2月2日，英特尔宣布与软银集团旗下子公司SAIMEMORY达成合作，共同开发一种名为Z角存储器（Z-AngleMemory，ZAM）的新型存储技术。该项目瞄准人工智能（AI）和高性能计算（HPC）对“更大容量、更低功耗、更高带宽”内存的迫切需求，被外界视为英特尔重返高端内存赛道的重要信号。根据双方披露的信息，英特尔将主要承担技术、创新与标准相关工作，SAIMEMORY则负责技术落地并主导商业化推进，软银方面将投资约30亿日元。项目计划于2026年第一季度开始运营，2027年推出原型产品，并于2030年实现商业化。一、英特尔从“内存霸主”到长期缺席ZAM项目之所以引发关注，与英特尔在内存领域的历史渊源密不可分。1970年，英特尔推出了全球首款商业上取得成功的DRAM（动态随机存储器）产品，并在随后数年内一度占据全球近90%的市场份额。然而，随着日韩厂商在成本和制造上的优势不断扩大，DRAM业务利润持续下滑，英特尔最终在1985年退出该市场。此后近四十年，英特尔虽未再直接参与DRAM量产竞争，但并未完全放弃对新型存储架构的探索。如今，在AI算力需求爆发、传统存储体系遭遇瓶颈的背景下，英特尔选择以“颠覆式架构”而非传统DRAM路线重返赛场，其背后的逻辑值得深入分析。二、新型内存技术是“DRAM的升级版”ZAM的技术根基，来自SAIMEMORY正在推进的一种堆叠式DRAM架构。与当前主流高带宽内存（HBM）相比，该技术旨在显著提升内存容量，大幅降低功耗，并改进封装技术，从而缓解AI系统扩展过程中的关键瓶颈。SAIMEMORY的技术栈，源自美国能源部和国家核安全管理局支持的先进存储技术（AMT）研发计划。该计划由桑迪亚国家实验室、劳伦斯·利弗莫尔国家实验室和洛斯阿拉莫斯国家实验室联合推进，重点探索面向未来超级计算和AI系统的新型内存架构。英特尔早期正是AMT项目的重要参与方，其研究成果为堆叠式DRAM的可行性提供了关键验证。英特尔还推进了下一代DRAM键合（NextGenerationDRAMBonding，NGDB）计划，展示了更高的DRAM密度和带宽，同时降低了延迟和能耗，为ZAM奠定了核心技术支撑。三、NGDB：弥合HBM与DDR之间的“结构性断层”1月8日，桑迪亚国家实验室披露了研发最新进展，系统地揭示了英特尔NGDB的技术特征。当前，HBM通常通过牺牲容量或能效来换取带宽提升，而NGDB的目标正是消除这种“零和权衡”。其设计思路，是大幅提升单封装容量，并显著降低功耗，从而在HBM与传统DDRDRAM之间搭建一座“性能桥梁”。从已公布的测试组件来看，NGDB测试组件的横截面显示了其非传统的设计：英特尔准备了四个NGDBDRAM测试组件进行评估，每个单元都构建在一个基础层上，并在其上垂直堆叠了八个DRAM层。桑迪亚国家实验室指出，该项目涉及开发一种新型堆叠方法和一种新的DRAM架构。早期原型验证了这种组装方法能够克服现有内存容量的限制，而最新的原型则展示了采用新型堆叠技术实现的全功能DRAM。图1NGDB测试组件横截面图桑迪亚国家实验室首席技术人员GwenVoskuilen表示，“此次演示证实，NGDB技术可以结合起来，提供适合大规模生产的高性能存储器”。英特尔院士兼英特尔政府技术首席技术官约书亚·弗莱曼博士也表示：“英特尔的NGDB计划展示了一种全新的内存架构和革命性的组装方法，可显著提升DRAM性能、降低功耗并优化内存成本。标准内存架构无法满足人工智能的需求，因此NGDB定义了一种全新的方法，以加速我们迈向下一个十年。”四、ZAM的商业雄心：直接对标HBMZAM项目可以被视为AMT与NGDB成果的“商业化延伸”。英特尔将把在国家实验室阶段积累的技术经验，通过SAIMEMORY这一载体导入产业体系，实现从前沿研究到全球部署的跨越。这一合作也具有明显的地缘与产业意义。SAIMEMORY背靠软银集团，日本方面还联合了富士通、日本理化学研究所等科研与产业力量，而英特尔则贡献其在先进封装、互连与系统架构方面的长期积累。从已披露的目标参数来看，ZAM直指当前炙手可热的HBM市场。SAIMEMORY计划，通过垂直堆叠多个DRAM芯片，并结合英特尔的EMIB（嵌入式多芯片互连桥接）技术优化互连，实现以下关键指标：1）容量：达到HBM的2-3倍，单芯片容量最高可达512GB；2）功耗：较HBM降低40%–50%；3）成本：量产成本控制在HBM的约60%，同时保持相近甚至更低的综合成本水平。如果这些目标能够兑现，ZAM将不只是HBM的补充，而可能在特定应用场景中形成实质性替代，尤其是在对能效和容量高度敏感的领域。五、ZAM可能助推英特尔的“第二增长曲线”当然，挑战依然存在。从良率控制、生态适配，到与既有HBM标准的竞争，ZAM距离真正落地仍有多年路程。但不可忽视的是，其低功耗、高容量、差异化定位，为英特尔提供了一条避开正面价格战、切入细分市场的现实路径。在边缘计算、中小规模AI服务器以及特定加速器系统中，ZAM有望形成独特优势。更重要的是，在CPU市场承压、代工业务亏损、AI芯片竞争激烈的多重压力下，内存体系的突破，可能成为英特尔重新定义自身增长轨迹的重要支点。从AMT到NGDB，再到ZAM，英特尔并非简单“回归DRAM”，而是在尝试以架构创新重塑内存行业的技术路线图。资料来源：[1]Intel.IntelandSoftBankSubsidiarySAIMEMORYCollaboratetoAdvanceNext-GenerationMemoryforAI[EB/OL].(2026-02-02)[2026-02-10].https://community.intel.com/t5/Blogs/Intel/Policy-Intel/Intel-and-SoftBank-Subsidiary-SAIMEMORY-Collaborate-to-Advance/post/1735559.[2]SandiaNationalLaboratories.FromearlyRDtomaturetechnology[EB/OL].(2026-01-08)[2026-02-10].https://www.sandia.gov/research/news/from-early-rd-to-mature-technology/.[3]TrendForce.IntelReentersDRAMRace?ACloserLookattheZ-AngleMemoryCollaborationwithSoftBank[EB/OL].(2026-01-08)[2026-02-10].https://www.trendforce.com/news/2026/02/03/news-intel-reenters-dram-race-a-closer-look-at-the-z-angle-memory-collaboration-with-softbank/.

智慧养老，作为数字时代背景下诞生的新兴服务业态，正以前所未有的速度重塑传统养老格局。它不仅是科技赋能产业的典范，更是应对全球人口老龄化挑战的关键突破口。本文梳理这一新兴服务业的发展动因、市场现状、核心价值与未来趋势。一、市场机遇：老龄化浪潮催生庞大需求中国正经历快速且规模巨大的人口结构转变。65岁以上人口已超过2.6亿，且这一数字仍在持续增长。预计到2025年，中国养老市场规模将达到800亿美元，并在2030年突破3万亿人民币大关。庞大的老年群体，特别是慢性病患病率的上升，催生了对于高效、可持续养老照护体系的巨大刚需，为智慧养老这一新兴服务产业提供了爆发式增长的土壤。二、产业定义与核心特征：从“单点智能”到“全域智慧”智慧养老服务的核心，在于利用物联网、人工智能、5G、大数据等新一代信息技术，整合硬件、软件与服务，重构养老服务价值链。它区别于传统养老模式的本质特征是通过“数据驱动”，从环节单一化和机构分散化走向全链智能整合，主要表现在以下几个方面。一是主动预防，通过智能监测设备实现健康状况实时追踪与异常预警，变被动响应为主动干预。二是高效整合，将分散的养老服务与医疗系统无缝连接，实现跨机构的协同照护。三是个性化定制，基于个体数据和偏好，提供量身定制的健康管理方案与生活辅助。实践证明，采用智慧化手段的养老机构，其服务效率可提升40%以上，意外事件响应速度加快60%，显著优化了人力资源配置。三、关键驱动因素与全球格局在全球范围内，智慧养老作为新兴的服务业支柱，其迅猛发展并非偶然，而是由多重核心驱动力共同塑造，并在不同区域市场呈现出多样化的格局。1.核心驱动力剖析首先，人口结构的历史性转变是根本动力。全球范围内加速的人口老龄化，催生了对现代化、高效化养老解决方案的庞大刚需。其次，主流的“90-7-3”养老模式（即90%居家养老、7%社区养老、3%机构养老）奠定了市场基础，凸显出家庭护理场景的巨大潜力与广阔空间。再次，慢性病管理的迫切需求构成了强劲推力。心脑血管疾病、糖尿病等的高发，使得持续、便捷的居家健康监测与管理系统成为刚性需求，推动市场呈指数级增长。最后，政策支持与社会认知提升提供了关键保障。各国政府陆续出台扶持政策，同时公众对智慧养老的接受度不断提高，为产业创造了良好的发展环境。2.全球市场格局洞察从全球视野来看，智慧养老市场展现出巨大的增长潜力和鲜明的区域特色。据权威机构预测，全球智慧养老系统市场规模预计到2033年将达到约1155.7亿美元，期间年复合增长率将保持在12.6%的高位。区域市场表现各异：北美地区凭借其技术研发领先优势和较高的市场普及率，目前在市场中占据主导地位。欧洲市场则更为成熟，其发展注重成本效益与严格的合规性要求。而亚太地区无疑是未来最具活力的新兴市场，其庞大的老年人口基数、快速的经济增长以及巨大的市场潜力，正吸引全球资本和技术的关注，有望成为未来产业增长的重要引擎。在明确的内生动力推动下，智慧养老服务业正迎来黄金发展期，并将持续重塑全球养老产业的未来图景。四、主要发展趋势与服务创新智慧养老服务业正在技术革新与需求升级的双重驱动下蓬勃发展，其演进路径呈现出以下五大清晰趋势，共同勾勒出未来养老服务的崭新图景。1.服务个性化：从“标准化”到“量身定制”传统的“一刀切”式养老模式正被逐步淘汰。未来的核心趋势是个性化关怀，即利用大数据和评估工具，深入理解每位长者的健康状况、生活习惯及个人偏好，从而提供真正意义上的定制化照护方案与健康管理计划，显著提升服务的精准度与满意度。2.远程医疗普及：打破时空限制的医疗资源触达远程医疗的普及是智慧养老的关键一环。通过Telehealth（远程健康）服务和可穿戴设备的远程监测技术，老年人无需频繁前往医院，在家中即可享受专业的医疗咨询、慢病管理和紧急响应服务。这极大地缓解了医疗资源分布不均的压力，为行动不便或偏远地区的老人带来了福音。3.AI与数据分析深化：从“监测”到“预测与决策”人工智能（AI）与数据分析的应用正从表层监测向纵深发展。AI不再仅仅用于警报触发，而是通过深度学习，对海量健康数据进行分析，实现对跌倒、突发疾病等风险的主动预测，并为医护人员提供辅助诊断和个性化干预策略的建议，推动养老服务从“被动响应”向“主动预警”变革。4.系统集成化：构建“医养结合”的无缝服务体系“信息孤岛”问题正通过系统集成化得到解决。未来的趋势是将智慧养老系统与区域的医疗卫生、社保等平台进行深度整合，打通数据壁垒，实现老人健康信息在家庭、社区、养老机构与医院之间的顺畅流转，最终形成一体化的“医养结合”服务网络，确保照护服务的连续性和高效性。5.智能家居融合：打造全方位的智慧生活空间智慧养老正与智能家居生态深度融合。通过将紧急呼叫、环境传感器、智能药盒等养老设备与全屋的灯光、空调、安防等系统联动，能为长者创造一个更安全、舒适、便捷的生活环境。例如，夜间离床自动点亮小夜灯，发生意外时自动报警并联系亲属，真正实现全方位的智慧生活辅助。这五大趋势相互关联、协同作用，共同推动智慧养老服务业向更人性化、高效化和智能化的方向演进，最终目标是让每一位老年人都能享有有尊严、有品质的晚年生活。五、技术演进与未来展望家庭健康技术已历经从1.0（单设备监测）到4.0（多模态预测性护理）的演进。未来3-5年，技术创新将持续聚焦在以下几个方面。一是多模态感知，融合雷达、音频、视觉等非接触式传感技术，更精准、无感地监测生理指标（如血压、血糖）与环境参数。二是AI算法升级，发展个性化模型、小样本学习及可解释AI，以增强信任度和适应性。三是交互体验创新，引入自然语言、虚拟健康助手和AR/VR技术，提升服务的易用性和亲和力。前沿研究方面已开始探索联邦学习（保护隐私的数据协作）、量子计算在医疗数据处理中的应用等方向，预示着这一服务业巨大的技术纵深。六、社会价值与实证效果智慧养老服务的核心价值在于填补传统医疗系统在慢性病管理和院后护理领域的“空白期”，解决资源短缺、干预延迟等痛点。实证案例显示，AI医疗警报系统能将紧急响应时间缩短至90秒，降低高风险患者再住院率22%，并实现1:3.6的投资回报率，展现出显著的社会与经济效益。结语智慧养老产业方兴未艾，是技术赋能、需求拉动与政策引导共同作用下的典型新兴服务业。它正从技术应用的“单点突破”走向构建全域协同、主动服务的“智慧生态”。面对确定性的老龄化未来，推动这一新兴服务业的规模化、普惠化发展，不仅是巨大的市场机遇，更是构建未来社会福祉的重要支柱。参考文献：[1]RateMon.RateMonIntelligentCare:SmarterDetection,FasterProtection[EB/OL].(2025-06-30).https://www.ratemon.com/en.[2]AMR.SmartElderlyCareSystem12.6CAGRGrowthOutlook2025-2033[EB/OL].(2025-02-24).https://www.archivemarketresearch.com/reports/smart-elderly-care-system-46152#.

