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

一、引言随着生成式AI技术的快速迭代，AI生成内容（包括文本、图像、音频、视频等）的逼真度与传播效率显著提升，不仅推动了数字内容创作的革新，也引发了关于信息真实性、内容溯源及社会信任的严峻挑战。深度伪造技术引发的身份冒充、虚假信息传播，以及AI生成文本在公共事务领域的误导性使用，已对民主进程、个人权益及市场秩序构成实质性威胁。在此背景下，欧盟作为全球AI治理的先行者，于2025年12月发布《AI内容透明度行为准则》（第一版草案）（以下简称《准则》），构建了AI生成内容透明度的全链条规范体系。该《准则》是欧盟《人工智能法案》第50条的具体化实施文件，经过多方利益相关者参与的开放式公共咨询与专题研讨，整合了产业界、学术界、公民社会及成员国代表的多元意见，形成了针对AI系统提供者与部署者的双重责任框架。本文将从制定背景与流程、核心内容框架、技术实施要求、合规与监督机制、挑战与展望等方面，对《准则》进行全面解析，以期为理解欧盟AI治理逻辑、推动全球AI内容透明度规则协同提供学术支撑。二、《准则》的制定背景与流程（一）法律依据与政策目标《准则》的制定直接依据《人工智能法案》第50条第（2）（4）（5）款的规定，核心政策目标包括三方面：一是增强AI生成与操纵内容的透明度，使自然人能够有效识别AI来源内容，维护信息生态系统的完整性与公众信任；二是建立技术可行、比例适当的标识与检测机制，平衡AI创新发展与风险防控的关系；三是明确AI价值链各参与方的责任，促进提供者与部署者的协同治理，为欧盟内部市场的有序运作提供保障。同时，《准则》致力于确保AI技术的发展符合以人为本的原则，保护《欧盟基本权利宪章》所载的民主、法治、环境保护等基本权利，防范AI对健康、安全的潜在危害。（二）制定过程与参与主体《准则》的制定过程体现了多方共治的治理理念，其关键特点包括以下三点，一是多方利益相关者参与：通过开放式公共咨询收集187份书面意见，涵盖产业界、学术界、公民社会等多元主体，确保规则的实操性与包容性。二是专业工作组协作：设立两个专项工作组，分别负责生成式AI系统输出内容的标识和检测要求（工作组1），以及深度伪造及特定AI生成文本的披露要求（工作组2），由具备专业知识、经验、独立性及地域和性别多样性的主席和副主席领导。三是多轮研讨与专家审查：通过2025年11月17-18日的三次专题研讨会，结合针对性书面意见收集，整合最新学术研究、国际标准与实践经验，确保规则的科学性与前瞻性。三、《准则》的核心内容《准则》全文围绕AI系统提供者与部署者两大核心主体，构建了“技术标识与检测”（针对提供者）和“清晰披露与标签”（针对部署者）的双重责任体系，涵盖通用原则、具体承诺、实施措施及合规要求等内容，形成了逻辑严密、层次分明的规范框架。（一）适用范围与术语定义《准则》的适用范围与《人工智能法案》保持一致，涵盖生成或操纵合成音频、图像、视频、文本内容的AI系统（包括通用目的AI系统），重点规制深度伪造内容及旨在向公众告知公共利益事宜的AI生成文本。在术语定义方面，《准则》明确了主动标识、法证检测、感知哈希、结构化标识等关键技术术语的内涵，统一了“全生成内容”“AI辅助内容”等核心概念的界定，为规则的统一适用奠定基础（具体术语定义见表1）。表1核心术语定义表术语定义主动标识（Activemarking）向AI生成或操纵的内容中添加或嵌入标识，如水印或附加信息（如元数据条目），便于检测该标识及对AI生成或操纵内容进行来源归属法证检测（Forensicdetection）不依赖于主动AI标识存在的AI生成或操纵内容检测，可利用内容内在特征或机器学习模型区分AI生成与真实内容感知哈希（PerceptualHashing）将音频或视觉内容缩减为短标识符以便索引，用于快速查找已知AI生成或操纵内容结构化标识（Structuralmarking）在训练期间或推理时嵌入模型的不可感知水印，适用于开放权重模型的标识全生成内容完全由AI系统自主生成且不含人类创作真实内容的内容AI辅助内容人类和AI混合参与创作，AI的参与实质性影响内容意义、事实准确性或情感基调的内容（二）针对AI系统提供者的核心义务提供者的核心责任聚焦于技术层面的标识与检测，通过实施“多层标记法”确保AI生成内容的可识别性与可追溯性，具体包括四大承诺及配套措施：1.AI生成内容的多层标识该承诺要求提供者采用组合式标识技术，确保AI系统输出以机器可读格式进行标识，且标识技术符合有效性、互操作性、稳健性和可靠性要求。具体措施包括：第一，在机器可读标识技术方面：针对支持元数据嵌入的内容，在元数据中添加内容来源、AI系统签名及操作类型等信息并进行数字签名；对AI生成内容嵌入不可感知水印，直接与内容交织以抵御典型处理操作；必要时建立指纹识别或日志记录设施，弥补元数据与水印技术的不足。第二，在特定模态标识技术方面：为不允许安全嵌入元数据的内容（如部分文本）提供数字签名的来源证书；确保多模态内容的标识在各模态间同步，防止单一模态被替换后标识失效。第三，在开放权重模型的结构化标识方面：在模型训练期间将标识编码于权重中，使基于该模型开发的下游AI系统自动继承标识特征，降低下游合规成本。第四，在标识保护与来源链透明度方面：采取措施防止标识被更改或移除，在内容传播与转换过程中保留来源信号；记录内容从AI辅助修改到完全AI生成的来源链，区分AI操作与人工操作。2.AI生成内容标识的检测提供者需确保AI生成内容可被用户及第三方检测，具体措施包括：第一，提供免费检测接口（如API或用户界面）或公开检测器，支持带有置信度分数的内容验证，并披露完整来源信息。第二，模型提供者在模型投放市场前提供检测机制，促进下游系统合规。第三，实施法证检测机制作为主动标识的补充，通过分析内容内在特征实现AI生成内容识别，不依赖主动标识的存在；最后，确保检测结果的人类可理解性与无障碍性，符合欧盟ICT产品和服务的无障碍标准，提供培训材料与文档，提升部署者与用户的AI内容验证素养。3.标识和检测技术要求提供者需确保标识与检测技术符合有效性、可靠性、稳健性和互操作性四大核心要求。首先是有效性：包括技术方案需计算效率高、成本可控，能实时应用且不损害内容质量与模型功能，兼顾环境可持续性。第二是可靠性：通过低假阳性/假阴性率、低比特错误率等指标衡量，需在未见过的AI生成与人类创作内容样本上验证。第三是稳健性：能抵御镜像、裁剪、压缩、转述等常见修改及复制、移除标识等对抗性攻击，采用速率限制等安全措施防范恶意使用。最后是互操作性：技术方案需适配不同分发渠道与技术环境，鼓励合作创建共享聚合验证器，采用国际与欧洲标准提升互操作性。4.测试、验证与合规提供者需建立合规框架，确保标识与检测措施有效落地，制定并更新合规框架，记录标识与检测流程，应监管要求提供相关文档。