文章核心观点 - 新疆现代设施农业在恶劣自然条件下取得显著发展，其核心驱动力是科技创新，特别是“新疆现代设施农业发展关键技术及智能装备研究与集成应用”项目，该项目已累计应用20万亩，新增产值19亿元，为产业和乡村振兴注入新活力 [1] 关键技术：绿色高效智能温室系统 - 研发了适用于日光温室深冬生产的高温空气源热泵主动蓄热供热系统，该系统通过回收和循环利用空气余热，将热量储存于地下60厘米处，并在夜间释放，解决了-25℃条件下喜温果菜安全越冬难题，甚至能抵御-30℃极寒天气 [2] - 该空气源热泵系统依靠电力驱动，无需燃煤，使运营成本降低30%，同时精准的温度控制使作物产量提高15%以上 [3] - 研发了新型高效能组装式深冬生产型日光温室，具有低能耗、高储能、宜机化及装配式特点，与传统温室相比，整体采光量提高12.2%，温度提高3.6℃，温室使用面积超90%，土地利用率提高30% [4] - 发明了复合保温隔热材料，包括纳米级柔性保温被及保温墙体，其保温率达96.3%，使用寿命超10年且防火性能良好 [4] 智能装备：自动化与机械化种植 - 成功研发出全自动嫁接机器人，借助机器视觉和机械臂，可精准完成嫁接，每小时嫁接量达1200株，效率比人工提高3-4倍，成功率98%以上，指标远超国际同类产品，目前已研发出适用于茄果类蔬菜和瓜类的机型并推广 [6] - 研制出蔬菜双行全自动移栽机，通过动态协作机制和多维传感器，实现定点、定时、定位高效取苗栽植，同步完成覆土浇水，生产效率较人工提高6倍以上，确保出苗均匀整齐 [7] - 研制出高效叶菜收获机，可全面收获土上及土下叶菜，适应性强，作业效率可达每小时近2亩地 [7] - 研发的农机设备已基本覆盖设施农业作物生长全过程，正在温室大棚进行示范应用 [7] 政策与行业背景 - 农业农村部与新疆维吾尔自治区人民政府近期制定了《推动南疆现代设施农业高质量发展工作方案》，明确提出将遴选并推广一批适合南疆的先进经济适用设施装备，以全链条提升作业效率并降低生产成本 [7] - 新疆设施农业机械化起步晚，面临复杂地形气候等挑战，设施装备研发和推广任重道远，未来将借助人工智能技术持续提升设备性能 [8]

文章核心观点 - 中国“新三样”（新能源汽车、锂电池、光伏产品）产业已成为经济高质量发展的新引擎，为支撑其创新与升级，国家市场监督管理总局正通过构建和完善标准体系来引领产业高质量发展 [1][2][3] 标准体系建设现状 - 截至目前，中国已累计发布“新三样”领域相关国家标准57项，为产业安全、绿色与可持续发展提供了保障 [1] - 在新能源汽车领域，已发布13项国家标准，涵盖电动汽车远程服务与管理、换电安全要求、传导充放电系统等，有效支撑了远程操作、车网互动等技术发展 [1] - 在锂电池领域，已发布2项国家标准，强化了产品全生命周期追溯能力 [1] - 在光伏产品领域，已发布42项国家标准，涉及绿色产品评价、地面用光伏组件等，规范了产品质量性能与绿色低碳指标 [1] 未来标准提升行动计划 - 国家市场监督管理总局于2025年制定并印发了《新能源汽车、锂电池和光伏产业标准提升行动方案》，针对“新三样”产业部署了167项国家标准项目 [2] - 在新能源汽车领域，计划制修订国家标准57项，旨在提升安全水平与产品质量，支撑其智能化、网联化与国际化发展 [2] - 在锂电池领域，计划新制定国家标准30项，聚焦产品安全、分级分类、质量管理和绿色低碳等方向，以提升能效水平，助力产业升级和国际化发展 [2] - 在光伏领域，计划制定国家标准80项，重点围绕产品质量安全、能耗限额、新型高效电池组件、“光伏+”应用、智能运维及资源综合利用等方向，全面支撑产业高端化、智能化、绿色化及融合化发展 [2] 标准实施与推广措施 - 国家市场监督管理总局将加快“新三样”相关国家标准的研制 [3] - 针对已发布的标准，将通过制作专家解读等形式加强宣贯，并联合工业和信息化部等部门开展现场宣贯会，以推动行业准确把握并实施应用标准 [3]

