2025年末，德国联邦颠覆性创新署（SPRIND）在哥本哈根EurIPS会议期间宣布启动“NextFrontierAI（下一代前沿AI）”计划，承诺投入总额达1.25亿欧元的非稀释资金，通过竞赛与孵化机制，在欧洲本土从零孵化至少三个能够开展模型研发的前沿AI实验室。SPRIND认为，当前AI主要由美国和中国的商业化前沿实验室主导，若欧洲持续依赖外部模型，将加深在关键通用技术上的战略依赖。欧洲拥有高水平研究人才与学术产出，但缺少能够长期投入算力与工程化体系、持续产出模型产品并快速迭代的本土前沿实验室。为此，“NextFrontierAI”计划以五到七年为时间尺度，试图把“前沿模型研发”从项目制科研拉到“可持续组织能力”的层面，通过资金、算力与工程支持，把实验室搭建为可扩张的科研与产品一体化机构。一、机制设计：以挑战赛把资金、算力与公司化孵化捆绑从公开规则看，NextFrontierAI的核心是分阶段闯关、逐轮淘汰的挑战赛机制来进行公司化孵化。计划在2026年5月开放申请，并在6月进行路演评审，7月选出最多10支团队进入为期约24个月的资助建设阶段。此阶段不仅提供资金，还包括算力、基础设施、机器学习运营（MLOps）与评测体系等实验室搭建所需的工程化支撑，并配套公司化孵化辅导；到2028年秋季，再从中遴选最多3个最终胜出团队，使其具备冲刺更大规模融资与扩张的条件。NextFrontierAI提出，后续单个实验室有望获得高达10亿欧元级别的追加支持的路径设计。此外，SPRIND设置了“早鸟通道”Funke作为前置孵化环节，面向概念与原型开展短周期资助，目的是在主挑战赛开启前为高潜力团队提供资金与组织连续性，避免人才流失。从资金配置上看，NextFrontierAI给出了清晰的分阶段机制：第一阶段10支团队、7个月、每队300万欧元；第二阶段6支团队、8个月、每队800万欧元；第三阶段3支团队、9个月、每队1550万欧元，单队最高可获得约2700万欧元的非稀释资金支持。这种采用里程碑驱动的阶段拨付与淘汰机制，意味着公共资金不再只购买论文或模型原型，而是购买“组织能力增长曲线”，并用评测、基础设施、早期试点等工具把不确定性显性化、可管理化。二、技术指向：从模型规模竞赛转向“下一代前沿”的探索空间当前，欧洲的AI发展在资源禀赋上面临现实约束：大规模预训练已成为资本、算力、能源密集型活动，单纯复制领先者路线的边际收益不断降低。因此，SPRIND表示，NextFrontierAI不是加入当前的大语言模型竞赛，而是提出“跃迁到下一个前沿”，鼓励探索新模型类别、更强的代理系统、更高效的训练与推理范式、更具通用性的多模态能力，以及能与现实世界任务深度耦合的系统级能力。这一路线的选择，反映出在算力与资金高度集中的既有赛道中，欧洲很难用同样的方式与头部玩家正面对抗，因而更现实的策略，是用制度化的高风险投入，换取“下一条技术曲线”上的先发优势。同时，NextFrontierAI把“基础设施供给”放在与“研究方向”同等重要的位置。对被选中的团队而言，获得的不只是资金，还包括持续24个月的算力与工程化支持。这与欧洲层面近期一系列公共算力与资源协调动作形成呼应：例如欧盟委员会在2025年提出RAISE，强调以虚拟欧洲研究所方式统筹算力、数据、人才与研究能力；2026年2月又发布“FrontierAIGrandChallenge”，明确要资助训练一个前沿AI模型以推进欧洲前沿能力。这些举措共同指向一个变化：欧洲正尝试把“训练自有前沿模型”从企业个体行为，提升为可被公共体系支撑的能力工程。此外，NextFrontierAI还把实验室建设的关键要素前置到竞赛规则中：团队不仅要提出研究方向，还要证明其具备组织工程化研发、构建MLOps体系、形成产品与市场路径的能力。NextFrontierAI把这些要素作为闯关指标的一部分，本质上是在把前沿实验室定义为一种高复杂度系统工程单位，而不仅是研究团队的集合。换言之，计划试图把欧洲长期存在的“研究强、转化弱”断点，改造成可被检验、可被淘汰、可被迭代的建设过程。三、影响与展望从影响看，SPRIND推出的NextFrontierAI计划，以公共资金从零孵化本土前沿AI实验室，首先有助于把欧洲分散的研究人才与工程资源组织到一起，形成可以长期投入模型研发与系统构建的实体载体。其次，竞赛式机制将迫使团队在两年内完成从研究设想到可运行系统的跨越，可以加快欧洲在训练、部署与运维等关键环节的能力积累。第三，若三家实验室型公司最终成形并进入规模化发展，欧洲在基础模型与智能体系统等关键通用技术上将拥有更多自主选择空间，降低对外依赖程度。与此同时，挑战也很清晰。首先，前沿模型的核心约束仍是算力与能源。公共算力供给的建设周期、芯片获取能力与电网接入条件，将直接影响团队训练节奏与迭代速度。其次，在资金方面，公共资助可以覆盖早期试错，但要把实验室推进到持续扩张阶段，仍需要更大规模的社会资本接续投入，这取决于技术路线能否形成清晰优势、产品化路径能否在较短周期内验证，以及欧洲资本市场对高投入、长周期项目的承受能力。更重要的挑战来自治理要求。欧洲对人工智能的安全、透明与责任边界提出较高标准，前沿实验室在提升模型能力的同时，需要同步建立数据合规、模型安全评估、可追溯审计和风险处置机制，否则难以获得稳定的社会许可与监管认可。因而，这项计划的效果不仅取决于能否孵化出更强模型，也取决于能否在欧洲制度环境下形成一套可持续的组织与运营方式，使前沿研发、工程落地与合规治理能够并行推进。参考文献：[1]NextFrontierAI计划官网.https://next-frontier.ai/.[2]SPRIND.VerkündungaufderEurIPSinKopenhagen:SPRINDstartetdieNextFrontierAIInitiative[EB/OL].(2025-12-03).https://www.sprind.org/worte/magazin/verkuendung-next-frontier-ai.[3]Callforapplications:NextFrontierAI[EB/OL].(2026-01-13).https://cyber-valley.de/de/news/call-for-applications-next-frontier-ai.[4]EU.Turningstrategyintoaction:CommissionlaunchesFrontierAIGrandChallenge[EB/OL].(2026-02-13).https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/funding/turning-strategy-action-commission-launches-frontier-ai-grand-challenge.[5]EU.Commissionlaunches‘ResourceforAIScienceinEurope'[EB/OL].(2025-11-03).https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_25_2578.

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#.

