根据PWC普华永道发布的《AgenticScaffolding:HowtoBuildNewAIWorkflowsandaNimblerOrganization》和《AI-enabledcustomerengagementacrossenterpriseworkflows》报告显示，许多企业对人工智能的应用局限于孤立的（Copilots）或碎片化的任务自动化，往往面临难以带来显著投资回报率（ROI）、流程脱节以及缺乏治理等瓶颈。通过结合“智能客户互动架构（AgenticCustomerEngagement）”与“智能体脚手架（AgenticScaffolding）”，共同为企业勾勒出了一幅如何安全、高效、可扩展地重构商业流程的宏伟蓝图。AI时代的商业转型，本质上不是技术工具的简单叠加，而是人、工具、数据与流程的重新编排。企业要真正发挥出AgenticAI（具备自主规划、决策与执行能力的AI智能体）的潜力，必须打破传统的软件与组织边界。这两篇文献中共同表明，企业需要一套全新的“基础设施层”与“方法论层”，将AI智能体无缝织入到现有的核心业务中。这不仅能够极大地压缩业务响应时间（如将某些行业的特定流程时间缩短50%至80%），还能在降低服务成本（通常可达30%～60%）的同时，显著提升客户满意度（CSAT）和业务敏捷性。PWC普华永道提出了智能客户互动架构（AgenticCustomerEngagement），该架构直接回应了企业部署AI时面临的深层结构性障碍。·解耦编排与执行：该架构的核心创新在于将“互动编排（EngagementOrchestration）”与“行动执行（ActionOrchestration）”相分离。这种设计允许企业在不重构前端体验的情况下，自由插拔、升级底层的大模型（如Claude或GPT系列）和AI能力，保证了技术迭代的灵活性。·低延迟的数据底座与持久记忆：传统AI往往缺乏跨渠道的记忆。新架构引入了实时检索与持久化记忆机制，使智能体能够跨越整个客户和员工旅程，像人类专家一样拥有完整的上下文认知。·多模态与语音原生：架构不再局限于文字文本，而是融合了实时语音AI，减少对传统电信网络的依赖，让智能体直接在企业应用内部安全运行。“智能体脚手架（AgenticScaffolding）”正是这一转型中的“失落拼图”，它为企业提供了一种具备严格治理、可视化、可压力测试的方法论。·先仿真后上线，消除生产风险：在编写生产代码前，企业可以利用“脚手架”在应用层对智能体的工作流进行全面模拟。这包括对业务步骤、人员交接、异常处理、验证器及数据流的可视化演练，并在上线前完成压力测试与治理合规调整，彻底改变了过去“先部署、后修补”的危险模式。·人机协同（Human-in-the-Loop）与持续的岗位重定义：智能体落地会引发组织内部的连锁反应。当AI接管了基础的录入、报价和审核后，人类员工（如核保师、客服代表）的职责必须随之演进。“脚手架”不仅是技术工具，更是一套变革管理指南，帮助企业建立standingprocesses（常态化机制），随着智能体能力的进化，持续且渐进地重新定义人类岗位，实现真正的动态人机协同。Gartner预测，到2035年，智能体AI有望驱动超过4500亿美元的企业应用软件收入，占据约30%的市场份额。未来的企业AI竞争，将不再是单一模型能力的较量，而是系统整合能力的博弈。通过采用AgenticScaffolding的流程重构方法，并辅以先进的AgenticAICustomerEngagementArchitecture，企业能够跨越从实验到生产的鸿沟。这不仅能让AI在客户服务等关键领域实现从“降本”到“增收”的价值跃迁，更为重要的是，它为企业建立了一套可复制、可信赖的智能化作业标准，为在2026年及以后的智能化竞争中占据主动权奠定了坚实基础。参考文献[1]AgenticScaffolding:HowtoBuildNewAIWorkflowsandaNimblerOrganization[OL].(2026年5月18日）[2026年5月27日].https://www.pwc.com/us/en/services/consulting/engineering-ai/agentic-scaffolding.html[2]AI-enabledcustomerengagementacrossenterpriseworkflows[OL].(2026年5月11日）[2026年5月27日].https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/agentic-ai-customer-engagement-architecture.htmlh饿

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#.

