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隨著人工智能技術的快速發展，汽車行業正經歷深刻變革。汽車人工智能通過集成先進的感知、決策和控制技術，推動自動駕駛、智能座艙和車聯網等創新應用，提升駕駛安全性和用戶體驗，促進出行方式的智能化和便捷化。汽車人工智能不僅是未來智能交通的重要支撐，也是汽車產業升級和數字化轉型的關鍵動力。2025年7月，全球知名市場研究機構MarketsandMarkets發布了題為《AutomotiveAlMarketSize,ShareTrends》的報告。該報告分析了汽車人工智能市場的規模及增長預測，探討了市場的驅動因素與挑戰，梳理了市場生態系統結構等。一、汽車人工智能市場規模與增長預測（2025–2030）根據報告，全球汽車人工智能市場在2024年估計為155.1億美元，預計將從2025年的188.3億美元增長到2030年的約384.5億美元，2025至2030年間的年復合增長率為15.3%。市場增長主要受到原始設備制造商（OEM）在汽車中日益采用ADAS技術的推動，以及對智能信息娛樂系統、語音助手和自適應駕駛系統等先進用戶界面與便利功能需求的增加。汽車制造商不斷將更先進的AI功能集成到車輛中，以滿足對更高安全性和個性化的需求。此外，豪華汽車市場的需求增長也為AI技術的率先應用帶來了巨大機遇，推動了汽車AI的部署和創新加速。圖1全球汽車人工智能市場預測二、亞太地區引領全球汽車人工智能市場增長據預測，亞太地區在2025年占據全球汽車人工智能市場最大份額，達51.2%，并預計將在整個預測期內保持最快的增長速度。這一增長得益于其巨大的汽車產能、快速的城市化進程以及政府對智能出行和人工智能應用的大力支持。中國、日本和韓國等國家正在大力投資自動駕駛技術、人工智能芯片開發和基于軟件的汽車平臺。中國正利用其龐大的制造業基礎、豐富的數據資源和5G網絡的部署，拓展人工智能驅動的出行解決方案。與此同時，日本和韓國則專注于精密工程和安全驅動的人工智能創新。此外，亞太地區的汽車制造產能龐大、城市化進程迅速，并獲得政府對智能出行和AI技術的強力支持，使其在全球汽車人工智能市場中占據重要地位。亞太地區活躍的AI初創企業生態系統、本地用戶對駕駛輔助、互聯服務和智能座艙體驗的需求，也進一步推動了市場發展。三、汽車人工智能市場細分領域分析從市場細分來看，軟件在汽車人工智能市場中占據主導地位，反映出向“軟件定義車輛”轉型的趨勢。AI算法、中間件、神經網絡框架、仿真環境及數據處理管線是軟件市場的核心組成部分。OEM廠商和一級供應商加大對ADAS、自動導航、語音識別、預測性維護等軟件解決方案的投資，這不僅賦予車輛更強的智能化功能，還支持通過OTA（空中升級）實現持續優化和功能擴展。此外，智能座艙、邊緣計算和個性化用戶界面等新興應用也推動了AI軟件需求的快速增長。硬件方面，汽車AI系統依賴高性能的處理器、傳感器陣列和專用AI芯片。激光雷達、雷達傳感器、攝像頭及超聲波傳感器等構成了車輛的多元感知體系，硬件性能直接決定AI算法的運算速度和準確度。高性能芯片的研發和制造是提升自動駕駛與智能座艙體驗的基礎，硬件技術的不斷進步支持了軟件算法的高效運行。整體來看，軟件與硬件的協同創新是推動汽車AI技術快速發展的關鍵，二者共同構成了汽車智能化升級的核心動力。隨著汽車智能化不斷加速，ADAS（高級駕駛輔助系統）、傳感器融合及自動駕駛技術成為推動汽車人工智能市場發展的關鍵技術趨勢。ADAS通過整合車載攝像頭、雷達、激光雷達（LiDAR）和超聲波傳感器等多種傳感器，結合人工智能算法，實現對車輛周圍環境的精準感知與實時處理，提升行車安全性和駕駛體驗。傳感器融合技術通過協調分析來自不同傳感器的數據，彌補單一傳感器的局限，使車輛對復雜環境具備更全面和準確的感知能力，這對于實現更高級別的自動駕駛尤為重要。尤其是Level3自動駕駛技術，標志著從輔助駕駛向有條件自動駕駛的轉變，車輛能夠在特定場景下自主完成駕駛任務，極大推動智能駕駛技術的商業化進程。各國監管機構逐步批準Level3系統商用，進一步促進了市場應用。四、汽車人工智能市場生態系統分析汽車人工智能市場生態系統由多個關鍵參與者組成，包括組件供應商、軟件提供商、系統集成商和原始設備制造商（OEM），這些主體在硬件供應、軟件開發及系統集成環節緊密協作，共同推動智能出行技術的開發和應用。圖2汽車人工智能市場主要參與者在全球范圍內，特斯拉（Tesla）、英偉達（NVIDIACorporation）、Mobileye（以色列）、QualcommTechnologies和超威半導體（AdvancedMicroDevices,Inc.）等公司是汽車AI市場的主要競爭者。這些企業在自動駕駛、ADAS技術、AI芯片和智能車載軟件解決方案等關鍵領域占據領先地位，憑借深厚的技術積累和系統集成能力，在市場中形成強大的先發優勢。隨著軟件定義汽車趨勢加速發展，頭部企業不斷加強AI算法、感知系統與計算平臺的融合能力，通過構建完整的解決方案來提升客戶粘性與系統性能。同時，企業之間的戰略合作日益頻繁，推動產業鏈上下游協同創新，形成以技術領先企業為核心的協作生態。這種由少數領先企業主導、開放合作共贏的格局，正逐步塑造全球汽車AI市場的競爭態勢。五、汽車人工智能市場影響因素分析驅動：ADAS技術的采用促進市場增長汽車人工智能市場的主要驅動力來自OEM對ADAS技術的持續采用。隨著車輛向聯網化和自動化方向發展，原始設備制造商正大力投資于AI驅動的ADAS功能，以提高車輛安全性、減少事故風險，并響應日益嚴格的安全法規。車道偏離預警、盲點識別、自適應巡航控制和自動緊急制動等技術都高度依賴人工智能來實時處理海量傳感器數據并自主做出決策。AI可將來自攝像頭、雷達、激光雷達和超聲波傳感器等多種設備的數據融合處理，使車輛能夠探測周圍環境并快速做出響應。這些功能對提升自動駕駛水平尤為關鍵，是汽車人工智能市場增長的重要支撐。制約：車輛總成本上升將人工智能系統集成到汽車中會顯著提高整車成本。自動駕駛系統、高級駕駛監控、預測性維護及人工智能控制的信息娛樂功能需要高性能處理器、復雜傳感器和定制軟件支持。例如，激光雷達、雷達陣列、AI芯片和實時數據處理器等技術昂貴，通常僅適用于高端車型。生產成本的上升通常會轉嫁給最終用戶。因此，對于新興市場或低收入地區對價格敏感的消費者來說，搭載人工智能的汽車將變得更加難以負擔。這意味著人工智能驅動系統的廣泛應用將需要更長時間，尤其是在中端和入門級汽車領域。機遇：傳感器融合需求日益增長現代車輛日益復雜，迫切需要提升傳感器融合能力，這為汽車人工智能市場帶來了巨大的機遇。車輛逐漸接近完全自動駕駛，尤其是在5級自動駕駛，它們需要實時、全面地感知周圍環境。這種感知依賴于對來自各種傳感器（包括雷達、激光雷達、超聲波傳感器、攝像頭和紅外系統）的數據進行協同分析。每種傳感器都有其優勢，例如，激光傳感器具有遠距離和廣角探測能力，使其成為高速行駛和彎道導航的理想選擇，而雷達傳感器在探測運動和速度方面尤其出色。如果AI使用的融合流程能夠接收這些信息流，那么汽車就能比任何單個傳感器更好地、更可靠地理解其所感知的環境信息。挑戰：有限的真實世界測試和驗證框架阻礙汽車人工智能市場發展的關鍵挑戰之一是缺乏全面且標準化的真實世界測試和驗證框架。車載人工智能系統，尤其是支持自動駕駛和高級駕駛輔助的系統，必須在無數的駕駛場景下進行訓練和測試，以確保安全性、可靠性和適應性。然而，在不同的地理位置、氣候條件和不可預測的人類行為下復制真實世界環境既困難又耗時，成本也高昂。如今的驗證流程通常各自為政，數據標準不統一，并且公共道路測試也受到監管限制。這導致人工智能系統性能評估存在差距。如果缺乏足夠的真實世界驗證，經過適當訓練的人工智能系統在罕見或意外情況下的表現也會不佳，從而導致安全問題和監管延遲，影響技術的實際落地與推廣。六、汽車人工智能市場最新動態2025年7月，SparkMinda公司（印度）宣布與高通公司（美國）合作開發智能座艙解決方案。作為合作的一部分，Minda公司正在設計基于高通驍龍?座艙平臺的下一代座艙平臺。Minda的全新座艙域控制器將支持豐富的多媒體體驗、AI驅動的界面和無縫的云集成，從而提升軟件定義汽車(SDV)的座艙性能、數字用戶界面和車輛連接性。2025年6月，美光科技公司（美國）與美國商務部合作，投資2000億美元在愛達荷州和紐約州建設內存芯片制造工廠，創造超過9萬個就業崗位。此舉將通過提升美國本土DRAM（動態隨機存取存儲器）產量來支持汽車人工智能（AI），而DRAM對于AI系統至關重要。2025年3月，Mobileye（以色列）和Valeo（法國）與大眾汽車集團（德國）合作，將其即將推出的基于MQB平臺的車輛的高級駕駛輔助系統（ADAS）升級至L2+級別（“增強型部分自動駕駛”）。此次合作旨在通過集成免提駕駛、交通擁堵輔助和停車輔助等功能，提升大批量汽車的安全性和駕駛舒適性，同時簡化采購流程并提高效率。2025年3月，美國NVIDIA公司發布了NVIDIAHalos，這是一款旨在加速自動駕駛汽車（AV）安全開發的全方位安全系統。Halos將NVIDIA廣泛的汽車安全硬件和軟件解決方案與其在AV安全領域的先進人工智能研究相結合。2025年1月，谷歌（美國）和梅賽德斯-奔馳集團股份公司（德國）擴大合作伙伴關系，以增強MBUX虛擬助手。他們將使用谷歌云的全新汽車AI代理（由VertexAl上的Gemini提供支持），為梅賽德斯-奔馳車主提供關于導航和興趣點的更詳細和個性化的對話響應。參考文獻：[1]AutomotiveAlMarketSize,ShareTrends[EB/OL](2025-07-15).https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/automotive-artificial-intelligence-market-248804391.html[2]MindaCorporationcollaborateswithQualcommtodevelopsmartcockpitsolutions[EB/OL](2025-07-23).https://www.automotiveworld.com/news-releases/minda-corporation-collaborates-with-qualcomm-to-develop-smart-cockpit-solutions/