半导体产业是支撑现代科技发展的基石，对人工智能、通信、能源等关键领域具有战略意义，全球各国持续加大投入以抢占技术制高点。在产业界和科研界不断努力下，半导体技术持续实现突破，如麻省理工学院通过垂直堆叠逻辑与存储单元，研制出低缺陷、高能效的存储晶体管，有望显著降低AI芯片功耗，缓解数据中心因AI爆发带来的能源压力；Wolfspeed公司则成功量产全球首批300毫米单晶碳化硅晶圆，推动SiC技术迈入新阶段，大幅提升AI数据中心、AR/VR设备及高压电力系统的能效与集成度。StartUsInsights公司是一家总部位于奥地利维也纳的全球科技情报与创新分析公司，利用人工智能（AI）为大型企业、投资机构和政府提供新兴技术趋势、初创企业发现和行业创新洞察服务。他们对2000多家半导体初创企业和成长型企业深入研究，于2026年1月发布《2026年半导体十大趋势和创新》报告。StartUsInsights依托自主研发的StartUsInsightsDiscoveryPlatform编制报告，该平台覆盖全球超过700万家初创企业、2万项技术与趋势，以及1.5亿余份专利、新闻文章和市场研究报告。首先评估自有数据库中的初创企业数据，并结合外部研究资料（包括行业报告、新闻报道和市场分析）进行交叉验证，从而识别出半导体行业中最具影响力和创新性的技术趋势。针对每一项趋势，选择两家具有代表性的初创企业。2026年及以后十大半导体技术趋势是：1.AI计算与定制芯片爆发式增长随着人工智能重塑数据中心的经济模型，超大规模云服务商（hyperscalers）的资本支出大幅攀升。2024年，亚马逊、微软、Alphabet和Meta的资本支出合计同比增长约54%，年新增投入近800亿美元，凸显AI已成为投资的核心优先级。摩根士丹利预计，2025年全球AI相关支出将达到3000亿美元；HyperFrameResearch已将其预测上调16%，至3350亿美元。据《卫报》报道，截至2025年年中，全球AI总支出已超过1550亿美元，预计下一财年将突破4000亿美元。这场AI算力浪潮的核心是英伟达（NVIDIA）。其数据中心收入2026财年第一季度（截至2025年5月28日）飙升至391亿美元，同比增长73%。其GB200NVL72架构相较H100可提供高达30倍的大语言模型（LLM）推理性能，推理令牌生成量增长了十倍。然而，冷却基础设施和服务器供应亟需跟上需求。随着资金从通用系统转向GPU和专用ASIC，预计2025年AI服务器出货量将增长逾20%。单机柜功耗已达130–140kW，谷歌更指出新一代AI设施正迈向“每机柜1兆瓦”设计。在此背景下，液冷技术采用率预计将从2024年的14%激增至2025年的33%以上，增长超四倍。与此同时，电力消耗规模持续扩大。国际能源署（IEA）指出，AI将成为推动全球数据中心用电量增长的首要因素。网络设备供应商亦从中受益。2025年第一季度，博通（Broadcom）AI半导体收入达41亿美元（同比增长77%），第二季度进一步增至超44亿美元（同比增长46%），反映出超大规模客户正将定制ASIC与英伟达平台协同部署。Arm公司预计，到2025年，近50%的超大规模计算将基于Arm架构；IDC则预测Arm服务器出货量将增长70%。为满足AI加速器的强劲需求，台积电（TSMC）计划在2025年再度扩大其“芯片-晶圆-基板”（CoWoS）先进封装产能。代表性初创企业：Rebellions：提供领域专用AI处理器Rebellions是一家韩国初创公司，专注于开发领域专用AI处理器。该公司通过融合硅基硬件架构与深度学习算法来构建AI加速器。其核心技术采用“硅核”（siliconkernels）动态重构处理器架构，使其适配复杂的深度学习算法。这种专用AI硬件可显著加速机器学习计算、提升性能并降低部署成本。SEMIFIVE：提供定制化芯片平台SEMIFIVE是另一家韩国初创企业，提供面向特定用途的定制芯片平台。该平台集成经过硅验证的IP核与优化的设计方法学，以提升系统级芯片（SoC）解决方案的整体效能。其流程采用持续集成与持续部署（CI/CD）覆盖整个配置周期，并将客户需求直接融入设计阶段，支持环境仿真与潜在问题分析。这一方法使中小企业在减少外包依赖的同时，有效降低成本、控制风险并缩短交付周期。2.芯粒、3DIC与先进封装人工智能（AI）和高性能计算（HPC）的需求正推动先进封装市场快速增长。2025年第二季度，该领域收入已突破120亿美元，预计到2030年将飙升至830亿美元。更广泛的3DIC与2.5DIC封装市场将以10.7%的复合年增长率（CAGR）扩张，预计到2034年市场规模将达到1675.7亿美元。据CoherentMarketInsights（CMI）预测，全球先进芯片封装市场规模将在2025年达到503.8亿美元，并于2032年增至798.5亿美元。产能扩张由台积电（TSMC）引领。其CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）封装产能在2022至2026年间以约50%的CAGR增长。封装形态正突破光刻机掩模版尺寸限制。2025年，业界已开始量产接近6倍掩模版面积（约5148mm²）的“超级载板”（super-carrier）中介层（interposer）。目前，台积电CoWoS-S中介层面积约为3.3倍掩模版（约2700mm²）。这一演进得到英伟达封装策略的支持。尽管近两年内CoWoS产能已提升四倍，封装环节仍是制约产能的关键瓶颈。安靠（Amkor）计划在2025年投入约8.5亿美元用于高密度扇出型封装（Fan-Out）、系统级封装（SiP）及测试能力建设。日月光（ASE）则因AI对先进封装产线的巨大压力，将2025年资本支出提高至约55亿美元，并将其槟城工厂面积从约100万平方英尺扩建至340万平方英尺以应对需求。3D堆叠与混合键合（HybridBonding）技术也在加速发展。设备制造商预计2025年下半年对混合键合的需求将持续上升，而英特尔正大力推广其FoverosDirect技术（铜-铜直接键合）。代表性初创企业：TSDSemiconductor：研发先进封装设备TSDSemiconductor（北京特思迪半导体设备有限公司）是一家中国初创公司，专注于先进封装设备制造。其产品线包括晶圆减薄、化学机械清洗、研磨及抛光设备，广泛应用于倒装芯片（FlipChip）组装、晶圆凸点（WaferBumping）及系统级封装（SiP）生产。其表面处理设备可帮助芯片制造商实现更薄的芯片厚度，从而优化半导体性能并提升电学表现。JetCool：提供芯片级液冷技术JetCool是一家美国初创企业，开发“流体直触封装”（fluid-to-package）冷却解决方案。该技术采用微对流液体冷却原理，通过密集流体喷射阵列直接冷却芯片表面，显著提升高功耗微电子器件的散热效率。其直触芯片（direct-to-chip）冷却方式无需导热硅脂或界面材料，节省空间，有利于高密度先进封装。此外，FleX与JetCool正合作开发支持液冷的AI与高密度计算服务器。3.高带宽存储器（HBM）高带宽存储器（HBM）凭借在成本与性能上的综合优势，正迅速成为AI系统的核心组件。因其在AI加速器中的关键作用，HBM收入预计将在2025年翻倍，达到近340亿美元。HBM在DRAM总价值和总容量中的占比持续攀升：2024年已占DRAM销售额的约20%；其占DRAM总比特容量的比例也从2023年的2%、2024年的约5%，预计在2025年将超过10%。HBM已成为整个存储产业的关键增长引擎。YoleGroup预测，2025年全球存储市场总收入将接近2000亿美元。2025年初，HBM价格预计上涨5–10%，TrendForce则预测其总可寻址市场（TAM）规模将超360亿美元。SK海力士（SKhynix）于2025年3月已向客户交付12层堆叠的HBM4样品，带宽突破2TB/s；而36GB容量的12-highHBM3E已于2024年底进入量产，单堆栈带宽超1.2TB/s。系统架构也在同步演进。美光（Micron）预计到2025财年末将占据23–24%的HBM市场份额，其2025财年第三季度HBM销售额环比上季度增长约50%。此外，ComputeExpressLink（CXL）等以内存为中心的互连架构正逐步落地实际应用。三星此前已展示512GBCXL内存模块，并已开始大规模量产128GBCXL2.0DRAM。代表性初创企业：UnifabriX：开发CXL内存解决方案UnifabriX是一家以色列初创公司，提供基于CXL的“Fabric上的内存”（MemoryoverFabrics）解决方案。其系统在一个2U机箱内集成32TBDDR5DRAM，并通过CXL/UALINK协议在服务器间共享内存资源。该方案构建了快速、可扩展且高效的AI与高性能计算（HPC）数据中心内存基础设施，帮助企业显著降低DRAM使用量与总体成本。XCENA：推出计算型内存XCENA是一家韩国公司，开发“计算型内存”（ComputationalMemory）——一种基于CXL、以内存为中心的架构，将计算单元嵌入内存模块中，使计算更靠近数据，减少数据搬运开销。该架构利用数千个自研64位RISC-V核心卸载主处理器计算任务，并通过垂直优化的片上缓存缓解外部内存访问延迟。同时支持软件定义的内存资源分配，减少DRAM闲置，提升系统效率。该公司已于2025年8月在“未来存储与内存大会”（FMS）上发布了其MX1计算型内存产品。4.汽车芯片：单车硅含量与ECU物料清单成本约2300美元电子系统正驱动汽车的关键功能，包括软件定义架构、电动化以及安全合规性。每辆汽车中半导体与电子控制单元（ECU）含量的持续提升，是硅在汽车领域实现结构性增长的显著标志。根据标普全球移动出行（SPGlobalMobility）的估算，2025年全球平均每辆车的ECU成本为1982美元，北美地区则达2256美元。汽车半导体行业预计将以7.29%的复合年增长率（CAGR）持续扩张，市场规模将在2025年达到1005亿美元，并于2030年增至1428.7亿美元。随着软件定义汽车和ADAS需求不断攀升，且库存周期趋于稳定，标普全球预计汽车半导体在2025–2026年将实现16.5%的同比增长。全球轻型车（LV）销量预计将在2025年达到8960万辆，为半导体单车含量的增长奠定基础。车辆销量仍是支撑该增长的核心支柱。此外，车载计算平台正快速扩张。高通2025财年第三季度汽车业务销售额达9.84亿美元，同比增长21%。公司目前拥有450亿美元的设计订单管道，其中约150亿美元来自ADAS相关项目。英伟达在2026财年第一季度报告汽车业务收入为5.67亿美元（同比增长72%），主要由L2+级平台和集中式计算架构的增长驱动。然而，需求也受到法规要求的锁定。智能速度辅助（ISA）、自动紧急制动（AEB）、车道保持等要求正作为欧盟《通用安全法规》（GSR，2024–2029年实施）的一部分，被集成到摄像头、雷达、微控制器（MCU）和车载网络芯片中。汽车电子架构也正从多个独立ECU转向中央计算单元与区域/域控制器相结合的模式。2025年，用于域连接的车载以太网市场规模预计将达到33.6亿美元，并有望实现两位数增长。随着ADAS技术日益普及，单车电子物料成本持续上升，高端市场已将硅芯片（含ECU物料清单）预算设定在每辆车约2000至2300美元。代表性初创企业：云途半导体：开发车规级芯片组中国无晶圆厂半导体初创公司云途半导体（YuntuSemiconductor）开发车规级芯片组。该公司专注于集成电路设计，为客户提供自主芯片组解决方案。其车规级微控制器（MCU）芯片具备高稳定性与高安全性，适用于电子控制单元（ECUs）、发动机、燃油系统、信息娱乐系统、自动驾驶系统等场景。Lidwave：开发汽车系统级芯片以色列初创公司Lidwave开发汽车专用系统级芯片（SoC）。其专利传感架构适用于3D感知行业，采用基于时间的轻量化片上系统设计。该方案使制造商能够开发不受带宽限制的激光雷达（LiDAR）解决方案，从而提升驾驶辅助系统的安全性与可靠性。5.2nm竞赛与埃米级技术路线图2nm级逻辑芯片正进入量产阶段，由全环绕栅极（GAAFET）晶体管、背面供电技术及不断演进的EUV策略共同推动。2025年初，台积电已在宝山厂区使用其N2（2nm）工艺完成约5000片晶圆的风险试产，良率已达60%左右，显著高于大规模量产要求。预计到2025年底，月产能将达5万片晶圆，并在2026年进一步提升。其埃米级A16（1.6纳米，采用背面超级电源轨）和N2P（2nm“增强版”）工艺计划于2026年下半年推出。三星也在加速推进。据称其2nmGAA工艺良率已从20–30%提升至40%以上，基于该工艺的Exynos2600原型芯片目前已进入量产阶段，将于2025年下半年全面投产。英特尔则通过背面供电与埃米级技术取得进展。其18A节点（1.8纳米级别）采用RibbonFET晶体管和PowerVia背面供电技术，计划于2025年下半年量产。相比前代工艺，该架构可提供25%更高频率、36%更低功耗以及30%更高密度。2025年第一季度，台积电在全球晶圆代工市场占有率约为67.6%，三星以约7.7%位居第二。2025年第二季度，ASML交付了首台High-NAEUV光刻机（EXE:5200B），生产效率提升超60%，实现高吞吐量光刻。目前台积电在A16节点仍沿用Low-NAEUV，而英特尔计划在2027–2028年的14A节点引入High-NAEUV。代表性初创企业：AlixLabs：推进原子层刻蚀间距分割技术瑞典初创公司AlixLabs开发了APS（原子层刻蚀间距分割）工艺。该技术通过对现有纳米结构进行刻蚀分割，在无需额外光刻掩模或EUV曝光的情况下实现10纳米以下特征尺寸。该工艺可集成到标准300毫米逻辑与DRAM晶圆的现有产线中，并支持氮化镓（GaN）等功率电子衬底，有效应对传统光刻的物理极限与高成本挑战。Rapidus：提供2nm全环绕栅极（GAAFET）晶体管日本初创企业Rapidus提供基于GAAFET晶体管的2nm逻辑芯片。其AI驱动的设计支持平台利用制造数据指导设计决策，并通过设计-制造协同优化实现实时对齐，大幅减少迭代周期。6.供应链地缘政治与产业回流2025年，由美国政府主导的产业回流、近岸外包及政策驱动的供应链重组显著加速，地缘政治如今已主导半导体产业战略。然而，由于劳动力短缺、公用设施限制和审批延迟，项目执行风险依然高企。截至2024年底，美国商务部完成向19家企业拨款306亿美元，其中台积电、英特尔和三星各自获得超60亿美元合同。2024年10月至2025年4月期间，半导体相关公告仅占全部回流活动的约5%，却带动了1026亿美元的资本支出，占同期外国直接投资总额的三分之二，并创造了超过17,600个新就业岗位。企业层面的投资同样巨大：格罗方德计划投资160亿美元扩建其在佛蒙特州和纽约州的业务；英特尔正扩大其在亚利桑那州和俄亥俄州的运营；台积电则在亚利桑那州建设一座投资400亿美元的晶圆厂。全球晶圆厂建设热潮仍在持续。麦肯锡预计，到2030年，行业将在制造领域投入约1万亿美元。截至2025年8月，印度已批准10个半导体项目，包括3D封装设施和大规模晶圆厂，并提供总计约16亿印度卢比（INR）的激励支持。据麦肯锡报告，中国台湾地区成熟制程逻辑芯片工厂的运营成本比其他地区低35%，但建厂成本高10%；相比之下，中国大陆通过补贴，可使资本支出和运营成本分别降低40%和20%。然而，执行风险依然存在。台积电在德国德累斯顿、英特尔在马格德堡的项目均出现工期延迟。格罗方德通过在纽约州将前端晶圆厂与后端封装/光子设施配套建设，凸显了全栈式供应链去风险化所需的时间周期。代表性初创企业：SourceSentinel：确保防伪溯源美国初创公司SourceSentinel提供名为LeadID的条码数据平台，为元器件全生命周期建立单一可信数据源。该条码可捕获并传递关键信息，供所有供应链伙伴访问，包括客户自定义数据、假冒识别指标和产品变更通知，从而帮助电子制造商实现精准追溯与准时化（JIT）生产。iVPSemi：推动本地化半导体生产印度无晶圆厂初创公司iVPSemi专注于为电动汽车、可再生能源、工业自动化和消费电子领域提供本地制造的高性能功率半导体模块，产品线包括MOSFET、DC-DC转换器、LDO稳压器、EV充电器、整车控制器（VCU）等。该公司帮助电子制造商减少进口依赖，降低供应链风险、成本与交付延迟。7.光子学与量子集成凭借突破带宽瓶颈和推动量子技术标准化的潜力，光学I/O与量子就绪型半导体正从实验室演示迈向主流技术路线图。共封装光学（CPO）与硅光子学正快速进入产业化阶段。英伟达在2025年GTC大会上展示了基于CPO的交换机——Spectrum-X（以太网）和Quantum-X（InfiniBand），作为下一代AI集群的核心。相比传统模块，这些交换机具备10倍更强的抗干扰能力、63倍更高的信号完整性，以及3.5倍更优的能效。Spectrum-X提供100–400Tb/s聚合带宽；Quantum-X通过144个800Gb/s端口实现115Tb/s吞吐量，并采用液冷设计以支持长期运行。两者将于2025或2026年正式商用。英伟达的路线图从1.6Tb/s光引擎起步，与台积电COUPE平台对齐，后续将通过CoWoS封装实现6.4Tb/s，并最终在单一封装内达到12.8Tb/s，标志着先进封装中集成光子学浪潮的到来。博通（Broadcom）已在其32套CPO系统上累计运行5万小时，目标是到2025年底突破20万小时。2025年3月，LPO-MSA联盟发布了首个面向100/200/400/800G的无DSP光模块同步规范，表明早期标准正在快速完善。在量子领域，Sparrow公司完成2150万欧元A轮融资，用于商业化确定性片上单光子源；QuiXQuantum则融资1500万欧元，目标是在2026年打造全球首台基于单光子的通用量子计算机。2025年将成为关键转折点，尤其是AI互连网络的部署。YoleGroup预测，硅光子集成电路芯片市场将以45%的复合年增长率扩张，到2029年规模将超8.63亿美元，印证生态系统正在快速扩展。一项近期经同行评审的研究已成功将300毫米产线兼容的超导量子比特（transmon）集成至CMOS工艺中，相干时间（T1、T2）超过100微秒，表明大规模量子制造初具可行性。与此同时，QuantumMotion公司的Bloomsbury芯片在22FDX工艺节点上集成量子比特与低温控制电路，弥合了量子与经典计算的集成鸿沟。代表性初创企业：NcodiN：提供片上光互连网络法国公司NcodiN开发了名为NConnect的片上光网络（OpticalNoC）。其激光源体积极小，能耗低于0.1皮焦/比特（pJ/bit），每平方米可支持超10,000个设备，单位面积带宽远超铜互连。该技术帮助半导体公司规避铜互连瓶颈，高效构建芯粒（chiplet）架构。Deteqt：制造金刚石量子传感器澳大利亚初创公司Deteqt提供金刚石量子传感器。其方案将毫米级金刚石晶体集成于定制硅芯片之上，无需冷却或笨重光学系统，即可将环境磁场转化为高精度、矢量解析的数据。此外，公司将全部传感与处理电路集成于手持式、小型化、轻量化、低功耗（SWaP）设备中，适用于导航、资源勘探、生物医学及环境监测等领域。8.边缘AI与领域专用处理器边缘AI现已广泛用于终端设备上的推理任务，这一趋势体现在硅IP收入的增长上。AI数据中心与高端边缘设备对芯粒、子系统和多芯片集成的需求激增，推动2025年第一季度电子设计自动化（EDA）与硅IP总收入同比增长12.8%，达50.98亿美元（2024年同期为45.22亿美元）。AIPC正迅速普及。IDC预测，到2026年，57%出货的PC将集成神经网络处理单元（NPU）。例如，英特尔LunarLakeNPU算力达48TOPS，高通SnapdragonXElite则为45TOPS。这些性能指标已确立企业级设备的基准，并符合微软Copilot+对“至少40TOPS”的要求。此外，“生成式AI智能手机”数量快速增长。Counterpoint预计，到2025年全球将有超4亿台此类设备，占智能手机总市场的近三分之一。代表性初创企业：EDGED：开发神经网络芯片英国初创公司EDGED为边缘计算提供神经网络芯片。其架构采用专用计算模块，集成矩阵与向量运算单元，避免了传统方案中需多次复制可编程核心的做法。该设计减少了指令解码开销，使张量处理器单元（TPU）能更高效地打包数据，从而在有限功耗下显著提升响应速度与性能。Anari：提供个性化芯片美国初创公司Anari提供AI驱动的可重构个性化芯片，其能效优于传统GPU，可快速定制计算基础设施。例如，其ThorX芯片结合硬件加速与机器学习模型，实现更快数据处理。该“云上芯片”（system-on-cloud）技术还利用语义分割处理云端数据，用于3D应用。由此生成的高精度图像信息可应用于地理空间情报、3D建筑建模、数字孪生及元宇宙等领域。9.宽禁带功率半导体（SiC与GaN）碳化硅（SiC）和氮化镓（GaN）等宽禁带半导体正从专用器件向多个行业的基础架构演进。在GaN领域，Navitas创下新高：2024年设计中标额达4.5亿美元，GaN收入同比增长超50%，主要得益于电动汽车和数据中心的应用。2024年下半年，GaN与SiC已开始进入数据中心。截至去年，全球SiC制造领域的投资总额已超过300亿美元。英飞凌（Infineon）正为GaN和SiC开辟新的产能规模。公司计划生产300毫米GaN晶圆，首批客户样品将于2025年第四季度交付，目标是使GaN成本结构向硅基器件靠拢。此前，英飞凌已于2025年第一季度推出首款200毫米SiC器件，并在马来西亚居林（Kulim）和奥地利菲拉赫（Villach）工厂分阶段爬坡量产。在美国，MACOM正加速GaN基础设施建设。依托《芯片法案》最高7000万美元的资助，该公司宣布了一项为期五年、总投资3.45亿美元的扩产计划。在欧洲，安世半导体（Nexperia）也在拓展其宽禁带半导体能力——将在汉堡投资2亿美元，用于提升200毫米产线上SiC和GaN的产能。据Yole预测，SiC器件（尤其是车用产品）到2030年将实现约103亿美元的年化营收（复合年增长率约20%）。GaN功率器件的增长则将由超快充、工业电源及AI数据中心供电系统驱动。2023年，约28%的纯电动车（BEV）电驱逆变器已采用SiC。随着800V高压平台（SiC含量更高）的普及，这一比例持续上升。2025年第二季度，美国快充网络中功率≥250kW的充电端口占比从24%升至38%。在AI数据中心，基于GaN的高密度直流转换与高压直流（HVDC，约800V）架构正日益普及。产学研合作也在支撑未来技术管道。例如，安世半导体在汉堡工业大学（TUHamburg）设立教席，以加速宽禁带半导体研究，并为全球能源转型培养下一代人才。代表性初创企业：EPINOVATECH：开发基于GaN的芯片瑞典初创公司EPINOVATECH为晶体管器件制造GaN芯片。其专有技术“NovaGaN”在纳米尺度强化硅衬底，并在其上沉积一层薄GaN材料。该工艺提升了热导率、击穿耐压和开关速度，从而优化芯片尺寸并降低功耗。由此，EPINOVATECH的方案实现了可扩展、高性价比的微芯片系统。NXPECTechnologies：构建先进电力电子转换器印度公司NXPECTechnologies提供先进的电力电子转换器。其硅基充电器支持车载与非车载应用，而基于GaN的车载充电器则具备超紧凑、轻量化设计，并集成健康状态监测功能。这些产品帮助电动汽车企业减少内部开发负担，加速上市进程。10.可持续发展与碳减排尽管半导体产业预计到2030年市值将接近1万亿美元，但其2024年已排放约1.9亿吨温室气体，可持续发展已成为行业重大挑战。据威立雅（Veolia）报告，一座大型晶圆厂每日可消耗159万立方英尺水量，产生超5000吨废弃物，并使用逾10万兆瓦时（MWh）电力。仅集成电路（IC）制造一项，每年就造成约1.85亿吨二氧化碳当量排放。水资源压力同样严峻，到2035年，单座晶圆厂每日或需高达500万加仑的超纯水。台积电一家在2023年就使用了1.01亿立方米水——生产1000加仑超纯水需消耗1400–1600加仑市政供水。台积电截至2024年底已签约4.4吉瓦（GW）可再生能源，每年可避免约523万吨二氧化碳当量排放。公司还提前其RE100目标，计划2030年实现60%绿电使用，2040年达成100%。苹果公司也已获得26家半导体供应商对含氟温室气体（F-GHG）减排超90%的承诺。代表性初创企业：HardBlueSi-Carbons：提供再生碳化硅美国初创公司HardBlueSi-Carbons利用农业废弃物生产再生碳化硅，用作半导体研磨材料。不同于传统将生物质转化为燃料的做法，该公司从农业残余物中回收碳化硅，并通过化学方法将其与碳结合，制成具有工业价值的碳化硅产品。Digitho：提升芯片可追溯性加拿大初创公司Digitho提供“裸芯标识即服务”（dieidentificationasaservice），以增强芯片全生命周期追溯能力。鉴于现代半导体包含来自多条供应链的子部件，追踪极为困难。为此，该公司开发了数字光刻技术，使制造商能在晶圆级对每颗芯片进行唯一标识，并结合数字验证技术收集历史数据，支持材料回收。此举推动循环经济，减少对原生原材料的依赖。参考文献：[1]DiscovertheTop10SemiconductorTrendsToWatchin2026[EB/OL].(2026-1-9)https://www.startus-insights.com/innovators-guide/semiconductors-trends-innovation/[2]Wolfspeedmakes300mmSiCbreakthrough[EB/OL].(2026-1-12)https://compoundsemiconductor.net/article/123216/Wolfspeed_makes_300mm_SiC_breakthrough[3]MIT'schipstackingbreakthroughcouldcutenergyuseinpower-hungryAIprocesses[EB/OL].(2026-1-14)https://www.livescience.com/technology/computing/mits-chip-stacking-breakthrough-could-cut-energy-use-in-power-hungry-ai-processes

