2025年11月24日，卡内基国际和平基金会科技与国际事务研究员帕夫洛·兹韦尼戈罗德斯基与斯科特·辛格发布分析文章《具身人工智能：中国对智能机器人的重大押注》，通过考察中国政府构想具身人工智能、推进该领域发展的具体举措以及相关生态系统的优势与不足，探讨具身人工智能的进展如何重塑中国经济、增强国家竞争力并影响世界格局。文章指出，2025年3月，在中国领先的电动汽车制造商极氪工厂里，由优必选机器人公司研发、搭载基于DeepSeekR1的多模态推理模型的机器人，作为全球首支公开亮相的类人机器人团队，正在复杂的真实工业场景中协同完成多样化任务。短短数月后，优必选又推出WalkerS2——全球首款能自主更换电池的人形机器人，这意味着它们有望在工厂车间实现全天候不间断运行，无需任何人工干预。帕夫洛和斯科特认为，这些演示揭示了中国领先企业将前沿人工智能能力转化为实用工业应用的能力。更重要的是，这些民营企业的成就已成为中国不断演进的国家人工智能战略的核心，该战略旨在利用中国在人工智能软件和机器人硬件方面的综合优势，实现独特的技术领导地位。当美国和硅谷多数企业专注于ChatGPT等大型语言模型（LLM）及数字AI应用的规模化发展时，中国却押注于截然不同的方向。其战略核心在于：真正的AI主导权将源于能在物理世界自主运作的系统——即人工智能驱动的机器人技术，通常被称为具身人工智能（embodiedAI）。为实现在具身人工智能领域的雄心，中国政府正推行一套技术发展方案：鼓励地方政府尝试不同路径来开发和推广该技术。响应中央号召，中国各省正向本土企业投入资金，这些企业致力于研发能够在复杂物理环境中自主导航并弥合数字推理与现实行动之间差距的人工智能系统。“如果中国能够实现其愿景，具身人工智能有望解决中国面临的最紧迫挑战，包括为疲软的经济注入强劲动力，应对老龄化等社会难题；它还可能带来一系列广泛的战略优势。理论上，构建成熟的具身人工智能生态系统并确立该领域的持久全球领导地位，将成为中国未来经济和军事实力的重要支柱，使其在全球通用人工智能（AGI）竞赛中占据领先地位”。（一）什么是具身人工智能？文章指出，无论在西方还是中国，具身人工智能通常被理解为由人工智能驱动的硬件系统，能够感知并解读来自物理环境的多模态输入，包括视觉、听觉和触觉等。这类系统能够自主决策，在现实世界中执行物理动作，并从这些交互中学习。重要的是，尽管具身人工智能常与模仿人类外形和功能的人形机器人相关联，但二者并非同义词。人形机器人是以类人外形为特征的机器，但其功能能力因软件、感知和控制系统而差异显著。实际上，许多人形机器人仍是功能有限的系统，仅能执行狭义定义的任务，例如坐在接待台前向访客挥手致意。而具身人工智能系统的核心特征并不在于其物理形态。这类系统可呈现多种物理形态，人形机器人仅是其中一例；其他形态还包括四足机器人、无人机、自动驾驶车辆、工业机械臂及微型机器人。例如，工业机器人即便没有生成式人工智能，也早已在装配线上实现重复性工作的自动化。图为类人机器人与具身人工智能系统的关系图片来源：卡内基国际和平基金会具身人工智能系统的核心在于其能力。它们融合了先进软件、精密传感器和复杂控制系统，能够实现高度自主决策、适应动态环境，并执行多样化任务，例如，完成汽车生产线上传统上由人工操作的所有工序。具身人工智能系统通常配备丰富的传感器组件，并由支持感知、推理和行动的多模态人工智能模型驱动。这类模型通常依托大型语言模型（LLMs）的能力，将其作为语言处理与推理的核心架构，在此基础上集成视觉与行动模块。具身人工智能系统的独特之处在于，它们不仅能解读数据，还能与多样化的物理环境互动并适应环境变化。这使其区别于传统应用场景，传统应用场景中的AI主要强化单一功能工具和服务，例如CT诊断助手或天气预测模型。它也区别于纯粹在数字环境中运作的软件型“智能体”。实际上，具身人工智能的边界模糊不清，更像是一个连续谱系而非单一的、易于识别的阈值。该谱系的低端已然存在，例如优必选的WalkerS2等系统，它们能够执行有限范围的现实世界任务。然而，无论是中国还是西方，都尚未实现基于持续更新的世界模型构建的完全自主系统，这种系统被某些人视为具身通用人工智能的基础。西方与中国的研究界在投入对具身人工智能的研究时，所关注的程度和资源分配存在差异。在美国，对具身人工智能的兴趣似乎主要集中在私营领域。特斯拉等科技巨头正通过其自动驾驶汽车和智能机器人Optimus，在具身人工智能领域进行大量投资。与此同时，生产通用人形机器人的FigureAI等新兴公司也正崭露头角，成功获得大量外部资金支持。相比之下，在中国，对具身人工智能的热情已远远超出私营领域。自2025年初以来，中国国内专家群体对具身人工智能的关注度急剧攀升，该议题在政策制定和学术讨论中迅速占据重要地位。（二）具身人工智能：物理世界向实体经济的延伸文章强调，中国政策话语中具身人工智能的兴起并非凭空出现；中国在实体经济中推进人工智能的应用，体现了政府有意识地将生成式人工智能的进步从纯数字领域转向实体经济领域：涵盖实物生产和基础服务等支撑实体经济活动的领域。通过此举，中国希望在近期经济增长放缓的背景下重振经济。2025年1月，DeepSeekR1模型发布表明中国人工智能能力日益成熟时，中国政府很可能认定将人工智能融入实体经济时机已至。这一判断或许因多重紧迫需求而强化：中国房地产市场危机、内需疲软以及人口下降趋势初现，迫切需要重振经济增长。基于中国在机器人、自动驾驶汽车和无人机等硬件系统领域的早期优势，中国政府试图将具身人工智能作为推动转型的关键工具加以运用。自DeepSeek发布以来，中国对具身人工智能的关注已通过多份重要报告和讲话得以明确。2025年3月的政府工作报告将具身人工智能与生物制造、量子技术、6G并列为构建未来产业的核心工具。例如，李强总理在2025年7月世界人工智能大会主题演讲中，就将具身人工智能与大型语言模型并列为当前人工智能领域取得重大突破的领域。最新进展显示，中共中央建议将具身人工智能纳入即将出台的《中国第十五个五年经济社会发展规划纲要》，作为经济增长的新驱动力之一。中央委员会的决议迄今最明确地表明，中国领导层计划对具身人工智能进行长期战略性押注，期待其在塑造中国未来中发挥决定性作用。（三）中国希望通过具身人工智能实现的目标文章分析，具身人工智能可助力中国在国内、战略和综合三大维度实现五项目标。在国内层面，具身人工智能有助于应对结构性经济与人口挑战；在战略层面，它能增强中国在全球技术与地缘政治竞争中的地位；在综合层面具有跨领域意义：通过创造能够在物理世界自主交互的通用人工智能，实现真正意义上的通用人工智能。目标一：促进经济增长中国政府正致力于通过发展和部署具身人工智能，大幅提升制造业和物流业等关键产业的生产力，这些领域对振兴中国放缓的经济增长至关重要。这一目标在2024年《具身人工智能发展报告》中得到阐述，该报告由工业和信息化部下属的研究机构——中国信息通信研究院（CAICT）联合撰写。报告指出，具身人工智能可革新人机协作模式，使自主硬件系统通过自然语言交互、手势及动作向人类学习。CAICT预测该技术将产生颠覆性经济影响，并宣称这类系统最终可取代人类成为工业生产线最灵活的单元，显著提升生产效率。目标二：应对人口老龄化此外，CAICT报告指出，具身人工智能作为应对中国人口快速老龄化的手段，可替代人类从事因工作性质恶劣或危险而普遍存在劳动力短缺的岗位，例如需暴露于极端温度的工作环境。该技术还能提供养老服务，从而减轻劳动年龄人口的负担。目标三：加强军队建设除推动人工智能前沿发展外，中国还视具身人工智能为能显著提升国家军事能力的技术。中国《解放军报》评估认为，具身人工智能可帮助中国突破人类生理限制，重塑无人作战边界，催生更敏捷高效的作战体系。设想的具身人工智能系统将整合视觉、听觉、触觉乃至嗅觉等多模态传感器，结合大型多模态模型，实现战场环境的自主感知、决策与行动。当前仍需不同程度人工干预的无人系统不同，这类具身人工智能系统将具备更高的实时战术自主性，使其在电子战干扰下展现出显著增强的抗干扰能力。它们将不再是单纯的命令执行者，而是能够根据战场态势变化自主调整战术的指挥官-战斗员。目标四：获取地缘经济优势除了应对经济和社会挑战外，具身人工智能还能为中国政府带来显著的地缘经济优势。如果中国能有效利用其庞大的制造能力，便有望成为全球具身人工智能系统的头号供应商，由此形成的对华技术依赖程度，可能超越此前全球对5G网络或太阳能电池板等新兴技术的依赖。不同于这些技术，具身人工智能有望成为自动化全球经济中各类物理任务的基础工具，这意味着获取此类系统最终将决定一国的未来经济竞争力。鉴于这些利害关系，中国已着手为具身人工智能的全球传播奠定制度基础。通过近期发布的《全球人工智能治理行动计划》和“人工智能+”国际合作倡议，中国力图将自身定位为最能提供契合他国发展需求的人工智能实用应用的合作伙伴。中国还宣布创建一个共享这些应用的新平台——世界人工智能合作组织（WAICO）。尽管中国当前主要出口通用型人工智能应用，但一旦具身人工智能技术成熟，即便面临实际经济制约，中国仍可借助这些既有的传播渠道实现该技术的全球化推广。