3月14日，随着最后4台海上风电机组在山东东营广利港码头装船起航，标志着中船科技圆满完成河北建投唐山顺桓祥云岛25万千瓦海上风电项目全部机组交付工作，为项目后续并网发电按下"加速键”。河北建投唐山顺桓祥云岛25万千瓦海上风电项目位于河北省唐山市海港开发区东南部海域，是河北省2026年重点建设项目。项目场址水深介于19.6米至26.3米之间，风电场场址中心距离海岸线约28公里，总装机容量达250MW，规划安装30台“海装造”H23X-8.5MW海上风电机组。H23X平台海上风电机组是中船科技旗下中船海装打造的国内首款定制化平价海上机型。该机型风轮直径覆盖210-236米，功率等级覆盖8-11MW，一经面世便接连中标山东渤中海上风电A场址、浙江象山涂茨海上风电场、浙江苍南海上风电场、山东莱州海上风电场等国内首批平价海上风电项目，助力各省市发出平价海上风电第一度电。目前，该机型已在山东、浙江、辽宁、广西等近10个海上风电项目中实现批量应用，累计装机量超2.5GW；在服役过程中，机组历经“摩羯”“韦帕”等多次强台风考验，始终保持稳定运行状态，其高经济性、高可靠性、高利用率获得行业权威认可，先后入选Windpower Monthly年度“最佳海上风电机组”TOP10、斩获“世界先进清洁能源装备奖”，成为国内海上风电大基地建设中不可或缺的高性价比机型。祥云岛项目自2025年9月正式投产以来，中船科技高度重视，组建由市场营销、装备研究院、采购、生产交付、质量、工程等多部门成员组成的项目团队。面对生产周期紧、海上作业环境复杂等诸多挑战，项目团队围绕机组交付和吊装目标，科学规划整体方案，结合海上风电设备运输、安装的特殊性，制定分阶段、分节点的执行计划；在生产环节，严格把控零部件采购、机组组装、质量检测等每一道工序，建立全流程质量追溯体系；在运输环节，提前研判海洋气象、港口调度等因素，合理规划运输航线与装船流程；在吊装环节，精准调配海上施工设备，实时把控海上吊装作业安全与进度，各环节有序组织、高效协同，确保了首台机组按节点完成吊装，受到业主高度肯定。项目团队攻坚克难、挂图作战，历经6个月奋战，顺利实现30台机组按期高质量交付，彰显了中船科技在海上风电装备研发、生产、交付、安装全链条的综合实力。目前，祥云岛项目已完成24台机组吊装，项目团队将继续秉承“客户至上”的服务理念，密切跟进机组调试工作，为项目施工提供技术支持、现场保障、问题应急处置等全方位支持，全力保障项目安全、高效、有序推进，确保早日并网投运、发挥效益。经测算，项目全容量并网后，每年可提供清洁电能超6.5亿度，相当于节约标准煤约20万吨、减少二氧化碳排放约50万吨，不仅将有效改善当地能源供应结构，还能带动海上风电相关产业发展，对地方经济发展与生态环境保护起到积极推动作用。作者：张灿、黄楸评 文，张灿、刘毅 图/视频责编：黄楸评审核：杨栋/雷俐

专注AIGC领域的专业社区，关注微软&OpenAI、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和应用落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！OpenAI、MiniMax、小米前后陆续发布新模型，从轻量高效的编程助手到具备自我演化能力的智能体，再到全模态理解与情感语音合成，三条技术路线在这一周交汇。OpenAI推出GPT-5.4 mini与nano两款小型模型，MiniMax发布具备自我演化能力的M2.7，小米则一口气发布MiMo-V2系列三款模型，覆盖智能体核心、全模态理解和情感语音合成。OpenAI的轻量化战略OpenAI正式发布GPT-5.4 mini与GPT-5.4 nano两款小型模型。两款模型延续了GPT-5.4的核心能力，却在速度和成本上做出了针对性优化，专为高吞吐量工作负载设计。GPT-5.4 mini在代码编写、推理、多模态理解以及工具使用方面较前代GPT-5 mini有显著提升，运行速度提高两倍以上。SWE-Bench Pro基准测试中，GPT-5.4 mini取得54.4%的成绩，接近体积更大的GPT-5.4模型的57.7%。Terminal-Bench 2.0测试中，GPT-5.4 mini得分60.0%，远超前代GPT-5 mini的38.2%。这种性能提升并非以牺牲速度为代价，相反，模型在延迟敏感场景中表现更加出色。GPT-5.4 nano定位更加极致，成为GPT-5.4家族中最轻量、最经济的版本。它专为分类、数据提取、排序以及简单辅助任务的编程子智能体设计。SWE-Bench Pro测试中，nano取得52.4%的成绩，与mini的差距仅2个百分点，成本却进一步降低。API定价方面，mini每100万输入Token收费0.75美元，nano仅需0.20美元。两款模型的目标场景非常明确：即时响应的代码助手、快速完成辅助任务的子智能体、解析截图的计算机使用系统、实时推理图像的多模态应用。这些场景有一个共同特点，响应速度直接关系到产品体验，最好的模型往往不是体积最大的那个，而是能够快速响应、可靠调用工具、在复杂专业任务中保持出色表现的模型。子智能体架构是这两款小型模型的典型应用模式。以Codex为例，体量较大的GPT-5.4负责处理规划、协作和最终判定，同时将具体子任务并行分配给GPT-5.4 mini子智能体，比如搜索代码库、审阅大文件或处理辅助文档。这种组合系统让开发者无需用单一模型处理所有事务，大模型决定任务方向，小模型进行大规模快速执行。计算机使用能力是另一大亮点。OSWorld-Verified基准测试中，GPT-5.4 mini得分72.1%，接近GPT-5.4的75.0%，大幅超越GPT-5 mini的42.0%。多模态任务不再是大型模型的专属，小型模型同样可以在视觉理解领域有所作为。GPT-5.4 mini已全面上线API、Codex及ChatGPT。API版本支持文本与图像输入、工具使用、函数调用、网页搜索、文件搜索、计算机使用以及技能功能，具备400K上下文窗口。在Codex中，mini仅消耗GPT-5.4配额的30%，开发者能以约三分之一的成本快速处理简单代码任务。GPT-5.4 nano仅在API中提供，定位更加纯粹，服务于对成本和速度要求极高的轻量任务。MiniMax的自我演化探索MiniMax发布M2.7模型，标题简洁有力：自我演化的早期回响。M2.7的核心卖点在于它能够深度参与自身的演化过程。模型可以构建复杂的智能体工具包，完成高度精细的生产力任务，利用Agent Teams、复杂技能以及动态工具搜索等能力。开发过程中，MiniMax让模型更新自己的记忆，在工具包中构建数十个复杂技能来辅助强化学习实验，让模型根据实验结果改进学习过程和工具包，由此开启模型自我演化的循环。软件工程能力是M2.7的强项。SWE-Pro基准测试中，M2.7得分56.22%，接近Opus的最佳水平。能力延伸到端到端全项目交付场景，VIBE-Pro得分55.6%。Terminal Bench 2测试中，模型展现出对复杂工程系统的深度理解，得分57.0%。GDPval-AA的ELO分数达到1495，在开源模型中排名第一。M2.7在Excel、PPT、Word等Office套件中的复杂编辑能力显著提升，能够更好地处理多轮修订和高保真编辑。技能执行方面，M2.7在与超过40个复杂技能协作时保持97%的技能遵守率，每个技能超过2000个Token。模型展现出优秀的角色一致性和情商表现，为产品创新打开了更多空间。MiniMax内部正在利用这些能力加速向AI原生组织演化。现代智能体工具包结合复杂技能、记忆和其他外部模块，提高在不同工作环境中的适应性。MiniMax的智能体日常面对跨越多个部门的复杂异构环境。为此，团队让M2.7的内部版本构建研究智能体工具包，与不同研究项目组交互协作。工具包支持数据管道、训练环境、基础设施、跨团队协作和持久记忆，研究人员可以驱动它交付更好的模型。研究智能体工具包驱动迭代周期，在研究人员设定的指导下生产下一代模型。典型的日常工作流发生在强化学习团队：研究员与智能体讨论实验想法，智能体帮助进行文献综述，跟踪预设实验规格，管道化数据和其他工件，启动实验。这些工作以前需要来自不同团队的多个研究员协作，现在人类研究员只需参与关键决策和讨论。M2.7能够处理30%到50%的工作流程。模型递归演化自身工具包的能力同样关键。内部工具包自主收集反馈，为内部任务构建评估集，基于此持续迭代自身的架构、技能实现和记忆机制，以更好更高效地完成任务。团队让M2.7优化模型在内部支架上的编程性能。M2.7完全自主运行，执行分析失败轨迹、规划变更、修改支架代码、运行评估、比较结果、决定保留或回滚变更的迭代循环，持续超过100轮。过程中，M2.7发现了有效的优化方案：系统搜索温度、频率惩罚和存在惩罚等采样参数的最优组合；为模型设计更具体的工作流指南，比如修复后自动在其他文件中搜索相同错误模式；在支架的智能体循环中添加循环检测等优化。