现代企业正在经历一场由人工智能驱动的范式转换。这不仅是生产力工具的简单迭代，而是对企业架构、决策链路和治理边界的全面重构。综合普华永道（PwC）近期发布的解决方案与行业研究，未来企业AI的演进路线已经逐渐清晰：AI将彻底告别孤立的对话框，呈现出从“效率工具”向“多智能体决策中枢”跃迁的清晰图景。一、从碎片化效率提升到企业知识引擎普华永道在其近期发布的关于“加速企业转型规划（AcceleratingenterprisetransformationplanningwithAI）”以及“企业支持AI助手（Speedingenterprisesupportwithembeddedintelligence）”的实践成果中，揭示了当前企业应用AI面临的核心痛点：知识高度碎片化。在传统的业务操作中，操作流、历史数据和隐性知识散落在不同的系统、文档甚至人员的经验中。PwC认为，未来企业AI的第一阶段目标是构建统一的“知识引擎”与“智能层（IntelligenceLayer）”。企业不再是将单个应用系统（如ERP、CRM）分别连接到大模型，而是通过AI构建一个位于现有系统之上的融合层。例如，PwC展示的系统可以将冗长的业务转型规划从数周压缩至几分钟，这背后的核心在于AI能够直接摄取非结构化的流程记录或文档，快速将其转化为具有强关联性的商业模型初稿。麦肯锡在“生成式人工智能的经济潜力：下一个生产力前沿（TheEconomicPotentialofGenerativeAI:TheNextProductivityFrontier）”中也证实了这一点。麦肯锡指出，生成式AI能够将知识工作者的整体生产力提升高达70%，而这种提升恰恰发生在大模型与企业专有知识库深度整合之后，从而释放出巨大的价值，尤其是在客户运营、软件工程等知识密集型领域。二、多智能体协作（Multi-AgentArchitecture）：未来的核心架构普华永道在“AI驱动的战略加速器（AcceleratingstrategydevelopmentwithAI）”的讨论中，展现了企业AI应用架构的未来形态：多智能体协作（AgenticArchitecture）。这也是当前业界最具共识的技术演进方向。PwC指出，解决复杂的企业战略或运营问题，不能依靠“一问一答”的单体语言模型。真正的企业级AI解决方案将由一组专业的智能体（Agents）组成。例如，在PwC的战略推演工具中，编排器（Orchestrator）会将一个宏观的战略问题拆解，并分派给负责检索行业数据的“检索智能体”、负责量化分析的“分析智能体”以及负责交叉验证逻辑的“反思智能体”。这些智能体能够相互检查、迭代工作成果，直至形成一份高管就绪级别（Executive-ready）的战略草案。这一趋势也得到了顶级研究机构Gartner的强烈背书。在Gartner发布的《2025年顶级战略技术趋势》（TopStrategicTechnologyTrendsfor2025）中，“AgenticAI（智能体人工智能）”被列为未来几年的核心趋势。Gartner预测，企业AI应用将从被动响应转向主动规划和执行复杂目标。智能体将接管原本需要跨系统人工协调的复杂流程。普华永道的实践正是这一宏大技术趋势的先期企业级落地。三、基于可信赖数据的“复合型决策”如果多智能体架构是企业AI的引擎，那么高质量的行业数据与企业专有上下文就是其燃料。普华永道反复强调，企业决策决不能依赖通用大模型产生的“幻觉”。在未来的应用中，企业的竞争优势将来源于“专有数据+AI”的复合决策能力。PwC强调其AI解决方案的推荐建议是基于市场真实信号、事实依据以及积累的行业直觉（Context/Memory）构建的，且具有极高的“引用与溯源”能力（Citation-backed）。任何智能体输出的结论，都必须能够追溯到具体的企业文件、SAP等业务系统的数据，或者经过脱敏的行业基准库。同时，世界经济论坛（WEF）在关于未来工作的研究中也提出，随着AI自动化能力的增强，数据质量治理和合规审计将成为企业的新核心竞争力。PwC通过将可审计性（Audittraceability）和基于权限的访问控制嵌入多智能体架构中，回应了这一关切，确保AI在接管高阶分析工作时，始终处于人类的信任和控制之下。综合普华永道的系列成果及行业洞察，未来企业AI应用绝不是简单地部署几个“聊天机器人（Chatbots）”。未来的企业将是一个由高阶智能体群组（AgentSwarms）驱动的自适应组织。在这个组织中，单调的整合、归纳与初步分析将被压缩到几分钟内完成，而人类专家的精力将被极大释放，转移到如何引导这些智能体、如何设定创新目标以及如何建立跨部门协同与合规治理上。普华永道通过推动战略、流程规划与后端支持层面的多智能体实践，正提前绘制着“智能自治企业”的演进蓝图。核心参考文献[1]PwC.Superchargingstrategyexpertise:InsidePwC'snewAI-poweredsolution[OL].(2026-09-08)[2026-09-18].http://pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-powered-strategy-accelerator.html[2]PwC.PwCcompressesenterprisetransformationplanningfromweekstominuteswithnewplatform[OL].(2026-08-28)[2026-09-18].https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/accelerate-enterprise-transformation-planning.html[3]PwC.PwCspeedsenterprisesupportwithnewAIassistant,reducingincidentresolutiontimebyupto45%[OL].(2026-08-14)[2026-09-18].https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/enterprise-support-ai-assistant.html[4]McKinseyCompany.TheeconomicpotentialofgenerativeAI:Thenextproductivityfrontier[OL].(2023-06-14)[2026-09-18].https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier[5]Gartner.Top10StrategicTechnologyTrendsfor2025[OL].(2024-10-21)[2026-09-18].https://www.gartner.com/en/articles/gartner-top-strategic-technology-trends-for-2025[6]WorldEconomicForum.TheFutureofJobsReport2023[OL].(2023-04-30)[2026-09-18].https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2023/

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#.

人工智能（AI）与核电的融合，正在从概念验证走向实质性的工程实践。2026年8月，这一趋势呈现出前所未有的密集态势。8月18日，AtomicCanyon公司宣布核工业虚拟助手NIVA在北美商业核电机组实现全面上线；8月20日，Nuclearn与GSESolutions宣布将AI引入核电站模拟培训；8月23日，凤麟（齐鲁）高端论坛在青岛举办，中国科学院院士吴宜灿提出“核能支撑AI、AI重塑核科技”的双向赋能新范式；8月25日，NuScalePower宣布部署核能专用AI工具以加速小型模块化反应堆项目开发。这些事件并非孤立发生，而是标志着一个广泛的结构性转变——AI正在从外围辅助工具，逐步嵌入核电站这一高端装备制造与运行系统的核心环节。从创新设计、高效运维到安全管控，AI正全链条地加速核电产业向智能化跃迁。核电可为AI时代的海量算力需求提供稳定、零碳的能源底座，而AI则可深度嵌入核科技研发、运维、安全管控全流程。这种双向赋能的关系，正在重塑核电领域的底层逻辑。然而，AI在核电领域的嵌入并非一蹴而就。核电站作为安全性要求最高的工业系统之一，其装备制造、运行维护和风险评估均涉及极高的技术门槛和严格的监管要求。AI的应用必须在可解释性、可追溯性和可验证性等方面满足核电行业的特殊约束。风险评估的新维度：耦合系统中因果路径的贝叶斯网络识别AI的快速发展激发了数据中心电力需求的急剧增长。核电站作为一种可靠的低碳基荷能源，正被日益广泛地纳入数据中心的供电方案。然而，这种耦合关系引入了传统概率风险评估框架未能覆盖的新的运行相互依赖性。美国马里兰大学StefanoMarchetti等人2026年8月发表于ProgressinNuclearEnergy的一项研究，提出了一种基于贝叶斯网络的核电站-数据中心耦合系统风险评估框架。该框架的核心创新在于：通过因果分析显式捕捉从组件故障和网络攻击到始发事件、再到堆芯损伤的因果链条，这与标准概率风险评估逻辑保持一致。框架的参数估计综合运用了基于文献的工程判断和基于系统模拟器与蒙特卡洛模拟生成数据的数据驱动学习，同时通过概率参数建模传播认知不确定性。该框架的价值不仅在于定量估计耦合导致的堆芯损伤频率增量，更在于能够识别最具影响力的故障与网络攻击，并提取导致堆芯损伤的最可能因果路径。通过对压水堆和小型模块化反应堆多种耦合配置的应用分析，研究证明了该方法能够同时提供定量风险估计和可解释的风险洞察。这一研究的意义在于，它展示了AI在核安全领域的一种务实路径——不是用黑箱模型替代人的判断，而是用因果分析帮助风险分析师从海量可能性中聚焦到最值得关注的少数路径。在核电站此类高端装备系统中，组件数以千计，故障组合近乎无限，人的认知资源有限。AI的作用在于将这种“组合爆炸”压缩为可管理的信息集，从而支持风险指引（risk-informed）的设计与运行决策。运营管理的知识工程重构：以NIVA为代表的核电智能辅助系统如果说风险评估框架代表了AI在核安全领域的“后台”计算，那么NIVA的全面上线则标志着AI走到了核电站运营的“前台”。2026年8月18日，AtomicCanyon公司宣布核工业虚拟助手NIVA在北美商业核电机组实现全面上线。该平台由AtomicCanyon与核电运营研究所（INPO）、电力研究院（EPRI）和核能研究所（NEI）等机构合作开发，面向上述机构成员单位的商业核电站开放。NIVA定位为核电行业专用AI平台，主要用于帮助核能专业人员在技术、监管和运行管理等复杂工作流程中更快查找、整合和应用行业知识。NIVA目前形成两项核心应用。“知识助手”支持用户用自然语言提问，基于行业资料生成答复，并以内嵌引用指向原始记录以便用户核查来源；“运行经验助手”则通过语义和上下文分析筛选相关运行经验，而非仅仅依赖关键词匹配。平台还在开发故障排查功能，计划于2026年晚些时候启动试点。NIVA经过了为期六个月的试点验证，试点用户涵盖星座能源公司（ConstellationEnergy），该公司在美国六个州拥有26座核反应堆，核电发电量约占美国清洁核电总量的三分之一。这一部署标志着AI在核电领域的应用已从有限试点阶段推进至规模化运行阶段。AtomicCanyon创始人特雷·劳德代尔指出，美国核能行业积累了数十年的技术文档与运行经验，但大量知识仍滞留于非结构化的文档体系中，难以匹配现代工作流程对信息获取速度与精度的要求。NIVA的正式投用表明，经充分验证与审评后，AI工具已具备纳入核电站运行支持体系的条件。值得关注的是，NIVA的全面上线并非孤例。同期，NuScalePower宣布部署核能专用AI工具，初步概念验证显示，面向核能设计的AI术语体系和工作流程可将查找相关信息所需时间最多缩短80%。Nuclearn与GSESolutions的合作则将AI引入核电站模拟培训，开发AI辅助操作员决策支持、面向风险和设计分析的高通量场景探索、工程修改“沙盒”、模式识别工具等功能。这些进展共同表明，AI在核电站运营端的应用正在从单一的知识检索向决策支持、培训模拟、设计优化等多个维度扩展。参考文献：[1]NIVA,theNuclearIndustryVirtualAssistant,PoweredbyAtomicCanyon'sNeutron—LaunchesFleetwide[EB/OL].(2026-08-18).https://www.usnic.org/news/niva-the-nuclear-industry-virtual-assistant-powered-by-atomic-canyons-neutron-launches-fleetwide/[2]NuclearnandGSESolutionsAnnounceaStrategicCollaborationtoBringAItoNuclearPlantSimulationandTraining[EB/OL].(2026-08-20).https://www.prnewswire.com/news-releases/nuclearn-and-gse-solutions-announce-a-strategic-collaboration-to-bring-ai-to-nuclear-plant-simulation-and-training-302856068.html[3]锚定前沿产业新赛道！凤麟（齐鲁）高端论坛在青岛开幕[EB/OL].(2026-08-24).https://www.stdaily.com/web/gdxw/2026-08/24/content_568854.html[4]NuScalePowerDeploysNuclear-SpecificAIfromNPXandNuclearntoSpeedDevelopmentofItsAdvancedReactorProgram[EB/OL].(2026-08-25).https://nz.finance.yahoo.com/news/nuscale-power-deploys-nuclear-specific-105000120.html[5]Aframeworkforprobabilisticriskassessmentofnuclearpowerplantscoupledwithdatacentersusingcausalanalysis[EB/OL].(2026-08-10).https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0149197026003173

