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    存储芯片是战略资产!美光“炸裂”业绩能否打消AI泡沫疑虑

    市场已经不再把美光视为一家传统存储巨头,而是在把它当作AI资本开支周期的“温度计”。 6月25日,美光科技(MU)在盘后公布了截至2026年5月28日的2026财年第三季度业绩。期内,美光实现营收414.6亿美元,环比增长73.8%,同比增长345.7%,远超市场预期的358.4亿美元。GAAP(通用会计准则)净利润达到282.4亿美元,折合每股摊薄收益24.67美元,同比增幅高达1398.3%。 当日美光跌0.37%,但受强劲的财务数据驱动,盘后涨超15%,并带动整个AI芯片板块走强。美光已经成为华尔街热门标的,过去一年内,美光股价累计上涨近700%,市值一举突破1万亿美元。 对于投资者而言,这份财报被视为AI风向标,在此之前外界担忧美光业绩或无法满足市场强劲预期,间接印证AI泡沫的观点,但显然美光想告诉华尔街:全球科技巨头对AI基础设施的投入仍在快速扩张。 需求远超供应,220亿美元长期合同引发华尔街巨震 此次财报发布后,最让分析师意外的并不是业绩数字,而是管理层在财报电话会上披露的一项供货协议。 美光管理层在财报电话会上表示,AI已成为存储产业数十年来最重要的增长驱动力之一,随着大模型训练、推理以及AI Agent应用快速普及,内存和存储在数据中心中的战略价值正不断提升。 该公司还透露,已经与16家战略客户签署长期供货协议,涉及约220亿美元的财务承诺,锁定未来三到五年的销售额。这些协议覆盖数据中心、消费电子、汽车等多个领域,并包含最低采购量、价格底线以及预付款条款。 在汽车业务板块,高级驾驶辅助系统正在持续拉动车载存储需求增长。L2+及以上高阶智能车型搭载的内存与存储容量,达到普通乘用车的五倍以上。按照公司预判,今年L2+车型市场渗透率将实现翻倍,突破20%,到2030年,这一渗透率将升至40%以上。与此同时,人形机器人搭载的内存配置,远高于L2+智能汽车,物理人工智能产业也将持续拉高高性能存储芯片的长期需求。 数据中心层面,美光预计2026年全球服务器出货量将实现低双位数增长。智能体AI(Agentic AI)拉动CPU算力机柜与存储机柜同步扩张,AI产业不仅拉动GPU需求,也持续抬升内存与闪存的搭载量。 在终端市场,人形机器人单机存储容量约为L2+高阶智能汽车的10倍。美光高层在电话会上预判,机器人产业将在本世纪后半段开启长达数十年的存储持续上行需求周期。 彭博行业研究(Bloomberg Intelligence)分析师杰克·西尔弗曼(Jake Silverman)指出,这表明,公司有望缓解长期困扰内存芯片行业的“暴涨暴跌”的周期性怪圈。在传统存储行业中,客户通常按季度采购,价格波动剧烈。而如今大型客户愿意提前锁定数年产能,意味着市场对AI基础设施需求的判断正变得越来越确定。 西尔弗曼预计:“这将推动内存芯片价格预测至少在2027年之前持续上调,尽管上调的速度会有所放缓。根据我们的计算,随着供需关系在2029年左右趋于平衡,这些长期协议还有望降低价格的波动性。” 此外值得一提的是,美光预计第四财季资本开支约100亿美元,较市场预期的支出约89亿美元高逾12%。新增投资将主要用于HBM、先进DRAM以及先进封装产能建设。 外媒认为,美光与此前高通上调AI业务展望形成共振,共同缓解了市场对于AI投资回报周期的担忧,并重新点燃投资者对AI产业链增长前景的信心。 缓解行业焦虑,但也有分析师提醒:市场正在变得脆弱 长期以来,美光一直被视为典型的半导体周期股。在传统PC和智能手机时代,DRAM和NAND市场经常经历供过于求、价格暴跌以及利润大幅波动的周期。 但AI时代正在改变这一逻辑。HBM产品技术壁垒远高于传统存储芯片,不仅需要先进DRAM工艺、3D堆叠,还涉及复杂的封装技术和良率控制。行业新增产能建设周期往往长达数年,而需求增长速度却远超历史水平。 美光管理层在电话会上的预测也印证了上述事实:整个行业的HBM供应紧张局面将持续至2027年以后。 “内存和存储设备的供应短缺问题需要相当长的时间才能改善,”美光CEO桑杰・梅赫罗特拉(Sanjay Mehrotra)在电话会上表示,“尽管我们预计行业供应将在2028年逐步改善,但我们目前无法预测内存供应何时才能赶上不断增长的需求。” 这与此前明年年初结束的预期大相径庭,但与许多分析机构近期观点一致。越来越多研究机构认为,HBM正在成为AI时代新的“战略资源”。过去市场认为GPU决定AI性能。而如今,存储带宽已经成为新的瓶颈。 标普全球(S&P Global)近期研究指出,随着AI服务器部署持续增加,HBM正成为AI加速器不可或缺的组成部分,而存储器已经从传统系统组件演变为决定AI性能的关键资源。 根据美光披露的数据,公司第三财季毛利率达到84.9%,较去年同期实现翻倍增长。外媒分析指出,如此高的利润率在存储行业历史上颇为罕见,也反映出当前供需关系已发生根本变化。 值得注意的是,目前,由于芯片板块的风险高度集中于少数几家巨头,个体的表现就足以引发全球市场的剧烈震荡。 近日,随着韩国科技巨头SK海力士(SK Hynix)和三星(Samsung)的投资者纷纷出逃,美股芯片股也随之崩溃:本周以来,美光(Micron)跌7.5%,英伟达(Nvidia)跌5.5%,甲骨文(Oracle)更是暴跌15%。 对此,财富管理公司LNW的首席投资官罗恩·阿尔巴哈里(Ron Albahary)评价道:“这种市场抛售正常吗?我认为是正常的。我们正在看到越来越多暴涨暴跌的交易日,这恰恰表明当前市场高度依赖于特定的‘叙事驱动’。” 随着全球建造数据中心和迭代AI模型的军备竞赛达到历史性规模,美国科技巨头正越来越多地寻求资本市场的资金支持。而美联储目前对于通胀的鹰派态度,显然比华尔街的预期更为强硬。阿尔巴哈里表示:“这无疑让AI概念股本身承载了更大的地缘与宏观风险。” 高盛(Goldman Sachs)也在近日的一份报告中写道:“这场投资热潮可能仍将延续,且市场对短期投资规模的预期或许将进一步抬升。然而,鉴于大量的估值红利已被提前消化,一旦出现挑战这一乐观情绪的消息,市场将变得更加脆弱。”

    2026-6-25
  • 市场已经不再把美光视为一家传统存储巨头,而是在把它当作AI资本开支周期的“温度计”。 6月25日,美光科技(MU)在盘后公布了截至2026年5月28日的2026财年第三季度业绩。期内,美光实现营收414.6亿美元,环比增长73.8%,同比增长345.7%,远超市场预期的358.4亿美元。GAAP(通用会计准则)净利润达到282.4亿美元,折合每股摊薄收益24.67美元,同比增幅高达1398.3%。 当日美光跌0.37%,但受强劲的财务数据驱动,盘后涨超15%,并带动整个AI芯片板块走强。美光已经成为华尔街热门标的,过去一年内,美光股价累计上涨近700%,市值一举突破1万亿美元。 对于投资者而言,这份财报被视为AI风向标,在此之前外界担忧美光业绩或无法满足市场强劲预期,间接印证AI泡沫的观点,但显然美光想告诉华尔街:全球科技巨头对AI基础设施的投入仍在快速扩张。 需求远超供应,220亿美元长期合同引发华尔街巨震 此次财报发布后,最让分析师意外的并不是业绩数字,而是管理层在财报电话会上披露的一项供货协议。 美光管理层在财报电话会上表示,AI已成为存储产业数十年来最重要的增长驱动力之一,随着大模型训练、推理以及AI Agent应用快速普及,内存和存储在数据中心中的战略价值正不断提升。 该公司还透露,已经与16家战略客户签署长期供货协议,涉及约220亿美元的财务承诺,锁定未来三到五年的销售额。这些协议覆盖数据中心、消费电子、汽车等多个领域,并包含最低采购量、价格底线以及预付款条款。 在汽车业务板块,高级驾驶辅助系统正在持续拉动车载存储需求增长。L2+及以上高阶智能车型搭载的内存与存储容量,达到普通乘用车的五倍以上。按照公司预判,今年L2+车型市场渗透率将实现翻倍,突破20%,到2030年,这一渗透率将升至40%以上。与此同时,人形机器人搭载的内存配置,远高于L2+智能汽车,物理人工智能产业也将持续拉高高性能存储芯片的长期需求。 数据中心层面,美光预计2026年全球服务器出货量将实现低双位数增长。智能体AI(Agentic AI)拉动CPU算力机柜与存储机柜同步扩张,AI产业不仅拉动GPU需求,也持续抬升内存与闪存的搭载量。 在终端市场,人形机器人单机存储容量约为L2+高阶智能汽车的10倍。美光高层在电话会上预判,机器人产业将在本世纪后半段开启长达数十年的存储持续上行需求周期。 彭博行业研究(Bloomberg Intelligence)分析师杰克·西尔弗曼(Jake Silverman)指出,这表明,公司有望缓解长期困扰内存芯片行业的“暴涨暴跌”的周期性怪圈。在传统存储行业中,客户通常按季度采购,价格波动剧烈。而如今大型客户愿意提前锁定数年产能,意味着市场对AI基础设施需求的判断正变得越来越确定。 西尔弗曼预计:“这将推动内存芯片价格预测至少在2027年之前持续上调,尽管上调的速度会有所放缓。根据我们的计算,随着供需关系在2029年左右趋于平衡,这些长期协议还有望降低价格的波动性。” 此外值得一提的是,美光预计第四财季资本开支约100亿美元,较市场预期的支出约89亿美元高逾12%。新增投资将主要用于HBM、先进DRAM以及先进封装产能建设。 外媒认为,美光与此前高通上调AI业务展望形成共振,共同缓解了市场对于AI投资回报周期的担忧,并重新点燃投资者对AI产业链增长前景的信心。 缓解行业焦虑,但也有分析师提醒:市场正在变得脆弱 长期以来,美光一直被视为典型的半导体周期股。在传统PC和智能手机时代,DRAM和NAND市场经常经历供过于求、价格暴跌以及利润大幅波动的周期。 但AI时代正在改变这一逻辑。HBM产品技术壁垒远高于传统存储芯片,不仅需要先进DRAM工艺、3D堆叠,还涉及复杂的封装技术和良率控制。行业新增产能建设周期往往长达数年,而需求增长速度却远超历史水平。 美光管理层在电话会上的预测也印证了上述事实:整个行业的HBM供应紧张局面将持续至2027年以后。 “内存和存储设备的供应短缺问题需要相当长的时间才能改善,”美光CEO桑杰・梅赫罗特拉(Sanjay Mehrotra)在电话会上表示,“尽管我们预计行业供应将在2028年逐步改善,但我们目前无法预测内存供应何时才能赶上不断增长的需求。” 这与此前明年年初结束的预期大相径庭,但与许多分析机构近期观点一致。越来越多研究机构认为,HBM正在成为AI时代新的“战略资源”。过去市场认为GPU决定AI性能。而如今,存储带宽已经成为新的瓶颈。 标普全球(S&P Global)近期研究指出,随着AI服务器部署持续增加,HBM正成为AI加速器不可或缺的组成部分,而存储器已经从传统系统组件演变为决定AI性能的关键资源。 根据美光披露的数据,公司第三财季毛利率达到84.9%,较去年同期实现翻倍增长。外媒分析指出,如此高的利润率在存储行业历史上颇为罕见,也反映出当前供需关系已发生根本变化。 值得注意的是,目前,由于芯片板块的风险高度集中于少数几家巨头,个体的表现就足以引发全球市场的剧烈震荡。 近日,随着韩国科技巨头SK海力士(SK Hynix)和三星(Samsung)的投资者纷纷出逃,美股芯片股也随之崩溃:本周以来,美光(Micron)跌7.5%,英伟达(Nvidia)跌5.5%,甲骨文(Oracle)更是暴跌15%。 对此,财富管理公司LNW的首席投资官罗恩·阿尔巴哈里(Ron Albahary)评价道:“这种市场抛售正常吗?我认为是正常的。我们正在看到越来越多暴涨暴跌的交易日,这恰恰表明当前市场高度依赖于特定的‘叙事驱动’。” 随着全球建造数据中心和迭代AI模型的军备竞赛达到历史性规模,美国科技巨头正越来越多地寻求资本市场的资金支持。而美联储目前对于通胀的鹰派态度,显然比华尔街的预期更为强硬。阿尔巴哈里表示:“这无疑让AI概念股本身承载了更大的地缘与宏观风险。” 高盛(Goldman Sachs)也在近日的一份报告中写道:“这场投资热潮可能仍将延续,且市场对短期投资规模的预期或许将进一步抬升。然而,鉴于大量的估值红利已被提前消化,一旦出现挑战这一乐观情绪的消息,市场将变得更加脆弱。”