1.新加坡智能体AI治理体系的整体架构面对智能体AI的治理挑战，新加坡率先在全球构建起专项治理体系。治理体系由政府与AI、网络安全社区合作开发，兼顾了创新与安全，既为智能体AI的发展预设了治理边界，避免因无规则而引发安全问题，也未对具体技术路径进行规制，为技术创新保留了空间。这一治理思路符合新加坡一贯的“柔性治理”理念，使它能够在全球AI治理中率先迈出步伐。新加坡IMDA发布的《智能体人工智能治理示范框架》是全球首个智能体AI专项治理框架，其核心逻辑是“以人类责任为核心，构建全流程、多维度的治理体系”，摒弃了传统的“形式化人机回圈”，提出了七大核心治理原则，从制度设计、技术控制、部署运营、用户赋能等方面为智能体AI治理划定了核心要求，构成了智能体AI治理的重要原则。在技术安全层面，框架明确指出，智能体AI面临的威胁形态与传统系统存在显著差异，其依赖提示词和工具调用机制的特征，使其更容易受到提示词注入等攻击方式的影响，被诱导执行越权操作。针对这一特征，框架提出了两大核心技术控制要求：一是开展专门的红队测试：部署方应针对智能体AI开展定制化的红队测试，模拟智能体在复杂或对抗性环境中可能出现的异常行为，如提示注入、工具滥用、目标操纵等，而非仅仅测试模型本身的准确性或稳健性。红队测试的核心目的是发现智能体AI的潜在漏洞与攻击路径，提前采取缓解措施；二是高风险任务采用沙箱运行：对智能体AI的高风险任务采用沙箱运行机制，即在隔离的测试环境中观察智能体的行为是否符合预期，验证其安全性后，再逐步放开权限至生产环境。沙箱运行机制能够有效隔离高风险任务的影响，即使智能体在沙箱中出现异常，也不会对实际系统造成危害，是防范恶意行为的重要技术手段。在部署策略上，框架明确反对一次性、大规模上线高自治智能体，提出了“渐进式部署”的要求，同时强调建立持续监控机制，将治理视为一个持续过程，而非上线前的单次合规动作。渐进式部署要求组织从内部辅助、低风险场景入手，逐步扩大智能体AI的应用范围，而非直接让其对接关键业务或外部用户。例如，企业可先将智能体AI应用于内部文档整理、员工考勤等低风险场景，验证其安全性与稳定性后，再逐步应用于客户服务、流程自动化等中等风险场景，最后再考虑应用于金融交易、系统运维等高风险场景。渐进式部署能够有效降低智能体AI上线的风险，让企业在实践中不断优化治理措施；持续监控机制要求部署方应设置明确的行为阈值和监控指标，对智能体AI的运行状态、工具使用、权限变更、决策过程等进行实时监控，一旦智能体出现异常行为、陷入推理循环、偏离既定目标或超出行为阈值，系统应能够自动报警并触发中断机制，及时制止有害行为的发生。监控指标应根据智能体的自主性级别、应用场景进行定制化设置，确保监控的有效性。在用户保障方面，框架将治理视角从系统内部延伸至终端用户，提出了“赋能最终用户”的要求，认为智能体AI的安全治理不仅是开发方、部署方的责任，也需要用户的参与，核心是通过保障用户知情权、提升用户监督能力，形成全方位的治理体系。首先是保障用户的知情权：用户在与智能体AI交互时，应当清楚知晓其面对的是AI系统，并理解该系统的能力边界和使用限制。这一要求旨在防止用户对智能体AI的能力产生不切实际的期待，避免因用户误操作或过度依赖而引发风险；其次是提升用户的监督能力：框架强调，对员工和用户的培训不应止于“如何使用AI”，而应包括如何审计、质疑和监督智能体的输出与行为。只有当使用者具备基本的审计意识和判断能力，能够发现智能体的异常行为并及时反馈，智能体AI才可能在组织内部实现相对安全的运行。最后，框架将风险治理的防线前移至系统设计阶段，提出了两大核心设计要求，从源头降低智能体AI的风险，这也是新加坡“全生命周期风险预防”治理思路的体现：一是最小权限原则：为智能体设定清晰的行动边界，智能体只应被赋予完成其功能所必需的权限，而不应因便利或效率考虑而获得不必要的系统访问权。例如，日程管理智能体不应被授权访问财务系统，客户服务智能体不应被授权修改企业核心数据库。最小权限原则是防范工具滥用、权限升级等风险的核心手段，也是智能体AI系统设计的首要原则；二是行动可逆性评估：将“行动可逆性”作为风险评估的重要维度，要求部署方在评估智能体使用场景时，严格区分低风险、可逆操作与高风险、不可逆操作。其中，发送内部通知、整理信息等行为风险较低、可轻松逆转，可适当放宽监督要求；而对外转账、删除数据、触发关键业务流程等行为风险较高且不可逆，必须设置更严格的护栏和人工干预机制，如多重人工审批、操作前预警、操作留痕等。2.新加坡智能体AI的治理方法新加坡CSA发布的《保护自主型AI》作为《保护AI系统指南和配套指南》的增编文件，是对《智能体人工智能治理示范框架》的实操落地，其核心是采用基于风险的生命周期方法，为系统所有者提供保护自主型AI系统的具体指导。该指南提出了风险评估四步法，并在AI生命周期的规划设计、开发、部署、运营维护四个阶段，详细列举了具体的安全控制措施，同时针对SaaS环境这一典型应用场景提出了特殊考量，还通过三个实际案例展示了治理要求的落地方法，形成了“评估-排序-控制-评估”的闭环治理流程，具有极强的实操性。新加坡CSA提出，保护智能体AI系统的核心是开展科学、全面的风险评估，并制定了风险评估四步法，这一方法贯穿于智能体AI的全生命周期，是所有安全控制措施的基础。四步法并非线性流程，而是闭环迭代的过程，在系统的运行维护阶段需持续开展风险评估，根据实际情况优化控制措施。第一步：开展全面的风险评估开展全面的风险评估具体包括三个步骤：一是评估自主性级别：确定系统的自主性水平是理解其安全挑战的第一步，不同自主性级别的系统，风险评估的重点、方法与控制措施存在显著差异；二是执行威胁建模和污点追踪：绘制智能体AI的工作流图，明确其执行路径、组件交互、工具调用等流程，同时使用污点追踪（TaintTracing）技术跟踪不受信任的数据在系统中的流动路径，识别关键的脆弱点；三是识别与能力相关的风险：以智能体AI的认知、交互、操作三大能力为中心进行风险分析，精确评估每项能力的潜在影响，例如对具备代码执行能力的智能体，重点评估工具滥用、恶意代码执行的风险；对具备商业交易能力的智能体，重点评估恶意交易、数据泄露的风险。第二步：确定风险处理的优先级在识别出所有风险后，需根据风险的可能性、影响程度、企业可用资源、风险偏好，对已识别的风险进行排序，确定风险处理的优先级。核心原则是“高可能性、高影响”的风险优先处理。风险优先级的确定需结合实际情况，例如金融企业的风险偏好较低，对数据泄露、恶意交易等风险的处理优先级应更高；而初创企业的资源有限，可在保障核心安全的前提下，优先处理影响业务运行的风险。第三步：在全生命周期中实施安全控制措施根据风险评估结果与优先级排序，在智能体AI生命周期的规划设计、开发、部署、运营维护四个阶段，针对性地实施安全控制措施，这是风险防控的核心环节。CSA在指南中详细列举了四个阶段的具体控制措施，形成了全流程的安全防护体系，具体措施将在6.2节详细阐述。实施控制措施的核心原则是“分层防护、重点管控”，即针对不同风险等级、不同自主性级别的系统，实施不同强度的控制措施，避免“一刀切”。第四步：评估并处理残余风险在实施安全控制措施后，需对残余风险进行评估，即评估控制措施实施后，未被完全消除的风险是否在企业的风险容忍度范围内。对于残余风险，企业有两种处理方式：一是接受风险：若残余风险的可能性与影响程度均较低，且在企业的风险容忍度范围内，企业可正式接受该风险，并做好风险监控；二是进一步缓解风险：若残余风险超出企业的风险容忍度范围，企业需进一步优化控制措施，采取额外的安全手段，直至残余风险降至可接受水平。2.2全周期的安全控制措施新加坡CSA在《保护自主型AI》中，将智能体AI的生命周期划分为规划与设计、开发、部署、运营与维护四个阶段，针对每个阶段的核心风险点，制定了具体的安全控制措施，形成了“源头防控、过程管控、末端治理”的全流程安全防护体系。所有控制措施均围绕智能体AI的核心风险展开，具有极强的针对性与实操性，是企业落地安全治理的核心依据。首先，规划与设计阶段是智能体AI风险预防的源头，该阶段的控制措施核心是从设计上规避风险，为后续的开发、部署、运营奠定安全基础，仅制定1项核心控制措施，但却是整个生命周期安全控制的前提。其次，进行全面的风险评估与威胁建模：采用行业最佳实践进行风险评估和威胁建模，明确系统的风险底数与脆弱点。对于2级弱自主系统和3级完全自主系统，污点追踪技术尤为重要，需通过污点追踪识别整个工作流中的下游影响，划定不受信任数据的隔离范围，从设计上防止风险的传导与扩散。2.1开发阶段：系统加固的核心，构建安全底座开发阶段是智能体AI系统加固的核心，该阶段的控制措施覆盖了供应链、模型、系统、资产、权限、环境等多个维度，0是全生命周期中控制措施最多的阶段，核心目标是构建安全、可控的智能体AI系统底座，具体措施如下表所示：表1:新加坡智能体系统安全控制开发阶段措施表控制措施核心描述风险类型供应链安全确保数据、模型、代理、软件库和工具等所有组件均来自可信来源；使用软件成分分析（SCA）工具扫描依赖项供应链投毒、恶意组件引入模型加固优先选择指令遵循能力强的LLM；训练模型识别并拒绝被禁止的任务提示注入、越狱攻击、目标操纵系统加固采用“设计即安全”原则和安全软件开发生命周期（SDLC）；实施零信任架构；对系统提示进行稳健性设计系统漏洞、权限泄露、恶意行为资产识别、跟踪与保护使用模型卡、代理卡、数据卡和SBOMs记录管理AI资产；对内存中的数据进行静态加密资产丢失、数据泄露、记忆投毒定期备份对内存快照、代码和文件进行充分备份，便于异常时的取证分析和回滚数据丢失、系统瘫痪、恶意操作身份验证与访问控制对API、模型、数据、工具和环境实施严格的身份验证和授权；应用细粒度、有时限的范围令牌或凭证权限升级、未授权访问、工具滥用限制代理权能实施防护栏，设定明确的操作边界；动态授予代理完成任务所需的最小权限，不允许代理修改自身权限工具滥用、权限升级、恶意行为默认安全应用最小权限原则配置所有代理和委派角色；默认拒绝所有网络访问和管理员权限权限泄露、未授权访问、网络攻击环境隔离在沙箱环境中运行代码和测试第三方工具；将数据处理流与控制流解耦恶意代码执行、工具滥用、风险传导模型自我反思执行决策前，提示代理总结对指令的理解并请求澄清指令误解、目标偏差、决策错误减少幻觉通过RAG等技术使模型输出保持事实性；定期进行内存核对以清除错误信息级联幻觉攻击、决策偏差、数据投毒2.2部署阶段：安全验证与运行保障，把控上线关口部署阶段是智能体AI从测试环境走向生产环境的关键关口，该阶段的控制措施核心是安全测试与运行保障，确保上线后的智能体AI能够稳定、安全运行，具体措施如下表所示：表2:新加坡智能体AI系统安全控制开发阶段措施表控制措施核心描述风险类型可用性控制实施速率限制防止拒绝服务攻击；部署资源管理控制，防止推理循环或资源滥用导致的性能下降资源过载、拒绝服务攻击、系统瘫痪安全测试进行行为测试、对抗性评估和AI红队演练，发现规范博弈、逻辑错误或潜在漏洞提示注入、工具滥用、目标操纵等各类新型风险保护MCP服务器若部署MCP服务器，实施上下文级别的访问控制，并对工具输入进行净化MCP服务器被攻击、代理间通信异常、工具滥用保护代理间通信实施代理间身份验证和消息加密；监控交互异常；对关键决策实施多代理共识验证代理间通信泄露、恶意代理入侵、决策错误2.3运营与维护阶段：持续监控与动态防控，保障长期安全运营与维护阶段是智能体AI全生命周期的持续环节，核心目标是及时发现并处置智能体AI运行过程中的异常行为，防范风险的发生与扩散，具体措施如下表所示：表3:新加坡智能体AI系统运营与维护阶段措施表控制措施核心描述风险类型输入验证实施输入防护栏，检测直接和间接的提示注入；对用户输入进行净化或编码；对外部文件进行扫描提示注入、恶意输入、数据投毒输出验证在工作流各阶段插入验证检查点；实施输出防护栏，检测并过滤敏感信息或恶意内容；对AI生成的代码进行静态分析和漏洞扫描数据泄露、恶意代码执行、虚假信息输出持续监控与日志记录监控模型行为漂移、工具使用模式和权限变更；应用熔断机制，异常时冻结风险传播；实施端到端分布式追踪，确保可追溯性行为异常、工具滥用、权限升级、风险传导人机回圈（Human-in-the-Loop）对高风险、不可逆的操作（如商业交易、数据库修改）要求人工批准恶意行为、决策错误、不可逆的操作危害建立漏洞披露流程提供渠道供用户报告安全问题或就系统行为提供反馈未被发现的潜在漏洞、系统异常行为3、新加坡智能体AI治理体系的全球价值与启示新加坡发布的全球首个智能体AI治理框架与安全指南，不仅为新加坡本土的智能体AI发展划定了治理边界，也为全球智能体AI治理提供了首个官方参考范式，其治理思路与方法突破了传统AI治理的局限，实现了从“内容治理”到“行为治理”、从“事后追责”到“全生命周期预防”、从“形式化监督”到“有意义的人类责任”的三重跨越，对全球AI治理的发展具有重要的里程碑意义，也为各国政府、企业提供了重要的启示。3.1全球价值：为智能体AI治理树立首个示范标杆在智能体AI成为AI发展新阶段的背景下，全球各国均面临着智能体AI治理的空白，新加坡的治理体系率先填补了这一空白，为全球提供了首个治理范式，其核心价值体现在三个方面：第一，确立了人类责任为核心的治理内核：新加坡的治理体系始终将人类责任放在核心位置，摒弃了形式化的人机回圈，提出了“有意义的监督”原则，明确了智能体AI的行为最终由人类承担责任，这一原则成为智能体AI治理的底层逻辑，为各国治理框架的制定奠定了基础；第二，构建了风险导向的全生命周期治理方法：新加坡以风险评估为核心，构建了覆盖规划设计、开发、部署、运营维护的全生命周期治理体系，提出了可实操的风险评估四步法与41项安全控制措施，让企业能够清晰地知道“如何开展风险评估”“如何实施安全控制”，解决了治理落地难的问题；第三，兼顾了创新与安全的平衡：新加坡的治理体系并非强制性的法律法规，而是非强制性的示范框架与信息资源，未对智能体AI的具体技术路径进行规制，为技术创新保留了充足的空间，同时通过划定治理边界、提出安全要求，防范了过度创新带来的安全风险，实现了创新与安全的平衡，这一治理思路符合AI技术发展的规律。3.2对各国政府的启示：构建适配智能体AI的柔性治理体系新加坡的治理体系为各国政府开展智能体AI治理提供了重要的启示，各国政府应结合本国的AI发展现状、产业需求、安全诉求，构建适配智能体AI的治理体系，核心思路包括：第一，坚持“柔性治理”，避免过度规制：智能体AI仍处于发展初期，技术路线尚未定型，各国政府应借鉴新加坡的经验，采用非强制性的示范框架、指南等柔性治理手段，而非急于出台强制性的法律法规，为技术创新保留空间，同时通过行业自律、政企合作等方式，推动治理要求的落地；第二，构建科学的治理架构：各国政府应先制定智能体AI治理的核心原则，明确治理的底层逻辑与边界，再组织技术、安全领域的专家，制定具体的实操指南，为企业提供可落地的治理方法，形成“原则指引方向，实操保障落地”的治理体系；第三，强化政企协同，凝聚治理共识：智能体AI的治理并非政府的单一责任，需要政府、企业、科研机构、行业协会等多方主体的协同参与。各国政府应搭建政企协同的治理平台，与AI、网络安全社区合作开发治理文件，凝聚治理共识，让治理要求更符合产业实际；最后，针对特殊场景制定定制化治理要求：各国政府应关注SaaS、多代理系统、金融、医疗等智能体AI的典型应用场景与高风险场景，制定定制化的治理要求，解决特殊场景下的治理难题，提升治理的针对性与有效性。参考文献：1.Singaporedebutsworld’sfirstgovernanceframeworkforagenticAI[EB/OL].[2026-01-23].[2026-02-10]https://www.computerweekly.com/news/366637674/Singapore-debuts-worlds-first-governance-framework-for-agentic-AI2.SingaporeLaunchesWorld-FirstGuideforResponsibleDeploymentofAgenticAI[EB/OL].[2026-01-23].[2026-02-10]https://fintechnews.sg/125071/ai/singapore-agentic-ai-framework/3.联合早报：我国推出全球首个由政府主导代理式人工智能监管模式框架[EB/OL].[2026-01-22].[2026-02-10]https://www.zaobao.com.sg/news/singapore/story20260122-81434504.新加坡发布新框架旨在管控自主AI智能体的风险[EB/OL].[2026-01-22].[2026-02-10]https://www.businesstimes.com.sg/zh-hans/companies-markets/singapore-unveils-new-framework-rein-risks-autonomous-ai-agents