目标五：实现AGI除应对国内挑战外，中国还将具身人工智能视为加速国家前沿人工智能能力发展的途径。例如，中国信息产业研究院的报告指出，具身人工智能有助于推进实现通用人工智能的宏伟目标。中国科学院院士、清华大学教授张博等有影响力的学者也认同具身人工智能是通往通用人工智能最有希望的途径。张博认为，尽管大型语言模型通过赋予机器理解和生成人类语言的能力为AGI奠定了关键基础，但唯有具身人工智能才能最终实现对人类全能力谱系的复刻。他将此归因于具身人工智能与物理世界交互并从中学习的能力——这正是实现真正通用智能的核心要素。（四）中国政府正在采取哪些措施来实现这一目标在2025年政府工作报告中，中国领导人将具身人工智能列为重点发展领域，表明了加速发展的决心。中国政府鼓励学术界和地方政府探索并试点潜在的发展策略，这些策略未来可推广至全国。这种“先试点，后推广”的模式并非新鲜事物，它长期以来一直是中国实施创新政策的重要工具。在政府鼓励下，具身人工智能已成为中国各地学术讨论、展览及会议日益关注的主题。其中一个显著例证是由中国人工智能学会联合清华大学、同济大学等活跃于人工智能与机器人研究及人才培养领域的中国顶尖高校共同主办的年度中国具身智能大会。2025年中国具身智能大会首次发布了具身智能十五大重点方向，重点强调了多模态具身感知、具身世界模型构建及具身人工智能安全等优先研究领域。据称这份中国首个具身人工智能发展的系统性路线图，将为政府未来资金分配提供更清晰的优先级指引。与此同时，中国各省市纷纷将自己定位为未来全国性政策的先行者。许多地区都推出了自己的计划，其中少数因其规模、雄心和可见度而脱颖而出。特别是北京、上海、广东、浙江和湖北等地方政府，迄今为止一直处于领先地位。这些地区历来是中国最富裕的地区，在通过雄心勃勃的政策举措引领新兴产业发展方面有着强大的记录。这些地区在塑造具身人工智能发展路径时采取了多样化策略，既侧重于产业链的不同环节，也运用了激励和扶持本土产业的多元化手段。它们还致力于更具战略性地配置资源，重点扶持本土企业在具身人工智能发展领域已具备相对优势的细分方向。例如，北京作为中国领先的人工智能芯片开发商寒武纪的所在地，优先发展了针对具身人工智能应用的高性能芯片等要素。作为自动驾驶汽车传感器技术领域全国领军企业禾赛科技的总部所在地，上海则专注于核心硬件组件。与此同时，广东和浙江两地政府则聚焦于完整的具身人工智能平台，特别是多功能人形机器人领域。这些地区凭借深圳优必选科技和杭州优树机器人等企业，已在具身人工智能领域的民营企业开发中占据竞争优势。为支持这些发展，各省政府承诺了不同级别的资金投入。例如，北京设立了1000亿元人民币的15年期专项基金支持人工智能与机器人产业。上海则创立了具身人工智能专项基金，首期募集资金达5.6亿元人民币。然而，这种主要由地方政府主导的分散化战略并非没有弊端。尽管各省似乎正试图在实体人工智能的不同领域实现专业化，但中央缺乏详细指导可能导致重复建设与资源错配。这与电动汽车行业的状况如出一辙，激烈的省际竞争和对本土制造商的过度投资，曾造成惊人的经济浪费和产业产能过剩。然而中国全球领先的电动车产业演进历程表明，这种看似低效的竞争终将催生真正的技术突破。与电动车领域相似，中国地方政府在实体化人工智能领域的投入，可能培育出全国性龙头企业，并为中央提供更清晰的新兴技术规模化发展范本，这些经验未来可在全国范围内复制推广。最终，将具身人工智能的初期开发权下放给地方政府的做法能否成功，取决于多个因素。首先，国家层面的成功很大程度上取决于地方政府能否有效划分具身人工智能供应链各环节的责任，避免过度重复建设。其次，成功还取决于能否获得充足且可持续的资金支持，以保障地方具身人工智能企业的长期发展。“鉴于过去十年间许多地方政府积累了巨额债务，后者可能难以实现。这些债务源于省级政府为响应国家增长目标，不顾投资回报率而大量举债投资基础设施和制造业（如电动汽车）”。第三，技术进步可能趋于平缓，根本性突破或受限。具身人工智能系统能否最终达到人类工人的灵巧度、适应性和效率仍存疑，其发展周期可能远超当前多数产业规划的预期。（五）具身人工智能行业现状与未来趋势尽管学术界和地方政府的作用至关重要，但中国对具身人工智能的押注最终取决于该行业能否实现突破，使这项技术具备成本效益和可扩展性。中国实体化人工智能产业的关键领域已涌现出全国性领军企业：优地机器人和优必选人形机器人，大疆无人机，自动驾驶领域的百度阿波罗和小鹏汽车。在这些案例中，机器人技术、制造业和电动汽车领域的产业驱动能力，为将人工智能整合到现有公司基础设施奠定了基础。相较于世界其他地区，中国在具身人工智能领域的优势在于其强大的硬件制造基础和供应链体系，这使其有望在技术成熟后迅速扩大生产规模。这包括以成本效益高的方式制造具身人工智能硬件平台（如机器人和无人机），以及生产具身人工智能系统中的关键组件，例如激光雷达（LiDAR），这种传感器技术对三维测绘和环境导航至关重要。作为全球最大制造国，中国在丰富多样的实际应用场景方面也具备竞争优势。这些场景能产生海量数据集，对训练具身人工智能系统至关重要（其中许多系统旨在应用于生产线）。然而中国开发者常面临数据获取困境，促使部分行业领袖呼吁政府开放政府机构及国有企业持有的数据集供企业使用。与中国其他领域类似，中国的人机融合技术仍处于相对初级阶段，行业尚未形成完整的商业化闭环。该技术主要局限于研发、小批量生产及特定场景的试点应用，平衡控制和运动控制软件等核心组件仍在持续研发中。不过，行业巨头正加速推进大规模生产与部署。例如优必选近期就获得2.5亿元人民币的WalkerS2工业人形机器人订单。另一方面，中国的相对弱势包括在具身人工智能系统中，用于模型训练和推理的高级人工智能芯片及计算资源获取受限。尽管正稳步推进，但仍落后于西方。另一关键制约在于多维传感器领域，例如用于具身人工智能系统高精度力测量与感知的多轴力传感器（如扭矩传感器和六轴力传感器），中国目前仍高度依赖西方进口。尽管存在这些局限，大多数中国专家和行业领袖认为，凭借现有优势、在相对弱势领域的稳步发展以及持续的政府支持，未来五到十年内中国在具身人工智能领域有望实现技术稳步发展。这一进程将最终催生能在实体经济场景中执行物理工作AI系统，从而推进关于人工智能服务实体经济的战略目标。与此同时，部分中国专家，例如，北京人工智能研究院院长黄铁军（该院是中国具身人工智能研究领域的顶尖实验室之一）出了更长远的预测。黄铁军认为，到2045年，具身人工智能有望全面超越人类能力。分析指出，中国正对具身人工智能进行长期战略押注，视其为解决中国诸多经济、社会及地缘政治挑战的潜在方案。然而，这一战略能否成功以及以何种方式实现仍存变数。技术突破可能难以实现，而地方债务高企或将制约持续投资。尽管如此，中国领导层似乎决心推进该计划，正投入大量政治意愿和财政资源，力求使具身人工智能成为可行且可扩展的技术。如果中国在其他国家之前成功开发出完全具备商业应用价值的具身人工智能系统，其将极可能凭借自身比较优势（包括强大的制造业基础、完善的供应链体系以及未来可能部署机器人的数十万家工厂），实现生产规模的快速扩张，从而在全球具身人工智能系统市场占据主导地位。在此情境下，全球关键经济领域（涵盖制造业、物流业、医疗保健业及服务业）或将全面依赖中国具身人工智能技术。这还将极大增强中国的自主作战能力，可能影响印太地区乃至更广范围的力量平衡，尤其当中国选择向俄罗斯等国出口具身人工智能的军事应用时。更进一步，如果具身人工智能最终成为开启真正通用人工智能的关键，中国将在与美国的前沿人工智能竞争中占据决定性优势。美国如何应对这一挑战，不仅将决定人工智能的发展轨迹，更将塑造未来数十年的经济与军事力量平衡格局。参考文献[1]EmbodiedAI:China’sBigBetonSmartRobots[R/OL].(2025-11-24)[2026-01-16].https://carnegieendowment.org/research/2025/11/embodied-ai-china-smart-robots?lang=en[2]FutureofMade-in-China:UBTechRoboticsdeploysfirsthumanoid‘team’incarfactory[EB/OL].(2025-03-03)[2026-01-16].https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3300872/future-made-china-ubtech-robotics-deploys-first-humanoid-team-car-factory[3]EmbodiedAIIsAbouttoCompletetheFinalPieceofthePuzzleforGeneral-PurposeRobots[EB/OL].(2025-09-18)[2026-01-16].https://www.agibot.com/article/188/detail/7.html

