖 / 肉蛋奶 / 食品安全 / 抗生素 / 奶牛舒适度 / 养殖标签 🫂 听友群,添加:yuewanrouu 或者扫码 🎙 制作团队: 主播: 月月的大食话 张沛,中国农业国际合作促进会动物福利与可持续农⻝分会副秘书⻓ BGM:AI 音乐人月月 🟥 声明: 本播客的内容仅代表个人观点,并不代表任何单位、供职机构等的立场,也不构成任何形式的医疗意见或建议等。本内容仅供健康科普使用,不能作为诊断、治疗的依据,请谨慎参考。 未经本播客的授权,不得转载或使用播客节目中的任何内容。禁止未经授权的任何商业或非商业目的而使用本播客任何内容、信息、对话、声音或数据等用于人工智能(AI)和机器学习(ML)的模型训练。 本播客所载信息、意见不构成对买卖任何产品或者服务决策建议的服务。该等信息、意见在任何时候均不构成对任何人的具有针对性的、指导具体投资、消费的操作意见,订阅者应当对本播客所载信息和意见进行评估,根据自身情况自主做出决策并自行承担风险。 节目内容版权归属大食话®️所有 📻 收听平台: 小宇宙/Apple podcasts/喜马拉雅/网易云音乐/QQ音乐/豆瓣/Spotify/CastBox/Overcast/Pocket Casts等平台搜索【大食话】, 大食话播客名片 也可以找到链接 联系方式: 📮 大食话邮箱:[email protected] 🎙 欢迎给我留言/发邮件 联系我 即刻: 月莞柔 🍠:月月的大食话

75分钟
5k+
1周前
英超无双365 主帅离去接替穆鸟,神锋出走麻烦不少~英超赛季盘点精选版(十):富勒姆

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英超无双丨英超20队球迷共同的播客节目

如果想要一次性获得所有20队的完整内容,可以前往小-宇-宙,搜索“25/26赛季英超20队赛季盘点”,找到这一付费专辑进行购买。 如何加入英超无双节目粉丝群: 1.在微信上搜索:足球无双(footballmusou)。 2.点击菜单栏上的“加粉丝群”,或者前往最新一期的推送文章下,寻找最新的二维码,扫码即可入群,期待您的加入 主播:老A 嘉宾:Kai 本期节目流程与目录: 节目总时长:约57分钟 02:48 给这个赛季的富勒姆打几分?; 05:02 赛季开始前,你对球队的期望是什么?在最坏的预期里,有没有想过会降级?; 08:22 在整个英超都在疯狂引援的时候,富勒姆在夏窗打开很长一段时间之后,仍然只引入了一个二门。你怎么看待这件事?; 10:09 球队总是比较喜欢在关窗前一刻才开始买人,这样做对球队是利大还是弊大?; 12:05 球队目前这种精简持家的做事风格,是老板有钱不愿意花,还是本身可用的钱就有限?; 15:17 如果席尔瓦得到更多的资金支持,球队的情况是否会有所不同?; 17:12 在联赛开局阶段,球队在进攻方面表现不佳,前9场联赛只有1场进球超过1个。那这个局面是在预料之中吗?; 21:22 在本赛季面对切尔西的比赛中,乔什金的进球被裁判吹掉了。那你怎么看待这次判罚,球队是否这赛季得到了比以往更多的针对呢?; 24:33 赛季初乔什金的表现非常出色,但后来就慢慢淡出了,这个是发生了什么吗?; 27:12 客场面对热刺的比赛,对方门将维卡里奥出现了重大失误丢球。球迷当场就在那嘘他。那怎么看待这件事?; 29:22 那通过这场比赛,威尔逊迎来了自己在这赛季爆发的一个序幕。为什么他会在这个时候迎来爆发?; 34:54 主场面对曼城,一度1-5大比分落后,但是依靠替补球员的发挥,把比分追到4-5,甚至还有机会扳平比分。那怎么看待这个结果?; 38:48 之后的一段时期,富勒姆五轮不败,是全赛季状态最好的阶段。你怎么评价那段上升期的表现?; 43:47 利兹联在夏窗的时候,曾经求购过威尔逊,但最终没有成行。那如果当时被卖掉,是否会产生很大的影响?; 45:11 威尔逊已经确认将会加盟利兹联,你看好他在利兹的发挥吗?; 48:07 当时有不少球队和他传出过绯闻,那他为什么会选择利兹呢?; 50:51 冬窗签入了曼城的鲍勃,用以加强球队的实力。那你怎么看待这样一笔交易?; 片头片尾曲:英超主题曲