7月，美國第二大教師工會——美國教師聯合會（AFT）聯合微軟、OpenAI、Anthropic等三大AI科技公司，共同宣布發起一項總額達2300萬美元的“全國AI教學學院”計劃。該項目旨在未來五年內，為全美40萬名中小學教師提供免費AI素養與實用技能培訓，幫助教育工作者主動適應并引領生成式AI時代的教學變革。這一舉措是美國教育系統數字化轉型的里程碑，也是全球首個由科技巨頭和教師工會深度合作、聚焦基層教師AI賦能的全國性行動。培訓中心總部將設于紐約，計劃通過線下工作坊、在線課程、學分認證、創新實驗室等多種方式，全面提升教師群體AI使用能力和創新素養，逐步形成面向全國、可持續的AI教育新模式。一、背景解析：AI挑戰下的教育轉型壓力與需求生成式AI（如ChatGPT、MicrosoftCopilot、GoogleGemini等）的普及，正在迅速重塑美國中小學教育生態。學生利用AI寫論文、做作業、解決數學問題成為常態，極大沖擊了原有的學業誠信、能力培養和課堂管理機制。教師、家長乃至社會廣泛關注AI“助學”與“作弊”的邊界，擔憂學生學習能力被“削弱”，教育評價的有效性受到挑戰。與此同時，AI工具也為教師提供了備課、教案、課件自動生成、互動課堂、差異化教學等高效解決方案，顯著減輕了行政負擔，提升了課堂創新與個性化水平。AFT主席蘭迪·溫加藤（RandiWeingarten）明確表示，AI將成為教師職業變革的重要變量，教師不能只做“旁觀者”，必須主動學習、合理駕馭、共同參與AI規則制定，“確保AI成為GPS，而不是讓老師淪為無人駕駛的‘乘客’”。過去兩年，AFT已與微軟、AFL-CIO等聯合舉辦暑期AI專題研討會，但影響力有限，難以系統性“武裝”美國教師。新一輪國家級培訓學院的設立，旨在為一線教師提供“跟得上AI浪潮、用得好AI工具”的專業成長路徑。二、核心舉措與項目內容：大規模AI師資培訓機制根據合作協議，“全國AI教學學院”將在2025年秋季于紐約曼哈頓實體開課，面向AFT會員及全美中小學教師群體，陸續向高校教師、校醫、管理者等教育相關職業擴展。五年內計劃覆蓋40萬教師，占全美教師總量10%左右。主要內容包括：AI基礎與倫理規范：幫助教師了解生成式AI、數據安全、隱私保護、倫理風險等前沿話題。AI教學實操技能：如何用AI生成教案、個性化教學資源，支持因材施教、互動課堂、智能作業批改等實際場景。AI創新與案例分享：建設線上社區和創新實驗室，收集、評估并推廣一線教師與學校在AI教學領域的創新經驗。學分認證與職業晉升：課程均由AI專家與一線教師共同設計，支持教師“繼續教育學分”累計，納入職業發展體系。持續完善機制：通過反饋機制和區域分中心，逐步形成多地聯動、動態更新的培訓生態，力爭2030年前實現全國推廣。資金方面，微軟出資1250萬美元，OpenAI出資1000萬美元（含技術支持和算力資源），Anthropic出資50萬美元，三家公司不直接開發新AI產品，而是優先開放現有AI工具和API，協助教師定制課堂應用、融入教學管理系統。三、各方的觀點分歧AFT強調“讓教師成為AI規則制定的參與者”，而非被動適應技術推銷。微軟和OpenAI則公開表示，教師的反饋將反向影響AI產品優化，實現“教師與科技共創”，推動AI工具更好服務學生和教育本身。但不少教師及觀察人士質疑，科技巨頭長期借助免費產品和培訓布局校園市場，意在鎖定“未來用戶”，強化數字生態主導權。谷歌、蘋果、微軟等巨頭在美國校園推廣各類學習終端、云服務、教育軟件已持續多年，此次AI合作可能加劇對公立教育的商業化滲透。此外，如何兼顧本地學區政策、數據安全、隱私保護、評估體系等“現實規則”，也是項目成敗的關鍵。還有專家指出，生成式AI輔助教學目前尚無科學定論，部分研究顯示，過早依賴AI可能弱化學生獨立思考和自主學習能力。荷蘭高校已發起公開信，呼吁限制或規范AI在課堂的深度介入。美國本土亦有家長、教師對AI在基礎教育的作用持謹慎態度，強調“AI只能當工具，不應取代人的教育功能”。四、結語：走向“人機共育”新常態AI在教育領域的深度應用，既是時代機遇，也是治理挑戰。教師工會、科技公司、政策制定者如何合作，保障教師在AI教育變革中的主導權與話語權，將決定未來教育生態的公平性和創新性。美國“全國AI教學學院”模式表明，技術賦能不應只是工具引入，更應是師資成長、規則共建和價值堅守的過程。人機協同、因材施教、多元創新，將成為未來教育不可逆轉的新常態。全球教育工作者和治理者需共同努力，在“創新”與“倫理”之間探索一條屬于21世紀的AI素養教育之路。參考文獻：[1]AndrewZinin.MajorUSteachersunionteamsupwithAIgiants[EB/OL].(2025-07-09).https://phys.org/news/2025-07-major-teachers-union-teams-ai.html.[2]DavidBradley.GenerativeAIindigitaleducation:Transforminglearning,teachingandassessment[EB/OL].(2025-06-30).https://phys.org/news/2025-06-generative-ai-digital.html.[3]Microsoft,OpenAI,andaUSTeachers’UnionAreHatchingaPlanto‘BringAIIntotheClassroom’[EB/OL].(2025-07-08).https://www.wired.com/story/microsoft-openai-and-a-us-teachers-union-are-hatching-a-plan-to-bring-ai-into-the-classroom/.[4]TechGiants,AFTLaunchNationalAITrainingAcademyforEducators[EB/OL].(2025-07-14).https://www.govtech.com/education/k-12/tech-giants-aft-launch-national-ai-training-academy-for-educators.

海運貨運管理解決方案和數據智能提供商VesonNautical近期發布《半年市場報告》，對2025年全球航運業發展現狀進行了概述。報告指出，美國新關稅、中東局勢及環保合規期限的迫近等因素已深刻影響全球航運業，在2025年上半年重塑了船舶市場，抑制了汽車運輸船、LPG船等的市場交易，同時加速了集裝箱船的戰略訂單。一、汽車運輸船和LPG船市受美關稅打擊沉重隨著特朗普關稅政策影響的蔓延，對于全球航運和船舶業來說，地緣政治壓力已不再只是背景因素，它正在轉變承運商和船東等業主對風險、時機和資本的看法。從監管到重新規劃路線，航運的中斷現已成為是運營環境司空見慣的情況，致使業主們相應重新調整其航運和船舶投資和運營策略，對各類型船隊產生了巨大影響。其中，美國貿易政策的變化對汽車承運商市場打擊尤其嚴重，導致2025年前六個月標準6500CEU船舶的租船費率下降44%，新造船訂單完全停止。液化石油氣（LPG）行業也受到影響，中美之間新征收的關稅打壓了投資者信心，2025年上半年全球僅實現了14艘LPG船舶的交易，訂購活動下降了80%（2024年上半年為71艘）。二、集裝箱船板塊仍看漲近期，集裝箱船新造船量激增，2025年前六個月訂單同比增長288%。在好望角周圍持續改道和歐洲港口擁堵的情況下，船東迅速采取行動以確保噸位。盡管全球存在不確定性，但貿易量增長了近5%，對中型船舶運力的需求仍然強勁。在供應有限和主要買家穩定興趣的支撐下，船齡為15年的Feedermax船舶價值上漲了16.5%。三、油輪市場呈降溫趨勢油輪方市場表現出降溫情緒。新造船訂單同比下降74%，船舶交易量下降31%。盈利疲軟和監管不確定性是主要驅動因素。不過，MR2成品油輪是個例外。MR2已成為交易最活躍的油輪細分市場，約占所有油輪交易的34%。其吸引力在于靈活性、穩定的收益和不斷下降的資產價值，尤其是在老舊船只中。下降幅度最大的是5萬載重噸的15年船齡MR船型，自2025年初以來下降了約24%，售價從2559萬美元降至1944萬美元。這一大幅調整激發了買家的興趣，特別是對于噸位較大的船只，目前出售的船只的平均船齡為16年。有限的新建活動限制了船隊的增長，為二手船價值提供了進一步的支持。希臘買家引領了市場，其次是中國和日本買家，而中國、日本和阿聯酋也是主要賣家。四、LNG運輸船盈力受壓液化天然氣（LNG）運輸船方面，行業的盈利壓力也正在增加。LNG運輸船行業在2025年前六個月面臨持續壓力，大型船舶的平均定期租船收入同比下降66%。下降的原因是船隊持續擴張超過需求增長，以及季節性基本面疲軟。隨著費率下降，拆除活動急劇增加，有7艘船只報廢，比2024年同期增長了250%。較舊的蒸汽輪機船價值下降幅度最大。雖然預計未來幾年對液化天然氣的需求將增加，但目前的運力過剩可能會在2025年剩余時間內繼續對盈利造成壓力。五、散貨船市場表現各異散貨船行業的市場狀況參差不齊。2025年上半年，總體散貨船交易量同比下降36%，由于較小細分市場的情緒疲軟和監管壓力越來越大，買家持謹慎態度。其中，好望角型船表現突出，在中國鐵礦石需求強勁和供應緊張的背景下，價值上漲了近6%。中國和希臘買家最為活躍，但總體成交量有所下降。由于價格高企和交貨時間延長，新造船舶的市場興趣仍然低迷，而由于許多業主繼續交易撈船，拆除水平仍然很低。【參考文獻】[1]VesonNautical.2025Mid-YearMarketReport[R].2025[2]Marinlink.TurbulentFirstHalfof2025EchoesAcrossGlobalShipping,VesonNauticalReports[EB/OL].https://www.marinelink.com/news/turbulent-first-half-echoes-across-global-527776,2025-07-28

在數字技術的快速發展和廣泛采用的推動下，新加坡經濟經歷了深刻而內在的轉型。新加坡政府通過設立資訊通信媒體發展管理局，制定一系列政策和計劃支持企業數字化轉型、提供研發資金和人才發展服務；打造一個涵蓋數據治理和數字基礎設施的數字生態系統，引領新加坡的數字化轉型。新加坡數字計劃(SG:Digital)引領新加坡全國范圍內的數字化轉型，確定發展人工智能、網絡安全、沉浸式媒體和物聯網四項前沿技術。根據該計劃，設立了新加坡政府數字辦公室（SGDigitalOffice）推動政府的各項舉措，加快數字化進程。新加坡還通過《數字經濟行動框架》（DigitalEconomyFrameworkforAction）推動產業數字化轉型和數字產業化發展。從中小企業綜合發展的角度出發，通過數字領袖計劃（TheDigitalLeadersProgramme）、數字連接藍圖（TheDigitalConnectivityBlueprint）、數字化加速指數（DAI）以及首席技術官咨詢服務（CTO-as-a-Service）等一系列子計劃支持中小型企業每個階段的數字化轉型，幫助其突破技術界限探索新的增長領域。從不同行業領域發展角度，2017年以來，新加坡政府推出了23個產業轉型地圖（ITMs），制定了不同行業的數字化轉型計劃，促進不同產業領域的中小企業提高數字技術競爭力。新加坡全方位賦能中小企業數字化轉型為了應對數字化轉型挑戰，新加坡政府在中小企業GoDigital計劃框架下實施了各種支持中小企業的舉措，其中包括財務援助計劃、技術采用計劃、商業咨詢服務、數字基礎設施建設以及數字人才培訓和發展計劃，幫助中小企業采用數字解決方案并增強其數字能力。一是利用產業計劃賦能數字化轉型。為了引導中小企業走上數字化轉型道路，IMDA自2017年以來推出了20項產業數字計劃(IDP)，到2022年，已經有超過90,000家中小企業從這些賦能中小企業數字化轉型的計劃中獲益。近年來，新加坡的中小企業數字化成果是具有變革性的，新加坡85%的中小企業都認為數字化顯著節省了時間、簡化了流程并提高了整體效率；75%的中小企業利用數字技術實現的自動化和優化，成功減少了對體力勞動的依賴。在IMDA的數字化增長計劃“GrowDigital”的支持下，超過2700家中小企業將業務范圍拓展到新加坡以外的地區，覆蓋10多個國家，數字化轉型為中小企業在全球增長和市場滲透方面開辟新途徑提供了變革潛力。二是通過數字咨詢為中小企業轉型提供動力。IMDA工作的一個關鍵支柱是首席技術官即服務計劃(CTOaaS)。超過23,000名企業用戶通過首席技術官服務計劃找到適合其特定需求的數字資源；超過900家公司聘請了數字顧問為其業務制定全面的數字路線圖；90%的企業對數字咨詢服務表示滿意，并肯定了這一舉措的價值。此外，還有一系列幫助中小企業實現數字化轉型的計劃也得到了積極的反響。約38,000家中小企業通過數字化初始計劃“StartDigital”采用易于部署的數字化轉型解決方案來構建基礎數字能力；約63,000家中小企業在“生產力解決方案補助金”（PSG）框架下采用數字解決方案并進行數字化轉型；700家中小企業采用先進數字解決方案（AdvancedDigitalSolutions），深化數字能力并建立業務彈性以促進數字經濟的增長。三是為本地初創科技企業的發展和創新賦能。通過新加坡認證計劃（Accreditation）以及SPARK計劃，為科技企業商業化落地提供平臺和資源，加速了180多家新加坡初創科技公司的發展。2022年11月，新加坡政府與亞馬遜網絡服務（AWS）簽署合作意向備忘錄，建立首個東南亞聯合創新中心，支持新加坡的科技公司利用亞馬遜網絡服務的最新技術、資源、網絡，為初創科技企業、中小企業和政府提供一個強大的數字創新平臺。四是增強數字基礎設施建設。一方面是深化數字連接建設。2023年6月，作為數字基礎設施規劃領域的開創性里程碑，新加坡政府發布了《新加坡數字連接藍圖》（DigitalConnectivityBlueprint）。數字連接藍圖涵蓋硬基礎設施、物理—數字基礎設施和軟基礎設施三個層面。其中新加坡數字公用事業（DU）堆棧是軟基礎設施層面的重要構成。通過數字身份、電子支付、電子發票和文件認證等變革性平臺和應用，賦予企業創新、簡化和安全交易的能力，為創新數字交易解決方案提供必要的基礎。另一方面是打造可信數字空間。為了促進中小企業安全簡化的數字交易，為企業提供可信賴的新興數字產品和服務，IMDA推出了世界上第一個人工智能治理測試框架和軟件工具包——AIverify，根據國際公認原則通過標準化測試驗證人工智能系統的性能。同時成立了人工智能驗證基金會，與歐盟、經濟合作與發展組織等形成國際人工智能治理框架。五是開啟技術人才加速計劃。為了促進數字化轉型進程和科技人才培養，IMDA發起“TechSkills加速計劃”（TeSA），以行業為導向幫助理工學院和技術教育學院的畢業生掌握必要技能，填補中小企業數字化轉型的人才需求缺口。另外一項“技術沉浸與就業計劃”（TIPP）將非信息通信技術專業人員轉換為有準備的信息和通信技術專業人員，適用于希望提高自身技術能力的個人以及希望與IMDA合作提供相關培訓和輔導計劃的公司，新加坡政府將提供培訓課程費用補貼。這項計劃可以為數字化轉型企業提供大量技術人才，例如網絡開發人員、軟件開發人員、移動應用程序開發人員、用戶體驗設計師和數據分析師等。參考文獻：[1]Singapore’sdigitaleconomycontributedS$106billion,or17%ofGDP,in2022[EB/OL].（2023-10-06）[2023-12-21].https://www.imda.gov.sg/resources/press-releases-factsheets-and-speeches/press-releases/2023/singapore-digital-economy-report.[2]SingaporeDigitalEconomyReport[EB/R].(2023-10-06）[2023-12-21].https://www.imda.gov.sg/about-imda/research-and-statistics/singapore-digital-economy-report.[3]IMDAAnnualReportFY2022-2023[EB/R].（2023-10-06）[2023-12-21].https://www.imda.gov.sg/-/media/imda/files/about/resources/corporate-publications/annual-report/imda-annual-report-fy2022-2023.pdf.