提供者在投放市场前及定期进行真实场景测试，邀请独立专家参与或在监管沙盒中开展评估，采用自适应威胁建模应对新型风险，为相关人员提供培训，确保合规措施有效实施，配合市场监管机构的合规评估，提供必要信息与系统访问权限。（三）针对AI系统部署者的核心义务部署者的核心责任是对深度伪造内容及涉及公共利益的AI生成文本进行清晰、显眼的标签披露，确保自然人在首次接触内容时即可识别其AI来源，具体包括三大通用承诺及针对深度伪造与AI文本的特定措施：1.通用承诺该部分主要分为以下三点：（1）基于通用分类法和图标披露来源。采用“全生成内容”与“AI辅助内容”的二级分类法，明确区分AI参与程度；在欧盟通用图标确定前使用过渡性图标（如“AI”“KI”等成员国语言缩写），未来将开发交互式欧盟通用图标，支持点击查看详细来源信息，且图标放置需清晰可见、不干扰内容欣赏。（2）合规、培训与监督。制定内部合规文件明确标签实践，为相关人员提供培训；建立保密渠道接收第三方关于错误标签或未标签内容的举报，及时纠正不合规情况，并配合市场监管机构、事实核查组织等第三方的评估。（3）无障碍获取。确保标签符合欧盟无障碍要求，为视障用户提供音频描述、为听障用户提供字幕或手语披露，保证图标高对比度与屏幕阅读器兼容性。2.针对深度伪造的特定措施这一部分同样分为三个方面，分别是：（1）建立内部分类流程，结合目标受众、分发渠道特性识别深度伪造内容，区分执法用途等例外情况与艺术、创意、讽刺等特殊作品类型；（2）针对不同模态深度伪造内容采取差异化披露方式：实时视频持续显示图标并在开始时插入免责声明；非实时视频在开始时显示免责声明或全程放置图标；图像在固定位置持续显示图标；短音频在开始时加入口头免责声明，长音频在不同阶段重复披露。（3）对艺术、创意类深度伪造内容采用非侵入性披露方式，在不影响作品欣赏的前提下进行标识，同时保障第三方权利与自由。3.针对AI生成与操纵文本的特定措施AI系统部署者需要建立内部流程识别涉及公共利益的AI生成文本，区分执法用途、人工审查等豁免情形，确保标签过程有适当人工监督，在文本顶部、旁边或版权页等固定位置放置图标，确保首次接触时清晰可辨。同时，依赖人工审查豁免条款的部署者需建立内部程序并留存文档，明确承担编辑责任的自然人或者法人身份、审查措施、批准日期及最终内容版本等关键信息。四、《准则》的创新亮点与制度价值（一）技术规则的精细化与实操性《准则》突破了单一标识技术的局限，提出“多层标记法”，整合元数据、水印、指纹识别、日志记录、法证检测等多种技术手段，针对不同内容模态（文本、图像、音频、视频、多模态）设计差异化标识方案，兼顾技术可行性与抗攻击能力。同时，《准则》对技术要求进行量化界定，避免规则模糊导致的合规困难，为技术研发与应用提供明确指引。（二）责任划分的链条化与协同性《准则》构建了AI价值链全链条的责任体系，明确提供者（技术层面）与部署者（披露层面）的分工与协同：提供者通过技术手段嵌入标识、提供检测工具，为透明度奠定基础；部署者通过显眼标签与分类披露，确保普通公众能够感知AI来源。这种责任划分既避免了单一主体责任过重，又通过来源链记录、模型层面标识等机制实现责任传递，确保透明度要求贯穿AI内容生成、传播的全过程。同时，《准则》为中小企业与初创企业提供简化合规路径，体现比例原则，平衡了监管强度与创新活力。（三）治理理念的多方共治与包容性《准则》的制定过程与内容设计充分体现多方共治理念：在制定阶段吸纳产业界、学术界、公民社会等多元主体意见；在实施阶段鼓励提供者与监管机构、研究组织合作开发检测工具与标准，支持第三方参与内容验证；在规则设计中考虑艺术创作、讽刺表达等特殊场景，通过豁免条款与差异化披露方式保障创意自由，避免“一刀切”监管对文化创新的抑制。此外，《准则》强调无障碍要求，关注残障人士等弱势群体的信息获取权，体现了以人为本的治理导向。（四）国际治理的示范性与引领性作为全球首部针对AI内容透明度的详细行为准则，《准则》为国际AI治理提供了可借鉴的框架：其将技术标准与法律责任相结合，既明确合规要求，又为技术创新预留空间；通过通用分类法与图标系统促进规则统一，降低跨境合规成本；平衡了安全与发展、权利保护与创新激励的关系，为各国制定AI透明度规则提供了参考范式。同时，《准则》强调国际标准与互操作性，为全球AI内容透明度规则的协同奠定基础。五、《准则》实施面临的挑战与展望（一）实施挑战《准则》的实施挑战主要有以下4个方面，首先在于技术落地的复杂性：不同内容模态的特性差异较大，尤其是极短文本、纯音频等内容的标识技术仍面临技术瓶颈，如何在不影响内容质量与效用的前提下实现有效标识，需要进一步的技术突破，法证检测技术的准确性与抗干扰能力需在实践中持续验证，多模型聚合检测工具的开发面临技术整合与数据共享难题。第二是跨境合规的协调性：欧盟《准则》的要求可能与其他国家或地区的AI治理规则存在差异，跨国企业需应对多重监管要求，增加合规成本；通用图标与分类法的国际认可度有待提升，跨境传播的AI内容可能面临标识不被认可的问题。第三是中小企业的合规压力：尽管《准则》提出简化合规路径，但中小企业与初创企业仍可能面临技术研发、检测工具部署等方面的成本压力，如何确保规则的可及性，避免监管成为创新壁垒，需要欧盟进一步提供支持措施。最后是监管执行的难度：AI技术迭代速度快，新的生成与操纵技术可能规避现有标识与检测机制，监管机构需持续更新监管能力以应对新型风险；对AI内容的标签合规性检查涉及海量内容，如何实现高效监管而不增加行政负担，是监管机构面临的重要挑战。（二）未来展望在技术创新与标准完善方面：随着《准则》的实施，预计将推动AI标识与检测技术的快速发展，尤其是多模态标识、法证检测、结构化标识等核心技术的成熟；欧盟将进一步推动国际与欧洲标准的制定，统一内容来源标识标准与水印更新、撤销机制，提升技术互操作性。在规则迭代与范围拓展方面：《准则》将根据利益相关方反馈与技术发展持续修订，未来可能将AI生成软件代码、VR/AR内容等新型AI生成内容纳入规制范围，细化相关技术要求；针对艺术创作、政治广告等特殊场景的豁免条款与披露规则将进一步完善，平衡监管需求与权利保护。在国际协同与全球治理方面：欧盟可能通过双边或多边合作推动《准则》的国际认可，促进全球AI内容透明度规则的协同；国际组织（如联合国教科文组织、OECD）可能借鉴《准则》框架制定全球AI透明度指南，形成统一的治理原则与操作规范。在信任体系构建与公众素养提升方面：随着《准则》的落地，AI生成内容的透明度将显著提升，有助于缓解信息信任危机；通过培训、公众宣传等方式，公众对AI内容的识别能力将逐步增强，形成技术标识、法律监管与公众素养相结合的多元治理格局。六、结论欧盟《AI内容透明度行为准则》（第一版草案）作为《人工智能法案》的重要配套文件，构建了全球首个针对AI生成内容的全链条透明度规范体系，明确了AI系统提供者与部署者的责任边界，细化了标识与检测技术要求，平衡了风险防控与创新发展的关系。《准则》的核心创新在于采用“多层标记法”与“通用标签系统”的双重技术路径，建立了多方共治的治理框架，体现了技术精细化、责任链条化、治理包容性的特点。