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#.

2026年初，人形机器人正从实验室走向真实工业场景，开启规模化应用新阶段。半导体巨头STMicroelectronics宣布与意大利公司OversonicRobotics合作，在其全球工厂部署RoBee认知人形机器人，成为全球首家在实际生产环境中部署并运行认知人形机器人的半导体企业；高通则在CES2026推出面向人形机器人的Dragonwing™IQ10计算平台，构建支持物理AI的端到端架构；与此同时，现代汽车集团计划自2028年起在全球生产基地部署波士顿动力Atlas机器人，并建设年产3万台的制造体系。人形机器人正从技术验证迈向产业落地，深度融入汽车、半导体等核心制造领域。半导体行业首次引入认知人形机器人，Oversonic与STMicroelectronics开启智能制造新篇章2025年12月22日，意大利认知人形机器人专业公司OversonicRobotics宣布与全球半导体领导者STMicroelectronics达成协议，将定制的RoBee认知人形机器人引入到STMicroelectronics位于全球多个工厂的生产和物流过程中。这是半导体行业首次在实际生产环境中部署并运行认知人形机器人，实现其在工厂产线上的操作性集成，标志着先进制造业发展的一个转折点。首台人形机器人已在马耳他的ST先进封装和测试厂部署。由OversonicRobotics研发的认知人形机器人RoBee是唯一获得工业和医疗保健部门认证的人形机器人。RoBee已经在几家意大利企业中投入使用，并参与了医院内的实验项目。作为首个将认知人形机器人引入如半导体这般复杂生产环境中的公司，意味着在可靠性、安全性和运营连续性方面面临最高标准的考验。根据协议内容，OversonicRobotics将在CES上与ST合作展示其RoBee人形机器人及其为高级生产和制造场景开发的应用程序。此次展示标志着双方国际合作的正式推出，获得了来自两家公司的机器人系统工程和自动化专家的支持。高通聚焦人形机器人，推出安全高效计算架构加速物理AI落地在2026年1月6日至9日于美国内华达州拉斯维加斯会议中心举办的CES2026上，高通展示了多款搭载Dragonwing处理器的人形及机器人平台，包括VinMotion的Motion2人形机器人和Booster的K1Geek机器人。随着机器人系统从受控环境走向现实世界部署，设计人员面临日益增长的需求：更高的计算密度、功能安全性、能效表现以及长期可扩展性。为应对这些挑战，高通提出了一种通用型机器人架构，将硬件、软件与复合人工智能集成于统一平台，覆盖从家用服务机器人、工业自主移动机器人到全尺寸人形机器人的广泛应用场景。该架构基于高通在边缘AI和低功耗高性能片上系统设计方面的经验，专注于支持那些需在复杂环境中感知、实时规划动作并持续自适应运行的机器人系统。其设计理念并非针对单一机器人类型，而是通过一致的软件基础和安全框架，实现跨多种形态的可扩展部署。该平台的核心是高通全新推出的高端机器人处理器——Dragonwing™IQ10系列，专为先进AMR和人形机器人系统设计。该处理器旨在充当机器人的“中央大脑”，集成了异构计算单元、边缘AI加速器，并支持混合关键性工作负载，涵盖感知、运动规划、安全控制等多个任务域。高通正通过与系统集成商、机器人开发商及工业伙伴的广泛合作，扩展其机器人生态系统。研华（Advantech）、Booster、库卡机器人（KukaRobotics）、Robotec.ai和VinMotion等公司已采用高通技术，加速规模化机器人解决方案的落地。同时，高通正与Figure公司合作，共同定义下一代计算架构，以支持人形机器人向更高水平的自主性和运行鲁棒性演进。现代汽车集团计划2028年起全球部署Atlas人形机器人现代汽车集团计划自2028年起在全球工厂部署由波士顿动力（BostonDynamics）开发的Atlas人形机器人，这标志着先进人工智能系统将彻底改变汽车生产方式。现代汽车集团持有波士顿动力公司的多数股权，表示其目标是到2028年建立一个年产能达到3万台机器人的生产系统。部署将分阶段推进：2028年起，Atlas将首先应用于已验证具备安全与质量效益的工序，如零部件排序；到2030年，应用范围将扩展至组件装配以及涉及重复性动作和重载搬运的任务——这些场景尤其需要AI驱动的自适应能力。Atlas的研发得益于波士顿动力与GoogleDeepMind的战略合作，融合了顶尖的机器人工程能力与前沿AI技术。这一合作被视为推动工业场景中AI驱动自动化发展的关键一步。Atlas具备56个自由度，主要采用全旋转关节，并配备具有触觉感知能力的人体尺度双手。该机器人可执行高精度任务，并能提起最高50公斤的负载。支撑该机器人计划的AI基础设施包括NVIDIA提供的AI框架与仿真库，将部署于现代汽车公司、起亚公司及现代摩比斯。该技术基础将与波士顿动力和GoogleDeepMind的合作协同，用于训练和提升机器人的AI能力。现代正围绕“端到端AI机器人价值链”构建其所谓的“集团价值网络”。通过软件定义工厂和“机器人Meta工厂应用中心”，利用真实产线数据对机器人进行训练，重点开发人机协作的安全协议。该AI训练方法旨在使机器人能够从实际制造环境中学习，从而适应多变的生产需求与安全场景。为支持这一AI机器人战略，现代宣布将在五年内向韩国投资860亿美元（约合690亿英镑），并向美国投资260亿美元（约合210亿英镑），均用于推进由AI驱动的机器人技术发展。这些投资有望推动整个汽车行业向AI深度融合的智能制造范式加速转型。参考文献：[1]OversonicRoboticssignshumanoidrobotssupplyagreementwithSTMicroelectronics[EB/OL].(2025-12-22)https://www.prnewswire.com/news-releases/oversonic-robotics-signs-humanoid-robots-supply-agreement-with-stmicroelectronics-302647593.html[2]QualcommScalesRoboticsComputefromAMRstoHumanoids][EB/OL].(2026-1-7)https://www.automation-mag.com/news/104970-qualcomm-scales-robotics-compute-from-amrs-to-humanoids[3]AIHumanoidRobotsCentraltoHyundai'sManufacturingVision[EB/OL].(2026-1-10)https://aimagazine.com/news/hyundai-targets-2028-factory-rollout-for-ai-humanoid-robots

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

特朗普2.0上台以来，多次鼓噪将广泛征收“药品关税”。对此，多个国家单独对美开展贸易谈判，期望达成有利本国制药产业的贸易协议。2025年12月1日，多家外媒报道英国最先与特朗普2.0达成药品进口零税率协议。所谓药品进口零关税协议内容协议的内容主要包括：（1）美国政府表示，既不会对英国原产药品征收关税，也不会针对英国的药品实施定价管制。（2）。对英药品进口零关税协议的监督和执行，由美国贸易代表办公室、商务部和卫生与公众服务部联合负责。（3）该协议具有有效期限制，首次豁免政策有效期为3年。（4）作为享受药品零关税待遇的回报，英国政府承诺增加对英国国民医疗服务体系（NHS）药品的支出，尤其是对创新药的补贴支出。其中，第四条包含多项举措，诸如：（1）NHS将为上市新药支付更高的净价，涨幅达25%。（2）将对品牌药定价、获取和增长自愿计划（VPAG）进行调整。此前，VPAG框架因阻碍英国民众获得创新药物而备受诟病。（3）将确保新药价格上涨不会因VPAG下对全系列药品优惠的要求而受到实质性损害。这些举措对美国大型药企在英国扩大市场极为有利。“里程碑式”零关税药品协议达成原因及影响美国卫生与公众服务部部长小罗伯特·F·肯尼迪（RFKJr）表示，该协议为贸易带来了“期待已久的平衡”。数据显示，品牌药是英国对美国最大的出口产品之一。该协议将保证英国价值至少50亿英镑的药品出口每年将免关税进入美国。对美国跨国药企而言，该协议有望使其在英国长期享有较为安全的经营环境，其推出的创新药价格被限制的风险大为降低。因此，百时美施贵宝(BMS)首席执行官克里斯·博尔纳第一时间表态：“基于英国的承诺以及该协议所依据的对创新药物的加大投资，BMS预计未来五年能够投资超过5亿美元。”值得注意的是，此前因为英国政府对品牌药的价格施加种种限制，跨国药企与英国政府的关系趋于紧张，多次关于药品价格的谈判破裂。为此，已有多家药企宣布暂停在英国的投资计划。因此，该协议的达成实质上推动了英国政府做出增加NIS药品支出的承诺，目标是在未来10年内将该支出从占GDP的0.3%提高到占GDP的0.6%；这将是英国NHS过去20多年来首次增加药品支出。目前，业内推测澳大利亚等国可能为下一个。这些国家将不得不增加药品支出，并降低药企在药品支出管制方面的负担。这可能是特朗普2.0为确保美国国内药品价格下降，而与跨国药企达成的交易。后者在美国国内的销售损失，有望在英国、澳大利亚等国获得平衡。

美国商务部下属的美国国家标准与技术研究院（NIST）近日宣布，为确保美国在人工智能（AI）领域的领导地位，该机构已扩大与非营利性机构MITRE公司的合作范围。通过此次拨款，NIST将投入2000万美元建立两个人工智能中心——美国制造业生产力人工智能经济安全中心，以及保障美国关键基础设施免受网络威胁的人工智能经济安全中心，旨在推动基于人工智能的技术解决方案落地，以强化美国制造业及关键基础设施的网络安全防护能力。在“21世纪美国技术领导力战略”框架下此次拨款是实施美国国家标准与技术研究院“21世纪美国技术领导力战略”的重要举措，旨在通过与美国产业界的紧密合作，加速关键与新兴技术从研发到应用的进程。美国商务部副部长保罗·达巴尔表示：“这项投资将助力加速人工智能在美国制造业中的应用，推动美国制造业复兴；并且能够利用人工智能提升制造企业的竞争力，吸引更多投资进入美国。”美国商务部标准与技术事务代理副部长兼美国国家标准与技术研究院代理院长克雷格·伯克哈特表示：“我们的目标是消除美国人工智能创新的障碍，加速人工智能技术在全球的应用。与MITRE公司达成的这项新协议将重点提升美国企业高效制造高价值产品的能力，满足国内外市场需求，并推动新技术和新设备的研发与商业化进程。”美国制造业生产力人工智能经济安全中心与保障美国关键基础设施免受网络威胁的人工智能经济安全中心，将推动人工智能驱动工具（即“智能体”）在这两个国家级优先领域的发展与应用。这些中心将开展必要的技术评估与创新，以有效维护美国在人工智能创新领域的领先地位，应对敌对势力利用人工智能构成的威胁，并降低因依赖不安全人工智能技术而产生的风险。NIST将依托现有资源，发挥专业优势，推进美国白宫2025年7月《美国人工智能行动计划》中的建议，包括支柱一“加速人工智能创新”，以及支柱二“构建美国人工智能基础设施”。这是NIST项目计划中的重要开端，旨在协调基于创新的研究工作，加速国家优先领域关键技术的开发与部署。依托其悠久的公私合作传统，NIST计划通过建立适应性强且灵活的合作伙伴关系，开发、试点并实施新技术突破，以确立美国在人工智能、量子信息科学与技术、生物技术等关键与新兴技术领域的领导地位和创新优势。进一步深化与MITRE公司的长期合作基于为NIST运营国家网络安全联邦资助研究与发展中心（NCF）的经验，MITRE凭借其专业技术实力及与产业界、学术界的长期合作基础，将加速创新进程并实现人工智能领域的领先地位，这与美国白宫《美国人工智能行动计划》的指导方针相契合。该中心将充分利用MITRE在尖端人工智能实验室、联邦人工智能沙盒以及ATLAS、CALDERA和ATTCK框架等公开工具方面的投资成果。MITRE总裁兼首席执行官马克·彼得斯博士表示：“MITRE与美国国家标准与技术研究院的合作将催生变革性研究，加速美国开发和应用可靠、安全、可信赖的人工智能技术，确保美国在技术和市场领域的领先地位。依托MITRE的研究与技术实力，携手美国政府及产业界，这些中心将推动可信人工智能技术应用于最关键领域。”NIST期望这些人工智能中心能在应用科学和尖端技术领域实现突破，并提供颠覆性的创新解决方案，以应对国家面临的最紧迫挑战。该合作协议拓展了美国国家标准与技术研究院在人工智能领域的项目布局，并依托人工智能标准与创新中心（CAISI）推动的公私合作机制。CAISI已与多家前沿人工智能模型开发商达成自愿协议，旨在推动针对国家优先安全能力的行业模型开展协作研究与自愿测试。未来数月内，NIST还将计划通过“美国制造业计划”宣布其“人工智能韧性制造研究所”的资助项目。该研究所将获得NIST五年内高达7000万美元的投资，并获得至少同等规模的非联邦资金支持，旨在汇聚人工智能、制造业及供应链网络领域的专业力量，共同提升制造业韧性。这些举措将共同提升美国国家标准与技术研究院的核心研究、标准制定及技术使命，以消除阻碍美国在人工智能领域创新与领导地位的障碍。参考文献：[1]NISTLaunchesCentersforAIinManufacturingandCriticalInfrastructure[EB/OL].(2025-12-22)[2026-01-16].https://www.nist.gov/news-events/news/2025/12/nist-launches-centers-ai-manufacturing-and-critical-infrastructure[2]NISTLaunchesNewArtificialIntelligenceCenters,ExpandsCollaborationwithMITRE[EB/OL].(2025-12-22)[2026-01-16].https://www.mitre.org/news-insights/news-release/nist-artificial-intelligence-centers-collaboration-mitre[3]NISTLaunchesCenterforAIinManufacturing[EB/OL].(2025-12-31)[2026-01-16].https://www.assemblymag.com/articles/99732-nist-launches-center-for-ai-in-manufacturing[4]NIST,MITREPartneron$20mAICentersForManufacturingandCybersecurity[EB/OL].(2025-12-23)[2026-01-16].https://www.infosecurity-magazine.com/news/nist-mitre-ai-centers/