人工智能已逐漸應用于醫學的許多領域，將知識和數據與計算機科學相結合。從根本上講，人工智能涉及計算方法，其中算法/機器模擬人類大腦認知功能的過程。除了通過人類與其他程序之間的接口應用已有知識外，這些算法還可以學習。人工智能的這一子類稱為機器學習（ML），其中算法通過經驗自動學習，而無需為這些任務進行明確編程。學習過程包括根據輸入數據調整內部參數或模型結構，從而使系統能夠通過迭代提高其性能。通過這種方式，機器可以智能地與其環境交互并不斷發展以做出更準確的決策。與其他醫學領域不同，內分泌學并不與單一的器官結構相關，而是與復雜的激素和代謝物生物系統相關聯。激素嵌入在局部和遠端作用的錯綜復雜網絡之中，包括各種受體、信號通路和復雜的反饋機制。因此，存在大量具有多種生理和疾病相關相互作用的細胞和激素模型。這些多層次、相互關聯的系統顯然超出了人類大腦的理解和推理能力。激素調節中時鐘基因依賴的生物節律機制以及內分泌模塊中扭曲的自主激素產生機制仍然知之甚少。預計這種顯著的異質性和復雜性將非常適合用人工智能算法來解決。一、已建立人工智能在內分泌學領域的先進應用美國食品藥品監督管理局(FDA)于2015-2016年批準基于人工智能（AI）的醫療設備用于臨床。截至2023年7月，FDA批準的基于AI的醫療設備數量已超過500種。在歐洲，醫療設備需通過分散機構進行審批，但數量與之相當。這些獲批的醫療設備大多在放射學、腫瘤學、眼科學及一般決策等領域廣泛應用。糖尿病是最常見的內分泌疾病，尤其是2型糖尿病(T2D)，影響著全球近10%的人口，預計未來20年內這一數字將呈指數級增長。及早發現2型糖尿病可以有效預防其他并發癥，并阻止這種疾病造成的損害。在這方面，機器學習已顯示出其在預測患者是否會患上2型糖尿病以及潛在并發癥風險方面的有效性。同樣，可以用機器學習來評估妊娠期糖尿病的風險和干預的必要性，但需要進一步驗證才能廣泛使用。糖尿病視網膜病變(DR)是糖尿病常見的大血管并發癥。鑒于糖尿病大流行的加劇，早期發現可治療的DR至關重要，以避免全球越來越多的糖尿病患者出現嚴重的發病率和疾病負擔，包括失明。診斷技術的發展促進了視網膜疾病的篩查。機器學習（ML）系統可有效準確地從數碼照片或光學相干斷層掃描中檢測DR。迄今為止，已有多家公司提供新的人工智能驅動系統。因此，目前正在測試高準確度和效率的人工智能技術，以診斷和篩查早期疾病階DR。最近，卷積神經網絡（CNN）算法甚至能夠在DR遠程醫療篩查程序中識別無法分級的圖像。因此，對于糖尿病患者，在原發病期間拍攝的圖像可以準確評估非散瞳視網膜圖像的可分級性。這可能會徹底改變DR篩查程序急需的效率。EyeArt和IDx-DR等人工智能技術已獲批準，廣泛用于篩查DR患者。遠程醫療和數字監控可以做出重大貢獻的另一個經典領域是血糖監測。盡管胰島素泵和持續血糖監測設備的使用更加廣泛，但大多數1型糖尿病患者都未能實現充分的血糖控制。最近的臨床試驗表明，使用基于人工智能的自動化決策支持系統優化胰島素劑量對患有1型糖尿病的青少年是有效的。FDA批準的用于管理糖尿病患者血糖水平的設備是DreaMedAdvisorPro(DreaMed)，它與MiniMed?780G系統（Medtronic）一起使用時，可根據需求自動輸送胰島素。另一種工具Guardian?Connect(Medtronic)為糖尿病患者提供持續血糖監測，在移動設備上提供實時血糖水平監測和警報。全自動胰島素輸送系統和基于人工智能的血糖管理工具的結合有望減少糖尿病并發癥，同時增強和簡化患者的血糖控制。基于人工智能的應用也正在內分泌學的其他領域得到應用。二、正在開發的人工智能：從徹底改變內分泌病理學到智能診斷基于人工智能的技術已經在內分泌疾病管理的各個方面證明了其有效性，目前許多應用程序正在開發中，并在等待批準時顯示出良好的結果。例如，AI在常見腫瘤的準確診斷方面已取得成功，甚至可以區分同一器官內不同組織來源的腫瘤。同樣，AI現已在甲狀腺結節、淋巴結和細胞病理標本的評估方面接受測試和改進。其中一種方法是基ML的多特征整合模型，可以預測乳頭狀甲狀腺癌的中央淋巴結轉移。該CNN預測模型可為甲狀腺乳頭狀癌的臨床診斷和治療提供參考。有人提議利用人工智能根據組織微小RNA(miRNA)表達來診斷腎上腺皮質腺瘤。此外，癌癥干細胞標志物的表達可用于預測免疫檢查點抑制劑治療腎上腺皮質癌的有效性。此外，人工智能還可以支持臨床團隊進行術前和術后決策。然而，人工智能在內分泌病理學中的實際和常規應用需要進一步驗證，以證明其可靠性、有效性和現實世界的實用性。大多數內分泌疾病都有遺傳背景。機器學習可以預測2型糖尿病的發展并評估受影響患者潛在并發癥的風險。在內分泌疾病具有遺傳基礎的情況下，機器學習有助于早期發現并加快治療。研究表明，機器學習算法可以使用基因組數據預測2型糖尿病病例，其準確率高于人類評估，并且當與其他生物標志物相結合時，準確率會進一步提高。這同樣適用于人工智能在內分泌成像和激素分析中的應用。這些領域的人工智能尚處于早期階段，才剛剛開始發掘其潛力。盡管這些領域還處于發展的早期階段，但人工智能在提供可行有效的早期檢測、表征、管理和患者隨訪策略方面顯示出良好的前景。三、具有變革型潛力的未來應用：從早期生命形成到面部識別，從新型生物標志物增強到精準醫療推進內分泌學領域的研究和加強醫療護理對于更好地了解、診斷和治療內分泌疾病至關重要。然而，充分利用人工智能的過程也伴隨著挑戰。人工智能系統依賴于與其任務相關的大量高質量數據，因此數據可訪問性和隱私問題至關重要。美國和歐洲缺乏針對基于人工智能的醫療設備的特定監管途徑，這給其審批和監督帶來了進一步的不確定性。此外，醫療保健領域的人工智能系統通常充當臨床決策支持工具，這意味著它們的有效性取決于用戶的專業知識和實施環境。機器學習最受歡迎和最受期待的應用之一是生殖內分泌學，它有望改善輔助生殖的結果。人工智能有可能通過卵母細胞形態評估、計算機化精液分析、使用超聲跟蹤卵泡發生、確定子宮內膜容受性以及根據生物和化學特征優化受孕來提高生育能力。機器學習的風險識別和一級/二級預防能力對于內分泌和代謝疾病尤其重要，因為這些疾病通常診斷較晚或長期未確診。人工智能算法在預測骨質疏松癥發生、使用心電圖(ECG)監測篩查荷爾蒙失衡以及為內分泌學實踐提供有力見解方面已顯示出良好的前景。骨質疏松癥管理的主要挑戰之一與診斷和治療差異有關。雖然診斷是基于雙重X射線吸收儀檢測到的骨礦物質密度，但大部分早期骨折發生在非整骨骨礦物質密度值時。據報道，最近開發的算法在預測和評估有關骨折檢測的骨質量以及基于影像和臨床數據估計骨折風險方面的專業知識與臨床醫生相當，在某些情況下甚至超越了臨床醫生。這些算法還顯示出制定有效治療計劃的潛力。然而，即使擁有最好的人工智能技術，參考值不足仍然是得出臨床有用結論的主要挑戰。研究人員之前曾報告稱，即使是表現出強烈表型（如肢端肥大癥，一種腫瘤相關癥狀）的內分泌患者，診斷也為時已晚（平均在出現特征性癥狀后8年）。使用人工智能從面部圖像中實時檢測肢端肥大癥可以為這一困境提供一個可能的解決方案。在ImageNet數據集上訓練的三種架構（即ResNet50、DenseNet121和InceptionV3）被用于創建一個CNN模型，該模型可以學會區分某些圖像是“健康”還是“肢端肥大癥”。在創建集成模型之后，該系統通過樣本高性能地檢測出肢端肥大癥。除了早期檢測外，近年來，基于人工智能的技術也得到了發展，通過使用移動應用程序來改善糖尿病足潰瘍的遠程監控。糖尿病足潰瘍是一個日益嚴重的問題，發病率和死亡率極高。足部診所嚴重短缺，如果有的話，也只有在專門的中心才有。數字遠程監控可能有助于減少患者被送往診所的需要，因為它能及時指導必要的治療決策。參考資料：OikonomakosIT,AnjanaRM,MohanV,SteenblockC,BornsteinSR.Recentadvancesinartificialintelligence-assistedendocrinologyanddiabetes.ExplorEndocrMetabDis,2024,1:16–26