  • 打压中国可穿戴健康设备,“受伤”的是美国民众

    日前,美国参议院老龄问题委员会主席里克·斯科特与参议员戴夫·麦考密克致信美国联邦通信委员会(FCC)主席布伦丹·卡尔,污蔑与中国相关的可穿戴健康设备存在数据隐私风险,引发国家安全担忧,要求FCC展开调查并评估是否将此类设备列入“受监管清单”。 特别值得关注的是,信中所说与中国相关的可穿戴健康设备,既包括中国品牌的智能手表、血糖监测仪、智能助听器等,也包括使用中国蜂窝物联网通信模块的其他国家类似产品。 斯科特等人此举是通过“泛化国家安全”,对中国可穿戴健康设备的一次精准狙击,且时机经过了精心选择。正如他们在信中所说,许多中国可穿戴健康设备尚未在美国广泛销售,但未来几年可能大量涌入美国市场。 目前,在全球可穿戴健康设备市场上,中国品牌的地位举足轻重。据全球著名科技市场情报公司Omdia统计,2025年全球可穿戴健康设备出货量超2亿台,中国小米以18%的市场份额排名第一,华为则以16%的市场份额排名第三。 在美国市场上,中国相关设备也正在崭露头角。2025年,华米科技推出AmazfitActive2智能手表,被美国科技媒体TheVerge测评为“最佳健身追踪器”。小米手环也在网购平台上表现强劲,是2026年亚马逊Prime会员日最受关注的运动产品之一。今年年初,美国食品和药物管理局放宽了对低风险可穿戴健康设备的监管要求,虽然本意是鼓励美国本土企业创新,但也在客观上有利于中国相关产品进入美国。 去年以来,美国政府明确提出要鼓励民众使用可穿戴健康设备,争取达到“每人都有”,以形成健康生活方式并辅助慢性病管理。而美国本土可穿戴健康设备价格高昂,是限制老年人等低收入人群使用的关键因素。根据美国《医学互联网研究》杂志2024年发表的论文,美国不同人群可穿戴健康设备使用率随着收入水平下降而显著降低。 中国可穿戴健康设备价格往往只有美国同等产品的几分之一,其进入美国市场将非常有助于缩小高低收入人群间的“数字健康鸿沟”,让低收入人群更容易拥有先进的健康监测工具。 至于信中所提的数据隐私和安全风险,则完全是捏造炒作。近些年,中国可穿戴健康设备畅销全球,从未出现过严重的数据隐私问题。相反,这些问题多次发生在美国相关产品上。例如,2025年,苹果公司因Siri语音助手在苹果手表(AppleWatch)等设备上意外激活,并秘密录制用户对话而支付了9500万美元的和解金。2022年,美国40个州的监管机构与谷歌达成3.915亿美元的和解协议,原因是谷歌相关设备在用户关闭位置设置后仍能追踪其位置数据。 作为重点关注老龄问题的参议员,美国相关政客应该更清醒地认识到,中国可穿戴健康设备可以给美国低收入群体,特别是老人带来高性价比的健康服务,而不应盲目地“逢中必反”。打压和封堵中国可穿戴健康设备,受伤害的恐怕是普通美国民众。

    2026-6-25
  • 用个人数据训练医疗AI有泄露隐私的风险

    科技日报北京6月24日电(记者张梦然)发表在24日《自然》杂志的一篇研究论文发现,如果个人数据被用于训练医疗AI模型,那他可能面临在网络攻击中被识别的风险,且代表性不足群体个人信息泄露风险更高。研究认为,当前的风险评估并未将这些群体纳入考量,因此呼吁采取进一步措施以缓解并实施严格的访问控制。 医疗AI模型有望改善全球健康状况,特别是在缺乏专业人才的地区。然而,用于训练这些模型的敏感数据可能面临隐私攻击。攻击者利用成员推理攻击(MIA)来确定个人的数据是否被用于训练模型。通过此类攻击,可以推断出患者的医疗数据和私人信息。此前关于数据风险的研究主要基于整个数据集,并未考虑个体的风险。 德国慕尼黑工业大学研究团队开展了一项隐私审计,重点关注个人隐私风险,发现医疗AI模型可能对个人数据贡献者构成隐私风险。研究人员利用7个由真实临床数据(包括医学影像、心电图和电子健康记录)组成的大型数据集,确定了数据贡献患者中最为脆弱的群体。 研究发现,在个人层面,MIA针对的目标几乎毫无差错地被成功识别出来。在群体层面,在数据集中被识别为代表性不足的群体包括罕见病患者、少数族裔或社会经济地位较低的人群等。随着被AI模型编码的独特数据增多,研究发现这些群体和个人更加脆弱,且面临不成比例的隐私攻击风险。研究同时发现,MIA攻击的成功率,会随着模型容量和规模的增加而上升。 研究人员表示,诸如MIA之类的隐私攻击,在个体层面的精准打击效果,比目前普遍认为的更为显著。他们总结称,隐私风险评估必须将个体风险纳入考量,并对易受攻击的模型提供进一步保护。

    2026-6-25
  • 黄仁勋:AI已正式进入获利阶段,本轮AI基建周期达数十年

    黄仁勋传递出对AI(人工智能)下一步发展的强烈信心。 当地时间6月24日,在英伟达2026年度股东大会上,英伟达CEO黄仁勋发表了围绕AI发展前景、公司业绩表现以及未来战略的一系列观点。黄仁勋强调:“有用的AI已经到来,并且已经能够赚钱。AI的投资回报率(ROI)问题已经有了答案。”他预计,本轮AI基础设施建设周期将以数十年计,规模或将成为人类历史上最大的基础设施建设之一。 黄仁勋指出,现代AI数据中心是“生产词元的现代化工厂”,每一个词元都能够转化为代码、答案、设计方案、自动化决策或服务,从而直接转化为商业利润。以软件开发为例,开发者在编程平台GitHub上合并的pull request(拉去请求)数量从2024年的4亿增至2025年的5亿,而进入2026年头几个月,其数量增长近三倍。 在此基础上,黄仁勋强调,虽然英伟达的系统可能不是价格最低的,但能产生最低成本的词元(token)和最高的词元吞吐量,以及最高的收入。 为了全面迎接智能体时代的到来,英伟达的硬件架构做好了准备。据介绍,Hopper架构是为了AI的“预训练”而生,如同Blackwell架构将“推理”能力提升到了机架级规模;如今,英伟达备受瞩目的下一代Vera Rubin架构已经正式进入全面量产阶段,该架构搭载了专门为AI智能体定制的全新CPU和GPU集群。 借此机会,黄仁勋再次强调CPU的重要性,称Vera将成为公司历史上最重要的产品发布之一,而订单已经开始到来:“Vera是面向智能体的CPU,Rubin是负责思考的GPU,这就是Vera重要的原因。” 黄仁勋表示:“智能体需要进行持续不间断的思考、调用底层数据库、调用第三方工具并实时执行代码。如果CPU性能跟不上,GPU就会陷入闲置。而在一家AI工厂里,GPU闲置就意味着直接的利润损失。”除云端AI外,黄仁勋还将“物理AI”视为英伟达的下一个增长机会。 随着英伟达进一步将自身定位从芯片公司推向AI工业基础设施公司,这样的逻辑也支撑了其强劲的财务表现。 在截至今年1月25日的2026财年,公司全年营收增长65%至2160亿美元,营业收入增长60%至1300亿美元,其中,数据中心收入增长68%至1940亿美元其中,数据中心收入增长68%至1940亿美元。经营现金流达到1030亿美元,并向股东返还410亿美元。 在国际营收方面,英伟达的业务增长同样惊人,已同比增长超过3倍达到300亿美元以上,近40个国家正在部署由英伟达基础设施驱动的AI工厂。 不过,黄仁勋坦言,截至目前,英伟达尚未从美国政府对H200的最新许可中获得任何实质性营收,同时,目前英伟达也无法确定中国政府最终是否会允许这些芯片入境进口。黄仁勋向股东坦言,截至目前,英伟达尚未从这些许可证中获得任何实质性营收。 在股东大会结束后的专题会议上,黄仁勋还正面回应了关于“芯片倒卖与走私”问题。 黄仁勋明确表示,如果商业机会与美国的国家安全利益发生冲突,英伟达将毫无保留地将美国国家利益置于首位。他表示,“国家安全高于一切”,通过“走私”芯片在限制市场拼凑算力集群的举动完全是一条“死胡同”。 黄仁勋强调:“先进的AI数据中心绝不仅是服务器的堆砌,而是由硬件、软件、网络、电力以及持续的技术支持高度集成的超级庞大系统。任何试图依赖走私硬件来拼凑AI基础设施的尝试注定会失败。英伟达绝对不会为这些非法流入限制市场的芯片提供任何官方支持、软件更新或维修服务。失去了后续的生态支持,这些‘走私数据中心’根本无法正常运转。” 24日当天,英伟达(Nasdaq:NVDA)跌0.52%收于每股199.00美元,总市值4.82万亿美元。

