據新華社消息，根據5日公佈的2026年中央和地方財政預算草案報告，2026年中國國防支出為19095.61億元人民幣，同比增長7%，相較2025年的7.2%小幅下調。分析認為，這一增速在意料之中。這也是中國國防預算連續11年維持個位數增長。2016年，中國國防預算增幅為7.6%，結束了此前5年連續兩位數增長的局面。此後，從2021年迄今的六年時間中，中國國防預算增幅始終維持在7%左右，從2023年至2025年增幅連續三年持平，均為7.2%。軍事問題專家宋忠平5日對《環球時報》記者表示，中國國防費用的增速一貫強調“適度”原則。一直以來，中國國防費用都是根據國防安全的需要和國民經濟的發展保持適度增長，中國追求的是經濟建設和國防建設適度發展均衡，而非“窮兵黷武”。西方軍費大漲背景下，“中國威脅論”失去市場每年兩會，中國國防預算都是國際媒體高度關注的議題之一。《環球時報》記者持續多年關注國際媒體對中國軍費議題的報導，發現國際媒體的側重點也在不斷變化。近年來，“中國軍事威脅論”“中國軍費不透明”的調門逐漸走低，許多外媒不再赤裸裸地渲染中國軍事力量發展對地區的威脅。今年，英國廣播公司（BBC）在一篇中文報導中這樣寫道，“2026年兩會對軍費的表述，會被放在中美競爭與區域安全緊張的背景下解讀，對內強調安全需求與現代化必要性，對外則強調防禦性、透明程序與合理穩定增長。這種雙重敘事在過去幾年已相當穩定。”北京外國語大學國際關係學院國際問題專家卓華5日接受《環球時報》記者採訪時表示，不難看出，西方國家尤其是西方媒體已經注意到中國政府一直在重申的觀點和原則，尤其是在西方國家近年來軍費顯著增長的背景下，西方媒體再赤裸裸炒作所謂“中國軍事威脅論”已沒有市場。公開報導顯示，美國軍費開支已達到空前規模，繼2026財年突破兆美元後，有美國政要揚言要繼續增加50%，要求2027財年高達1.5兆美元的國防預算。有分析認為，這是足以“進行世界大戰的規模”。歐洲國家和日本也在加快重整軍備，歐盟推出了龐大的“歐洲再武裝計畫”，英、法、德等主要北約國家軍費佔GDP比重已超過2%，並紛紛將美國要求的5%作為新目標。而日本2026財年防衛預算也超過9兆日元，再創歷史新高。在以美國為首的西方國家軍費開支逐年上漲的事實面前，西方媒體難以再簡單地套用“中國威脅論”的敘事。面對周邊安全新形勢，中國軍費從“補償性增長”轉向“被動性增長”值得注意的是，法新社在報導今年中國國防預算時提及了南海和台海的緊張局勢，“面對南海緊張局勢、台灣問題等多重戰略挑戰，專家預計軍費增長幅度將與近年來持平。”一位匿名軍事觀察員5日對《環球時報》表示，中國增加國防費的首要目的是堅決捍衛國家利益，保衛國家安全和人民利益，“尤其是當前中國周邊安全形勢複雜嚴峻，不穩定不確定因素增大，對維護國家主權、安全和發展利益構成現實挑戰。”卓華也表達了同樣的觀點。他認為，面對中國周邊安全環境和世界安全形勢的新變化，中國防禦能力面臨新考驗，軍費增長動力正從過去的補償性增長向被動性增長轉變，面對日益嚴峻的安全挑戰，中國繼續增加軍費不僅合情合理，而且必須進一步加快建設能夠匹配戰略態勢、戰場環境和軍事技術變化的防禦和威懾能力。中國國防支出佔GDP比重遠低於美國等國不過，西方對中國的“有色眼鏡”一直都在，比如在報導中刻意凸顯“軍費預算高於GDP增速”。新加坡《聯合早報》5日在報導中稱，“這是自2022年以來，中國軍費預算增幅連續五年超過7%。”“中國軍費預算自2016年結束兩位數增長後，保持個位數增長至今，但都高過當年的GDP目標增速。”“按照西方的歷史經驗，經濟增長意味著利益擴展，繼續需要通過發展軍事力量去維護甚至搶奪。因此，西方媒體不可避免地要尋找對華輿論攻擊點，企圖製造軍事經濟失衡相關的論調。”卓華分析認為。上文中不具名的軍事觀察員分析認為，中國國防支出佔GDP比重長期保持在約1.5%以下，連續多年個位數增長，既低於世界平均水平（約2.5%），也遠低於美國（約3.5%-4%）等主要國家。“一些外媒對中國國防支出的偏頗觀點是典型的‘只許州官放火，不許百姓點燈’。”中國軍費合理增長，有利於世界和平穩定此前，新加坡《聯合早報》報導稱，中國國防預算總額及增長幅度，不僅是評估中國軍事現代化進展和國防能力的關鍵指標，同時也對全球安全態勢和地緣政治格局的演變具有重要影響。卓華認為，越來越多的觀點開始認同，中國軍費伴隨經濟力量增長的合理性，這對世界的和平穩定是有利的。事實證明，中華人民共和國自成立以來，沒有主動挑起過任何一場戰爭和衝突，沒有侵佔過別國一吋土地。“不過，一些西方國家對中國的和平發展道路仍存在不信任，短期內還難以打破‘國強必霸’的固有認知。”上述不具名軍事觀察員參加過諸多國際性論壇。他告訴記者，自己能清晰地感受到：在全球地區衝突與動盪加劇的背景下，國際社會對中國的期待正在上升，希望中國在促進和平、穩定經濟中發揮更大作用。“中國國防支出的一大目的是為維護地區和世界和平做貢獻，承擔負責任大國的國際責任和義務，如在聯合國框架內積極遂行國際維和、遠海護航、人道主義救援等重要任務，而非參與任何國家或地區的武裝衝突和戰爭。” (環球時報)

最近，NVIDIA 發佈了備受關注的《State of AI in Healthcare and Life Sciences: 2026 Trends》調研報告。這份報告基於 2025 年 8-9 月對全球 600 多名醫療和生命科學專業人士的調查（管理層與 AI 從業者各佔一半），涵蓋製藥、醫療器械、數字醫療、支付方與提供方等多個細分領域。報告用實打實的資料告訴我們：AI 已經在醫療健康行業站穩腳跟，而且正在加速從“嘗鮮”走向“規模化盈利”。過去一年，AI 的應用成熟度明顯躍升。報告直言，AI不僅幫助醫療器械廠商快速適應新法規，還大幅縮短新藥研發時間，甚至能建立人體數字孿生來輔助癌症治療。更讓人振奮的是，AI agents（智能代理）正讓醫生們把時間還給患者，而不是埋頭在文書工作裡。AI採用率持續攀升，70%企業已在實際使用報告顯示，2025年有 70% 的受訪組織正在積極使用 AI，比2024年的 63% 又上升了7個百分點。其中，生成式 AI 和大語言模型的使用率從 54% 躍升至 69%，成為最熱門的工作負載。各細分領域全面進步：數字醫療：78%（去年70%）製藥與生物科技：74%醫療器械、工具與診斷：70%支付方與提供方（醫院、保險公司等）：56%（去年僅43%，大漲13個百分點）中大型企業（員工超100人）採用更多類型AI，包括生成式AI、資料分析、Agentic AI等，幾乎每個工作負載都比小企業高出約 10個百分點。生成式AI和資料分析仍是各行業前兩大重點，只有醫療器械領域把電腦視覺排在首位（59%）。預測與資料分析仍是AI核心，臨床決策支援最受歡迎65% 的組織把 AI 用於資料分析和資料科學，42% 用於支援臨床決策。這兩大應用貫穿藥物發現、影像診斷、個性化醫療等全鏈條。分行業看，用法各有側重：製藥與生物科技：藥物發現與開發（57%）、基因組應用（44%）數字醫療：虛擬健康助手與聊天機器人（52%）、臨床文件自然語言處理（50%）支付方與提供方：行政任務與工作流最佳化（52%）醫療器械：醫療影像（61%）整體而言，臨床決策支援是全行業最受歡迎的AI用例（42%），其次是醫療影像和行政工作流最佳化（各 38%）。真實盈利來了！醫療影像和藥物發現ROI最亮眼這是報告最鼓舞人心的部分：當 AI 針對具體場景落地時，回報非常明顯。醫療器械領域：57% 的企業表示醫療影像AI已產生ROI製藥企業：46%表示藥物發現與開發AI實現ROI數字醫療：虛擬健康助手與聊天機器人是最高回報用例支付方：行政工作流最佳化回報最顯著全行業來看，醫療影像、工作流最佳化、臨床文件自然語言處理是前三大ROI用例。管理層反饋：85%認為AI幫助年度收入增長80%認為AI幫助年度成本下降44% 的管理者表示收入增長超過 10%（小企業更高達56%）開源模型成“秘密武器”，82%企業視其為戰略關鍵為什麼AI能精準落地？報告給出的答案是開源。82%的受訪者認為開源模型和軟體對AI戰略“重要”或“非常重要”，其中小企業認可度更高（64% 認為非常重要）。