美國如何才能贏得人工智慧競賽埃裡克·施密特施密特曾任Google首席執行長和相對論空間公司首席執行長。人工智慧正在重塑世界。誰將掌控這種重塑——以及在何種條件下掌控——遠未有定論。過去一年已經清楚地表明，未來的競爭實際上是多場相互交織的較量同時展開。第一種情況發生在美國和中國之間。美國的前沿實驗室持續引領通用人工智慧（AGI）的發展，投入巨資打造能夠媲美甚至超越人類認知能力的系統。這其中的利害關係極其重大：AGI有可能改變全球力量格局，並帶來前所未有的經濟增長。然而，中國卻另闢蹊徑，堅信人工智慧的廣泛應用將帶來最大的收益。其“人工智慧+”計畫的目標是到2030年實現關鍵行業90%的人工智慧融合，尤其側重於人工智慧賦能的製造業。初步成果令人矚目：愛德曼的一項調查顯示，60%的中國員工每周至少使用一次人工智慧，而美國員工的這一比例僅為37%。當美國致力於打造最強大的人工智慧系統時，中國則正利用人工智慧建構最強大的經濟體。美國和中國並非塑造全球格局的唯一力量。歐盟力求通過治理而非創新引領發展，於2024年通過了全球首部全面的人工智慧法。然而，執法不力以及日益增多的例外情況造成了監管困境，阻礙了歐洲大陸的轉型。海灣國家則另闢蹊徑，沙烏地阿拉伯和阿聯已在資料中心基礎設施建設方面投入數千億美元，力圖將自身打造為人工智慧熱潮中的關鍵節點。另一場關於人工智慧架構的競爭正在上演：開放系統與封閉系統之爭。美國曆來倡導技術開放，但其在人工智慧領域的領先地位如今卻大多依賴於專有模型。與此同時，開源勢頭在其他地區正加速發展。今年1月，中國公司DeepSeek發佈了R1模型，證明企業無需頂級晶片也能建構功能強大的模型，這提醒我們，廉價且易於適配的模型或許能在全球範圍內迅速普及。美國要想在2026年繼續保持全球人工智慧領導者的地位，就必須在所有領域都保持競爭力。鞏固其在前沿人工智慧領域的優勢，需要解決目前制約計算能力的能源瓶頸問題。與此同時，私營部門必須加快人工智慧的普及應用，提升員工技能，並使中小企業能夠使用強大的模型。此外，美國還應深化政府、產業界和研究機構之間的合作，以重奪開源領域的領導地位。如果其他國家能夠更有效地部署這些系統，那麼即使美國建構了最強大的系統也意義不大。美國面臨的最大風險是贏得人工智慧前沿技術，卻最終輸掉人工智慧時代。 (科技世代千高原)

01前沿導讀美國經濟歷史學家克里斯·米勒在接受中國媒體採訪時表示，將晶片類比為蓋房子，在沒有完成地基和第一層之前，你永遠不能直接蓋第二層，你也沒有辦法到達第二層。在晶片發展的歷史中，後來者直接超越領先者的例子非常有限，那些最前沿的技術公司都是花費了幾十年的時間才做到這一點，盲目的追求在技術層面彎道超車，現在來說根本不可能。02技術競爭早期的晶片產業基本都是美日兩國進行競爭，美國是電晶體和晶片技術的發明國，並且還掌握著光刻技術以及光刻機裝置的製造。而日本則是通過索尼公司為突破口，進而啟動了超大規模積體電路計畫，實現了從基礎材料到製造裝置的全鏈路發展。在1980年代左右，美日兩國的晶片競爭其本質上是行業領導者的競爭。當時的晶片技術並沒有現在這麼複雜先進，1954年，美國德州儀器公司聯合工業發展工程師協會合作開發了全球第一個PN接面鍺電晶體收音機——Regency TR-1。這種收音機有4種配色，具有濃重的時髦色彩，再加上銷售價格為49.95美元，其總銷量快速突破了10萬台，成為了全球電晶體收音機領域第一款真正意義上的“爆款”產品。隨著產品的大量銷售，Regency TR-1的製造技術也被許多企業所模仿。日本索尼公司對Regency TR-1進行了山寨化處理，並且在東京三越百貨公開銷售山寨產品，這是日本第一台電晶體收音機的開端。1955年，索尼先後推出了TR-52、TR-55收音機。這兩款產品在保證基礎功能的同時，要比美國的TR-1更加迷你袖珍，並且價格僅售29.95美元。結果沒有懸念，索尼的TR-52和TR-55在市場上面大爆發，甚至還銷售到了美國市場，在消費市場和儲存晶片兩個領域壓制美國企業的發展。除消費產品之外，日本第一台光刻機裝置也是通過山寨美國光刻機所得來的技術。美國的GCA曾經是全球步進光刻機的霸主，日本尼康為其提供所需的鏡頭，充當供應商的角色。但是隨後GCA開始推崇自主化技術，採購美國特羅佩爾公司所製造的鏡頭，將尼康踢出了供應鏈。這個時候日本通產省開始推進超大規模積體電路產業計畫，由於尼康、佳能是傳統光學企業，便承擔了日本光刻機的技術項目。尼康與NEC、東芝等本土巨頭合作，成立技術財團，開始推進自主光刻機的商業化發展。1981年，尼康推出了NSR-1010G步進光刻機。不過經客戶和技術機構的使用表示，尼康的NSR-1010G光刻機從架構到晶圓台，從光學系統到對準系統，跟美國GCA的裝置一模一樣，尼康的光刻機完全就是GCA的山寨複製品。但是GCA對此不以為然，並且GCA表示就算尼康抄襲了美國的技術，他們也造不出跟美國一樣可靠的產品。尼康的光刻機可以賣出貨去，完全是因為日本企業有愛國情懷，會優先選擇本土供應商，跟產品好壞沒有關係。歷史的車輪滾滾而來，美國GCA為自己的狂妄自大付出了代價，最終被荷蘭的ASML收購。而尼康的光刻機業務現在還在運行，在儲存晶片領域佔據了一定的市場份額。03彎道超車在早期的技術階段，半導體技術雖然先進，但並不是高不可攀的。日本企業可以憑藉著山寨模仿，在市場上面實現對美國的彎道超車，這是時代和歷史所造成的結果。而現在的半導體產業，不管是晶片的設計還是產業鏈的製造裝置，均已經實現了高度的自動化。並且為了保證製造足夠多的晶片產品，製造裝置都是24小時不間斷運行。在這種複雜的條件下，想要再次依靠曾經的山寨、逆向工程等方法實現技術領域的彎道超車，這完全是不現實的想法。半導體產業鏈涉及到50多個細分的行業，數千個生產環節。越來越多的晶片企業依賴於全球供應鏈體系，將全球範圍內的軟體、材料、裝置聚集到一起，從而實現先進半導體產品的生產。並且在部分關鍵環節中，所需的裝置材料被單一國家的企業所壟斷，這更加彰顯了晶片產業全球化分工的重要性。克里斯·米勒在訪談中重點指出，多個國家為了投資半導體技術，已經投入了巨量級的經濟資源，美中兩國的資源投入最為突出。