事件概述 - 中科宇航于1月22日将微重力金属增材制造返回式科学实验载荷交付于中国科学院力学研究所 [1] - 该载荷此前搭载于中科宇航力鸿一号遥一飞行器，于1月12日成功开展我国首次太空金属3D打印实验 [1] 技术成就与突破 - 这是我国首次基于火箭平台实施太空金属增材制造返回式科学实验 [1] - 实验团队在太空微重力环境下利用3D打印技术成功制备出金属零部件，整体技术达到世界一流水平 [1] - 科研人员突破了微重力条件下金属增材制造的物料稳定输运与成形、全流程闭环调控、载荷—火箭高可靠协同等一系列关键技术 [1] 实验成果与数据 - 实验结束后，载荷舱经伞降系统平稳着陆回收 [1] - 科研人员成功获取了太空微重力环境中金属增材制造的过程数据，包括熔池动态特征、物料输运、凝固行为等 [1] - 同时，还获取了太空增材制造金属件的成形精度与力学性能等参数 [1] 行业意义与发展阶段 - 此次实验成功标志着我国太空金属增材制造正式从“地面研究”阶段迈入“太空工程验证”新阶段 [1] - 这将有力推动我国太空制造技术发展，为未来太空基础设施建设提供关键支撑 [1]

核心观点 - 中国科学院深圳先进技术研究院喻学锋团队成功开发出“多AI—多机器人”协同智能体系统，该系统通过模拟人类研发团队分工，实现了新材料研发全流程的闭环自主探索，将特定材料的研发周期从4个月大幅缩短至4小时 [1] 技术系统与构成 - 该系统被命名为MARS系统，构建了包含“项目负责人”、“设计师”、“编程师”、“实验师”、“分析师”五大技术职能组 [1] - 系统协调了19个专业智能体与包括移动机器人、导轨机器人在内的16种异构机器人，形成一个分工协作的“AI科学家团队” [1] - 系统通过自然语言交互实现任务规划、逻辑推理与决策制定，覆盖从任务规划到数据分析的全流程闭环自主探索 [1] 研发效能与应用成果 - MARS系统在微胶囊等功能性材料的创制与性能优化中展现出高效协同能力，将原本需要4个月的研发时间压缩至4小时，效率提升显著 [1] - 研究成果相关核心专利已转让给武汉中科先进材料科技有限公司进行实施应用 [2] - 双方共建的“材料中试智能”创新联合体已获批为首批国家级先进功能材料制造业中试平台，并建设有全国一流的微胶囊中试产线 [2] - 团队已将MARS系统与微胶囊中试优化结合，快速完成了包括灭火微胶囊在内的多种功能产品的工艺开发和优化，目前已有多个产品上市 [2]

事件概述 - 中科宇航于1月22日将微重力金属增材制造返回式科学实验载荷交付中国科学院力学研究所 [1] - 该载荷此前搭载于中科宇航力鸿一号遥一飞行器，于1月12日成功完成我国首次太空金属3D打印实验 [1] 技术突破与实验详情 - 实验是我国首次基于火箭平台实施太空金属增材制造返回式科学实验 [1] - 在太空微重力环境下成功制备出金属零部件，整体技术达到世界一流水平 [1] - 科研人员突破了微重力条件下物料稳定输运与成形、全流程闭环调控、载荷—火箭高可靠协同等关键技术 [1] - 实验载荷舱经伞降系统平稳着陆回收 [1] - 成功获取了太空微重力环境中金属增材制造的过程数据，包括熔池动态特征、物料输运、凝固行为等 [1] - 同时获取了太空增材制造金属件的成形精度与力学性能等参数 [1] 行业意义与发展阶段 - 此次实验成功标志着我国太空金属增材制造正式从“地面研究”阶段迈入“太空工程验证”新阶段 [1] - 将有力推动我国太空制造技术发展 [1] - 为未来太空基础设施建设提供关键支撑 [1]