最终在内部评估集上实现了30%的性能提升。MiniMax认为，未来AI自我演化将逐步向完全自主过渡，协调数据构建、模型训练、推理架构、评估等阶段，无需人类参与。为此，团队在低资源场景进行了初步探索性测试。让M2.7参与OpenAI开源的MLE Bench Lite级别的22个机器学习竞赛。这些竞赛可以在单张A30 GPU上运行，却覆盖机器学习工作流的几乎所有阶段。团队设计并实现了一个简单的支架来引导智能体自主优化，核心模块包括短期记忆、自我反馈和自我优化三个组件。每轮迭代后，智能体生成短期记忆Markdown文件，同时对当前轮结果进行自我批评，为下一轮提供潜在优化方向。下一轮则基于所有之前轮次的记忆和自我反馈链进行进一步自我优化。总共运行三次试验，每次24小时迭代演化。最终，最好的一次运行获得9枚金牌、5枚银牌、1枚铜牌。三次运行的平均获奖率为66.6%，仅次于Opus-4.6的75.7%和GPT-5.4的71.2%，与Gemini-3.1并列。小米的智能体全家桶小米发布MiMo-V2系列三款模型：MiMo-V2-Pro、MiMo-V2-Omni和MiMo-V2-TTS，分别定位于智能体核心、全模态理解和情感语音合成。MiMo-V2-Pro是旗舰基础模型，专为真实世界智能体工作负载构建。模型定位非常明确，作为智能体系统的大脑，编排复杂工作流，驱动生产工程任务，可靠地交付结果。总参数超过1T，活跃参数42B，约为MiMo-V2-Flash的3倍。模型继承前代的混合注意力机制，混合比例从5:1提升至7:1，在显著扩大规模的同时保持高推理效率。支持最高1M Token上下文，轻量级多Token预测层实现快速生成。Artificial Analysis Intelligence Index是全球模型综合智能评估的权威基准，MiMo-V2-Pro排名全球第8，中国大模型第2。ClawEval基准测试中，MiMo-V2-Pro得分61.5%，全球第3，接近Opus 4.6的66.3%。PinchBench平均分81.0%，同样全球第3。工具调用方面，τ2-bench电信测试得分96.8%，与Claude Opus 4.6的99.3%和Gemini 3 Pro的98.0%处于同一梯队。一个有趣的插曲是，发布前一周，代号为Hunter Alpha的匿名模型在OpenRouter上架。OpenRouter是全球最大的API聚合平台。上架期间，调用量稳步增长，多次登顶日榜，总使用量超过1T Token。Hunter Alpha正是MiMo-V2-Pro的早期内部测试版本。经过一周持续迭代优化，MiMo-V2-Pro在长上下文能力和智能体场景稳定性上有了显著提升。MiMo-V2-Omni则走的是全模态路线。模型将专用图像、视频和音频编码器融合到单一共享骨干中，不是作为独立能力的简单叠加，而是作为统一的感知流。模型同时看、听、读，就像真实世界中操作的智能体必须做到的那样。感知之外，智能体必须将感知与下一步行动连接。小米的做法很直接，训练模型预测未来，而不仅是描述现在。场景中有什么、接下来会发生什么、现在应该做什么，模型从训练的第一步就学习这三件事。感知和行动从未分离，它们作为一个连续的推理过程共同涌现。输出端，MiMo-V2-Omni原生支持结构化工具调用、函数执行和UI定位，无需额外适配层即可接入真实的智能体框架和编排系统。音频理解方面，MMAU-Pro测试得分69.4%，BigBench Audio得分94.0%，超越Gemini 3 Pro。能力远远超越转录，延伸到环境声音分类、多说话人分离、音视频联合推理，以及超过10小时连续音频的深度理解。图像理解方面，MMMU-Pro得分76.8%，CharXiv RQ得分80.1%，超越Claude Opus 4.6，接近Gemini 3等顶级闭源模型水平。视频理解方面，Video-MME得分85.3%，支持原生音视频联合输入，实现真正的多模态视频理解。通过创新的视频预训练，模型发展出强大的情境感知和未来推理能力，不只是感知正在发生什么，还能预测接下来会发生什么。MiMo-V2-TTS是小米自研的大规模语音合成模型。基于专有音频分词器和多码本联合语音文本建模架构，在超过1亿小时语音数据上预训练，并通过多维强化学习进一步优化。模型提供高度可控的多粒度风格控制，从设定话语整体基调到微调局部情感细微差别，包括句中情绪转变和短语内的渐进情感过渡。自然韵律再现、唱歌能力一应俱全。传统TTS系统给你一个情绪下拉菜单，快乐、悲伤、愤怒、中性，选一个。MiMo-V2-TTS给你一个文本框。用自然语言描述你想要的声音，任何语言、任何详细程度，模型生成匹配描述的语音。没有预定义标签，没有固定词汇表。想要睡意朦胧、刚醒来、略带沙哑？想要可爱婴儿音、有点撒娇？想要深情款款、慢慢说、几乎是耳语？想要慷慨激昂、像对人群演讲？用自然语言描述即可。模型解析风格描述的语义内容，在生成过程中映射到相应的声学特征。组合描述自然有效，愤怒但努力保持冷静，产生的输出与单纯的愤怒或冷静都有可测量的差异。模型还支持方言和角色声音。真人语音不是干净的词汇序列，充满咳嗽、叹息、犹豫、急促呼吸、紧张笑声等副语言事件，这些事件承载的意义与词汇本身一样多。MiMo-V2-TTS将这些事件作为语音输出的自然集成组件生成，而非事后拼接的音频片段。模型理解这些事件在上下文中的位置以及它们在周围文本下应该听起来如何。当人类朗读你太离谱了！这句话时，不会以相同方式发音每个字。大写字母、连字符、感叹号都是如何说话的指令。OpenAI向下渗透，让大型模型的能力在小型模型中延续，以更低成本更高效率服务高吞吐场景。MiniMax向内深化，让模型参与自身演化，开启智能体自我迭代的循环。小米横向扩展，Pro定位智能体核心，Omni打通全模态理解，TTS注入情感表达，三条产品线形成智能体能力的完整闭环。参考资料：https://openai.com/zh-Hans-CN/index/introducing-gpt-5-4-mini-and-nano/https://www.minimax.io/news/minimax-m27-enhttps://mimo.xiaomi.com/END点击图片立即报名?️

前言：在具身智能的探索中，仿真数据如同柏拉图笔下的洞穴投影——纵然投影得再逼真、丰富，也终究是对真实世界的低维模拟，无法凭空复现物理接触中微妙的摩擦力与无穷尽的形变。仅靠合成数据训练的模型，在虚拟空间中是满分学霸，一旦步入现实场景便因无法理解未曾见过的隐变量而临场崩溃。正是源于对仿真数据根本性不足的清醒认知，帕西尼回归本源，坚定“以人为本”的真实数据采集之路。因为唯有让模型直面过真正的万物，机器人才能跨越仿真与现实之间巨大的认知鸿沟，在千行百业的复杂语境中破茧成蝶。2026年全国两会落下帷幕，“具身智能”再次成为焦点。政府工作报告明确提出，培育壮大具身智能等未来产业；工信部部长李乐成在“部长通道”上进一步表示，将全力推进人形机器人等新一代人工智能产品，通过“找场景”挖掘传统产业潜力，通过“造场景”激发新兴产业活力。政策信号清晰而强烈：具身智能正从技术验证期迈向产业爆发期。然而行业内部深知，本体质量虽在提升,“泛化性不足”仍是阻碍机器人进入千行百业的“最后一公里”。让模型理解物理规律、掌握灵巧操作，海量且真实的带物理模态的数据是唯一解药。在近期刚刚发布的“十五五”规划纲要中也明确提出，加快建设人工智能语料库，建设高质量数据集，培育壮大数据产业。在这场关乎行业未来主动权的竞赛中，谁掌握了数据，谁就掌握了行业定义权。继2025年4月于天津落成全球最大全模态超级数据采集工厂——Super EID Factory后，具身感知驱动通用智能领导者帕西尼再次重磅宣布：将在江苏宿迁、湖北武汉、四川自贡、江西赣州再建4座超级数据采集工厂。至此，帕西尼已形成辐射华北、华东、华中、西南、华南五大区域的战略纵深，构建起全球规模最大、模态最全、标准最高、协同最强的具身智能数据采集工厂集群。以十万平级实景基地、“百亿级”实采数据，实打实撑起“百亿估值”具身企业的分量，切实破解行业发展难题，为产业筑牢高质量数据底座。01.五地共振，规模领航 以“一日一生”数采效率终结全球“数据饥渴”自天津Super EID Factory投产以来，凭借其领先的产业示范效应备受社会各界关注，不仅吸引了国家数据局党组书记、局长刘烈宏莅临实地调研，其生产的亿级数据集OmniSharingDB在互联网头部客户及科研机构中也获得极高评价，技术价值、社会价值、商业价值均得到充分验证。此次四厂齐发，绝非简单的产能复制，而是帕西尼对全球具身智能基础设施的一次系统性重构。