在骨组织损伤修复领域，如何构建具备长期力学稳定性、促进骨再生与血管生成的人工材料，一直是材料科学与临床工程共同面对的重要难题。近年来，3D打印、多尺度拓扑结构材料、功能纳米组分以及跨尺度力生物学的引入，使骨修复材料成为新材料方向中最具突破性的领域之一。本文整合了近期两项研究：（1）采用非可降解多尺度拓扑结构支架并利用力生物学方法进行结构优化；（2）构建3D打印高分子/磁性纳米复合材料并阐明其促进成骨与成血管的细胞机制。二者从结构优化与材料-细胞调控两个视角，概括了当前骨再生材料的发展趋势与共性科学基础。一、3D打印支架的结构设计与力学优化1.拓扑结构材料的力学基础人工骨支架的内部几何结构决定其承载能力、应力分布以及细胞渗入效率。在非可降解人工骨的设计中，研究采用了经典的三重周期最小曲面（TPMS）结构，如gyroid与SchwarzP。其特点是：连续三维曲面保证整体强度；均匀曲率带来稳定应力分布；空间互连利于细胞与营养流体迁移。相关研究对单元尺寸、孔径及体积分数进行了系统优化，以兼顾可打印性、力学性能与粉末残留清理效率。2.力生物学驱动的结构优化该类人工骨最大的创新在于将力生物学（mechanobiology）纳入材料设计。通过有限元（FE）模拟，将应力场映射到支架，预测：高应力区；可能的裂纹传播路径；细胞易于浸润的位置。并据此反向优化拓扑结构。在动物实验中，术后第6-10周内，新骨优先形成于FE模拟中的高应力区域，随后向支架内部延伸。这表明力学环境不仅影响材料破坏模式，也决定骨形成的空间分布。3.非可降解框架+可降解核心的材料体系为同时实现长期力学支持与生物诱导性，研究设计了以下复合系统：外层：非可降解LS-PEK框架，提供跨段缺损的长期机械稳定性，避免金属造成的应力遮挡与影像伪影。内部：β-TCP陶瓷+GelMA水凝胶+干细胞，可降解、可灌注、可提供局部钙源，同时可通过UV完成交联。这种多材料协同的结构，使支架既具承载能力，又具备逐步诱导成骨的功能。二、3D打印磁性复合材料的生物信号调控机制相较于结构优化路线，另一类研究从材料功能性出发，通过在可降解高分子PLGA中引入γ-Fe₂O₃超顺磁纳米粒子，构建能主动参与细胞信号调控的3D打印骨修复材料。1.PLGA/γ-Fe₂O₃功能复合体系材料通过3D打印实现：均匀孔隙结构；纳米颗粒均匀分散；良好的生物相容性与可控降解性。γ-Fe₂O₃具备超顺磁性，其作用不仅体现在物理层面，更能在细胞层面触发信号通路。2.成骨机制：CRYAB-PI3K/AKT轴蛋白质组学发现磁性支架促进以下分子事件：CRYAB（αB-crystallin）显著上调；CRYAB稳定β-catenin；激活PI3K/AKT通路；促进骨髓间充质干细胞成骨分化。3.成血管机制：NF-κB、HIF-1α、VEGF信号轴在血管内皮细胞中，磁性材料诱导：NF-κB核转位增强；HIF-1α上调；VEGF表达增加，从而血管生成加速。骨和血管的协同生成，使再生区域获得更充分的氧气与营养供给。4.多模态实验验证研究使用：micro-CT血管造影获得三维微循环结构；Goldner三色染色与免疫组化验证骨形成区域；蛋白质组学解析关键分子差异。结果一致证明该复合材料可同时增强成骨与成血管能力。三、总结3D打印骨再生材料的设计正在从“可打印”迈向“结构—力学—生物信号一体化”。本文中的两项研究分别从结构优化与材料功能调控两个维度展示：结构驱动型材料通过力生物学优化实现了对骨形成分布的预测与调控；功能驱动型材料通过CRYAB、NF-κB、VEGF等通路实现了对细胞命运的主动控制；多材料协同、多尺度设计、结构—信号耦合是当前骨再生材料的共性趋势。随着建模、生物成像与蛋白组学技术的进一步成熟，未来骨修复材料将更具可设计性与机制可解释性，为临床大段骨缺损修复提供更加科学、可靠的材料基础。参考文献1.ClarkJR,AlMarufDSA,Tomaskovic-CrookE,etal.Mechanobiologically-optimizednon-resorbableartificialboneforpatient-matchedscaffold-guidedboneregeneration.NatCommun.[2025-10-24].doi:10.1038/s41467-025-64466-z.2.LiuJ,LiuF,LiC,etal.3D-printedmagneticscaffoldspromoteboneandvesselregenerationthroughCRYAB/PI3K-AKTandNF-κBpathwaysidentifiedbyproteomics.BioactMater.[2025-10-23].doi:10.1016/j.bioactmat.2025.10.013.

英国推出新科研资助框架以加强科研与创新能力英国研究与创新署（UKRI）于2025年10月14日发布宣布推出新的研究资助框架“Fellowshipinvestmentframework”，旨在优化奖学金申请流程，提高不同职业阶段的研究人员和创新者的支持效率。新框架将自2025年末起应用于UKRI及各理事会新发布的资助项目，目前UKRI每年资助约350名新成员，当前在英研究学者群体逾2000人。新制度将明确奖学金目标，减少行政负担，为不同阶段的研究人员提供更灵活的职业发展路径，进一步强化英国科研生态。一、发布背景该框架是UKRI自2022年启动“联合人才资助（CollectiveTalentFunding）”转型后的关键进展，用以回应研究者对资助规则清晰性与一致性的诉求。UKRI强调，通过统一类型与要素，可让申请人与研究组织将精力更多用于科研与创新本身，同时加强对跨学科、跨领域团队与个体的持续支持，改善人才在学科与产业间的流动。二、资助框架概述1、资助类型新框架将所有UKRI资助项目的受众研究者归入三类以“结果为导向”的类型体系，并计划在未来逐步对齐共同特征与评审要素：1）职业转型（Careertransition）支持个人完成关键职业台阶，包括边履行临床等专业职责边完成博士培养（如职业化博士）、建立首个独立研究方向与证据（早期独立研究员），或成长为领域独立领军者（如未来领军者研究员）。2）能力建设与学科转型（Capacitybuildinganddisciplinetransition）面向特定研究领域的能力提升，支持跨学科流动、博士后阶段的进一步技能发展，或在国家优先方向中的快速再培训与补短板。3）产业转型（Sectortransition）促进学术界与产业界等部门间的知识与技能流动，多为例如“产业-学术”双向交流等固定期限的临时性流动，以催生新方法与跨界合作。2、实施细节UKRI将分阶段实施该框架：框架自2025年末起，适用于所有新的UKRI研究员机会，含各理事会管理的机会）；对常规类型的过往项目，将在下一轮相关机会开放时逐步对齐；而对于既有的长期投资，且分多批次录取研究员的项目，需待新的投资启动后才适用；此外，框架不对已授予的历史项目追溯适用。框架也从以下几方面给予了该资助计划的潜在受众学者以申请要点提示：一是先对齐自身匹配的申请类型——明确自身处于“首证独立”、“能力建设”或“跨领域转型”等几类资助中的哪一类场景；二是关注各理事会的具体机会——不同理事会会在框架下推出对应资助机会与侧重方向；三是准备证明自身能力与成果间的证据链——相较年限门槛，新框架更看重研究者的能力与潜力，及其研究路径的可验证性设计；四是善用配套发展网络，如FLFDevelopmentNetwork等领导力与职业发展资源。三、资助框架特征为扩大覆盖面与公平性，框架将逐步统一并简化项目特征，重点包括：标准化资格规则——资助面向更广泛的科研与创新岗位开放；取消以“博士获得年限”等时间限定为核心的个体资格门槛，转而聚焦研究者的能力与未来潜力；系统支持多元职业路径与回归科研者，如职业路径中断的研究人士等；拓展领导力与能力建设项目的可及性，例如与“未来领军者研究员发展网络”协同资助；减少申请与实施中的行政负担，提高项目管理效率与响应新兴机遇的灵活性。对申请者而言，每一类研究员资助都将具有明确目的与对位场景：例如处于“首证独立性”阶段的申请者可更快锁定与之相匹配的合适项目，而计划开展产学研跨界实践的申请者也能对应到“产业转型”这一清晰的申请路径。框架还允许各理事会基于自身战略需求发布机会、设定资助强度，只需在与整体资助类型与特征框架对齐的前提下即可拥有较大自由度的资助政策设计。四、资助规模与预期影响UKRI目前每年资助约350名新研究员，已形成2000多人体量的在英研究员群体。新框架被视为“提效-增能-促流动”的系统性工具：一是通过统一类型与要素，减少申请端与管理端的制度摩擦；二是强化对个人与团队在跨学科、交叉领域与跨部门协作中的支持；三是以灵活机制快速响应战略重点与新兴领域的人才与能力需求。该框架推进英国的科研资助类型从“项目导向”进一步延伸到“职业发展导向”，以人才成长不同阶段的关键跃迁转型与人才的能力潜力为靶点，从源头提升英国科研队伍的结构活力与创新韧性。对高校与科研机构而言，清晰稳定的类型与规则可优化人才引进与支持策略；对产业和公共部门而言，跨部门流动渠道有助于知识转化与场景落地，缩短科研—应用—产业化链条，增强英国在前沿科技与关键技术赛道的持续竞争力。参考文献：[1]UKRI.CollectiveTalentFundingroadmap2022to2025[EB/OL].(2022-12-14)[2025-11-24].https://www.ukri.org/publications/collective-talent-funding-roadmap-2022-to-2025/.[2]UKRI.Updateoncollectivetalentfunding[EB/OL].(2023-11-02)[2025-11-24].https://www.ukri.org/news/update-on-collective-talent-funding/.[3]UKRI.Fellowshipinvestmentframework[EB/OL].(2025-10-14)[2025-11-24].https://www.ukri.org/what-we-do/developing-people-and-skills/fellowship-investment-framework/.[4]UKRI.NewfellowshipframeworktostrengthenUKresearchandinnovation[EB/OL].(2023-11-02)[2025-11-24].https://www.ukri.org/news/new-fellowship-framework-to-strengthen-uk-research-and-innovation/.

