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售后服务上门服务电话，智能分配单据：没洗的空调可能把人“吹进”ICU 夏天开空调前这2个部件一定要洗

　　78 岁老人开空调一晚高烧 3 天！开空调前千万不要偷懒少做这件事

　　夏天到了，又到了要靠空调“续命”的季节。

　　不过经历了一个春天，很多人家里的空调可能已经“休息”了好几个月，在北方有集中供暖的地区，空调甚至可能“沉睡了”将近一年的时间。那么，再次打开空调之前，有没有必要先清洗一下呢？

　　答案是：非常有必要！长时间不清洗的空调，其内部积聚的污染物和致病菌会对健康产生不良影响，严重的甚至会把人送进 ICU。

　　空调，其实真的“很脏”！

　　虽然大部分人不会把空调和“脏”联系在一起，但在空调工作的时候，空气会不断流过空调的翅片以实现热量交换。在这个过程中，空气里各种各样的悬浮颗粒物会聚集在空调的过滤网、翅片上，如果是中央空调，长长的风道，以及巨大的冷却水塔，更容易成为“藏污纳垢”的重灾区。

　　一篇 2024 年的硕士学位论文就对南昌大学里不同区域空调滤网上的颗粒物进行了分析，结果显示，大部分区域空调滤网上的颗粒物粒径集中在 100 微米以内。有些区域(比如图书馆)粒径在 10 微米以下的颗粒物占比超过 20%。这些颗粒物被称作可吸入颗粒物(PM10)，这些颗粒物可能随空调风被吹到室内环境中，会被人吸进呼吸道里。

　　另外，空调滤网对多种重金属也有富集效应，其中对钒(V)、铅(Pb)的富集程度达到了重度富集的级别(富集因子超过 100)。这些重金属如果随着空调风被吹出，也会对健康带来潜在危害。

　　此外，空调中积累的灰尘为微生物提供了大量的营养物质，再加上空气中的水汽以及翅片上冷凝水的作用，空调就成为了细菌和真菌繁殖的“大本营”。

　　早在 2013 年，中国环境科学学会室内环境与健康分会曾经对上海、北京、深圳等地的家用空调进行了入户调研。

　　结果发现，88% 的家用空调散热片上细菌总数超标，平均值超过标准约 40 倍(标准为每平方厘米细菌数小于等于 100 个)，其中超标最严重的细菌数达到了每平方厘米 91259 个(超出了 910 多倍)。除了细菌，84%的空调散热片上霉菌总数也超标。

　　2018 年发表的一项研究也发现，除了散热片，空调过滤网上也是细菌真菌密布。这项研究调查的是武汉市某大学教室和寝室空调散热片和过滤网上的细菌真菌情况。结果发现，散热片和过滤网上的细菌、真菌的均值都超过了每平方厘米 1000 个。

　　这些细菌、霉菌，以及霉菌产生的孢子可能随风被吹到室内，引起过敏或者呼吸道感染。

　　中央空调，也不例外！

　　除了家用空调，中央空调同样会面临类似的问题，而且中央空调的冷却水系统，还会滋生一类叫作军团菌的致病菌，开头提到的把人“吹进”ICU 的案例，背后的致病菌正是军团菌。

　　2012 年一项针对绍兴市公共场所中央空调冷却水的研究发现，在冬季和夏季商场、酒店、超市、公司写字楼、医院等机构的中央空调冷却水中，均检测出了军团菌(夏季检出率 72.88%，冬季检出率 60.78%)。

