在当今数字化与云原生技术高度发展的时代，网络威胁的演进速度、隐蔽性和破坏力正以指数级增长。作为企业抵御网络攻击的“心脏”——安全运营中心（SOC），正面临着前所未有的结构性危机。传统的SOC严重依赖于人工分析师对海量安全告警的分类、调查和处置。然而，告警疲劳（AlertFatigue）、分析师高流失率、标准执行不一以及由于数据量庞大而导致的审查盲区，使得传统的“人海战术”难以为继。面对这一挑战，全球专业服务机构普华永道（PwC）通过推出SOC质量保证分析智能体（QAAnalyzerAgent）、AI威胁猎手智能体（AIThreatHunterAgent）以及底层支撑的AgentOS（智能体操作系统），正在重塑网络安全的防御范式，将安全运营从被动的“救火”转变为高精度的“主动免疫”。一、后端铁卫：QA质量保证分析智能体（QAAnalyzerAgent）在传统的安全运营中，最大的隐患往往隐藏在“已关闭的工单”里。由于每天产生数以万计的钓鱼邮件、终端拦截和SIEM告警工单，SOC团队通常只能采取10%左右的抽样审查。这意味着有90%的安全处置结果从未被二次校验，成为潜伏的盲区。PwC研发的QAAnalyzerAgent正是为了终结这一“抽样时代”而生。1.核心机制：从“局部抽样”到“100%全量审计”QAAnalyzerAgent能够自动接入SOC票务系统，对每一个（100%）已关闭的安全工单进行无死角的合规性与质量审计。它能够：多维标准比对：自动评估分析师的实际操作是否严格遵循了客户定制的“标准作业程序（SOP）”，并对照行业公认的安全框架（如NIST和MITREATTCK）进行对齐。实时精准评分：自动为每个工单的处置质量进行数字化打分。对于偏离SOP或处置不当的步骤，AI会自动予以标注，并精准指引具体的逻辑错误。人机协同闭环（Human-in-the-Loop）：随着人类质检专家对AI标记结果的“确认”或“修正”，其底层的机器学习模型会不断进化，识别精度随着时间推移愈发精准。2.带来的变革性成效暴露系统性缺陷：传统的10%抽样只能发现某个分析师的偶发性失误。而100%的全量审计能揭示出“某类高危钓鱼邮件的处置标准在30%的案例中未被严格执行”这种系统性、管理性的漏洞。极速缩短错误循环：传统质检通常在周报或月报中才反馈问题，此时同样的错误可能已被复制数百次。AIAgent实现了即时评估、即时反馈，防止错误蔓延。解放高技能人才：质检专家繁重的手工作业被压缩至约每周1小时（只需查看AI仪表盘和高风险预警），其余精力可全部投入到威胁狩猎和策略优化等高价值活动中。二、前端先锋：AI威胁猎手智能体（AIThreatHunterAgent）如果说QAAnalyzerAgent是守卫SOC质量后防线的“铁卫”，那么AIThreatHunterAgent就是主动出击探寻未知风险的“先锋”。1.痛点：未结构化威胁情报的“消化不良”世界上每天都在发布成百上千篇关于新型漏洞、黑客组织（APT）攻击手法（TTPs）的技术报告。然而，将这些非结构化的文本信息手动转化为可供企业SIEM（安全信息和事件管理）系统执行的检测规则（如Sigma规则或Splunk查询语句），过程极为繁琐、耗时，且极度依赖高水平安全专家的个人经验。2.机制：多智能体协同机制（Multi-AgentArchitecture）PwC的AIThreatHunterAgent采用了一种创新的多智能体协同架构，通过专业的分工实现端到端的情报转化：数据摄入智能体（IngestionAgent）：自动抓取并解析外部非结构化的威胁情报文章、安全通告及技术博客。特征提取智能体（ExtractionAgent）：深度学习理解文本，提炼出关键的攻击特征（IOCs）与战术行为（TTPs）。规则生成智能体（GenerationAgent）：自动将提取出的特征，翻译成SIEM平台所需的、即时可用的检测逻辑。验证智能体（ValidationAgent）：在沙箱环境中对生成的检测逻辑进行自动化仿真测试与校验，确保其既能精准捕获威胁，又能最大程度避免误报（FalsePositives）。通过将这一原本需要数小时甚至数天的过程缩短至分钟级，企业得以在外部威胁爆发的瞬间，完成防御系统的“热补丁”升级。三、智慧大脑：底层架构PwCAgentOS与安全治理这些身怀绝技的智能体并不是散落的工具脚本，它们的背后拥有着统一的操作系统和严格的控制网络——PwCAgentOS。1.企业级智能体编排与调度PwC研发的AgentOS是一个跨云（AWS、Azure、GoogleCloud等）、跨大模型（OpenAI、Anthropic等）及跨应用（Salesforce、Workday等）的集成编排框架。它扮演着“智能体路由器与交换机”的角色，通过接入新兴的模型上下文协议（ModelContextProtocol,MCP），让安全智能体能够安全地调用底层API和安全工具链，确保所有Agent之间的数据流动和协同动作井然有序。2.建立智能体的安全边界与控制（AgenticAIControls）随着AI智能体被赋予了越来越多自主决策和工具执行的权力（例如自动封禁IP、隔离终端），它们本身也可能成为新型的“内部威胁（InsiderThreat）”。为此，PwC强调了一套严格的控制框架：Traceability（端到端可追溯性）：AgentOS会集中记录并审计每一个智能体从感知（Sense）、思考（Think）到行动（Act）的每一个微小决策，确保所有自主行为皆可审计。动态凭证（Just-in-TimeProvisioning）：智能体不应永久拥有高特权，而是在执行特定安全响应的瞬间，由AgentOS动态授予所需的最低权限，并在任务结束后立刻收回。沙箱隔离（Sandboxing）：处于试运行阶段或未获得完全信任的Agent会被限制在隔离的安全环境中运行，防止因“幻觉”或被对手恶意误导（如PoisonedRAG）而引发灾难性后果。根据PwC最新的行业研究显示，已有79%的受访企业开始在其运营中部署AI智能体，且其中IT与网络安全是落地速度最快、价值最显著的首要场景。PwC的QAAnalyzerAgent与AIThreatHunterAgent共同构建的图景表明：“AI驱动的安全运营”不再是未来的科幻设想，而是正在发生的生产力革命。通过将繁重、重复且易错的数据级过滤与校验工作交付给高精度的AI智能体，安全团队不仅能够实现SOC的低成本无缝扩容，更能够重新将人性的智慧、直觉与洞察，聚焦于最需要人类决策的战略防御最前线。参考文献[1]QAanalyzeragentforSecurityOperationsCenters[OL].(2026-07-08)[2026-07-15].https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/cybersecurity/qa-analyzer-agent-security-operations-center.html[2]AIthreathunteragentforcyberdetection[OL].(2026-03-20)[2026-07-15].https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/innovation/ai-threat-hunter-agent.html[3]CoordinatingenterpriseAIagentsatscale[OL].(2026-04-15)[2026-07-15].https://www.pwc.com/us/en/tech-effect.html[4]TheriseofautonomousAIincybersecurity[OL].(2025-11-12)[2026-07-15].https://www.pwc.com/gx/en/1/issues/cybersecurity/ai-cybersecurity.html[5]WhereagenticAIbreaksenterprisecontrolsandhowtoclosethegap[OL].(2026-01-10)[2026-07-15].https://www.pwc.com/us/en/services/consulting/cybersecurity-data-tech-risk/library/agentic-ai-controls-across-platforms.html

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#.

近年来，随着科技的迅速发展，太空经济正蓬勃发展。根据orbital-intel的研究，太空经济体系已形成了十四层的生态架构。本文对太空生态发展现状及生态体系进行概述。一、太空经济总体规模与发展趋势根据orbital-intel于2026年5月更新的估算，2026年全球太空经济规模将达到6260亿美元，其中包括政府太空预算（约1150亿美元）、商业卫星服务（约1300亿美元）、地面设备（约1400亿美元）、发射服务（约180亿美元）以及新兴商业领域。相比2020年的4690亿美元和2023年的5460亿美元，太空经济持续增长。预计到2034年，其规模将达到1万亿美元；到2040年，甚至可能增至1.8万亿美元。推动这一增长的主要因素包括巨型卫星星座、太空制造和月球经济。二、产业结构特征分析在太空经济蓬勃发展的背景下，全球商业航天产业已可划分为14个不同层面的框架。这些层面从基础设施（发射、卫星制造），到连接与数据服务领域（卫星通信、地球观测），再到那些处于发展初期的新兴领域（太空制造、月球经济、空间计算）。每个层面都代表着一个独立的商业领域，拥有各自的上市公司、盈利模式以及发展规律。每层的市场规模、增长速度和重点企业，详见表1。表1、商业航天经济的14个层级及主要企业序号层级2026年市场规模估值（亿美元）近3年复合年增长率重点企业1发射18012%SpaceX、RocketLab、BlueOrigin、ULA2卫星制造2208%空客、诺斯罗普·格鲁曼公司、Maxar公司、约克航天系统公司3地面系统5015%AWS地面站、MicrosoftAzureOrbital、KSAT、Atlas太空运营公司4卫星通信45010%SpaceX（星链）、亚马逊Kuiper、OneWeb（欧卫集团）、铱星5地球观测8014%PlanetLabs、Maxar、ICEYE、CapellaSpace6导航与定位3018%Xona空间系统公司、TrustPoint公司、RegulusCyber公司7空间态势感知2022%LeoLabs、SlingshotAerospace、ExoAnalyticSolutions、KayhanSpace8在轨服务1528%Astroscale、OrbitFab、ClearSpace、StarfishSpace9太空制造535%VardaSpaceIndustries、Redwire、SpaceForge、InversionSpace10载人航天与航天居所4020%公理空间、广袤空间、西拉空间、航海者空间11月球经济2030%直观机器公司、阿斯特罗比特克公司、iSpace公司、萤火虫航空航天公司12太空防御3007%洛克希德·马丁、诺斯罗普·格鲁曼、L3哈里斯、RTX13空间数据与分析6016%OrbitalInsight、HawkEye360、SlingshotAerospace、UP4214空间计算与云计算1040%星云、Loft轨道站、AWS地面站、MicrosoftAzure轨道站资料来源：orbital-intel。2026年5月。由上可以看出，14层产业架构可划分为三个部分。第一部分是基础设施层，包括发射、卫星制造和地面系统，合计市场规模约450亿美元。这些领域是空间经济运行的基础，技术和资本门槛较高，市场主要由SpaceX、空客防务与航天、诺斯罗普·格鲁曼、AWS和微软等大型企业主导。发射市场规模为180亿美元，增速达到12%，显示可重复使用火箭和商业发射需求仍在推动行业扩张。第二部分是成熟应用层，包括卫星通信、地球观测、导航定位、太空防御以及空间数据分析。其中，卫星通信以450亿美元成为14层结构中规模最大的单一市场，占所列1480亿美元市场规模的约30%；太空防御规模为300亿美元，占比约20%。两者共同构成当前空间产业最主要的收入来源。地球观测和空间数据分析分别以14%和16%的速度增长，说明产业价值正从单纯获取卫星数据，逐步转向数据处理、智能分析和决策支持。第三部分是前沿应用层，包括空间态势感知、在轨服务、太空制造、商业空间站、月球经济、载人航天和航天居所、空间计算与云计算。这些领域现阶段市场规模较小，但增长明显快于行业平均水平，代表未来空间经济的主要增量方向。例如，空间计算与云计算的年均复合增长率达到了40%，太空制造和月球经济分别达到35%和30%。三、竞争格局分析从企业竞争格局来看，成熟市场具有明显的头部集中趋势。SpaceX同时布局发射、卫星通信和载人航天；诺斯罗普·格鲁曼、洛克希德·马丁等传统承包商则在卫星制造和太空防御领域占据优势。AWS和微软正在将云计算能力延伸至地面站和卫星数据服务。大型科技企业已成为太空产业的重要参与者。新兴市场的竞争格局相对分散。在轨服务、月球着陆、空间制造和轨道计算领域，大量初创企业正在形成专业化分工。不过，这些企业普遍依赖发射能力、政府任务、技术验证和长期资本投入，商业模式尚未完全成熟。参考文献[1]orbital-intel.TheSpaceEconomyStack:14Layers[R].2026-05.[2]orbital-intel.StateofSpace2026[R].2026-05.[3]orbital-intel官网.https://orbital-intel.com/

