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]

2026年莱顿世界大学排名结果 - 2026年莱顿世界大学排名（文献计量类）发布，浙江大学登顶榜首，美国哈佛大学退居第三[1] - 中国高校在排名前十中占据了八席[1] 排名依据与意义 - 该榜单基于高校的论文产出与被引数据，在衡量学术成果影响力方面较为权威[1] - 学术论文是评价科研机构实力的重要指标，记录科学探索并孕育经济社会发展动能[1] 对排名结果的深层思考 - 论文产出与引用数量仅是评价科研实力的一个维度，需穿透数据表象看清实力博弈逻辑[1] - 世界科学中心的历次转移，如从意大利到英国再到美国，都是多种创新要素综合作用的结果[1] - 美国二战后构建的人才“引进—培养—产出”良性循环，使其科研优势维系了近百年[1] 对科研实力与高校发展的广义探讨 - 全球顶尖高校的“实力崛起”，不应仅体现在论文排名鳌头独占[2] - 更应鼓励的是提出前沿科学问题的能力、坚守唯实唯真的科学精神、洞见并引领科学演进规律的底气，以及海纳百川以人类福祉为目标的气度[2] - 需要思考如何培养能定义新思想的思想者，如人工智能命名者约翰·麦卡锡[2] - 需要设计能让偏才怪才获得个性化成长路径的人才选拔体系，如“纳什均衡”提出者约翰·纳什[2] - 需要探讨高校等科研机构的论文成果能否高效率转化，以助推新质生产力发展[2] 总结与展望 - 榜单发布既是鼓励也是鞭策，必须保持清醒认知[1] - 科技强国的终极实力在于充盈的人才储备、开放的创新生态以及赓续不绝的科学精神[1] - 从“大”到“强”的跨越是一场马拉松，应理性看待论文排名登顶，把更多论文写在祖国大地上[2]

核心观点 - 北京大学团队成功研制出一种基于阻变存储器的非负矩阵分解模拟计算芯片，该芯片在计算速度和能效比上相比先进数字芯片有数量级的提升，为大规模数据处理提供了高效新方案 [1][2] 技术突破与原理 - 该技术针对非负矩阵分解这一核心数据降维技术，旨在解决传统数字硬件在处理百万级规模数据集时面临的计算复杂度和内存瓶颈问题 [1] - 团队采用模拟计算路径，直接利用物理定律实现并行运算，具有延时低、功耗低的先天优势 [1] - 芯片创新性地设计了基于阻变存储器的求解器和可重构紧凑型广义逆电路，通过电导补偿原理优化核心计算步骤，实现一步求解，从而优化了芯片面积与能耗 [1] 性能表现 - 在图像压缩任务中，芯片处理结果与全精度数字计算机相比精度损失极小，并可节省一半的存储空间 [2] - 在推荐系统应用中，芯片的预测误差率与数字芯片计算结果高度相近 [2] - 在MovieLens 100k数据集推荐系统训练任务中，与主流可编程数字硬件相比，该模拟计算器实现了212倍的速度提升和4.6万倍的能效提升 [2] - 在网飞规模数据集的推荐系统训练任务中，其计算速度较先进数字芯片提升约12倍，能效比提升超过228倍 [1][2] 应用前景与行业影响 - 该技术为非负矩阵分解这类约束优化问题的实时求解开辟了新路径，展现了模拟计算处理现实复杂数据的巨大潜力 [2] - 研究成果可为实时推荐系统、高清图像处理、基因数据分析等场景带来技术革新 [2] - 该技术将助力人工智能应用向更高效、更低功耗的方向发展 [2]