　　中央空调的冷却水和内部循环的冷冻水不同，冷却水是有机会与外界接触的，冷却水蒸发，能将军团菌带到周围环境中，以气溶胶的形式传播造成污染。

　　长期在这些场所工作的人群体内，嗜肺军团菌抗体阳性率也比对照人群要高，说明他们可能受到过或者正在被嗜肺军团菌感染。

　　此外，滤网、散热器、风道里积累的灰尘也会影响空调的通风效率和热交换效率。为了达到设定的温度，空调需要工作更长时间，从而增加耗电量，降低空调的使用寿命。

　　所以，无论是从健康上，还是从节能省钱上来看，定期清洗空调都是非常有必要的。而且，无论是中央空调还是家用空调都需要清洗。

　　空调，原来需要这样清洗！

　　虽然对于多久清洗一次空调专家们给出的建议并不统一，有些建议每年 1～2 次，有些建议的更频繁，但建议普通家庭至少要在夏天“空调季”到来之前，做一次清洗。

　　如果想自己手动清洗，我们主要可以操作的有两个部件：过滤网和翅片。

　　1.过滤网

　　一般家用空调的过滤网都设计成了方便拆卸式的，打开空调的外壳之后可以直接拿下来，拆卸之前请一定要把空调的插头拔下来，以免发生危险。

　　大部分家用空调的滤网是可以直接用水清洗的，清洗的时候注意不要用太硬的刷子刷，避免破坏滤网结构。

　　如果家里的空调是新风空调，它的滤网有可能是 HAPE 滤网，这些滤网过滤效果更好，但是不能用水清洗，建议直接更换新的。

　　需要注意的是，清洗完的过滤网一定要确保晾干之后再装回空调里，防止微生物利用这些水分大肆繁殖。

　　2.翅片

　　拿下空调的过滤网之后，会看到一些排列很密又很薄的金属片，它们就是翅片，直接和装着制冷剂的管道相连，增大散热器与空气的接触面积，高效实现制冷或者制热。

　　翅片虽然是金属材质的，但它们非常薄很容易变形，无论是用吸尘器还是刷子清洗，都一定要顺着翅片的方向操作，不能垂直于翅片用力，否则可能会让翅片发生弯曲损坏。

　　但如果自己手动清洗过一次就会发现，翅片以及散热管道里会有很多死角，自己很难清理到，所以还是建议找专人上门清理，专业人员一般会用高压水枪和高温蒸汽清洗，效果会比自己清洗好不少。特别是如果要清洗空调外机的滤网，这就涉及到危险的高空作业了，存在安全风险，切勿自行操作！

　　另外，如果是中央空调，涉及到的部件就更加复杂了，不可能由自己完成，一定要找专人清洗。当然，空调在使用过程中就会不断积累灰尘，滋生微生物，所以，对于滤网这类易于拆卸清洗得可以每月清洗一次。

　　最后，祝你有一个健康又凉爽的夏天！

　　策划制作

　　作者丨田达玮 科普创作者

　　审核丨张忠斌 中国制冷学会科普工作委员会委员 南京师范大学 教授

　　策划丨张一诺

　　(“科普中国”微信公众号)

今日行业报告传递新研究报告没洗的空调可能把人“吹进”ICU 夏天开空调前这2个部件一定要洗

　　78 岁老人开空调一晚高烧 3 天！开空调前千万不要偷懒少做这件事

　　夏天到了，又到了要靠空调“续命”的季节。

　　不过经历了一个春天，很多人家里的空调可能已经“休息”了好几个月，在北方有集中供暖的地区，空调甚至可能“沉睡了”将近一年的时间。那么，再次打开空调之前，有没有必要先清洗一下呢？

　　答案是：非常有必要！长时间不清洗的空调，其内部积聚的污染物和致病菌会对健康产生不良影响，严重的甚至会把人送进 ICU。

　　空调，其实真的“很脏”！

　　虽然大部分人不会把空调和“脏”联系在一起，但在空调工作的时候，空气会不断流过空调的翅片以实现热量交换。在这个过程中，空气里各种各样的悬浮颗粒物会聚集在空调的过滤网、翅片上，如果是中央空调，长长的风道，以及巨大的冷却水塔，更容易成为“藏污纳垢”的重灾区。

　　一篇 2024 年的硕士学位论文就对南昌大学里不同区域空调滤网上的颗粒物进行了分析，结果显示，大部分区域空调滤网上的颗粒物粒径集中在 100 微米以内。有些区域(比如图书馆)粒径在 10 微米以下的颗粒物占比超过 20%。这些颗粒物被称作可吸入颗粒物(PM10)，这些颗粒物可能随空调风被吹到室内环境中，会被人吸进呼吸道里。

　　另外，空调滤网对多种重金属也有富集效应，其中对钒(V)、铅(Pb)的富集程度达到了重度富集的级别(富集因子超过 100)。这些重金属如果随着空调风被吹出，也会对健康带来潜在危害。

　　此外，空调中积累的灰尘为微生物提供了大量的营养物质，再加上空气中的水汽以及翅片上冷凝水的作用，空调就成为了细菌和真菌繁殖的“大本营”。

　　早在 2013 年，中国环境科学学会室内环境与健康分会曾经对上海、北京、深圳等地的家用空调进行了入户调研。

　　结果发现，88% 的家用空调散热片上细菌总数超标，平均值超过标准约 40 倍(标准为每平方厘米细菌数小于等于 100 个)，其中超标最严重的细菌数达到了每平方厘米 91259 个(超出了 910 多倍)。除了细菌，84%的空调散热片上霉菌总数也超标。