*25年7月，国家数据局党组书记、局长刘烈宏莅临帕西尼天津Super EID Factory提出并指导数据要素国家标准建设工作五大工厂将形成“专业化采集+场景化创新+模型化验证”的完整数据生态链，深度践行“in-the-wild”理念，适配各区域产业禀赋：天津工厂作为先导基地，将持续沉淀标准化全模态具身数据；宿迁工厂则将结合当地特色场景，并与股东京东集团在当地的产业集群相结合，深耕智慧物流、白酒酿造、绿色家居、智能零售等场景的真实环境采集；武汉工厂将凭借深厚的工业积淀，主攻汽车制造、3C 装配等工业场景的数据采集，同时与国家网络安全人才与创新基地相互协同，共同促进数据安全流通建设；自贡工厂则协同当地无人驾驶与低空经济等高端产业集群，并结合算力资源，着力打造“数据-模型”闭环生态；赣州工厂则全面导入全身数据采集方案，精准承接新能源、南方特色农业、消费电子等数据采集任务。从工业到民生、从标准化到开放场景。这种全域分布式布局，彻底打破了传统数据采集局限于受控环境（In-lab）采集的桎梏，真正做到数据源于场景、用于场景，为具身智能大模型提供更具针对性的“强泛化” 燃料。同时，依托统一的数据接口与多厂协同调度系统，帕西尼可实现跨区域、跨场景数据的秒级流转与融合。在这里，单日的数据产出即可等效于人类一生的交互经验，帕西尼正以这种“一日一生”的数采速率，筑牢具身智能Scaling Law的底层根基，让机器人在出厂前便已“阅尽百态”，加速迈入物理世界。02.全球首创，范式领先 “以人为中心”数采体系，重塑具身数采第一性原理为何帕西尼的具身数据能成为行业翘楚？核心在于其全球首创的“以人为中心”(Human-Centered)的全模态感知高精度实采具身数据体系。长期以来，仿真环境与现实世界的“鸿沟”限制了模型泛化，而传统遥操作又面临成本高、效率低的瓶颈。如何在规模、质量与成本之间找到平衡点？帕西尼早在2024年之时，便提出以一种回归本源的方式给出答案——让人来做回数据的“生产者”。以自研的高精度自主物理感知硬件为触点，帕西尼开发了高精度多维触觉采集终端PMEC，配合空间视觉矩阵，共同构建起全球首个“以人为中心”(Human-Centered)含稀缺触觉模态的全模态感知高精度实采具身数据体系。该体系于去年6月落成的天津Super EID Factory得到了技术价值验证，并获得了业内的充分肯定。在该体系具备以下几方面优势：高保真的人类数据采集 ：通过真人佩戴PMEC采集手套，实现符合人类直觉与真实物理规律的真实数据采集，解决遥操作数据动作不协调、仿真环境存在“模拟到现实鸿沟”的问题。高效率的数据采集方法：数据采集手套的数据产出速度大幅领先于传统遥操作方法，以3-6倍于传统遥操作的效率捕捉人类自然、流畅且连续的日常行为数据。低成本的数据采集设备：无需依赖昂贵的机器人本体（国内每台至少60-70万），极大降低了数据采集成本，助力数据采集产业的大规模落地。高精度的触觉传感数据：记录手部精细动作中的实时触觉感知与力学反馈数据，解决遥操作设备难以采集力学反馈数据的致命缺陷。3D感知的世界模型构建：通过多视角动态采集实现工作区域内任意视角重建，解决具身本体无法学习主动视觉策略难题。全模态的时空数据对齐：实现触觉、视觉、语音、文本、运动轨迹等多源信息的高精度对齐与融合，系统延迟控制在5ms以内。强泛化的本体解耦能力：实现具身操作数据“一次采集，多机复用”，适配任意本体的具身基座模型。为确保数据质量的标准化，帕西尼构建了严苛的全生命周期管理体系，通过多维审核将每条实采数据淬炼为模型训练的“高能燃料”。依托这套100%真人原生的海量触觉多模态数据集，帕西尼正深度重构具身世界模型，力求以最高精度的物理真值，为通用智能体迈向复杂现实世界，锻造一套“大国工匠”级的交互教学范本。03.正向飞轮，闭环统治从底层感知硬件到上层决策模型的统治路径结合帕西尼近期超“百亿估值”的融资态势不难发现，其核心竞争力在于构建了从底层“核心感知硬件”到“海量全模态数据”再到“上层智能决策大模型”的闭环统治路径。帕西尼已不止是一个感知硬件供应商、一个海量数据供应商，更是一个拥有触觉感知驱动自研OmniVTLA通用大模型的具身智能全栈巨头。依托五大工厂源源不断产出的百亿级真实数据，帕西尼的线上模型验证平台已实现 “数据入，模型出” 的高速通道。模型的迭代周期从以“月”计压缩至以“天”计，数据价值的转化效率发生了质变。由于技术自研率超过90%，帕西尼实现了成本结构的彻底颠覆，将单条数据的采集成本压低至行业均值的十分之一。而依托全栈自研的硬件能力，优化后的模型可一键部署至各类机器人终端，实现了从算法实验室到生产一线的“零时差”落地。更为精妙的是，部署在真实场景中的机器人将实时回灌最新的交互数据，形成 “数据增长→模型优化→客户拓展→场景丰富” 的正向飞轮。模型越用越聪明，数据越采越精准，一条不可逾越的技术护城河正在加速成形。04.价值纵深，赋能千行百业 新质生产力的“智能化加速器”，助推产业跃迁“十五五”规划强调，要以新供给创造新需求，以新需求引领新供给，全面实施“人工智能+”行动，全方位赋能千行百业 。帕西尼的五厂集群，正是对这一政策导向的切身实践。在上游硬件领域，依托海量真实数据反向定义采集标准，交付更轻便、更精准、全场景适配的传感器级硬件基准；在中游平台领域，为机器人灵巧手、智能执行机构提供确定性数据支撑，实现硬件设计与应用场景的深度适配，大幅缩短具身智能产品的研发到商用周期；在下游行业领域，将高质量数据与模型能力渗透至工业制造、智能汽车、3C制造、医疗康复等数十个支柱行业。凭借与Meta关联方、LEO LION、京东、比亚迪、TCL、北汽、上汽等海内外顶级产业资本的深度协同，帕西尼的数据与模型正在真实的自动化产线、仓储分拣中心进行淬炼与验证。这不仅避免了各地在数据采集领域的重复建设与资源碎片化，更以市场化力量推动了行业的标准化与互联互通，让具身智能正从“炫技”走向“干活”，成为各行各业智能化转型的加速器，让具身智能成为产业升级的标准配置。05.触立神州，数启万象EID, Go Big!当行业仍在争论算法优劣时，帕西尼选择埋头建造“粮仓”。此次五大数据工厂齐发，帕西尼正用战略布局宣告：未来的具身智能竞争，核心在于物理世界真实数据的竞争。百亿级实采数据集群的落成，不仅是帕西尼发展历程中的里程碑，更是整个具身智能产业从“模型驱动”迈向“数据与模型双轮驱动”时代的转折点。它让机器人不仅拥有能思考的大脑，更拥有能感知、能触摸、能理解真实物理世界的“身体”。在这条通往通用人工智能的道路上，帕西尼正以中国企业的实干精神，为全球具身智能的进化铺设最坚实的“真值”轨道。以“真数据”驱动“真智能”，帕西尼正以数据为桨，加速奔向具身智能的星辰大海！免责声明文章来源：中国机器人网‍‍‍‍‍‍凡资讯来源注明为其他媒体来源的信息，均为转载自其他媒体，并不代表本网赞同其观点，也不代表本网对其真实性负责，转载请联系原出处。您若对该文章内容有任何疑问或质疑，请立即与后台小编联系，平台将迅速给您回应并做处理。注明本公司原创内容，转载与商务合作请联系慕老师159 0176 7989（微信同号）。

近日，工业和信息化部、国家发展改革委、市场监管总局联合召开新能源汽车行业企业座谈会，部署进一步规范新能源汽车产业竞争秩序、提升产业创新能力、扩大汽车消费、优化行业管理等重点工作。三部门从四个方面进行工作部署。排在第一位的是常态化、长效化深入整治行业网络乱象，督促企业严格落实60天账期承诺。落实“60天账期”，可让产业链上下游企业资金流转更健康，供应链更稳定。第二，实施新一轮重点产业链高质量发展行动。加快补齐汽车芯片、基础软件等短板，加快自动驾驶技术攻关突破，加快相关标准制定。这“三个加快”，每一条都很有针对性。第三，扎实推进汽车以旧换新，支持汽车出口贸易和海外发展。最新统计显示，今年前两个月，我国汽车出口延续强劲增长态势。其中新能源汽车表现尤其亮眼，共出口58.3万辆，同比增长1.1倍，占出口总量的四成以上，成为拉动汽车出口增长的核心动力。第四，加快推进《机动车生产准入管理条例》立法进程。说一千道一万，质量是根本，无论加强风险隐患识别，还是严把产品准入关，都是为了确保产业行稳致远。这次座谈会的召开，必将为新能源汽车产业高质量发展注入新动力，让中国智造在春日暖阳中加速前行。来源：新闻联播微信公众号