57分钟
99+
1周前
当AI开始抢电,谁在吃第二波材料红利?

当AI开始抢电,谁在吃第二波材料红利?

【财经早餐】每日财经专栏

过去两年,AI投资链条清晰到几乎不需要动脑子:买GPU,囤HBM,建数据中心。英伟达和存储芯片的市值曲线,就是这条逻辑的完美复刻。 但这条闭环,正在被一个最朴素的东西卡住——电。 英伟达GPU功耗从H100的700W到GB200的1200W,再到2027年预计的3600W——四年翻了五倍。单机柜功耗从120kW向600kW迈进,一个机柜相当于一个中等小区的用电负荷。 Gartner预测2026年全球数据中心用电量将达565TWh——超过日本全国一年的用电总量。高盛预测美国数据中心电力需求两年内翻倍。微软CEO纳德拉更是说了大实话:“我们可能会有一堆芯片躺在仓库里却插不上电。” 算力和电力之间的裂缝,正在成为AI下一阶段最核心的瓶颈。但数据中心要的不是“有电就行”,而是稳定、不间断、响应快的电。电网的扩容速度和调峰能力,未必追上GPU集群的部署节奏。 储能系统恰恰填补了这个缺口,成为AI运转的底层基座之一。 一、储能系统,需要什么芯片? 这里先做一个小小的澄清。市面上“储能芯片”这个说法,更像是“储能”和“芯片”两个热门词的拼接产物——听起来性感,但产业边界模糊。 实际上,储能系统的架构很清晰:储能系统=电芯+BMS(电池管理系统)+PCS(储能变流器)+EMS(能量管理系统)。 电芯是储能系统的物理基础——把电存下来的那个容器。但真正让这个系统运转起来的,是后面三类器件。 BMS是电池管理系统,负责监测每一颗电芯的电压、电流、温度,做电池均衡,判断剩余电量和健康状态。它是储能系统的大脑。 PCS负责将电池直流电与电网交流电相互转换,是整个系统的心脏。而AI时代真正稀缺的,不只是GPU,而是把几百千瓦电力稳定送进GPU的能力——这个能力,掌握在PCS和功率半导体手里。 EMS是能量管理系统,负责调度的决策。什么时候充电、什么时候放电、充多少放多少,由它来统筹。 这三类器件加起来,对储能相关芯片的影响体现在两个方向: 一类是BMS芯片——电压检测芯片、温度传感器、电池管理SoC、ADC/DAC,属于模拟芯片和混合信号芯片的范畴。 另一类是功率半导体——IGBT、SiCMOSFET、功率模块。它们负责PCS和功率转换的核心功能。 虽然正如上一篇文章所言,不管什么芯片,生产都需要消耗靶材,但两类芯片对靶材的拉动逻辑完全不同。 二、BMS只是开胃菜,功率半导体才是大头 储能系统出货量在大幅增长,BMS芯片的需求确实在增加。一台储能系统的电池模组里有几十甚至上百颗电芯,对靶材的需求增长自然是真实的。 但BMS芯片的核心竞争壁垒不在于线宽极限,而在于模拟精度、功耗管理、系统集成和可靠性。仍以成熟制程为主——28nm、40nm甚至更老的技术节点仍然大量使用,不需要像GPU那样跑到3nm、5nm。 这就决定了BMS对靶材的拉动方式是:储能需求增加→BMS芯片出货量增加→晶圆厂投片量增加→靶材总消耗量增加。这是“数量增加”带来的线性增长。 AI芯片的逻辑则是:先进制程复杂度提升→单片芯片薄膜层数增加→单片靶材消耗提升。这是“单位价值提升”带来的指数级增长。两者对靶材产业的价值增量完全不在一个量级。 但精彩的故事还在后面。储能真正难的,从来不是把电存进去,而是高效率地存进去,再高效率地放出来。 电能在转换和传输的过程中天然存在损耗。一个百兆瓦时的储能电站,1%的效率差意味着每年损失的电量以百万度计。 解决这个问题的关键是PCS和功率器件——IGBT、SiCMOSFET、功率模块。它们的作用,相当于心脏的瓣膜,决定电能能不能高效地流进流出。 