開源讓企業能用自己的資料微調模型，打造高度專用的AI解決方案，而不是用通用大模型“將就”。推理性能（模型精準度、資料合規、成本效率）成為大家最關注的點，38% 把模型性能與合規列為首要因素，37% 最看重總擁有成本。基礎設施也在悄然變化：混合計算（本地+雲）使用率從去年的 35% 升至 43% ，純雲部署則從 41% 降至 35% 。Agentic AI初露鋒芒，47%組織已在嘗試今年報告新增了 Agentic AI（智能代理）專題，結果讓人驚喜：47% 的組織已在使用或評估AI agents其中 22% 已實際部署，19% 計畫明年部署大企業部署比例更高（27% 已部署）製藥與生物科技領域最積極：48% 用 AI agents 做藥物發現和生物標誌物識別。整體最受歡迎的 Agentic AI 用例是：知識管理和檢索（46%）文獻綜述與分析（38%）內部流程最佳化（37%）分行業看，製藥側重文獻綜述（55%）和藥物發現（48%）；數字醫療最愛患者聊天機器人（49%）。不過挑戰也不小：性能可靠性（27%）、資料相關問題（隱私、安全）、監管合規是三大痛點。40%的企業表示，HIPAA、FDA審批、GDPR等合規要求是實施Agentic AI的最大影響因素。2026年AI預算大增85%，醫療AI進入“飛輪期”因為看到了實實在在的回報，企業信心滿滿：85%的受訪者表示2026年AI預算會增加近一半企業增幅超過10%預算主要流向：最佳化現有AI工作流和生產周期（ 47% ，比去年上升）建構或獲取更多AI基礎設施（ 34% ，比去年上升）報告總結：醫療AI正進入“飛輪階段”——早期試點成功→更多投資→更好效果→更大投資。2027年，AI 很可能從單純預測分析轉向更成熟的 Agentic 系統，在患者群體、臨床試驗、護理流程中實現端到端智能推理。總結：AI不是“未來”，已經是醫療的“現在”這份 NVIDIA 報告用 600 多份真實調研資料證明：AI 正在讓醫療更高效、更精準、更親民。無論是大藥企用 AI 加速新藥研發，還是醫院用聊天機器人減輕醫生負擔，或者保險公司用工作流最佳化降低成本，AI 都已交出漂亮答卷。當然，預算、人才、資料合規仍是需要跨越的門檻。但趨勢已經清晰：誰先把 AI 和自身業務深度融合，誰就能在 2026 年搶佔先機。 (AI資訊風向)

當地時間3月2日，備受全球業界人士矚目的2026世界移動通訊大會（MWC26）將在西班牙巴塞隆納正式啟幕，這也是該展會落地巴塞隆納的第二十個年頭。作為全球規模最大、最具影響力的移動通訊領域展會之一，本屆大會以“The IQ Era”（智能新紀元）為核心主題，聚焦AI與通訊技術的深度融合，吸引了全球2900余家企業、超過10萬名專業觀眾參與。記者瞭解到，今年的展會上，圍繞“智能基礎設施、連接AI、企業AI、AI樞紐、科技普惠和變革者”六大議題，將有大量新產品、新技術亮相。綜合來看，AI端側落地、通訊技術迭代、空天地一體化連接將成為核心熱點。AI終端迎來Agent進化革命隨著生成式AI的持續發展，AI功能越來越受到智能終端廠商的重視。據市場調研機構預測，在2026年中國智慧型手機市場上，新一代AI手機出貨量將達到1.47億台，超53%的手機將標配智能體能力，AI手機成為消費級智能終端新的爆發點。“以AI手機、智能體手機為核心，多種智能外設協同工作的模式正重新定義人機關係，有望成為AI時代移動通訊的主流範式。”中國工程院院士鄔賀銓表示。在本屆展會上，AI終端向AI Agent（智能代理）“進化”的趨勢也十分明顯，手機廠商紛紛突破傳統邊界，向AI與機器人領域跨界延伸。其中，榮耀推出的全球首款“機器人手機”（Robot Phone）成為一大亮點。據瞭解，該裝置搭載行業領先的微型電機和行業最小的 4DoF（四自由度）雲台系統，實現“把機器人裝進手機裡”。記者瞭解到，通過將機器人靈活的“身體”與榮耀AI智能體“大腦”結合，Robot Phone呈現出充滿生命感的多模態互動能力，能夠為使用者帶來全場景的互動體驗，並且擁有豐富的情緒化肢體語言、節奏律動模式等。榮耀方面表示：“Robot Phone不再是一個冷冰冰的裝置，而是兼具智能度和生命感的人類夥伴，是一個不斷進化的新物種。”同時，榮耀的第一款具身智能人形機器人也將於首日亮相MWC。據介紹，除了使用者資料共享外，榮耀還將在手機和機器人之間實現智慧服務共享和AI生態協同。榮耀Robot Phone概念圖同時，其他終端廠商也將集中發力AI創新。中興通訊旗下努比亞或將攜第二代豆包AI手機亮相，有望實現硬體的全面升級；三星則將展示其Galaxy S26系列，該系列全系搭載高通驍龍8 Elite Gen5 for Galaxy處理器，NPU性能大幅躍升約39%，圖像處理性能增強24%，CPU性能提升約19%，將重點展示其Agentic AI能力；聯想帶來其ThinkBook模組化AI PC概念機和Yoga Book Pro 3D概念機，前者支援多種實用的顯示組合，整體可視面積最高可擴展至約等效19英吋，後者則配備裸眼3D螢幕，支援由聯想自研AI軟體驅動的2D轉3D轉換；傳音將展示“模組化手機”概念機，機身厚度僅4.9mm，保留基礎核心功能，可通過磁吸互聯技術連接配件拓展功能，資料傳輸採用毫米波和Wi-Fi 7技術，實現零延遲傳輸；阿里巴巴旗下千問大模型則將在首日發佈首款千問AI眼鏡，覆蓋導航、語音互動、資訊查詢等多個場景。層出不窮的“花式”AI終端產品的落地，離不開晶片、儲存等核心零部件的技術支撐。半導體儲存品牌企業江波龍攜嵌入式整合儲存解決方案亮相，聚焦AI手機、AI穿戴、AI PC、具身機器人四大核心終端賽道，為端側智能提供高性能、低功耗、高整合度的儲存支撐，直擊行業痛點；晶片廠商高通則將帶來適配終端側 AI 創新的底層晶片成果，重點圍繞 AI 原生設計最佳化，為 AI 終端提供更強勁的算力支撐，助力端側 AI 功能落地。6G技術從概念走向原型AI端側的規模化落地，對通訊網路的頻寬、時延、算力提出了更高要求，而6G技術的迭代演進，正是滿足這一需求的核心支撐。在往年的MWC展會上，通訊迭代技術及其應用始終是展會的“重頭戲”，今年的展會則將重點從5G-A更多轉向行業內翹首以盼的6G技術成果。經過多年預研，當前，6G技術正從抽象概念邁入原型驗證階段。全球移動通訊系統協會（GSMA）最新發佈的《願景2040：未來頻譜需求》報告顯示，2030年前後全球6G將啟動商用部署，到2040年，全球或將擁有50億6G連接，約佔全部移動連接的一半。在這一願景的驅動下，本屆展會上，來自全球多個國家和地區的頭部企業都將集中發佈其在6G方面的最新成果。放眼全球通訊領域頭部廠商，高通將圍繞6G基礎技術演進、AI原生設計等主題，展示6G從概念走向原型的關鍵成果，重點呈現太赫茲（THz）通訊、智能超表面（RIS）等前沿技術的原型驗證進展；裝置廠商愛立信則將攜手蘋果，展示5G與6G之間的MRSS多無線接入技術頻譜共享方案和cmWave釐米波技術等多項6G關鍵技術能力，助力營運商實現從5G到6G的平滑遷移。高通在榮耀發佈會上宣傳其最新驍龍8 Elite Gen5處理器同時，中國企業在6G領域也是亮點紛呈：面向5G-A到6G的技術演進，華為針對5G-A商用關鍵頻段U6GHz頻段推出全場景系列化產品，覆蓋宏站、小站及微波等完整矩陣，開啟營運商的商業增長新空間；中興通訊將展示其全球首創的U6GHz頻段2048天線陣子6G原型機，在AI演算法驅動下，其容量較5G-A可提升10倍，同時圍繞AI賦能網路、AI算力等類股，釋放6G技術預研成果；智元機器人與中國電信將在展會上首次公開展示“6G+四足機器人”聯合創新成果；中國移動、中國聯通等電信營運商也都將參展，作為IMT-2030（6G）推進組的重要成員，三大營運商在6G領域的新成果也值得期待。華為展區受到廣泛關注空天地一體化連接升溫相較於5G，6G將在各項關鍵性能指標上實現指數級提升，其峰值速率預計將達到Tbps等級，使用者體驗速率超過1Gbps，端到端時延縮短至亞毫秒級（0.1ms），連接密度則提升至每平方公里千萬台裝置。從性能指標來看，6G技術的迭代與突破將為許多新興產業注入新活力，其中，空天地一體化網路建設和衛星通訊是6G網路應用的一個代表性領域。