2026年7月，伊利诺伊州通过《人工智能安全措施法案》（ArtificialIntelligenceSafetyMeasuresAct，以下简称《法案》），将规制重点聚焦于前沿模型及其开发者，构建起兼具事前预防与事后回应的安全治理体系。该法案在立法模式上呈现出鲜明特征：它以模型自身的能力阈值为规制起点，将治理关口前移至模型的研发与部署环节。本文旨在对《法案》进行系统的规范分析，以期为前沿人工智能的政策治理提供参考。一、《法案》的制度架构（一）规制对象的界定《法案》在概念设定上呈现出递进关系。《法案》将“基础模型”定义为利用海量、多源数据训练，具备通用输出能力且能胜任多样化任务的人工智能模型，由此提炼出通用大模型的本质特征，将其与传统专用AI系统区分开来。在此基础上，《法案》引入“前沿模型”概念，并明确将后续的微调及强化学习等再训练过程纳入算力累积范围。这一设计具有两个方面的考量：一方面，采用客观可量化的算力指标替代抽象的能力描述，保障了法律适用的明确性与可操作性；另一方面，将微调与强化学习计入算力，防止开发者通过拆分训练过程规避监管。在责任主体层面，《法案》创设了“大型前沿开发者”概念。该规定将核心监管义务置于具备强研发能力与充沛资源的大型企业身上，落实了“能力与责任相适应”的监管取向，避免对中小型初创团队造成过重的合规负担。（二）义务体系《法案》要求大型前沿开发者建立并实施“前沿人工智能框架”（FrontierAIFramework），该制度将于2028年1月1日正式实施，具体包含三个方面：一是风险识别与缓解机制：开发者须设定明确的风险临界值，用于评估模型是否具备引发灾难性后果的能力，并采取配套的缓解措施。同时引入第三方评估机制，对灾难性风险认定及缓解措施的有效性实施独立验证，使风险防控从企业的内部自律转化为具备法定约束力的外部监督。二是网络安全防护：开发者须建立严密的管理与技术屏障，保护未公开的模型权重，防止未经授权的访问、修改或转移。模型权重作为前沿AI系统的核心资产，一旦外泄或被篡改将引发严重安全隐患，《法案》将其安全保障上升为法定义务。三是内部治理结构：开发者须完善内部管理流程，将风险评估与安全措施融入日常研发与运营，并定期审查模型在内部使用中的潜在风险（例如模型试图绕过人工监督等情形），推动安全治理从单纯的技术手段向组织管理层面延伸。（三）透明度披露体系《法案》设计了分层的透明度披露体系。所有前沿模型在部署或发生重大变更前，开发者均须公开发布透明度报告，说明开发者身份、上线时间、支持语言、输出形式、主要用途及已知局限等基础信息。对于大型前沿开发者，披露要求更为严格，须额外阐明灾难性风险评估的方法与结论、第三方评估的参与状况及安全框架的具体落实情况。在审计环节，《法案》规定自2028年1月1日起，大型前沿开发者每年须委托具备实战经验的独立第三方机构开展合规审计。审计报告须涵盖合规履职情况、发现的问题、整改方案、内控有效性及审计方法。该机制借鉴了金融监管中的外部审计经验，引入第三方力量以缓解企业自我审查可能带来的利益冲突与信息不对称。（四）安全事件强制报告制度《法案》建立了分级响应的事件报告机制。由主管部门搭建信息收集渠道，开发者在获知重大安全事件后，须在72小时内向主管机构及州检察长报告；若事件可能引发即将发生的死亡或严重人身伤害，报告时限缩短至24小时，并须同步通报有管辖权的执法及公共安全部门。《法案》以列举方式界定了“灾难性风险”的具体情形，包括辅助制造化学、生物、放射性或核武器，以及在缺乏有效人工干预下实施大规模网络攻击等。此外，未经授权获取、篡改或窃取前沿模型权重并由此造成人身伤害的行为，亦被明确纳入重大安全事件的适用范畴。（五）信息保护与激励机制在强化监管的同时，《法案》设计了配套的信息保护规则。向社会公开的信息允许企业删减涉及商业秘密、网络安全、公共安全及国家安全的内容；而向监管部门提交的安全事件报告、内部风险评估及未经删减的审计报告等材料，则享有信息公开豁免。这一安排旨在消除企业因担心商业机密泄露或声誉受损而隐瞒风险的顾虑，保障监管信息收集的真实性与完整性。三、《法案》的治理原则（一）风险规制理论下的预防原则从风险规制的视角来看，《法案》体现了“预防原则”与“比例原则”的结合。一方面，《法案》对尚未实际发生但破坏力巨大的灾难性风险进行前瞻性干预，符合预防性治理的逻辑；另一方面，《法案》并未对所有AI系统一律施加繁重义务，而是通过算力与收入门槛划定规制边界，体现了“规制强度与风险等级相契合”的比例原则要求。（二）“能力本位”的规制思路与欧盟《人工智能法案》以“应用场景”和“风险分级”为重点的规制思路不同，伊利诺伊州法案采用了“能力本位”（Capability-based）的规制范式。其核心逻辑在于：前沿模型的危险性不仅源于特定应用场景，更源于模型自身所具备的通用能力——这种能力一旦与恶意意图或失控状态结合，可能产生跨领域、跨场景的叠加风险。因此，规制起点应当是模型本身的能力阈值，而非其下游的具体应用。这一转变意味着人工智能法律治理从终端应用规制向源头能力规制的延伸。（三）对信息不对称的补充原则《法案》将透明度报告、第三方审计与信息公开豁免结合使用，实质是对前沿AI领域严重信息不对称的制度回应。前沿模型的研发具有高度的技术封闭性，外部监管者难以直接掌握其内部机制与真实风险。通过强制披露与独立审计，《法案》能够有效缩减监管部门的信息劣势；而信息豁免机制则避免了企业因合规而遭受商业竞争劣势，促使企业主动披露真实风险信息。四、政策对比（一）与欧盟《人工智能法案》的对比欧盟《人工智能法案》采用四级风险分类，以应用场景为主要划分标准，覆盖面较为广泛。相比之下，伊利诺伊州《法案》集中于算力超过特定门槛的“前沿模型”，规制对象更为精准，但监管干预的深度更强。前者侧重横向的覆盖，后者倾向于纵向的深度。两种路径各具特点：欧盟模式覆盖全面，但在应对前沿能力演进方面针对性可能不足；伊利诺伊州的模式更加精准聚焦核心风险，但也可能遗漏低算力但高风险的局部场景。（二）与美国加利福尼亚州SB1047法案的对比加利福尼亚州曾提出《安全与可靠前沿人工智能创新法案》（SB1047），后因争议过大被否决。该法案因设立了过于苛刻的合规责任与潜在的追责风险，引发产业界的广泛担忧。伊利诺伊州《法案》吸收了相关经验教训：通过设立明确的算力与营收门槛限缩适用范围，依靠信息豁免条款降低企业合规负担，并设置至2028年的过渡期为企业留出准备空间，展现出更为务实的立法姿态。相比之下，伊利诺伊州的立法具有地方先行试验的意义，州立法能够为美国的全国性立法检验制度的可行性并积累实践经验。《法案》在概念界定、义务设定及监管机制等方面的尝试，可为未来联邦层面的立法探索提供制度参考。五、思考与启示伊利诺伊州《人工智能安全措施法案》的通过，展现了前沿人工智能安全规制从原则倡导走向具体制度建构的尝试。该法案以“能力本位”为视角，以“大型前沿开发者”为核心责任主体，构建了包含风险评估、透明披露、强制报告与第三方审计在内的治理体系，并通过信息保护提供了合规保障。作为特定时期的立法探索，《法案》在实施过程中仍需面对算力阈值的动态调整、灾难性风险边界的厘清、执法能力的建设以及跨辖区的协调问题。对我国人工智能安全法治建设而言，该法案具有以下参考价值：第一、注重能力规制与场景规制的协调：在关注具体应用场景风险的同时，不忽视模型通用能力本身带来的系统性风险。第二、坚持比例原则与分类监管：对具备高能力的大型开发者设定相应安全义务，同时避免给中小型创新主体造成不成比例的合规压力。第三、统筹信息保护与合规披露：通过合理的制度设计兼顾商业秘密保护与监管信息需求，形成良性的合规互动。第四、保持法律规制与技术标准的接口弹性：立法应为技术标准的跟进与动态调整预留弹性空间，以适应人工智能技术的发展。主要参考文献：[1]TransparencyCoalition.IllinoisEnactsLandmarkAISafetyMeasuresAct[EB/OL].(2026-07-11)[2026-08-07].https://af.net/cn/realtime/illinois-enacts-landmark-ai-safety-measures-act/[2]OfficeoftheGovernorofIllinois.Gov.PritzkerSignsNation-LeadingArtificialIntelligenceSafetyLaw[EB/OL].(2026-07-06)[2026-08-05].https://gov-pritzker-newsroom.prezly.com/gov-pritzker-signs-nation-leading-artificial-intelligence-safety-law[3]NortonRoseFulbright.IllinoisenactsArtificialIntelligenceSafetyMeasuresAct[EB/OL].(2026-07-06)[2026-08-05].https://www.nortonrosefulbright.com/en-us/knowledge/publications/68f0462c/illinois-enacts-artificial-intelligence-safety-measures-act[4]MaggieDougherty.PritzkersignslandmarkAIregulationbillthataimstomitigaterisks[EB/OL].(2026-07-06)[2026-08-05].https://capitolnewsillinois.com/news/pritzker-signs-landmark-ai-regulation-bill-that-aims-to-mitigate-risks/

