1月中旬，xAI负责人埃隆·马斯克在社交平台发文称，面向Grok训练的“Colossus2”已投入运行，并成为“全球首个吉瓦级训练集群”，并计划在4月将规模升级至1.5吉瓦，远期目标约2吉瓦。这一表态迅速将AI竞赛焦点从“模型参数与榜单”推向更底层的工程命题：大模型竞争正在进入以供电、散热、选址与合规为核心约束的“重资产阶段”，算力扩张的边界越来越像能源与基础设施问题，而非单纯的服务器堆叠。一、竞争内容的转向：从芯片供给转向能源与工程供给对于传统数据中心而言，百兆瓦级别已属罕见；但大模型训练的并行度、带宽与冷却需求叠加，使算力工厂向吉瓦量级演进。以连续一吉瓦负载估算，AI数据中心的年耗电量约为8.76太瓦时，相当于约八十万户美国居民家庭一年的平均用电量，量级已接近区域性基础设施，而非单一企业机房。由此可见，AI训练集群的扩张路径开始与电源结构、输变电能力、用能许可、备用电与储能体系深度绑定。与依托云厂商的数据中心不同，xAI强调自建数据中心与供能系统，试图把电力、机房、网络与训练栈做一体化设计，以获得更强的战略独立性与工程迭代速度。这种路径的现实意义是：企业不仅要争夺GPU与互连，还要争夺变电站容量、燃气管线、冷却水与施工队伍，甚至需要把电网稳定性作为训练连续性的前置条件来管理。当电力可得性成为瓶颈，算力竞争就会像工业时代的钢铁与煤电竞赛一样，呈现出更强的重资产属性与地域性。二、新竞赛格局：资本、设施与落地资源开始“打包竞逐”吉瓦级训练集群把竞争从“谁能买到更多GPU”推向“谁能把整套基础设施更快、更稳地建起来”。首先是资金与供应链的绑定。xAI在2026年1月披露完成约200亿美元的E轮融资，用途直指算力基础设施扩张与下一代模型训练。出资方成员中出现了英伟达、思科投资等产业方。这折射出产业链耦合的新形态：芯片与网络设备厂商以战略投资或深度合作方式绑定头部训练集群，把最大客户变成利益共同体。其次是园区扩张与近电源布局。路透社报道显示，xAI在田纳西州孟菲斯周边继续收购第三处建筑以扩建数据中心，并提出将训练能力推向接近2吉瓦、并配置更大规模GPU的计划。这类扩张往往与变电容量、备用电源、冷却系统和施工交付能力同步推进，决定因素不再是单一设备采购，而是工程配套能否按节奏爬坡。是地方资源与政策竞争加速显性化。路透社披露，xAI还计划在密西西比州绍斯黑文市建设大型数据中心，投资规模超过200亿美元，并得到州政府层面的公开表态与配套安排。对地方而言，这类项目既是投资与就业机会，也是对电力指标、土地供给和审批效率的综合考验；对企业而言，能否在不同地区快速复制“电力接入—园区建设—设备部署—稳定运行”的成套交付能力，正在成为新的核心门槛。三、影响与挑战从产业格局看，xAI的吉瓦级AI训练集群强化了“算力规模即研发速度”的市场预期。EpochAI等机构长期跟踪GPU集群与算力供给，显示头部科技公司与云平台掌握大量H100等效算力，并向AI实验室提供资源。xAI若能将自建集群稳定推至更高功耗与更高可用率，将在模型迭代频率、推理服务部署以及与自家产品分发渠道的协同上形成更强的闭环叠加。但领先优势同时也意味着更严格的合规与社会成本暴露。围绕孟菲斯相关设施的供电与排放争议已引发监管与社会组织关注，路透社、《卫报》、Tom'sHardware等媒体报道美国监管机构认定其使用部分未获许可的燃气涡轮发电涉及违法，并可能影响后续运营方式与扩建节奏。尽管这类风险在吉瓦量级下不会是边缘变量，但是一旦供电路径、排放许可或社区关系出现波动，训练窗口与成本曲线都可能被迫重算。此外，围绕“Colossus2是否已经达到1吉瓦”也出现了舆论分歧。硬件媒体Tom'sHardware援引EpochAI研究者的分析指出，Colossus2冷却能力与目标GPU规模之间仍存在不匹配，认为1吉瓦更可能是阶段性目标口径而非当前稳定态。这一争论提醒行业：在极限规模下，单纯宣布功耗数字并不足以构成技术优势，真正关键在于持续负载能力、冷却冗余、故障恢复与调度效率。换言之，吉瓦级竞争的评价体系正在从“装机规模”转向“工程可用性”，包括能否长期稳定运行、能否在扩容中保持训练效率，以及能否把电力成本转化为模型质量与产品体验的可验证提升。参考文献：[1]AtharvaGosavi.ElonMusk’sxAIactivatesworld’sfirstgigawatt-scaleAItrainingcluster[EB/OL].(2026-01-19).https://interestingengineering.com/ai-robotics/elon-musk-xai-gigawatt-scale-ai-training-cluster.[2]AntonShilov.ElonMusk'sxAIColossus2isnowherenear1gigawattcapacity,satelliteimagerysuggests—despiteclaims,siteonlyhas350megawattsofcoolingcapacity[EB/OL].(2026-01-22).https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/elon-musks-xai-colossus-2-is-nowhere-near-1-gigawatt-capacity-satellite-imagery-suggests-despite-claims-site-only-has-350-megawatts-of-cooling-capacity.[3]DaraKerr.ElonMusk’sxAIdatacentergeneratingextraelectricityillegally,regulatorrules[EB/OL].(2026-01-15).https://www.theguardian.com/technology/2026/jan/15/elon-musk-xai-datacenter-memphis.[4]xAIRaises$20BSeriesE[EB/OL].(2026-01-06).https://x.ai/news/series-e.[5]Musk'sxAIraises$20billioninupsizedSeriesEfundingroundhttps://www.reuters.com/business/musks-xai-raises-20-billion-upsized-series-e-funding-round-2026-01-06/.

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#.