    2026-6-25
  • 用于制造人工受体的计算机模型创建

    近日,俄罗斯萨拉托夫国立大学联合多国科研团队取得一项生物医学工程领域新突破。他们开发出一种用于制造人工受体的新计算机模型。这种人工受体是经过修饰的蛋白质,未来可广泛应用于医学检测系统分析、靶向药物递送,有望替代昂贵的天然受体。相关研究成果发表于学术期刊《聚合物》。 受体是存在于生物体内、负责识别特定分子并启动相应反应过程的蛋白质。当病毒入侵时,免疫系统便会通过受体识别并产生抗体进行中和。此次研发的印迹蛋白质正是此类天然受体的合成模拟物。 研究团队解释说,该技术有效克服了天然抗体生产成本高、工艺复杂、受伦理规范限制等缺陷。此外,相较于更脆弱的抗体,印迹蛋白质不会因实验室或运输过程中的温度变化而发生变性。 在应用前景方面,它们不仅能在分析检测系统中替代天然抗体、充当中和毒素的吸附剂,还可作为体内靶向药物递送的载体。其某种程度上属于个性化医疗,可通过获取特定个体的蛋白质并进行修饰后输回体内,以实现最大程度的免疫相容性。 值得一提的是,此前印迹蛋白质的制备多依赖经验性筛选,结果难以预测。为解决这一问题,联合团队成功创建了全新的计算机模型。该模型能够在原子水平上完整展示分子识别区域的形成机制,并可以预测合成所需的组分比例,从而确保最终获得真正有效的产物。

    2026-6-25
  • 下一代数据库技术展现大幅减少AI“幻觉”潜力

    科技日报讯(记者刘霞)为破解人工智能(AI)智能体常见的“幻觉”,韩国科学技术院与初创公司GraphAI的科学家开发出下一代数据库技术“AkasicDB”。它创造性地将向量数据库、图数据库和关系数据库的功能融于一体,能同时理解文档、数据及实体之间的深层关联。该成果或有望加快企业级AI商业化的步伐。相关论文发表于《国际数据管理会议论文集》。 现实中,企业数据往往分布于文档、表格和复杂的实体关系之间,令AI难以全面消化和善用。于是,AI常在依据不足时生成事实错误的回应,这就是“幻觉”,被视作企业级AI大规模落地的主要障碍。 传统的检索增强生成(RAG)方法在面对复杂查询时便力不从心,因为这类查询还必须兼顾文档中实体间的关系,或特定的时间、类型、范围等结构化条件。为破解这一难题,团队提出了OmniRAG方案,将向量相似性搜索、图的遍历和关系过滤统一纳入单一的查询与执行计划。OmniRAG能同时挖掘文档的语义信息、知识图谱的关系信息以及表格的结构化条件,从而锁定更精确的证据,显著削弱AI的“幻觉”。 在此基础上,团队推出了AkasicDB,将向量数据库、图数据库和关系数据库的存储集成到同一个数据库管理系统内,最大限度地消除了不必要的中间结果和数据搬移,大幅削减了大型语言模型需要处理的词元数量,并显著缩短了响应时间。 实验中,复杂搜索查询在现有系统里最长耗时21.3秒,而在AkasicDB上不到1秒,性能跃升超过20倍。同时,与传统RAG相比,OmniRAG还将回应准确率最高提升了78%。这些结果展现出其大幅减少“幻觉”的潜力。 团队表示,AkasicDB是面向AI智能体时代的下一代数据库技术,有望在国防、制造、金融、法律、科技等对可靠性要求极高的领域,作为核心数据基础设施广泛应用。

    2026-6-25
  • 科学家识别出黑洞并合产生的直接引力波

    科技日报北京6月24日电(记者张梦然)《自然·天文学》24日发表的一项研究显示,科学家从一个名为GW250114的双黑洞并合事件的引力波数据中,识别出此前从未被观测到的直接波。这种引力波信号携带了残余黑洞事件视界本身的运动特征,为理解黑洞“有去无回点”背后的物理机制提供了关键信息。这一发现也建立了一条通往视界物理的全新观测通道,意味着引力波天文学把“听诊器”贴在了黑洞最危险的边界。 GW250114于去年被美国激光干涉引力波天文台(LIGO)的汉福德和利文斯顿两台探测器同时捕获,其源自两个质量分别约32倍和34倍太阳质量的黑洞在约13亿光年外的碰撞并合。得益于LIGO十年来的仪器升级与噪声压制,该信号信噪比高达约77—80,是迄今最清晰的双黑洞并合引力波信号,比2015年人类首次探测的GW150914清晰3倍以上。 黑洞的事件视界是时空中的单向边界,跨过便无法逃逸,因此这一边界点被称为“有去无回点”。但绝大多数观测都是间接的,如黑洞阴影成像、X射线吸积盘光谱等,事件视界本身的动力学机制很难被直接触及。此次由两个黑洞碰撞产生的引力波或许能提供相关信息:它们不依赖电磁媒介,而是时空几何本身的涟漪,理论上可以把视界附近的要素原封不动地带到地球上。 此前的理论预言指出,在两个黑洞完成并合的瞬间会发射出一种直接波,这包含了从视界邻近区域向外辐射的引力波成分。这等于给“有去无回点”打上了可测量的指纹。但受限于信号清晰度,这一成分在此前黑洞并合事件中始终未能现身。 加拿大圆周理论物理研究所团队对GW250114的高信噪比数据进行了精细的匹配滤波分析,首次报告此次碰撞产生的直接引力波。研究显示,其行为表现为一种衰减振荡,频率与事件视界的自转相关,衰减率则与其表面重力相关。 通过对直接引力波进行精细建模,可以推算出残余黑洞的质量和自转速率。团队也在某些简化假设的基础上进行了初步推算。他们表示,未来的研究需要更精确的波形模型,并基于多个高信噪比事件的联合统计,展开综合研究,以评估这些信号的稳健性和普适性。

    2026-6-25
  • 当AI走进现实物理世界——在夏季达沃斯论坛上捕捉AI风向

    在2026年大连夏季达沃斯论坛的展览区,一只机械臂正“调皮”地捕捉人类肢体动作并实时回应;不远处,一台人形机器人刚刚制作完一杯咖啡。这些机器人的“小动作”,印证了当前人工智能(AI)发展的一大趋势——日益走进现实物理世界。 业内专家指出,AI有望进一步赋能各行各业,助推生产力提升,但规模化落地应用仍面临技术、安全、监管等多重挑战。 从数字助手到现实伙伴 近年来,生成式AI快速迭代,AI的“智力”持续跃升。今年上半年,以“龙虾”为代表的AI智能体火爆出圈,可自主帮用户执行复杂任务。接下来,AI又将如何演进? 与会专家普遍认为,物理AI将是AI下一阶段的重要发展方向。简单来说,物理AI是能够感知和理解现实世界物理规律,并操控实体设备在真实环境里自主执行任务的AI,能够对现实世界运行规律进行建模与模拟的世界模型则是助力AI理解物理世界的一大“利器”。 “我认为世界模型和物理AI将变得非常重要,”澳大利亚国立大学控制论学院院长凯瑟琳·丹尼尔说,“模型训练不仅使用文本数据,还能利用视觉信息和整体环境来理解世界,这将带来相当大的改变。” 本届论坛23日发布的《2026年十大新兴技术》报告中,世界模型被列为未来5年最有望重塑产业格局、影响社会发展的关键技术之一。 “今年论坛上,物理AI概念显然受到了高度重视,”参与发布该报告的阿联酋迪拜未来基金会副首席执行官兼首席运营官阿卜杜勒阿齐兹·阿贾齐利说,相信物理AI将在下一阶段迎来重要发展。 作为面向真实物理环境的复杂智能系统,物理AI已从屏幕里的数字助手进化为能够自主感知、判断并采取行动的现实伙伴,其落地形态十分多元:自主机器人、自动驾驶汽车、工业智能系统、智能可穿戴设备、智能基础设施……不一而足。 英国未来市场公司3月发布的《全球物理AI市场2026-2040》报告显示,全球物理AI市场预计将从2026年的约3830亿美元增长至2040年的3.26万亿美元。 从工业先行到家庭共融 行业专家表示,物理AI将为众多领域带来全新能力,推动运行方式迭代升级。 制造业方面,物理AI可赋能高精度焊接、在线质检等环节,提升生产效能;医疗领域,手术机器人可实时感知人体组织变化并动态调整操作路径,减少术中出血;交通场景下,自动驾驶车辆能够依托对摩擦力、风速、重心等物理规律的研判,增强恶劣天气下的决策可靠性;日常生活中,服务型机器人可识别物体物理特性,自主完成清洁、整理、搬运等工作。 清华大学智能产业研究院创始院长张亚勤介绍,物理AI在无人驾驶汽车和工业制造领域落地相对容易,可能以社会机器人的形态承担巡检、安保等任务,最后才是进入家庭,因为居家环境复杂多变,而通用的家用机器人产品既要稳定可靠、价格合理,还需耐用且不易故障,避免用户花费大量精力维护设备。在他看来,通用机器人距离“进家门”至少需要5年,也可能是10年甚至更长时间。 丹尼尔认为,物理AI在辅助技术特别是养老护理领域潜力巨大。她说,人类行为不可预测,机器人不能只靠预设程序,而必须实时感知并回应用户的即时行为,依据新信息动态决策,从而成为人类生活中安全、灵活的伙伴。“中国在机器人技术方面的发展迅速,中国家庭可能会比许多其他国家的家庭更早用上这些技术。” 从落地瓶颈到携手破局 在看到巨大应用潜力的同时,与会专家也指出,现有模型还难以适配真实世界的多变环境,交互数据短缺、虚拟与现实脱节等问题仍待解决,物理AI的规模化推广还面临技术、安全、监管等多方面挑战。 另外,随着AI系统在物理世界中执行操作,安全问题变得尤为突出,因为网络故障可能转化为物理故障,直接危及人身安全与业务运营。 以自动驾驶车辆为例,其整个运行回路均由软件协调,该链条上的任何一点遭受攻击,都可能造成车辆失控。再如由AI驱动的药品分拣中心,一旦系统遭到暗中篡改,药品分发出现错误,后果不堪设想。 AI的快速演进还对监管提出了新的挑战。与会专家表示,希望监管能够跟上技术步伐,更好地为规模化应用保驾护航。 专家指出,应对这些挑战,基础科研等方面的国际合作非常重要。 “来自世界各地的很多想法让我们看到各种应用可能,特别是在可持续性方面。”丹尼尔说。 张亚勤表示,将模型开源或公开发表研究成果,可以让国际同行在此基础上进行对比和改进。这种互相追赶、互相启发的良性互动,本身就是一种合作。 中国工程院院士邓中翰认为,各国可在通用大模型生态、全球数据治理规则、算力基础设施绿色节能技术等领域深化国际交流与合作。