而AI数据中心需求类似:当单机柜功耗从100kW向600kW甚至1MW迈进时,低功耗时代可以忽略不计的损耗问题,在百千瓦级机柜面前全部变成了核心矛盾。 为了解决这种“跑冒滴漏”,业内正在向800V高压直流供电(HVDC)架构迁移。电压越高,同功率下电流越小,线路损耗越低。 但架构升级对功率半导体提出了更高要求——需要更高耐压、更低导通电阻、更高开关频率、更好热管理能力的器件。传统的硅基IGBT的高压性能已经逼近材料物理极限,SiC和GaN等第三代功率半导体,正在成为连接AI和能源的关键节点。 市场规模也在印证这一趋势。据相关统计,2025年全球IGBT和MOSFET市场约179亿美元,预计2032年达401亿美元,年复合增长率12.2%。全球碳化硅功率器件市场2025年约407亿元人民币,预计2032年达1480亿元,年复合增长率20.5%。GaN和SiC功率半导体整体市场2025年约91亿美元,预计2032年达288亿美元。 功率半导体的增长速度,明显快于传统半导体行业的平均水平。功率器件的制造工艺,同样需要物理气相沉积来形成金属薄膜,靶材作为“消耗品”同样不可或缺。 三、国内半导体靶材,谁在卡位储能芯片? 当AI的电力需求最终落到功率半导体和靶材上,竞争就不再是谁故事讲得好,而是谁已经进入供应链。 有研新材:已明确应用于功率器件领域 有研新材虽然还在持续推进与韩国三星及SK海力士的业务合作,但公司在功率半导体靶材领域的布局已见成效。 公司靶材产品已明确应用于功率器件领域。公司还为SiC/GaN芯片晶圆镀膜提供功率半导体溅射靶材,产品可应用于SiC/GaN等第三代半导体功率器件制造。公司客户包括台积电、英特尔、中芯国际、长江存储等全球头部晶圆厂。也是目前A股中,在功率半导体靶材领域“已供货、已量产、已形成收入”的核心标的。 江丰电子:靶材全球龙头,全面覆盖 江丰电子在韩国存储芯片供应链中卡位的同时,功率半导体领域的覆盖能力也是实打实的:其靶材产品已全面应用于第三代半导体与IGBT芯片生产。 公司产品覆盖功率器件、先进制程IC制造、OLED面板、高端光伏等多个领域——是少数能做到跨领域覆盖的平台型靶材企业。 公司已成为台积电、SK海力士、中芯国际等全球头部晶圆厂的核心供应商,2025年靶材营收达28.50亿元,占总营收比重61.9%。其产品线中包含功率器件制造所需的铜、铝、钛等靶材。 同时更值得一提的是,江丰电子正在韩国建设先进制程靶材生产基地,产能将重点覆盖三星、SK海力士等境外客户。韩国本土功率半导体产能仍在持续扩张,江丰韩国基地有望就近供货,直接切入供应链。 江丰电子的优势在于“全”——它覆盖了从逻辑芯片到功率半导体的全品类靶材。功率半导体制造(成熟制程和特色工艺)本身就是其产线的一部分,不需要从零开始建立产线。 隆华科技:方向明确,尚处探索阶段 隆华科技在年报中明确表示,电子新材料板块“重点向功率半导体靶材、存储芯片靶材等方向探索布局”。公司依托洛阳市先进半导体靶材及关键金属材料中试基地,加速推进相关研发工作。但公司目前的主战场仍是显示面板靶材,功率半导体靶材尚处于“探索布局”阶段,距离量产供货还有距离。 一句话总结:隆华科技方向对了,但功率半导体靶材目前仍处于布局阶段,尚未进入量产。它在钼靶领域的突破证明了技术能力,但距离真正吃到功率半导体靶材的红利还需要时间。 除了上面的这些“大玩家”外,一些“隐形冠军”同样在相关赛道默默耕耘。 阿石创:已“积极拓展功率芯片和半导体封装靶材”市场,部分新产品已完成验证并获试订单,半导体靶材在部分封测客户已实现批量出货。此外,公司已“成功导入国内外头部晶圆制造及存储芯片客户并获得正式订单”。 贵研铂业:聚焦半导体芯片制造用贵金属溅射靶材,部分产品已通过国内主流芯片企业验证并实现小批量供货。2025年溅射靶材销量同比增长116%,是增速最快的业务板块之一。