物理AI（PhysicalAI）是指将人工智能嵌入到能够在现实世界中感知、推理、导航并自主行动的物理机器中。与仅限于数字流程或虚拟环境的传统AI不同，物理AI赋予了机器人、自动化设备和智能系统在真实、动态、非结构化的环境中执行复杂任务的能力。它融合了AI芯片、边缘计算、传感器融合、数字孪生和机器人基础模型等前沿技术，是推动具身智能发展的核心引擎。当前，物理AI市场正进入一个关键的转型期，其重要性日益凸显，主要源于以下几个结构性趋势：首先，全球范围内的劳动力短缺、制造业升级需求、人口老龄化以及供应链复杂性上升，迫使企业寻求能够持续运行并具备自适应能力的智能机器人系统。其次，AI芯片、边缘推理、多模态学习等技术的快速成熟，使得机器人能够在日益复杂的环境中实现可靠的实时决策。最后，技术供应商和工业企业正加速投资于仿真训练和机器人基础模型，如NVIDIA的机器人生态、特斯拉的人形机器人计划等，标志着物理AI正从试点项目走向大规模商业部署，成为工业5.0和下一代智能基础设施的核心支撑。近期，全球知名市场研究机构MarketsandMarkets发布了题为《PhysicalAIMarket:GlobalForecastto2032》的最新报告，对物理AI的市场规模、驱动因素、主要竞争对手等进行了系统性的量化分析与战略评估。一、物理AI市场规模根据MarketsandMarkets发布的市场报告，全球物理AI市场在2025年的估值为8.9亿美元，预计到2032年将增长至152.8亿美元，2026年至2032年期间的复合年均增长率（CAGR）高达47.2%。这一强劲增长主要得益于AI智能在物理机器中的快速集成——这些机器能够在工业自动化、物流、医疗、国防等高优先级领域中，实现感知、推理和现实世界中的自主行动。与此同时，边缘AI硬件的成熟、传感器融合达到商业级可靠性、以及通用机器人基础模型从研究走向生产，正共同推动物理AI从早期试点项目迈入大规模商业部署的新阶段。1.地区分析：亚太市场份额最大，北美主导技术，欧洲依托工业基础亚太地区在物理AI市场中占据的市场份额最大，同时也是增长最快的区域，这得益于中国的国家机器人政策要求、日本深厚的自动化传统、韩国的电子制造业基础以及印度加速发展的物流行业。北美作为基础技术开发、平台投资和风险资本形成的主要来源，支撑着全球物理AI市场，美国是英伟达等平台企业及BostonDynamics、AgilityRobotics、FigureAI等机器人创新者的所在地。欧洲拥有深厚的工业自动化传统，为物理AI升级提供了资本充足且具有运营经验的客户群，德国是欧洲大陆主要的物理AI中心。中东正在经历早期但不断增长的物理AI需求，集中在海湾合作委员会经济体，阿联酋的智慧城市计划及沙特阿拉伯的2030愿景正在创造部署机会。南美洲市场尚处于萌芽阶段，巴西是主要需求中心。非洲市场仍处于早期阶段，南非是主要需求中心。2.产品类型分析：硬件主导收入，软件增长最快硬件是当前物理AI市场的主要产品类别，涵盖处理和计算硬件、传感器以及执行器。硬件领先地位反映了物理组件在每个已部署自主系统中不可或缺的作用。其中，处理和计算硬件拥有最高的价值集中度，执行器的战略可见度正在提高。软件是增长最快的产品类别，涵盖机器人操作系统、开发和训练平台、仿真和数字孪生环境、车队和设备管理基础设施以及边缘运行时软件。应用软件涵盖了感知智能、导航与规划、操作与控制、认知与推理AI、人机交互以及功能安全算法。专业服务和管理服务完善了产品分类。3.垂直领域分析：物流与供应链领先且增长最快物流与供应链是物理AI市场中份额最大且增长最快的垂直领域，其结构性驱动因素在紧迫性、规模和技术准备度方面结合得独一无二，无法仅通过加薪解决的劳动力短缺、持续超出运营能力的消费者交付期望以及能力提升同时单位成本下降的AI原生AMR、拣选机器人和分拣系统浪潮正在共同加速采用。工业自动化在物理AI垂直领域格局中占有重要份额，数十年来的自动化投资现正通过AI感知、推理和自适应控制层进行升级。其他垂直领域包括汽车、国防与安防、医疗、零售、教育，以及涵盖酒店、建筑、农业和家庭使用的其他垂直领域。4.机器人类型分析：专业服务机器人份额最大，工业机器人增长最快专业服务机器人是物理AI市场中最大的机器人类型细分市场，包括专业人形机器人、配送机器人、医疗机器人、商业清洁机器人、酒店服务机器人、安防机器人、农业机器人和建筑机器人，其中医疗机器人是价值最高的子类别之一，配送机器人和农业机器人代表了最大的数量机会池。工业机器人包括工业人形机器人、协作机器人、仓库AMR以及巡检监测机器人，是增长最快的机器人类型，这一加速是由汽车、电子和重制造业客户对工业人形机器人的投资浪潮驱动的，同时协作机器人也正经历新的增长。个人和家庭服务机器人构成第三类。二、市场驱动因素1.物流劳动力危机创造结构性需求劳动力成本上升、发达经济体仓库人员持续短缺，以及消费者对当日达和次日达期望的加速提升，共同为自主系统创造了超越传统生产力改进的商业案例。从全球包裹承运商和第三方物流提供商到大型电子商务平台，主要物流运营商都在承诺为物理AI车队部署提供多年资本预算。亚马逊在其北美网络中持续部署Sequoia和Proteus机器人系统，是这一大规模承诺最显著的信号。2.边缘AI计算与传感器融合的进步物理AI的使能硬件改进速度超过了许多早期预测。新一代系统级芯片现在提供的每瓦AI推理性能，使得在先前因功耗和热约束而限制自主性的移动平台上部署具备能力的感知和规划算法成为可能。同时，传感器融合，即激光雷达、雷达、图像、惯性测量单元和力扭矩数据集成到统一的实时感知管道中，已经成熟到机器人能够在会让早期系统感到困难的环境中可靠导航和操作。高通与NEURARobotics于2026年3月宣布的合作，展示了芯片组供应商如何积极瞄准物理AI设计获胜机会。3.对人机协作日益增长的需求围绕工作场所安全的监管和社会期望，加上大多数高价值任务涉及某种程度人类判断的现实，正在推动对协作系统的投资。物理AI实现了一种富有成效的伙伴关系模式：人类处理模糊决策，而机器人处理体力要求高或重复性的执行。这种模式在医疗领域得到越来越多的应用，机器人手术助手辅助而非取代外科医生，在物流领域，协作机器人辅助拣选环境正成为高库存单位履约业务的新标准。4.数字孪生与仿真平台的扩展随着仿真保真度接近物理世界精度，机器人开发的经济性正在向有利于更快迭代和更广泛部署的方向转变。公司现在可以在完全通过软件验证设计、训练AI模型并对自主决策进行压力测试，之后再投入硬件资源。新思科技的电子数字孪生平台的推出以及NVIDIANewton物理引擎在2026年初的全面上市，显示了这一基础设施从专业研究工具向标准商业开发实践转变的速度。5.国防现代化与自主安全投资世界各地的国防机构正在加速采购用于监视、后勤支持、危险环境操作和力量倍增的自主系统。为国防应用构建的物理AI系统对可靠性、延迟和安全的边缘处理提出了极端要求。这些需求正在推动整个供应链的专门开发，并创造了对大宗商品成本周期基本不敏感的高价值、高利润需求。三、市场挑战与限制因素1.高昂的前期投资和较长的硬件更换周期尽管单位成本在下降，但全面物理AI部署涉及系统集成、调试和劳动力再培训费用，使得实际资本承诺远超硬件采购本身。对于在长期资产折旧周期下运营的工业客户来说，用AI原生系统取代现有自动化基础设施的决定需要一定程度的投资回报确定性，而在快速发展的技术类别中，这种确定性很难建立。这一挑战对中型市场制造商的影响尤为严重，他们缺乏大型企业买家的资本灵活性和纯物理AI初创公司的风险投资支持。2.复杂且不可预测的现实世界环境在仿真或受控工厂环境中训练的物理AI系统，在暴露于非结构化环境的全部变异性时经常遇到故障模式，这些变异性包括不一致的光照、杂乱的工作空间、不规则的物体呈现和意外的人类行为。克服这一鲁棒性差距是该领域最活跃的研究领域之一。仿真到现实的迁移问题，即确保在仿真中验证的行为能可靠地推广到物理部署，仍未完全解决，尤其是在接触密集型操作任务中，高保真物理建模既是最需要的，也是最难实现的。3.互操作性与标准化差距大多数工业和物流环境运行着多供应商技术栈，这些技术栈并非为与AI原生机器人系统互操作而设计。将物理AI集成到这些环境中需要大量的定制工程，而通用通信协议或数据交换标准的缺乏增加了部署成本和时间线。这一挑战在医疗和国防领域最为紧迫，这些领域的系统认证要求增加了额外的集成复杂性，并拉长了从采购决策到实际部署的时间线。4.实时感知与决策复杂性在动态环境中与人类一起安全运行，需要将当前AI系统推近其性能极限的感知和决策能力。挑战同时存在于计算方面，即需要在排除云往返的延迟下进行设备端推理，以及算法方面，即需要规划系统在遇到意外情况时能够优雅降级，而不是以造成安全风险的方式失败。解决能力与可靠性之间的矛盾，是将商业可部署的物理AI与研究级演示系统区分开来的核心工程挑战。5.有限的物理任务训练数据与语言或图像识别不同，其训练数据集丰富且相对便宜，物理任务学习需要跨不同物理背景的机器人操作演示。这种数据获取成本高昂且速度缓慢。通过仿真生成合成数据解决了部分差距，但可用于训练的物理交互数据的数量和多样性仍然是操作密集型应用AI模型改进速度的一个制约因素。四、主要竞争对手物理AI竞争格局由一批成熟的技术和工业公司引领，它们结合了深厚的硬件和软件专长与积极的AI集成项目，同时还有越来越多的专业初创公司在价值链的高价值环节中占据了一席之地。英伟达已在物理AI生态系统中确立了强大的平台地位。其战略不是制造机器人，而是通过计算和仿真基础设施支撑全球几乎每个面向商业部署的工业级开发项目。英伟达凭借Isaac机器人平台、Cosmos世界模型及Newton物理引擎，构建了从合成数据生成到仿真验证再到边缘部署的全栈能力。其合作生态涵盖ABBRobotics、AGIBOT、AgilityRobotics、CMRSurgical、FANUC、FigureAI、KUKA、Medtronic、SkildAI、UniversalRobots和Yaskawa，突显了其开发者关系的广度。英伟达的优势在于不可替代的开发基础设施、庞大的开发者社区，以及从仿真到真实部署的完整工具链。ABB作为工业自动化领域的代表，拥有庞大的全球客户基础及RobotStudio软件生态。其优势在于将AI原生工具深度集成到工业用户惯用的工作流中，而非单纯推出新硬件。ABB于2026年3月将NVIDIAOmniverse集成到其RobotStudioHyperReality平台中，这是一个明确的信号，表明成熟的工业自动化公司明白其未来竞争地位取决于AI原生工具。ABB拥有新进入者在短期内难以克服的分销和安装基础优势。三星电子代表超大规模制造业主的垂直整合战略。该公司在2026年世界移动通信大会上宣布，计划到2030年将所有制造业务过渡到AI驱动的工厂，在生产线上部署数字孪生仿真、AI代理和人形机器人。三星电子因此成为物理AI领域最大的终端用户与内部部署者之一。高通将移动AI芯片设计专长延伸至机器人边缘推理市场。该公司于2026年3月与NEURARobotics合作，目标是针对工业、服务和家庭环境中的物理AI平台的高级认知和实时控制。高通的优势在于每瓦AI推理性能以及成熟的移动端功耗管理技术，这强化了其将移动AI系统级芯片设计专长应用于机器人边缘推理市场的战略定位。Moog和Festo在物理AI执行器和运动控制层占据着结构性的重要位置。Moog专注于国防和航空航天的高性能驱动，Festo专精于工厂自动化背景下的气动和电动驱动。随着物理AI系统要求越来越强大的力控制和功率密度，执行器层正成为一个平台公司和软件供应商无法轻易绕过的战略瓶颈。在值得注意的更广泛参与者中，BostonDynamics、FigureAI、AgilityRobotics、NEURARobotics、AgiBot和UnitreeRobotics是商业上最活跃的人形机器人和移动机器人开发商。每个公司都在追求不同的技术路径和商业策略，以解决在非结构化现实世界中以可行的商业模式部署功能强大机器人的核心挑战。五、最新进展2026年1月，BostonDynamics与GoogleDeepMind合作，将GeminiRoboticsAI基础模型与电动Atlas人形机器人集成，向现代汽车集团和GoogleDeepMind设施部署Atlas车队，这是汽车制造业物理AI的商业里程碑。2026年3月，ABBRobotics与英伟达合作，将NVIDIAOmniverse库集成到ABB的RobotStudio软件中，推出了HyperReality能力，为制造业客户提供物理精确的数字孪生，该软件预计于2026年下半年商业上市。2026年3月，NEURARobotics宣布与QualcommTechnologies合作，推进物理AI和认知机器人平台，目标是工业、服务和家庭环境中的高级认知、实时控制和安全的人机交互。2026年3月，Synopsys推出了电子数字孪生平台，这是一个开放式解决方案，旨在加速用于软件定义产品和物理AI系统的电子数字孪生的创建、管理和部署。2026年5月，英伟达发布了一款重大的开源物理AI智能体技能和工具集合，涵盖NVIDIAOmniverse、Cosmos、Alpamayo和Metropolis，用于机器人、自动驾驶汽车、视觉AI和工业数字孪生。这些新的物理AI技能将复杂的物理AI训练、评估和部署工作流转化为可重复、优化且可由智能体执行的指令。2026年5月，FANUCAmerica在Automate2026展会上展示了物理AI和AI赋能的机器人技术，包括3D动态近距离监控、视觉与人体追踪、NVIDIAJetson驱动的边缘处理以及NVIDIAIsaacSim仿真等功能。参考文献：[1]PhysicalAIIndustryOutlook2032:MarketSize,KeyTrendsCompetitiveLandscape[EB/OL].(2026-5-11)https://www.marketsandmarkets.com/ResearchInsight/physical-ai-market-outlook.asp[2]NVIDIAReleasesMajorCollectionofOpenSourceAgentToolsandSkillsforPhysicalAI[EB/OL].(2026-5-31)https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-releases-major-collection-of-open-source-agent-tools-and-skills-for-physical-ai[3]FANUCAmericaShowcasesPhysicalAIandAI‑EnabledRoboticsDemosatAutomate2026[EB/OL].(2026-5-27)https://www.prnewswire.com/news-releases/fanuc-america-showcases-physical-ai-and-aienabled-robotics-demos-at-automate-2026-302782870.html