数字孪生技术从航空制造领域延伸至生物医药与肿瘤学研究，成为精准医疗发展的核心驱动力。美国国立卫生研究院、密歇根大学等机构的研究已实现眼细胞、脑癌肿瘤的数字孪生构建，能从细胞和个体层面模拟生理与病变过程，预测治疗效果；肿瘤学领域的数字孪生更是形成了从诊断到生存监测的全流程应用框架，可整合多维度数据实现动态仿真。尽管该技术在眼部疾病、癌症诊疗中展现出革命性潜力，但其落地仍面临数据整合、模型验证、伦理规范等多重挑战，未来需通过跨学科协作与技术创新推动临床普及。多场景落地，数字孪生解锁疾病研究与诊疗新路径数字孪生技术已在眼部疾病和癌症诊疗中实现突破性应用，为疾病机制研究和个性化治疗提供了全新工具。在眼科领域，研究人员构建了视网膜色素上皮细胞的3D数字孪生体，通过AI算法量化分析细胞极性特征，揭示了年龄相关性黄斑变性中细胞结构的破坏规律，为该致盲眼病的疗法研发奠定基础。在癌症领域，密歇根大学研发的脑癌数字孪生模型，可整合患者血液、肿瘤代谢及基因数据，精准预测饮食疗法和药物的治疗效果，避免无效治疗方案。而在肿瘤学整体研究中，数字孪生能覆盖癌症诊疗全流程，从精准选择治疗方案、优化放疗剂量，到开展虚拟临床试验加速药物研发、辅助肿瘤外科手术规划，甚至实现癌症幸存者的长期复发监测，展现出多场景的应用价值。技术内核独特，动态整合与智能仿真成核心优势与传统静态预测模型不同，数字孪生技术的核心优势在于动态化的虚拟复刻与多维度数据的智能整合仿真。其技术架构通常包含数据、计算、接口三层，能聚合基因组学、影像学、电子健康记录等多源数据，并通过机制建模与机器学习结合的方式，模拟病变发展和治疗反应。同时，双向数据流是其关键特征，可根据患者的实时临床数据持续更新模型，不断提升预测准确性，比如肿瘤数字孪生能随患者的影像学检查、治疗进程动态调整，精准捕捉肿瘤的异质性和发展动态。此外，该技术还能实现“虚拟模拟”，医生可通过数字孪生在实际治疗前测试不同方案的效果，如脑癌模型可模拟饮食调整和药物作用，预判癌细胞对治疗的反应，为个性化诊疗提供科学依据。落地尚遇瓶颈，多维度挑战制约临床规模化应用尽管数字孪生技术潜力巨大，但现阶段向临床常规应用的转化仍面临诸多跨领域挑战。数据层面，电子健康记录系统碎片化、数据格式不统一、存在缺失和偏倚问题，且多源数据的互操作性不足，难以实现无缝整合，同时实时数据的捕获也缺乏完善的技术管道。模型层面，多数数字孪生模型仅通过回顾性数据验证，缺乏前瞻性临床试验证明其能改善患者预后，且部分机器学习模型的“黑箱特性”降低了临床医生的信任度，相关监管路径也尚未形成统一标准。此外，高算力需求带来了计算成本和可扩展性问题，多数医疗机构难以承担搭建和维护的硬件成本，而跨学科人才的缺失也成为制约因素；伦理层面，患者敏感医疗数据的隐私保护、算法偏倚可能加剧的医疗不公，以及治疗决策相关的责任界定问题，也尚未形成完善的治理框架。未来可期，跨领域协作推动技术普惠与升级数字孪生技术的未来发展，将围绕技术升级、标准建立和普惠化推进，需依托跨学科协作突破现有瓶颈。技术层面，下一代数字孪生将融合Transformer模型、联邦学习等先进AI技术，提升数据处理和模型泛化能力，同时结合可穿戴设备等获取实时生理数据，让模型更贴近患者实际情况。行业层面，需建立统一的数据表示和模型验证标准，推动医疗数据的标准化互通，同时监管机构需完善适应动态更新模型的监管框架，实现全生命周期的安全监管。此外，普惠化是关键方向，需开发适配资源有限地区的简化版模型，依托开源平台和移动医疗技术，让数字孪生技术走出高资源学术中心，惠及中低收入地区和弱势群体。同时，需将健康公平纳入技术设计核心，避免算法偏倚，确保不同人群都能享受精准医疗的红利。未来，随着技术的不断成熟，数字孪生有望成为精准医疗的基础工具，真正实现以患者为中心的个性化疾病诊疗和管理，推动医疗领域从“经验医疗”向“精准医疗”的深度转型。参考文献：1、NIH.NIHscientistsdevelop"digitaltwin"ofeyecellstounderstandandtreatage-relatedmaculardegeneration[EB/OL].https://www.nih.gov/news-events/news-releases/nih-scientists-develop-digital-twin-eye-cells-understand-treat-age-related-macular-degeneration,2026-02-10.2、UniversityofMichigan.Braincancerdigitaltwinpredictstreatmentoutcomes[EB/OL].https://news.umich.edu/brain-cancer-digital-twin-predicts-treatment-outcomes/,2026-01-12.3、OlawadeDB,OisakedeEO,BelloOJ,etal.Digitaltwinsinoncology:Frompredictivemodellingtopersonalisedtreatmentstrategies[J].CriticalReviewsinOncology/Hematology,2026,220:105171.

在美国联邦政府正式启动“创世纪任务（GenesisMission）”、推进国家级科研人工智能平台建设的背景下，能源部体系内的17家国家实验室被整体纳入协同框架。其中，位于湾区的劳伦斯·利弗莫尔国家实验室、劳伦斯·伯克利国家实验室和斯坦福直线加速器中心（SLAC）均作为参与单位加入相关建设，成为该计划中少数在同一区域内集聚度较高的国家实验室群体之一。该项目旨在整合国家实验室体系长期积累的数据与算力资源，构建统一的科研AI平台，以加速科学发现、提升研发效率并服务国家安全与技术竞争目标。湾区三大实验室在科研数据类型、计算能力和应用导向上的互补，使其在“创世纪任务”中呈现出明显的协同特征。本文将围绕项目的总体架构以及三家实验室的角色分工，对这一协同入局的内在逻辑加以梳理。行政命令推动：国家级科研AI进入“全政府协同”模式“创世纪任务”由美国总统唐纳德·特朗普签署行政令正式启动，标志着人工智能被明确纳入国家科研体系的核心工具。项目由美国能源部统一领导，目标是在国家实验室体系内部建设一个集成式AI平台，用于训练模型、验证科学假设并推动科研流程自动化。这种全政府参与的方式代表着一次历史性的资源调动，它责成能源部将其世界一流的超级计算机和数据集整合到一个统一的闭环人工智能平台中。通过整合这些数据，“创世纪任务”利用人工智能的强大功能，实现实验设计自动化、加速模拟并生成预测模型，从而提高联邦政府的研发效率。在这一框架下，湾区三大国家实验室被整体嵌入国家行动，成为平台建设的重要组成部分。跨部门协调机制：科研AI扩展至多领域应用除能源部外，“创世纪任务”还被赋予更广泛的跨部门协同目标。该行政命令指示总统科学技术助理牵头，与包括国家科学基金会（NSF）、国家标准与技术研究院（NIST）和国家卫生研究院（NIH）在内的主要联邦机构进行协调，因为人工智能正在从涵盖能源、健康和制造业的数据集中挖掘科学发现。这一安排为国家实验室数据与其他联邦科研体系之间的流动奠定制度基础，也使湾区实验室所提供的数据和模型，具备向更广泛科研与应用领域外溢的可能。斯坦福直线加速器中心（SLAC）：以极端尺度数据支撑跨学科科研建模在湾区三家实验室中，国家加速器实验室（SLAC）在“创世纪任务”中的优势，集中体现在其长期积累的高能物理和电子结构相关数据。SLAC能源科学副主任克里斯·塔索内（ChrisTassone）表示，该实验室在研究从亚原子粒子到宏观宇宙结构等不同尺度现象过程中，形成了体量庞大、复杂度极高的数据集。如果这些数据被系统性整合进统一AI平台，将有助于加速科学发现，并使相关研究成果在更广泛学科中产生影响。劳伦斯·伯克利实验室：多模态科研数据与算力能力的关键支撑伯克利国家实验室在“创世纪任务”中的定位，更侧重于多模态科研数据与计算能力的结合。计算机科学副主任乔纳森·卡特（JonathanCarter）指出，该实验室拥有基因组数据、X射线衍射数据以及蛋白质和其他生物分子的结构数据，这些非文本数据是科研AI模型的重要训练资源。同时，模型训练离不开高性能计算基础设施，而伯克利实验室在算力方面具备显著优势，为湾区实验室之间以及与全国其他实验室的协同提供了重要支撑。劳伦斯·利弗莫尔实验室：系统设计与国家安全导向的协同牵引利弗莫尔国家实验室在湾区协同中承担着更为突出的系统性角色。该实验室AI创新孵化器主任布赖恩·斯皮尔斯（BrianSpears）同时担任“创世纪任务”技术负责人，参与统一AI平台的整体设计工作。依托其在超级计算、科学软件开发以及高后果决策支持方面的长期积累，利弗莫尔实验室不仅为平台建设提供技术经验，也在国家安全和能源等应用场景中发挥牵引作用。总体来看，“创世纪任务”为美国国家实验室体系提供了一个统一的科研AI平台框架，而湾区三大国家实验室的协同入局，使这一国家行动在区域层面形成了较为完整的能力组合。通过在数据、算力和应用方向上的互补配合，湾区实验室不仅提升了自身在国家科研体系中的地位，也为科研AI在更大范围内释放潜力提供了重要支点。参考文献：1.AliseMaripuu.BayArealaboratoriesjoinnationalefforttouseAIplatformforscientificadvancement[EB/OL].[2025-11-27].https://piedmontexedra.com/2025/11/bay-area-laboratories-join-national-effort-to-use-ai-platform-for-scientific-advancement.2.Whitehouse.PresidentTrumpLaunchestheGenesisMissiontoAccelerateAIforScientificDiscovery[EB/OL].[2025-11-24].https://www.whitehouse.gov/articles/2025/11/president-trump-launches-the-genesis-mission-to-accelerate-ai-for-scientific-discovery/.3.Whitehouse.LAUNCHINGTHEGENESISMISSION[EB/OL].[2025-11-24].https://www.whitehouse.gov/presidential-actions/2025/11/launching-the-genesis-mission/.

软材料是一类在较小应力下即可发生显著变形的物质，其典型特征包括低弹性模量、高延展性以及复杂的耗散行为，常见于自然界与工程领域，如生物组织、水凝胶、弹性体、食品等。这些材料在受力时往往表现出超弹性、黏弹性或塑性与黏性耦合的响应，并且其破坏过程常涉及大变形下的渐进式失效而非脆性断裂。切割作为一种基本的物理过程，在软材料中却呈现出尤为复杂的力学行为：它不仅涉及材料的宏观变形与断裂，还深受工具-材料界面的黏附、摩擦、磨损以及材料内部能量耗散机制的影响。尽管软切割在众多应用中至关重要，传统基于线弹性断裂力学或库仑摩擦的理论难以完整描述其过程，尤其无法解释为何力学性能相似的材料会表现出截然不同的切割响应，以及压入阶段如何稳定或不稳定地过渡到切割。因此，建立一个能统一描述材料本构行为、界面相互作用与能量耗散机制的物理框架，成为该领域亟待解决的关键问题。为深入揭示软材料切割的物理机制，德国埃尔兰根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学应用力学研究所的MiguelAngelMoreno-Mateos与PaulSteinmann开展了一项结合实验与计算建模的系统研究。该工作获得了欧洲研究委员会“地平线欧洲”计划的资助，旨在通过设计新型切割实验并构建耦合内聚力与接触力学的三维计算模型，揭示不同软材料在刀具作用下的破坏机理，尤其聚焦于压入-切割转变的条件、切向阻力的来源以及材料内部结构对切割过程的影响。研究选取了三类代表性材料：物理交联的明胶水凝胶、Sylgard184弹性体以及由肉糜和脂肪构成的加工食品材料。实验方面，通过定制切割装置获取力-位移曲线，并利用数字图像相关技术捕捉表面应变场演化；计算方面，则建立了一个可分离多种物理贡献的连续介质模型，该模型集成了超弹性本构、内聚力分离律、库仑摩擦以及反映黏附与磨损的界面切向力模型，并通过开源有限元平台FEniCSx实现数值模拟。该研究主要围绕材料行为、破坏起始、界面力学与能量耗散展开。实验首先揭示了三种截然不同的切割响应：明胶水凝胶表现出明显的脆性转变特征，切割力在达到峰值后急剧下降，对应于内部物理交联网络的突然崩塌；弹性体则呈现平滑、近乎线性的力-位移曲线，反映其高韧性下渐进式的破坏方式；肉基食品材料则因内部异质结构（如脂肪颗粒）的阻尼作用，展现出无明显峰值、进入平台波动的切割力，表明其破坏主要通过延性撕裂与材料流动实现。这些行为差异无法仅用材料刚度或断裂韧性解释，而必须考虑界面与耗散机制的作用。进一步借助计算模型对物理机制进行剥离分析，研究获得了以下核心发现。首先，切割起始并非在刀具边缘，而是发生在样品中心正下方的区域，该区域因侧向约束形成较高的应力集中，成为失稳扩展的起点。其次，与通常假设不同，切割过程中的切向阻力主要来源于材料与刀具间的黏附及磨损效应，而库仑摩擦的贡献因切割表面极低的接触压力而可忽略不计。这一定性结论通过参数敏感性分析得到验证——即使将摩擦系数设为零，模型仍能准确复现水凝胶与肉基材料的切割力曲线。再者，压入到切割的转变稳定性受能量耗散路径控制：若材料本身或界面耗散较弱（如明胶水凝胶），储存的弹性能会突然释放，导致切割力骤降；反之，若界面黏附显著或材料内部存在异质阻尼结构（如弹性体与肉基材料），则能量被逐步吸收，转变过程平滑稳定。最后，研究提出了一组关键无量纲参数，将材料刚度、断裂韧性、黏附强度与阻尼效应统一于同一框架中，实现了对不同软材料切割行为的系统表征与预测。该研究通过实验观测与计算模拟的深度融合，建立了首个能够统一描述软材料切割中材料响应、界面力学与能量耗散耦合作用的物理框架。它不仅揭示了黏附（而非摩擦）在切向阻力中的主导作用，阐明了切割起始与扩展的几何约束效应，也为理解材料异质性对破坏过程的影响提供了新视角。这一成果为手术刀具的优化设计、食品质构的工程化调控、以及软材料在机器人抓持与加工中的性能评估提供了理论基础与方法工具，标志着软物质力学在破坏机理研究方面迈出了重要一步。相关链接：Moreno-MateosMA,SteinmannP.Cuttingsoftmaterials:howmaterialdifferencesshapetheresponse[J/OL].npjComputationalMaterials.(2026-01-06)[2026-01-21].https://www.nature.com/articles/s41524-025-01869-y.