一、RMC-6236三期临床进展概述在2026年美国临床肿瘤学会（ASCO）年会上，RevolutionMedicines公司的研究性pan-RAS抑制剂daraxonrasib（RMC-6236）在RASolute3023期试验中，针对既往接受过治疗的转移性胰腺癌患者显示出明确的生存获益：总体人群中位总生存期（OS）达到13.2个月，而标准化疗组为6.7个月，提示该药在这一高度难治人群中实现了接近翻倍的生存改善。同时，中位无进展生存期（PFS）也由3.6个月提高至7.2个月，说明其不仅延长生存，也能更有效地控制疾病进展[1]。此外，3级及以上治疗相关不良事件比例低于化疗组，且因治疗相关不良事件停药的比例更低，提示其整体安全性和可耐受性优于传统方案。这一结果之所以受到重视，在于其将“RAS靶向”从早期活性信号推进到能够实际影响胰腺癌二线治疗格局的层面[2]。对于长期缺乏有效靶向手段的转移性胰腺癌而言，这意味着临床上第一次出现了兼具显著疗效与可接受安全窗的广谱RAS抑制策略[3]。二、RMC-6236对于胰腺癌治疗的重要性与突破性从机制上看，daraxonrasib属于口服、RAS(ON)多选择性三元复合物抑制剂，可同时作用于突变型与野生型KRAS/NRAS/HRAS的活化态，因此突破了以往仅针对单一突变位点的局限。这类设计使其有望覆盖更广泛的RAS驱动肿瘤人群，而不仅限于突变频率较低的KRASG12C亚群[1,3]。从疾病治疗角度看，转移性胰腺癌长期以化疗为主，疗效上限低、耐药明显，既往二线治疗的OS通常处于6至7个月量级[1,4]。daraxonrasib在RASolute302中将OS提升至13.2个月，说明“直接靶向RAS驱动”已经不再只是概念验证，而是具备进入标准治疗竞争区间的现实可能。这也构成其最核心的突破性：其证明了广谱RAS依赖性可以被临床利用，并且这种利用能够转化为真实的生存获益。从安全性角度看，覆盖野生型RAS理论上可能带来更大毒性担忧，但RASolute3023期结果显示其停药率反而低于化疗组，提示其治疗窗可接受[1]。因此，这一结果不仅是有效，更是有效且可持续使用。三、与国内外同类研究比较（一）国际同类研究在国际上，daraxonrasib并非孤立进展，而是建立在早期pan-RAS研究基础上的进一步跃迁。其1/2期研究已显示，在既往治疗的胰腺癌患者中可获得约20%的客观缓解率、约87%的疾病控制率，PFS约8.5个月，说明3期阳性结果并非突然出现，而是延续了稳定的前期疗效信号[2]。与此同时，其他KRAS靶向药物也提供了对照参照。如sotorasib在KRASG12C突变转移性胰腺癌中显示OS6.9个月、PFS4.0个月；adagrasib在KRASG12C实体瘤合并分析中胰腺癌亚组ORR约33.3%、PFS约7.4个月，说明单一突变选择性抑制剂在PDAC中具有活性，但受限于突变谱范围[5,6]。相比之下，daraxonrasib的优势在于其不局限于G12C，而是面向更常见的RAS依赖性胰腺癌生物学背景，因此理论覆盖面更广、临床可及人群也更大。此外，ADT-1004、ADT-007等新一代pan-RAS相关策略虽在前临床胰腺癌模型中表现出较强活性，并显示部分耐药克服潜力，但尚未形成与RASolute302相当的3期生存证据[2,7]。另外，siG12D-LODER等KRASG12D/V相关局部晚期胰腺癌研究，以及ifebemtinib联合garsorasib在KRASG12CNSCLC中的推进，也反映出当前在RAS通路联合抑制方面布局积极，但总体上仍缺乏像daraxonrasib这样已经进入3期并证实OS获益的胰腺癌数据[10,11]。（二）国内同类研究国内相关研究更多集中在突变特异性抑制剂与联合治疗策略。例如，garsorasib（D-1553）在KRASG12C突变胰腺癌中的1/2期研究显示ORR45.5%、PFS7.6个月，说明国内在KRAS靶向方面已具备较好的早期临床推进能力，但适用人群仍局限于G12C这一较小亚群[8]。此外，HRS-4642联合nimotuzumab已启动针对KRASG12D复发或转移性胰腺导管腺癌的Ib/II期研究，体现出国内正沿“KRAS+EGFR”组合路径探索更广谱的突变覆盖，但目前仍停留在研究设计和早期临床阶段[9]。四、总结总体来看，daraxonrasib在RASolute302中的结果具有三层意义：第一，它首次以随机3期证据证明pan-RAS抑制可显著改善既往治疗后转移性胰腺癌患者的生存；第二，它突破了传统突变特异性治疗的范围限制，使更广泛的RAS驱动人群有机会受益；第三，它为后续联合治疗和耐药管理提供了清晰基准，因为既往研究已提示RAS扩增、RTK/MAPK/PI3K重激活等耐药机制可能影响长期疗效[12,13]。因此，这一进展证明广谱RAS靶向在胰腺癌中真正进入可改变治疗格局的阶段。相较于国内外多数仍处于早期探索或亚群验证阶段的同类研究，daraxonrasib目前代表了该领域最具临床转化价值的标志性成果。参考文献1.O'Reilly,E.M.,Wainberg,Z.A.,Hendifar,A.E.,(...),Wolpin,B.M.(2026)DaraxonrasiborChemotherapyinPreviouslyTreatedMetastaticPancreaticCancer.TheNewEnglandjournalofmedicine.https://doi.org/10.1056/NEJMoa26055552.Honda,R.(2026)DaraxonrasibandBeyond:Pan-RASInhibition,Resistance,andNext-GenerationStrategies.CancerScience.https://doi.org/10.1111/cas.704973.Holderfield,M.,Lee,B.J.,Jiang,J.,(...),Singh,M.(2024)Concurrentinhibitionofoncogenicandwild-typeRAS-GTPforcancertherapy.Nature.https://doi.org/10.1038/s41586-024-07205-64.Linehan,A.,O’Reilly,M.,McDermott,R.,O'Kane,G.M.(2024)TargetingKRASmutationsinpancreaticcancer:opportunitiesforfuturestrategies.FrontiersinMedicine.https://doi.org/10.3389/fmed.2024.13691365.Strickler,J.H.,Satake,H.,George,T.J.,(...),Hong,D.S.(2023)SotorasibinKRASp.G12C-MutatedAdvancedPancreaticCancer.NewEnglandJournalofMedicine.https://doi.org/10.1056/NEJMoa22084706.Bekaii-Saab,T.S.,Yaeger,R.,Spira,A.I.,(...),Pant,S.(2023)AdagrasibinAdvancedSolidTumorsHarboringaKRASG12CMutation.JournalofClinicalOncology.https://doi.org/10.1200/JCO.23.004347.Bandi,D.S.R.,Nagaraju,G.P.,Sarvesh,S.,(...),El-Rayes,B.F.(2025)ADT-1004:afirst-in-class,oralpan-RASinhibitorwithrobustantitumoractivityinpreclinicalmodelsofpancreaticductaladenocarcinoma.MolecularCancer.https://doi.org/10.1186/s12943-025-02288-98.Yamamoto,N.,Yan,D.,Ganju,V.,(...),Xu,R.-H.(2026)EfficacyandsafetyofgarsorasibinpatientswithKRASG12C-mutatedadvancedpancreaticcancer.BritishJournalofCancer.https://doi.org/10.1038/s41416-025-03286-w9.Leng,Q.,Zhou,J.,Wang,X.,(...),Cao,D.(2025)HRS-4642combinedwithnimotuzumabinthetreatmentofrecurrentormetastaticpancreaticductaladenocarcinoma:studyprotocolofasingle-arm,prospectivephaseIb/IItrial.FrontiersinPharmacology.https://doi.org/10.3389/fphar.2025.156248110.Golan,T.,Khvalevsky,E.Z.,Hubert,A.,(...),Galun,E.(2015)RNAitherapytargetingKRASincombinationwithchemotherapyforlocallyadvancedpancreaticcancerpatients.Oncotarget.https://doi.org/10.18632/oncotarget.418311.Alagesan,B.,Varghese,A.M.,Ang,C.,(...),O’reilly,E.M.(2026)APhaseIITrialofanExtended-ReleasesiRNAImplantTargetingKRASG12D/VinLocallyAdvancedPancreaticCancer.ClinicalCancerResearch.https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-25-318912.Aronchik,I.,Kar,S.,Zhuang,Y.,(...),Singh,M.(2026)AcquiredresistancetotheRAS(ON)multi-selectiveinhibitordaraxonrasibguidesrationalcombinationtherapystrategiesinpancreaticcancer.NatureMedicine.https://doi.org/10.1038/s41591-026-04537-w13.Liaki,V.,Barrambana,S.,Kostopoulou,M.,(...),Barbacid,M.(2026)Atargetedcombinationtherapyachieveseffectivepancreaticcancerregressionandpreventstumorresistance.ProceedingsoftheNationalAcademyofSciencesoftheUnitedStatesofAmerica.https://doi.org/10.1073/pnas.2610708123

2026年以来，人工智能产业相关投资已从科技行业内部的资本开支问题，迅速上升为影响宏观增长、全球贸易和金融稳定的重要变量。9月10日，国际清算银行（BankforInternationalSettlements，BIS）总经理在全球金融科技节发表讲话指出，AI已经引发了一轮广泛的投资热潮，投资重点集中在数据中心、先进半导体、云基础设施和硬件等领域。仅全球五家最大科技企业，2025—2026年AI相关资本支出预计就将超过1万亿美元，预计全球AI相关投资可能从目前约5000亿美元增至2030年的3至4万亿美元。此外，在人工智能供应链的大部分领域有高昂的固定成本和显著的规模经济及范围经济，这种经济特征促成了少数几家全球人工智能巨头的崛起。一、BIS：AI投资竞赛加快资本扩张，并放大金融风险（1）“赢者通吃”导致过度竞争BIS于7月14日发布的工作论文《AI投资竞赛》（TheAIinvestmentrace）将当前AI建设潮定义为美国历史上规模最大的技术驱动型投资繁荣之一。研究认为，AI市场具有明显的“赢者通吃”特征，如果企业不能率先形成算力和规模优势，可能永久失去市场位置。文章模型中有若干联盟，每个联盟由一家超大规模企业和一个AI实验室组成，它们共同决策、共同竞争，最终只有少数赢家能够分享AI带来的大部分收益。在这种环境下，每个联盟都希望通过更大规模、更早的投资来提高自己获胜的概率。每个联盟在决定投资时，只计算自己的收益和成本，增加一单位算力，不仅会创造新的产出，还会从竞争对手那里夺走一部分份额。对于单个联盟来说，夺来的份额是私人收益，但对于整个社会来说，它只是收益在不同企业之间的转移，并没有创造新的总产出。因此，私人边际收益高于社会边际收益，文章把这一差距称为“竞赛楔子”。这个竞赛楔子大于一，意味着企业眼中的投资回报高于社会眼中的真实回报。楔子越大，过度投资越严重。它的大小取决于参与竞赛的联盟数量和AI服务需求的弹性，联盟越多，每个联盟越有动力去抢份额，需求越缺乏弹性，增加算力带来的收入增长越有限，竞赛的份额争夺就越激烈。文章显示，因竞争负外部性导致的投资规模为社会最优水平的1.5倍。竞赛楔子还放大了企业对循环融资和提前部署的私人估值，使企业更依赖循环股权、更愿意把资本提前投入到尚未观察到生产率的阶段。（2）循环融资和债务放大风险当前AI建设的融资方式本身也在放大风险，企业不仅使用自有现金，还越来越多地通过债务、非银贷款和循环股权融资。超大规模企业和AI实验室的联盟为了更加稳固往往采取持有股权的方式进行绑定，这种循环股权融资把企业的资产负债表紧密地联系在一起，形成复杂的关联网络。图AI相关企业循环融资结构在繁荣期，债务和循环融资推动资本部署，使建设规模超过自有资金所能支撑的水平。但在萧条期，当所有联盟同时清算专业化资产时，超大规模企业受到影响，供大于求，收益会随着出售量增加而下降。每个企业在选择杠杆时，会把当前火售（firesale，即恐慌性折价抛售）价格视为给定，但不会内部化自己的借债会恶化全行业的火售价格，这种火售外部性使企业仍然过度借债。并且，循环融资不仅会造成损失，还会导致风险传染。由于超大规模企业持有其支持的实验室股权，一个实验室失败会直接冲击超大规模企业的资产负债表，使其抵押品价值下降、借款能力收紧。为了修复资产负债表，超大规模企业可能被迫从其他实验室撤资，从而把压力扩散到原本没有直接失败的实验室。这种级联效应会随着建设规模扩大和融资集中度上升而加剧。二、WIPO：AI投资正由硬件建设延伸至无形资本世界知识产权组织（WorldIntellectualPropertyOrganization，WIPO）与路易斯商学院（LuissBusinessSchool，LBS）于7月发布的《世界无形资产投资亮点》（WorldIntangibleInvestmentHighlights2026）报告显示，AI的蓬勃发展呈现阶段性：第一阶段是硬件建设投资，即AI运行所需的芯片、数据中心和发电厂等基础设施，这些设施集中在少数企业和经济体中；第二阶段是无形资产投资，企业围绕AI重组其数据、技能和流程，这一波投资的规模相对较小，大部分支出仍然流向实体基础设施。制造业、物流业和国防业的部署正在增加，但在大多数非技术领域，围绕AI的更深层次的工作重组仍处于早期阶段。表AI如何驱动无形投资无形资产短期长期组织资本企业重新设计工作流程，搭建平台与治理体系以嵌入人工智能；这一过程推进缓慢且具备企业特异性企业转型为人工智能原生型企业：自主智能体运营常规业务，端到端协调供应链，整体运营模式从一开始便围绕人工智能构建。这是影响最深远、推进最缓慢的变革，也决定了价值收益的归属。研发人工智能大幅压缩发现与筛选周期，原本耗时数年的工作数天即可完成，因此企业加大投入将其应用于研发环节。自动驾驶实验室与人工智能设计的分子、材料、芯片成为常态，从根本上改变发明创造的方式；价值向“提出问题”的人类专业能力转移。软件与数据库人工智能依托数据与软件运行，因此企业对二者同步投入；相应地，如今大量软件的编写与测试均由人工智能完成。专有数据与数据治理成为核心竞争资产，人工智能可生成大量自有合成训练数据；而软件转向具备自主编写、测试与修复能力的系统。品牌人工智能降低了营销与调研成本，而人工智能生成内容使得可信品牌成为真实性的稀缺信号。品牌成为真实性与来源溯源的保障，由对话式品牌智能体承载，实现规模化的一对一个性化体验。设计人工智能可生成并测试大量方案，因此设计师转向把控方案方向，聚焦于人机交互界面设计。生成式设计与数字孪生可在重量、成本与可持续性等维度实现超出人类直觉的优化，设计资产从单一图纸转变为设计系统及其参数体系。其他知识产权与创意产品企业采用人工智能制作脚本、音乐与视觉内容，同时版权清晰的内容库作为训练素材价值提升。人工智能辅助作品催生全新品类，同时自动化授权、水印与溯源系统可近乎实时地确权；内容既是模型的输入，也是模型的输出。新型金融产品人工智能提升了评分、欺诈检测与定价的精准度，推动企业加大对人工智能风险模型的投入。新型金融工具品类涌现，用于覆盖人工智能自身带来的风险，涵盖自主决策的责任风险到人工智能运营中的系统性故障风险。员工培训企业招聘稀缺的人工智能人才，同时对现有员工进行再培训，因为技能缺口是人工智能落地的主要障碍；人工智能本身也成为培训载体。持续技能重塑成为常态，技能结构从“执行任务”转向“引导与监督人工智能”；学习由人工智能通过全天候辅导工具与内部人工智能学院交付。资料来源：WIPO综合BIS与WIPO近期研究可发现当前AI投资的三个方向：一是从模型研发转向全链条资本投入。AI竞争已经从算法和软件扩展到芯片、数据中心、电力、云基础设施和网络系统，技术竞争越来越依赖资本和能源条件。二是从企业内部现金流转向更加复杂的外部融资。债务、私人信贷和产业内部循环融资逐步增加，使AI投资与金融体系的联系更加紧密，也放大了风险传导。三是从聚焦硬件投资逐步转向基础设施和硬件投资与无形资本并重。当前资本开支仍集中于AI基础设施，但长期生产率提升越来越取决于软件、数据、研发、人才和组织能力。参考文献1.BankforInternationalSettlements.ArtificialIntelligence,GrowthandFinancialStability:ChallengesforCentralBanks[EB/OL].(2026-09-10)[2026-09-14].https://www.bis.org/speeches/20260910-artificial-intelligence-growth-and-financial-stability-challenges-central-banks?2.Rungcharoenkitkul,Phurichai.TheAIInvestmentRace[EB/OL].(2026-07-14)[2026-09-14].https://www.bis.org/publications/working-paper-1367-ai-investment-race.pdf3.WorldIntellectualPropertyOrganizationLuissBusinessSchool.WorldIntangibleInvestmentHighlights2026:KeyTrendsandInsights[EB/OL].(2026-07-08)[2026-09-14].https://www.wipo.int/web-publications/world-intangible-investment-highlights-2026/en/key-trends-and-insights.html