引言：从实验到社会重塑的关键之年近年来，人工智能（AI）已从实验室走向现实应用，而2026年被普遍视为这一进程的决定性转折点。无论是政策智库、行业分析还是科技巨头的展望，均将2026年定位为AI从“工具”演化为“伙伴”、从“概念验证”进入“规模化部署”的关键阶段。这一年，技术突破将与治理框架、地缘竞争、社会经济转型深度交织，共同塑造AI的未来轨迹。本文基于多份前瞻性报告（CFR、AnalyticsInsight、微软），从技术演进、工作变革、治理挑战、安全风险、地缘竞争等多个维度，系统梳理2026年AI发展的核心趋势与潜在影响。一、技术演进：从“智能工具”到“自主伙伴”1、自主性与协作能力的质变2026年，AI将突破“任务执行者”的角色，成为能够参与复杂决策、甚至进行创造性协作的“数字同事”。微软展望指出，AI正从“回答问题”转向“与人协同工作”，在医疗、科研、软件开发等领域成为真正的“实验室助理”或“编码伙伴”。这种转变的标志是AI代理（AIAgents）的普及——它们能够理解上下文、管理多步骤工作流，并在人类指导下完成特定任务（如全球营销活动的数据整理与内容生成）。技术突破的实证已初现端倪。美国外交关系协会（CFR）报告中提到，ClaudeOpus4.5已能解决人类专家需五小时完成的软件工程问题，且50%的代码由AI自身迭代生成。这种“自我强化”的进步速度表明，AI正接近“能力起飞”（AITakeoff）阶段——即系统可自主执行原本需要人类数周完成的项目。2、基础设施的智能化与效率革命随着模型规模扩大，单纯的算力堆砌已不可持续。微软指出，2026年AI基础设施将向“更智能、更高效”演进，通过分布式AI超级工厂动态调度计算资源，实现“无闲置”运行。这意味着AI的价值将不再仅由参数规模衡量，而是由其产出智能的“密度”与“质量”决定。同时，量子计算与AI的融合进入“数年而非数十年”的突破期，拓扑量子比特（如微软Majorana1）等新技术有望解决经典计算机难以应对的复杂模拟问题，推动材料科学、药物研发等领域的范式变革。3、专业化与场景深化AI正从通用大模型向垂直领域深度渗透。在医疗健康领域，微软的DiagnosticOrchestrator（MAI-DxO）已展现85.5%的复杂病例诊断准确率，远超人类医生平均水平。2026年，AI将进一步扩展至症状分诊、治疗方案规划等环节，助力缓解全球医疗资源短缺。在科研领域，AI将超越文献综述与报告撰写，直接参与假设生成、实验设计与执行，成为科学家的“虚拟实验室助理”。二、工作与社会：自动化如何重塑人类角色1、从任务自动化到工作流重构AnalyticsInsight预测，2026年AI自动化将从单一任务转向端到端工作流管理。近半数企业应用将嵌入AI代理，实现跨部门协同与错误最小化。这意味着重复性操作（如数据录入、基础分析）将大幅减少，而人类角色将向流程设计、监督与优化转移。新职业如“AI工作流设计师”“自动化审计师”“提示策略师”将涌现，成为人机协作的关键桥梁。2、人机协作成为生产力新范式“AI副驾驶（AICopilot）”将成为职场标配。从财务、HR到市场营销，AI工具将辅助分析、规划与执行，释放人类专注于战略决策、创新与关系构建。微软强调，未来属于“提升而非取代人类”的组织——那些善用AI放大团队能力的公司，将实现“三人团队数日内启动全球campaign”的高效协作。与此同时，持续学习与技能重塑成为必修课，企业需投资于AI工具培训与伦理素养教育，以构建适应性强、具备“AI素养”的员工队伍。3、工作形态与组织结构的演变AI将进一步优化远程与混合工作模式。通过智能协作工具、绩效追踪与负载平衡系统，分布式团队的效率将接近甚至超越同地办公。中小企业也将借力AI平台获得企业级分析能力与运营洞察，缩小与巨头的资源差距。最终，工作本身将变得更富创造性、战略性，人类的核心竞争力在于情感智能、批判性思维与复杂问题解决能力——这些是AI短期内难以替代的领域。三、治理与安全：在创新与规制之间寻找平衡1、全球治理框架的分化与竞争2026年，AI治理将从“原则讨论”进入“硬性规制”阶段。欧盟《AI法案》高风险条款全面生效，中国新修订的《网络安全法》首次明确AI监管，美国各州（伊利诺伊、科罗拉多、加利福尼亚）也将实施差异化的AI透明度与问责规则。然而，CFR报告指出，全球治理将呈现“双轨并行”特征：一方面是对现有系统的实际执法，另一方面则是对“超级智能”“模型权益”等前沿伦理议题的持续辩论。分歧尤为体现在中美欧三方的治理哲学上：欧盟侧重基于权利的个体保护与高风险系统监管；中国强调国家中心主义的集中管控与数据安全；美国则呈现联邦与州层级规则拼贴，企业自主空间较大。这种分化可能导致“监管套利”——企业倾向选择约束较宽松的法域进行AI研发与部署，进而影响全球技术权力分配。2、安全与信任：从“黑箱”到“可观测”AI自主性提升伴随透明度危机。CFR专家警示，“影子自治”“影子身份”“影子代码”正侵蚀系统可信度。例如，超过80%的美国员工使用未经批准的AI工具，而中俄等国家行为体已利用AI代理执行80–90%的网络入侵流程。微软同样强调，AI代理需具备身份标识、权限管控与行为审计等安全基线，防止其沦为“双面代理”。建立信任的关键在于可观测性——组织需能监测AI决策过程、验证机器身份、审查生成代码的安全性。2026年，投资于AI威胁情报平台、持续身份验证与生产代码审查将成为企业安全战略的核心。3、责任归属与法律人格的争议随着AI系统自主性增强，“谁为AI行为负责”成为紧迫问题。CFR报告提出，2026年可能见证关于AI是否应被视为“法律主体”或“法律人格”的立法与诉讼浪潮。若主要经济体在此问题上分歧显著（如美国倾向企业责任延伸，中国侧重国家监管，欧盟强调个体权利），将导致国际规则碎片化，进一步加剧地缘技术竞争。四、地缘竞争：中美AI竞赛的多维度博弈1、技术前沿的追赶与反超中美在AI算力、模型能力与基础设施上的竞争日趋白热化。CFR分析指出，美国通过出口管制试图维持对华技术优势，但近期政策松动（如允许英伟达向中国销售H200芯片）可能大幅提升中国2026年的算力储备。关键问题在于：这种“技术输入”会加速中国追赶前沿，还是削弱其自主创新激励？目前迹象显示，中国企业在大语言模型（LLM）等领域的进展迅速，且开源模型生态可能更适合新兴市场，构成差异化竞争路径。2、军事与安全应用的竞赛AI的国防应用成为竞争焦点。中国正推动军队从“信息化”向“智能化”转型，已在网络攻击、影响力行动中大规模使用AI代理。美国虽通过《OneBigBeautifulBillAct》注资数十亿美元推进PentagonAI项目，但其官僚体系与实验性部署模式可能拖累应用速度。专制体制在快速整合AI系统上可能具备结构性优势，这或改变双方在情报、物流、作战规划等领域的实力对比。3、国际规范与市场争夺中美竞相通过标准制定机构（如ISO、ITU）推广各自的技术治理范式。美国倡导“志同道合国家”联盟，以“共享价值观”为基础构建AI规则；中国则借助国际论坛推广其国家主导、安全优先的AI治理模式，并扩大“数字丝绸之路”沿线市场渗透。2026年，发展中国家在技术栈选择上（美系vs.中系开源）将面临战略权衡，而欧洲推动的“AI主权”理念也可能成为第三极力量。五、前瞻与反思：超越“竞赛”思维，拥抱复杂未来1、“AI竞赛”隐喻的局限CFR报告明智地指出，“竞赛”这一概念过于简化了AI竞争的实质。中美博弈并非一场“赢家通吃”的短跑，而是涵盖技术、标准、市场、安全、伦理等多维度的“十项全能”。长期优势取决于体系韧性、人才生态、产学研协同能力以及应对技术负面影响的治理智慧。2、技术乐观主义与风险现实的平衡尽管AI有望推动医疗普惠、科研加速与绿色转型，但其风险同样不容忽视：就业结构性失衡、算法偏见固化、自主武器伦理困境以及“超级智能”失控可能性。2026年，政策制定者需在“加速创新”与“稳健治理”之间寻求动态平衡，避免陷入“放任不管”或“过度规制”的极端。