依託6G技術的迭代支撐，空天地一體化連接正加速落地，成為通訊產業拓展覆蓋邊界的重要方向。今年的MWC展會上，該領域首次成為核心議題，聚焦6G“泛在連接”的本質，推動通訊網路從地面延伸至太空、海洋和空中，實現“無處不在”的連接覆蓋。展會上，全球低軌衛星頭部企業SpaceX和Starlink團隊將重磅亮相，展示Starlink在衛星通訊領域的最新成果，探討低地球軌道（LEO）星座和衛星寬頻與全球電信網路的整合方案；亞塞拜然航天局也將首次亮相MWC，進一步彰顯衛星通訊產業的全球化發展趨勢。此外，面向衛星通訊從特種行業走向大眾消費的大趨勢，衛星通訊功能正逐漸成為智慧型手機的標配功能。有消息稱，今年的展會上，蘋果、華為、小米等終端廠商有望展示支援衛星通訊的手機新品，預計會解決之前衛星通訊“訊號弱、操作複雜”的痛點，真正實現“全民衛星通訊”的雛形。行業專家表示：“衛星通訊與地面通訊的融合，將成為6G時代的核心特徵之一。”本屆展會首次將衛星通訊作為核心議題，不僅預示著6G技術正真正從紙面上落到實地，未來產業正漸行漸近，還將為這一領域的產業合作奠定基礎，進一步推動非地面網路技術的規模化商用。從MWC24的“未來先行”，MWC25的“融合、連接、創造”再到今年“智能新紀元”的主題演進中，可以看到，通訊技術與AI技術在各自逐步成熟的同時，也呈現出從技術前瞻佈局逐步邁向智能賦能落地的發展趨勢。今年通訊行業的“風向標”將指向那些方向，讓我們共同持續關注。 (中國電子報)

當人類的目光從地球延伸至浩瀚宇宙，能源的邊界也隨之被重新定義。2026年，太空太陽能正從科幻概念加速走向現實，全球市場規模將突破1185億元，中國以35%的市場佔比，在這條兆級賽道上佔據著舉足輕重的地位。這不僅是一場能源革命，更是大國科技實力與產業雄心的集中展現。一、上游：築牢核心技術壁壘，材料與裝置驅動突破太空太陽能的星辰大海，始於上游核心材料與技術層的堅實支撐。2026年，這一領域市場規模將達185億元，年均增長率高達68%，是整個產業鏈的技術基石。在太陽能電池材料領域，砷化鎵多結電池、鈣鈦礦疊層電池等技術路線正加速迭代。砷化鎵電池憑藉34.5%的轉換效率，成為當前太空太陽能的主流選擇；而鈣鈦礦疊層電池則迎來商業化元年，有望進一步提升能量密度。東方日昇、國晟科技等企業在三結/四結GaAs、抗輻射塗層等關鍵技術上持續突破，為太空環境下的高效發電提供了可能。航天級材料則是保障裝置在極端環境下穩定運行的關鍵。碳纖維基板、聚酰亞胺薄膜等材料，需要在-180℃至150℃的溫差和強宇宙射線中保持性能穩定。中復神鷹、康得新等企業通過輕量化設計，為太陽翼、衛星結構件“減重增效”，直接提升了航天器的有效載荷。同時，MOCVD外延爐、雷射劃片機等製造裝置，以及太陽模擬器、熱真空試驗艙等地面測試裝置，共同構成了從研發到量產的完整鏈條。中微公司、北方華創等裝置商，通過超高真空工藝和自動化產線，為太空太陽能核心器件的規模化生產保駕護航。二、中游：系統整合賦能，從“能發電”到“高效用”如果說上游是“心臟”，中游的系統整合與解決方案層就是“神經中樞”，2026年市場規模將達320↗′億元，年均增長率高達85%，展現出極強的爆發力。太陽翼製造是中游的核心環節，市場規模達145億元。剛性太陽翼、柔性可展開太陽翼和薄膜太陽翼，分別滿足了不同航天器的需求。其中，柔性可展開太陽翼憑藉折疊展開、自動對日跟蹤的技術亮點，以及23W/kg的功率密度，成為低軌衛星星座的首選。航天科技、上海航天等企業的產品，已廣泛應用於衛星供電、空間站能源和深空探測器。電源管理系統則負責將太陽能高效轉化、儲存與分配。MPPT控製器、蓄電池管理單元等裝置，確保了星載電源在複雜太空環境下的穩定輸出。航天電器、振華科技等企業的產品，為星載電源匯流排、能量儲存與分配提供了可靠保障。三、下游：應用場景爆發，商業航天與深空探測雙輪驅動下游應用場景的拓展，是太空太陽能產業增長的核心引擎。2026年，應用市場規模將達680億元，覆蓋12+個場景，形成商業航天與深空探測兩大核心類股。在商業航天應用領域，低軌衛星星座和太空算力衛星成為兩大增長極。星鏈、GW星座等低軌星座對單星功率需求已達5-20kW，而大面積太陽翼（250m²+）和快速部署技術，讓單星供電能力實現了數量級提升。SpaceX、銀河航天等企業主導的星座建設，直接帶動了太空太陽能需求的激增。太空算力衛星則對能源供應提出了更高要求，單星功率需求達50-200kW，高功率密度太陽能陣列和智能能源管理成為技術關鍵。在深空探測領域，空間站與月球基地、深空探測器對能源的需求更為嚴苛。中國空間站和國際空間站的功率需求已達100kW，而月球基地則需要50-300kW的穩定供電。大柔性太陽翼、月塵防護和長壽命設計，成為月球太陽能系統的核心技術。隨著嫦娥探月工程的推進，中國電科、航天科技等企業正加速相關技術的工程化驗證。四、未來展望：從太空電站到月球基地，產業進入爆發期2026年，全球太空太陽能市場將迎來關鍵轉折點：商業航天衛星發射量突破3000顆/年，低軌星座單星太陽翼面積擴大至250m²+，功率需求提升10倍；太空算力衛星成為新增長極，單星功率需求達50-200kW。到2027年，市場規模預計將增至1850億元，年增56%，月球基地太陽能系統將進入工程化階段，空間太陽能電站技術驗證也將正式啟動。中國在太空太陽能領域的優勢，不僅體現在市場份額上，更在於全產業鏈的協同創新。從核心材料到系統整合，再到下游應用，中國企業已形成了完整的產業生態。隨著“十四五”航天規劃的深入實施，以及商業航天的蓬勃發展，中國有望在這場太空能源革命中，從跟跑者轉變為領跑者。當第一縷陽光在月球基地的太陽能板上轉化為電能，當低軌星座在太空中織就能源之網，我們正站在一個全新的能源時代的入口。太空太陽能，不僅是人類探索宇宙的能源保障，更是推動地球可持續發展的重要力量。 (才說資本)

當地時間2月24日，當美國總統唐納德·川普發表國情咨文演講的時候，世界正屏息等待，美國對伊朗的軍事打擊似乎一觸即發。當地時間2月24日，美國總統唐納德·川普發表國情咨文演講。美國海軍約三分之一的作戰力量已部署至中東周邊海域，其中包括“傑拉爾德·福特”號航母——該艦曾參與2026年1月對委內瑞拉的軍事行動，在此次行動中，委民選總統尼古拉斯·馬杜洛遭綁架並被囚禁至美國。同時，美國在中東地區的眾多軍事基地中，已部署近150架軍用飛機。此次美國軍事集結的背景是，伊朗在2025年末至2026年1月間爆發了騷亂。有消息披露，美國政府機構向騷亂分子提供了數百乃至數千套星鏈終端，為其搭建通訊管道。2026年開年的兩個月裡，川普政府曾數次接近授權對伊進行軍事打擊，卻因兩方面原因最終收手：一是美國在該地區的盟友對其施加了壓力，二是五角大樓明確表示，美軍尚未做好應對伊朗反擊的準備。然而，川普的國情咨文演講對其推動對伊戰爭的行徑僅用寥寥數語帶過。與之相反，他反覆強調美國已然“重振雄風”，眾議院議事廳內更是此起彼伏地響起“美國萬歲”的呼喊。他宣稱，關稅政策、大規模驅逐移民、對富人減稅等舉措，讓美國迎來了真正的“黃金時代”。對於國內尚存的各類社會與經濟問題，他悉數歸咎於前任總統喬·拜登及民主黨。他還因在移民問題上的強硬言論，與伊爾汗·奧馬爾等眾議院民主黨議員公開爭執。川普此次的國情咨文演講，篇幅創下歷史紀錄，內容卻沿襲了其一貫的套路。一方面，他試圖讓美國民眾相信，美國例外論（即認為美國因其獨特的共和政體、個人主義信條與移民歷史，而在世界上具有特殊使命和道德優越性的信念。譯者注）依舊根深蒂固、生機盎然。他對民眾的經濟焦慮和生活水平的下滑避而不談，反而羅列了一連串毫無事實依據的論調，試圖證明在其執政下，美國民眾的生活變得更加美好。另一方面，整場演講始終充斥著恐懼煽動。他宣稱，美國民眾應警惕非法移民對國家的“入侵”，並相信唯有他的“強硬手段”能消除這一威脅。事實上，川普在演講中多次宣稱，在其本屆執政期間，他已通過阻止非法移民入境，徹底解決了這一問題。而事實是，這場國情咨文演講，再次成為美國帝國衰落的鮮明佐證。《華盛頓郵報》、美國廣播公司與益普索聯合開展的民調顯示，48%的美國民眾認為，自川普上任以來，美國經濟狀況持續惡化，僅有29%的民眾認為經濟有所改善。