软物质涵盖胶体、高分子、液晶、凝胶等“柔弱”却功能丰富的材料体系，目前正以前所未有的速度重塑材料科学的版图。这类材料对外界刺激（力、热、光、电、磁、pH等）的敏锐响应能力，使其成为软体机器人、生物医学工程和智能器件等领域的核心载体。2026年8月，三项发表于NatureCommunications和AdvancedMaterials的研究，分别从界面流体操控、生物功能水凝胶和软体机器人致动三个维度，展示了软物质与刺激响应材料的最新突破。微凝胶界面网络：让液体射流“延年益寿”高速液体射流的稳定性是精密打印、无针药物递送等技术的命脉，然而Rayleigh-Plateau不稳定性导致的毛细管断裂始终是难以逾越的瓶颈。德国达姆施塔特工业大学物理系软物质界面组的研究团队发现，通过调控聚（N-异丙基丙烯酰胺）（PNIPAM）微凝胶的纳米尺度软度，可以提供一种稳健且生物相容的策略来克服这一限制。研究发现，低交联密度的软微凝胶能够在气-水界面形成可变形弹性网络，抑制表面张力恢复，延迟Rayleigh-Plateau不稳定性，从而将表面声波驱动的无喷嘴水射流长度延长高达44%。为揭示其微观机制，研究团队进行了耗散粒子动力学模拟。结果表明，软微凝胶中的聚合物桥在伸长过程中保持缠结状态，维持了降低的有效表面张力。模拟进一步揭示，硬微凝胶在界面延伸过程中发生解缠结，导致界面流场出现显著不均匀性。在微凝胶分离、暴露裸界面的区域，向内的速度分量增强了两倍，加速了射流断裂；而软微凝胶保持缠结，维持均匀速度剖面，使射流得以保持圆柱形状。该工作首次将微凝胶的界面行为研究拓展到高应变率流动场景，为精密打印、无针注射等需要稳定高速射流的应用提供了全新的材料策略。原子精度π驱动肽基水凝胶：当有序遇上智能肽基水凝胶因其优异的生物相容性和可降解性，在组织工程、药物递送等生物医学领域备受关注。然而，传统设计面临一个两难困境：末端封端的芳香族肽虽能形成强健的纤维结构，但分子网络杂乱无章，水分子在其中随机运动；末端未封端的肽虽能形成有序的功能性水通道，却因缺乏芳香环堆叠而力学性能薄弱。日本理化学研究所与德国明斯特大学等机构的合作团队巧妙化解了这一矛盾。他们设计了一种末端未封端的非天然二肽FQ(Pyr)，该化合物分子由苯丙氨酸（F）和谷氨酰胺（Q）组成，并在谷氨酰胺侧链上连接了一个芘基π扩展芳香单元。这一设计同时保留了末端极性（用于组织水分子）和增强了芳香堆叠相互作用（用于构建有序结构）。在碱性水溶液中，FQ(Pyr)溶解为未组装分子；缓慢加入酸化剂后，分子在pH≈4时开始自组装，形成透明的凝胶。该凝胶不仅力学性能优异、柔韧性强，剧烈振荡破坏后还能在24小时内自愈合，恢复原有品质。冷冻电镜以1.7Å的近原子精度揭示了该凝胶的精细结构：单分散的螺旋纳米纤维由紧密堆积的原纤维组成，每个纳米纤维的横截面呈现高度一致的排列——四个单元围绕中心水通道，每个单元包含12个合成肽分子，围绕一个较小的水通道。更令人惊讶的是，纳米纤维内的水分子呈现高度有序排列，同时肽分子全部朝同一方向取向，产生了沿纤维的单向电极化。这一发现将共轭材料的结构有序性与生物分子物质的功能性融为一体。该水凝胶不仅可用作组织再生的支架或可控药物释放的载体，其电极化特性还赋予其离子传输、压电信号生成乃至与生物组织高级交互的能力，为智能生物医学材料开辟了全新范式。4D打印磁性液晶弹性体：让软体机器人“铭记”复杂运动磁性软致动器因其无线、非接触、生物友好等优势，在软体机器人领域备受瞩目。然而，编程复杂的、三维空间非均匀的磁化轮廓一直是该领域的根本性挑战——传统方法难以在单一软材料中编码各向异性的磁响应。西班牙阿拉贡纳米科学与材料研究所与德国马克斯·普朗克医学研究所的合作团队提出了一种4D打印驱动的磁编程策略，巧妙地绕过了这一瓶颈。他们将磁活性液晶弹性体（MLCEs）在热驱动目标状态下进行磁化，数字预设的液晶指向矢架构在高温下定义了确定性的三维变形，这些变形在均匀磁场中充当磁化的“内在编程模板”。冷却后，热机械变形的松弛将原本均匀的磁化转化为复杂的、空间变化的磁化轮廓，将目标形状编码为磁学上的“偏好构型”。这一策略的核心创新在于：磁化轮廓的复杂性不再受限于磁化设备的硬件能力，而是由材料的热机械变形历史决定。该方法使得致动器在室温下仅需低磁场即可恢复热定义形状，并可通过简单反转磁场方向实现双向和多状态驱动。研究团队进一步将空间磁编程与可控几何不对称性相结合，在多材料软体机器人架构中演示了频率可调的线性运动以及手性编码的顺时针/逆时针旋转运动。该工作为软体机器人和无线致动器提供了一条可扩展、无模板的全三维磁编程途径，使复杂、多功能软体机器人的按需设计成为可能。参考文献：[1]Softmicrogelnetworksstabilizeandextendnozzle-freewaterjets[EB/OL].(2026-08-22).https://www.nature.com/articles/s41467-026-76854-0#1[2]Atomic-precisionπ-drivenpeptidehydrogelnanofiberswithorderedwaterchannels[EB/OL].(2026-08-01).https://www.nature.com/articles/s41467-026-75984-9[3]ProgrammingofComplexMagneticProfilesEnforcedby4DPrintedMagneticLCEActuators[EB/OL].(2026-08-20).https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/adma.202600029

2026年6月，世界经济论坛（WEF）联合学术机构Frontiers发布了第14版《十大新兴技术》（Top10EmergingTechnologiesof2026）洞察报告，系统梳理了今年最具创新性、发展前景及潜在社会影响力的十项前沿技术。报告指出，当前的科学研究正经历从实验室驱动向模型驱动转型的深刻变革，今年的新兴技术群展现出三大核心趋势：更加个性化（Personal）、更加分布式（Distributed）以及在材料与能源利用上更加高效化（Materiallyefficient）。在全球能源体系重构、气候治理加速推进、人工智能与生命科学持续突破的多重背景下，新兴技术正在从实验室快速走向产业化与规模化应用。这些技术正迎来发展拐点，并即将进入大规模应用阶段，有望深刻影响未来经济社会运行方式，为全球发展的关键问题带来解决方案。这其中，有不少将为未来全球的低碳转型和可持续发展提供重要的助推力。一、技术遴选机制洞察报告在技术遴选方式上实现了重大突破，摒弃传统专家问卷模式，调用GPT4.1mini、GPT5、Gemini2.5三个大模型，交叉检索Frontiers及产业新闻，在8大领域和13个行业中自动生成1200多项技术提名，并根据10年内的学术论文出现频次计算“趋势热度得分”。剔除往年上榜技术后，由全球顶尖科学家进行同行评议，重点验证技术的新颖性与影响力，形成了20项核心备选技术。在此基础上，引入定量与定性双重评分，全面评估技术的系统韧性影响力（技术解决气候、医疗、能源等全球性挑战的能力），并结合美国市场情报公司CBInsights的数据，对其商业化潜能进行量化研究。最终，采用德尔菲法，由来自斯坦福大学、韩国科学技术院、迪拜未来基金会的多位顶级学者召开研讨会，在匿名问卷的基础上进行共识投票，正式确立了本年度的十大新兴技术。这一机制确保了入选技术不仅具有学术前瞻性，更具备实际产业转化价值。二、2026十大新兴技术1.万物互联电网（Everything-to-grid）该技术打破电网单向输电模式，住宅、电动车、工厂、光伏将全部成为储能或发电节点，依靠AI协同调度系统，构建分布式虚拟电厂，实时平抑用电峰谷。在用电高峰时段，电力需求的激增易导致电网失衡。与此同时，仍有大量潜在的灵活性资源尚未得到有效利用，例如已充满电的电动汽车、商业建筑中的能源以及日落后可调配的屋顶光伏。问题的关键并不只是能源是否存在，而在于能否在电网最需要的时候，将这些资源及时调动起来。全场景并网能源技术将填补这一缺口。建筑、车辆和各类设备都将转变为能够储存电力、回馈电力并实时协助电力供需平衡的场所，推动电网成为由智能节点协同构成的网络。2.直接锂提取技术（Directlithiumextraction）该技术颠覆传统盐湖蒸发池模式，通过吸附剂、膜过滤、溶剂萃取三类工艺，数小时即可从卤水提取锂，锂回收率达80%~95%，产出接近电池级锂原料。具体而言，传统蒸发池只能部署在高浓度卤水且具备稳定日照条件的地区，而直接锂提取则可以应用于更广泛的原料类型，例如地热流体、油田废水，甚至未来电池回收过程中产生的含锂溶液。这意味着许多过去无法开发的锂资源，如今也开始具备商业化价值。与此同时，直接提取的回收效率也明显更高。传统蒸发工艺通常只能回收约一半的锂，而直接锂提取（DLE）技术的回收率可达到80%~95%，且产出更接近电池级标准。3.无源辐射冷却材料（Passiveradiativecoolingmaterials）该技术利用大气红外辐射透明窗口，材料可反射95%太阳光，同时将热量直接辐射至外太空，零电力消耗实现降温；可加工为建筑涂料、屋面瓦、窗膜、电缆、集装箱涂层。被动式辐射冷却材料能够持续以这一波段向外释放热量，从而在无需耗电的情况下实现表面降温。与此同时，还能够利用微观气泡结构，将大部分太阳辐射在转化为热量之前直接反射或散射出去。拥有这两种特性时，这种材料表面向外散失的能量便会超过吸收的能量，最终使其温度低于周围空气温度，而且整个过程无需任何外部供能。4.永久性化学物销毁（PFASdestruction）该技术利用超临界水氧化、电化学裂解、紫外催化分解三类技术，打破有机化学中最坚固的“碳-键氟”，将难降解的永久性化学物（PFAS）转化为无害的水和矿物盐，降解效率最高达99%。不同的PFAS降解技术分别对应着不同类型的污染问题。城市饮用水、工业废水，以及数十年积累下来的高浓度化学废料，在规模、污染浓度和化学组成上都有巨大差异，因此不存在一种能够适用于所有场景的单一方案。目前最成熟的处理系统会将过滤与降解两个步骤串联，将PFAS先浓缩再进行彻底分解，这一路径使PFAS治理开始具备大规模部署的可行性，并逐渐成为整个行业的发展方向。5.精密发酵（Precisionfermentation）该技术将动植物合成目标蛋白、药物、化工分子的基因导入微生物中，在发酵罐中以糖为原料规模化生产同源物质，无需畜牧、农作物种植。AI提前模拟生物通路，大幅缩短研发周期。从具体机制来看，精密发酵利用微生物制造蛋白质、酶和药物，以提高食品、化工品以及药品原料的生产效率。与传统农牧业相比，该方法不受土地、气候限制，且碳足迹显著更低，被视为未来生物制造的核心引擎。6.外泌体药物递送（Exosomedrugdelivery）外泌体是人体细胞天然分泌的纳米囊泡，生物相容性强；人工改造后可装载化疗药、基因编辑工具、核糖核酸类药物/RNA治疗药物，精准靶向病灶，实现无免疫排斥。形象一点来讲，外泌体可视作是一种微小颗粒，类似于细胞之间传递蛋白质和遗传物质的“邮递系统”。将治疗药物装载到外泌体中，可以突破传统合成药物面临的障碍，如血脑屏障或免疫清除，为疑难疾病治疗提供新载体。7.个性化mRNA癌症疫苗（PersonalizedmRNAcancervaccines）该技术通过提取患者自身肿瘤细胞进行基因测序，识别其特有的新抗原，并针对性地合成mRNA疫苗，以此训练患者自身的免疫系统，并精准识别和消灭残余的癌细胞，是癌症免疫治疗从通用走向定制的关键一步。8.药物研发量子模拟（Quantumsimulationfordrugdiscovery）传统的经典计算在预测复杂蛋白质分子行为时极易出错。量子模拟利用量子力学原理直接模拟原子的真实交互，能以极高保真度预测药物分子的折叠、结合与行为。这种模拟利用量子计算技术，以远高于传统方法的精度，在原子层面模拟分子的行为，帮助研究人员更早、更准确地预测候选药物的作用机制和效果，有望将新药研发周期从十年缩短至数月。9.世界模型（Worldmodels）区别于纯文本大语言模型，世界模型融合视频、深度传感器、运动捕捉多模态真实物理数据，构建三维世界认知模型，自主预判物体运动和环境动态，模仿人类婴儿通过实践学习物理规律。作为新型人工智能，用于描述、理解和预测物理世界的运行方式，它通过学习视频、传感器数据和文本等多种数据来源，构建现实世界事件的虚拟表征并进行推理。这种方法在机器人技术和气候建模等领域尤为重要。10.基于格的密码学（Lattice-basedcryptography）面对量子计算机未来可能轻松破解现有公钥加密体制的威胁，基于格的密码学将数据隐藏在庞大的多维数学网格结构中，并故意加入随机误差噪声，使得无论经典还是量子计算机都无法逆向破译。其目的是在量子计算时代确保通信安全性，被视为后量子时代数据保护的关键技术，正被多国政府纳入信息安全标准草案。三、可持续技术展望世界经济论坛表示，十大新兴技术并非成熟定型的产业方案，其发展走向取决于当下各国政策、产业、科研机构的协同决策。若完善配套制度，建立全球统一治理框架，新技术将全面提升全球发展韧性，实现增长、繁荣与全民福祉。反之，若监管滞后、资源分配失衡，或将放大技术带来的社会、经济风险。从能源基金会的补充分析来看，上述技术中“万物互联电网”“直接锂提取”“无源辐射冷却”“PFAS销毁”已显现出明确的低碳与可持续发展趋势，而其他生命科学及信息类技术也将通过提升系统效率间接助力全球气候目标。各方呼吁在2026夏季达沃斯等平台加强跨界对话，推动技术负责任地规模化。参考文献：[1]WEF.Top10EmergingTechnologiesReport2026[EB/OL].[2026-09-07].https://reports.weforum.org/docs/WEF_Top_10_Emerging_Technologies_Report_2026.pdf.[2]能源基金会.世界经济论坛《2026十大新兴技术》报告：多项技术助力低碳转型与可持续发展[EB/OL].[2026-09-07].https://mp.weixin.qq.com/s/o2qBGdDeak0ZJGBJdYwu6w