自2022年底生成式人工智能技术实现产业化突破以来，AI技术从实验室走向规模化商用的进程持续加速，其应用场景从内容创作逐步延伸至软件开发、工业生产、科研创新、公共服务等多元领域，成为全球数字经济发展的重要增长极。在技术快速迭代的背景下，AI技术在全球不同经济体、不同产业间的扩散规律、影响机制与潜在风险，已成为学术界、产业界与政策制定者共同关注的核心议题。创新扩散理论指出，技术的普及扩散并非线性过程，其受到技术本身特性、社会系统结构、传播渠道与时间维度等多重因素的综合影响。生成式AI作为通用目的技术（GeneralPurposeTechnology,GPT），其扩散进程不仅决定了技术红利的覆盖范围，更直接关系到全球经济发展的均衡性与可持续性。微软公司2026年5月7日发布了全球AI扩散监测数据，本文将以此为基础，以软件产业为典型案例，探讨AI技术革新对产业生产范式与劳动力市场的影响，归纳其挑战，进一步提出了弥合全球AI扩散不平等、推动技术普惠发展的治理启示，力求为全球AI产业的健康可持续发展提供参考。一、AI技术扩散对劳动力市场的影响（一）AI编码技术推动软件产业生产范式的变革新一代AI编码模型与工具的规模化应用，正在改变软件的生产方式，同时大幅降低了软件开发的技术门槛，推动软件产业生产范式的变化。从生产效率来看，AI编码技术的应用推动了全球软件产出的爆发式增长。微软发布的数据显示，2026年第一季度，在全球范围内，代表代码变更上传的Gitpushes操作同比增长了78%，同期新建Git代码库数量较2025年第一季度增长了45%，软件产出的增速达到了前所未有的水平。迅速增长的原因之一，在于AI编码工具能够在极少人工输入的情况下，自主完成多步骤开发任务，覆盖代码编写、调试、测试、UI优化的全流程，同时能够通过多智能体协同完成复杂的开发工作流，使个人与开发团队的产出能力实现了大幅度的提升。图1：全球Git推送量增长趋势来源：GitHub和Microsoft从生产范式来看，AI编码技术催生了全新的软件开发模式，即vibecoding。在这一模式下，无论是专业开发者还是非专业用户，都可以通过自然语言表达自身的开发需求与产品构想，再通过AI工具完成代码生成，并通过反复的检查、编辑、上传和优化最终结果。这一模式在一定程度上，打破了传统软件开发中编程语言能力的门槛，使软件开发从专业技术人员的专属领域，向更广泛的用户群体开放，大幅拓展了软件产业的创新群体。图2：全球新建代码仓库趋势来源：GitHub和Microsoft从产业效率来看，AI编码技术的应用缩短了新应用与新功能的上市周期，使产品迭代的效率实现了提升。在AI辅助的开发模式下，个人和团队将创新想法转化为可交付代码的时间成本与人力成本大大降低，企业和机构能够更快地根据市场反馈与用户需求完成产品迭代，软件产业的创新活力与市场响应能力得到了全面提升。图3：GitHubAI代理关联PullRequest的数量趋势来源：GitHub和Microsoft（二）AI编码技术对劳动力市场的影响技术的替代效应（SubstitutionEffect）主要指新技术、智能化技术（如AI、机器人）或新自动化流程的推广，直接接管或取代了原本由人类劳动力完成的任务和工作岗位。技术的创造效应（CreationEffect）通常是指技术进步、技术创新或数字技术的发展与应用，在带来原有产业替代或破坏的同时，创造出新的产业、新的分工、新的岗位以及更高的全要素生产率的正面现象。学术界关于人工智能对劳动力市场影响的争议，集中于人工智能究竟对就业市场产生的替代效应更多，还是创造效应更多。传统观点认为，AI编码工具的效率提升，会直接替代软件开发人员的基础工作，从而导致该领域就业岗位的减少。但从微软此次发布的数据来看，至少在现阶段，AI编码技术对软件开发岗位的创造效应，已经超过了其替代效应，呈现出就业规模持续增长的态势。2025年，美国软件开发人员总就业人数达到约220万人，同比增长8.5%，创下该职业的历史就业新高；微软此次发布的2026年第一季度的数据进一步显示，2026年3月美国软件开发人员就业人数较2025年3月同比增长约4%，在AI编码工具规模化应用的背景下，软件开发岗位的就业规模仍保持了正向增长。随着AI编码技术的持续迭代，其对复杂开发任务的处理能力将持续提升，未来对软件开发岗位的技能要求、工作内容与就业结构，仍将产生持续且深刻的影响，这一方面在未来可能需要业界进行长期的跟踪研究。二、全球AI扩散进程中的挑战与启示（一）全球AI扩散进程中的挑战第一，全球南北数字鸿沟的持续扩大，已成为AI技术普惠发展的障碍。当前全球AI技术红利的分配呈现出显著的不均衡特征，全球北方经济体凭借基础设施、数字技能与技术研发的优势，持续占据AI扩散的领先地位；而全球南方经济体受限于电力、互联网等基础数字设施的短板，以及数字技能的匮乏，难以充分参与到AI技术革命的进程中，面临着被边缘化的风险。若这一差距持续扩大，生成式AI技术将进一步加剧全球经济的不平等格局。第二，AI技术扩散与劳动力市场转型的适配性不足。尽管当前数据显示，AI编码技术带来了软件开发岗位的就业增长，但技术迭代必然会对劳动力的能力、素养等都提出全新的要求。因此，一些低技能的重复性开发工作面临被替代的风险，而现有教育体系与职业培训体系，尚未完全适配AI时代的技能需求，若不能及时完成劳动力技能的转型升级，未来仍可能出现失业问题。第三，AI技术的快速迭代与监管体系的滞后性形成矛盾，在一定程度上，存在着技术应用的潜在风险。AI编码技术的规模化应用，带来了代码知识产权、网络安全、数据隐私等多方面的全新问题，而全球各国的AI监管体系目前仍处于探索阶段，难以完全适配技术的快速迭代，若不能建立兼顾创新与风险的监管框架，可能会引发知识产权纠纷、恶意代码传播、数据泄露等一系列风险问题。（二）治理启示第一，加强全球数字基础设施建设的国际合作，弥合全球南北AI扩散鸿沟。国际社会应努力呼吁和建立面向全球南方经济体的数字基础设施援助机制，推动电力、互联网等基础数字设施的普惠覆盖，同时加强多语言AI技术的国际研发合作，推动多种语言的AI模型优化，降低AI技术的语言门槛，让更多群体能够共享AI技术发展的红利。第二，构建适配AI时代的数字技能教育与职业培训体系。各国应将AI相关的数字技能教育纳入国民教育体系，同时针对现有劳动力群体建立常态化的职业技能培训机制，帮助劳动者适配AI时代的工作模式与技能需求，充分发挥AI技术的就业创造效应，减少就业风险，实现技术进步与就业稳定的协同发展。第三，建立全球协同的AI治理框架，平衡技术创新与风险防控。各国应加强AI治理的国际交流与合作，针对AI技术应用中的知识产权、网络安全、数据隐私等核心问题，形成全球统一的治理标准与监管原则，同时秉持包容审慎的监管态度，在防控技术风险的同时，为AI技术的创新应用预留充足的发展空间，推动AI技术的健康可持续发展。参考文献：①ThestateofglobalAIdiffusionin2026[EB/OL].[2026-05-07].[2026-05-09]https://blogs.microsoft.com/on-the-issues/2026/05/07/the-state-of-global-ai-diffusion-in-2026/②GlobalAIDiffusioninQ12026[EB/OL].[2026-05-07].[2026-05-09]https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/ai-economy-institute/reports/global-ai-adoption-2026-q1/③TheStateofGlobalAIDiffusioninEarly2026[EB/OL].[2026-05-08].[2026-05-09]https://dcthemedian.substack.com/p/the-state-of-global-ai-diffusion

