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2025年末，德國聯邦顛覆性創新署（SPRIND）在哥本哈根EurIPS會議期間宣布啟動“NextFrontierAI（下一代前沿AI）”計劃，承諾投入總額達1.25億歐元的非稀釋資金，通過競賽與孵化機制，在歐洲本土從零孵化至少三個能夠開展模型研發的前沿AI實驗室。SPRIND認為，當前AI主要由美國和中國的商業化前沿實驗室主導，若歐洲持續依賴外部模型，將加深在關鍵通用技術上的戰略依賴。歐洲擁有高水平研究人才與學術產出，但缺少能夠長期投入算力與工程化體系、持續產出模型產品并快速迭代的本土前沿實驗室。為此，“NextFrontierAI”計劃以五到七年為時間尺度，試圖把“前沿模型研發”從項目制科研拉到“可持續組織能力”的層面，通過資金、算力與工程支持，把實驗室搭建為可擴張的科研與產品一體化機構。一、機制設計：以挑戰賽把資金、算力與公司化孵化捆綁從公開規則看，NextFrontierAI的核心是分階段闖關、逐輪淘汰的挑戰賽機制來進行公司化孵化。計劃在2026年5月開放申請，并在6月進行路演評審，7月選出最多10支團隊進入為期約24個月的資助建設階段。此階段不僅提供資金，還包括算力、基礎設施、機器學習運營（MLOps）與評測體系等實驗室搭建所需的工程化支撐，并配套公司化孵化輔導；到2028年秋季，再從中遴選最多3個最終勝出團隊，使其具備沖刺更大規模融資與擴張的條件。NextFrontierAI提出，后續單個實驗室有望獲得高達10億歐元級別的追加支持的路徑設計。此外，SPRIND設置了“早鳥通道”Funke作為前置孵化環節，面向概念與原型開展短周期資助，目的是在主挑戰賽開啟前為高潛力團隊提供資金與組織連續性，避免人才流失。從資金配置上看，NextFrontierAI給出了清晰的分階段機制：第一階段10支團隊、7個月、每隊300萬歐元；第二階段6支團隊、8個月、每隊800萬歐元；第三階段3支團隊、9個月、每隊1550萬歐元，單隊最高可獲得約2700萬歐元的非稀釋資金支持。這種采用里程碑驅動的階段撥付與淘汰機制，意味著公共資金不再只購買論文或模型原型，而是購買“組織能力增長曲線”，并用評測、基礎設施、早期試點等工具把不確定性顯性化、可管理化。二、技術指向：從模型規模競賽轉向“下一代前沿”的探索空間當前，歐洲的AI發展在資源稟賦上面臨現實約束：大規模預訓練已成為資本、算力、能源密集型活動，單純復制領先者路線的邊際收益不斷降低。因此，SPRIND表示，NextFrontierAI不是加入當前的大語言模型競賽，而是提出“躍遷到下一個前沿”，鼓勵探索新模型類別、更強的代理系統、更高效的訓練與推理范式、更具通用性的多模態能力，以及能與現實世界任務深度耦合的系統級能力。這一路線的選擇，反映出在算力與資金高度集中的既有賽道中，歐洲很難用同樣的方式與頭部玩家正面對抗，因而更現實的策略，是用制度化的高風險投入，換取“下一條技術曲線”上的先發優勢。同時，NextFrontierAI把“基礎設施供給”放在與“研究方向”同等重要的位置。對被選中的團隊而言，獲得的不只是資金，還包括持續24個月的算力與工程化支持。這與歐洲層面近期一系列公共算力與資源協調動作形成呼應：例如歐盟委員會在2025年提出RAISE，強調以虛擬歐洲研究所方式統籌算力、數據、人才與研究能力；2026年2月又發布“FrontierAIGrandChallenge”，明確要資助訓練一個前沿AI模型以推進歐洲前沿能力。這些舉措共同指向一個變化：歐洲正嘗試把“訓練自有前沿模型”從企業個體行為，提升為可被公共體系支撐的能力工程。此外，NextFrontierAI還把實驗室建設的關鍵要素前置到競賽規則中：團隊不僅要提出研究方向，還要證明其具備組織工程化研發、構建MLOps體系、形成產品與市場路徑的能力。NextFrontierAI把這些要素作為闖關指標的一部分，本質上是在把前沿實驗室定義為一種高復雜度系統工程單位，而不僅是研究團隊的集合。換言之，計劃試圖把歐洲長期存在的“研究強、轉化弱”斷點，改造成可被檢驗、可被淘汰、可被迭代的建設過程。三、影響與展望從影響看，SPRIND推出的NextFrontierAI計劃，以公共資金從零孵化本土前沿AI實驗室，首先有助于把歐洲分散的研究人才與工程資源組織到一起，形成可以長期投入模型研發與系統構建的實體載體。其次，競賽式機制將迫使團隊在兩年內完成從研究設想到可運行系統的跨越，可以加快歐洲在訓練、部署與運維等關鍵環節的能力積累。第三，若三家實驗室型公司最終成形并進入規模化發展，歐洲在基礎模型與智能體系統等關鍵通用技術上將擁有更多自主選擇空間，降低對外依賴程度。與此同時，挑戰也很清晰。首先，前沿模型的核心約束仍是算力與能源。公共算力供給的建設周期、芯片獲取能力與電網接入條件，將直接影響團隊訓練節奏與迭代速度。其次，在資金方面，公共資助可以覆蓋早期試錯，但要把實驗室推進到持續擴張階段，仍需要更大規模的社會資本接續投入，這取決于技術路線能否形成清晰優勢、產品化路徑能否在較短周期內驗證，以及歐洲資本市場對高投入、長周期項目的承受能力。更重要的挑戰來自治理要求。歐洲對人工智能的安全、透明與責任邊界提出較高標準，前沿實驗室在提升模型能力的同時，需要同步建立數據合規、模型安全評估、可追溯審計和風險處置機制，否則難以獲得穩定的社會許可與監管認可。因而，這項計劃的效果不僅取決于能否孵化出更強模型，也取決于能否在歐洲制度環境下形成一套可持續的組織與運營方式，使前沿研發、工程落地與合規治理能夠并行推進。參考文獻：[1]NextFrontierAI計劃官網.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.

智慧養老，作為數字時代背景下誕生的新興服務業態，正以前所未有的速度重塑傳統養老格局。它不僅是科技賦能產業的典范，更是應對全球人口老齡化挑戰的關鍵突破口。本文梳理這一新興服務業的發展動因、市場現狀、核心價值與未來趨勢。一、市場機遇：老齡化浪潮催生龐大需求中國正經歷快速且規模巨大的人口結構轉變。65歲以上人口已超過2.6億，且這一數字仍在持續增長。預計到2025年，中國養老市場規模將達到800億美元，并在2030年突破3萬億人民幣大關。龐大的老年群體，特別是慢性病患病率的上升，催生了對于高效、可持續養老照護體系的巨大剛需，為智慧養老這一新興服務產業提供了爆發式增長的土壤。二、產業定義與核心特征：從“單點智能”到“全域智慧”智慧養老服務的核心，在于利用物聯網、人工智能、5G、大數據等新一代信息技術，整合硬件、軟件與服務，重構養老服務價值鏈。它區別于傳統養老模式的本質特征是通過“數據驅動”，從環節單一化和機構分散化走向全鏈智能整合，主要表現在以下幾個方面。一是主動預防，通過智能監測設備實現健康狀況實時追蹤與異常預警，變被動響應為主動干預。二是高效整合，將分散的養老服務與醫療系統無縫連接，實現跨機構的協同照護。三是個性化定制，基于個體數據和偏好，提供量身定制的健康管理方案與生活輔助。實踐證明，采用智慧化手段的養老機構，其服務效率可提升40%以上，意外事件響應速度加快60%，顯著優化了人力資源配置。三、關鍵驅動因素與全球格局在全球范圍內，智慧養老作為新興的服務業支柱，其迅猛發展并非偶然，而是由多重核心驅動力共同塑造，并在不同區域市場呈現出多樣化的格局。1.核心驅動力剖析首先，人口結構的歷史性轉變是根本動力。全球范圍內加速的人口老齡化，催生了對現代化、高效化養老解決方案的龐大剛需。其次，主流的“90-7-3”養老模式（即90%居家養老、7%社區養老、3%機構養老）奠定了市場基礎，凸顯出家庭護理場景的巨大潛力與廣闊空間。再次，慢性病管理的迫切需求構成了強勁推力。心腦血管疾病、糖尿病等的高發，使得持續、便捷的居家健康監測與管理系統成為剛性需求，推動市場呈指數級增長。最后，政策支持與社會認知提升提供了關鍵保障。各國政府陸續出臺扶持政策，同時公眾對智慧養老的接受度不斷提高，為產業創造了良好的發展環境。2.全球市場格局洞察從全球視野來看，智慧養老市場展現出巨大的增長潛力和鮮明的區域特色。據權威機構預測，全球智慧養老系統市場規模預計到2033年將達到約1155.7億美元，期間年復合增長率將保持在12.6%的高位。區域市場表現各異：北美地區憑借其技術研發領先優勢和較高的市場普及率，目前在市場中占據主導地位。歐洲市場則更為成熟，其發展注重成本效益與嚴格的合規性要求。而亞太地區無疑是未來最具活力的新興市場，其龐大的老年人口基數、快速的經濟增長以及巨大的市場潛力，正吸引全球資本和技術的關注，有望成為未來產業增長的重要引擎。在明確的內生動力推動下，智慧養老服務業正迎來黃金發展期，并將持續重塑全球養老產業的未來圖景。四、主要發展趨勢與服務創新智慧養老服務業正在技術革新與需求升級的雙重驅動下蓬勃發展，其演進路徑呈現出以下五大清晰趨勢，共同勾勒出未來養老服務的嶄新圖景。1.服務個性化：從“標準化”到“量身定制”傳統的“一刀切”式養老模式正被逐步淘汰。未來的核心趨勢是個性化關懷，即利用大數據和評估工具，深入理解每位長者的健康狀況、生活習慣及個人偏好，從而提供真正意義上的定制化照護方案與健康管理計劃，顯著提升服務的精準度與滿意度。2.遠程醫療普及：打破時空限制的醫療資源觸達遠程醫療的普及是智慧養老的關鍵一環。通過Telehealth（遠程健康）服務和可穿戴設備的遠程監測技術，老年人無需頻繁前往醫院，在家中即可享受專業的醫療咨詢、慢病管理和緊急響應服務。這極大地緩解了醫療資源分布不均的壓力，為行動不便或偏遠地區的老人帶來了福音。3.AI與數據分析深化：從“監測”到“預測與決策”人工智能（AI）與數據分析的應用正從表層監測向縱深發展。AI不再僅僅用于警報觸發，而是通過深度學習，對海量健康數據進行分析，實現對跌倒、突發疾病等風險的主動預測，并為醫護人員提供輔助診斷和個性化干預策略的建議，推動養老服務從“被動響應”向“主動預警”變革。4.系統集成化：構建“醫養結合”的無縫服務體系“信息孤島”問題正通過系統集成化得到解決。未來的趨勢是將智慧養老系統與區域的醫療衛生、社保等平臺進行深度整合，打通數據壁壘，實現老人健康信息在家庭、社區、養老機構與醫院之間的順暢流轉，最終形成一體化的“醫養結合”服務網絡，確保照護服務的連續性和高效性。5.智能家居融合：打造全方位的智慧生活空間智慧養老正與智能家居生態深度融合。通過將緊急呼叫、環境傳感器、智能藥盒等養老設備與全屋的燈光、空調、安防等系統聯動，能為長者創造一個更安全、舒適、便捷的生活環境。例如，夜間離床自動點亮小夜燈，發生意外時自動報警并聯系親屬，真正實現全方位的智慧生活輔助。這五大趨勢相互關聯、協同作用，共同推動智慧養老服務業向更人性化、高效化和智能化的方向演進，最終目標是讓每一位老年人都能享有有尊嚴、有品質的晚年生活。五、技術演進與未來展望家庭健康技術已歷經從1.0（單設備監測）到4.0（多模態預測性護理）的演進。未來3-5年，技術創新將持續聚焦在以下幾個方面。一是多模態感知，融合雷達、音頻、視覺等非接觸式傳感技術，更精準、無感地監測生理指標（如血壓、血糖）與環境參數。二是AI算法升級，發展個性化模型、小樣本學習及可解釋AI，以增強信任度和適應性。三是交互體驗創新，引入自然語言、虛擬健康助手和AR/VR技術，提升服務的易用性和親和力。前沿研究方面已開始探索聯邦學習（保護隱私的數據協作）、量子計算在醫療數據處理中的應用等方向，預示著這一服務業巨大的技術縱深。六、社會價值與實證效果智慧養老服務的核心價值在于填補傳統醫療系統在慢性病管理和院后護理領域的“空白期”，解決資源短缺、干預延遲等痛點。實證案例顯示，AI醫療警報系統能將緊急響應時間縮短至90秒，降低高風險患者再住院率22%，并實現1:3.6的投資回報率，展現出顯著的社會與經濟效益。結語智慧養老產業方興未艾，是技術賦能、需求拉動與政策引導共同作用下的典型新興服務業。它正從技術應用的“單點突破”走向構建全域協同、主動服務的“智慧生態”。面對確定性的老齡化未來，推動這一新興服務業的規?；?、普惠化發展，不僅是巨大的市場機遇，更是構建未來社會福祉的重要支柱。參考文獻：[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#.

