随着量子计算技术逐步跨越“含噪声中等规模量子”（NISQ）时代，实现具备实用价值的容错量子计算（Fault-TolerantQuantumComputing,FTQC）已成为全球科技竞争的战略制高点。2026年6月，多家全球头部量子计算企业相继宣布了其最新的容错技术路线图或关键突破，标志着行业正从理论探索与原型验证，全面转向以工程化、商业化为导向的系统性攻坚阶段。一、IBM：百亿美元投资锚定2029，AI驱动纠错码革新作为超导量子计算路线的领导者，IBM在6月2日宣布了其在容错量子计算领域的宏大战略。公司承诺在未来五年内投入超过100亿美元，旨在加速实现其路线图上的关键里程碑——于2029年交付全球首台大规模容错量子计算机“IBMQuantumStarling”。该系统预计将具备比现有系统高出20,000倍的执行操作能力，为后续更强大的“BlueJay”系统（计划在2000个量子比特上运行十亿次量子操作）奠定坚实基础。这一战略不仅依赖于巨额资金投入，更依托于其全球部署的超过90套量子系统所构成的庞大数据与实验平台，以及汇聚了超过340家机构的强大量子网络生态。在核心技术层面，IBM正利用人工智能（AI）颠覆传统的量子纠错（QEC）码发现范式。其最新推出的AI驱动框架“OpenEvolve”，创新性地结合大语言模型与进化算法，显著加速了新型纠错码的搜索与优化过程。该框架已在“双变量自行车码”（BivariateBicycle,BB）家族中成功识别出465种全新的码型，其中包括逻辑量子比特数高达50的[[288,50,8]]码和专为硬件优化的[[72,4,8]]码，突破了该码族此前仅能编码16个逻辑量子比特的局限。IBM通过将这一框架开源展现了其从硬件、软件到生态系统的全栈式领导力。二、QuEra：中性原子路线的“Gigaquop”蓝图与协同设计中性原子量子计算头部企业QuEra于6月25日正式发布了其以容错为核心的清晰技术路线图。该路线图系统性地规划了从当前系统到未来商业化应用的演进路径，其核心目标是推出“Gigaquop”级别的下一代系统。该系统预计在2028至2029年间问世，将具备超过1000个逻辑量子比特、低于10-9的逻辑错误率以及超过20,000个物理量子比特，旨在支撑材料模拟、量子化学等具有重大商业价值的应用。在此之前，QuEra计划于2028年推出其首个容错系统“Libra”，一个可支持约一百万次可靠逻辑运算的“Megaquop”级系统。QuEra的技术战略核心在于“协同设计”，即对量子纠错编码、硬件架构与算法实现进行同步优化。依托其中性原子平台，QuEra结合了高编码率的量子低密度奇偶校验（qLDPC）码、并行量子比特穿梭、原子损失检测与实时重加载等关键技术，极大地降低了实现逻辑量子比特所需的物理开销和运行延迟。例如，其与洛斯阿拉莫斯国家实验室合作提出的BB-STAR架构，已将早期容错模拟的资源需求降低了数个数量级。此外，QuEra还与NVIDIA合作，利用GPU加速实时纠错解码。为加速技术落地，公司启动了“FTQCFoundersCircle”计划，邀请企业与研究机构提前参与应用协同设计，确保其硬件能力与未来实际需求无缝对接。图1.QuEra最新量子计算技术路线图三、IQM：定向平铺码实现纠错性能千倍提升作为欧洲量子计算的领军企业，IQM在量子纠错算法层面取得了突破性进展。公司联合多所欧洲高校，于6月9日提出了一种名为“定向平铺码”（OrientedTilingCodes）的全新量子纠错码系列。研究表明，在IQMCrystal处理器原生支持的最近邻iSWAP门操作下，这种新型纠错码可将每个逻辑量子比特在每轮纠错周期中的错误率，相较于传统的表面码降低最高达1000倍。这一成果的意义在于，它无需对现有硬件进行任何改动，仅依托标准的方形量子比特网格架构即可实现，验证了量子低密度奇偶校验（qLDPC）码在平面硬件上的高效可行性。IQM的核心战略是量子纠错与硬件架构的深度协同。定向平铺码的创新之处在于其采用了动态综合征提取电路，能够完美适配IQM现有的最近邻连接架构，避免了对复杂长程连接的需求，从而降低了硬件复杂度并为未来向百万量子比特规模扩展铺平了道路。公司计划以2030年实现容错量子计算为目标，并持续通过与学术界的紧密合作，推进纠错码与硬件的协同优化。这一技术突破正值IQM通过与特殊目的收购公司（SPAC）合并登陆纳斯达克的关键时期，不仅夯实了其技术路线图的战略支柱，也极大地增强了其在未来容错量子计算时代的竞争地位。四、AliceBob：发布“Helium”量子系统，迈向2030容错目标专注于“猫量子比特”（CatQubit）这一独特技术路线的法国公司AliceBob于6月10日发布其首款完整量子系统“Helium”，这标志着公司从开发“猫量子比特”（cat-qubit）芯片向交付可本地部署的完整量子计算系统的关键跨越。该系统专为量子纠错而优化，旨在仅需18个“猫量子比特”就能编码其首个逻辑量子比特，从而大幅降低实现容错所需的硬件开销。作为可升级平台，Helium系统未来将支持其路线图上的下一代48“猫量子比特”芯片，预计将包含多个逻辑量子比特。在软件与生态层面，AliceBob同步推出了名为“Starboard”的定制化监控接口，为管理员提供对18“猫量子比特”系统的全面可视化管理。此外，该系统通过开源的QRMI库兼容主流的高性能计算（HPC）调度器（如Slurm），并可通过其专用的Felis软件框架进行连接，在保持与主流量子编程框架兼容的同时，提供针对Helium芯片的定制指令。公司正邀请研究伙伴在该系统上进行实验，以共同推进容错量子计算的研究。五、D-Wave：双轨量子比特架构剑指高效容错以量子退火技术闻名的D-Wave，正积极向通用门模型量子计算拓展，并于6月1日公布了其明确的容错路线图，目标是在2032年建成一个具备100个逻辑量子比特、可执行超过一百万次可靠操作的容错系统。该路线图的核心技术支柱是其独特的“超导双轨量子比特”架构。该架构的优势在于能够在计算过程中实时检测约90%的量子比特错误，从而大幅降低了量子纠错所需的物理量子比特开销。目前，D-Wave已在该架构上实现了带错误检测的99.9%双量子比特门保真度。D-Wave的容错战略强调“效率”与“速度”。公司引入了一个名为“Lambda”（λ）的关键性能指标，用以衡量随着纠错层级的增加，错误率下降的速率。当前行业普遍的Lambda值约为2，意味着每增加一层纠错，错误率仅能减半。而D-Wave的目标是将Lambda值提升至10，即每层纠错可使错误率降低一个数量级。结合其超导系统在纠错循环速度上比中性原子或离子阱系统快100到1000倍的优势，以及专有的片上低温控制技术，D-Wave认为其技术路径能够以更少的物理资源、更快的速度实现商业化容错，为化学模拟和量子人工智能等早期应用提供高效解决方案。图2.D-Wave最新门模型技术路线图六、小结全球头部量子计算企业在容错领域的竞争格局已清晰显现。各领军企业不再局限于单一的硬件性能竞赛，而是围绕“如何实现高效、可扩展的容错”这一核心命题，展开了多维度的战略布局。未来三到五年，将是验证各技术路线可行性、决定产业格局的关键窗口期。第一，容错技术路径呈现多元化与深度协同化趋势。无论是IBM的双变量自行车码、QuEra的qLDPC码，IQM的定向平铺码还是AliceBob的猫量子比特路线，企业们都在探索最适合自身硬件平台的纠错方案。同时，“协同设计”成为共识，即纠错码、硬件架构和控制软件的同步优化，如QuEra的qLDPC码与原子穿梭技术、IQM的定向平铺码与iSWAP门、D-Wave的双轨比特与Lambda指标，均体现了这一思想。