在工业4.0进程持续深化的当下，数字孪生技术正逐步朝着从“虚拟复刻”到“智能决策”的方向发展，成为推动工业机器人全生命周期管理体系升级的重要支撑力量。2026年初，西门子提出“可执行数字孪生（xDT）”概念，马萨诸塞州启动公共数字孪生库建设计划，两大标志性事件直指同一趋势：数字孪生不再是工业机器人的可视化辅助工具，而是成为驱动其自主运行、智能优化的“第二大脑”。依托实时物理级仿真、闭环控制架构与开源生态的三重支撑，数字孪生正推动工业机器人实现从设计仿真、部署调试到运维优化的全链条范式革新，制造业的“虚实共生”时代已然到来。本文基于2026年最新技术动态，剖析数字孪生赋能工业机器人的技术内核、应用场景，同时探讨行业普及过程中的挑战与未来发展方向。从“虚拟镜像”到“可执行智能体”的演进，数字孪生正从技术底层助力工业机器人破解传统仿真与实际运行脱节、厂商技术壁垒较高、部署效率偏低的行业痛点，构建起“虚实协同、自主决策”的全新技术体系。实时物理级仿真的工业落地，让数字孪生的虚拟策略可直接迁移至物理世界。2026年1月芬兰坦佩雷大学的研究证实，基于NVIDIAIsaacSim构建的工业机器人数字孪生，已实现操作空间控制与物理环境的实时同步，GPU加速的物理引擎将仿真精度提升至照片级真实感，机器人虚拟抓取策略可无缝应用于实体操作。研华科技则进一步将IsaacSim与边缘AI基础设施结合，推出DIATwin虚拟机器开发平台，打造“云端强化学习训练-数字孪生Sim2Real验证-边缘设备毫秒级控制”的云边端协同闭环，打破了传统离线仿真的时空限制，让虚拟环境的训练成果能高效落地物理场景。可执行数字孪生的诞生，实现了从“故障预测”到“主动干预”的闭环控制。西门子DigitalTwinComposer平台的核心创新，在于将仿真模型嵌入边缘设备，构建“仿真即控制器”架构，让数字孪生从离线的仿真沙盘，转变为在线的智能操作系统。在百事可乐工厂的应用案例中，该系统不仅能精准预测设备潜在问题，更能通过AI代理在虚拟环境中自主测试优化方案，直接生成可执行的控制指令下发至物理机器人，实现虚实闭环联动。这一模式让工厂设备综合效率（OEE）提升20%，设计验证效率翻倍，改变了传统模式下工程师需在仿真与物理系统间手动切换的低效现状，让虚拟模型与物理机器人成为平行执行、实时交互的双系统。开源生态的崛起推动技术民主化，打破了厂商锁定的行业格局。2026年2月Oxmaint的开源工具评估报告显示，EclipseDitto与ROS2-based方案已形成完整的中立厂商技术栈，相比商业平台数十万美元的授权费用，开源方案能将成本降低90%，同时保持85%的故障预测准确率，性价比优势显著。马萨诸塞州启动的公共数字孪生库建设计划更具战略意义，该计划要求受资助机构开源机器人数字孪生模型，构建覆盖制造、物流、教育领域的共享资源池，以“基础设施即公共品”的思路，解决中小企业从零构建数字孪生的技术与成本门槛，加速整个行业的智能化进程。技术的突破最终落地于应用场景，如今数字孪生已深度渗透工业机器人从设计部署到运维优化的全链条，在协作机器人码垛、预测性维护、人形机器人研发等核心场景中发挥关键作用，成为提升效率、降低成本、推动技术创新的抓手。在协作机器人码垛场景中，数字孪生大幅降低了柔性制造的部署门槛，重构了系统集成商的业务逻辑。2026年CES展上，Robotiq、优傲机器人与西门子联合展示的码垛系统，实现了“先仿真后物理”的全流程部署：制造商可在虚拟环境中完成托盘布局验证、机器人运动轨迹优化，将传统需数周的现场调试压缩至数天。更重要的是，该系统支持“一键换产”，当产品规格变化时，新方案可在虚拟环境中快速预验证，物理机器人仅需同步参数即可完成切换，大幅提升产线的柔性适配能力。这一模式让机器人系统集成商从传统的“硬件销售+现场调试”，逐步转向“软件订阅+数字孪生服务”的高附加值商业模式，推动行业价值链升级。在预测性维护场景中，数字孪生实现了从“被动响应”到“主动预测”的转变，成为工业机器人运维的刚需配置。Oxmaint2026年2月发布的框架显示，数字孪生预测性维护已形成四层完整架构：依托IoT传感器的物理层、实现物理仿真的虚拟模型层、计算设备剩余寿命的AI分析引擎层、生成自动化工单的CMMS行动层。在工业机器人场景中，该架构可提前2-8周预警设备故障，将非计划停机减少40%以上，经济性优势显著。据典型案例ROI对比数据，传统被动维护的年成本约105万美元，而数字孪生预测性维护仅需30万美元，五年期投资回报率超200%，让预测性维护从行业内的“锦上添花”，转变为制造企业的“刚需配置”。在人形机器人与自适应控制场景中，数字孪生成为技术创新的试验场，大幅降低了研发试错成本。2026年汉诺威工业博览会预告中，Hexagon展示的AEON人形机器人、达明机器人的“AIVisionFlyingTrigger”系统，均依托数字孪生实现技术突破。人形机器人具备高自由度、非结构化环境适应性的特点，对仿真精度提出极高要求，而基于NVIDIAOmniverse构建的高保真数字孪生，能让开发者在虚拟环境中训练复杂动作策略，再通过Sim2Real技术迁移至物理机器人，有效规避了真实世界中的研发试错成本，加速人形机器人从实验室走向工业场景的进程。未来三年，随着公共数字孪生库的持续扩展、物理AI技术与数字孪生的深度融合、Sim2Real技术的不断突破，工业机器人或将正式进入“虚实共生、自主进化”的新阶段。数字孪生不仅将实现对单台机器人的全生命周期优化，更将推动机器人集群的协同智能，让工业机器人在柔性制造、智能物流、高端装备研发等领域发挥更大价值。对于制造企业而言，如何结合自身业务需求，快速构建基于数字孪生的差异化竞争能力，有助于其在制造业的智能化变革中抢占先机。而对于整个行业而言，通过技术创新、生态共建、制度完善，破解发展中的挑战，才能有力推动数字孪生与工业机器人的深度融合，真正释放制造业虚实共生的巨大潜力。参考文献：[1]Oxmaint.BestdigitaltwinplatformforroboticmaintenanceandCMMSin2026[EB/OL].(2026-02-18).https://www.oxmaint.com/blog/post/best-digital-twin-platform-robotic-maintenance-cmms-2026.[2]SupplyChainConnect.7supplychainlogisticsinnovationsfromCES2026[R/OL].(2026-01).https://img.supplychainconnect.com/files/base/ebm/sourcetoday/document/2026/01/69650e8a1bb3b87d4aa2c57f-7_supply_chain__logistics_innovations_from_ces_202.pdf.[3]Robotiq.Whendigitaltwinsmeetleanpalletizingonthefactoryfloor[EB/OL].(2026-01-06).https://blog.robotiq.com/when-digital-twins-meet-lean-palletizing-on-the-factory-floor.[4]Advantech.AdvantechunveilsdigitaltwinandphysicalAIstrategytotransformmanufacturingatthe2025CIOforum[EB/OL].(2025-11-21).https://www.advantech.com/en-eu/resources/news/advantech-unveils-digital-twin-and-physical-ai-strategy-to-transform-manufacturing-at-the-2025-cio-forum.[5]MassachusettsTechnologyCollaborative.GrantSolicitationforMassachusettsRoboticDigitalTwinInitiative[EB/OL].(2025-12-04).https://masstech.org/robotics-digital-twin.[6]Oxmaint.Bestdigitaltwinforpredictiverobotfailureanalysisin2026[EB/OL].(2026-02-18).https://oxmaint.com/article/digital-twin-predictive-robot-failure-2026.[7]Oxmaint.Opensourcedigitaltwintoolsforroboticmaintenancein2026[EB/OL].(2026-02-19).https://oxmaint.com/article/open-source-digital-twin-robotic-maintenance-2026.[8]MetrologyNews.AdaptiveroboticstakesthestageatHannoverMesse2026[EB/OL].(2026-01-30).https://metrology.news/adaptive-robotics-takes-the-stage-at-hannover-messe-2026/.