10分钟
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1周前
vol.102 全网最全乙未月运势指南:乙未月财运洗牌,带你看懂下半年闷声发大财的底层逻辑

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不纸玄学

📅欢迎来到全网最科学的玄学频道,本期不仅硬核辟谣“紫雷收妖”网络传言,更深度解析2026年乙未月(小暑至立秋)的综合运势。带你在火土交加的“焖烧”之月里稳住内核,看懂事业交付、搞钱指南与十天干红黑榜,把热闹变成真金白银! ⭐️需要《求姻缘拜拜清单》《斩孽缘拜拜清单》《十神入门讲解》请私聊班长哦! 🙋🏻‍♀️喜欢我们的朋友欢迎加入听友群,Pocky老师会随机降落和大家一起玩耍~ 🙋🏻‍♂️对玄学知识、健身知识感兴趣的朋友欢迎私聊班长(班长是我们的四库🤣🤣 【本期听点】 * 吃瓜带点脑,硬核来辟谣:起底福建龙须殿起火事件背后的历史真相与风水常识,拒绝AI假视频与自媒体的“天谴”狂欢。 * 从“燃”到“交付”的节奏切换:乙未月主打“收回来,别闷坏”,外放的火转为内收的土,事业上极其考验流程化与真实的交付能力。 * 搞钱避坑与感情排雷:财运不再是天降大饼而是“归仓收账”,投资需看真实业绩;感情黏性增强但需防情绪积压与翻旧账。 * 生肖与天干红黑榜:详尽拆解十二生肖与十天干生存指南 ❤️你们的主播❤️ 身弱丙火Pocky 欢迎大家添加Pocky👉🏻微信:Pockyyea(备注“不纸玄学”) 【打个小广告】 -⭐️时间轴⭐️- * 01:12 节目开场与乙未月基调:“铁板烧”变“黄焖鸡”,火气转入内收。 * 03:36 辟谣时间:深度解析福建安溪龙须殿起火与“紫雷收妖”网络谣言背后的真相与历史(蒲氏家族)。 * 21:04 乙未月总基调:“交付见真章”,把口号变成流程,把热闹变成钱。 * 26:09 四个核心时间节点:小暑(归位)、入伏(消耗)、大暑(验收)与月末(收尾)的节奏变化。 * 31:21 事业运:强调流程化、体系化,当心拖延症与内耗的完美主义,别被“好人卡”绑架。 * 37:41 财运:财运靠归仓,适合催收尾款;警惕家居、养生及人情消费超支。 * 42:00 感情运:关系黏性增强,注重现实细节,谨防情绪在土里发酵与翻旧账。 * 46:21 家庭与健康运:注意脾胃保养,少吃冰冷少熬夜,保持家里清爽不堆积。 * 51:00 神煞解析:华盖(适合向内钻研)与墓库(适合整理收纳)的影响。 * 53:35 A股加餐(五行视角):资金从听故事转向看业绩兑现,盘点各大板块的红利与雷区。 * 59:40 十二生肖运势:谁在顺势而为?谁在稳健推进?哪些生肖需要防冲防害?。 * 01:06:57 甲乙木 * 01:13:42 丙丁火 * 01:18:48 戊己土 * 01:23:09 庚辛金 * 01:27:05 壬癸水 * 01:31:02 红黑榜揭晓 * 01:33:38 九星飞布 * 01:37:00 奇门遁甲推演:小暑奇门局看大象,不追虚假热点,以“治病救人、伏藏”为主。 * 01:41:50 节目总结:乙未月核心行动指南——“清、收、稳、养”。 【月运壁纸】 藍蓮鎮濁,阻擋小人背刺 道家水德主清濁分離,藍蓮可隔絕外界煞氣。若長期懷疑自身運勢弱,極易吸引小人、是非纏身;藍色壁紙築起心念護盾,屏蔽他人負面詆毀,守住屬於自己的機遇。 敢認可自己命好的,扣「百邪不侵」。 金刃斷念・一躍成龍 你所有的「差一點」,都來自猶豫。 差一分錄取、差一名上榜、差一口氣翻身。 魁星不是來安慰你的——他是來砍掉你的「我不行」。 魚躍龍門之前,先斬後門。 九紫離火二十年大運 這張壁紙幫你接住 九紫離火運已經開啟,二十年的時代紅利擺在眼前,有人乘風而起,有人渾然不覺被甩在後面。 紫色對應九紫離火,這張財神壁紙專為鎖運而製。設成壁紙,踩準每一個風口,偏財橫發,機遇遍地,順順利利接住離火運的第一波財氣。 【音频剪辑&商务对接】Pocky 【内容策划&文字排版】Pocky 🎵BGM🎵:《Young and Beautiful》Lana Del Rey