在工業4.0進程持續深化的當下，數字孿生技術正逐步朝著從“虛擬復刻”到“智能決策”的方向發展，成為推動工業機器人全生命周期管理體系升級的重要支撐力量。2026年初，西門子提出“可執行數字孿生（xDT）”概念，馬薩諸塞州啟動公共數字孿生庫建設計劃，兩大標志性事件直指同一趨勢：數字孿生不再是工業機器人的可視化輔助工具，而是成為驅動其自主運行、智能優化的“第二大腦”。依托實時物理級仿真、閉環控制架構與開源生態的三重支撐，數字孿生正推動工業機器人實現從設計仿真、部署調試到運維優化的全鏈條范式革新，制造業的“虛實共生”時代已然到來。本文基于2026年最新技術動態，剖析數字孿生賦能工業機器人的技術內核、應用場景，同時探討行業普及過程中的挑戰與未來發展方向。從“虛擬鏡像”到“可執行智能體”的演進，數字孿生正從技術底層助力工業機器人破解傳統仿真與實際運行脫節、廠商技術壁壘較高、部署效率偏低的行業痛點，構建起“虛實協同、自主決策”的全新技術體系。實時物理級仿真的工業落地，讓數字孿生的虛擬策略可直接遷移至物理世界。2026年1月芬蘭坦佩雷大學的研究證實，基于NVIDIAIsaacSim構建的工業機器人數字孿生，已實現操作空間控制與物理環境的實時同步，GPU加速的物理引擎將仿真精度提升至照片級真實感，機器人虛擬抓取策略可無縫應用于實體操作。研華科技則進一步將IsaacSim與邊緣AI基礎設施結合，推出DIATwin虛擬機器開發平臺，打造“云端強化學習訓練-數字孿生Sim2Real驗證-邊緣設備毫秒級控制”的云邊端協同閉環，打破了傳統離線仿真的時空限制，讓虛擬環境的訓練成果能高效落地物理場景?？蓤绦袛底謱\生的誕生，實現了從“故障預測”到“主動干預”的閉環控制。西門子DigitalTwinComposer平臺的核心創新，在于將仿真模型嵌入邊緣設備，構建“仿真即控制器”架構，讓數字孿生從離線的仿真沙盤，轉變為在線的智能操作系統。在百事可樂工廠的應用案例中，該系統不僅能精準預測設備潛在問題，更能通過AI代理在虛擬環境中自主測試優化方案，直接生成可執行的控制指令下發至物理機器人，實現虛實閉環聯動。這一模式讓工廠設備綜合效率（OEE）提升20%，設計驗證效率翻倍，改變了傳統模式下工程師需在仿真與物理系統間手動切換的低效現狀，讓虛擬模型與物理機器人成為平行執行、實時交互的雙系統。開源生態的崛起推動技術民主化，打破了廠商鎖定的行業格局。2026年2月Oxmaint的開源工具評估報告顯示，EclipseDitto與ROS2-based方案已形成完整的中立廠商技術棧，相比商業平臺數十萬美元的授權費用，開源方案能將成本降低90%，同時保持85%的故障預測準確率，性價比優勢顯著。馬薩諸塞州啟動的公共數字孿生庫建設計劃更具戰略意義，該計劃要求受資助機構開源機器人數字孿生模型，構建覆蓋制造、物流、教育領域的共享資源池，以“基礎設施即公共品”的思路，解決中小企業從零構建數字孿生的技術與成本門檻，加速整個行業的智能化進程。技術的突破最終落地于應用場景，如今數字孿生已深度滲透工業機器人從設計部署到運維優化的全鏈條，在協作機器人碼垛、預測性維護、人形機器人研發等核心場景中發揮關鍵作用，成為提升效率、降低成本、推動技術創新的抓手。在協作機器人碼垛場景中，數字孿生大幅降低了柔性制造的部署門檻，重構了系統集成商的業務邏輯。2026年CES展上，Robotiq、優傲機器人與西門子聯合展示的碼垛系統，實現了“先仿真后物理”的全流程部署：制造商可在虛擬環境中完成托盤布局驗證、機器人運動軌跡優化，將傳統需數周的現場調試壓縮至數天。更重要的是，該系統支持“一鍵換產”，當產品規格變化時，新方案可在虛擬環境中快速預驗證，物理機器人僅需同步參數即可完成切換，大幅提升產線的柔性適配能力。這一模式讓機器人系統集成商從傳統的“硬件銷售+現場調試”，逐步轉向“軟件訂閱+數字孿生服務”的高附加值商業模式，推動行業價值鏈升級。在預測性維護場景中，數字孿生實現了從“被動響應”到“主動預測”的轉變，成為工業機器人運維的剛需配置。Oxmaint2026年2月發布的框架顯示，數字孿生預測性維護已形成四層完整架構：依托IoT傳感器的物理層、實現物理仿真的虛擬模型層、計算設備剩余壽命的AI分析引擎層、生成自動化工單的CMMS行動層。在工業機器人場景中，該架構可提前2-8周預警設備故障，將非計劃停機減少40%以上，經濟性優勢顯著。據典型案例ROI對比數據，傳統被動維護的年成本約105萬美元，而數字孿生預測性維護僅需30萬美元，五年期投資回報率超200%，讓預測性維護從行業內的“錦上添花”，轉變為制造企業的“剛需配置”。在人形機器人與自適應控制場景中，數字孿生成為技術創新的試驗場，大幅降低了研發試錯成本。2026年漢諾威工業博覽會預告中，Hexagon展示的AEON人形機器人、達明機器人的“AIVisionFlyingTrigger”系統，均依托數字孿生實現技術突破。人形機器人具備高自由度、非結構化環境適應性的特點，對仿真精度提出極高要求，而基于NVIDIAOmniverse構建的高保真數字孿生，能讓開發者在虛擬環境中訓練復雜動作策略，再通過Sim2Real技術遷移至物理機器人，有效規避了真實世界中的研發試錯成本，加速人形機器人從實驗室走向工業場景的進程。未來三年，隨著公共數字孿生庫的持續擴展、物理AI技術與數字孿生的深度融合、Sim2Real技術的不斷突破，工業機器人或將正式進入“虛實共生、自主進化”的新階段。數字孿生不僅將實現對單臺機器人的全生命周期優化，更將推動機器人集群的協同智能，讓工業機器人在柔性制造、智能物流、高端裝備研發等領域發揮更大價值。對于制造企業而言，如何結合自身業務需求，快速構建基于數字孿生的差異化競爭能力，有助于其在制造業的智能化變革中搶占先機。而對于整個行業而言，通過技術創新、生態共建、制度完善，破解發展中的挑戰，才能有力推動數字孿生與工業機器人的深度融合，真正釋放制造業虛實共生的巨大潛力。參考文獻：[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.新加坡智能體AI治理體系的整體架構面對智能體AI的治理挑戰，新加坡率先在全球構建起專項治理體系。治理體系由政府與AI、網絡安全社區合作開發，兼顧了創新與安全，既為智能體AI的發展預設了治理邊界，避免因無規則而引發安全問題，也未對具體技術路徑進行規制，為技術創新保留了空間。這一治理思路符合新加坡一貫的“柔性治理”理念，使它能夠在全球AI治理中率先邁出步伐。新加坡IMDA發布的《智能體人工智能治理示范框架》是全球首個智能體AI專項治理框架，其核心邏輯是“以人類責任為核心，構建全流程、多維度的治理體系”，摒棄了傳統的“形式化人機回圈”，提出了七大核心治理原則，從制度設計、技術控制、部署運營、用戶賦能等方面為智能體AI治理劃定了核心要求，構成了智能體AI治理的重要原則。在技術安全層面，框架明確指出，智能體AI面臨的威脅形態與傳統系統存在顯著差異，其依賴提示詞和工具調用機制的特征，使其更容易受到提示詞注入等攻擊方式的影響，被誘導執行越權操作。針對這一特征，框架提出了兩大核心技術控制要求：一是開展專門的紅隊測試：部署方應針對智能體AI開展定制化的紅隊測試，模擬智能體在復雜或對抗性環境中可能出現的異常行為，如提示注入、工具濫用、目標操縱等，而非僅僅測試模型本身的準確性或穩健性。紅隊測試的核心目的是發現智能體AI的潛在漏洞與攻擊路徑，提前采取緩解措施；二是高風險任務采用沙箱運行：對智能體AI的高風險任務采用沙箱運行機制，即在隔離的測試環境中觀察智能體的行為是否符合預期，驗證其安全性后，再逐步放開權限至生產環境。沙箱運行機制能夠有效隔離高風險任務的影響，即使智能體在沙箱中出現異常，也不會對實際系統造成危害，是防范惡意行為的重要技術手段。在部署策略上，框架明確反對一次性、大規模上線高自治智能體，提出了“漸進式部署”的要求，同時強調建立持續監控機制，將治理視為一個持續過程，而非上線前的單次合規動作。漸進式部署要求組織從內部輔助、低風險場景入手，逐步擴大智能體AI的應用范圍，而非直接讓其對接關鍵業務或外部用戶。例如，企業可先將智能體AI應用于內部文檔整理、員工考勤等低風險場景，驗證其安全性與穩定性后，再逐步應用于客戶服務、流程自動化等中等風險場景，最后再考慮應用于金融交易、系統運維等高風險場景。漸進式部署能夠有效降低智能體AI上線的風險，讓企業在實踐中不斷優化治理措施；持續監控機制要求部署方應設置明確的行為閾值和監控指標，對智能體AI的運行狀態、工具使用、權限變更、決策過程等進行實時監控，一旦智能體出現異常行為、陷入推理循環、偏離既定目標或超出行為閾值，系統應能夠自動報警并觸發中斷機制，及時制止有害行為的發生。監控指標應根據智能體的自主性級別、應用場景進行定制化設置，確保監控的有效性。在用戶保障方面，框架將治理視角從系統內部延伸至終端用戶，提出了“賦能最終用戶”的要求，認為智能體AI的安全治理不僅是開發方、部署方的責任，也需要用戶的參與，核心是通過保障用戶知情權、提升用戶監督能力，形成全方位的治理體系。首先是保障用戶的知情權：用戶在與智能體AI交互時，應當清楚知曉其面對的是AI系統，并理解該系統的能力邊界和使用限制。這一要求旨在防止用戶對智能體AI的能力產生不切實際的期待，避免因用戶誤操作或過度依賴而引發風險；其次是提升用戶的監督能力：框架強調，對員工和用戶的培訓不應止于“如何使用AI”，而應包括如何審計、質疑和監督智能體的輸出與行為。只有當使用者具備基本的審計意識和判斷能力，能夠發現智能體的異常行為并及時反饋，智能體AI才可能在組織內部實現相對安全的運行。最后，框架將風險治理的防線前移至系統設計階段，提出了兩大核心設計要求，從源頭降低智能體AI的風險，這也是新加坡“全生命周期風險預防”治理思路的體現：一是最小權限原則：為智能體設定清晰的行動邊界，智能體只應被賦予完成其功能所必需的權限，而不應因便利或效率考慮而獲得不必要的系統訪問權。例如，日程管理智能體不應被授權訪問財務系統，客戶服務智能體不應被授權修改企業核心數據庫。最小權限原則是防范工具濫用、權限升級等風險的核心手段，也是智能體AI系統設計的首要原則；二是行動可逆性評估：將“行動可逆性”作為風險評估的重要維度，要求部署方在評估智能體使用場景時，嚴格區分低風險、可逆操作與高風險、不可逆操作。其中，發送內部通知、整理信息等行為風險較低、可輕松逆轉，可適當放寬監督要求；而對外轉賬、刪除數據、觸發關鍵業務流程等行為風險較高且不可逆，必須設置更嚴格的護欄和人工干預機制，如多重人工審批、操作前預警、操作留痕等。2.新加坡智能體AI的治理方法新加坡CSA發布的《保護自主型AI》作為《保護AI系統指南和配套指南》的增編文件，是對《智能體人工智能治理示范框架》的實操落地，其核心是采用基于風險的生命周期方法，為系統所有者提供保護自主型AI系統的具體指導。該指南提出了風險評估四步法，并在AI生命周期的規劃設計、開發、部署、運營維護四個階段，詳細列舉了具體的安全控制措施，同時針對SaaS環境這一典型應用場景提出了特殊考量，還通過三個實際案例展示了治理要求的落地方法，形成了“評估-排序-控制-評估”的閉環治理流程，具有極強的實操性。新加坡CSA提出，保護智能體AI系統的核心是開展科學、全面的風險評估，并制定了風險評估四步法，這一方法貫穿于智能體AI的全生命周期，是所有安全控制措施的基礎。四步法并非線性流程，而是閉環迭代的過程，在系統的運行維護階段需持續開展風險評估，根據實際情況優化控制措施。第一步：開展全面的風險評估開展全面的風險評估具體包括三個步驟：一是評估自主性級別：確定系統的自主性水平是理解其安全挑戰的第一步，不同自主性級別的系統，風險評估的重點、方法與控制措施存在顯著差異；二是執行威脅建模和污點追蹤：繪制智能體AI的工作流圖，明確其執行路徑、組件交互、工具調用等流程，同時使用污點追蹤（TaintTracing）技術跟蹤不受信任的數據在系統中的流動路徑，識別關鍵的脆弱點；三是識別與能力相關的風險：以智能體AI的認知、交互、操作三大能力為中心進行風險分析，精確評估每項能力的潛在影響，例如對具備代碼執行能力的智能體，重點評估工具濫用、惡意代碼執行的風險；對具備商業交易能力的智能體，重點評估惡意交易、數據泄露的風險。第二步：確定風險處理的優先級在識別出所有風險后，需根據風險的可能性、影響程度、企業可用資源、風險偏好，對已識別的風險進行排序，確定風險處理的優先級。核心原則是“高可能性、高影響”的風險優先處理。風險優先級的確定需結合實際情況，例如金融企業的風險偏好較低，對數據泄露、惡意交易等風險的處理優先級應更高；而初創企業的資源有限，可在保障核心安全的前提下，優先處理影響業務運行的風險。第三步：在全生命周期中實施安全控制措施根據風險評估結果與優先級排序，在智能體AI生命周期的規劃設計、開發、部署、運營維護四個階段，針對性地實施安全控制措施，這是風險防控的核心環節。CSA在指南中詳細列舉了四個階段的具體控制措施，形成了全流程的安全防護體系，具體措施將在6.2節詳細闡述。實施控制措施的核心原則是“分層防護、重點管控”，即針對不同風險等級、不同自主性級別的系統，實施不同強度的控制措施，避免“一刀切”。第四步：評估并處理殘余風險在實施安全控制措施后，需對殘余風險進行評估，即評估控制措施實施后，未被完全消除的風險是否在企業的風險容忍度范圍內。對于殘余風險，企業有兩種處理方式：一是接受風險：若殘余風險的可能性與影響程度均較低，且在企業的風險容忍度范圍內，企業可正式接受該風險，并做好風險監控；二是進一步緩解風險：若殘余風險超出企業的風險容忍度范圍，企業需進一步優化控制措施，采取額外的安全手段，直至殘余風險降至可接受水平。2.2全周期的安全控制措施新加坡CSA在《保護自主型AI》中，將智能體AI的生命周期劃分為規劃與設計、開發、部署、運營與維護四個階段，針對每個階段的核心風險點，制定了具體的安全控制措施，形成了“源頭防控、過程管控、末端治理”的全流程安全防護體系。所有控制措施均圍繞智能體AI的核心風險展開，具有極強的針對性與實操性，是企業落地安全治理的核心依據。首先，規劃與設計階段是智能體AI風險預防的源頭，該階段的控制措施核心是從設計上規避風險，為后續的開發、部署、運營奠定安全基礎，僅制定1項核心控制措施，但卻是整個生命周期安全控制的前提。其次，進行全面的風險評估與威脅建模：采用行業最佳實踐進行風險評估和威脅建模，明確系統的風險底數與脆弱點。對于2級弱自主系統和3級完全自主系統，污點追蹤技術尤為重要，需通過污點追蹤識別整個工作流中的下游影響，劃定不受信任數據的隔離范圍，從設計上防止風險的傳導與擴散。