长期以来，人们习惯于将全球水短缺称为一场"危机"，总认为这只是暂时的阵痛，终将迎来复苏。然 而，联合国大学20日发布的一份最新报告打破了这一幻想。 这份名为《全球水资源破产：后危机时代水资源匮乏现状》的报告指出，人们熟悉的"水资源紧 张"和"水资源危机"等术语，已无法反映当今许多地区的严峻现实。相反，后危机时代的特点是自然水 资源资本遭遇不可逆转的损失，系统已无法恢复到历史基线水平。这不仅是"流量"的匮乏，更是"存 量"的枯竭。 正如联合国大学水、环境与健康研究所所长卡维·马达尼所言："对世界大部分地区来说，'常态'已成过 去。"这不再是短期波动的阵痛，而是一个必须诚实面对的系统性失败，倒逼我们从传统的"危机应 对"彻底转向"破产管理"。 水系统陷入"资不抵债" 这份报告指出，世界已经进入"全球水资源破产"时代。 如何理解"全球水资源破产"?报告将其定义为"资不抵债"与"不可逆性"的交织。在这种状态下，长期的 取水量与污染负荷已双双突破可再生补给的红线。 当水系统陷入破产，人类的"饭碗"首当其冲。报告数据显示，全球约70%的淡水抽取用于农业，而地下 水则支撑了全球约50%的生活用水和40%的灌溉需求。 目前， ...

行业动态 - “特种机器人百人会”正式发起成立，标志着特种机器人产业进入深度融合新阶段 [1] - 该组织首批成员由中国特种设备检测研究院和中国科学院沈阳自动化研究所联合召集 [1] - 组织聚焦“政产学研金服用”深度融合，旨在构建产业协同创新生态，破解发展瓶颈 [1] 组织架构与目标 - “特种机器人百人会”采用“1+4+N”组织架构，由百余名领域内中青年科学家组成 [2] - 设立1个决策层、4个专项组和N个细分场景组 [2] - 平台未来将重点开展前沿技术协同攻关，推动创新链、产业链、资金链、人才链深度融合 [2] 行业现状与重要性 - 特种机器人是推动石油、化工、电力、应急、消防等重点领域转型升级的关键装备 [1] - 产业正逐步从技术验证期转入场景深耕期 [1] - 特种机器人已深度渗透到石油石化、应急消防、核电运维等13大关键领域，成为保障国计民生的关键装备 [1] 发展挑战与路径 - 行业面临研发端与场景端脱节、技术端与产业端割裂的突出问题 [1] - 实验室先进技术难以适配复杂工况动态变量，产业端真实需求难以精准反哺研发方向 [1] - 构建“需求牵引研发、研发支撑产业、产业反哺研发”的生态圈已成为行业发展迫切需求 [1] - 推动产业高质量发展需聚焦核心技术攻关，着力突破智能控制、精密传感、自主导航等技术 [1] - 需强化科产融合，让科研成果对接市场需求，通过产学研用协同创新加速技术转化与场景落地 [1] - 需注重生态构建，汇聚各方智慧，凝聚发展合力 [1]

行业与公司财务表现 - 2025年第四季度，韩国主要电池企业LG新能源、三星SDI和SK On全部出现营业亏损 [1] - LG新能源2025年第四季度营业亏损1220亿韩元，如去除美国税收减免，亏损将扩大至4548亿韩元 [1] - 同期，三星SDI预计亏损约3000亿韩元，SK On预计亏损2000亿韩元 [1] - 受三元电池市场萎缩影响，LG新能源于2025年12月取消了总额约13.5万亿韩元的电动汽车电池供应合同 [1] - SK On终止了与福特汽车在美国推进的合资电池工厂项目 [1] - 证券机构预测，LG新能源2026年第一季度预期营业利润由5024亿韩元下调至1830亿韩元 [1] - 同期，三星SDI预计亏损约2386亿韩元，SK On预计亏损约1500亿韩元 [1] 市场动态与战略调整 - 韩国主要电池企业在全球动力电池市场占有率不断下降，盈利能力持续走弱 [1] - 在AI领域投资热潮中，部分电池产能开始转向储能领域 [1] - LG新能源拟投资14亿美元，将其美国密歇根州霍兰德的工厂改造为专门的储能系统生产基地 [2] - LG新能源计划在2026年将其储能电池产能扩大到50GWh以上 [2] - 三星SDI计划将美国印第安纳州的部分电动汽车生产线转换为生产储能电池 [2] - 三星SDI目标是在2027年底前将储能电池年产能扩大至30GWh [2] - SK On将在韩国新设全年产能3GWh规模的储能用磷酸铁锂电池生产线 [2]