第二，AI与经典计算的赋能作用日益凸显。IBM利用AI发现新纠错码，QuEra通过与NVIDIA合作，将GPU的强大算力引入实时纠错解码和系统控制，这说明量子计算正与经典高性能计算生态加速融合，构建量子-经典混合计算体系已成为实现FTQC的技术路径。第三，商业化与应用导向愈发明确。各公司均设定了清晰的容错系统交付时间表（从2029年到2032年不等），并主动邀请产业界伙伴提前参与应用开发，这表明，行业竞争的焦点正从实验室的“量子优越性”演示，转向解决实际问题的“量子实用性”落地。参考文献1、IBM，IBMCommitsMoreThan$10BilliontoQuantumComputing,FundingItsRoadmapfromToday'sLeadingSystemstotheWorld'sFirstFault-TolerantQuantumComputers[EB/OL].(2026-6-2)[2026-6-29].file:///D:/%E8%92%8B%E6%B4%81%E5%A6%82-%E5%B7%A5%E4%BD%9C/2026.6/%E7%BD%91%E7%AB%99%E6%96%87%E7%AB%A0/IBM%20Commits%20More%20Than%20$10%20Billion%20to%20Quantum%20Computing,%20Funding%20Its%20Roadmap%20from%20Today's%20Leading%20Systems%20to%20the%20World's%20First%20Fault-Tolerant%20Quantum%20Computers.html2、QuantumComputingReport，IBMisUsingAItoHelpIdentifyNewQuantumErrorCorrectionCodes[EB/OL].(2026-6-13)[2026-6-29].https://quantumcomputingreport.com/ibm-is-using-ai-to-help-identify-new-quantum-error-correction-codes/3、QuEra，QuEraUnveilsGigaquop-ClassFault-TolerantRoadmapandInvitesOrganizationstoCo-DesignQuantumApplications[EB/OL].(2026-6-25)[2026-6-29].https://www.quera.com/press-releases/quera-unveils-gigaquop-class-fault-tolerant-roadmap-and-invites-organizations-to-co-design-quantum-applications4、QuEra，TheRoadtoCommerciallyValuableFault-TolerantQuantumComputing[EB/OL].(2026-6-25)[2026-6-29].https://www.quera.com/our-quantum-roadmap5、QuantumInsider,IQMAnnouncesNovelQuantumErrorCorrectionApproachTowardFault-TolerantQuantumComputing[EB/OL].(2026-6-9)[2026-6-29].https://thequantuminsider.com/2026/06/09/iqm-announces-novel-quantum-error-correction-approach-toward-fault-tolerant-quantum-computing/6、BusinessWire,IQM在量子纠错领域实现重大突破，为近期实现容错量子计算创造条件[EB/OL].(2026-6-9)[2026-6-29].https://www.businesswire.com/news/home/20260623980135/zh-CN7、AliceBob，AliceBobUnveilsFirstQuantumSystem,Helium[EB/OL].(2026-6-10)[2026-6-29].https://alice-bob.com/newsroom/alice-bob-unveils-first-quantum-system/8、QuantumInsider,D-Wave’sNewGate-ModelRoadmapPutsPinin2032For100Logical-QubitSystem[EB/OL].(2026-6-1)[2026-6-29].https://thequantuminsider.com/2026/06/01/d-waves-new-gate-model-roadmap-puts-pin-in-2032-for-100-logical-qubit-system/

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#.

制造业的质量控制正经历一场由机器学习与机器人视觉深度融合驱动的深刻变革。传统机器视觉凭借边缘检测、模板匹配、形态学运算等规则化手段，在几十年间承担了尺寸测量、缺陷识别和装配验证等大量工序，但其对产品一致性和环境稳定性的依赖，使其在面对多品种混流生产或不可预知的缺陷形态时力不从心。近年来，深度学习方法的引入彻底改变了这一局面——卷积神经网络能够自动从原始像素中提取层次化特征，无需人工设计复杂的特征描述子（FeatureDescriptor），从而显著提升了对复杂表面缺陷、变形工件和动态光照条件的适应能力。与此同时，将视觉系统搭载于机器人末端，使检测路径可随工件几何特征灵活调整，进一步拓展了检测覆盖范围，尤其适用于大型部件、深腔结构或曲面焊缝等固定相机难以企及的场景。从技术架构的选用频次来看，自设计的卷积神经网络（CNN）是目前工业视觉检测中最普遍的模型形态，其灵活性和针对特定任务的定制能力受到研究者的青睐。以YOLO为代表的一阶段目标检测算法凭借检测速度与精度的良好平衡，同样获得了大量应用，尤其适合流水线上的实时缺陷定位。传统机器学习方法如随机森林、支持向量机、K近邻等并未被淘汰，相反，在样本量有限或缺陷特征已被充分理解的场景下，它们往往能以更低计算代价取得与深度学习相当的成效。例如，在焊接缺陷识别中，基于Gabor纹理特征提取的KNN分类器在33毫秒内达到98%的准确率，这一速度甚至优于部分卷积网络。此外，ResNet、U-Net、FasterR-CNN等经典结构被广泛用于分割、定位和分类子任务，而部分研究更进一步将CNN与长短期记忆网络或门控循环单元结合，形成时空混合模型，以捕捉焊接熔池动态、增材制造逐层堆积等过程中的时序演变信息，从而将缺陷识别的召回率提升至95%以上。性能层面的数据令人振奋，但也需仔细辨析其适用边界。在受控环境或特定工序中，大量系统报告的分类准确率突破95%，若干案例甚至达到99.9%以上。例如，发动机部件检测系统经过数月连续运行后仍保持近完美表现，食品分拣系统在六百余件样本上也实现了98%的准确率。然而，这些亮眼数字多源于单一品类、固定照明和规范姿态的实验室或半成品产线。当任务迁移至更具不确定性的实际工况时，性能波动显著：飞机铆钉在线质检的准确率降至86%，复合材料钻孔质量评估的集成神经网络仅达83.33%。