文章核心观点 - 随着大模型应用普及，AI算力需求激增，导致算力资源出现阶段性紧张，自主可控的高质量AI算力供给已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，产业发展正从硬件性能追赶转向系统级创新 [3] - 破解算力困境需多措并举，包括释放国产算力潜力、完善产业生态、提升资源利用效率，以实现从训练到推理全流程的自主支撑 [5][6] 行业现状与挑战 - **算力需求激增**：GLM-4.7系列模型上线后用户数量迅速增长，导致算力资源阶段性紧张，这是AI产业算力吃紧的缩影 [1] - **国内缺口明显**：在全球算力供需矛盾突出的背景下，国内算力缺口尤为明显，国外厂商占据中国AI芯片市场近七成份额，形成庞大自给缺口 [3] - **应用落地加速**：人工智能加速落地千行百业，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，带来算力需求爆发式增长 [4] 市场数据与预测 - **市场规模**：我国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] - **自给率提升**：中国人工智能GPU自给率已从2020年不足10%提升至2024年约34%，并有望在2027年升至约82% [3] - **基础设施规模**：国内已建成万卡智算集群42个，智能算力规模超过1590 EFLOPS，位居全球前列 [5] 供给端限制因素 - **技术差距**：国产GPU芯片在绝对计算性能、能效比、工艺方面与国际旗舰产品仍有差距，芯片设计工具、底层算法框架等技术创新能力不足 [4] - **资源碎片化**：各服务商算力资源接口和协议不统一，跨区域跨主体算力调度能力较弱，导致算力资源利用率偏低 [4] - **制度环境待完善**：数据确权、使用和交易等方面的规则有待细化，企业标准与合规方面的挑战日益凸显 [4] 发展路径与建议 - **释放国产算力潜力**：核心在于大力支持国产算力的应用推广，将现有资源“用足用好”，同时加快推进国产芯片供应链建设，推动技术落地与产能提升 [5] - **提升算力使用效率**：需解决算效低下问题，部分智算中心GPU实际利用率偏低，未来应完善算力利用率、任务完成效率、单位能耗产出等实际效能指标，引导产业转向精细化效率竞争 [6] - **加强产业协同**：需通过更精细的调度、资源池化和弹性部署把现有算力用到极致，并需要算力方、模型方、应用方协同创新，实现模型、应用与算力的深度适配 [6]

澳大利亚新南威尔士大学与悉尼大学科学家合作研制出一种全新电机——不靠传统刚性部件旋转，而是 由流动的液态金属驱动。这一创新性成果发表于新一期《柔性电子》杂志，未来有望广泛应用于软体机 器人、柔性电子及医疗设备等领域。 凭借其简洁性与高度适应性，这类液态金属电机或将催生一批前所未见的智能机器。除软体机器人外， 其还可用于柔性显示屏、微流控芯片以及生物医学植入装置，在封闭、精细甚至动态变化的环境中实现 紧凑而自持的运动控制。 这款液态金属液滴旋转桨电机微型装置，工作原理别具一格：无需线圈或磁铁，仅通过将液态金属液滴 置于盐溶液中并施加电场，便可在其内部形成涡流，推动一枚铜桨持续旋转。实验显示，该电机最高转 速达每分钟320转，创下液态金属执行器新纪录。更重要的是，它证明了流动的金属本身就能产生稳定 的旋转运动，为新一代柔性电机的发展开辟了全新路径。 （文章来源：科技日报） 旋转电机无处不在：让手机震动、驱动风扇散热、调节相机对焦……它们将电能转化为扭矩，带动轴转 动，为从洗衣机到无人机的各种设备提供动力。正因旋转如此重要，任何制造电机的新方法，都可能重 塑工业生产技术格局。 这种基于液态金属的柔性电机，尤其适用于 ...