人工智能与生物产业正在进行深度融合，在技术突破、市场需求与政策支持的多重驱动下，全球行业格局经历了深刻变革。这场跨越计算科学与生命科学的交叉革命，既展现出技术赋能的巨大潜力，也面临数据质量、伦理监管等多重挑战，其发展路径正在重塑全球科技竞争的新格局。技术创新持续迭代，多维度突破打破传统瓶颈在AI模型领域，大型语言模型在生物学领域展现出专家级的表现，与生物研究工作流程的整合也日益显著。在蛋白质科学领域，AlphaFold3及AlphaProteo等专用生物AI工具实现了蛋白质结构预测和相互作用的可靠建模，开源竞争产品Boltz-1仅用四分之一的计算资源便达到可比性能。在基因组建模方面，Evo能对部分具有小基因组的生物体进行建模，以DNA序列为起点可完成序列延伸，可设计新型蛋白质甚至完整基因组。自动化与高通量技术的整合正在重塑生物制造研发范式。自动化和云实验室大幅降低了实验门槛，使研究人员能够显著扩大实验规模，解锁分析海量数据的能力，从而催生出数据驱动型研究新领域。通过促进对更多假设与条件的探索，加快了科学发现的进程。自动化解决方案如液体处理机器人和微流控设备正在兴起，旨在通过标准化输入需求、规范输出格式化来简化下游分析。自动化将传统DBTL（设计-构建-测试-学习）周期大幅压缩，一项研究显示，结合机器学习与液体处理机器人的自动化平台在两个月内使黄酮类化合物产量提升350%。市场格局多元发展，大型药企引领数字化转型据MarketsandMarkets预测，预计到2035年，AI在生物技术领域的市场规模将达到227.2亿美元，这一增长主要得益于AI在药物发现、精准医疗和基因组学研究中的日益普及，以及对加速生物制药开发需求的增长。北美地区以42.6%的市场份额占据领先地位，亚太地区被预测为增长最快的区域市场，中国、印度、日本等国在政府支持下加速AI生物技术布局。行业投资持续活跃，NVIDIA、Illumina、Recursion等企业凭借丰富的产品组合和强大的数据集成能力以及在医疗生态系统中的影响力，确立了市场领导地位。这些企业提供的先进AI驱动平台，用于药物发现、基因组分析等，利用机器学习、预测分析提升研究准确性，加快治疗开发进程，优化决策，推动个性化医疗的发展。应用场景持续多元化拓展，药物发现与临床前研发等需求增加，制药公司以36.2%的份额成为最主要终端用户。成本与数据瓶颈，构成行业发展关键挑战AIxBioHorizonScan报告指出，数据质量与可获取性是开发更强大生物AI模型的关键瓶颈。训练数据集不可避免地偏向于研究充分的模式生物和常见蛋白质，部分生物现象的数据匮乏限制了模型预测能力。此外，跨来源数据的标准化、可重复性和元数据记录不足等问题，使海量生物数据中相当部分难以用于训练下一代AI系统。MarketsandMarkets分析进一步揭示了行业面临的系统性障碍：高昂的实施成本对中小企业和新兴市场构成准入壁垒；“黑箱”问题引发透明度与信任担忧；人才短缺和监管框架不完善也制约着AI在生物技术领域的深度整合。大型语言模型仍存在幻觉问题，在共享生物安全协议时可能出现信息不准确，这在高风险研究场景中尤为值得警惕。展望未来，AI与生物产业的深度融合正从静态预测工具向动态闭环系统演进。将目前需要专业计算能力才能完成的任务自动化处理能够极大地加快研究进程。随着技术的发展，集成大型语言模型的自动化实验室平台预计将加速普及，同时实验室质量也会大幅提升。当前，数据质量与可获取性仍是制约AI应用深化的关键瓶颈，亟需在关键且尚未充分探索的生物领域进行战略性投资，推动高质量数据生成与共享。未来行业的持续增长，将依赖于算法突破、实验自动化、成本控制与技术标准的协同推进。参考文献：1.NTI.AIxBioHorizonScanWinter2025-2026.[EB/OL].[2026.3.3].https://www.nti.org/analysis/articles/aixbio-horizon-scan-winter-2025-2026/2.MarketsandMarkets.AIinBiotechnologyMarketSize,Growth,ShareTrendsAnalysis.[EB/OL].[2025.11].https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/ai-in-biotechnology-market-91793150.html

新加坡人力部5月28日发布了《2025年工资报告》。该调查于2025年11月至2026年3月进行，覆盖超过6200家聘请至少10名员工的私人界雇主，涉及逾57万名任职满一年的全职居民雇员。报告显示，为同一雇主工作至少一年的本地公民与永久居民，其名义工资（含雇主公积金缴交部分）增幅从2024年的5.6%降至2025年的4.9%。不过，得益于去年新加坡经济的亮眼表现，全年整体通胀率放缓至0.9%，显著低于2024年的2.4%，因此，本地受雇居民的实际工资增幅反而达到4.0%，创下自疫情暴发以来的最高水平。图12015-2025年新加坡居民工资变动情况注：深蓝色为名义工资增幅，浅蓝色为实际工资增幅来源：《2025年工资报告》一、去年超八成企业有盈利，但加薪意愿不足得益于经济持续增长和良好的商业环境，盈利企业占比继续保持在八成以上，从2024年的80.8%上升至83.1%。不过，各行业盈利状况存在差异。其中来自金融保险服务业和批发贸易业，且员工超过200人的大型企业盈利占比更高，分别达到97.3%和94.9%。图22015-2025年按盈利状况划分的企业比例注：深蓝色为盈利企业比例，橘色为亏损企业比例来源：《2025年工资报告》从整体盈利动态来看，64.1%的企业报告盈利能力稳定或改善，与上年（62.7%）水平相近，表明财务稳健的企业占比在增加。同时，盈利能力下降的企业比例略有上升（从18.2%增至19.0%），而报告亏损的企业比例下降（从19.2%降至16.9%）。员工人数少于200人的中小型企业，因规模与产出较小，比大型企业更容易出现亏损。尽管企业盈利状况向好，但受商业环境变化影响，雇主在加薪方面趋于谨慎。2025年，仅有72.4%的企业为员工加薪，较2024年的78.3%下降近六个百分点；平均加薪幅度也从6.6%降至5.8%。与此同时，选择维持工资不变的企业比例由18.5%上升至24.5%。另有3.1%的企业则下调了员工工资，平均降幅为3.7%。图32015-2025年按工资变动情况划分的企业比例注：深蓝色为加薪企业比例，灰色为薪资不变企业比例，橘色为降薪企业比例来源：《2025年工资报告》二、不同行业及级别雇员涨薪存在差异不同职位的雇员薪资涨幅略有差异，但总体上是“雨露均沾”。其中，非管理层或非执行级别的基层雇员，增幅为4.8％，同比减少一个百分点；初级管理层加薪5.1％，比前年的5.6％略有减少。在招聘、解雇、升迁和人力资源方面有决策权的高级管理层，工资涨幅则是4.9％。各行业加薪幅度存在明显差异。行政与支援服务、保险服务及金融服务三大行业涨幅居前，分别为7.5%、6.6%和5.9%，均高于5.8%的平均水平。相比之下，住宿、餐饮服务、建筑及制造等行业加薪幅度较低，依次为3.9%、3.9%、4.0%和4.1%。人力部指出，住宿业在2022至2023年疫情复苏期间，曾因游客大量回流导致劳动力需求骤增，出现招聘热潮并推高薪资增长；当前加薪幅度放缓，反而有助于该行业薪资增幅回归常态。此外，除保险服务和批发贸易业两个领域之外，其他行业的涨薪幅度，都比前年缩小。人力部研究及统计处处长洪文兴指出，这两个行业的加薪幅度比前年高，主要理由是企业要留住人才。图4各行业2024年、2025年加薪幅度注：红色为2025年，灰色为2024年，单位为%来源：联合早报展望未来，人力部预计，在地缘政治不稳定和通胀风险背景下，实际工资将继续取得增长，但企业在涨薪时将继续保持谨慎。人力部也指出，长期而言，维持实际工资增长仍有赖于经济前景、生产力和劳动力提升，以及合理的薪资设定机制。相关链接：1.MINISTRYOFMANPOWER,ReportonWagePractices2025.[EB/OL].[2026-05-28].https://stats.mom.gov.sg/iMAS_PdfLibrary/mrsd-report-on-wage-practices-2025.pdf2.联合早报,去年各级雇员全加薪行政和支援服务薪资增幅居冠达7.5%.[EB/OL].[2026-05-28].https://www.zaobao.com.sg/news/singapore/story20260528-9120119