这种反差揭示了当前评估体系的一个普遍倾向——多数研究以离线数据集上的平均精度或均值平均精度为主要指标，而较少考虑产线噪声、工件位姿随机漂移、多批次材料差异以及推理延迟对最终良率的影响。尽管技术可行性已获充分验证，实际部署却远未跟上研究的步伐。统计显示，高达77%的实施项目仍处于原型或试点阶段，仅有不到四分之一实现了全面工业化部署。导致这一鸿沟的因素是多重的。首当其冲的是训练数据瓶颈——工业缺陷本属小概率事件，采集足够覆盖各类异常形态且带精确标注的真实图像既昂贵又耗时，而模拟环境生成的缺陷样本与实际产线数据之间往往存在分布偏移，使模型在部署后泛化能力急剧下降。其次，机器人视觉系统涉及手眼标定、机器人运动规划、相机外参一致性维持等多项工程技术，任一环节的误差都会被放大，最终影响检测稳定性。再者，工业现场对实时性的要求极为苛刻，部分高精度模型参数量巨大，难以在边缘计算设备上达到生产节拍要求。除此之外，黑盒模型的可解释性不足也是质检部门接纳的障碍——一线工程师更倾向于信任能明确指出决策依据的系统，而非仅输出“异常”标签而无法说明原因的算法。为突破这些障碍，近年涌现出一系列富有前景的技术方向。合成图像生成借助生成对抗网络或变分自编码器，可批量产出稀缺陷样本并附带精确像素级标注，同时通过领域随机化缩小仿真与现实之间的差距。联邦学习允许多个工厂在不共享原始图像的前提下协作训练共享模型，既扩大了有效训练集，又保护了工艺隐私。集成学习已展现出优于单一模型的稳健性，尤其是时空混合结构在焊接和增材过程监测中效果突出。自监督学习通过从无标注数据中预训练视觉表征，大幅减少对昂贵人工标注的依赖，为工业小样本场景提供了一条经济路径。视觉-语言模型开始被探索用于生成检测结果的自然语言解释，有助于弥合算法输出与人类理解之间的鸿沟。物理信息机器学习则将热传导、流体力学等先验知识以偏微分方程形式嵌入损失函数，在数据稀疏时仍能保持预测的物理一致性，特别适用于极端工况下的焊接或激光加工。从更宏观的视角看，制造业视觉检测的智能化并非单向的技术替代，而是传统规则算法、经典机器学习与深度学习方法的共存与协同。不同复杂度的任务总能找到最适配的工具——对于结构清晰的标准化工件，简明的支持向量机或随机森林可能既高效又可靠；对于表面纹理多变、缺陷形态不固定的复杂零件，深度网络则展现出无可替代的优势。这种多元并存的态势也提醒业界，追求单一指标的最优并无意义，真正关键的是在特定生产约束下实现精度、速度、可维护性和可解释性的系统平衡。参考文献PatrashkoDY,GurauV.MachineLearning-PoweredVisionforRoboticInspectioninManufacturing:AReview[J].Sensors,2026,26(3):788.

人工智能（AI）技术的爆发式发展，已成为驱动全球经济增长的核心引擎，但技术红利并未实现普惠共享，反而呈现“增长加速、分配失衡”的显著特征。布鲁金斯学会两份研究报告《人工智能增长加速与分配公平性》与《释放AI创新：阻止模型供应商挑选赢家》系统剖析了AI发展的核心矛盾：前沿基础模型掌控算力、数据、云服务等核心要素，形成市场垄断，既抑制创新活力，又导致红利向头部巨头集中，加剧行业、地域、企业及劳动力群体的多维分化。本文基于两份报告的核心观点，结合全球AI政策实践，提出公共采购引导、中小企业赋能、劳动力转型保障为核心的治理路径，为平衡AI创新活力与分配公平、释放AI普惠价值提供理论参考与实践借鉴。一、人工智能市场垄断的形成机制AI基础模型供应商通过控制核心技术、算力资源、数据渠道与分发平台，形成高度集中的市场垄断，对创新生态、市场竞争、分配公平与社会稳定造成一定的风险。首先，技术壁垒与自然垄断是基础。AI基础模型研发需要突破算法、算力、数据三大核心瓶颈，算法创新需要长期技术积累与大量研发投入，高端算力依赖先进芯片制造技术（如GPU、TPU），优质数据需要长期积累与合规处理，三重壁垒相互叠加，形成极高的行业进入门槛，全球范围内仅有少数头部企业具备研发能力，自然形成垄断格局。其次，AI研发与落地需要巨额资本投入。2024-2025年全球头部AI企业年均研发投入均超百亿美元，远超中小企业。再次，数据是AI模型训练与优化的核心生产要素。中小企业缺乏数据资源，难以研发自主可控的高性能模型，只能依赖头部企业提供的技术服务，形成技术依赖与路径锁定，进一步强化头部企业的垄断地位。最后，全球AI治理体系尚未完善。多数国家尚未出台针对AI基础模型垄断的专项监管政策，反垄断监管机构对AI行业的垄断行为认知不足、监管经验缺乏，难以有效识别与查处头部企业的垄断行为，导致垄断格局持续固化。二、全球人工智能市场的失衡情况依托欧盟、英国、加拿大、美国、北欧及日韩等官方统计与调研数据，布鲁金斯学会报告证实，AI不均衡扩散已渗透至经济各维度，分化格局持续固化，具体体现在行业、地域、企业三大层面：2.1行业分化：领域与企业类型差异显著金融、专业科技服务、信息文化产业的AI采纳率位居前列，农业、住宿餐饮等服务业则最低；大型服务业企业优先布局AI应用，大型制造企业更倾向落地机器人技术。加拿大官方调查显示，信息文化、专业科技服务、金融保险行业企业使用AI的概率远高于其他领域，农业和住宿餐饮行业则最不可能使用AI；使用AI的加拿大企业多伴随员工培训、工作流程优化等组织变革，但专门雇佣AI培训员工的情况较少。世界经济论坛发布的报告也指出，AI扩展既是技术挑战，也是组织挑战，建议企业在扩展AI系统前，完善数据质量、治理体系、工作流程整合及组织重塑；数据基础设施、专业技能与治理能力，是AI包容性采纳的先决条件，在中低收入环境中尤为重要。2.2地域分化：南北差距与区域内部差异凸显全球北方经济体AI采纳增速近乎全球南方的两倍，人均AI使用率与区域收入水平高度正相关；当前主流大语言模型以英语为核心训练评估，非英语国家天然面临模型质量偏低、扩散速度放缓的困境。具体来看，欧洲统计局数据显示，2025年欧盟员工10人及以上企业中，19.95%使用过至少一种AI技术，成员国间差异显著；英国2023年同类企业AI应用率约9%，2025年私营部门调查显示该比例已升至39%；加拿大2023年二季度至2024年二季度，仅1%企业将AI用于商品生产或服务提供，行业集中现象明显；2026年2月美国人口普查数据显示，17.5%的美国企业在过去两周内至少在一项业务中使用AI（2025年11月前调查口径为“在产品或服务生产中使用AI”）。北欧国家和比利时保持AI采纳领先地位，韩国成为顶尖采纳者，行业、企业规模及区域间的差距持续加深。经合组织2023-2024年分析发现，AI扩散呈现“领先者加速、落后者未追赶”的态势，其区域内企业AI采纳差距不断扩大。这种分化不仅存在于发达经济体内部，也体现在全球北方与南方之间：阿联酋、新加坡、挪威等早期投入数字基础设施、AI技能培训及公共部门AI应用的国家，持续保持领先；韩国凭借协调的政策支持和强大的国内生态，实现全球排名快速提升。平台数据进一步印证这一差距：Anthropic指数显示，人均AI使用率与收入水平密切相关，新加坡、加拿大等高收入国家的使用率远超其人口占比，新兴经济体则明显落后；美国各州AI使用强度与当地经济专业化程度匹配，IT、金融等知识服务集中区域的AI应用更活跃。此外，高采纳率国家的AI使用模式更多元、侧重能力增强，低采纳率国家则集中于编码任务，且以自动化导向为主。2.3企业分化：规模与管理水平决定人工智能技术的落地成效AI采纳概率随企业规模扩大单调递增，大型企业与中小企业的AI采纳鸿沟长期存在；企业管理治理水平直接影响AI落地效果，管理评级越高，越易落地前沿AI应用。