2026年7月，美国白宫联合国家安全相关部门，加速与OpenAI、Anthropic、谷歌等头部企业敲定针对人工智能前沿模型发布的自愿性行业标准（以下简称“标准”）。此举被视为落实特朗普人工智能行政令的关键步骤，旨在为具备高级网络渗透能力的尖端模型建立统一的安全标准，明确先进AI模型的准入条件、安全审查机制以及常态化发布流程。美国人工智能标准与创新中心将与国家安全局共同负责该标准的实施与监督。此前，美方对企业商业化的直接干预曾引发争议。2026年6月，在多方压力之下，Anthropic曾对其最新AI产品实施出口管控以防滥用，相关限制虽已解除，但这一风波促使白宫与科技界加快了协商节奏，试图以制度化标准化解临时行政干预带来的行业困惑。Anthropic表示，未来将联合亚马逊、微软、谷歌等伙伴，共同打造大模型通用安全评估与自律规范。针对科技头部企业，白宫已明确要求：OpenAI的GPT-5.6版本仅面向通过政府资质审核的主体开放。OpenAI回应称，认可政府的常态化监管，将依行政令推进GPT-5.6落地，并为后续前沿产品建立长效合规框架。谷歌也在其新一代代码模型上线前与监管部门进行了前置沟通，并深度参与了标准研讨。不过，三家企业均未就具体条款公开置评。2023年拜登政府时期，企业曾承诺发布前自检风险。特朗普2024年连任后，整体转向宽松监管以加速技术迭代。然而，随着大模型能力升级，其被用于网络攻击等风险暴露，美国从零散干预转向制度约束。尽管如此，不少硅谷人士与政策研究者仍担忧，行政介入加上标准约束，或将拖累科技创新的效率，从而削弱美国的技术优势。OpenAI的CEO山姆·奥尔特曼（SamuelHarrisAltman，以下简称奥尔特曼）更是在《金融时报》发文，呼吁构建全球性AI治理框架，依托中立机构公正研判技术风险。在英国《金融时报》署名文章《ThisishowwecanmakeAIsafeforeveryone》中，奥尔特曼系统阐释了其对人工智能未来全球治理的宏观构想。该文是OpenAI作为全球行业领军企业的官方立场声明，也是对当下全球AI监管规则碎片化、体系不统一现状的回应之一。奥尔特曼在文章开篇便指出，人工智能技术正以空前速度走出科幻范畴、融入大众日常生活，其变革影响力“堪比甚至超越电力革命”。他提出，单纯依靠企业实验室主导的技术研发模式，已无法应对人工智能带来的全球性风险与挑战，行业发展亟需建立由各国政府与国际社会共同主导的全球化治理体系。奥尔特曼治理愿景的核心是搭建一套突破单一国家管辖局限的全球性人工智能治理架构。由于人工智能具备天然的无国界属性，前沿AI模型完成训练后，其承载的技术能力与知识体系可通过参数权重、应用程序接口（API）快速跨境传播，单一国家的法律法规无法全面覆盖其衍生的跨境风险与发展机遇。他明确呼吁摒弃“单一国家独立监管”的传统模式，欧盟严苛的AI风险分级监管体系、美国的技术出口管制政策虽均适配各国自身发展需求、具备一定合理性，但极易引发全球监管标准冲突、加重行业合规成本、加剧全球技术鸿沟，最终阻碍人工智能技术红利在全球范围内的普惠共享。在具体的治理框架设计上，奥尔特曼提出组建一个由美国牵头、兼具开放性与包容性的国际合作论坛，依托多元要素，构建一套多层级、可动态适配技术发展的现代化AI治理体系。第一、制定全球通用的量化安全标准与基准。该合作论坛将汇聚各国政府代表、独立技术专家、学术科研机构及行业头部企业力量，联合制定前沿人工智能模型的统一安全规范。这套标准并非空泛的理论原则，而是具备落地性、可量化的实操基准，明确划定AI模型在网络安全防护、生物风险防控、虚假欺骗行为防范、自主智能代理运作等关键领域的能力阈值。奥尔特曼着重强调，伴随人工智能技术的高速迭代，相关基准标准需同步动态更新，适配技术发展节奏。他援引多项国际公共治理的成熟历史经验佐证这一思路：国际民航组织（ICAO）通过统一全球航空安全标准，大幅降低了全球航空事故发生率；全球金融领域的巴塞尔协议构建了统一的银行风险管理体系，规避了系统性金融风险；国际原子能机构（IAEA）则通过标准化的核查机制与跨国合作模式，在严控核扩散风险的同时，推动了核技术的和平普惠利用。奥尔特曼认为，人工智能治理同样需要这类具备技术中立性的统一基准，规避单一国家、企业或利益集团的操控干预。与此同时，标准制定全过程需公开透明，接受第三方专业核验，并通过常态化多边会议开展复盘修订，持续适配技术迭代带来的全新治理需求。第二、依托中立专业机构开展独立风险研判。由中立专业机构进行独立风险研判被认为是奥尔特曼治理构想中具有创新性、同时也最具争议的内容。他主张设立或依托独立的专业化技术评估机构，对各类人工智能模型的综合能力与潜在系统性风险开展中立、专业、客观的研判分析。这类机构需保持高度自主独立，参照国际原子能机构在核治理领域的职能定位，兼顾技术支撑、合规监督双重职能，始终坚守政治中立原则。商业科技企业始终面临“技术竞速”的行业内卷压力，为抢占市场先机、巩固行业优势，往往会加速AI模型迭代与产品落地，存在仓促发布未经过充分安全测试模型的风险。因此，亟需外部中立专业力量介入，平衡商业逐利诉求与安全治理需专业机构的工作需覆盖全流程监管，既开展模型落地前的前置安全评估，也实施常态化动态监测，通过红队测试、沙盒模拟、长期风险追踪等多元手段排查隐患。同时，机构需定期发布公开、透明的研判报告，让全球公众与政策决策者能够客观、全面地认知人工智能技术发展现状与潜在风险，摆脱对企业自主披露信息的单一依赖，大幅提升全球AI治理的科学性与公信力。第三、搭建分层赋能的规则激励机制。为实现人工智能技术的全球普惠目标，论坛需建立“守规获益、合规赋能”的正向激励体系。所有参与治理框架的国家与企业，只要严格遵循全球统一的AI安全与发展标准，即可获得前沿AI模型访问权限、跨国技术转让支持与国际科研合作机遇。具体而言，一方面面向发展中国家开放教育、科研用途的通用AI模型资源，助力弱势地区技术发展；另一方面针对高风险AI应用场景，实施严格的跨境出口管控，守住安全底线。他为此设计了三级分层赋能模型：基础层面，向全球全面开放通用人工智能工具，保障基础技术普及；中间层面，为治理框架参与成员国提供进阶版AI技术能力与合作资源；顶层层面，对可应用于敏感领域的超级智能模型实施严格权限管控与使用限制。该机制的核心目标，是打破人工智能技术的垄断格局，避免其成为少数发达国家、头部企业的专属资源，让人工智能真正成为驱动全球经济共同增长的核心引擎。在落地层面，可通过技术许可协议、跨国联合研发、全球能力建设基金等多元载体落地落地，助力中小国家与新兴市场融入全球AI产业价值链。第四、统筹治理规范与发展自主的平衡关系。奥尔特曼充分认可各国政府在AI治理规则制定中的主导地位，同时警示了技术过度商业化、治理过度政治化的双重风险。他提出，国际AI治理论坛可同步承担行业约束职能，有效缓解商业竞速带来的无序、不安全技术迭代问题。与此同时，全球统一治理框架充分尊重各国主权，在坚守核心安全底线的前提下，预留本土化调整空间。各国可结合自身国情，在数据隐私保护、伦理规范标准、社会文化适配等领域制定差异化细则，但防范大规模安全风险等核心基础性标准，必须保持全球统一，杜绝监管漏洞。针对跨国治理分歧，他还设计了配套的争议解决机制：依托专业仲裁机构处理成员国之间的规则冲突与权益分歧，建立梯度化惩戒体系，通过限制技术访问权限等柔性渐进式处罚措施，保障全球治理规则的落地执行力。第五、人工智能的治理需要具有哲学的思想和内核。奥尔特曼认为人工智能既是赋能全球发展的先进生产力工具，也暗藏不可忽视的系统性安全风险。单一国家或企业单方面收紧监管标准，极易丧失技术竞争优势、落后于行业发展；而全球各国无序发展、各自为战，又会持续放大人工智能的全球性风险。从实践层面来看，奥尔特曼的理论构想与OpenAI的近期战略布局契合。据消息人士披露，OpenAI正与美国政府深度沟通股权架构优化方案，同时积极参与G7等多边国际对话机制，主动对接全球AI政策体系。文章的发布时机也极具针对性，正值美国白宫加速搭建国内AI监管标准体系的关键阶段，奥尔特曼此举，实则是为美国本土监管体系搭建国际化延伸路径，推动美国成熟监管经验转化为全球多边治理通用规则。奥尔特曼并未回避外界对其治理构想的争议与质疑。针对外界对其“美国主导治理框架会损害中立性”的质疑，他回应称，考虑到当前全球技术发展格局，由技术领先国家承担初期牵头职能具备现实合理性，后续治理架构将持续优化扩容，通过轮值主席制、区域代表参与等机制，吸纳更多新兴经济体参与决策，保障治理体系的多元性与公平性。针对主权国家间规则落地难、执行力不足的核心痛点，他提出“技术手段+外交机制”的双重保障方案，依托模型水印、审计日志、区块链溯源等技术工具，搭配独立国际监察委员会的监督职能，筑牢规则落地根基。针对AI技术高速迭代、规则易滞后的问题，他提出“敏捷治理”模式，通过年度规则复盘审核、模块化标准动态更新、试点项目先行测试等方式，让治理规则适配技术发展速度。针对发展中国家技术基础薄弱、适配能力不足的问题，他提议设立全球专项发展基金，落地跨国技术转移计划，助力发展中国家开展人才培育、基础设施建设，缩小全球AI发展差距。同时，他主张推动AI治理体系与联合国、经合组织、世贸组织等现有国际机构深度衔接，将人工智能治理纳入全球数字经济合作框架，实现治理体系的兼容互通。奥尔特曼的提议也引发了广泛的讨论和美国政府的关注。从长期发展视角来看，若这套治理愿景顺利落地，将会对全球人工智能乃至整体科技产业的发展格局产生深远的影响，推动全球科技治理从“技术民族主义”的对立模式，转向“负责任全球化”的合作模式。这一体系不仅能有效降低科技领域的地缘博弈风险、化解跨国技术冲突，更能推动人工智能技术在气候治理、医疗健康、教育公平等全球性公共议题中落地应用，赋能全球可持续发展。参考文献：[1]OpenAIproposeshandingTrumpadministration5%stake[EB/OL].(2026-07-01).[2026-07-13]https://www.ft.com/content/7c803eab-8e80-4431-9a87-e943bf00e00b[2]SamAltman:ThisishowwecanmakeAIsafeforeveryone[EB/OL].(2026-07-01).[2026-07-13]https://www.ft.com/content/0c2e1077-f658-4b3d-9040-602615c961ca[3]为造福每个人而构建：我们的计划[EB/OL].(2026-06-08).[2026-07-13]https://openai.com/zh-Hans-CN/index/built-to-benefit-everyone-our-plan/[4]SamAltmansaideveryoneatSunValleywantstoknowhowtomakeAIcheaper[EB/OL].(2026-07-10)[2026-07-13].https://www.businessinsider.com/sam-altman-sun-valley-conference-cut-ai-costs-2026-7