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

2026年3月10日，日本首相高市早苗于首相官邸主持召开第3届日本增长战略会议，围绕17个战略领域的产业技术发展展开专题研讨，正式确定从各领域中遴选出的61项主要产品、技术作为官民协同优先投资目标，明确日本后续科创布局、产业升级与经济增长的核心发力方向，为打造强经济筑牢技术与产业基底。本次遴选出的61项优先投资技术，严格遵循本国风险降低的必要性、海外市场的获取可能性、17个战略领域内技术的革新性三大核心维度，覆盖AI、尖端半导体、高端制造、国防科技等关键前沿领域。这一遴选结果兼具技术前瞻性、产业落地性与战略适配性，是日本强化经济安全保障、争夺全球高端产业竞争主动权的重要举措。一、背景介绍2025年11月4日，日本内阁通过阁议决定设立日本增长战略本部，由首相担任本部长，取代原“新资本主义实现本部”。机构核心是通过官民协同的战略投资，强化经济供给结构、实现经济进一步增长，统筹推进17个战略领域的发展。17个战略领域包括：人工智能与半导体、造船、量子、合成生物学与生物技术、航空航天、数字与网络安全、内容产业、食品科技、资源能源安全保障与绿色转型、防灾与国土韧性、药物研发与先进医疗、聚变能、关键矿产、港口物流、国防产业、信息通信以及海洋。二、会议重点1.明确技术投资阶梯式推进与落地要求：·对先行产品、技术发布官民投资路线图草案；·要求各领域担当大臣精查61项技术布局细节，加快17个战略领域内其余重点技术路线图编制，明确各技术核心竞争优势、供需双向支援政策，厘清国内投资的内容、规模及实施时间节点。2.强调跨领域协同与重点领域突破：·国防产业方面，由经产省与防卫省联合推进专项工作组，推动新技术成果大规模转化至防卫调达体系；·跨领域课题方面，要求担当大臣梳理投资落地障碍并制定解决方案，打造适宜民间企业投资的产业生态，推动投资布局覆盖日本全国。3.敲定增长战略落地配套保障举措：·相关部门精准测算17个领域投资规模与经济影响，由增长战略本部事务局与内阁府联合完成GDP、税收、债务余额占比等核心指标试算，结果纳入中长期经济财政规划并反映至夏季“骨太方针”制定；·财务省依据试算结果精查合理财政规模，研究设立专项预算管理机制，专项支持危机管理与成长投资，在稳降政府债务余额占GDP比重的前提下保障核心技术和产业投资力度。此次日本对61项核心技术的集中布局，以举国体制推动官民协同投资，是其17个战略领域发展规划的精准落地，更是通过科创赋能产业、以产业升级拉动经济增长的关键布局。此举将进一步夯实日本在全球高端制造与前沿科技领域的技术积累，助力其强化产业核心竞争力，推动经济实现高质量、可持续增长。三、启示日本此次以举国体制推进17个战略领域、61项核心技术的集中布局，对我国加快建设科技强国、培育发展新质生产力具有一定借鉴意义。一是强化顶层设计，完善未来产业梯次培育体系。可通过“技术投资阶梯式推进”，建立“近期产业孵化—中期技术攻关—远期前沿探索”的三级培育机制，对脑机接口、第四代半导体等前沿赛道，以及量子科技、可控核聚变等远期方向，分类制定差异化支持策略，明确各领域技术成熟度与产业化路径。二是深化协同创新，构建产学研用一体化生态。日本强调跨部门协同，推动防卫技术向民用转化。特别是“专项工作组”模式，在集成电路、生物医药、人工智能等战略性新兴产业领域，建立跨部门、跨区域的创新联合体，打通从基础研究到产业应用的全链条，加速技术合同成交额向现实生产力转化。三是优化制度供给，营造适宜创新的产业生态。日本要求担当大臣梳理投资落地障碍并制定解决方案。建议进一步完善科技成果赋权改革，健全概念验证、中试平台与孵化器体系，在数据跨境流动、知识产权证券化等方面探索制度创新，打造“科学家敢干、资本敢投、企业敢闯”的创新创业生态。四是统筹发展与安全，提升产业链供应链韧性。日本将“国内风险降低的必要性”作为技术遴选首要维度。我国在立足现代化产业体系，巩固战略性新兴产业规模优势基础上，聚焦关键矿产、核心零部件等“卡脖子”环节，建立战略储备与备份体系。同时，依托“千帆星座”等重大工程，在卫星互联网、太空算力等新兴领域培育新增长点，增强产业链抗风险能力与全球竞争力。参考文献：[1]首相官邸.日本成長戦略会議[EB/OL].[2026-04-16].https://www.kantei.go.jp/jp/105/actions/202603/10seichyou.html.[2]基础研究观察团队.决策参考|日本确定61项优先投资核心技术，锚定17个战略领域筑牢科创与产业竞争力[EB/OL].[2026-04-16].https://mp.weixin.qq.com/s/dXi_JQncgPOOz4IxdEsk_Q.

2026年4月2日，美国私营核聚变能源初创公司RealtaFusion与CommonwealthFusionSystems（简称CFS）宣布，双方就高温超导（HTS）磁体的设计与制造建立长期战略合作伙伴关系。Realta将应用CFS磁体技术，加速其紧凑型、可扩展、模块化（即CoSMo聚变™（CoSMofusion™））能源系统的商业化进程。根据这项潜在价值达数十亿美元的协议，CFS将为Realta的示范原型机及未来的商业聚变电站研发和制造超导磁体。此外，本次合作还包含一项创新的“人才共享”机制：CFS将输出其专业技术与经验，全面支持磁镜聚变系统中高温超导磁体的设计、制造、部署与运行。RealtaFusion首席执行官KieranFurlong这样评价此次合作：“磁镜聚变系统的商业化需要高度集成多项前沿技术。通过与全球领先的高温超导磁体制造商携手，我们大幅降低了其中最核心技术的研发风险。能够依托业内最成熟的供应链，在我们需要时精准获取所需的高性能磁体，这对Realta而言是一次巨大的飞跃。”一、技术渊源与行业愿景此次合作是对Realta与CFS团队长期协作关系的正式确立。双方的渊源可追溯至2020年，彼时美国能源部高级研究计划局-能源署（ARPA-E）资助威斯康星大学麦迪逊分校建造了“威斯康星高温超导轴对称磁镜”（WHAM）实验装置。2022年，Realta作为商业化主体从WHAM项目中衍生孵化。CFS为WHAM装置提供了关键的高温超导磁体，助力该装置于2024年在创世界纪录的17特斯拉磁场强度下成功实现首次等离子体约束。CFS首席执行官兼联合创始人BobMumgaard谈道：“作为高温超导磁体技术研发与制造的全球领导者，我们非常高兴能与Realta共享专业技术，并为不断发展的聚变行业提供又一条有望实现聚变能并网的技术路线。通过此次合作，Realta将得以接入我们为支撑先进制造能力而打造的世界级供应链，这将助力他们更快地实现商业聚变电站的并网发电。”二、行业观察：CFS“双轮驱动”的商业模式除了与磁镜路线的RealtaFusion达成合作外，CFS也正积极将其在托卡马克研发中积累的高温超导磁体技术向外输出。目前，CFS最具代表性的外部技术赋能案例是与仿星器企业TypeOneEnergy的深度合作。其合作如下：1.商业授权TypeOneEnergy获得了CFS核心技术VIPER高温超导电缆在仿星器领域的独家使用授权。2.工程痛点契合仿星器的主机结构依赖极其复杂的三维非平面、非对称扭曲线圈。CFS研发的VIPER电缆不仅具备极高的工程电流密度和良好的机械强度，更关键的是其对复杂弯曲半径的高度适应性。很好地解决了仿星器紧凑化、高场化过程中的超导线圈绕制难题。3.技术路线降险在2024—2025年的关键测试节点中，TypeOne基于VIPER技术推进了半尺度原型磁体的测试。这证明了，CFS的HTS解决方案不仅适用于SPARC（托卡马克），同样能跨界解决仿星器复杂的电磁与机械应力挑战。通过与TypeOne、Realta的合作，CFS已从单一的聚变堆研发者，演进为“主机+部件”双轮驱动模式：·主机研发：以SPARC/ARC为核心，推进高场紧凑型托卡马克的商业并网。·核心件外供（“卖铲人”）：依托其Devens制造基地，向其他磁约束路线输出三大核心，包括VIPER高温超导电缆及定制磁体、工艺、供应链。这种模式不仅能为其带来早期现金流，更通过技术嵌入，有可能让CFS的磁体技术成了全球聚变能源工业体系中的“通用基础架构层”。三、人才共享机制创新此次战略合作的另一大亮点是引入了创新的“人才共享”机制。除了硬件供应外，CFS的专业团队将通过人员交流、联合工作组和技术培训等方式，全面输出其在磁体设计、制造、测试、供应链管理及系统集成方面的丰富经验，协助Realta解决磁镜装置在高场强下的各项工程挑战，包括低温系统集成、电磁应力管理、运行维护优化等关键环节。这一机制有助于Realta快速构建自身磁体能力，显著降低从零起步的技术风险和时间成本。CFS首席执行官BobMumgaard表示，这种人才共享体现了双方对聚变生态长期协作的承诺，不仅能加速RealtaCoSMo聚变™系统的商业化进程，也为整个行业探索跨技术路线的协同发展提供了新范式。参考文献：[1]RealtaFusionInc.RealtaFusionandCommonwealthFusionSystemsFormStrategicPartnershiptoCommercializeMagneticMirrorFusionEnergy[EB/OL].[2026-05-06].https://www.prnewswire.com/news-releases/realta-fusion-and-commonwealth-fusion-systems-form-strategic-partnership-to-commercialize-magnetic-mirror-fusion-energy-302728119.html.[2]核聚变商业化.CFS和RealtaFusion达成战略合作，共同推进磁镜聚变能商业化[EB/OL].[2026-05-06].https://mp.weixin.qq.com/s/g_wQ8DxpkEgBuhGKPmVSHg.

