四虎紧急：野生动物保护的严峻挑战与行动指南: 遥远未来的蓝图，难道不是值得探讨的理想？，: 逐渐显现的危机，究竟给我们带来何种影响？
关于野生动物保护的严峻挑战及其行动指南
近年来，全球范围内对野生动物的保护面临着前所未有的挑战。随着人类社会的进步和经济的发展，许多野生动植物种群的数量和分布范围已经发生了深刻的变化，导致它们在生存环境、繁殖能力、疾病防控等方面面临诸多威胁。
栖息地破坏是动物保护面临的首要问题之一。随着城市化进程加快和土地利用扩张，大量森林被砍伐、草原退化，野生动植物的生存空间大幅缩小。据统计，全球有超过60%的哺乳动物物种生活在受到严重威胁的森林生态系统中，而这种生态系统对于野生动物的繁衍、迁移、繁殖以及维持生态平衡起着至关重要的作用。如何有效恢复和保护这些栖息地，是解决野生动物保护问题的关键。
野生动物种群数量锐减也是当前亟待解决的问题。许多珍稀濒危物种由于生存环境恶化、狩猎、非法贸易等原因，其种群数量急剧下降。例如，亚洲象和东北虎曾经是中国国宝级的大型猫科动物，但由于过度的人类活动和非法捕杀，这些物种的数量已从1970年的30余头降至2015年的不足百头。这不仅直接威胁到其种群的可持续发展，也给我国自然保护区和野生动物管理带来重大挑战。
野生动物疾病的传播和防控也日益成为关键议题。过去几十年里，随着人类活动的扩大和环境条件的改变，各种新型野生动物疾病不断出现，如艾滋病、狂犬病、禽流感等，对野生动物的健康构成严重威胁。野生动物也常常携带可能影响人类健康的病原体，如炭疽杆菌、鼠疫杆菌等，一旦感染人畜，后果不堪设想。开展深入的野生动物疾病监测和预防工作，提高公众的防疫意识，建立有效的野生动物疫源性疾病防控体系，是保障野生动物健康的重要措施。
野生动物保护需要全社会共同努力。政府层面，应建立健全法律法规，强化野生动物保护监管力度，严厉打击各类非法狩猎、贩卖、食用野生动物的行为，严惩违法行为；教育部门和社会各界，应加强公民环保意识和法律素养的培养，引导公民尊重并珍爱野生动物资源，养成良好的生活习惯；科研机构和产业界，应加大野生动物保护科技研究投入，探索更加科学、高效、绿色的野生动物保护方式和方法，推动野生动物科学研究和保护产业的发展。
野生动物保护是一项系统工程，涉及多个方面的工作，包括生态保护、疾病防治、法律法规制定和执行、公众教育等多个环节。只有将上述各方面的努力结合起来，才能有效应对野生动物保护的严峻挑战，维护生物多样性，为人类文明的可持续发展提供有力支撑。为此，我们应当继续秉持“以人为本、生命至上”的理念，积极推动野生动物保护工作的全面实施，共同守护地球上的每一个生命——我们的共同家园。
华夏时报记者 胡金华 上海报道
6月10日，中科曙光开盘涨停，开于涨停价68.09元/股；海光信息高开8.72%，开于148元/股。
公告内容显示，海光信息通过向中科曙光全体A股换股股东发行A股股票的方式换股吸收合并中科曙光，并发行A股股票募集配套资金，吸收合并方换股价格为143.46元/股，被吸收合并方换股价格为79.26元/股。本次换股吸收合并中，海光信息拟购买资产的交易金额为换股吸收合并中科曙光的成交金额，为1159.67亿元。与此同时，双方换股价和比例也同时出炉，海光信息的换股价格为143.46元/股，中科曙光的换股价格为79.26元/股，每1股中科曙光股票可以换得0.5525股海光信息股票。
值得一提的是，由于海光信息与中科曙光此前停牌，不少资金借道信创ETF来提前投资两家企业，引起多只信创ETF在近期规模猛增，部分产品的基金份额增长了超10倍。
芯片产业链加速融合
有业内人士指出，海光信息与中科曙光合并重组完全符合新政措施，总市值超过4000亿元的合并规模也成为科创板重大新兴产业做大做强的经典案例。
2024年9月，证监会正式发布促进并购重组的六条措施，明确提出支持上市公司围绕科技创新、产业升级布局，引导更多资源要素向新质生产力方向聚集，尤其支持科创板、创业板上市公司并购产业链上下游资产；今年5月16日，证监会正式对外公布实施修订后的《上市公司重大资产重组管理办法》，成为落实“并购六条”的最新举措，尤其在简化审核程序、创新交易工具、提升监管包容度等方面作出配套规定，创新性地设计了多个“首次”。其中之一建立了简易审核程序，明确对上市公司之间吸收合并，以及优质大市值上市公司发行股份购买资产，实行“2+5+5”审核机制，即2个工作日内受理、5个工作日内完成审核、5个工作日内完成注册。
本报记者也从双方公告中梳理出本次合并重组对存续公司主营业务的影响。海光信息作为国内领先的高端处理器设计企业，主营业务为研发、设计和销售应用于服务器、工作站等计算、存储设备中的高端处理器；中科曙光近年来依靠市场需求、政策支持与技术创新的三轮驱动，推动产业链上下游加速融合，在上游芯片端实现国产芯片的规模化应用；中游推动数据中心向集约化、绿色化升级；下游应用端则面向人工智能大模型训练、自动驾驶、工业仿真等场景推动智能算力基础设施发展，通过全面重构底层芯片、液冷、计算、存储、智算集群、基础软件栈、管理平台，并与AI场景有机适配、融合，加速智能算力基础设施服务千行万业。