2025年的全球科技版圖呈現出明顯的AI中心化特征。根據麥肯錫7月22日發布的McKinseyTechnologyTrendsOutlook2025報告，關鍵前沿技術正系統重構全球產業格局和戰略生態，人工智能不僅是獨立趨勢，更是幾乎所有其他趨勢的加速器和連接樞紐。企業的技術部署不再是線性更新，而是向融合的新方向演進。報告將這些趨勢分為三大類，分別是AI革命、計算與連接前沿和工程前沿技術，并指出未來企業競爭力的關鍵在于能否精準識別高潛力趨勢、提前完成基礎設施和人才儲備，并實現跨領域技術的組合式應用。本文結合報告內容，歸納2025年的核心技術趨勢走向及其現實意義。一、AI邁入融合協作階段，成為技術體系的引擎人工智能的技術形態和組織角色正在發生深刻變化。報告將以往的應用AI、生成式AI等分立趨勢整合為統一的人工智能趨勢，并新增AgenticAI（自治智能體）作為突破口，明確AI從信息生成工具向任務執行主體的躍遷。AgenticAI的核心特征是具備自主規劃、執行多步驟任務的能力，能充當虛擬員工，對接企業系統并執行訂單、溝通、搜索、分析等操作，體現出AI與組織深度融合的可能性。技術演進層面，AgenticAI的開發不再僅靠單一模型能力，而是通過多代理協作方式將任務拆解，由不同子模型分工完成。2024年，該領域的股權投資達11億美元，職位發布量同比增長近10倍，已成為全報告中增長最快的趨勢。而在傳統AI領域，生成式AI、大語言模型、小型模型與多模態AI的融合也加速進行。GPT-4.1、Gemini2.5、Claude4等新一代模型均具備圖文音多模態處理能力，并能實現更復雜的邏輯推理與場景適應。在藥物研發、文檔分析、軟件開發等場景中，AI已成為業務效率的杠桿和創新能力的引擎。不過AI的規模化部署仍面臨三大結構性挑戰：一是人才缺口突出，尤其是在Python、NLP、PromptEngineering等核心技能方面供需失衡明顯；二是信任與治理滯后，包括AI幻覺、數據偏見、責任歸屬等問題；三是組織適配成本高，AI部署對企業的工作流、崗位設置和數據治理提出了系統性要求。AI已經從工具向系統平臺演進，其商業價值不再體現在邊緣自動化，而是以系統重構的形式嵌入企業戰略，未來三年內未能完成組織級AI部署的企業，可能將在核心競爭力上被系統性拉開差距。二、AI推動算力與連接系統重構，基礎設施進入瓶頸期AI技術的發展對底層算力、數據處理能力和網絡連接的需求持續飆升，成為推動計算與連接前沿領域技術變革的直接動力。首先，AI訓練與推理對芯片設計提出更高要求，促使“應用特化半導體”成為趨勢焦點，這類芯片不再追求通用性，而是圍繞AI負載的內存帶寬、能效、熱管理等指標進行優化，形成新一輪創新高潮。相關專利數在2024年快速增長，已出現多個新進入者與細分生態。其次，云計算與邊緣計算雙線并行。大模型訓練仍依賴超大規模數據中心，但模型部署和服務日益向本地運行和離線推理轉移，特別是在汽車、穿戴設備和工業控制場景下，輕量模型與低延遲計算成為剛需。此外，連接能力的演進成為另一個關鍵支撐。低軌衛星、5G/6G、物聯網網絡等正將實時、高可靠的數據傳輸能力拓展至偏遠地區和復雜環境，為智能設備、機器人和遠程系統提供始終在線的底層保障。但需要警惕的是，AI對基礎設施的擠壓效應已經顯現。數據中心電力限制、芯片供應鏈波動、部署審批流程緩慢等問題正在阻礙AI技術的全面落地。解決這些問題不僅是技術命題，更是人才、政策與地緣戰略的綜合挑戰。三、工程前沿領域走向智能物理融合，形成實體世界新基礎除AI與算力趨勢外，報告還系統分析了機器人、生物工程、移動出行、空間技術與可持續能源等工程前沿技術，這些領域正在構建智能物理系統，推動現實世界的再定義。機器人技術從單一任務型設備走向多技能、協作型系統，已可在工廠、倉儲、醫療等場景中完成動態任務執行。麥肯錫指出，這些自主系統不再只是被動工具，而是具備學習、適應和交互能力的工作單元，已進入從實驗室走向工廠車間的關鍵轉折點。生物工程方面，個性化醫療、基因合成與再生技術的融合正在提升疾病應對能力。以AI輔助診斷、數字信任溯源、遠程藥品配送為代表的新醫療模式日趨成熟，為偏遠與特殊人群提供治療路徑。在能源和可持續領域，風能、氫能、碳捕集技術加快推進，技術突破與政策推動相互疊加。2024年，該領域股權投資大幅回升，趨勢排名中名列前茅，反映出綠色低碳技術正成為新產業周期的重點方向。可以發現，前沿科技正從數字世界回流并嵌入物理世界，AI與機器人不再局限于屏幕和軟件，而是以智能體形式嵌入生產、醫療、能源與交通系統，構建新型技術基礎設施。四、區域競爭、平臺生態與技術治理成為制勝關鍵在全球范圍內，科技主導權競爭日趨激烈，各國政府紛紛提出“科技主權”戰略。美國、日本、歐盟推動本土AI基礎設施與半導體制造；中東、東南亞國家加快AI本地模型建設；中國持續推進大模型落地與智能制造結合。同時，企業層面的平臺化競爭愈發明顯。以OpenAI、Google、Anthropic、Meta等主導的模型生態系統正快速吸引開發者與合作伙伴，形成類似操作系統的壟斷性網絡效應。中小企業如何在開放生態與專屬部署間尋找平衡，將影響其創新效率與戰略控制力。需要注意的是，與之伴隨而來的治理問題也在日益凸顯。AI透明度、責任歸屬、內容檢測、隱私保護等議題不再是道德問題，而是商業部署過程中的實際門檻。例如，加州2026年起要求主流AI系統提供可公開驗證的“生成內容標識”，成為AI法規推進的重要里程碑。在多技術融合時代，技術本身不再是壁壘，真正的競爭優勢來自治理能力、組織適配能力和生態整合能力。誰能率先建立可信的AI系統，誰就更有機會主導下一階段的行業標準和價值分配體系。五、技術戰略建議：選擇精、落地穩、組合強綜合麥肯錫的分析，未來企業制定技術戰略應關注以下三條主線：一是精選高價值趨勢而非全面布局。在所有的技術趨勢中，AI、AgenticAI、應用特化芯片、邊緣計算、機器人與可持續能源投資回報潛力最大，值得優先聚焦。二是從點到鏈，打通落地路徑。將AI與自身核心業務流程深度嵌套，通過改造具體環節（如客服、編碼、預測）形成閉環效益，而不是依賴大模型上線即見效的幻覺。三是技術組合而非單項突破。產業最大價值往往來自趨勢交叉點，尤其是AI+生物工程、AI+機器人、AI+邊緣計算等組合，具備系統性協同增益。未來的行業變革，將不再由單一技術驅動，而是由趨勢組合、組織升級和生態整合共同完成。2025年，是企業從技術跟隨者走向技術組織者的關鍵窗口期。參考文獻：[1]McKinseyCompany.McKinseyTechnologyTrendsOutlook2025[EB/OL].(2025-07-22)[2025-07-25].https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-top-trends-in-tech#/.[2]TOP行業報告.麥肯錫（McKinsey）：2025年技術趨勢展望報告（第五版）[EB/OL].(2025-07-25)[2025-07-25].https://mp.weixin.qq.com/s/Q2UPQN7ro4wbvThltHxMvA.

三氯化鈦（TiCl3）是一種昂貴且稀有的試劑，在制備烯烴聚合用催化劑、合成二氧化鈦納米顆粒以及從廢水中去除溶解有機物和鉻化合物等方面具有重要的應用價值。三氯化鈦的生產成本在很大程度上取決于其純度和制備工藝。常用的制備方法如氫氣還原法、金屬鎂還原法等需要在高溫或高壓條件下進行，存在成本高、危險性大等缺陷。因此，需要研究開發一種反應過程條件溫和且產品純度高的三氯化鈦合成方法。本文介紹國內外具有代表性的三氯化鈦合成工藝。日本住友電氣工業株式會社和住友電工印刷電路株式會社共同公開了一種三氯化鈦溶液的制造方法和一種三氯化鈦溶液的制造裝置。所述制造方法包括：通過使用離子交換電解還原法，從而在電解液中還原四氯化鈦。該方法中，使用含硫酸根離子的水溶液作為陽極側的電解液。所述裝置是一種通過在水溶液中電解還原四氯化鈦來制造三氯化鈦溶液的裝置。所述制造裝置包括：陽極室，其存儲陽極電解液；陰極室，其通過離子交換膜而與陽極室隔開并且存儲四氯化鈦溶液；陽極，其浸漬在陽極室中的陽極電解液中；以及陰極，其浸漬在陰極室中的四氯化鈦溶液中。該裝置中，陽極電解液含有硫酸根離子。俄羅斯專利RU2707362C1涉及三氯化鈦的生產，該三氯化鈦用作陽極活性涂層的成分、有機合成中的催化劑以及水凈化工藝。生產三氯化鈦的方法包括在加熱條件下用金屬還原四氯化鈦。所用的初始溶液是15-55wt.%的四氯化鈦水溶液。金屬的含量為化學計量的10%至100%。還原過程在30-110℃下進行。使用的金屬是鋁、鐵或來自城市固體廢棄物熱回收工藝的金屬廢料混合物。這確保了能源成本的降低、技術方案的簡化以及環境和工業安全性的提高。江蘇展鈦科技有限公司公開了一種用于鋁粉還原四氯化鈦制取三氯化鈦的方法及反應器，所述方法是一種連續制取方法，即連續向反應器供應鋁粉三氯化鋁混合物和含釩四氯化鈦混合物，兩者在反應器內反應，生成的產物從反應器內排出至反應產物儲罐，所述反應器采用管式反應器構型，具有封閉的管體，并且自前端向尾端分為加熱段、反應段及冷卻段，管體內設置推送螺旋，推動物料由前端向尾端移動依次經過加熱段、反應段及冷卻段，最后進入反應產物儲罐，在加熱段出口處物料的溫度保持在第一溫度范圍，在反應段管體內物料的溫度保持在第二溫度范圍。該發明具有四氯化鈦反應完全、產品易從反應器排出的優點，是一種連續化制取三氯化鈦的高效方法。北京理工大學提供了一種低溫離子液體中制備三氯化鈦粉體的裝置及方法，所述加熱攪拌裝置上設置有密封反應器，所述密封反應器上設置有Ti金屬和TiCl4滴加裝置，所述密封反應器內設置有離子液體，所述離子液體的底部中央設置有與所述加熱攪拌裝置配合的攪拌子，所述離子液體的上部設置有保護氣體。該方法包括離子液體的配制、離子液體中滴加四氯化鈦并攪拌使之與鈦金屬反應制備三氯化鈦、采用真空抽濾去除離子液體并獲得三氯化鈦粉體、在二氧化碳或惰性氣體保護下真空干燥以獲得純凈的三氯化鈦粉體、收集并封裝三氯化鈦粉體。該發明為高純度三氯化鈦粉末的低溫、低成本、綠色清潔制備提供重要方法。鄭州大學提出了一種制備三氯化鈦粉體的方法，該方法包括：(1)四氯化鈦與金屬鈦在低沸點金屬氯化物熔鹽介質中反應，得到具有二氯化鈦飽和濃度的低價鈦鹽；將步驟(1)得到的低價鈦鹽與氯化氫氣體反應，得到三氯化鈦粉體；在步驟(1)之前，還包括低沸點金屬氯化物熔鹽的凈化處理步驟；在步驟(2)之前，還包括對步驟(1)得到的低價鈦鹽進行脫水的步驟。利用該發明公開的方法制備的三氯化鈦粉體，純度高、分散性好。參考文獻1.SumitomoElectricIndustries,SumitomoElectricPrintedCircuitInc.Methodanddeviceforproducingasolutionoftitaniumtrichloridesolutionoftitaniumtrichloride.JP6687637B2（申請日：2016.10.04；授權公告日：2020.04.22）2.FederalnoeGosudarstvennoeByudzhetnoeObrazovatelnoeUchrezhdenieVysshegoObrazovaniyaRossijskij.Methodofproducingtitaniumtrichloride.RU2707362C1（申請日：2019.04.05；公開日：2019.11.26）3.江蘇展鈦科技有限公司.一種用于鋁粉還原四氯化鈦制取三氯化鈦的方法及反應器.CN106745217B（申請日：2017.03.14；授權公告日：2018.02.06）4.北京理工大學.一種低溫離子液體中制備三氯化鈦粉體的裝置及方法.CN110817947B（申請日：2019.11.15；授權公告日：2020.11.20）5.鄭州大學.一種制備三氯化鈦粉體的方法和裝置.CN107758731A（申請日：2017.11.24；公開日：2018.03.06）