基因编辑技术经过多年发展已日渐精进，基于CRISPER的基因编辑疗法已于近年被批准用于临床治疗。于此同时，科学家们正将目光投向该领域的下一个前沿：表观基因组编辑（EpigenomeEditing）。与CRISPER的剪切编辑不同，表观基因编辑并不改变DNA序列本身，而是通过调节DNA及其关联蛋白上的化学标记来控制基因的开启或关闭。目前，这一技术正处于从基础研究向临床应用的关键转型阶段，多项针对罕见病、慢性病甚至癌症的疗法已正式步入临床测试。表观基因编辑简介表观基因编辑是指在不改变底层DNA序列的情况下实现对基因表达精确修改的技术。该技术通过在DNA或DNA组蛋白上添加或移除表观遗传标记（即特定的化学基团）来发挥作用。通过控制这些化学标记的存在或缺失，特定的基因表达可以被激活或关闭。表观遗传调控主要依赖两种机制：DNA甲基化和组蛋白修饰。DNA甲基化通常是在DNA的特定位点（如CpG双核苷酸）添加甲基基团，从而阻断转录因子的结合，促使染色质结构变得紧凑，该机制通常与基因沉默相关联。组蛋白修饰既能激活基因也能抑制表达，例如组蛋白乙酰化通常预示着染色质处于活跃状态，而某些位点的甲基化则与转录抑制有关。表观基因编辑工具正是利用了这些天然的调控机制。研究人员通过将DNA结合平台（如灭活的Cas9蛋白、锌指蛋白ZF或转录激活因子样效应子TALE）与效应蛋白（如甲基转移酶、去甲基化酶或组蛋白修饰酶）融合，实现对特定基因位点的精准调控。这种方法的核心优势在于它不需要造成DNA双链断裂，从而规避了脱靶突变、染色体排布紊乱或基因损伤的风险。此外，由于其不改变DNA编码，表观编辑在理论上具有可逆性，这为长期慢性病的管理提供了极大的灵活性。表观基因编辑疗法当前进展目前，数家生物技术初创公司正在积极推进表观基因编辑疗法的临床进程，其目标涵盖了从罕见肌肉疾病到高胆固醇、慢性乙型肝炎等多种病症。1.面肩肱型肌营养不良症（FSHD）FSHD是一种遗传性疾病，患者早期症状可能包括面部和上身肌肉无力，严重者需依赖轮椅。该病的根源在于DUX4基因的异常过度表达。EpicBio公司开发的EPI-321疗法，旨在通过表观基因沉默技术抑制DUX4的表达。2023年6月，该公司公布了表观遗传编辑试验的数据，成为该领域首批发布临床数据的公司之一。该疗法使用肌肉特异性的AAV载体递送，当前已计划进入临床研究阶段。2.慢性乙型肝炎（HBV）全球约有2.4亿至3亿人患有慢性乙型肝炎，现有的药物难以根除病毒，因为HBV基因组能整合进宿主DNA，并形成持久存在的环状DNA（cccDNA）。TuneTherapeutics公司的TUNE-401和nChroma公司的CRMA-1001均采用了表观遗传沉默策略，通过在病毒基因上诱导持久的甲基化标记，实现对整合病毒DNA和cccDNA的长期压制。nChroma公司已于2025年1月开始对慢性乙肝患者进行实验性表观遗传沉默剂的临床首剂量给药，TuneTherapeutics的TUNE-401也已进入临床实验阶段。3.高胆固醇血症PCSK9基因是调节低密度脂蛋白（“坏”胆固醇）受体的关键开关。nChroma公司2025年在食蟹猴实验中证明，通过脂质纳米颗粒（LNP）递送表观遗传沉默系统，单次注射即可使坏胆固醇水平降低约70%。4.肿瘤治疗中的“不可成药”靶点MYC是一个著名的原癌基因，在肝细胞癌（HCC）和非小细胞肺癌（NSCLC）中起着驱动作用，但由于其蛋白质结构缺乏明显的结合口袋，传统小分子药物极难对其产生作用。OmegaTherapeutics公司开发的OTX-2002可以通过诱导MYC基因的表观遗传沉默，在临床前模型中成功使肿瘤明显缩小。该疗法目前已处于早期临床试验阶段。表观遗传编辑面临的挑战尽管表观基因编辑展现出巨大的临床潜力，但要实现大规模应用仍需克服数个技术瓶颈：递送效率：许多表观基因编辑系统依赖的全长dCas9蛋白和TALE蛋白体积庞大，与效应蛋白融合后通常超出了目前临床上常用的腺相关病毒载体的载荷上限，导致其难以被高效包装和递送。因此，开发更小的编辑工具和高效的组织特异性递送系统至关重要。编辑的持久性：表观遗传的可塑性为其带来了难以长期维持的问题。诱导产生的表观遗传标记在细胞增殖和分化过程中可能逐渐丢失，无法像基因突变那样稳定地遗传给子代细胞。即使是先进的组合工具（如CRISPRoff），表观遗传标记的持久性在不同基因位点之间也存在巨大差异。这种对基因组环境的依赖性限制了该技术的治疗可靠性。安全性与特异性：虽然不切割DNA，但表观编辑仍可能存在脱靶效应，即在非预定位置产生甲基化扩散。此外，如何防止这种人为引入的表观遗传标记传给后代，也是伦理和安全评估中的重点。表观基因编辑正处于临床测试的突破前夜。它不仅为治疗那些手段有限的遗传病开辟了新路径，还可能为慢性痛缓解、癌症精准治疗以及由于表观遗传失调导致的复杂疾病提供长效且安全的解决方案。随着专利布局的完善和更多临床试验数据的公布，许多科学家相信，这种“不改变编码而改变命运”的技术将在未来十年内彻底改变基因治疗的格局。参考文献：https://www.nature.com/articles/d41586-026-01976-whttps://www.nature.com/articles/s41573-025-01323-0https://doi.org/10.1016/j.ymthe.2025.08.047.

2026年5月14日，美国国家科学基金会（NSF）正式宣布启动“NSFX-Labs”计划，拟在未来十年内投入15亿美元，专门资助由科研人员、工程师和企业家组成的独立团队，围绕重大科技命题开展跨学科协同攻关。该计划旨在突破传统学术机构和工业实验室的体制壁垒，探索一种“21世纪科研机构新模式”，以巩固和提升美国在关键前沿技术领域的全球长期竞争力。一、NSFX-Labs提出的背景NSFX-Labs计划的设计理念根植于特朗普政府重振美国科技生态系统的政策导向，致力于通过创新资助模式推动高价值科研基础设施与成果的共享及转化。其设计方案参考了新兴及知名智库、科学政策专家、国会特许研究委员会以及更广泛科学界的深入研究与创业实践经验。该计划在早期阶段曾以“TechLabs”为名进行概念预览，并于2025年12月通过信息征询书（RFI）正式公开征求意见。正式发布时更名为“X-Labs”，意在更深入地借鉴AlphabetX（原谷歌X“登月计划实验室”）的破局思维——聚焦那些表面难以实现、但一旦突破即可带来指数级变革的“大挑战”。其核心逻辑在于：当前科技加速与成果转化面临系统性障碍，需要以新范式组织跨学科团队协同攻坚。X-Labs将超越传统研究产出（如论文和数据集），为团队提供充足资源、长期稳定经费和高度自主权，推动关键技术从早期概念或原型阶段快速演进至具备商业可行性的平台级成果，从而为后续私人资本的规模化投资铺平道路。二、NSFX-Labs的运作模式NSFX-Labs采取了一套与传统NSF资助截然不同的运作模式：（1）独立运作的团队：受资助的是“独立的研究人员、工程师和企业家团队”，要求必须“实质性地”独立于传统学术机构，以便快速决策。（2）里程碑式资助：借鉴DARPA或“聚焦研究组织”（FROs）的资助模式，资金拨付与预设的研发里程碑挂钩，而非传统的项目周期。（3）分阶段、高额度投入：项目分阶段进行，入选的团队在初始阶段（Phase0）可获得最高150万美元资助；进入Phase1后，每年可获得1000万至5000万美元的资金。这一投入远超NSF平均约20万美元的项目拨款。首批资助机会聚焦于两个方向。主题一：用于传感与成像的科学仪器。NSF寻求能够构建下一代科学仪器的团队，研究方向可涉及量子传感、人工智能驱动的计算成像以及全新的化学方法。主题二：量子系统-互连组件与集成光子学。NSF寻求开发新型组件以传输量子信息并集成异构量子系统的团队。该领域被视为突破经典计算极限、迈向计算前沿的关键使能技术。三、相关争议NSFX-Labs的宏大愿景虽令人瞩目，却在美国科学界引发了尖锐批评。争议核心并非其创新目标，而是资金来源及其对基础科学的潜在冲击。最大担忧在于，为X-Labs筹措资金可能需要大幅削减NSF现有核心项目的预算。有消息称，相关NSF理事会（如工程、计算机和信息科学等）的预算可能面临高达30%的削减，甚至有报道指NSF计划从已通过评审、即将拨款的提案中撤回约5亿美元，被批评为“拆东墙补西墙”。前总统科学顾问、前NSF主任尼尔·莱恩（NealLane）曾在访谈中批评，以牺牲广泛长期的基础科学探索为代价、集中资源于少数实验性项目，风险极高，可能损害美国科学的根基。四、NSFX-Labs所体现的科研范式之变1.考核内核，从“论文终点”到“技术平台”。传统范式下，科研产出囿于顶级期刊论文，成果常被束之高阁，沦为“纸面创新”。X-Labs则以可商业化的技术平台为考核终点——量子传感器精度是否跨越经典物理极限、芯片工艺是否具备工业级量产潜力等，才是真正的硬指标。2.资金逻辑，从“行政拨款”到“对赌式里程碑”。传统项目立项后，三至五年资金基本“稳如泰山”，客观上容忍了学术惰性。X-Labs则每半年进行一次硬核技术指标的卡点验收，未达标即触发资金“熔断”，以风投思维倒逼科研效率。3.组织生态，从“依附大学”到“独立初创体”。传统团队深度绑在大学行政体系内，领军科学家常被会议和职称评审消耗近半精力。X-Labs实行物理与行政的绝对独立——科学家、连续创业者、工程师各司其职，扁平化的公司架构使工程师成为核心战力。4.资源配置，从“零散发散”到“定向爆破”。传统资助呈自下而上的分散状态，寄望于大面积撒网后的偶然突破。X-Labs则将15亿美元集中饱和投向量子互连、AI计算成像等关键瓶颈，拒绝雨露均沾。相关链接：1.USNationalScienceFoundation,NSFannounces$1.5BNSFX-Labsinitiativetopursuegenerationalbreakthroughscienceefforts.[EB/OL].[2026-05-14].https://www.nsf.gov/tip/updates/nsf-announces-15b-nsf-x-labs-initiative-pursue-generational2.IEEESpectrum,NSFExperimentsWithNewKindofScienceFundingTheU.S.NationalScienceFoundation’s$1.5billionX-Labscallforagilenewentitiestotacklepressing,narrowproblems.[EB/OL].[2026-06-04].https://spectrum.ieee.org/nsf-x-labs3.砸碎象牙塔——NSF首批“X-Labs”计划出炉.[EB/OL].[2026-05-16].https://mp.weixin.qq.com/s/eeiagEikG2hmu2CIpXThvg

在全球化学产业深度调整、传统石化产能过剩与绿色转型压力持续加大的背景下，近日韩国政府发布了《K-化学路线图2030》，并同步启动“化学产业创新联盟”，标志着韩国化学产业将进入以高附加值、绿色低碳和智能制造为核心的新一轮系统性重塑阶段。该路线图由韩国产业通商资源部牵头制定，联合地方政府、龙头企业、中小企业及科研机构等约130家机构共同参与，旨在通过政产学研一体化的方式，推动韩国化学产业从以往的大宗、通用型产品结构，加快向高端特种化学品和先进材料体系转型，支持建设覆盖原料、材料、应用和需求的完整化学工业价值链。根据《K-化学路线图2030》，韩国计划到2030年推动该国化学产业从当前全球第5位跃升至第4位，在高附加值化学品领域形成更具国际竞争力的产业结构。为实现这一目标，路线图以高附加值转型、绿色转型、强化全球环境规制应对能力为三大主轴，对研发体系、产业基础设施和协同机制进行系统性升级，重点突破一批具有战略意义的核心材料与关键工艺技术。根据路线图，在技术路径上，韩国计划将制造AI转型（M.AX）深度引入化学产业全链条。明确提出，将在化学材料设计、合成、分离、后处理和加工等环节全面引入人工智能与自动化技术，通过数据驱动和算法优化实现研发与生产方式的根本性变革。一方面，依托AI与自动化实验设备，构建自主实验体系，大幅缩短新材料研发周期；另一方面，在生产端推动从原料投放到能源管理的全过程智能化，搭建能实时优化工艺条件、降低能耗的智能工艺控制系统。在研发组织方式上，《K-化学路线图2030》突破了以往按不同材料领域分散推进的模式，转而强调搭建围绕化学产业完整价值链的“One-Team”协同体系。政府不再仅支持单一技术或单一企业，而是以半导体、未来汽车等关键需求产业为牵引，由需求侧龙头企业提出明确的材料性能指标，再由原料企业、材料企业、应用企业和中小创新主体组成联合体，协同推进技术研发并直达产业化阶段。这一模式旨在显著提高研发成果与市场需求的匹配度，减少技术先进但难以落地的风险。为增强政策精准性和资源配置效率，80余名韩国国内专家历时6个月对化学产业关键技术进行系统梳理和水平评估，最终形成217项具有现实可行性的要素技术清单。技术支持按市场规模、成长潜力和技术成熟度划分为四类，并计划提供差异化的支持策略：1）短期集中型，对于技术成熟度高、市场空间大，将重点提供商业化相关的研发支持；2）长期管理型，对于技术市场大但技术难度高的，提供中长期攻关支持；3）市场开拓型，对于市场较小但极具潜力的技术，将提供前瞻研发和专利布局支持；4）影响扩大型，对成熟的技术领域，则侧重推动规模化放大和工艺效率提升。这种分层分类支持机制，有助于在资源有限的情况下实现整体效益最大化。与路线图同步成立的“化学产业创新联盟”，被定位为路线图的“指挥中心”和“推进引擎”。联盟下设半导体、显示、未来汽车、二次电池、宇宙•航空•国防、先进高分子材料、电气通信、绿色环境和监管应对等在内的9个分领域，覆盖原料、材料、应用、需求等整个生态系统，将联合推进9个旗舰项目。联盟通过制度化协作机制，将大型化学企业的关键材料性能需求、中小企业的技术创新能力与科研机构的研发资源有效整合，将成为推动韩国化学产业整体跃升的关键组织载体。《K-化学路线图2030》不仅是韩国应对石化行业结构性困境的产业政策工具，更体现出其以AI驱动制造升级、以需求牵引技术创新、以联盟机制重塑产业生态的系统性思路。在全球化学产业加速向高端化、绿色化和智能化演进的背景下，该路线图有望成为韩国实现化学产业“二次跃迁”的重要战略支点，其实施进展与成效值得持续关注。资料来源：1.韩国产业通商部https://www.motir.go.kr/kor/article/ATCL3f49a5a8c/171378/view2.韩联社.“K-화학고부가·친환경전환…"2030년글로벌4위로””https://www.yna.co.kr/view/MYH20251223002500038