尽管《准则》在实施过程中面临技术落地、跨境合规、中小企业负担等挑战，但其为欧盟AI信任体系的构建奠定了基础，为全球AI内容透明度治理提供了重要参考。随着规则的迭代完善与国际协同的推进，《准则》有望成为全球AI治理的标杆，推动AI技术在透明、可信的轨道上发展，实现技术创新与社会公共利益的共赢。对于AI企业而言，应积极参与《准则》的反馈与修订过程，提前布局合规技术研发与流程优化，以适应欧盟的监管要求；对于其他国家而言，可借鉴《准则》的治理逻辑，结合本国实际制定AI内容透明度规则，推动全球AI治理体系的协同与完善。参考文献：1、FirstDraftCodeofPracticeonTransparencyofAI-GeneratedContent[EB/OL].[2025-12-17].[2026-01-06]https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/first-draft-code-practice-transparency-ai-generated-content2、CodeofPracticeonmarkingandlabellingofAI-generatedcontent[EB/OL].[2025-12-17].[2026-01-06]https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/code-practice-ai-generated-content3、Tech’sExpectationsfortheEUAIActTransparencyCodeofPractice[EB/OL].[2025-12-17].[2026-01-06]https://www.itic.org/news-events/techwonk-blog/techs-expectations-for-the-eu-ai-act-transparency-code-of-practice

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.

2026年1月1日，欧盟碳边境调节机制（CarbonBorderAdjustmentMechanism，以下简称CBAM）正式进入实质性实施阶段，欧盟在全球范围内首次将内部的碳定价体系系统性地延伸至国际贸易领域，将对我国产品出口产生一定影响。一、CBAM是什么CBAM是由欧洲议会和欧盟理事会于2023年5月10日通过的第2023/956号条例正式确立的一项环境政策工具，核心功能是针对进入欧盟关税领土的特定高碳排放产品，在进口环节征收与欧盟内部碳排放交易体系（EUETS）等值的碳成本补偿费用。CBAM通过对进口产品中的嵌入排放（EmbeddedEmissions）进行定价，确保进口产品承担与欧盟境内产品同等的碳排成本，从而维持本土产业的竞争力，并利用贸易杠杆激励第三国经营者采取减排举措，支持《巴黎协定》目标的实现。二、CBAM的具体实施内容1.产品覆盖范围根据条例附件，CBAM首批覆盖的行业主要包括钢铁、水泥、铝、化肥、电力以及氢。这些行业被选中的标准在于：首先，它们属于碳排放密集型行业；其次，它们在EUETS中面临严重的碳泄漏风险；最后，这些产品的碳排放核算具有较高的技术可行性。具体而言，CBAM不仅包括这些基础原材料，还涵盖了部分前体（Precursors）和特定的下游产品。例如在钢铁行业，除了粗钢外，还包括钢轨、管材、螺钉螺栓等加工产品。值得注意的是，中国商务部指出，欧盟已提出立法草案，计划从2028年起将CBAM范围进一步扩展至约180种钢铝密集型下游产品，包括机械装备、汽车及其零部件等。2.时间轴CBAM的实施采取分阶段推进的方式，主要分为两个关键时期：第一阶段是过渡期（2023年10月1日至2025年12月31日）。在此阶段，进口商不涉及任何财务义务，即无需购买CBAM证书，但负有强制性的信息报告义务。进口商必须按季度提交CBAM报告，列明进口货物的数量、实际隐含碳排放量以及在原产国已支付的碳价信息。第二阶段是正式实施期（2026年1月1日起正式生效）。届时，进口商必须成为“授权申报人”，并根据其申报的隐含碳排放量购买并清缴相应数量的CBAM证书。证书价格与EUETS配额的每周平均拍卖价格挂钩。3.嵌入排放的核算逻辑CBAM对隐含碳排放的界定非常严密。它将排放分为（1）直接排放。指商品生产过程中的排放，包括生产过程中消耗制热和制冷产生的排放。（2）间接排放。指商品生产过程中消耗电力在发电环节产生的排放。在过渡期内，所有行业都必须报告直接和间接排放数据。对于复杂货物，核算不仅要包括本设施的排放，还要递归式地加上所消耗前体的隐含碳排放。4.监测、报告与核查机制企业需要设计并实施监测计划，明确设施的物理边界、生产路线和数据源。数据获取可以采用基于计算的方法（使用活动数据和排放因子）或基于测量的方法（CEMS）。在正式实施阶段，申报数据必须经过经认可的第三方核查机构的核查，以确保数据的准确性和合规三、对我国的影响及启示作为欧盟相关产品的重要供应国，我国不可避免地将受到CBAM的直接影响。短期内，最直观的冲击体现在出口成本上升。对于碳排放强度较高、尚未有效降低隐含碳排的产品，其进入欧盟市场的综合成本将明显提高，部分依赖价格优势的出口模式面临挑战。与此同时，CBAM带来的合规压力不容忽视。碳排放核算、数据披露和第三方核查将成为进入欧盟市场的必要条件。相较大型企业，中小企业在核算能力、管理体系和议价能力方面相对薄弱，承受冲击的弹性更小。从CBAM的实施进程看，绿色议题已不再停留在倡议层面，而正被系统性嵌入贸易规则与产业政策之中。对我国而言，CBAM提示未来国际经贸竞争将更多围绕规则、标准与核算体系展开，应将碳约束纳入产业发展和外贸布局的前端考量，有助于降低中长期不确定性，避免在规则快速演进中被动应对。参考文献：[1]中华人民共和国商务部.商务部新闻发言人就欧盟碳边境调节机制有关问题答记者问[EB/OL].(2026-01-01)[2026-02-06].https://www.mofcom.gov.cn/xwfb/xwfyrth/art/2026/art_da781146aca04b65a02c7cd358cc737e.html.[2]欧盟委员会税务与海关同盟总司.欧盟碳边境调节机制（CBAM）立法与指南汇总[EB/OL].[2026-01-14].https://taxation-customs.ec.europa.eu/carbon-border-adjustment-mechanism_en.[3]欧盟委员会.委员会执行条例(EU)2023/1773:关于第(EU)2023/956号条例在过渡期内报告义务适用规则的规定[R/OL].(2023-09-15)[2026-02-06].https://eur-lex.europa.eu/eli/reg_impl/2023/1773/oj.