世界生物能源协会（WBA）日前发布《2025年全球生物能源统计报告》（2025GlobalBioenergyStatisticsReport），提供了关于全球能源结构、可再生能源现状、生物质供应、生物质发电、生物质供热以及液体和气体生物燃料的最新信息，并介绍了欧洲木屑颗粒行业、印度乙醇工业和巴西沼气发展的特殊案例研究。该报告主要结论包括：2023年全球能源供应量达到622艾焦耳（EJ），其中化石燃料仍占80%以上。可再生能源持续增长，达到92艾焦耳，较2022年增长3%。生物能源保持9%的稳定份额，贡献56艾焦耳，创历史新高，较2022年增长2%。生物质供应主要由固体生物质驱动，占总产量的83%。其中大部分是传统生物质，如木柴和木炭。欧洲仍然是木屑颗粒的最大市场，而越南凭借33%的产量增长巩固了其在亚洲的地位，目前占该地区总产量的一半以上。生物能源在所有终端用户领域均有所贡献：电力、交通和供热。在发电方面，2024年生物能源发电量达到711太瓦时（TWh），占全球可再生电力的7%。亚洲占其中的一半。在供热领域，生物能源仍然是主要的可再生能源选择，供应了全球73%的可再生热能。欧洲遥遥领先，贡献了全球四分之三的生物热能。在交通运输领域，2023年生物燃料的消耗量达到4.73艾焦耳，几乎占该领域所有可再生能源消耗量的90%。过去五年，生物燃料的使用量增长超过20%，这得益于至少35个国家强制实施的掺混政策。乙醇是产量最大的生物燃料，2024年全球产量达到1180亿升，其中美国和巴西产量最高，合计占80%。印度紧随其后，位列第三，产量为64.8亿升。生物柴油的产量接近500亿升，主要生产国为印度尼西亚、欧盟、巴西和美国。2024年，生物能源装机容量达到151吉瓦，在过去十年中几乎增长了两倍，这主要得益于中国、印度和日本的快速发展。法国也实现了增长，2024年装机容量达到3.35吉瓦，同比增长60%。尽管如此，继2023年新增装机容量疲软之后，2024年整体增速放缓至3%。就业和投资趋势也反映了生物能源的发展。2023年，该行业提供了390万个就业岗位，其中液体生物燃料占比超过70%。投资也在不断增长，预计2025年将达到160亿美元，比上年增长13%，主要集中在生物柴油和乙醇项目上。关于印度乙醇工业，该报告认为印度2018年的国家生物燃料政策对印度乙醇的普及产生了巨大影响。该政策旨在减少对化石燃料的依赖，并支持可再生燃料的发展。此外，乙醇汽油混合计划（EBP）一直是乙醇生产的关键驱动力，该计划推广了多种原料，例如甘蔗糖浆、糖蜜、残次谷物和玉米。2024年，印度燃料乙醇总产量较2023年增长23%，达到65亿升。到2025年2月，印度的乙醇混合比例已达到17.98%，正朝着其E20目标迈进，并于2025年11月提前完成目标。据估计，目前印度全国已有超过18000家零售网点供应E20燃料。为实现目标并支持乙醇生产厂的建设，同时确保原料供应，政府已实施一系列机制。例如，2025年3月，印度政府宣布了一项针对合作糖厂的新方案，旨在将其现有的甘蔗制糖厂改造为多种原料制乙醇厂，以促进原料多样化。此外，政府提高了玉米的收购价格，以促进玉米在乙醇燃料生产中的应用，这使得用于乙醇生产的玉米粒用量从2023年的3200万吨增加到2024年的79.61亿吨。关于巴西沼气发展，该报告指出，在新的政策和不断增长的投资推动下，巴西的沼气产业正在迅速扩张，但其在巴西整体能源结构中所占比例仍然相对较小。2024年，沼气仅占国内能源供应的1.8%，约占天然气总消费量的2.5%。大部分沼气用于发电，少量用于热电联产电厂。沼气升级后注入电网或用于交通运输的规模仍然有限，但预计未来几年将有所增长。作为《未来燃料法》（2024年）的一部分，《国家天然气生产商和进口商脱碳计划》旨在通过在天然气管网中掺入越来越多的生物甲烷来减少温室气体排放，计划从2026年的1%开始，到2036年达到10%。该行业的基础设施也在不断扩建。2024年，巴西共有1633座注册的沼气厂，同比增长18%，总装机容量为47亿立方米。其中，1349座设施专注于发电，而54座生产生物甲烷。如果现有项目得以实现，生物甲烷的产量到2026年可能增长两倍，预计2025年供应量将增长107%，并在2024年至2026年间增长近200%。虽然垃圾填埋气仍然是主要原料，但农业残余物和副产品（例如乙醇生产中的酒糟）仍具有巨大的未开发潜力。目前，大约五分之一的废弃物甲烷排放被转化为沼气，占总产量的75%。《全球生物能源统计报告》是世界生物能源协会的年度报告，旨在清晰、数据驱动地展现全球生物能源的发展现状。自2014年首版发布以来，该报告已成为理解生物能源在全球能源体系中作用的重要参考。2025年版是该系列的第12版，扩展了覆盖范围，数据来源更加广泛，包括政府数据库、国际组织和独立研究平台。报告的结构侧重于全球、区域和国家层面的发展情况。参考文献：[1]TheWorldBioenergyAssociation.2025GlobalBioenergyStatisticsReport.https://www.worldbioenergy.org/uploads/251118%20GBSR.pdf

尽管不同国家和城市在发展阶段、制度环境和技术条件上存在差异，但智慧城市在实践层面却呈现出一系列高度相似的特征。这些共性并非偶然形成，而是通过长期探索逐步固化下来的结构性成果。当前智慧城市建设已不再停留在以单项技术应用为主的阶段，而是在发展理念、制度安排和治理方式等方面发生了系统性变化。一方面，智慧城市在以人为本、数字基础设施、数据治理、城市韧性和多方协同等方面形成了较为稳定的共性特征；另一方面，智慧城市的建设方法也在同步演进，从早期以技术部署和方案落地为核心，逐步转向以治理体系构建和治理能力提升为导向。基于此，本文作为系列研究的第二篇，围绕全球智慧城市发展中的五大共性特征，对智慧城市实践中的结构性特征与方法演变进行系统分析，深化对智慧城市发展逻辑的整体认识，并为后续关于痛点和发展方向的研究奠定基础。一、全球智慧城市发展的共性特征随着智慧城市从探索阶段走向深化阶段，其发展重心已从单项技术应用和项目落地，转向更加系统化、可持续的整体建设框架。在这一过程中，一些要素反复出现在不同国家和城市的智慧城市实践中，并逐渐固化为具有普遍意义的发展特征，成为当前国际智慧城市建设的重要共识。系统梳理这些共性特征，有助于从纷繁复杂的城市案例中提炼出智慧城市发展的关键要点，理解不同城市在智慧化进程中为何会在理念和路径上趋同。基于此，以下将围绕全球智慧城市发展中的五个共性特征展开分析，以揭示当前智慧城市实践所呈现出的共同规律。（一）以人为本与包容性成为主导理念智慧城市建设正在从以技术部署和效率提升为核心的“技术导向”，逐步转向以回应居民实际需求和提升公共福祉为目标的“服务导向”。联合国人居署明确提出，智慧城市不应以技术本身作为发展目标，而应将人的需求、权利和福祉置于规划、实施和评估的中心位置，这一理念正成为国际智慧城市建设的重要价值基础。在这一理念引导下，城市更加重视数字化成果的普惠性与可及性，强调数字基础设施、公共服务和参与机制应覆盖不同收入水平、不同年龄结构和不同数字能力的群体，特别关注弱势群体、低收入人群和数字技能相对不足的居民。DCO强调，包容性是智慧城市可持续发展的关键条件之一。只有在制度设计和技术应用中同步考虑公平性、可及性和参与性，才能避免数字服务在实际运行中形成排他效应，使不同群体都能够平等、安全地参与城市数字化进程。（二）数字基础设施成为城市竞争力的核心支撑《2025年城市互联互通趋势报告》指出，高速通信网络、实时数据系统、城市级物联网、智能感知设备以及人工智能辅助决策平台，正在成为全球智慧城市建设的基础配置，其成熟度直接影响城市各类智慧应用的运行效果。而数字基础设施的稳定性、覆盖范围和数据处理能力，则决定了城市在交通管理、公共安全、公共卫生、能源调度和应急响应等关键领域的智能化水平。城市运行日益依赖实时数据采集与分析，一旦底层网络或数据系统能力不足，相关智慧应用将难以持续、可靠运行，城市治理效率亦随之受限。国际经验显示，数字基础设施不仅是公共治理的重要支撑，也是城市创新能力和产业发展的重要基础。具备高质量网络环境和完善数据体系的城市，更容易吸引数字产业集聚，推动数据驱动型创新，并在数字治理和新兴产业发展方面形成比较优势。这一趋势在多国城市的智慧化实践中反复得到印证。（三）数据治理与数字安全的重要性显著提升随着数字系统深度嵌入城市运行和公共治理的关键环节，数据隐私保护、算法透明性、网络安全以及跨部门数据协同，正在成为智慧城市建设中不可回避的核心议题。DCO明确指出，智慧城市在广泛部署数据驱动系统和自动化决策工具的同时，也同步放大了隐私泄露、算法偏差和数据滥用等风险，如果缺乏相应的治理机制，技术进步可能削弱而非增强公共信任。在此背景下，越来越多国家和城市开始将数据治理视为智慧城市建设的基础性制度安排，而非单纯的技术管理问题。联合国人居署强调，智慧城市应在数据采集、处理、共享和使用的全过程中建立清晰规则，通过制度化手段保障居民的知情权、参与权和基本权利，并将透明性和问责性作为数字系统运行的重要原则。（四）城市韧性与可持续发展成为共同目标在气候变化加剧、极端天气事件频发以及能源成本持续上升的背景下，提升城市韧性与可持续发展能力，正成为智慧城市建设的重要目标之一。IMD在《2025年智慧城市指数报告》中指出，气候风险、能源压力和基础设施承载能力，已成为影响城市运行质量和居民满意度的关键因素，相关问题在全球范围内呈现出高度普遍性。在这一背景下，国际城市普遍加快将数字技术引入城市基础设施和公共服务体系，通过实时监测、数据分析和智能调度等方式，提高城市对环境变化和突发事件的应对能力。数字化手段在交通运行监测、能源系统管理、环境质量评估和风险预警等领域的应用，有助于提升资源配置效率，增强城市在不确定情境下的运行稳定性。（五）治理体系呈现协同化、多方参与化趋势智慧城市建设正在从以政府部门主导的单向推进模式，逐步转向多方主体共同参与的协同治理模式。联合国人居署明确指出，公众参与和多方协作是智慧城市实现可持续发展的关键条件之一，如果缺乏居民、社区和社会组织的有效参与，智慧城市建设容易脱离实际需求，难以形成稳定的社会认同。在这一趋势下，城市治理模式日益强调开放性和参与性，通过引入企业、科研机构、社区组织以及居民个人等多元主体，共同参与智慧城市的规划、实施和评估过程。DCO进一步强调，智慧城市中的协同治理并非简单的角色叠加，而是需要通过制度设计明确不同主体的责任边界和参与方式。实践表明，智慧城市建设若能够形成稳定的多方协作机制，并通过数字平台和制度化渠道持续吸纳公众意见时，更容易在效率、公平和信任之间取得平衡。反之，如果治理过程封闭、参与渠道有限，即便技术水平较高，也可能因公众认同不足而影响实际成效。二、全球智慧城市建设方法的演变智慧城市建设不再仅仅追求技术先进性，而是更加重视法律规范、伦理原则、数据治理与公民参与等系统性要素。首先，城市开始普遍引入综合治理框架，通过制度化手段规范技术应用行为。在实施智能交通、公共安全、城市管理等系统前，越来越多城市会进行社会影响评估、隐私风险评估，并建立常态化的公众咨询机制。例如，多伦多在推动滨水区智慧城市计划过程中，由于市民对传感器大规模采集个人数据的担忧，最终促使当地政府重启规划流程，并将隐私保护条款纳入城市治理体系，显示出“治理优先于技术”的趋势。其次，数据正被视为“战略性基础设施”纳入城市治理体系。城市在推进数据资源整合和共享时，更强调安全性、透明性和可控性。例如，巴塞罗那在城市数据治理改革中明确了公共数据作为城市公共资产的属性，并以开放源代码和严格的数据使用监控为原则，在确保居民权益的前提下推动创新生态发展。这些做法有效提升了城市数据体系的透明度，也使数据驱动的公共服务更加精准高效。第三，治理驱动的智慧城市强调对公民诉求的回应能力。一些国际城市通过共创机制强化居民参与，使技术决策更贴近民意。例如，在多个欧洲城市推行的“市民数字平台”中，居民可以提出社区改造、智慧出行等项目建议，政府则通过数字化协同机制评估、筛选并予以落地。这类做法有助于提升公众对智慧城市建设的信任度，并避免“技术先行、民众滞后”的治理风险。此外，亚洲部分城市在治理框架下探索更大规模的系统化建设。如吉隆坡结合城市大脑技术推进城市综合治理，通过对交通、能源和市政服务的实时分析保障城市运行效率；印尼万隆则在新任市长推动下，通过制度创新、跨部门协调与公共参与机制，实现了智慧交通与数字政务的加速落地。这些趋势共同表明，未来智慧城市的竞争力不再由“技术多先进”决定，而取决于“治理体系是否能确保技术为人服务、为社会增值”。参考文献：[1]IMD.IMDSmartCityIndex2025[EB/OL].（2025-06-16）[2025-11-20].ttps://imd.widen.net/s/psdrsvpbk7/imd_smart_city_2025_report.[2]UN-HABITAT.InternationalGuidelinesonPeople-CentredSmartCities[EB/OL].(2025-10-02)[2025-11-20].https://unhabitat.org/sites/default/files/2025/02/international_guidelines_on_people_centred_smart_cities_10.02.25_shared.pdf.[3]SwedenSverige.BuildingResponsibleSmartCities[EB/OL].(2025-07-01)[2025-11-20].https://www.undp.org/sites/g/files/zskgke326/files/2025-07/undp-rbap-building_responsible_smart_cities_toolkit_july2025.pdf.[4]SmartCitiesWorld.TrendReport2025:Enablingconnectivityincitiestoimproveurbanlife[EB/OL].(2025-01-29)[2025-11-20].https://www.smartcitiesworld.net/trend-reports/trend-report-2025-enabling-connectivity-in-cities-to-improve-urban-life.[5]DigitalCooperationOrganization.SMARTCITIESINTHEDIGITALAGE:AROADMAPFORETHICAL,INCLUSIVEANDSUSTAINABLEURBANFUTURES[EB/OL].(2025-09-01)[2025-11-20].https://dco.org/wp-content/uploads/2025/09/Smart-Cities-in-the-Digital-Age.pdf.