科學家們正在將溫室氣體二氧化碳轉化為高價值液體燃料甲醇，這一突破性研究發表在7月份的《自然催化》期刊上。這項國際合作由俄亥俄州立大學、耶魯大學、希伯來大學等機構的研究人員共同完成，通過創新的電催化技術和分子可視化手段，為實現二氧化碳資源化利用提供了全新解決方案。電催化技術的核心突破研究團隊通過在碳納米管表面涂抹酞菁鈷（CoPc）分子，并施加電流，實現了二氧化碳的高效轉化。碳納米管作為獨特的導電材料，能夠為催化劑提供理想的反應環境。當電流通過電解質溶液時，CoPc分子獲取電子，并利用這些電子將二氧化碳轉化為甲醇。利用新型振動光譜技術，研究團隊首次直接觀察到分子在不同反應環境中的行為。這項技術揭示了為何某些反應條件下更容易生成甲醇，而非其他副產物如一氧化碳。通過調整催化劑在碳納米管表面的分布方式，團隊成功將甲醇生成效率提高了八倍。甲醇：未來能源的潛力選項甲醇因其高能量密度和低成本，被認為是未來可持續能源的重要載體。作為一種替代燃料，甲醇不僅可用于飛機、汽車和船舶，還可通過可再生電力驅動的生產工藝用于供熱和發電。研究團隊認為，甲醇的應用前景遠不限于燃料領域。其生產過程還可以推動新型化學反應的發現，為能源和化工行業帶來更多可能性。論文共同作者、俄亥俄州立大學教授羅伯特·貝克表示：“通過理解分子級的化學反應，我們能夠更高效地生產甲醇，同時為催化科學提供新的洞見。”技術創新推動精準催化該研究的另一大亮點是利用振動光譜技術和計算建模，精準捕捉分子行為的變化。研究人員發現，二氧化碳分子在某些反應條件下與“超級帶電粒子”陽離子發生相互作用，從而顯著提升甲醇的轉化效率。這一發現為未來優化電催化過程提供了重要依據。俄亥俄州立大學的博士后研究員朱全松表示：“振動光譜技術讓我們能夠分辨同一種分子在不同環境下的振動特性，并關聯到甲醇的生成路徑。這一技術為理解催化反應的本質提供了全新視角。”國際合作與未來展望這項研究的成功得益于國際科研團隊的緊密合作，以及美國國家科學基金會和美國-以色列雙邊科學基金會的資助。團隊成員來自耶魯大學、希伯來大學、賓漢姆頓大學等機構，為項目的理論分析和實驗驗證提供了多學科支持。未來，研究團隊計劃進一步探索陽離子的功能，以及其他可能優化甲醇生產的催化路徑。貝克教授表示：“我們已經開始合作進行后續研究，期待看到更多令人振奮的進展。”通過將溫室氣體轉化為高價值燃料，科學家們不僅為緩解氣候變化提供了新工具，也為能源可持續發展開辟了新途徑。這項研究標志著電催化技術應用的重大進展，或將在未來徹底改變化工和能源產業的格局。參考文獻：[1]OhioStateUniversity.Chemistsdesignnovelmethodforgeneratingsustainablefuel[EB/OL](2024-07-19).https://www.sciencedaily.com/releases/2024/07/240719123857.htm.

6月3日，德國馬克斯·普朗克等離子體物理研究所（IPP）宣布，其運行的全球最大仿星器實驗裝置Wendelstein7-X（W7-X）在最新實驗中實現等離子體連續穩定運行43秒，創造了該時間尺度下的聚變“三乘積”（密度×溫度×時間）新紀錄，此次實驗的三乘積值顯著超越托卡馬克裝置在類似時間尺度上的表現，成為穩態核聚變研究的重要里程碑。此外，實驗還實現了1.8GJ的能量周轉率與3%的等離子體比壓（β），均為W7-X運行以來的最佳記錄。其中，能量周轉量反映了加熱功率與持續時間的乘積，3%的比壓更是衡量聚變堆效能的重要前瞻性參數。一、仿星器原理與W7-X定位仿星器（Stellarator）最早由美國普林斯頓大學的LymanSpitzer于1951年提出，其磁約束結構完全由外部的線圈電流產生，避免了托卡馬克對等離子體電流的依賴，從而具備更高的運行穩定性，尤其適用于穩態聚變運行。然而，由于設計與工程制造難度較大，仿星器長期發展緩慢。近年來，隨著3D打印、高溫超導、AI等關鍵技術突破，仿星器發展再度加速，屢獲重大突破。W7-X由歐盟EUROfusion計劃資助，是目前世界上規模最大、磁場配置最精確的仿星器實驗平臺，旨在驗證仿星器是否具備穩定長時運行并實現能量正平衡的能力。二、實驗成果與關鍵突破在2025年春季結束的“OP2.3”運行周期中，W7-X團隊成功實現等離子體持續運行43秒，創造了長脈沖條件下的三乘積世界紀錄。在此前類似尺度下的實驗中，托卡馬克裝置雖在短時性能參數上仍具優勢（如JET與JT-60U曾創下峰值三乘積記錄），但在穩態維持能力方面已被W7-X超越。同時，W7-X刷新了1.8GJ的能量周轉紀錄（此前紀錄為2023年2月的1.3GJ），其表現略高于中國托卡馬克裝置EAST在1000秒放電實驗中的周轉數據。另一個重要突破是在實驗中成功實現等離子體比壓β達3%，這得益于在部分實驗中主動將磁場強度降低至約原設定的70%，從而降低磁壓、提升等離子體壓強。該比壓水平已接近未來商用聚變堆所需的4-5%目標。三、國際協作支撐下的系統性進展W7-X突破性成果背后是美歐多機構的長期協作。其中，美國橡樹嶺國家實驗室（ORNL）研發的新型彈丸注入器在實驗中發揮核心作用：其在43秒內精準注入約90枚毫米級冷凍氫彈丸，作為維持等離子體運行的持續燃料源，并通過可變脈沖速率機制與微波加熱系統（ECRH）實現同步控制，ECRH由德國卡爾斯魯厄理工學院與斯圖加特大學聯合開發，是將等離子體加熱至聚變溫度的關鍵裝備。實驗關鍵參數的測量則由多個國際團隊共同完成。離子溫度由普林斯頓等離子體物理實驗室（PPPL）提供的X射線光譜儀獲取，電子密度通過IPP自主研制的干涉儀系統實時監測，能量約束時間由IPP的綜合診斷工具精準計算，確保三乘積評估的可靠性。W7-X加熱與優化部門負責人Wolf教授指出，這些紀錄不僅代表著數值上的突破，更是仿星器邁向核聚變發電實際應用的關鍵跨越。參考資料：FrankFleschner.Wendelstein7-Xsetsnewperformancerecordsinfusionresearch.20250603.https://www.ipp.mpg.de/5532945/w7x?c=14226

5月，韓國大田市正式被指定為“合成生物學基礎的先進生物制造全球創新特區”，成為全國首個以合成生物學為核心的新型全球創新特區。6月，該創新特區開始全面運營。這一舉措標志著韓國生物制造產業戰略布局的新高度，不僅回應了全球生物技術革命的浪潮，也與中美等國對合成生物學的高度重視和投入形成呼應，體現了韓國政府“創新引領+全球協作”的頂層設計視野。“全球創新特區”是對現有“規制自由特區”政策的高階升級，著重支持尖端領域的新產品開發、技術實證及全球化拓展。大田市獲批該特區，是其自2023年末作為候選地經各部委審核、公示、全國委員會及規制自由特區審議會層層遴選后的最終結果。解析該特區的運行機制與支持體系如下：1.運行周期與空間布局本次大田特區規劃周期為2025年6月至2029年12月（4年7個月），并可視項目成效延長2年，項目總預算為272億韓元（約合人民幣1.4億元）。特區核心區域覆蓋大德區和儒城區，總面積245.3平方公里，構建“創新走廊”型空間集聚和產業生態。2.全周期創新生態鏈特區建設圍繞“技術實證—產品開發—國際認證—市場化—全球拓展”五大環節，重點打造如下創新基礎設施與支持機制：BioFoundry與GMP研發生產體系：依托韓國生物科學技術研究院（KRIBB）的BioFoundry自動化研發線，以及韓國科學技術院（KAIST）的mRNA/DNA生產支持中心，為企業提供LMO候選物質的高通量篩選、性能優化、工藝驗證與小試生產全鏈條服務，有效提升材料與產品商業化落地的效率和成功率。創新項目與企業賦能：面向醫藥、診斷試劑、農業種子、動植物用藥、化工材料、食品和化妝品等領域，支持企業從基礎研究、技術開發到樣品試制、海外測試認證全流程的政策與資金扶持，鼓勵企業開展多用途產品、多場景驗證與國際協作，全面提升韓國生物制造的全球競爭力。3.規制創新與風險評估機制大田特區實施《規制自由特區及地區特化發展特區相關法》，對企業提出的核心技術與新產品實行“規制沙盒”機制。具體包括：簡化LMO等高風險產品在工業、食品、農林畜牧等多領域間用途切換時的重復風險材料審查，降低企業創新成本，縮短上市周期。允許特區企業通過一次綜合評估，實現多場景跨域應用，為“同源不同用”類產品的產業化提供制度保障。支持企業協作與聯合開發，賦予規制特例，鼓勵企業、研究機構間共研、共用平臺與技術成果。4.全球化協同發展大田市積極推動全球合作，圍繞合成生物學主導的生物制造，重點推進以下國際化舉措：國際聯合研發與測試：與新加坡國立大學等國際一流機構開展菌種研發與技術驗證，并支持企業赴海外開展樣品制作、工藝驗證、市場測試，幫助企業獲取國際認證與拓展海外市場。海外市場準入與認證支持：為新型生物材料和生物產品進入國際市場提供技術咨詢、認證費用補貼與海外本地化服務，打通研發—測試—認證—落地應用的全球化路徑，提升韓國生物制造在國際供應鏈和產業鏈中的話語權。大田合成生物學全球創新特區的設立，被寄予帶動韓國生物經濟騰飛的厚望。預計到2029年，特區將帶動約1600億韓元（約合人民幣8.4億元）的生產誘導效應，為醫藥、食品、能源、農業等多領域提供高附加值生物材料和創新解決方案，帶動新興市場和產業集群的發展。大田特區的戰略意義不僅在于區域經濟提升，更體現在國家層面的全球競爭戰略突破。合成生物學的核心研發、標準制定、工藝創新、法規治理等關鍵環節均在此特區集聚，未來有望成為東亞乃至全球領先的合成生物制造與創新策源地。特區還將助推合成生物學人才培養、學科交叉與產學研用一體化，培育世界級科研與產業領軍企業，助力韓國在全球生物產業新賽道上實現彎道超車。參考文獻：[1]???,「(???)?????????????????????」?????????(7.4~7.30))[EB/OL].(2025-07-04).https://www.djtp.or.kr/board.es?mid=a20102000000bid=0102act=viewlist_no=12792nPage=1.[2]???.???,??????????????????????[EB/OL].(2025-05-21).https://www.yna.co.kr/view/AKR20250521072400063?section=industry/all.[3]???,????????????????[EB/OL].[2025-07-20].https://www.investkorea.org/dj-kr/bbs/i-948/detail.do?ntt_sn=491659.