2.1開發階段：系統加固的核心，構建安全底座開發階段是智能體AI系統加固的核心，該階段的控制措施覆蓋了供應鏈、模型、系統、資產、權限、環境等多個維度，0是全生命周期中控制措施最多的階段，核心目標是構建安全、可控的智能體AI系統底座，具體措施如下表所示：表1:新加坡智能體系統安全控制開發階段措施表控制措施核心描述風險類型供應鏈安全確保數據、模型、代理、軟件庫和工具等所有組件均來自可信來源；使用軟件成分分析（SCA）工具掃描依賴項供應鏈投毒、惡意組件引入模型加固優先選擇指令遵循能力強的LLM；訓練模型識別并拒絕被禁止的任務提示注入、越獄攻擊、目標操縱系統加固采用“設計即安全”原則和安全軟件開發生命周期（SDLC）；實施零信任架構；對系統提示進行穩健性設計系統漏洞、權限泄露、惡意行為資產識別、跟蹤與保護使用模型卡、代理卡、數據卡和SBOMs記錄管理AI資產；對內存中的數據進行靜態加密資產丟失、數據泄露、記憶投毒定期備份對內存快照、代碼和文件進行充分備份，便于異常時的取證分析和回滾數據丟失、系統癱瘓、惡意操作身份驗證與訪問控制對API、模型、數據、工具和環境實施嚴格的身份驗證和授權；應用細粒度、有時限的范圍令牌或憑證權限升級、未授權訪問、工具濫用限制代理權能實施防護欄，設定明確的操作邊界；動態授予代理完成任務所需的最小權限，不允許代理修改自身權限工具濫用、權限升級、惡意行為默認安全應用最小權限原則配置所有代理和委派角色；默認拒絕所有網絡訪問和管理員權限權限泄露、未授權訪問、網絡攻擊環境隔離在沙箱環境中運行代碼和測試第三方工具；將數據處理流與控制流解耦惡意代碼執行、工具濫用、風險傳導模型自我反思執行決策前，提示代理總結對指令的理解并請求澄清指令誤解、目標偏差、決策錯誤減少幻覺通過RAG等技術使模型輸出保持事實性；定期進行內存核對以清除錯誤信息級聯幻覺攻擊、決策偏差、數據投毒2.2部署階段：安全驗證與運行保障，把控上線關口部署階段是智能體AI從測試環境走向生產環境的關鍵關口，該階段的控制措施核心是安全測試與運行保障，確保上線后的智能體AI能夠穩定、安全運行，具體措施如下表所示：表2:新加坡智能體AI系統安全控制開發階段措施表控制措施核心描述風險類型可用性控制實施速率限制防止拒絕服務攻擊；部署資源管理控制，防止推理循環或資源濫用導致的性能下降資源過載、拒絕服務攻擊、系統癱瘓安全測試進行行為測試、對抗性評估和AI紅隊演練，發現規范博弈、邏輯錯誤或潛在漏洞提示注入、工具濫用、目標操縱等各類新型風險保護MCP服務器若部署MCP服務器，實施上下文級別的訪問控制，并對工具輸入進行凈化MCP服務器被攻擊、代理間通信異常、工具濫用保護代理間通信實施代理間身份驗證和消息加密；監控交互異常；對關鍵決策實施多代理共識驗證代理間通信泄露、惡意代理入侵、決策錯誤2.3運營與維護階段：持續監控與動態防控，保障長期安全運營與維護階段是智能體AI全生命周期的持續環節，核心目標是及時發現并處置智能體AI運行過程中的異常行為，防范風險的發生與擴散，具體措施如下表所示：表3:新加坡智能體AI系統運營與維護階段措施表控制措施核心描述風險類型輸入驗證實施輸入防護欄，檢測直接和間接的提示注入；對用戶輸入進行凈化或編碼；對外部文件進行掃描提示注入、惡意輸入、數據投毒輸出驗證在工作流各階段插入驗證檢查點；實施輸出防護欄，檢測并過濾敏感信息或惡意內容；對AI生成的代碼進行靜態分析和漏洞掃描數據泄露、惡意代碼執行、虛假信息輸出持續監控與日志記錄監控模型行為漂移、工具使用模式和權限變更；應用熔斷機制，異常時凍結風險傳播；實施端到端分布式追蹤，確?？勺匪菪孕袨楫惓?、工具濫用、權限升級、風險傳導人機回圈（Human-in-the-Loop）對高風險、不可逆的操作（如商業交易、數據庫修改）要求人工批準惡意行為、決策錯誤、不可逆的操作危害建立漏洞披露流程提供渠道供用戶報告安全問題或就系統行為提供反饋未被發現的潛在漏洞、系統異常行為3、新加坡智能體AI治理體系的全球價值與啟示新加坡發布的全球首個智能體AI治理框架與安全指南，不僅為新加坡本土的智能體AI發展劃定了治理邊界，也為全球智能體AI治理提供了首個官方參考范式，其治理思路與方法突破了傳統AI治理的局限，實現了從“內容治理”到“行為治理”、從“事后追責”到“全生命周期預防”、從“形式化監督”到“有意義的人類責任”的三重跨越，對全球AI治理的發展具有重要的里程碑意義，也為各國政府、企業提供了重要的啟示。3.1全球價值：為智能體AI治理樹立首個示范標桿在智能體AI成為AI發展新階段的背景下，全球各國均面臨著智能體AI治理的空白，新加坡的治理體系率先填補了這一空白，為全球提供了首個治理范式，其核心價值體現在三個方面：第一，確立了人類責任為核心的治理內核：新加坡的治理體系始終將人類責任放在核心位置，摒棄了形式化的人機回圈，提出了“有意義的監督”原則，明確了智能體AI的行為最終由人類承擔責任，這一原則成為智能體AI治理的底層邏輯，為各國治理框架的制定奠定了基礎；第二，構建了風險導向的全生命周期治理方法：新加坡以風險評估為核心，構建了覆蓋規劃設計、開發、部署、運營維護的全生命周期治理體系，提出了可實操的風險評估四步法與41項安全控制措施，讓企業能夠清晰地知道“如何開展風險評估”“如何實施安全控制”，解決了治理落地難的問題；第三，兼顧了創新與安全的平衡：新加坡的治理體系并非強制性的法律法規，而是非強制性的示范框架與信息資源，未對智能體AI的具體技術路徑進行規制，為技術創新保留了充足的空間，同時通過劃定治理邊界、提出安全要求，防范了過度創新帶來的安全風險，實現了創新與安全的平衡，這一治理思路符合AI技術發展的規律。3.2對各國政府的啟示：構建適配智能體AI的柔性治理體系新加坡的治理體系為各國政府開展智能體AI治理提供了重要的啟示，各國政府應結合本國的AI發展現狀、產業需求、安全訴求，構建適配智能體AI的治理體系，核心思路包括：第一，堅持“柔性治理”，避免過度規制：智能體AI仍處于發展初期，技術路線尚未定型，各國政府應借鑒新加坡的經驗，采用非強制性的示范框架、指南等柔性治理手段，而非急于出臺強制性的法律法規，為技術創新保留空間，同時通過行業自律、政企合作等方式，推動治理要求的落地；第二，構建科學的治理架構：各國政府應先制定智能體AI治理的核心原則，明確治理的底層邏輯與邊界，再組織技術、安全領域的專家，制定具體的實操指南，為企業提供可落地的治理方法，形成“原則指引方向，實操保障落地”的治理體系；第三，強化政企協同，凝聚治理共識：智能體AI的治理并非政府的單一責任，需要政府、企業、科研機構、行業協會等多方主體的協同參與。各國政府應搭建政企協同的治理平臺，與AI、網絡安全社區合作開發治理文件，凝聚治理共識，讓治理要求更符合產業實際；最后，針對特殊場景制定定制化治理要求：各國政府應關注SaaS、多代理系統、金融、醫療等智能體AI的典型應用場景與高風險場景，制定定制化的治理要求，解決特殊場景下的治理難題，提升治理的針對性與有效性。參考文獻：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.聯合早報：我國推出全球首個由政府主導代理式人工智能監管模式框架[EB/OL].[2026-01-22].[2026-02-10]https://www.zaobao.com.sg/news/singapore/story20260122-81434504.新加坡發布新框架旨在管控自主AI智能體的風險[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

數字孿生技術從航空制造領域延伸至生物醫藥與腫瘤學研究，成為精準醫療發展的核心驅動力。美國國立衛生研究院、密歇根大學等機構的研究已實現眼細胞、腦癌腫瘤的數字孿生構建，能從細胞和個體層面模擬生理與病變過程，預測治療效果；腫瘤學領域的數字孿生更是形成了從診斷到生存監測的全流程應用框架，可整合多維度數據實現動態仿真。盡管該技術在眼部疾病、癌癥診療中展現出革命性潛力，但其落地仍面臨數據整合、模型驗證、倫理規范等多重挑戰，未來需通過跨學科協作與技術創新推動臨床普及。多場景落地，數字孿生解鎖疾病研究與診療新路徑數字孿生技術已在眼部疾病和癌癥診療中實現突破性應用，為疾病機制研究和個性化治療提供了全新工具。在眼科領域，研究人員構建了視網膜色素上皮細胞的3D數字孿生體，通過AI算法量化分析細胞極性特征，揭示了年齡相關性黃斑變性中細胞結構的破壞規律，為該致盲眼病的療法研發奠定基礎。在癌癥領域，密歇根大學研發的腦癌數字孿生模型，可整合患者血液、腫瘤代謝及基因數據，精準預測飲食療法和藥物的治療效果，避免無效治療方案。而在腫瘤學整體研究中，數字孿生能覆蓋癌癥診療全流程，從精準選擇治療方案、優化放療劑量，到開展虛擬臨床試驗加速藥物研發、輔助腫瘤外科手術規劃，甚至實現癌癥幸存者的長期復發監測，展現出多場景的應用價值。技術內核獨特，動態整合與智能仿真成核心優勢與傳統靜態預測模型不同，數字孿生技術的核心優勢在于動態化的虛擬復刻與多維度數據的智能整合仿真。其技術架構通常包含數據、計算、接口三層，能聚合基因組學、影像學、電子健康記錄等多源數據，并通過機制建模與機器學習結合的方式，模擬病變發展和治療反應。同時，雙向數據流是其關鍵特征，可根據患者的實時臨床數據持續更新模型，不斷提升預測準確性，比如腫瘤數字孿生能隨患者的影像學檢查、治療進程動態調整，精準捕捉腫瘤的異質性和發展動態。此外，該技術還能實現“虛擬模擬”，醫生可通過數字孿生在實際治療前測試不同方案的效果，如腦癌模型可模擬飲食調整和藥物作用，預判癌細胞對治療的反應，為個性化診療提供科學依據。落地尚遇瓶頸，多維度挑戰制約臨床規?；瘧帽M管數字孿生技術潛力巨大，但現階段向臨床常規應用的轉化仍面臨諸多跨領域挑戰。數據層面，電子健康記錄系統碎片化、數據格式不統一、存在缺失和偏倚問題，且多源數據的互操作性不足，難以實現無縫整合，同時實時數據的捕獲也缺乏完善的技術管道。模型層面，多數數字孿生模型僅通過回顧性數據驗證，缺乏前瞻性臨床試驗證明其能改善患者預后，且部分機器學習模型的“黑箱特性”降低了臨床醫生的信任度，相關監管路徑也尚未形成統一標準。此外，高算力需求帶來了計算成本和可擴展性問題，多數醫療機構難以承擔搭建和維護的硬件成本，而跨學科人才的缺失也成為制約因素；倫理層面，患者敏感醫療數據的隱私保護、算法偏倚可能加劇的醫療不公，以及治療決策相關的責任界定問題，也尚未形成完善的治理框架。未來可期，跨領域協作推動技術普惠與升級數字孿生技術的未來發展，將圍繞技術升級、標準建立和普惠化推進，需依托跨學科協作突破現有瓶頸。技術層面，下一代數字孿生將融合Transformer模型、聯邦學習等先進AI技術，提升數據處理和模型泛化能力，同時結合可穿戴設備等獲取實時生理數據，讓模型更貼近患者實際情況。行業層面，需建立統一的數據表示和模型驗證標準，推動醫療數據的標準化互通，同時監管機構需完善適應動態更新模型的監管框架，實現全生命周期的安全監管。此外，普惠化是關鍵方向，需開發適配資源有限地區的簡化版模型，依托開源平臺和移動醫療技術，讓數字孿生技術走出高資源學術中心，惠及中低收入地區和弱勢群體。同時，需將健康公平納入技術設計核心，避免算法偏倚，確保不同人群都能享受精準醫療的紅利。未來，隨著技術的不斷成熟，數字孿生有望成為精準醫療的基礎工具，真正實現以患者為中心的個性化疾病診療和管理，推動醫療領域從“經驗醫療”向“精準醫療”的深度轉型。參考文獻：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，成立僅兩個月的“未來團隊（TeamMirai）”在參議院選舉中獲1個議席。在2026年2月眾議院選舉中，該黨獲11個議席，遠超選前目標的5個議席，成為眾議院第六大黨。本文對該黨在選舉中的情況進行分析介紹。一、未來團隊在眾議院選舉中的表現1.政黨理念引發共鳴，但地方選區根基薄弱在今年2月的日本眾議院選舉中，“未來團隊”作為新興政黨，通過比例代表選舉成功斬獲11個議席，這表明其政治主張在短時間內已獲得一定程度的認可。然而，該黨在需要深植根基的小選區未能取得任何席位（比例票投給政黨，小選區票投給具體候選人），甚至有兩名候選人因在小選區的得票率不足10%，錯失了憑借比例代表得票“復活”當選的資格，導致原本可以拿下的2個比例代表議席無奈讓予其他政黨。2.議員陣容年輕化與支持者畫像本次眾議院當選議員的平均年齡為54.7歲，而“未來團隊”的平均年齡僅為40.2歲，是主要政黨中最年輕的隊伍。其中，具有IT行業背景的當選議員占比超過50%，展現出強烈的技術屬性。出口民調顯示，該黨的核心支持票倉集中在10代至30代（40歲以下）的年輕群體；但在首都圈地區，其獲得的支持則跨越了年齡界限，贏得了各世代的青睞，且該黨拿下的議席絕大部分也正是產自首都圈。此外，“未來團隊”成功吸引了大量無特定黨派傾向的選民，其在無黨派比例代表選票中的得票率高居第二，僅次于自民黨。表1未來團隊眾議院當選議員名單議員名單（姓氏）年齡當選前職業林28歲學校職員武藤44歲在IT領域有18年工作經驗河合35歲教育公司職員山田43歲川崎市議會議員小林35歲網絡工程師高山39歲多家AI初創企業工作峰島35歲IT公司職員宇佐美58歲前眾議院議員土橋56歲腳本家、小說家須田35雖IT企業經營者古川34歲硅谷企業工程師3.競選公約主打“未來”與“科技”兩張核心牌在本次選舉中，“未來團隊”的競選綱領主要圍繞六個方向展開。首先是“面向未來的投資”，包括依據生育子女數量降低所得稅率，以及加大對人工智能、機器人、自動駕駛等前沿產業的投入；其次是“保障當下生活”，主張優先減輕民眾的社會保險費負擔，并維持高額醫療費制度；最后是強調“以科技推動政務與政治改革”，致力于通過技術手段實現各項補貼的自動發放，以及政治資金的全面透明化。4.選舉運作深度融合AI技術綜合歷次及本次選舉的相關報道可以發現，“未來團隊”在競選過程中高頻運用AI技術手段輔助選舉，并借此取得了顯著的成效。表2未來團隊在選舉中采用的主要AI技術AI技術技術效果AI安野（AIAnno）基于大語言模型開發的24小時問答系統。選民可以通過網頁或語音直接提問，AI會根據政黨的政策文檔實時生成回答。廣聽AI（BroadListening）通過API實時抓取社交媒體、新聞評論及“AI安野”的對話日志，利用AI進行聚類分析，并將其轉化為可視化的民意熱力圖，輔助團隊實時調整競選策略。井戶端系統（IdobataSystem）民眾可以在Github上閱讀政策宣言的所有內容，并提出問題、意見和建議。AI會總結反饋并自動生成一份內容變更建議。政策團隊會審查相關建議，并根據需要反映在政策清單中。所有互動和決策均公開，確保過程透明。政治資金看板（PoliMoney）利用OpenBanking和MCP協議連接政黨銀行賬戶，每一筆獻金和競選支出都會實時更新在網頁看板上。二、未來團隊與傳統政黨的區別作為誕生于數字時代的新型政黨，“未來團隊”展現出“堆棧化治理”的創新特征：即以數字民主與政治透明化等底層治理能力為基石，將其轉化為可復用的治理工具與公眾參與平臺，并在其上不斷迭代具體的政策議題。