近日，工业和信息化部、国家发展改革委、国务院国资委、国家能源局等四部门联合印发《节能装备高质量发展实施方案（2026—2028年）》（工信部联节〔2026〕44号，以下简称《实施方案》），持续提升通用性强、用能量大、发展前景突出的节能装备能效水平，加强节能装备供给与应用。《中华人民共和国节约能源法》提出，国家鼓励工业企业采用高效、节能的电动机、锅炉、窑炉、风机、泵类等设备。《中共中央 国务院关于加快经济社会发展全面绿色转型的意见》提出，推广节能低碳和清洁生产技术装备，推动重点行业节能降碳改造，加快设备产品更新换代升级。节能装备是指在生产、使用能源的各个环节中，采用先进技术设计和制造，可提高能源利用效率，减少能源消耗和损失的产品、设备。加快节能装备高质量发展，是促进工业能源利用效率提升、实现碳达峰碳中和目标的重要举措，是培育绿色发展新动能、锻造产业竞争新优势的重要方向，是支撑全社会能源消费增长需求、保障国家能源安全的重要基础。《实施方案》聚焦节能电机、变压器、工业热泵、工业制冷（热）与加热设备、水电解制氢装备、信息通信设备等六类节能装备，提出以推动重点行业领域节能降碳为目标，以用能系统优化提升为主攻方向，以先进技术装备研发和应用为主要抓手，以绿色设计制造、设备更新改造、人工智能赋能为路径，加快节能装备智能化、绿色化、融合化发展。到2028年，节能装备关键材料、零部件取得突破，重点行业领域用能系统匹配性、实际运行效率持续提升，电机、变压器等节能装备能效水平达到国际领先，节能装备市场占有率进一步提高。《实施方案》从加快先进节能装备研发推广、扩大节能装备绿色低碳供给、强化节能装备系统耦合匹配、推进节能装备数字化提升等方面系统作出工作部署。要求针对更高效率、更高性能的节能装备，加快研发符合市场需求且节能效果突出的新材料、新部件、新产品，推动构建装备节能降碳大模型，推进人工智能赋能节能装备应用，着力提升重点行业领域用能设备系统运行效率，实现工业节能向全流程系统节能转变。同时，从加快节能装备更新改造、完善节能装备标准体系、加强产业发展统筹协调三个方面提出构建产业健康发展环境的具体工作举措。《实施方案》的发布，将有力推动节能装备高质量发展，为更高水平更高质量做好节能降碳工作，加快推进新型工业化、实现碳达峰碳中和目标提供关键装备支撑。关于印发《节能装备高质量发展实施方案（2026—2028年）》的通知工信部联节〔2026〕44号各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门、发展改革委、国资委、能源主管部门，有关中央企业： 现将《节能装备高质量发展实施方案（2026—2028年）》印发给你们，请结合实际认真抓好落实。工业和信息化部国家发展改革委国务院国资委国家能源局2026年2月13日节能装备高质量发展实施方案（2026—2028年） 节能装备是指在生产、使用能源的各个环节中，采用先进技术设计和制造，可提高能源利用效率，减少能源消耗和损失的产品、设备。加快节能装备高质量发展，是促进工业能源利用效率提升、实现碳达峰碳中和目标的重要举措，是培育绿色发展新动能、锻造产业竞争新优势的重要方向，是支撑全社会能源消费增长需求、保障国家能源安全的重要基础。为贯彻落实《国务院办公厅关于印发〈制造业绿色低碳发展行动方案（2025—2027年）〉的通知》，持续提升通用性强、用能量大、发展前景突出的节能装备能效水平，加强节能装备供给与应用，制定本方案。一、总体要求坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻党的二十大和二十届历次全会精神，全面贯彻习近平生态文明思想，完整准确全面贯彻新发展理念，一以贯之坚持节约优先方针，以推动重点行业领域节能降碳为目标，以用能系统优化提升为主攻方向，以先进技术装备研发和应用为主要抓手，以绿色设计制造、设备更新改造、人工智能赋能为路径，推进科技创新和产业创新深度融合，打造绿色低碳供应链，加快节能装备智能化、绿色化、融合化发展，为更高水平更高质量做好节能降碳工作，加快推进新型工业化、实现碳达峰碳中和目标提供关键装备支撑。到2028年，节能装备关键材料、零部件取得突破，重点行业领域用能系统匹配性、实际运行效率持续提升，电机、变压器等节能装备能效水平达到国际领先。节能装备市场占有率进一步提高。推广一批先进适用节能装备更新改造系统解决方案，打造一批人工智能赋能节能装备应用场景，培育一批具有国际竞争力的节能装备骨干企业和产业集群。二、加快先进节能装备研发推广（一）电机和风机、泵、压缩机等负载设备。推动超1级能效、宽域高效电机所需基础材料及核心零部件研发升级，加快高效节能异步电机、宽域永磁电机、直驱电机、磁悬浮电机以及高精度工业伺服电机等推广应用。针对超低速、超高速、频繁变负载、高响应速度、低速大转矩、大惯量负载起动等特定工况，开发适用性强、匹配性高的节能电机。持续加强节能风机、泵、压缩机等负载设备叶轮气动设计和流道优化，提高负载设备气动效率、减少内流损失。推广磁悬浮、空气悬浮压缩机和风机，以及无油永磁直驱泵、磁悬浮真空泵等。到2028年，新增节能电机、风机、泵、压缩机占比均达到35%，在役节能电机、风机、泵、压缩机占比均超过15%。（二）变压器。推动超1级能效变压器所需硅钢片、非晶合金带材、高导电材料、高性能绝缘材料等关键材料及核心零部件研发升级，加快高效硅钢立体卷铁心变压器、大容量高效非晶合金立体卷铁心变压器、环保型绝缘油变压器、大容量固态变压器、柔性直流变压器等推广应用。提高风电、光伏、氢能、新型储能等新能源领域变压器能效和系统适配性。鼓励电网企业、新能源企业开展在役变压器节能降碳诊断。到2028年，新增节能变压器占比超过75%，在役节能变压器占比达到15%。（三）工业热泵。提升工业领域大功率、高效、高温热泵供给水平，通过工艺创新、部件集成、智能生产等提升热泵产品性能及能效。加快跨临界二氧化碳（CO2）热泵、大功率高温热泵、工业蒸汽热泵、冷热同源热泵等研发，推动新型低全球变暖潜势（GWP）制冷剂、基于自然工质的高温压缩机、高温大温升高效水蒸气压缩机、低成本高效膨胀装置、新型高效换热器等关键技术攻关。鼓励有条件的工业企业、园区根据用热需求、余热回收可行性、工艺替代性等，应用工业热泵回收利用工业废水、废气等余热资源制备高温热风、热水或蒸汽。到2028年，热泵产品能效水平较2025年提升10%以上。（四）工业制冷（热）和加热设备。提升宽域高效工业制冷（热）设备供给水平，加快无油冷水机组、大功率高效变频制冷机组、直流变速多联式机组、冷凝热回收机组等推广应用。加快大功率电热储能设备、真空热处理设备、激光热处理设备、超导感应加热装置、绝缘栅双极型晶体管（IGBT）感应电炉、直流电弧炉、直流等离子加热装置、热泵干燥、真空干燥等加热设备推广应用。到2028年，新增节能工业制冷（热）、加热设备占比达到45%，在役节能工业制冷（热）、加热设备占比达到25%。（五）水电解制氢装备。鼓励企业研发高效率、低成本、高性能的水电解制氢装备。推动电极与隔膜等基础材料升级，开发新型电极基体材料与结构，提升电化学活性面积及传质效率，突破长寿命抗腐蚀电极制备工艺，持续攻关低成本、高传导、高稳定性膜材料。优化电解槽内部流场、热场、电场、压力场设计，提高设备均一性，开发先进耐久密封结构与材料。持续提升碱性、质子交换膜电解槽的电解效率，开发应用高响应、宽负荷、非贵金属催化的阴离子交换膜电解槽。到2028年，实现量产水电解制氢装备额定工况下直流电耗低于4.2kWh/Nm³。（六）信息通信设备。推动芯片架构向异构多核协同方向发展，提升多任务并行处理能效水平。鼓励研发部署高密度服务器、液冷服务器、液冷交换机，提升电源和散热系统使用效率。加快推广应用高效功率放大器、高压直流供电、高效不间断电源系统（UPS）、高效安全电池等技术产品，以及高效变频空调、自然冷源空调、干湿复合空调、多梯度冷却空调等冷却设备。鼓励企业在建设规划环节，依据能效测试验证开展产品选型，优先选择高性能低功耗设备。到2028年，信息通信领域新增服务器中达到能效2级及以上的设备占比超过80%。专栏1 节能装备关键技术攻关及推广1.电机和风机、泵、压缩机等负载设备。攻关铈磁体和钐钴磁体等低成本永磁材料、高磁感低损耗冷轧硅钢片、无油螺杆式压缩机转子涂层材料、高效长寿命润滑油、高效低脱附温度吸附剂等关键材料，高效同步磁阻电机变频器、集成式永磁同步控制器、高效宽负荷三元叶轮、大功率高效联轴器、大功率高负荷磁/空气悬浮轴承、高性能耐温耐压密封件等核心零部件。推广永磁变频调速、永磁同步直驱、压缩机高效无级流量调节、空气压缩机热回收和低能耗干燥净化等技术。2.变压器。攻关高磁感超低损耗低噪声取向硅钢片、宽幅低损耗低噪音非晶合金带材、高磁导率纳米晶合金、高端绝缘材料等关键材料，高性能绕组线、有载分接开关、大容量立体卷铁心、高端套管等核心零部件。推广高性能绕组线、高性能绝缘材料及其制品、超薄耐热刻痕硅钢片等高性能材料。3.工业热泵。攻关自然工质、氢氟烯烃（HFOs）及新型低GWP制冷剂、耐高温润滑油等关键材料，多级压缩循环构型、大压比压缩机、自然工质高温压缩机、水蒸气压缩机、密封件、高端轴承等核心零部件。推广高效紧凑式换热器、低成本高效膨胀装置、高温多级吸收式热泵和余热梯级利用与集成技术。4.工业制冷（热）和加热设备。工业制冷（热）设备方面，攻关辐射制冷材料、双级喷气增焓技术及三涡盘双级压缩技术等前沿关键技术。推广永磁变频自适应变压比双级压缩、紧凑轻量化高效换热以及复叠多级压缩冷热联产等技术。工业加热设备方面，攻关蓄热蓄冷材料、低热损保温材料和新型冷却介质材料等基础材料。推广横向磁场加热技术、双炉余热预热工艺、半连续式真空感应熔炼炉、电烧结窑炉、超高功率及直流电弧炉、碳化硅陶瓷换热器等高效换热装备，以及大功率等离子体、电子束与激光等加热技术。5.水电解制氢装备。