    2026-6-25
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    未来五年,这十大新兴技术值得关注

    《2026年十大新兴技术》报告封面 泛在电力物联网。图片来源:世界经济论坛官网 6月23日上午,世界经济论坛与《前沿》出版集团联合发布《2026年十大新兴技术》报告。这份已连续发布14年的年度报告,依据技术的新颖性、发展成熟度和潜在影响,通过严格遴选程序,筛选出未来5年最值得关注的10项新兴技术。 今年入选的技术中,有8项直接作用于现实世界的物理系统。报告指出,技术与产业层面的竞争优势正在从软件能力,转向对基础设施、材料、生物过程以及工业数据的掌控能力。 《前沿》首席执行编辑弗雷德里克·芬特认为,今年的报告标志着一个决定性的转变,即最具影响力的技术正从软件领域迈向物理世界,而人工智能(AI)仍在多个方面持续推动进步。 世界经济论坛执行董事斯特凡·默根塔勒表示,这些技术,每一项都足以独当一面、产生深远影响;而当我们将其汇聚审视,便能窥见创新演进的整体脉络。它们在能源、医药和制造领域所呈现的全新范式,足以挑战我们长久以来对技术如何应对粮食安全、气候变化及疑难病症等全球性难题的固有认知。 泛在电力物联网 泛在电力物联网(Everything-to-grid energy)能够将建筑、车辆和各类设备从传统的电力消费者转变为电网资源,实现实时储能和回馈供电。新型电池技术、更加智能的协调软件以及新的补偿机制,使这种双向能量流动具备大规模应用条件。关键的战略问题是,这些分布式资源最终能否形成共享的韧性系统,还是继续分散于不同利益主体之间。 直接提锂技术 直接提锂技术可直接处理卤水,在数小时内完成锂资源提取,而传统蒸发池方法往往需要数月时间,同时减少土地和水资源消耗。目前,阿根廷和美国加利福尼亚州的早期工业项目已经证明,该技术能够在复杂环境下实现规模化运行。未来值得关注的问题是,过去未进入锂供应链的地区能否借此形成新的提取和精炼中心。 被动辐射制冷材料 被动辐射制冷材料能够通过“大气窗口”将热量直接辐射到太空,使表面温度低于环境温度,而无需消耗电能。这种材料已应用于涂料、薄膜、屋顶瓦片和纺织品,并已被写入美国加利福尼亚州和中国的建筑规范。其进一步推广有赖于标准化测试、纳入绿色建筑评价体系以及高温地区持续的政策支持。 PFAS降解技术 全氟和多氟烷基物质(PFAS)因极难降解而被称为“永久化学品”。PFAS降解技术利用超临界水、电化学处理和紫外光催化等方法,打破其中稳定的碳—氟键。目前,针对城市地下水污染和工业废物流的商业化处理设施已经投入运行,但实现大规模应用还需建立经过验证的销毁标准、统一责任框架以及本地化处理基础设施。 精准发酵技术 精准发酵技术通过对微生物进行编程,使其能够在工业规模下生产蛋白质、脂肪等分子,从而减少对土地、气候和畜牧业资源的依赖。目前,利用发酵技术生产的乳蛋白和鸡蛋蛋白已经进入市场,并被多家大型食品企业采用。这项技术未来的发展还取决于资本投入、监管协调以及转型过程中对农业从业者的影响。 外泌体药物递送载体 外泌体是人体天然存在的细胞囊泡。通过工程化改造,外泌体能够携带药物穿越包括血脑屏障在内的生物屏障,实现定向递送。自2022年以来,针对癌症、神经系统疾病以及新冠长期影响等领域,相关临床试验已超过200项。报告认为,规模化制造、质量控制和监管框架仍是制约其临床应用的主要因素。 个性化mRNA癌症疫苗 个性化mRNA癌症疫苗根据患者肿瘤突变信息进行设计,通过训练免疫系统识别此前未能发现的癌细胞,实现更有针对性的治疗。在胰腺癌和黑色素瘤研究中,相关试验已取得足够积极的结果,有望推进至三期临床研究。其未来能否成为标准治疗方案,将取决于成本、生产能力以及测序基础设施的可及性。 量子模拟药物研发 量子模拟能够直接依据物理规律模拟分子行为,其预测候选药物候选分子的折叠、结合和相互作用过程的精度远超传统计算。过去五年,量子药物研发市场规模大约增长了一倍,大型制药企业与相关机构的合作已经产生早期应用数据。建立统一的验证标准和监管框架,是推动这一领域从合作研究走向药物研发流程的重要前提。 助AI理解环境的世界模型 世界模型通过多模态数据学习物理环境的底层规律,使AI系统能够对从未直接经历过的情景进行推演。英伟达Cosmos平台以及美国斯坦福大学将世界模型应用于气候模拟的研究,代表了这一技术现实部署的早期探索。随着相关系统进入更重要的应用场景,问责机制、审计体系和假设验证框架需要同步发展。 基于格的密码学 基于格的密码学将信息编码在高维几何结构中,这种结构对于经典计算机和量子计算机来说都难以破解。美国国家标准与技术研究院已于2024年完成后量子密码标准制定,欧盟、美国国家安全局以及环球银行金融电信协会也已设定转型时间表。当前面临的任务是在量子计算机具备破解能力之前,完成关键系统升级,以保护今天已经被收集和存储的加密数据。

    2026-6-24
  • 《2026年十大新兴技术》报告封面 泛在电力物联网。图片来源:世界经济论坛官网 6月23日上午,世界经济论坛与《前沿》出版集团联合发布《2026年十大新兴技术》报告。这份已连续发布14年的年度报告,依据技术的新颖性、发展成熟度和潜在影响,通过严格遴选程序,筛选出未来5年最值得关注的10项新兴技术。 今年入选的技术中,有8项直接作用于现实世界的物理系统。报告指出,技术与产业层面的竞争优势正在从软件能力,转向对基础设施、材料、生物过程以及工业数据的掌控能力。 《前沿》首席执行编辑弗雷德里克·芬特认为,今年的报告标志着一个决定性的转变,即最具影响力的技术正从软件领域迈向物理世界,而人工智能(AI)仍在多个方面持续推动进步。 世界经济论坛执行董事斯特凡·默根塔勒表示,这些技术,每一项都足以独当一面、产生深远影响;而当我们将其汇聚审视,便能窥见创新演进的整体脉络。它们在能源、医药和制造领域所呈现的全新范式,足以挑战我们长久以来对技术如何应对粮食安全、气候变化及疑难病症等全球性难题的固有认知。 泛在电力物联网 泛在电力物联网(Everything-to-grid energy)能够将建筑、车辆和各类设备从传统的电力消费者转变为电网资源,实现实时储能和回馈供电。新型电池技术、更加智能的协调软件以及新的补偿机制,使这种双向能量流动具备大规模应用条件。关键的战略问题是,这些分布式资源最终能否形成共享的韧性系统,还是继续分散于不同利益主体之间。 直接提锂技术 直接提锂技术可直接处理卤水,在数小时内完成锂资源提取,而传统蒸发池方法往往需要数月时间,同时减少土地和水资源消耗。目前,阿根廷和美国加利福尼亚州的早期工业项目已经证明,该技术能够在复杂环境下实现规模化运行。未来值得关注的问题是,过去未进入锂供应链的地区能否借此形成新的提取和精炼中心。 被动辐射制冷材料 被动辐射制冷材料能够通过“大气窗口”将热量直接辐射到太空,使表面温度低于环境温度,而无需消耗电能。这种材料已应用于涂料、薄膜、屋顶瓦片和纺织品,并已被写入美国加利福尼亚州和中国的建筑规范。其进一步推广有赖于标准化测试、纳入绿色建筑评价体系以及高温地区持续的政策支持。 PFAS降解技术 全氟和多氟烷基物质(PFAS)因极难降解而被称为“永久化学品”。PFAS降解技术利用超临界水、电化学处理和紫外光催化等方法,打破其中稳定的碳—氟键。目前,针对城市地下水污染和工业废物流的商业化处理设施已经投入运行,但实现大规模应用还需建立经过验证的销毁标准、统一责任框架以及本地化处理基础设施。 精准发酵技术 精准发酵技术通过对微生物进行编程,使其能够在工业规模下生产蛋白质、脂肪等分子,从而减少对土地、气候和畜牧业资源的依赖。目前,利用发酵技术生产的乳蛋白和鸡蛋蛋白已经进入市场,并被多家大型食品企业采用。这项技术未来的发展还取决于资本投入、监管协调以及转型过程中对农业从业者的影响。 外泌体药物递送载体 外泌体是人体天然存在的细胞囊泡。通过工程化改造,外泌体能够携带药物穿越包括血脑屏障在内的生物屏障,实现定向递送。自2022年以来,针对癌症、神经系统疾病以及新冠长期影响等领域,相关临床试验已超过200项。报告认为,规模化制造、质量控制和监管框架仍是制约其临床应用的主要因素。 个性化mRNA癌症疫苗 个性化mRNA癌症疫苗根据患者肿瘤突变信息进行设计,通过训练免疫系统识别此前未能发现的癌细胞,实现更有针对性的治疗。在胰腺癌和黑色素瘤研究中,相关试验已取得足够积极的结果,有望推进至三期临床研究。其未来能否成为标准治疗方案,将取决于成本、生产能力以及测序基础设施的可及性。 量子模拟药物研发 量子模拟能够直接依据物理规律模拟分子行为,其预测候选药物候选分子的折叠、结合和相互作用过程的精度远超传统计算。过去五年,量子药物研发市场规模大约增长了一倍,大型制药企业与相关机构的合作已经产生早期应用数据。建立统一的验证标准和监管框架,是推动这一领域从合作研究走向药物研发流程的重要前提。 助AI理解环境的世界模型 世界模型通过多模态数据学习物理环境的底层规律,使AI系统能够对从未直接经历过的情景进行推演。英伟达Cosmos平台以及美国斯坦福大学将世界模型应用于气候模拟的研究,代表了这一技术现实部署的早期探索。随着相关系统进入更重要的应用场景,问责机制、审计体系和假设验证框架需要同步发展。 基于格的密码学 基于格的密码学将信息编码在高维几何结构中,这种结构对于经典计算机和量子计算机来说都难以破解。美国国家标准与技术研究院已于2024年完成后量子密码标准制定,欧盟、美国国家安全局以及环球银行金融电信协会也已设定转型时间表。当前面临的任务是在量子计算机具备破解能力之前,完成关键系统升级,以保护今天已经被收集和存储的加密数据。

  • AI热潮带动全球“隐形刚需”