研究核心突破 - 奥地利维也纳大学研究团队在《自然》杂志发表研究，首次将尺寸接近病毒的金属纳米团簇置于空间分离明显的量子叠加态中，创造了有史以来最大的叠加态 [1] - 该成果为探究量子世界与经典世界的边界提供了新依据，也对量子计算、量子精密测量等前沿技术具有启示意义 [1] 实验背景与原理 - 研究旨在探索宏观尺度下量子叠加态的可能性，挑战由环境干扰（“退相干”）导致的量子与经典世界界限 [1] - 实验基于薛定谔“猫”思想实验的原理，试图验证量子力学是否适用于更大尺度的物体 [1] 实验对象与设计 - 实验制备了由超过7000个钠原子组成、直径约8纳米的金属团簇，其质量和尺度已接近部分病毒颗粒 [1] - 通过精密干涉实验，使这些团簇同时处于相距约133纳米的不同空间位置，形成量子叠加态，空间分离距离约为颗粒自身尺寸的16倍 [1][2] 实验方法与验证 - 实验在超高真空和低温条件下，采用由三组激光光栅构成的干涉仪装置进行 [2] - 钠纳米颗粒通过狭缝后表现出波动性，其“物质波”相互干涉形成清晰的“干涉图样”，该信号被用于确认纳米颗粒处于量子叠加状态 [2] 实验结果与指标 - 实验结果显示，每个纳米颗粒如同在空间中展开的“概率云”，表明在此尺度上量子力学依然能准确描述物体行为 [2] - 使用“宏观性”指标（综合考虑质量、叠加态分离距离及量子态维持时间）衡量，本次实验的宏观性达到15.5，较此前纪录提高约一个数量级 [2] 未来研究方向 - 团队计划将实验对象进一步扩展至病毒等大型生物体系 [2] - 未来将利用干涉图样作为高灵敏探针，探索微弱而难以测量的物理作用力 [2]

行业技术进展 - 人工心脏（左心辅助装置）是一种尖端生命支持系统，其体内血泵和管道与心脏精密连接，体外的控制器和电池组让患者能够自由活动 [1] - 植入的人工心脏仅重90克，由新型材料制成，其功能是像泵一样把血从心室抽出并注入主动脉，协助心脏工作 [1] - 该技术是救治终末期心衰的关键手段，与心脏移植相比，术后无需终身服用抗排异药物 [2] - 该技术为稀有血型、体重较大或65岁以上等难以接受心脏移植的患者提供了新的治疗希望 [2] 临床应用与患者情况 - 接受手术的患者患有扩张型心肌病，这是一种遗传性疾病且目前尚无根治方案，患者左室射血分数（LVEF）仅为15%，远低于55%的正常标准 [1] - 手术中装置启动后运行平稳，即刻承担起左心室泵血功能，患者全身血液循环得到显著改善 [1] - 这是合肥京东方医院成功完成的第二例人工心脏植入手术 [2] 公司能力与运营 - 合肥京东方医院心胸外科等多领域专家组成诊疗团队，成功实施了人工心脏植入手术 [1] - 医院通过不断提升多学科团队高效协作、精准施治及全程精细化管理能力，助力高端医疗资源普及 [2] - 医院的相关举措旨在提升当地及周边患者的就医便利性 [2]

技术突破 - 复旦大学团队成功在弹性高分子纤维内部构建出大规模集成电路 研发出全新的“纤维芯片” 为解决智能设备柔性化的关键瓶颈提供了新的有效路径[1] - 该设计使纤维内部空间得到极致利用 实现了一维受限尺寸内的高密度集成[1] - 该成果于1月22日发表在国际期刊《自然》上[1] 工艺创新 - 团队开发了与目前光刻工艺有效兼容的制备路线[3] - 采用等离子体刻蚀技术 将弹性高分子表面“打磨”至低于1纳米的粗糙度 有效满足商业光刻要求[3] - 在弹性高分子表面沉积一层致密的聚对二甲苯膜层 为电路披上“柔性铠甲”[3] - 该保护膜可有效抵御光刻中所用极性溶剂对弹性基底的侵蚀 并能缓冲电路层受到的应变[3] - 该工艺确保纤维芯片在反复弯折、拉伸变形后 电路层结构和性能依然稳定[3] 应用前景 - 该成果有望为纤维电子系统的集成提供新的路径 实现从“嵌入”到“织入”的转变[3] - 该技术有望助力脑机接口、电子织物、虚拟现实等新兴领域的变革发展[3]