2026年4月14日，《科学美国人》在其2026年5月刊上对美国国防高级研究计划局（DARPA）于2024年12月启动的ScientificFeasibility（SciFy）项目进行了回顾与讨论。一、项目启动背景2022年，学界相关研究指出：现有量子计算机可能具备破解加密信息能力，包括即时通讯（如Signal，该通讯软件采用端到端加密、隐私保护、注重通信安全，可类比为加密版的微信）和卫星传输数据。美国专家指出，若该技术实现实际部署，将对国防安全构成重大威胁。此事件引起美国国防界高度关注，随后，美国国防高级研究计划局（DARPA）于2024年12月启动ScientificFeasibility（SciFy）项目。该项目旨在通过科学方法评估重大颠覆性技术及科学突破的可行性，为前沿科技突破真实性提供快速甄别能力。二、项目核心目标与工作方式SciFy的核心任务是开发自动化工具，对科学或技术进行快速可行性评估，并识别潜在技术突破。项目特点包括：（1）超越传统验证与复现：通过逻辑推理和科学分析，将复杂说明拆解为可验证的组成部分。（2）决策支持：为美国国防部提供可靠的科学可行性评估，减少因夸大或虚假引发的战略误判。（3）科学判断与合理推测结合：既依赖证据，也结合合理分析，保证评估结果准确性。项目经理EricaBriscoe表示，SciFy延续了DARPA自苏联Sputnik卫星事件以来的技术预警使命（注：Sputnik是苏联于1957年发射的世界首颗人造地球卫星。这次发射是第一次将卫星送入轨道，标志着苏联在导弹和太空技术上取得重大突破。美国当时未能预料到这一进展，造成战略震惊，引发对国防技术落后的担忧。因此，美国成立了DARPA（国防高级研究计划局），目的是防止未来出现类似技术突发事件，保持军事和科技领先地位）。三、执行单位资金分配与初步成果Scify项目执行期约32个月，覆盖三个代表科学复杂性的研究领域：材料科学、人工智能与量子计算。DARPA已向五个主要执行单位授予合同，用于开发自动化评估工具、验证科学宣称的可行性，并支撑美国国防部前沿科技决策。截止4月28日的具体分配和初步成果（整理自手工搜索得到的论文结果）如下：1、宾夕法尼亚大学：约400万美元（合同编号HR00112520300），发表57篇论文，包括21篇会议论文，35篇预印本，1篇期刊论文，初步成果聚集于：科研文献长文本问答，小模型低资源推理与生成可靠性增强，自适应训练与强化学习能力，自动科学实验与代码生成，个性化偏好推断与冷启动能力，文本生成安全与隐私能力，模型输出与引用安全，可信决策与推理能力。2、马里兰大学巴尔的摩分校（UMBC）：约380万美元（合同编号HR00112520301），发表23篇论文，包括17篇会议论文，6篇预印本，初步成果聚集于：增强模型处理复杂、多源信息的能力，提升模型在缺失上下文或不完全信息下的稳健性，未来事件预测与置信度评估，改进事实验证和标签整合能力，提供研究责任分析方法，提升科学实验假设评估和科研推理能力，改进受限记忆和跨表示任务下的推理能力。3、佐治亚理工研究公司（GeorgiaTechResearchCorporation）：约390万美元（合同编号HR001125C0302），发表4篇论文，包括2篇会议论文，2篇预印本，初步成果聚集于：多路径规划保证复杂任务的准确性和稳健性，多级结构化推理减少长链任务中的偏差，知识图与符号验证提供可验证、可解释的推理结果。4、系统与技术研究有限责任公司（SystemsTechnologyResearchLLC）：约530万美元（合同编号HR001125C0303），发表8篇论文，包括8篇会议论文，初步成果聚集于：增强复杂空间推理与可解释决策能力，生成物理合理的视频与多模态计划，提高图像生成与编辑的可控性和语义一致性，抑制三维化身智能体幻觉输出、提高安全可靠性，低资源场景下视觉-语言任务表现显著提升，EmergentCommunication预训练提升视觉-语言模型。5、约翰霍普金斯大学：约330万美元（合同编号HR001125C0304），发表5篇论文，包括4篇会议论文，1篇预印本，初步成果聚集于：提升信息检索与复杂推理能力，增强跨任务架构性能分析与多任务处理能力，提升低资源多语言任务的分类与检索性能，增强复杂问答推理的准确性与可控性，改进事实验证精度和鲁棒性。参考资料：1、DARPAbuiltanAItofact-checkenemyweaponsclaims.20260414.https://www.scientificamerican.com/article/darpa-built-an-ai-to-fact-check-enemy-weapons-claims/2、ScientificFeasibility-SciFy.202412.https://www.darpa.mil/research/programs/scientific-feasibility

2026年4月28—29日，ITER组织召开“公共－私营聚变研讨会”，会上四位不同背景的专家ITER的SimonMcIntosh、NTTDataItaly的AntonioPolicicchio、英伟达（NVIDIA）的TomGibbs以及GaiaLab的ThomasKopinski共同描绘了一幅图景：核聚变不仅是人工智能（AI）的应用场景，更是推动AI技术发展演进的重要动力。一、聚变AI的数据特性与挑战现代人工智能系统的发展，依赖于互联网中丰富的数字资源，包括文本、图像、代码和视频等。然而，聚变能源领域面临着与之截然不同的状况。Gibbs在讨论中指出，“大语言模型和智能体的数据很便宜，但训练成本极高，而物理AI（PhysicalAI，即从真实物理系统而非数字内容中学习的应用）恰恰相反，数据极其昂贵，但训练成本并不高。”这种区分具有重要意义。在托卡马克装置上进行一次等离子体放电实验，其数据获取的难度和成本，远高于收集十亿条网页数据。聚变实验中，实验成本高昂，机器使用时间有限，每次放电可能只探索极窄的运行窗口。有价值的数据必须从体量有限、但含金量极高的数据集中仔细提取。McIntosh指出，聚变组织还面临另一重挑战：数十年的历史数据被储存在从未为现代AI工作流设计的格式中。“说到底，我们必须做‘数据考古’，才能利用前人产出的成果。”他以运行超过40年的JET（欧洲联合环）为例，大量有价值的实验记录、软件工具和工程背景仍然存在，但并非总能以便于检索、比对或复用的形式存在。通过AIAgent，团队已开始追踪文件、识别模式，从过去和现役的托卡马克装置中重建那些本可能永远尘封的历史运行知识。数据恢复只是任务之一。数据格式标准化和数据本身的可信度验证同样棘手。McIntosh透露，聚变界花了近20年开发通用数据格式，让为一个装置构建的软件能在其他装置上测试和复用。这套框架被称为IMAS（集成建模与分析框架），由ITER主导开发，确保线圈电流、诊断信号等关键信息能在不同设施间以一致方式存储。但即便数据井然有序，“找到它”仍是挑战。McIntosh介绍了一个与ITER内部文档系统连接的AI助手，它能帮助工作人员在数秒内检索工程记录、技术文档和项目资料——这在以往需要漫长的手动搜索。二、聚变“世界模型”的构建与应用McIntosh描述的理念中，最具野心的是为ITER运行做准备而训练的聚变“世界模型”。McIntosh表示，“我们有一个GPU集群，计划用它来训练一个聚变世界模型”。从本质上讲，这样的模型将从现有托卡马克装置收集的数据中学习，构建出装置行为的一个简化但有用的表征。它可以让团队在实际运行前模拟放电脉冲、测试流程、预判故障，并在ITER启动完整实验前提升准备度。McIntosh将其类比为人类通过直觉建立的认知模型，即在实际接触之前，就能对事物的状态有一定的预判。对ITER而言，目标类似：在装置真实情况出现之前预测其下一时刻发生的状态。这样的世界模型能将过去和现有托卡马克装置数十年的知识积累，以可迁移的方式输送到ITER，使ITER运行第一天的数据，立即可用于改进第二天的预测。“这种持续校准和再训练的循环，将确保我们数据驱动型机器学习模型的能力，能够与ITER不断拓展的前沿知识齐头并进，”McIntosh说。ITER已于今年3月安装了八块全新的GPU，以支撑这些AI需求。三、AI替代模型的加速效应与发展方向Gibbs在研讨会上介绍了另一条加速路径：用传统等离子体模拟数据训练的AI替代模型（SurrogateModels）。传统高保真模拟代码单次运行可能消耗数百乃至上千GPU小时，而替代模型一旦训练完成，可在毫秒级时间内输出近似结果，Gibbs估计提速可达10³至10⁶倍。这一速度为数字孪生（DigitalTwin）打开了可能性：持续接收传感器数据更新的虚拟聚变装置副本，帮助操作人员理解实时演变的等离子体状态。据Gibbs，多个实验装置已拥有数字孪生实例。但若AI模型将成为实时聚变控制的核心，仅有更快的模型可能还不够——底层硬件和连接实时数据与模型的软件或许也需要同步进化。当GPU仍是当今AI江湖的主角时，Kopinski提出了不同的观点：聚变将需要替代性的计算架构。等离子体系统高度动态、非线性，某些控制问题的响应速度需求远超常规方法所能舒适交付的范围。“他们在讨论毫秒级时，我们讨论的已是微秒级，”Kopinski说。他介绍GaiaLab正基于Q.ANT的光子硬件开发聚变世界模型，用光速计算来预测和控制等离子体行为，“比实时更快”。Q.ANT原型已部署，光子芯片商用的世界模型有望在2030年前成为现实。四、AI在聚变施工与维护中的即时应用尽管远期愿景激动人心，专家们反复强调，AI的最大价值可能来得比预想的早。ITER目前正处于组装与调试阶段，施工支持是近在眼前的优先事项。Policicchio展示了更具体的应用：基于激光雷达（LiDAR）的进度追踪，以及设备的预测性维护。“我相信这将成为减少大型工程进度延误的关键使能技术之一。”五、核聚变对AI技术的挑战与推动ITER的目的始终是实验科学。它计划检验的运行模式、脉冲持续时间和综合性能水平，在这一规模上前所未有。那些结果必须在现实中测量，而非仅从软件推断。AI无法替代一场从未有人尝试过的实验，但它能缩短通向这一发现的路径。ITER并不只是采用现成的人工智能工具。它正在直面工业AI领域最难的问题：如何从稀缺数据中学习，如何统一碎片化的档案，如何预测复杂物理系统，以及如何在失误代价高昂的场景下实时行动。这使得核聚变成为人工智能技术极具挑战性的应用场景之一，同时，核聚变研究也在推动着人工智能技术的进一步发展。参考文献：[1]ITER.HowfusionisteachingAInewtricksatITER[EB/OL].[2026-06-08].https://www.iter.org/node/20687/how-fusion-teaching-ai-new-tricks-iter.[2]可控核聚变.ITER遇上AI：核聚变如何成为人工智能进化的“最硬”试验场[EB/OL].[2026-06-08].https://mp.weixin.qq.com/s/LQwa5KgGK1kcsPa-zqaHQw.