    支撑AI运行的,不只有大模型和高端芯片,还有“幕后”一系列算力基础设施。 近期,全球存储芯片价格上涨,影响甚至传导至U盘、SD卡、移动硬盘等普通消费者熟悉的电子产品。随着世界范围内AI数据中心建设提速,燃气轮机、变压器、储能设备、冷却设备、光纤电缆以及铜、铝等基础材料的需求也同步上升。当前,AI热潮正向产业链的多个基础环节延伸,让一批“隐形刚需”受到更多关注,也牵动全球供应链发生新变化。 算力基础设施需求升温 近期,“存储”成为全球科技产业关注的热词。AI数据中心不仅需要高性能芯片完成计算,也需要大量内存和存储设备来完成数据读取、调用、交换和保存。随着AI数据中心建设提速,高带宽内存、服务器内存、企业级固态硬盘等产品的需求显著增加。 据韩联社报道,全球科技企业加大AI基础设施投资,带动服务器内存产品需求上升。2026年,全球内存芯片市场规模预计较上年扩大超过4倍。另据路透社报道,AI基础设施投资增长推高了内存和存储芯片需求,全球内存供应趋紧。报道援引花旗银行分析称,内存芯片制造商SK海力士预计,内存供应紧张可能持续至2027年。 这一变化已开始向消费端传导,U盘、存储卡等产品价格上涨,手机、电脑等电子产品也面临成本压力。《华尔街日报》报道称,AI数据中心大量采购内存芯片,使消费电子企业可获得的供应减少,推高了个人电脑、智能手机、游戏机等产品成本。另据美国新闻网站Axios报道,美国劳工统计局的消费者价格指数显示,今年5月,美国“电脑软件及配件”价格同比上涨14.5%,U盘等存储产品价格上升是推动上涨的重要因素。 不只是存储,AI算力扩张也显著拉动电力设备需求。数据中心耗电量较大,对供电稳定性要求高,其建设和运行离不开发电设备、变压器及输配电系统支撑。路透社报道援引西门子的消息称,大型科技企业加大AI基础设施投资,正在推高燃气轮机和电力设备需求。彭博社的报道也提到,随着AI数据中心建设加速,美国大幅增加了大功率变压器的海外采购。摩根士丹利6月的研究报告也显示,电力变压器的交货周期已大幅延长,全球供应链承压。 数据中心对稳定供电的要求,也带动了储能设施等配套环节需求上升。彭博新能源财经分析称,随着数据中心建设,电池已不只是人们印象中的短时备用电源,更是缓解数据中心接网压力的重要设施。英国《金融时报》也报道称,AI数据中心需要不间断电力供应,以防停电或电压波动,储能设备因此成为重要支撑。 AI还带动了冷却设备需求升温。AI服务器密集运行会产生大量热量,散热能力直接关系到运行稳定。路透社援引摩根大通报告称,全球AI服务器液冷系统的市场规模,预计将从2025年的89亿美元增至2026年的超过170亿美元。随着数据中心建设,冷却设备需求增长,相关企业或将受益。 此外,数据中心还需要高速、稳定的数据传输,光纤光缆等连接设备需求也随之上升。美国消费者新闻与商业频道报道称,美国科技企业Meta正为其AI数据中心采购光纤光缆。美国康宁公司等相关企业也表示,将推出面向AI数据中心网络的光纤光缆和连接产品,以满足高速数据传输需求。 相关需求还延伸至基础材料领域。数据中心建设、供配电设备、电缆、变压器、冷却系统等环节均需要铜、铝等金属材料的支撑。标普全球研究称,受电气化、数字化发展和AI数据中心等需求带动,全球铜需求到2040年预计将较2025年增长约50%。其中,AI和数据中心相关的铜需求预计将明显增加。 “幕后环节”为何引发关注 存储、网络、电力、关键材料……这些环节看似处在幕后,为何吸引越来越多国际关注?与以往的AI发展阶段相比,现阶段AI对基础设施的需求出现了什么新变化? 复旦大学经济学院教授刘志阔接受本报记者采访时表示,随着AI从技术研发走向更多实际应用,对算力基础设施的要求已从“能不能跑起来”,转向“能不能稳定、持续、低成本地运行”。在这一过程中,支撑模型长期运行的基础设施被推到更重要的位置。与此同时,AI牵动的产业环节也更加广泛。存储负责数据读取和保存,光纤光缆承担高速传输,电力设备保障稳定供电,冷却系统维持设备运行,铜、铝等材料则支撑设备制造。这些环节虽不直接呈现在消费者面前,却影响着AI服务能否持续、稳定、高效运行。 英国《金融时报》的分析称,随着AI应用扩大,行业关注点正从模型训练进一步延伸至推理环节。训练主要是让模型形成能力,推理则是模型在实际场景中被调用和使用。推理需求增加,意味着AI服务需要更稳定、更低延迟的计算和网络支撑。该报另一篇报道也指出,AI发展正在改变数据中心设计,对电力、冷却和配电设备提出了更高要求。 美国战略与国际问题研究中心有关报告和文章也表示,每一个AI模型和应用背后,都是由大量数据中心、密集计算硬件和庞大电力需求构成的网络。支撑AI算力的基础设施已成为重要变量,未来要大规模提升AI算力,需要统筹考虑电力输送稳定性、工业制造能力等基础设施条件。 在各类算力基础设施中,电力越来越成为关键变量。厦门大学中国能源政策研究院院长林伯强对本报记者表示,AI数据中心对电力的需求增长较快,凡是与数据中心、电力、绿电、储能相关的环节,都会随之加快发展。特别是新建数据中心往往更重视绿色电力的使用比例,未来,数据中心不仅需要稳定供电,也将更多与清洁能源和储能系统结合。 算力链条牵动全球产业链 随着AI需求向算力基础设施各环节传导,相关全球产业链的格局和价值链条也在发生变化。 刘志阔认为,未来不能仅以“有没有大模型”来判断一个国家或地区是否参与了AI产业链。不同国家和地区嵌入全球产业链的方式各不相同,有的体现在模型和平台层面,有的则体现在制造、材料、设备和零部件环节。以中国为例,在光通信模块、电源设备和部分配套环节中占有较高比重。韩国存储芯片企业则近期表现抢眼。其他国家也在部分技术、材料和设备等领域各有积累。这种差异化参与,构成了全球AI基础设施供应链的基本格局。 国际机构分析也显示,AI的全球产业链具有高度复杂性。美国战略与国际问题研究中心在报告中指出,AI等技术建立在复杂的技术栈和高度相互依存的价值链上。相关产品往往涉及设计、制造、设备、材料等多个国家和地区的分工,并与各地传统产业高度依存。 麦肯锡在一份研究报告中估算,全球数据中心建设支出到2030年可能达到数万亿美元规模。其推进速度不仅取决于资金投入,还受到能源资源、工业能力和供应链配套等多重因素的影响。 能源环节的作用也日益凸显。林伯强表示,数据中心用电需求增长对电力系统的影响会是一个过程。更值得关注的是,未来数据中心建设如何更多与清洁能源、储能和电网建设相结合。AI热潮带来的供应链变化,不只是科技产业内部的变化,也与能源、制造、材料等领域密切相关。 AI热潮持续升温,也正推动全球产业链重新审视算力基础设施的产业价值。 “当下AI基础设施建设由真实需求拉动,相关热度也已体现在产业链相关企业营收和利润增长上。”刘志阔说,但与此同时,也要警惕短期热度过快累积、基础设施建设快于真实需求、应用铺开快于价值创造的泡沫化现象。AI产业发展的关键,在于把支持重点放在长期能力建设上,推动算力建设、应用创新和产业需求更好匹配。这样,AI热潮带动的“隐形刚需”才能真正转化为全球产业链发展的长期动力。

    2026-6-24
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    宁德时代发布全球首款实证型钠电储能场站解决方案  9月交付首批钠电储能系统

    6月22日,宁德时代在德国慕尼黑举办了天恒2026全球发布会,发布全球首款场站级钠电储能解决方案,推出实证型钠电储能系统天恒钠电。宁德时代将于今年9月实现中国市场首批钠电储能系统交付,2026年底实现全年1GWh出货,明年6月启动全球市场交付。这意味着,钠离子电池产业正式迈入GWh级规模化应用新阶段。 宁德时代储能事业部首席技术官、储能技术中心主任吴殿峰表示,钠资源遍布全球,储量丰富,具有宽温域、长寿命等特征,与锂共同构成下一代储能体系的两大基石。 “真正好的储能系统,既要有今天的经济性,也要能面对明天的不确定性。”宁德时代储能事业部首席技术官、储能欧洲业务部总裁许金梅表示,天恒钠电储能系统,正是要为储能投资者交付可见的确定性。 据介绍,天恒钠电储能系统单套设备最高能量可达30MWh以上,采用能量仓与功率仓分离的全模块化设计理念。这套系统可实现1GWh场站仅需34套设备,工程部署大幅简化。同时,系统配置更自由,能量与功率解耦,支持1、2、4、6、8小时储能时长灵活配置。故障模块可快速隔离独立更换,整站在线率显著提升,运营维护成本降低。 天恒钠电储能系统在25℃下拥有15000次超长循环寿命,在-20℃下系统容量保持率超过92%,在45℃时系统循环寿命仍大于10000次。与磷酸铁锂电池相比,天恒钠电储能的钠电材料体系膨胀力降低了40%,热失控时表面温度降低60%,产气量减少35%,过充SOC临界点提升至140%,热失控的概率大幅降低。该系统具有极致低辅源功耗,独特的机组上出风设计使系统产热比传统方案低近30%。此外,天恒钠电储能运行噪音只有65分贝,可灵活适配城市、居民区周边等噪声敏感场景。 同时,天恒钠电储能是全球首款实证型钠电储能系统。实证意味着不依赖单一参数,而是以全尺寸、整站为检验单元,经过最接近真实场景、真实环境、真实电网、真实运行条件的系统性验证。这一实证能力,来自宁德时代投资约30亿元人民币的厦门实证储能科技研究院。

    2026-6-23
  • 6月22日,宁德时代在德国慕尼黑举办了天恒2026全球发布会,发布全球首款场站级钠电储能解决方案,推出实证型钠电储能系统天恒钠电。宁德时代将于今年9月实现中国市场首批钠电储能系统交付,2026年底实现全年1GWh出货,明年6月启动全球市场交付。这意味着,钠离子电池产业正式迈入GWh级规模化应用新阶段。 宁德时代储能事业部首席技术官、储能技术中心主任吴殿峰表示,钠资源遍布全球,储量丰富,具有宽温域、长寿命等特征,与锂共同构成下一代储能体系的两大基石。 “真正好的储能系统,既要有今天的经济性,也要能面对明天的不确定性。”宁德时代储能事业部首席技术官、储能欧洲业务部总裁许金梅表示,天恒钠电储能系统,正是要为储能投资者交付可见的确定性。 据介绍,天恒钠电储能系统单套设备最高能量可达30MWh以上,采用能量仓与功率仓分离的全模块化设计理念。这套系统可实现1GWh场站仅需34套设备,工程部署大幅简化。同时,系统配置更自由,能量与功率解耦,支持1、2、4、6、8小时储能时长灵活配置。故障模块可快速隔离独立更换,整站在线率显著提升,运营维护成本降低。 天恒钠电储能系统在25℃下拥有15000次超长循环寿命,在-20℃下系统容量保持率超过92%,在45℃时系统循环寿命仍大于10000次。与磷酸铁锂电池相比,天恒钠电储能的钠电材料体系膨胀力降低了40%,热失控时表面温度降低60%,产气量减少35%,过充SOC临界点提升至140%,热失控的概率大幅降低。该系统具有极致低辅源功耗,独特的机组上出风设计使系统产热比传统方案低近30%。此外,天恒钠电储能运行噪音只有65分贝,可灵活适配城市、居民区周边等噪声敏感场景。 同时,天恒钠电储能是全球首款实证型钠电储能系统。实证意味着不依赖单一参数,而是以全尺寸、整站为检验单元,经过最接近真实场景、真实环境、真实电网、真实运行条件的系统性验证。这一实证能力,来自宁德时代投资约30亿元人民币的厦门实证储能科技研究院。