在其發表國情咨文前，美國有線電視新聞網的最新民調顯示，61%的受訪者認為川普的政策正將美國引向錯誤的方向。這位現任美國總統在獨立選民中的支援率僅為26%。具體到各項政策，支援率同樣慘淡——就連對外戰爭也不例外，目前僅有20%的美國選民支援對伊朗發動軍事打擊。這類民調資料或許存在偏頗，卻足以反映出美國政客的言辭與美國普通民眾的真實感受之間存在巨大鴻溝。而這一矛盾的根源，在於美國治理體系中一個未被明說的根本現實：美國的治理絕非民主，其本質是專制。美國政治階層及其背後的富豪精英與企業金主，動輒將其他國家污衊為“獨裁政權”，而美國的壟斷資本主義，實則是資本的獨裁，美國總統也不過是被推上高位的政治代理人，其核心職責便是維護這一體系的運轉。如今，美國的企業與金融壟斷資本正遭遇一場無力挽回的危機。儘管頂級企業高管們攫取了創紀錄的利潤，導致社會貧富差距不斷拉大，卻依舊無法阻止美國在全球經濟中的佔比持續萎縮、政府與居民債務高企，也無法阻擋世界各國轉向中國、俄羅斯等國提供的多元經濟發展機遇。從諸多方面來看，川普的第二個總統任期，是一場“遺產的繼承”，但這份遺產，並非當初讓他和精英階層朋友們發家致富的資本，而是一系列已然失控、不斷激化的矛盾：移民執法部門的暴力鎮壓已造成多名美國民眾喪生，對伊朗等國的戰爭升級則可能動搖全球經濟根基，給日漸衰落的美國帶來無法挽回的反噬。這便是當下的關鍵詞：衰落。川普的國情咨文演講試圖掩蓋美國帝國的衰落，卻終究以失敗告終。言語無法粉飾現實，而如今的美國政治階層，除了空泛的言辭，已無其他籌碼。這些言辭，要麼是狂妄的吹噓，要麼是刻意的恐嚇，其目的不過是讓民眾被迫接受眼前的現實。但民調資料已然表明，美國國內的大規模不滿情緒正持續醞釀、愈演愈烈。這股情緒會走向何方，最終將在未來數年裡，深刻影響美國的治理走向。（美洲觀察）

魔都的餐飲實力 妥妥的全國天花板般的存在！ 從煙火氣十足的弄堂小館、 到琳瑯滿目的環球風味、 概念超前的 Fine Dining 殿堂…… 各式美味在這裡匯聚，藏著數不盡的舌尖驚喜。 不僅餐廳數量繁多，品類更是豐富到極致 這份獨有的美食底蘊 既讓本地食客倍感自豪，也讓中外遊客連連驚嘆！2026年，我們再度精心整理出這份《魔都超好吃餐廳全地圖》500家寶藏好店悉數收錄人均100元到1000元全覆蓋主打一個品類繁多、包羅萬象。這份美食攻略，先收藏了再說！中餐來上海吃中餐，選擇那是相當的多，八大菜系外加各種小眾中國菜應有盡有。博大精深的中國菜在上海被玩出了花來，優質食材、烹飪技藝、擺盤噱頭……不管從那個維度看，都呈現出一種應卷盡卷的態勢。上海本幫菜我們還是先從上海本幫菜開始慢慢吃起來。濃油赤醬的傳統本幫菜，到博采眾長的創新海派菜，都在我們挑選的範疇內。如果你預算充足，這幾家人均千元檔的絕對是你瞭解上海的絕佳選擇，也是上海金光閃閃的本幫菜名片：福1015  | 愚園路1015號西郊5號  |  虹古路669號(近青溪路西郊賓館四號門一側)上海柏悅酒店·悅軒  |  世紀大道100號上海環球金融中心87層雍福會  |  永福路200號薈·雅集 | 北外灘路10號(黃浦路188號)世界會客廳2號樓這一檔請客吃飯也都很拿得出手，環境菜品服務也基本上很難出錯：上海灘餐廳  |  中山東二路558號BFC外灘金融中心北區N3幢5層（多家分店）周舍·經典海派菜  |  茂名南路59號老錦江飯店內（多家分店）福1088  |  鎮寧路375號和平飯店龍鳳廳  |  南京東路20號8樓待月庭  |  遵義南路8號嘉府壹號  |  北蘇州路188號上海蘇寧寶麗嘉酒店從大堂樓層進晶苑 |  淮海中路1028號嘉華中心嘉華坊3樓301號（多家分店）福1039  |  江蘇路街道愚園路1039號(近江蘇路)海味觀 |  康定路18號（多家分店）上海興國賓館 麗宮中餐廳  |  興國路78號上海興國賓館主樓4樓東方融宴  |  濱江大道1777號1862船廠4樓401室（多家分店）人均300元上下的話，這些也很推薦：荷風細雨•中國茶宴  |  商城路665號陸家嘴1885廣場A棟（多家門店）王寶和上海餐廳  |  九江路555號王寶和大酒店2樓上海總會SHANGHAICLUB  | 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西藏南路237號新尚廣場6樓（多家分店）蘇浙菜除了本幫菜，上海的蘇浙菜餐廳也百花齊放，很多餐飲品牌更是把本幫江浙做了極大的創新和融合，包含杭州、寧波、紹興、南京、蘇州等多個人氣地方菜的特色：寧波菜的高品質首選一定是甬府，不管是老錦江店，虹橋龍柏飯店裡的別墅店，還是高空雲端裡的北外灘店，都舉雙手推薦。包括副牌甬府尊鮮、甬府小鮮也都做得極好，豐儉由人，隨便點不踩雷！台州菜當然首推榮府宴、新榮記。當然，這個品牌對自己的定位其實是包羅萬像一直創新的“榮派菜”而不是“傳統台州菜”，但我們這裡還是以大眾理解為主，其他不多做探討。甬府  |  茂名南路59號錦江飯店錦北樓十二樓（多家分店）榮府宴  |  南陽路170號貝軒大公館內新榮記  |  南京西路688號恆基688廣場L2（多家分店）永·江臻  |  復興中路思南公館55號雍頤庭  |  浦東南路111號 上海浦東文華東方酒店內龔禧龔禧·甬菜  |  張楊路777號二樓（多家分店）雲廬(陸家嘴店)  |  濱江大道2300號（近陸家嘴環路）醉玖蘭亭·精細紹興菜 | 南京東路恆基名人購物中心6樓衡山玖弄 SIYA CUISINE  |  衡山路9弄1號甬江春(新天地店)  |  太倉路181弄新天地北里16號2樓東臨觀海·和興1913  |  世博大道1700號-1（世博中心1號門右手鐵門開車進入）南麓·薈館  |  世紀大道8號國金中心商場L3-9隨堂裡  |  石門一路366號（居舍公寓式酒店2層）醉東Oriental House  |  南京西路嘉裡中心北區4樓N4-15號（多家分店）美齡緣(洛克·外灘源店)  |  洛克·外灘源 圓明園路133號女青年會大樓6樓台鄉緣·台府  |  廣東路500號世界貿易大廈1F-2F（多家分店）靜安50  |  愚園東路60號臨江宴  |  富城路216號（富城路與拾步街交叉口西50米）黃魚館 |  鉅鹿路889號11-12棟（多家分店）西郊壹號 |  虹橋路1950號壹福  |  虹橋路1665號B3幢別墅浦江春曉  |  外馬路601號沃弗1846商業中心3層蘭亭月·江南宴  |  延安西路1262號上生新所18號別墅（蔦屋書店東南方50米）浦之舟(濱江大道店)  |  濱江大道3688號(近東昌路)言江南JIANGNAN TALK  |  中山南路800弄1號綠地·外灘潮方L302室榮小館 | 太倉路128號（安達仕酒店一樓）一潼今·海鴨專門店·火鍋·寧波菜·海鮮 | 武寧南路228號一層、二樓及三樓陳公館·Champion Tower | 打浦路15號(中港匯大廈第50層)雲廬·甬潮閣 | 天潼路863號蘇河灣萬象天地西里·慎餘裡3幢東臨觀海·和興1913 | 世博大道1700號-1（世博中心1號門右手鐵門開車進入）柒園·竹薈 | 蟠鼎路123弄2號蟠龍天地濱水市街LY103室逸采EASEFUL CUISINE | 昌邑路40號（多家分店）一痕月 | 長寧區金鐘路788號上海薈聚5F屋頂花園淮揚菜尤其講究刀功、火功和烹飪技巧，走高雅唯美路線的淮揚菜，在上海做得好的也有不少：天之錦 Heavenly Jin  |  東泰路126號J酒店上海中心120層鹿園  |  新華路119弄1號（多家分店）逸道  |  圓明園路88號益豐外灘源2樓（多家分店）香聚江南灶中餐廳  |  海陽西路551號前灘香格里拉大酒店7樓思南江宴  |  復興中路539號（近思南公館）逸道·朝茶暮酒 |  江西中路211號外灘·老市府5層L5-A01室懿·EAST  |  浦東南路899號陸家嘴中心L、MALL8樓812號桂花樓淮揚中餐廳  |  富城路33號浦東香格里拉大酒店浦江樓1樓（近名商路）福廬 FULL HOUSE | 南京西路688廣場L106A （做的是川揚合流，淮揚菜+川蜀菜）久席·四季淮揚  |  萬航渡路818號吉臣維景酒店3樓食廬NOBLE  |  徐家匯街道港匯恆隆廣場6樓南座L612（多家分店）逸品淮揚  |  東大名路501號白玉蘭廣場L2-05（商場5號直達電梯）（多家分店）熙唐宴 | 外馬路579號老碼頭2號庫5樓龍吟山房 | 福建北路100號蘇河灣萬象天地慎餘裡4號樓浦江淮宴 | 陸家嘴濱江大道1833號三月·醉淮揚HUAIYANG DELIGHTS | 越洋廣場5樓（芮歐百貨隔壁辦公樓）彩豐樓·中餐廳 | 申長路630弄1-3號上海虹橋金臣皇冠假日酒店B2樓九廚·淮揚 | 博薈廣場2樓（多家分店）嫣花參玥·新川揚 | 世紀大道8號國金中心商場4樓4-13號福廬·川揚 | 吉安路111號新天地東台裡商業中心B棟L226粵菜創立於佛山，以預約制固定菜單與私房菜概念打造古法粵菜的壹零貳小館，包括連續多年上榜上海米其林的家全七福，都是上海粵菜的天花板級餐廳了！