2026年6月23日，美国核聚变工业协会（FIA）在新墨西哥州首届“核聚变供应链贸易展”上发布《2026年核聚变产业供应链报告》（以下简称《报告》）。《报告》对25家核聚变企业和67家供应商进行了调研，结果显示2025年全球核聚变供应链支出达5.38亿美元，同比增长24%，预计2026年将进一步增长27%至6.81亿美元，标志着私营核聚变产业正从设计阶段向原型机建设阶段跨越，供应链瓶颈与协同机制成为行业关注焦点。一、供应链僵局初现缓解迹象核聚变行业长期面临“先有市场需求还是先有产能供给”的循环困境，即核聚变公司需要供应商进行重资产投资，却难以提供足够的长期需求信号。《报告》显示，目前这一僵局已出现缓解迹象。《报告》调研发现，70%的核聚变公司观察到成熟供应商正加速向核聚变领域倾斜；25%的公司表示现有供应商已完成产能扩充；75%的供应商在过去一年对扩大核聚变相关产能进行了实质性投资，单笔投资额从3万美元到6500万美元不等。供应商普遍反映，与核聚变企业的沟通频率和实质内容均有明显提升。然而，69%的供应商仍表示对核聚变产业的长期需求缺乏清晰可见度，这增加了其规划与投资的难度。需求信号的透明度，仍是制约供应链深化的关键变量。二、核心瓶颈正从制造难点向规模化挑战转移《报告》调研显示，在技术领域，核聚变供应链产能制约呈现明显的阶段性转移特征。当前的主要瓶颈集中在电力系统及组件（48%）、热管理技术（44%）以及真空室和真空泵（32%）。这些环节属于工程制造层面的硬约束，直接影响原型机的建设进度。未来的挑战重心将向规模化运营转移。热管理技术的制约比例预计从48%骤增至72%，成为长期首要挑战；核聚变燃料（特别是氚）的获取与管理被48%的企业列为未来核心痛点，较当前的20%翻倍；第一壁及堆芯材料的需求比例也将从24%升至40%。《报告》着重指出，真空室的制约预期将从32%降至16%，表明该领域产能有望随技术成熟而缓解。表核聚变行业痛点演变趋势领域当前限制未来限制变化趋势热管理技术48%72%显著加剧，成为长期首要挑战电力系统及组件48%44%维持高位，持续的瓶颈气体燃料（氘/氚等）20%48%担忧度翻倍，从实验转向规模化第一壁及堆芯材料24%40%随着装置商业化，对耐极端环境材料需求激增真空室32%16%当前制造难点，未来预期随产能提升而缓解与此同时，燃料循环问题尤为紧迫。燃料循环系统是核聚变燃料生产与回收的基础，对商业堆长期运行至关重要。面对这一挑战，被调研企业采取了多元策略：54%的企业计划与外部供应商合作开发燃料循环技术，同等比例选择内部自主研发（部分企业同时采用两种路径）；29%的企业希望从现有民用核设施（如CANDU堆）获取初始装料；仅8%的企业正在探索不依赖氚的替代燃料路径。三、支出结构反映产业技术路线与增长特征《报告》对2025年全球核聚变供应链总支出（5.38亿美元）进行了解读，揭示了核聚变产业的技术路线与增长特征。从技术路线看，磁约束核聚变占据供应链支出的近半壁江山（48%），惯性约束占28%，其他/混合路径占24%。在支出类别上，51%用于系统和组件采购，41%用于人员支出，8%为其他开支。超过一半的资金投向硬件采购，表明行业正从纸面设计走向实体建设。此外，支出增速呈显著的非线性特征。若剔除一家正在建设预商业化设施的巨头企业，其余核聚变公司2026年的计划支出增幅高达236%。这表明，行业供应链需求即将进入爆发期。四、供应商布局全球化，且持“谨慎乐观”态度《报告》还调查了供应商地域分布及该群体对核聚变市场的态度，认为供应商对该市场总体呈现“谨慎乐观”的特征。从地域分布看，核聚变供应链呈现全球化格局。供应商总部前五位依次为：美国（46家）、英国（12家）、法国（10家）、德国（7家）和日本（6家）。美国凭借私营核聚变企业的集聚效应占据主导地位，而欧洲依托ITER项目积累的工业基础亦保持较强竞争力。从风险认知看，74%的供应商将核聚变行业视为“中等风险”，15%认为低风险，仅11%认为高风险。从成本预期看，72%的供应商相信，只要需求持续增长，便有能力通过扩大规模降低组件成本。这种信心建立在核聚变技术路线逐渐清晰、订单可见度逐步改善的基础之上。五、提出八大建议以打破供需僵局《报告》提出八大建议以打破供需僵局：培育专用供应商生态系统，对瓶颈领域给予财税支持；建立定期行业论坛提升透明度；通过长期合同、远期采购增强需求可见度；推动材料规格与测试协议标准化；开放国家实验室测试平台；为供应链扩产提供专项融资；协调国际监管框架、减少贸易壁垒；协同投资氚处理与回收基础设施。这八大建议的共性都是通过公共资金降低供应商的前期风险，通过标准化降低生产成本，通过国际协调打破地域壁垒，最终使供应链从被动响应转向主动布局。参考文献：[1]Fusionindustryassociation.FIALaunches2026FusionIndustrySupplyChainReport[EB/OL].[2026-08-25].https://www.fusionindustryassociation.org/fia-launches-2026-fusion-industry-supply-chain-report/.[2]WNN.Fusionsupplychainspendup,butchallengesremain[EB/OL].[2026-08-25].https://www.world-nuclear-news.org/articles/fusion-supply-chain-spend-up-big-challenges-remain.