  • 免疫“种子细胞”在癌症模型中取得良好效果

    科技日报北京6月22日电(记者张佳欣)癌症免疫治疗有望获得一种新的“种子细胞”。美国南加州大学凯克医学院研究团队开发出一种可长期扩增的免疫细胞前体,为癌症免疫治疗提供了新的细胞来源。利用这种“种子细胞”,研究人员在小鼠体内持续生成抗癌免疫细胞,并在血液肿瘤和实体瘤模型中取得良好效果。相关成果发表于最新一期《细胞》杂志。 巨噬细胞天然具有进入肿瘤组织、吞噬癌细胞并协调免疫反应的能力,被认为是治疗实体瘤的理想工具。然而,成熟巨噬细胞难以在体外大量培养,不易进行基因改造,在冷冻保存过程中容易受损,而且进入体内后常聚集于肺和肝脏,限制了其治疗效果。 为解决这一问题,研究团队将目光投向巨噬细胞的前体细胞,即GMP。通过一种特定的化学组合,他们实现了GMP在实验室的长期培养和扩增,并且让这些细胞仍保持自身特性,并能够产生功能正常的巨噬细胞和其他免疫细胞。 长期以来,人们认为只有造血干细胞才具有长期自我更新能力。此次研究发现,在适当条件下,已经定向分化的GMP同样能够持续增殖,同时保持生成免疫细胞的能力,为开发细胞疗法提供了稳定来源。 研究团队进一步对GMP进行了基因工程改造,为其加入能够识别癌细胞的嵌合抗原受体(CAR),并增加一种可激活周围免疫细胞的信号,从而增强机体整体抗肿瘤能力。由于这种设计不受供体和受体免疫匹配的限制,未来有望制成可提前生产、供多人使用的“现货型”细胞治疗产品。 在小鼠实验中,经过改造的GMP能在骨髓等造血组织中定植,持续产生新的免疫细胞,避免了成熟巨噬细胞疗法容易迅速失效的问题。在血液肿瘤和实体瘤模型中,这些细胞显著延缓了疾病进展;同时加入免疫激活信号后,治疗效果进一步增强。

    2026-6-23
  • 新型“电子鼻”能嗅出食物是否变质

    科技日报讯(记者张佳欣)美国加州大学伯克利分校研究团队开发出一种新型“电子鼻”,不仅能比人类更准确地识别食物腐败产生的气味,还能检测花生、核桃等常见过敏原,有望应用于智能冰箱、食品安全监测等领域。相关研究发表于最新一期《科学进展》杂志。 这种人工鼻由16个微型气体传感器组成,每个传感器都覆盖着不同的感应薄膜,对不同气体分子的组合具有独特响应。研究人员将其比作一组“数字味蕾”,通过将传感器表面与气体分子发生的化学反应转换为电信号,实现对气味的感知。 借助机器学习技术,研究团队训练模型识别草莓、蓝莓、香蕉、核桃、榛子、腰果和花生7种食物的气味特征,并进一步让系统区分生鸡肉、牛奶和鸡蛋在新鲜状态以及室温放置24小时、48小时后的气味变化。 实验结果显示,该装置能够检测出仅0.05克的纯核桃,相当于一个普通去壳核桃重量的约百分之一,展现出较高灵敏度。研究人员表示,未来还将测试电子鼻在更复杂环境中的表现,例如食物混合或冰箱内多种气味共存情况下的识别能力。 电子鼻的概念自20世纪80年代便已提出,但由于需要将多种不同感应材料集成在同一芯片上,实际制造一直存在难度。此次则采用碳纳米管替代传统金属氧化物作为导电材料。碳纳米管具有巨大的比表面积,能在室温下保持高灵敏度。制成的“电子鼻”采用简单的滴涂工艺即可制造,有利于降低成本和实现规模化生产。 目前,团队已开发出电子鼻的便携版本,可通过智能手机应用进行操作。未来,他们将继续提升设备的灵敏度和可靠性,并在更多实际场景中进行测试。

    2026-6-23
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    英企在挪威建算力中心引争议

    美国《时代》双周刊6月22日一期封面 参考消息网6月23日报道美国《时代》双周刊6月22日一期报道,全球掀起人工智能(AI)数据中心建设热潮,咨询巨头麦肯锡预估至2030年科技企业将投入7万亿美元。 在这个热潮中,英国Nscale公司正在依托挪威北极圈内的纳尔维克的廉价水电与天然低温散热优势,打造欧洲最大、全球最北端的AI算力中心。Nscale公司由加密矿企转型而来,靠巨额举债、英伟达注资等多元融资快速扩张,估值146亿美元。但其高负债模式、依赖长期租约的盈利逻辑暗藏风险。项目虽拉动本地就业,却引发多重争议:推高挪威电价、消耗可再生能源储备。(编译/涂颀)

    2026-6-23
  • 美国《时代》双周刊6月22日一期封面 参考消息网6月23日报道美国《时代》双周刊6月22日一期报道,全球掀起人工智能(AI)数据中心建设热潮,咨询巨头麦肯锡预估至2030年科技企业将投入7万亿美元。 在这个热潮中,英国Nscale公司正在依托挪威北极圈内的纳尔维克的廉价水电与天然低温散热优势,打造欧洲最大、全球最北端的AI算力中心。Nscale公司由加密矿企转型而来,靠巨额举债、英伟达注资等多元融资快速扩张,估值146亿美元。但其高负债模式、依赖长期租约的盈利逻辑暗藏风险。项目虽拉动本地就业,却引发多重争议:推高挪威电价、消耗可再生能源储备。(编译/涂颀)

  • 光镊有了永不疲倦的机器人操作员

    科技日报北京6月22日电(记者张梦然)瑞典哥德堡大学和查尔姆斯理工大学研究团队在人工智能(AI)应用方面取得新成果,教会一款名为SmartTrap的AI系统使用光学镊子,从而让光镊实现了全自动运行。这一成果有望大幅提升微观粒子分析的效率,将科研人员从繁琐的手动操作中解放出来。相关成果发表于最新一期《自然·方法》杂志。 光镊是一种利用高度聚焦的激光束来操控微小物体的技术,其操作对象包括单个DNA分子、活细胞以及其他直径远小于发丝的微观粒子。这项技术在2018年为科学家亚瑟·阿什金赢得了诺贝尔物理学奖。它能帮助科学家观察分子马达如何为细胞提供能量、DNA如何进行复制与修复,以及疟疾和镰状细胞贫血症等疾病如何影响红细胞功能。 然而,传统的光镊操作门槛极高,必须由经过专业训练的研究人员全程监控并作出决策。这导致实验通量低下、耗时漫长,且不同研究者之间容易产生操作差异。SmartTrap的出现改变了这一局面。该系统融合了图像分析、实时深度学习、定制电子硬件、精密流体控制以及封闭环境内的反馈机制,实现了完全自主的运行流程。它能够自行捕获颗粒,以纳米级的精度在三维空间中对其进行定位,完成测量,并在实验结束后自动装载新的样本,开启下一轮实验。 研究团队对这套AI平台进行了多项严格验证。结果显示,SmartTrap每小时可对数以百计的粒子进行分类和特性描述。在生物物理学领域难度极高的单分子DNA拉伸实验中,该系统每小时能完成10—15次实验。此外,它还成功测量了红细胞的机械刚度,并绘制了不同盐浓度下粒子间的纳米级静电力图谱。 相比之下,由人类操作员来完成同样任务,所需时间通常是AI的十倍甚至百倍,而且操作员还会面临疲劳和注意力下降的问题。研究负责人乔瓦尼·沃尔佩表示,测试表明,AI在各项任务中的表现不仅与经验丰富的操作员不相上下,甚至在部分环节更为出色。 SmartTrap基于开源软件开发,研究团队希望它能成为行业内共享的平台。随着智能化显微镜技术日益成熟,类似SmartTrap这样的AI平台有望像自动化技术改变制造业那样,彻底革新未来的实验室工作模式。 【总编辑圈点】 这可能又是一次科研生产力革命。光镊可以“夹住”单个微粒做各种实验,不过,它的操作门槛太高,每次实验都得有一个训练有素的科研人员全程在场调控。此次,SmartTrap把“老师傅的手艺”学成了算法,光镊有了一个永不疲倦且手法稳定的机器人操作员,光镊操作这样的精细实验成了规模化数据采集,实验室甚至可以像工厂流水线一样持续运转。新的技术,把科研人员从“苦力活”中解放出来,让他们把时间精力花到更有价值的事情上。

    2026-6-23
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    干细胞疗法使严重自身免疫性疾病病情缓解15年 