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.

2025年5月，美国国家科学院发布《国家纳米技术计划（NNI）四年期审查（2025年）》，该报告应白宫科技政策办公室委托撰写，是自2002年以来对NNI执行成效所进行的第七次系统评估。报告强调通过更新和扩展纳米科技基础设施以保障美国在全球科技领域的领导地位，全面评估过去四年NNI的实施成效，并就未来政策发展提出建议。一、背景与发布机构国家纳米技术计划（NNI）是美国自2000年启动的跨机构战略性科技投资项目，旨在通过协调联邦各部门资源，推动纳米科学研究、基础设施建设与技术商业化。通过构建统一的目标、优先事项与战略框架，NNI实现了多部门协同发展美国纳米技术研究的能力，同时充分发挥各机构的资源与专业优势。值得注意的是，该法案并未设立独立资助机构，而是明确要求各参与机构从其现有预算中拨款支持NNI相关工作。该逻辑也体现在教育培养方面，美国极少设置独立“纳米技术”专业，而是鼓励学生在工程、物理、化学、材料科学和生命科学等传统学科中发展纳米技术能力。本次评估由国家材料与制造委员会主持，13位专家组成评估委员会，评估内容覆盖纳米技术研发基础设施体系，包括人员、设备、场地与服务机制。评估工作历时9个月，组织14场公开听证会、1场全国性线上研讨会和33次闭门讨论，广泛听取国家科学基金会、能源部等机构及用户反馈。二、美国纳米技术发展的战略地位与阶段成就报告回顾指出，美国政府自2000年以来在纳米技术领域累计投入逾400亿美元，助力形成涵盖微电子、能源、生物医药、量子信息、安全防护等前沿方向的技术突破与产业成果。纳米技术的科学基础性作用也体现在多个诺贝尔奖成果中，如2007年“巨磁阻”效应、2010年石墨烯实验、2014年高效蓝光LED、2016年分子机器、2017年冷冻电镜、2023年量子点合成、2024年蛋白质设计，以及2023年mRNA疫苗相关成果等。值得指出的是，上述诺贝尔奖成果虽不直接源于NNI资助项目，但均体现了纳米技术在多个前沿领域的关键地位，也凸显出相关研究基础设施对跨学科科学突破的重要支撑。事实上，许多关键发现的研究工作早在奖项颁发前数十年即已开展。据NNI评估，仅2017年全美就有超3700家公司从事纳米技术研发，雇佣员工超17.1万人，营收达420亿美元。另有独立研究指出，2002-2022年间纳米技术产业累计营收接近1万亿美元，远超同期政府投资，展现显著经济回报。三、本轮评估聚焦内容与方法此次评估首次以“基础设施”为核心议题，系统梳理美国纳米科研支撑体系的资源分布、服务能力与使用现状，识别制度性瓶颈与服务障碍。报告指出，科研基础设施不仅涵盖高端设备，也包括专业人员、用户服务、远程访问机制与长期可持续投资路径。评估目标在于提出具有可操作性的政策建议，为NNI今后改革与立法提供依据。四、美国纳米基础设施体系全貌与现实挑战联邦层面的国家纳米科技基础设施主要包括：能源部五大纳米科学研究中心（NSRC）、国家科学基金会支持的16个大学平台（NNCI）、由国家标准与技术研究院（NIST）管理的纳米科技中心，以及卫生与公众服务部下属国家癌症研究所的纳米技术表征实验室（NCL），设施覆盖全国30余州。此外，大量高校依托自身经费与历史项目积累，也构建了开放共享的纳米科研平台。报告指出，这些设施在数量与服务能力上甚至超过联邦资助体系，是美国纳米科研生态的重要组成部分。但当前体系也暴露出诸多挑战：一是设施分布碎片化，用户难以全面了解资源信息；二是技术人员紧缺，影响设施运行效率；三是设备老化，难以满足AI、量子芯片等新兴需求；四是行业参与度仍偏低，尤其对中小企业与非一流高校吸引力有限。五、科研与产业支撑能力及关键应用趋势报告强调，纳米基础设施正广泛服务于半导体制造、人工智能器件、清洁能源、基因治疗与生物成像、智能农业等新兴方向。这些研究对基础设施提出更高要求，包括多模态成像、跨尺度数据整合、高通用性设备与智能化系统集成。报告特别指出，AI与纳米技术深度融合已成为新趋势。通过引入机器学习，科研人员可更高效处理材料结构与器件性能数据，而这类研究对基础设施智能化水平要求极高。六、使用壁垒与公平接入问题尽管纳米设施原则上对外开放，但实际使用中仍存在显著壁垒：一是用户对可用资源认知度不足；二是非一流高校与初创企业面临财务、人员、差旅等多重门槛；三是制度复杂，涉及产权、合同、远程服务等程序繁冗；四是缺乏专项补助机制，用户使用意愿受限。这些问题限制了科研资源的公平分配与效率释放，也影响了未来人才梯队的建设。七、政策建议与未来展望为强化国家纳米基础设施体系的公平性、效率性与可持续性，报告提出如下重点建议：√资源整合：由国家纳米技术协调办公室牵头，建立全国纳米设施地图与信息平台，展示设施分布、仪器清单、服务政策，提升可见度与可获取性；√立法修订：建议国会两年内重新授权NNI，将其转型为“国家纳米基础设施计划”，明确其基础设施导向；√能力升级：联邦各机构应优先资助新兴技术领域关键设备（如AI材料分析、纳米生物成像、量子加工工具）；√考核机制改革：在设施评估中引入用户多样性、共享度与服务覆盖等指标；√用户激励机制：设立专项差旅或使用津贴，降低非一流高校、地区机构的接入门槛；√技术人员保障：提升设施运维人员的职业发展空间与岗位稳定性，强化“人+设备”的运营一体化逻辑。总体来看，报告指出，美国下一阶段能否延续纳米技术优势，关键在于“基础设施的再投资与普惠化”。如报告总结所言：“如果说过去二十年定义了专家使用纳米工具的边界，未来二十年将决定所有科研人员能否高效使用这些工具。”参考资料：1、NationalAcademies.SecuringU.S.NanotechnologyLeadershipThroughRenewedandExpandedInfrastructure—NewNationalAcademiesReport.20250520.https://www.nationalacademies.org/news/securing-us-nanotechnology-leadership-through-renewed-and-expanded-infrastructure-new-national-academies-report2、NationalAcademies.QuadrennialReviewoftheNationalNanotechnologyInitiative(2025).https://www.nationalacademies.org/projects/DEPS-NMMB-23-01