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

上篇解析了5G标准必要专利的核心持有格局，下篇继续解析5G标准必要专利的地域分布与市场覆盖、法律状态与诉讼趋势。二、地域分布与市场覆盖（一）全球区域专利分布图3示出了5G标准必要专利申请提交的地理区域，显示了商业化的主要目标市场。这些信息帮助公司制定申报策略，确保覆盖主要司法管辖区，提升投资组合价值，并识别尚未开发的增长市场。图35G标准必要专利申请提交的地域分布专利申请地域与市场重要性、创新能力高度相关，形成四大核心板块：1.美国以84517项专利居首，是全球5G市场与知识产权保护核心枢纽；2.中国紧随其后（77658项），既是华为、中兴等企业的创新基地，也是核心消费市场；3.欧洲（62543项）凭借电信基础设施优势，在合规与标准领域占据重要地位；4.日本（28918项）、韩国（28018项）作为成熟设备消费市场，专利布局聚焦终端与通信技术优化。其次，印度拥有447项专利，得益于庞大的消费者基础和“数字印度”等举措。新加坡和香港是战略性商业枢纽，分别拥有1980项和1233项专利，提供进入亚太市场的渠道。图4示出了5G标准必要专利份额的国家排名，其中具体示出了排名前5的国家。图45G标准必要专利份额排名前5的国家从图4中5G专利份额情况可见，美国和中国主导着5G专利市场，合计贡献了48.90%的专利份额。这凸显了全球5G专利申请数量的差距，少数关键国家推动了大部分技术进步。（二）企业跨区域市场策略下图揭示了全球领先的电信公司在美国、中国、欧洲、韩国和日本等主要市场中的布局情况。图5全球领先电信公司在美国、中国等主要市场的布局情况不同企业呈现差异化市场覆盖模式，反映其国际化战略差异：全球均衡布局型：高通（美国覆盖率97.10%、欧洲71.75%）、爱立信（美国93.83%、欧洲87.30%）、诺基亚，适合参与全球5G标准谈判；区域主导型：三星（韩国覆盖率72.86%）、LG，聚焦本土及周边市场；本土深耕型：OPPO、小米、vivo等中国企业，国内市场覆盖率超95%，海外市场仍处拓展阶段；枢纽型地区：新加坡（1980项）、中国香港（1233项）凭借区位优势，成为亚太市场专利布局跳板。三、法律状态与诉讼趋势（一）专利策略差异化布局在加速发展的5G专利领域，诸如加速审查等专利策略揭示了激烈的全球创新竞赛。图6展示了5G标准必要专利中，对专利申请加速审查的公司排名。图65G标准必要专利中加速审查数量对应公司排名如图所示，LG以720项专利领先，在加速审查领域占37%。排名前五的公司——LG、高通、华为、Oppo和爱立信——合计占战略专利申请的84%，这一集中凸显了快速知识产权开发在塑造电信未来中的战略重要性。（二）诉讼演变与争议焦点在5G专利的竞争激烈领域，诉讼起着重要作用，下图示出了与5G标准必要专利相关的专利诉讼数量分布。从图中可以看出，5G标准必要专利相关的诉讼数量呈稳步上升的趋势，并在2022年达到顶峰。图71993年至2024年5G标准必要专利相关的专利诉讼数量分布三星频繁作为被告出现在法律纠纷中。这种模式也出现在电信巨头如SprintCorp、ATT和VerizonCommunications中，他们经常卷入专利纠纷，通常是在推出新技术时涉及侵权问题。同样，苹果、T-Mobile和爱立信等技术领导者也经常卷入诉讼，凸显了围绕5G技术部署的激烈环境。从华为到BoostMobile等小型企业的广泛参与，体现了广泛的挑战以及战略性法律辩护在复杂专利环境中的必要性，这对全球5G市场的成功至关重要。下图示出了面临5G标准必要专利诉讼案件的公司排名。图8面临5G标准必要专利诉讼案件的公司排名在竞争激烈的科技领域，华为和爱立信等公司不仅在创新，还在积极保护自身创新。他们诉诸法庭，质疑对其知识产权的任何侵占。这一强有力的防御策略得到了多方参与者的呼应，从三星和苹果等行业巨头到像SolIpLlc这样的细分知识产权公司。这凸显了严格的专利执法对于保护技术进步和巩固市场地位的重要性。下图示出了提起5G标准必要专利诉讼案件的公司排名。图9提起5G标准必要专利诉讼案件的公司排名综上，5G专利竞争既是技术实力的较量，更是产业主导权的争夺。把握专利布局趋势，将助力企业在全球5G浪潮中抢占先机。参考文献：[1]INSIGHTS.5GPatentLandscape:AComprehensiveAnalysisof5GInnovation(Updated2025).[2025-10-10].https://insights.greyb.com/5g-patent-landscape.[2]新浪科技.华为5G专利排名中又拿第一：领先高通、爱立信！网友直呼难怪手机信号强.[2025-01-25].https://finance.sina.com.cn/tech/discovery/2025-01-28/doc-inehczmh1876186.shtml.