    一名男性和一名女性患有罕见且严重的自身免疫性疾病,在接受干细胞移植后,病情已成功缓解超15年。6月15日,该研究结果发表于《医学》。科学家表示,这种实验性疗法值得开展更大规模的临床试验。 图片来源:Steve Gschmeissner/Science Photo Library 这两人患有一种严重且可能致命的疾病,免疫细胞会产生抗体,引发对脊髓及连接眼睛与大脑的神经的攻击,导致一种称为视神经脊髓炎谱系障碍(NMOSD)的病症。症状通常以持续数天或数月的发作形式出现,包括眼痛、视力丧失、呕吐及影响四肢的无力或瘫痪。目前可通过长期服药来预防发作,但这种治疗手段对这两名患者无效。 干细胞移植后,这名男性的神经功能得到改善,他恢复了正常生活,并育有两个孩子。这名女性能够比治疗前更有效地使用手臂,并且不再需要服药来减轻症状。 “我不认为我们可以说这是一种治愈方法,但它确实解决了这种疾病长期以来存在的问题。”澳大利亚悉尼科技大学的生物医学工程师李娇娇(音)表示。 作为这种称为异基因造血干细胞移植治疗的一部分,供体干细胞是从另一个人的血液中采集的。此方法已被用于治疗某些癌症、镰状细胞病及其他血液疾病。意大利米兰IRCCS圣拉斐尔医院的神经科医生、该研究合著者Massimo Filippi表示,这是首次将该疗法用于治疗NMOSD。 该男子是首位接受异基因移植的患者,于2009年接受了他姐姐的干细胞。次年,该女子则接受了一位非亲缘供体的干细胞。这两名参与者均接受了一次性的供体干细胞输注。 悉尼科技大学的Bruce Milthorpe表示,能够长期让这些人保持无症状状态令人兴奋。 在移植前,参与者接受了名为氟达拉滨和特罗磺胺的化疗药物,以及一种单克隆抗体药物,以清除免疫系统中产生攻击脊髓和视神经的抗体的B细胞。 在接受干细胞移植前,这两人还接受了一个短疗程的抗体和免疫抑制药物治疗,以防止供体细胞攻击受体的健康细胞,这种现象也称为移植物抗宿主病——干细胞移植后常见的并发症。李娇娇表示,这种并发症可能危及生命。研究作者报告称,这两人都未出现与NMOSD相关的抗体,并且他们都建立了健康的免疫系统。 李娇娇表示,该技术完全替换了人的免疫系统。而其他使用患者自身干细胞的治疗方式则能重置免疫系统。不过,她补充道,如果产生攻击性抗体的B细胞未能被彻底清除,这些疗法对自身免疫性疾病患有可能效果不佳。 Milthorpe表示,由于研究样本量较小,尚不清楚干细胞移植是否对所有NMOSD患者都有益处。此外,寻找合适的供体也颇具挑战性。但他补充说,这项研究可作为启动临床试验的依据。 Milthorpe表示,该团队使用的直接从捐赠者血液中获取干细胞的方法也是一项积极进展,因为相比从人体骨髓中提取干细胞,这种方法侵入性更小。 作者表示,这两名参与者还出现了一些不良反应,包括淋巴结肿大、需要治疗的抗体缺乏以及膀胱癌。作者指出,干细胞移植后出现继发性癌症并不罕见,但应将风险与症状和生活质量的改善进行权衡。 干细胞移植本身也存在风险。治疗后出现的感染是与该疗法相关的第二大常见死因。研究团队表示,该手术应仅限于那些标准治疗未见症状改善或同时患有自身免疫性疾病的年轻人。

    2026-6-23
  • 一名男性和一名女性患有罕见且严重的自身免疫性疾病,在接受干细胞移植后,病情已成功缓解超15年。6月15日,该研究结果发表于《医学》。科学家表示,这种实验性疗法值得开展更大规模的临床试验。 图片来源:Steve Gschmeissner/Science Photo Library 这两人患有一种严重且可能致命的疾病,免疫细胞会产生抗体,引发对脊髓及连接眼睛与大脑的神经的攻击,导致一种称为视神经脊髓炎谱系障碍(NMOSD)的病症。症状通常以持续数天或数月的发作形式出现,包括眼痛、视力丧失、呕吐及影响四肢的无力或瘫痪。目前可通过长期服药来预防发作,但这种治疗手段对这两名患者无效。 干细胞移植后,这名男性的神经功能得到改善,他恢复了正常生活,并育有两个孩子。这名女性能够比治疗前更有效地使用手臂,并且不再需要服药来减轻症状。 “我不认为我们可以说这是一种治愈方法,但它确实解决了这种疾病长期以来存在的问题。”澳大利亚悉尼科技大学的生物医学工程师李娇娇(音)表示。 作为这种称为异基因造血干细胞移植治疗的一部分,供体干细胞是从另一个人的血液中采集的。此方法已被用于治疗某些癌症、镰状细胞病及其他血液疾病。意大利米兰IRCCS圣拉斐尔医院的神经科医生、该研究合著者Massimo Filippi表示,这是首次将该疗法用于治疗NMOSD。 该男子是首位接受异基因移植的患者,于2009年接受了他姐姐的干细胞。次年,该女子则接受了一位非亲缘供体的干细胞。这两名参与者均接受了一次性的供体干细胞输注。 悉尼科技大学的Bruce Milthorpe表示,能够长期让这些人保持无症状状态令人兴奋。 在移植前,参与者接受了名为氟达拉滨和特罗磺胺的化疗药物,以及一种单克隆抗体药物,以清除免疫系统中产生攻击脊髓和视神经的抗体的B细胞。 在接受干细胞移植前,这两人还接受了一个短疗程的抗体和免疫抑制药物治疗,以防止供体细胞攻击受体的健康细胞,这种现象也称为移植物抗宿主病——干细胞移植后常见的并发症。李娇娇表示,这种并发症可能危及生命。研究作者报告称,这两人都未出现与NMOSD相关的抗体,并且他们都建立了健康的免疫系统。 李娇娇表示,该技术完全替换了人的免疫系统。而其他使用患者自身干细胞的治疗方式则能重置免疫系统。不过,她补充道,如果产生攻击性抗体的B细胞未能被彻底清除,这些疗法对自身免疫性疾病患有可能效果不佳。 Milthorpe表示,由于研究样本量较小,尚不清楚干细胞移植是否对所有NMOSD患者都有益处。此外,寻找合适的供体也颇具挑战性。但他补充说,这项研究可作为启动临床试验的依据。 Milthorpe表示,该团队使用的直接从捐赠者血液中获取干细胞的方法也是一项积极进展,因为相比从人体骨髓中提取干细胞,这种方法侵入性更小。 作者表示,这两名参与者还出现了一些不良反应,包括淋巴结肿大、需要治疗的抗体缺乏以及膀胱癌。作者指出,干细胞移植后出现继发性癌症并不罕见,但应将风险与症状和生活质量的改善进行权衡。 干细胞移植本身也存在风险。治疗后出现的感染是与该疗法相关的第二大常见死因。研究团队表示,该手术应仅限于那些标准治疗未见症状改善或同时患有自身免疫性疾病的年轻人。

  • 预处理涂层技术让下一代晶体管更易制造

    科技日报讯(记者刘霞)美国能源部普林斯顿等离子体物理实验室科学家,通过计算机模拟发现了一种简单却精妙的涂层技术:用氧或氟对二硫化钼进行预处理,就能让下一代芯片晶体管的制造变得更容易,同时不会殃及其他“无辜”的原子。相关论文发表于新一期《物理化学快报》杂志。 芯片内部是数十亿个硅制成的微小晶体管,但硅材料正逼近物理极限。为造出更小、更强的晶体管,科学家把目光投向极薄的过渡金属二硫族化合物,其中的明星候选物便是二硫化钼——它只有3个原子厚,像三明治一样,一层钼夹在两层硫之间。 用这类新材料制造晶体管,关键一步是精准剥去最上层的硫原子,却不伤及下面的钼层。标准做法是借助等离子体,但用等离子轰击材料表面时,必须拿捏一种极其微妙的力道:既能敲掉上方的硫原子,又不损坏下方的钼。这个“刚刚好”的能量窗口异常狭窄,想做到完全无损地去除顶层硫,极其困难。 此次团队发现,如果用氟预处理表面,剥离硫原子所需的能量可从原先的约30电子伏特骤降至约10电子伏特;涂覆氧时,则降至约14电子伏特。 如果在未经处理的表面上操作,敲掉硫原子与打坏钼层之间的界限非常细微,总有一些离子会失手落入危险区。而将阈值压低到10或14电子伏特,相当于把这道窄门豁然推开,为制造商开辟出一个清晰可行的能量区间:硫原子被干净利落地一扫而空,其余部分毫发无损。 该研究并非单靠等离子体的蛮力,而是引入了化学的精巧。当入射离子撞击氧涂层表面,两个氧原子与邻近的硫原子结合,生成稳定的二氧化硫气体分子,自行飘散;氟的作用异曲同工,会生成硫氟化合物“悄然离去”。

    2026-6-23
  • 仿脑光敏器件拥有可编程“遗忘机制”

    科技日报讯(记者张佳欣)受人脑工作机制启发,美国俄勒冈州立大学研究团队开发出一种新型光敏器件。它将感知、存储和处理3种功能集成在一个光电晶体管中,能像大脑一样调控数字记忆的增强和衰减过程,为开发更高效、低功耗的人工智能(AI)硬件提供了新思路。相关成果发表于最新一期《先进功能材料》杂志。 目前,大多数AI系统仍沿用传统计算架构。摄像头等传感器负责获取信息,存储器负责保存数据,处理器进行分析计算。由于这些功能分布在不同部件中,大量数据需要在各单元之间频繁传输,不仅增加了能耗,也限制了处理效率。 与传统存储器尽可能长期保存信息不同,新器件的一大特点是具备类似人脑的“遗忘能力”。当光线照射到器件表面时,它会产生并储存电荷,相当于形成一段“记忆”。通过施加微弱电信号,可以控制这些记忆保持更长时间或更快消退,从而实现类似生物大脑强化重要信息、淡化无关信息的功能。 这种可调控的数字记忆对于处理连续变化的信息尤为重要。例如,自动驾驶汽车、机器人和智能摄像头需要持续接收环境信息。如果所有数据都长期保存,不仅会占用大量资源,也会降低系统效率。而具有“遗忘能力”的器件能够让部分信息快速消失,使系统在获取信息的同时完成初步处理,从而减少数据传输和能量消耗。 这种能力来源于器件特殊的结构设计。氧化物半导体负责传导电流,有机光敏材料负责吸收光线并产生电荷。部分电荷会被暂时困在光敏层中,即使光照消失,仍能持续影响电流,相当于保留了此前光信号的“痕迹”。 研究发现,通过施加栅极电压,可以改变这些电荷与电流通道之间的位置关系。当电荷靠近通道时,记忆保持时间会延长;当电荷远离通道时,储存的信息会更快消失。 这种兼具感知、存储和处理能力,并拥有可编程“遗忘机制”的器件,是迈向神经形态计算的重要一步。