美國依靠《晶片法案》和關稅，強制性的籠絡國際頂級企業來美國發展，重塑美國在先進製造業中的領先地位。而中國依靠國家大基金、中國製造2025、十五五等政策推動，大力扶持本土晶片發展，解決被美國卡脖子的困境，將產業鏈風險降到最低。很明顯，中國是被迫去發展自主供應鏈體系的。半導體產業生來就是全球化分工，如果有機會實現多元化發展，那麼沒有公司希望依靠單一來源發展產業。這不但會造成資源的大量投入，還會打亂產業鏈的平衡。美國早在2001年就已經徹底退出了光刻機產業的競爭，將大量資本注入到ASML身上，以此來換取光刻機的優先採購權。韓國的三星亦然如此，本身不涉足光刻機產業，只是充當一個投資者的角色。目前對光刻機產業實施技術攻堅的，只剩下中國企業、日本企業、荷蘭的ASML。日本的尼康、佳能、荷蘭的ASML均是這個領域的老牌企業，並且其背後全都是來自於國際頂尖供應鏈的支援。中國企業在被美國限制之後，無法獲得國際供應鏈的支援，只能通過本土合作緩慢進步，用30年的時間去追趕國外企業打下的技術根基。 (逍遙漠)

從蒸汽機的轟鳴到網際網路的無聲革命，技術的浪潮總在不經意間重塑世界的面貌。而今，我們正站在一場更為澎湃的科技變革前夜——人工智慧學會了“思考”，機器人走出了工廠的圍牆，半導體開始成為智能時代的“新石油”，而太空正從遙不可及的夢想變成新的商業疆域。站在當下看，那些技術將定義下一個五年甚至十年？麥肯錫最新發佈的《2025年技術趨勢展望》報告試圖解答這個問題，提出了13項具有改變全球商業潛力的前沿技術趨勢，並從創新性、關注度、資本投入與應用水平四個維度，繪製出這些技術的發展藍圖。放眼望去，資本正高度集中於AI、未來能源與可持續技術、未來出行等從技術突破邁嚮應用深水區的領域，其中AI不管是在關注度和創新上均遙遙領先。相比之下，特定應用半導體、先進連接技術、未來生物工程、雲與邊緣計算、數字信任與網路安全這些技術雖熱度不及AI，卻已悄然成為數字社會運轉的“基礎設施”，應用程度已接近規模化。而沉浸式現實技術、未來空間技術、未來機器人技術、量子技術、AI智能體等技術仍處於孵化階段，但革命性潛力已現端倪。比如AI智能體成為今年增速最快的熱點趨勢之一，2024年股權投資達11億美元，同比增長1562%。參觀者通過AR眼鏡體驗雲岡石窟事實上，不管是那項技術趨勢，都將重塑產業面貌，更已成為國家與企業不可或缺的競爭籌碼。在中國，這些技術已被囊括在面向2035年的未來產業重點賽道目錄之中，並列出了明確的發展目標。以未來空間為例，2030年中國市場規模有望突破8000億元，重點發展方向包括載人低空飛行、深空深地深海探索、極地開發等。在此，我們梳理了麥肯錫報告中的關鍵資訊和資料，和大家聊聊這些技術的前沿動態、發展趨勢與人才需求。13個賽道與兆商機面對這13項前沿技術，麥肯錫從它們的內在“性格”出發，將其分為三大類：AI革命、計算與連接前沿，以及尖端工程。可以說，這三大類技術，一個負責“思考”，一個負責“連接”，一個負責“動手”，它們互相滲透、彼此激發，不斷繪製出未來十年科技浪潮的完整圖景。◎ 第一類，AI革命，包括AI和AI智能體。伴隨AI影響力的持續擴大，值得注意的是，當前AI的成本在急劇下降，比如一些推理任務的價格一年內下降900倍。針對這兩項細分技術，在麥肯錫看來，AI不僅本身是一項具有革命性和戰略性的技術創新，更能加速其他技術領域的發展，或在交叉領域創造新“商機”，比如AI是特定應用半導體這項技術的重要催化劑。而另一項AI智能體技術則是今年的“當紅小生”，已經迅速成為企業和消費技術領域的重要發展方向。所謂AI智能體，就像是一位“虛擬同事”，可以自助規劃和執行多步驟任務。目前，各大公司正在現有AI產品中增加智能體功能，或開發全新的、面向特定任務的應用，尤其是在軟體編碼和數學等擁有強大訓練資料集的領域取得了快速進展。市場也嗅到了風向。MarketsandMarkets預測，AI智能體市場規模將從2024年的51億美元飆升到2030年的471億美元，復合年增長率高達 44.8%。◎ 第二類，計算與連接前沿，這些技術可以被理解為是AI與數字世界的“骨架”，包括特定應用半導體、先進連接技術、雲與邊緣計算、沉浸式現實技術、數字信任與網路安全、量子技術。其中，特定應用半導體是報告特別提到的另一項重要趨勢。這些為特定AI任務量身定製的晶片，正在成為科技界的“新石油”——專利數量位居所有技術趨勢之首，去年吸引了75億美元的投資。同時，AI的發展對背後的算力有著永不滿足的渴求，這就得依靠雲與邊緣計算這項技術趨勢。麥肯錫的研究表明，到2030年，全球對資料中心容量的需求可能會接近如今的3倍，其中約70%的需求正是來自AI工作負載。此外，在先進連接技術方面，5G已覆蓋全球22.5億使用者，中國在5G獨立組網部署上領跑全球，而6G已在路上，還準備帶上“感測”等新技能包。至於沉浸式現實技術領域，AR/VR已從遊戲走向醫療、工業設計，蘋果Vision Pro、Meta Quest等裝置也在重新定義人機互動；量子技術領域則雖處前沿，但Google、IBM、微軟等巨頭已在誤差校正與穩定性上取得關鍵突破。這些技術就像古代絲綢之路上的驛站和道路，雖然不直接產生貨物，卻決定了商業的規模和邊界。◎ 第三類，尖端工程，包括未來機器人技術、未來出行、未來生物工程、未來空間技術、未來能源與可持續技術。它們則負責數字能力“實體化”，讓技術從螢幕裡走出來。在過去六十年中，機器人已逐漸成為先進製造業的常客，如今有超四百萬台工業機器人在汽車廠等環境中工作。與此同時，在AI的加速推動下，物理機器人技術在近年來進入機場、大型商店和餐廳等更廣泛的領域。麥肯錫合夥人Ani Kelkar更是判斷，到2040年其市場規模將高達約9000億美元。在未來出行領域，中國電動車市場逆勢增長36%，自動駕駛、無人機配送和空中計程車也都在從概念走向試點，甚至實現商用落地。預計到2034年，商業無人機送貨市場規模將達290億美元，年複合增長率高達40%。未來生物工程技術則是利用技術（如基因編輯、合成生物學），來改善健康和人體機能、重塑食品價值鏈並創造創新產品。比如基因編輯技術CRISPR首次獲得FDA批准，而AI正在將新藥研發成本和時間大大縮短。