3月9日，AI教父杨立昆（YannLeCun）为其创立仅三个月的法国初创公司AdvancedMachineIntelligence（AMI）成功募集10.3亿美元种子轮资金，本轮融资使AMI的估值达到35亿美元，成为欧洲历史上规模最大的首轮融资之一。AMI的目标是走向“通用人工智能”——AGI，杨立昆坚定地认为，大语言模型LLM无法实现AGI，必须赋予AI以人的物理常识和预测能力，即构建内部的世界模型（WorldModels），训练出能够真正理解世界、具备常识并能自主行动的智能体，这才是实现AGI的必由之路。图1.AMI创始人、前Meta首席AI科学家、图灵奖得主YannLeCun图片来源：硅谷101无独有偶，此前，AI教母李飞飞创立的WorldLabs以50亿美元估值引领世界模型赛道，其核心在于构建具备永久一致性的3D场景实现空间智能，并于2025年推出世界模型Marble——一个能够生成具有空间一致性和高保真度、且持久存在的3D世界，能够训练AI感知、推理以及与3D世界进行交互的模型。世界模型作为实现AI理解世界、推演世界和预测世界的数字底座，其概念早在2018年就已被提出，随着LLMs的能力遇到天花板、算力成本的激增、多模态技术的发展，以及具身智能的应用需求，世界模型被认为是实现AGI的必经之路。2025-2026年，多个商用世界模型诞生，生成式AI进入了从“内容生成”向“结构生成”跃迁的关键节点。图2.世界模型——让AI像人脑一样感知图片来源：Medium一、什么是世界模型世界模型没有官方定义，普遍认为世界模型是用于理解现实世界动态(包括物理属性和空间属性)的神经网络，它们可以使用文本、图像、视频和运动等输入数据来生成模拟实际物理环境的视频，通过从感官数据中学习表征和预测运动、力和空间关系等动态特性，实现对现实环境物理属性的理解并通过生成环境及动作，从而模拟、指导及实施决策。简单来说，世界模型=观察世界（V）+预测世界（M）+在世界中学习行动（C），对应的是视觉（Vision）、记忆（Memory）和控制（Controller）三个核心模块。它具备三个特质：一、表示世界。模型能够理解所处的环境里有什么、物体在哪里，以及物与物之间是什么关系；二、预测未来。它能够对事件进行模拟和生成，能够预测推一下杯子、打开一扇门或往前走两步的下一秒，世界发生什么样的改变；三、在世界里规划和行动。当能预测接下来会发生什么之后，AI应该如何采取行动。图3.世界模型核心模块图片来源：硅谷101本质上，世界模型是把世界抽象到一个潜在的、被压缩过的空间里，在这个潜在空间里，AI能够通过学到的物理规律，去做对未来的预测，形成一个对真实世界的模拟器，从而训练AI形成“世界观”，最终理解真实世界的规律。二、世界模型VS.大语言模型如果说大语言模型让AI学会了说话，那么世界模型让AI掌握了世界运行规律，学会了理解、推理和预测。它们的根本区别在于其对世界的认知与交互方式。LLMs的核心是基于海量文本数据学习语言的统计规律，通过预测下一个词元来生成内容，其本质是统计学的、语言学的，擅长处理抽象的符号信息。相比之下，世界模型旨在学习物理世界的运作规律，通过处理多模态感官数据来预测环境状态并支持决策制定。它具备物理与因果的根基，能够进行反事实推理和长时序的动态规划，因此其应用领域超越了语言本身，延伸至机器人技术、自动驾驶和科学模拟等需要与环境进行主动、动态交互的具身智能场景。表1.世界模型与LLMs的核心区别区别点世界模型(WorldModels)大语言模型(LLMs)主要数据多模态感官数据（如视频、音频、传感器数据）文本语料库（如网络文本、书籍）核心定义模拟物理世界运作规律的内部表征模型，预测下一个状态变化，支持决策制定海量文本数据训练的统计概率模型，预测下一个词元（token）训练范式自监督学习或强化学习基于文本的自监督学习推理机制支持反事实推理和规划依赖上下文统计关联的推理联想，难以进行长程逻辑推演时间感知动态且主动，能在内部模拟未来的多种可能性分支，支持长时序的一致性记忆线性且被动，仅处理已发生的文本序列，无法真正模拟未来的动态演化输出方式指导智能体行动、规划对话、生成内容典型应用机器人技术、自动驾驶决策、科学实验模拟、具身智能等语言生成、知识问答、代码编写、翻译、摘要等基础/立足点物理、因果统计学、语言学三、世界模型的四条技术路线截止目前，全球已经涌现出多个商用世界模型，如OpenAI的Sora、GoogleDeepMind的Genie、李飞飞的Marble、杨立昆的JEPA、英伟达的Picasso3D、Wayve的GAIA以及最近中国的章国锋博士领衔的影溯团队发布并开源的InSpatio-WorldFM世界模型等。这些世界模型主要可分为四大主流技术路线。1、视频生成路线：OpenAI的Sora这条技术路线的核心思想非常直观：如果一个AI模型能够生成逼真的视频，那么它必然已经内化了支配物理世界运作的基本规律。正如一位精通绘画的艺术家，必然对光影、透视及物体结构有着深刻的理解。基于这一理念，OpenAI将Sora定义为“世界模拟器”。Sora的核心突破在于，它并非简单地将静态图像拼接成视频，而是通过学习海量视频数据，让画面中的实体能够随时间推移而连续、一致地演化，从而掌握了物体运动、光影变化以及物理碰撞等复杂的动态规律。这条路径的优势在于其直观性及生成的视觉内容高度逼真，具有极强的表现力。然而，其局限性也同样显著：首先，计算成本极高，单次训练耗资可达数千万美元；其次，生成过程中对每一帧像素的独立处理导致效率低下；最重要的是，模型仍时常产生违背物理常识的“幻觉”现象，例如实体突然消失或违反重力规则运动。2、交互式路线：GoogleDeepMind的Genie如果说Sora实现的是“播放一个世界”的预渲染视频生成，那么Google的Genie3则标志着迈向“探索一个世界”的交互式生成。Genie3能根据用户提示实时生成可供人类或智能体自由探索的虚拟环境，其核心突破在于“实时交互性”与“长时间一致性”，支持长达数分钟的持续互动。与传统视频生成模型的本质区别在于其生成内容的可交互性。后者是被动的像素预测，而Genie3的实时可控性意味着其内部已超越像素层面，开始模拟“未来的世界状态”。这标志着视频生成从被动的“播放”走向主动的“交互”，从“电影式生成”迈向“游戏式模拟”，使之更接近一个真正的“世界引擎”。这条路线的优势在于强大的实时交互能力（24fps），天然适配强化学习与智能体训练。但局限性同样明显：生成内容的逼真度尚不足，文本渲染能力有限，且交互时长受限于数分钟而非数小时，长期一致性维护仍是核心挑战。3、空间智能路线：李飞飞的Marble视频生成虽然当前最具直观性和应用落地潜力，但本质上仍停留于世界的视觉表层，呈现的仅是“皮相”，缺乏对底层结构与因果关系的理解。要勾勒出世界表象之下的框架，李提出的路径是3D生成，即空间智能。她认为，真正的世界模型必须理解三维空间。为此，她创立的WorldLabs专注于空间智能，致力于让AI像人类一样掌握3D世界的几何结构与物理规律。其核心追求并非画面的视觉逼真度或“电影级”的时序连续性，而是对世界结构的深度理解：物体在何处？空间几何关系如何？物体间怎样相互影响？生成的世界是否可被“进入”与“操作”？其Marble模型能够从文本、图像或视频输入生成完全可编辑的3D环境。与实时渲染的视频生成路线不同，Marble生成的是持久的、可下载的3D场景，具备良好的3D几何一致性，支持多视角观察，并可导出为标准3D格式（如高斯点云、网格等）。从技术层面看，3D生成路线的核心优势在于其显式结构。与视频模型依赖的“隐式物理直觉”不同，它生成的是显式表征，模型明确知晓每个物体的空间位置，这使得物理模拟、路径规划与动作控制等下游任务更易于实现。一旦掌握了这些显式信息，便能继承传统物理引擎的优势，确保碰撞、遮挡、受力等物理表现的严格正确性，从而成为“可操作世界模型”的坚实底座。然而，这条路线也面临严峻挑战：技术难度远高于2D视频生成，对算力需求巨大，且高质量3D训练数据极为稀缺。