3、面向包容与可持续的AI未来最终，AI的发展不应仅是技术精英或大国博弈的舞台，而应服务于全球公共利益。这要求：加强跨国对话与协作，尤其在安全标准、伦理底线与危机管控机制上；投资于全球南方AI能力建设，防止技术鸿沟进一步扩大；推动“人本AI”设计理念，确保技术发展始终以增强人类福祉为导向。结语：2026——塑造智能时代的奠基之年2026年将不是AI发展的终点，而是一个“奠基时刻”。技术能力的跃升、工作模式的重塑、治理框架的初现与地缘格局的演变，将在这一年交织成复杂而清晰的图景。对于国家、企业与个体而言，被动观望已非选项。主动理解趋势、投资关键能力、参与规则塑造、培育人机协同文化，将成为应对变局的核心策略。历史将证明，真正决定AI未来的并非单一技术突破，而是人类社会如何在创新与责任、竞争与合作、效率与公平之间做出选择。2026年，正是这些选择开始显现其长远后果的起点。只有通过多维度的洞察、包容的对话与前瞻的治理，我们才能共同导向一个既智能又人本、既高效又可持续的未来。主要参考资料：1、CouncilonForeignRelations..How2026CouldDecidetheFutureofArtificialIntelligence.2026-01-16.https://www.cfr.org/articles/how-2026-could-decide-future-artificial-intelligence2、AnalyticsInsight.What'sNextinAI?10PredictionsforAutomationandWorkin2026.2026-01-01.https://www.analyticsinsight.net/artificial-intelligence/whats-next-in-ai-10-predictions-for-automation-and-work-in-2026?utm_source=chatgpt.com3、Microsoft.What'snextinAI:7trendstowatchin2026.2025-12-08.https://news.microsoft.com/source/features/ai/whats-next-in-ai-7-trends-to-watch-in-2026/

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

脑机接口（BCI）正从科幻概念加速落地为实体产业，在技术突破与市场需求的双重驱动下，全球行业格局正经历深刻变革。AstuteAnalytica数据显示，2024年全球脑机接口市场估值已达28.4亿美元，预计2033年将飙升至112亿美元，而2026年作为关键节点，BarnesReports的最新研究指出市场规模有望突破34.68亿美元。这场跨越神经科学与半导体产业的革命，既展现出技术赋能的巨大潜力，也面临着成本高企、伦理监管等多重挑战，其发展路径正在重塑全球科技竞争的新格局。技术创新不断涌现快速迭代，多维度突破正打破传统瓶颈在硬件领域，材料科学与半导体技术的深度融合重构了脑机接口的性能边界。Paradromics的石墨烯纳米管电极实现植入后18个月信号漂移率低于5%，Kernel的Flow2头戴设备凭借相控阵超宽带传感器达成1毫米空间分辨率，这些突破为精准神经信号采集奠定了基础。非侵入式技术的快速迭代更推动行业普及，Neurable的Enten头戴设备采用干电极阵列与自适应机器学习，将脑电指令识别准确率提升至95%，设备调试时间缩短至45秒，远超传统凝胶电极系统。AI与硬件的协同创新则解决了信号保真度难题，Cognixion的AR-BCI混合系统在嘈杂环境中分离语音相关皮层信号的准确率达93%，让非语言使用者实现每分钟50词的高效沟通。这些技术突破不仅提升了产品性能，更推动脑机接口从实验室走向医疗、工业、教育等多元应用场景市场格局呈现“东升西降”鲜明特征，亚太地区成为增长核心BarnesReports数据显示，2026年亚太地区市场规模将达15.9亿美元，占据全球52.2%的市场份额，其中中国以10.53亿美元的规模成为全球第一大市场，几乎是美国市场的两倍。这一格局并非技术研发实力的简单倒挂，而是市场应用路径分化的必然结果：北美凭借顶尖神经科学机构和风投环境，占据植入式等前沿技术制高点；中国则依托庞大制造业基础、老龄化带来的医疗缺口及消费级产品高接受度，成为技术规模化应用的核心试验田。AstuteAnalytica的研究进一步印证了亚太地区的增长动力，中国14亿美元的“脑科学计划”、华为石墨烯传感器30%的成本降低效应，以及日本AIST脑机接口外骨骼在250家养老院的应用，共同构成了区域增长的多元引擎。印度、印尼等新兴市场的崛起，则预示着脑机接口正从发达国家专属品向全球医疗基础设施升级的重要组成部分转变。应用场景多元化拓展行业空间，医疗与非医疗领域齐头并进在医疗健康领域，脑机接口正重塑个性化治疗模式：NeuroPace的RNS系统使8000余名癫痫患者发作频率降低40%，FlowNeuroscience的tDCS2.0设备将难治性抑郁症复发率减半，梅奥诊所的NeuroFit平台则使抑郁症治疗疗程缩短60%。工业领域，安全监测成为核心应用，霍尼韦尔的CortexN3头戴设备使炼油厂疲劳相关事故减少27%，壳牌的NeuroSafe项目让海上钻井平台事故率下降29%。教育与消费领域同样亮点纷呈，BrainCo的FocusEDU系列产品已部署于数千所学校，使数学知识留存率提高37%；Valve的NeuroLinkVR通过情绪检测为1200万用户动态调整游戏难度。值得注意的是，投资方向正向非医疗领域倾斜，2024年全球21亿美元脑机接口融资中73%流向非医疗场景，索尼4亿美元建设的神经形态芯片工厂供应美国65%的神经植入处理器，彰显了行业多元化发展的趋势。成本结构失衡与伦理监管风险或将成为企业发展的障碍挑战行业高速增长背后潜藏着不容忽视的挑战。2026年全行业人力成本占比预计接近46%，总运营成本与营收几乎持平，高研发投入与漫长审批周期叠加，使企业陷入“死亡谷”困境。技术层面，非侵入式设备的空间分辨率仍有差距，复杂任务准确率仅80%，远低于侵入式系统的98%；18种不兼容的数据协议则阻碍了设备互操作性。伦理与监管风险更成为行业发展的隐形壁垒，“精神黑客”、大脑隐私泄露等问题引发公众担忧，欧盟NESTOR项目已强制要求消费级设备采用加密神经数据湖技术，其伦理规范可能成为全球市场准入门槛。这些挑战要求行业在技术创新的同时，必须构建可持续的商业闭环与完善的监管框架。展望未来，脑机接口行业正站在从治疗工具向认知增强平台演进的关键节点。行业的持续增长将依赖于技术突破、成本控制与伦理监管的协同推进：一方面需要通过材料科学与AI技术创新突破性能瓶颈，另一方面需借助供应链重构与规模化生产降低成本，同时建立全球统一的技术标准与伦理规范。对于企业而言，单纯依靠概念融资的时代已结束，唯有在医疗刚需与消费级应用之间找到平衡点，才能在行业洗牌中脱颖而出。参考文献1、AstuteAnalyticaIndiaPvt.Ltd.11.20BnBrainComputerInterfaceGlobalMarketOpportunitiesandStrategiesto2033[EB/OL].https://www.globenewswire.com/news-release/2026/01/22/3224194/0/en/11-20-Bn-Brain-Computer-Interface-Global-Market-Opportunities-and-Strategies-to-2033-Astute-Analytica.html,2026-01-22.2、脑机接口社区.BarnesReports：《2026年全球高端展望：脑机接口市场趋势》解读[EB/OL].https://news.qq.com/rain/a/20260126A01XHV00,2026-01-26.