2026年5月，首尔市政府宣布将全面升级现有数字学习体系，将首尔建设成为真正“使用AI的城市”。这一举措标志着首尔在智慧城市建设和人工智能普及方面迈上了新的高度，也为市民、企业及创新产业提供了全新的发展机遇。1.从数字基础教育到实战型AI学习首尔市自2020年起运营的“数字学习中心”主要针对市民的基础数字技能培训，例如电脑操作、办公软件应用等。截至2025年底，共有约48万市民（约占市民人口的5%）参与过相关课程。然而，随着AI技术的快速发展，传统数字技能教育已经无法满足市民和企业实际需求。为了应对这一变化，首尔市将数字学习中心升级为“首尔AI数字学习中心”，核心目标是让市民不仅了解AI，更能在工作、生活和创业场景中实际应用AI技能。官方将其表述为，首尔正从“学习AI的城市”，迈向“使用AI的城市”。AI教育体系将覆盖全体市民，从青少年到企业员工，再到中老年群体，实现不同年龄和职业群体之间的AI能力共享。除了教育本身，首尔市还将AI教育与产业和城市治理项目结合。如，生成式AI行政服务Chatbot2.0上线，为市民提供自动化公共服务咨询。又如，与全球研究机构合作，将AI技能应用于城市治理、交通管理和社会服务。2.实战导向的学习体系首尔将在全市范围内扩展AI教育基础设施，如AI教育中心由原来的4个增至6个，新增东作区公所、城东龙踏图书馆等地点；体验专区增至9个，市民可以现场使用AI工具和设备。升级后的课程体系强调理论与实操并重，如AI基础概念与原理（理论学习）、使用工具完成数据分析和生成任务（实操体验）、将AI技能应用于生活、工作场景（创意运用）、促进学习成果在社区和企业间传播（扩散分享）。各中心根据不同区域和人群设立主题功能，例如中老年就业技能培训、AI医疗健康体验、青少年创意工具课程等，实现教育内容与市民生活和产业需求紧密结合。针对不同群体，课程内容进一步个性化。针对小微企业主开设AI营销与数据分析，针对职场人士开设办公自动化与智能辅助，针对青少年开设数据处理与创意AI工具，针对中老年人开设生活辅助工具与沟通应用。此外，首尔还推出了移动式AI教育巴士和社区上门教育项目，确保AI学习资源能够走入社区，覆盖夜间和周末等不同时间段，方便市民参与。3.启示首尔市将数字学习中心升级为AI数字学习中心，说明人工智能城市建设并不只是建设高端实验室、引进科技企业或部署智能系统，更重要的是让普通市民真正具备使用AI的能力。只有当AI教育进入社区、学校、企业和公共服务体系，人工智能才不再停留在技术概念层面，而能转化为城市治理效率、产业创新能力和居民生活质量的提升。对其他城市而言，首尔的经验具有一定借鉴意义。一方面，要重视AI基础设施和产业生态建设；另一方面，也要同步推进面向全民的AI素养教育，尤其关注中老年人、小微企业主、求职青年等群体，避免形成新的“AI数字鸿沟”。未来城市竞争力的关键，不仅在于拥有多少先进技术，更在于能否让技术真正服务于人、赋能于人，并转化为可持续发展的社会动力。参考文献：[1]首尔市迈向“人工智能城市”新高度……数字化学习中心全面改造.首尔市政府.[EB/OL].2026-04-29.https://www.seoul.go.kr/news/news_report.do?nttNo=457102.[2]首尔概况.[EB/OL].https://chinese.seoul.go.kr/%E5%85%B3%E4%BA%8E%E9%A6%96%E5%B0%94/%E9%A6%96%E5%B0%94%E7%9A%84%E5%90%AB%E4%B9%89/4-%E4%BA%BA%E5%8F%A3/.

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

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

“蓝碳”（BlueCarbon）这一术语自2009年提出以来，已从单纯的科学概念转变为全球气候政策的重要组成部分。最初，蓝碳主要指红树林、盐沼和海草床等沿海植被生态系统捕获和储存的碳。这些经典的蓝碳生态系统以其极高的有机碳积累率和庞大的土壤碳库而著称。随着研究的深入，蓝碳的范畴正在不断扩大，潮间带滩涂、大型藻类森林和大陆架沉积物等生态系统也逐渐被纳入讨论范围。在政策层面，蓝碳已被整合进国家自主贡献（NationallyDeterminedContributions，即国内可控的减缓贡献计划）、温室气体清单和碳市场中。然而，尽管科学取得了长足进步，蓝碳生态系统的退化速度仍超过了修复速度，且当前研究在如何实现规模化、诚信且公平的管理方面仍存在巨大的知识盲区。2026年3月，由28位全球相关领域专家组成的团队从116个初步提交的问题中筛选出了未来十年蓝碳科学最迫切的十大优先研究问题，并指出了未来研究方向。这些问题涵盖了金融、信用、社会与政策、预测、测量及协同效益等多个维度。相关文章于2026年3月发表在《自然-生态与演化》（Nature-EcologyEvolution）杂志上。问题一，在管理蓝碳生态系统的同时如何支持沿海社区的生计？这个问题旨在探讨如何将蓝碳管理与沿海居民的福祉有机结合，其核心在于将地方或传统生态知识（TEK）与学术生态知识（AEK）相融合。专家团队之所以将这一问题列为最高优先级，是因为社会合法性和公平性是确保蓝碳项目能够规模化并取得长久成效的关键前提。早期“自上而下”模式的失败已经证明了社区参与的重要性。当前的挑战在于，尽管社区参与有所增加，但往往难以将保护干预与明确的生态或社会经济收益直接挂钩，且复杂的权力动态可能导致项目设计不当，从而加剧社会不平等。为了解决这些问题，未来的蓝碳管理需要从“一刀切”的模式转向更加尊重本地优先事项和管理实践的景观尺度方法，确保投资带来的收益能切实流向当地而非外部利益相关者。问题二，如何开发负担得起且高质量的修复技术？该问题关注在消除生态退化驱动因素后，如何通过低成本方法加速生态系统功能和碳储存的恢复。开发这类方法的重要性在于修复成本直接决定了项目的可行性和可扩展性。目前主要的挑战是修复成本与成功率在不同地区差异巨大，尤其是海草床和盐沼的修复成本目前依然极高，且全球南方国家的修复实践常因缺乏长期支持和本地化技术指导而面临更高的失败风险。文中提倡以恢复自然水文和生物物理条件的“生态修复”为主，而非单纯补植，并利用本地材料、物种以及社区志愿者的力量来降低成本，同时加强本地的监测、报告与核查能力。问题三，能否预测蓝碳生态系统在气候变化下的未来温室气体平衡？这个问题描述了如何建立能够模拟蓝碳生态系统（BCEs）对人为气候变化响应的机制模型，涵盖碳积累、氮循环和温室气体通量等方面。这对于碳融资至关重要，因为预测结果直接影响到对所封存碳的持久性和大气二氧化碳移除能力的评估。当前的挑战在于，虽然针对盐沼和红树林的土壤累积模型已有所发展，但能够整合甲烷、一氧化二氮通量以及不同生境间侧向碳交换的综合过程模型仍然匮乏。解决之道在于将现有模型扩展到多气体平衡预测，并特别关注气候变化引起的海洋动力学变化对气体再平衡的影响，同时将研究范围扩大到非传统的新兴蓝碳系统。问题四，如何改进人类压力和管理对蓝碳循环影响的估算？该问题侧重于量化土地利用变化等人类活动导致的温室气体排放及其缓解潜力，要求在不同时空尺度上采集高质量数据。土地利用的转变（如将湿地转化为养殖塘）会导致排放量剧增，准确估算这些基准线是实现气候减缓效益的基础。当前的相关数据覆盖极不均衡，全球南方及海草床的数据尤为稀缺，且现有碳图多偏向于未受干扰的完整生态系统，缺乏对受损或修复中区域的动态监测。未来应利用遥感技术、传感器网络和机制模型，开发出高分辨率的动态地图和通量代理指标（如局部海平面上升和植被结构），并通过开放获取平台支持更诚信的碳核算。问题五，如何推进涵盖协同效益和权衡的自然资本核算？这一问题旨在利用环境经济核算体系（SEEA）等国际标准，将蓝碳的减排能力、生物多样性保护、防灾减灾及水质净化等多种价值整合进经济政策中。蓝碳不仅关乎气候，更是具有多重效益的自然资本，准确核算有助于协调金融投资与可持续发展目标。当前将蓝碳从单一服务价值向生态系统整体价值转换时缺乏明确的指导方针，且许多新兴的蓝碳生态系统尚未被纳入现有的核算体系。未来需要加强技术能力建设，推广已有的修复效益评估指南，并将社会成本和文化服务也纳入核算框架，以支持更公平的蓝碳决策。问题六，哪些创新技术和工具可以提高通量估算的准确性？该问题探讨了如何整合遥感、机器学习和原位传感器来实时监测海陆间的碳通量和气体通量。传统的样点采样法成本高昂且覆盖面窄，大规模碳核算需要更高精度、更普适的新技术。遥感技术目前还无法直接测量土壤深层的碳积累率，且非二氧化碳气体的时空变异性使得通量定量化异常困难。未来应尝试利用云处理平台融合多源观测数据，并通过建立长期分布式观测站网络和标准化协议，确保监测结果的可靠性和可比性。问题七，能否在保持诚信标准的同时简化蓝碳信用体系？该问题探讨了如何在不牺牲科学严谨性的前提下，降低蓝碳项目在碳市场中申请信用额度的技术和资金门槛。简化程序非常重要，因为目前的认证流程过于复杂且昂贵，阻碍了地方社区通过保护生态系统获得直接收益。当前相关实践缺乏能够捕捉地点特异性机制的高质量区域默认值，且外源碳（Allochthonouscarbon）的处理对证明“额外性”构成了技术难题。专家建议效仿IPCC的分级验证系统，通过全球研究中心整合高质量数据库，为不同地理和生态环境提供可靠的默认参数值，从而支持更广泛的蓝碳市场参与。问题八：哪些地区和通量类型需要优先测量以完善全球预算？这个问题明确了目前全球蓝碳数据在地理分布和研究类型上的巨大空白，特别是缺乏对通量及侧向交换的研究。侧向流（如溶解无机碳和总碱度）可能占蓝碳预算的25%–40%，忽略这些因素会导致对碳汇能力的严重误估。当前的监测点过度集中在北半球温带地区，而热带、北极以及全球南方的广大区域仍是数据盲区，且长期监测的成本负担沉重。未来需要建立国际协调的长期观测网络，开发专门的侧向流测量协议，并将蓝碳生态系统系统地纳入国家温室气体清单中。问题九：如何提高蓝碳估算在不同空间尺度转换时的准确性？该问题关注如何将局部的样点观测结果通过统计或机制模型上推至国家甚至全球尺度。这对于制定大规模的自然减缓战略和验证国家自主贡献至关重要。当前的挑战在于许多预测指标在跨尺度应用时并不一致，且水下生态系统（如大型藻类森林）的面积估算在遥感识别上仍存在巨大困难。未来应更多应用结合物种生理特征（如形态学和人口学）的机制模型，这些模型比纯统计模型在检测随时间变化方面更具鲁棒性，同时需要持续更新分布地图以反映土地利用的变化。问题十：如何确保蓝碳数据和传播方法能有效影响气候政策？最后一个问题聚焦于科学传播，即如何将复杂的碳库和通量研究转化为政策制定者能理解并采纳的决策建议。“蓝碳”一词本身就是一种沟通策略，只有将科学发现成功政策化，才能推动真正的生态保护行动。该领域目前主要的障碍是标准化不足导致的数据解读偏差，以及许多新兴蓝碳系统因缺乏证据而仍被排除在IPCC指南之外。专家建议未来应定期更新国际指南以反映最新科研进展，加强各国际公约（如UNFCCC和生物多样性公约）之间的协同，并采用透明、一致的数据驱动型消息传递，以建立公众对蓝碳方案的信任。文章指出，蓝碳科学已成熟为一个跨学科领域，它不再仅仅关注碳，而是关注如何通过保护和修复海洋生态系统，实现气候缓解、沿海韧性、生物多样性保护与人类福祉的共赢。实现这一目标的关键在于缩小全球南北之间的数据差距，确保技术民主化，并在快速发展的金融景观中保持科学的严谨性与社会的公正性。参考文献：Macreadie,P.I.,Biddulph,G.E.,Masque,P.etal.Priorityquestionsforthenextdecadeofbluecarbonscience.NatEcolEvol10,751–764(2026).https://doi.org/10.1038/s41559-026-03020-6