4、联合嵌入预测路线：杨立昆的JEPA杨认为，生成每一个像素是对计算资源的浪费。真正的智能应当像人类一样，只需预测事物的抽象特征，而无需将世界完整“画”出来。其核心思想是让AI直接学习世界的抽象结构，而非沉溺于视觉细节。基于这一理念，他提出的JEPA架构在抽象的表征空间而非像素空间中进行预测。例如，面对一个飞行的球，JEPA不会预测每个像素的RGB值，而是预测其轨迹、运动方向等高层次语义信息。这种机制通过主动忽略不可预测的细粒度信息，大幅提升了计算效率。JEPA的基本结构可拆解为三个核心组件：首先，编码器（Encoder）将输入的视觉信息与动作压缩为抽象表征；随后，预测器（Predictor）基于当前抽象状态预测其未来变化；最后，通过将预测结果与真实未来状态的编码进行对齐，使模型学会捕捉世界运行的关键因果结构。这条技术路线的最大优势在于计算高效，能以更少的资源学习更具泛化性的抽象世界知识。然而，其局限性同样显著：首先，由于无法直接生成可视化的输出，模型的“理解”程度难以直观验证；其次，自监督学习目标的设计极具挑战性——JEPA预测的是“未来的结构”，但何为“结构”？哪些信息该保留、哪些该忽略？这些问题目前仍缺乏统一的答案。四、未来展望世界模型的终极愿景，是构建一个可操作、可交互、可推理的虚拟现实底座，其应用将超越内容生成，全面赋能人类在物理世界中的探索与创造。在创意产业，它将催生“可编辑的现实”：创作者不再受限于传统3D软件的高昂成本与技术门槛，可通过自然语言或图像直接生成具备几何一致性的持久化3D场景，使沉浸式叙事与个性化世界构建成为人人可及的日常体验。在机器人领域，世界模型将成为具身智能的“训练场”与“大脑”。通过在模拟环境中推演无数种未来状态，机器人得以在部署前掌握复杂技能，并在真实场景中实现与人类的共情协作——从实验室的精准操作到居家环境中的辅助陪伴，模型对“下一状态”的预测能力将确保其行为与人类意图保持动态对齐。在更长远的视野中，世界模型将重塑科学探索与知识传递的方式。它使研究人员得以在虚拟空间中并行推演分子交互、气候演变或新材料合成，降低实验成本并加速发现周期；在教育领域，它可将抽象概念转化为可进入、可操作的具身体验，让学习从单向灌输变为探索式互动。归根结底，世界模型的目标并非取代现实，而是构建一座连接想象与实在的桥梁——让AI成为人类能力的延伸，在创意、科研与日常照护中，释放更深层的人文价值。参考文献1、TechCrunch，YannLeCun’sAMILabsRaises$1.03BtoBuildWorldModels[EB/OL].(2026-3-9)[2026-3-11].https://techcrunch.com/2026/03/09/yann-lecuns-ami-labs-raises-1-03-billion-to-build-world-models/2、Bloomberg，Fei-FeiLi’sAIStartupWorldLabsinFundingTalksat$5BillionValuation[EB/OL].(2026-1-23)[2026-3-11].https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-01-23/fei-fei-li-s-ai-startup-world-labs-in-funding-talks-at-5-billion-valuation3、Fei-FeiLi，FromWordstoWorlds:SpatialIntelligenceisAI’sNextFrontier[EB/OL].(2025-11-10)[2026-3-11].https://drfeifei.substack.com/p/from-words-to-worlds-spatial-int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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#.

机器人自动化是指部署由传感器、控制器和软件支持的智能可编程机器人系统，以自主执行任务。这些系统处理重复性、高精度或劳动密集型活动，如组装、物料搬运、焊接、质量检测和包装。机器人与自动化的融合提高了生产力、精度、可靠性和工作场所安全性，同时减少了工业制造、物流、医疗保健、汽车和电子等行业的人力投入。2026年1月29日，StratisticsMarketResearchConsulting公司发布《机器人自动化市场预测》报告，该报告全面分析了全球机器人自动化市场的现状与未来趋势，涵盖了按类型、应用、最终用户及地理区域等分类的细分市场规模。报告深入探讨了驱动市场增长的关键因素、制约因素、潜在机会及威胁。此外，报告还识别了主要市场参与者。根据报告数据，2025年全球机器人自动化市场规模为524.1亿美元，预计到2032年将达到1411.3亿美元，预测期内的年复合增长率（CAGR）为15.2%。一、机器人细分市场预测按机器人类型划分，关节型机器人（ArtulatedRobots）细分市场在2026年预计为162亿美元，到2034年将达到377亿美元，复合年增长率为11.1%。由于关节机器人作为现代制造业灵巧自动化支柱的关键作用，以及工业4.0时代对适应性解决方案日益增长的需求，预计关节机器人细分市场将在分析期内获得最大的收入。移动机器人（MobileRobots）细分市场在2026年预计为111亿美元，到2034年将达到348亿美元，复合年增长率为15.3%。由于物料搬运和物流领域对自动化需求的不断增加，预计该细分市场在预测期内将实现显著增长。直角坐标机器人（CartesianRobots）细分市场在2026年预计为69亿美元，到2034年将达到156亿美元，复合年增长率为10.8%。由于其多功能性、高精度以及在吞吐量大的制造和物流中可靠处理重载的能力，预计该细分市场在预测期内将实现显著增长。并联机器人（ParallelRobots）细分市场在2026年预计为52亿美元，预计到2034年将达到140亿美元，复合年增长率为13.2%。由于其独特的速度和精度，对于满足关键行业对高吞吐量自动化日益增长的需求至关重要，因此该细分市场在预测期内极有可能实现盈利增长。SCARA机器人（水平多关节机器人）细分市场在2026年预计为57亿美元，到2034年将达到125亿美元，复合年增长率为10.3%。其独特的设计能够在电子和汽车等关键行业实现快速、精确且具成本效益的自动化，该细分市场在预测期内极有可能盈利增长。圆柱坐标机器人（CylindricalRobots）细分市场在2026年预计为27亿美元，到2034年将达到45亿美元，复合年增长率为6.7%。由于其在压铸和CNC操作的机器上下料及物料搬运中的广泛应用，预计该细分市场在预测期内将呈现稳定增长。Delta机器人（并联拾取机器人）细分市场在2026年预计为50亿美元，到2034年将达到150亿美元，复合年增长率为14.9%。Delta机器人以其独特的并联连杆架构为特征，能够实现卓越的速度、精度以及有利的负载重量比，构成了全球机器人自动化市场中一个独特且迅速扩张的细分市场。协作机器人（Cobots）细分市场在2026年预计为69亿美元，到2034年将达到236亿美元，复合年增长率为16.7%。预计协作机器人领域在预测期内将呈现强劲的增长趋势，并实现较高的复合年增长率（CAGR），这主要得益于多品种、小批量生产中对无围栏自动化以及灵活、经济高效的解决方案的需求不断增长。其他机器人类型细分市场在2026年预计为8亿美元，预计到2034年将达到19亿美元，复合年增长率为10.8%。全球机器人自动化市场中的“其他机器人类型”细分市场涵盖了那些无法严格归入主要形态分类的专业机器人系统。按自动化类型划分，固定自动化（FixedAutomation）细分市场在2026年预计为194亿美元，到2034年将达到437亿美元，复合年增长率为10.7%。