经合组织报告强调，中小企业与大企业间的AI扩散差距持续存在，建议根据中小企业的数字化成熟度、AI使用的复杂性和范围制定差异化政策，而非“一刀切”。其分析还发现，多数国家中，企业规模越大，AI采纳概率越高。美国小企业管理局依托有关部门对商业趋势与展望的调查数据研究显示，员工少于250人的小企业与250人及以上的大企业之间存在AI采纳差距，许多小企业认为AI对其业务“不适用”。英国国家统计办公室研究也发现，特定AI应用存在类似“不适用”现象，表明AI扩散不仅受模型能力和获取渠道限制，更受应用场景挖掘不足的制约，政府可通过资助公共AI基础设施、助力中小企业能力建设发挥推动作用。在AI技术发展比较先进的国家，项目可通过“即插即用”模式加速中小企业AI采纳：新加坡2025年数字经济报告显示，其中小企业AI采纳率从2023年的4.2%升至2024年的14.5%，主要得益于易获取的生成式AI工具；澳大利亚国家人工智能中心追踪显示，2024年年中其中小企业AI采纳率达40%，存在行业和城乡差异，地区中小企业的AI扩散的公平性问题凸显，其采纳限制主要源于技能差距、资金不足和准备不均衡。此外，风险与合规的不确定性、行业AI专业人才短缺、企业组织变革意愿不足，也是各行业AI落地普遍面临的共性障碍。三、平衡增长与公平的人工智能治理框架破解AI增长与分配公平的矛盾，打破基础模型垄断，释放创新活力，实现普惠发展，需要构建兼顾创新与公平、政府监管与市场调节、全球协同与国别自主的AI治理框架。基于布鲁金斯学会两份报告的建议，结合全球AI政策实践，本文从反垄断监管、公共采购引导、中小企业赋能、全球治理协同等角度，提出平衡增长与公平的治理路径。第一，发挥公共采购引导作用，推动普惠均衡发展。公共采购被布鲁金斯学会报告定位为推动AI普惠、扶持中小企业、规范行业发展的核心政策工具，欧美、日本、新加坡、加拿大等经济体的实践已证明其有效性。各国应完善AI公共采购政策，通过商业化前采购、模块化合同、技术互操作性要求、中小企业投标扶持等机制，引导AI市场均衡发展，实现多重价值。第二，补齐中小企业发展短板，夯实普惠发展基础。中小企业承载了全球绝大多数市场主体与就业岗位，其AI普及程度直接决定AI增长能否实现分配公平。针对中小企业数字成熟度偏低、人才壁垒突出、基础设施缺失三大核心短板，各国应出台专项扶持政策，补齐发展短板，降低AI落地门槛，推动中小企业AI普及应用。第三，完善劳动力转型保障机制，防范分配公平风险。AI对劳动力市场的冲击核心体现为工作任务重构、薪资结构分化、就业群体层级固化，完善劳动力转型保障机制，是防范分配公平风险、维护社会稳定的关键。各国应借鉴欧美差异化转型保障经验，结合本国国情，构建兼顾就业稳定、技能提升、收入保障的劳动力转型支持体系。第四，推动全球治理协同，凝聚国际共识。AI的通用性、跨界性与全球性特征，决定了单一国家无法独立解决AI增长与公平的矛盾、模型垄断、数据安全、分配失衡等全球性问题，需要全球各国秉持共商共建共享理念，加强多边协作，凝聚国际共识，构建包容、普惠、开放的全球AI治理体系。参考文献：①TounleashAIinnovation,stopmodelprovidersfrompickingthewinners[EB/OL].[2026-05-18].[2026-06-02]https://www.brookings.edu/articles/to-unleash-ai-innovation-stop-model-providers-from-picking-the-winners/②TheQuadrillion-DollarDisagreementonAIandtheEconomy[EB/OL].[2026-05-11].[2026-06-02]https://ai-frontiers.org/articles/the-quadrillion-dollar-disagreement-on-ai-and-the-economy③AIgrowthaccelerationversusdistributionalfairness[EB/OL].[2026-05-05].[2026-06-02]https://www.brookings.edu/articles/ai-growth-acceleration-versus-distributional-fairness/

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

海洋是全球经济的重要组成部分，也是支撑人类可持续发展的战略资源。近年来，随着全球气候变化、海洋生态退化和资源过度开发等问题日益突出，传统依赖资源开发的发展模式正面临严峻挑战。世界经济论坛2026年6月发布的《再生型蓝色经济：迈向繁荣的路径》指出，未来全球蓝色经济的发展目标不应停留于减少环境损害，而应进一步实现海洋生态修复、经济增长与社会福祉协同发展，推动蓝色经济由“可持续发展”迈向“再生型发展”的新阶段。一、全球蓝色经济迈入由可持续向再生发展的新阶段海洋经济已成为全球经济增长的重要引擎。目前全球海洋经济每年创造约2.6万亿至5.1万亿美元增加值，承担全球80%以上的货物贸易运输，支撑数十亿人口就业和沿海国家粮食安全，在全球经济体系中具有举足轻重的地位。然而，与经济规模持续扩张形成鲜明对比的是，海洋生态系统持续恶化。过度捕捞比例自1974年以来接近增长四倍，未来二十年全球70%~90%的珊瑚礁可能消失，沿海地区洪水风险不断上升，海洋生态资本正在持续被消耗。报告认为，虽然过去十余年国际社会提出“可持续蓝色经济”理念，但实践更多停留在减少环境损害、控制资源消耗等层面，并未有效扭转海洋生态持续退化的趋势。基于此，世界经济论坛提出了“再生型蓝色经济（RegenerativeBlueEconomy）”的新理念，其核心目标不再只是“维持现状”，而是通过经济活动主动修复海洋生态系统、增强社会韧性，并创造长期、公平、可持续的发展价值，实现海洋自然资本、社会资本与经济资本的共同增值。这标志着全球蓝色经济的发展逻辑正由“降低破坏”迈向“主动修复”，进入新的发展阶段。二、再生型蓝色经济重塑全球海洋产业发展路径围绕再生型蓝色经济的发展目标，世界经济论坛将未来海洋产业划分为传统产业、成长产业和前沿产业三大类型（表1）。表1三大海洋产业类型产业类型代表产业未来发展方向传统产业渔业、港口、航运、海上油气推动脱碳转型、减少生态影响、提高资源利用效率，并逐步将投资转向生态修复和自然资本恢复。成长产业海上风电、海洋旅游、水产养殖、海水淡化、污水处理在快速发展的同时，坚持生态优先和自然友好型设计，实现产业扩张与生态保护协同推进。前沿产业海洋生态修复、蓝色生物技术、海洋数据与数字服务、海洋碳移除成为未来蓝色经济的重要增长极，通过科技创新直接促进海洋生态恢复，并创造新的经济价值。资料来源：TheRegenerativeBlueEconomy:PathwaystoProsperity,WorldEconomicForum.与传统蓝色经济相比，再生型蓝色经济更加关注产业发展的生态贡献。传统产业的重点在于降低资源消耗和环境影响；成长产业强调在产业扩张过程中兼顾生态承载能力；而前沿产业则以生态修复、科技创新和知识创造为核心，推动形成新的产业增长点。世界经济论坛指出，未来蓝色经济的发展水平，不再仅以经济产出衡量，而将更加关注生物多样性恢复、海洋生态改善以及社会韧性提升等综合效益。三、构建再生型蓝色经济的四大支撑体系世界经济论坛认为，再生型蓝色经济并非依靠单一产业或技术即可实现，而需要治理体系、金融体系、人才能力以及科技创新四个方面协同发力，共同推动系统性变革。