新加坡正在加大投资力度，力求将自己打造成全球量子技术生态系统和供应链中的重要枢纽。新加坡的量子技术生态系统涵盖了从基础研究到早期商业应用在内的整个量子技术发展链条。该生态系统将政府、学术机构、初创企业以及国际合作伙伴紧密联系在一起。其公共部门存在着各种研究合作活动，这些机构与政府组织保持着密切的联系，并且也积极响应各项国家层面的发展计划。此外，公共部门还大力支持本土初创企业，促进这些企业与国际企业之间的合作。同时，新加坡也在积极投资，旨在将自己打造成全球量子技术生态系统和供应链中的重要枢纽。通过战略性投资以及协调一致的国家发展计划，新加坡已经建立了自己的量子技术生态系统，其目标是成为东南亚地区领先的量子技术中心，并成为全球量子发展事业中不可或缺的区域合作伙伴。本文将重点阐述新加坡量子生态系统发展现状。一、国家战略：以《国家量子发展战略》为核心新加坡于2024年5月发布了《国家量子战略》（NQS，NationalQuantumStrategy）。根据2025年研究、创新与企业发展计划（RIE），该战略提出五年内投入近3亿新元资金。自2002年以来，新加坡已为量子研究投入了超过4亿新元。在2025年12月5日更新发布的2030年研究、创新与企业发展计划（RIE2030plan）中，量子计算被列为四大重点领域“智慧国家和数字经济”的重点推进方向之一。虽然与那些全球性的重大项目相比，这一投资规模并不大（英国投入了30亿英镑，德国投入了50亿欧元，中国则投入了150亿美元），但凭借其明确的战略方向，这一投资使得新加坡有潜力成为全球量子技术生态系统中的重要枢纽。NQS计划打造了一个量子生态系统，以此吸引国际投资、培养本地人才，并将新加坡打造成全球量子发展项目的首选地区合作伙伴。为了实现这一目标，新加坡通过政府层面的协调计划、广泛的国际合作以及私营部门的参与，有针对性地提升自身的相关能力。二、监管机构：以国家量子办公室为主导为推动这些研究领域的发展，相关具体策略和活动的协调与实施主要通过以下五个项目来完成。这些项目由量子工程计划（QEP）提供支持，并均由国家量子办公室（NQO）负责监管，涵盖研发工作、投资，以及各种解决方案和原型的实际应用等环节。国家量子安全网络（NQSN）：测试并部署量子安全通信技术，使新加坡成为国际量子通信网络值得信赖的合作伙伴，以及量子安全领域的区域试验平台。国家量子处理器倡议（NQPI）：旨在发展国内量子处理器设计能力，降低新加坡对外国量子处理器的依赖，并建立本地专业人才，以吸引国际合作伙伴关系。国家量子传感器计划（NQSP）：该计划旨在协调量子传感应用领域的研究，包括国防领域应用，打造既能服务于国家安全又能开拓商业机遇的能力。国家量子计算中心（NQCH）：通过产学研合作打造量子计算应用领域的专业能力，成为新加坡对接国际量子计算合作与中间件开发的门户。国家量子联合铸造厂（NQFF）：提供支持性基础设施和先进制造能力，使新加坡成为全球量子供应链中的制造与开发节点。三、重点方向：三大战略性量子技术意识到自身资源的有限性，新加坡正在对某些具有发展成为世界级技术的潜力领域进行战略性投资。该国已经在量子计算、通信、传感以及相关支撑技术等领域建立了自己的研发能力。不过，鉴于资源上的制约，新加坡更倾向于在三个能够发挥自身独特优势的特定领域内寻求竞争优势，而不是与全球范围内的量子技术领导者进行全面竞争。量子通信：新加坡通过有针对性的基础设施投资和战略合作伙伴关系，在量子通信领域取得了显著进展。通过SpeQtral以及网络运营商Singtel和SPTel共同构建可互操作的量子安全网络，国家量子安全网络（NQSN)已从试验平台迈向全国部署。Speqtral已与总部位于卢森堡的卫星运营商SES达成合作，共同开发基于卫星的量子密钥分发技术，实现亚洲与欧洲之间的连接。该技术将与新加坡现有的光纤网络相融合，打造量子安全的通信连接。量子计算：国家量子计算中心（NQCH）侧重于中间件和量子与经典混合集成，而非在硬件开发领域展开竞争。近期，NQCH启动了规模为2450万新元的混合量子经典计算（HQCC1.0）计划。该倡议旨在通过国际合作伙伴关系，推动中间件、算法和应用的发展，同时获取尖端硬件。这些合作伙伴关系包括英美合资企业Quantinuum等。量子传感：国家量子传感器计划（NQSP）是新加坡量子生态系统中一项新兴的倡议。该计划旨在协调研究工作，并促进终端用户在定位、导航与授时（PNT）、遥感以及生物医学应用领域的参与。然而，与新加坡其他量子技术的发展相比，这些项目仍处于早期发展阶段。目前，商业化（例如通过现场试验）的证据有限，且仅有一家源自新加坡量子技术中心（CQT，CentreforQuantumTechnologies）的衍生企业正将量子传感器研发成果转化为产品（即Atomionics公司）。四、研究支持：机构、人才扶持以及国际交流尽管人才资源有限，新加坡仍通过机构建设、重点扶持、国际合作等方式，在研究领域取得了卓越成就。在全球范围内，量子技术领域都面临着研究人员短缺的问题，新加坡也不例外。不过，它通过将资源集中到具有明确专业方向的知名研究机构中、实施有针对性的人才培养计划，并借助国际合作来解决人才流失问题，从而实现了世界级的研究成果。量子技术中心（CQT)：该中心体现了新加坡开展量子研究的模式。该中心在新加坡国立大学NUS、NTU、SUTD以及A*STAR机构的260多名员工和学生中开展工作。该机构跻身全球顶尖量子研究中心之列，在量子计算、通信和传感领域开展世界一流的研究。研究人员与包括牛津大学、法国国家科学研究中心（CNRS）以及慕尼黑工业大学（TUM）在内的多家顶尖机构开展合作，同时积极参与国际倡议，例如全球光学磁力计网络（GNOME），以探寻奇异物理现象。国家量子奖学金计划（NQSS）：该计划通过在未来五年内向所有国籍的学生提供多达100个博士奖学金和100个硕士奖学金，以应对人才短缺问题。该计划面向即将为新加坡量子产业和科研机构贡献技能与专长的毕业生，从而满足劳动力发展需求。自2024年启动以来，它已支持了来自五个国家的14名博士生在CQT开展研究。国际合作：新加坡与多国建立了国际合作伙伴关系，通过定期的知识交流，有效拓展了新加坡有限的人才储备。这些合作包括与德国机构的学术协作，例如迪特·施瓦茨基金会；与英国的合作伙伴关系，如CQT-牛津研究fellowship以及NUS-斯特拉斯克莱德在卫星通信领域的合作；还有与法国的倡议，比如MajuLab。与Quantinuum和AWS等公司的行业合作也有助于人才培养。五、商业化布局：仍处早期阶段新加坡已经建立起了一个量子科技创业生态系统，实现了从研究机构向商业企业的技术转移。这些新技术主要通过政府采购和研究项目得以推广，而非通过大规模的商业应用来实现；其中，安全通信相关技术在落地方面取得了最为显著的进展。安全通信应用是新加坡从科研到部署进程中最清晰的进展体现。SpeQtral公司基于卫星的量子密钥分发以及新加坡国家量子安全网络，正是量子技术从科研走向实际部署的典范。SpeQtral获得了1390万美元的混合私人与政府资助，以满足国家安全需求；而像S-FifteenInstruments这样的公司已开始向政府基础设施提供可立即投入使用的量子安全产品。这些举措表明，量子技术正逐步从实验室走向实际应用环境，尤其是在政府管控的领域。新加坡的量子初创企业仍专注于早期创新。大规模融资轮次反映出全球投资者对实用量子技术的兴趣日益浓厚。Horizon量子计算公司从包括腾讯在内的国际风险投资机构筹集了2130万美元，用于开发易于使用的量子编程工具。同样，EntropicaLabs从StateFarmVentures等投资者处获得了650万美元资金，用于推进容错量子计算软件的开发。两家公司仍专注于早期创新，除初始融资外，商业落地进展有限，这与全球量子软件行业的初创阶段现状相符。包括AQSolotl和AnyonTechnologies在内的多家硬件企业展示了新加坡量子技术发展的多样性，但这些企业大部分目前仍处于商业化前阶段。近期的努力主要集中在国家量子计算中心的试点系统上，而非商业化产品部署。这凸显了在量子硬件从实验室原型迈向商业化产品之前，整个行业亟需经历的关键验证阶段。六、融资举措：通过政府联合投资吸引海外资本新加坡通过政府共同投资支持商业化，成功吸引了全球风险资本。新加坡占东盟风险投资总额的58%，这得益于一套全国性的投资架构，该架构由专门机构运作，融合了政府支持与私人资本。该模式为新加坡国内创新和国际市场准入开辟了途径。政府共同投资降低了风险投资公司的风险感知。新加坡的4.4亿新元（约2.5亿英镑）“StartupSG股权”计划，允许政府与私人投资者一道，直接对深度科技初创企业进行共同投资。该计划由新加坡企业发展局（EnterpriseSG）和新加坡经济发展局（EDB）负责管理，面向总部位于新加坡的企业，包括量子初创企业。这种共同投资模式彰显了政府的承诺和企业的潜力，同时降低了风险投资公司的投资风险。新加坡的模式成功吸引了国际风险投资，这一点从其占据东盟风险投资总额58%的事实便可看出。这种政府共同投资的模式使新加坡企业对全球风险投资机构而言成为风险更低、信誉更高的投资标的，同时确保了技术从科研向商业应用的持续转化。如今，其投资组合已涵盖多家新加坡量子初创企业，腾讯、StartFarmVentures、TISJapan和CerraCapVentures等全球投资者正明确表明他们对新加坡量子生态系统的浓厚兴趣。同时，新加坡经济发展局投资公司（EDBI）已被选定管理一只投资于其他投资基金的基金。新加坡政府背景机构SEEDSCapital和SGInnovate也已获选与其他投资者一起，助力量子初创企业投资。七、国际伙伴：与欧洲合作紧密为充分实现量子发展目标，新加坡需要国际合作伙伴关系。新加坡的量子生态系统依赖于战略性国际伙伴关系，以获取全球专业知识，同时打造国内能力。这种协作模式有助于克服实际限制——新加坡无法独立发展全面的量子技术能力。战略伙伴关系为在特定领域实现量子领导力提供了高效途径。国家级伙伴关系建立了基础框架，使新加坡能够参与主要的量子计划和基础设施建设。法新量子备忘录通过法国国家科学研究中心提供了进入法国科研网络的渠道，进一步巩固了MajuLab的合作关系。芬兰与VTT技术研究中心、IQM量子计算机和CSC信息技术中心的三方合作重点包括获取LUMI超级计算机的使用权。由RALSpace和Speqtral主导的1000万英镑英新SpeQtre卫星任务彰显了政府间的协作；而更广泛的英新战略伙伴关系则为量子技术及其他前沿科技领域的合作提供了框架。学术合作通过国际互惠伙伴关系，而非单纯依靠国内发展，来应对新加坡在规模和能力方面的制约。这些合作以与全球顶尖量子机构共建研究设施和开展学术交流项目的形式实现。法国—新加坡MajuLab联合研究中心彰显了深层次的机构合作；而CQT-牛津研究学者项目则促进了双向知识交流，其基础源自创始主任阿图尔·埃克特在牛津建立的深厚渊源。此外，斯特拉斯克莱德大学的合作伙伴关系通过SpeQtre任务，支持新加坡的卫星量子密钥分发能力。商业合作伙伴关系可立即获取新加坡目前尚无法独立开发的量子硬件和平台。新加坡已通过与成熟的量子硬件供应商及新兴科技公司建立合作伙伴关系，成功争取到了这种访问权限。与Quantinuum、IBM和Rigetti的合作使新加坡的研究人员和企业能够使用最先进的量子系统，同时汇丰银行也参与了MAS量子安全倡议。与此同时，包括HorizonQuantumComputing、EntropicaLabs、SpeQtral等在内的新加坡本土企业正在全球生态系统中打造专业能力，并得到与Xanadu和SESLuxembourg等国际巨头合作的有力支持。这些合作为新加坡提供了量子研究网络、专业设施以及协作资助机会。归根结底，这些合作的成功取决于有效的知识转移与协调，尤其是在地缘政治格局变化和全球竞争日益激烈的情况下。【参考文献】[1]英国外交、联邦与发展事务部（FCDO）.QuantuminSingapore:Opportunitiesforcollaborationtodrivemutualgrowth[R].2025-12-30.[2]英国政府官网.https://www.gov.uk/[3]新加坡政府官网.https://www.sgpc.gov.sg/[4]新加坡国家研究基金会（NRF）官网.https://www.nrf.gov.sg/rie2030/

韩国科学技术信息通信部于2025年12月19日宣布，在第22次国家核聚变委员会上，正式审议并通过《核聚变核心技术开发路线图（草案）2026-2035》。该路线图是韩国于24年7月发表的《核聚变能源实现加速化战略》的细化方案，其以“提前实现核聚变能源电力生产”为核心目标，提出推进“韩国型创新核聚变堆（电力生产实证堆）”的开发，力争将原本设定在2050年代的核聚变发电目标提前至2030年代完成实证，从而跻身全球核聚变能源技术的领先国家行列。路线图提示了韩国核聚变技术发展的四大基本方向，包括开发韩国型创新核聚变堆、实施小型化技术孵化、开发电力生产核心技术、构建可持续研究与产业环境。根据路线图，韩国政府将以2035年前完成8大核聚变核心技术实证为主线，同步建设先进研究基础设施，加快开启清洁能源时代，并通过掌握关键技术保障国家能源主权。该战略既是对美国“创世任务”等国际核聚变研发竞赛的回应，也充分依托韩国在核聚变实验装置（KSTAR）运行中积累的大量数据，并通过人工智能与核聚变技术融合来缩短研发周期。韩国将“韩国型创新核聚变堆”定位为面向商业化前的实证装置，计划于2026年启动概念设计。该装置计划采用可快速设计和建造的小型化方案，重点验证核聚变发电功能等商业化所必需的技术条件，具体技术指标和建设时间表将在概念设计阶段进一步明确。在技术布局上，韩国政府将于2030年前重点推进两大方向、共8项核心技术，并于2035年前完成实证。第一类为“小型化技术高端化”，以韩国核聚变实验装置（KSTAR）为核心平台，结合AI技术，强化1）等离子体控制、2）创新型偏滤器、3）加热与电流驱动、4）超导磁体等关键运行技术。第二类为“电力生产相关技术”，聚焦5）增殖包层、6）核聚变材料、7）燃料循环以及8）安全与许可体系，确保核聚变能源能够真正转化为稳定电力来源。为支撑路线图实施，韩国政府计划推进总规模约1.5万亿韩元的核心技术研发与先进实证基础设施建设项目，包括将建设5个大型实证基础设施，并通过修订《核聚变能源开发振兴法》、构建产学研一体化（One-Team）协同机制、加强专业人才培养以及深化与技术领先国家的国际合作，打造可持续的核聚变产业生态。同时，还将以5年为周期制定联动计划，分阶段推进技术开发，通过运营由产学研专家组成的评估检查团，以降低技术不确定性、持续推动创新。资料来源:韩国产业通商部https://www.msit.go.kr/bbs/view.do?sCode=usermId=307mPid=208pageIndex=4bbsSeqNo=94nttSeqNo=3186665searchOpt=ALLsearchTxt=