攻关有序化、一体化、三维多孔结构电极等新型电极结构，低铱、低铂载量或无贵金属高活性催化剂，聚苯硫醚、全氟磺酸树脂等膜材料，先进耐高温玻璃陶瓷密封材料与连接体材料，以及电解槽多物理场协同优化等技术。推进低铱载量催化剂、新型复合隔膜、多孔结构膜电极等核心部件，以及阴离子交换膜（AEM）电解槽、差压电解槽、常压方形电解槽等新技术、新产品应用。6.信息通信设备。推动液态金属等高性能导热材料、相变液冷技术研发应用，优化冷板式、浸没式液冷的核心液冷部件性能及散热强化措施。推动高效率功放技术攻关，迭代升级数字预失真算法，促进基站功放架构演进创新，实现功放在不同负载下的灵活调整应用。推动通信设备模块化设计，降低无业务/低业务基础功耗，推进软件定义设备发展，实现动态调整设备模式和频段。三、扩大节能装备绿色低碳供给（七）加强产品绿色低碳设计和制造。推广绿色低碳设计理念，推动节能装备全生命周期绿色低碳设计。加强轻量化设计，优先使用可回收材料，提高绿色低碳物料使用率，从源头减少原生材料使用，降低产品碳足迹。面向铸造、机加工、焊接、涂装、热处理、电镀等环节，推广精密铸造、增材制造、近净成形、激光表面改性、干式切削、低温等离子清洗、纳米复合电刷镀、热喷涂、微弧氧化等绿色工艺技术，提升绿色制造水平。专栏2 工业节能装备绿色制造工艺1.电机和风机、泵、压缩机等负载设备。电机领域，加强高槽满率绕组自动化嵌线、碳纤维激光原位固化缠绕、高速转子动平衡等关键技术攻关，加快定子正弦绕组、转子冲片冲槽切气隙、高质密度铸铝、高性能扁线定子、高柔性制造工艺与装备等先进绿色制造工艺推广应用。风机、泵、压缩机领域，加强过流部件精密制造、非接触式动态密封工艺、螺杆转子高效型线加工、轴封及涂层等工艺研发与应用。2.变压器。提升叠片整形、卷铁心卷绕及拼装、线圈绕制、结构件焊接、气相干燥等生产装备自动化水平。提高铁心填充率，应用多阶梯叠接缝结构及加工工艺，推广绿色环保型绝缘油、绝缘气体、树脂、涂覆材料的应用。3.工业热泵。加强微通道换热器自动装配、翅片管式换热器长U弯管、胀管、焊接、气密检验等工艺攻关，加快推广制冷剂精确充注、钎焊废气处理、气密检验用氦气等稀有气体回收利用、低挥发性有机化合物（VOCs）换热器翅片成型等绿色制造工艺。4.工业制冷（热）和加热设备。推广低GWP制冷剂，推动新型安全环保制冷剂攻关。鼓励采用高速干切削、低温冷风切削工艺，推广电泳涂装、粉末喷涂等工艺在加热设备制造中的应用。5.水电解制氢装备。推进电解槽模块标准化和系统集成化设计制造。推广激光焊接密封、智能在线检测等绿色制造工艺。逐步降低 AEM电解槽使用的碱液浓度。6.信息通信设备。鼓励部署高密度存储介质、采用3D堆叠等先进封装技术增加单位存储密度、提升传输速度。内存、网卡、主板等零部件需符合《电器电子产品有害物质限制使用要求》（GB 26572-2025），鼓励提高包装材料回收利用率。（八）加强废旧装备回收处置。强化废旧节能装备回收处置供需对接，引导行业骨干企业应用5G、物联网、区块链等技术探索建设退役废旧设备信息溯源系统。鼓励装备使用企业规范退役处置流程，明确报废标准，及时开展退役设备报废筛查，提升退役资产处置效率。鼓励对IT设备、通信设备及其备件进行检测、翻新、拆解、维修。四、强化节能装备系统耦合匹配（九）强化装备与装备间耦合匹配。探索建立节能装备在实际变负荷运行工况下的宽域高效性能评价体系，推动实现节能装备与其负载设备、运行工况、用能系统（含辅机设备等）的精准匹配，减少驱动与负载之间的容量、结构、接口冗余，避免“大马拉小车”等情况。提升电机与其变速、传动、负载等设备的匹配水平，鼓励风机、泵、压缩机和工业热泵采用变频调速等技术开展匹配性改造升级。鼓励算力设施、通信基站引入一体化、模块化供电系统部署和集中散热架构，推动主设备与辅助设备采用统一接口标准实现系统集成，实现网络设备和终端设备节能特性协同，构建端网协同、双向赋能的绿色网络。专栏3 装备与装备间耦合匹配1.设计负载匹配。设备容量设计与选型应在满足峰值需求基础上，使高效率运行区间充分覆盖负载高频工作区间，满足合理冗余要求。针对长期运行在低速、超低速的负载选用直驱、半直驱低速大转矩永磁电机，额定转矩、恒定转速的负载选用高效异步电动机，频繁变化的负载选用宽域永磁电机、变频电机，高速负载选用高效变频高速电驱系统。以综合部分负荷系数（IPLV）/非标准部分负荷系数（NPLV）为核心指标，进行工业热泵、制冷机选型。2.实际工况匹配。推广电机变频调速、谐波抑制，以及变压器精细化无功补偿、宽幅无弧有载调压、智能分接开关等技术，适应设备负载变工况特性。推广智能变频变容控制技术、分液（气）/补液（气）等精细调控方式，实现风机、泵、压缩机、制冷（热）系统等变工况下的高效运行。3.系统集成匹配。提升压缩空气站、集中泵站、高效制冷机房、高效热处理生产线等的群控技术水平，实时采集总管压力、温度及流量数据，动态调度多台设备的启停序列与输出功率，确保设备集群高效运行。加强“碱性（ALK）-质子交换膜（PEM）”电解槽混联系统、规模化系统集成与集群控制等先进技术应用，强化长周期运行稳定性和可再生能源波动适应性。鼓励算力设施采用模块化硬件集成设计，将 CPU/GPU、内存、存储、网络等资源池化，通过背板统一互联支持硬件资源按需分配，实现散热、电源等配套资源共享。鼓励通信基站引入集中化无线接入网（C-RAN）等高效网络架构，通过一体化射频、有源天线等单元，集中化部署基带处理单元，推动单制式、单频段模块转向多制式、多频段模块。（十）强化装备与场景间耦合匹配。面向重点用能行业、新兴产业的发展需求，开发场景适配的关键节能装备和一体化系统解决方案。针对可再生能源发电、新能源汽车、大规模氢气制取和储运、航空航天、生物医药、二氧化碳捕集与封存等新兴应用场景，开发专用节能装备。针对自然冷源、风光资源丰富地区，鼓励建设自然冷却系统、可再生能源发电等，提升信息通信基础设施绿色发展水平。针对热力系统低碳、零碳需求，突破长距离低成本输热、跨季节大规模储热和热电协同等技术，支撑电力系统削峰填谷和绿电消纳。专栏4 装备与场景间耦合匹配1.电机和风机、泵、压缩机等负载设备应用场景。针对燃煤电厂调峰机组辅机，港口吊机，矿山开采、破碎、输送等负荷变化频繁的场景，加快宽域高效永磁电机、同步磁阻电机的应用和大功率磁悬浮技术的研发。针对新能源汽车领域，研发高响应速度、低速高扭矩电动机。针对工业机器人领域，研发高精度、高稳定性的伺服电机。针对氢气储运、加注、液化领域，应用高效隔膜氢气压缩机、液驱活塞氢气压缩机等无油、抗氢脆、密封性高的专用压缩机。针对二氧化碳捕集与封存系统，加快液态/密相加注泵、压缩机的研发应用。2.变压器应用场景。针对新能源领域，推广适应高波动性、高谐波环境且具备快速响应能力的新型变压器，以及适应复杂环境运行的环保气体开关设备等。推动潮流控制变压器、中远距离海上风电输电用低频电力变压器、远洋用抽能电抗器、大功率电解水制氢用整流变压器、新能源并网用高频变压器、集成化一体式变压器等新产品的研发与应用。3.工业热泵应用场景。推动石化化工行业蒸馏、精炼、分解、聚合等工序供热，纺织印染行业染色、印花、定型等环节高温加热，食品加工行业清洗、杀菌、蒸煮等加工环节供热，造纸、医药等行业制浆及药物材料加热、烘干以及工艺环境温湿度控制，建材行业陶瓷制品烤制、预制品蒸养等工艺环节热泵应用。4.工业制冷（热）和加热设备应用场景。针对精密电器、动力电池制造等领域，开发高效高灵敏度制冷设备，促进吸收式与压缩式制冷（热）设备耦合运行。针对风电叶片、高端机械部件、半导体原辅材料制备、高端芯片制造、航空航天用高性能复合材料等领域，开发适配大型件、异形件的新型热处理设备。针对石化化工电能替代工艺需求，推广电磁感应加热裂解炉、直流等离子加热装置、智能电阻加热系统、电伴热装置。5.水电解制氢装备应用场景。针对可再生能源制氢，加强水电解制氢装备与整流器/制氢电源的协同设计，着力开发具有快速响应、宽负载范围、长寿命特性的PEM、AEM电解槽，以及电氢协同控制技术。针对并网稳定制氢场景，开发高效专用碱性电解槽。针对工业余热综合利用场景，推动长寿命、抗衰减的固体氧化物（SOEC）电解槽的研发和应用。6.信息通信设备应用场景。探索利用自然空气冷源与水源，结合气候水文与地形地貌优势，开展自然冷源算力设施、通信基站建设。鼓励针对远郊、乡镇等地区，结合实际业务需求开展通信基站极简化改造，采用室外模块化设计，实现电源、电池的刀片化部署，并灵活安装在抱杆、铁塔、墙体、楼顶等。五、推进节能装备数字化提升（十一）构建装备节能降碳大模型。鼓励通过物联网（IoT）传感器等，实时采集电流/电压、转速、温湿度、压力、流量等各类节能装备实时运行参数。结合网络拓扑技术，打通设备、网络、能耗、负载、工艺参数等数据壁垒，推动建设多模态、高精度的高质量数据集。基于数据集特点进行模型基础架构选择与模型训练调优，测试模型能力后进行生产环境部署与持续更新迭代，构建具备节能装备多模态数据提取分析、节能策略智能问答、节能装备知识持续学习、人机交互便捷等能力的大模型。