一是完善综合海洋治理体系。突破传统按行业分割的管理模式，建立以海洋空间为基础的综合治理体系，加强不同部门、不同区域之间的统筹协调，实现海洋资源开发、生态保护和空间利用的协同管理。二是构建支持再生发展的金融体系。通过公共投资、创新金融工具和多元资本投入，引导资金由资源开发型项目向生态修复、自然资本恢复和绿色产业发展倾斜，提高蓝色经济发展的可持续性。三是提升人力资本和社会能力建设。加强沿海社区、原住民和地方组织能力建设，使地方主体能够参与海洋治理、生态修复和产业发展，实现生态保护与社区发展的协调统一。四是强化科技与人工智能赋能。通过海洋监测、遥感观测、数字孪生、人工智能分析以及海洋数据平台建设，可提升海洋环境监测、风险预警、资源管理和科学决策能力，降低治理成本，提高海洋治理的智能化水平。四、全球蓝色经济呈现新的发展特征全球蓝色经济正呈现出新的发展趋势：一是发展理念由资源开发转向生态修复。未来海洋经济更加关注自然资本恢复，将生态修复作为经济增长的重要组成部分，而非发展的附属目标。二是产业发展由规模扩张转向价值创造。产业竞争优势不再取决于资源开发规模，而更多体现为生态价值、科技创新能力和绿色竞争力。三是治理模式由部门管理转向系统治理。海洋治理逐步突破行业边界，加强政府、企业、科研机构和沿海社区之间的协同治理，形成多主体共同参与的发展模式。四是科技创新成为蓝色经济发展的核心驱动力。人工智能、数字技术、海洋数据、生物技术等前沿技术正深度融入海洋资源开发、生态修复和产业管理全过程，推动蓝色经济向数字化、智能化方向发展。世界经济论坛提出的再生型蓝色经济，不仅是海洋产业发展的新理念，更代表着全球海洋经济治理范式的深刻变革。未来，蓝色经济的发展将更加注重经济增长、生态修复和社会公平的协同统一，通过科技创新、制度创新和治理创新，构建人与海洋和谐共生的发展新模式，为全球海洋经济高质量发展提供新的方向。参考文献：1.WorldEconomicForum.TheRegenerativeBlueEconomy:PathwaystoProsperity[EB/OL].（2026-06-08）[2026-06-29].https://reports.weforum.org/docs/WEF_The_Regenerative_Blue_Economy_2026.pdf.2.WorldBank.PROBLUEAnnualReport2025[EB/OL].（2025-12-15）[2026-06-29].https://thedocs.worldbank.org/en/doc/c2b10aa06282d8d5fe03a79b33d179e7-0320072025/problue-annual-report-2025.3.OECD.TheOceanEconomyto2050[EB/OL].（2025-03-31）[2026-06-29].https://www.oecd.org/en/publications/the-ocean-economy-to-2050_a9096fb1-en.html.

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

2026年6月，伦敦市长发布了伦敦历史上首个应对热浪的计划《伦敦应对热浪计划》（HeatReadyLondon）。该计划旨在提出一项全城新愿景，帮助伦敦适应日益频繁和严重的热浪，保护生命并增强城市韧性。伦敦面临巨大的热浪挑战伦敦是英国高温风险最高的城市。今年5月，伦敦刚刚创下35.1℃的历史同期最高温纪录，6月底气温可能再次逼近40℃，英国气象局已发布罕见的“极端高温红色预警”。回顾近年情况，2022年英国夏季气温首次突破40℃，造成了伦敦约15亿英镑的经济损失，涉及健康、学习、交通、能源、应急服务、野火和生产力等多个领域。这也给公共服务带来了前所未有的压力，同年，伦敦消防队经历了二战以来最忙碌的一天。数据显示，伦敦约有100万套住宅面临较高的过热风险，另有1361所学校、60家医院和351家照护院位于高风险区域。未来20年内，伦敦遭遇热浪的次数可能达到目前的2至3倍。此外，2025年伦敦野火数量创下2022年极端高温以来的新高，6—8月共发生约88起野火，截至8月底共记录了122起野火事件，较2023年翻倍，较2024年增长42%。这一趋势凸显了炎热干燥条件带来的日益增长的风险。协同发力实现五大核心目标应对高温不仅是环境问题，更是社会正义问题，迫切需要政府、卫生服务、社区及各合作伙伴跨部门协同发力，将愿景转化为保护社区的具体行动。为建设具热韧性的伦敦，该计划设定了五大目标：①保护伦敦市民免受高温对健康的影响；②优先关注风险最高的人群，以减少不平等；③确保建筑、公共空间和绿地适应高温并提供遮阴；④维持基本服务和基础设施运转；⑤支持生产力和经济韧性。六大关键领域与37项重点行动计划聚焦六大关键领域：建成环境；商业与经济；应急准备、韧性与响应；健康与照护；绿地与自然；基础设施。计划优先列出了37项重点行动，其中包括：①扩大避暑空间与公共饮水点，设置维护良好的取水点，保障高温期间补水和户外降温。目前伦敦已有4000个免费补水点和100多个直饮水点。②改造高风险住宅，降低室内过热风险，保护弱势群体。③增加城市绿化，在优先区域增加树冠覆盖和绿地，提供长效降温与遮阴。自2016年起，市长已资助种植超过64万棵树。④拓展“蓝色空间”安全可达性，鼓励市民利用伦敦水道进行游泳等休闲活动，获得降温机会。⑤强化健康与照护体系韧性，在高温事件中实现更协调的信息传递和应急响应。⑥提升关键基础设施韧性：确保交通网络在高温下尽可能安全可靠。伦敦交通局正持续改造首都交通网络，以适应更频繁、更严重的热浪。192列地铁列车（约覆盖地铁网络的40%）已配备空调，所有伦敦地上铁和伊丽莎白线列车均有空调，新款皮卡迪利线列车和DLR列车也将配备。每辆公交车都配备了反光车顶和可开窗，所有新款双层巴士配备冷风系统，车站增设补水点。参考文献[1]GREATERLONDONAUTHORITY.HeatReadyLondon-London’sfirsteverheatplan-setsoutnewvisiontoprotectthecapitalfromextremeheat-astemperaturessoarinthecapital[EB/OL].(2026-6-25)[2026-6-25].https://www.london.gov.uk/heat-ready-london-londons-first-ever-heat-plan-sets-out-new-vision-protect-capital-extreme-heat[2]GREATERLONDONAUTHORITY.HeatReadyLondon[EB/OL].(2026-6)[2026-6-25].https://www.london.gov.uk/programmes-strategies/environment-and-climate-change/climate-change/climate-adaptation/heat-risk/heat-ready-london?auHash=wrW364vRCzDauLdi4mCkf6EojlCT3slihjZwMUEzV1w

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

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