由于在汽车、食品和制药行业的高速、大批量生产中发挥关键作用，预计该细分市场在预测期内将获得显著增长。可编程自动化（ProgrammableAutomation）细分市场在2026年预计为176亿美元，到2034年将达到517亿美元，复合年增长率为14.4%。由于其可重构性以及能够提高动态行业的整体设备效率（OEE），预计该细分市场将在分析期内获得最大的收入。柔性自动化（FlexibleAutomation）细分市场在2026年预计为156亿美元，到2034年将达到488亿美元，复合年增长率为15.4%。作为工业4.0的技术骨干，能够在无需重新工具化的情况下快速适应产品变化，因此预计该细分市场在预测期内将呈现强劲的上升趋势并获得较高的复合年增长率。自适应自动化（AdaptiveAutomation）细分市场在2026年预计为77亿美元，到2034年将达到153亿美元，复合年增长率为8.9%。由于其在实现多品种、小批量制造中的敏捷性和零缺陷生产方面发挥关键作用，预计该细分市场在整个预测期内将获得适度增长。按组件划分，硬件（Hardware）细分市场在2026年预计为328亿美元，到2034年将达到725亿美元，复合年增长率为10.4%。受制造业、汽车和物流领域自动化需求上升的驱动，在这些领域中精密运动控制对生产力和运营效率至关重要，预计硬件细分市场在预测期内相对于其他细分市场将表现出持续的高性能。软件（Software）细分市场在2026年预计为151亿美元，到2034年将达到517亿美元，复合年增长率为16.6%。受工业和商业应用中对智能自动化、预测性分析和无缝系统集成需求增长的推动，预计软件细分市场在预测期内将呈现稳定增长。服务（Services）细分市场在2026年预计为124亿美元，到2034年将达到354亿美元，复合年增长率为14.0%。预计在预测期内，服务业务板块将保持温和增长，这主要得益于制造业、物流业和医疗保健行业对机器人技术的日益普及。按解决方案类型划分，机器人集成（RoboticIntegration）细分市场在2026年预计为174亿美元，到2034年将达到409亿美元，复合年增长率为11.3%。受对fullycoordinated自动化系统需求上升的驱动（这些系统将多个机器人、传感器和机械设备连接成统一的工作流），预计该细分市场将在分析期内获得最大的收入。控制系统（ControlSystems）细分市场在2026年预计为129亿美元，到2034年将达到316亿美元，复合年增长率为11.8%。受工业设施中对机器人操作进行集中管理和精确协调的需求增长的驱动，预计该细分市场在预测期内将获得显著增长。自动化软件（AutomationSoftware）细分市场在2026年预计为111亿美元，到2034年将达到396亿美元，复合年增长率为17.2%。受工业机器人中对智能过程控制和任务优化需求上升的驱动，预计该细分市场在预测期内将实现显著增长。工作站解决方案（WorkcellSolutions）细分市场在2026年预计为112亿美元，到2034年将达到322亿美元，复合年增长率为14.1%。受制造和物流运营中对紧凑型、模块化且高效机器人单元需求不断增加的驱动，预计该细分市场在预测期内将经历显著增长。线尾解决方案（End-of-LineSolutions）细分市场在2026年预计为77亿美元，到2034年将达到153亿美元，复合年增长率为8.9%。受制造业中对自动化包装、贴标和质量检验需求增加的驱动，预计该细分市场在整个预测期内将获得适度增长。按应用领域划分，物料搬运（MaterialHandling）细分市场在2026年预计为159亿美元，到2034年将达到492亿美元，复合年增长率为15.1%。由于电子商务履约网络的快速扩张、仓库自动化投资的增加以及制造业和物流运营中持续的劳动力短缺，预计该细分市场将在分析期内获得最大的收入。装配（Assembly）细分市场在2026年预计为117亿美元，到2034年将达到284亿美元，复合年增长率为11.7%。受高精度制造需求上升、产品生命周期缩短、劳动力成本增加以及生产线对一致质量控制需求的推动，预计该细分市场在整个预测期内将见证可观的增长。包装与码垛（PackagingPalletizing）细分市场在2026年预计为92亿美元，到2034年将达到278亿美元，复合年增长率为14.8%。主要受电子商务履约网络快速扩张、劳动力成本压力增加以及对高吞吐量、无差错线尾自动化需求上升的驱动，预计该细分市场在预测期内将获得显著增长。焊接与钎焊（WeldingSoldering）细分市场在2026年预计为83亿美元，到2034年将达到169亿美元，复合年增长率为9.3%。受汽车和重型工程行业自动化程度提高、电子制造业对精密连接需求上升以及在高温环境中改善工人安全需求的推动，预计该细分市场在预测期内将呈现稳定增长。检测与质量控制（InspectionQualityControl）细分市场在2026年为77亿美元，到2034年将达到249亿美元，复合年增长率为15.7%。尽管高昂的初期资本投资、与传统系统集成的复杂性以及对熟练技术专家的需求限制了中小制造商的快速采用，但预计该细分市场在预测期内仍将呈现强劲的上升趋势并获得较高的复合年增长率。喷涂与点胶（PaintingDispensing）细分市场在2026年预计为53亿美元，到2034年将达到99亿美元，复合年增长率为8.1%。受汽车、电子、航空航天及工业制造领域对高质量表面处理需求增加、材料使用方面的严格环境法规以及对基于精密的粘合剂和密封剂应用需求增长的刺激，预计该细分市场在整个预测期内将获得渐进式增长。其他应用（OtherApplications）细分市场在2026年预计为22亿美元，到2034年将达到26亿美元，复合年增长率为2.0%。由于高昂的部署成本、复杂的现场定制要求以及利基行业中投资回报实现较慢，限制了快速的大规模采用，预计该细分市场在整个预测期内将获得适度增长。按最终用户划分，汽车（Automotive）细分市场在2026年预计为135亿美元，到2034年将达到255亿美元，复合年增长率为8.3%。受质量标准日益严格、劳动力支出不断上升以及对大批量精密制造需求增长的推动，预计该细分市场在预测期内将经历显著增长。电子与半导体（ElectronicsSemiconductor）细分市场在2026年预计为114亿美元，到2034年将达到319亿美元，复合年增长率为13.8%。受先进芯片需求加速、消费电子小型化以及人工智能赋能的计算基础设施快速扩张的驱动，预计该细分市场将在分析期内获得最大的收入。消费品（ConsumerGoods）细分市场在2026年预计为69亿美元，到2034年将达到180亿美元，复合年增长率为12.7%。受大批量生产需求上升、库存量单位（SKU）激增、电子商务履约压力以及对成本效益制造需求的推动，预计该细分市场在预测期内将表现出可观的增长率。食品与饮料（FoodBeverage）细分市场在2026年预计为66亿美元，到2034年将达到179亿美元，复合年增长率为13.2%。受对卫生加工需求上升、高速包装、严格的食品安全法规以及劳动力短缺加剧的推动，预计该细分市场在预测期内将呈现持续增长。航空航天（Aerospace）细分市场在2026年预计为52亿美元，到2034年将达到147亿美元，复合年增长率为13.9%。受飞机生产率提高、国防现代化项目增加以及轻质复合材料结构日益复杂化的推动，预计该细分市场在整个预测期内将获得稳定增长。制药（Pharmaceuticals）细分市场在2026年预计为50亿美元，到2034年将达到144亿美元，复合年增长率为14.2%。受严格的监管合规要求、生物制品产量增加、对精密给药需求上升以及消除人为污染风险需求的加速推动，预计该细分市场在预测期内将表现出实质性的增长率。医疗保健（Healthcare）细分市场在2026年预计为43亿美元，到2034年将达到136亿美元，复合年增长率为15.3%。