随着人工智能竞争进入新阶段，美国开始重新审视“数据”在人工智能发展中的基础性作用。2026年3月，美国创新基金会发布《数据危机：通过政府数据访问加速美国人工智能发展》的报告，提出通过扩大政府数据开放、强化“数据公地”，并探索建立“美国数据加速器”，以提升人工智能模型训练与应用能力。这一思路标志着美国人工智能政策正从过去以算力为核心的投入路径，逐步转向“算力与数据并重”的新阶段，试图通过释放政府掌握的大规模数据资源，为人工智能发展提供新的基础支撑。一、从算力优先到数据驱动：美国人工智能政策重心的阶段性转变在先进制造能力高度集中于特定地区的背景下，确保计算能力的可获得性被美国视为人工智能发展的前提条件，因此围绕芯片生产、出口管制及本土制造能力的政策投入持续加码。但随着技术条件与产业环境的变化，这一以算力为核心的政策逻辑正在发生调整。一方面，新型计算架构的发展以及美国国内对半导体产业的持续投资，使得算力供给的极端约束在中长期可能有所缓解；另一方面，人工智能模型在训练与优化过程中对高质量数据的依赖日益增强，数据逐渐成为新的关键瓶颈。报告指出，当前大量易获取的公开数据已被主要人工智能实验室广泛使用，而剩余数据往往存在结构复杂、获取成本高等问题。同时，围绕知识产权的法律争议不断增加，也提升了企业在使用数据过程中的合规风险。在这一背景下，美国政策界开始将“数据获取与利用能力”视为影响人工智能竞争格局的重要变量，并提出将其纳入更广泛的政策工具体系之中，包括通过贸易安排获取关键数据资源，以及更系统地释放政府自身掌握的数据资产。这一转变意味着，美国人工智能政策正在从“保障算力基础”逐步迈向“强化数据供给能力”的新阶段。二、数据加速器的功能设计：以政府数据为核心构建人工智能数据供给体系围绕如何将数据资源转化为可用能力，报告提出建设“美国数据加速器”，其核心在于以政府数据为基础，通过制度与技术手段，使其能够被模型开发者直接用于训练与应用。从数据来源看，美国联邦政府长期积累了覆盖经济、产业、气候、科研等多个领域的大规模数据，其中相当一部分已具备法律上的公共属性，具备进一步开放的制度基础。然而，现有数据体系在实际使用中仍面临诸多障碍。尽管Data.gov平台已汇集超过36万条数据集，但这些数据在格式、标准和获取方式上存在较大差异，不同机构之间缺乏统一接口与结构规范，导致开发者在使用前需要进行大量清洗与整理工作。同时，一些对人工智能应用具有较高价值的数据，如监管成本、产业运行细节或部分医疗数据，仍未得到充分开放或结构化处理。这种“可获取但不可用”的状态，限制了数据在人工智能训练中的实际价值。在此基础上，数据加速器被设计为连接政府与开发者的中介机制，其关键不在于简单增加数据数量，而在于提升数据的可用性与适配性。具体而言，一方面需要通过统一的数据标准、元数据体系和接口规范，使数据具备“面向人工智能就绪”的特征，从而降低使用门槛；另一方面，需要围绕高价值领域优先推动数据开放，例如地理与地质信息、经济与产业能力数据、监管成本以及医疗与药物试验数据等，这些数据既由政府集中掌握，又与现有的人工智能能力高度契合。在运行机制上，这一体系强调政府与企业之间的协同关系，即政府负责数据开放与制度授权，企业则承担数据整理、存储与分发等技术性工作，从而形成“公共数据供给加市场化能力支撑”的模式。同时，现有法律体系已为这一过程提供基础支撑，例如2018年相关法案确立了“数据默认开放”的原则，并要求各机构制定数据战略，为后续数据整合与标准化提供制度依据。三、对人工智能竞争格局的意义与潜在约束从更宏观的视角看，数据加速器的提出，反映出人工智能竞争逻辑正在从“算力竞争”向“数据与应用能力竞争”延伸。在技术层面，稳定且高质量的数据供给将直接影响模型性能及其在特定领域的适配能力。通过开放政府数据，可以降低企业获取关键数据的成本，使人工智能模型更容易在产业、医疗或政策分析等领域实现应用落地。在产业层面，这一机制可能对不同类型企业产生差异化影响。相较于大型科技公司已经具备的数据获取能力，数据加速器更有可能为中小企业和初创公司提供新的发展空间，从而在一定程度上缓解数据资源集中带来的竞争壁垒，促进技术创新生态的多元化发展。在国际层面，数据供给能力也正成为国家间人工智能竞争的重要因素。报告指出，中国已通过政府主导与产业协同的方式，在公共数据整合与开放方面持续投入，为本土人工智能发展提供支持。在这一背景下，美国若不能提升数据资源的可获取性与可用性，可能在未来竞争中面临新的制约。与此同时，这一构想在推进过程中也面临现实约束。首先，数据开放本身难以完全限制外部使用，其潜在外溢效应需要在政策设计中予以考量；其次，多部门参与的数据整合与标准化过程复杂度较高，可能影响推进效率；再次，在推动数据开放的同时，如何兼顾隐私保护与知识产权约束，仍需进一步完善制度安排。总体来看，美国提出“数据加速器”的政策构想，体现了其在人工智能发展路径上的阶段性调整，即在继续保障算力基础的同时，更加重视数据这一关键要素的供给与利用。通过系统性开放和重构政府数据资源，并推动其向可用于人工智能训练的形态转化，有望在一定程度上缓解当前的数据瓶颈，并为技术创新与产业发展提供新的支撑。未来，这一机制的实际效果，将取决于数据标准化程度、跨机构协同能力以及与产业需求之间的匹配水平。参考文献：[1]LevineJ.BuildingtheU.S.DataAccelerator[EB/OL].[2026-04-02].https://www.thefai.org/posts/building-the-u-s-data-accelerator.[2]LevineJ.Thedatacrunch:acceleratingAmericanAIthroughgovernmentdataaccess[EB/OL].[2026-03-24].https://www.thefai.org/posts/the-data-crunch-accelerating-american-ai-through-government-data-access.