這種模式使其與日本傳統的政治黨派形成了本質差異。表3未來團隊與傳統政黨的主要區別維度傳統政黨未來團隊權力結構垂直派系制：依賴資歷、派系博弈及自上而下的行政命令分布式架構：強調共創，鼓勵專業人士通過開源方式參與決策民意獲取快照式交互：依賴定期選舉、街頭演講和組織動員流式實時交互：利用“廣聽AI”24小時處理并分類數萬條碎片化民意經濟邏輯宏觀減稅博弈：習慣于針對消費稅等宏觀稅種進行政治動員微觀精算邏輯：通過模型精準提議降低社會保險費，直擊痛點技術應用工具化：將技術視為提升現有流程效率的工具（如電子辦事）制度化：將技術視為民主制度的底層系統（PolicyasCode）資金透明黑箱與后置報告：依賴年度審計，容易出現黑金溫床實時審計：利用PoliMoney等自研工具實現資金流向的動態公開企業關系關系緊密：依靠大企業、社會團體的資金資助，并為其伸張利益不接受企業資金：不接受企業、社會團體的政治獻金，僅依靠個人捐贈和黨首初期的個人資金進行運作意識形態價值觀對立：信念驅動，宏大敘事，代議博弈，將選民標簽化算法理性：數據驅動，微觀工程，算法共識，選民去標簽化三、勝選歸因與面臨的媒體質疑針對“未來團隊”此次在選舉中取得的重大成果，日本媒體從多個維度總結了其成功的原因（詳見表5），但同時也有部分媒體對其提出了相應的審視與質疑。表4部分媒體總結的選舉成功主要原因四大要因具體內容說明差異化的政策與定位反對消費稅減稅，主張降低社保費明確反對降低消費稅，主張降低勞動年齡群體負擔最重的社會保險費，精準切中職場世代痛點重視未來投資的新自由派路線吸引“新自由派”選民，強調經濟增長與對教育、AI等新產業的未來投資，而非傳統的弱勢群體援助全新的政治姿態與理念不煽動對立，超越左右翼拒絕非黑即白的二元對立，主張不貶低他人的建設性路線，吸引了厭倦政治內斗的無黨派群體退出傳統的共情博弈放棄討好選民和拉踩政敵的傳統套路，以工程師修復系統Bug的務實態度對待政策，贏得真實共鳴黨首人設黨首安野貴博擁有AI工程師等精英背景，兼具遠離政治陳規的局外人特質，以理性和數據說話技術賦能與全新政治體驗用AI提供優質的政治參與體驗推出24小時對話的“AI安野”，將海量民意反映至政策庫，將支持政黨變成一種優質的“用戶體驗”“未來”一詞的強大包容性“未來”一詞極具包容性，不同群體都能在其中投射自身希望，如年輕人的加薪、老人的數字化護理獨特的基礎盤與媒介策略初創企業型支持者社區類似初創企業，通過在線社區吸引AI/IT專業人士及對技術感興趣的人群，形成基于“實實在在擴大職業發展空間”的基本盤精準觸達“沉默的多數”核心支持者并非源自YouTube或X等社交媒體平臺，而是新聞App（如Yahoo等）用戶及電視觀眾表5媒體對未來團隊的質疑質疑主要內容精英主義的熟人政黨政黨成員中擁有東京大學、京都大學等高學歷背景的人非常顯眼，且許多成員是通過大學或過往的職業生涯相互結識的朋友或熟人。這種構成引發了外界對其組織客觀性和多樣性的質疑。存在挑起世代對立的風險為了實現減少工作世代社保負擔的目標，提出了上調老年人醫療費自負比例的政策。這一方案實際上利用了工作世代認為老年人受到過度優待的反感心理，存在加劇世代對抗的風險。如何應對技術帶來的政治運營能力挑戰未來團隊發布還未最終定稿政策宣言以供討論，意味著團隊必須隨時做好準備去承受大量直接針對半成品政策的批評。此外，雖然引入AI工具來收集民意，但如何長期有效地將分類、匯總來的海量民意真正轉化為成熟的政策并不斷更新，對團隊的運營和技術處理能力也是一個持續的挑戰。參考文獻[1]未來團隊官網.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]株式會社文藝春秋.「永田町を変えるには、永田町に入るしかない」新黨「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“參加型政策形成”安野たかひろ氏の新政黨「チームみらい」[EB/OL].(2025-5-19)[2026-2-26].https://ledge.ai/articles/manifesto_v01_ai_participatory_policy[6]日本經濟新聞.チームみらい、消費減稅否定派の受け皿に將來世代の支持厚く[EB/OL].(2026-2-12)[2026-2-25].https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUA1119K0R10C26A2000000/

材料力學行為的精確建模是預測復雜工況下結構響應的基石。傳統方法依賴于求解優化問題來校準預設模型的參數，這一過程往往面臨非凸目標函數、局部最優解、計算耗時以及物理可解釋性不足等挑戰。近年來興起的機器學習方法雖能靈活逼近復雜響應，但其黑箱特性又削弱了模型的可解釋性。為此，由德國埃爾朗根-紐倫堡大學應用力學研究所和美國斯坦福大學機械工程系的研究人員MoritzFlaschel、DenisaMartonová、CarinaVeil和EllenKuhl共同提出了一種名為“材料指紋”（MaterialFingerprinting）的創新方法，旨在為力學材料模型的快速發現提供一條無需解決優化問題的捷徑。該方法的核心思想源于一個基本假設：在標準化的實驗設置下，每種材料都會產生一個獨特的力學響應，該響應可被視為材料的“指紋”，即編碼其所有相關力學特性的唯一標識符。基于此，材料指紋法采用兩階段工作流程：離線階段，通過數值模擬為大量不同的材料模型及參數組合生成標準實驗下的指紋，并構建一個包含指紋及其對應模型信息的數據庫；在線階段，對未知材料進行相同的標準化實驗并測量其指紋，隨后利用高效的模式識別算法在數據庫中搜索最匹配的指紋，從而快速確定最能描述該材料行為的模型及其參數。這一策略徹底規避了傳統優化問題，其模式識別步驟本質上是在數據庫定義的離散空間中尋找全局最優解，計算高效且易于并行化。研究團隊強調，此方法不僅能夠校準參數，更能從預定義的模型集合中同時發現最優的函數形式及其參數，實現了從模型校準到模型發現的跨越。為了驗證該框架的普適性，研究團隊在超彈性材料的背景下，從兩個維度展示了材料指紋法的應用：基于均勻變形場的監督方法和基于非均勻變形場的非監督方法。在監督方法中，實驗設計為單軸拉伸和簡單剪切，這些測試產生直接的應力-應變數據對，材料的指紋被定義為在不同預設拉伸和剪切值下測量到的應力響應向量。研究構建了一個包含Blatz-Ko、Demiray、Gent、Holzapfel、Mooney-Rivlin、Neo-Hooke和Ogden等經典超彈性模型的數據庫，并利用指紋向量對均勻參數的齊次性進行歸一化處理，這顯著提高了數據庫的覆蓋效率。在線識別時，通過計算測量指紋與數據庫中所有歸一化指紋的余弦相似度，選擇相似度最高的條目作為發現結果，并通過測量指紋的范數恢復均勻參數的實際大小。在非監督方法中，實驗采用更復雜的帶孔板雙軸拉伸試件，以激發材料內部的異質變形場。此類實驗不提供直接的應力-應變對，但能通過數字圖像相關等技術測量試件表面的位移場，并結合邊界上的凈反力測量。材料的指紋因此被定義為由反力測量值和選定測點位移測量值拼接而成的向量。同樣地，研究構建了包含可壓縮版本超彈性模型的數據庫，并對反力部分進行歸一化以利用齊次性。模式識別算法通過同時匹配歸一化的反力和位移指紋，從單一實驗中實現材料模型的發現。通過對數值生成的數據進行基準測試，研究結果證實了材料指紋法在不同噪聲水平下的有效性與魯棒性。在無噪聲情況下，無論是監督還是非監督設置，該方法均能精確地發現真實的材料模型，誤差接近于機器精度。當引入1%和5%的高斯噪聲后，發現的模型參數雖出現預期內的偏差，但應變能密度函數的整體誤差仍然很小，且基于實驗數據的決定系數R2在絕大多數情況下均高于0.98，表明發現的模型對噪聲數據保持了極高的擬合優度。例如，在監督設置下，對于5%噪聲的Neo-Hooke模型數據，方法發現了一個指數參數為1.80的Ogden模型作為替代，兩者在實驗變形范圍內響應高度吻合。在非監督設置下，對于5%噪聲的Demiray模型數據，發現模型預測的位移場與反力與真實模型也呈現出良好的一致性。這些結果凸顯了方法通過數據庫匹配規避非凸優化困境的優勢，以及利用指紋歸一化與參數重縮放技術處理參數大小范圍外推的靈活性。綜上所述，材料指紋法為快速、可靠的力學材料模型發現提供了一個強大且通用的框架。它通過將復雜的本構建模問題轉化為高效的數據庫搜索問題，同步實現了模型函數形式與參數的識別，并保證了所得模型的物理可容許性。盡管該研究聚焦于超彈性材料，但其框架設計具有高度的可擴展性，可推廣至粘彈性、塑性等多種材料行為，并適用于任何標準化的實驗設計。未來工作方向包括構建更全面、高保真的協作數據庫，探索數據壓縮與加速搜索技術，以及引入稀疏性促進以提升模型可解釋性，最終通過實驗數據進行驗證。這項研究為材料表征領域開辟了一條繞過優化瓶頸的新途徑，預示著向即時、自動化材料模型發現邁進的潛力。參考文獻FlaschelM,MartonováD,VeilC,etal.MaterialFingerprinting:Ashortcuttomaterialmodeldiscoverywithoutsolvingoptimizationproblems[J].ComputerMethodsinAppliedMechanicsandEngineering,2026,450:118573.

新加坡正在加大投資力度，力求將自己打造成全球量子技術生態系統和供應鏈中的重要樞紐。新加坡的量子技術生態系統涵蓋了從基礎研究到早期商業應用在內的整個量子技術發展鏈條。該生態系統將政府、學術機構、初創企業以及國際合作伙伴緊密聯系在一起。其公共部門存在著各種研究合作活動，這些機構與政府組織保持著密切的聯系，并且也積極響應各項國家層面的發展計劃。此外，公共部門還大力支持本土初創企業，促進這些企業與國際企業之間的合作。同時，新加坡也在積極投資，旨在將自己打造成全球量子技術生態系統和供應鏈中的重要樞紐。通過戰略性投資以及協調一致的國家發展計劃，新加坡已經建立了自己的量子技術生態系統，其目標是成為東南亞地區領先的量子技術中心，并成為全球量子發展事業中不可或缺的區域合作伙伴。本文將重點闡述新加坡量子生態系統發展現狀。一、國家戰略：以《國家量子發展戰略》為核心新加坡于2024年5月發布了《國家量子戰略》（NQS，NationalQuantumStrategy）。根據2025年研究、創新與企業發展計劃（RIE），該戰略提出五年內投入近3億新元資金。自2002年以來，新加坡已為量子研究投入了超過4億新元。在2025年12月5日更新發布的2030年研究、創新與企業發展計劃（RIE2030plan）中，量子計算被列為四大重點領域“智慧國家和數字經濟”的重點推進方向之一。雖然與那些全球性的重大項目相比，這一投資規模并不大（英國投入了30億英鎊，德國投入了50億歐元，中國則投入了150億美元），但憑借其明確的戰略方向，這一投資使得新加坡有潛力成為全球量子技術生態系統中的重要樞紐。NQS計劃打造了一個量子生態系統，以此吸引國際投資、培養本地人才，并將新加坡打造成全球量子發展項目的首選地區合作伙伴。為了實現這一目標，新加坡通過政府層面的協調計劃、廣泛的國際合作以及私營部門的參與，有針對性地提升自身的相關能力。二、監管機構：以國家量子辦公室為主導為推動這些研究領域的發展，相關具體策略和活動的協調與實施主要通過以下五個項目來完成。這些項目由量子工程計劃（QEP）提供支持，并均由國家量子辦公室（NQO）負責監管，涵蓋研發工作、投資，以及各種解決方案和原型的實際應用等環節。國家量子安全網絡（NQSN）：測試并部署量子安全通信技術，使新加坡成為國際量子通信網絡值得信賴的合作伙伴，以及量子安全領域的區域試驗平臺。國家量子處理器倡議（NQPI）：旨在發展國內量子處理器設計能力，降低新加坡對外國量子處理器的依賴，并建立本地專業人才，以吸引國際合作伙伴關系。國家量子傳感器計劃（NQSP）：該計劃旨在協調量子傳感應用領域的研究，包括國防領域應用，打造既能服務于國家安全又能開拓商業機遇的能力。國家量子計算中心（NQCH）：通過產學研合作打造量子計算應用領域的專業能力，成為新加坡對接國際量子計算合作與中間件開發的門戶。國家量子聯合鑄造廠（NQFF）：提供支持性基礎設施和先進制造能力，使新加坡成為全球量子供應鏈中的制造與開發節點。三、重點方向：三大戰略性量子技術意識到自身資源的有限性，新加坡正在對某些具有發展成為世界級技術的潛力領域進行戰略性投資。該國已經在量子計算、通信、傳感以及相關支撐技術等領域建立了自己的研發能力。不過，鑒于資源上的制約，新加坡更傾向于在三個能夠發揮自身獨特優勢的特定領域內尋求競爭優勢，而不是與全球范圍內的量子技術領導者進行全面競爭。量子通信：新加坡通過有針對性的基礎設施投資和戰略合作伙伴關系，在量子通信領域取得了顯著進展。通過SpeQtral以及網絡運營商Singtel和SPTel共同構建可互操作的量子安全網絡，國家量子安全網絡（NQSN)已從試驗平臺邁向全國部署。Speqtral已與總部位于盧森堡的衛星運營商SES達成合作，共同開發基于衛星的量子密鑰分發技術，實現亞洲與歐洲之間的連接。該技術將與新加坡現有的光纖網絡相融合，打造量子安全的通信連接。量子計算：國家量子計算中心（NQCH）側重于中間件和量子與經典混合集成，而非在硬件開發領域展開競爭。近期，NQCH啟動了規模為2450萬新元的混合量子經典計算（HQCC1.0）計劃。該倡議旨在通過國際合作伙伴關系，推動中間件、算法和應用的發展，同時獲取尖端硬件。這些合作伙伴關系包括英美合資企業Quantinuum等。量子傳感：國家量子傳感器計劃（NQSP）是新加坡量子生態系統中一項新興的倡議。該計劃旨在協調研究工作，并促進終端用戶在定位、導航與授時（PNT）、遙感以及生物醫學應用領域的參與。然而，與新加坡其他量子技術的發展相比，這些項目仍處于早期發展階段。目前，商業化（例如通過現場試驗）的證據有限，且僅有一家源自新加坡量子技術中心（CQT，CentreforQuantumTechnologies）的衍生企業正將量子傳感器研發成果轉化為產品（即Atomionics公司）。四、研究支持：機構、人才扶持以及國際交流盡管人才資源有限，新加坡仍通過機構建設、重點扶持、國際合作等方式，在研究領域取得了卓越成就。在全球范圍內，量子技術領域都面臨著研究人員短缺的問題，新加坡也不例外。不過，它通過將資源集中到具有明確專業方向的知名研究機構中、實施有針對性的人才培養計劃，并借助國際合作來解決人才流失問題，從而實現了世界級的研究成果。量子技術中心（CQT)：該中心體現了新加坡開展量子研究的模式。該中心在新加坡國立大學NUS、NTU、SUTD以及A*STAR機構的260多名員工和學生中開展工作。