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，伦敦夜生活工作组（LondonNightlifeTaskforce）发布了关于推动首都夜生活未来发展的综合计划。该工作组由伦敦市长于2025年2月设立，旨在审视首都夜生活部门面临的问题。与其他全球城市一样，伦敦的夜生活近年来受到生活成本上升、运营成本增加、消费者行为变化、人手短缺以及许可制度僵化等多重冲击。本次发布的计划由伦敦市长萨迪克·汗支持，汇集了最新研究、数据分析以及近3000名伦敦市民的声音，提出了涵盖10个关键领域的建议。1.支持设立新的夜生活委员会（NightlifeCommission）伦敦夜生活的魅力在于其多样性：广泛的身份认同、社群、体验与需求。因此，其夜间治理和政策制定应纳入更多元化的视角，激发伦敦夜生活生态系统的集体协作潜力，并反映夜生活不仅在塑造伦敦身份、更在塑造英国整体形象中的关键作用。伦敦需设立一个全新的常设性夜生活委员会，其成员由全市夜生活各领域的专家组成。该委员会将作为独立机构，与大伦敦政府、地方议会、伦敦警察厅及其他组织紧密合作，指导、完善并提升伦敦的夜间政策与决策水平。该委员会将得到一系列研究和工作组的支持，每个小组专注于特定的主题领域，支持和赋能夜生活部门。伦敦市长于1月27日宣布拨款30万英镑，助力这一行业主导的新委员会成立为自筹资金的组织。2.认可夜生活即文化伦敦人珍视夜生活——不仅因其周末的休闲功能或经济产出，更因其日常的文化与社会效益。因此，必须将其视为对伦敦文化创意产业的重要贡献并予以认可和支持。这促使了对夜生活全新、更全面的定义：夜生活由促进社会和文化参与（主要在18:00—6:00）的活动、事件和空间组成。下一步关键是确立“夜生活是文化”的理念，具体包括：伦敦市长、地方议会及其他公共机构采纳此定义；将其纳入《伦敦规划》等关键政策，并更新其他政策和计划以涵盖夜生活；倡导将夜生活列为英国文化、媒体和体育部官方支持和推广的领域。3.支持夜生活小微企业夜生活是伦敦广义夜间经济的核心组成部分，而夜间经济约占全市经济总产出的四分之一。尽管贡献重大，夜生活仍面临巨大的财务压力，尤其是独立和草根经营者。伦敦市长和大伦敦政府应通过以下方式提供帮助：倡导国家夜生活商业税改革、设立夜生活空间成本减免计划、根据营业额调整国民保险缴款比例、以及提供能源成本支持。4.种子基金支持夜生活创新发展伦敦人期待更多样化、包容的夜生活形式，包括减少以酒精为中心的活动。大伦敦政府应与夜生活委员会合作，设立夜生活未来基金（NightlifeFutureFund），为创新想法提供启动资金，降低参与门槛。5.加强夜生活空间的可及性夜生活空间对伦敦经济、文化和社会生活至关重要，但全市范围内缺乏可持续、可负担且易于进入的夜生活空间。伦敦许多最富活力、最成功的夜生活场所最初始于闲置空间的“临时”（meanwhile）项目。为临时夜生活用途创建快速许可和规划分类，更有效地定义和监管这些空间，将使此类场所的启动和维持变得更容易、更经济。此外，应建立一个中央数据库，登记具有改变用途潜力或可临时激活为夜生活空间的空置和未充分利用的房产。这将帮助主办方、经营者和文化组织找到所需空间，减少空置率，刺激地方经济，并扩展可负担的文化机会。6.规划24小时不夜城支持伦敦市长的“24小时城市”愿景，城市更新和基础设施必须更好地支持夜间活动、并保障超过百万的夜间工作者的需求。目前，城市并未满足这些需求，日间习以为常的服务——如公共交通、获取健康平价餐食、免费托儿服务、安全享用公共领域及使用公厕的权利——在入夜后往往难以获得。伦敦市长、各自治区、伦敦交通局和伦敦警察厅可通过以下方式培育和支持24小时基础设施：在所有大伦敦政府的政策和项目中嵌入“24小时城市测试”，鼓励并支持各区制定本地夜间战略，资助促进文化、社会和经济活动的举措以确保伦敦24小时平等服务所有人。7.使夜间交通与夜生活需求匹配工作组的调研发现，人们最想改变伦敦夜生活的方面是交通。31%的受访者将其列为首要问题，担忧外伦敦交通覆盖不足、安全隐患（30%的女性感觉夜间使用公共交通不安全）以及无障碍设施问题。将深夜人流数据与交通路线叠加分析发现，夜间交通需求随时间变化明显（例如大型活动结束时），但交通服务供给并不总能匹配这些模式。因为交通网络的设计基于长期需求规律，而非短期或特定活动的高峰。重建大伦敦政府的深夜交通工作组或对协调和实施此类改革至关重要。8.重新思考夜间噪声管理方式尽管《伦敦规划》已采纳“变化责任方”（AgentofChange）原则等积极进展，噪声投诉是夜生活场所与周边居民的主要矛盾点。采用更现代的城市声音管理方法和噪声执法立法改革有助于解决这些问题。新的“噪声调解试点”项目可用实时数据补充主观投诉，设定更清晰的纠纷阈值并指导公平调解。必须在许可、环境保护和规划中强化“变化责任方”原则，为夜生活提供额外保护。伦敦市长和大伦敦政府还应倡导修订《1990年环境保护法》，在居民与文化空间之间寻求更好的平衡，要求至少十户无关联家庭投诉，方可触发对持证场所的调查。9.通过协作与“减害”创造更安全的夜晚工作组的研究显示，深夜犯罪记录水平与整体人流密度相关，而不一定与特定区域的场所数量相关。通过使用人流与犯罪实时数据，警方可更合理有效地部署资源。为构建更安全的夜间环境，夜生活部门和警方之间需重建信任，从“执法优先”转向真正的伙伴关系模式。伦敦警察厅应以“减少危害”政策为核心，优先采用缓和处理、早期干预和支持措施，而非零容忍的惩罚手段。10.更新针对夜生活的规划与许可制度现行许可和规划体系被广泛认为限制严、复杂度高、成本昂贵且标准不一。更新制度将支持深夜经济、社会和文化活动，应包括：优先在《伦敦规划》中划定适合夜生活的区域分类、制定伦敦许可操作标准以实现跨行政区的一致性。参考文献[1]GREATERLONDONAUTHORITY.London’sindependentNightlifeTaskforcesetsoutcomprehensiveplantodrivethefutureofthecapitalatnight[EB/OL].(2026-1-27)[2026-2-2].https://www.london.gov.uk/media-centre/mayors-press-release/London%E2%80%99s-independent-Nightlife-Taskforce-sets-out-comprehensive-plan-to-drive-the-future-of-the-capital-at-night[2]GREATERLONDONAUTHORITY.LondonNightlifeTaskforce[EB/OL].[2026-2-2].https://www.london.gov.uk/programmes-strategies/arts-and-culture/24-hour-london/london-nightlife-taskforce?ac-232708=232707

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.