2026年1月初，纽约州政府启动低成本儿童保育援助相关试点工作，宣布与下属达奇斯县、门罗县和布鲁姆县开展合作，为三地数千个家庭提供全年可负担的全日制儿童保育服务，服务覆盖不设收入限制。这一举措是纽约州45亿美元全州儿童保育普及计划的最新进展，核心目标是助力各县扩充社区内儿童保育供给选项，最终实现为全州所有5岁以下儿童提供普惠性保育服务的愿景。试点三县基础及试点安排根据试点计划，纽约州政府将为每个试点县提供2000万美元专项资金，同时要求各县额外配套10%的资金。此次试点将为三县0-3岁儿童各新增多达1000个托儿名额，首批名额预计于2027年正式投放。值得注意的是，三个试点县本身已具备一定的儿童保育及家庭福祉支持基础，为试点工作的推进提供了良好保障：达奇斯县已推出“第一天教师学徒计划”、早期学习联盟及儿童保育专业发展计划，持续完善保育服务体系；门罗县正实施“展望计划”反贫困项目，同时近期加大了儿童保育投入，并开展了资格宣传活动，提升服务覆盖面；布鲁姆县则计划在2026年秋季开设该县规模最大的儿童保育中心，届时将为当地数百个家庭提供更多保育服务选择。纽约州儿童保育援助计划近期成效纽约州“儿童保育援助计划”的核心定位是为低收入家庭提供儿童保育补贴。近年来，该州通过大幅增加州政府专项投资、扩大资格覆盖范围，推动计划成效显著提升：目前该计划惠及的儿童数量，已达到现任州长上任时的2.5倍，新增惠及10万名儿童；仅2025年一年，接受该计划服务的儿童人数就增长了近25%。截至目前，该计划已覆盖17万名儿童，其中绝大多数家庭每周支付的儿童保育费用不超过15美元，切实减轻了家庭经济负担。2026年，纽约州将持续加大补贴投入力度，新增12亿美元投资，使该计划补贴总额突破30亿美元——这一金额较州长上任前的8.32亿美元增长3.5倍以上，也较2026财年已颁布预算中的拨款额增加近40%。纽约州其他配套儿童保育帮扶措施除核心的援助计划及试点工作外，纽约州还推出多项配套措施，全方位完善儿童保育服务体系，形成帮扶合力。一是成立专门监管机构。为推动高质量、普及型儿童保育服务落地，纽约州新设立儿童保育和早期教育办公室，该机构将全面负责监督和支持各项相关工作，包括普及学前教育推广、持续投资3K项目、推出2-Care及其他创新型保育方案、扩大并优化儿童保育券计划，以及为保育行业从业人员提供持续支持。二是着力培育幼儿教师队伍。通过扩大现有劳动力奖学金覆盖面、挖掘新的劳动力助学金机会，同时指导纽约州立大学和纽约市立大学采取一系列措施，扩大幼儿教育相关专业规模、简化招生及培养流程，为保育行业输送充足专业人才。三是优化税收优惠政策。一方面扩大并简化儿童和受抚养人照护税收抵免范围，预计将为23万纳税人平均额外提供575美元福利；另一方面，将对现有雇主税收优惠政策进行全面审查，进一步完善政策设计，帮助雇主更好地满足员工的托儿需求，间接减轻家庭保育压力。参考资料：1.GovernorHochulAnnouncesChildCareExpansionPilotPartnershipsWith3CountiesasPartofStatewideInvestmentsinUniversalChildCare.[EB/OL].(2026-1-14)[2026-2-13].https://www.governor.ny.gov/news/governor-hochul-announces-child-care-expansion-pilot-partnerships-3-counties-part-statewide.2.GovernorHochulAnnouncesInvestmentstoDeliverUniversalChildCareforNewYorkChildrenUnderFive-GovernorMayorMamdanitoLaunchFreeChildCareforTwo-Year-OldsinNYC.[EB/OL].(2026-1-8)[2026-2-13].https://www.governor.ny.gov/news/governor-hochul-announces-investments-deliver-universal-child-care-new-york-children-under.3.MayorMamdaniGovernorHochultoLaunchFreeChildCareforTwo-Year-OldsinNYC—GovernorAnnouncesInvestmentstoDeliverUniversalChildCareforNewYorkChildrenUnderFive.[EB/OL].(2026-1-6)[2026-2-13].https://www.nyc.gov/mayors-office/news/2026/01/mayor-mamdani---governor-hochul-to-launch-free-child-care-for-tw.4.纽约将为2岁儿童提供免费托儿服务？霍楚州长宣布史上最激进托幼计划。[EB/OL].(2026-1-6)[2026-2-13].https://www.dealmoon.cn/post/2600544.

2025年11月，Alphabet旗下自动驾驶公司Waymo宣布，在美国旧金山湾区、洛杉矶和凤凰城三地，将原本仅限城市道路的无人驾驶出租车服务延伸至高速公路，向部分公众用户开放全程无安全员的收费运营。这意味着，在高速公路等高车速、长距离场景中，完全无人驾驶从测试阶段迈入商业化试运行阶段，Waymo在运营半径和业务模型上实现又一次关键升级，也进一步拉开了与其他自动驾驶企业在技术成熟度和场景覆盖上的差距。一、服务场景延伸此次高速公路服务并非单点试验，而是嵌入既有运营网络的系统性扩展。Waymo已在凤凰城、旧金山、洛杉矶和奥斯汀等地提供无人出租车服务，每周完成超过25万单付费出行，商业车队规模超过1500辆，并计划在2026年前进一步扩展至亚特兰大、迈阿密和华盛顿特区。在此基础上，高速公路场景的引入，使其原本相对“碎片化”的城市出行网络开始连成跨城走廊。在旧金山湾区，Waymo以旧金山为核心，将服务范围南延至圣荷西，实现“半岛一体化”的约260平方英里连续运营区，并首次将圣荷西米奈塔国际机场纳入正式上下客点。这是继凤凰城天港国际机场之后，Waymo接入的第二座机场，使机器人成为机场长距离接驳的重要选项。在洛杉矶和凤凰城，高速服务重点覆盖市中心与外围居住区之间的主要干道，有利于提升跨城区通勤效率。按照Waymo披露的信息，目前高速服务首先向“早期体验”用户开放，由用户在App中主动勾选高速路线偏好，系统在判断高速路线具备明显时间优势时，才会为其匹配包含高速路段的行程。这种渐进式开通模式，既有利于企业在真实运营中持续收集数据、改进算法，也为监管机构和城市管理者保留了观察和评估的空间。二、高速场景的技术难度与安全应对与城市道路相比，高速公路的交通参与者类型更单一、信号灯较少，表面上更“规则”，但车速更高、事故后果更严重，对系统冗余和极端工况应对能力提出更高要求。Waymo在官方博客和技术说明中强调，其在高速场景上投入了大量封闭场地试验和仿真测试，用以弥补真实道路上“罕见事件”样本不足的问题，通过大规模模拟来训练系统在紧急变道、汇入车流、应对突发障碍等情形下的决策能力。在硬件与系统架构上，Waymo继续沿用多传感器融合方案，使用激光雷达、毫米波雷达和多摄像头构建360度环境感知，并在车辆上部署具备冗余能力的计算与制动系统，使其中一路出现故障时，系统仍能保持基本控制并执行安全停车或驶离策略。公司还与加州公路巡警等安全机构联合制定了高速运营规范，包括车辆遇到交通事故、救援现场、临时封闭车道等情形时的处理流程，力图将自动驾驶行为纳入既有交通安全体系之中。需要注意的是，联邦监管机构和社会舆论对自动驾驶安全性的审视仍十分严格。美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）曾就Waymo车辆在撞击路障、违反交通标志等场景中的“异常行为”发起调查，并促使企业进行数次软件召回和升级，其中2025年一次召回涉及1212台第五代自动驾驶系统车辆，原因是旧版本软件在特定条件下可能与链条、闸门等路面设施发生轻微碰撞。截至2025年10月，NHTSA记录的Waymo车辆涉事事故超过一千三百起，但大多数为低速擦碰和轻微事故，受伤比例显著低于同等里程的人类驾驶车辆。这些事实一方面表明，自动驾驶在真实环境中难以避免交通事件，另一方面也显示，通过持续的软件更新和监管约束，可以在总体层面逐步改善安全表现。三、对城市出行效率和商业模式的推动从用户体验和出行效率看，高速公路的开放具有直接收益。对于旧金山湾区、洛杉矶盆地和凤凰城都市圈这类高度依赖高速公路通勤的区域，新服务使跨城或跨区出行时间有望显著缩短。Waymo预计，在部分路线上，使用高速路径可将行程时间压缩近一半，这对于经常往返城市与郊区、或需要在不同城区间多点通勤的乘客而言，将明显提升对无人出租车的使用意愿。机场接驳是另一个具有代表性的高价值场景。传统出租车和网约车的收入结构中，机场线路往往占较大比重，竞争激烈。Waymo先后将凤凰城天港国际机场和圣荷西米奈塔国际机场纳入服务范围，并通过高速公路串联机场与核心城区，为“门到门”自动驾驶出行建立了具备稳定需求和支付能力的应用场景，有利于提高车队利用率与单车营收水平。从行业竞争格局看，Waymo目前仍是美国唯一在多座城市提供完全无安全员、面向公众收费的自动驾驶出租车服务企业，其在城市道路和高速公路的同步运营，形成了差异化优势。相比之下，特斯拉的机器人出租车仍依赖车内监控人员或司机配合，亚马逊旗下Zoox主要在拉斯维加斯等有限区域提供短途体验服务，并且仍处在监管审查和技术验证阶段。Waymo在高速场景率先实现规模化商业运营，将进一步巩固其在美国无人驾驶出行市场的先发地位。四、展望从长远看，Waymo在多个城市同步落地高速公路服务，既是自身商业模型“从试点走向规模”的关键一步，也为自动驾驶出行提供了可验证的范例：通过先在特定区域、特定路段、特定人群中取得相对稳定的安全记录，再逐步向更复杂的空间和更广泛的用户扩展。如果后续运营数据能够持续证明其在事故率和伤害程度上优于人工驾驶，且能够妥善处理个案事故和责任认定问题，高速公路无人驾驶出租车或将从当下的区域化运营，演进为跨州、跨区域的自动驾驶出行网络，对美国乃至全球的道路交通体系产生深远影响。参考文献：[1]WaymolaunchesrobotaxifreewayserviceinSanFrancisco,LA,Phoenix[EB/OL].(2025-11-13).https://www.reuters.com/business/waymo-launches-robotaxi-freeway-service-san-francisco-la-phoenix-2025-11-12/.[2]RafeRosner-Uddin.WaymotorolloutdriverlesstaxisonhighwaysinthreeUScities[EB/OL].(2025-11-13).https://arstechnica.com/cars/2025/11/waymo-to-roll-out-driverless-taxis-on-highways-in-three-us-cities/.[3]AndrewJ.Hawkins.Waymoishittingthehighway—butcanithandlethespeed?[EB/OL].(2025-11-13).https://www.theverge.com/news/818552/waymo-highway-california-arizona-robotaxi-challenge.[4]Waymo’sRobotaxisCanNowUsetheHighway,SpeedingUpLongerTrips[EB/OL].(2025-11-12).https://www.wired.com/story/waymo-robotaxis-can-now-take-highways-freeways/.

上篇解析了5G标准必要专利的核心持有格局，下篇继续解析5G标准必要专利的地域分布与市场覆盖、法律状态与诉讼趋势。二、地域分布与市场覆盖（一）全球区域专利分布图3示出了5G标准必要专利申请提交的地理区域，显示了商业化的主要目标市场。这些信息帮助公司制定申报策略，确保覆盖主要司法管辖区，提升投资组合价值，并识别尚未开发的增长市场。图35G标准必要专利申请提交的地域分布专利申请地域与市场重要性、创新能力高度相关，形成四大核心板块：1.美国以84517项专利居首，是全球5G市场与知识产权保护核心枢纽；2.中国紧随其后（77658项），既是华为、中兴等企业的创新基地，也是核心消费市场；3.欧洲（62543项）凭借电信基础设施优势，在合规与标准领域占据重要地位；4.日本（28918项）、韩国（28018项）作为成熟设备消费市场，专利布局聚焦终端与通信技术优化。其次，印度拥有447项专利，得益于庞大的消费者基础和“数字印度”等举措。新加坡和香港是战略性商业枢纽，分别拥有1980项和1233项专利，提供进入亚太市场的渠道。图4示出了5G标准必要专利份额的国家排名，其中具体示出了排名前5的国家。图45G标准必要专利份额排名前5的国家从图4中5G专利份额情况可见，美国和中国主导着5G专利市场，合计贡献了48.90%的专利份额。这凸显了全球5G专利申请数量的差距，少数关键国家推动了大部分技术进步。（二）企业跨区域市场策略下图揭示了全球领先的电信公司在美国、中国、欧洲、韩国和日本等主要市场中的布局情况。图5全球领先电信公司在美国、中国等主要市场的布局情况不同企业呈现差异化市场覆盖模式，反映其国际化战略差异：全球均衡布局型：高通（美国覆盖率97.10%、欧洲71.75%）、爱立信（美国93.83%、欧洲87.30%）、诺基亚，适合参与全球5G标准谈判；区域主导型：三星（韩国覆盖率72.86%）、LG，聚焦本土及周边市场；本土深耕型：OPPO、小米、vivo等中国企业，国内市场覆盖率超95%，海外市场仍处拓展阶段；枢纽型地区：新加坡（1980项）、中国香港（1233项）凭借区位优势，成为亚太市场专利布局跳板。三、法律状态与诉讼趋势（一）专利策略差异化布局在加速发展的5G专利领域，诸如加速审查等专利策略揭示了激烈的全球创新竞赛。图6展示了5G标准必要专利中，对专利申请加速审查的公司排名。图65G标准必要专利中加速审查数量对应公司排名如图所示，LG以720项专利领先，在加速审查领域占37%。排名前五的公司——LG、高通、华为、Oppo和爱立信——合计占战略专利申请的84%，这一集中凸显了快速知识产权开发在塑造电信未来中的战略重要性。（二）诉讼演变与争议焦点在5G专利的竞争激烈领域，诉讼起着重要作用，下图示出了与5G标准必要专利相关的专利诉讼数量分布。从图中可以看出，5G标准必要专利相关的诉讼数量呈稳步上升的趋势，并在2022年达到顶峰。图71993年至2024年5G标准必要专利相关的专利诉讼数量分布三星频繁作为被告出现在法律纠纷中。这种模式也出现在电信巨头如SprintCorp、ATT和VerizonCommunications中，他们经常卷入专利纠纷，通常是在推出新技术时涉及侵权问题。同样，苹果、T-Mobile和爱立信等技术领导者也经常卷入诉讼，凸显了围绕5G技术部署的激烈环境。从华为到BoostMobile等小型企业的广泛参与，体现了广泛的挑战以及战略性法律辩护在复杂专利环境中的必要性，这对全球5G市场的成功至关重要。下图示出了面临5G标准必要专利诉讼案件的公司排名。图8面临5G标准必要专利诉讼案件的公司排名在竞争激烈的科技领域，华为和爱立信等公司不仅在创新，还在积极保护自身创新。他们诉诸法庭，质疑对其知识产权的任何侵占。这一强有力的防御策略得到了多方参与者的呼应，从三星和苹果等行业巨头到像SolIpLlc这样的细分知识产权公司。这凸显了严格的专利执法对于保护技术进步和巩固市场地位的重要性。下图示出了提起5G标准必要专利诉讼案件的公司排名。图9提起5G标准必要专利诉讼案件的公司排名综上，5G专利竞争既是技术实力的较量，更是产业主导权的争夺。把握专利布局趋势，将助力企业在全球5G浪潮中抢占先机。参考文献：[1]INSIGHTS.5GPatentLandscape:AComprehensiveAnalysisof5GInnovation(Updated2025).[2025-10-10].https://insights.greyb.com/5g-patent-landscape.[2]新浪科技.华为5G专利排名中又拿第一：领先高通、爱立信！网友直呼难怪手机信号强.[2025-01-25].https://finance.sina.com.cn/tech/discovery/2025-01-28/doc-inehczmh1876186.shtml.