2026年5月28日，国际能源署发布《2026年世界能源投资报告》。作为追踪全球能源行业投资趋势的重要基准报告，该报告发布了不同类型能源项目资本流动的最新数据，并首次给出了2026年全年能源投资预测。当前，能源安全问题持续影响全球投资布局，在中东冲突引发能源危机的背景下，报告重点分析了能源安全对不同能源领域和地区投资的潜在影响。与此同时，2026年版报告还重点展示了各能源领域和地区的重要投资里程碑与发展机遇，并进一步强化区域分析内容，提供了更加详尽的投资及融资来源数据。一、能源安全风险上升背景下全球能源投资保持增长尽管中东冲突加剧了全球能源市场的不确定性，但全球能源领域资本投入仍保持增长态势。预计2026年全球能源投资将达到3.4万亿美元，同比增长5%。其中，约2.2万亿美元将投向可再生能源、核能、电网、储能、低碳燃料、能效提升和电气化等领域，约1.2万亿美元投向石油、天然气和煤炭等传统能源领域。作为《世界能源投资报告》发布以来面临的又一次重大能源安全挑战，本轮中东冲突发生在2021—2023年全球能源危机之后。由于能源项目投资周期较长，预计2026年约四分之三的能源投资已在冲突发生前基本确定，但此次危机仍将深刻影响未来能源投资方向、资金流向及能源安全战略。与上一轮主要影响欧洲天然气供应的危机不同，本轮冲突对中东地区及亚洲影响更为直接，特别是削弱了市场对霍尔木兹海峡能源运输安全的信心。未来无论能源出口国还是进口国，都将更加重视能源供应韧性和多元化布局。二、中东冲突重塑油气产业投资格局冲突发生后，中东地区加速寻求新的能源出口通道，以降低对霍尔木兹海峡的依赖。同时，大量能源基础设施受损，推动区域能源重建需求显著增加。国际能源署监测显示，中东已有30多个能源设施遭受中度或严重损坏，包括炼油厂、石化设施、油气生产设施以及大型液化天然气项目，整体修复成本预计达到数十亿美元。受油价上涨带动，大部分石油天然气生产企业收入有所增长，但投资环境的不确定性同步上升。预计2026年全球石油供应投资将连续第三年下降，降至5000亿美元以下。中东部分产油国出口能力受限，导致投资预期下调。与此同时，企业普遍预计油价最终将回归冲突前水平，因此开始重新评估长期投资布局，加大美国页岩油、非洲、亚洲、拉丁美洲海上油气资源以及委内瑞拉陆上油气项目开发力度。天然气领域投资则继续增长。预计2026年天然气供应投资将达到3300亿美元，创十年来新高。美国和卡塔尔主导的新一轮液化天然气扩张潮持续推进，但中东危机削弱了液化天然气新增产能对市场紧张局面的缓解作用，也加剧了进口国对天然气供应可靠性和价格波动的担忧。三、可再生能源与核能成为能源安全的重要支撑能源安全风险上升正推动各国加快开发本土能源资源，为可再生能源、核能等低排放能源创造新的发展空间。亚洲和非洲多个国家太阳能设备进口显著增长，菲律宾、泰国、越南等国进一步强化清洁能源发展目标，以降低对进口燃料依赖。目前全球每年约有6650亿美元投向可再生能源项目，其中太阳能投资3650亿美元、风能投资2000亿美元、水电投资750亿美元。尽管近年来受技术成本下降及部分国家政策调整影响，可再生能源投资规模有所回落，但其仍占全球发电投资总额约70%。核能复苏趋势更加明显。目前全球15个国家正在建设78吉瓦核电装机容量，年度投资规模超过800亿美元。中国占全球核电投资约三分之一，中国和俄罗斯已成为全球主要核技术供应方。同时，小型模块化反应堆（SMR）等新技术受到越来越多国家关注，超过40个国家已出台支持核能发展的相关政策。此外，煤炭投资出现阶段性回升。预计2026年全球煤炭供应投资达到1800亿美元，为2012年以来最高水平，中国和印度是主要投资力量。与此同时，低排放燃料投资预计增长至300亿美元，但仍高度依赖政策支持和融资保障。四、电力化进程提速推动能源体系深度转型能源安全压力正在进一步推动全球向“电力时代”迈进。当前与电力相关的投资已占全球能源投资总额近60%。预计2026年全球电力供应和基础设施投资将达到1.6万亿美元，若计入终端用电领域投资，总规模将达到2万亿美元。电动汽车和热泵等终端电气化技术加快普及。东南亚电动汽车销量快速增长，多国出台新的税收优惠政策；欧洲热泵销量也保持增长态势。与此同时，电网和储能投资开始成为电力投资增长的重要方向。预计2026年全球电网投资达到5500亿美元，同比增长近20%；电池储能投资超过1000亿美元。能源效率同样成为能源安全的重要组成部分。当前全球每年约有3500亿美元用于能效提升投资，约20个国家因本轮危机出台新的能效政策。但在建筑节能和工业电机标准等领域，全球仍存在较大政策空白。过去十年间，可再生能源、核能、电气化和能效投资已显著提升主要燃料进口地区能源安全水平。仅2025年，中国、欧盟、日本、韩国、印度和东南亚等地区便因此减少约2600亿美元化石燃料进口支出。五、人工智能与数据中心成为能源投资新变量数据中心和人工智能正在深刻改变能源投资结构。2025年全球新建天然气发电项目订单达到130吉瓦，创25年来新高，其中美国数据中心电力需求增长是重要推动因素。预计2026年全球燃气发电投资将达到近1200亿美元。随着数据中心用电需求持续增长，科技企业正逐步成为重要能源投资主体。目前科技行业电力采购量已占企业购电总量约40%。预计到2025年，全球数据中心基础设施建设带动的能源领域投资将超过1000亿美元，涵盖发电、电网升级和电力设备等多个领域。与此同时，能源投资趋势和低成本可靠电力供应能力，正在成为决定各国人工智能竞争力的重要因素。小型模块化反应堆、先进地热能等新型能源技术也因此获得更多市场关注。六、融资环境与战略投资格局发生深刻变化中东冲突不仅影响能源供需格局，也改变了全球能源融资环境。油价上涨引发通胀预期回升，推高长期融资成本，并导致企业信贷利差扩大，投资决策趋于谨慎。资本密集型能源项目，特别是低排放能源项目，对融资成本上升尤为敏感。新兴市场和发展中经济体面临更大压力。由于融资成本本就显著高于发达经济体和中国，融资环境进一步收紧可能削弱其吸引能源投资的能力。与此同时，机构投资者在大型能源企业中的持股比例持续提升，使国有能源企业在国家战略目标与资本市场回报之间面临更加复杂的平衡。从长期看，能源安全已成为影响能源投资的重要变量。各国正在加快推进供应链多元化、关键矿产保障、替代运输通道建设以及战略储备体系完善，但这些措施也将提高能源系统整体成本。同时，能源研发创新的重要性进一步上升。中国已成为全球能源研发投入增长最快的国家之一，在公共研发投入和企业研发投入中的占比持续提升，而美国仍是推动能源创新商业化的重要中心。七、世界能源投资的变革时刻中东冲突正在强化全球能源投资向安全、信任和多元化转变。在能源项目和合作伙伴选择过程中，安全、信任和多元化正与成本、价格和环境绩效同等重要。这一变化将对各国优先发展的能源品种和技术、能源来源布局，以及实现能源转型、应对气候变化等战略目标产生广泛影响。尽管当前冲突尚未结束，新的全球能源投资格局仍需时间逐步形成，但此次危机带来的深远影响已经显现。全球石油和天然气供应乃至全球经济正常运行，竟可能因一条宽约50公里的水道被封锁而受到严重冲击，这一事件对全球能源投资理念和能源安全战略的影响，将长期存在且难以被淡忘。参考文献：[1]IEA(2026),WorldEnergyInvestment2026,IEA,Paris.[EB/OL].(2026-05-28）.https://iea.blob.core.windows.net/assets/4fda38df-523c-46f5-ae75-49481abdc8fc/WorldEnergyInvestment2026.pdf.