2026年5月7日，洛杉矶2028年奥运会和残奥会组委会（下文简称“LA28”）公布文化奥林匹克首批项目。该计划围绕时尚、电影、美食、音乐、表演和视觉艺术六个领域展开，主要包括创作奥运会和残奥会官方艺术海报、开展体育电影展映、建立文化项目认证体系、建设文化活动日历和数字地图、支持免费文化活动等。LA28提出，文化奥林匹克将立足洛杉矶现有文化资源，广泛吸纳本地艺术家、文化机构和社区组织参与，通过奥运会和残奥会的国际传播平台，集中展示洛杉矶的艺术创造、街区文化和多元城市生活。首批项目将从2027年起陆续实施，并于2028年奥运会和残奥会举办期间集中呈现。一、出台背景：借助奥运会集中展示洛杉矶文化洛杉矶具备较好的文化资源基础。作为全球重要的文化产业中心，洛杉矶在电影、音乐、时尚、表演和视觉艺术等领域具有较强影响力，同时拥有多族裔、多语言和多社区并存的城市文化。街头艺术、社区餐饮、地方节庆和各类艺术创作广泛分布于不同街区，形成了多样化的城市文化面貌。2028年，洛杉矶将第三次举办夏季奥运会，并首次举办残奥会。LA28希望借助赛事平台，将这些分散的文化资源集中呈现，使全球观众在观看体育比赛的同时，更全面地了解洛杉矶。为推进相关筹备，LA28于2024年6月任命兼具影视创作、艺术管理和文化公益背景的美国文化界人士玛丽亚·阿雷纳·贝尔担任文化奥林匹克主席，并逐步组织文化机构、本地艺术家和社区组织参与项目设计。按照LA28公布的定位，文化奥林匹克将立足洛杉矶本地文化，围绕电影、音乐、时尚、美食、表演和视觉艺术等领域开展项目，通过艺术创作、电影展映、社区活动和数字平台等方式，展示不同地区和不同群体的文化特色，扩大本地居民参与，并形成具有洛杉矶特色的奥运文化品牌。二、主要内容：围绕六个领域、五个方面推出首批项目LA28文化奥林匹克将覆盖时尚、电影、美食、音乐、表演和视觉艺术六个领域。目前公布的首批项目包括官方艺术海报、文化项目标志、体育电影展映、文化活动日历和地图平台，并配套实施文化活动费用补贴。LA28表示，后续还将继续推出相关项目，逐步扩大文化奥林匹克的内容和参与范围。（一）邀请本地艺术家创作官方艺术海报LA28计划创作16张官方艺术海报，其中奥运会海报8张、残奥会海报8张。创作者将从洛杉矶本地艺术家中通过评审程序选出，作品计划于2027年7月集中发布。此次海报项目同时覆盖奥运会和残奥会，并由多位本地艺术家参与。不同作品可以从城市生活、社区文化、体育精神和残障文化等角度进行表达，共同构成LA28的官方艺术形象。相关作品还将借助奥运会和残奥会的传播渠道面向全球展示，为本地艺术家提供国际传播机会。（二）建立文化项目官方认证机制LA28计划于2027年初启动文化奥林匹克的项目认证计划，面向大洛杉矶地区的文化机构和社区组织开放申请。获得认证的文化项目可以使用文化奥林匹克官方标志，并纳入LA28相关宣传和推广活动。洛杉矶拥有数量众多的博物馆、剧院、艺术团体、社区文化机构和非营利组织，各机构的规模、资金和传播能力存在较大差异。官方标志将为这些机构提供进入文化奥林匹克的统一渠道，使具有地方特色的展览、演出和社区活动获得官方认可，扩大社会影响。（三）举办“银幕上的体育”电影展映LA28将推出“银幕上的体育”系列活动，在洛杉矶不同地区展映28部体育题材电影。展映活动将免费向公众开放，放映场地选择具有洛杉矶特色的城市空间，部分场次还将引入本地餐饮商户和现场表演。活动采用分散展映方式，可以覆盖不同街区和社区，方便本地居民参与。部分展映还将结合餐饮和现场演出，形成电影、音乐、表演和地方美食共同参与的文化活动。（四）建设文化活动日历和地图平台LA28计划建设文化奥林匹克日历和地图平台，并于2028年1月上线。该平台将集中发布文化奥林匹克相关项目，按照活动时间、举办地点和项目类型提供查询和导航服务，成为居民和游客了解文化活动的数字入口。LA28提出，奥运会和残奥会闭幕后，该平台将移交给洛杉矶本地合作机构继续使用，作为服务社区的长期工具。（五）降低部分文化活动参与费用LA28还将实施文化活动费用补贴计划，通过资金支持降低或免除部分项目的门票和入场费用。补贴范围包括公园社区舞台、电影展映以及其他文化活动。相关项目将覆盖洛杉矶市议会各选区、洛杉矶县所属设施、LA28赛事场馆所在城市，并延伸至LA28在美国其他地区开展的活动。这一计划主要用于扩大文化活动覆盖面，降低居民参与成本。公园舞台和免费电影展映可以直接进入社区公共空间，使未购买体育比赛门票的居民也能参与奥运文化活动。费用补贴还可以帮助部分文化机构扩大免费项目供给，吸引家庭、青少年和不同收入群体参加。目前，LA28尚未公布补贴计划的资金规模、申请对象和实施标准。根据官方发布，其基本方向是通过费用减免扩大公众参与，使文化奥林匹克覆盖更多城市空间和社区人群。三、主要特点：本地主导、开放参与、长期延续（一）立足本地文化资源，突出洛杉矶城市特色LA28文化奥林匹克以洛杉矶现有文化资源为基础，重点吸纳本地艺术家、文化机构和社区组织参与。其内容覆盖电影、音乐、时尚、美食、表演和视觉艺术，并将街头艺术、社区餐饮、多语言艺术创作等纳入城市文化展示范围。LA28在官方发布中提出，相关项目将从社区层面组织实施，反映洛杉矶地区的真实文化面貌，使不同社区居民能够在文化奥林匹克中看到自身文化。这一安排与洛杉矶的城市文化结构密切相关。洛杉矶文化资源数量较多，分布范围较广，既有电影、音乐等具有国际影响力的文化产业，也有形成于不同族裔和街区的社区文化。LA28通过本地艺术家创作、社区活动和城市空间展演，将这些文化内容纳入奥运文化项目。16张官方艺术海报全部由本地艺术家创作，也体现了以本地创作为主要表达方式的安排。（二）建立开放参与渠道，扩大文化机构覆盖范围LA28通过官方标志申请、文化活动日历和地图平台，为本地文化机构和社区组织参与文化奥林匹克提供统一渠道。这种组织方式有利于发挥不同文化主体的专业优势。LA28负责统筹文化奥林匹克品牌、标志性项目和传播平台，各文化机构和社区组织结合自身资源策划展览、演出和公共文化活动。大型博物馆、专业剧院、非营利艺术机构和社区文化组织均可通过统一渠道参与，文化项目的门类和地域覆盖范围由此得到扩大。文化活动日历和地图平台将进一步汇集各类项目。不同机构发布的文化活动可以按照时间、地点和门类集中展示，居民和游客可以通过统一入口查询。规模较小、位置较为分散的文化项目也能获得更多展示机会。通过项目认证和数字平台，LA28将分布在不同街区的文化资源纳入统一的奥运文化品牌。（三）重视赛后使用，延续文化项目影响LA28在项目设计中重视文化成果的长期使用。官方艺术海报被LA28视为奥运会较为持久的文化遗产。洛杉矶曾通过1984年奥运艺术海报形成具有代表性的赛事视觉作品，2028年海报项目将继续采用这一形式，由本地艺术家创作奥运会和残奥会官方艺术作品。相关作品在完成赛事传播任务后，也将成为记录2028年洛杉矶奥运会和残奥会的重要文化资料。文化活动日历和地图平台也作出了赛后安排。LA28计划在2028年1月上线该平台，并在奥运会和残奥会结束后移交本地合作机构继续运营。平台可以继续发布文化活动信息，帮助居民了解不同街区的文化场所和项目，延续赛事期间形成的文化信息服务功能。信息来源：1、LA28.BuiltforLA.SharedwiththeWorld:TheLA28CulturalOlympiad.https://la28.org/en/newsroom/la28-cultural-olympiad-built-for-la-shared-with-the-world.html2、LA28.MariaArenaBellNamedChairoftheLA28CulturalOlympiad.https://la28.org/en/newsroom/la28-names-chair-of-cultural-olympiad.html3、OlympicWorldLibrary.ZoomIn:ArtandCulture.https://library.olympics.com/default/zoom-art-et-culture.aspx?

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/.