2026年2月6日，国际能源署发布关于全球电力系统和市场的年度报告《电力2026》，对支撑这一新时代的近期发展趋势和相关政策进展进行了深入分析。报告涵盖了对部分国家、各地区以及全球范围内电力需求、供应状况和二氧化碳排放的预测。与此前三年期展望相比，本年度报告将预测期延长至2026—2030年，为期五年。随着电气化进程不断加快，全球电力需求持续快速增长，这主要得益于工业、交通和建筑等领域电气化水平的不断提升。同时，人工智能、数据中心等全球最具活力的经济领域，以及持续推进的技术创新，也在推动电力消费不断攀升。随着用电量持续增长，电力系统需要具备更高的灵活性，以在确保安全和经济高效运行的前提下，整合日益多样化的发电来源，并适应不断变化的用电需求和技术形态。今年的报告对此类挑战给予了重点关注，专门设置了电网和系统灵活性相关章节，并对需求响应和公用事业规模电池的发展情况进行了详细更新。报告的主要内容如下：一、随着电气时代的到来，到2030年电力需求预计将强劲增长预计在2026—2030年期间，全球电力需求将以年均3.6%的较快速度增长，主要受工业、电动汽车、空调和数据中心用电需求持续上升的推动。2025年，全球电力需求同比增长3%；而在此前的2024年，由于多地出现极端高温天气叠加工业活动表现强劲，电力需求增幅高达4.4%。从中长期看，未来五年全球电力需求的年均增长率预计将比过去十年的平均水平高出约50%。在过去三十年中，2024年首次出现了全球电力需求增速（不含危机导致的异常中断时期）超过经济增长的情况。这一现象标志着结构性变化的开始，预计在未来几年将更加普遍。尽管2025年受天气条件影响，这一趋势出现了一定程度的短期回落，但从长期来看，电力需求与经济活动之间的传统关系正在发生根本性转变，并将成为预测期内的一个显著特征。到2030年，电力消费的增长速度预计至少将达到总体能源需求增长速度的2.5倍。从地区分布看，新兴经济体仍是全球电力需求增长的主要推动力量。到2030年，新兴经济体预计将贡献近80%的新增电力消费量。尽管印度和东南亚在未来十年中将逐步成为推动能源需求增长的重要力量，但到2030年，中国仍将是全球电力需求增长的最大单一贡献国，其增量预计占全球总增长量的近50%。在未来五年内，仅中国新增的电力需求就相当于当前欧盟的总电力消费量，年均增长率预计为4.9%。这一水平接近其2025年约5%的增长速度，但低于过去十年6.5%的平均增速。与此同时，到2030年，印度和东南亚在新兴经济体中的需求贡献预计将显著上升，主要受强劲的经济增长和空调需求快速增加的推动，这也将同步抬升年度用电量和电力系统峰值负荷。在经历了约15年的需求停滞之后，发达经济体的电力需求增长开始重新加速。这一趋势表明，全球正在迈入一个新阶段，在该阶段中，电力成为人工智能、数据中心、先进制造业等全球最具活力经济部门的重要能源投入。2025年，发达经济体对全球电力需求增长的贡献接近20%，高于2024年的17%。预计在整个预测期内，这一比例将平均维持在20%左右，主要由工业活动回暖以及数据中心、电动汽车等终端用电需求持续扩张所推动。具体来看，美国2025年电力需求增长2.1%，预计到2030年年均增速将接近2%，其中约一半的增长来自数据中心的快速扩张。在2025年电力需求增幅不足1%之后，欧盟的电力需求预计将明显回升。在假设工业活动适度反弹的情景下，欧盟电力需求预计在2030年前将保持约2%的年均增长率，尽管整体用电水平预计在2028年之前仍难以恢复至2021年的水平。此外，澳大利亚、加拿大、日本和韩国等其他发达经济体的电力需求增长速度也预计将在2030年前逐步加快。二、到2030年，全球一半的电力预计将由可再生能源和核能提供可再生能源发电量已超过煤炭发电量，这一结果与国际能源署此前的预测一致。2025年，受太阳能光伏发电量创历史新高的带动，可再生能源发电量快速增长，整体水平已几乎与基于最新可用数据测算的煤炭发电量持平。尽管部分地区水电发电量有所下降，且欧洲风电增速低于平均水平，对可再生能源发电量的整体增长形成了一定制约，但并未改变其持续扩张的总体趋势。展望未来，到2030年，可再生能源发电量预计将以每年约1000太瓦时（TWh）的规模持续增加，其中仅太阳能光伏发电量的年增量就将超过600太瓦时。按比例计算，可再生能源发电量预计将保持约8%的年均增长率。到2030年，可再生能源与核能合计占全球发电量的比重预计将接近一半。核能方面，2025年全球核能发电量创下历史新高，并预计在2030年前保持稳步增长。这一增长主要得益于日本反应堆的重启、法国核电发电量的回升，以及中国、印度和其他国家新增核电产能的投运。到2030年，核能发电量增长的主体预计将集中在新兴经济体，其中中国预计将贡献全球核能增量的约40%。与此同时，在支持性政策框架的推动下，核能在许多发达经济体中重新获得战略重要性，通过延长现有反应堆运行寿命和建设新产能，持续发挥其在电力系统中的作用。三、尽管煤炭发电全球竞争力下降，但在2030年前仍将是电力供应的单一最大来源从全球整体看，2025年燃煤发电量总体保持平稳，但各地区的变化趋势与以往年份有所不同。在印度和中国，受电力需求增速放缓以及可再生能源快速扩张的影响，煤炭使用量有所下降；而在美国，由于天然气价格较2024年明显走高，加之在联邦政策支持下煤电机组退役节奏放缓，电力行业的煤炭使用量出现回升。在欧盟，尽管太阳能发电量创下新纪录，但水电和风电产量偏低，部分抵消了太阳能的增量，从而限制了煤炭使用量的整体下降幅度。展望2026—2030年，全球新增电力需求预计将全部由可再生能源、天然气和核能共同满足。在可再生能源和核能发电持续扩张的同时，燃气发电量预计将在2030年前以年均2.6%的速度增长，这一增速与2019年水平相当，明显高于过去五年约1.4%的年均增长率。燃气发电增长主要由美国电力需求上升以及中东地区从石油向天然气的燃料结构转换所推动。在此过程中，可再生能源、天然气和核能预计将逐步挤出煤炭发电。到2030年，全球煤炭发电量预计将小幅下降，并回落至接近2021年的水平。其中，中国燃煤发电量预计略有下降，而印度、东南亚及其他地区的增长则有望被欧洲和美洲的下降所抵消。总体来看，到2030年，可再生能源预计将成为全球电力生产中占比最大的电源，但煤炭仍将是单一最主要的发电燃料。四、不断发展的电力系统使得电网和灵活性成为政策制定关注的焦点电力时代的到来，要求迅速而高效地扩展电网，并显著提升系统灵活性，以在确保安全和经济高效运行的前提下，整合不断变化的发电、用电需求和储能结构。随着太阳能光伏和风能发电量持续快速增长，其在全球发电中的占比预计将从目前的17%提高至2030年的27%。与此同时，电动汽车、热泵以及数据中心等高度集中的新型用电负荷也将快速增加。然而，在全球范围内，价值超过2500吉瓦（GW）的项目：包括可再生能源、储能以及具有大规模负载的项目（如数据中心）目前仍滞留在电网接入排队中。由于电网投资长期滞后于发电能力建设，许多电力系统已经开始面临由拥堵引发的限发和削减负荷问题。要满足到2030年不断增长的电力需求，全球年度电网投资需在目前约4000亿美元的基础上提高约50%，同时还需要大幅扩展与电网相关的供应链能力。与此同时，为满足峰值负荷而建设的电网在非高峰时段往往存在大量闲置容量。随着电网建设和系统灵活性在政策议程中的重要性不断上升，更高效地利用现有电网资源，有助于缓解拥堵并加快新项目的并网进程，同时电网扩建工作仍将持续推进。除大规模电网扩建外，增强电网技术和推进监管改革等配套措施，也能够在短期内释放显著的可接入容量。本报告中的国际能源署分析显示，这些措施的协同实施有望腾出足够的容量，以接入当前处于排队状态的约1200—1600吉瓦、已进入较为成熟阶段的项目。其中，约750—900吉瓦的项目可通过更具灵活性、非固定的电网接入协议实现并网。这类协议通常能够加快接入进程，但附带一定运行限制，并可在电网升级完成前释放额外的承载能力。另有约450—700吉瓦的容量，则可通过部署动态线路评级、先进潮流控制等增强电网技术，以及实施更大规模的升级改造（如线路重构和电压提升）来释放。要充分实现这一潜力，需要同步更新监管框架，并及时推进相关技术解决方案的落地。在提升系统灵活性方面，大规模电池储能的部署正在迅速加速，已成为短期灵活性的重要来源。尽管传统发电设施仍是电力系统灵活性的主要支撑，但规模不断扩大的电池集群正在电力供应安全中发挥越来越重要的作用。这一趋势在太阳能光伏和风能占比快速提升的地区尤为明显。近年来，加利福尼亚州、德国、南澳大利亚州、得克萨斯州和英国等市场均出现了公用事业规模电池容量的显著增长。随着电池成本持续下降，其竞争力不断增强；与此同时，进一步降低市场准入壁垒并解决系统集成方面的挑战，将有助于释放电池储能的全部潜力。五、预计到2030年，全球电力生产所造成的排放量将趋于稳定2025年，全球电力行业的二氧化碳排放量总体保持平稳。展望2026—2030年，随着可再生能源和核能在发电结构中的占比持续提升，电力行业排放预计将维持在相对稳定的水平。尽管如此，电力生产仍然是能源相关排放的最大来源，每年约排放139亿吨二氧化碳。在2022—2024年期间，全球电力生产排放量年均增长约1.4%，但这一上升趋势在2025年已明显趋缓并基本稳定。从强度指标看，与十年前相比，全球电力的二氧化碳排放强度已下降14%。随着低排放发电比例进一步提高，这一强度指标预计将在2030年前以更快的速度持续下降。六、可负担性和竞争力成为焦点电力可负担性仍然是全球面临的关键议题。自2019年以来，许多国家的家庭用电价格涨幅已超过居民收入的增长速度。尽管与能源和供应相关的电力价格已从危机时期的峰值回落，但整体水平仍明显高于2019年。与此同时，网络费用、税收及其他收费等非能源成本在居民电费账单中所占比例依然较高，且呈上升趋势。在不少国家，电力税负高于天然气，这在一定程度上削弱了家庭在供暖、烹饪和热水供应等领域向电气化转型的经济激励。政策制定者正日益关注通过完善政策框架、市场设计和监管机制来改善电力可负担性，并推动终端用能电气化。如何在确保电价处于可承受范围的同时，真实反映系统成本并激励需求侧灵活性，正逐渐成为一项核心挑战。更加灵活、高效地利用现有电力基础设施，有助于控制未来系统成本，并为消费者带来更大的节约空间。与此同时，各地区之间的电价差异依然显著，并持续加大跨区域竞争压力。2025年，多个地区和国家的平均批发电价同比上涨，其中包括欧盟和美国，主要反映了天然气价格走高的影响；而澳大利亚、印度等国家的电价则出现下降。对于能源密集型产业而言，这种区域间电价差异带来的竞争压力尤为突出，且短期内仍将持续存在。七、保障电力系统的安全性和稳定性是一项至关重要的任务保障电力系统的安全性和稳定性已成为当前电力转型中的一项关键任务。近年来，全球多起大规模停电事件凸显了电力安全对现代经济和社会运行的重要性。随着电力系统复杂性不断上升，其面临的风险也在持续加大，主要来源包括基础设施老化、极端天气事件增多、网络安全威胁以及其他新兴脆弱点。2025年，智利、伊比利亚半岛和墨西哥发生的停电事件造成了广泛影响，进一步暴露了系统在高负荷和复杂运行条件下的脆弱性。此外，芬兰与爱沙尼亚之间的EstLink-2海底电缆故障、希思罗机场变电站火灾以及柏林发生的纵火袭击等近期事件，也凸显了关键电力基础设施在物理安全和运行韧性方面面临的严峻挑战。在此背景下，加强关键基础设施的物理防护，并部署先进的监测和早期预警系统，对于防范各类威胁至关重要。随着电气化持续推进，保障可靠供电日益依赖于坚强的电网结构、有韧性的供应链以及多样化的系统灵活性资源。同时，满足不断变化的系统运行需求，还需要建立更加现代化的运营框架，包括更新电网技术规范、细化备用容量要求以及构建更加灵活和适应性的监管体系。参考文献：[1]IEA(2026),Electricity2026,IEA,Paris.[EB/OL].(2026-02-06）.https://iea.blob.core.windows.net/assets/f545917a-b119-4495-957b-fcc263deb391/Electricity_2026.pdf.

2025年12月19日，美国食品药品监督管理局（FDA）与数字化转型办公室（ODT）（统称FDA/ODT）发布了一份信息征询书（RFI），旨在建立名为“基础创新与快速响应（FIRE）”的合同机制。该机制将使FDA能够更直接地与创新企业合作，特别是获得风险投资（VC）支持的初创企业。在此模式下，FDA将与合格的风险投资公司签订主合同，这些公司的投资组合企业可作为分包商竞标并执行FDA的任务订单。出台创新政策的背景美国FDA认识到，许多与公共卫生使命相关的突破性技术和创新解决方案正由风险投资组合中的企业开发。这些企业通常在人工智能、生物技术、医疗器械和监管技术等领域具备尖端能力，这些能力可能为FDA的运作以及更广泛的公共卫生生态系统带来显著益处。然而，长期存在的挑战限制了与创新企业的合作。现行美国联邦政府采购机制普遍倾向于大型系统集成商和中介机构，这些机构侧重于劳动密集型工作而非可扩展技术。此外，初创企业往往难以参与中小企业专项采购计划，该计划还面临被滥用的担忧。历史上，美国FDA与初创企业及新兴科技公司的合作因以下原因受到限制或约束：一是通过中间机构或总承包商开展合作，可能形成直接参与的障碍并限制项目扩展性。此外，现有机制往往存在阻碍效应，导致总承包商专注于增加劳动密集型工作而非技术规模化应用。二是在复杂的联邦官僚体系中导航，这对专注于产品开发的创新型企业而言可能构成巨大障碍。小型创新企业需要投入大量时间、精力和资金，才能向政府提供产品和服务。FIRE合同机制的探索美国首席人工智能官杰里米·沃尔什强调，美国食品药品监督管理局需要直接获取美国创新成果，是时候剔除利益冲突的中间环节，将纳税人的钱直接投入到能保护美国公众的产品和工具上。美国食品药品监督管理局局长马蒂·马卡里则表示：“我们应当充分利用美国创新者的非凡才能，而非依赖中间商。FDA正在探索一种新方法，使我们能够发挥创新能力，并与美国企业家直接合作。”美国FDA正就一项拟议合同模式征询意见，该模式旨在与合格风险投资公司建立直接合作关系，使获得批准公司的投资组合企业能够竞标并承接任务订单。此类合作可支持FDA的广泛活动，包括研究、技术部署及监管创新。本次信息征询函（RFI）就以下议题征集反馈：参与企业的资质标准、财务与行政考量、知识产权保护机制以及合规监管框架。具体而言，FDA旨在收集信息以推动建立一种潜在的合同机制，该机制将：与合格的风险投资公司建立直接合同关系；允许获准企业组合内的任何公司参与竞标并获得该合同框架下的任务订单。为符合联邦合同要求，组合内公司将被视为分包商；优化创新技术与服务的采购流程；提供一种可扩展的机制，用于与初创企业生态系统进行互动；保持适当的监督并遵守联邦采购法规。小型实体及其代表可协助FDA了解此方案是否扩大或缩小了初创企业与小型企业的机遇，以及需要哪些保障措施或灵活性安排以避免产生非预期的障碍。本次信息征询函特别征集与小型企业利益相关方及其倡导者高度相关的反馈意见，包括：（1）风险投资支持的初创企业在联邦政府合同中的障碍：美国食品药品监督管理局（FDA）询问创新型小型企业在担任总承包商或分包商时面临的主要障碍（例如复杂要求、现金流风险或合规负担），以及如何通过FIRE类融资工具降低这些障碍。（2）资质与合规要求：美国食品药品监督管理局（FDA）就风险投资公司及其投资组合应具备的合理资质标准、财务标准及组织架构征求意见，包括如何确保小型企业能够在不承担过重负担的前提下履行安全、监管及报告义务。（3）维护竞争与准入：美国食品药品监督管理局关注如何设计该机制，以支持公平竞争，避免将未被特定风险投资公司纳入投资组合的创新型小企业排除在外。参考文献[1]FoundationalInnovationandRAPIDEngagement(FIRE)[EB/OL].(2025-12-17)[2026-01-16].https://sam.gov/workspace/contract/opp/b9feb7a7a1ee45d0ac96fbb5ea1628b5/view[2]FDAExploresNewContractingApproachtoAdvancePublicHealthInnovation[EB/OL].(2025-12-19)[2026-01-16].https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-explores-new-contracting-approach-advance-public-health-innovation[3]FDARequestsInformationonFoundationalInnovationandRAPIDEngagement(FIRE)[EB/OL].(2025-12-30)[2026-01-16].https://advocacy.sba.gov/2025/12/30/fda-requests-information-on-foundational-innovation-and-rapid-engagement-fire/[4]CallingVCFirms:FDAWantstoWorkWithYou[EB/OL].(2025-12-29)[2026-01-19].https://www.thefdalawblog.com/2025/12/calling-vc-firms-fda-wants-to-work-with-you/