壹零貳小館  |  中山東一路27號羅斯福公館5樓家全七福  |  威海路豐盛商業中心二層R2-01寶麗軒中餐廳BAOLIXUAN  |  山西北路108弄上海寶格麗酒店旁（上海總商會大樓3層）明閣  |  申虹路333號上海虹橋康得思酒店B1層金軒中餐廳  |  家嘴世紀大道8號國金中心上海浦東麗思卡爾頓酒店53樓唐閣  |  馬當路99號上海新天地朗廷酒店5樓（1號線一大會址站2號口、近太倉路）除此之外，這些也都是粵餐廳的品質之選，有偏傳統的，也有更注重創新的，大家可以各取所需：晶浦會.現代潮粵菜  |  上海中心大廈上海之品商場4樓2號廣舟  |  鉅鹿路168號（多家分店）恆悅尚品  |  南京西路1333號上海展覽中心西2館2樓鮮璟台  |  銀城中路501號上海中心68FYI LONG COURT逸龍閣  |  中山東一路32號半島酒店2樓（近北京東路）瑞華樟園Ruihua Villa  |  長風新村街道凱旋北路1555弄66號（華府樟園小區內，近光復西路）御寶軒  |  北京東路99號益豐·外灘源4層402-403號利苑  |  湖南路街道淮海中路999號環貿廣場L4-401(近陝西南路)喜粵8號  |  汝南街63號主樓101室（多家分店）子福慧  |   虹橋路1665號C2棟（多家分店）黛外灘  |  北蘇州路88號中美信託金融大廈南樓3層302室（多家分店）Hakkasan  |  中山東一路十八號5層三號黃浦會Canton Table  |  中山東一路3號外灘三號5樓蔚景閣  |  中山東一路2號上海總會5樓龍碼頭螃蟹王  |  瑞平路230號保利時光裡L2層L2-025-026（多家分店）怡廬(K11店)  |  淮海中路300號上海K11購物藝術中心4層L405、L501層醉輝皇  |  銀城中路501號上海中心大廈3樓5號商舖（多家分店）景煊 SOLE  |  南京西路1376號(沿街商舖)109室老吉堂上海本幫菜 | 中山東二路600號BFC外灘金融中心南區四層S415單元（多家分店）上海名豪(前灘店) | 東育路345號前灘L+PLAZA陸家嘴廣場二層L201/202伯衡55·吉品軒 | 烏魯木齊南路55號3樓（與衡山路交叉路口）晶采軒(虹橋路店) | 虹橋路1937號（近虹許路）海灣薈(外灘5號店) | 廣東路20號7樓福和光酒家 | 南京西路388號仙樂斯廣場6樓晶公館 | 重慶南路256號菱·肴 Le Manoir Ling·Dining | 浦明路988號上海魯能JW萬豪侯爵酒店3樓璞世灣(外灘店) | 地址：中山東二路15號11F皇朝會 | 中山東一路5號外灘五號3層豔中餐廳 YEN | 旅順路66號上海外灘W酒店5層九儲堂 | 廣東路20號外灘五號三樓（多家分店）錦筵(J酒店) | 東泰路126號J酒店上海中心103層和平官邸·花園餐廳 | 武定西路1317弄10號（近萬航渡路）龍鳳薈·傳統粵菜點心 | 黃浦區太倉路181弄8號東方司宴 SIYA CUISINE | 中山東二路585號外灘英迪格酒店3樓熹譽·海鮮火鍋（花木時光裡店） | 楊高南路99弄花木時光裡商業一區兩層201-202輕鬆親民一些的粵菜館子也不少，都是在滬香港人也常去的好吃餐廳哦：帥鍋火鍋飯店  |  成都南路105號二樓漁哥·湛江  | 莫干山路600號大洋千樹6層（多家分店）洋老土(常熟路店)  |  常熟路75號何洪記(興業太古匯店)  |  石門一路288號L324室惠食佳·朱雀  | 延安西路396號美麗園大酒店3、4樓（多家分店）肥仔文澳門豬骨煲  |  南匯路77號御品大廈對面（近北京西路）威皇廣東小館(長樂路店)  |  長樂路419號（近襄陽北路）潮州菜潮州菜也是粵菜的主力代表之一，單獨作為一個類目來講，是因為上海的潮州菜餐廳優秀的太突出：菁禧薈 SELECTION BY DU  | 公平路168號北外灘來福士西塔56層東方景宴  | 思南公館57號東平潮  | 東平路1號溏會  |  南京西路1168號中信泰富廣場410、511室虹潮薈  |  瑞虹路181號瑞虹天地太陽宮7樓704室（多家分店）瑰禧Blossom  |  南京西路1266號上海恆隆廣場501號舖位潮州府·鼎臻薈  |  凱旋路1398號長寧國際發展廣場T9-2樓浦江名薈  |  浦東南路27號臨江宴·雲(北外灘店) | 公平路8號-1公平路渡口左側50米直達蘇河·潮庭 | 天潼路621號寶格麗酒店東裙房三樓（萬象天地斜對面）晶浦會·尊 | 虹橋街道虹橋路1970號（多家分店）海上潮 | 虹梅路3727號2樓（近延安西路）福建菜用福建菜征服米其林，並且一步步走向更大的國際性舞台的餐廳，非遇外灘莫屬。在上海吃高端福建菜，這幾家一定要知道：遇外灘SKYLINE  |   公平路北外灘來福士西塔56層席作·福建會館  |  興業路123弄7號新天地時尚購物中心Ⅰ期5樓CHIC1699遠洋私廚  |  張楊路500號華潤時代廣場8層L807號福承  |  林耀路18號上海前灘華爾道夫酒店16樓閩潤 | 丹東路65號1幢一層A區、二層、三層福序 | 龍文路317號星瀚廣場R5棟1-2層閩和南·歡席 | 山西北路111號萬象天地東里2層L201-202（北門入口）相對親民很多的選擇，口味也是不錯的哦：臨家閩南宴  |  陸家嘴西路168號正大廣場西區7層05B、08A（西區直梯旁）莆田餐廳PUTIEN  |  上南路與博城路交叉口西南世博源3區一樓3L101舖位（多家分店）榮先森·福建菜  |  徐家匯街道肇嘉濱路1111號美羅城A區4層4-17、4-17out1、4-17out2號（多家分店）闊厝KuaCuo |  永源路66號B棟B1地下一層下沉廣場B109雲貴川雲貴川餐廳的第一梯隊種子選手：1877·黔  |  虹中路527號柴門薈（BFC外灘店） | 黃浦區BFC金融中心北區N3電梯2F泓0871臻選雲南菜  |  吳淞路130號城投控股大廈副樓5層南興園  |  淮海中路1728號12幢平川·程玉平川菜工作室  |  建國東路341號中海環宇薈L201室輕鬆之選：不吃素  |  膠州路273弄60號9幢114室四吉飯店 | 瑞金二路街道進賢路169-2號恩桃裡 | 武定路1085號一坐一忘雲南菜  |  湖濱路150號湖濱道購物中心三樓（多家分店）花馬天堂雲南餐廳 Lost Heaven  |  延安東路17號甲滇Fu·山野普洱菜  |  延安西路1262號19棟101室半山腰  |  東育路500弄前灘太古裡石區4樓S-L4-07商舖（多家分店）毛辣果·酸  |  復興西路100-2號黔香閣  |  淮海中路99號大上海時代廣場6樓L603（多家分店）蜀宴賦  |  浦東新區金橋路535號38幢1層山石榴·貴州菜  |  東育路500弄前灘太古裡石區L3層S-L3-02（多家分店）墜入CHEF'S  |  太倉路58號食川非川·現代川味  | 靜安嘉裡中心南區四樓S4-02室椒點·川粵精品  |  淮海中路283號香港廣場南座3樓（多家分店）野果與山椒·貴州料理 | 葉家宅路100號創享塔園區3號樓（多家分店）代嬢嬢貴州火鍋專門店 | 瑞金二路91號Ameigo梅果·雲貴川bistro | 長寧路1193號來福士東區01層50號（廣場鐘樓旁）（多家分店）湘菜湘翁 | 東大名路1089號來福士東塔56樓湘上粵 | 外馬路601號老碼頭3號庫2樓十里湘薈 | 前灘太古裡石區S-L3-06b號商舖沁園春望 | 東方路796號96廣場302（近張楊路）六月半湖南湘鮮館 | 南京西路1551號靜安嘉裡中心北區商場N2-20室古意 | 世紀大道8號國金中心商場LG1-81（多家分店）徽州菜徽季榮派徽菜  |  世紀大道1788號陸家嘴金控廣場V2號別墅（竹林路上近浦電路）璞徽  |  共和新路1998號大寧國際商業廣場11座3樓（多家分店）徽廷宴·徽菜  |  西藏南路368號新天地東台裡B棟2層L242安徽省駐滬辦招待所 | 新華路185弄7號江西菜辣竹LAZHU  |  元江路6161號養雲安縵酒店1樓望廬·江西薈菜(前灘信德中心店)  |  海陽西路666弄15號前灘31樂薈3樓301-302號瓷園藝術餐廳 | 定西路566號瓷園飯店（近新華路）浦江悅 | 東方路18號保利廣場E座2樓胡恰·景德江西菜 | 黃浦區淮海中路333號新天地廣場6樓01-02號釉見YUKEE · 江西景德菜 | 靜安區靜安寺街道趙家橋路25弄-6-17號創意新中餐上海應該也是把新中餐做得最有創意和品質的城市了，不管是形式豐富度還是國際化程度，都非常高！想感受高端中餐的儀式感，試試這些沒錯的：福和慧  |  愚園路1037號Ling Long  |  中山東一路2號105（華爾道夫酒店內）岄澗 MOON | 銅仁路88號oncue by Johnston Teo  |  沙涇路10號1幢105HUMA1095 | 愚園路1095號Obscura by 唐香  |  西康路538-2號The Pine松澗  |  長樂路333號中國菜·頭灶 | 南京西路1376號上海商城東峰211室黃公子 | 天平路320弄21號1-2層孫·Table | 中山南路800弄1號綠地外灘潮方3樓303室閒庭院 | 常德路688號PAC購物中心2號樓2層01單元蟹仙畫宴C&P | 廣東路20號外灘5號2樓中國菜·蔥姜蒜 | 南京西路1168號5層510室日本料理日料Omakase櫞舍鮨青木  |  瑞金二路街道復興中路523弄4-6號1層くろぎ Kurogi 黑木  |  北蘇州路188號寶麗嘉酒店一樓佐々  | 華山路1358號凪 | 濱江大道1368號1層01室福壽司  |  華山路1358號華山名邸6層鮨直輝  |  虹梅路3911號10號樓上海笑魚 SUSHI URUWASHI  |  世紀大道100號環球金融中心商場三層306B室吉兆KITCHO  |  南京西路1333號上海展覽中心9號門、1901棟鮨 松野 SUSHI MATSUNO  |  新樂路167號-1臨鮨 石橋正和  |  西藏中路82號晴空·日本料理  |  中山東二路600號BFC外灘金融中心南區4層宮鳩  |  華山路1358號6樓YUZU お箸や&BAR by 山蒙  |  馬當路458弄恆基旭輝天地LG1-12號（多家分店）空蟬懷石料理 | 北京東路99號益豐•外灘源3層沼田雙天婦羅 | 中山東二路558號北區N1幢一樓107a（靠近人民路）KOKOROWA |  北京東路99號益豐·外灘源2層211A室Horita堀田 | 天潼路621號寶格麗酒店東裙房二樓南苑·東城會 | 虹橋路1829弄6號1樓Ginza Onodera 鮨 | 中山東一路18號外灘十八號3層A室（近南京東路）天吉·天遊峰 | 武夷路320弄4號B201割烹·哲 OMAKASE | 建國西路691號1棟101鮨昇 | 泰安路50號2樓（多家分店）MIYARAKU 宮楽懷石料理Omakase | 長樂路920弄1號青山Aoyama·割烹OMAKASE&天婦羅料理 | 虹橋路1468號TBC比鄰3樓楽奈(INS新樂園店) | 雁蕩路109號(復興公園)二樓地球美食劇場 | 番禺路381號幸福裡D棟105-107室日式燒肉鐵屋  |  虹梅路3081號虹橋基金小鎮63棟（近網球場）老乾杯  |  廣東路20號外灘5號5樓(近中山東一路)（多家分店）大無燒肉  |  南京西路1266號恆隆廣場5樓503號T0炭火燒肉  | 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 定西路1249號（多家分店）蟹宴我心中的上海蟹宴首選，當屬這4家，每年的蟹品品質、創新程度、美學呈現都可以打高分：成隆行·蟹王府  |  九江路216號（近河南中路與九江路交叉口）福 1015  |  愚園路1015號無蟹居·九道 | 茂名南路59號錦江飯店錦楠樓底層大堂B座–01食廬NOBLE  |  徐家匯街道港匯恆隆廣場6樓南座L612（多家分店）這幾家的蟹宴也各具特色，風味絕佳：瑞華樟園  |  長風新村街道凱旋北路1555弄66號（華府樟園小區內，近光復西路）雍頤庭  |  浦東南路111號 上海浦東文華東方酒店內錦筵(J酒店)  |  東泰路126號J酒店上海中心103層寶麗軒中餐廳  |  山西北路108弄上海寶格麗酒店旁（上海總商會大樓3層）新光酒家方亮蟹宴  |  南京東路街道天津路512號(天津路與廣西北路交叉口)蟹尊苑·蟹宴  |  鉅鹿路889號王寶和上海餐廳  |  九江路555號王寶和大酒店2樓(近福建中路)阿麗拉上海·威海 500中餐廳 | 威海路500號酒店L層上海人最愛的招牌菜上海人最愛的招牌料理：紅燒肉、白斬雞、油爆蝦、熏魚、醬爆豬肝、響油鱔絲、醃篤鮮、豆漿油條、粢飯糕……也都各有各的妙處，上海的好吃餐廳，歡迎你！ (ShanghaiWOW)

最近在用 OpenClaw 的時候，我在想一個問題：AGI 已經來了嗎？如果需要回答這個問題，可能還是要定義下什麼是 AGI。然而關於什麼是 AGI，眾說紛紜。比如最近，Google DeepMind 創始人提出了一個很有趣的 AGI 的定義：訓練一個 AI 模型，將它的知識庫截斷到只到 1911 年，如果它能夠像愛因斯坦獨立發現廣義相對論，那麼它就是 AGI。然而，專門訓練一個大模型來驗證一個人的觀點，即便對於Google來說，也未免太奢侈了。直到昨天，我在紅杉社區看到了一篇文章，我突然有個感受：也許 2026，AGI 已經來到了。原文：https://sequoiacap.com/article/2026-this-is-agi/幾年前，一些頂尖 AI 研究者告訴我們，他們的目標是通用人工智慧（AGI）。當時我們迫切想知道一個清晰的定義，便天真地問：“你們怎麼定義 AGI？”，他們頓了頓，猶豫地對視一眼，然後給出了後來在 AI 領域廣為流傳的一句話：“嗯，我們每個人都有自己的定義，但看到它時我們就會知道。”這一小插曲，正是我們探尋 AGI 具體定義時的典型縮影。這一目標一直沒有結果。雖然 AGI 的定義至今模糊不清，但現實已經毫無懸念：它就在這裡，此刻已然降臨。程式設計智能體是第一個例子。還有更多正在路上。Long-horizon agents，在功能意義上就是 AGI，2026 年將是它們的爆發之年。在繼續討論之前，我們得先明確一點：我們沒有足夠的道德權威來為 AGI 提出技術定義。我們是投資者，研究的是市場、創始人，以及這兩者碰撞孕育出的產物：企業。鑑於此，我們的定義是功能性的，而非技術性的。新的技術能力引出了唐·瓦倫丁的問題：那又怎樣？答案的關鍵在於其現實世界的影響力。通用人工智慧的功能定義AGI，就是能把事情搞明白的能力。就這樣。我們明白，這種模糊的定義解決不了任何哲學爭論。但從實用角度看，當你想做成一件事時，你到底需要什麼？不過是一個能自主解決問題的 AI 而已。至於它是怎麼做到的，遠不如“它能做到”這件事本身重要。一個能解決問題的人，通常具備三個核心能力：紮實的基礎知識儲備；基於這些知識進行推理的能力；以及通過反覆試錯找到答案的能力。能解決問題的 AI 具備三方面核心能力：一是基礎知識（預訓練），二是基於該知識進行推理的能力（推理計算），三是通過逐步迭代得出答案的能力（長程智能體）。