（十二）创新发展高效节能智能设备。加快应用仿真模拟软件、虚拟现实、数字孪生等先进技术，提升节能装备设计制造智能化水平。推广智能电机、智能变压器、智能天线、智慧电源柜等智能化设备，通过配置智能传感器、智能控制器、智能算法等，实现装备运行数据的实时采集与处理。推动边缘计算能力与高效智能装备的深度融合，应用适宜的算法模型与网络技术，在边缘节点侧实现能耗数据实时分析、支持实时通信协议。探索应用具身智能技术，赋予节能装备感知、运行和交互能力，提升节能装备对环境变化的适应和理解能力。（十三）推进人工智能赋能节能装备应用。推动节能装备与智能平台一体化协同，以数字化能碳管理中心、大数据平台等为基础，实现硬件提供感知与执行载体、软件优化节能策略的联动。融合人工智能、5G、工业互联网等技术，推进节能装备关联系统联合调优，促进一体化智能运维管理。聚焦大模型训练等新型高能耗应用场景，应用多目标寻优等算法，实现基于业务场景的最佳节能策略动态匹配。推动能源消耗和碳排放数据的精准化计量、精细化管控、智能化决策。推广基于标识解析的节能装备信息化与节能统计平台，实现装备运行情况智能化统计监测。专栏5 人工智能赋能装备节能降碳1.节能装备智能化。通过加装智能盒子等，实现电机内部状态监测、外部负载反馈以及智能优化运行。在变压器内部部署油温、局部放电及油气组分在线监测装置，基于负荷预测模型动态调控分接开关档位、无功补偿策略和冷却系统，低谷时段自动切换低能耗模式。实时监测风机、泵、压缩机等重点通用用能设备温湿度、流量、压力、纯度参数变化，实现供需精准匹配。2.服务器动态智能群控。基于服务器中央处理器（CPU）/图形处理器（GPU）利用率、任务时延等实时负载业务需求数据，融合自适应优化、模型预测控制等算法，构建负载与算力需求动态匹配模型，生成差异化频率调节策略，实现多维度负载实时感知预测、服务器集群协同高效调度。3.通信基站智能关断。将人工智能创新算法与节能技术融合，支持多制式、多频层、多频段、多设备的通信基站远程统一管理。基于多时间粒度的话务负载预测，差异化应用符号关断、射频通道智能关断、载波关断和深度休眠等关断策略。通过能耗和用户体验建模，探索应用多目标联合节能策略寻优最佳选择、冗余电源回路精准控制。不断更新迭代智能关断技术方案，在节能的同时最小化对硬件设备性能和用户体验的影响。4.能耗与碳排放监测。开展基于人工智能技术的动态资源调度和管理，对空压机站、制冷机房、泵站、散热系统等设备用能情况进行实时监测，建立设备负载和用能需求预测模型，对潜在能源浪费等情况进行实时预警和优化控制，开展重点碳排放单元监测，支撑组织和产品层面碳排放核算与分析。六、构建产业健康发展环境（十四）加快节能装备更新改造。统筹利用现有资金渠道以及“揭榜挂帅”等方式，支持开展节能装备关键共性技术攻关及产业化应用。推动企业对投运10年以上的主要用能设备开展节能降碳诊断，全面评估能效水平，依据诊断结果制定更新改造计划。鼓励优先选用国家工业和信息化领域节能降碳技术装备推荐目录等技术装备。落实节能节水专用产品设备和项目企业所得税优惠等税收政策，积极引导金融机构加大信贷支持，支持企业实施节能装备更新改造。（十五）完善节能装备标准体系。严格执行电机、变压器、风机、泵、压缩机等重点用能设备能效强制性国家标准，制修订工业热泵、加热设备、水电解制氢装备、通信基站、算力设施等产品能效强制性国家标准，持续提高能效指标要求。健全节能装备绿色低碳设计、制造、检测、运行维护等全产业链条标准体系，推进节能装备碳足迹核算规则标准制定。依据能效强制性国家标准等，持续组织对重点用能设备开展专项节能监察。（十六）加强产业发展统筹协调。鼓励有条件的地区出台配套支持政策，引导推动节能装备高质量发展。充分发挥相关高校、科研机构、专业智库作用，开展节能装备相关前瞻性、战略性重大问题研究。鼓励相关行业组织发挥桥梁纽带作用，加强节能装备政策宣贯、产品推广、供需对接、技术交流、决策支撑和企业服务等。探索建立节能装备用户评价机制，鼓励用户企业在采购中综合考量性能、能耗、寿命、运维等指标，引导优质优价采购。 来源：工业和信息化部节能与综合利用司

在苹果的产品史上，“昂贵” 似乎一直是MacBook系列的重要标签之一。然而，这一固有印象在2026年3月4日被彻底打破。苹果公司在春季新品发布中，正式带来了全新的入门级笔记本电脑——MacBook Neo，其国行256GB版起售价仅为4599元（海外定价599美元起），成为苹果MacBook系列自诞生以来定价最便宜的MacBook。近期，华硕联席CEO许先越在法说会中也表示，MacBook Neo 的最大冲击来自价格，在目前Windows PC 市场中，要在相同价位提供类似体验的产品并不多见，因此产品推出后“震撼了整个产业”。对于PC 厂商而言，现阶段能在同一价格带竞争的产品，除了Chromebook 之外选项相对有限。那么，苹果是如何将MacBook Neo的定价压缩到这样这样一个水平的呢？近日，知名拆解机构iFixit对MacBook Neo进行了拆解，曝光了其内部的结构和主板设计。另一位独立分析师JD hodges更是分析指出MacBook Neo硬件成本仅200-290美元（约合人民币1380-2000元）。模块化设计，易拆解和维修iFixit在拆解中指出，只要拆下8颗五角星形螺丝，MacBook Neo底部外壳就能用手打开，不太需要拆机撬片或其他工具来撬开。完成这一步后，MacBook Neo内部重要零件大多清楚可见而且容易触摸到，并且很多都采用的是模块化设计。“我们可以很容易接触到电池、扬声器、USB-C连接口，甚至是触控板。现代大多数笔电中，至少有一个部件会被其他零件覆盖。但在这里，苹果实际上让我们能直接看到需要维修的东西”，iFixit表示。这里需要指出的是，过去苹果公司一直使用微型控制器将部件锁定在特定设备上，这样一来，如果某个部件被移动或更换，设备就会自动限制某些功能，并向用户发出令人沮丧的警告，有时甚至伪装成仅限原厂校准。例如，更换 iPhone 电池后，用户将无法查看电池健康状况，并且会收到“未经授权的部件”警告，这阻碍了第三方的维修和部件更换。2024年，美国俄勒冈州通过了一项法案，禁止了这些零件配对维修限制。之后，苹果推出了一款名为“维修助手”的软件工具，让消费者和独立维修店能够自行完成零件校准。2025年9月，苹果将“维修助手”引入了运行macOS Tahoe的MacBook，这也使得MacBook的第三方维修更加便利。在iFixit测试中，MacBook Neo通过维修助手能够正常接受更换部件，包括屏幕、电池和 Touch ID 模块。老款MacBook的电池通常采用胶粘固定，这使得正常的磨损维修更加困难、风险更高，成本也更高。但是，MacBook Neo的电池采用的是螺丝固定，但是螺丝的数量高达18颗，因为其还配备了电池托架，可能兼具增强机身刚性的功能。iFixit认为，此举似乎是为了应对欧盟新的电池法规所做的准备。到2027年中期，在欧盟销售的便携式产品必须配备用户可更换电池。MacBook Neo似乎正是苹果公司测试其用螺丝代替胶水解决方案的试验品。需要指出的是，MacBook Neo的电池由两节总容量为 36.48 Wh 的电芯组成，号称可实现最长16小时的电池续航，足以覆盖一整天的移动办公或学习需求 。MacBook Neo的键盘没有用铆钉固定在顶盖上，但仍需要撕掉胶带，清理粘合剂，然后拧下41颗螺丝。 此外，MacBook Neo也采用了MacBook 设计中备受赞誉的模块化组件。USB-C 接口是模块化的，因此即使充电接口损坏，也不至于需要更换主板。不过，两个USB-C接口当中有一个接口仅为USB 2.0规格，数据传输速度较慢。对于有大文件传输需求的用户来说，这可能成为一个明显的短板。新设计的耳机接口也采用了模块化设计，顺便一提，MacBook Neo的3.5毫米接口依然保留。与近期的MacBook相比，MacBook Neo的也屏幕也更容易拆卸，因为天线组件的设计终于变得简单明了。卸下天线组件和四个铰链螺丝后，屏幕就能轻松取下，无需像以往的MacBook那样费劲。iFixit称这是一个有意义重大的改进。 MacBook Neo的触控板采用的是机械触控板，并未提供Force Touch压力感应功能，使其成为自 2015 年以来首款取消 Force Touch 的 MacBook。两个柔性铰链让触控板可以移动，而中央螺丝则控制着下方薄膜开关的触发力度。它比 Force Touch 更容易理解，也更容易维护，而且几乎可以肯定生产成本更低。MacBook Neo扬声器也很容易拆卸，但据各方评价，音质不如价格更高的MacBook上的扬声器，而且侧向发声的设计可能为苹果节省了一些加工成本。△MacBook Neo扬声器根据iFixit的可维修性评分标准，这款MacBook Neo获得了6分（满分10分）。以MacBook的标准来看，这算是一个很高的分数。