電池即服務（Battery-as-a-Service，BaaS）正在全球電動汽車市場掀起一場深刻的商業模式變革。這種創新模式通過將電池所有權與車輛所有權分離，有效解決了電動汽車普及面臨的高昂前期成本和充電時間過長等關鍵挑戰。根據咨詢公司AstuteAnalytica的最新研究，全球BaaS市場規模預計將從2023年的2.199億美元激增至2032年的16.932億美元，年復合增長率高達25.9%。這一快速增長態勢表明，BaaS不僅正在改變消費者的電動汽車使用體驗，更在重構整個電動汽車產業的價值鏈和商業模式。BaaS的核心價值與市場驅動力BaaS模式的核心在于將電池從車輛購買成本中剝離，通過租賃、訂閱或更換服務等方式為用戶提供靈活的電池解決方案。這種模式能夠將電動汽車的購買成本降低30-40%，大幅提升了電動汽車的經濟可及性。成本效益是推動BaaS發展的首要因素，尤其是在電池成本仍占電動汽車總價較大比重的當下。與此同時，時間效率構成了另一關鍵優勢——現代換電站僅需3-10分鐘即可完成電池更換，與傳統燃油車加油時間相當，可以有效解決電動汽車用戶的“里程焦慮”。在商業領域，尤其是電動出租車和物流車隊等對運營效率敏感的行業，BaaS的運營優勢更為明顯。據咨詢機構FrostSullivan數據，中國企業蔚來汽車已完成超過4700萬次電池更換，驗證了商業模式的可擴展性。而AstuteAnalytica的研究則顯示，亞太地區目前占據全球BaaS市場62%的份額，其中中國市場的成熟度尤為突出。多元應用場景與技術創新BaaS模式的應用正從商業領域向個人用戶市場延伸，形成了多樣化的應用場景。在商業運營領域，電動出租車、物流車隊和共享汽車平臺是BaaS的主要采用者。例如，美國初創公司Ample與汽車集團Stellantis合作，在歐洲為移動出行服務提供商Free2move的菲亞特500e汽車共享車隊提供換電服務。該車型搭載Ample的模塊化換電技術，可在5分鐘內完成電池更換。這類商業用戶最看重BaaS帶來的運營效率提升，因為快速換電能最大化車輛利用率，減少因充電導致的運營中斷。在個人消費市場，訂閱式電池租賃服務正贏得越來越多消費者的認可。以蔚來汽車為例，其BaaS模式允許用戶購買不含電池的車輛，再通過訂閱方式獲得電池服務，顯著降低了購車門檻。從車型結構來看，乘用車目前占據BaaS市場56.5%的份額，而兩輪和三輪車則在亞洲市場展現出強勁增長潛力。例如，中國臺灣企業Gogoro已在亞洲部署了超過12000個換電站，主要服務于電動摩托車和踏板車用戶。在技術層面，電池創新正持續為BaaS模式提供新動能。一方面，固態電池、鋰硫電池等新一代技術有望顯著提升能量密度和安全性；另一方面，無鈷電池和鈉離子電池等替代技術則專注于降低成本和提升可持續性。這些技術進步與BaaS商業模式形成良性循環——集中管理的電池更便于應用最新技術，而規模化運營又能促進技術迭代。尤其值得注意的是，基于人工智能的電池管理系統正不斷提高電池健康監測和性能優化的精準度，為BaaS服務提供堅實的技術支撐。市場挑戰與發展瓶頸盡管發展前景廣闊，BaaS模式的大規模推廣仍面臨多重挑戰。最突出的是標準化缺失問題，不同廠商的電池規格和接口不統一，嚴重制約了換電網絡的兼容性和規模效應。這一問題在歐美市場尤為突出，與中國相對統一的標準形成鮮明對比。目前，行業正通過戰略聯盟推動標準制定，如多家車企與電池廠商成立的合作組織，但要實現全面統一仍需時日。基礎設施投入構成了另一大障礙。建設換電站網絡需要巨額前期投資，包括場地、設備和電池儲備等。行業數據顯示，單個換電站的建設成本可能高達數十萬美元，而維持充足的電池庫存更需要持續的資金支持。這種高投入門檻導致市場呈現馬太效應，蔚來、Ample等資金實力雄厚的企業占據先機，而中小企業則面臨較高的進入壁壘。在消費者接受度方面，使用習慣和認知培養仍需時間。在充電設施相對完善的歐美市場，消費者已形成固定的充電習慣，對換電模式的便利性認識不足。同時，對電池租賃模式的接受度也存在地域差異——亞洲消費者更傾向于訂閱服務模式，而歐美消費者則更看重完全所有權。此外，部分消費者還擔憂采用BaaS模式的車輛在二手交易時可能面臨估值難題。行業生態與未來趨勢BaaS市場的健康發展有賴于完善的產業生態體系。當前，該生態主要由三類主體構成：一是以蔚來、VinFast為代表的車企，二是以寧德時代為首的電池制造商，三是以Ample、Gogoro為代表的專業服務商。值得關注的是，產業呈現明顯的垂直整合趨勢——特斯拉等車企正布局電池生產，而寧德時代等電池廠商則向服務領域延伸。這種整合旨在實現電池全生命周期價值管理，涵蓋制造、使用到回收再利用各個環節。循環經濟將成為BaaS模式的重要價值增長點。集中管理的退役電池更便于實現梯次利用，例如應用于儲能系統(ESS)。行業數據顯示，專業管理的電池回收率可達90%，遠高于分散回收模式。這種閉環體系不僅能創造額外收益，還能有效降低原材料依賴，滿足日益嚴格的環保要求。展望未來五年，BaaS市場將呈現三大發展趨勢：一是區域差異化發展，亞洲繼續引領換電模式普及，歐美則聚焦高端市場和服務創新；二是技術融合深化，換電網絡將與可再生能源、智能電網實現深度協同；三是商業模式創新加速，涌現更多按需付費、會員共享等靈活服務模式。據FrostSullivan預測，到2030年全球換電站數量將從2024年的3,800座增長至8,585座；AstuteAnalytica則預計整個BaaS市場規模將突破16.9億美元。這些數據表明，電池即服務不僅是一種補充選項，更可能演進為電動汽車時代的主流能源解決方案。參考文獻：FrostSullivan.Battery-as-a-Service(BaaS)PoisedtoDisrupttheGlobalElectricVehicle(EV)Market[EB/OL].[2025-03-21].https://www.frost.com/growth-opportunity-news/mobility-automotive-transportation/powertrain-electric-vehicles/battery-as-a-service-baas-poised-to-disrupt-the-global-electric-vehicle-ev-market/.JamesDarley.WillBatterySwappingChangeHowVehiclesArePowered?[EB/OL].[2025-05-07].https://energydigital.com/articles/could-battery-swapping-make-evs-more-sustainable.AstuteAnalytica.GlobalBatteryasaServiceMarketisPoisedtoReachStaggeringValuationofUSD1,693.2Millionby2032,at25.9%CAGR:AstuteAnalyticaAnalysis[EB/OL].[2025-03-20].https://www.globenewswire.com/news-release/2024/03/20/2849362/0/en/Global-Battery-as-a-Service-Market-is-Poised-to-Reach-Staggering-Valuation-of-USD-1-693-2-Million-by-2032-at-25-9-CAGR-Astute-Analytica-Analysis.html.新浪財經.換電版菲亞特500e汽車亮相：5分鐘換電，模塊化設計[EB/OL].[2025-06-12].https://finance.sina.com.cn/stock/t/2025-06-12/doc-inezvqqa6782670.shtml?froms=ggmp.

全球技術創新的專利版圖正在經歷顯著變革。電子電器工程師學會雜志IEEESpectrum與科技數據分析公司1790Analytics合作推出了最新專利實力評分卡，系統性地揭示了領先企業和機構在專利數量與質量上的表現差異。這一評估體系采用專利綜合實力（PipelinePower）這一復合指標，不僅考量專利數量，更著重評估其技術影響力、創新原創性與應用通用性。通過創新的互動可視化工具，清晰展現了2024年全球專利強者的行業分布與國家歸屬特征。從互聯網科技巨頭到傳統制造企業，再到頂尖高校和政府研究機構，專利數據背后折射出未來全球技術競爭的新態勢。衡量創新的新標尺：“專利綜合實力”專利實力評分卡以專利綜合實力（PipelinePower指標）作為核心評估體系，通過多維度指標對專利質量和數量進行系統性評價并據此排名。該指標綜合了四大維度：增長性（Growth）、影響力（Impact）、原創性（Originality）與通用性（Generality），其中：增長性衡量2024年專利數量相較過去五年的增長幅度；影響力在排除過度自引（超過30%的自引用）的基礎上，客觀評估專利被后續技術引用的頻次；原創性通過分析專利引用的技術來源多樣性，衡量技術創新程度；而通用性則評估本機構的早期專利被多個技術領域引用的廣度。這四個維度與實際專利數量結合，形成對一個組織真實創新能力的整體判斷。相較于傳統專利評價中單純比較申請數量的做法，該模型實現了從“數量導向”向“質量導向”的轉變，更準確地識別出真正推動行業技術進步的關鍵創新主體。科技巨頭爭霸：亞馬遜、蘋果、Snap2024年專利實力排行榜呈現顯著的技術創新格局變化。亞馬遜憑借其專利組合的高引用率和跨領域適用性榮登榜首，盡管在專利數量上不及三星、臺積電等傳統科技巨頭。在消費電子領域，蘋果展現出絕對領先優勢，其專利綜合實力占據該領域總量的40%，即使將三星與其顯示技術子公司的專利實力合并計算，仍與蘋果存在顯著差距。值得注意的是，社交平臺運營商Snap以僅770項專利超越高通和谷歌等科技領軍企業，其Bitmoji和增強現實技術的創新成果獲得了業界的廣泛認可。相比之下，微軟和Meta等市值領先的企業在專利影響力方面表現相對平平，這一現象揭示了研發投入規模與專利質量之間并非簡單的線性關系。圖12025專利評分卡來源：IEEESpectrum子公司隱藏的專利實力：RTX與Alphabet企業通過子公司構建專利資產的現象日益顯著。以RTX（原雷神技術公司）為例，其旗下7家航空航天領域子公司的專利綜合實力總和占據該行業整體評估值的逾三分之二，展現出顯著的集群優勢。在電信與互聯網領域，Alphabet通過整合Google與Waymo的專利資產，使其整體實力倍增，大幅領先其他企業集團。尤為突出的是西部數據子公司SanDisk的表現，其在計算機外設領域的專利影響力達到母公司的三倍，這一卓越表現直接促使其于2025年初完成分拆上市，充分印證了子公司在企業技術戰略布局中的核心價值。地域分布：美國位居第一，日本第二盡管本次評估基于美國專利商標局數據，但申請主體呈現出顯著的全球化特征。在滿足評估標準的247家機構中，美國企業以148家的數量占據絕對優勢，日本企業以24家的數量位居次席，其專利布局覆蓋消費電子、計算機外設和半導體等多個技術領域。值得注意的是，半導體能源實驗室（SemiconductorEnergyLaboratory，SEL）在半導體設計領域超越臺積電（TSMC），再次印證了專利質量優于數量的發展趨勢。德國和韓國各有9家企業入圍，展現出均衡的技術實力。特別值得關注的是，雖然中國企業的整體入圍數量有限，但部分企業的核心專利質量已進入領先行列，反映出其技術追趕策略正逐步顯現成效。專利作為技術創新承諾的載體，其商業價值最終取決于產業化實現能力。在當前地緣政治格局演變、技術壁壘重構的背景下，企業和科研機構的專利布局策略正在發生深刻變革。1790Analytics聯合創始人強調，未來幾年將重點觀察這些專利資產能否有效轉化為商業價值和戰略優勢。現代專利已超越單純的技術文件屬性，正日益成為衡量企業全球技術競爭力的前瞻性指標。本評分卡通過系統分析，揭示了科技領軍企業真實的研發布局和技術演進路徑，為研判未來產業技術發展方向提供了重要參考依據。參考文獻：HarryGoldstein.Finduniqueinsightswithournewpatent-powerinteractive[EB/OL].[2025-06-01].https://spectrum.ieee.org/top-patents-scorecard-rankings.KohavaMendelsohn,GwendolynRak.Amazon,Apple,andSnapdominatetherankings[EB/OL].[2025-04-23].https://spectrum.ieee.org/autonomous-planes-certification.