2025年6月，专注于前沿领域研究的比利时独立智库“未来世代中心(CFG)”，发表了最新研究成果《神经技术消费市场图谱：该行业如何迈入主流》，系统梳理了神经技术市场的演进历程和当前发展态势，揭示出一个关键转向：神经技术消费市场在公司数量与资本活跃度上已超越传统的医疗应用市场，成为驱动产业增长的主导力量。报告对全球271家纯粹专注于神经技术的公司进行了分析，并将其分为医疗应用和消费应用两类。之所以进行划分，是因为医疗应用和消费应用产品虽底层技术逻辑相同，但其资金需求、目标客户、商业化时间以及承载的机遇、风险、伦理及监管考量均存在明显差异，并且当今的研究多集中于医疗应用领域，导致消费应用领域存在研究盲区，这可能阻碍我们评估消费应用的社会影响并制定出精准的监管政策。报告核心发现如下：1.市场构成：消费应用类公司占主导地位在报告分析的271家公司中，共有医疗应用公司118家（44%），消费应用公司153家（56%），这一数据反映了消费应用公司的主导地位，尽管它并未反映公司规模和收入差异。消费应用公司中，又以健康与健身、研发工具、消费电子与娱乐产品、以及脑数据分析服务四大细分领域为主。2.区域分布：北美与欧洲主导，消费化趋势全球一致北美（131家）以48%的份额占据全球神经技术产业主导地位；欧洲（103家）凭38%紧随其后，覆盖英法德等多国；亚洲（31家）约占11%，位列第三，但这一“低比例”主要受语言障碍与信息披露壁垒影响，而非创新能力不足。此外，三大区域内医疗与消费应用类公司的比例均基本维持在约4:6，说明消费化趋势并非局部热点，而是全球性的明确发展方向。3.核心技术：以脑电图与AI为主得益于便携、安全、低成本，以及与可穿戴设备的兼容性等特点，脑电图成为神经领域的第一大主流技术，尤其是在消费类公司的采用率高达64%。AI是神经领域第二大关键技术，大约15%的消费类公司将其作为商业模式的核心，相关应用主要包括借助深度学习从大脑“杂乱的信号”中提取压力、情绪、认知状态等“心智指标”，实现个性化反馈，或将这些信号翻译成机器“能懂的指令”，实现脑机交互。4.商业化进程：消费领域与医疗领域两极分化消费应用类公司处于“快车道”：尽管60%的企业仍处于早期融资阶段（种子轮、A轮），却已有52%的公司推出了市场化产品，表明消费类神经技术公司能以更少资源、更快速度将产品推向市场，有的甚至在商业模式尚未完全验证之前就开始了商业化。医疗应用类公司则处于“慢车道”：超七成企业已进入成熟融资阶段（D+轮），但实现产品上市的比例仅为41%。漫长的临床试验、严格的监管审批流程以及高成本的基础设施，显著拉长商业化周期。5.科技巨头加速布局神经技术消费市场尽管当前消费类神经技术市场仍主要由中小公司主导，但科技巨头已开始密切关注该领域的发展动态，并通过战略性的投资收购，或将神经技术与其既有技术生态系统相对接等方式，逐步介入这一赛道。表1科技巨头布局消费类神经技术市场的战略信号企业/投资者战略举措战略意图苹果①AppleWatch获得FDA批准的睡眠呼吸暂停检测、高血压警示、助听等功能②AirPods的新专利：监测佩戴者脑电图③与脑机接口开发商Synchron合作，研究用意念来操作苹果系列数码产品①连接可穿戴技术和医疗技术②将脑记录植入耳机③将脑机接口与苹果生态对接Meta①2019年收购神经技术初创公司CTRL-Labs②开发出“肌电手环sEMG”探索非侵入式的神经运动接口三星投资神经生物传感器初创公司Pison进入基于腕部的神经技术领域谷歌以21亿美元收购可穿戴公司Fitbit拓展以健康为中心的可穿戴设备亚马逊将Synchron的BCI技术与亚马逊Alexa（语音助手）的功能结合将BCI技术引入智能家居领域英伟达与Synchron合作，推出全球首个直接基于人类神经数据训练的认知AI大脑基础模型Chiral™构建神经技术基础设施相关链接：1.Centreforfuturegenerations,Neurotechconsumermarketatlas.[EB/OL].[2025-06-16].https://cfg.eu/neurotech-market-atlas/

软材料是一类在较小应力下即可发生显著变形的物质，其典型特征包括低弹性模量、高延展性以及复杂的耗散行为，常见于自然界与工程领域，如生物组织、水凝胶、弹性体、食品等。这些材料在受力时往往表现出超弹性、黏弹性或塑性与黏性耦合的响应，并且其破坏过程常涉及大变形下的渐进式失效而非脆性断裂。切割作为一种基本的物理过程，在软材料中却呈现出尤为复杂的力学行为：它不仅涉及材料的宏观变形与断裂，还深受工具-材料界面的黏附、摩擦、磨损以及材料内部能量耗散机制的影响。尽管软切割在众多应用中至关重要，传统基于线弹性断裂力学或库仑摩擦的理论难以完整描述其过程，尤其无法解释为何力学性能相似的材料会表现出截然不同的切割响应，以及压入阶段如何稳定或不稳定地过渡到切割。因此，建立一个能统一描述材料本构行为、界面相互作用与能量耗散机制的物理框架，成为该领域亟待解决的关键问题。为深入揭示软材料切割的物理机制，德国埃尔兰根-纽伦堡弗里德里希-亚历山大大学应用力学研究所的MiguelAngelMoreno-Mateos与PaulSteinmann开展了一项结合实验与计算建模的系统研究。该工作获得了欧洲研究委员会“地平线欧洲”计划的资助，旨在通过设计新型切割实验并构建耦合内聚力与接触力学的三维计算模型，揭示不同软材料在刀具作用下的破坏机理，尤其聚焦于压入-切割转变的条件、切向阻力的来源以及材料内部结构对切割过程的影响。研究选取了三类代表性材料：物理交联的明胶水凝胶、Sylgard184弹性体以及由肉糜和脂肪构成的加工食品材料。实验方面，通过定制切割装置获取力-位移曲线，并利用数字图像相关技术捕捉表面应变场演化；计算方面，则建立了一个可分离多种物理贡献的连续介质模型，该模型集成了超弹性本构、内聚力分离律、库仑摩擦以及反映黏附与磨损的界面切向力模型，并通过开源有限元平台FEniCSx实现数值模拟。该研究主要围绕材料行为、破坏起始、界面力学与能量耗散展开。实验首先揭示了三种截然不同的切割响应：明胶水凝胶表现出明显的脆性转变特征，切割力在达到峰值后急剧下降，对应于内部物理交联网络的突然崩塌；弹性体则呈现平滑、近乎线性的力-位移曲线，反映其高韧性下渐进式的破坏方式；肉基食品材料则因内部异质结构（如脂肪颗粒）的阻尼作用，展现出无明显峰值、进入平台波动的切割力，表明其破坏主要通过延性撕裂与材料流动实现。这些行为差异无法仅用材料刚度或断裂韧性解释，而必须考虑界面与耗散机制的作用。进一步借助计算模型对物理机制进行剥离分析，研究获得了以下核心发现。首先，切割起始并非在刀具边缘，而是发生在样品中心正下方的区域，该区域因侧向约束形成较高的应力集中，成为失稳扩展的起点。其次，与通常假设不同，切割过程中的切向阻力主要来源于材料与刀具间的黏附及磨损效应，而库仑摩擦的贡献因切割表面极低的接触压力而可忽略不计。这一定性结论通过参数敏感性分析得到验证——即使将摩擦系数设为零，模型仍能准确复现水凝胶与肉基材料的切割力曲线。