在后续与中国团队合作开展的试验中，5名中风患者和10名健康受试者默念短语后，通过两次点头即可 触发设备将短语扩展为完整句子。例如，"我们去医院"可被扩展为"虽然时间有点晚了，但我不太舒 服，我们现在能去医院吗？"设备能根据心率升高及深夜时间等情境，自动补充语气与内容。 设备采集的信号由两个AI模块处理：一个负责从无声口型中识别词语；另一个则结合情绪状态与上下 文信息（如时间、天气等），将简短的词语扩展为完整且符合语境的表达。 在一项针对5名构音障碍患者（中风后常见言语障碍）的小型试验中，该设备在词语识别上的错误率为 4.2%，句子重建错误率仅为2.9%。与现有辅助语音技术（如逐字输入、眼动追踪或脑部植入）相比， Revoice能够实时、连贯地进行语句转换，大幅提升交流效率。 该设备不仅适用于中风康复，未来也可能用于支持帕金森病、运动神经元疾病等患者的交流需求。 科学家开发出一款能解码"无声之言"的项圈，名为"Revoice"。这款设备结合了高灵敏度传感器与人工 智能（AI）技术，佩戴舒适且可水洗，能够帮助中风患者恢复自然流畅的交流能力，而无需进行侵入 性脑部植入手术。相关研究成果发表于最新《自然·通讯》期刊。 ...

文章核心观点 - 随着大模型应用普及，AI算力需求激增，导致行业出现阶段性算力资源紧张，自主可控的高质量AI算力供给成为产业发展的关键前提[1] - 国内AI算力供需矛盾突出，存在显著缺口，但国产AI算力自给率正快速提升，产业发展重点正从硬件性能追赶转向系统级创新与效率提升[3][4] - 破解算力困境需多措并举，包括释放国产算力潜力、优化算力调度与利用率、完善产业生态协同，以在全球人工智能竞争中掌握主动权[6][7] 行业现状与供需矛盾 - 智能算力是人工智能产业的“水和电”，但国外厂商仍是全球AI算力的主导者，2024年占据中国AI芯片市场近七成的份额，形成庞大自给缺口[4] - 当前算力供需矛盾突出，国内缺口尤为明显，大模型训练领域的自给不足问题对人工智能产业发展造成一定限制[3][4] - 人工智能加速落地千行百业带来算力需求激增，全国已落地算力应用项目超过1.3万个，建成各级智能工厂超过3万家，覆盖重点行业[5] 国产算力进展与市场预测 - 国产AI算力自给率持续快速提升，已从2020年不足10%提升至2024年约34%，并有望在2027年升至约82%[4] - 中国AI芯片市场规模预计2028年将超一万亿元，约占全球市场的30%[1] - 国内算力设施建设位居全球前列，已建成万卡智算集群42个，智能算力规模超过1590 EFLOPS[6] 算力缺口成因分析 - 供给端面临多重限制：高端芯片进口受限，国产GPU在计算性能、能效比、工艺方面与国际旗舰产品有差距；芯片设计工具、底层算法框架等技术创新能力不足[5] - 算力资源存在“碎片化”问题：各服务商接口协议不统一，跨区域跨主体调度能力弱，导致资源利用率偏低[5] - 产业发展制度环境待完善：数据确权、使用和交易等规则有待细化，企业标准与合规挑战凸显[5] 破解算力困境的路径 - 核心在于释放国产算力潜力：大力支持国产算力应用推广，将现有资源“用足用好”；加快推进国产芯片供应链建设，推动技术落地与产能提升[6] - 需提升算力使用效率：当前部分智算中心GPU实际利用率偏低，造成资源浪费，未来应完善算力利用率、任务完成效率、单位能耗产出等效能指标，引导产业转向精细化效率竞争[6] - 通过更精细的调度、资源池化和弹性部署，把现有算力用到极致[7] - 需加强产业链协同创新：算力方、模型方、应用方需凝聚合力，实现深度适配，支撑从训练到推理的全流程，以掌握全球竞争主动权[7]