2026年5月1日，重庆市第一中级人民法院（以下简称“重庆一中院”）就中兴通讯股份有限公司（以下简称“中兴”）与三星电子株式会社之间（以下简称“三星”）之间的标准必要专利许可纠纷作出一审判决，裁决许可标准为2G-5G无线通信标准；许可专利为双方拥有和有权许可的2G-5GSEP；许可产品为双方移动终端及基础设施设备（排除6G及以上）；三星电子向中兴通讯一次性支付净许可费7.31亿美元。该案系中国法院在跨国标准必要专利全球许可费纠纷中作出的又一标杆性判决。除中国法院的裁决外，英国、德国法院就该争议也先后披露了双方许可费的测算结果与参考结论。一、案件背景：三星与中兴的全球专利拉锯战三星与中兴通讯之间的标准必要专利争议源于双方于2021年签署的交叉许可协议到期后未能就续展达成一致。该协议涵盖2G至4G标准必要专利，但明确排除了5G标准。协议到期后，双方就全球范围内的4G及5G标准必要专利组合的许可条件展开谈判，核心分歧集中于许可费率。由于谈判破裂，双方在英国、德国、美国、中国、欧洲统一专利法院（UPC）及巴西等多个司法管辖区同时提起侵权、费率裁定及反垄断等诉讼。此类“全球诉讼”模式反映出当前国际SEP争议解决机制的功能失调，正如英国高等法院米德法官所指出：“这种诉讼泛滥是体系功能失调的表现，其关键问题在于欧洲电信标准化协会（ETSI）规则中缺乏争端解决机制。”二、德国法院的费率立场：从“回避”到“谨慎介入”长期以来，德国法院在处理SEP案件时，更倾向于传统的侵权判定，即通过颁发禁令来迫使实施者（如三星）进入谈判，而非直接设定具体的全球许可费率。但这一局面正在发生微妙变化，德国慕尼黑地方法院在本次争议中表现出一种“谨慎的开放态度”，通过精细化适用自上而下法，明确了FRAND费率区间并提出了具体的和解建议。慕尼黑法院在判决书中详细披露了其费率计算过程，体现了对自上而下法的系统运用：1、自上而下法的计算起点：对于2024年至2028年的五年期，自上而下法计算出的许可费基数为11亿美元。在给予30%的数量折扣后，同时因三星的“拖延行为”（hold-out）加价10%，得到中点值为8.6亿美元；2、交叉许可的净额计算：从中扣除双方无争议的1.34亿美元（作为中兴通讯使用三星专利的对价），得出五年期交叉许可的中点价值为7.26亿美元；3、FRAND区间上限的确定：法院注意到三星已预先支付2.77亿美元，尽管该金额远低于中点值，但法院将此作为对三星有利的考量因素，将上限设定为仅比中点值高10%，即7.986亿美元。法院首次明确提出其认为双方应当达成的和解条款，经过对英德两国法院在合同法问题上的分歧进行风险调整，并将三星许可给中兴通讯的专利价值降低20%后，最终金额向下取整为6.4亿美元（对应许可期限截至2028年底）。值得重点关注的是，慕尼黑法院明确拒绝依赖双方此前的许可协议作为可比协议。法院指出，2021年的中兴通讯-三星合同属于“非典型的初始许可协议”，如果认为该协议对未来产生约束力，将导致“二次合同受害”（sekundäreVertrags-Viktimisierung），即“无经验的一方被有经验的一方迫入一份过于优惠的许可协议，不利条件将永久持续”。三、英国法院的费率判决：可比协议法的单一适用与居中裁定2026年5月1日，英国高等法院理查德·米德法官就三星诉中兴通讯案作出FRAND费率裁定，认定双方之间的合理FRAND一次性授权费为3.92亿美元。这一金额远低于中兴通讯要求的7.31亿美元，但显著高于三星主张的不超过2亿美元。米德法官在判决中明确拒绝了“自上而下法”（Top-Downapproach），认为该方法不适用于本案。相反，他选择以可比协议作为基准，最终采用了中兴通讯与苹果公司于2020年签订的许可协议。该协议是中兴通讯首次对外许可，其背景是中兴通讯因美国制裁而在美国市场面临压力，迫使其将专利组合货币化。法院认为，该协议具有较强的可比性，能够反映市场条件下的FRAND费率。英国法院的裁判体现出其对SEP费率案件的积极管辖立场，且在本案中进行了比以往更为深入的事实调查与信息收集。米德法官同时批评了当前国际SEP争议解决机制的失灵，指出双方已就除价格外的几乎所有条款达成一致，却仍需在全球范围内进行大量诉讼，这充分说明缺乏有效的争端解决机制是体系性缺陷。四、中国法院的费率判决：双重方法的交叉验证与独立裁判2026年5月1日，重庆一中院就同一纠纷作出一审判决，裁定双方达成全球交叉许可，三星电子须向中兴通讯一次性支付净许可费7.31亿美元。这一金额在英国法院裁定（3.92亿美元）与德国法院认可的上限（7.98亿美元）之间，更接近德国法院的标准。重庆一中院的裁判逻辑具有鲜明的独立性，即同时运用自上而下发与可比协议方法并交叉验证：1、可比协议的选择：法院认定双方2021年协议仅适用于2G-4G，不包含5G。对于5G部分，法院选取了三星与诺基亚之间的协议作为最优可比协议，理由是双方业务模式相似、专利实力相当；2、5G累积费率的核定：法院采信了特征价格回归模型，核定2024-2029年5G行业累积费率为7.8%-8.5%，初期阶段（2019-2023年）适用较低费率（4.341%-5.273%）；3、双重方法交叉验证：法院综合运用了自上而下法与可比协议法。经自上而下法测算，应付许可费区间为7.17-7.87亿美元；可比协议法测算结果亦高于7.31亿美元。法院最终认定中兴通讯的报价处于FRAND合理区间内，同时驳回了三星存在明显缺陷的“三重加权”模型。中国法院的裁判体现出对本土司法主权的坚守，以及对经济学模型的细致审查能力，具有较强的示范意义。五、标准必要专利许可费率制定的核心原则尽管各国判决结果不同，但其底层逻辑均遵循FRAND（公平、合理、无歧视）原则的核心要求。德国法院更侧重于“公平、合理”，主张通过“自上而下法”的精细化适用来明确费率区间，更关注该费率是否在行业整体框架下具有合理性；英国法院的裁判更侧重于“无歧视”，其通过可比协议法得出的费率，将现有许可协议中的FRAND费率作为参考费率,并以此为基础推算出案件所涉专利权人应收取的费率；中国法院的裁判则同时兼顾了“公平、合理”与“无歧视”，既通过自上而下法验证累积费率是否合理，又通过可比协议法（三星-诺基亚协议）确保无歧视要求。六、全球标准必要专利费率制定的趋势1、司法管辖权的竞争与协调三星诉中兴通讯案充分展现了当前全球SEP费率争议中的管辖权竞争。英国、中国、德国、UPC、美国等多个司法管辖区同时审理高度重叠的争议，导致判决结果相互冲突的风险显著增加。米德法官在判决中直言这是“体系功能失调”的表现。曼海姆地方分庭主审法官托赫特曼在2026年3月的听证会上也承认，UPC与英国高等法院之间存在紧张关系，但表示UPC尊重其他法院的程序，并认为多个法院的费率裁定或许有助于当事方在谈判桌上达成协议。2、费率裁定的经济学方法日益精细化从本案可以看出，全球主要法院在SEP费率裁定中越来越依赖经济学模型和实证数据。中国法院采信了特征价格回归模型，英国法院深入分析了可比协议的背景条件。这一趋势表明，费率裁定已从单纯的法律判断逐步转向法律与经济学交叉的精细化裁判。3、缺乏统一争端解决机制的困境正如米德法官所批评的，ETSI规则中缺乏有效的争端解决机制，是导致全球诉讼泛滥的关键原因。尽管各国法院均在积极探索FRAND费率的合理确定方法，但在缺乏国际协调机制的情况下，不同判决之间的冲突难以避免。未来，是否能够通过国际协议、仲裁机制或统一专利法院体系的扩展来缓解这一问题，仍是一个开放的课题。参考文献1、IPRDaily，跨国SEP全球许可纠纷标杆判决：重庆一中院裁定中兴三星交叉许可，三星须支付7.31亿美元[EB/OL].(2026-5-11)[2026-5-13].https://mp.weixin.qq.com/s/p2lgmwGPGCP_FiDf4CxWCA2、JuvePatent，UKjudgeMeadedeterminesFRANDrateof$392minSamsungvsZTE[EB/OL].(2026-5-4)[2026-5-13].https://www.juve-patent.com/cases/uk-judge-meade-determines-frand-rate-of-392m-in-samsung-vs-zte/3、JuvePatent，LocaldivisionMannheimflirtswithsettingFRANDrate[EB/OL].(2026-3-19)[2026-5-13].https://www.juve-patent.com/legal-commentary/local-division-mannheim-flirts-with-setting-frand-rate/4、Ipfray，MunichIRegionalCourtjudgmentsaysZTEcouldhavedemandedupto$798.6MfromSamsung;courtproposes$640M(5-year)settlement[EB/OL].(2026-5-6)[2026-5-13].https://ipfray.com/munich-i-regional-court-judgment-says-zte-could-have-demanded-up-to-798-6m-from-samsung-court-proposes-640m-5-year-settlement/5、Ipfray,BREAKING:ZTEprevailsonFRANDinparalleloffensive,defensivecasesinlandmarkGermandecisionsagainstSamsung[EB/OL].(2026-4-30)[2026-5-13].https://ipfray.com/breaking-zte-prevails-on-frand-in-parallel-offensive-defensive-cases-in-landmark-german-decisions-against-samsung/6、Ipfray,ZTEdefeatsSamsungagainasBrazilianappealscourtreinstates5Ginjunction,declinestogiveSamsung“freepasstoinfringe”andholdout[EB/OL].(2026-2-4)[2026-5-13].https://ipfray.com/zte-defeats-samsung-again-as-brazilian-appeals-court-reinstates-5g-injunction-declines-to-give-samsung-free-pass-to-infringe-and-hold-out/7、芮松艳,标准必要专利案件中FRAND费率的确定[J].政法论坛,2024(11)：108-1178、中国国际贸易促进委员会,德国：SEP与FRAND——诉讼、政策和最新进展[EB/OL].(2024-2-6)[2026-5-13].https://www.ccpit.org/a/20240206/20240206d5r8.html