該機構躋身全球頂尖量子研究中心之列，在量子計算、通信和傳感領域開展世界一流的研究。研究人員與包括牛津大學、法國國家科學研究中心（CNRS）以及慕尼黑工業大學（TUM）在內的多家頂尖機構開展合作，同時積極參與國際倡議，例如全球光學磁力計網絡（GNOME），以探尋奇異物理現象。國家量子獎學金計劃（NQSS）：該計劃通過在未來五年內向所有國籍的學生提供多達100個博士獎學金和100個碩士獎學金，以應對人才短缺問題。該計劃面向即將為新加坡量子產業和科研機構貢獻技能與專長的畢業生，從而滿足勞動力發展需求。自2024年啟動以來，它已支持了來自五個國家的14名博士生在CQT開展研究。國際合作：新加坡與多國建立了國際合作伙伴關系，通過定期的知識交流，有效拓展了新加坡有限的人才儲備。這些合作包括與德國機構的學術協作，例如迪特·施瓦茨基金會；與英國的合作伙伴關系，如CQT-牛津研究fellowship以及NUS-斯特拉斯克萊德在衛星通信領域的合作；還有與法國的倡議，比如MajuLab。與Quantinuum和AWS等公司的行業合作也有助于人才培養。五、商業化布局：仍處早期階段新加坡已經建立起了一個量子科技創業生態系統，實現了從研究機構向商業企業的技術轉移。這些新技術主要通過政府采購和研究項目得以推廣，而非通過大規模的商業應用來實現；其中，安全通信相關技術在落地方面取得了最為顯著的進展。安全通信應用是新加坡從科研到部署進程中最清晰的進展體現。SpeQtral公司基于衛星的量子密鑰分發以及新加坡國家量子安全網絡，正是量子技術從科研走向實際部署的典范。SpeQtral獲得了1390萬美元的混合私人與政府資助，以滿足國家安全需求；而像S-FifteenInstruments這樣的公司已開始向政府基礎設施提供可立即投入使用的量子安全產品。這些舉措表明，量子技術正逐步從實驗室走向實際應用環境，尤其是在政府管控的領域。新加坡的量子初創企業仍專注于早期創新。大規模融資輪次反映出全球投資者對實用量子技術的興趣日益濃厚。Horizon量子計算公司從包括騰訊在內的國際風險投資機構籌集了2130萬美元，用于開發易于使用的量子編程工具。同樣，EntropicaLabs從StateFarmVentures等投資者處獲得了650萬美元資金，用于推進容錯量子計算軟件的開發。兩家公司仍專注于早期創新，除初始融資外，商業落地進展有限，這與全球量子軟件行業的初創階段現狀相符。包括AQSolotl和AnyonTechnologies在內的多家硬件企業展示了新加坡量子技術發展的多樣性，但這些企業大部分目前仍處于商業化前階段。近期的努力主要集中在國家量子計算中心的試點系統上，而非商業化產品部署。這凸顯了在量子硬件從實驗室原型邁向商業化產品之前，整個行業亟需經歷的關鍵驗證階段。六、融資舉措：通過政府聯合投資吸引海外資本新加坡通過政府共同投資支持商業化，成功吸引了全球風險資本。新加坡占東盟風險投資總額的58%，這得益于一套全國性的投資架構，該架構由專門機構運作，融合了政府支持與私人資本。該模式為新加坡國內創新和國際市場準入開辟了途徑。政府共同投資降低了風險投資公司的風險感知。新加坡的4.4億新元（約2.5億英鎊）“StartupSG股權”計劃，允許政府與私人投資者一道，直接對深度科技初創企業進行共同投資。該計劃由新加坡企業發展局（EnterpriseSG）和新加坡經濟發展局（EDB）負責管理，面向總部位于新加坡的企業，包括量子初創企業。這種共同投資模式彰顯了政府的承諾和企業的潛力，同時降低了風險投資公司的投資風險。新加坡的模式成功吸引了國際風險投資，這一點從其占據東盟風險投資總額58%的事實便可看出。這種政府共同投資的模式使新加坡企業對全球風險投資機構而言成為風險更低、信譽更高的投資標的，同時確保了技術從科研向商業應用的持續轉化。如今，其投資組合已涵蓋多家新加坡量子初創企業，騰訊、StartFarmVentures、TISJapan和CerraCapVentures等全球投資者正明確表明他們對新加坡量子生態系統的濃厚興趣。同時，新加坡經濟發展局投資公司（EDBI）已被選定管理一只投資于其他投資基金的基金。新加坡政府背景機構SEEDSCapital和SGInnovate也已獲選與其他投資者一起，助力量子初創企業投資。七、國際伙伴：與歐洲合作緊密為充分實現量子發展目標，新加坡需要國際合作伙伴關系。新加坡的量子生態系統依賴于戰略性國際伙伴關系，以獲取全球專業知識，同時打造國內能力。這種協作模式有助于克服實際限制——新加坡無法獨立發展全面的量子技術能力。戰略伙伴關系為在特定領域實現量子領導力提供了高效途徑。國家級伙伴關系建立了基礎框架，使新加坡能夠參與主要的量子計劃和基礎設施建設。法新量子備忘錄通過法國國家科學研究中心提供了進入法國科研網絡的渠道，進一步鞏固了MajuLab的合作關系。芬蘭與VTT技術研究中心、IQM量子計算機和CSC信息技術中心的三方合作重點包括獲取LUMI超級計算機的使用權。由RALSpace和Speqtral主導的1000萬英鎊英新SpeQtre衛星任務彰顯了政府間的協作；而更廣泛的英新戰略伙伴關系則為量子技術及其他前沿科技領域的合作提供了框架。學術合作通過國際互惠伙伴關系，而非單純依靠國內發展，來應對新加坡在規模和能力方面的制約。這些合作以與全球頂尖量子機構共建研究設施和開展學術交流項目的形式實現。法國—新加坡MajuLab聯合研究中心彰顯了深層次的機構合作；而CQT-牛津研究學者項目則促進了雙向知識交流，其基礎源自創始主任阿圖爾·?？颂卦谂＝蚪⒌纳詈駵Y源。此外，斯特拉斯克萊德大學的合作伙伴關系通過SpeQtre任務，支持新加坡的衛星量子密鑰分發能力。商業合作伙伴關系可立即獲取新加坡目前尚無法獨立開發的量子硬件和平臺。新加坡已通過與成熟的量子硬件供應商及新興科技公司建立合作伙伴關系，成功爭取到了這種訪問權限。與Quantinuum、IBM和Rigetti的合作使新加坡的研究人員和企業能夠使用最先進的量子系統，同時匯豐銀行也參與了MAS量子安全倡議。與此同時，包括HorizonQuantumComputing、EntropicaLabs、SpeQtral等在內的新加坡本土企業正在全球生態系統中打造專業能力，并得到與Xanadu和SESLuxembourg等國際巨頭合作的有力支持。這些合作為新加坡提供了量子研究網絡、專業設施以及協作資助機會。歸根結底，這些合作的成功取決于有效的知識轉移與協調，尤其是在地緣政治格局變化和全球競爭日益激烈的情況下?！緟⒖嘉墨I】[1]英國外交、聯邦與發展事務部（FCDO）.QuantuminSingapore:Opportunitiesforcollaborationtodrivemutualgrowth[R].2025-12-30.[2]英國政府官網.https://www.gov.uk/[3]新加坡政府官網.https://www.sgpc.gov.sg/[4]新加坡國家研究基金會（NRF）官網.https://www.nrf.gov.sg/rie2030/

韓國科學技術信息通信部于2025年12月19日宣布，在第22次國家核聚變委員會上，正式審議并通過《核聚變核心技術開發路線圖（草案）2026-2035》。該路線圖是韓國于24年7月發表的《核聚變能源實現加速化戰略》的細化方案，其以“提前實現核聚變能源電力生產”為核心目標，提出推進“韓國型創新核聚變堆（電力生產實證堆）”的開發，力爭將原本設定在2050年代的核聚變發電目標提前至2030年代完成實證，從而躋身全球核聚變能源技術的領先國家行列。路線圖提示了韓國核聚變技術發展的四大基本方向，包括開發韓國型創新核聚變堆、實施小型化技術孵化、開發電力生產核心技術、構建可持續研究與產業環境。根據路線圖，韓國政府將以2035年前完成8大核聚變核心技術實證為主線，同步建設先進研究基礎設施，加快開啟清潔能源時代，并通過掌握關鍵技術保障國家能源主權。該戰略既是對美國“創世任務”等國際核聚變研發競賽的回應，也充分依托韓國在核聚變實驗裝置（KSTAR）運行中積累的大量數據，并通過人工智能與核聚變技術融合來縮短研發周期。韓國將“韓國型創新核聚變堆”定位為面向商業化前的實證裝置，計劃于2026年啟動概念設計。該裝置計劃采用可快速設計和建造的小型化方案，重點驗證核聚變發電功能等商業化所必需的技術條件，具體技術指標和建設時間表將在概念設計階段進一步明確。在技術布局上，韓國政府將于2030年前重點推進兩大方向、共8項核心技術，并于2035年前完成實證。第一類為“小型化技術高端化”，以韓國核聚變實驗裝置（KSTAR）為核心平臺，結合AI技術，強化1）等離子體控制、2）創新型偏濾器、3）加熱與電流驅動、4）超導磁體等關鍵運行技術。第二類為“電力生產相關技術”，聚焦5）增殖包層、6）核聚變材料、7）燃料循環以及8）安全與許可體系，確保核聚變能源能夠真正轉化為穩定電力來源。為支撐路線圖實施，韓國政府計劃推進總規模約1.5萬億韓元的核心技術研發與先進實證基礎設施建設項目，包括將建設5個大型實證基礎設施，并通過修訂《核聚變能源開發振興法》、構建產學研一體化（One-Team）協同機制、加強專業人才培養以及深化與技術領先國家的國際合作，打造可持續的核聚變產業生態。同時，還將以5年為周期制定聯動計劃，分階段推進技術開發，通過運營由產學研專家組成的評估檢查團，以降低技術不確定性、持續推動創新。資料來源:韓國產業通商部https://www.msit.go.kr/bbs/view.do?sCode=usermId=307mPid=208pageIndex=4bbsSeqNo=94nttSeqNo=3186665searchOpt=ALLsearchTxt=

近年來，紐約市遭遇大量青年人口遷出困境，對城市經濟活力產生影響。數據顯示，26—35歲群體的遷出概率比其他年齡段高出46%。其中，有低齡子女的家庭，遷出概率更是無低齡子女家庭的兩倍多（高出112%），這類家庭占總遷出人口的30%。與此同時，高額托兒費已成為紐約家庭難以承受的負擔。紐約市審計長辦公室去年發布的一份報告顯示，截至2024年，一名嬰幼兒在托兒中心的平均費用已達每年26000美元，比2019年上漲了43%。針對上述人口遷出與托育負擔過重兩大核心問題，2026年1月，紐約市宣布，將此前僅面向3歲及學齡前兒童的普惠托育福利，拓展至2歲兒童，為全市所有2歲兒童提供免費、全日制和全年無休的托育服務。為保障服務落地實效，政府將為育兒家庭提供多樣化的服務機構選擇，確保地理覆蓋的可及性；同時，新計劃兼顧全民覆蓋，將殘障兒童納入服務范圍，為其提供定制化專項服務，不受其身體狀況限制——殘障兒童家庭有權享受優質托育服務，托育機構也可獲得相應的政策與資源支持。該計劃每年將覆蓋5.5萬名2歲兒童，且準入標準和操作方式簡潔便利。紐約家庭僅需提供孩子的姓名、出生日期及居住證明即可報名，無任何附加要求。為順利推進該計劃，紐約市每年將投入13億美元，資金主要用于人員配置、工作人員生活工資等相關支出。為何從兩歲兒童率先推行選擇優先為兩歲兒童提供普惠托育服務，核心基于三大考量，既貼合家庭實際需求，也為長期普惠托育體系建設奠定基礎：幫助家庭明晰財務規劃，讓家長提前確定孩子進入公立普惠托育體系的時間，有效緩解托育費用帶來的預算壓力；實現2至4歲托育服務的無縫銜接，為兒童提供穩定的成長環境，助力其更好地銜接幼兒園階段；為全市普惠托育體系的逐步擴齡奠定穩定基礎，推動實現全民普惠托育的終極目標。為何當下推行刻不容緩當前，紐約市的托育費用危機已遠超貧困家庭范疇，蔓延至中產階級甚至中上產階級家庭，成為制約城市發展、加劇人口流失的關鍵因素，具體表現為以下五點：托育成本居高不下，紐約市兩歲兒童全日制托育的年費用約為23400美元，高于紐約市立大學的全日制年學費。經濟負擔遠超普通家庭承受能力，據測算，紐約市家庭需年收入達33.4萬美元，才能承擔一名兩歲兒童的托育費用，這一收入水平是家庭中位收入的四倍，相當于十份最低工資工作的收入總和。托育問題直接拖累城市經濟，2022年，僅紐約市一地，就因父母因托育問題退出職場或減少工作時長，造成230億美元的經濟活動損失。托育高成本成為家庭遷出的主要原因，家中有6歲以下兒童的家庭，搬離紐約市的概率是其他家庭的兩倍。兩歲是兒童大腦發育的關鍵階段，此時提供專業托育服務，能為兒童的認知、社交等能力的發展提供關鍵支持，助力其長遠成長。如何保障計劃有效實施為確保兩歲普惠托育計劃高效落地，惠及全民，紐約市將從承載能力、推進節奏、資金保障三個方面細化實施舉措：強化服務機構承載能力：推動現有托育機構轉型參與本項目，在托育資源匱乏區域新建服務點位；加大托育從業者隊伍投入，重點扶持家庭式托育機構，拓寬服務供給渠道。制定四年分步落地計劃：首期聚焦貧困兩歲兒童家庭最集中的高需求學區，隨后快速拓展，根據各區經濟需求與托育承載能力，逐步向全市五大行政區拓展，力爭四年內實現紐約市全域落地。多元統籌資金保障：充分盤活現有州、聯邦資金，結合紐約市新增專項稅收及州政府撥款，逐步擴大項目規模，滿足全民托育需求。如何廣而告之，讓普惠托育信息全覆蓋紐約市將開展全方位的宣傳推廣工作，確保所有家庭都能知曉兩歲托育計劃的報名方式與服務內容?；仡櫄v史，紐約市逐步推出4歲學前教育、3歲普惠托育服務時，曾精準覆蓋家長獲取信息的各類渠道，教育部門工作人員還對潛在符合條件的家庭進行一對一上門推廣，有效提升了政策知曉度與報名率。但在亞當斯政府任期內，此類宣傳推廣力度大幅縮減，同期4歲、3歲普惠托育的報名人數也出現下滑?；诖耍~約市將恢復并強化宣傳推廣工作，將惠及所有有托育需求的家庭，確保兩歲托育計劃的廣泛傳播與高效利用。具體推廣舉措包括：組建宣傳專員隊伍，深入社區活動、地鐵站、游樂場、公園等公共場所，普及兩歲托育計劃及申請流程；設立報名咨詢專員團隊，家庭可通過紐約市311市民服務熱線咨詢，由專員講解項目內容、介紹服務選項并協助完成申請；成立數據統籌團隊，實時監測各區域服務承載能力與報名數據，確保各社區托育點位配置合理，保障家庭順利報名入學；通過自動語音電話、短信、社交媒體、郵件等方式，精準觸達潛在符合條件的家庭，實現定向告知；在公交站、紐約市公共信息亭、地鐵、游樂場等核心公共場所投放大型宣傳廣告，擴大政策曝光度；聯動當地民選官員、社區管理委員會，共同宣傳兩歲托育計劃及報名方式，借助基層力量實現全覆蓋；與醫院系統、兒科診所合作，在兒童健康體檢時發放項目宣傳資料，精準觸達兩歲兒童家庭；向有中小學階段子女的家庭開展宣傳，提醒其關注家中兩歲兒童的托育權益，確保政策宣傳無遺漏。參考資料：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旗下自動駕駛公司Waymo宣布，在美國舊金山灣區、洛杉磯和鳳凰城三地，將原本僅限城市道路的無人駕駛出租車服務延伸至高速公路，向部分公眾用戶開放全程無安全員的收費運營。