2026年6月，英国财政部与科学、创新和技术部（DSIT）联合宣布成立AI经济研究所（AIEI）。这是全球首个由政府支持的专注于研究AI经济影响的研究机构。其成立是为积极应对AI对宏观经济带来的深远影响，确保英国在全球技术变革中抢占先机并惠及全体英国国民。聚焦核心议题：构建实证基础与经济模型AI可能带来的经济影响范围十分广泛。人们普遍预期AI将提高生产力，但关于企业层面或总体层面的影响证据仍然有限。AI能力如何转化为经济效应，取决于尚未被充分理解的采用、调整和再分配过程。AIEI旨在填补目前对AI经济影响认知上的空白。作为一个身处政府核心的研究机构，AIEI将力求避免重复在其他地方（例如更广泛的学术界或私营部门）同样可以或更好地完成的工作。研究所将围绕两大核心职能展开工作：一是构建并分析证据基础，开发所需的数据基础设施、衡量框架和实证研究，动态追踪AI在英国企业、部门和地区中的实际部署情况，及其对生产力、劳动力市场和贸易的具体影响。二是开发模型和情景，将AI的发展和采用路径与宏观经济成果相联系，检验不同假设，确保在技术高度不确定的背景下，政府政策依然稳健且具有韧性。顶尖阵容领衔，保障高效运作研究所遵循此前“AI安全研究所”（AISI）的成功模式——作为政府内部的专业机构，吸引顶尖人才并拥有快速运作所需的自主权。诺贝尔经济学奖得主、国际货币基金组织（IMF）前首席经济学家、麻省理工学院“斯通不平等与塑造未来工作中心”联合主任西蒙·约翰逊将出任AIEI首任主席。研究所整合了DSIT原有的“未来工作”部门，并由一支融合了公务员与顶尖外部研究员、经济学家的专注团队运营。此外，研究所还将设立一个咨询委员会，广泛吸纳来自学术界、商业界和劳动力市场机构的专家智慧，委员会的更多细节将在适时公布。深化合作伙伴关系：政企学研联动与数据共享全面理解AI的经济影响需要全社会的共识与合作。AIEI将作为合作枢纽，广泛联结各界力量。在跨政府部门合作方面，AIEI将与英国税务海关总署、国家统计局等机构密切合作，探索哪些数据可用于研究目的。政府还将继续探索是否可以进一步向学术界和产业界开放数据，以支持公共研究。在学术界与社会方面，研究所将与顶尖学者及机构密切合作，并延续“未来工作”部门与工会的合作，确保工人能够适应变化并找到新工作。在产业界方面，包括英国电信（BT）、埃森哲、EDF在内的20余家大型企业已同意分享其工作场所使用AI的数据；研究所也将延续与领英的数据合作，以实时洞察劳动力市场与技能需求的变迁。值得关注的是，英国政府与Anthropic、Google、OpenAI和Microsoft等四大前沿AI公司达成了《合作联合声明》。各方承诺将紧密合作，支持基于证据的政策制定和负责任的AI开发。英国政府将于2026年6月底前与这四大公司成立联合工作组，加速AIEI的科研议程。政府的战略承诺AIEI的成立标志着英国在塑造AI经济未来方面迈出了前瞻性的一步。该研究所并非政策制定机构，其核心价值在于为政府决策提供高质量、及时的证据和分析支撑。英国政府强调，AI的发展需带来广泛共享的繁荣。研究所的工作将特别关注AI带来的收益能否在地区、收入群体、部门和代际之间广泛共享，以及机会是否对所有人开放，无论其背景、性别或地理位置，以确保在这一轮科技革命中，工人能够得到有效支持与转型保障，英国经济亦能保持长期的韧性与国际竞争力。参考文献[1]GOVUK.IntroducingtheAIEconomicsInstitute[EB/OL].(2026-6-8)[2026-6-15].https://www.gov.uk/government/publications/introducing-the-ai-economics-institute/introducing-the-ai-economics-institute[2]GOVUK.AIEconomicsInstitute(AIEI)–Prospectus[EB/OL].(2026-6-8)[2026-6-15].https://www.gov.uk/government/publications/ai-economics-institute-prospectus/ai-economics-institute-aiei-prospectus

2026年6月8日，英国科学、创新与技术部发布《创意产业AI应用计划》，以“增强人类创造力”为核心原则，围绕负责任治理、版权保护、内容标识、技能培训、成本支持、测试床建设和区域服务网络等方面，构建创意产业可信、规范、普惠的AI采用框架。其政策取向表明，AI赋能文化产业已从单点技术应用进入制度化、生态化推进阶段。一、出台背景英国发布《创意产业AI应用计划》，主要基于创意产业战略地位提升、人工智能加速渗透和版权治理矛盾凸显三方面背景。一是创意产业已成为英国推动经济增长和提升国际竞争力的重要支柱。英国长期将影视、音乐、游戏、广告、设计、表演艺术等创意产业作为国家优势产业加以培育，并在现代产业战略中将其列为重点增长领域。2024年英国创意产业创造近1460亿英镑增加值，约占英国经济总量近6%；2010年至2024年间，其增加值增速超过英国整体经济两倍。二是人工智能正在深度改变创意产业的生产方式和竞争格局。英国创意产业企业AI使用率已达51%，高于全行业33%的平均水平。但AI应用并不均衡，软件和计算机服务、设计、影视等领域应用较快，音乐、表演和视觉艺术等领域相对谨慎；大型企业推进较快，中小企业、微型企业和自由职业者则面临工具选择、技术能力、合规判断和成本投入等现实障碍。三是AI带来的版权、信任和劳动价值问题，已成为制约创意产业技术转型的重要因素。创意产业的核心价值高度依赖人类创造力、版权资产、品牌声誉和公众信任。随着大模型训练、AI生成内容、数字分身、风格模仿等技术快速发展，创作者、版权机构、媒体机构和文化企业普遍关注作品是否被未经授权用于模型训练、AI生成内容是否应予标识、个人声音和形象是否得到保护、创意劳动价值是否被削弱等问题。二、主要内容《创意产业AI应用计划》围绕增强人类创造力、完善可信治理、提升应用能力、扩大普惠支撑等提出系统安排，为不同规模、不同门类的创意主体提供可理解、可执行、可持续的应用路径。一是确立“增强优先”的基本原则，明确AI应用边界。该计划将“增强优先”作为贯穿全篇的核心理念，强调AI应当服务于人类创造力提升，而不是替代创作者和创意劳动。围绕这一原则，计划建议政府和行业共同发布面向创意产业的“增强优先”声明，将其作为AI推广、行业沟通和政策倡导的基础，重点强调人类创意控制、负责任部署、技能培训和就业转型支持。