再者，压入到切割的转变稳定性受能量耗散路径控制：若材料本身或界面耗散较弱（如明胶水凝胶），储存的弹性能会突然释放，导致切割力骤降；反之，若界面黏附显著或材料内部存在异质阻尼结构（如弹性体与肉基材料），则能量被逐步吸收，转变过程平滑稳定。最后，研究提出了一组关键无量纲参数，将材料刚度、断裂韧性、黏附强度与阻尼效应统一于同一框架中，实现了对不同软材料切割行为的系统表征与预测。该研究通过实验观测与计算模拟的深度融合，建立了首个能够统一描述软材料切割中材料响应、界面力学与能量耗散耦合作用的物理框架。它不仅揭示了黏附（而非摩擦）在切向阻力中的主导作用，阐明了切割起始与扩展的几何约束效应，也为理解材料异质性对破坏过程的影响提供了新视角。这一成果为手术刀具的优化设计、食品质构的工程化调控、以及软材料在机器人抓持与加工中的性能评估提供了理论基础与方法工具，标志着软物质力学在破坏机理研究方面迈出了重要一步。相关链接：Moreno-MateosMA,SteinmannP.Cuttingsoftmaterials:howmaterialdifferencesshapetheresponse[J/OL].npjComputationalMaterials.(2026-01-06)[2026-01-21].https://www.nature.com/articles/s41524-025-01869-y.

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.

一、总体概述2026年1月13日，美国能源信息署（EIA）发布的《短期能源展望》（Short-TermEnergyOutlook），报告具有两个显著特征：一是首次报告2027年的预测数据，二是对全球油气供需、电力结构演变以及美国能源相关碳排放趋势给出了更为系统的中短期判断。总体来看，报告传递出一个清晰信号：未来两年全球与美国能源市场将进入“供给相对宽松、价格整体回落、结构持续调整”的新阶段。传统化石能源仍占主导，但增长动能明显减弱；新能源和电力需求成为推动能源系统变化的核心力量。全球油价。报告预计2026年油价将会下降，因为全球石油产量将超过全球石油需求，导致石油库存增加。全球库存到2027年仍将持续增加，但增速会放缓。报告预测布伦特原油价格在2026年平均为每桶56美元，比2025年低19%，然后在2027年平均为每桶54美元。全球石油产量。报告预计2026年液体燃料的全球产量将增加140万桶/日，2027年将增加50万桶/日。2026年全球液体燃料产量的增长是由欧佩克+国家的原油产量增长所推动的，而2027年的增长则由非欧佩克+国家推动，主要集中在南美洲。报告预测假设对委内瑞拉的现有制裁在2027年仍将继续实施。美国原油产量。在2025年达到年产量1360万桶/日的年度纪录后，报告预测美国原油产量在预测期内将会下降，2026年下降幅度不到1%，2027年下降2%。由于原油价格持续走低，报告预计原油产量将会下降，因为钻探活动的放缓速度将快于钻探效率的提升速度。在报告的预测中，2026年西德克萨斯中质原油价格平均为每桶52美元，2027年为每桶50美元，而2025年则为每桶65美元。美国汽油价格。报告对2026年和2027年的零售汽油价格的预测低于2025年，这主要反映了对较低原油价格的预测。报告预测2026年美国汽油价格的平均值将略高于每加仑2.90美元，与2025年相比下降了近20美分/加仑。2027年，报告预测价格将基本保持平稳，年平均值略高于每加仑2.90美元。天然气价格。报告预计亨利港的天然气现货价格在2026年将平均略低于每百万英热单位3.50美元，比2025年下降2%，2027年平均为每百万英热单位4.60美元。在报告的预测中，天然气价格上涨是因为需求的增长（由液化天然气出口的扩大以及电力部门的更多天然气消费所带动）将快于产量的增长。电力消费。报告预测，2026年的电力消耗将增长1%，2027年将增长3%，这标志着自2005至2007年以来连续增长的首个四年期，也是自世纪之交以来增长最为强劲的四年期。报告预测的电力消耗增长主要是由于商业和工业部门电力需求的不断增长所致。电力生产。在预测中，太阳能发电量的增长幅度最大。报告预计在预测期间太阳能装机容量将增加69吉瓦，从而使得2026年和2027年的太阳能发电量分别增长21%。报告预计天然气发电量在2026年将保持平稳，2027年将增长1%。燃煤发电厂的发电量在2026年下降9%，2027年则下降不到1%。二、全球石油市场：供给过剩主导价格下行（一）油价走势：库存累积压制价格中枢报告预计，全球原油价格将在2026年和2027年持续下行。布伦特原油现货价格在2025年平均为69美元/桶，预计2026年降至56美元/桶，2027年进一步降至54美元/桶。这一走势的根本原因在于：全球液体燃料产量增长持续超过需求增长，推动库存大幅累积。2025年下半年以来，全球石油市场已显现明显的供需失衡特征。尽管地缘政治风险仍然存在，但实际产量增长、海上浮动库存增加等因素，对油价形成了更强的下行压力。EIA判断，这一格局将在未来两年延续，但库存累积速度在2027年将有所放缓。（二）供给端变化：OPEC+与非OPEC力量此消彼长从供给结构看，2026年全球液体燃料产量增长主要来自OPEC+国家，而2027年新增产量几乎全部由非OPEC+国家贡献。报告预计，2026年全球液体燃料产量将增加140万桶/日，2027年增量放缓至50万桶/日。南美国家成为非OPEC增长的核心力量。巴西、圭亚那和阿根廷在新项目带动下，2026年合计增产约60万桶/日，2027年仍贡献全球新增产量的三分之二左右。相比之下，OPEC+在2027年预计维持产量不变。值得注意的是，报告假设针对委内瑞拉的制裁在整个预测期内持续存在。目前约60万桶/日的委内瑞拉出口受阻，对全球供给形成一定影响。如相关政策发生变化，将对油价产生额外下行压力。（三）需求端变化：非OECD国家支撑全球增长需求方面，全球液体燃料消费在2026年和2027年分别增长110万桶/日和130万桶/日，增速略有回升。几乎全部需求增量来自非OECD国家，尤其是亚洲地区。印度和中国是最主要的增长来源。报告预计，印度在2026年和2027年每年新增需求接近30万桶/日；中国每年增加约20万桶/日。此外，中东和非洲地区的能源消费也呈现稳步增长态势。三、美国石油市场：产量见顶回落、价格下行传导终端（一）原油产量：高点已现，回落趋势明确美国原油产量在2025年达到历史新高，年均约1360万桶/日。EIA预计，2026年美国原油产量基本持平，2027年将下降至1330万桶/日，降幅约2%。这一变化并非源于资源枯竭，而是低油价环境对钻探和完井活动形成抑制。尽管单井产能持续提高，但钻机数量下降的影响将在未来两年逐步显现。作为美国最重要的产油区，二叠纪盆地在2026年增量趋于停滞，2027年甚至出现小幅下降。（二）汽油价格：油价下行与炼厂因素相互抵消在原油价格走低的背景下，美国零售汽油价格整体回落。