2024年諾貝爾化學獎更是授予了三位使用AI預測現有蛋白質結構和設計新蛋白質的研究人員。在未來能源與可持續技術方面，中國不僅在太陽能製造上佔據全球主導地位，氫能電解槽產能也佔到全球60%。此外，核能因其能提供穩定基荷電力的能力而備受關注，31個國家承諾到2050年將全球核能容量增加三倍。智慧型手機械手助力太陽能面板加工關於這些技術的六大趨勢透過這13項前沿技術的趨勢前瞻，麥肯錫還在報告中歸納總結了六大趨勢，可以作為我們關注這些前沿技術的方向參考。①自主系統崛起系統不再只是執行命令，而是能學習、適應、協作。當AI智能體能夠自主規劃工作流程，當機器人能夠適應陌生環境，當自動駕駛汽車能夠在複雜城市路況中導航，我們不得不思考：人類的獨特價值在那裡？答案可能是：在創造力、在倫理判斷、在戰略眼光——那些機器難以複製的品質。無人駕駛汽車已開始商業營運②新的人機協作模式人機互動正邁入一個新階段，其特點是更自然的介面、多模態輸入和自適應智能，這將讓“操作者”和“共同創造者”的界限逐漸消失。從沉浸式訓練環境和觸覺機器人技術，到語音驅動的“副駕駛”和感測器可穿戴裝置，技術正在更精準地響應人類的意圖與行為。這種演變讓人機關係的定位從“機器替代人類”轉向“機器增強人類”能力。③規模化應用的挑戰對計算密集型工作負載（尤其是來自AI智能體、未來機器人和沉浸式現實技術）的激增需求，正給全球基礎設施帶來新的壓力。但現實是：電力供應緊張、晶片供應鏈脆弱、資料中心建設周期漫長……這意味著，前沿技術的規模化應用不僅需要解決技術架構和高效設計的問題，還需應對人才、政策和執行層面錯綜複雜的現實挑戰。這提醒我們，數字世界的繁榮離不開物理世界的支撐。技術人員正監控晶片生產裝置情況④區域和國家競爭不可否認的是，對關鍵技術的掌控權已成為全球角逐之焦點。中美在晶片、AI、量子計算等領域的競爭日益激烈，歐洲也在通過《人工智慧法案》等規制試圖確立自己的數字主權。技術不再是無國界的公共品，而是國家安全的基石、經濟主權的象徵。這種態勢下，全球科技合作面臨挑戰，但也催生了各地區發展特色優勢的機會。⑤規模化與專業化平行發展雲服務和先進連接技術方面的創新，推動了規模化與專業化的發展。一方面，我們看到在龐大且能耗驚人的資料中心裡，通用模型訓練基礎設施正快速擴張；另一方面，我們也觀察到“邊緣側”的創新加速，低功耗技術正被嵌入手機、汽車、家庭控制系統和工業裝置之中。這種雙軌發展既帶來了參數數量驚人的大型語言模型，也推動了可在幾乎任何場景中運行的特定領域AI工具的日益豐富。⑥負責任創新的必要性隨著技術日漸強大且更具個性化，信任正日益成為技術採用的關鍵門檻。企業正面臨越來越大的壓力——必須證明其AI模型、基因編輯技術或沉浸式平台是透明、公平且可問責的。道德倫理不再只是正確的選擇，還是部署過程中的戰略槓桿——它能加速或阻礙規模擴張、投資決策以及長期影響。資金和人才往那裡去？最後，我們來聊聊這些前沿技術的“錢景”與“人景”，看看資本與人才正在向何處湧動。2024年，這13項前沿技術的投資市場暖風漸起，其中AI、雲與邊緣計算這兩項技術在投資規模和增速上可謂都取得了相對突出的“成績”。若論資本的絕對聚集地，2024年最“吸金”的五大前沿技術分別是：未來能源與可持續技術（2232億美元）、未來出行（1316億美元）、AI（1243億美元）、雲與邊緣計算（808億美元）、數字信任與網路安全（778億美元）。論增長勢頭，AI智能體技術“風頭正盛”，2024年投資額猛增1562%；未來生物工程、雲與邊緣計算技術則是連續兩年實現融資額增長；AI和未來機器人技術領域的投資經歷短暫下滑後，在2024年恢復到比兩年前更高的水平。值得一提的是，與資本流向同步，一場無聲的人才爭奪戰也已打響。麥肯錫在報告中提到，從招聘崗位資料上看，2024年有6項前沿技術的崗位需求在增長，其中AI智能體崗位的人才需求暴增985%，AI、特定應用半導體崗位的人才需求也分別增長35%和22%。從具體崗位來看，軟體工程師可以說是最緊俏的崗位。值得注意的是，這些人才技能需求比則揭示了一個殘酷的現實：技術的進化速度遠遠超過了人才的培養速度。在AI與特定應用半導體這兩個最炙手可熱的技術領域，人才的供需失衡尤為明顯。AI對資料科學家的需求最為迫切，其人才供需比只有0.5（即2個崗位在搶1個人才），這意味著企業都在搶能用Python處理資料和建構模型的人。在特定應用半導體領域，情況則更加極端——精通GPU架構和機器學習硬體的專家，供需比低至0.1，相當於十個崗位在等待一個合適的人選。而未來機器人技術、未來生物工程這些交叉領域，則在呼喚一種新型的“跨界人才”。未來機器人技術領域既要機械工程師，也要AI、軟體工程專家，對於掌握人工智慧技能的人才需求比為0.2。在未來生物工程領域，一個既能設計機械手臂，又能程式設計讓它智能抓取的人才，則更為稀缺。在未來能源與可持續技術、未來空間技術這兩個代表人類未來的領域，“人才荒”也更加明顯。比如掌握“綠色技能”，包括清潔能源、可持續發展等領域專業知識的人才，供需比低於0.1。也就是說，每十個相關崗位，可能只有不到一個合格的申請者。未來空間技術領域雖然總體崗位數量在回呼，但對軟體工程師和Python專家的需求依然旺盛，因為每天都有海量的衛星資料需要處理和分析。這些資料也預示著，未來的人才培養，純程式碼能力已不夠，“技術+場景”“軟體+硬體”“演算法+倫理”的複合型人才，將成為未來十年最稀缺的資源。結語回過頭來看，站在這個科技大時代的門口，中國處在一個複雜而微妙的位置。在應用層面，我們的成就令人矚目：5G網路的廣覆蓋、電動車的高滲透率、太陽能製造的統治地位、無人機商業應用的領先，這些都是實實在在的“中國優勢”。但在基礎層面，半導體製造、底層AI模型、量子計算、生物醫藥原創技術等領域的“卡脖子”風險依然存在。美團無人機物流配送生意火爆麥肯錫的這份報告，給我們的最大啟示或許是：未來的競爭，不再是單個技術點的突破，而是生態系統的競爭、人才體系的競爭、價值觀的競爭。 (吳曉波頻道)