归因于手术量增加、对微创手术需求上升、人口老龄化加剧以及减轻临床工作负荷压力的需求，预计该细分市场在预测期内将实现盈利性增长。物流与仓储（LogisticsWarehousing）细分市场在2026年预计为68亿美元，预计到2034年将达到225亿美元，复合年增长率为16.2%。受电子商务履约网络指数级扩张、当日达和次日达交付承诺增加、配送中心持续的劳动力短缺以及供应链数字化加速的推动，预计该细分市场在预测期内将呈现强劲的上升趋势并获得较高的复合年增长率。其他最终用户（OtherEndUsers）细分市场在2026年预计为7亿美元，到2034年将达到11亿美元，复合年增长率为5.6%。受跨行业数字化转型、安全合规要求提高、劳动力优化策略以及人工智能赋能的自动化平台集成的刺激，预计该细分市场在预测期内将表现出适度的增长率。按地区划分，北美地区在2026年的市场收入预计为121亿美元，到2034年将达到294亿美元，2026年至2034年的复合年增长率为11.8%。受巨额资本投资、成熟的工业基础以及前所未有的联邦政策关注共同推动，预计北美地区在预测期内将见证极其可观的增长。欧洲地区在2026年的市场收入预计为157亿美元，到2034年将达到447亿美元，2026年至2034年的复合年增长率为14.0%。在预测期内，向智能化和人工智能赋能的自动化的战略转型将推动欧洲地区的显著扩张。亚太地区在2026年的市场收入预计为201亿美元，到2034年将达到503亿美元，2026年至2034年的复合年增长率为12.1%。预计亚太地区将在整个预测期内保持市场主导地位，这主要得益于人口危机转化为强制性自动化政策。南美地区在2026年的市场收入预计为73亿美元，到2034年将达到200亿美元，2026年至2034年的复合年增长率为13.4%。预计南美地区在分析期内将保持稳定的增长轨迹。该地区正经历从历史上巴西和阿根廷的大规模制造业集中，向跨行业和跨国界的知识更广泛扩散的转变。中东及非洲地区在2026年的市场收入预计为52亿美元，到2034年将达到153亿美元，2026年至2034年的复合年增长率为14.5%。中东及非洲地区在预测期内有望获得最高的复合年增长率。从历史上看，由于依赖低成本劳动力和工业自动化生态系统不发达，该地区在机器人应用方面较为落后。二、主要市场参与者机器人自动化市场的一些主要参与者包括：ABB、发那科（FANUC）、库卡（KUKA）、安川电机（YaskawaElectricCorporation）、三菱电机（MitsubishiElectric）、优傲机器人（UniversalRobots）、斗山机器人（DoosanRobotics）、波士顿动力（BostonDynamics）、罗克韦尔自动化（RockwellAutomation）、西门子（Siemens）、霍尼韦尔（Honeywell）、施耐德电气（SchneiderElectric）、英伟达（NVIDIA）、优必选科技（UBTECHRobotics）和UiPath等。三、机器人市场SWOT分析驱动因素：生成式AI和代理式AI的进步生成式人工智能和代理式人工智能的快速进步正在显著加速各行业对机器人自动化的采用。这些AI系统使机器人能够在极少人工干预的情况下，自主规划、学习并适应动态环境。制造商越来越多地部署由AI驱动的机器人，以优化生产工作流程、提高精度并减少运营错误。随着数据可用性和计算能力的提升，机器人系统正变得更具情境感知能力和决策驱动性。AI赋能的视觉、语音识别和预测推理正在将机器人的应用范围从重复性任务扩展到更广泛的领域。这一技术演进正将机器人自动化定位为智能制造和工业4.0倡议的核心推动力。制约因素：高昂的前期资本成本先进机器人需要在硬件、AI软件、传感器和系统集成方面进行巨额支出。中小企业往往难以在较短的运营周期内证明投资回报的合理性。与员工培训、维护和基础设施升级相关的额外成本进一步增加了财务压力。针对特定生产需求定制机器人系统增加了复杂性和费用。经济不确定性可能会推迟资本支出决策，特别是在对成本敏感的行业。因此，高昂的前期成本持续阻碍着在新兴市场和资源受限市场中的渗透。机会：微型履约中心（MFCs）微型履约中心需要紧凑、高度自动化的系统来支持快速订单处理和最后一公里配送效率。自主移动机器人和机器人拣选系统等机器人技术非常适合空间受限的城市仓库。零售商和电子商务公司正在采用自动化技术，以满足消费者对当日达和次日达服务日益增长的需求。人工智能驱动的机器人可以提高库存准确性，并在高吞吐量环境中降低对劳动力的依赖。机器人系统的可扩展性使得微型配送网络能够快速扩展。这一趋势正在创造对灵活模块化机器人自动化平台的持续需求。威胁：供应链脱钩地缘政治紧张局势和贸易限制正在扰乱关键零部件的供应。许多机器人制造商依赖全球分布式供应链，这增加了其受区域性供应中断影响的风险。本地化举措可能会导致更高的生产成本和更长的研发周期。监管壁垒会限制跨境技术转让和合作。供应的不确定性会影响交货周期，并加剧自动化设备的价格波动。持续的供应链脱钩对机器人自动化市场构成了显著威胁。四、机器人最新进展2025年12月，ABB宣布已达成协议收购IPEC。IPEC是一家总部位于英国的科技公司，拥有超过30年的电气诊断专业知识。IPEC的先进监控系统利用AI和高级分析技术，全天候跟踪关键电气基础设施，预测可能导致数据中心、医疗保健、公用事业和制造业等行业遭受数百万美元损失、安全风险或长时间停机的故障。该交易预计将于2026年第一季度完成。2026年2月19日，全球领先的人形机器人公司AgilityRobotics宣布与丰田汽车制造加拿大公司（TMMC）签署商业协议。在成功试点后，TMMC将部署其人形机器人Digit，通过“机器人即服务”（RaaS）模式协助员工进行制造、供应链及物流作业，提升效率并减轻员工重复性劳动负担。2026年2月27日，宝马集团在官网发布公告，宣布首次将物理人工智能技术引入欧洲，正式在德国莱比锡工厂启动人形机器人试点项目，这也是该公司首次在欧洲工厂部署人形机器人。此次莱比锡工厂试点项目的核心目标，是将人形机器人技术融入现有汽车量产流程，并探索其在电池及零部件生产中的更多应用场景。本次试点所部署的AEON人形机器人由瑞典Hexagon公司提供，将主要应用于装配线及电动车高压电池制造等环节。参考文献：[1]RoboticsAutomationMarketForecaststo2032–GlobalAnalysis[EB/OL].(2026-1-29)https://www.marketresearch.com/Stratistics-Market-Research-Consulting-v4058/Robotics-Automation-Forecasts-Global-Robot-43759751/[2]AgilityRoboticsAnnouncesCommercialAgreementwithToyotaMotorManufacturingCanada[EB/OL].(2026-2-19)https://www.agilityrobotics.com/content/agility-robotics-announces-commercial-agreement-with-toyota-motor-manufacturing-canada[3]BMWGrouptodeployhumanoidrobotsinproductioninGermanyforthefirsttime[EB/OL].(2026-2-27)https://www.press.bmwgroup.com/global/article/detail/T0455864EN/bmw-group-to-deploy-humanoid-robots-in-production-in-germany-for-the-first-time?language=en

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