一、总体概述2026年1月13日，美国能源信息署（EIA）发布的《短期能源展望》（Short-TermEnergyOutlook），报告具有两个显著特征：一是首次报告2027年的预测数据，二是对全球油气供需、电力结构演变以及美国能源相关碳排放趋势给出了更为系统的中短期判断。总体来看，报告传递出一个清晰信号：未来两年全球与美国能源市场将进入“供给相对宽松、价格整体回落、结构持续调整”的新阶段。传统化石能源仍占主导，但增长动能明显减弱；新能源和电力需求成为推动能源系统变化的核心力量。全球油价。报告预计2026年油价将会下降，因为全球石油产量将超过全球石油需求，导致石油库存增加。全球库存到2027年仍将持续增加，但增速会放缓。报告预测布伦特原油价格在2026年平均为每桶56美元，比2025年低19%，然后在2027年平均为每桶54美元。全球石油产量。报告预计2026年液体燃料的全球产量将增加140万桶/日，2027年将增加50万桶/日。2026年全球液体燃料产量的增长是由欧佩克+国家的原油产量增长所推动的，而2027年的增长则由非欧佩克+国家推动，主要集中在南美洲。报告预测假设对委内瑞拉的现有制裁在2027年仍将继续实施。美国原油产量。在2025年达到年产量1360万桶/日的年度纪录后，报告预测美国原油产量在预测期内将会下降，2026年下降幅度不到1%，2027年下降2%。由于原油价格持续走低，报告预计原油产量将会下降，因为钻探活动的放缓速度将快于钻探效率的提升速度。在报告的预测中，2026年西德克萨斯中质原油价格平均为每桶52美元，2027年为每桶50美元，而2025年则为每桶65美元。美国汽油价格。报告对2026年和2027年的零售汽油价格的预测低于2025年，这主要反映了对较低原油价格的预测。报告预测2026年美国汽油价格的平均值将略高于每加仑2.90美元，与2025年相比下降了近20美分/加仑。2027年，报告预测价格将基本保持平稳，年平均值略高于每加仑2.90美元。天然气价格。报告预计亨利港的天然气现货价格在2026年将平均略低于每百万英热单位3.50美元，比2025年下降2%，2027年平均为每百万英热单位4.60美元。在报告的预测中，天然气价格上涨是因为需求的增长（由液化天然气出口的扩大以及电力部门的更多天然气消费所带动）将快于产量的增长。电力消费。报告预测，2026年的电力消耗将增长1%，2027年将增长3%，这标志着自2005至2007年以来连续增长的首个四年期，也是自世纪之交以来增长最为强劲的四年期。报告预测的电力消耗增长主要是由于商业和工业部门电力需求的不断增长所致。电力生产。在预测中，太阳能发电量的增长幅度最大。报告预计在预测期间太阳能装机容量将增加69吉瓦，从而使得2026年和2027年的太阳能发电量分别增长21%。报告预计天然气发电量在2026年将保持平稳，2027年将增长1%。燃煤发电厂的发电量在2026年下降9%，2027年则下降不到1%。二、全球石油市场：供给过剩主导价格下行（一）油价走势：库存累积压制价格中枢报告预计，全球原油价格将在2026年和2027年持续下行。布伦特原油现货价格在2025年平均为69美元/桶，预计2026年降至56美元/桶，2027年进一步降至54美元/桶。这一走势的根本原因在于：全球液体燃料产量增长持续超过需求增长，推动库存大幅累积。2025年下半年以来，全球石油市场已显现明显的供需失衡特征。尽管地缘政治风险仍然存在，但实际产量增长、海上浮动库存增加等因素，对油价形成了更强的下行压力。EIA判断，这一格局将在未来两年延续，但库存累积速度在2027年将有所放缓。（二）供给端变化：OPEC+与非OPEC力量此消彼长从供给结构看，2026年全球液体燃料产量增长主要来自OPEC+国家，而2027年新增产量几乎全部由非OPEC+国家贡献。报告预计，2026年全球液体燃料产量将增加140万桶/日，2027年增量放缓至50万桶/日。南美国家成为非OPEC增长的核心力量。巴西、圭亚那和阿根廷在新项目带动下，2026年合计增产约60万桶/日，2027年仍贡献全球新增产量的三分之二左右。相比之下，OPEC+在2027年预计维持产量不变。值得注意的是，报告假设针对委内瑞拉的制裁在整个预测期内持续存在。目前约60万桶/日的委内瑞拉出口受阻，对全球供给形成一定影响。如相关政策发生变化，将对油价产生额外下行压力。（三）需求端变化：非OECD国家支撑全球增长需求方面，全球液体燃料消费在2026年和2027年分别增长110万桶/日和130万桶/日，增速略有回升。几乎全部需求增量来自非OECD国家，尤其是亚洲地区。印度和中国是最主要的增长来源。报告预计，印度在2026年和2027年每年新增需求接近30万桶/日；中国每年增加约20万桶/日。此外，中东和非洲地区的能源消费也呈现稳步增长态势。三、美国石油市场：产量见顶回落、价格下行传导终端（一）原油产量：高点已现，回落趋势明确美国原油产量在2025年达到历史新高，年均约1360万桶/日。EIA预计，2026年美国原油产量基本持平，2027年将下降至1330万桶/日，降幅约2%。这一变化并非源于资源枯竭，而是低油价环境对钻探和完井活动形成抑制。尽管单井产能持续提高，但钻机数量下降的影响将在未来两年逐步显现。作为美国最重要的产油区，二叠纪盆地在2026年增量趋于停滞，2027年甚至出现小幅下降。（二）汽油价格：油价下行与炼厂因素相互抵消在原油价格走低的背景下，美国零售汽油价格整体回落。报告预计，2026年美国汽油均价约为2.92美元/加仑，比2025年下降约6%；2027年小幅回升至2.95美元/加仑，但仍低于2025年水平。值得关注的是，汽油价格下降幅度受到炼油环节的制约。西海岸炼厂产能下降导致区域性供应偏紧，推高炼厂利润率，并在一定程度上抵消了原油价格下行的影响。四、天然气市场：需求增长推动价格在2027年上行（一）价格走势：短期平稳，中期趋紧与石油不同，美国天然气市场在预测期内呈现“先稳后紧”的特征。亨利港天然气价格在2026年预计维持在3.5美元/百万英热单位左右，2027年则大幅上升至约4.6美元。价格上行的核心原因在于：需求增速超过产量增速，库存水平下降。尤其是在液化天然气（LNG）出口和电力部门用气增长的推动下，天然气市场供需趋紧。（二）LNG出口：天然气需求增长的最大变量LNG是天然气需求增长的最大驱动力。报告显示，美国LNG出口在2025年已大幅增长，2026年和2027年仍将分别增长9%和11%。多个新建或扩建项目陆续投运，使美国在全球天然气贸易中的地位进一步强化。五、电力系统：需求持续增长，结构加速转型（一）电力消费：数据中心成为关键驱动因素报告预计，美国电力消费将在2026年增长1%，2027年增长3%，这是自2000年代初以来最强劲的连续增长期之一。商业和工业部门是主要增长来源，其中数据中心用电需求增长尤为突出。得克萨斯州所在的西南中部地区，以及弗吉尼亚、乔治亚、俄亥俄等州，成为电力需求增长最为集中的区域。（二）发电结构：新能源主导新增发电量从发电侧看，太阳能是未来两年发电增量的绝对主力。报告预计，2026—2027年期间，美国新增太阳能装机约69吉瓦，太阳能发电量年均增长超过20%。相比之下，煤电发电量在2026年下降约9%，2027年继续小幅下降；天然气发电总体保持稳定；核电因个别机组重启在2026年小幅增长，2027年基本持平。六、煤炭与碳排放：结构性下降趋势延续煤炭消费在电力系统转型中持续走弱。报告预计，2026年美国电力行业煤炭消费下降约10%，2027年继续小幅下降。尽管煤炭出口有所增长，但难以改变国内需求下行的大趋势。在此背景下，美国能源相关二氧化碳排放量在2026年同比下降2.2%，2027年基本持平。煤电减少是排放下降的主要原因，其次是居民和商业部门天然气用量下降。七、结论与启示综合来看，该报告描绘了一幅能源供给宽松、价格中枢下移、电力与新能源加速发展的中短期图景。传统油气仍是能源体系的“压舱石”，但增长空间明显受限；电力需求与新能源扩张，正成为能源系统演变的主线。这一趋势表明，未来能源安全与能源转型将更多体现在结构调整能力、系统韧性以及新型用能场景的适应能力上，而不仅仅是资源禀赋本身。对政策制定者和能源相关行业而言，这一阶段既是压力期，也是重塑竞争力的重要窗口期。参考文献：[1]EIA,Short-TermEnergyOutlook.[EB/OL].(2026-01-13）.https://www.eia.gov/outlooks/steo/index.php.