隨著生成式人工智慧（Gen AI）的最初喧囂逐漸平息，全球技術產業正步入一個更為務實卻也更為複雜的階段。德勤（Deloitte）發布的《2026年前沿技術、智慧媒體與通訊（TMT）產業預測》報告指出，2026年將是承諾與現實之間差距縮小的一年。雖然圍繞AI的炒作聲浪將減弱，但使其規模化應用的枯燥工作——如數據治理、系統整合和合規性建設——將成為行業的主旋律。德勤認為，如果不發生根本性的變革，TMT產業不僅將超越其他任何單一產業，其體量甚至可能超過所有其他產業的總和。這不僅是關於晶片或代碼，更在於技術如何滲透到每一條經濟毛細血管。報告從人工智慧的演進、半導體與地緣政治的糾葛，以及媒體消費模式的劇變三個維度，勾勒出未來一至五年的產業圖景。從「訓練」到「推理」：AI的規模化與代理化轉型2026年，人工智慧的發展重心將發生顯著轉移。德勤預測，全球算力結構將經歷一場根本性的倒置：用於「推理」（即運行AI模型以產生回答或執行任務）的計算量將佔據所有AI算力的三分之二，遠超用於模型「訓練」的算力。這一轉變打破了市場先前關於算力成本將因邊緣計算而大幅下降的幻想。報告分析指出，儘管邊緣裝置（如AI PC和智慧手機）的出貨量正在增加，但在2026年，絕大多數的推理任務仍將在昂貴的資料中心內完成。這意味著對高效能晶片、先進封裝技術以及能源的渴求不會減弱，反而會因為「思維鏈」等測試時擴展（Test-time scaling）技術的應用而進一步加劇。與此同時，生成式AI的使用形態正經歷一場「靜默革命」。德勤預測，透過嵌入在搜尋引擎、文書處理軟件等現有應用中的「被動」方式使用Gen AI的使用者數量，將遠超直接使用ChatGPT等獨立工具的使用者。到2026年，在搜尋引擎中透過AI產生的摘要獲取資訊的使用頻率，將是使用獨立Gen AI工具的3倍。這種「隱形化」的普及路徑表明，AI正從一種新穎的實驗品轉變為數字基礎設施的底層水電氣。在企業端，變革的核心是「代理AI」（Agentic AI）。德勤認為，2026年將是自主AI代理編排的關鍵一年。傳統的軟件即服務（SaaS）模式正面臨解構，單一的軟件訂閱可能會逐漸讓位於基於結果或使用量的混合定價模式。如果企業能夠有效解決多代理系統的互通性和治理難題，到2030年，自主AI代理市場規模可能高達450億美元。然而，這也帶來了巨大的複雜性：企業需要重構工作流程，以適應人類與數字員工協同工作的新常態。技術主權崛起與半導體供應鏈的脆弱性在地緣政治緊張局勢加劇的背景下，技術主權（Technology Sovereignty）已成為各國政策的核心議題。德勤報告強調，2026年及以後，各國政府將加速推動建立獨立的數字基礎設施，特別是針對AI算力、半導體和雲端服務。這一趨勢對半導體供應鏈構成了新的挑戰。儘管全球都在努力建立彈性的供應鏈，但關鍵技術的貿易限制正在收緊。報告預測，2026年，包括環繞柵極晶體管（GAA）製造、電子設計自動化（EDA）軟件以及高帶寬記憶體（HBM）先進封裝工具在內的關鍵節點，將成為新的供應鏈瓶頸。雖然相關裝置的直接支出可能只有300億美元左右，但這些技術撬動的卻是價值3,000億美元的AI晶片市場，其連鎖反應不容小覷。這種對主權的追求也體現在物理AI領域。工業機器人市場雖然近年來成長乏力，但隨著視覺-語言-行動（VLA）模型的成熟，具有更高自主性的機器人和人形機器人有望在2030年迎來爆發點。與此同時，低軌道衛星互聯網（LEO）和直連裝置（D2D）技術正在重塑全球連接版圖。德勤預計，到2026年底，低軌道通訊衛星數量將超過1.5萬顆。然而，這一領域的商業化前景仍然充滿不確定性，如何在主權監管、頻譜幹擾和商業變現之間找到平衡，是所有衛星運營商面臨的共同難題。對於電信運營商而言，技術升級的邊際效應正在遞減。在發達市場，消費者已很難感知到網速提升所帶來的差異。報告提出了一個有趣的觀點：在2026年，運營商的獎勵計劃（如免費的比薩或電影票）在留存客戶方面，可能比宣揚5G甚至6G網絡性能更為有效。這標誌著電信競爭已從單純的技術參數比拚，轉向了更感性的品牌價值與服務體驗的博弈。媒體碎片化與內容生產的“好萊塢化”媒體娛樂產業的格局正被短片和生成式AI雙重重塑。德勤報告特別關注了「微短劇」（Micro-dramas）的全球崛起。這種每集僅幾分鐘、情節緊湊的豎屏連續劇，已不再侷限於亞洲市場，而在美國等西方市場展現出驚人的吸金能力。預計到2026年，應用內微短劇的收入將翻倍，達到78億美元。這表明，在註意力極度碎片化的時代，這種經過數據精確計算、能提供即時滿足感的內容形式，正在挑戰傳統流媒體和社交平台的統治地位。與此同時，視頻播客（Vodcasts）正在佔領家庭客廳的大螢幕。透過將音頻敘事與視覺元素結合，視頻播客在2026年的全球廣告收入預計將達到50億美元。這種形式不僅深受年輕一代喜愛，也為品牌提供了更具沉浸感的營銷管道。然而，生成式AI視頻技術的成熟是一把雙刃劍。報告警告稱，隨著AI視頻生成工具逼近好萊塢等級的畫質，獨立創作者將獲得前所未有的賦能，但這也可能導致社交媒體充斥著合成內容。 2026年，尤其是在美國大選等敏感時期，針對AI生成內容的監管壓力將大幅增加。平台將被迫在創新與合規之間尋找平衡，透過浮水印、標籤和溯源技術來維護數字內容的真實性。此外，公共服務廣播機構（PSBs）正在探索一種新的生存模式。面對資金和受眾流失的壓力，歐洲的公共廣播機構開始積極與Netflix、亞馬遜等流媒體巨頭合作，甚至將內容分發權交給社群平台。這種「借船出海」的策略雖然存在稀釋品牌和喪失獨立性的風險，但也為傳統媒體在流媒體時代的可持續發展提供了一個值得借鑑的樣本。綜上所述，德勤的報告揭示了一個處於深刻轉型期的科技世界。 2026年將不再是單純關於技術突破的一年，而是關於技術如何被監管、被整合、被變現的一年。從AI的後台推理到微短劇的前台狂歡，從國家層面的晶片博弈到個人層面的電信套餐選擇，技術正以一種更隱蔽、更務實也更具侵略性的方式，重構著全球經濟與社會的運行邏輯。 （歐米伽未來研究所2025）