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

近年来，全球城市竞争日益激烈，城市在吸引人才、资本和创新资源方面的作用不断增强。国际咨询机构ResonanceConsultancy近日发布了《2026欧洲最佳城市》（Europe’sBestCities2026）报告，从宜居性（Livability）、繁荣度（Prosperity）和可爱度（Lovability）三个维度，对人口规模超过50万的欧洲都市区进行综合分析，反映欧洲城市在吸引人才、资本与游客方面的综合竞争力，为观察欧洲城市发展趋势和城市竞争格局提供了重要参考。一、欧洲最佳城市排名情况报告在研究方法上结合了城市发展客观指标与公众主观评价，既评估城市经济发展水平和基础设施条件，也考察公众对城市生活、旅游和就业机会的感知情况。研究调查了来自10个欧洲国家约5000名受访者，了解他们最希望居住、访问以及认为就业机会最好的城市，从而将公众认知纳入城市评价体系之中。从排名结果看，欧洲城市竞争格局总体保持稳定。伦敦继续位居欧洲城市综合排名第一，巴黎和柏林分别位列第二和第三，罗马和巴塞罗那分列第四和第五。西班牙首都马德里位居第六，随后是阿姆斯特丹、维也纳、布拉格和哥本哈根。整体来看，排名前十的城市主要集中在西欧和南欧地区，传统国际都市仍然在欧洲城市体系中占据主导地位。同时，一些以高生活质量著称的中等规模城市，如维也纳和哥本哈根，也在排名中保持较高位置，体现出欧洲城市发展中“生活质量与经济活力并重”的特点。表12026年欧洲最佳城市综合排名前十排名城市国家1伦敦英国2巴黎法国3柏林德国4罗马意大利5巴塞罗那西班牙6马德里西班牙7阿姆斯特丹荷兰8维也纳奥地利9布拉格捷克10哥本哈根丹麦信息来源：《2026欧洲最佳城市》（Europe’sBestCities2026）报告二、2026欧洲最佳城市的评价指标报告构建了以宜居性、可爱度和繁荣度为核心的三维评价体系，通过统计数据与在线数据相结合的方式，对城市综合竞争力进行测算。三项指标在综合评分中权重相同，并通过多个具体指标进行细化分析。首先是宜居性指标。该指标主要衡量城市的生活环境、基础设施和居民生活质量。评价内容包括城市自然环境、公共交通条件、生活水平以及医疗资源等方面。例如，报告通过空气质量指数、城市绿地比例以及公园数量等指标评估城市生态环境，通过步行和骑行便利度以及公共交通可达性评估交通条件。同时，互联网基础设施、居民收入水平和医疗资源等指标也被纳入评价体系，以反映城市公共服务水平和生活质量。此外，研究还通过公众调查统计受访者最希望居住的城市，从而将居民感知纳入宜居性评价体系。第二是可爱度指标。该指标主要反映城市在文化、旅游和消费方面的吸引力。研究通过多种在线数据和文化资源指标进行评估，包括社交媒体关注度、文化设施数量以及餐饮和娱乐资源。例如，报告统计城市在Google搜索中的关注度，以及Instagram、TikTok等社交平台上的内容数量，用以反映城市在全球范围内的知名度和传播影响力。同时，研究还统计博物馆、剧院、餐厅、购物设施以及夜生活场所的数量和评价情况，以评估城市文化和消费环境。通过这些指标，报告试图反映城市在文化活力、旅游体验和生活方式方面的综合吸引力。第三是繁荣度指标。该指标主要评估城市经济实力、就业机会和创新能力。评价内容包括大型企业总部数量、创业生态环境、劳动力参与率以及高等教育水平等因素。例如，通过统计超过1000名员工的企业总部数量，评估企业集聚程度，通过创业生态指数衡量城市创新环境。同时，人均GDP、失业率以及高等教育人口比例等指标被用来评估城市经济基础和人才储备。此外，国际航线数量和会展中心规模也被纳入评价体系，用以反映城市在全球经济网络中的连接能力。通过这些指标，报告对城市经济发展潜力和长期竞争力进行了综合分析。表22026欧洲最佳城市的评价指标宜居性（Livability）可爱度（Lovability）繁荣度（Prosperity）气候条件Google搜索热度会展中心规模气候风险Facebook签到大型企业总部空气质量Instagram帖子劳动力参与率城市绿地TikTok视频国际航线景点与地标Reddit讨论高校实力自然与公园博物馆人均GDP步行便利度夜生活营商环境自行车出行购物失业率公共交通餐厅教育程度互联网设施剧院与音乐会就业机会生活水平家庭娱乐设施/健康状况旅游意愿/居住意愿//信息来源：《2026欧洲最佳城市》（Europe’sBestCities2026）报告三、伦敦城市竞争力表现分析报告显示，伦敦在2026年欧洲城市综合排名中位列第1。具体来看，伦敦在繁荣度和可爱度两个一级指标中均排名第1，在宜居性指标中排名第2；在夜生活和教育程度两个细分指标中排名第1。需要明确的是，报告对伦敦的研究所采用的人口口径为Metropopulation，即以都市区（metropolitanarea）为统计单位，对应人口为1245万人。在旅游消费方面，伦敦对国际游客仍保持较强吸引力。2024年，伦敦国际旅客消费额接近189亿欧元（高于2023年的149亿欧元），在全球城市中位居第3，超越了纽约和迪拜等城市。在航空运输和基础设施方面，希思罗机场旅客到达量已超过疫情前水平；盖特威克机场近期完成约2.74亿欧元的升级改造，新增候机区域并改善配套设施。此外，伦敦正在酝酿对过夜停留旅客征收旅游税，如该举措落地，预计每年可带来约2.74亿欧元收入，用于城市服务和基础设施建设。在房地产市场方面，伦敦高端住宅市场正在经历新的变化。受税收政策调整影响，高端住宅成交有所下降，市场供应增加，价格承压。与此同时，美国买家成为伦敦高端住宅市场最大的海外买家群体。报告援引BeauchampEstates数据称，2024年美国买家占伦敦高端住宅购买量的25%（高于2023年的18%）。报告同时援引KnightFrank数据称，目前100万美元（约85.7万欧元）在伦敦可购买约34平方米住宅面积，而十年前约为23平方米。在功能区更新方面，“CanaryWharf3.0”是伦敦持续调整城市功能结构的代表性项目。该项目正推动金丝雀码头从传统银行办公区向混合功能社区转型，并建设欧洲最大的生命科学中心，相关研究设施面积约为76,400平方米。在城市治理和发展规划方面，萨迪克·汗（SadiqKhan）于2024年5月再次当选伦敦市长，开启第三个任期，继续推动建设“更公平、更安全、更绿色的伦敦”。参考文献：1.Resonance.2026Europe’sBestCitiesReport.https://www.worldsbestcities.com/rankings/europes-best-cities/2.TPBO.Europe’sBestCities2026:WhyGlobalUrbanLeadersStillDominatetheRankings.Europe’sBestCities2026:WhyGlobalUrbanLeadersStillDominatetheRankings