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

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

2025年7月，成立仅两个月的“未来团队（TeamMirai）”在参议院选举中获1个议席。在2026年2月众议院选举中，该党获11个议席，远超选前目标的5个议席，成为众议院第六大党。本文对该党在选举中的情况进行分析介绍。一、未来团队在众议院选举中的表现1.政党理念引发共鸣，但地方选区根基薄弱在今年2月的日本众议院选举中，“未来团队”作为新兴政党，通过比例代表选举成功斩获11个议席，这表明其政治主张在短时间内已获得一定程度的认可。然而，该党在需要深植根基的小选区未能取得任何席位（比例票投给政党，小选区票投给具体候选人），甚至有两名候选人因在小选区的得票率不足10%，错失了凭借比例代表得票“复活”当选的资格，导致原本可以拿下的2个比例代表议席无奈让予其他政党。2.议员阵容年轻化与支持者画像本次众议院当选议员的平均年龄为54.7岁，而“未来团队”的平均年龄仅为40.2岁，是主要政党中最年轻的队伍。其中，具有IT行业背景的当选议员占比超过50%，展现出强烈的技术属性。出口民调显示，该党的核心支持票仓集中在10代至30代（40岁以下）的年轻群体；但在首都圈地区，其获得的支持则跨越了年龄界限，赢得了各世代的青睐，且该党拿下的议席绝大部分也正是产自首都圈。此外，“未来团队”成功吸引了大量无特定党派倾向的选民，其在无党派比例代表选票中的得票率高居第二，仅次于自民党。表1未来团队众议院当选议员名单议员名单（姓氏）年龄当选前职业林28岁学校职员武藤44岁在IT领域有18年工作经验河合35岁教育公司职员山田43岁川崎市议会议员小林35岁网络工程师高山39岁多家AI初创企业工作峰岛35岁IT公司职员宇佐美58岁前众议院议员土桥56岁脚本家、小说家须田35虽IT企业经营者古川34岁硅谷企业工程师3.竞选公约主打“未来”与“科技”两张核心牌在本次选举中，“未来团队”的竞选纲领主要围绕六个方向展开。首先是“面向未来的投资”，包括依据生育子女数量降低所得税率，以及加大对人工智能、机器人、自动驾驶等前沿产业的投入；其次是“保障当下生活”，主张优先减轻民众的社会保险费负担，并维持高额医疗费制度；最后是强调“以科技推动政务与政治改革”，致力于通过技术手段实现各项补贴的自动发放，以及政治资金的全面透明化。4.选举运作深度融合AI技术综合历次及本次选举的相关报道可以发现，“未来团队”在竞选过程中高频运用AI技术手段辅助选举，并借此取得了显著的成效。表2未来团队在选举中采用的主要AI技术AI技术技术效果AI安野（AIAnno）基于大语言模型开发的24小时问答系统。选民可以通过网页或语音直接提问，AI会根据政党的政策文档实时生成回答。广听AI（BroadListening）通过API实时抓取社交媒体、新闻评论及“AI安野”的对话日志，利用AI进行聚类分析，并将其转化为可视化的民意热力图，辅助团队实时调整竞选策略。井户端系统（IdobataSystem）民众可以在Github上阅读政策宣言的所有内容，并提出问题、意见和建议。AI会总结反馈并自动生成一份内容变更建议。政策团队会审查相关建议，并根据需要反映在政策清单中。所有互动和决策均公开，确保过程透明。政治资金看板（PoliMoney）利用OpenBanking和MCP协议连接政党银行账户，每一笔献金和竞选支出都会实时更新在网页看板上。二、未来团队与传统政党的区别作为诞生于数字时代的新型政党，“未来团队”展现出“堆栈化治理”的创新特征：即以数字民主与政治透明化等底层治理能力为基石，将其转化为可复用的治理工具与公众参与平台，并在其上不断迭代具体的政策议题。这种模式使其与日本传统的政治党派形成了本质差异。表3未来团队与传统政党的主要区别维度传统政党未来团队权力结构垂直派系制：依赖资历、派系博弈及自上而下的行政命令分布式架构：强调共创，鼓励专业人士通过开源方式参与决策民意获取快照式交互：依赖定期选举、街头演讲和组织动员流式实时交互：利用“广听AI”24小时处理并分类数万条碎片化民意经济逻辑宏观减税博弈：习惯于针对消费税等宏观税种进行政治动员微观精算逻辑：通过模型精准提议降低社会保险费，直击痛点技术应用工具化：将技术视为提升现有流程效率的工具（如电子办事）制度化：将技术视为民主制度的底层系统（PolicyasCode）资金透明黑箱与后置报告：依赖年度审计，容易出现黑金温床实时审计：利用PoliMoney等自研工具实现资金流向的动态公开企业关系关系紧密：依靠大企业、社会团体的资金资助，并为其伸张利益不接受企业资金：不接受企业、社会团体的政治献金，仅依靠个人捐赠和党首初期的个人资金进行运作意识形态价值观对立：信念驱动，宏大叙事，代议博弈，将选民标签化算法理性：数据驱动，微观工程，算法共识，选民去标签化三、胜选归因与面临的媒体质疑针对“未来团队”此次在选举中取得的重大成果，日本媒体从多个维度总结了其成功的原因（详见表5），但同时也有部分媒体对其提出了相应的审视与质疑。表4部分媒体总结的选举成功主要原因四大要因具体内容说明差异化的政策与定位反对消费税减税，主张降低社保费明确反对降低消费税，主张降低劳动年龄群体负担最重的社会保险费，精准切中职场世代痛点重视未来投资的新自由派路线吸引“新自由派”选民，强调经济增长与对教育、AI等新产业的未来投资，而非传统的弱势群体援助全新的政治姿态与理念不煽动对立，超越左右翼拒绝非黑即白的二元对立，主张不贬低他人的建设性路线，吸引了厌倦政治内斗的无党派群体退出传统的共情博弈放弃讨好选民和拉踩政敌的传统套路，以工程师修复系统Bug的务实态度对待政策，赢得真实共鸣党首人设党首安野贵博拥有AI工程师等精英背景，兼具远离政治陈规的局外人特质，以理性和数据说话技术赋能与全新政治体验用AI提供优质的政治参与体验推出24小时对话的“AI安野”，将海量民意反映至政策库，将支持政党变成一种优质的“用户体验”“未来”一词的强大包容性“未来”一词极具包容性，不同群体都能在其中投射自身希望，如年轻人的加薪、老人的数字化护理独特的基础盘与媒介策略初创企业型支持者社区类似初创企业，通过在线社区吸引AI/IT专业人士及对技术感兴趣的人群，形成基于“实实在在扩大职业发展空间”的基本盘精准触达“沉默的多数”核心支持者并非源自YouTube或X等社交媒体平台，而是新闻App（如Yahoo等）用户及电视观众表5媒体对未来团队的质疑质疑主要内容精英主义的熟人政党政党成员中拥有东京大学、京都大学等高学历背景的人非常显眼，且许多成员是通过大学或过往的职业生涯相互结识的朋友或熟人。这种构成引发了外界对其组织客观性和多样性的质疑。存在挑起世代对立的风险为了实现减少工作世代社保负担的目标，提出了上调老年人医疗费自负比例的政策。这一方案实际上利用了工作世代认为老年人受到过度优待的反感心理，存在加剧世代对抗的风险。如何应对技术带来的政治运营能力挑战未来团队发布还未最终定稿政策宣言以供讨论，意味着团队必须随时做好准备去承受大量直接针对半成品政策的批评。