2026年6月18日，国际能源署发布《2026年全球氢能回顾》。报告对全球氢气生产与需求情况进行了最新评估，系统介绍了政策、基础设施、贸易、投资和技术创新等领域的发展进展。作为清洁能源部长级会议氢能倡议的重要成果，报告旨在向能源领域相关方全面反映全球氢能发展现状及未来前景，并为日本主办的氢能能源部长级会议提供决策参考。当前，中东冲突正在影响全球氢气及氢衍生物（如化肥）的供应，暴露出相关供应链的脆弱性。随着能源安全在全球政策议程中的重要性不断提升，报告重点探讨了低排放氢气及其衍生物在增强能源安全方面的潜在作用，并总结了当前部署进展，以评估到2030年全球氢能应用可能达到的发展水平。此外，报告新增了关于不同应用场景和不同地区低排放氢气可接受成本的分析，并专门设立章节，重点探讨非洲发展基于低排放氢气新供应链所面临的挑战与机遇。报告还与“氢气生产与基础设施项目数据库”及在线“氢能追踪平台”的最新更新同步发布。这些配套资源汇集了已宣布和已投运的低排放氢气生产及氢能基础设施开发项目的详细信息和数据，同时涵盖已签署的低排放氢气及其衍生物购销协议，以及自2020年以来全球已公布或实施的1000余项氢能政策，为用户提供了全面、及时的氢能发展信息支撑。一、美以伊冲突扰乱了氢气产品的全球生产和贸易中东是全球氢气及氢基产品的重要生产地区，当前冲突已对当地生产体系造成严重冲击。中东约占全球氢气产量的六分之一，其中大部分用于化学品、化肥和石油炼制生产。该地区还贡献了全球10%以上的炼油能力、氨和尿素产量，以及近17%的甲醇产量。受供应中断、产品出口受阻及军事袭击等因素影响，多座炼油厂和石化设施已停止运营，部分基础设施遭到战争破坏。即使冲突结束，受损设施恢复至战前生产水平仍需数周甚至数月时间。冲突影响已远超中东地区，并通过全球贸易体系迅速向外传导。作为全球氢基产品贸易的重要枢纽，中东地区的大部分产品用于出口，其出口量占全球氨贸易的四分之一以上、尿素贸易近40%、甲醇贸易近45%，同时约三分之一的炼油能力服务于国际市场。霍尔木兹海峡关闭严重扰乱了上述产品的国际供应，波斯湾以外港口基础设施遭受袭击，也进一步削弱了地区出口能力。与此同时，中东以外地区的氢基产品生产也受到波及，亚洲国家受影响尤为明显。由于高度依赖中东天然气进口，孟加拉国、印度和巴基斯坦约四分之一的氨生产依赖来自该地区的天然气供应。随着天然气供应受阻，化肥、炼油产品和化工品的全球市场面临供应短缺和价格波动风险，相关产业链稳定性受到冲击。全球化肥市场受到的影响尤为突出，并可能进一步传导至食品供应链。霍尔木兹海峡关闭限制了氨、尿素和硫磺等关键化肥原料的贸易流通，加之孟加拉国、印度和斯洛伐克等国因天然气供应不足、价格上涨而出现化肥生产中断，全球供应紧张局面进一步加剧。受此影响，全球化肥生产成本持续攀升，2026年1月至5月期间尿素价格上涨至此前的两倍，天然气价格上涨以及主要供应国实施出口限制进一步加剧了市场压力。即便化肥施用量仅出现小幅下降，也可能导致农作物减产，对全球食品供应链安全构成威胁。这一风险在依赖进口的农业经济体中更加突出，例如摩洛哥全部氨需求依赖进口，其中40%来自中东；巴西、澳大利亚、南非和泰国则完全依赖进口满足尿素需求，其进口量占总需求的40%至85%，且大部分来源于中东地区。二、氢基燃料有助于能源领域的多元化，但短期作用有限面对当前能源危机及未来潜在风险，各国政府正积极探索应对策略，氢能被视为推动能源结构多元化的重要路径。能源供应多元化是保障能源安全的重要基础，氢能及其衍生燃料在生产和应用环节均具有重要作用。例如，各国可通过电解水替代天然气或煤炭制取氢气，用于生产化肥、甲醇以及航运、航空燃料等氢基产品，从而提升国内能源资源利用的多样性。同时，政府还可支持构建低碳氢能及氢基产品的新型供应链，在一定程度上降低对传统石油、天然气供应体系的依赖，实现燃料来源和供应主体的多元化。尽管氢气及氢能燃料具备提升长期能源安全的潜力，但短期内尚难有效缓解当前能源市场面临的紧迫压力。低排放氢气及氢能燃料的大规模推广需要较长周期，现有及已承诺建设的产能也难以在短时间内满足市场需求。虽然多个大型项目计划于2030年前陆续投运，但形成规模化供给并发挥显著作用仍需持续扩大产能。同时，还需加快建设覆盖储存、运输和终端配送等环节的配套基础设施，为氢气及氢能燃料的大规模应用提供支撑。政策支持仍是缩小低碳氢与传统化石燃料成本差距、推动市场应用的关键因素。短期内，除中国外，全球大多数地区低碳氢生产成本仍高于化石燃料制氢；预计到2030年，可再生能源制氢将在中国具备成本竞争力，而世界其他地区在短期内推广低碳氢及氢能燃料仍需承担较高的成本溢价。提高化石燃料价格和降低低碳氢生产成本均有助于缩小两者之间的成本差距，但要真正降低项目投资风险、推动持续投资决策，仍需长期保持较高的化石燃料价格水平。三、低碳氢能发展取得进展，但瓶颈仍待突破2025年，全球氢气需求已超过1亿吨，增长主要来自传统应用领域，工业和炼油仍是氢气消费的主体。同时，新兴应用领域的氢气需求正在逐步增长，预计短期内增速将进一步加快，但目前占全球氢气需求的比重仍然较小。当前，政策落实进展缓慢且缺乏确定性，尚未有效解决低碳氢规模化发展的关键制约因素，特别是生产成本高、市场需求不明确、法规体系模糊或复杂以及基础设施建设不足等问题，制约了氢能的进一步推广应用。低碳氢气生产继续保持增长态势。2025年，全球低碳氢气产量同比增长20%，达到近100万吨，但新增产能主要集中于少数项目。预计2026年，全球低碳氢气生产将再创历史新高，占全球氢气总产量的比重将首次超过1%。这一增长主要受益于中国、欧洲等地区陆续出台支持政策，以及日本推动国际氢能供应链建设的积极举措。这些政策已推动部分项目完成最终投资决策（FIDs），但总体来看，仍不足以支撑产业实现规模化发展、持续降本和长期可持续增长。未来，除持续采取短期措施破解发展瓶颈外，还需完善长期发展目标，为产业持续增长提供明确方向。自2020年以来，全球低碳氢能产业已取得显著进展，预计本十年后半期将进入更快的发展阶段。为此，需要通过高效实施政策和监管措施，进一步激发市场需求，加快建立切实可行的支持机制和配套基础设施，为氢能产业发展创造有利条件。尽管这些举措有助于推动近期氢能应用，但仍不足以支撑实现2030年既定发展目标。各国政府应结合市场环境变化，及时调整氢能战略和长期部署目标，吸取2020年代初政策实践的经验教训，并积极把握能源安全需求不断提升带来的发展机遇。四、低碳氢的短期前景仍不确定，各地区之间存在较大差异到2030年，全球低排放氢气生产项目规划产能已调整至2700万吨，主要原因是部分项目延期至2030年后实施或被取消。根据《2025年全球氢能回顾》评估，约30万吨/年的新增产能已进入可行性研究阶段，但2025年项目投资节奏有所放缓。受最终投资决策推迟影响，与2025年报告相比，已作出投资承诺且具备2030年前投运潜力的项目产能由约1000万吨降至略高于600万吨。其中，约80%的高潜力产能主要面向化学品生产、炼油和低碳燃料等领域，这些领域能够较快发挥氢能支撑能源多元化发展的作用。目前，全球已公布项目对应的潜在产能约为2.2亿吨，但若相关项目未能在2027年初前完成最终投资决策，将难以在2030年前建成投运。其中约三分之二的潜在产能集中在欧洲、北美和拉丁美洲。中国电解制氢发展出现放缓迹象，但受近期政策调整带动，短期发展前景依然乐观。2025年，全球已投运电解制氢装机容量同比实现翻番，超过4吉瓦，其中中国贡献了近四分之三的新增装机。依托较低的设备成本、相对成熟的技术以及大型项目建设经验，中国电解制氢产业保持快速增长。但随着产能过剩加剧，行业内部竞争日趋激烈，市场集中度不断提高。2025年，电解制氢项目最终投资决策数量首次下降，设备制造企业开始积极拓展海外市场，以维持业务增长。与此同时，自2025年下半年起，政府陆续出台新的支持政策，推动氢能及氢基燃料在更多领域应用，并降低对化石燃料进口的依赖，预计将进一步带动未来几年市场投资活力。欧洲低碳氢能产业正逐步进入规模化发展阶段，但政策执行进度偏慢制约了产业扩张。受益于欧盟及部分成员国支持政策和相关法规推动，欧洲低碳氢气项目持续推进，首批大型项目预计将于2026年投入运行。欧盟将《可再生能源指令》中交通运输领域使用非生物来源可再生燃料的目标逐步转化为成员国国内立法，有力推动了相关项目建设，尤其促进了炼油领域的应用。然而，相关政策落地速度总体较慢，其他关键法规实施路径仍存在不确定性，进一步影响了项目投资和产业规模化发展。其他市场在前期政策支持下取得了一定进展，但由于监管环境仍不明朗，未来发展存在较大不确定性。北美部分采用碳捕集、利用与封存（CCUS）技术的大型项目已进入最终投资决策阶段，但多数在建项目以出口市场为导向，其融资可行性仍依赖海外低排放氢基产品市场的形成。目前，这一市场需求主要依靠日本和欧盟相关政策工具支撑，而近期政策环境变化进一步增加了项目开发的不确定性。在印度，印度太阳能公司及多家炼油企业组织的招标已促成部分采购合同，但相关项目能否顺利实施，仍取决于政府激励政策能否及时落地，目前这一前景仍存在较大不确定性。五、需求不足仍是低碳氢规模化发展的关键瓶颈目前，购氢协议规模仍不足以支撑低碳氢气的大规模投资。2025年，全球新签署的低碳氢购销协议总体保持稳定，约为170万吨，但其中仅约20%的新增签约量获得了明确的合同承诺支持，主要集中在炼油、工业和发电领域。这表明市场需求培育仍面临较大挑战，项目开发商普遍将需求不足视为制约投资决策的主要障碍之一。得益于日本和欧洲相关政策推动下，2025年以国际贸易为导向的协议规模首次超过面向国内消费的协议规模，显示跨境低碳氢贸易正在加快发展。炼油和化工行业仍是低排放氢气最主要的需求来源，且随着需求创造政策持续推进，相关项目进展正在逐步加快。根据已作出投资承诺的项目测算，到2030年，预计将有约250万吨低排放氢气用于炼油厂和工业设施，占全球已承诺低排放氢气产量的60%。其中，欧洲正重点推动炼油领域应用，中国则更多聚焦工业领域的需求培育。此外，公共采购低碳氢燃料及相关产品、建立需求聚合机制，以及针对现有工业用氢场景推出专项支持计划等措施，也有助于推动市场形成和扩大需求规模。但总体来看，这些政策工具只有在未来几年内快速、高效落地，才能在2030年前对低碳氢市场发展产生实质性影响。六、氢能为非洲提供了长期的发展机遇，但仍面临诸多挑战在非洲发展低排放氢能产业，应将其与经济社会发展目标统筹推进，充分发挥氢能对能源转型和经济发展的带动作用。目前，非洲约有近6亿人口尚未获得电力供应，能源需求、人均GDP及电网发展水平总体仍低于发达国家。氢能项目的发展虽然可能与电力保障等优先发展目标形成资源竞争，但若规划合理，也能够通过带动投资、拓宽融资渠道、完善基础设施和促进工业发展，为相关目标提供支撑。因此，氢能发展战略和路线图应与电力部门整体规划相衔接。例如，政府在支持可再生能源制氢项目时，可将改善区域电力和水资源可及性作为资助或优惠融资的重要条件，实现氢能发展与民生改善协同推进。低排放氢气有望为非洲工业发展、粮食安全和国际贸易提供新的支撑。当前，非洲化肥使用水平仍低于全球平均水平，许多国家依赖进口满足需求，其中约35%的进口来源于中东。扩大具有竞争力的低碳氨生产，有助于提升氮肥供应能力，降低价格波动风险，并促进粮食生产。同时，氢能还可推动钢铁产业升级，提升产业链附加值，减少对进口产品的依赖，带动工业发展。由于非洲超过80%的炼铁产能采用直接还原铁工艺，为现有及新建钢铁企业逐步采用氢气与天然气混合还原提供了良好基础。从产业基础来看，非洲氢能市场规模目前仍然较小，但长期发展潜力突出。2024年，非洲氢气需求约310万吨，占全球需求的3%，主要集中在埃及、阿尔及利亚和尼日利亚等少数国家。其中，近四分之三的氢气用于氨生产，原料主要依赖天然气。非洲拥有丰富的可再生能源资源，具备发展具有成本竞争力低排放氢气的资源优势，但产业部署仍处于起步阶段，高融资成本仍是制约发展的主要因素。目前，非洲低排放氢气产量仅约6000吨，在已公布的31个2030年前氢能项目中，仅有1个项目完成最终投资决策。未来，非洲低排放氢能产业发展仍需完善政策支持体系并持续加大投资力度。短期内，应重点降低项目融资成本，通过混合融资、信用担保、保险工具以及购销协议支持等方式，提高项目融资能力和投资吸引力。同时，各国政府需统筹国内市场培育与出口市场开发，在推动氢能产业发展的同时，加快可再生能源部署，为整个能源系统带来更广泛的协同效益。此外，围绕现有氢能需求中心和战略港口，统筹规划基础设施、认证体系和产业园区建设，将为非洲低排放氢能产业长期发展奠定坚实基础。七、国际能源署针对低碳氢能产业发展提出五项政策建议结合当前全球低碳氢能产业发展进展及面临的新形势、新挑战，国际能源署更新了相关政策建议，为各国政府利用低碳氢气实现能源发展目标提供参考。一是结合市场变化，完善2030年目标并制定长期发展愿景。随着2030年目标节点临近，各国政府应着手谋划下一阶段氢能政策。首批氢能战略的实施经验表明，应采取全产业链协同发展的整体思路，制定配套措施明确的发展目标，并加快政策落实。同时，应建立具有灵活性的监管框架，能够根据市场发展阶段及时优化调整，并将氢能及氢基燃料纳入长期能源安全规划，进一步提升能源体系韧性。二是加快政策落地，在重点领域培育低碳氢气及氢能燃料市场需求。明确、稳定的长期需求预期是推动产业投资的重要前提。政策实施应统筹支持措施与法规约束，通过配额制度、强制性要求等方式推动低碳氢气及氢能燃料应用，同时鼓励公共采购低碳材料和相关产品。优先推动工业领域现有用氢场景向低碳转型，有利于快速释放市场需求。由于工业产品通常不直接面向终端消费者，通过产业链协调，可在不显著增加终端成本的情况下逐步消化成本溢价。三是持续支持低碳氢气生产，重点推进具备规模化潜力和实施条件的项目。短期内，低排放氢气生产成本仍高于传统化石燃料制氢，持续的政策支持仍是缩小成本差距、增强市场竞争力的重要保障。通过建立稳定透明的资金支持机制，明确长期资助标准和项目准入条件，可提高政策实施效率，增强投资信心，提升项目落地成功率。四是加快氢能基础设施建设，破解产业发展瓶颈。推动基础设施早期部署，需要建立完善的监管制度和金融支持机制，降低项目投资风险，减少制度性障碍。同时，应优化项目审批流程，加强各主管部门之间的协调，提高项目建设效率。围绕工业园区和港口集群等重点区域统筹布局生产、储运和终端利用设施，有利于形成规模效应，加快氢能产业早期发展。五是支持新兴经济体提升低碳氢基产品价值链地位。当前，新兴经济体发展低碳氢产业仍面临融资成本高、基础设施薄弱以及出口导向型项目占比较高等挑战。发达经济体可加强与新兴经济体合作，支持其培育国内氢能应用市场，特别是化肥生产等重点领域，同时拓展国际市场机会。这不仅有助于提升新兴经济体在低碳氢产业链中的价值创造能力，也能够降低对进口能源和化肥的依赖，增强能源安全和粮食安全，并带动经济持续增长。参考文献：[1]IEA(2026),GlobalHydrogenReview2026,IEA,Paris.[EB/OL].(2026-06-18）.https://iea.blob.core.windows.net/assets/af4b6218-0311-4963-91ab-903cb18ca0ca/GlobalHydrogenReview2026.pdf.