這意味著，在高速公路等高車速、長距離場景中，完全無人駕駛從測試階段邁入商業化試運行階段，Waymo在運營半徑和業務模型上實現又一次關鍵升級，也進一步拉開了與其他自動駕駛企業在技術成熟度和場景覆蓋上的差距。一、服務場景延伸此次高速公路服務并非單點試驗，而是嵌入既有運營網絡的系統性擴展。Waymo已在鳳凰城、舊金山、洛杉磯和奧斯汀等地提供無人出租車服務，每周完成超過25萬單付費出行，商業車隊規模超過1500輛，并計劃在2026年前進一步擴展至亞特蘭大、邁阿密和華盛頓特區。在此基礎上，高速公路場景的引入，使其原本相對“碎片化”的城市出行網絡開始連成跨城走廊。在舊金山灣區，Waymo以舊金山為核心，將服務范圍南延至圣荷西，實現“半島一體化”的約260平方英里連續運營區，并首次將圣荷西米奈塔國際機場納入正式上下客點。這是繼鳳凰城天港國際機場之后，Waymo接入的第二座機場，使機器人成為機場長距離接駁的重要選項。在洛杉磯和鳳凰城，高速服務重點覆蓋市中心與外圍居住區之間的主要干道，有利于提升跨城區通勤效率。按照Waymo披露的信息，目前高速服務首先向“早期體驗”用戶開放，由用戶在App中主動勾選高速路線偏好，系統在判斷高速路線具備明顯時間優勢時，才會為其匹配包含高速路段的行程。這種漸進式開通模式，既有利于企業在真實運營中持續收集數據、改進算法，也為監管機構和城市管理者保留了觀察和評估的空間。二、高速場景的技術難度與安全應對與城市道路相比，高速公路的交通參與者類型更單一、信號燈較少，表面上更“規則”，但車速更高、事故后果更嚴重，對系統冗余和極端工況應對能力提出更高要求。Waymo在官方博客和技術說明中強調，其在高速場景上投入了大量封閉場地試驗和仿真測試，用以彌補真實道路上“罕見事件”樣本不足的問題，通過大規模模擬來訓練系統在緊急變道、匯入車流、應對突發障礙等情形下的決策能力。在硬件與系統架構上，Waymo繼續沿用多傳感器融合方案，使用激光雷達、毫米波雷達和多攝像頭構建360度環境感知，并在車輛上部署具備冗余能力的計算與制動系統，使其中一路出現故障時，系統仍能保持基本控制并執行安全停車或駛離策略。公司還與加州公路巡警等安全機構聯合制定了高速運營規范，包括車輛遇到交通事故、救援現場、臨時封閉車道等情形時的處理流程，力圖將自動駕駛行為納入既有交通安全體系之中。需要注意的是，聯邦監管機構和社會輿論對自動駕駛安全性的審視仍十分嚴格。美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）曾就Waymo車輛在撞擊路障、違反交通標志等場景中的“異常行為”發起調查，并促使企業進行數次軟件召回和升級，其中2025年一次召回涉及1212臺第五代自動駕駛系統車輛，原因是舊版本軟件在特定條件下可能與鏈條、閘門等路面設施發生輕微碰撞。截至2025年10月，NHTSA記錄的Waymo車輛涉事事故超過一千三百起，但大多數為低速擦碰和輕微事故，受傷比例顯著低于同等里程的人類駕駛車輛。這些事實一方面表明，自動駕駛在真實環境中難以避免交通事件，另一方面也顯示，通過持續的軟件更新和監管約束，可以在總體層面逐步改善安全表現。三、對城市出行效率和商業模式的推動從用戶體驗和出行效率看，高速公路的開放具有直接收益。對于舊金山灣區、洛杉磯盆地和鳳凰城都市圈這類高度依賴高速公路通勤的區域，新服務使跨城或跨區出行時間有望顯著縮短。Waymo預計，在部分路線上，使用高速路徑可將行程時間壓縮近一半，這對于經常往返城市與郊區、或需要在不同城區間多點通勤的乘客而言，將明顯提升對無人出租車的使用意愿。機場接駁是另一個具有代表性的高價值場景。傳統出租車和網約車的收入結構中，機場線路往往占較大比重，競爭激烈。Waymo先后將鳳凰城天港國際機場和圣荷西米奈塔國際機場納入服務范圍，并通過高速公路串聯機場與核心城區，為“門到門”自動駕駛出行建立了具備穩定需求和支付能力的應用場景，有利于提高車隊利用率與單車營收水平。從行業競爭格局看，Waymo目前仍是美國唯一在多座城市提供完全無安全員、面向公眾收費的自動駕駛出租車服務企業，其在城市道路和高速公路的同步運營，形成了差異化優勢。相比之下，特斯拉的機器人出租車仍依賴車內監控人員或司機配合，亞馬遜旗下Zoox主要在拉斯維加斯等有限區域提供短途體驗服務，并且仍處在監管審查和技術驗證階段。Waymo在高速場景率先實現規?；虡I運營，將進一步鞏固其在美國無人駕駛出行市場的先發地位。四、展望從長遠看，Waymo在多個城市同步落地高速公路服務，既是自身商業模型“從試點走向規?！钡年P鍵一步，也為自動駕駛出行提供了可驗證的范例：通過先在特定區域、特定路段、特定人群中取得相對穩定的安全記錄，再逐步向更復雜的空間和更廣泛的用戶擴展。如果后續運營數據能夠持續證明其在事故率和傷害程度上優于人工駕駛，且能夠妥善處理個案事故和責任認定問題，高速公路無人駕駛出租車或將從當下的區域化運營，演進為跨州、跨區域的自動駕駛出行網絡，對美國乃至全球的道路交通體系產生深遠影響。參考文獻：[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標準必要專利的核心持有格局，下篇繼續解析5G標準必要專利的地域分布與市場覆蓋、法律狀態與訴訟趨勢。二、地域分布與市場覆蓋（一）全球區域專利分布圖3示出了5G標準必要專利申請提交的地理區域，顯示了商業化的主要目標市場。這些信息幫助公司制定申報策略，確保覆蓋主要司法管轄區，提升投資組合價值，并識別尚未開發的增長市場。圖35G標準必要專利申請提交的地域分布專利申請地域與市場重要性、創新能力高度相關，形成四大核心板塊：1.美國以84517項專利居首，是全球5G市場與知識產權保護核心樞紐；2.中國緊隨其后（77658項），既是華為、中興等企業的創新基地，也是核心消費市場；3.歐洲（62543項）憑借電信基礎設施優勢，在合規與標準領域占據重要地位；4.日本（28918項）、韓國（28018項）作為成熟設備消費市場，專利布局聚焦終端與通信技術優化。其次，印度擁有447項專利，得益于龐大的消費者基礎和“數字印度”等舉措。新加坡和香港是戰略性商業樞紐，分別擁有1980項和1233項專利，提供進入亞太市場的渠道。圖4示出了5G標準必要專利份額的國家排名，其中具體示出了排名前5的國家。圖45G標準必要專利份額排名前5的國家從圖4中5G專利份額情況可見，美國和中國主導著5G專利市場，合計貢獻了48.90%的專利份額。這凸顯了全球5G專利申請數量的差距，少數關鍵國家推動了大部分技術進步。（二）企業跨區域市場策略下圖揭示了全球領先的電信公司在美國、中國、歐洲、韓國和日本等主要市場中的布局情況。圖5全球領先電信公司在美國、中國等主要市場的布局情況不同企業呈現差異化市場覆蓋模式，反映其國際化戰略差異：全球均衡布局型：高通（美國覆蓋率97.10%、歐洲71.75%）、愛立信（美國93.83%、歐洲87.30%）、諾基亞，適合參與全球5G標準談判；區域主導型：三星（韓國覆蓋率72.86%）、LG，聚焦本土及周邊市場；本土深耕型：OPPO、小米、vivo等中國企業，國內市場覆蓋率超95%，海外市場仍處拓展階段；樞紐型地區：新加坡（1980項）、中國香港（1233項）憑借區位優勢，成為亞太市場專利布局跳板。三、法律狀態與訴訟趨勢（一）專利策略差異化布局在加速發展的5G專利領域，諸如加速審查等專利策略揭示了激烈的全球創新競賽。圖6展示了5G標準必要專利中，對專利申請加速審查的公司排名。圖65G標準必要專利中加速審查數量對應公司排名如圖所示，LG以720項專利領先，在加速審查領域占37%。排名前五的公司——LG、高通、華為、Oppo和愛立信——合計占戰略專利申請的84%，這一集中凸顯了快速知識產權開發在塑造電信未來中的戰略重要性。（二）訴訟演變與爭議焦點在5G專利的競爭激烈領域，訴訟起著重要作用，下圖示出了與5G標準必要專利相關的專利訴訟數量分布。從圖中可以看出，5G標準必要專利相關的訴訟數量呈穩步上升的趨勢，并在2022年達到頂峰。圖71993年至2024年5G標準必要專利相關的專利訴訟數量分布三星頻繁作為被告出現在法律糾紛中。這種模式也出現在電信巨頭如SprintCorp、ATT和VerizonCommunications中，他們經常卷入專利糾紛，通常是在推出新技術時涉及侵權問題。同樣，蘋果、T-Mobile和愛立信等技術領導者也經常卷入訴訟，凸顯了圍繞5G技術部署的激烈環境。從華為到BoostMobile等小型企業的廣泛參與，體現了廣泛的挑戰以及戰略性法律辯護在復雜專利環境中的必要性，這對全球5G市場的成功至關重要。下圖示出了面臨5G標準必要專利訴訟案件的公司排名。圖8面臨5G標準必要專利訴訟案件的公司排名在競爭激烈的科技領域，華為和愛立信等公司不僅在創新，還在積極保護自身創新。他們訴諸法庭，質疑對其知識產權的任何侵占。這一強有力的防御策略得到了多方參與者的呼應，從三星和蘋果等行業巨頭到像SolIpLlc這樣的細分知識產權公司。這凸顯了嚴格的專利執法對于保護技術進步和鞏固市場地位的重要性。下圖示出了提起5G標準必要專利訴訟案件的公司排名。圖9提起5G標準必要專利訴訟案件的公司排名綜上，5G專利競爭既是技術實力的較量，更是產業主導權的爭奪。把握專利布局趨勢，將助力企業在全球5G浪潮中搶占先機。參考文獻：[1]INSIGHTS.5GPatentLandscape:AComprehensiveAnalysisof5GInnovation(Updated2025).[2025-10-10].https://insights.greyb.com/5g-patent-landscape.[2]新浪科技.華為5G專利排名中又拿第一：領先高通、愛立信！網友直呼難怪手機信號強.[2025-01-25].https://finance.sina.com.cn/tech/discovery/2025-01-28/doc-inehczmh1876186.shtml.

2026年2月6日，國際能源署發布關于全球電力系統和市場的年度報告《電力2026》，對支撐這一新時代的近期發展趨勢和相關政策進展進行了深入分析。報告涵蓋了對部分國家、各地區以及全球范圍內電力需求、供應狀況和二氧化碳排放的預測。與此前三年期展望相比，本年度報告將預測期延長至2026—2030年，為期五年。隨著電氣化進程不斷加快，全球電力需求持續快速增長，這主要得益于工業、交通和建筑等領域電氣化水平的不斷提升。同時，人工智能、數據中心等全球最具活力的經濟領域，以及持續推進的技術創新，也在推動電力消費不斷攀升。隨著用電量持續增長，電力系統需要具備更高的靈活性，以在確保安全和經濟高效運行的前提下，整合日益多樣化的發電來源，并適應不斷變化的用電需求和技術形態。今年的報告對此類挑戰給予了重點關注，專門設置了電網和系統靈活性相關章節，并對需求響應和公用事業規模電池的發展情況進行了詳細更新。報告的主要內容如下：一、隨著電氣時代的到來，到2030年電力需求預計將強勁增長預計在2026—2030年期間，全球電力需求將以年均3.6%的較快速度增長，主要受工業、電動汽車、空調和數據中心用電需求持續上升的推動。2025年，全球電力需求同比增長3%；而在此前的2024年，由于多地出現極端高溫天氣疊加工業活動表現強勁，電力需求增幅高達4.4%。從中長期看，未來五年全球電力需求的年均增長率預計將比過去十年的平均水平高出約50%。在過去三十年中，2024年首次出現了全球電力需求增速（不含危機導致的異常中斷時期）超過經濟增長的情況。這一現象標志著結構性變化的開始，預計在未來幾年將更加普遍。盡管2025年受天氣條件影響，這一趨勢出現了一定程度的短期回落，但從長期來看，電力需求與經濟活動之間的傳統關系正在發生根本性轉變，并將成為預測期內的一個顯著特征。到2030年，電力消費的增長速度預計至少將達到總體能源需求增長速度的2.5倍。從地區分布看，新興經濟體仍是全球電力需求增長的主要推動力量。到2030年，新興經濟體預計將貢獻近80%的新增電力消費量。盡管印度和東南亞在未來十年中將逐步成為推動能源需求增長的重要力量，但到2030年，中國仍將是全球電力需求增長的最大單一貢獻國，其增量預計占全球總增長量的近50%。在未來五年內，僅中國新增的電力需求就相當于當前歐盟的總電力消費量，年均增長率預計為4.9%。這一水平接近其2025年約5%的增長速度，但低于過去十年6.5%的平均增速。與此同時，到2030年，印度和東南亞在新興經濟體中的需求貢獻預計將顯著上升，主要受強勁的經濟增長和空調需求快速增加的推動，這也將同步抬升年度用電量和電力系統峰值負荷。在經歷了約15年的需求停滯之后，發達經濟體的電力需求增長開始重新加速。這一趨勢表明，全球正在邁入一個新階段，在該階段中，電力成為人工智能、數據中心、先進制造業等全球最具活力經濟部門的重要能源投入。2025年，發達經濟體對全球電力需求增長的貢獻接近20%，高于2024年的17%。預計在整個預測期內，這一比例將平均維持在20%左右，主要由工業活動回暖以及數據中心、電動汽車等終端用電需求持續擴張所推動。具體來看，美國2025年電力需求增長2.1%，預計到2030年年均增速將接近2%，其中約一半的增長來自數據中心的快速擴張。在2025年電力需求增幅不足1%之后，歐盟的電力需求預計將明顯回升。在假設工業活動適度反彈的情景下，歐盟電力需求預計在2030年前將保持約2%的年均增長率，盡管整體用電水平預計在2028年之前仍難以恢復至2021年的水平。此外，澳大利亞、加拿大、日本和韓國等其他發達經濟體的電力需求增長速度也預計將在2030年前逐步加快。二、到2030年，全球一半的電力預計將由可再生能源和核能提供可再生能源發電量已超過煤炭發電量，這一結果與國際能源署此前的預測一致。2025年，受太陽能光伏發電量創歷史新高的帶動，可再生能源發電量快速增長，整體水平已幾乎與基于最新可用數據測算的煤炭發電量持平。盡管部分地區水電發電量有所下降，且歐洲風電增速低于平均水平，對可再生能源發電量的整體增長形成了一定制約，但并未改變其持續擴張的總體趨勢。展望未來，到2030年，可再生能源發電量預計將以每年約1000太瓦時（TWh）的規模持續增加，其中僅太陽能光伏發電量的年增量就將超過600太瓦時。按比例計算，可再生能源發電量預計將保持約8%的年均增長率。到2030年，可再生能源與核能合計占全球發電量的比重預計將接近一半。核能方面，2025年全球核能發電量創下歷史新高，并預計在2030年前保持穩步增長。這一增長主要得益于日本反應堆的重啟、法國核電發電量的回升，以及中國、印度和其他國家新增核電產能的投運。到2030年，核能發電量增長的主體預計將集中在新興經濟體，其中中國預計將貢獻全球核能增量的約40%。