在全球科技競合態勢不斷變化，以AI為加速器的前沿學科研究、跨領域創新合作成果成為推動社會經濟發展的核心動力的時代背景下，FT中文網與The Innovation共同於第18屆英國《金融時報》中國年度高峰論壇上推出《展望2035——影響未來十年的五項前沿科技》特別主題內容。本次活動得到了來自不同領域的多學科研究團隊、科技研發機構的投稿與關注。結合公眾投票和專家審議，普遍受到公眾關注、與社會生產、生活和民生福祉有關的五項前沿技術入圍本次年度發佈內容。五項技術涵蓋包括AI時代的演算法與算力架構新範式、環境共融機器人，到卵巢健康預測系統、空天能量樞紐，精準設計的克隆育種技術架構，每一個技術都代表了當下跨學科研究的嶄新成果，為新生代科研群體勾勒出生動而充滿活力的生態圖譜。此次合作，也是全球知名財經商業媒體與核心學術期刊的跨界合作，旨在為年輕的科學研究團隊和資深的商業與投資決策者開拓更直接、有效的溝通管道，創造更多「破圈發展」的市場機會。面向未來，如何縮短從實驗室到產業生產一線的「技術落地」路徑，如何更好地幫助年輕科學家與具有前瞻視野的商業企業建立更優化的研發-生產-商業驗證生態，是每一個具有發展意識的商業和科技團隊都應該深度思考的議題。【展望2035-影響未來十年的五項前沿科技】入圍項目介紹（排名不分先後）1. 重新思考深度學習的訓練與推理演算法架構與精度體系研究團隊：上海紐約大學、清華大學LM2團隊當訓練資料瀕臨枯竭、模型部署引發嚴峻的能源危機、晶片架構面臨革新瓶頸之際，人工智慧領域亟需一場深刻的範式轉移。以BackSlash、GCT、GGI等為代表的研究正推動AI範式的深刻變革：透過微分幾何與流形學習降低模型對資料的依賴；利用資訊理論實現訓練與架構的聯合優化以應對能源危機；設計新一代元計算單元與平行體係以突破晶片瓶頸。最終形成模型、演算法與硬體的端對端協同設計，推動人工智慧從算力堆疊邁向第一原理驅動的新階段。重新思考深度學習的訓練與推理演算法架構與精度體系2. 環境共融仿生微機器人研究團隊：北京理工大學王化平教授團隊從自然界的生物結構與行為汲取靈感，米粒大小的環境共融仿生微機器人無需外部複雜的感測與計算單元介入，就能自主感知外界資訊、調控自身形態以適應多變環境，這是「具身智能」理念的卓越實踐。這項技術可望顛覆精準醫療、高端製造與環境探測等多個產業，催生微觀操作與體內診療新藍海。未來這類微型機器人將變得更加智慧化，可望實現「人-機-環境」協同下的複雜任務執行。環境共融仿生微機器人3. OvaRePred－以AI定義女性「卵巢內分泌年齡」的健康革命研究團隊：北京大學第三醫院李蓉、喬傑教授團隊OvaRePred透過分析數萬例臨床資料，建立了全球首個可個體化預測卵巢功能衰退處理程序的AI模型，以「卵巢內分泌年齡」更精準刻畫女性內分泌系統的真實老化軌跡。此成果被視為女性生殖健康數字化與智慧化管理的里程碑式創新，開啟全生命周期女性健康新時代。OvaRePred 正在利用人工智慧重新定義女性的「卵巢內分泌年齡」。女性之間的卵巢儲備差異極大——即使實際年齡相同，她們的生育潛能和絕經年齡也可能截然不同。依託生殖巨量資料，OvaRePred 主要透過血清AMH 水平和年齡等簡潔但核心的指標，精準量化卵巢儲備、評估卵巢內分泌年齡，並預測圍絕經起始等關鍵生育里程碑，從而支援真正個體化的生育規劃。作為全球首個卵巢老化預測工具，OvaRePred 已在中國多家醫院和體檢中心廣泛應用。其創新性的「內分泌年齡」框架還能進一步外延，用於構建與卵巢衰老相關的生物標誌物（如雌二醇、睾酮等）的參考範圍與診斷界值，為疾病診斷、圍絕經預測以及以卵巢衰老為核心的女性全生命周期健康管理提供全新維度。 OvaRePred 正在推動女性健康邁向更精準、更智慧的新時代。OvaRePred的應用方向4. AeroMatrix空天能量樞紐研究團隊：清華大學陸超教授、北京大學宋潔教授、王劍曉研究員聯合團隊空天能量樞紐是一項融合空域綜合能源的多功能浮空平台技術。以氦氣飛艇為載體，實現固定-移動雙模態發電與飛艇技術的深度耦合，將能源供給與空地協同、長續航飛行與空中算力、通訊中繼與空天地網絡融為一體。這項技術突破傳統風電、太陽能發電的地理限制，為災害應急、高原島礁等特殊場景提供空中能源供應，為無人機叢集等低空基礎設施提供空中充電服務，為空天地網絡、太空算力叢集提供低空邊緣智算節點，打造「空中能源母艦+數字基建平台」國家級解決方案。AeroMatrix空天能量樞紐簡介圖5. 克隆配子體驅動的精準設計育種研究團隊：中國科學院遺傳與發育生物學研究所汪亞中研究員聯合德國馬克斯普朗克植物育種研究所、荷蘭拉德堡德大學Charles J. Underwood教授團隊在全球人口持續成長、氣候變化加劇以及農業資源日益緊張的背景下，傳統育種技術已難以滿足未來糧食安全的需求。作物雜種優勢雖能顯著提升農藝性狀，但其優良特性無法在子代中直接固定，導致傳統雜交育種必須每年重複製種，過程繁瑣且成本高昂，嚴重限制了作物產量與抗逆性的進一步提升。為解決此瓶頸，克隆配子體驅動的無融合生殖技術與精準多倍體設計育種應運而生。無融合生殖技術通過規避減數分裂重組與雙受精過程，產生具有母本完整遺傳資訊的克隆種子，從而實現雜種優勢的穩定遺傳。該技術使農民能夠自行留種，實現“一次雜交，多代利用”，大幅簡化育種流程。與此同時，多倍體基因組設計技術透過精準建構與操縱不同來源的克隆配子體，進一步拓展作物的遺傳多樣性，增強雜種優勢，並創製出具有高產、優質、高抗逆性等綜合優良性狀的新型作物種質。上述技術與巨量資料結合不僅將顯著降低雜交種子的生產成本，還將為保障全球糧食安全和推動農業可持續發展提供關鍵技術支撐。這標誌著作物育種科學正式邁入「可複製、可設計」的精準育種新時代。克隆配子體驅動的無融合生殖技術與精準多倍體設計育種（本圖展示了基於克隆配子體精準操控與雜交策略實現作物基因組設計與育種的創新途徑，旨在直接固定並利用植物雜種優勢。左圖源自Wang et al., 2024, Nature Genetics，右圖由biorender.com繪製）未來幾個月中，The Innovation將陸續邀請入圍科技研究團隊參加The Innovation Coffee主辦的「創新咖啡館」系列學術沙龍，為優秀的科研成果提供賦能支援，為中國科研創新成果加速產業轉化建設更符合商業與投資市場需求的創新生態。 （FT中文網）