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/

国际对比分析新西兰《数字时代的文化：长期洞察2025》和UNESCO《人工智能与文化》报告虽然都聚焦于AI时代文化领域的变革，但立足点有所不同，体现出国家层面与全球层面的互补视角。首先，在愿景与价值取向上，新西兰报告以《怀唐伊条约》确立的独特文化语境为重要前提，强调在面向未来的创意与文化治理中，需要充分考虑文化知识产权、数字taonga控制与伦理创新等议题；同时指出毛利群体处于运用数字技术保护与复振mātauranga与taonga的前沿，并提出未来政策应建立在毛利数字创新与领导力基础之上。这一本土视角使新西兰在AI文化政策上尤其关注土著文化权益和数据主权。相比之下，UNESCO报告具有更普适的全球公益取向。它提出AI时代面临的三大紧迫挑战：AI快速演进带来的文化生态震荡、持续存在的数字鸿沟，以及层出不穷的伦理风险（从深度伪造到算法偏见）。为应对这些挑战，UNESCO倡导的三大治理要务（保障人类创造力与尊严、利用AI促进文化多样性、保护遗产和弱势群体）贯穿其报告始终。在关注重点方面，新西兰报告围绕“创造－分享－保护”三个文化流程展开，将技术变革具体化为创意工具演进、内容传播变革和遗产保护挑战。这种框架清晰地反映了文化工作实际操作链条上的变化，并附带提出一系列国内政策选项。而UNESCO报告内容更加广泛，除创意产业外，还讨论了文化权利、教育、环境可持续性、文化遗产风险、文化主权等议题，分为七大主题部分。例如，UNESCO报告专门设有章节讨论文化教育与人才培养（提出在艺术教育中融入AI技能、培养跨学科人才等），以及气候变化与文化（探讨AI如何用于环境灾害中的文化保护，以及AI技术本身的碳足迹问题）。这显示了全球层面的综合视角：AI对文化的影响不仅限于产业和创作，还涉及教育、环保、人权等多维度。在政策工具与治理架构上，两者也有所差异。新西兰报告倾向于提出具体的政策创意和政府干预手段。例如，报告列举了政府在数字文化领域可以运用的六类杠杆及对应政策选项，包括：强化数字基础设施（如建立文化和创意数据沙盒、开发国家级公共AI系统）、提升技术素养与技能（如开展面向AI和区块链的未来技术学徒计划，促进创意人员与程序员协作创新，以及开展全民数字权利和隐私教育运动）、健全法规与监管（如为AI生成的文化内容和虚拟环境中的文化IP建立新的监管机制，更新隐私法律以应对量子计算时代的网络安全和深度伪造挑战）、提供资金与激励（如设立“文化科技”投资基金支持社区主导的技术项目，给予企业在可持续数字科技上的投资税收优惠）、推动公私合作（如打造“智慧文化城区”公私合作项目，将无线网络和数字创新中心融入城市文化基础设施，设立“AI赋能成功”专项基金资助符合伦理的AI文化应用）、加强国际合作与文化交流（如制定创意出口战略，拓展新西兰文化产品的国际市场；通过多边和区域协议，与他国分享AI驱动的文化遗产保护和数字叙事伦理方面的经验）。这些政策选项切合新西兰文化部门的具体需求，具有较强的可操作性。UNESCO报告则更加强调治理原则和国际协作框架。其建议往往着眼于宏观层面，例如呼吁各国将文化纳入国家AI战略，把风险评估、当代文化创造和遗产韧性纳入考量；倡议跨国合作来弥合数字鸿沟，维护语言多样性，保护弱势社区不受AI负面影响；强调多方参与的治理，超越传统监管范式，将文化多样性、公平和可持续性置于AI治理的核心。具体举措方面，UNESCO提出要提升算法透明度和问责制，如要求披露AI训练数据来源和算法逻辑，以避免暗箱操作；更新法律以填补“文化提取”（culturalextraction）的漏洞，确保创作者获得公平报酬，并防范算法歧视；探索对利用文化资源牟利的AI征收费用，设立文化数据共享收益机制。在保障文化多样性方面，UNESCO强调算法多元化和本地内容可发现性，要求平台打破单一算法推荐对主流内容的偏好，增强不同文化内容的曝光率。同时主张建设主权数字基础设施，比如支持公共部门开发开源AI和本地云计算资源，加强南南合作，降低对少数公司平台的依赖。这些建议反映出UNESCO更关注全球制度环境的塑造，例如通过国际标准和指南（如UNESCO《人工智能伦理准则（2021）》等）来引领各国政府行动，而不是直接给出某一国家层面的详细政策。启示与建议结合新西兰文化和遗产部的《数字时代的文化：长期洞察2025》与UNESCO的《人工智能与文化》报告，并参考欧盟AIAct透明度实施工具，以及美国版权局关于AI与版权等分析报告，建议上海围绕基础设施与数据治理、法规政策与平台治理、能力体系与创新生态、文化多样性与国际协作等方面，系统谋划人工智能时代的文化治理与政策应对。1.完善数字文化基础设施，保障数据主权与安全应把文化数据基础设施作为“数字时代文化治理的底座工程”，由公共部门牵引，构建自主可控的文化数据存储、治理与算力支撑体系，重点回应“文化资源外流、平台依赖、存储不可持续与真实性风险”等结构性问题。《数字时代的文化：长期洞察2025》明确指出：数字存储必须可扩展、安全且具备韧性，并强调在大型科技平台影响持续增强的背景下，地方化、去中心化的技术路径以及数据主权诉求不断上升。例如，借鉴新西兰的建议，可设立“文化数据沙盒”试点项目，让文化机构和创意人员在受控环境中安全试用AI新工具，积累经验。同时，探索建设由公共部门主导的本地AI模型和大数据系统（即“主权AI”），用于服务本市文化内容生产和遗产保护。UNESCO也倡导加强本地数字基础设施，以减少对少数科技巨头平台的依赖，避免文化数据过度外流。通过这些举措，上海可以保障对重要文化数据和数字资源的控制权，提高数字存储的韧性和安全性（例如引入分布式存储、防止单点故障），为文化的长期保存奠定基础。2.加强技术应用监管，健全法律政策框架针对AI在文化领域的新应用，应及早布局灵活的监管和立法。欧盟委员会在2025年发布训练内容公开摘要模板及说明文件，说明“训练内容透明度”正在走向可执行的合规工具。上海可据此探索对本地大型文化平台、公共文化AI系统以及在沪提供服务的关键模型供应商，建立“训练数据来源与类别摘要披露+文化风险评估”要求，尤其是在公共文化服务场景（推荐、检索、自动生成解说、内容审核）中优先落地。一方面，可参考新西兰经验，制定AI生成内容标识与版权保护制度，明确AI生成作品的版权归属和使用规范，防止出现文化IP被侵权和滥用的情况。