與此同時，在支持性政策框架的推動下，核能在許多發達經濟體中重新獲得戰略重要性，通過延長現有反應堆運行壽命和建設新產能，持續發揮其在電力系統中的作用。三、盡管煤炭發電全球競爭力下降，但在2030年前仍將是電力供應的單一最大來源從全球整體看，2025年燃煤發電量總體保持平穩，但各地區的變化趨勢與以往年份有所不同。在印度和中國，受電力需求增速放緩以及可再生能源快速擴張的影響，煤炭使用量有所下降；而在美國，由于天然氣價格較2024年明顯走高，加之在聯邦政策支持下煤電機組退役節奏放緩，電力行業的煤炭使用量出現回升。在歐盟，盡管太陽能發電量創下新紀錄，但水電和風電產量偏低，部分抵消了太陽能的增量，從而限制了煤炭使用量的整體下降幅度。展望2026—2030年，全球新增電力需求預計將全部由可再生能源、天然氣和核能共同滿足。在可再生能源和核能發電持續擴張的同時，燃氣發電量預計將在2030年前以年均2.6%的速度增長，這一增速與2019年水平相當，明顯高于過去五年約1.4%的年均增長率。燃氣發電增長主要由美國電力需求上升以及中東地區從石油向天然氣的燃料結構轉換所推動。在此過程中，可再生能源、天然氣和核能預計將逐步擠出煤炭發電。到2030年，全球煤炭發電量預計將小幅下降，并回落至接近2021年的水平。其中，中國燃煤發電量預計略有下降，而印度、東南亞及其他地區的增長則有望被歐洲和美洲的下降所抵消?？傮w來看，到2030年，可再生能源預計將成為全球電力生產中占比最大的電源，但煤炭仍將是單一最主要的發電燃料。四、不斷發展的電力系統使得電網和靈活性成為政策制定關注的焦點電力時代的到來，要求迅速而高效地擴展電網，并顯著提升系統靈活性，以在確保安全和經濟高效運行的前提下，整合不斷變化的發電、用電需求和儲能結構。隨著太陽能光伏和風能發電量持續快速增長，其在全球發電中的占比預計將從目前的17%提高至2030年的27%。與此同時，電動汽車、熱泵以及數據中心等高度集中的新型用電負荷也將快速增加。然而，在全球范圍內，價值超過2500吉瓦（GW）的項目：包括可再生能源、儲能以及具有大規模負載的項目（如數據中心）目前仍滯留在電網接入排隊中。由于電網投資長期滯后于發電能力建設，許多電力系統已經開始面臨由擁堵引發的限發和削減負荷問題。要滿足到2030年不斷增長的電力需求，全球年度電網投資需在目前約4000億美元的基礎上提高約50%，同時還需要大幅擴展與電網相關的供應鏈能力。與此同時，為滿足峰值負荷而建設的電網在非高峰時段往往存在大量閑置容量。隨著電網建設和系統靈活性在政策議程中的重要性不斷上升，更高效地利用現有電網資源，有助于緩解擁堵并加快新項目的并網進程，同時電網擴建工作仍將持續推進。除大規模電網擴建外，增強電網技術和推進監管改革等配套措施，也能夠在短期內釋放顯著的可接入容量。本報告中的國際能源署分析顯示，這些措施的協同實施有望騰出足夠的容量，以接入當前處于排隊狀態的約1200—1600吉瓦、已進入較為成熟階段的項目。其中，約750—900吉瓦的項目可通過更具靈活性、非固定的電網接入協議實現并網。這類協議通常能夠加快接入進程，但附帶一定運行限制，并可在電網升級完成前釋放額外的承載能力。另有約450—700吉瓦的容量，則可通過部署動態線路評級、先進潮流控制等增強電網技術，以及實施更大規模的升級改造（如線路重構和電壓提升）來釋放。要充分實現這一潛力，需要同步更新監管框架，并及時推進相關技術解決方案的落地。在提升系統靈活性方面，大規模電池儲能的部署正在迅速加速，已成為短期靈活性的重要來源。盡管傳統發電設施仍是電力系統靈活性的主要支撐，但規模不斷擴大的電池集群正在電力供應安全中發揮越來越重要的作用。這一趨勢在太陽能光伏和風能占比快速提升的地區尤為明顯。近年來，加利福尼亞州、德國、南澳大利亞州、得克薩斯州和英國等市場均出現了公用事業規模電池容量的顯著增長。隨著電池成本持續下降，其競爭力不斷增強；與此同時，進一步降低市場準入壁壘并解決系統集成方面的挑戰，將有助于釋放電池儲能的全部潛力。五、預計到2030年，全球電力生產所造成的排放量將趨于穩定2025年，全球電力行業的二氧化碳排放量總體保持平穩。展望2026—2030年，隨著可再生能源和核能在發電結構中的占比持續提升，電力行業排放預計將維持在相對穩定的水平。盡管如此，電力生產仍然是能源相關排放的最大來源，每年約排放139億噸二氧化碳。在2022—2024年期間，全球電力生產排放量年均增長約1.4%，但這一上升趨勢在2025年已明顯趨緩并基本穩定。從強度指標看，與十年前相比，全球電力的二氧化碳排放強度已下降14%。隨著低排放發電比例進一步提高，這一強度指標預計將在2030年前以更快的速度持續下降。六、可負擔性和競爭力成為焦點電力可負擔性仍然是全球面臨的關鍵議題。自2019年以來，許多國家的家庭用電價格漲幅已超過居民收入的增長速度。盡管與能源和供應相關的電力價格已從危機時期的峰值回落，但整體水平仍明顯高于2019年。與此同時，網絡費用、稅收及其他收費等非能源成本在居民電費賬單中所占比例依然較高，且呈上升趨勢。在不少國家，電力稅負高于天然氣，這在一定程度上削弱了家庭在供暖、烹飪和熱水供應等領域向電氣化轉型的經濟激勵。政策制定者正日益關注通過完善政策框架、市場設計和監管機制來改善電力可負擔性，并推動終端用能電氣化。如何在確保電價處于可承受范圍的同時，真實反映系統成本并激勵需求側靈活性，正逐漸成為一項核心挑戰。更加靈活、高效地利用現有電力基礎設施，有助于控制未來系統成本，并為消費者帶來更大的節約空間。與此同時，各地區之間的電價差異依然顯著，并持續加大跨區域競爭壓力。2025年，多個地區和國家的平均批發電價同比上漲，其中包括歐盟和美國，主要反映了天然氣價格走高的影響；而澳大利亞、印度等國家的電價則出現下降。對于能源密集型產業而言，這種區域間電價差異帶來的競爭壓力尤為突出，且短期內仍將持續存在。七、保障電力系統的安全性和穩定性是一項至關重要的任務保障電力系統的安全性和穩定性已成為當前電力轉型中的一項關鍵任務。近年來，全球多起大規模停電事件凸顯了電力安全對現代經濟和社會運行的重要性。隨著電力系統復雜性不斷上升，其面臨的風險也在持續加大，主要來源包括基礎設施老化、極端天氣事件增多、網絡安全威脅以及其他新興脆弱點。2025年，智利、伊比利亞半島和墨西哥發生的停電事件造成了廣泛影響，進一步暴露了系統在高負荷和復雜運行條件下的脆弱性。此外，芬蘭與愛沙尼亞之間的EstLink-2海底電纜故障、希思羅機場變電站火災以及柏林發生的縱火襲擊等近期事件，也凸顯了關鍵電力基礎設施在物理安全和運行韌性方面面臨的嚴峻挑戰。在此背景下，加強關鍵基礎設施的物理防護，并部署先進的監測和早期預警系統，對于防范各類威脅至關重要。隨著電氣化持續推進，保障可靠供電日益依賴于堅強的電網結構、有韌性的供應鏈以及多樣化的系統靈活性資源。同時，滿足不斷變化的系統運行需求，還需要建立更加現代化的運營框架，包括更新電網技術規范、細化備用容量要求以及構建更加靈活和適應性的監管體系。參考文獻：[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、背景與爭議歐盟碳市場（ETS）和碳邊境調節機制（CBAM）作為歐盟氣候政策的核心工具，正在面臨一系列的政策調整與爭議。2026年初，歐盟排放交易體系（ETS）迎來了新的改革壓力，馮德萊恩主席為ETS辯護，強調其在推動脫碳與經濟增長方面的雙重作用。然而，德國總理默茨與法國總統馬克龍等領導人則提出，高碳成本已經對重工業構成壓力，呼吁修訂或推遲ETS的實施。而另一方面，歐委會對CBAM的修訂提案也引發了歐盟重工業的“反向游說”，尤其是第27a條豁免權力的賦予，使得市場的不確定性進一步加劇。二、歐盟碳排放交易體系（ETS）改革爭議歐盟排放交易體系（ETS）自2005年實施以來，已經取得了顯著的減排成效，覆蓋了歐盟約一半的溫室氣體排放。馮德萊恩在安特衛普會議上辯稱，ETS自實施以來減少了39%的排放，并且參與ETS的行業經濟增長了71%。這表明脫碳與經濟增長是可以并行的。然而，隨著碳價格的逐年上升，重工業尤其是鋼鐵、化工等高耗能行業開始感受到較大的成本壓力。2025年，福特因稀土礦短缺停產的事件凸顯了供應中斷對工業生產的威脅，進一步加劇了對ETS政策的批評。德國與法國領導人以及相關行業代表提出，若ETS不能有效支撐企業實現零碳生產，應該考慮修改或推遲該系統的實施。特別是隨著免費排放配額的逐步退出，企業需要支付的碳成本急劇上升，這對高能耗行業帶來了沉重負擔。部分行業呼吁暫停逐步取消免費配額的進程，認為在沒有足夠低碳技術支持的情況下，強行推進脫碳政策可能會加劇去工業化風險。三、碳邊境調節機制（CBAM）修訂提案的爭議與ETS的改革爭議相對，歐盟碳邊境調節機制（CBAM）的修訂提案也引發了廣泛的討論。第27a條的修訂提案允許歐委會在某些情形下，將部分產品從CBAM中移除或豁免。這一修訂立即引發了歐盟多個成員國的強烈支持，特別是化肥等高耗能行業的要求，要求將化肥等商品納入豁免范圍，以緩解高能源成本給農民和生產商帶來的壓力。然而，部分行業協會對第27a條提出了強烈反對，認為這類豁免條款過于寬泛，缺乏明確的時間界限和觸發條件，可能導致政策的不可預測性。這種不確定性可能破壞CBAM的初衷，使其無法為市場提供穩定、可預見的規則，從而擾亂投資決策和脫碳進程。矛盾的焦點在于短期靈活性與長期政策穩定性之間的沖突。以下是各方立場的主要差異：1、成員國與高耗能行業的立場：它們更關注當前的市場壓力和生產成本，特別是在能源價格上漲的背景下，迫切需要通過豁免條款來減輕行業負擔?；?、鋼鐵等高耗能行業希望能夠暫時擺脫高碳成本的約束，以保持競爭力和企業生存。這一立場強調短期內的靈活應對，以保護產業和就業免受過高碳成本的沖擊。2、行業協會與歐盟委員會的立場：這些團體更注重碳定價規則的長期可預測性和穩定性。它們擔心，過于寬泛的豁免條款會使政策過于依賴政治因素，導致規則的不穩定和市場的不確定性，從而影響企業對低碳轉型的投資信心。行業協會認為，如果CBAM的執行頻繁受到政治干預，這不僅會擾亂市場秩序，還會影響到低碳產品的需求預期，最終削弱脫碳進程。四、政策博弈與未來走向目前，歐盟面臨的核心問題是如何平衡短期的產業生存需求與長期的脫碳目標。預計未來幾個月，歐盟將進入一個關鍵的政策審查窗口期，預計在7月前，ETS的改革和CBAM的修訂將迎來重大決策。這一階段的博弈將決定歐盟如何在應對氣候變化的同時，保障產業的長期競爭力與脫碳投資的穩定。五、總結與展望歐盟的碳市場政策正在經歷深刻的調整和博弈。從ETS改革到CBAM修訂，政策的核心爭議在于如何平衡減排目標與產業競爭力之間的關系。各方的立場主要圍繞短期經濟壓力與長期脫碳目標之間的沖突，未來政策將如何平衡這兩者，將對歐盟氣候政策的可持續性和國際競爭力產生深遠影響。參考資料：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、創意經濟為何成為國家發展戰略的重要組成部分過去十余年間，創意經濟在全球政策議程中的位置發生了根本性轉變，越來越被公認為驅動可持續增長、激發跨行業創新、增強國家軟實力的核心引擎。電影、音樂、設計、游戲、出版、建筑、數字內容等創意領域，不僅創造了大量高價值就業崗位，更通過知識溢出和消費帶動，將增長效應輻射至零售、旅游、制造、城市服務等更廣泛的經濟部門。全球數據清晰印證了這一趨勢：2020年，盡管面臨疫情沖擊，全球創意經濟仍貢獻了2.25萬億美元收入，占全球GDP的3.1%和總就業的6.2%。城市中每新增一個創意崗位，可在本地帶動至少1.9個非創意崗位。國際金融公司的測算表明，創意產業每1美元產出可撬動約2.5美元的總體經濟回報。這些證據共同指向一個結論：對創意經濟的投資，不僅是文化投入，更是具有高乘數效應的經濟投資。與此同時，融資難仍是制約創意企業和創作者的核心瓶頸。無形資產估值困難、項目制收入波動大、傳統信貸渠道適配度低，使創意產業長期游離于主流金融體系之外。為應對這一結構性障礙，部分先行國家正嘗試構建包括政府基金、稅收激勵、風險分擔、社會投資在內的混合型融資生態，使創意從“難以估值”走向“可被投資”。人才供給端的變革同樣迫在眉睫。以標準答案和應試能力為中心的傳統教育模式，與創意經濟所依賴的好奇心、試錯能力和跨學科思維之間，正形成日益明顯的張力。越來越多國家開始將創意能力培養貫穿教育全周期——從早期藝術啟蒙到高等教育專業訓練，再到職業生涯中的技能更新——系統性地培育面向未來的創意勞動力。二、政府整體戰略與創意增長的運營模式一部電影的制作，可能同時涉及文化表達（文化部門）、經濟發展（經濟部門）、勞動力培訓（教育部門）、出口促進（貿易部門）、知識產權保護（司法部門）、數字基礎設施（科技部門）以及城市開發（市政或區域發展部門）。這種橫跨多領域、多職能的特性，決定了創意產業的管理不能依靠單個部門單打獨斗，而必須建立一套能夠穿透行政壁壘的協調機制，把創意經濟的目標嵌入各個政府職能部門的日常工作。面對這一挑戰，不同國家選擇了不同的制度設計。以英國為例：2011年，英國成立創意產業委員會，這是一個由政府與行業共同組成的聯席機制，由文化、媒體與體育大臣和產業界領袖聯合擔任主席。委員會下設多個專項工作小組，分別聚焦融資渠道、知識產權、人才培養和出口拓展等關鍵議題。這套架構打破了部門界限，使分散在不同職能領域的政策資源得以整合。2018年，作為英國產業戰略重要組成部分的《創意產業行業協議》正是在這一機制下達成。政府承諾投入超過1.5億英鎊，行業匹配同等規模資金，共同支持技能培訓、區域發展、創新中心和出口服務。到2022年，這套“政府整體”策略已顯現成效：英國創意產業的增速達到整體經濟增速的兩倍左右。從英國的經驗中，可以歸納出實施政府整體策略的四項關鍵行動：其一，獲取高層政治支持。將創意產業納入總理或內閣議事日程及國家發展規劃，確保各部門目標一致、資源到位。其二，建立正式的跨部門協調機制。設立常設委員會或理事會，配備聯合工作組，并在財政、知識產權、技能、出口、基礎設施等領域設定統一目標。其三，配置專門的執行部門。授權常設機構或專門部門，賦予其穩定的預算與人力，負責項目執行、協調交付與服務對接，同時持續積累機構知識。其四，將行業納入共同治理。在咨詢委員會或理事會中為行業代表設置席位，聯合設計融資工具、激勵政策與出口支持體系，確保政策始終貼近市場實際。三、國家創意競爭力的路徑選擇在創意經濟成為國家發展新動能的背景下，各國逐步認識到，創意產業的發展不能依賴統一模式，而應以本國條件為基礎，形成差異化戰略路徑。由于各國在文化資源、技術能力、市場規模和制度環境方面差異明顯，有效的國家戰略，必須從比較優勢出發，構建具有針對性的政策體系。從整體上看，創意經濟往往在國家完成基本經濟轉型之后被納入核心發展議程。與傳統產業相比，創意產業依賴知識、文化和原創能力，既能提供高附加值，又具備出口潛力，還能夠強化國家文化影響力。