導語：想像一下，你正坐在上海的咖啡館裡，手機輕點幾下，就買下了一小部分迪拜哈利法塔旁的豪華酒店，開始賺取租金分紅。或者，你投資了輝達最新AI晶片的算力，分享科技巨頭背後的真實收益。甚至，你擁有了一盎司存放在瑞士金庫裡的黃金，而它的所有權憑證就在你的數字錢包裡。這不是科幻電影，這是正在發生的金融革命，它的名字就是RWA。01下一個金融前沿：假如萬物皆可擁有？RWA，即現實世界資產（Real World Assets），聽起來或許有些技術化，但其核心理念卻異常簡單而強大。它就像一台“萬物皆可證券化”的魔法機器，通過區塊鏈技術，將現實世界中那些有價值的、可觸摸的資產（如房產、藝術品），或是傳統金融體系中的資產（如債券、私人信貸），轉化為可以在數字世界裡自由交易的代幣（Token）。這個過程，就如同將一家公司分割成無數股份上市交易一樣，只不過現在的主角變成了我們身邊的萬事萬物。要將現實世界裡的一棟樓、一筆貸款，甚至是一塊金條“搬”到數字世界裡，光有想法可不夠，它需要一套精密的組合拳。這套組合拳由幾個核心技術高手協同完成，它們分別是：區塊鏈：一本永遠線上的“宇宙級房產證”：首先，你需要一個絕對可信、誰也無法篡改的公共帳本，來記錄這些資產到底屬於誰。區塊鏈就扮演了這個角色。你可以把它想像成一個數位化的信任基石。它是一個分佈在全球無數台電腦上的公開帳本，每一次資產的發行、轉讓、交易，都會被清晰地記錄在上面，並且永遠無法被刪除或修改。這種極致的透明和安全，確保了你的數位資產所有權是真實、唯一的，為整個RWA世界提供了信任的土壤。智能合約：設定好規則就自動運行的財富機器：有了“房產證”，我們還需要一份能自動執行的合同，來處理後續的各種事務，比如收租、分紅。這就是智能合約的舞台。它本質上是一段寫在區塊鏈上的程式碼，嚴格按照“如果……就……”的邏輯自動運行。我們可以把資產的發行規則、收益該怎麼分、什麼時候可以贖回等所有條款，都預先寫進這份數字合同裡。這就像一台無人值守的自動售貨機：一旦條件滿足（比如到了分紅日），它就會自動把收益打到你的數字錢包裡，完全不需要人工干預，也杜絕了傳統金融中介的麻煩和成本。預言機：連接現實與數字的“資訊快遞員”：數字世界裡的資產，其價值必須時刻與現實世界保持同步。比如，你持有的房產代幣，它的價值應該反映現實中這棟樓最新的市場估值。但區塊鏈本身是個封閉的系統，它怎麼知道外界發生了什麼？這時就需要預言機登場了。它就像一個連接兩個世界的資訊橋樑，負責安全、可靠地將現實世界的資料（比如股價、利率、黃金價格）“喂”給鏈上的智能合約。這樣一來，就確保了你的RWA資產價值是即時、精準的，而不是一個滯後的數字。代幣化與合規：資產上鏈的“臨門一腳”與“安全門”：把資產的所有權、經濟價值等資訊，轉化為一串程式碼，變成一個可以在區塊鏈上流通的數字代幣（Token）。從此，這棟樓的一部分就不再是一紙合同，而是一個可以輕鬆轉讓、交易的數字憑證。對於那些被視為證券或需要監管的資產，必須經過嚴格的合規流程。這包括由持牌機構來發行，對投資者進行身份驗證（KYC/KYB），並確保所有交易都在合規的平台上進行。這一變革的核心價值主張，清晰地指向了兩個群體：對於投資者而言：RWA徹底打破了傳統投資領域那些令人望而卻步的高牆。過去，想要投資商業地產、基礎設施或參與私募信貸基金，往往需要數百萬美元的資本門檻。而RWA通過將這些高價值資產“碎片化”，讓普通投資者也能以極低的資金參與其中，分享原本只屬於少數人的投資機遇 。對於資產所有者而言：RWA開啟了一條全新的、全球化的、高效的融資管道。相比傳統融資漫長的周期、高昂的中介成本和複雜的流程，資產代幣化能夠面向全球投資者，以更低的成本、更快的速度募集資金，極大地釋放了資產的流動性。0216兆美元的浪潮：為何華爾街巨頭們正全力以赴？如果說RWA還只是一個遙遠的概念，那麼一組資料足以讓你感受到這股浪潮的洶湧之勢。全球頂尖的管理諮詢公司波士頓諮詢集團（BCG）與ADDX聯合預測，到2030年，RWA的市場規模有望飆升至驚人的16兆美元，佔據全球GDP的10%。另一份來自BCG的預測則更為樂觀，預計到2033年，全球代幣化資產總規模將達到18.9兆美元。這已經不是一個利基市場的趨勢，而是一場足以重塑全球金融版圖的結構性轉變。在這場變革中，最強有力的驗證訊號，來自於全球最大的資產管理公司——貝萊德（BlackRock）的入場。貝萊德的BUIDL基金（BlackRock USD Institutional Digital Liquidity Fund），是其投向RWA領域的一枚重磅炸彈。簡單來說，BUIDL是一個代幣化的貨幣市場基金，其底層資產是極其安全的美國國債和現金。自推出以來，該基金規模迅速增長至數十億美元，一躍成為全球規模最大的RWA產品之一。這一行動的象徵意義巨大：當全球最保守、最龐大的金融巨頭都開始擁抱RWA時，意味著這項技術已經通過了最嚴苛的考驗，其未來潛力已難以忽略。緊隨其後的，是一支龐大的華爾街軍團。富蘭克林鄧普頓（Franklin Templeton）、匯豐銀行（HSBC）、渣打銀行（Standard Chartered）以及摩根大通（JPMorgan）等頂級金融機構，紛紛通過推出自己的代幣化產品或搭建RWA平台（如摩根大通的Kinexys），宣告了它們的入局。這表明RWA已不再是零星的實驗，而是一場席捲整個金融業的系統性變革。截至2025年中期，剔除穩定幣後，全球RWA市場總額已超過250億美元，其中私人信貸和美國國債是規模最大的兩類資產。這股浪潮，才剛剛開始。更有趣的是，RWA的崛起與穩定幣（如USDC）的增長之間，形成了一種深刻的共生關係。穩定幣是購買鏈上RWA資產最主要的支付和結算工具。貝萊德的BUIDL基金設計了一個巧妙的機制：投資者可以將其代幣即時贖回為USDC穩定幣。這並非巧合而是揭示了一個驅動整個生態系統前進的關鍵循環：機構級RWA的增長，為受監管的穩定幣創造了巨大的、合法的需求；而安全、合規的穩定幣的存在，又反過來為更多機構發行RWA提供了便捷、可信的底層基礎設施。這是一個相互促進的良性循環，正推動著RWA市場以前所未有的速度擴張。