第一個關鍵要素（知識/預訓練）正是 2022 年那個「ChatGPT 時刻」背後的驅動力。第二個要素（推理/推理時計算）隨 2024 年底 O1 模型的發佈登場。第三個要素（迭代/長程智能體）則在最近幾周浮出水面：Claude Code 等程式碼智能體已突破能力閾值。具有通用智能的人可以連續幾小時自主工作：他們會犯錯，也會自己修正，不用別人吩咐就能知道下一步該做什麼。現在，通用智能體也能做到這一點。這是前所未有的。什麼叫把事情想明白？一位創始人給他的 Agent 發消息：“我需要一個開發者關係負責人。一個技術能力足夠高、能贏得資深工程師尊重的人，但又真正喜歡用 Twitter 的人。我們向平台團隊銷售產品。去吧。”智能體的第一步操作很直接：在 LinkedIn 上搜尋 Datadog、Temporal、Langchain 等競爭對手公司的“開發者布道師”和“開發者關係”崗位。結果出來好幾百份簡歷，但光看職位頭銜根本分不清誰真的能勝任這份工作。它轉換了思路，開始關注真實表現而非資質：它會在 YouTube 上搜尋各類會議演講，找到 50 多位演講者後，再從中篩選出那些演講互動性強的人。智能體將這些演講者與 Twitter 帳號進行了交叉比對。其中一半人的帳號要麼長期不活躍，要麼只是轉發公司的部落格文章，顯然這些不是我們想要的類型。但有十幾個人擁有真正的粉絲群體：他們會發表真實觀點、回覆網友，還能吸引開發者互動，而且內容很有格調。智能體進一步縮小了篩選範圍，開始排查過去三個月發帖頻率下降的使用者。活躍度降低往往意味著員工對當前崗位的投入度在下降。最終，三個名字浮出了水面。智能體對這三位候選人做了背調：第一位剛官宣新職位，已經來不及了；第二位是一家剛融到資的公司創始人，顯然不會離開當前崗位；第三位是 D 輪公司的高級開發者關係負責人，他們公司剛裁了市場部。她最近分享的主題正好是這家初創公司瞄準的平台工程領域，推特上有 1.4 萬粉絲，發的梗圖還能吸引工程師互動，不過領英已經兩個月沒更新了。Agent 寫了一封郵件，內容提及了對方最近的演講，以及這家初創公司理想客戶畫像的契合點，還特別提到小團隊能帶來的創作自由。郵件提議進行一次輕鬆的交流，而非正式的推銷。總時長：31 分鐘。創始人並未在招聘網站發佈職位描述，而是已經鎖定了唯一的最終候選人。這才是解決問題的真諦，在模糊中摸索著達成目標：提出假設、驗證假設、碰壁、調整方向，直到找到突破口。智能體沒有按既定指令碼行事，它像頂尖招聘者那樣在腦海裡反覆推演，卻只用了 31 分鐘就不知疲倦地完成了全過程，而且沒人教過它該怎麼做。值得注意的是：智能體智能體仍然會犯錯，它們會產生幻覺、丟失上下文，有時甚至自信滿滿地走錯方向。但發展趨勢清晰可見，這些問題也越來越容易解決。走到今天，我們經歷了什麼？去年的文章裡，我們曾指出推理模型是 AI 領域最重要的新前沿。而長程智能體則通過讓模型採取行動並隨時間迭代，將這一範式向前推進了一步。想讓 AI 模型「思考」更久，可不是件簡單的事。基礎推理模型的「思考」時長通常只有幾秒到幾分鐘。目前有兩種技術路徑，看起來都表現出良好的效果和可擴展性：強化學習（reinforcement learning）和智能體框架（agent harnesses）。強化學習的思路是，在訓練過程中通過引導和督促，讓模型從根本上學會長時間保持專注、不偏離目標。而智能體框架則針對模型的已知短板：比如記憶交接、資訊壓縮等問題，搭建專門的支撐架構。強化學習的規模化研究，目前仍是各大實驗室的主攻方向。他們在這一領域成果斐然：從多智能體系統的突破，到 AI 工具的可靠應用，都取得了顯著進展。設計優秀的智能體應用框架是應用層的核心任務。如今市場上一些廣受歡迎的產品，正是憑藉其精心設計的智能體應用框架脫穎而出：比如 Manus、Claude Code、Factory 的 Droids 等。如果要押注一條指數增長曲線，長程智能體的性能曲線絕對是首選。METR 一直在持續密切跟蹤 AI 完成長程任務的能力：其進步速度呈指數級，每 7 個月就翻一倍。按照這個指數趨勢推算：到 2028 年，智能體將能可靠完成人類專家耗時一整天的任務；2034 年可完成耗時一年的任務；到 2037 年，甚至能完成耗時百年的任務。所以呢？很快你就能僱傭一個 AI 智能體了。這正是通用人工智慧的試金石之一。你現在就能「僱傭」 GPT-5.2、Claude、Grok 或 Gemini 了：醫療領域：OpenEvidence 的 Deep Consult 智能體可充當專科醫生法律領域：Harvey 的智能體能作為初級律師開展工作網路安全領域：XBOW 智能體扮演滲透測試員角色DevOps 領域：Traversal 的智能體充當站點可靠性工程師（SRE）GTM 領域：Day AI 智能體可同時擔任業務開發代表（BDR）、解決方案工程師（SE）及營收營運負責人招聘領域：Juicebox 智能體作為招聘專員數學領域：Harmonic 的 Aristotle 智能體充當數學家半導體設計領域：Ricursive 的智能體扮演晶片設計師角色AI 研究領域：GPT-5.2 和 Claude 可作為 AI 研究員從空談者到行動派：對創始人的啟示這對創始人來說意義深遠。2023 到 2024 年的 AI 應用都很會聊天，有些甚至是老練的對話高手！但它們的實際影響卻很有限。2026 和 2027 年的 AI 應用將不再是工具，而是實幹夥伴。它們會像同事一樣，和你並肩工作。使用頻率也會從一天幾次，變成全天無間斷，甚至多個 AI 實例同時運行。使用者不再是偶爾省幾個小時，而是徹底轉變角色：從獨立貢獻者變成 AI Agent 團隊的管理者。還記得之前大家熱議的“賣成果”嗎？現在這真的能實現了。長程智能體究竟能完成那些工作？它的能力與模型的單次前向傳播有天壤之別。在你的領域裡，這類智能體能夠解鎖那些新能力？那些任務需要持續投入，且瓶頸在於持久注意力？如何將這項工作產品化？隨著工作場景的使用者介面（UI）正從聊天機器人向智能體委託模式演進，你們領域內的應用介面又會發生怎樣的變化？你能否穩定完成這項工作？有沒有在「近乎偏執地」持續最佳化智能體框架？反饋閉環是否完善？這項服務該怎麼推廣出去？能不能圍繞價值和成果來定價和打包？準備出發！是時候把握長程智能體的指數級增長浪潮了。如今，你的 AI 智能體大概能穩定工作 30 分鐘左右。但用不了多久，它們就能完成一整天的工作量，最終甚至能承擔相當於一個世紀的工作任務。如果你的規劃能以百年為尺度，會帶來怎樣的改變？一百年，可以把那 20 萬份從未交叉驗證過的臨床試驗資料徹底打通；一百年，能把歷史上所有的客服工單都翻一遍，從中找出真正有價值的資訊；再用一百年，美國的稅法體系也能被梳理得邏輯清晰、條理分明。你之前那個看似遙不可及的路線圖，現在竟然變得切實可行了。 (特工宇宙)

近日，生物科技知名意見領袖Raminderpal Singh博士發表了他對2026年AI製藥的發展預測。Raminderpal Singh擁有超過30年的軟體開發、產品管理和市場推廣經驗，現任20/15 Visioneers全球AI與生成式AI負責人、生物技術公司Incubate Bio的聯合創始人。他曾領導IBM Watson基因組分析業務，並擔任Eagle Genomics微生物組部門負責人。在他看來，進入2026年，AI藥物發現正處於臨床驗證與市場波動的關鍵拐點。未來一年，要麼將證實該行業長達十年的投資邏輯，要麼將迫使行業對預期進行根本性調整。核心觀點：1、III期臨床試驗資料成為決定性考驗：2026年AI藥物能否真正有效，將由III期臨床結果首次大規模驗證。2、監管指南正式落地實施：FDA與歐盟將於2026年確立AI在藥物研發中的高風險應用監管框架。3、投資理性取代市場狂熱：資本正從炒作轉向聚焦頭部企業，行業進入整合與淘汰階段。4、早期發現周期縮短，但臨床階段無加速：AI顯著提速早期研發，但無法突破臨床及監管等剛性瓶頸。5、智能體變革科學工作流程：基於可驗證獎勵的強化學習正催生能自主執行多步科研任務的智能體。6、自主實驗室加速擴張，但仍處於實驗階段：自動駕駛實驗室雖快速部署，尚不能獨立產出經驗證的候選藥物。