一、创意经济为何成为国家发展战略的重要组成部分过去十余年间，创意经济在全球政策议程中的位置发生了根本性转变，越来越被公认为驱动可持续增长、激发跨行业创新、增强国家软实力的核心引擎。电影、音乐、设计、游戏、出版、建筑、数字内容等创意领域，不仅创造了大量高价值就业岗位，更通过知识溢出和消费带动，将增长效应辐射至零售、旅游、制造、城市服务等更广泛的经济部门。全球数据清晰印证了这一趋势：2020年，尽管面临疫情冲击，全球创意经济仍贡献了2.25万亿美元收入，占全球GDP的3.1%和总就业的6.2%。城市中每新增一个创意岗位，可在本地带动至少1.9个非创意岗位。国际金融公司的测算表明，创意产业每1美元产出可撬动约2.5美元的总体经济回报。这些证据共同指向一个结论：对创意经济的投资，不仅是文化投入，更是具有高乘数效应的经济投资。与此同时，融资难仍是制约创意企业和创作者的核心瓶颈。无形资产估值困难、项目制收入波动大、传统信贷渠道适配度低，使创意产业长期游离于主流金融体系之外。为应对这一结构性障碍，部分先行国家正尝试构建包括政府基金、税收激励、风险分担、社会投资在内的混合型融资生态，使创意从“难以估值”走向“可被投资”。人才供给端的变革同样迫在眉睫。以标准答案和应试能力为中心的传统教育模式，与创意经济所依赖的好奇心、试错能力和跨学科思维之间，正形成日益明显的张力。越来越多国家开始将创意能力培养贯穿教育全周期——从早期艺术启蒙到高等教育专业训练，再到职业生涯中的技能更新——系统性地培育面向未来的创意劳动力。二、政府整体战略与创意增长的运营模式一部电影的制作，可能同时涉及文化表达（文化部门）、经济发展（经济部门）、劳动力培训（教育部门）、出口促进（贸易部门）、知识产权保护（司法部门）、数字基础设施（科技部门）以及城市开发（市政或区域发展部门）。这种横跨多领域、多职能的特性，决定了创意产业的管理不能依靠单个部门单打独斗，而必须建立一套能够穿透行政壁垒的协调机制，把创意经济的目标嵌入各个政府职能部门的日常工作。面对这一挑战，不同国家选择了不同的制度设计。以英国为例：2011年，英国成立创意产业委员会，这是一个由政府与行业共同组成的联席机制，由文化、媒体与体育大臣和产业界领袖联合担任主席。委员会下设多个专项工作小组，分别聚焦融资渠道、知识产权、人才培养和出口拓展等关键议题。这套架构打破了部门界限，使分散在不同职能领域的政策资源得以整合。2018年，作为英国产业战略重要组成部分的《创意产业行业协议》正是在这一机制下达成。政府承诺投入超过1.5亿英镑，行业匹配同等规模资金，共同支持技能培训、区域发展、创新中心和出口服务。到2022年，这套“政府整体”策略已显现成效：英国创意产业的增速达到整体经济增速的两倍左右。从英国的经验中，可以归纳出实施政府整体策略的四项关键行动：其一，获取高层政治支持。将创意产业纳入总理或内阁议事日程及国家发展规划，确保各部门目标一致、资源到位。其二，建立正式的跨部门协调机制。设立常设委员会或理事会，配备联合工作组，并在财政、知识产权、技能、出口、基础设施等领域设定统一目标。其三，配置专门的执行部门。授权常设机构或专门部门，赋予其稳定的预算与人力，负责项目执行、协调交付与服务对接，同时持续积累机构知识。其四，将行业纳入共同治理。在咨询委员会或理事会中为行业代表设置席位，联合设计融资工具、激励政策与出口支持体系，确保政策始终贴近市场实际。三、国家创意竞争力的路径选择在创意经济成为国家发展新动能的背景下，各国逐步认识到，创意产业的发展不能依赖统一模式，而应以本国条件为基础，形成差异化战略路径。由于各国在文化资源、技术能力、市场规模和制度环境方面差异明显，有效的国家战略，必须从比较优势出发，构建具有针对性的政策体系。从整体上看，创意经济往往在国家完成基本经济转型之后被纳入核心发展议程。与传统产业相比，创意产业依赖知识、文化和原创能力，既能提供高附加值，又具备出口潜力，还能够强化国家文化影响力。因此，各国在制定创意经济战略时，逐步将其与产业升级、国家形象塑造和国际竞争力提升结合起来。（一）发展定位一份有效的国家创意战略，必须首先回答一个基本问题：这个国家靠什么在全球创意经济中竞争？在这个问题上，不同的国家展现了不同的发展策略。一是以创新能力和设计能力作为主要优势，将创意产业与科技研发深度融合，推动创意内容向高附加值产品转化。瑞典政府的公共投入并不试图覆盖全产业链，其通过公共政策将文化部门与研发体系连接起来，建设创意科技中心，支持环保型生产方式，并通过国有机构“瑞典商贸联合会”帮助本土知识产权向海外市场拓展。在斯德哥尔摩形成的游戏产业集群中，Mojang、King、Paradox等全球知名游戏公司在此扎根，与大学人才输送管道和创业孵化器形成紧密联动。瑞典游戏产业不仅形成了可重复的出口模式，还在本地产生了明显的经济溢出。2022年，该行业收入约31亿美元，提供了近8000个就业岗位。二是围绕文化真实性和高端细分市场展开竞争。新西兰不以规模或低成本作为主要竞争手段，而是强调创作质量与本土文化特色，特别是原住民文化元素所代表的独特性。新西兰的核心政策工具是“新西兰屏幕制作退税计划”，该计划自2014年运行至今，以其稳定性和可预期性著称。2020年8月至2023年6月期间，政府还设立了临时性的“屏幕制作复苏基金”，帮助产业应对疫情冲击。更重要的是，这套激励体系与新西兰国家品牌高度绑定：高质量制作标准、可持续发展认证、清晰的审批流程，使其成为国际大型制片方信赖的制作地。2023年，该计划共批准2.28亿新西兰元退税，支持25部国际制作和39部本土作品。《阿凡达》系列在新西兰完成摄制，是这套定位策略最直观的例证。三是以基础设施和制度便利性作为优势，构建区域性创意枢纽。阿联酋即通过自由区制度和文化设施建设，形成面向区域的内容生产与管理平台。迪拜媒体城、迪拜设计区、迪拜制片城、沙迦媒体城（沙姆斯自由区）、哈伊马角媒体城自由区、富查伊拉创意城、阿治曼媒体城自由区——这一系列自由区的共同特征是：一站式企业注册与许可证办理、制作与后期设施在同一空间内集中配套、监管流程高度简化。对跨国媒体公司和制作机构而言，这意味着极低的行政成本和高效的制作协同。2023年，阿布扎比卢浮宫参观人数超过120万人次。2022年，迪拜创意产业产出约为220亿迪拉姆，占GDP的4.6%。越来越多的区域总部和后期制作机构将迪拜作为其区域运营基地。使该国逐步成为区域总部和制作中心的集中地。（二）法律与监管框架无论采取何种路径，法律与监管体系都是基础条件。各国普遍认识到，如果知识产权保护不足、权利管理复杂、数字平台规则滞后，将削弱创作者收入和投资者信心。因此，加强版权保护、简化管理流程，并更新与数字平台相关的制度安排，是支撑创意经济竞争力的重要前提。以美国为例，1998年《版权期限延长法》提供了长期的权利保障，支持了对内容库的大规模投资，这些内容库如今已通过流媒体平台实现商业化。2019年迪士尼以713亿美元收购21世纪福克斯，其估值核心正是依托版权框架不断延展的内容资产。美国商会发布的2023年国际知识产权指数显示，知识产权保护体系越强的国家，其创意产业成熟度和出口导向性也越高。美国、英国、法国、德国、瑞典、日本、荷兰、瑞士、新加坡、韩国等领先经济体，无一例外地兼具强知识产权执法与高创意产业产出。与此同时，数字平台的监管框架正在重塑创意产业的全球竞争格局。欧盟《版权指令》第17条则要求平台获得内容授权或部署上传过滤机制，将谈判优势向权利人一端转移。澳大利亚2021年《新闻媒体议价法》强制要求数字平台与新闻出版商进行商业谈判，谷歌与脸书据此与澳大利亚媒体公司达成每年超过2亿澳元的合作协议。这套监管干预证明，政府可以通过制度设计，重新平衡平台与创作者之间的价值分配。四、基于地点的发展与创意集群创意经济的发展往往依托特定地点形成集群。通过企业、人才和服务机构的集中，可以促进知识交流、降低交易成本，并形成品牌效应。不同国家的集群形成方式各不相同，有的由市场自发形成，有的由政策引导建设，有的与城市更新相结合。但其共同点在于，需要将基础设施建设、教育体系和产业政策协同推进，才能维持长期活力。2026年2月，世界政府峰会与咨询机构FTIConsulting联合发布的全球创意经济战略报告《创意未来：实现持续经济增长和多元化的跳板》（CreativeFutures:TheSpringboardforSustainedEconomicGrowthandDiversification）将创意集群的形成路径归纳为四种模式。表1创意集群模式类型及其不同特征成熟型、市场主导新兴型、市场倾向快速型、政策主导再生型、政策赋能定义经过长期历史发展自然形成的创意生态，拥有成熟的产业网络近年来发展起来的集群，从基层创意社群和可负担空间生长而出政府通过激励政策、经济特区或产业规划有意打造的集群政府通过公共投资推动城市或区域复兴，吸引锚定企业入驻而形成的集群形成方式历经数十年的自下而上演化，由私营制片公司、经纪机构、人才集聚驱动依托文化活力、艺术社群和早期创意创业者逐步成型自上而下推动，伴随大规模投资、政策扶持与基础设施规划政府搭建平台（媒体城、文化区），吸引广播公司、制片公司、供应商入驻主要特征•强劲的私人投资•深度供应链网络•全球出口能力•稳定的人才输送通道•独立创作者驱动创新•实验性文化氛围•灵活的工作空间•早期的数字与媒体初创企业•快速扩张•头部企业集聚•强大的数字基础设施•出口导向型增长•公私合作•本地人才激活•城市更新效应案例洛杉矶：拥有百年历史的影视产业集群，以制片公司、经纪机构、金融机构为锚点柏林：统一后凭借可负担的生活成本与音乐科技氛围形成的创意枢纽深圳：经济特区改革、投资友好政策、腾讯生态共同支撑的产业集群曼彻斯特（媒体城）：BBC与ITV迁入、大学人才输送、数字基础设施配套信息来源：《创意未来：实现持续经济增长和多元化的跳板》五、政策建议基于上述国际经验，报告为各国政府提出了五项关键行动。第一，围绕国家比较优势定位创意经济。政府需要首先回答一个战略问题：本国最有竞争力的究竟是创新能力、文化真实性、枢纽基础设施，还是数字采纳速度？所有后续的战略设计与品牌传播，都应围绕这一核心定位展开，而非面面俱到、失去焦点。第二，协调政策工具以强化所选定位。技能培训、金融工具、研发支持、税收激励、知识产权服务、出口促进——这些工具不应各自为政。只有当它们形成合力，共同服务于同一个竞争优势方向时，战略才可能产生实质效果。第三，更新法律与数字监管框架。知识产权保护与执法需要持续加强，权利管理流程需要简化，数字平台规则需要适时调整，以确保价值能够流向创作者一端，同时营造可预期的投资环境。第四，为高绩效创意集群提供制度与环境支撑。集群的形成虽无法完全人为设计，但政府可以通过投资专业基础设施——如演播室、文化片区、创意科技设施——并制定支持密度与协作的规划与土地政策，显著提高集群形成的概率与成长速度。第五，根据本地优势与发展模式定制集群战略。不同城市的禀赋差异巨大，照搬他国成功模式很难奏效。政府需要识别本地资产，并参考市场主导型、政策主导型、自发成长型、城市更新型等不同路径，选择适合自身的切入方式。在此基础上吸引锚定企业、设计空间战略，逐步释放集聚效应，实现持续增长。信息来源：1、《CreativeFutures:TheSpringboardforSustainedEconomicGrowthandDiversification》.https://www.worldgovernmentssummit.org/observer/reports/detail/creative-futures-the-springboard-for-sustained-economic-growth-and-diversification2、CreativeIndustriesPolicyandEvidenceCentre.https://pec.ac.uk/news_entries/national-statistics-on-the-creative-industries/3、Reuters.Irelandrollsoutpioneeringbasicincomeschemeforartists.https://www.reuters.com/world/ireland-rolls-out-pioneering-basic-income-scheme-artists-2026-02-10/

情报工作是一项复杂的任务，涉及多个环节，包括情报收集、情报分析、情报传递和反馈等。在这个过程中，既有人的因素，也有技术的因素。情报工作需要人员具备敏锐的观察力、深刻的洞察力以及强大的应变能力，这些素质共同作用，借助先进的技术手段，最终将复杂、零散的信息转化为有价值的判断和建议。无论是在市场竞争中对竞争对手的策略进行监测，还是在国家竞争中对潜在威胁的预判，情报都发挥着不可忽视的作用。近年来，地缘政治问题日益凸显，情报在国家安全和战略决策中的合法、合规应用受到广泛关注。情报的核心任务在于保障国家的安全和战略利益，确保对潜在风险和威胁做出预判和防范。合规和透明的信息收集为国家的防御策略提供支持，使其能够在维护自身安全的基础上参与国际合作。因此，情报不仅是维护国家利益的手段，也是影响国家外交、军事部署和经济策略的重要因素。一、情报：“大博弈”中的核心力量开启国家之间以情报手段为主进行博弈的新模式，肇始于19世纪英俄在中亚地区的影响力竞争。当时，英国和俄国在中亚地区展开长达数十年的竞争，尽管涉及外交和情报活动，但其目标主要是增强区域稳定的掌控力，并确保国家利益。通过合法的情报收集和对区域文化、经济情况的深入了解，双方致力于掌握关键信息，以减少直接军事冲突的可能性。1839年，阿瑟•康诺利（ArthurConolly）中尉最先创造性地使用了“大博弈（TheGreatGame）”这个词来描述英俄两国为了争夺在中亚的统治权与影响力而进行的竞争。这个词随后借鲁德亚德•吉卜林1901年出版的小说《基姆》（Kim）而流传下来。图1阿瑟•康诺利（ArthurConolly）中尉在“大博弈”期间，情报活动发挥了至关重要的作用。英国和俄国都投入了大量资源以收集对方的军事、经济和政治信息，并设法通过各种手段影响当地的局势。例如，英国派遣了大量年轻的探险家、地理学家进入中亚收集情报。俄国则展开了一系列行动，如向中亚派遣特工和使节，以建立地方情报网络。情报不仅仅是战术层面的工具，更成为支撑战略决策的重要支柱。例如，英国情报部门多次通过收集和分析情报来预测俄国的行动意图，从而调整对阿富汗和波斯的政策。俄国则通过情报网，逐步掌握了中亚地区的政治动态，并根据这些情报确定向南推进的步伐。二、情报搜集中的“硬实力”阿瑟•康诺利（ArthurConolly）中尉不仅是“大博弈”一词的提出者，还是作为士兵、冒险家或者官员走遍中亚收集信息并提供情报的众多年轻人中的一员。“康诺利们”的情报“硬实力”包括信息的记录与收集，对经济情报进行分析，以及区域政治格局的可视化。1.信息的记录与收集“大博弈”中的情报收集人员常常通过做笔记、画地图等方式来记录收集到的信息。他们在旅途中绘制地图，记录地形、道路和战略要地的位置。这些地图对于本国政府了解中亚地区的地理状况至关重要。他们详细记录所见所闻，包括军事部署、经济状况和社会文化动态，并定期向上级汇报。这些报告为政府制定政策提供了依据。图219世纪手绘地图2.经济情报的分析在“大博弈”时期，经济资源的分布和贸易路线的信息同样是重要的情报内容。例如，哪些地区产出丰富的矿产、粮食和畜牧产品，哪些贸易路线更为活跃，这些信息对了解中亚的经济状况非常重要。掌握这些信息有助于评估对方经济的自给自足能力及其对外贸易依赖度，从而为本国的经济封锁策略或贸易谈判提供依据。情报人员通过观察、记录市场物资流通情况、贸易往来和关税制度，不仅帮助本国了解当地的商业活动，也为潜在的贸易路线或禁运区域提供了参考，直接影响了对中亚经济政策的制定。3.区域政治格局的可视化情报人员通过绘制地图和记录区域内不同部族或政权的分布，帮助本国了解区域政治格局的动态。这种信息的收集为国家提供了更加客观的判断依据，使其能够采取更加平衡的外交措施，并在合法的前提下预防可能的冲突，以保障国家的战略利益和区域的和平与稳定。通过这些步骤，“康诺利们”得以收集到更多的信息，并将信息转化为情报，成为国家战略决策的关键依据。三、情报搜集中的“软实力”从相关传记资料来看，康诺利的动机不仅仅是为国家服务，某种程度上也包含了个人的冒险精神和对未知领域的探求欲望。在这种探索欲的驱使之下，康诺利在艰辛的环境中发展出重要的应变能力。除了专业的情报“硬实力”值得今天的情报从业人员借鉴，其在异域文化中的适应能力、语言技巧等“软实力”也同样值得关注。•克服语言和文化障碍：康诺利及其同事必须熟练掌握波斯语、阿拉伯语或土耳其语，并迅速适应当地文化，才能融入当地环境。•适应严峻的自然环境：从沙漠到高原，中亚的环境极为恶劣，不仅气候多变，还经常缺乏水源和补给，这要求他们具备强大的体力和适应能力。•建立坚实的人际网络：通过与当地领导人、商人和其他关键人物建立关系，探险者们建立了坚实的人际网络，能够获取有效信息，并获得在该地区行动的支持。图3“康诺利们”的情报软实力除此以外，情报搜集中的“软实力”还非常考验情报人员对当地环境的理解。情报搜集不仅仅依赖硬性的军事或政治数据，还涉及对文化、社会心理、历史背景等因素的敏锐洞察。具体来说，情报人员需要通过细致的文化理解和社会观察来捕捉到隐性的、潜在的，甚至是无法直接量化的信息，这对于制定有效的战略决策至关重要。康诺利在“大博弈”期间，除了关注俄国军事行动外，还非常注重中亚各国和各部族的文化、宗教信仰和社会结构的变化。这种深刻的文化理解让他能够更精准地分析不同族群的态度和行为，如通过研究中亚的部族和社会网络，理解了不同民族的政治需求与社会心理，从而能够通过文化纽带和历史背景去影响他们的政治态度。四、现代情报工作：“硬科技”与“软实力”相结合与康诺利的时代相比，现代情报工作在方法和技术上发生了深刻的变革。“大博弈”时期，情报人员必须亲自深入一线，与当地民众接触，凭借观察、文化理解和人际网络搜集情报；而现代情报工作更多地依赖于科技手段的支持，如卫星监控、互联网、社交媒体和大数据分析等。卫星和无人机等技术手段可以为情报部门提供合法的地理信息和自然环境数据，互联网和社交媒体也成为开放的舆情观察来源。大数据分析技术在信息收集上具有优势，为识别潜在的风险和趋势提供了合规支持。现代情报工作借助科技手段，提升了情报分析的客观性和效率，进而加强国家在全球化背景下的安全与合作能力。在这方面，现代情报人员不必再亲身前往某地即可获取大量信息，从而在全球范围内大大提高了情报收集的速度和广度。然而，现代情报工作也面临着信息过载的问题。如今的情报人员每天需要处理海量的数据信息，这远远超过了个人处理能力。因此，人工智能和自动化分析工具在情报工作中发挥了关键作用。通过机器学习和自然语言处理技术，情报人员可以自动过滤、分类、提取关键信息，从而更有效地应对信息过载的问题。不过，现代情报工作在信息甄别上也尤为依赖有如“康诺利们”所具有的“软实力”。尽管科技手段强大，但理解不同文化、语言背景下的信息含义依旧需要“软实力”支持。许多情报机构会配备语言学家、社会心理学家和文化专家，以便在大数据和自动化分析的基础上，对信息进行更加精细化的解读。现代情报工作应当始终遵循道德和法律规范，将“硬科技”与“软实力”结合，在合规的信息收集和分析框架内。通过合法渠道获取信息，并在文化理解的基础上进行分析，可以帮助国家实现更全面的预判与决策，保障国家利益的同时，积极促进全球和平与合作。参考文献：[1]大博弈[EB/OL].[2024-11-08].https://baike.baidu.com/item/%E5%A4%A7%E5%8D%9A%E5%BC%88/5899626.[2]努尔米宁.18-19世纪地图领域的科学、技术和探索[EB/OL].[2024-11-08].https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_4761417.[3]ArthurConolly[EB/OL].[2024-11-08].https://britishempire-me-uk.translate.goog/conolly.html?_x_tr_sl=auto_x_tr_tl=zh-CN_x_tr_hl=zh-CN.[4]YAPPM.ThelegendoftheGreatGame[EB/OL].[2024-11-08].https://www.thebritishacademy.ac.uk/documents/2491/111p179.pdf.