同时完善与AI相关的隐私和安全法规，比如增补有关量子计算时代加密安全、算法欺诈与深度伪造防范的条款，确保法律能够应对新技术带来的风险。另一方面，关注算法透明与问责原则，建立算法影响评估制度：建议大型文化平台和AI系统定期评估其算法的公平性与多样性影响，并向监管部门报告。对于涉及公共文化内容的平台，可探索引入“算法可解释性审计”，确保推荐机制不存在系统性偏见或对特定群体的不利影响。此外，关注AI伦理准则在文化领域的落地，例如依据UNESCO《人工智能伦理规范》，制定本地操作指南，明确AI应用必须遵循的人权、文化多样性和可持续性底线。建立专门的新兴技术与文化治理委员会，集合法律、技术、文化专家和社区代表，持续研讨AI新趋势并提出政策建议，使治理框架能够动态适应技术演进。3.推动人才培养与数字素养提升，弥合技术鸿沟人工智能时代需要“既懂文化、又通技术”的复合型人才。因此，可以借鉴新西兰的举措，实施文化领域的数字技能提升计划。具体包括：与高校和培训机构合作，开设面向青年创意人才的AI、美术和人文交叉学科课程或实训项目，相当于“未来技术学徒计划”，让艺术专业学生学习编程与数据分析，让工程技术人才了解文化创意规律。还可以搭建“创意者－编码者对接”平台，促进本市的艺术家与AI工程师合作开发新的文化产品和工具。对广大市民，特别是青少年和老年群体，政府应开展数字和媒体素养教育，纳入公共文化服务项目。在学校和社区推广“数字公民”课程，提高公众对算法推荐、虚假信息的辨识能力和对数字版权、隐私保护的意识。UNESCO报告强调了文化-AI素养的重要性，呼吁通过教育合作在培养技术技能的同时注重创意思维和批判意识。上海可联合本地博物馆、图书馆等文化机构举办AI与文化专题展览、工作坊，例如组织跨代际的数字故事计划，让老一辈讲述的城市记忆通过年轻人运用AI技术来留存和传播。4.支持文化科技创新与产业发展，鼓励多元参与积极培育“文化+科技”创新生态。一方面，可以设立文化科技创新基金或专项资助计划，鼓励文博机构、演艺团体、内容创业公司采用AI等新技术，开发数字文化产品和服务。例如，支持博物馆运用AI实现馆藏的智能管理和互动展示，资助非遗传承人利用数字平台扩大影响力，扶持本地游戏、影视企业开发富有海派文化特色的AI原创内容。对这些创新项目，在资金、技术和市场推广上给予扶持，并建立风险容忍的试错机制（类似新西兰的社区主导技术项目资助）。另一方面，运用税收和金融杠杆吸引社会资本投入文化数字化建设，对企业在文化领域的AI研发、人才培养、基础设施建设等投入给予税收优惠或配套补贴。同时，倡导公私伙伴关系，将城市更新、智慧城市建设与文化数字化结合。例如，在上海的文化创意产业园区引入高速网络、开放实验室等基础设施，与龙头科技企业合作打造数字文化创新中心，又如推进“智慧剧院”“智慧博物馆”试点，提高文化场所的数字服务能力。5.保障文化多样性与包容性，深化国际交流合作确保传统文化在数字时代不被边缘化。支持社区主导的数字文化保存项目，例如建立社区数字档案馆、口述史料数据库，运用AI工具帮助少数民族或本地老字号社区保存语言、工艺和生活记忆。同时在数字文化政策中贯彻“知情同意”和“利益共享”原则：凡使用特定社区文化素材进行AI开发，应事先征求社区意见，并在成果应用中让社区受益。积极参与国际合作网络，分享数字文化治理经验。上海可以加入或主导国际城市间关于“AI与文化”议题的交流机制，与其他城市一道研讨算法治理、数字版权、遗产数字化标准等问题。可以与联合国教科文组织合作，举办AI与文化创新国际论坛或创客大赛，吸引全球人才关注文化领域的AI解决方案。特别是在亚太地区，上海可推动区域文化数字合作，共享AI保护文化遗产的技术和案例，并针对区域内的共同挑战（如海洋文化遗产、气候变化对文化的影响）开展联合研究。最后，在国际文化贸易与传播中，利用AI提高上海文化产品的全球影响力，打造数字时代的“上海文化品牌”。资料来源：[1]ManatūTaongaMinistryforCultureandHeritage.CultureintheDigitalAge–Long-termInsightsBriefing2025[EB/OL].(2025-12-04)[2026-01-19].https://www.mch.govt.nz/sites/default/files/2025-12/LTIB-2025_web.pdf[2]UNESCO.ReportoftheIndependentExpertGrouponArtificialIntelligenceandCulture[EB/OL].[2026-01-19].https://www.unesco.org/sites/default/files/medias/fichiers/2025/09/CULTAI_Report%20of%20the%20Independent%20Expert%20Group%20on%20Artificial%20Intelligence%20and%20Culture%20%28final%20online%20version%29%201.pdf?hub=171169[3]European.ExplanatoryNoticeandTemplateforthePublicSummaryofTrainingContentforgeneral-purposeAImodels（2025）.(2025-07-24)[2026-01-19].https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/explanatory-notice-and-template-public-summary-training-content-general-purpose-ai-models[4]Copyright.gov.CopyrightandArtificialIntelligence.(2025-05-24)[2026-01-19].https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf

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.