　　2018 年发表的一项研究也发现，除了散热片，空调过滤网上也是细菌真菌密布。这项研究调查的是武汉市某大学教室和寝室空调散热片和过滤网上的细菌真菌情况。结果发现，散热片和过滤网上的细菌、真菌的均值都超过了每平方厘米 1000 个。

　　这些细菌、霉菌，以及霉菌产生的孢子可能随风被吹到室内，引起过敏或者呼吸道感染。

　　中央空调，也不例外！

　　除了家用空调，中央空调同样会面临类似的问题，而且中央空调的冷却水系统，还会滋生一类叫作军团菌的致病菌，开头提到的把人“吹进”ICU 的案例，背后的致病菌正是军团菌。

　　2012 年一项针对绍兴市公共场所中央空调冷却水的研究发现，在冬季和夏季商场、酒店、超市、公司写字楼、医院等机构的中央空调冷却水中，均检测出了军团菌(夏季检出率 72.88%，冬季检出率 60.78%)。

　　中央空调的冷却水和内部循环的冷冻水不同，冷却水是有机会与外界接触的，冷却水蒸发，能将军团菌带到周围环境中，以气溶胶的形式传播造成污染。

　　长期在这些场所工作的人群体内，嗜肺军团菌抗体阳性率也比对照人群要高，说明他们可能受到过或者正在被嗜肺军团菌感染。

　　此外，滤网、散热器、风道里积累的灰尘也会影响空调的通风效率和热交换效率。为了达到设定的温度，空调需要工作更长时间，从而增加耗电量，降低空调的使用寿命。

　　所以，无论是从健康上，还是从节能省钱上来看，定期清洗空调都是非常有必要的。而且，无论是中央空调还是家用空调都需要清洗。

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　　虽然对于多久清洗一次空调专家们给出的建议并不统一，有些建议每年 1～2 次，有些建议的更频繁，但建议普通家庭至少要在夏天“空调季”到来之前，做一次清洗。

　　如果想自己手动清洗，我们主要可以操作的有两个部件：过滤网和翅片。

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　　大部分家用空调的滤网是可以直接用水清洗的，清洗的时候注意不要用太硬的刷子刷，避免破坏滤网结构。

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　　需要注意的是，清洗完的过滤网一定要确保晾干之后再装回空调里，防止微生物利用这些水分大肆繁殖。

　　2.翅片

　　拿下空调的过滤网之后，会看到一些排列很密又很薄的金属片，它们就是翅片，直接和装着制冷剂的管道相连，增大散热器与空气的接触面积，高效实现制冷或者制热。

　　翅片虽然是金属材质的，但它们非常薄很容易变形，无论是用吸尘器还是刷子清洗，都一定要顺着翅片的方向操作，不能垂直于翅片用力，否则可能会让翅片发生弯曲损坏。

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　　审核丨张忠斌 中国制冷学会科普工作委员会委员 南京师范大学 教授

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原佳星

摘要：互联网行业的迅速发展使数据成为企业核心资源，统计学专业的重要性随之提升。企业在产品运营、用户分析和商业预测中高度依赖统计能力，因此对统计人才的技术水平、工具应用和模型分析能力提出了更高要求。随着数据规模扩大，统计技能呈现复合化趋势，薪资水平也反映出岗位价值的持续上升。互联网情境下的统计分析正在向更深层次延展，其作用不仅体现在技术执行，还体现在推动业务优化和战略判断方面。本文从需求特点、能力变化和薪资反馈三方面展开分析。

关键词：统计学互联网行业人才需求大数据薪资反馈技能结构

在互联网深度渗透社会发展的背景下，数据分析成为企业竞争的关键力量。统计学人才因能处理复杂数据、支持业务判断而需求旺盛。正如相关观点所强调：“互联网快速发展，使得各行各业对应用统计学人才需求量越来越大，复杂的大数据也对应用统计学人才的各项素质要求越来越高。”与此同时，“互联网融合背景下，社会对应用统计学专业学生的素质需求发生了根本的转变和更高的要求。”这说明行业对统计人才的期待日益多元。基于此，本文探讨互联网行业对统计学专业的技能需求与薪资变化，以期为人才培养提供参考。