03不止於金融：一場席捲萬物的RWA奇妙之旅為了讓RWA這個概念變得更加鮮活，我們可以走出金融報告，去看看現實世界中那些最激動人心的RWA應用實例：新一代的地產大亨：美國：一個名為RealT的平台，正在讓普通人成為美國的“包租公”。該平台將美國的住宅物業進行代幣化，投資者可以購買房產的任意份額，並直接在自己的數字錢包中收取租金收益。迪拜：這座以奢華和創新著稱的城市，正成為RWA的試驗田。迪拜政府土地局（DLD）親自下場，主導推出了Prypco Mint項目，目標是將迪拜相當一部分商業地產轉化為鏈上數位資產。與此同時，Azqira平台則允許投資者購買多家豪華酒店和度假村的股權或收益權代幣，分享旅遊業的紅利。從初創公司到政府主導，RWA在房地產領域的應用正在全球遍地開花。04香港的雄心：打造全球RWA之都在全球數位資產的版圖上，香港正以其清晰的戰略、果斷的行動，迅速崛起為全球RWA的中心。這並非偶然，而是一次深思熟慮的戰略選擇，旨在鞏固並提升其作為國際頂級金融中心的地位。香港政府發佈的《香港數位資產發展政策宣言2.0》，正是這一宏大藍圖的行動綱領。香港的監管哲學獨樹一幟，可以概括為“嚴准入、低稅負”：嚴謹的准入制度：香港並沒有選擇“狂野西部”式的放任自流。相反，它為虛擬資產交易平台（VATP）設立了極高的雙重牌照監管門檻，並對穩定幣發行方提出了嚴苛的要求，例如至少1億港元的實繳資本和高品質的儲備資產證明。這種高標準的設計，旨在過濾掉風險較高的參與者，為市場建立一個堅固的信任堡壘，從而吸引全球最頂尖的機構投資者。極具吸引力的稅收環境：與此同時，香港為數位資產投資者提供了巨大的激勵——對虛擬資產交易的資本利得不徵稅。這一政策極大地降低了投資和交易成本，使其成為全球資本眼中極具吸引力的目的地。香港的決心不僅停留在紙面上，更體現在一系列堅實的行動中：“Ensemble項目”：香港金融管理局啟動了這一監管沙盒項目，積極與業界合作，測試RWA在綠色金融、代幣化債券等領域的創新應用場景。政府率先垂範：香港政府成功發行了全球首批代幣化綠色債券，這一創舉不僅展示了技術的可能性，更彰顯了官方對RWA發展的堅定承諾和領導力。堅實的法律基石：在關鍵的Gatecoin案件中，香港高等法院做出了歷史性裁決，在法律上承認加密貨幣為“財產”，為RWA的資產所有權和信託安排提供了至關重要的法律保障。在這樣優越的環境下，一個充滿活力的RWA生態系統正在香港迅速形成。匯豐銀行、渣打銀行、中國銀行等傳統金融巨頭，以及螞蟻數科等科技領軍企業，都已深度參與到本地的RWA項目中，共同推動香港成為全球RWA創新的策源地。香港的戰略並非簡單地“擁抱加密貨幣”，而是在建構一道深厚的“監管護城河”。與新加坡、迪拜等其他積極的數位資產中心相比，香港的路徑有所不同。它不追求成為最容易發行RWA的地方，而是致力於成為最安全、最合規、最值得信賴的機構級RWA市場。這種對高品質、高確定性的追求，正是其在全球競爭中吸引未來數兆機構資本的核心優勢。這是一場著眼於長遠、追求質量而非數量的智慧博弈。05機遇背後的挑戰：RWA的獨特風險儘管RWA描繪了一幅激動人心的未來圖景，但通往這個價值16兆美元市場的道路並非一片坦途。投資者和參與者必須清醒地認識到，這場深刻的變革同樣伴隨著一系列複雜的風險，主要集中在以下三個方面：監管的不確定性風險：RWA天生具有跨越國界的特性，但這也使其陷入了全球複雜且不斷變化的監管網路之中。不同國家和地區的法律法規可能存在衝突，監管政策也可能隨時變動，這會給項目帶來巨大的合規成本，甚至導致業務中斷。技術與操作安全風險： RWA的運行高度依賴於區塊鏈技術，而技術本身並非完美無缺。智能合約可能存在的漏洞、預言機資料被篡改的風險，或是跨鏈橋遭受攻擊，都可能直接導致投資者的資產損失或整個系統的癱瘓。此外，底層資產的託管是否足夠透明、是否存在交易對手方風險（例如託管機構或平台出現問題），也是需要審慎評估的關鍵環節。市場流動性不足風險：雖然RWA的核心價值之一是提升資產流動性，但在發展的早期階段，許多RWA項目的二級市場交易深度仍然不足。這意味著，當投資者需要快速出售手中的代幣時，可能會因為市場上沒有足夠的買家而難以成交，或者被迫以遠低於公允價值的價格出售，面臨價格大幅波動的風險。一個真正健康的市場，需要時間和足夠多的參與者來共同建立。06未來已來——中國的創新視角綠色能源的數位化引擎：螞蟻數科（Ant Group）正成為這一領域的全球技術引領者。通過其“區塊鏈+物聯網（IoT）”的可信架構，螞蟻數科與朗新科技、協鑫能科等合作夥伴一道，成功地將電動汽車充電樁、太陽能電站和換電站未來的收益權代幣化，並面向機構投資者進行融資。這是RWA為綠色經濟注入活力的最佳例證，也展示了中國在推動區塊鏈技術賦能實體產業方面的領先地位。在中國，RWA正與實體經濟和前沿科技緊密結合，展現出獨特的創新活力：夯實底層技術：無論是招商輪船自研的區塊鏈電子提單系統“絲路雲鏈”，還是全球航運商業網路（GSBN）推動的海運提單代幣化，都體現出中國企業正在積極利用區塊鏈技術改造傳統產業流程，實現關鍵資產憑證的數位化和可信流轉。分步走策略：這種“先技術，後金融”的路徑，體現了一種審慎而長遠的戰略眼光。通過在非金融場景下廣泛應用區塊鏈，可以逐步完善技術標準、培育市場習慣、建立監管經驗。當未來政策條件成熟時，這些已經完成“數位化”的資產，可以更平穩、更低成本地過渡到“代幣化”階段，從而釋放其金融價值。在堅守金融安全底線的前提下，依託香港的獨特地位，發揮實體經濟的龐大優勢，以服務國家戰略為導向，穩紮穩打地推進資產數位化處理程序。 這是一條既能擁抱創新，又符合國情的智慧之路。 (澄世諮詢)