此外，虽然引入AI工具来收集民意，但如何长期有效地将分类、汇总来的海量民意真正转化为成熟的政策并不断更新，对团队的运营和技术处理能力也是一个持续的挑战。参考文献[1]未来团队官网.https://team-mir.ai/[2]チームみらい.「チームみらい」についてー綱領・沿革・メンバー[EB/OL].[2026-2-26].https://note.com/team_mirai_jp/n/n140a362a5f86[3]THEASAHISHIMBUN.LDPsecuressupermajorityinLowerHouseelectionvictory[EB/OL].(2026-2-9)[2026-2-26].https://www.asahi.com/ajw/articles/16340376[4]株式会社文藝春秋.「永田町を変えるには、永田町に入るしかない」新党「チームみらい」結成の安野貴博が掲げる「１%の革命」の全てがここに！[EB/OL].(2025-5-8)[2026-2-26].https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000661.000043732.html[5]Ledge.AI.政策を市民とともに育てる「対話型マニフェストv0.1」——AIツール「いどばたシステム」で実現する“参加型政策形成”安野たかひろ氏の新政党「チームみらい」[EB/OL].(2025-5-19)[2026-2-26].https://ledge.ai/articles/manifesto_v01_ai_participatory_policy[6]日本经济新闻.チームみらい、消費減税否定派の受け皿に将来世代の支持厚く[EB/OL].(2026-2-12)[2026-2-25].https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA1119K0R10C26A2000000/

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

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

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

近年来，纽约市遭遇大量青年人口迁出困境，对城市经济活力产生影响。数据显示，26—35岁群体的迁出概率比其他年龄段高出46%。其中，有低龄子女的家庭，迁出概率更是无低龄子女家庭的两倍多（高出112%），这类家庭占总迁出人口的30%。与此同时，高额托儿费已成为纽约家庭难以承受的负担。纽约市审计长办公室去年发布的一份报告显示，截至2024年，一名婴幼儿在托儿中心的平均费用已达每年26000美元，比2019年上涨了43%。针对上述人口迁出与托育负担过重两大核心问题，2026年1月，纽约市宣布，将此前仅面向3岁及学龄前儿童的普惠托育福利，拓展至2岁儿童，为全市所有2岁儿童提供免费、全日制和全年无休的托育服务。为保障服务落地实效，政府将为育儿家庭提供多样化的服务机构选择，确保地理覆盖的可及性；同时，新计划兼顾全民覆盖，将残障儿童纳入服务范围，为其提供定制化专项服务，不受其身体状况限制——残障儿童家庭有权享受优质托育服务，托育机构也可获得相应的政策与资源支持。该计划每年将覆盖5.5万名2岁儿童，且准入标准和操作方式简洁便利。纽约家庭仅需提供孩子的姓名、出生日期及居住证明即可报名，无任何附加要求。为顺利推进该计划，纽约市每年将投入13亿美元，资金主要用于人员配置、工作人员生活工资等相关支出。为何从两岁儿童率先推行选择优先为两岁儿童提供普惠托育服务，核心基于三大考量，既贴合家庭实际需求，也为长期普惠托育体系建设奠定基础：帮助家庭明晰财务规划，让家长提前确定孩子进入公立普惠托育体系的时间，有效缓解托育费用带来的预算压力；实现2至4岁托育服务的无缝衔接，为儿童提供稳定的成长环境，助力其更好地衔接幼儿园阶段；为全市普惠托育体系的逐步扩龄奠定稳定基础，推动实现全民普惠托育的终极目标。为何当下推行刻不容缓当前，纽约市的托育费用危机已远超贫困家庭范畴，蔓延至中产阶级甚至中上产阶级家庭，成为制约城市发展、加剧人口流失的关键因素，具体表现为以下五点：托育成本居高不下，纽约市两岁儿童全日制托育的年费用约为23400美元，高于纽约市立大学的全日制年学费。经济负担远超普通家庭承受能力，据测算，纽约市家庭需年收入达33.4万美元，才能承担一名两岁儿童的托育费用，这一收入水平是家庭中位收入的四倍，相当于十份最低工资工作的收入总和。托育问题直接拖累城市经济，2022年，仅纽约市一地，就因父母因托育问题退出职场或减少工作时长，造成230亿美元的经济活动损失。托育高成本成为家庭迁出的主要原因，家中有6岁以下儿童的家庭，搬离纽约市的概率是其他家庭的两倍。两岁是儿童大脑发育的关键阶段，此时提供专业托育服务，能为儿童的认知、社交等能力的发展提供关键支持，助力其长远成长。如何保障计划有效实施为确保两岁普惠托育计划高效落地，惠及全民，纽约市将从承载能力、推进节奏、资金保障三个方面细化实施举措：强化服务机构承载能力：推动现有托育机构转型参与本项目，在托育资源匮乏区域新建服务点位；加大托育从业者队伍投入，重点扶持家庭式托育机构，拓宽服务供给渠道。制定四年分步落地计划：首期聚焦贫困两岁儿童家庭最集中的高需求学区，随后快速拓展，根据各区经济需求与托育承载能力，逐步向全市五大行政区拓展，力争四年内实现纽约市全域落地。多元统筹资金保障：充分盘活现有州、联邦资金，结合纽约市新增专项税收及州政府拨款，逐步扩大项目规模，满足全民托育需求。如何广而告之，让普惠托育信息全覆盖纽约市将开展全方位的宣传推广工作，确保所有家庭都能知晓两岁托育计划的报名方式与服务内容。回顾历史，纽约市逐步推出4岁学前教育、3岁普惠托育服务时，曾精准覆盖家长获取信息的各类渠道，教育部门工作人员还对潜在符合条件的家庭进行一对一上门推广，有效提升了政策知晓度与报名率。但在亚当斯政府任期内，此类宣传推广力度大幅缩减，同期4岁、3岁普惠托育的报名人数也出现下滑。基于此，纽约市将恢复并强化宣传推广工作，将惠及所有有托育需求的家庭，确保两岁托育计划的广泛传播与高效利用。具体推广举措包括：组建宣传专员队伍，深入社区活动、地铁站、游乐场、公园等公共场所，普及两岁托育计划及申请流程；设立报名咨询专员团队，家庭可通过纽约市311市民服务热线咨询，由专员讲解项目内容、介绍服务选项并协助完成申请；成立数据统筹团队，实时监测各区域服务承载能力与报名数据，确保各社区托育点位配置合理，保障家庭顺利报名入学；通过自动语音电话、短信、社交媒体、邮件等方式，精准触达潜在符合条件的家庭，实现定向告知；在公交站、纽约市公共信息亭、地铁、游乐场等核心公共场所投放大型宣传广告，扩大政策曝光度；联动当地民选官员、社区管理委员会，共同宣传两岁托育计划及报名方式，借助基层力量实现全覆盖；与医院系统、儿科诊所合作，在儿童健康体检时发放项目宣传资料，精准触达两岁儿童家庭；向有中小学阶段子女的家庭开展宣传，提醒其关注家中两岁儿童的托育权益，确保政策宣传无遗漏。