材料力学行为的精确建模是预测复杂工况下结构响应的基石。传统方法依赖于求解优化问题来校准预设模型的参数，这一过程往往面临非凸目标函数、局部最优解、计算耗时以及物理可解释性不足等挑战。近年来兴起的机器学习方法虽能灵活逼近复杂响应，但其黑箱特性又削弱了模型的可解释性。为此，由德国埃尔朗根-纽伦堡大学应用力学研究所和美国斯坦福大学机械工程系的研究人员MoritzFlaschel、DenisaMartonová、CarinaVeil和EllenKuhl共同提出了一种名为“材料指纹”（MaterialFingerprinting）的创新方法，旨在为力学材料模型的快速发现提供一条无需解决优化问题的捷径。该方法的核心思想源于一个基本假设：在标准化的实验设置下，每种材料都会产生一个独特的力学响应，该响应可被视为材料的“指纹”，即编码其所有相关力学特性的唯一标识符。基于此，材料指纹法采用两阶段工作流程：离线阶段，通过数值模拟为大量不同的材料模型及参数组合生成标准实验下的指纹，并构建一个包含指纹及其对应模型信息的数据库；在线阶段，对未知材料进行相同的标准化实验并测量其指纹，随后利用高效的模式识别算法在数据库中搜索最匹配的指纹，从而快速确定最能描述该材料行为的模型及其参数。这一策略彻底规避了传统优化问题，其模式识别步骤本质上是在数据库定义的离散空间中寻找全局最优解，计算高效且易于并行化。研究团队强调，此方法不仅能够校准参数，更能从预定义的模型集合中同时发现最优的函数形式及其参数，实现了从模型校准到模型发现的跨越。为了验证该框架的普适性，研究团队在超弹性材料的背景下，从两个维度展示了材料指纹法的应用：基于均匀变形场的监督方法和基于非均匀变形场的非监督方法。在监督方法中，实验设计为单轴拉伸和简单剪切，这些测试产生直接的应力-应变数据对，材料的指纹被定义为在不同预设拉伸和剪切值下测量到的应力响应向量。研究构建了一个包含Blatz-Ko、Demiray、Gent、Holzapfel、Mooney-Rivlin、Neo-Hooke和Ogden等经典超弹性模型的数据库，并利用指纹向量对均匀参数的齐次性进行归一化处理，这显著提高了数据库的覆盖效率。在线识别时，通过计算测量指纹与数据库中所有归一化指纹的余弦相似度，选择相似度最高的条目作为发现结果，并通过测量指纹的范数恢复均匀参数的实际大小。在非监督方法中，实验采用更复杂的带孔板双轴拉伸试件，以激发材料内部的异质变形场。此类实验不提供直接的应力-应变对，但能通过数字图像相关等技术测量试件表面的位移场，并结合边界上的净反力测量。材料的指纹因此被定义为由反力测量值和选定测点位移测量值拼接而成的向量。同样地，研究构建了包含可压缩版本超弹性模型的数据库，并对反力部分进行归一化以利用齐次性。模式识别算法通过同时匹配归一化的反力和位移指纹，从单一实验中实现材料模型的发现。通过对数值生成的数据进行基准测试，研究结果证实了材料指纹法在不同噪声水平下的有效性与鲁棒性。在无噪声情况下，无论是监督还是非监督设置，该方法均能精确地发现真实的材料模型，误差接近于机器精度。当引入1%和5%的高斯噪声后，发现的模型参数虽出现预期内的偏差，但应变能密度函数的整体误差仍然很小，且基于实验数据的决定系数R²在绝大多数情况下均高于0.98，表明发现的模型对噪声数据保持了极高的拟合优度。例如，在监督设置下，对于5%噪声的Neo-Hooke模型数据，方法发现了一个指数参数为1.80的Ogden模型作为替代，两者在实验变形范围内响应高度吻合。在非监督设置下，对于5%噪声的Demiray模型数据，发现模型预测的位移场与反力与真实模型也呈现出良好的一致性。这些结果凸显了方法通过数据库匹配规避非凸优化困境的优势，以及利用指纹归一化与参数重缩放技术处理参数大小范围外推的灵活性。综上所述，材料指纹法为快速、可靠的力学材料模型发现提供了一个强大且通用的框架。它通过将复杂的本构建模问题转化为高效的数据库搜索问题，同步实现了模型函数形式与参数的识别，并保证了所得模型的物理可容许性。尽管该研究聚焦于超弹性材料，但其框架设计具有高度的可扩展性，可推广至粘弹性、塑性等多种材料行为，并适用于任何标准化的实验设计。未来工作方向包括构建更全面、高保真的协作数据库，探索数据压缩与加速搜索技术，以及引入稀疏性促进以提升模型可解释性，最终通过实验数据进行验证。这项研究为材料表征领域开辟了一条绕过优化瓶颈的新途径，预示着向即时、自动化材料模型发现迈进的潜力。参考文献FlaschelM,MartonováD,VeilC,etal.MaterialFingerprinting:Ashortcuttomaterialmodeldiscoverywithoutsolvingoptimizationproblems[J].ComputerMethodsinAppliedMechanicsandEngineering,2026,450:118573.

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

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

2025年12月，新加坡正式发布了“研究、创新与企业2030计划”（ResearchInnovationandEnterprise2030，简称RIE2030），预计于2026年4月开始实施，计划未来五年内投入370亿新元（约占GDP的1%）用于支持研发和创新，以推动经济增长并应对国家级挑战。这并非一次简单的科研预算上调，而是围绕国家竞争力、产业安全与社会可持续发展展开的系统性布局，也是其创新驱动发展道路的又一次关键升级。一、战略布局：聚焦四大重点领域RIE2030聚焦四大领域（见表1）。这些领域不仅是新加坡长期战略的核心，也为企业和科研机构提供了明确的“机遇风向标”。表1RIE2030布局的四大重点领域重点领域战略目标关键举措制造技术与商贸连通巩固先进制造枢纽地位，确保供应链韧性①加强半导体技术研发，深化供应链、交通业新机遇挖掘②投资太空和生物经济等新兴领域③布局人工智能、增材制造、机器人等跨行业通用技术个人保健与潜能开发应对人口老龄化挑战，提升全民健康水平①利用精准医学强化疾病识别与预防②依托新加坡健康成长追踪研究（GUSTO）数据开展青少年健康研究③加强“学习的科学”研究，聚焦人工智能对成人认知与技能学习的影响城市化方案与可持续发展应对生存性气候变化挑战①发展低碳技术，实现电力和工业领域脱碳②加强气候科学与适应能力研究③增加资助力度，加快可持续技术的应用与市场落地④设立新卓越中心，吸引可持续发展领域的海外人才并培养本地人才智慧国与数字经济建设智慧国家，推动经济转型①提升人工智能、量子技术、数字信任与安全领域能力②与本地领先企业和实验室合作，实现科技成果转化和应用③培养覆盖完整创新链的人才，包括技术专家、工程师和研发人员④深化与国际伙伴在数字安全、人工智能和量子等前沿领域的合作二、战略保障：投入创纪录的资金新加坡总理公署下的国立研究基金会（NRF）负责RIE2030的整体协调和资金分配。不同于外界想象中的“科研拨款等于实验室经费”，RIE2030的资金安排呈现高度结构化、目标导向明确的特征。按八大类别划分，其中29%将用于支持四大重点领域的前沿研究，推动相关技术的创新与应用；24%用于支持高校和科研机构的基础研究，提升新加坡在基础科学领域的研究能力；10%用于培养高素质的科研和创新人才，为科技创新提供坚实的人力支持；20%用于支持企业的创新活动，促进科技成果的转化与商业化运用。此外，还有17%的资金用于支持基础设施建设和应对未来可能出现的新兴科技机遇和挑战，确保新加坡在科技发展中的灵活性和前瞻性。三、战略引擎：启动国家级旗舰项目与重大挑战最具创新性的是，RIE2030将推出两类全新的大型研发计划，更有效地整合国家资源，攻克具有重大经济或社会价值的战略课题。其一是面向关键经济领域的“RIE旗舰项目”，其二是针对国家战略优先事项的“RIE重大挑战”。首个旗舰项目将聚焦半导体领域，旨在将新加坡打造成全球半导体产业链的关键节点，由新加坡科技研究局和经济发展局联合主导，重点突破先进封装、先进光子学等高价值领域的研究和制造技术，同时将为相关深度科技初创企业及本土企业提供专项支持，助力产业与科研协同发展。首个重大挑战项目以“实现健康长寿”为主题，计划通过推动跨学科科研与技术转化，探索早期干预手段，以延缓人体认知与身体机能的衰退，应对老龄化社会挑战。具体举措包括：建立老龄化人群研究队列及配套数据平台，搭建健康老龄解决方案试验平台，研发适用于新加坡乃至亚洲地区的预防、保健及治疗方案。其他旗舰和挑战项目仍在拟定中，有待日后公布。相关链接：1.NRFSingapore,Research,InnovationandEnterprise2030.[EB/OL].[2025-12-05].https://file.go.gov.sg/rie2030factsheet.pdf

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.