二是完善负责任AI框架，增强行业信任基础。该计划提出继续推进面向创意产业的负责任AI框架建设，重点围绕版权、数字分身、内容标识和作品控制机制完善制度环境。具体包括：就未经许可复制个人形象、声音等“数字分身”问题开展咨询，防止个人身份和表演权益受到侵害；设立AI内容标识任务组，提出内容是否由AI生成或参与制作的最佳实践；审查创作者控制其作品在线使用的技术和制度机制，包括输入透明度、技术标准和行业实践；研究是否支持独立和中小创意机构提升内容授权能力。计划还提出，未来可通过创意内容交易平台，推动数字化文化和创意资产在权利清晰、来源可信的基础上进入市场流通，为AI模型训练、内容开发和文化资产商业化提供合法素材来源。三是加强知识普及和示范引导，提升行业应用信心。计划提出通过行业对话、示范案例和同伴学习，推动AI应用从抽象讨论转向可观察、可学习、可复用的实践经验。具体做法包括举办“AbbeyRoadAI沙龙”，邀请创意产业负责人和实践者交流AI使用场景、实际效果和经验教训；开展季度巡回展示，围绕AI如何以合乎伦理的方式重塑创意产业进行案例推广，并与各地区创意集群、大学、文化机构和地方企业形成联动；与此同时，计划还建议政府和行业支持建设全国性知识传播项目，遴选安全、有效、可复制的AI应用案例，建立同伴学习网络，帮助中小企业、自由职业者和地方创意集群获取实用经验。四是开发实用指南、标准和工具，降低企业决策成本。计划建议政府和行业开发统一、实用、面向不同主体的AI工具包，覆盖自由职业者、中小企业、微型企业和大型机构，内容包括AI使用指引、采购建议、模板政策、典型案例和风险提示等。该工具包应帮助创意主体回答若干关键问题：某一工具是否适合具体使用场景，是否涉及版权、数据、保密和可持续性问题，是否需要向客户或受众披露，是否需要人工审核，何种情况下不宜使用AI。计划还提出探索轻量化应用标准或良好实践原则，建立可信工具和支持目录，集中指向相关工具、培训、测试床、研发实验室、资金和专业服务。五是支持技能、领导力和劳动力转型，防止应用扩散削弱就业基础。政府和行业应帮助创意企业进入国家AI技能项目，开发围绕真实创意场景的培训课程，推动创意从业者理解AI工具的能力边界、适用条件和风险要求。与此同时，计划特别重视企业管理层的转型能力，认为创意产业领导者需要理解AI对团队结构、技能需求、业务流程和商业模式的影响，才能以可控方式推进组织变革。计划还提出发展兼具创意和技术能力的复合型岗位，推动创意实践与技术应用之间形成更顺畅的人才通道。六是降低中小主体应用成本，避免AI红利过度集中。计划建议政府探索有针对性的财政支持，包括试点资金或试用通道、AI应用补助、实验和转型成本支持，以及法律、技术、商业咨询券。其目的在于帮助中小创意主体在可控范围内测试AI工具、建立内部能力、判断应用收益和合规风险，防止负责任AI应用成为大企业和头部机构才具备的能力。七是建设全国性支撑基础设施，推动区域创意生态共同参与。计划提出通过测试床、锚点机构和区域支持网络，构建覆盖全国的AI应用基础设施。测试床应面向电影、音乐、时尚、游戏等不同创意门类，支持企业在真实业务流程中验证AI工具，形成可推广的案例和风险防控经验。大型创意企业、工作室、广播电视机构、高校和科技企业可作为锚点机构，向中小企业开放算力、软件工具、技术环境、导师辅导和工作坊等资源。区域支持方面，应依托既有创意集群、大学、地方政府和行业网络，建设面向地方企业需求的培训展示和服务节点，并将地方实践反馈纳入国家政策更新。八是建立动态评估和持续更新机制，保持政策适应性。计划提出，AI技术、市场规则、法律框架和客户预期变化迅速，当前处于实验阶段的工具可能很快成为行业常规能力。因此，《创意产业AI应用计划》不应被视为一次性文件，而应作为持续更新的行动框架。政府和行业需要持续收集不同细分行业、企业规模、地区和劳动者类型的AI应用数据，跟踪生产率提升、实施成本、就业影响、客户接受度、公众信任、可持续性影响以及弱势群体面临的障碍。同时，要对工具包、培训、补助、测试床等政策干预进行效果评估，重点考察支持是否真正触达中小企业、自由职业者和微型企业，是否提升了行业信心和应用能力，是否形成可衡量的经济和社会效益。三、经验启示英国《创意产业AI应用计划》表明，国际文化产业竞争正在进入以人工智能为关键变量的新阶段。过去，文化产业竞争更多体现为内容创意、平台渠道、资本投入和国际传播能力的竞争；随着生成式AI加速进入内容生产、版权运营、用户交互和消费转化环节，未来文化产业竞争将进一步转向“内容资源、技术工具、版权秩序、人才能力和产业生态”的综合竞争。谁能率先建立可信、规范、低门槛的AI应用环境，谁就更有可能在新一轮文化科技融合中形成产业优势。对上海而言，英国经验具有较强参考价值。上海文化产业基础较好，影视、演艺、游戏、网络视听、数字文博、创意设计、艺术品交易等领域具有较完整的产业链和较强的应用场景；同时，上海人工智能产业基础、数字文化基础设施和文化消费市场也具备较强支撑条件。下一步，上海推进AI赋能文化产业，应围绕“文化资源数据化、技术应用场景化、产业应用普惠化、版权治理规范化”形成系统安排，推动人工智能真正嵌入文化产业高质量发展全过程。参考资料：1、AIAdoptionPlan:CreativeIndustries.https://www.gov.uk/government/publications/ai-champions-ai-adoption-plans/ai-adoption-plan-creative-industries#existing-adoption-landscape2、TakingstockoftheCreativeIndustriesSectorPlan.https://pec.ac.uk/blog_entries/taking-stock-of-the-creative-industries-sector-plan/3、UKResearchandInnovationlaunchescreativeindustriesstrategy.https://www.ukri.org/news/uk-research-and-innovation-launches-creative-industries-strategy/

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.