参考资料：1.WHOISLEAVINGNEWYORKSTATE?.[EB/OL].(2024-6)[2026-2-16].https://fiscalpolicy.org/wp-content/uploads/2024/06/FPI-Migration-Pt-2.pdf.2.ABlueprintforImplementingUniversalChildCareforNewYorkCity's2-Year-Olds.[EB/OL].(2025-10)[2026-2-16].https://static1.squarespace.com/static/64989b0dc1b2fa02e6188180/t/68f7a8a68198e552a50f67ed/1761061030695/NYUC-UNH_2carewhitepaper_25-10-15.pdf.3.NYC3-Kandpre-Kapplications:50,000familiesapplyin2weeks.[EB/OL].(2026-1-31)[2026-2-16].https://www.chalkbeat.org/newyork/2026/01/30/nyc-3k-prek-application-surge-as-mamdani-expands-outreach-effort/.4.WhatYouNeedtoKnow:NYC'sFreeChildCarePilotforKidsUnder2.[EB/OL].(2026-1-15)[2026-2-16].https://citylimits.org/what-you-need-to-know-nycs-free-child-care-pilot-for-kids-under-2/.

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.

2026年2月6日，国际能源署发布关于全球电力系统和市场的年度报告《电力2026》，对支撑这一新时代的近期发展趋势和相关政策进展进行了深入分析。报告涵盖了对部分国家、各地区以及全球范围内电力需求、供应状况和二氧化碳排放的预测。与此前三年期展望相比，本年度报告将预测期延长至2026—2030年，为期五年。随着电气化进程不断加快，全球电力需求持续快速增长，这主要得益于工业、交通和建筑等领域电气化水平的不断提升。同时，人工智能、数据中心等全球最具活力的经济领域，以及持续推进的技术创新，也在推动电力消费不断攀升。随着用电量持续增长，电力系统需要具备更高的灵活性，以在确保安全和经济高效运行的前提下，整合日益多样化的发电来源，并适应不断变化的用电需求和技术形态。今年的报告对此类挑战给予了重点关注，专门设置了电网和系统灵活性相关章节，并对需求响应和公用事业规模电池的发展情况进行了详细更新。报告的主要内容如下：一、随着电气时代的到来，到2030年电力需求预计将强劲增长预计在2026—2030年期间，全球电力需求将以年均3.6%的较快速度增长，主要受工业、电动汽车、空调和数据中心用电需求持续上升的推动。2025年，全球电力需求同比增长3%；而在此前的2024年，由于多地出现极端高温天气叠加工业活动表现强劲，电力需求增幅高达4.4%。从中长期看，未来五年全球电力需求的年均增长率预计将比过去十年的平均水平高出约50%。在过去三十年中，2024年首次出现了全球电力需求增速（不含危机导致的异常中断时期）超过经济增长的情况。这一现象标志着结构性变化的开始，预计在未来几年将更加普遍。尽管2025年受天气条件影响，这一趋势出现了一定程度的短期回落，但从长期来看，电力需求与经济活动之间的传统关系正在发生根本性转变，并将成为预测期内的一个显著特征。到2030年，电力消费的增长速度预计至少将达到总体能源需求增长速度的2.5倍。从地区分布看，新兴经济体仍是全球电力需求增长的主要推动力量。到2030年，新兴经济体预计将贡献近80%的新增电力消费量。尽管印度和东南亚在未来十年中将逐步成为推动能源需求增长的重要力量，但到2030年，中国仍将是全球电力需求增长的最大单一贡献国，其增量预计占全球总增长量的近50%。在未来五年内，仅中国新增的电力需求就相当于当前欧盟的总电力消费量，年均增长率预计为4.9%。这一水平接近其2025年约5%的增长速度，但低于过去十年6.5%的平均增速。与此同时，到2030年，印度和东南亚在新兴经济体中的需求贡献预计将显著上升，主要受强劲的经济增长和空调需求快速增加的推动，这也将同步抬升年度用电量和电力系统峰值负荷。在经历了约15年的需求停滞之后，发达经济体的电力需求增长开始重新加速。这一趋势表明，全球正在迈入一个新阶段，在该阶段中，电力成为人工智能、数据中心、先进制造业等全球最具活力经济部门的重要能源投入。2025年，发达经济体对全球电力需求增长的贡献接近20%，高于2024年的17%。预计在整个预测期内，这一比例将平均维持在20%左右，主要由工业活动回暖以及数据中心、电动汽车等终端用电需求持续扩张所推动。具体来看，美国2025年电力需求增长2.1%，预计到2030年年均增速将接近2%，其中约一半的增长来自数据中心的快速扩张。在2025年电力需求增幅不足1%之后，欧盟的电力需求预计将明显回升。在假设工业活动适度反弹的情景下，欧盟电力需求预计在2030年前将保持约2%的年均增长率，尽管整体用电水平预计在2028年之前仍难以恢复至2021年的水平。此外，澳大利亚、加拿大、日本和韩国等其他发达经济体的电力需求增长速度也预计将在2030年前逐步加快。二、到2030年，全球一半的电力预计将由可再生能源和核能提供可再生能源发电量已超过煤炭发电量，这一结果与国际能源署此前的预测一致。2025年，受太阳能光伏发电量创历史新高的带动，可再生能源发电量快速增长，整体水平已几乎与基于最新可用数据测算的煤炭发电量持平。尽管部分地区水电发电量有所下降，且欧洲风电增速低于平均水平，对可再生能源发电量的整体增长形成了一定制约，但并未改变其持续扩张的总体趋势。展望未来，到2030年，可再生能源发电量预计将以每年约1000太瓦时（TWh）的规模持续增加，其中仅太阳能光伏发电量的年增量就将超过600太瓦时。按比例计算，可再生能源发电量预计将保持约8%的年均增长率。到2030年，可再生能源与核能合计占全球发电量的比重预计将接近一半。核能方面，2025年全球核能发电量创下历史新高，并预计在2030年前保持稳步增长。这一增长主要得益于日本反应堆的重启、法国核电发电量的回升，以及中国、印度和其他国家新增核电产能的投运。到2030年，核能发电量增长的主体预计将集中在新兴经济体，其中中国预计将贡献全球核能增量的约40%。与此同时，在支持性政策框架的推动下，核能在许多发达经济体中重新获得战略重要性，通过延长现有反应堆运行寿命和建设新产能，持续发挥其在电力系统中的作用。