107分钟
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1周前
[人人能懂AI前沿] 从约束、协同到自校准:AI思考方式的五大革新

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AI可可AI生活

我们总惊叹AI越来越聪明,但你有没有想过,聪明的AI也会有自己的烦恼?比如,它可能像个伪装极深的“卧底”,悄悄藏着偏见;也可能像个只会刷题的“好学生”,答案虽对,却毫无灵气。它在解决难题时,可能会反复“无效内卷”,或者在关键的推理环节“脑子短路”。本期节目,我们就从几篇最新论文出发,看看科学家们如何通过巧妙的设计,教会AI自我审视、优雅试错、清晰思考,甚至让它的思考过程变得有迹可循。准备好,我们一起揭开AI变得更聪明的秘密。 00:00:40 AI的“无间道”,如何揪出那些伪装良好的“卧底”偏见? 00:05:55 AI变聪明的秘密,不是多试几次,而是换个姿势再试 00:11:08 AI侦探断案,为什么它连“你妈的儿子的老婆”都搞不清? 00:16:45 怎样让AI的思考,既聪明又有迹可循? 00:22:06 AI的“好学生”困境,做对题,为何还是不对劲? 本期介绍的几篇论文: [CL] Distill to Detect: Exposing Stealth Biases in LLMs through Cartridge Distillation [Stanford University & University of Texas at Austin] https://arxiv.org/abs/2607.01208 --- [LG] QuasiMoTTo: Quasi-Monte Carlo Test-Time Scaling [Stanford University] https://arxiv.org/abs/2607.01179 --- [CL] DiscoLoop: Looping Discrete Embeddings and Continuous Hidden States for Multi-hop Reasoning [UC Berkeley] https://arxiv.org/abs/2607.00341 --- [CL] Graph-Native Reinforcement Learning Enables Traceable Scientific Hypothesis Generation through Conceptual Recombination [MIT & Oak Ridge National Laboratory] https://arxiv.org/abs/2607.00924 --- [LG] Right in the Right Way: LM Training with Verifiable Rewards and Human Demonstrations [MIT] https://arxiv.org/abs/2607.01181

28分钟
99+
1周前

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