一、互联网行业对统计学技能的现实需求

(一)互联网行业的数据场景及其对统计技能的基础要求

互联网企业的业务范围广、数据来源多样且结构复杂，从产品运营到平台算法，从供应链优化到内容分发，都依赖多维度的数据支撑。企业在面对海量数据时，需要精准理解用户行为、预测商业趋势、监测增长指标并识别潜在风险，而这些核心任务都与统计学密切相关。因此，统计学专业人才在进入互联网行业时，首先需要具备扎实的统计基础，包括概率论、数理统计、回归分析、时间序列模型、抽样设计与假设检验等核心课程内容。这些基础能力能够帮助人才在面对实际业务问题时进行科学建模，从而得出可靠的数据结论。

在具体实践中，统计学人才往往需要处理高维数据，数据结构包含文本、图像、日志行为、时间记录等多种形式。这类数据需要统计学方法与机器学习算法的综合处理，才能实现有效挖掘。基于统计思维的建模能力成为互联网岗位中高价值能力之一。例如，产品用户留存分析需要利用生存分析、分层模型等技术；营销活动评估需要基于对照实验、A/B测试、因果推断；用户画像构建则需要聚类分析、主成分分析等多变量统计方法。因此，统计学的经典知识体系不仅未过时，反而在互联网企业中持续发挥重要作用。

(二)互联网业务特征推动统计学技能的复合化发展

互联网行业特点决定了统计学人才的能力不能停留在理论层面，而必须实现跨领域融合与工具化表达。

首先是编程能力成为必须项。数据处理规模巨大，传统计算方式难以满足业务需求，因此统计人才必须熟练掌握Python、R、SQL等语言，并能够使用pandas、numpy、sklearn、TensorFlow等完成数据清洗、特征工程、模型训练与线上部署。没有编程能力，统计理论难以在互联网场景中真正落地。

其次是理解业务逻辑的能力。互联网行业节奏快，需要统计分析人员能够快速理解产品指标体系、用户行为链路、平台算法逻辑与商业化模式，在此基础上构建合理模型。如果数据分析缺少业务理解，再复杂的模型也难以产生价值。此外，跨团队协作能力也成为重要要求。互联网企业的产品经理、运营人员、技术工程师、算法团队之间协作频繁，统计学人才需掌握将复杂的模型结果转化为可理解的业务语言的能力。

此外，互联网行业推崇“增长驱动”“数据决策”文化，这要求统计人员具备敏捷分析能力，能够根据实时数据变化快速调整模型与方案。例如，在增长运营中，统计团队需要实时监测用户漏斗数据，帮助企业判断推广策略是否有效。在推荐算法中，模型效果需要根据点击率、转化率等指标不断更新。

二、统计学专业技能的新趋势与能力结构升级

(一)互联网时代推动统计技能向技术化与工程化延展

在互联网行业的大规模业务环境中，统计学人才所需的能力结构已远超传统统计模型的范畴。海量数据的产生方式、数据结构的复杂程度以及实时处理的需求，使统计技能向技术化方向迅速扩展。企业需要的不仅是掌握概率论与回归分析等基础知识的人才，更是能够熟练操作Python、SQL等工具、能够利用算法框架处理千万级数据的复合型分析者。数据从文本、日志到用户行为链路不断丰富，使统计人员在面对实际问题时必须具备更强的数据清洗能力与建模效率。正是在这种变化中，“互联网快速发展，使得各行各业对应用统计学人才需求量越来越大，复杂的大数据也对应用统计学人才的各项素质要求越来越高。”这句话精准概括了当前统计人才技能全面扩展的趋势。互联网企业希望统计人才既能设计模型，也能将模型整合进业务，提高产品决策的准确性。

随着数据规模持续增长，统计学的理论价值越来越体现于实际应用场景中，例如用户增长分析需要利用生存模型、因果推断与实验设计，算法业务需要多变量分析与聚类技术，商业预测则需要时间序列模型与机器学习方法的综合应用。因此，统计专业需要向工程能力、算法能力和自动化分析方向延伸。企业强调“数据驱动”，这要求统计人员不仅会建模，还要确保模型解释性与业务可用性。在这种背景下，统计学专业人才必须具备更高水平的技术工具应用能力，使统计学理论在互联网场景中真正实现落地，而不只停留在课本上。