三、尽管煤炭发电全球竞争力下降，但在2030年前仍将是电力供应的单一最大来源从全球整体看，2025年燃煤发电量总体保持平稳，但各地区的变化趋势与以往年份有所不同。在印度和中国，受电力需求增速放缓以及可再生能源快速扩张的影响，煤炭使用量有所下降；而在美国，由于天然气价格较2024年明显走高，加之在联邦政策支持下煤电机组退役节奏放缓，电力行业的煤炭使用量出现回升。在欧盟，尽管太阳能发电量创下新纪录，但水电和风电产量偏低，部分抵消了太阳能的增量，从而限制了煤炭使用量的整体下降幅度。展望2026—2030年，全球新增电力需求预计将全部由可再生能源、天然气和核能共同满足。在可再生能源和核能发电持续扩张的同时，燃气发电量预计将在2030年前以年均2.6%的速度增长，这一增速与2019年水平相当，明显高于过去五年约1.4%的年均增长率。燃气发电增长主要由美国电力需求上升以及中东地区从石油向天然气的燃料结构转换所推动。在此过程中，可再生能源、天然气和核能预计将逐步挤出煤炭发电。到2030年，全球煤炭发电量预计将小幅下降，并回落至接近2021年的水平。其中，中国燃煤发电量预计略有下降，而印度、东南亚及其他地区的增长则有望被欧洲和美洲的下降所抵消。总体来看，到2030年，可再生能源预计将成为全球电力生产中占比最大的电源，但煤炭仍将是单一最主要的发电燃料。四、不断发展的电力系统使得电网和灵活性成为政策制定关注的焦点电力时代的到来，要求迅速而高效地扩展电网，并显著提升系统灵活性，以在确保安全和经济高效运行的前提下，整合不断变化的发电、用电需求和储能结构。随着太阳能光伏和风能发电量持续快速增长，其在全球发电中的占比预计将从目前的17%提高至2030年的27%。与此同时，电动汽车、热泵以及数据中心等高度集中的新型用电负荷也将快速增加。然而，在全球范围内，价值超过2500吉瓦（GW）的项目：包括可再生能源、储能以及具有大规模负载的项目（如数据中心）目前仍滞留在电网接入排队中。由于电网投资长期滞后于发电能力建设，许多电力系统已经开始面临由拥堵引发的限发和削减负荷问题。要满足到2030年不断增长的电力需求，全球年度电网投资需在目前约4000亿美元的基础上提高约50%，同时还需要大幅扩展与电网相关的供应链能力。与此同时，为满足峰值负荷而建设的电网在非高峰时段往往存在大量闲置容量。随着电网建设和系统灵活性在政策议程中的重要性不断上升，更高效地利用现有电网资源，有助于缓解拥堵并加快新项目的并网进程，同时电网扩建工作仍将持续推进。除大规模电网扩建外，增强电网技术和推进监管改革等配套措施，也能够在短期内释放显著的可接入容量。本报告中的国际能源署分析显示，这些措施的协同实施有望腾出足够的容量，以接入当前处于排队状态的约1200—1600吉瓦、已进入较为成熟阶段的项目。其中，约750—900吉瓦的项目可通过更具灵活性、非固定的电网接入协议实现并网。这类协议通常能够加快接入进程，但附带一定运行限制，并可在电网升级完成前释放额外的承载能力。另有约450—700吉瓦的容量，则可通过部署动态线路评级、先进潮流控制等增强电网技术，以及实施更大规模的升级改造（如线路重构和电压提升）来释放。要充分实现这一潜力，需要同步更新监管框架，并及时推进相关技术解决方案的落地。在提升系统灵活性方面，大规模电池储能的部署正在迅速加速，已成为短期灵活性的重要来源。尽管传统发电设施仍是电力系统灵活性的主要支撑，但规模不断扩大的电池集群正在电力供应安全中发挥越来越重要的作用。这一趋势在太阳能光伏和风能占比快速提升的地区尤为明显。近年来，加利福尼亚州、德国、南澳大利亚州、得克萨斯州和英国等市场均出现了公用事业规模电池容量的显著增长。随着电池成本持续下降，其竞争力不断增强；与此同时，进一步降低市场准入壁垒并解决系统集成方面的挑战，将有助于释放电池储能的全部潜力。五、预计到2030年，全球电力生产所造成的排放量将趋于稳定2025年，全球电力行业的二氧化碳排放量总体保持平稳。展望2026—2030年，随着可再生能源和核能在发电结构中的占比持续提升，电力行业排放预计将维持在相对稳定的水平。尽管如此，电力生产仍然是能源相关排放的最大来源，每年约排放139亿吨二氧化碳。在2022—2024年期间，全球电力生产排放量年均增长约1.4%，但这一上升趋势在2025年已明显趋缓并基本稳定。从强度指标看，与十年前相比，全球电力的二氧化碳排放强度已下降14%。随着低排放发电比例进一步提高，这一强度指标预计将在2030年前以更快的速度持续下降。六、可负担性和竞争力成为焦点电力可负担性仍然是全球面临的关键议题。自2019年以来，许多国家的家庭用电价格涨幅已超过居民收入的增长速度。尽管与能源和供应相关的电力价格已从危机时期的峰值回落，但整体水平仍明显高于2019年。与此同时，网络费用、税收及其他收费等非能源成本在居民电费账单中所占比例依然较高，且呈上升趋势。在不少国家，电力税负高于天然气，这在一定程度上削弱了家庭在供暖、烹饪和热水供应等领域向电气化转型的经济激励。政策制定者正日益关注通过完善政策框架、市场设计和监管机制来改善电力可负担性，并推动终端用能电气化。如何在确保电价处于可承受范围的同时，真实反映系统成本并激励需求侧灵活性，正逐渐成为一项核心挑战。更加灵活、高效地利用现有电力基础设施，有助于控制未来系统成本，并为消费者带来更大的节约空间。与此同时，各地区之间的电价差异依然显著，并持续加大跨区域竞争压力。2025年，多个地区和国家的平均批发电价同比上涨，其中包括欧盟和美国，主要反映了天然气价格走高的影响；而澳大利亚、印度等国家的电价则出现下降。对于能源密集型产业而言，这种区域间电价差异带来的竞争压力尤为突出，且短期内仍将持续存在。七、保障电力系统的安全性和稳定性是一项至关重要的任务保障电力系统的安全性和稳定性已成为当前电力转型中的一项关键任务。近年来，全球多起大规模停电事件凸显了电力安全对现代经济和社会运行的重要性。随着电力系统复杂性不断上升，其面临的风险也在持续加大，主要来源包括基础设施老化、极端天气事件增多、网络安全威胁以及其他新兴脆弱点。2025年，智利、伊比利亚半岛和墨西哥发生的停电事件造成了广泛影响，进一步暴露了系统在高负荷和复杂运行条件下的脆弱性。此外，芬兰与爱沙尼亚之间的EstLink-2海底电缆故障、希思罗机场变电站火灾以及柏林发生的纵火袭击等近期事件，也凸显了关键电力基础设施在物理安全和运行韧性方面面临的严峻挑战。在此背景下，加强关键基础设施的物理防护，并部署先进的监测和早期预警系统，对于防范各类威胁至关重要。随着电气化持续推进，保障可靠供电日益依赖于坚强的电网结构、有韧性的供应链以及多样化的系统灵活性资源。同时，满足不断变化的系统运行需求，还需要建立更加现代化的运营框架，包括更新电网技术规范、细化备用容量要求以及构建更加灵活和适应性的监管体系。参考文献：[1]IEA(2026),Electricity2026,IEA,Paris.[EB/OL].(2026-02-06）.https://iea.blob.core.windows.net/assets/f545917a-b119-4495-957b-fcc263deb391/Electricity_2026.pdf.