随着全球多国陷入低生育泥沼，长期面临人口结构变迁压力的新加坡正试图通过一系列的政策重塑，扭转该国的生育趋势。据新加坡移民与关卡局7月27日公布的数据显示，2025年新加坡出生人口为29864人，同比减少11.4%，首次跌破3万大关。总和生育率跌至0.87，已属于全球最低行列。面对这一严峻形势，2026年8月23日，新加坡总理黄循财在国庆群众大会上宣布，从2027年4月1日起，实行新的“新加坡养儿育女配套（SGChildSupportPackage）”政策，包括增加在职家长的育儿假，以及让每个公民孩童从一出生至17岁累计最高可以获得政府近7万新元的财务补助等。据总理公署属下国家人口及人才署提供的数据，预计超过38万户家庭的逾61万名儿童将从这些措施中受益。这些家庭截至今年6月，有至少一名17岁及以下的公民孩子。与现有的家庭支持计划相比，新政的不同在于：一是平等化，补助金额不再因孩子的出生顺序而有所差别，无论是第一孩还是第三孩，每位新加坡公民孩童将获得同等支持；二是全程化，扶持重心从奖励生育转向支持育儿，不仅补助总额提高，且不再局限于婴幼儿时期，而是覆盖孩子成长全过程；三是包容化，非婚生子女亦可享有配套下所有福利，包括现金补助。一、前期调查：经济工作与育儿压力是本地夫妇生育主要顾虑新政出台前，新加坡媒体重新引用了国家人口及人才署2021年所开展的婚育调查结果。该调查于同年2至6月进行，覆盖5865名21至45岁居民（含3017名已婚者），旨在了解生育意愿的阻碍因素。调查发现，经济压力、工作生活平衡及育儿压力为三大主要顾虑，且随子女数量呈不同变化。经济压力与子女数正相关：无子女者中19%视其为首要障碍，一孩、两孩、三孩以上家庭分别占31%、40%和44%。育儿压力则在无子女者中最高（19%），一孩者最低（9%），之后随子女增多再次上升（两孩16%，三孩以上18%）。工作家庭兼顾难题从无子女的14%增至一孩17%、两孩19%，三孩以上略回落至15%。而缺乏照护支持在一孩和两孩家庭中均为12%，问题较为集中。今年以来，政府又分别与幼儿家长、双薪无子女夫妻、多孩家长、雇主等进行了座谈，所获反馈仍高度集中于经济、时间和焦虑层面。这表明，即便过去五年，这些困扰家庭决策的根本因素并未消退。二、“新加坡养儿育女配套”四类举措：金钱、时间、照护、住房加大生育补贴力度。孩子出生后12个月内发放1万新元诞生礼（BabyGift）以及5000新元儿童培育户头起步津贴（FirstStepGrant）。孩子1岁至16岁每年可获2000新元养儿育女补助（ChildCredits），儿童培育户头储蓄可获高达5000新元的政府配对填补（即家长先存钱，政府再按比例配套发放，并非无条件直接发放）。孩子满17岁，中学后延续教育户头可获1万新元，用于中学后教育等规定用途。此外，原先就存在的补贴依然持续有效，如新生儿保健储蓄补助金，以及教育储蓄补贴。每个新加坡孩子直至17岁累计最高可获得约6.95万新元（约合人民币37万元）的补贴。大幅增加育儿假。目前的育儿假根据孩子的年龄计算，不论有多少个孩子，只要最小的孩子不超过6岁，每名在职家长最多只能享有六天育儿假；若最小的孩子介于7至12岁，则有两天的延长育儿假。新政下，政府将整合这两种假期，不再以孩子的年龄划分，改为按新加坡籍子女人数计算：育有一名不超过12岁的孩子，每名家长每年可享有8天育儿假；有两个孩子的家长，每人每年有10天育儿假；三个或更多孩子的家长则每人有12天育儿假。并且，政府将承担所有法定育儿相关假期的费用，其中产假、陪产假、领养假、父母共用产假等假期每4周的报销上限为1万新元，育儿假的薪水每天上限500新元；超出上限的部分仍由雇主承担。政府希望借此打造更亲家庭的职场环境，推动雇主支持员工履行家庭责任，也让父母更安心使用应得的假期。上调公共住房购买的家庭月收入上限。预购组屋（BTO）和新执行共管公寓（EC）的购屋收入顶限，将分别从目前的1.4万新元和1.6万新元，提高至1.6万新元和1.8新万元，让更多本地家庭继续有资格购买受津贴的公共住房。并且为让有子女家庭更早拥有住房，2027年2月起，首次申请公共住房购买的家庭，每育有一名不超过18岁的新加坡籍子女或怀着即将出世的新生命，即可额外获得一次抽签机会。降低托育成本。政府资助的学前教育中心，全日制托儿月费将从目前的365–709新元在2030年前降至150新元，托婴服务从746–1406新元降至300新元，降幅超过一半，低收入家庭可获额外津贴。并且将全津贴覆盖范围扩大到所有公民儿童家庭，申请人是否在职不再影响资格。三、社会评价：各方热议新政，掌声与忧虑并存1.学者：福利加码有助消除育儿顾虑，但提振生育尚待验证南洋理工大学社会科学助理教授洪嘉伟指出，新育儿福利的概念，从奖励生育转为支持养育，且与出生顺序及是否婚生脱钩，说明每个孩子对国家都很重要。新措施是否足以提高生育率，仍需一段时日才能见成效，但这些举措都是朝着正确方向迈进。“新措施凸显的是以孩子的福利为核心考量，这个思路是正确的。这对我们打造更亲家庭的社会能发挥积极作用，无论最终是否能推高生育率。”2.单身与无子女群体：焦虑为有孩家庭“买单”新政将养育孩子从父母的分内事逐渐转变为集全国之力的社会工程。然而，“全国之力”的另一面，是单身与无子女群体日渐浮现的焦虑。最直观的担忧是：同事休育儿假后，自己的工作负担会否加重，公司能否合理调配人手或增聘替补？其次，每名孩童从出生至17岁近7万新元的财政补助，是否最终也由自己作为纳税人来“买单”？3.企业界：欢迎政策减负，聚焦报销顶限与人力缺口新加坡全国雇主联合会（SNEF）总裁郝硕对政府承担育儿假费用的做法表示欢迎，称这将帮助雇主更好地支持需承担照护责任的员工，同时减轻延长休假带来的直接成本影响。不过他指出，若员工薪资超过报销顶限，超额部分仍由雇主承担，随着新加坡人薪资随生产力提升而增长，他希望顶限能定期审视和调整。新加坡中小企业商会（ASME）会长洪煜则认为，该政策对中小企业意义重大，但育儿假增至12天将增加休假频次，给企业排班带来挑战。他建议，除费用报销外，政府应协助中小企业匹配可靠的临时替补人员，例如将失业求职者与短期岗位对接，以缓解人手压力。相关链接：1.THESTRAITSTIMES,ChildrenofunwedparentstoreceivecashbenefitsunderSGChildSupportPackage.[EB/OL].[2026-08-26].https://www.straitstimes.com/singapore/community/every-child-counts-new-cash-benefits-in-sg-child-support-package-given-to-kids-of-unmarried-mums2.联合早报,政府承担更多育儿假费用黄总理：雇主应更支持在职父母.[EB/OL].[2026-08-23].https://www.zaobao.com.sg/news/singapore/story20260823-95620083.联合早报,调查：经济工作与育儿压力是本地夫妇生育主要顾虑.[EB/OL].[2026-08-23].https://www.zaobao.com.sg/news/singapore/story20260823-9560215

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/.

当前，全球PAE（专利主张实体，常被称为“专利流氓”）诉讼日益活跃。数据显示，截至2025年美国地区法院已收到超过1700起PAE针对科技公司的诉讼案件，较上年同期增长了32%。2025年PAE提起的诉讼占到了针对美国高科技公司所有专利诉讼的90.3%。这一趋势正在重塑科技企业的专利防御策略。2026年8月13日，惠普宣布加入LOTNetwork社区（LicenseonTransferNetwork，专利许可转移网络）。这不仅是一家科技巨头的战略选择，更折射出整个行业对于构建集体防御机制的迫切需求。本文对LOTNetwork的运作模式、法律协议细节、风险以及未来发展进行剖析。一、惠普入群，巨头们的集体选择惠普携超2.5万项专利资产加入LOTNetwork专利保护社区。这一举动并非孤立事件，而是全球顶尖科技企业构建“专利防御共同体”的一部分。根据LOTNetwork发布的2025年度报告，该组织已吸引来自75个国家的超过5,700名企业成员，保护的专利资产接近600万项。在惠普加入之前，全球最多专利持有者三星电子也在2025年经过成员投票后获准加入。鸿海（HonHai）、格罗方德（GlobalFoundries）、联电（UMC）等半导体制造业巨头也纷纷入群。此外，LOTNetwork会员企业中还包括谷歌、红帽、IBM、微软、福特、通用汽车、奈飞、摩根大通、SAP、微软、特斯拉、阿里巴巴等。会员中超过半数是财富100强企业。企业加入LOTNetwork的动力源于对风险的恐惧。2025年，有6家非成员公司因PAE使用“曾经属于LOT成员、后来被转让出去”的专利起诉。这意味着，一旦专利落入PAE手中，缺乏LOT保护的企业将面临平均超过400万美元的诉讼防御成本。惠普的加入，正是为了利用LOTNetwork的“群体免疫”机制，将自身从潜在的诉讼目标名单中剔除。二、LOTNetwork的运作机制与核心逻辑LOTNetwork来源于由佳能、谷歌和红帽于2014年发起的一项倡议，创始成员大多为科技公司，现已扩大至金融、汽车、集成电路等产业领域。它并非传统的专利池，它不进行交易，也不收取专利许可费。它更像是一个基于契约的“互不侵犯条约”的会员制联盟。1、核心机制：自动许可LOTNetwork的核心运作逻辑在于“转让触发许可”。当一家成员公司（许可方）将其专利出售或转让给一个被定义为“专利主张实体”的第三方时，该专利会自动授予LOTNetwork的所有其他成员（被许可方）一个全球性的、免费的、不可撤销的许可。2、运作流程LOTNetwork通过收取年费来维持运营，年费按会员企业的年收入分级收取，从免费到20,000美元不等。LOTNetwork的运作流程涵盖加入、持有、触发和PAE免疫四个环节，首先，公司签署协议加入网络；入会成员继续拥有并管理自己的专利组合，可以自由起诉侵权者，也可以将专利出售给其他公司；一旦成员将专利出售给PAE，LOT网络内的其他成员即刻获得该专利的免费的、不可撤销的非独占许可，PAE无法利用这些专利起诉网络内的任何成员（PAE免疫）。3、覆盖专利范围截至2025年底，LOTNetwork覆盖了全球近600万项活跃专利，占美国所有活跃专利的24%以上。这些专利涉及PAE诉讼高发的技术领域，如用户界面（UI）技术（覆盖52%）、有线网络（覆盖42%）和流媒体技术（覆盖32%）。三、协议内容与法律约束力分析LOTNetwork的约束力来源于其核心法律文件——《LOTNetwork协议》（LOTNetworkAgreement）。这是一份具有严格法律效力的合同，约束着所有成员及其关联方。1、许可授予与豁免根据协议，许可方授予被许可方的权利是“现时的、完全既得的且不可撤销的”。这意味着一旦专利转让给PAE，许可立即生效，无需额外手续。专利防御范围涵盖制造、使用、销售、许诺销售及进口等行为。协议包含“豁免”条款，一旦专利转让给PAE，作为许可方的成员将放弃对其他成员的专利侵权索赔权利，即在专利转让给PAE之前，任何LOT成员发生的相关标的专利的侵权行为均获得豁免。2、什么是“专利主张实体”协议对“专利主张实体”做了严格定义。通常指那些在过去12个月内，通过专利主张获得收益超过其总合并毛收入50%的实体，包括通过和解、损害赔偿或计划实施专利主张获取收入者。这一定义排除了正常的运营公司，精准打击了以诉讼为生的PAE。3、退出机制与“长臂管辖”这是LOT协议中最具约束力的部分。成员可以随时退出，但退出通知发出6个月后才生效。如果成员公司被收购，且收购方不是LOT成员，该成员将被视为自动退出。即使公司退出了LOTNetwork，其作为成员期间转让给PAE的专利，依然对所有成员保持许可效力。换句话说，你退群了，但你退群前卖给PAE的刀，依然不能砍向群里的人。4.财务约束与反规避协议第1.4条规定了“财务利益返还”机制。如果成员在加入LOT前4个月内将专利转让给PAE，并因此从PAE那里获得了针对其他LOT成员的赔偿，这笔钱必须退还。这一条款有效防止了企业为了通过PAE获利而突击转让专利的恶意行为。四、面对质疑：退群风波与垄断风险尽管加入LOTNetwork被视为一种低成本的保险（年收入低于2500万美元的企业免费，最高年费仅2万美元），但仍有企业选择退出，每一个大成员的退出，都在一定程度上削弱了网络的“群体免疫”效果。2025年10月，电子制造商TCL离开了加入六年的LOTNetwork。在此之前，海康威视、移远通信等一批中国企业也陆续退出LOT，这些企业拥有总计超过10万件（仅TCL一家就7.5万件）的全球专利。根据LOT的2025年报告显示，在其总量600万件的共享专利中，有80万件是来自中国。不过，随着这些中国企业的退出，超过10万件专利已经不再受LOT机制的约束，如果这些退群的企业在未来将部分专利出售给PAE，这些专利将变成射向其他科技公司的“子弹”。企业退出可能基于以下考量：一方面是成本与收益评估：对于美国市场开拓受限，因此受PAE骚扰风险较小的公司，可能认为缴纳会费不如直接承担诉讼风险划算。另一方面是变现策略转变，一些企业可能希望通过向PAE出售专利来获取短期现金流，而LOT协议限制了这种变现路径。此外，LOTNetwork的运作模式也遭到了质疑，有观点指出其涉及垄断风险。LOT已发展至6000家会员规模，通过数千家互为竞争对手的科技公司统一约定互不提起专利诉讼、集体搁置专利维权，实质上构成反垄断法严格监管的横向协同协议，涉嫌违反美国《谢尔曼反托拉斯法》（ShermanAntitrustAct）第1条及欧盟《TFEU第101条》关于禁止限制贸易串通和限制市场竞争横向协议的规定。同时，LOT虽以“防御专利流氓”为名，但其经济实质是封锁专利许可交易市场，通过集体豁免废掉大量专利在同业间的许可与诉讼市场，削减专利流通、损害知识产权市场正常竞争，且至今未有覆盖美欧法律的公开合规法律意见书，因而暗藏巨大的反垄断处罚风险。五、总结与展望当前，LOTNetwork正处于一个关键发展期：一方面，宏观环境的恶化。美国新政府的政策变化削弱了IPR（多方复审程序）这一被告常用的无效专利手段，加上欧洲UPC法院的活跃，使得2025-2026年成为PAE诉讼的活跃期。在这种环境下，单打独斗的成本极高，集体防御的价值被进一步放大。另一方面，随着生成式人工智能企业正在成为PAE专利诉讼的新靶心。目前全球前5大GenAI专利申请人中有4家是LOT成员，随着LOTNetwork人工智能专利的积累，将为其成员在AI时代提供重要的护城河。在此形势下，加入LOTNetwork或许不再是企业的“可选项”，而是生存下去的“必选项”。出海企业应尽早加入，开启前瞻性防御，因为一旦专利转让给PAE，再加入网络也无法获得对该专利的豁免。大型企业应鼓励其供应商和初创投资组合加入LOTNetwork，构建全产业链的免疫屏障，形成生态系统防御。同时，企业在进行并购时，必须审查目标公司的LOT成员身份及其专利组合的潜在风险。综上，LOTNetwork通过巧妙的法律协议设计，在不剥夺企业专利权的前提下，成功构建了一道针对PAE的防火墙，以惠普为代表的等庞大专利资产拥有者的加入证明了其价值。不过，LOTNetwork也要积极回应反垄断关切，推动公开合规法律意见的发布，以消除潜在企业的加入顾虑。参考文献1、LOTNetwork，AnOpenLetterAnnouncingHP’sMembershipInLOTNetwork[EB/OL].(2026-8-13)[2026-9-20].https://lotnet.com/an-open-letter-announcing-hps-membership-in-lot-network/2、Wikipedia，LOTNetwork[EB/OL].[2026-9-20].https://en.org/wiki/wikipedia.LOT_Network3、LOTNetwork.LOTNetworkReport2025[R].美国：LOTNetwork，2026：1-164、LOTNetwork，LOTAGREEMENTVersion2.2[EB/OL].[2026-9-20].https://lotnet.com/wp-content/uploads/2025/11/LOTNetworkAgreement2025.pdf5、PRIPResearch,LOT垄断？退出LOT的警示[EB/OL].(2026-6-4)[2026-9-20].https://mp.weixin.qq.com/s/GCISfup3tRZek4chObnVmQ6、IPRDaily,出海企业必看！破解NPE专利诉讼困局，筑牢海外知识产权防线[EB/OL].(2026-1-30)[2026-9-20].https://mp.weixin.qq.com/s/K1VWkr1Ize8SpRE41OsNUA