(二)行业融合推动统计人才素质向综合型与业务型提升

在互联网与各行业深度融合的背景下，统计岗位所需能力不再只依赖技术本身，而是向沟通能力、业务洞察与跨团队协作不断扩展。统计人才需要能够把模型结果转化为业务语言，使产品、运营与决策层能够据此调整策略。例如，当数据分析发现用户留存下降时，统计人员不仅要解释模型结果，更要能够提供业务推断与行动建议，使数据真正参与决策流程。也正因此，“互联网融合背景下，社会对应用统计学专业学生的素质需求发生了根本的转变和更高的要求。”这句话表明统计人才正从技术执行者转向“数据与业务的连接者”。

与此同时，统计人员必须掌握结构化思考方式，能够在业务复杂、信息庞杂的情况下迅速拆解问题、识别关键变量，并将分析过程清晰呈现给不同职能团队，使数据成为逻辑推理的一部分。这类能力在互联网公司尤其重要，因为多数企业依赖数据决策进行快速迭代，统计人员是否具备沟通能力与业务理解能力，直接决定数据价值是否能够真正发挥出来。此外，统计人才还需具备灵活适应变化的能力，能够在活动效果评估、实时监测、用户行为预测等场景中迅速调整模型、快速给出结论。

三、互联网行业的薪资反馈机制与统计学人才的价值体现

(一)薪资水平映射统计技能的市场价值与稀缺性

在互联网行业中，薪资结构能直观反映岗位价值与人才稀缺程度。当前市场环境中，统计相关岗位薪资待遇优于传统行业，这说明数据分析能力在价值链中具有关键地位。随着互联网企业对数据依赖度的不断提高，统计人才的薪资呈现稳定上涨趋势，这与岗位要求的难度、技能复杂性以及决策参与程度密切相关。统计岗位不仅包含传统意义上的数据分析师，还涵盖算法分析、商业分析、数据产品等分支方向，其中每一个方向都要求统计人员具备更高的综合能力。

互联网企业的薪资还具有“能力分层明显”的特点。初级统计人才主要承担数据整理、分析报告等工作，其薪资反映出基本技能的市场价值；而中高级人才则参与核心业务模型搭建、商业策略制定和算法优化，薪资结构随责任扩大显著提升。特别是在算法方向，掌握统计基础并具备机器学习能力的分析师往往能够进入高薪范围，因为他们既能理解模型原理，又能实现工程部署，属于典型的“统计+技术”复合型人才。互联网行业激烈的竞争推动企业不断追求更精准的预测模型和更高效的数据工具，这进一步提升了统计人才在团队中的话语权与薪资回报，从而形成技能越深、回报越高的正向循环。

(二)薪资反馈背后的行业逻辑与统计人才的未来发展路径

互联网行业的薪资反馈不仅是岗位技术价值的体现，也蕴含着行业发展逻辑：企业希望通过数据驱动实现更加精准的决策，而统计人才正是这一逻辑的执行者。随着互联网企业进入存量竞争阶段，对用户精细化管理、增长分析、风险预测的需求不断增长，统计岗位逐渐从辅助部门转变为战略性岗位。统计人才的价值不再局限于“提供数据报告”，而是参与商业模式的优化，为企业寻找增长突破口。正因为统计设计、模型判断和数据解释能够影响企业策略，统计岗位具有更高的薪资天花板，尤其是那些能够从数据中提炼业务逻辑、推动产品迭代的分析者，其薪资增长速度远高于纯技术岗位。

从行业发展趋势来看，统计人才未来的发展路径将更加多元化，不仅可以走向算法模型岗位，还可以转向数据产品、数据战略、商业智能等方向，甚至有能力成为企业的经营管理者。这种多层次的职业发展路径让统计学专业具备可延展性强、选择范围广的显著优势。随着企业越来越重视数据决策文化，统计技能不再被视为单一技术，而成为企业运营结构中的基础能力。在这样的趋势下，统计学专业人才只要能够不断提升技术能力、强化业务理解，并具备主动融入企业战略的意识，就能在互联网行业中获得更高的薪资回报与更广阔的职业未来。互联网薪资反馈机制的核心在于“价值可量化”，而统计人才正是帮助企业量化业务、优化策略的重要力量。

四、结语

综上，互联网行业对统计人才的需求不断提升，岗位能力从单一统计技能转向技术、模型与业务结合的综合结构。统计岗位在数据驱动决策中作用显著，因此，薪资反馈具有明显优势。未来统计人才将更重视编程能力、业务洞察和沟通表达，以适应行业升级趋势。统计学专业若能在培养体系中强化这些能力，将进一步提升统计人才的就业竞争力和发展空间。

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作者简介：

原佳星，女，汉族，1993年10月生，对外经济贸易大学统计学院在职人员，高级课程研修班学员，统计学专业。

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