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

一、创意经济为何成为国家发展战略的重要组成部分过去十余年间，创意经济在全球政策议程中的位置发生了根本性转变，越来越被公认为驱动可持续增长、激发跨行业创新、增强国家软实力的核心引擎。电影、音乐、设计、游戏、出版、建筑、数字内容等创意领域，不仅创造了大量高价值就业岗位，更通过知识溢出和消费带动，将增长效应辐射至零售、旅游、制造、城市服务等更广泛的经济部门。全球数据清晰印证了这一趋势：2020年，尽管面临疫情冲击，全球创意经济仍贡献了2.25万亿美元收入，占全球GDP的3.1%和总就业的6.2%。城市中每新增一个创意岗位，可在本地带动至少1.9个非创意岗位。国际金融公司的测算表明，创意产业每1美元产出可撬动约2.5美元的总体经济回报。这些证据共同指向一个结论：对创意经济的投资，不仅是文化投入，更是具有高乘数效应的经济投资。与此同时，融资难仍是制约创意企业和创作者的核心瓶颈。无形资产估值困难、项目制收入波动大、传统信贷渠道适配度低，使创意产业长期游离于主流金融体系之外。为应对这一结构性障碍，部分先行国家正尝试构建包括政府基金、税收激励、风险分担、社会投资在内的混合型融资生态，使创意从“难以估值”走向“可被投资”。人才供给端的变革同样迫在眉睫。以标准答案和应试能力为中心的传统教育模式，与创意经济所依赖的好奇心、试错能力和跨学科思维之间，正形成日益明显的张力。越来越多国家开始将创意能力培养贯穿教育全周期——从早期艺术启蒙到高等教育专业训练，再到职业生涯中的技能更新——系统性地培育面向未来的创意劳动力。二、政府整体战略与创意增长的运营模式一部电影的制作，可能同时涉及文化表达（文化部门）、经济发展（经济部门）、劳动力培训（教育部门）、出口促进（贸易部门）、知识产权保护（司法部门）、数字基础设施（科技部门）以及城市开发（市政或区域发展部门）。这种横跨多领域、多职能的特性，决定了创意产业的管理不能依靠单个部门单打独斗，而必须建立一套能够穿透行政壁垒的协调机制，把创意经济的目标嵌入各个政府职能部门的日常工作。面对这一挑战，不同国家选择了不同的制度设计。以英国为例：2011年，英国成立创意产业委员会，这是一个由政府与行业共同组成的联席机制，由文化、媒体与体育大臣和产业界领袖联合担任主席。委员会下设多个专项工作小组，分别聚焦融资渠道、知识产权、人才培养和出口拓展等关键议题。这套架构打破了部门界限，使分散在不同职能领域的政策资源得以整合。2018年，作为英国产业战略重要组成部分的《创意产业行业协议》正是在这一机制下达成。政府承诺投入超过1.5亿英镑，行业匹配同等规模资金，共同支持技能培训、区域发展、创新中心和出口服务。到2022年，这套“政府整体”策略已显现成效：英国创意产业的增速达到整体经济增速的两倍左右。从英国的经验中，可以归纳出实施政府整体策略的四项关键行动：其一，获取高层政治支持。将创意产业纳入总理或内阁议事日程及国家发展规划，确保各部门目标一致、资源到位。其二，建立正式的跨部门协调机制。设立常设委员会或理事会，配备联合工作组，并在财政、知识产权、技能、出口、基础设施等领域设定统一目标。其三，配置专门的执行部门。授权常设机构或专门部门，赋予其稳定的预算与人力，负责项目执行、协调交付与服务对接，同时持续积累机构知识。其四，将行业纳入共同治理。在咨询委员会或理事会中为行业代表设置席位，联合设计融资工具、激励政策与出口支持体系，确保政策始终贴近市场实际。三、国家创意竞争力的路径选择在创意经济成为国家发展新动能的背景下，各国逐步认识到，创意产业的发展不能依赖统一模式，而应以本国条件为基础，形成差异化战略路径。由于各国在文化资源、技术能力、市场规模和制度环境方面差异明显，有效的国家战略，必须从比较优势出发，构建具有针对性的政策体系。从整体上看，创意经济往往在国家完成基本经济转型之后被纳入核心发展议程。与传统产业相比，创意产业依赖知识、文化和原创能力，既能提供高附加值，又具备出口潜力，还能够强化国家文化影响力。因此，各国在制定创意经济战略时，逐步将其与产业升级、国家形象塑造和国际竞争力提升结合起来。（一）发展定位一份有效的国家创意战略，必须首先回答一个基本问题：这个国家靠什么在全球创意经济中竞争？在这个问题上，不同的国家展现了不同的发展策略。一是以创新能力和设计能力作为主要优势，将创意产业与科技研发深度融合，推动创意内容向高附加值产品转化。瑞典政府的公共投入并不试图覆盖全产业链，其通过公共政策将文化部门与研发体系连接起来，建设创意科技中心，支持环保型生产方式，并通过国有机构“瑞典商贸联合会”帮助本土知识产权向海外市场拓展。在斯德哥尔摩形成的游戏产业集群中，Mojang、King、Paradox等全球知名游戏公司在此扎根，与大学人才输送管道和创业孵化器形成紧密联动。瑞典游戏产业不仅形成了可重复的出口模式，还在本地产生了明显的经济溢出。2022年，该行业收入约31亿美元，提供了近8000个就业岗位。二是围绕文化真实性和高端细分市场展开竞争。新西兰不以规模或低成本作为主要竞争手段，而是强调创作质量与本土文化特色，特别是原住民文化元素所代表的独特性。新西兰的核心政策工具是“新西兰屏幕制作退税计划”，该计划自2014年运行至今，以其稳定性和可预期性著称。2020年8月至2023年6月期间，政府还设立了临时性的“屏幕制作复苏基金”，帮助产业应对疫情冲击。更重要的是，这套激励体系与新西兰国家品牌高度绑定：高质量制作标准、可持续发展认证、清晰的审批流程，使其成为国际大型制片方信赖的制作地。2023年，该计划共批准2.28亿新西兰元退税，支持25部国际制作和39部本土作品。《阿凡达》系列在新西兰完成摄制，是这套定位策略最直观的例证。三是以基础设施和制度便利性作为优势，构建区域性创意枢纽。阿联酋即通过自由区制度和文化设施建设，形成面向区域的内容生产与管理平台。迪拜媒体城、迪拜设计区、迪拜制片城、沙迦媒体城（沙姆斯自由区）、哈伊马角媒体城自由区、富查伊拉创意城、阿治曼媒体城自由区——这一系列自由区的共同特征是：一站式企业注册与许可证办理、制作与后期设施在同一空间内集中配套、监管流程高度简化。对跨国媒体公司和制作机构而言，这意味着极低的行政成本和高效的制作协同。