这也使MacBook Neo成为了近14年来见过的可维修性最高的MacBook。值得一提的是，价格更低、功能更少的MacBook Neo笔记本电脑重量却和MacBook Air M3一样，两款13英寸笔记本电脑的重量都在1.24公斤左右。考虑到MacBook Neo采用了更轻的机身，而且主板尺寸也更小，这一点就更加令人费解了。 不过，经过拆解分析，MacBook Neo 的机身、键盘和底盖加起来只比Macbook Air M3 轻了 8 克。但MacBook Neo 的屏幕却重了 48 克，而且支撑触控板的那块金属板就占了笔记本电脑总重量的 7%。MacBook Neo 的整个触控板组件重量几乎是基于 MacBook Air M3的两倍。这也是为什么MacBook Neo整体重量与Macbook Air M3相当的原因。“放大版的iPhone”，成本更低虽然MacBook Neo配备了一块13英寸Liquid Retina显示器，分辨率为2408×1506，保持了优秀的500尼特亮度和10亿色彩显示，但砍掉了原彩显示功能，且色域仅覆盖sRGB，而非更专业的P3广色域 。此外，为了区分定位，MacBook Neo还取消了键盘背光，且仅高配版机型才配备Touch ID。这也在一定程度上降低了成本。在核心硬件配置上，MacBook Neo也没有搭载Mac系列自研的M系列芯片，而是史无前例地采用了iPhone 16 Pro系列同款的A18 Pro处理器。这颗芯片拥有6核中央处理器和5核图形处理器，据苹果官方测试，其整体性能相较于搭载M1芯片的MacBook Air约提升43%，其处理日常任务的速度相比搭载Intel Core Ultra 5的Windows PC最高可提升50% 。在Geekbench 6的单核心测试中，MacBook Neo的CPU成绩超越了M3和高通骁龙X2 Plus，略低于M4。在Geekbench 6的多核心测试中，MacBook Neo的CPU成绩则仅比M1略高。虽然MacBook Neo搭载的A18 Pro处理器性能并不算弱，但是与当前MacBook所采用的M4处理器来说仍有一定的差距。更为关键的是，A18 Pro处理器相比M4处理器成本更低。另外，MacBook Neo所搭载8GB统一内存 + 256GB固态硬盘的起步组合在2026年看来显得有些捉襟见肘，同价位的 Windows 笔记本和其他竞争对手处理器的笔记本电脑大都标配了 16GB 内存。显然，在当前内存和存储价格飙升的背景下，苹果此举也是为了降低成本。并且，MacBook Neo的内存和硬盘均为板载设计，因此用户无法自行升级内存。A18 Pro 是为 iPhone 16 Pro 设计的，其一直都配备 8GB 内存，配套的内存控制器也是针对这种内存封装设计的，升级到 16GB 内存需要不同的内存封装和 PCB 布线。从iFixit对MacBook Neo的拆解来看，DRAM和NAND Flash芯片是焊接在主板上的，DRAM与A18 Pro处理器堆叠在一起，这也是苹果首次在MacBook中采用A系列手机处理器和类似iPhone主板的设计，这不仅使得内部的集成度更高，也降低了综合成本，但是丧失了可扩展性，DRAM和SSD存储容量无法像其他Macbook一样能够进一步扩展。△上面是 MacBook Neo的主板，下面是 iPhone 16 Pro 的主板。红色矩形内都是 APL1V07 芯片（A18 Pro），它们的尺寸和型号名称都一样，封装看起来也一样，但在GPU核心数上存在细微差别。目前来看，Macbook Neo更像是将“iPhone”变成了MacBook，而不是MacBook Air的简化版。如果将Macbook Neo 的主板和 MacBook Air M3 的主板放在一起比较，区别就显而易见了。△最上面是 iPad 10 主板，第二个 MacBook Neo 主板，第三个是 MacBook Air M3 主板，最下面iPhone 16 Pro主板。△MacBook Neo 主板和MacBook Air M3 主板放大对比。华硕联席CEO许先越也指出，从产品定位与规格来看，MacBook Neo 更接近一款以内容消费为主要用途的装置，功能与现代平板电脑相似，而非完整功能的笔电。苹果在设计MacBook Neo 时，选择将多数使用者常见的笔记本需求保留下来，但同时删减部分功能，以降低整体成本。最新的消息还显示，MacBook Neo不仅在处理器采用了iPhone的A系列处理器，而且其无线网络芯片也首次改采联发科的芯片，成为首款搭载联发科网络芯片的MacBook。过去几年，苹果MacBook产品多半使用博通（Broadcom）提供的无线网络芯片，或采用苹果自研的网络芯片。但是MacBook Neo上，苹果改采联发科方案，显示该产品在供应链与成本策略上采取了更为灵活的做法。外界普遍认为，这项调整与MacBook Neo主打入门市场、需要控制整体成本有关。MacBook Neo核心成本计算资料显示，苹果A18 Pro处理器基于台积电N3E制程，其芯片的核心面积为 105 平方毫米，比 M4（约 140 平方毫米）小 25%，比 M4 Max（约 440 平方毫米）小 76%。更小的芯片面积，意味着每片晶圆上可生产的芯片数量显著增加，良率也更高，成本也更低。根据 Arete Research 的数据，一块标准的 300 毫米台积电晶圆大约可以生产 586 个 105 平方毫米的芯片。 N3E 芯片量产良率预计在 85% 到 90% 之间，这意味着每块晶圆可以生产 498 到 527 个合格芯片。根据 Ben Bajarin/Creative Strategies 和摩根士丹利的数据，苹果估计拿到的每块台积电N3E晶圆的成本为 18,000 到 20,000 美元，这意味着封装和测试前每个芯片的成本约为 34 到 40 美元。最终，每个 SoC 的成本约为 38 到 47 美元。相比之下，M4 芯片面积约为 140 平方毫米，可生产约 430 个芯片；M4 Max 芯片面积约为 440 平方毫米，可生产约 130 个芯片。A18 Pro 芯片的原始的晶圆成本约为 M4 的三分之一，M4 Max 的四分之一。更为关键的是：苹果每年出货约 2.3 亿部 iPhone。A18 Pro 芯片自 2024 年 9 月起就已量产。所有掩模成本（3nm EUV 流片成本在 1000 万至 2000 万美元之间）和设计工程成本，在Macbook Neo 出货之前就已经分摊到数亿部产品中。苹果将 A18 Pro 芯片集成到MacBook Neo 中的边际成本仅为晶圆成本加上封装成本。无需任何额外的研发投入。Macbook Neo 甚至可能采用在 iPhone 16 Pro系列所搭载的A18 Pro生产过程中第六个 GPU 核心故障的 A18 Pro 芯片。因为Macbook Neo的A18 Pro处理器仅配备 5 个 GPU 核心，因此这些经过筛选的芯片完全适用。这也是行业惯例（AMD 和英伟达也采用同样的做法），并且能够进一步提高苹果的有效良率，降低成本。根据分析师JD hodges的分析，Macbook Neo的SoC成本约34-47美元，13英寸显示屏成本约50-70美元，再加上内存、存储、机身、电池、键盘、无线模块等硬件成本，Macbook Neo的总硬件成本约为 200-290 美元。按 599 美元的定价计算，这意味着Macbook Neo在扣除研发、营销和分销成本之前，毛利率约为 50-58%。这与苹果公司47% 的整体毛利率相符。所以，Macbook Neo虽然是苹果有史以来最廉价的Macbook，但依然是一款高毛利的产品。编辑：芯智讯-浪客剑往期精彩文章铠侠发布停产通知！中芯18A晶圆产线量产？假消息美光Q2净利暴增7.7倍：DRAM涨价65%，NAND涨价80%！阿里云：真武810E等AI算力最高涨价34%！芯海科技宣布涨价20%！三星面临史上最大罢工：6.6万人投票，93.1%赞成！SK集团会长：DRAM短缺将持续至2030年！安森美宣布涨价！戴尔裁员11000人！AI性能暴增35倍！英伟达发布全新LPU，GPU不再是唯一主角！俄罗斯自研CPU曝光，基于龙芯内核授权vivo宣布涨价！2026全球最具价值品牌：苹果第一，英伟达第五，TikTok第六！Meta大裁员：1.58万人面临失业晶合集成涨10%、世界先进涨15%，华虹也要跟进？晶合集成：涨价10%！算力暴增25倍！Meta连发四款AI芯片：每6个月升级一代！拿下4.2亿元大单，云天励飞千卡AI推理集群落地2026全球富豪榜：马斯克是首富，黄仁勋第八！行业交流、合作请加微信：icsmart01芯智讯官方交流群：22180716