行业市场现状与潜力 - 国产手术机器人在中国市场占有率从2023年的32.61%显著提升至2024年的48.89% [1] - 中国手术机器人参与手术的比例仅为6.33%，远低于美国的42%，表明市场渗透和利用价值有巨大提升空间 [1] - 行业研发创新取得长足进步，但需进一步推动技术临床应用以惠及更多患者 [1] 国家医保局新政策核心内容 - 国家医保局发布《手术和治疗辅助操作类医疗服务价格项目立项指南（试行）》，旨在以价格为“指挥棒”理顺手术机器人收费逻辑 [1] - 新指南改变了过去按设备、手术入路、应用部位、品牌等因素收费的模式，废除了不清晰的“开机费”等项目 [2] - 新收费体系根据机器人在手术中的参与程度和临床贡献设立三个价格项目：导航、参与执行、精准执行 [2] - 收费采用“按劳取酬”原则，参与度更高、功能更全面、执行更精准的机器人可获得更高收费系数 [3] - 指南前瞻性地设立了“远程手术辅助操作费”价格项目，以鼓励优质医疗资源跨地区服务 [4] 新政策对行业的影响 - 新收费逻辑承认并量化了手术机器人的临床价值，将缩短新技术推广周期并促进自主研发产品获得市场认可 [3] - 收费项目细化明确了收费场景，使仅有“规划功能”或贴牌产品难以“浑水摸鱼”，真正解决临床痛点的硬核技术将获得合理回报 [3] - 政策将引导有条件的医疗机构利用手术机器人开展远程手术，从而拓宽精准手术的临床应用规模 [4] - 远程手术费用的明确将助力更多优质手术机器人进入市场，使先进技术惠及边远地区患者，促进医疗资源普惠均衡 [4][5] 行业公司动态与案例 - 精锋医疗自主研发的多孔和单孔腔镜手术机器人已累计完成超过1.4万例临床手术 [3] - 在技术要求较高的单孔手术机器人领域，已有多家国内企业的产品获批 [4] - 上海微创医疗机器人公司的远程手术机器人已完成大量复杂人体手术，能为边远地区提供可行技术方案 [5]

文章核心观点 - 绿氢产业正经历一场深刻的能源变革 其应用从交通运输到工业制造等多个领域加速落地 多元应用场景矩阵已初步成形 产业前景广阔但挑战并存 [1] - 政策与市场合力正推动绿氢产业从示范走向商业化 预计未来氢燃料电池汽车保有量将大幅提升 全生命周期成本有望与传统燃油车持平 工业领域绿氢成本有望降至12元/千克 为脱碳提供经济方案 [1] - 电解槽等核心设备国产化率提升 液氢技术有望打破垄断 柔性制氢系统等技术不断突破 叠加政策助推 产业信心增强 未来随着技术突破与成本下降 绿氢应用范围将持续拓宽 [2] 绿氢应用场景与示范项目 - 交通运输领域应用广泛 包括吉林长春的“氢春号”氢能文旅列车 江西九江支持的氢燃料电池船舶 上海企业研发的氢能源无人机 [1] - 在长三角、京津冀、粤港澳等地 氢燃料电池汽车已在干线运输、冷链物流等场景形成成熟的商业模式 [1] - 非交通领域应用加速 包括第30届联合国气候变化大会上亮相的氢能科考船 以及在内蒙古投运的全球首台30兆瓦级纯氢燃气轮机 [1] 产业发展阶段与成本预期 - 迈进“十五五”期间 政策与市场合力将推动绿氢产业从示范走向商业化 [1] - 预计氢燃料电池汽车保有量将大幅提升 全生命周期成本有望与传统燃油车持平 [1] - 在内蒙古、新疆等风光资源富集区 绿电制氢项目遍地开花 未来几年绿氢成本有望降至12元/千克 [1] 技术进步与产业生态 - 电解槽等核心设备国产化率不断提升 [2] - 液氢技术有望打破垄断 [2] - 柔性制氢系统将破解风光发电间歇性、波动性难题 [2] - 相关技术不断突破 加上政策持续助推 产业信心倍增 [2] - 绿氢为工业脱碳提供经济可行的方案 有助于形成良性循环的产业生态 [1]