2023年，阿布扎比卢浮宫参观人数超过120万人次。2022年，迪拜创意产业产出约为220亿迪拉姆，占GDP的4.6%。越来越多的区域总部和后期制作机构将迪拜作为其区域运营基地。使该国逐步成为区域总部和制作中心的集中地。（二）法律与监管框架无论采取何种路径，法律与监管体系都是基础条件。各国普遍认识到，如果知识产权保护不足、权利管理复杂、数字平台规则滞后，将削弱创作者收入和投资者信心。因此，加强版权保护、简化管理流程，并更新与数字平台相关的制度安排，是支撑创意经济竞争力的重要前提。以美国为例，1998年《版权期限延长法》提供了长期的权利保障，支持了对内容库的大规模投资，这些内容库如今已通过流媒体平台实现商业化。2019年迪士尼以713亿美元收购21世纪福克斯，其估值核心正是依托版权框架不断延展的内容资产。美国商会发布的2023年国际知识产权指数显示，知识产权保护体系越强的国家，其创意产业成熟度和出口导向性也越高。美国、英国、法国、德国、瑞典、日本、荷兰、瑞士、新加坡、韩国等领先经济体，无一例外地兼具强知识产权执法与高创意产业产出。与此同时，数字平台的监管框架正在重塑创意产业的全球竞争格局。欧盟《版权指令》第17条则要求平台获得内容授权或部署上传过滤机制，将谈判优势向权利人一端转移。澳大利亚2021年《新闻媒体议价法》强制要求数字平台与新闻出版商进行商业谈判，谷歌与脸书据此与澳大利亚媒体公司达成每年超过2亿澳元的合作协议。这套监管干预证明，政府可以通过制度设计，重新平衡平台与创作者之间的价值分配。四、基于地点的发展与创意集群创意经济的发展往往依托特定地点形成集群。通过企业、人才和服务机构的集中，可以促进知识交流、降低交易成本，并形成品牌效应。不同国家的集群形成方式各不相同，有的由市场自发形成，有的由政策引导建设，有的与城市更新相结合。但其共同点在于，需要将基础设施建设、教育体系和产业政策协同推进，才能维持长期活力。2026年2月，世界政府峰会与咨询机构FTIConsulting联合发布的全球创意经济战略报告《创意未来：实现持续经济增长和多元化的跳板》（CreativeFutures:TheSpringboardforSustainedEconomicGrowthandDiversification）将创意集群的形成路径归纳为四种模式。表1创意集群模式类型及其不同特征成熟型、市场主导新兴型、市场倾向快速型、政策主导再生型、政策赋能定义经过长期历史发展自然形成的创意生态，拥有成熟的产业网络近年来发展起来的集群，从基层创意社群和可负担空间生长而出政府通过激励政策、经济特区或产业规划有意打造的集群政府通过公共投资推动城市或区域复兴，吸引锚定企业入驻而形成的集群形成方式历经数十年的自下而上演化，由私营制片公司、经纪机构、人才集聚驱动依托文化活力、艺术社群和早期创意创业者逐步成型自上而下推动，伴随大规模投资、政策扶持与基础设施规划政府搭建平台（媒体城、文化区），吸引广播公司、制片公司、供应商入驻主要特征•强劲的私人投资•深度供应链网络•全球出口能力•稳定的人才输送通道•独立创作者驱动创新•实验性文化氛围•灵活的工作空间•早期的数字与媒体初创企业•快速扩张•头部企业集聚•强大的数字基础设施•出口导向型增长•公私合作•本地人才激活•城市更新效应案例洛杉矶：拥有百年历史的影视产业集群，以制片公司、经纪机构、金融机构为锚点柏林：统一后凭借可负担的生活成本与音乐科技氛围形成的创意枢纽深圳：经济特区改革、投资友好政策、腾讯生态共同支撑的产业集群曼彻斯特（媒体城）：BBC与ITV迁入、大学人才输送、数字基础设施配套信息来源：《创意未来：实现持续经济增长和多元化的跳板》五、政策建议基于上述国际经验，报告为各国政府提出了五项关键行动。第一，围绕国家比较优势定位创意经济。政府需要首先回答一个战略问题：本国最有竞争力的究竟是创新能力、文化真实性、枢纽基础设施，还是数字采纳速度？所有后续的战略设计与品牌传播，都应围绕这一核心定位展开，而非面面俱到、失去焦点。第二，协调政策工具以强化所选定位。技能培训、金融工具、研发支持、税收激励、知识产权服务、出口促进——这些工具不应各自为政。只有当它们形成合力，共同服务于同一个竞争优势方向时，战略才可能产生实质效果。第三，更新法律与数字监管框架。知识产权保护与执法需要持续加强，权利管理流程需要简化，数字平台规则需要适时调整，以确保价值能够流向创作者一端，同时营造可预期的投资环境。第四，为高绩效创意集群提供制度与环境支撑。集群的形成虽无法完全人为设计，但政府可以通过投资专业基础设施——如演播室、文化片区、创意科技设施——并制定支持密度与协作的规划与土地政策，显著提高集群形成的概率与成长速度。第五，根据本地优势与发展模式定制集群战略。不同城市的禀赋差异巨大，照搬他国成功模式很难奏效。政府需要识别本地资产，并参考市场主导型、政策主导型、自发成长型、城市更新型等不同路径，选择适合自身的切入方式。在此基础上吸引锚定企业、设计空间战略，逐步释放集聚效应，实现持续增长。信息来源：1、《CreativeFutures:TheSpringboardforSustainedEconomicGrowthandDiversification》.https://www.worldgovernmentssummit.org/observer/reports/detail/creative-futures-the-springboard-for-sustained-economic-growth-and-diversification2、CreativeIndustriesPolicyandEvidenceCentre.https://pec.ac.uk/news_entries/national-statistics-on-the-creative-industries/3、Reuters.Irelandrollsoutpioneeringbasicincomeschemeforartists.https://www.reuters.com/world/ireland-rolls-out-pioneering-basic-income-scheme-artists-2026-02-10/

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.