2026年7月，白宫发布《科学：新黄金时代》（Science:ANewGoldenAge）报告，由白宫科学与技术政策办公室（OSTP）主任迈克尔·克拉齐奥斯提交给特朗普总统，标志着美国科研体制和国家科技战略的一次系统重构。白宫称，这是自1945年范尼瓦·布提交《科学：无尽的前沿》（Science:TheEndlessFrontier）以来，美国对科技创新体系进行的首次全面反思。背景转换1945年的《科学：无尽的前沿》之所以具有奠基意义，在于它明确提出联邦政府应支持高校和研究机构中的基础研究，并由此塑造了战后美国“政府资助—大学研究—产业转化”的基本格局。美国国家科学基金会的历史回顾指出，这份报告直接催生了国家科学基金会（NSF）的建立，并把联邦资助高校基础研究确立为美国科研体系的中心机制；美国国家科学院的回顾也强调，布什当年主张“新产品和新工艺并非凭空出现，而是建立在基础研究之上”，而大学正是这种开放式探索的核心场所。但《科学：新黄金时代》认为，支撑战后体系的那种“基础研究→应用研究→技术开发”的线性模型已经不再成立。报告明确写道，这一模型在1945年曾经“自然且富有成效”，而今天的发现过程越来越表现为基础与应用之间的持续迭代，工程问题会反过来提出新的基础科学问题，产业和工程体系甚至会直接推动基础研究前沿。报告同时强调，私营部门已成为美国研发最重要的力量之一：根据NSF国家科学与工程统计中心数据，2023年企业资助了全美75%的研发总量；就基础研究而言，联邦政府资助占41%，企业也已占到35%，说明战后以政府和大学为绝对中心的配置格局确实在变化。核心定位重构：从基础研究驱动到国家竞争导向从总体定位看，这份报告最重要的变化，是把美国科技政策的重心从“支持基础研究”改写为“围绕国家竞争组织科学”，以确保美国在关键和新兴技术上的主导地位”。报告表示，科研体制的优劣不再主要取决于论文、同行评价和稳定学科建制，而更多取决于是否能够把发现变成可用能力，是否能够服务于人工智能、量子、半导体、核能、先进制造、空间系统等战略平台技术。这意味着，报告对美国科研体系的理解，已经明显超出传统意义上的“知识生产”，美国过去长期默认“政府只要资助基础研究、市场自然会把它转成国家实力”的假设，如今已经不足以成立。因此，这份文件可以看作是从“布什范式”向“竞争范式”的一次转向。前者的关键词是基础研究、自主探索和大学中心；后者的关键词则是国家任务、关键技术、产业能力和竞争优势。经费分配转向：弱化高校，强调顶尖科学家和企业在经费分配上，报告最鲜明的主张是“养人”而非“养机构”。现行经费分配过度集中于大学及其附属行政体系，研究人员近⼀半的工作时间耗费在文书与行政事务上。改革方向有三：一是美国科研系统应优先支持科学家个人，而不是依赖既有大学和大型机构；二是突破共识性评审，要求联邦机构改变“千篇一律”的拨款方法，更多采用快速拨款、长周期拨款、允许评审人“保送”非共识高风险方案等新机制。三是资助对象多元化：经费从高校扩展至X-Labs、焦点研究组织（FRO）、高级研究计划局（DARPA）类机构和企业联盟。科研重心转移：人工智能置于核心位置人工智能被置于整个科研体系的轴心位置。报告把“创世纪计划”列为国家的重大任务之一，要求各机构把支持创世纪任务（GenesisMission）视为核心研发优先事项，并把AI视为一种新的科学发现工具，而不是现有工作流程的简单增强器。它还提出要建设面向AI的科研基础设施，包括美国科学与安全平台、领域科学基础模型、联邦数据集开放、自动化实验系统，以及最终转向AI原生科研基础设施（AI-nativescientificinstitutions）。白宫随后宣布，已有15个联邦机构围绕该计划承诺超过50亿美元投入，用于跨学科的AIforScience项目。若战后美国科研体制是以大学实验室和同行评议为中心，《科学：新黄金时代》则描绘了另一种体系：高性能算力、AI模型、联邦数据、自动化实验室和战略任务彼此耦合，科研活动接近于一个由机器和人共同驱动的大型平台系统。意义不只在于更重视AI，更在于AI被重新定义为科研制度和科研基础设施的组织原则。体系架构重塑：政府、大学、企业结成“新三角”报告指出，训练前沿AI模型的公司掌握数十亿美元级超算、海量专有数据和高薪工程人才，这种现实已经改变了科研能力的分布，因此联邦科研必须系统性地把私营部门纳入更中心的位置。政府不再只是拨款者，而是任务定义者、平台建设者和产业协调者；大学不再是唯一的科研中心，而是众多执行者之一；企业则不再只是“转化端”，而被视为基础研究、工程能力和科学基础设施的重要提供者。报告提出机构中立型拨款（institution-agnosticgrants），让非营利组织、产业联盟、独立研究机构等研究实体都能进入联邦资助体系，并设立X-Labs等新机制作为联邦科学资助的新模型。报告强调美国的科研弱点之一，是发现与制造业、供应链和熟练工种之间的脱节；因此要把科学发现重新连接到先进制造、本土产业和区域创新集群上，乃至社区学院、学徒制和技术工匠都纳入“科研—产业”生态，将科学、制造与技能三者重新结合。批评与争议支持者会把这份报告理解为对旧体制僵化、低效和与产业脱节的一次必要修正；但批评声音同样集中而强烈。最典型的担忧，是它以“提高效率”和“政治问责”为名，削弱同行评审、基础研究和科研独立性。围绕这一点，多位科学界人士提出了尖锐批评。范德比尔特大学天体物理学家KeivanStassun曾是国家科学基金会科学委员会成员，其指出：“这份文件的本质是加快技术开发和商业化，却忽视了对基础研究、专家同行评审以及科研人员的投入，而这些正是推动技术进步的关键。”前克林顿总统科学顾问NealLane表示，这份报告会成为联邦科研机构进一步砍预算、缩编制的借口。民主党议员认为该报告过度追逐商业化技术、压缩基础研究的空间，且放弃美国高校在科研上的核心地位也不切实际，同时也担忧拨款标准转向政治人脉而非科研质量。小结综合来看，《科学：新黄金时代》本质是美国为应对全球科技竞争，对沿用八十余年的科研制度做出的一次全方位改革尝试。整套方案围绕技术竞争、产业落地、AI赋能调整资源与规则，大幅提升企业在国家科研体系中的地位。但改革利弊十分突出，如何平衡产业技术攻关与长线基础研究、兼顾科研自由与国家任务导向，是这份政策落地后需要长期面对的难题。后续各联邦机构落地配套资金与实施细则的实际效果，也会直接决定这套全新科研体系能否达到报告预期。参考文献：[1]TheWhiteHouse.OSTPDirectorReleasesLandmarkReportandRecommendationsforRenewingAmericanScientificDiscovery[EB/OL].(2026-07).https://www.whitehouse.gov/releases/2026/07/45470/.[2]KratsiosM.Science:ANewGoldenAge:AReporttothePresident[R].Washington,DC:WhiteHouseOfficeofScienceandTechnologyPolicy,2026.https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2026/07/Science-A-New-Golden-Age.pdf.[3]vanDeelenG.Trump'sscienceadviserwantstooverhaul"increasinglycalcified"U.S.scienceenterprisewhilesciencefundinglags[N/OL].Eos(AGU),2026-07-23.https://eos.org/research-and-developments/trumps-science-adviser-wants-to-overhaul-increasingly-calcified-u-s-science-enterprise-while-science-funding-lags.[4]新浪财经,“美国科研资助80年最大转向：“养人不养机构”，大学不再是主角？”[EB/OL].(2026-07-26).https://baijiahao.baidu.com/s?id=1871774228544024523wfr=spiderfor=pc.

6月29日，《麻省理工科技评论》中文版刊发的《世界模型正在重新定义“游戏”的价值》一文指出，游戏环境兼具复杂性和可控性，能够支持智能体低成本反复试错，正在成为训练世界模型和具身智能的重要资源。游戏需要持续处理角色运动、空间关系、物体碰撞和环境变化，并记录玩家在不同情境下的操作及其结果，这一过程与机器人感知环境、预测变化和执行动作具有较强关联。游戏行业长期积累的交互数据、动作捕捉、物理仿真、实时渲染和强化学习能力，也开始进入机器人研发环节。目前，游戏公司正通过数据供给、虚拟环境构建和技术迁移等不同路径，向机器人产业输出能力。案例一：GeneralIntuition将玩家操作转化为机器人训练数据美国人工智能初创公司GeneralIntuition由游戏录屏和分享平台Medal孵化，重点开发空间智能和具身智能基础模型。Medal积累了大量游戏录像以及与之对应的玩家操作行为和游戏事件。与普通视频相比，这类数据不仅呈现画面发生了什么，还记录玩家何时采取了移动、转向和躲避等操作，以及环境随后发生了什么变化，可以帮助模型理解空间位置、运动方向、障碍关系和行动后果。Medal在2026年3月发布的官方说明中表示，平台每月拥有超过1500万名用户，预计2026年将产生超过25亿条游戏片段。GeneralIntuition将游戏画面与移动、避障、得分等玩家行为和事件建立对应关系，用于训练空间智能模型。2026年6月25日，美国科技媒体TechCrunch实地采访GeneralIntuition公司时，现场展示了一台采用相关模型的四足机器人。机器人依靠一台前置摄像头在办公室内移动，并对人员、座椅等动态物体作出反应。公司人员表示，模型先利用数百万小时游戏数据进行预训练，再使用实体四足机器人在现实街道上运行时采集的8分钟数据进行微调，使模型适应实体机器人的视觉输入、运动方式和现实环境。GeneralIntuition并不生产机器人，而是计划向机器人、无人机和自动驾驶企业提供基础模型。其主要价值在于将游戏平台持续产生的玩家行为转化为低成本预训练资源，减少机器人企业完全依赖真机采集数据的压力。不过，目前公开效果仍主要来自企业演示，相关模型能否在不同设备和现实场景中稳定应用仍需进一步验证。案例二：KRAFTON将虚拟世界能力延伸至物理AI韩国游戏公司KRAFTON长期开发和运营《绝地求生》等大型多人在线游戏，积累了复杂地图构建、角色控制、物体碰撞、环境模拟和大规模用户交互处理能力。机器人同样需要在复杂环境中识别目标、规划路径和调整动作，游戏公司构建和运行虚拟世界的能力可以用于机器人训练、控制策略测试和应用场景验证。KRAFTON于2025年在美国成立机器人研发公司LudoRobotics，2026年2月又设立LudoRobotics韩国法人，重点研究物理AI和通用机器人智能系统，由KRAFTON为其提供投资支持，并通过自身人工智能中心向其开放技术合作、计算基础设施和人才网络。2026年3月，KRAFTON又与韩国航空航天和国防企业韩华航空航天建立物理AI战略合作关系，联合推进核心技术研发、应用场景验证和商业化体系建设。双方形成了较为清晰的能力分工：韩华航空航天提供机器人、无人系统、制造设备和现实作业场景，KRAFTON则提供人工智能软件、游戏数据和虚拟环境构建能力。机器人进入工厂、仓库和户外环境前，可以在虚拟空间中反复进行移动、避障和任务操作，测试控制策略在不同地形和突发情况下的稳定性，降低真机训练造成的设备损耗和安全风险。KRAFTON目前尚未公布成熟机器人产品，其布局仍处于研发和验证阶段，但已经表明游戏公司可以成为机器人产业的软件、数据和仿真能力供应者。案例三：腾讯将游戏动捕和强化学习用于机器人控制腾讯的实践体现了游戏研发能力在企业内部向机器人领域迁移。腾讯游戏长期使用动作捕捉、三维建模、物理模拟和智能体训练技术，腾讯RoboticsX实验室则负责机器人本体、运动控制和环境感知研究。双方合作将游戏制作过程中形成的技术和素材用于四足机器人Max的训练。研究人员利用腾讯游戏常用的动作捕捉技术，采集真狗走、跑、跳和站立等运动数据，并将这些数据映射到仿真环境，使Max通过模仿学习掌握基本运动姿态。腾讯游戏还参与改进仿真引擎的物理模拟效果和运行效率，使Max可以在虚拟环境中完成匍匐、跨越障碍和穿越复杂地形等训练。相关控制策略在仿真环境中形成后，无需在实体机器人上重新训练，便可迁移到实体的机器人Max上。研究团队随后引入环境感知和强化学习，设计了双四足机器人障碍追逐任务。两台MAX分别承担追击者和躲避者角色，需要根据对手、障碍和目标位置实时调整行进策略。腾讯RoboticsX团队在2024年发表于英国学术期刊《自然·机器智能》的研究论文显示，经过训练的Max机器人能够模仿动物动作、穿越复杂障碍，并在追逐游戏中形成躲避、加速和追击策略。该研究将游戏行业的动作素材、仿真工具和任务设计能力，与机器人控制和强化学习结合起来，说明游戏技术不仅可以构建虚拟训练场景，还可以直接参与机器人运动能力和决策能力的形成。参考文献：[1]加洋.世界模型正在重新定义“游戏”的价值[EB/OL].(2026-06-29).https://www.mittrchina.com/news/detail/16574.[2]Medal.MedalxGeneralIntuition:HowClipsandGameplayActionsCreateSpatialIntelligence[EB/OL].(2026-03-19).https://medal.tv/blog/posts/medal-x-general-intuition-how-clips-and-gameplay-actions-create-spatial-intelligence.[3]RebeccaBellan.GeneralIntuition’s$2.3BBetThatVideoGamesCanTrainAIAgentsfortheRealWorld[EB/OL].(2026-06-25).https://techcrunch.com/2026/06/25/general-intuitions-2-3b-bet-that-video-games-can-train-ai-agents-for-the-real-world/.[4]KRAFTON.KRAFTONAppointsKangwookLeeasChiefAIOfficertoAdvanceAI-DrivenGameInnovation[EB/OL].(2026-02-24).https://www.krafton.com/en/news/press/krafton-appoints-kangwook-lee-as-chief-ai-officer-to-advance-ai-driven-game-innovation/.[5]KRAFTON.크래프톤,한화에어로스페이스와‘피지컬AI’전략적동맹구축[EB/OL].(2026-03-13).https://www.krafton.com/news/press/%ED%81%AC%EB%9E%98%ED%94%84%ED%86%A4-%ED%95%9C%ED%99%94%EC%97%90%EC%96%B4%EB%A1%9C%EC%8A%A4%ED%8E%98%EC%9D%B4%EC%8A%A4%EC%99%80-%ED%94%BC%EC%A7%80%EC%BB%AC-ai-%EC%A0%84%EB%9E%B5/.[6]Han,L.,Zhu,Q.,Sheng,J.etal.Lifelikeagilityandplayinquadrupedalrobotsusingreinforcementlearningandgenerativepre-trainedmodels.NatMachIntell6,787–798(2024).https://doi.org/10.1038/s42256-024-00861-3.[7]泽南.“不务正业”的腾讯游戏，正在帮助科学家们“上天下地”[EB/OL].[2026-07-23].https://cloud.tencent.com.cn/developer/article/2034539.

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.