2026年7月23日，国际能源署发布《2026年电力年中更新报告》。在美伊冲突引发的能源冲击背景下，受工业、家用电器、制冷需求、数据中心以及电气化进程推动，全球电力消费预计将在2026年显著增长。本次年中更新报告是基于今年2月发布的《2026年电力展望》全面报告，重点评估近期电力市场发展情况，并更新截至2027年的电力需求及供应前景预测。报告纳入2025年最新数据以及对2026年和2027年的新增预测，系统分析全球电力需求、分燃料发电量以及电力生产相关二氧化碳（CO₂）排放等趋势。同时，报告对中国、欧盟、印度和美国等主要经济体的最新电力市场动态进行了回顾，并更新了全球主要市场电力批发价格的跟踪情况。一、全球电力需求加速增长，电力市场面临能源价格冲击全球电力需求预计将在2026年和2027年保持较快增长，增速均高于2025年。尽管美伊冲突暂时推高了发电成本，且部分地区的紧急节能措施正在实施。预计2026年电力需求将增长3.6%，到2027年将进一步加速至3.8%，高于2025年的3%。工业增长、家电普及率上升、电动汽车、空调和热泵的快速推广，以及数据中心容量持续扩张等结构性因素，将继续推动电力消费在“电力时代”初期的增长。因此，全球电力消费量预计在2027年达到30700太瓦时（TWh），较2025年的28600太瓦时有所增加。然而，由于中东地区持续的军事冲突及更广泛的地缘政治紧张局势，预测仍面临下行风险，这可能进一步拖累全球经济并影响电力需求。全球主要经济体迄今已适应了来自霍尔木兹海峡的液化天然气（LNG）供应减少的情况，同时满足不断增长的电力需求。新的天然气液化项目，尤其是北美地区的项目，以及各类LNG出口国产量的提升，有助于缓解市场紧张局面。然而，全球近20%的LNG供应暂时中断，引发了显著的价格波动，导致亚洲和欧洲的天然气价格达到自2022至2023年能源危机以来的最高水平。高企的天然气价格进一步促使多个亚洲和欧洲国家将燃料从天然气转向煤炭，而可再生能源发电的持续扩张也在推动电力供应多元化，从而增强了能源安全，并有助于减轻此次冲击带来的影响。全球主要经济体的电力消费预计将继续大幅上升，而能源价格上涨和供应中断则抑制了部分对价格敏感市场的用电需求。在中国，电力需求预计将在2026年加速增长至5.5%，较2025年的5.2%有所上升，这得益于制造业活动的增加以及电动汽车充电量的持续增长。在印度，今年电力需求预计将回升至7%，高于2025年低迷的1.6%（当年早季降雨导致电力消耗减少）。在美国，电力需求继续保持强劲上升趋势，预计今年将增长近2%，主要由数据中心、空调和工业用电量的增加推动。在欧盟，随着电气化进程持续推进，加上第一季度天气寒冷以及热浪期间制冷需求上升，电力需求预计将进一步增长2%。相比之下，一些新兴经济体——尤其是依赖液化天然气进口且比许多发达经济体更敏感于价格变化的孟加拉国和巴基斯坦——受到此次危机的严重影响，纷纷采取燃料节约措施，从而抑制了电力消费。2026年可能出现比预期更强的厄尔尼诺现象，这可能会进一步增加全球电力需求，因为许多地区的制冷需求将随之上升。厄尔尼诺天气模式通常还会影响电力供应，导致水力发电和风力发电减少，尤其是在拉丁美洲和东南亚等地区，从而迫使这些地区更加依赖煤炭和天然气以避免电力短缺。二、可再生能源发电处于领先地位，太阳能光伏成为主要增量来源到2026年，可再生能源发电量预计将超过燃煤发电，从而扩大其在全球电力供应结构中的占比。继2025年与煤炭发电量基本持平后，全球可再生能源发电量预计在2026年将增长超过8%。其在电力总产量中的份额也预计从2025年的33%上升至2027年的37%。随着可再生能源的广泛应用，电网的扩展与现代化、系统灵活性的提升、更强劲的区域电价信号以及对现有基础设施的更高效利用，都将对整合风能、太阳能光伏等波动性可再生能源的日益增长的份额起到关键作用。图12019-2027年全球电力发电按来源划分的细分数据太阳能光伏仍是全球电力供应增长的最大贡献者。预计2026年发电量将增加约600太瓦时，大致与2025年创纪录的年度增长水平相当，2027年也预计将保持类似增速。因此，太阳能光伏有望在2026年超过风能，成为仅次于水电的全球第二大可再生能源发电来源。预计2026年天然气价格走高将限制燃气发电的增长，同时支撑燃煤发电量的上升。全球范围内，2026年燃气发电量预计基本持平，这将是过去十年中连续第三年没有显著年度增长。2027年燃气发电量有望回升，但地缘政治不确定性可能持续影响未来前景。预计2026年核能发电量将再次增长，但增速放缓，随后在2027年大幅加快。由于新反应堆投入运行延迟以及维护相关停机，今年的增长势头受到抑制。相比之下，2027年中国和印度新增反应堆，美国和法国电力产量持续强劲，同时延迟的项目陆续完成，预计将推动增长超过4%。2026年，电力生产产生的二氧化碳（CO2）排放量预计上升1%，之后在2027年趋于平稳。今年排放量上升的原因是部分国家因天然气价格高而转向燃煤发电，且上半年受天气因素影响，煤炭和石油发电量有所增加。预计2027年电力部门的CO₂排放量总体保持稳定，因为可再生能源、核能和天然气共同满足不断增长的电力需求，在全球范围内逐步取代燃煤发电。三、天然气价格飙升推高了电力批发价格，但各地区的影响差异显著霍尔木兹海峡危机导致液化天然气价格飙升，使燃气发电成本上升，并自3月起推高了多个地区的批发电价。2026年第二季度，欧盟和日本的平均现货批发电价同比上涨超过30%。然而，美国受液化天然气价格冲击影响较小，第二季度的平均批发电价与去年同期基本持平。在印度，由于液化天然气在电力结构中的占比相对较低，平均电价涨幅不足10%。与此同时，澳大利亚的批发电价则下降约45%，这得益于可再生能源发电强劲以及电池储能容量快速扩张，在用电高峰时段减少了对燃气电厂的依赖。尽管负电价在多个市场中已变得普遍，但白天持续存在的大幅小时价差仍凸显出灵活性价值的日益增长。负电价通常与系统灵活性不足有关，反映出技术、监管或合同方面的限制。2026年上半年，南澳大利亚和加利福尼亚的批发市场时段中，约有20%出现负电价，与2025年的水平相当。与此同时，在西班牙，由于可再生能源发电量强劲，2026年上半年负批发电价时段占比上升至17%，较2025年的10%有所增加。相比之下，瑞典和芬兰在同一时期内，随着供需双方均实施了更多灵活性措施，负电价时段占比从约6%下降至仅2%。与此同时，许多市场的日内价格波动仍保持较高水平。2026年6月欧洲遭遇热浪期间，多个市场的中午低点与晚间高峰之间的价格差甚至达到每兆瓦时600美元。这些条件为灵活资源（包括电池储能和负荷响应）创造了显著机遇，可实现发电与用电的时段调整，利用价格差价获取价值，并提升整体系统的灵活性。四、全球电力需求持续增长，能源转型与电力系统灵活性面临新挑战总体来看，《2026年电力年中更新报告》反映出全球电力系统正在进入需求持续增长、能源供应波动加剧与电力结构加速转型相互交织的新阶段。一方面，工业发展、电气化进程、数据中心扩张以及制冷需求增长持续推高全球用电需求，使电力在能源体系中的重要性进一步提升；另一方面，美伊冲突引发的能源价格上涨和供应中断表明，地缘政治风险正在更加直接地传导至电力市场，并加剧不同地区能源成本和电力价格的分化。值得关注的是，可再生能源正在成为全球新增电力供应的主要来源，太阳能光伏增长尤为突出，但可再生能源占比提升也对电网扩容、系统灵活性和储能能力提出了更高要求。天然气价格上涨、燃煤发电阶段性回升以及电力行业CO₂排放短期反弹表明，能源转型并非线性推进，传统能源仍将在能源安全和电力供应保障中发挥重要作用。从电力市场运行看，负电价频繁出现以及日内峰谷价差扩大，说明随着风电、光伏等波动性电源规模扩大，电力系统对储能、需求响应等灵活性资源的需求正在快速增加。因此，未来电力系统竞争的重点不仅在于扩大清洁能源装机规模，还在于提升电网消纳能力和系统灵活调节能力，实现发电侧、电网侧、负荷侧和储能侧的协同优化。参考文献：[1]IEA(2026),ElectricityMid-YearUpdate2026,IEA,Paris.[EB/OL].(2026-07-23）.https://iea.blob.core.windows.net/assets/3c66a000-244c-4efb-aaeb-cda33eb833da/ElectricityMid-YearUpdate2026.pdf.