报告预计，2026年美国汽油均价约为2.92美元/加仑，比2025年下降约6%；2027年小幅回升至2.95美元/加仑，但仍低于2025年水平。值得关注的是，汽油价格下降幅度受到炼油环节的制约。西海岸炼厂产能下降导致区域性供应偏紧，推高炼厂利润率，并在一定程度上抵消了原油价格下行的影响。四、天然气市场：需求增长推动价格在2027年上行（一）价格走势：短期平稳，中期趋紧与石油不同，美国天然气市场在预测期内呈现“先稳后紧”的特征。亨利港天然气价格在2026年预计维持在3.5美元/百万英热单位左右，2027年则大幅上升至约4.6美元。价格上行的核心原因在于：需求增速超过产量增速，库存水平下降。尤其是在液化天然气（LNG）出口和电力部门用气增长的推动下，天然气市场供需趋紧。（二）LNG出口：天然气需求增长的最大变量LNG是天然气需求增长的最大驱动力。报告显示，美国LNG出口在2025年已大幅增长，2026年和2027年仍将分别增长9%和11%。多个新建或扩建项目陆续投运，使美国在全球天然气贸易中的地位进一步强化。五、电力系统：需求持续增长，结构加速转型（一）电力消费：数据中心成为关键驱动因素报告预计，美国电力消费将在2026年增长1%，2027年增长3%，这是自2000年代初以来最强劲的连续增长期之一。商业和工业部门是主要增长来源，其中数据中心用电需求增长尤为突出。得克萨斯州所在的西南中部地区，以及弗吉尼亚、乔治亚、俄亥俄等州，成为电力需求增长最为集中的区域。（二）发电结构：新能源主导新增发电量从发电侧看，太阳能是未来两年发电增量的绝对主力。报告预计，2026—2027年期间，美国新增太阳能装机约69吉瓦，太阳能发电量年均增长超过20%。相比之下，煤电发电量在2026年下降约9%，2027年继续小幅下降；天然气发电总体保持稳定；核电因个别机组重启在2026年小幅增长，2027年基本持平。六、煤炭与碳排放：结构性下降趋势延续煤炭消费在电力系统转型中持续走弱。报告预计，2026年美国电力行业煤炭消费下降约10%，2027年继续小幅下降。尽管煤炭出口有所增长，但难以改变国内需求下行的大趋势。在此背景下，美国能源相关二氧化碳排放量在2026年同比下降2.2%，2027年基本持平。煤电减少是排放下降的主要原因，其次是居民和商业部门天然气用量下降。七、结论与启示综合来看，该报告描绘了一幅能源供给宽松、价格中枢下移、电力与新能源加速发展的中短期图景。传统油气仍是能源体系的“压舱石”，但增长空间明显受限；电力需求与新能源扩张，正成为能源系统演变的主线。这一趋势表明，未来能源安全与能源转型将更多体现在结构调整能力、系统韧性以及新型用能场景的适应能力上，而不仅仅是资源禀赋本身。对政策制定者和能源相关行业而言，这一阶段既是压力期，也是重塑竞争力的重要窗口期。参考文献：[1]EIA,Short-TermEnergyOutlook.[EB/OL].(2026-01-13）.https://www.eia.gov/outlooks/steo/index.php.

2025年12月19日，美国食品药品监督管理局（FDA）与数字化转型办公室（ODT）（统称FDA/ODT）发布了一份信息征询书（RFI），旨在建立名为“基础创新与快速响应（FIRE）”的合同机制。该机制将使FDA能够更直接地与创新企业合作，特别是获得风险投资（VC）支持的初创企业。在此模式下，FDA将与合格的风险投资公司签订主合同，这些公司的投资组合企业可作为分包商竞标并执行FDA的任务订单。出台创新政策的背景美国FDA认识到，许多与公共卫生使命相关的突破性技术和创新解决方案正由风险投资组合中的企业开发。这些企业通常在人工智能、生物技术、医疗器械和监管技术等领域具备尖端能力，这些能力可能为FDA的运作以及更广泛的公共卫生生态系统带来显著益处。然而，长期存在的挑战限制了与创新企业的合作。现行美国联邦政府采购机制普遍倾向于大型系统集成商和中介机构，这些机构侧重于劳动密集型工作而非可扩展技术。此外，初创企业往往难以参与中小企业专项采购计划，该计划还面临被滥用的担忧。历史上，美国FDA与初创企业及新兴科技公司的合作因以下原因受到限制或约束：一是通过中间机构或总承包商开展合作，可能形成直接参与的障碍并限制项目扩展性。此外，现有机制往往存在阻碍效应，导致总承包商专注于增加劳动密集型工作而非技术规模化应用。二是在复杂的联邦官僚体系中导航，这对专注于产品开发的创新型企业而言可能构成巨大障碍。小型创新企业需要投入大量时间、精力和资金，才能向政府提供产品和服务。FIRE合同机制的探索美国首席人工智能官杰里米·沃尔什强调，美国食品药品监督管理局需要直接获取美国创新成果，是时候剔除利益冲突的中间环节，将纳税人的钱直接投入到能保护美国公众的产品和工具上。美国食品药品监督管理局局长马蒂·马卡里则表示：“我们应当充分利用美国创新者的非凡才能，而非依赖中间商。FDA正在探索一种新方法，使我们能够发挥创新能力，并与美国企业家直接合作。”美国FDA正就一项拟议合同模式征询意见，该模式旨在与合格风险投资公司建立直接合作关系，使获得批准公司的投资组合企业能够竞标并承接任务订单。此类合作可支持FDA的广泛活动，包括研究、技术部署及监管创新。本次信息征询函（RFI）就以下议题征集反馈：参与企业的资质标准、财务与行政考量、知识产权保护机制以及合规监管框架。具体而言，FDA旨在收集信息以推动建立一种潜在的合同机制，该机制将：与合格的风险投资公司建立直接合同关系；允许获准企业组合内的任何公司参与竞标并获得该合同框架下的任务订单。为符合联邦合同要求，组合内公司将被视为分包商；优化创新技术与服务的采购流程；提供一种可扩展的机制，用于与初创企业生态系统进行互动；保持适当的监督并遵守联邦采购法规。小型实体及其代表可协助FDA了解此方案是否扩大或缩小了初创企业与小型企业的机遇，以及需要哪些保障措施或灵活性安排以避免产生非预期的障碍。本次信息征询函特别征集与小型企业利益相关方及其倡导者高度相关的反馈意见，包括：（1）风险投资支持的初创企业在联邦政府合同中的障碍：美国食品药品监督管理局（FDA）询问创新型小型企业在担任总承包商或分包商时面临的主要障碍（例如复杂要求、现金流风险或合规负担），以及如何通过FIRE类融资工具降低这些障碍。（2）资质与合规要求：美国食品药品监督管理局（FDA）就风险投资公司及其投资组合应具备的合理资质标准、财务标准及组织架构征求意见，包括如何确保小型企业能够在不承担过重负担的前提下履行安全、监管及报告义务。（3）维护竞争与准入：美国食品药品监督管理局关注如何设计该机制，以支持公平竞争，避免将未被特定风险投资公司纳入投资组合的创新型小企业排除在外。参考文献[1]FoundationalInnovationandRAPIDEngagement(FIRE)[EB/OL].(2025-12-17)[2026-01-16].https://sam.gov/workspace/contract/opp/b9feb7a7a1ee45d0ac96fbb5ea1628b5/view[2]FDAExploresNewContractingApproachtoAdvancePublicHealthInnovation[EB/OL].