在全球气候变化压力不断上升的背景下，各国正在探索更加有效的节能减排政策工具。与传统依赖行政管制的减排方式相比，碳排放交易等市场机制正逐渐成为气候政策的重要手段。英国碳排放交易体系（UKEmissionsTradingScheme，UKETS）正是在这一背景下形成的重要制度安排，通过碳价格机制推动能源结构调整和节能减排。根据英国政府2026年3月5日更新发布的政策说明文件，英国正在推进多项制度调整，包括提高碳市场最低拍卖价格、扩大碳交易体系行业覆盖范围，并探索与欧盟碳市场建立联通机制。随着这些政策逐步推进，UKETS在英国节能减排政策体系中的作用正持续受到关注。一、碳交易制度与减排约束机制英国碳排放交易体系建立于2021年，是英国在脱离欧盟碳排放交易体系（EUETS）之后形成的独立碳市场制度。目前该体系主要覆盖电力、重工业和航空等高排放行业，约占英国温室气体排放总量的四分之一。通过设定排放总量上限并允许企业交易排放配额，碳排放被转化为具有经济成本的资源。碳排放交易体系通常被称为“总量控制与排放交易”。在这一制度下，监管机构首先设定一定时期内允许排放的温室气体总量，并将这一总量划分为若干排放配额。企业必须持有足够的配额来覆盖自身排放。如果排放超过配额数量，则需要在市场中购买额外配额；如果企业通过技术改造或生产优化减少排放，则可以出售多余配额获得收益。这种制度安排能够在控制总体排放规模的同时，为企业提供一定灵活性。企业可以根据自身生产条件选择成本更低的减排方式，从而在整体层面提高减排效率。二、碳价格与节能技术投资在碳交易体系中，碳价格是推动节能减排的重要信号。当企业需要为碳排放支付成本时，高碳生产方式的经济吸引力会逐渐下降。企业为了降低排放成本，往往会通过技术改造、设备升级或能源结构调整来减少排放。对于能源密集型产业而言，这种价格信号尤为明显。例如，在电力、钢铁和化工等行业，如果碳排放成本持续上升，企业通常会更加重视能源效率提升以及低碳技术的应用。长期来看，这种制度能够促进节能技术研发，并推动产业向更加低碳的方向发展。同时，碳价格也为企业和投资者提供了长期预期。如果市场普遍认为未来碳价格将持续提高，企业在制定投资计划时往往更倾向于低碳项目。这种价格信号有助于引导资本进入清洁能源和节能技术领域。三、碳泄漏风险与配额制度在碳定价政策实施过程中，一个重要挑战是“碳泄漏”。所谓碳泄漏，是指企业为了规避碳排放成本，将生产活动转移到监管较弱的地区，从而削弱全球减排效果。为了减少这一风险，英国碳交易体系为部分高能耗产业提供一定比例的免费排放配额。这些产业通常包括钢铁、水泥和化工等国际竞争较为激烈的行业。通过提供部分免费配额，政策制定者希望在保持减排激励的同时，避免企业因成本压力而将生产转移到海外。不过，免费配额通常会随着减排目标推进而逐步减少。企业仍然需要通过技术升级和提高能源利用效率来适应未来更加严格的排放约束。四、碳市场覆盖范围的扩大随着气候政策不断推进，英国碳排放交易体系的覆盖范围也在逐步扩大。最初，该体系主要针对电力、工业和航空行业，但政策制定者正在计划将更多排放来源纳入体系。例如，英国正推进将海运行业纳入碳交易体系，并计划在未来将垃圾焚烧和能源回收行业纳入监管范围。通过扩大制度覆盖范围，更多经济活动将受到碳价格影响，从而进一步强化节能减排的政策效果。在扩展行业范围的过程中，相关政策通常会设置过渡期。例如，在垃圾处理行业正式纳入体系之前，英国先建立排放监测和报告制度，以便相关企业逐步适应新的制度要求。五、碳边境机制的协同作用为了提高碳减排政策的整体效果，英国还在推进碳边境调节机制（CarbonBorderAdjustmentMechanism，CBAM）。这一机制的基本思路是对进口商品征收相应的碳成本，使其承担与国内生产者类似的排放成本。通过这种方式，可以减少企业因碳成本差异而将生产转移到国外的动力，从而降低碳泄漏风险。同时，碳边境机制也有助于维持国内企业的竞争环境，使节能减排政策不会对国内产业造成过度冲击。在政策体系中，碳交易制度与碳边境机制形成互补关系：前者通过市场价格推动国内减排，后者则在国际贸易层面维持碳成本的一致性。六、减排目标与制度发展规划对于企业而言，政策稳定性是影响投资决策的重要因素。因此，英国在推进碳交易体系改革时，也强调制度的长期规划。英国政府已决定将碳交易体系延续至2030年以后，并规划新的运行阶段。这种长期制度安排能够为企业提供更加明确的减排预期，使企业在投资低碳技术时具有更高确定性。此外，英国还在探索与欧盟碳市场建立联通机制。如果未来实现市场联通，英国与欧盟之间的碳交易市场规模将显著扩大，从而提高市场流动性并降低价格波动。总体来看，英国碳排放交易体系通过市场机制将减排目标转化为企业需要面对的现实成本，使节能减排逐渐成为生产决策的重要因素。随着制度不断完善、覆盖行业逐步扩大，碳市场在推动能源结构转型和提高能源利用效率方面的作用也将进一步显现。对于全球气候治理政策的发展而言，这类以市场机制为核心的减排制度，仍将是值得持续关注的重要方向。参考文献：1.UKEmissionsTradingScheme(UKETS):apolicyoverview[EB/OL].(2026-03-05)[2026-03-09].https://www.gov.uk/government/publications/uk-emissions-trading-scheme-uk-ets-policy-overview/uk-emissions-trading-scheme-uk-ets-a-policy-overview2.TakingpartintheUKEmissionsTradingSchememarkets[EB/OL].(2026-03-05)[2026-03-09].https://www.gov.uk/government/publications/taking-part-in-the-uk-emissions-trading-scheme-markets/taking-part-in-the-uk-emissions-trading-scheme-markets

一、背景与争议欧盟碳市场（ETS）和碳边境调节机制（CBAM）作为欧盟气候政策的核心工具，正在面临一系列的政策调整与争议。2026年初，欧盟排放交易体系（ETS）迎来了新的改革压力，冯德莱恩主席为ETS辩护，强调其在推动脱碳与经济增长方面的双重作用。然而，德国总理默茨与法国总统马克龙等领导人则提出，高碳成本已经对重工业构成压力，呼吁修订或推迟ETS的实施。而另一方面，欧委会对CBAM的修订提案也引发了欧盟重工业的“反向游说”，尤其是第27a条豁免权力的赋予，使得市场的不确定性进一步加剧。二、欧盟碳排放交易体系（ETS）改革争议欧盟排放交易体系（ETS）自2005年实施以来，已经取得了显著的减排成效，覆盖了欧盟约一半的温室气体排放。冯德莱恩在安特卫普会议上辩称，ETS自实施以来减少了39%的排放，并且参与ETS的行业经济增长了71%。这表明脱碳与经济增长是可以并行的。然而，随着碳价格的逐年上升，重工业尤其是钢铁、化工等高耗能行业开始感受到较大的成本压力。2025年，福特因稀土矿短缺停产的事件凸显了供应中断对工业生产的威胁，进一步加剧了对ETS政策的批评。德国与法国领导人以及相关行业代表提出，若ETS不能有效支撑企业实现零碳生产，应该考虑修改或推迟该系统的实施。特别是随着免费排放配额的逐步退出，企业需要支付的碳成本急剧上升，这对高能耗行业带来了沉重负担。部分行业呼吁暂停逐步取消免费配额的进程，认为在没有足够低碳技术支持的情况下，强行推进脱碳政策可能会加剧去工业化风险。三、碳边境调节机制（CBAM）修订提案的争议与ETS的改革争议相对，欧盟碳边境调节机制（CBAM）的修订提案也引发了广泛的讨论。第27a条的修订提案允许欧委会在某些情形下，将部分产品从CBAM中移除或豁免。这一修订立即引发了欧盟多个成员国的强烈支持，特别是化肥等高耗能行业的要求，要求将化肥等商品纳入豁免范围，以缓解高能源成本给农民和生产商带来的压力。然而，部分行业协会对第27a条提出了强烈反对，认为这类豁免条款过于宽泛，缺乏明确的时间界限和触发条件，可能导致政策的不可预测性。这种不确定性可能破坏CBAM的初衷，使其无法为市场提供稳定、可预见的规则，从而扰乱投资决策和脱碳进程。矛盾的焦点在于短期灵活性与长期政策稳定性之间的冲突。以下是各方立场的主要差异：1、成员国与高耗能行业的立场：它们更关注当前的市场压力和生产成本，特别是在能源价格上涨的背景下，迫切需要通过豁免条款来减轻行业负担。化肥、钢铁等高耗能行业希望能够暂时摆脱高碳成本的约束，以保持竞争力和企业生存。