    2026-6-23
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    挽救听力的技术正在集中爆发

    用于减缓或逆转听力损失的新疗法正在研发中,有朝一日或能取代助听器。图片来源:英国《新科学家》网站 听力损失,曾长期被视为一种衰老现象。但如今,其已被视作一种全球重大公共卫生问题。它与全身多种健康问题紧密相连,且患病人群正在悄然攀升。 英国《新科学家》周刊网站在近日的报道中指出,科学家正奋力探索多条有望恢复听力的道路,新一代治疗技术正在集中爆发。 听力损失殃及身心健康 听力损失大抵可分为3种。最易理解的一种,是声波因堵塞无法传入内耳。耵聍栓塞与感染,是这种“传导性”听力损失的常见元凶,通常较易化解。更令人困扰、也最为普遍的,是感音神经性听力损失。它源于内耳损伤,常与年龄增长、基因、潜在疾病、噪声伤害,乃至某些有毒药物相关,尤其是一类名为氨基糖苷类的抗生素。最复杂的一种,是听神经病变谱系障碍,即大脑处理声音的方式出了偏差。后两种情况均不可逆,但能通过技术或治疗手段,得到一定程度的缓解。 多项研究证实,听力损失给身心带来的冲击远比想象中深远。首当其冲的,便是社交孤立与孤独。加拿大西蒙弗雷泽大学的朱莉·比德尔表示,哪怕是轻度的听力损失,也足以让人从社交中悄然抽离。这种“无声的退缩”让工作与学习变得艰难、蚕食自尊,也令人精疲力竭。由社交孤立和孤独感引发的全因死亡风险,会增加约1/3。 不仅如此,听力损失还与心血管疾病息息相关。今年早些时候,西班牙卡斯蒂利亚—拉曼恰大学的艾瑞斯·奥特罗-路易斯团队在评估所有相关研究后得出结论:许多已知的心血管风险因子,如肥胖、2型糖尿病、高血压、血脂失衡和代谢综合征,同样是听力损失的隐患。新加坡国立大学医院罗伟翔教授的研究更直观地揭示,听力损失患者的心血管疾病风险要高出38%,且听力越差,风险越高。中国华中科技大学同济医学院科学家在一项试验中发现,听力最差的参与者,中风几率高出76%。 听力损失还与痴呆症有关联。2024年,《柳叶刀》痴呆症委员会发布了一份关于疾病预防、干预和护理的报告,明确了14项已知风险因素,听力损失赫然在列。过去十年间,5项重要研究均发现,老年听力损失与后续的痴呆症存在显著关联。 多条治疗路线齐头并进 听力损失波及如此之广、影响如此之深,科学家正奋起迎战,力图从源头预防乃至逆转它。 今年4月,美国食品和药物管理局(FDA)加速批准了再生元旗下基因治疗药物Otarmeni上市,用于治疗此前无药可医的DFNB9型遗传性耳聋——由OTOF基因双等位基因突变引起。这是全球首个针对遗传性听力损失的体内基因疗法。它采用腺相关病毒作为载体,通过单次耳蜗内注射,将功能正常的OTOF基因递送至内耳毛细胞,并借助Myo15启动子,确保基因表达精准限制在毛细胞中,从而恢复耳畸蛋白的功能,重建声音信号向听神经的传递。 与此同时,澳大利亚新南威尔士大学团队正在开发一种旨在提升人工耳蜗性能的基因疗法。其递送的基因能刺激两种已知可促进神经元存活的生长因子神经营养素-3和BDNF。该疗法已顺利完成二期临床试验,正向第三阶段迈进。这一递送系统,未来甚至可能发展为无需人工耳蜗的独立基因疗法。 另一条充满希望的道路,是利用干细胞再生“螺旋神经节”。螺旋神经节是深藏于耳蜗蜗轴中的一群神经细胞,如同听觉系统的关键“中转站”,负责将耳朵收到的声音信号传向大脑。这些神经元的退化,正是感音神经性听力损失的主要原因之一。它们虽不能自行再生,却可通过植入一种名为“耳神经前驱”的干细胞来诱导新生。今年早些时候,英国Rinri制药公司已获准开展此类疗法的临床试验;其美国竞争对手Lineage细胞医疗公司的类似产品,也正处在早期测试阶段。 简单方案现实可用 在翘首期盼“神药”的同时,一些现实可用的方法已能让患者受益。 研究发现,富含抗氧化剂、维生素B9、欧米伽-3脂肪酸以及镁的饮食,对内耳具有保护作用。去年,美国拉什大学科学家报告称,坚持健康饮食,尤其是防控高血压的DASH饮食,可降低听力损失风险,并减缓认知衰退。 最触手可及的方案,当属助听器。十年前,美国约翰斯·霍普金斯大学科学家开启了全球首例临床试验,以观察这些设备能否减缓或预防老年听力损失患者的认知衰退和痴呆。2023年公布的结果表明,在那些年事更高、教育程度较低、经济拮据、有吸烟倾向且伴有更多基础病的人群中,助听器显著减缓了认知衰退的脚步。不过,萨比亚团队分析后认为,佩戴助听器并不能降低患痴呆症的风险。 美国哥伦比亚大学的贾斯汀·戈卢布强调,助听器对于人们维系正常的生活与社交至关重要。对于重度或极重度听力损失者,人工耳蜗植入也能极大改善他们的生活质量。

    2026-6-23
  • 用于减缓或逆转听力损失的新疗法正在研发中,有朝一日或能取代助听器。图片来源:英国《新科学家》网站 听力损失,曾长期被视为一种衰老现象。但如今,其已被视作一种全球重大公共卫生问题。它与全身多种健康问题紧密相连,且患病人群正在悄然攀升。 英国《新科学家》周刊网站在近日的报道中指出,科学家正奋力探索多条有望恢复听力的道路,新一代治疗技术正在集中爆发。 听力损失殃及身心健康 听力损失大抵可分为3种。最易理解的一种,是声波因堵塞无法传入内耳。耵聍栓塞与感染,是这种“传导性”听力损失的常见元凶,通常较易化解。更令人困扰、也最为普遍的,是感音神经性听力损失。它源于内耳损伤,常与年龄增长、基因、潜在疾病、噪声伤害,乃至某些有毒药物相关,尤其是一类名为氨基糖苷类的抗生素。最复杂的一种,是听神经病变谱系障碍,即大脑处理声音的方式出了偏差。后两种情况均不可逆,但能通过技术或治疗手段,得到一定程度的缓解。 多项研究证实,听力损失给身心带来的冲击远比想象中深远。首当其冲的,便是社交孤立与孤独。加拿大西蒙弗雷泽大学的朱莉·比德尔表示,哪怕是轻度的听力损失,也足以让人从社交中悄然抽离。这种“无声的退缩”让工作与学习变得艰难、蚕食自尊,也令人精疲力竭。由社交孤立和孤独感引发的全因死亡风险,会增加约1/3。 不仅如此,听力损失还与心血管疾病息息相关。今年早些时候,西班牙卡斯蒂利亚—拉曼恰大学的艾瑞斯·奥特罗-路易斯团队在评估所有相关研究后得出结论:许多已知的心血管风险因子,如肥胖、2型糖尿病、高血压、血脂失衡和代谢综合征,同样是听力损失的隐患。新加坡国立大学医院罗伟翔教授的研究更直观地揭示,听力损失患者的心血管疾病风险要高出38%,且听力越差,风险越高。中国华中科技大学同济医学院科学家在一项试验中发现,听力最差的参与者,中风几率高出76%。 听力损失还与痴呆症有关联。2024年,《柳叶刀》痴呆症委员会发布了一份关于疾病预防、干预和护理的报告,明确了14项已知风险因素,听力损失赫然在列。过去十年间,5项重要研究均发现,老年听力损失与后续的痴呆症存在显著关联。 多条治疗路线齐头并进 听力损失波及如此之广、影响如此之深,科学家正奋起迎战,力图从源头预防乃至逆转它。 今年4月,美国食品和药物管理局(FDA)加速批准了再生元旗下基因治疗药物Otarmeni上市,用于治疗此前无药可医的DFNB9型遗传性耳聋——由OTOF基因双等位基因突变引起。这是全球首个针对遗传性听力损失的体内基因疗法。它采用腺相关病毒作为载体,通过单次耳蜗内注射,将功能正常的OTOF基因递送至内耳毛细胞,并借助Myo15启动子,确保基因表达精准限制在毛细胞中,从而恢复耳畸蛋白的功能,重建声音信号向听神经的传递。 与此同时,澳大利亚新南威尔士大学团队正在开发一种旨在提升人工耳蜗性能的基因疗法。其递送的基因能刺激两种已知可促进神经元存活的生长因子神经营养素-3和BDNF。该疗法已顺利完成二期临床试验,正向第三阶段迈进。这一递送系统,未来甚至可能发展为无需人工耳蜗的独立基因疗法。 另一条充满希望的道路,是利用干细胞再生“螺旋神经节”。螺旋神经节是深藏于耳蜗蜗轴中的一群神经细胞,如同听觉系统的关键“中转站”,负责将耳朵收到的声音信号传向大脑。这些神经元的退化,正是感音神经性听力损失的主要原因之一。它们虽不能自行再生,却可通过植入一种名为“耳神经前驱”的干细胞来诱导新生。今年早些时候,英国Rinri制药公司已获准开展此类疗法的临床试验;其美国竞争对手Lineage细胞医疗公司的类似产品,也正处在早期测试阶段。 简单方案现实可用 在翘首期盼“神药”的同时,一些现实可用的方法已能让患者受益。 研究发现,富含抗氧化剂、维生素B9、欧米伽-3脂肪酸以及镁的饮食,对内耳具有保护作用。去年,美国拉什大学科学家报告称,坚持健康饮食,尤其是防控高血压的DASH饮食,可降低听力损失风险,并减缓认知衰退。 最触手可及的方案,当属助听器。十年前,美国约翰斯·霍普金斯大学科学家开启了全球首例临床试验,以观察这些设备能否减缓或预防老年听力损失患者的认知衰退和痴呆。2023年公布的结果表明,在那些年事更高、教育程度较低、经济拮据、有吸烟倾向且伴有更多基础病的人群中,助听器显著减缓了认知衰退的脚步。不过,萨比亚团队分析后认为,佩戴助听器并不能降低患痴呆症的风险。 美国哥伦比亚大学的贾斯汀·戈卢布强调,助听器对于人们维系正常的生活与社交至关重要。对于重度或极重度听力损失者,人工耳蜗植入也能极大改善他们的生活质量。

  • 新方法预测晶体管缩小的物理极限值

    科技日报北京6月17日电(记者张佳欣)韩国科学技术院研究团队通过基于量子力学的原子尺度计算,提出了一种预测晶体管缩小物理极限值的新方法。该成果有望加快下一代超小型AI半导体器件的研发进程。相关成果发表于新一期《计算材料学》期刊。 半导体工业通过不断缩小晶体管尺寸来提升算力并降低功耗。然而,当晶体管尺寸缩小到极限时,会出现量子隧穿效应,使电流难以被有效控制。因此,明确晶体管在量子效应影响下的缩放极限,是下一代芯片研发的关键问题。但由于实验上难以在原子尺度精确控制并定量分析金属电极与半导体沟道之间的接触结构,晶体管缩放极限一直难以被直接验证。 针对这一难题,研究团队采用“从头算”第一性原理计算方法,即基于基本物理定律而非实验参数来计算材料性质,并在此前提出的多空间约束搜索密度泛函理论(MS-DFT)框架基础上,将计算能力从材料层面扩展至器件层面,从而精确描述金属电极与半导体界面及电子输运中的量子行为。 在此基础上,团队开展了“计算版传输长度法”分析,以提取金属—半导体接触电阻,并据此确定量子隧穿发生的临界尺度。研究以单层二硫化钼这一典型二维半导体材料为模型,系统分析了电子在沟道中的渗透行为及其对不同金属电极和接触结构的依赖关系。结果显示,晶体管的最小尺度并非固定值,而是与材料组合和界面结构密切相关。 所谓“关键隧穿长度”并不是统一常数,而是受金属功函数及接触界面原子结构共同调控的设计变量。在所模拟的多种结构中,电子停止“泄漏”的临界长度可缩小至4纳米以下,显示出晶体管继续微缩的潜在空间。

    2026-6-18
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