中國科協發佈十大科學、工程和產業技術難題中國科協在年會主論壇發佈2025重大科學問題、工程技術難題和產業技術問題（圖片來源：《科技日報》）2025年7月6日，在第27屆中國科學技術協會年會主論壇上，中國科協發佈了2025重大科學問題、工程技術難題和產業技術問題，涵蓋數理化基礎科學、地球科學、生態環境、製造科技、信息科技、先進材料、資源能源、空天科技、農業科技、生命健康十大領域。2025年重大問題難題遴選方式發生變化：從“各個學會收集問題並投票”轉變為“科學家提名推薦”，站位更高、問題識別更加精準。十大前沿科學問題：（1）流形的拓撲和幾何分類；（2）希格斯粒子性質和質量起源；（3）准金屬替代過渡金屬用於精準合成與催化反應的可行性研究；（4）颱風路徑異常與強度突變；（5）宏觀生態系統空間格局形成機理與系統間相互作用機制；（6）基於密碼學視角的人工智慧安全新理論和防護體系；（7）多維度、可重構超分子機器組裝；（8）暗能量與哈勃常數危機；（9）作物野生近緣種在提升栽培種抗逆特性的育種潛力；（10）人體微生態與宿主的互動調控機制。十大工程技術難題：（1）復雜模型的設計-模擬-製造一體化演算法與理論；（2）深海規模化采礦裝備與環境擾動抑制；（3）區域地表水-地下水-再生水-外調水-海水協同利用與治理技術；（4）面向通訊與智能融合的智簡網路技術體系；（5）生物製造復雜器官；（6）煤炭與共伴生能源資源一體化開發技術；（7）新一代低能耗低成本碳捕集與封存技術；（8）先進航空機載系統能量綜合與智能管理；（9）大宗食品原料及高值配料的生物製造技術；（10）基於臨床和多組學大數據的新藥研發體系。十大產業技術問題：（1）大型及超大型海水淡化工程高端裝備進口瓶頸；（2）超臨界汽輪機葉片抗氧化性能提升；（3）面向深空資源開發的自主採礦關鍵科學與技術問題研究；（4）面向產業的智能無人系統自主能力評測系統建設；（5）晶片間高速光互連（光-I/O）技術產業落地；（6）衰老狀態下再生生物材料開發；（7）實現能源電力“安全-低碳-經濟”綜合平衡的路徑；（8）衛星遙感資料的智能化處理與產業化應用；（9）基於合成生物學與AI驅動的智能響應病蟲害生物疫苗；（10）腦功能評估與腦機智能閉環干預。中國科協自2018年起持續發布此類問題，通過“需求牽引、前瞻佈局”引導資源聚焦關鍵領域。2025年的問題不僅反映了基礎研究的前沿探索，更強化了“從實驗室到產業”的全鏈條創新導向，為培育新質生產力、實現科技自立自強提供了清晰的攻關路徑。 (科技導報)

AI的競爭日漸激烈，騰訊在大模型領域的戰略和部署正在持續進化。4月29日，證券時報記者從騰訊獲悉，騰訊對其混元大模型研發體系進行了全面重構，圍繞算力、演算法和資料三大核心類股，刷新團隊部署，加碼研發投入。具體來看，騰訊新成立了兩個部門，分別是大語言模型部和多模態模型部，負責探索大語言模型和多模態大模型的前沿技術，持續迭代基礎模型，提升模型能力。此外，騰訊將進一步加強大模型資料能力和平台底座建設，資料平台部專注大模型資料全流程管理與建設，機器學習平台部則聚焦機器學習與巨量資料融合平台建設，為AI模型訓練推理、巨量資料業務提供全面高效的PaaS平台底座，共同支撐騰訊混元大模型技術研發。記者注意到，最近一段時間以來，騰訊在AI領域的組織架構調整動作不斷。今年2月，騰訊完成系列AI產品線調整。繼騰訊元寶從TEG（技術工程事業群）轉入CSIG（騰訊雲與產業事業群）之後，QQ瀏覽器、搜狗輸入法、ima等更多產品和應用也將匯入CSIG，成為騰訊面向大模型時代打出的全新產品組合。與此同時，QQ瀏覽器、搜狗輸入法、ima等產品所在的團隊和組織將從PCG（平台與內容事業群）調整至CSIG。完成這一系列調整後，騰訊建立起了一個包含元寶、ima、QQ瀏覽器、搜狗輸入法四大產品線的AI產品矩陣。其中，元寶是大模型時代的應用入口及標配的AI助手；ima則是延伸到辦公場景的工具產品；而QQ瀏覽器以及搜狗輸入法，則對應如今競爭激烈的AI搜尋市場。除了建構新的AI產品矩陣，隨著DeepSeek等開源大模型的普及，騰訊系列產品是最早一批擁抱DeepSeek的產品，元寶、ima、QQ瀏覽器、騰訊文件、騰訊地圖、QQ音樂等，均宣佈同時支援混元大模型與DeepSeek模型“雙引擎”，微信搜尋也上線了“AI搜尋”功能並接入DeepSeek-R1。這顯示出騰訊正積極推進“核心技術自研+擁抱先進開源”的多模型策略。如果說此前一輪組織架構調整主要圍繞產品側，那麼本次的調整則主要針對技術側，旨在增強騰訊混元大模型的研發實力。騰訊相關人士表示，這意味著騰訊在快速調整組織架構以應對日新月異的大模型行業發展，這次調整有利於整合資源，最佳化研發流程，進一步提升騰訊在AI領域的長期技術作戰能力。據騰訊發佈的2024年年報，騰訊2024年研發投入達706.9億元，資本開支連續四個季度實現同比三位數增長，年度資本開支更突破767億元，同比增長221%，創歷史新高。騰訊總裁劉熾平在財報電話會上表示，隨著AI能力和價值的逐步顯現，騰訊加大了AI投資，以滿足內部業務需求、訓練基礎模型，並支援日益增長的推理需求。據悉，騰訊AI戰略進入重投入期。騰訊董事會主席兼首席執行官馬化騰表示，“數月前，我們重組了AI團隊以聚焦於快速的產品創新及深度的模型研發、增加了AI相關的資本開支、並加大了我們對原生AI產品的研發和行銷力度。我們相信這些加大的投資，會通過提升廣告業務的效率及遊戲的生命周期而帶來持續的回報，並隨著我們個人AI應用的加速普及和更多企業採用我們的AI服務，創造更長遠的價值。”無論是加大AI資本開支投入，還是屢屢調整團隊增強AI研發及產品實力，其凸顯的都是AI大模型領域日漸激烈的競爭，尤其是各個科技大廠之間“硝煙瀰漫”的你追我趕狀態。事實上，面對飛速發展的AI行業，阿里巴巴、字節跳動等大廠也在頻繁地調整組織架構，通過更好地“排兵佈陣”來應對市場競爭。例如，在模型側擁有較強實力的阿里在去年12月的組織架構調整中，將通義千問和夸克一同歸入了“AItoC”類股。今年3月，阿里正式發佈了AI旗艦應用——新夸克。新夸克基於阿里通義的推理與多模態大模型，由舊夸克全面升級為無邊界的“AI超級框”，作為阿里“AItoC”的拳頭級產品，體現了阿里發力AI應用側的決心。前不久，字節跳動也進一步整合AI研發力量，將集團級核心研究部門AI Lab整體併入大模型部門Seed。據悉，為了應對新一輪大模型競爭，字節跳動籌建了獨立於原有組織架構的 Flow和Seed，前者做AI產品，後者做大模型研發。Seed自成立就在不斷吸納來自字節內外的人才，並於最近開啟了今年的Top Seed人才計畫，持續招募頂尖人才加入團隊。 (證券時報)