因此，各國在制定創意經濟戰略時，逐步將其與產業升級、國家形象塑造和國際競爭力提升結合起來。（一）發展定位一份有效的國家創意戰略，必須首先回答一個基本問題：這個國家靠什么在全球創意經濟中競爭？在這個問題上，不同的國家展現了不同的發展策略。一是以創新能力和設計能力作為主要優勢，將創意產業與科技研發深度融合，推動創意內容向高附加值產品轉化。瑞典政府的公共投入并不試圖覆蓋全產業鏈，其通過公共政策將文化部門與研發體系連接起來，建設創意科技中心，支持環保型生產方式，并通過國有機構“瑞典商貿聯合會”幫助本土知識產權向海外市場拓展。在斯德哥爾摩形成的游戲產業集群中，Mojang、King、Paradox等全球知名游戲公司在此扎根，與大學人才輸送管道和創業孵化器形成緊密聯動。瑞典游戲產業不僅形成了可重復的出口模式，還在本地產生了明顯的經濟溢出。2022年，該行業收入約31億美元，提供了近8000個就業崗位。二是圍繞文化真實性和高端細分市場展開競爭。新西蘭不以規?；虻统杀咀鳛橹饕偁幨侄危菑娬{創作質量與本土文化特色，特別是原住民文化元素所代表的獨特性。新西蘭的核心政策工具是“新西蘭屏幕制作退稅計劃”，該計劃自2014年運行至今，以其穩定性和可預期性著稱。2020年8月至2023年6月期間，政府還設立了臨時性的“屏幕制作復蘇基金”，幫助產業應對疫情沖擊。更重要的是，這套激勵體系與新西蘭國家品牌高度綁定：高質量制作標準、可持續發展認證、清晰的審批流程，使其成為國際大型制片方信賴的制作地。2023年，該計劃共批準2.28億新西蘭元退稅，支持25部國際制作和39部本土作品?！栋⒎策_》系列在新西蘭完成攝制，是這套定位策略最直觀的例證。三是以基礎設施和制度便利性作為優勢，構建區域性創意樞紐。阿聯酋即通過自由區制度和文化設施建設，形成面向區域的內容生產與管理平臺。迪拜媒體城、迪拜設計區、迪拜制片城、沙迦媒體城（沙姆斯自由區）、哈伊馬角媒體城自由區、富查伊拉創意城、阿治曼媒體城自由區——這一系列自由區的共同特征是：一站式企業注冊與許可證辦理、制作與后期設施在同一空間內集中配套、監管流程高度簡化。對跨國媒體公司和制作機構而言，這意味著極低的行政成本和高效的制作協同。2023年，阿布扎比盧浮宮參觀人數超過120萬人次。2022年，迪拜創意產業產出約為220億迪拉姆，占GDP的4.6%。越來越多的區域總部和后期制作機構將迪拜作為其區域運營基地。使該國逐步成為區域總部和制作中心的集中地。（二）法律與監管框架無論采取何種路徑，法律與監管體系都是基礎條件。各國普遍認識到，如果知識產權保護不足、權利管理復雜、數字平臺規則滯后，將削弱創作者收入和投資者信心。因此，加強版權保護、簡化管理流程，并更新與數字平臺相關的制度安排，是支撐創意經濟競爭力的重要前提。以美國為例，1998年《版權期限延長法》提供了長期的權利保障，支持了對內容庫的大規模投資，這些內容庫如今已通過流媒體平臺實現商業化。2019年迪士尼以713億美元收購21世紀福克斯，其估值核心正是依托版權框架不斷延展的內容資產。美國商會發布的2023年國際知識產權指數顯示，知識產權保護體系越強的國家，其創意產業成熟度和出口導向性也越高。美國、英國、法國、德國、瑞典、日本、荷蘭、瑞士、新加坡、韓國等領先經濟體，無一例外地兼具強知識產權執法與高創意產業產出。與此同時，數字平臺的監管框架正在重塑創意產業的全球競爭格局。歐盟《版權指令》第17條則要求平臺獲得內容授權或部署上傳過濾機制，將談判優勢向權利人一端轉移。澳大利亞2021年《新聞媒體議價法》強制要求數字平臺與新聞出版商進行商業談判，谷歌與臉書據此與澳大利亞媒體公司達成每年超過2億澳元的合作協議。這套監管干預證明，政府可以通過制度設計，重新平衡平臺與創作者之間的價值分配。四、基于地點的發展與創意集群創意經濟的發展往往依托特定地點形成集群。通過企業、人才和服務機構的集中，可以促進知識交流、降低交易成本，并形成品牌效應。不同國家的集群形成方式各不相同，有的由市場自發形成，有的由政策引導建設，有的與城市更新相結合。但其共同點在于，需要將基礎設施建設、教育體系和產業政策協同推進，才能維持長期活力。2026年2月，世界政府峰會與咨詢機構FTIConsulting聯合發布的全球創意經濟戰略報告《創意未來：實現持續經濟增長和多元化的跳板》（CreativeFutures:TheSpringboardforSustainedEconomicGrowthandDiversification）將創意集群的形成路徑歸納為四種模式。表1創意集群模式類型及其不同特征成熟型、市場主導新興型、市場傾向快速型、政策主導再生型、政策賦能定義經過長期歷史發展自然形成的創意生態，擁有成熟的產業網絡近年來發展起來的集群，從基層創意社群和可負擔空間生長而出政府通過激勵政策、經濟特區或產業規劃有意打造的集群政府通過公共投資推動城市或區域復興，吸引錨定企業入駐而形成的集群形成方式歷經數十年的自下而上演化，由私營制片公司、經紀機構、人才集聚驅動依托文化活力、藝術社群和早期創意創業者逐步成型自上而下推動，伴隨大規模投資、政策扶持與基礎設施規劃政府搭建平臺（媒體城、文化區），吸引廣播公司、制片公司、供應商入駐主要特征?強勁的私人投資?深度供應鏈網絡?全球出口能力?穩定的人才輸送通道?獨立創作者驅動創新?實驗性文化氛圍?靈活的工作空間?早期的數字與媒體初創企業?快速擴張?頭部企業集聚?強大的數字基礎設施?出口導向型增長?公私合作?本地人才激活?城市更新效應案例洛杉磯：擁有百年歷史的影視產業集群，以制片公司、經紀機構、金融機構為錨點柏林：統一后憑借可負擔的生活成本與音樂科技氛圍形成的創意樞紐深圳：經濟特區改革、投資友好政策、騰訊生態共同支撐的產業集群曼徹斯特（媒體城）：BBC與ITV遷入、大學人才輸送、數字基礎設施配套信息來源：《創意未來：實現持續經濟增長和多元化的跳板》五、政策建議基于上述國際經驗，報告為各國政府提出了五項關鍵行動。第一，圍繞國家比較優勢定位創意經濟。政府需要首先回答一個戰略問題：本國最有競爭力的究竟是創新能力、文化真實性、樞紐基礎設施，還是數字采納速度？所有后續的戰略設計與品牌傳播，都應圍繞這一核心定位展開，而非面面俱到、失去焦點。第二，協調政策工具以強化所選定位。技能培訓、金融工具、研發支持、稅收激勵、知識產權服務、出口促進——這些工具不應各自為政。只有當它們形成合力，共同服務于同一個競爭優勢方向時，戰略才可能產生實質效果。第三，更新法律與數字監管框架。知識產權保護與執法需要持續加強，權利管理流程需要簡化，數字平臺規則需要適時調整，以確保價值能夠流向創作者一端，同時營造可預期的投資環境。第四，為高績效創意集群提供制度與環境支撐。集群的形成雖無法完全人為設計，但政府可以通過投資專業基礎設施——如演播室、文化片區、創意科技設施——并制定支持密度與協作的規劃與土地政策，顯著提高集群形成的概率與成長速度。第五，根據本地優勢與發展模式定制集群戰略。不同城市的稟賦差異巨大，照搬他國成功模式很難奏效。政府需要識別本地資產，并參考市場主導型、政策主導型、自發成長型、城市更新型等不同路徑，選擇適合自身的切入方式。在此基礎上吸引錨定企業、設計空間戰略，逐步釋放集聚效應，實現持續增長。信息來源：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/

情報工作是一項復雜的任務，涉及多個環節，包括情報收集、情報分析、情報傳遞和反饋等。在這個過程中，既有人的因素，也有技術的因素。情報工作需要人員具備敏銳的觀察力、深刻的洞察力以及強大的應變能力，這些素質共同作用，借助先進的技術手段，最終將復雜、零散的信息轉化為有價值的判斷和建議。無論是在市場競爭中對競爭對手的策略進行監測，還是在國家競爭中對潛在威脅的預判，情報都發揮著不可忽視的作用。近年來，地緣政治問題日益凸顯，情報在國家安全和戰略決策中的合法、合規應用受到廣泛關注。情報的核心任務在于保障國家的安全和戰略利益，確保對潛在風險和威脅做出預判和防范。合規和透明的信息收集為國家的防御策略提供支持，使其能夠在維護自身安全的基礎上參與國際合作。因此，情報不僅是維護國家利益的手段，也是影響國家外交、軍事部署和經濟策略的重要因素。一、情報：“大博弈”中的核心力量開啟國家之間以情報手段為主進行博弈的新模式，肇始于19世紀英俄在中亞地區的影響力競爭。當時，英國和俄國在中亞地區展開長達數十年的競爭，盡管涉及外交和情報活動，但其目標主要是增強區域穩定的掌控力，并確保國家利益。通過合法的情報收集和對區域文化、經濟情況的深入了解，雙方致力于掌握關鍵信息，以減少直接軍事沖突的可能性。1839年，阿瑟?康諾利（ArthurConolly）中尉最先創造性地使用了“大博弈（TheGreatGame）”這個詞來描述英俄兩國為了爭奪在中亞的統治權與影響力而進行的競爭。這個詞隨后借魯德亞德?吉卜林1901年出版的小說《基姆》（Kim）而流傳下來。圖1阿瑟?康諾利（ArthurConolly）中尉在“大博弈”期間，情報活動發揮了至關重要的作用。英國和俄國都投入了大量資源以收集對方的軍事、經濟和政治信息，并設法通過各種手段影響當地的局勢。例如，英國派遣了大量年輕的探險家、地理學家進入中亞收集情報。俄國則展開了一系列行動，如向中亞派遣特工和使節，以建立地方情報網絡。情報不僅僅是戰術層面的工具，更成為支撐戰略決策的重要支柱。例如，英國情報部門多次通過收集和分析情報來預測俄國的行動意圖，從而調整對阿富汗和波斯的政策。俄國則通過情報網，逐步掌握了中亞地區的政治動態，并根據這些情報確定向南推進的步伐。二、情報搜集中的“硬實力”阿瑟?康諾利（ArthurConolly）中尉不僅是“大博弈”一詞的提出者，還是作為士兵、冒險家或者官員走遍中亞收集信息并提供情報的眾多年輕人中的一員?！翱抵Z利們”的情報“硬實力”包括信息的記錄與收集，對經濟情報進行分析，以及區域政治格局的可視化。1.信息的記錄與收集“大博弈”中的情報收集人員常常通過做筆記、畫地圖等方式來記錄收集到的信息。他們在旅途中繪制地圖，記錄地形、道路和戰略要地的位置。這些地圖對于本國政府了解中亞地區的地理狀況至關重要。他們詳細記錄所見所聞，包括軍事部署、經濟狀況和社會文化動態，并定期向上級匯報。這些報告為政府制定政策提供了依據。圖219世紀手繪地圖2.經濟情報的分析在“大博弈”時期，經濟資源的分布和貿易路線的信息同樣是重要的情報內容。例如，哪些地區產出豐富的礦產、糧食和畜牧產品，哪些貿易路線更為活躍，這些信息對了解中亞的經濟狀況非常重要。掌握這些信息有助于評估對方經濟的自給自足能力及其對外貿易依賴度，從而為本國的經濟封鎖策略或貿易談判提供依據。情報人員通過觀察、記錄市場物資流通情況、貿易往來和關稅制度，不僅幫助本國了解當地的商業活動，也為潛在的貿易路線或禁運區域提供了參考，直接影響了對中亞經濟政策的制定。3.區域政治格局的可視化情報人員通過繪制地圖和記錄區域內不同部族或政權的分布，幫助本國了解區域政治格局的動態。這種信息的收集為國家提供了更加客觀的判斷依據，使其能夠采取更加平衡的外交措施，并在合法的前提下預防可能的沖突，以保障國家的戰略利益和區域的和平與穩定。通過這些步驟，“康諾利們”得以收集到更多的信息，并將信息轉化為情報，成為國家戰略決策的關鍵依據。三、情報搜集中的“軟實力”從相關傳記資料來看，康諾利的動機不僅僅是為國家服務，某種程度上也包含了個人的冒險精神和對未知領域的探求欲望。在這種探索欲的驅使之下，康諾利在艱辛的環境中發展出重要的應變能力。除了專業的情報“硬實力”值得今天的情報從業人員借鑒，其在異域文化中的適應能力、語言技巧等“軟實力”也同樣值得關注。?克服語言和文化障礙：康諾利及其同事必須熟練掌握波斯語、阿拉伯語或土耳其語，并迅速適應當地文化，才能融入當地環境。?適應嚴峻的自然環境：從沙漠到高原，中亞的環境極為惡劣，不僅氣候多變，還經常缺乏水源和補給，這要求他們具備強大的體力和適應能力。?建立堅實的人際網絡：通過與當地領導人、商人和其他關鍵人物建立關系，探險者們建立了堅實的人際網絡，能夠獲取有效信息，并獲得在該地區行動的支持。圖3“康諾利們”的情報軟實力除此以外，情報搜集中的“軟實力”還非?？简炃閳笕藛T對當地環境的理解。情報搜集不僅僅依賴硬性的軍事或政治數據，還涉及對文化、社會心理、歷史背景等因素的敏銳洞察。具體來說，情報人員需要通過細致的文化理解和社會觀察來捕捉到隱性的、潛在的，甚至是無法直接量化的信息，這對于制定有效的戰略決策至關重要。康諾利在“大博弈”期間，除了關注俄國軍事行動外，還非常注重中亞各國和各部族的文化、宗教信仰和社會結構的變化。這種深刻的文化理解讓他能夠更精準地分析不同族群的態度和行為，如通過研究中亞的部族和社會網絡，理解了不同民族的政治需求與社會心理，從而能夠通過文化紐帶和歷史背景去影響他們的政治態度。四、現代情報工作：“硬科技”與“軟實力”相結合與康諾利的時代相比，現代情報工作在方法和技術上發生了深刻的變革?！按蟛┺摹睍r期，情報人員必須親自深入一線，與當地民眾接觸，憑借觀察、文化理解和人際網絡搜集情報；而現代情報工作更多地依賴于科技手段的支持，如衛星監控、互聯網、社交媒體和大數據分析等。衛星和無人機等技術手段可以為情報部門提供合法的地理信息和自然環境數據，互聯網和社交媒體也成為開放的輿情觀察來源。大數據分析技術在信息收集上具有優勢，為識別潛在的風險和趨勢提供了合規支持?，F代情報工作借助科技手段，提升了情報分析的客觀性和效率，進而加強國家在全球化背景下的安全與合作能力。在這方面，現代情報人員不必再親身前往某地即可獲取大量信息，從而在全球范圍內大大提高了情報收集的速度和廣度。然而，現代情報工作也面臨著信息過載的問題。如今的情報人員每天需要處理海量的數據信息，這遠遠超過了個人處理能力。因此，人工智能和自動化分析工具在情報工作中發揮了關鍵作用。通過機器學習和自然語言處理技術，情報人員可以自動過濾、分類、提取關鍵信息，從而更有效地應對信息過載的問題。不過，現代情報工作在信息甄別上也尤為依賴有如“康諾利們”所具有的“軟實力”。盡管科技手段強大，但理解不同文化、語言背景下的信息含義依舊需要“軟實力”支持。許多情報機構會配備語言學家、社會心理學家和文化專家，以便在大數據和自動化分析的基礎上，對信息進行更加精細化的解讀?，F代情報工作應當始終遵循道德和法律規范，將“硬科技”與“軟實力”結合，在合規的信息收集和分析框架內。通過合法渠道獲取信息，并在文化理解的基礎上進行分析，可以幫助國家實現更全面的預判與決策，保障國家利益的同時，積極促進全球和平與合作。參考文獻：[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]努爾米寧.18-19世紀地圖領域的科學、技術和探索[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.