2025年12月5日，国际能源署发布《2025年全球能源就业报告》，自2022年首次推出以来，这已是其第4次发布。该系列报告全面追踪并分析了全球能源劳动力的现状，包括其总体规模，以及在不同地区、行业和技术领域的分布情况。同时，报告还评估了在国际能源署各类情景设定下，到2035年全球能源劳动力需求可能发生的变化。自2022年首次聚焦这一议题以来，本报告持续关注熟练劳动力的需求与短缺状况如何演变，并深入探讨这些变化对教育与培训体系、工资水平、相关政策以及全球能源基础设施建设所产生的影响。今年的报告首次引入了职位层面的详细估算数据，为塑造能源劳动力的技能和教育要求提供了新的见解。本项分析基于国际能源署年度《能源行业就业调查》，该调查收集了来自700多家能源企业、工会和教育工作者的反馈，为劳动力动态、短缺以及不断变化的技能需求提供了新的视角。报告还包含了对不同能源领域趋势的深入分析，提供了详尽的行业洞察。一、全球能源就业结构加速重塑,电力与电气化驱动增长2024年，全球能源行业就业增长连续第三年超过整体经济的就业增长。能源基础设施的持续强劲投资为就业扩张提供了支撑，使能源就业增长达到2.2%，几乎是整体经济1.3%增速的两倍，总就业规模增至7600万个。自2019年以来，能源行业共新增540万个岗位，占全球新增就业岗位的约2.4%。在部分国家，这一贡献更加突出：自2022年以来，中国新增就业岗位中五分之一来自能源行业，美国则为十分之一。与疫情前相比，这一增长速度发生了显著变化，当时能源行业每年新增的岗位不到2019—2024年期间的三分之一。在就业结构方面，电力行业如今已成为最大的能源就业领域，首次超过了燃料供应行业。随着“电力时代”加速到来，这一趋势愈发明显。过去五年，电力行业（包括发电、输电、配电和储能）的就业人数增加了390万，占全部能源新增岗位的近四分之三。其中，太阳能光伏是主要动力，自2019年以来，电力行业新增岗位中有一半来自光伏领域。核能、电网和储能合计贡献了新增岗位的四分之一，尽管面临组件成本上涨、熟练工人短缺等多重挑战。与此同时，海上电力市场的持续困境也拖累了风电就业增长，尤其是2024年涡轮机制造领域裁员严重，岗位减少达6%。随着能源系统向电气化转型，相关行业的就业格局也随之调整。汽车制造业就业人数持续增加，主要受与电动汽车（EV）相关岗位的大幅扩张拉动——仅去年新增岗位就接近80万个。在中国，汽车制造业中约40%的岗位与电动汽车及其电池相关。其他能源终端领域的就业也增长了2%，其中建筑和工业领域的电气化贡献显著。汽车与能效行业的就业增长部分来自劳动力再培训和岗位转移，例如供暖技术人员转向安装热泵，或汽车工人进入电动汽车装配线；同时也反映出电池制造、工业设备电气化安装等新兴岗位的不断涌现。二、全球能源就业持续扩张，新兴经济体领跑增长但结构性分化加剧在能源系统的各个领域，劳动力需求都在持续增加，并不仅限于电力行业，因为全球能源需求依然旺盛。近年来，印度、中国和印度尼西亚的煤炭供应岗位出现复苏，使得2024年全球煤炭就业水平比2019年高出8%，尽管同期发达经济体的相关就业下降了20%。石油和天然气供应行业也恢复了2020年失去的大部分岗位，这是全球生产能力持续扩张的结果。然而，随着油价和行业收入下滑，许多企业似乎正在进入新一轮收缩期，一些大型石油公司甚至已宣布将在2025年裁员。从地区来看，2024年新兴市场和发展中经济体成为能源就业增长的主力，这反映了它们作为全球能源需求快速增长中心的地位。总体而言，新兴经济体的就业扩张最为强劲，其中印度（5.8%）、印度尼西亚（4.8%）和中东地区（3.5%）增长突出；相比之下，中国仅为2.2%，发达经济体则仅为0.4%。不过，能源就业依然集中在拥有成熟能源企业及完善供应链的经济体中。例如，中东、韩国和加拿大超过4%的劳动力从事能源相关工作，这一比例几乎是全球平均水平（2%）的两倍。展望未来，在国际能源署的所有预测情景中，能源行业的劳动力需求预计仍将保持增长。到2025年，能源就业增速可能放缓至1.3%，反映出在经济和能源市场不确定性持续存在的背景下，能源投资增速虽有所减弱但仍保持正向发展。根据当前政策框架，这一相对温和的增速将持续，带动到2035年能源就业规模再增加340万至460万，具体取决于能源基础设施建设推进的力度。电力行业仍将是净新增岗位的主要来源，但石油供应等行业的发展轨迹将更依赖未来政策及市场走势，这凸显了制定灵活的人力规划、招聘与保留策略的重要性。所有预测情景最终都取决于企业能否获得所需的专业劳动力——特别是在实现2050年净零排放的情景下，这一限制条件亟需更多重视，因为到2035年，能源行业对劳动力的总需求预计将增加近1500万。三、技能短缺与劳动力老龄化成为能源就业持续扩张的主要障碍熟练工人短缺已成为企业最为关注的问题，尤其集中在应用技术岗位上。国际能源署年度能源就业调查覆盖了700多家能源企业、工会与教育机构，其中超过一半的企业反映存在严重的招聘瓶颈，并且这一趋势较往年持续加剧。应用技术岗位的短缺最为突出，这类岗位占能源行业劳动力的近一半，是整体经济中同类岗位占比（25%）的两倍多。自2019年以来，这些岗位新增就业约250万，而能源行业面临最大限制的职业大多也属于此类，包括电工、管道工、电力线路工人及工程师，尤其是核能工程师。这些职业在更广泛的经济领域中同样普遍供不应求。与此同时，劳动力老龄化进一步加剧了技能与人力短缺的问题。能源行业从业人员的平均年龄高于整体经济，而进入行业的合格新员工数量远不足以替代不断退休的劳动力，也无法满足行业持续增长的岗位需求。部分子行业的压力尤为显著。例如，在核能和电网领域，每进入一名年轻员工，就分别有1.7名和1.4名员工即将退休，而整体经济的平均水平为1.2。在发达经济体中，这种不平衡问题更为严重：整个能源行业中，每名25岁以下员工对应2.4名即将退休的员工，而在新兴市场经济体，这一比例约为1:1。未来，这种劳动力结构失衡还将进一步恶化。从现在到2035年，能源行业中每新增三名员工，就有两名用于填补退休人员留下的岗位空缺；2035年之后，这一比例将进一步升至三人中新聘四人需填补退休岗位，表明行业面临的劳动力补充压力将持续上升。四、技能供给不足与再培训需求攀升，成为能源安全的关键约束培养一支具备专业技能的劳动力队伍已成为保障能源安全的战略重点。一个国家能否维持能源安全、扩建电网、扩大清洁能源制造规模、翻新核能设施或吸引投资，越来越取决于其是否拥有足够且适配的专业劳动力。当前，劳动力短缺已经产生实质性影响：约60%的公司报告存在用工不足的问题，导致项目进度、系统可靠性以及成本控制面临风险。然而，具备能源相关专业培训背景的毕业生数量远无法满足不断增长的熟练工人需求。2015年至2022年间，经济领域对应用型技术工人的需求增长了16%，但相关职业课程的毕业生数量仅增加9%。这种普遍性的短缺正在直接影响能源行业，使企业在招聘与留住技术工人方面愈发困难。近一半企业表示，他们不得不从相关行业挖人或强化内部培训以填补岗位空缺。若要防止2030年技能错配进一步恶化，全球进入能源行业的毕业生数量需增加约40%；在2050年实现净零排放的路径下，这一需求更高。将职业培训能力提升至这一水平，每年需投入约26亿美元——仅占全球公共教育支出的不到0.1%。部分地区已经取得积极进展：过去十年间，中国、印度尼西亚和北非接受能源相关职业教育的年轻人比例提高了25%；欧洲则维持着最高水平。在此背景下，对能源行业内部员工进行再培训成为缓解技能短缺的重要途径。国际能源署的分析显示，超过40%的企业倾向通过内部招聘保留行业专有知识；与此同时，今年有一半的化石燃料从业人员表示，在换工作时更愿意继续留在能源行业。并非所有面临裁员的员工都具备清晰的转岗路径，但有针对性地再培训可提高其流动性。约三分之二的石油和天然气供应工人具备转至能源行业其他岗位的基础技能，化石燃料供应链相关工人约有一半具备同样条件。相比之下，煤炭工人的再培训潜力较低，特别是非正规部门的煤矿工人更为脆弱。因此，煤炭工人和相关社区需要更加专门地支持，以实现公平且以人为本的转型。人工智能正在成为能源行业极具潜力的生产力工具，但其当前应用尚难以缓解应用型技术岗位的严重短缺。企业普遍认为，从长远看，人工智能在行政效率和系统性能方面最具价值，而早期应用已经在简化审批流程、提升安全性及结合虚拟现实（VR）改善培训方面取得成效。然而，能源行业在人工智能能力方面仍落后于其他行业，具备AI技能的从业者比例比科技、金融、教育和媒体低约40%。尽管相关投资不断增加，但现阶段的人工智能应用并未显著减少建筑、运营和维护等以体力劳动为主的应用型技术岗位，而这些任务目前并非AI所擅长替代的领域。五、通过政策激励与劳资协作构建可持续的能源人才体系政策制定者拥有多种工具来吸引更多人进入能源相关领域的教育和培训。国际能源署《能源就业调查》显示，培训成本、工资损失以及对相关项目缺乏了解，是阻碍人员进入该领域的主要障碍。应对这些挑战的有效政策措施包括：提供有针对性的财政激励、推进学徒制，以及开展推广能源职业的公共宣传活动。提升女性参与度也是关键——目前女性在技术和职业岗位上的占比不到5%，在能源行业整体劳动力中的占比约为20%。因此，吸引更多女性进入技术和职业教育被视为提高行业女性比例最具影响力的路径之一。与此同时，企业正逐步加强与教育机构的直接合作，以缓解技能差距。例如，通过资助学生、为紧缺岗位提供培训，特别是在职业技术课程和高级学位领域。然而，在课程开发方面的合作仍相对有限，仅有不足25%的企业表示参与此类工作，但多数企业表示有意愿进一步深化合作。吸引并留住员工还依赖于具有竞争力的薪资水平以及工作质量的提高。在国际能源署的调查中，员工和代表普遍将薪酬、工作保障和工作安全列为评估岗位的核心因素，而这些议题也一直是能源领域三方社会对话与集体谈判的重点。总体来看，能源类专业岗位的薪酬通常高于非专业岗位，但行业内部差异显著。石油、天然气和核能领域的薪资最高，反映了更高的技能要求以及更强的人才吸引能力。2025年，大多数地区薪资涨幅最大的行业是石油和天然气（3.7%），其次为核能（3.2%），而煤炭和可再生能源行业的薪资增幅分别为1.2%和0.8%。总体而言，能源行业就业将继续成为推动经济就业增长的重要来源，并构成公众支持能源政策的重要社会基础。随着能源安全在各国议程中的地位不断提升，一支训练有素的劳动力队伍将成为吸引供应链、部署新项目和保障可靠运行的关键。政府、行业和劳工代表之间加强协调，有助于防止熟练劳动力短缺演变为结构性瓶颈，使能源行业能够持续提供高质量、高薪酬的就业岗位，增强竞争力，并推动各国以成本可控的方式实现其能源安全与可持续发展目标。参考文献：[1]IEA(2025),WorldEnergyEmployment2025,IEA,Paris.[EB/OL].(2025-12-05）.https://iea.blob.core.windows.net/assets/e5b9e908-26fe-4228-8978-e4ee36c555ed/WorldEnergyEmployment2025.pdf.