2025年6月，國際能源署（IEA）發布《世界能源投資報告2025》，這是該期間報告的第十版，提供了2024年投資情況的全面更新，以及2025年新興形勢的初步解讀。該報告為跟蹤能源行業的資本流動提供了一個全球基準，并研究了投資者如何評估燃料和電力供應、關鍵礦產、效率、研發和能源融資等所有領域的風險和機會。報告強調了在近期政策和宏觀經濟發展以及對能源安全的高度關注的背景下，當前投資形勢的幾個關鍵方面，探討了能源投資的不同驅動因素，并確定了新興趨勢和優先事項。報告還回顧了過去十年的能源投資趨勢，突出了不同能源部門和地區的重大里程碑和經驗教訓。報告還擴大了區域分析以及對能源部門投資來源和融資來源的廣泛分析，包括對發展金融機構在新興和發展中經濟體能源投資中的作用的見解，同時還將研究清潔能源的投資趨勢與化石燃料的投資趨勢進行比較，分析能源投資的地理分布。報告的主要內容如下：一、復雜的國際局勢和經濟不確定性加劇但能源投資再創新高盡管地緣政治緊張局勢和經濟不確定性加劇，但國際能源署第十版《世界能源投資》顯示，到2025年，流入能源部門的資本將增加到3.3萬億美元，比2024年實際增長2%。可再生能源、核能、電網、儲能、低排放燃料、能效和電氣化領域的投資總額約為2.2萬億美元，是石油、天然氣和煤炭領域投資1.1萬億美元的兩倍。關于經濟和貿易前景的懸而未決的問題意味著，一些投資者對新項目的批準采取觀望態度，但尚未看到對現有項目支出的重大影響。過去五年中，能源轉型支出的快速增長是由新冠疫情后的復蘇計劃啟動的，然后由各種經濟、技術、工業和能源安全考慮因素維持，而不僅僅是氣候政策。增加的支出中，約70%來自化石燃料凈進口國。這主要是由于中國努力減少對石油和天然氣進口的依賴，并在新技術領域發揮領導作用；在俄烏沖突以后并因此切斷管道天然氣輸送后，歐洲加快可再生能源支出和提高能效的努力；以及印度太陽能支出的回升。另外20%的增長來自美國，其支持政策的部分動機是希望挑戰中國在新興清潔技術供應鏈中的地位。減排為投資提供了一個強有力的理由，但往往不是投資于日益成熟和具有成本競爭力的技術的主要動力。二、“電力新時代”催生新投資“電力時代”的到來，以及工業、制冷、電動交通、數據中心和人工智能（AI）等領域電力需求的快速增長，正在塑造投資趨勢。十年前，對化石燃料供應的投資比發電、電網和儲能的投資高出30%。今天，這些地位被顛倒了。到2025年，電力行業的投資將達到1.5萬億美元，比將石油、天然氣和煤炭推向市場的總投資高出約50%。最終用途電氣化的支出也在增加，這在很大程度上反映了購買電動汽車（EV）與內燃機車型的額外成本，盡管許多在中國銷售的電動汽車車型現在與傳統車型相比具有先期競爭力。中國是汽車銷售的主要市場。在太陽能光伏的帶動下，低排放發電的支出在過去五年中幾乎翻了一番。預計到2025年，對太陽能的投資（包括公用事業規模和屋頂）將達到4500億美元，使其成為全球投資支出清單中最大的單項。供應商之間的激烈競爭和超低成本使得進口太陽能電池板（通常與電池配套）成為許多新興和發展中經濟體能源投資的重要推動力。2025年初，中國對發展中經濟體的太陽能出口超過了對發達經濟體的出口，據報道，僅在2024年，巴基斯坦等國家就進口了19吉瓦的太陽能（相當于該國并網電力容量的一半左右）。今年，全球用于電力行業儲能的電池支出將達到660億美元。核能投資正在卷土重來，在過去五年中增長了50%，新的燃氣發電項目的批準也在增加。新建和翻新核電站的支出將超過700億美元，鑒于對小型模塊化反應堆等新技術的興趣日益濃厚，預計還將進一步增長。美國和中東占天然氣發電最終投資決策（FID）復蘇水平的近一半。快速增長的用電量和對電力安全的擔憂，支撐了中國批準興建燃煤電廠的浪潮。中國在2024年批準了近1億千瓦的新燃煤電廠，印度又批準了15億千瓦的新燃煤電廠，使全球批準的燃煤電廠達到2015年以來的最高水平。相比之下，發達經濟體在2024年首次沒有新的燃煤電廠汽輪機訂單。電網投資正在努力跟上電力需求和可再生能源部署的增長。目前，全球每年在電網上的投資約為4000億美元，而發電資產的投資約為1萬億美元。在用電量不斷增加的情況下，維持電力安全需要迅速增加電網支出，使其與發電支出持平。然而，審批程序冗長、變壓器和電纜供應鏈緊張，以及許多公用事業公司財務狀況不佳（尤其是在發展中經濟體），阻礙了這一進程。在過去十年中，在電氣化和其他效率改進方面的最終用途投資幾乎翻了一番。在強勁的電動汽車銷售、建筑改造和工業過程電氣化進展的推動下，2025年需求側投資將達到約8000億美元。建筑開工放緩（尤其是在中國）拉低了建筑行業的投資，但這被高效電器和冷卻系統預期銷量上升所抵消。一些關鍵清潔技術的成本已經恢復了強勁的下降趨勢，而電網材料和油氣行業的供應鏈壓力仍然明顯。國際能源署的清潔能源設備價格指數在2024年初創下歷史新低，與10年前相比下降了60%，自2022年以來，中國的太陽能電池板和風力渦輪機價格分別下降了60%和50%（相比之下，歐洲的風力渦輪機價格上漲）。但其他領域的通脹壓力更大，尤其是電網材料，由于對電纜和變壓器的需求不斷增長，在過去五年中，電網材料的價格幾乎翻了一番。到2025年，上游油氣成本將上升約3%。美國石油和天然氣行業以及所有大型工程項目的成本壓力，包括對進口鋼鐵和鋁征收更高關稅的影響。能源投資的地理位置正在發生變化，這將產生長期影響。中國是全球最大的能源投資國，其在全球清潔能源投資中的份額已從十年前的四分之一上升到今天的近三分之一。在過去10年里，美國在可再生能源和低排放燃料上的支出幾乎翻了一番，但隨著支持政策的縮減，現在的支出將趨于平穩。與此同時，上游石油和天然氣的支出正被中東的大型資源持有者所吸引。由于成本非常低，該地區在全球上游投資中所占的份額受到控制，但到2025年，該地區的投資份額將達到20%，這是有記錄以來的最高水平，而俄羅斯的限制支出使該地區的投資份額降至6%左右。三、發展中國家能源支出模式仍然不平衡支出模式仍然非常不平衡——許多發展中經濟體，特別是非洲的發展中經濟體，正在努力為能源基礎設施籌集資金。貨幣貶值和更高的利率使得獲得和償還債務變得更加困難：在非洲，到2025年，總債務償還成本相當于總能源投資的85%以上。2025年非洲的能源投資將比2015年減少三分之一，因為石油和天然氣支出的下降僅部分被可再生能源投資的增加所抵消。非洲擁有世界20%的人口，卻只占清潔能源投資的2%。盡管遠遠落后于中國，但印度和巴西的能源投資趨勢在新興和發展中經濟體中表現突出。強有力和持續的政策支持使這些國家能夠利用低成本的太陽能，伴隨著大量的風能和生物能源投資，以及巴西大型海上石油資源的開發。印度似乎將提前實現其2030年非化石能源發電能力達到50%的目標。東南亞對新興技術的部署落后于其他地區，但該地區正在清潔能源供應鏈中找到一席之地，在太陽能制造方面僅次于中國，而印度尼西亞是世界上最大的鎳生產國。發展中經濟體日益擴大的資金缺口表明，國際資金來源將發揮更大的作用。為新興和發展中經濟體的清潔能源投資動員國際資金，需要與國內資本市場的發展相結合。國際公共資金可以成為私人資金的催化劑，占EMDE（不包括中國）清潔能源投資（每年約320億美元）的7%左右，但這遠低于發展中國家的需求和預期。中國越來越多的對外能源投資和官方融資支持將流向清潔能源和清潔技術制造業。長期以來，中國一直是能源相關行業的主要海外投資者，涉及各種燃料和技術（2021年以來新建燃煤電廠除外），以及關鍵礦產。近年來，有跡象表明這一重點發生了轉變。在過去五年中，中國電動汽車和電池制造商已宣布投資約800億美元，在印度尼西亞、泰國、巴西、墨西哥和泰國等主要市場建立和擴大生產設施。長期扎根于東南亞的太陽能制造商也在重新評估其海外戰略，并密切關注中東的機會。四、十年間能源研發投入TOP20企業發生巨大變化自2015年以來，按能源研發預算排名的前20家公司的構成發生了巨大變化。10年前，該榜單主要由歐美汽車企業和油氣企業占據，中國公司只有中國國家電網公司（ChinaStateGridCompany）和中石油（Petrochina）上榜。此外，公司的業務類型也發生了變化。2024年，前20名首次包括了一家純電池制造商（中國公司寧德時代），以及兩家專注于電動汽車的汽車制造商（中國比亞迪和美國特斯拉）。另外三家尋求將自己定位為電氣化設備供應商的公司也在名單上（電裝，施耐德電氣和羅伯特博世），而僅有的石油和天然氣公司是中國中石油，中石化和沙特阿美公司。投資流動尚未步入正軌，無法實現COP28商定的可再生能源和效率目標。可再生能源所需的年度投資仍需翻一番，以實現到2030年可再生能源裝機容量增加兩倍的目標，同時增加對電網、儲能和其他形式的靈活性的支出，以確保安全、經濟地利用這些容量。在未來五年內，能效和電氣化方面的支出需要增加近三倍，才能在本十年末實現每年4%的能源強度改善。降低資本成本的努力需要成為第29屆聯合國氣候變化大會（COP29）上啟動的“巴庫到貝倫路線圖”的基石，該路線圖旨在到2035年為發展中經濟體的低排放項目籌集至少1.3萬億美元的資金。擴大對發展中國家的氣候融資需要有針對性的政策行動，以解決阻礙清潔能源投資的各種實際和感知風險，這些風險正在推高這些國家的融資成本。調動私人資本取決于發展中經濟體進行政策改革和建立可預測監管環境的能力。國際公共財政需要更有針對性地通過擔保和其他增信工具來管理項目風險。自10年前首份《世界能源投資報告》發布以來，能源世界發生了巨大變化。盡管如此，在第一份報告中討論的一些趨勢在2025年版中得到了呼應。然后，和現在一樣，報告分析了價格壓力對石油行業的影響，頁巖油首當其沖。報告曾指出，中國超過美國成為全球最大的能源投資國。報告還發現，“向低碳發電的投資正在發生重大轉變”。對于能源安全、可持續性和可負擔性而言，充足、及時的投資需求與以往一樣重要。當今的能源決策者正面臨著新的地緣政治緊張局勢，能源沖擊的風險仍然很高。然而，與2015年相比，他們擁有更廣泛的具有高度競爭力的新技術，并在如何加速這些技術的部署方面積累了豐富的政策經驗。參考文獻：[1]IEA(2025),WorldEnergyInvestment2025.[EB/OL].(2025-6-29）.https://iea.blob.core.windows.net/assets/1c136349-1c31-4201-9ed7-1a7d532e4306/WorldEnergyInvestment2025.pdf.