(2025-12-19)[2026-01-16].https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-explores-new-contracting-approach-advance-public-health-innovation[3]FDARequestsInformationonFoundationalInnovationandRAPIDEngagement(FIRE)[EB/OL].(2025-12-30)[2026-01-16].https://advocacy.sba.gov/2025/12/30/fda-requests-information-on-foundational-innovation-and-rapid-engagement-fire/[4]CallingVCFirms:FDAWantstoWorkWithYou[EB/OL].(2025-12-29)[2026-01-19].https://www.thefdalawblog.com/2025/12/calling-vc-firms-fda-wants-to-work-with-you/

国际对比分析新西兰《数字时代的文化：长期洞察2025》和UNESCO《人工智能与文化》报告虽然都聚焦于AI时代文化领域的变革，但立足点有所不同，体现出国家层面与全球层面的互补视角。首先，在愿景与价值取向上，新西兰报告以《怀唐伊条约》确立的独特文化语境为重要前提，强调在面向未来的创意与文化治理中，需要充分考虑文化知识产权、数字taonga控制与伦理创新等议题；同时指出毛利群体处于运用数字技术保护与复振mātauranga与taonga的前沿，并提出未来政策应建立在毛利数字创新与领导力基础之上。这一本土视角使新西兰在AI文化政策上尤其关注土著文化权益和数据主权。相比之下，UNESCO报告具有更普适的全球公益取向。它提出AI时代面临的三大紧迫挑战：AI快速演进带来的文化生态震荡、持续存在的数字鸿沟，以及层出不穷的伦理风险（从深度伪造到算法偏见）。为应对这些挑战，UNESCO倡导的三大治理要务（保障人类创造力与尊严、利用AI促进文化多样性、保护遗产和弱势群体）贯穿其报告始终。在关注重点方面，新西兰报告围绕“创造－分享－保护”三个文化流程展开，将技术变革具体化为创意工具演进、内容传播变革和遗产保护挑战。这种框架清晰地反映了文化工作实际操作链条上的变化，并附带提出一系列国内政策选项。而UNESCO报告内容更加广泛，除创意产业外，还讨论了文化权利、教育、环境可持续性、文化遗产风险、文化主权等议题，分为七大主题部分。例如，UNESCO报告专门设有章节讨论文化教育与人才培养（提出在艺术教育中融入AI技能、培养跨学科人才等），以及气候变化与文化（探讨AI如何用于环境灾害中的文化保护，以及AI技术本身的碳足迹问题）。这显示了全球层面的综合视角：AI对文化的影响不仅限于产业和创作，还涉及教育、环保、人权等多维度。在政策工具与治理架构上，两者也有所差异。新西兰报告倾向于提出具体的政策创意和政府干预手段。例如，报告列举了政府在数字文化领域可以运用的六类杠杆及对应政策选项，包括：强化数字基础设施（如建立文化和创意数据沙盒、开发国家级公共AI系统）、提升技术素养与技能（如开展面向AI和区块链的未来技术学徒计划，促进创意人员与程序员协作创新，以及开展全民数字权利和隐私教育运动）、健全法规与监管（如为AI生成的文化内容和虚拟环境中的文化IP建立新的监管机制，更新隐私法律以应对量子计算时代的网络安全和深度伪造挑战）、提供资金与激励（如设立“文化科技”投资基金支持社区主导的技术项目，给予企业在可持续数字科技上的投资税收优惠）、推动公私合作（如打造“智慧文化城区”公私合作项目，将无线网络和数字创新中心融入城市文化基础设施，设立“AI赋能成功”专项基金资助符合伦理的AI文化应用）、加强国际合作与文化交流（如制定创意出口战略，拓展新西兰文化产品的国际市场；通过多边和区域协议，与他国分享AI驱动的文化遗产保护和数字叙事伦理方面的经验）。这些政策选项切合新西兰文化部门的具体需求，具有较强的可操作性。UNESCO报告则更加强调治理原则和国际协作框架。其建议往往着眼于宏观层面，例如呼吁各国将文化纳入国家AI战略，把风险评估、当代文化创造和遗产韧性纳入考量；倡议跨国合作来弥合数字鸿沟，维护语言多样性，保护弱势社区不受AI负面影响；强调多方参与的治理，超越传统监管范式，将文化多样性、公平和可持续性置于AI治理的核心。具体举措方面，UNESCO提出要提升算法透明度和问责制，如要求披露AI训练数据来源和算法逻辑，以避免暗箱操作；更新法律以填补“文化提取”（culturalextraction）的漏洞，确保创作者获得公平报酬，并防范算法歧视；探索对利用文化资源牟利的AI征收费用，设立文化数据共享收益机制。在保障文化多样性方面，UNESCO强调算法多元化和本地内容可发现性，要求平台打破单一算法推荐对主流内容的偏好，增强不同文化内容的曝光率。同时主张建设主权数字基础设施，比如支持公共部门开发开源AI和本地云计算资源，加强南南合作，降低对少数公司平台的依赖。这些建议反映出UNESCO更关注全球制度环境的塑造，例如通过国际标准和指南（如UNESCO《人工智能伦理准则（2021）》等）来引领各国政府行动，而不是直接给出某一国家层面的详细政策。启示与建议结合新西兰文化和遗产部的《数字时代的文化：长期洞察2025》与UNESCO的《人工智能与文化》报告，并参考欧盟AIAct透明度实施工具，以及美国版权局关于AI与版权等分析报告，建议上海围绕基础设施与数据治理、法规政策与平台治理、能力体系与创新生态、文化多样性与国际协作等方面，系统谋划人工智能时代的文化治理与政策应对。1.完善数字文化基础设施，保障数据主权与安全应把文化数据基础设施作为“数字时代文化治理的底座工程”，由公共部门牵引，构建自主可控的文化数据存储、治理与算力支撑体系，重点回应“文化资源外流、平台依赖、存储不可持续与真实性风险”等结构性问题。《数字时代的文化：长期洞察2025》明确指出：数字存储必须可扩展、安全且具备韧性，并强调在大型科技平台影响持续增强的背景下，地方化、去中心化的技术路径以及数据主权诉求不断上升。例如，借鉴新西兰的建议，可设立“文化数据沙盒”试点项目，让文化机构和创意人员在受控环境中安全试用AI新工具，积累经验。同时，探索建设由公共部门主导的本地AI模型和大数据系统（即“主权AI”），用于服务本市文化内容生产和遗产保护。UNESCO也倡导加强本地数字基础设施，以减少对少数科技巨头平台的依赖，避免文化数据过度外流。通过这些举措，上海可以保障对重要文化数据和数字资源的控制权，提高数字存储的韧性和安全性（例如引入分布式存储、防止单点故障），为文化的长期保存奠定基础。2.