一、《科研安全框架》的核心任务与理念美国国家标准技术研究所（NIST）于2025年11月正式发布修订版《保护国际科学：科研安全框架》（NISTIR8484r1），该文件取代了2023年8月发布的初版NIST内部报告8484。新版框架的核心任务是协助美国政府机构、高等院校及产业界在开展国际科技合作时，建立“任务导向、结构化、风险－平衡”的研究安全项目。框架直面美国科研生态系统的根本张力：一方面，美国保持全球科技领导地位依赖于与全球科学界的深度互动，通过互惠互利的联合研究吸引国际顶尖人才；另一方面，美国的国家与经济安全要求参与国际合作的组织必须实施有效的风险管理，防范不当外国影响与知识产权流失。NIST强调，缺乏有效的安全项目，组织可能触犯美国法律法规，面临刑事、民事或行政处罚。该框架与NIST网络安全框架互为补充，共同保护美国研究体系中的关键与新兴技术。其方法论设计特别强调，在审查潜在风险的同时必须保护个人隐私与公民自由。框架的核心理念是“以科学为中心”，通过可扩展、非侵入性的反制措施保护知识产权，从而赢得科研社群的文化认同，使科研安全成为科研活动的有机组成部分而非行政负担。二、新版框架的三项内容更新相较于2023年8月发布的初版，修订版框架在内容上有三项重要更新：1.新增“研究安全风险判定矩阵”。新版在旧版提供方法论描述与审查流程指引的基础上引入具体、可操作的风险评估工具矩阵。该矩阵不采用评分制，而是要求实践者基于专业经验与事实数据做出独立且可辩护的判断，实现了风险管理标准化与灵活性的平衡（详见本文第四部分）。2.深化风险分类体系。新版明确将风险划分为技术、组织、个人三大维度，每个维度细化为低、中、高三档具体指标，使风险评估从描述性转向结构化。例如，技术维度引入技术就绪水平（TRL）作为成熟度评估标准，组织维度强化对外国所有权控制影响（FOCI）的分析，个人维度则突出对恶意外国人才招募计划（MFTRP）的识别。3.强化“科学中心”原则与工具集成。新版明确要求风险评估必须基于对科学与技术领域“最新水平”的理解，强调不能过度依赖自动化工具，必须结合原始数据与专家判断。同时，整合了更丰富的开源情报资源（如ASPI中国国防大学追踪器、ITA综合筛查名单、GoogleScholar、ORCID等），构建多源验证机制，减少判断不确定性。三、“制度—组织—流程”安全管理体系新版框架通过制度设计、组织架构与流程规范三大支柱，构建了从价值观塑造到具体执行的完整安全管理体系。1.制度设计：将“保护科学”内化为组织价值观为塑造积极的安全文化，框架强调必须与科研人员开展开放沟通，明确国际科学对前沿研究的重要价值，同时承认组织对国际伙伴贡献的高度重视。成功的科研安全项目必须通过聚焦“保护科学”而非“安全合规”来影响机构文化，建立与科研社群的伙伴关系。2.组织架构：构建多学科集成的决策中枢框架规定了研究安全团队的构成与运作机制。团队必须由多样化专业背景的核心成员与临时成员组成，确保理解使命导向的关键新兴技术、国际科学与研究安全之间的关联。核心团队至少包括：研究安全团队负责人（具备科研背景，负责风险评估与决策）、国际事务经理（评估国际协议与政策影响）、出口管制经理（评估EAR/ITAR合规性）、信息安全官（评估IT系统访问风险）、研究与技术保护官（评估外国收集威胁）。团队建立层级报告结构，至少每两周向组织高级领导层提交双周报。3.流程规范：五大审查类别覆盖科研活动全链条框架定义了覆盖科研活动全链条的五个审查类别，每个类别均配备标准化审查表单与检查清单。“研究人员聘任审查”要求对所有研究助理进行年度审查；“外国旅行审查”重点评估目的地风险、主办方背景、演讲内容是否涉及未公开的关键技术、是否接受关注国家资助等；“外国合作审查”重点防范对方利用合作填补军事技术鸿沟；“产品服务请求审查”针对外国对组织数据库、研究工具、软件代码等的获取请求，评估产品是否可能被用于军民两用目的、请求方是否为关注国家实体、是否存在出口管制限制；“外部资助机会审查”需符合NSPM-33、《芯片与科学法案》、SBIR/STTR尽职调查等特定法规要求。四、风险判定矩阵与决策机制新增的风险判定矩阵与决策机制构成了框架的风险管理核心。其中，风险判定基于多源信息融合分析，包括开源情报、内部专家评估与外部情报输入，避免单一工具依赖导致的误报/漏报。风险判定矩阵将风险因素分为技术、组织、个人三类，每类从低到高列出具体指标，最终决策遵循“最高风险驱动原则”，但可通过缓解措施降低一档风险。常规缓解措施包括：运行安全培训、物理与逻辑访问审查、资助方批准、增强用户活动监控、缩短审查周期、技术隔离等。风险判定结果分为：“同意”“附条件同意”或“不同意”，后者必须与领导层协商。所有决策必须回答：“收益是否大于风险？”五、配套保障与实施支持体系框架还构建了完整的配套保障与实施支持体系。记录管理要求所有审查文件标记为受控非密信息（CUI），存档于受控访问网络，仅向有知情权人员共享。出口管制与合规要求指定专职专家，确保EAR/ITAR合规，制定技术控制计划（TCP）模板。TCP明确禁止向外国人员披露出口管制信息，要求物理隔离、信息系统隔离、访问管理、培训与审计。隐私与包容性强调保护隐私信息，防止仇外情绪，同时促进国际科学家的包容性参与机会。人员培训方面，框架要求所有涉及外国合作的人员每年完成IT安全、反情报、操作安全（OPSEC）等必修课程，研究安全团队定期提供针对性培训。NIST指出，实施《科研安全框架》的关键包括：高层管理支持、多学科团队协作、持续的员工培训与沟通、与情报界和法律界的有效协同。框架最终目标是促进负责任的国际科研参与，在保护美国关键技术与知识产权的同时，维护开放创新体系的活力，确保美国在全球科研生态中的领导地位。框架将持续演进以应对新兴威胁，为美国科研安全实践者提供动态、有效的指导工具。参考文献：[1]NIST.SafeguardingInternationalScience:ResearchSecurityFramework[EB/OL].[2025-12-03].https://www.nist.gov/publications/safeguarding-international-science-research-security-framework-0.[2]NIST.NISTIR8484ResearchSecurityPlanGuidanceTemplate[EB/OL].[2025-12-03].https://www.nist.gov/system/files/documents/2025/06/05/NIST

近期，苹果、亚马逊、网飞等科技巨头持续加大对华纳兄弟探索频道等传统影业资产的巨额投资与并购布局，进一步加深了硅谷对于好莱坞的产业控制权争夺。当前，全球娱乐产业格局或正由上游内容制作由传统影业媒体集团主导、下游分发渠道由硅谷平台控制的分权博弈阶段，转向以硅谷科技公司为核心、覆盖内容生产、分发与数据回流的垂直整合新阶段。一、硅谷与好莱坞关系的演变与当前格局硅谷对好莱坞的影响大致可划分为三个阶段：一是2010年左右开启的资本渗透阶段。硅谷科技巨头开始将巨额资金注入原创内容，希望借此增加平台的用户粘性与订阅收入。如苹果为原创内容投资10亿美元，网飞的原创内容预算由2013年的3亿美元飙升至2018年的约80亿美元。亚马逊工作室也应运而生，并通过《海边的曼彻斯特》等作品在奥斯卡获奖，向外界展示了科技资本在内容领域的影响力。二是2010年代中后期至2020年代初的技术主导生产与分发阶段。该时期娱乐产业的生产流程由传统的创意驱动逐渐转向数据与算法驱动。硅谷企业不仅在分发端占据主导，更成为上游视频芯片、制作工具、格式标准等基础技术领域的“主角”。如，英伟达的GPU和Omniverse平台、Adobe的创意云套件、苹果的ProRes编解码器等。同时，YouTube、Netflix、AmazonPrime等平台通过复杂的推荐算法改造了内容的分发与消费机制，使用户数据成为比传统专业经验更为重要的决策依据。三是2020年代至今的并购整合与产业主导阶段。硅谷科技巨头已不满足于与好莱坞的合作或有限竞争，试图直接整合百年好莱坞的IP资产与核心制作能力，完成对娱乐产业链条的全面掌控。从微软对动视暴雪687亿美元的天价收购、亚马逊以84.5亿美元收购老牌制片场米高梅、Netflix计划以827亿美元收购华纳兄弟到苹果、谷歌等对影视工作室和独家IP的争夺，硅谷正试图打造从IP创造、技术制作到全球分发的闭环生态。二、硅谷与好莱坞运行逻辑的冲突与融合产业主导权方面，硅谷通常以技术、平台、数据为核心，追求可规模化、可预测的指数级增长。好莱坞则偏向以创意、IP、人才（明星、导演、制片人）为核心，依赖非标准化、项目制的内容生产，成功具有偶然性。当前，硅谷正通过并购与合作吸纳并改造好莱坞的制作能力及存量IP库，推动以IP全生命周期和流媒体订阅为核心的商业模式成为行业新标准。内容生产模式方面，硅谷通常以A/B测试、流量预测、用户画像数据驱动决策，追求内容产品的市场效率最大化。好莱坞则主要以创意人才（制片人、导演）的直觉与经验驱动项目开发。两者的融合产生了由数据辅助创意等新创作模式，也引发了关于算法是否会导致内容同质化和创意萎缩的担忧。文化与政治影响方面，硅谷主要推动内容的流媒体化与全球化，倾向于普世化的叙事模板，但之后或将转向（当前并购交易与地缘政治和国内监管力量存在深度绑定，如TikTok在美遭遇审查、美国外国投资委员会对娱乐产业交易的干预、竞购华纳探索的Skydance背后为亲特朗普的政治联盟）。好莱坞则一直是展示美国文化价值观与国家软实力的传统战略阵地。硅谷与好莱坞的结合或将使娱乐产品同时成为展现科技霸权与文化影响力的复合载体。三、对我国的影响一是产业竞争压力加剧。硅谷与好莱坞的垂直整合，或将创造资金、技术、IP与全球化渠道高度一体的“巨无霸”对手。如一家科技巨头旗下可调动自有流媒体平台的全球用户数据、利用顶尖虚拟制作技术与顶级IP库进行跨媒介开发，形成从创意孵化、生产到推广、衍生变现的闭环。这将使中国本土内容在出海时，面临更为强大的生态级竞争。二是技术路径示范与依赖。从虚拟制作到AI生成内容，硅谷定义的技术标准和生产工具正成为全球行业基础设施。我国在快速跟进的同时，需警惕在核心工具链、数据协议甚至审美范式上形成新的技术依赖。三是文化安全与话语权挑战。流媒体平台基于算法的个性化分发，既能造成“信息茧房”，也有能力实现精准的意识形态渗透与文化软性塑造。为追求全球市场的最大公约数，平台方或将倾向支持符合西方主流价值观或产生文化折扣最小化的内容，这可能使得非西方文化背景的复杂叙事被边缘化。四、对上海的启示当前，上海已发布“沪九条”，支持互联网优质内容创作。未来，上海可考虑借鉴硅谷经验，聚焦打造融合技术研发、内容创投、国际发行的未来媒体创新中心，成为全球新娱乐形态的重要策源地。简要而言，一是加速科技研发与应用，强化高质量内容生产体系。二是进一步完善文化出海机制与叙事体系，系统提升国际话语权。三是加速构建激发和保护原创的制度环境。参考文献：[1]Netflixaffirmscommitmentto$82.7billionWarnerBros.Discoverydeal[EB/OL].(2026-01-07)[2026-01-12].https://www.investing.com/news/stock-market-news/netflix-affirms-commitment-to-827-billion-warner-bros-discovery-deal-93CH-4434926[2]HollywoodIsTurningintoaContentFarmforSiliconValley[EB/OL].(2025-12-11)[2026-01-12].https://www.honest-broker.com/p/hollywood-is-turning-into-a-content[3]NetflixSupportsWarnerBros.DiscoveryBoard'sCommitmenttoMergerAgreement[EB/OL].(2025-01-07)[2026-01-12].https://ir.netflix.net/investor-news-and-events/financial-releases/press-release-details/2026/Netflix-Supports-Warner-Bros--Discovery-Boards-Commitment-to-Merger-Agreement/default.aspx[4]从硅谷到好莱坞，科技巨头欲重塑全球话语权[EB/OL].(2025-10-14)[2026-01-12].https://www.yicai.com/news/102862767.html[5]行业观察,硅谷如何以技术重塑视听新生态？[EB/OL].(2025-12-01)[2026-01-12].https://vv.lmtw.com/mzw/content/detail/id/248872

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.