2025年7月10日，歐盟委員會發布《通用人工智能實踐準則》（General-PurposeAICodeofPractice，以下簡稱“準則”）的最終版本。這份具有行業指導性的政策文件，標志著歐盟在全球通用人工智能（GeneralPurposeAI，GPAI）治理方面邁出了關鍵一步。該準則不僅為模型提供商履行歐盟《人工智能法案》的合規義務提供了操作性參考，更釋放出歐盟在塑造全球AI發展規則中追求“卓越與信任”的戰略信號。一、推動《人工智能法案》落地實施歐盟《人工智能法案》自2024年8月1日生效以來，被視為全球首部全面監管AI技術的法律框架。法案采用分級風險監管方法，將人工智能系統分為最低風險、有限風險、高風險、不可接受風險四個風險等級。其中，通用人工智能模型被設定了專屬規則，其透明度、版權合規以及系統性風險控制被列為關鍵監管內容。此次《準則》的發布正是為了補足《人工智能法案》在落地層面的技術與管理缺口。該準則由13位獨立專家撰寫，參考了來自逾千名利益相關方（涵蓋模型開發者、中小企業、學者、版權持有者、民間團體等）的反饋，《準則》具備高度包容性與實操性。盡管簽署屬于自愿行為，但已被視作模型提供商獲得監管認可信任的重要“通行證”。歐盟明確表示，2025年8月2日起，GPAI相關義務將正式生效。一年后將首先適用于市場上新發布的模型；兩年后，現有模型也需全面遵守。這一過渡機制體現了監管與創新之間的平衡理念。二、《準則》聚焦透明度、版權、安全與保障《準則》共分為三大章節，分別聚焦于透明度、版權、安全與保障，體現了歐盟對GPAI技術基礎、內容來源與系統性風險的全面治理。1、透明度：標準化信息披露機制《準則》的透明度章節明確了以下幾點核心要求：模型文檔標準化：所有提供商需填寫《模型文檔表》（ModelDocumentationForm），內容涵蓋模型架構、數據來源、訓練過程、輸入輸出模態、許可類型及使用限制等。該表不僅需隨模型更新同步修訂，還需保存歷史版本至少10年。分級披露機制：對不同主體（如：人工智能辦公室AIO、下游開發者等）設定差異化信息披露范圍和響應時限。下游方提出信息請求時，需在14天內回復。信息安全保障：強調網絡安全技術保護機密數據，同時確保披露信息的真實性與完整性。該機制一方面增強了GPAI的可解釋性，有助于下游系統集成開發者履行各自義務；另一方面，也保障了知識產權與商業機密的安全，降低了企業合規的顧慮。2、版權：明確合法使用和責任歸屬在GPAI訓練過程中獲取和使用海量互聯網內容已成行業常態，但版權風險日益凸顯。《準則》版權章節圍繞合法內容獲取、侵權風險防控等關鍵問題，提出以下措施：版權政策制定與披露：模型提供商需建立清晰的內部版權合規政策，并定期更新，鼓勵向公眾披露版權政策摘要。網絡爬取合規化：嚴禁繞過內容平臺的付費墻或訂閱限制，明確排除侵權網站作為訓練數據來源。識別權利聲明：要求遵守“爬蟲排除協議”（RobotsExclusionProtocol），并支持歐盟統一的權利保留標準開發，確保機器可讀的版權聲明不被忽略。防止侵權輸出：部署技術手段防止模型生成明顯侵犯版權的內容，并在使用政策中明令禁止相關用途。建立申訴機制：設立版權方聯系窗口，便于權利人提交投訴并獲得回應。通過這一系列細化操作指南，歐盟意圖引導AI開發者在促進創新與遵守版權之間找到更清晰的界限，建立行業長期發展的正向機制。3、安全與保障：針對系統性風險的治理體系通用人工智能模型中最先進的一部分，因其可能具備極高的能力（如自主生成敏感信息、操作生物化學知識等），被認定具有“系統性風險”。該章節僅適用于此類模型（如OpenAI的GPT-4、Meta的Llama、Google的Gemini、Anthropic的Claude等），其核心內容包括：風險識別與分類：明確生物安全、人權侵害、模型失控等為高優先級風險，需開發場景化風險模擬與應對方案。全生命周期管理機制：模型上市前需完成系統性風險全面評估；上市后則需持續監控，建立動態調整機制。安全防護措施：包含數據過濾、接口權限控制、參數加密、員工背景審查等，防止外部濫用與內部泄露。第三方審查機制：要求部分模型在關鍵階段需接受獨立安全測試，如紅隊測試等。該章節特別強調企業需在內部確立安全責任體系，并定期向AIO報送《安全與保障模型報告》。對于中小企業而言，部分簡化要求亦得以保留，以兼顧監管公平與發展活力。三、信任與卓越：歐盟AI發展戰略底色《準則》的出臺并非孤立事件，而是歐盟系統性AI戰略的自然延伸。2025年4月發布的《歐洲人工智能大陸行動計劃》提出，要在全球范圍內打造“可信賴的AI力量”，強調以基本權利、民主價值與技術安全為基礎推動AI發展。配合“數字歐洲”和“地平線歐洲”計劃，歐盟每年將在AI領域投入至少10億歐元，并吸引更多私人資本，力爭未來實現每年200億歐元的AI投資。在法規治理方面，歐盟已相繼出臺《人工智能法案》《人工智能責任框架》《數據治理法案》《網絡安全戰略》等配套政策，并設立歐洲人工智能辦公室（AIO），以實現監管統一化、標準清晰化、執行高效化。在全球AI技術和規則博弈日趨激烈的當下，歐盟試圖通過法治與合作路徑，建立一個既安全又創新的AI生態，這一模式或將成為全球AI治理的重要參考。四、后續步驟與政策展望《準則》一經獲得歐盟委員會和成員國正式認可，簽署方將可在證明合規方面享受更低行政負擔與更高法律確定性。這將成為企業獲取市場信任與監管支持的雙重憑證。展望未來，歐盟將在AI治理方面持續推動“協作式合規”，推動GPAI開發者、版權方、行業協會與監管機構共建共治。通過構建“技術透明—法律合規—安全保障”的三位一體架構，歐盟意圖實現“可信AI”的產業升級路徑。資料來源：1、EuropeanCommission.General-PurposeAICodeofPracticenowavailable[EB/OL].(2025.7.10).https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_25_17872、EuropeanCommission.TheGeneral-PurposeAICodeofPractice[R].(2025.7.10).https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai3、Reuters.EU'sAIcodeofpracticeforcompaniestofocusoncopyright,safety[EB/OL].(2025.7.11).https://www.reuters.com/business/eu-code-practice-help-firms-with-ai-rules-will-focus-copyright-safety-2025-07-10/

近年來，越南以音樂為媒，創新融合旅游、文化和娛樂產業，逐步走出一條極具特色的“音樂觀光”發展路徑。這一模式不僅極大豐富了越南的文化旅游產品，也正在推動越南從旅游目的地向文化輸出大國轉型。2024年，越南入境游客量首次超過新加坡，達到1750萬人，旅游收入達到840萬億越南盾（約合2303億元人民幣），顯示其在區域旅游市場上的迅猛崛起。一、本土創新：音樂視頻與地方旅游的深度聯動越南音樂觀光的最大亮點，是將高品質音樂視頻與地方旅游推廣有機結合，形成內容與場景的雙重傳播力。歌手HòaMinzy推出的MV《BacBling》一經上線，在YouTube上迅速突破兩億三千萬次播放。視頻以北寧省的文化地標和自然風光為主場景，包括都廟、富良陶村、東湖民畫村、油寺等，巧妙融入地方傳統與當代流行元素。隨著視頻走紅，“BacNinh”（北寧）成為熱門旅游關鍵詞，相關景區迅速成為社交平臺打卡地。地方政府敏銳捕捉到這一流量紅利，北寧省及時推出“跟著MV游北寧”免費旅行體驗項目，每周末組織觀光團帶領游客沉浸式探訪MV取景地，極大激發了民眾實地體驗的熱情，實現了“從一首歌引爆一座城”的現象級傳播，極大增強了地區文化影響力和旅游產業活力。類似案例還有QuachBeem的《HaGiangoi!》，真實展現了越南北部高原的自然風光與人文魅力，也推動了河江等地旅游熱度的持續上升。據統計，2023年河江省接待游客320萬，其中境外游客超過40萬展現了音樂視頻與旅游市場的直接拉動效應。本土音樂人及團隊在缺乏贊助、條件艱苦的情況下，依然堅持用心制作，利用摩托穿越山區、與當地居民互動、克服天氣與語言障礙，以真誠與細膩傳遞地方文化。這種以情感與生活為基礎的內容生產，為越南音樂觀光注入了人文溫度和持續生命力。二、多元場景：大型演唱會、音樂節與旅游體驗深度融合除了本土MV化身數字化時代的“視覺旅行指南”，越南在國際大型音樂活動和本土演出領域同樣頻出新招。近年來，BLACKPINK、西城男孩、G-Dragon等全球巨星先后在河內、胡志明市舉辦演唱會，每場觀眾動輒數萬，門票火爆，帶動了酒店、餐飲、交通和文娛等全鏈條消費。每逢演唱會，城市旅游接待能力全線提升，住宿率和相關收益水漲船高，顯示了音樂活動對旅游經濟的強大帶動作用。本土制作的大型綜藝和音樂節，如《披荊斬棘的哥哥越南版》及《AnhTraiSayHi（說嗨不說再見）》，單場觀眾也達到5萬至7萬人，成為越南旅游和娛樂消費的重要新動能。這些音樂活動不僅是視聽盛宴，更成為青年人和外來游客體驗越南城市夜生活與本土文化的窗口，進一步提升了越南的國際知名度和城市形象。在豪華游輪與現場音樂表演結合方面，下龍灣成為代表性創新范例。ParadiseVietnam郵輪公司將音樂表演融入夜間游輪行程，每晚邀請知名本土及國際藝人，如BangKieu、LeHieu、英國911樂隊等，現場互動，融合自然美景和高品質音樂，打造極具吸引力的個性化體驗。有調查顯示，85%的游客認為音樂演出極大提升了旅游情感價值，提升了游輪和酒店入住率，為越南旅游產業鏈注入高附加值。三、產業聯動與政策推動：音樂、旅游、媒體的協同創新越南的音樂觀光并非孤立發展，而是政府、企業、媒體、藝術家多方合力的結果。國家旅游局將音樂、體育、娛樂等新型旅游產品作為2030年旅游發展戰略的重點，鼓勵創新形式，強調本土文化與國際視野結合。各省市文旅部門主動與青年藝術家、網絡紅人合作，共同策劃線下旅游活動與線上媒體內容，激發年輕群體和新興游客群體的興趣。同時，越南旅行社、郵輪企業與國內外藝人合作，借鑒日韓、泰國經驗，推出粉絲團體游、音樂主題深度體驗游等定制化線路。隨著線上音樂節、數字旅游地圖、美食游、名人推廣等多元手段的出現，音樂觀光逐步形成“內容+體驗+平臺+服務”全鏈條生態。這不僅提升了游客停留時長和消費水平，也助力越南旅游業實現文化“軟實力”的系統性輸出。參考文獻：[1]Musictourism–apromisingtrendforVietnam’stravelindustry.[EB/OL].(2025-07-03).https://en.vietnamplus.vn/music-tourism-a-promising-trend-for-vietnams-travel-industry-post322039.vnp.[2]VietnamEmergesAsAGlobalMusicTourismPowerhouseWithUnstoppableConcertsByBLACKPINK,Westlife,AndG-DragonCaptivatingMillionsOfFansAcrossHanoiAndHoChiMinhCity:NewUpdateYouNeedToKnow[EB/OL].(2025-07-03).https://www.travelandtourworld.com/news/article/vietnam-emerges-as-a-global-music-tourism-powerhouse-with-unstoppable-concerts-by-blackpink-westlife-and-g-dragon-captivating-millions-of-fans-across-hanoi-and-ho-chi-minh-city-new-update-you-need/.[3]MusicvideosinspiretourismboomacrossVietnam.[EB/OL].(2025-04-06).https://www.thestar.com.my/aseanplus/aseanplus-news/2025/04/06/music-videos-inspire-tourism-boom-across-vietnam#goog_rewarded.

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。“康諾利們”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”還非常考驗情報人員對當地環境的理解。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。“大博弈”時期，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。現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。現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.