加强技术应用监管，健全法律政策框架针对AI在文化领域的新应用，应及早布局灵活的监管和立法。欧盟委员会在2025年发布训练内容公开摘要模板及说明文件，说明“训练内容透明度”正在走向可执行的合规工具。上海可据此探索对本地大型文化平台、公共文化AI系统以及在沪提供服务的关键模型供应商，建立“训练数据来源与类别摘要披露+文化风险评估”要求，尤其是在公共文化服务场景（推荐、检索、自动生成解说、内容审核）中优先落地。一方面，可参考新西兰经验，制定AI生成内容标识与版权保护制度，明确AI生成作品的版权归属和使用规范，防止出现文化IP被侵权和滥用的情况。同时完善与AI相关的隐私和安全法规，比如增补有关量子计算时代加密安全、算法欺诈与深度伪造防范的条款，确保法律能够应对新技术带来的风险。另一方面，关注算法透明与问责原则，建立算法影响评估制度：建议大型文化平台和AI系统定期评估其算法的公平性与多样性影响，并向监管部门报告。对于涉及公共文化内容的平台，可探索引入“算法可解释性审计”，确保推荐机制不存在系统性偏见或对特定群体的不利影响。此外，关注AI伦理准则在文化领域的落地，例如依据UNESCO《人工智能伦理规范》，制定本地操作指南，明确AI应用必须遵循的人权、文化多样性和可持续性底线。建立专门的新兴技术与文化治理委员会，集合法律、技术、文化专家和社区代表，持续研讨AI新趋势并提出政策建议，使治理框架能够动态适应技术演进。3.推动人才培养与数字素养提升，弥合技术鸿沟人工智能时代需要“既懂文化、又通技术”的复合型人才。因此，可以借鉴新西兰的举措，实施文化领域的数字技能提升计划。具体包括：与高校和培训机构合作，开设面向青年创意人才的AI、美术和人文交叉学科课程或实训项目，相当于“未来技术学徒计划”，让艺术专业学生学习编程与数据分析，让工程技术人才了解文化创意规律。还可以搭建“创意者－编码者对接”平台，促进本市的艺术家与AI工程师合作开发新的文化产品和工具。对广大市民，特别是青少年和老年群体，政府应开展数字和媒体素养教育，纳入公共文化服务项目。在学校和社区推广“数字公民”课程，提高公众对算法推荐、虚假信息的辨识能力和对数字版权、隐私保护的意识。UNESCO报告强调了文化-AI素养的重要性，呼吁通过教育合作在培养技术技能的同时注重创意思维和批判意识。上海可联合本地博物馆、图书馆等文化机构举办AI与文化专题展览、工作坊，例如组织跨代际的数字故事计划，让老一辈讲述的城市记忆通过年轻人运用AI技术来留存和传播。4.支持文化科技创新与产业发展，鼓励多元参与积极培育“文化+科技”创新生态。一方面，可以设立文化科技创新基金或专项资助计划，鼓励文博机构、演艺团体、内容创业公司采用AI等新技术，开发数字文化产品和服务。例如，支持博物馆运用AI实现馆藏的智能管理和互动展示，资助非遗传承人利用数字平台扩大影响力，扶持本地游戏、影视企业开发富有海派文化特色的AI原创内容。对这些创新项目，在资金、技术和市场推广上给予扶持，并建立风险容忍的试错机制（类似新西兰的社区主导技术项目资助）。另一方面，运用税收和金融杠杆吸引社会资本投入文化数字化建设，对企业在文化领域的AI研发、人才培养、基础设施建设等投入给予税收优惠或配套补贴。同时，倡导公私伙伴关系，将城市更新、智慧城市建设与文化数字化结合。例如，在上海的文化创意产业园区引入高速网络、开放实验室等基础设施，与龙头科技企业合作打造数字文化创新中心，又如推进“智慧剧院”“智慧博物馆”试点，提高文化场所的数字服务能力。5.保障文化多样性与包容性，深化国际交流合作确保传统文化在数字时代不被边缘化。支持社区主导的数字文化保存项目，例如建立社区数字档案馆、口述史料数据库，运用AI工具帮助少数民族或本地老字号社区保存语言、工艺和生活记忆。同时在数字文化政策中贯彻“知情同意”和“利益共享”原则：凡使用特定社区文化素材进行AI开发，应事先征求社区意见，并在成果应用中让社区受益。积极参与国际合作网络，分享数字文化治理经验。上海可以加入或主导国际城市间关于“AI与文化”议题的交流机制，与其他城市一道研讨算法治理、数字版权、遗产数字化标准等问题。可以与联合国教科文组织合作，举办AI与文化创新国际论坛或创客大赛，吸引全球人才关注文化领域的AI解决方案。特别是在亚太地区，上海可推动区域文化数字合作，共享AI保护文化遗产的技术和案例，并针对区域内的共同挑战（如海洋文化遗产、气候变化对文化的影响）开展联合研究。最后，在国际文化贸易与传播中，利用AI提高上海文化产品的全球影响力，打造数字时代的“上海文化品牌”。资料来源：[1]ManatūTaongaMinistryforCultureandHeritage.CultureintheDigitalAge–Long-termInsightsBriefing2025[EB/OL].(2025-12-04)[2026-01-19].https://www.mch.govt.nz/sites/default/files/2025-12/LTIB-2025_web.pdf[2]UNESCO.ReportoftheIndependentExpertGrouponArtificialIntelligenceandCulture[EB/OL].[2026-01-19].https://www.unesco.org/sites/default/files/medias/fichiers/2025/09/CULTAI_Report%20of%20the%20Independent%20Expert%20Group%20on%20Artificial%20Intelligence%20and%20Culture%20%28final%20online%20version%29%201.pdf?hub=171169[3]European.ExplanatoryNoticeandTemplateforthePublicSummaryofTrainingContentforgeneral-purposeAImodels（2025）.(2025-07-24)[2026-01-19].https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/library/explanatory-notice-and-template-public-summary-training-content-general-purpose-ai-models[4]Copyright.gov.CopyrightandArtificialIntelligence.(2025-05-24)[2026-01-19].https://www.copyright.gov/ai/Copyright-and-Artificial-Intelligence-Part-3-Generative-AI-Training-Report-Pre-Publication-Version.pdf

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.