这一立场强调短期内的灵活应对，以保护产业和就业免受过高碳成本的冲击。2、行业协会与欧盟委员会的立场：这些团体更注重碳定价规则的长期可预测性和稳定性。它们担心，过于宽泛的豁免条款会使政策过于依赖政治因素，导致规则的不稳定和市场的不确定性，从而影响企业对低碳转型的投资信心。行业协会认为，如果CBAM的执行频繁受到政治干预，这不仅会扰乱市场秩序，还会影响到低碳产品的需求预期，最终削弱脱碳进程。四、政策博弈与未来走向目前，欧盟面临的核心问题是如何平衡短期的产业生存需求与长期的脱碳目标。预计未来几个月，欧盟将进入一个关键的政策审查窗口期，预计在7月前，ETS的改革和CBAM的修订将迎来重大决策。这一阶段的博弈将决定欧盟如何在应对气候变化的同时，保障产业的长期竞争力与脱碳投资的稳定。五、总结与展望欧盟的碳市场政策正在经历深刻的调整和博弈。从ETS改革到CBAM修订，政策的核心争议在于如何平衡减排目标与产业竞争力之间的关系。各方的立场主要围绕短期经济压力与长期脱碳目标之间的冲突，未来政策将如何平衡这两者，将对欧盟气候政策的可持续性和国际竞争力产生深远影响。参考资料：1、ZiaWeise.VonderLeyenandMerzclashoverfutureofEU’scoreclimatelaw.20260211.https://www.politico.eu/article/ursula-von-der-leyen-pushes-back-as-leaders-and-industry-plot-to-weaken-eus-core-climate-law-friedrich-merz/?utm_source=RSS_Feedutm_medium=RSSutm_campaign=RSS_Syndicationhttps://www.politico.eu/article/european-chemical-giants-weaken-eu-flagship-climate-policy/?utm_source=RSS_Feedutm_medium=RSSutm_campaign=RSS_Syndication2、ZiaWeise.EuropeanindustryrevoltsoverEUplantoweakencarbonbordertax.20260209.https://www.politico.eu/article/european-industry-revolts-eu-plan-weaker-carbon-border-tax-tariff-climate-policy/?utm_source=RSS_Feedutm_medium=RSSutm_campaign=RSS_Syndication

2026年2月，联合国教科文组织UNESCO发布《重塑创意产业》指出：在数字化转型、人工智能、全球贸易动态变化以及艺术自由所面临愈发严峻威胁的影响下，文化格局呈现出快速演变的特征。同时，该报告整合了120多个国家的相关数据，重点剖析了文化产业数字化转型的主要进展与面临的主要问题，并向2005年《保护和促进文化表现形式多样性公约》的缔约方提出了系统性的政策建议，为全球文创产业高质量发展与治理提供指引。一、全球文化创意产业数字化转型的主要进展数字文化治理成为全球文化政策的核心支柱，2021-2024年，85%的公约缔约方制定了文化创意产业数字化转型政策，较2017-2020年的80%进一步提升，扶持本土数字文化创意市场的缔约方占比从44%升至64%，阿拉伯国家和亚太地区的增长尤为明显。全球各国的数字化转型政策主要聚焦四大核心方向：一是公共文化机构服务数字化，阿曼、捷克、乌干达等国搭建了文化服务智能门户与数字化管理系统，简化创作者行政办事流程，实现文化数据的实时采集与管理；二是跨部门政策协同，破解文化部门与数字、通信等部门的政策脱节问题，推动数字基础设施、文化数据共享等领域的联合施策；三是国家级数字战略制定，部分国家出台了专项数字文化战略，覆盖沉浸式技术创新、创意行业能力建设、本地文化知识产权保护等关键领域；四是细分行业专项扶持，游戏和电影产业因其在传播本土文化方面的战略价值而得到广泛认可，因此成为政策重点，部分国家出台了资助、培训、产业园区建设等举措支持其发展。二、数字化转型带来的主要问题数字技术重塑了文化创作、生产、传播与消费全价值链，为创作者提供了低成本创作、全渠道曝光的机遇，但随着数字技术的变革速度加快以及生成式人工智能（GenAI）的出现，全球数字文化产业也面临着全新的挑战。第一，平台市场集中度加剧。全球数字文化市场呈现“赢者通吃”的现象，少数头部平台主导了全球内容分发市场，市场导向的不透明算法推荐系统倾向于主推头部内容，加剧文化同质化风险。这种市场格局导致收入分配严重失衡，少数头部艺术家获得高额收入与曝光，大量中小创作者被挤压至行业边缘，文化多样性面临系统性威胁。第二，创作者职业不稳定性增加。尽管数字渠道已成为创作者最大收入来源，但数字化也加剧了创作者的收入波动、知识产权侵权风险。同时，数字技能鸿沟持续扩大，2021-2024年，尽管85%的缔约方出台了创作者数字技能提升举措，但发达国家占比达93%，发展中国家仅为81%，差距显著。第三，全球数字鸿沟持续扩大。国家间与国家内部的数字鸿沟问题突出，基础设施层面，发展中国家仅28%的人口具备基础信息通信技术技能，16%的人口具备中级技能，而发达国家这两项比例分别为67%、46%。数据层面，仅48%的缔约方开展了数字媒体文化内容消费相关统计工作，流媒体平台数据不公开、算法系统不透明。此外，性别、城乡、残障群体之间的数字接入与使用差距也持续存在，严重影响了文化参与的包容性。第四，生成式人工智能（GenAI）带来多重风险。首先，生成式人工智能（GenAI）严重损害从业人员的创造力和收入。国际作者和作曲者协会联合会CISAC预测，到2028年，生成式人工智能（GenAI）将导致音乐创作者全球收入损失24%（年损失约40亿欧元），视听创作者收入损失21%（年损失约45亿欧元）。其次，未经授权使用受版权保护作品训练模型、AI合成内容泛滥、英语主导的大语言模型加剧语言多样性流失等问题。最后，当前全球政策制定中很少将人工智能与文化之间关联。2016-2023年，128个国家共通过148项人工智能相关法案，仅1项将文化作为核心主题，针对文化创意产业的专项规范严重不足。三、政策建议基于上述分析，报告向2005年《保护和促进文化表现形式多样性公约》的缔约方政府、文化部门以及专业人员提出十八条建议，主要涉及建立人工智能治理框架、支持本土创作者、加强国际交流协作等多个方面。当前我国推进社会主义文化强国建设，各地也积极推动文化产业数字化转型，迎接文化产业的“智数时代”，结合报告以及我国文化产业发展现状，本文整理出五条主要政策建议：一是建立清晰的数字文化与人工智能治理框架，明确文化部门在数字创新、基础设施投资、知识产权保护中的核心职责，并将文化表现形式多样性作为人工智能立法与政策的核心考量。二是提升人工智能系统的透明度，明确训练数据披露、AI生成内容标注要求，保障创作者的知情同意、公平报酬与内容控制权。三是强化文化与数字政策部门的跨部门协作，建立联合规划、数据共享的长效机制。同时，推动战略性公私合作，扶持本土创意生态，激励流媒体平台投资本土内容。四是完善全行业数字与人工智能技能建设体系，更新艺术教育课程，提升公众数字媒介素养，并保障弱势群体的数字基础设施与创意工具获取权。五是完善数字文化产业数据采集体系，与国际组织、研究人员、私营部门和民间社会合作，加强数据的系统收集和共享，特别是关于AI在整个创意价值链中的使用和影响的数据，为政策制定提供支撑。资料来源[1]UnitedNationsEducational,ScientificandCulturalOrganization.Re|ShapingPoliciesforCreativity[EB/OL].(2026-02-18)[2026-3-11].https://www.unesco.org/reports/reshaping-creativity[2]Poltz,J.,Heine,F.(2025,November11).OpenAIusedsonglyricsinviolationofcopyrightlaws,Germancourtsays.Reuters.https://www.reuters.com/world/german-court-sides-with-plaintiff-copyright-case-against-openai-2025-11-11/

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.