本文聚焦美国《白宫2028财年研发优先事项备忘录》提出的研发优先实践工作，从创新科研资助机制、顶尖科技人才培育、自我迭代型科研体系构建、联邦研发融入国家整体创新生态四大维度，解读美国联邦科研机构改革实施路径。1.建立新机制，支撑前沿科学为攻克高难度前沿科技难题，美国提出要革新科研机构形态与资助工具。面对产业、慈善资金崛起，多学科交叉研究日益增多的现实，联邦政府鼓励发展新型科研机构，对传统首席研究员主导的实验室形成补充。在沿用共识型同行评议基础上，配套新评审机制，发掘高风险高回报项目、青年人才以及跨学科创新构想。各机构采取组合式资助思路，针对不同科技挑战匹配对应的工具，兼顾项目类型、风险与周期，提升财政资金效益。具体实施原则包括：补齐中型敏捷科研（agile，mid-scalescience）短板，支持10到100人团队开展跨学科的基础研究，且往往需要借助比较多的基础设施（开发仪器、数据集、实验平台等）；借鉴美国国家科学基金会X-Labs等模式探索新组织形态；增加5年及以上的长期资助，首年全额拨付经费，减少科研人员应付考核的压力，配套考核评估，可动态调整资助，参考国立卫生研究院先锋奖等成熟项目；推行“快速资助”，简化申报、压缩评审周期至一个月以内，支持预实验与时效性探索课题；广泛设立科研奖励与挑战赛，以结果为导向，目标撬动至少3倍民间资本，搭配预采购、测试设施开放等激励；试点“黄金票”（goldenticket，指单个评审人员能够推荐那些可能过不了共识评审的非常规方案）、“提前市场承诺”（advancemarketcommitments，指通过在技术尚未成熟前释放未来采购需求，降低研发面临的市场不确定性）等创新工具。2.在全国范围内发掘潜在人才，突破大都市和传统人才集聚区的地域局限人才选拔重点考察实际技术能力，依托能力测评、学科竞赛、工程实践成果，减少对文书、院校背书的依赖，借助标准化量化工具挖掘被埋没的优秀青年。拓展K-12高阶STEM培优，通过寄宿项目、学科竞赛，引导天赋学生投身重大科学问题。将科研实习作为人才培养必备环节，实习周期不少于一学期，高中阶段就开展职业实训、创客实践。加大对研究生、博士后、青年教师扶持力度，破除人才流动障碍。推行经费直接拨付个人的模式，资金可跟随研究者流动，倒逼科研机构争抢人才。搭建学术、产业、联邦实验室之间流动通道，设立联合博士项目，拓宽技术技能人才参与科研的渠道。奖学金可设置弹性服务义务，引导受资助者通过科研、育人、创业、参与国防工业、服务政府等多种方式，履行后续义务，同时尊重人才发展的选择权。3.打造能够自我优化迭代的科研体系联邦每年研发投入约2000亿美元，但对科研资助制度本身的评估投入不足。备忘录要求各机构建立并发展“元科学”的研究与评估能力，即对科研开展规律本身进行研究。各机构设立元科学专职部门，评估各类项目成效，试点新制度，推动跨机构改革。建立科研缺口图谱，跳出历史拨款惯性，联合产学研慈善机构梳理未解决技术难题、重复投入项目，指导经费布局。搭建元科学专用数据平台，归集申请、评审、项目产出数据，长期跟踪获资助者和落选优质项目。重视项目主管队伍建设，吸纳顶尖科技人才短期任职，拓宽人才来源，完善薪酬晋升机制，严格执行利益冲突管理。持续削减科研行政负担，清理非法定的合规要求，推动申报流程标准化，优化联邦技术转移制度，吸引更多社会资本投入研发。4.推动联邦研发深度融入美国整体科技创新生态联邦研发只是创新体系的一环，必须联动企业、高校、地方政府，强化非联邦配套出资，撬动社会资本，同时统筹研发与非研发类财政投入，培育区域产业集群。在前沿技术领域，打破从基础到应用再到制造的线性研发思维，支持联合体项目，实现基础研究与制造研发迭代耦合；基础科研成果作为公共知识公开，工艺创新实行专利许可，科研平台与制造基地就近布局，服务地方优势产业。扩大非联邦配套出资机制应用，优先选择企业、地方政府等有实质配套投入的项目，借助合作协议、公私联合体等工具分担创新风险。统筹研发资金与教育、基建、中小企业扶持、政府采购等资源，跨部门协同布局，让科技红利覆盖全美各地。深化产教融合，发挥产业在仪器设备、算力、人才招聘上的优势，通过联合出资、实习实训、课程共建、专家指导等方式，放大联邦人才项目实施效果。参考资料：1.OSTPDirectorReleasesLandmarkReportandRecommendationsforRenewingAmericanScientificDiscovery.[EB/OL].(2026-7-21)[2026-8-24].https://www.whitehouse.gov/releases/2026/07/45470/.2.MEMORANDUMFORTHEHEADSOFEXECUTIVEDEPARTMENTSANDAGENCIES.[EB/OL].(2026-7-21)[2026-8-24].https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2026/07/White-House-Fiscal-Year-2028-RD-Priorities-Memorandum.pdf.3.SCIENCEANEWGOLDENAGE.[EB/OL].(2026-7)[2026-8-24].https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2026/07/Science-A-New-Golden-Age.pdf.

上海正加快推进“全球电竞之都”建设，2026年上半年网络游戏销售收入953亿元，同比增长14.43%；并在2026年3月23日印发首个游戏电竞专项政策《上海市关于支持游戏电竞产业发展的若干举措》（简称“游戏沪十条”）构建覆盖人才培养、项目运营等环节的全周期扶持体系。放眼海外，美国游戏产业同样展现出强劲的发展态势。2026年上半年美国娱乐软件协会（EntertainmentSoftwareAssociation，ESA）先后发布两份重量级报告：一是《21世纪的电子游戏：2026经济影响报告》（VideoGamesinthe21stCentury:The2026EconomicImpactReport），二是《2026美国电子游戏产业基本事实》（2026EssentialFactsAbouttheU.S.VideoGameIndustry）。两份报告分别从产业动能与消费市场两个维度勾勒出美国游戏行业的全貌：2025年美国游戏产业直接雇佣8.3万人，全行业创造并支撑近25.1万个岗位；全年经济影响高达958亿美元；同年游戏消费支出达607亿美元，超过电影、电视、音乐三大娱乐产业消费支出的总和，游戏已不再是边缘消遣，而是美国经济最具活力的产业之一。加利福尼亚、华盛顿、得克萨斯、纽约和佛罗里达五州揽下了全行业74%的就业。据ESA估算，2025年纽约州电子游戏产业相关经济活动的州际总经济影响约为43.7亿美元，在各州中排名第四。聚焦纽约市，据纽约市媒体与娱乐市长办公室（Mayor'sOfficeofMediaandEntertainment，MOME）统计，纽约市拥有380多家游戏公司和超过7900名独立游戏开发者。为进一步打响纽约城市品牌，纽约市通过“纽约游戏之夏”这类低成本、高声量的组合活动放大既有活动的城市影响力，推动纽约建成东海岸电子游戏产业高地。一、活动概况：逐月接力串起全季热度MOME主办2026年纽约游戏之夏活动（NYCSummerofGames2026），该活动时间为2026年5月至9月，历时四个月。纽约游戏之夏活动并非重新设计一系列官方活动，而是把5月至9月间既有的行业活动与市政府主办的新兴城市游戏节共同纳入一张城市日历形成集群效应，从而带动纽约市游戏产业发展，核心活动包含第二届纽约电子游戏节与PlayNYC2026等环节，完整活动日历如下：表2026纽约游戏之夏活动日历时间活动性质5月9日第二届纽约电子游戏节（TheNYCVideoGameFestival）市政府主办，游戏之夏的起点6月10-14日翠贝卡游戏画廊（TribecaGamesGallery）翠贝卡25周年游戏单元展会，公众试玩游戏6月20日PowerUpFestival电子游戏爱好者协会举办的纽约市电子游戏和音乐节7月15日PaleyGXGamingVR媒体博物馆的游戏与VR体验7月21-22日游戏变革节（GamesforChangeFestival）游戏的社会价值与公共议题8月16日“寓教于乐”名人直播（NewYorkVideogameCriticsCircleStream-a-thonforPlayingWithPurpose）行业评论与公益直播8月22-24日PlayNYC@AnimeNYC独立游戏大展，嫁接动漫展流量8月30日Wonderville's2ndAnnualAlt.CtrlFestival玩家可现场体验非传统输入设备带来的独特游戏体验9月16日GamesBeat内部系列：品牌与游戏（GamesBeatInsiderSeries:BrandsGames）汇聚了业内最具影响力的人物，就游戏、科技和娱乐的未来展开即兴对话9月22-25日有色人种游戏开发者博览会（GameDevsofColorExpo）多元群体与行业平权该活动5月以官方节庆开幕，6至7月以游戏展会、音乐节和社会议题提升格调，8月以超大流量的消费级展会收割热度，9月再以行业平权议题收官，实现月月有重点、受众全覆盖，纽约市政府以极低的直接投入获得了整个夏天的城市话题主导权。二、第二届纽约电子游戏节：把游戏节办成教育与职业通道第二届纽约电子游戏节于2026年5月9日（星期六）9:00—18:00在曼哈顿下城区举行，门票仅10美元，MOME将其定义为“一场关于创意、科技与教育的全天庆典”，内容涵盖游戏设计、电竞、科技和面向数字媒体职业通道的博览会，受众明确指向学生、家长、教育工作者、行业从业者、政策制定者以及所有热爱游戏的纽约人。MOME专员表示，第二届游戏节将“展示让纽约成为全球数字游戏产业中心的人才队伍、独立开发者与城市机构”，他特别强调节日的多重功能“家庭可以享受寓教于乐的一天；学生可以接触高校与雇主，规划数字职业路径；游戏社群可以聚在一起，为如何支持这台经济引擎碰撞新想法”，内容亮点如下：一是市长杯决赛。MOME与纽约市教育局合作，面向全市公立学校学生举办“我的世界”教育版电竞赛事，经各行政区线下预选赛决出的小学、初中、高中冠军队伍，在游戏节现场角逐“市长杯”总冠军。建造命题全部取自纽约真实地块，如改善通往皇后区WilletsPoint足球场的交通、把总督岛重塑为可持续发展中心，让学生在游戏中理解城市规划的真实影响。二是大学电竞决赛。来自纽约州立大学（SUNY）、纽约市立大学（CUNY）及私立高校的27支队伍经角逐后，8支晋级队伍在游戏节现场进行《英雄联盟》与《无畏契约》的大学电竞总决赛，这是“纽约大学电竞巡回赛”（NYCCollegiateEsportsCircuit）的收官之战。三是产业伙伴与前沿体验。现场体验与合作伙伴包括ASUSROG、TargetDarts、美国全国电竞协会、HowardTechnologySolutions、MegaMinds，VividImagination更搭建了两座无人机足球竞技场，以此呼应2026年由纽约—新泽西承办的FIFA世界杯。AI内容创作、VR沉浸体验、独立游戏试玩与经典街机也贯穿全场。纽约电子游戏节不以厂商首发和硬件销售为核心，而是通过“游戏+教育+职业”的方式，以中小学建造赛接基础教育，以大学电竞决赛接高等教育，以职业通道博览会接就业市场。三、PlayNYC2026：双展绑定实现流量提升PlayNYC是纽约本土游戏社群组织Playcrafting出品的旗舰展会，定位于为独立开发者和小型工作室提供展示舞台，展品同时覆盖电子游戏与桌面游戏，2026年PlayNYC展期为8月22日至24日。PlayNYC从小型社区活动起步，通过与纽约动漫展AnimeNYC的深度绑定，跃升为大型展会。一张AnimeNYC的门票即可同时进入PlayNYC与AnimeNYC的展区与内容。这种绑定使独立开发者能够接触更广泛的动漫与游戏消费者，并获得现场试玩反馈和开发者—玩家互动机会。PlayNYC证明了“小展借大展”的可行性，独立游戏展不必与巨头拼预算，而是嵌入既有超级流量的展会生态中实现共生。政府的介入程度也较小，把它纳入城市日历、给予背书，即可放大其城市品牌效应。四、“纽约游戏之夏”的经验小结结合“2026纽约游戏之夏”的实践经验，可得出两点启示：一是将单个大展升级为城市游戏季，纽约没有另起炉灶，而是把翠贝卡、游戏变革节、PlayNYC等活动纳入一张官方日历群。因此，可以打造“游戏之夏/游戏季”官方日历，例如以ChinaJoy为峰值，向前衔接WePlay、indiePlay独立游戏活动、电竞职业联赛夏季赛，向后延伸高校电竞、游戏艺术展与玩家社区活动，由市政府部门统一背书和宣发，把不到一周的ChinaJoy变成一季的城市话题。二是把游戏节办成教育与职业通道，而不只是消费和游戏展商的狂欢。上海可借鉴纽约“游戏+教育”设计，面向中小学开设以真实城市更新命题的建造类赛事，让学生在游戏中理解城市，面向高校扩容电竞与游戏设计赛事，并在展会现场设立“游戏职业通道博览会”，让企业招聘、高校专业展示与玩家体验同场发生。参考文献：1.NYCMayor‘sOfficeofMediaandEntertainment.NewYorkCityHitsStartonthe2ndAnnualNYCVideoGameFestival[EB/OL].(2026-04-16)[2026-08-17].https://www.nyc.gov/site/mome/news/04162026-nyc-video-game-festival.page2.NYCMayor’sOfficeofMediaandEntertainment.NYCSummerofGames[EB/OL].(2026-05-01)[2026-08-17].https://www.nyc.gov/site/mome/industries/nyc-summer-of-games.page3.EntertainmentSoftwareAssociation.2026EssentialFactsAbouttheU.S.VideoGameIndustry[EB/OL].(2026-06-03)[2026-08-17].https://www.theesa.com/resources/essential-facts-about-the-us-video-game-industry/2026-data/4.EntertainmentSoftwareAssociation.2026EconomicImpactReport[EB/OL].(2026-04)[2026-08-17].https://www.theesa.com/wp-content/uploads/2026/04/EIR_2026_FINAL.pdf5.上海市企业出海综合服务平台.“游戏沪十条”出台，上海瞄准全球游戏电竞“话语权”[EB/OL].(2026-04-11)[2026-08-17].https://segg.sh.gov.cn/zxfw/gzdt/20260411/f1a240bc110c45bbb0217556efafccee.html

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.