7、中國AI保持領先地位：中國AI藥企交易佔比持續上升。8、蛋白質結構預測走向成熟，但未能解決藥物發現核心難題：結構預測是必要條件，但不足以確保成藥成功。9、資料質量仍是主要障礙：低品質與碎片化資料仍是AI項目失敗主因，聯邦學習或帶來階段性突破。10、首個AI發現藥物有望獲批：若進展順利，首個AI藥物或於2027年前後獲批，標誌技術合法性確立。預測一：III期臨床試驗資料成為決定性考驗2026年最具影響力的進展將是III期臨床試驗結果，這將決定AI能否大規模產出真正有效的藥物。目前最先進的AI設計藥物正進入關鍵試驗階段，全年預計將有多項臨床資料公佈。這些結果將首次大規模檢驗AI是否能提高臨床成功率，打破製藥行業長期存在的約90%失敗率困境。積極的III期資料可能驗證基於物理學的AI設計在特定靶點上的有效性，有望推動監管申報，並在2027年逐步進入審批階段。然而，從歷史淘汰率來看，出現更多臨床失敗的機率依然較高。一些人士質疑AI是否能從根本上改善臨床結局，他們指出，AI發現的化合物與傳統方法發現的分子在進展率上並無顯著差異。III期資料可能僅體現出試驗周期的縮短，而非療效的提升。預測二：監管指南正式落地實施FDA的AI指南草案有望在2026年定稿，要求申辦者為高風險AI應用制定可信度評估計畫，並提交關於模型架構、訓練資料及治理機制的詳細檔案。歐盟AI法案的高風險條款將於2026年8月2日生效，部分藥物研發AI可能被歸類為高風險應用。這為在監管關鍵應用中使用AI的製藥企業設定了新的合規要求，但監管場景下AI模型驗證的具體要求仍未明確。製藥企業正等待分類標準的進一步明確，以區分“低風險”的早期發現工具與影響監管申報的“高風險”應用。該指南重點關注影響監管決策的AI應用，明確將早期發現排除在外。這意味著目前大多數AI藥物發現應用均不在監管範圍內。預測三：投資理性取代市場狂熱市場預測顯示，AI藥物發現市場規模將從2025年的約50-70億美元增長至2026年的80-100億美元，部分估算表明，生成式AI有望為製藥行業整體帶來每年600-1100億美元的價值。然而，2025年的市場趨勢顯示，小型AI藥物發現企業正面臨生存壓力。多家企業儘管獲得了大量資金支援，仍徹底倒閉；另有企業宣佈裁員20%以上，部分企業則尋求退市。風險投資仍集中在資金充足的頭部企業，而小型企業則舉步維艱。預計市場整合將持續，實力較強的企業將收購陷入困境的資產，而弱勢企業將徹底退出市場。預測四：早期發現周期縮短，但臨床階段無加速AI驅動的工作流程將顯著縮短早期發現周期30%-40%，並將臨床前候選藥物研發時間縮短至13-18個月（傳統方法需3-4年）。抗體設計領域的進展顯示，命中率達到16%-20%，遠超0.1%的傳統計算基準，這是靶點到候選藥物轉化效率的真正進步。然而，臨床試驗持續時間、監管審查周期及生產規模化處理程序仍未改變。生物學特性、患者招募及監管要求構成了AI無法繞過的剛性約束。“藥物研發速度提升10倍”的說法，混淆了臨床前階段加速與整體研發周期的概念——這種誤導性表述損害了行業可信度。AI在早期發現階段展現出可量化的價值，但並未從根本上改變製藥研發的經濟模型。該技術僅縮短了多年研發流程中的一個環節，並未改變瓶頸步驟的效率。預測五：強化學習智能體變革科學工作流程一個重要的新興趨勢是，將帶可驗證獎勵的強化學習（RLVR）應用於訓練能夠自主完成多步驟研究任務的科學智能體。與依賴專家演示資料集的監督學習不同，RLVR通過計算驗證（如程式碼執行或實驗驗證）提供客觀獎勵訊號，指導智能體訓練。目前，多家機構正部署將大型語言模型與強化學習相結合的框架，實現文獻綜述、假設生成、實驗設計、資料分析及結果總結的自動化。這些系統採用多輪互動環境，智能體採取行動、接收反饋，直至完成任務。訓練架構將模型部署與智能體邏輯分離，實現平行執行和規模化部署，避免依賴衝突。關鍵技術創新：該架構由三個要素組成——模型（封裝推理端點）、資源（提供工具實現和驗證邏輯）、智能體（協調互動過程）。這種分離使智能體能夠非同步呼叫模型進行推理、呼叫資源執行工具，打造真正自主的科學助手。實際應用：科學強化學習（RL）環境目前已覆蓋數學、科學文獻研究、分子克隆問題及多步驟科學問題求解。經RLVR訓練的智能體能夠將預訓練階段習得的技能組合成新的工作流程，實現特定科學目標——這是單純監督學習無法實現的能力。關鍵侷限：當前自主系統擅長執行預定義的實驗方案，但在初始假設失敗時，缺乏創造性問題解決能力。人類科學家在戰略決策和處理意外結果方面仍不可或缺。此外，基於RLVR的訓練方法在初期可能學習進度緩慢，後期才呈現陡峭的學習曲線——這種模式需要足夠的耐心和計算資源支援。預測六：自主實驗室加速擴張，但仍處於實驗階段自動駕駛實驗室將迅速普及，多家機構將部署機器人設施，並為自主實驗室籌集大量資金。這些“閉環”系統通過24小時不間斷運行實驗，加速設計-合成-測試-學習周期。AI的應用也將從發現階段延伸至臨床試驗營運領域。然而，自主實驗室尚未展現出獨立發現經驗證藥物候選物的能力。濕實驗室機器人與干實驗室AI的整合在組織層面仍面臨複雜性，需要大量資本投入，只有資金充足的企業才能承受。侷限：儘管強化學習智能體取得了進展，但執行方案與真正科學發現之間的差距依然存在。該技術僅加速了迭代過程，無法替代科學洞察力。預測七：地緣政治緊張背景下，中國AI保持領先地位中國AI藥物發現企業將繼續保持優勢地位，其在全球生物技術授權交易中的佔比已從2023-2024年的21%提升至2025年第一季度的32%。然而，地緣政治緊張、資料安全擔憂及監管審查帶來了巨大不確定性。部分重大合作公告涉及的企業成立時間較短，公開業績記錄有限。西方企業在華投資面臨嚴格審查。風險評估：西方製藥企業在獲取中國AI能力與管理地緣政治、監管風險之間面臨艱難權衡。預測八：蛋白質結構預測走向成熟，但未能解決藥物發現核心難題先進的蛋白質結構預測模型在預測蛋白質、DNA、RNA及配體相互作用方面，較傳統方法提升了50%以上。新模型將能力延伸至結合親和力預測，成為成熟的量產技術。然而，精準的結構預測並不意味著靶點可成藥或分子研發成功。當前模型在處理構象變化方面仍存在困難，且存在持續偏差。競賽結果顯示，新模型在蛋白質-配體相互作用預測上並未顯著優於舊方法。核心洞察：最優應用方式是將AI與基於物理學的最佳化相結合，而非單純依賴預測。結構預測是藥物發現成功的必要條件，但並非充分條件。預測九：資料質量仍是主要障礙對科技高管的調查顯示，68%的受訪者認為資料質量低下和治理不善是AI項目失敗的主要原因。由於成本、隱私法規及資料共享限制，具有生物、藥理學和臨床註釋的高品質、嚴格篩選資料集依然稀缺。聯邦學習平台將逐步興起，通過隱私保護架構整合專有資料。然而，技術挑戰包括跨機構資料標準化、智慧財產權問題及計算基礎設施需求。客觀侷限：行業面臨的根本挑戰並非演算法複雜度，而是資料可獲得性。這一障礙在2026年不太可能完全解決，但聯邦學習方法可能帶來階段性進展。預測十：首個AI發現藥物有望獲批，但並非確定無疑若2026年推進監管申報並獲得FDA優先審查，首個AI發現藥物可能在2026年末或2027年初獲批。更現實的獲批時間範圍是2027-2028年。許多“AI發現”藥物仍涉及大量人類干預，導致成果歸屬難以界定。獲批之時，也不會在一夜之間變革藥物研發，但將驗證AI作為合法發現工具的價值。在獲批之前，整個領域仍處於“概念驗證”階段。無論多少合作、融資或會議報告，都無法替代監管批准和商業成功。結論：審慎樂觀2026年是AI藥物發現的關鍵考驗之年。該領域已從投機性技術發展至早期臨床驗證階段，但承諾與表現之間的差距依然顯著。III期結果將決定AI能否大規模產出有效藥物，而非僅僅縮短臨床前周期。對於我們這些為科學工作流程開發AI應用的人而言，核心資訊十分明確：專注於特定流程的可量化改進，而非宣揚革命性突破。AI縮短了早期發現周期，提高了特定應用的命中率，實現了複雜生物資料分析。能夠自主進行科學推理的強化學習智能體的出現，標誌著自動化能力的真正進步。這些有價值的貢獻，值得行業持續投入。然而，AI尚未解決臨床驗證、監管批准和商業成功的根本挑戰。這項技術是強大的工具，而非萬能藥。 (智藥局)