近年来，数字广告已从广告业的增量板块转向主导板块，并进一步向技术服务、内容生产、平台分发、交易转化和产业赋能等环节延伸。随着生成式人工智能、短视频、直播电商、零售媒体、跨境电商和数据智能的快速发展，数字广告正在成为连接品牌建设、消费转化、企业出海和产业升级的综合性生产服务体系。一、数字广告成为全球广告业增长的主导力量全球广告业增长越来越集中于数字平台和智能化渠道。WPPMedia测算，2025年全球广告收入达到1.08万亿美元，纯数字广告占比达73.2%；如将流媒体电视、数字户外广告、数字印刷等数字延伸形态计算在内，数字广告相关收入占比将升至81.6%。这表明，广告业的增长基础已经从传统媒介资源，转向数字平台、商业交易场景和数据驱动系统。美国市场同样体现这一趋势。美国互动广告局（IAB）发布的《2025年互联网广告收入报告》显示，2025年美国互联网广告收入接近3000亿美元，同比增长13.9%，创该报告统计以来的新高。从结构看，社交媒体、搜索广告、视频广告、程序化广告和商业媒体广告共同构成美国数字广告增长的主要来源。广告业竞争重点也随之从传统媒介购买，转向平台流量、内容触点、用户数据和效果转化能力的综合竞争。中国广告业也呈现出数字化主导特征。市场监管总局数据显示，2024年全国事业单位和规模以上企业广告业务收入首次突破1.5万亿元，达到15464.1亿元，同比增长17.9%；其中互联网广告发布收入达到8919.1亿元，同比增长24.0%，占各类媒介广告发布收入的86.5%。这说明，我国广告业的主要增长空间已经集中在互联网平台和数字化媒介，数字广告正在成为广告产业与实体经济、消费市场、品牌建设相连接的重要通道。二、人工智能推动数字广告向全链路智能化升级生成式人工智能正在改变数字广告的生产方式和服务形态。过去，数字广告主要依靠平台流量、用户标签和程序化投放提升效率；当前，大模型、生成式图像、人工智能视频、数字人、智能体和自动化投放工具正在进入创意策划、素材生成、用户洞察、渠道投放、效果评估和复盘优化等环节，推动数字广告从人力密集型创意服务，向技术驱动型智能营销服务升级。国内外企业借助人工智能推动数字广告从单点工具创新，转向创意、数据、投放、交易和运营协同的全链路升级。Meta计划到2026年底允许品牌通过人工智能工具完成广告创建和定向投放，品牌只需提供产品图片和预算，系统即可生成图片、视频和文字内容，并在Facebook、Instagram等平台上确定目标用户和预算建议。Adobe推出基于生成式AI的营销内容创作与分析平台GenStudioforPerformanceMarketing，用于大规模创建、管理和优化符合品牌规范的付费媒体、电子邮件和展示广告内容。腾讯广告推出“妙思”，定位为营销领域商业内容AIGC创作平台，主要服务广告创意生成和商业素材制作。阿里妈妈也在广告自研模型、智能出价和商家经营工具等方面持续升级，推动人工智能更深度进入商品理解、用户匹配、投放优化和经营提效环节。三、内容、交易和社交场景拓展数字广告新空间数字广告增长的另一个重要变化，是广告与内容、交易和社交传播之间的边界进一步融合。短视频、直播、社交平台、电商平台、零售媒体和流媒体平台正在成为数字广告的重要承载场景。广告不再只是商品信息展示，而是通过内容种草、达人推荐、场景体验、直播互动和即时交易共同完成用户转化。从全球范围看，电商平台和流媒体平台正在成为数字广告的重要新增量。亚马逊广告业务持续增长，广告服务收入已经成为其零售生态和平台服务的重要组成部分。流媒体平台也在加快广告业务扩张。Netflix广告支持层级的月活观众已超过2.5亿，较2025年11月的1.9亿进一步增长，并计划将广告支持服务拓展至更多国家。这表明，流媒体平台正在从单一订阅收入模式，转向订阅收入与广告收入并行的复合商业模式。从中国情况看，内容消费、网络购物和跨境电商共同扩大数字广告应用空间。国家统计局数据显示，2024年全国网上零售额达到155225亿元，同比增长7.2%；其中实物商品网上零售额达到130816亿元，占社会消费品零售总额的比重为26.8%。中国互联网络信息中心数据显示，截至2024年12月，我国网络购物用户规模达9.74亿人，占网民整体的87.9%。海关总署相关数据显示，2024年我国跨境电商进出口达到2.63万亿元，同比增长10.8%。这些数据说明，数字广告的承载空间已从传统网页、搜索入口和展示广告位，扩展到短视频、微短剧、直播、电商平台和跨境交易场景。四、数字广告向产业带、品牌端和中小企业服务延伸数字广告早期主要服务大型品牌和互联网平台，当前正在向产业带、制造企业、消费品牌和中小企业延伸。一方面，流量成本上升和消费分层加剧，使企业更需要通过精准营销提升获客效率；另一方面，人工智能工具、平台服务商和自助投放系统降低了内容生产、广告投放和效果评估门槛，使更多中小企业能够使用数字广告开展品牌建设、市场拓展和用户运营。国际市场已经出现数字广告服务下沉的新模式。Shopify推出的店铺营销活动工具ShopCampaigns，支持面向首次购买客户、曾经购买客户和综合销售增长目标的营销活动。ShopCampaigns采用按转化付费方式，即客户完成下单、注册等既定行为后，商家再支付相应获客费用。Shopify还推出ShopifyAudiences，通过平台算法和商业数据生成潜在客户受众，并连接Meta、Google、TikTok、Pinterest、Snapchat、Criteo等广告平台，帮助商家提升广告定向效率。这说明，数字广告正在从大型广告主主导的专业化服务，转向平台化、自动化、结果导向的中小商家经营工具。中国直播电商和内容电商也在推动中小商家、产业带商家大规模进入数字广告和数字营销体系。《2024抖音电商中小商家直播发展报告》显示，2024年超过200万中小商家借助直播实现生意增长，开启自播的中小商家数量同比增长165%，自播销售额累计超过6591亿元。2025年，抖音电商平台产业带商家售出188亿单源头好物，开启店播的产业带商家数量同比增长83%，近400个产业带成交订单量超过千万单。快手财报也显示，2024年第四季度，快手电商月均动销商家数同比增长超过25%，短视频电商商品交易总额同比增长超过50%，泛货架电商商品交易总额占总电商商品交易总额的比重达到30%。参考文献：[1]KateScott-Dawkins.Mid-YearGlobalAdvertisingForecastUpdate:$1.08Trillionin2025AdRevenueand6%Growth[EB/OL].(2025-06-10).https://www.wppmedia.com/thought-leadership/research-business-intelligence/tyny-midyear-2025-research.[2]IAB/PwCInternetAdvertisingRevenueReport:FullYear2025[EB/OL].(2026-04-16).https://www.iab.com/insights/internet-advertising-revenue-report-full-year-2025/.[3]MetaaimstofullyautomateadvertisingwithAIby2026,WSJreports[EB/OL].(2025-06-02).https://www.reuters.com/business/media-telecom/meta-aims-fully-automate-advertising-with-ai-by-2026-wsj-reports-2025-06-02/.[4]杨雪.抖音电商年度报告：近400个产业带年成交量超千万单[EB/OL].(2026-01-15).https://www.stdaily.com/web/gdxw/2026-01/15/content_462237.html.[5]VarunParmar.AdobeannouncespartnershipwithMicrosoftAdvertisingonAdobeGenStudioforPerformanceMarketing[EB/OL].(2024-10-14).https://blog.adobe.com/en/publish/2024/10/14/adobe-announces-partnership-microsoft-advertising-adobe-genstudio-performance-marketing.

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.