3月19日，工业和信息化部党组书记、部长李乐成赴国家工业信息安全发展研究中心（以下简称“电子一所”），调研信息技术创新应用和未来产业发展研究相关工作。李乐成参观了电子一所信息技术创新应用工作成果展，听取了电子一所在推动基础软件和工业软件自主创新发展、提升软件供应链韧性和安全水平，以及人工智能技术融合应用等方面情况介绍。他指出，习近平总书记在北京亦庄国家信创园考察时强调，建设社会主义现代化强国，关键在科技自立自强。近年来我国信息技术产业实现跨越式发展，关键核心技术取得重大突破，生态日益丰富，产业规模持续扩大。当前，我国信息技术产业正处于从“规模扩张”向“质量提升”转型的关键时期，新一轮科技革命和产业变革为产业发展提供了历史机遇。电子一所要坚决贯彻落实习近平总书记重要指示精神，立足自身基础，抢抓时代机遇，在推动提升软件产品质量、增强产业链供应链韧性、加快人工智能创新应用、完善服务保障体系等方面强化支撑，推动信息技术产业高质量发展。李乐成详细了解了电子一所支撑未来产业发展研究相关工作情况。他指出，习近平总书记强调，未来产业具有前瞻性、战略性、颠覆性等特点，需要科学谋划、全局统筹。我们要切实把思想和行动统一到党中央、国务院决策部署上来，深刻认识培育发展未来产业的重要性和紧迫性，坚决扛稳担牢政治责任，精准把握未来产业发展规律，主动识变、应变，下好“先手棋”，打好“主动仗”，抢占未来发展制高点。电子一所要充分发挥好产业科技信息在支撑未来产业发展中的重要作用，充分运用智能化分析技术和方法，加强研究供给，推进资源聚合和成果共享，不断扩展应用和服务场景，推动产业科技信息的价值释放和转化，更多输出优质成果，更有效地服务政府、行业和企业，为推进未来产业高质量发展提供坚实有力保障。调研期间，李乐成还对电子一所开展树立和践行正确政绩观学习教育提出明确要求。他强调，要把开展学习教育作为重要政治任务，精心组织实施，全面落实“立党为公、为民造福、科学决策、真抓实干”总要求，坚持学查改一体推进，确保取得扎实成效。部有关司局负责同志参加调研。来源：工业和信息化部科技司、信息技术发展司、办公厅编辑：李丽霞、赵星汉摄影：刘成华

3月18日，诺华官微宣布，其全人源白介素（IL）-17A抑制剂司库奇尤单抗的新适应症获得美国FDA批准，可用于12岁及以上儿童中重度化脓性汗腺炎（HS）患者的治疗。诺华的司库奇尤单抗作为首个获批上市的 IL-17 药物，能够特异性中和多种来源的IL-17A，从而抑制其促炎作用。 该药于2014年12月26日在日本首次获批上市，随后于2015年1月在欧盟和美国上市。截至目前，司库奇尤单抗已在全球获批用于治疗化脓性汗腺炎、幼年特发性关节炎、银屑病及银屑病关节炎等多种疾病。 2025年司库奇尤单抗全球累计销售额达66.68亿美元，仍保持稳健增长8.58%。在中国，自2020年纳入医保后，该药累计治疗患者约70万，持续在银屑病生物制剂市场占据主导地位。

本轮融资由弘毅投资和幂方健康基金共同领投，苏创投、承树投资、英贤投资、毅达资本跟投。3月19日消息，致力于新一代高效、可及、多靶细胞免疫疗法开发的天宜康医药（上海）有限公司（下称“天宜康”）近日宣布完成逾亿元种子轮融资。本轮融资由弘毅投资和幂方健康基金共同领投，苏创投、承树投资、英贤投资、毅达资本跟投。募集资金将主要用于In vivo多靶细胞治疗候选产品的研发、面向更广阔自免疾病的新一代通用型多靶CAR-T候选产品、新一代自体快速工艺的多靶CAR-T细胞治疗候选产品的开发。公开资料显示，天宜康医药成立于2024年，是一家从临床未被满足需求出发，专注于解决现有CAR-T疗法“成本高、生产周期长、疗效好但部分病人易复发”三大行业痛点的生物医药公司。公司凭借创始团队在CAR-T药物开发领域深厚且连续成功的产业化经验，以及自研的核心技术平台，正在试图重新定义细胞疗法的效能与成本边界。公司创始人汪文博士拥有超过10年的CAR-T细胞治疗产品开发经验，曾先后履职于西比曼、药明巨诺及驯鹿生物等国内细胞治疗领军企业，作为核心技术负责人，他参与和领导推动了国内第二款获批的CD19 CAR-T（瑞基奥仑赛注射液） 和第一款获批的BCMA CAR-T（伊基奥仑赛注射液）两个1.1类创新药从实验室走向临床直至获批上市的全过程。这两款药物分别开创了国内淋巴瘤和多发性骨髓瘤细胞治疗的新纪元。

2026年3月9日，GSK与意大利全球制药公司Alfasigma共同宣布双方签署一项许可协议。根据协议，Alfasigma将获得GSK在研的回肠胆汁酸转运蛋白(IBAT) 抑制剂linerixibat的全球独家开发、生产和商业化权利。该药物正在开发用于治疗原发性胆汁性胆管炎(PBC) 相关的胆汁淤积性瘙痒。GSK将获得3亿美元首付款，以及基于监管批准和销售里程碑的额外付款，潜在交易总额高达6.9亿美元，外加全球净销售额的两位数分级特许权使用费。此次合作旨在将linerixibat交由在原发性胆汁性胆管炎领域拥有深厚专长的Alfasigma继续开发，以惠及全球患者，同时使GSK更专注于其下一代肝脏疾病创新管线的研发。关键合作细节合作达成日期：2026年3月9日产品：linerixibat（在研IBAT抑制剂）适应症：原发性胆汁性胆管炎相关的胆汁淤积性瘙痒靶点机制：回肠胆汁酸转运蛋白IBAT ——linerixibat通过抑制IBAT，减少胆汁酸在肠道的重吸收，从而降低循环系统中被认为与胆汁淤积性瘙痒相关的多种介质水平，缓解瘙痒症状。其III期临床试验GLISTEN已证明能快速、显著且持久地改善瘙痒及相关睡眠障碍。核心技术平台：GSK在肝脏疾病及炎症领域的研发专长。合作权益范围：GSK授予Alfasigma linerixibat在全球范围内的独家开发、生产和商业化权利。产品当前所处开发阶段：已递交上市申请。基于阳性III期临床数据，linerixibat在美国、欧盟、英国、中国和加拿大的上市申请正在审评中。已获得美国、欧盟和日本的孤儿药资格认定，以及中国的优先审评资格。总合作金额：潜在最高6.9亿美元（含首付款、监管里程碑及销售里程碑）。首付款：3亿美元里程碑付款：最高3.9亿美元（包含：美国FDA批准后支付1亿美元，预期在交易完成前；欧盟和英国批准后支付2000万美元；以及最高2.7亿美元的销售里程碑付款）。股权投资：无。销售分成：GSK有权获得基于linerixibat全球净销售额的两位数分级特许权使用费。合作双方：Licenser (许可方)：GSK (英国)Licensee (被许可方)：Alfasigma S.p.A. (意大利)合作亮点与行业意义填补罕见肝病瘙痒治疗空白，解决患者迫切需求：PBC是一种严重的罕见自身免疫性肝病，许多患者会遭受难以忍受的胆汁淤积性瘙痒，严重影响生活质量甚至导致肝移植需求，但目前治疗选择有限。linerixibat在III期临床中显示出快速且持续的止痒效果，有望成为首个针对这一病因而非仅对症治疗的药物，为全球患者带来突破性疗法。“全球研发引擎”与“专科领域深耕者”的精准接力：GSK成功完成了linerixibat从发现到III期临床和全球注册的复杂研发工作，展现了其强大的科学实力。Alfasigma则是一家在全球拥有广泛业务，并在肝病等专科和罕见病领域具备深厚开发、商业化经验和能力的公司。此次合作是典型的“研发接力”模式，将后期资产交由最擅长将其价值最大化的专科公司继续推进，确保患者能尽快受益。反映大型药企优化管线、聚焦核心领域的战略趋势：通过此次转让，GSK在获得可观财务回报的同时，也精简了其产品线，从而能更聚焦于其下一代肝脏疾病创新疗法（如针对慢性乙肝、MASH、酒精性肝病等每年导致数百万人死亡的重大疾病）的研发。这体现了大型制药公司为应对研发挑战、提升资本效率，正积极进行管线瘦身和战略聚焦的行业趋势。为双方构建双赢格局，加速创新药可及性：对于GSK，该协议不仅验证了其研发资产的价值，还通过非稀释性资金支持了其核心管线的持续投入。对于Alfasigma，引进linerixibat这一已递交上市申请的后期资产，是其巩固和扩大在肝病及罕见病领域领导地位的战略性举措。双方合作有望加速这一重要疗法在全球范围的上市和患者可及，同时为两家公司创造可持续的长期价值。信息来源GSK官方网站新闻稿https://www.gsk.com/en-gb/media/press-releases/gsk-and-alfasigma-announce-agreement/

2026年3月12日，专注于开发新型小分子靶向蛋白降解疗法的生物技术公司Enodia Therapeutics宣布从临床阶段生物技术公司Kezar Life Sciences收购其基于Sec61的发现与开发项目资产。根据协议，Kezar将获得100万美元首付款，并有资格获得最高1.27亿美元的开发、监管及商业化里程碑付款，以及基于未来净销售额的分级特许权使用费。此次收购旨在整合Kezar在Sec61领域的早期研发成果，深化Enodia对Sec61选择性机制的理解，加速其新型小分子抑制剂管线的开发，为免疫介导疾病、炎症、肿瘤等领域带来创新的治疗策略。关键合作细节合作达成日期：2026年3月12日产品：Sec61小分子抑制剂相关资产（临床前阶段）适应症：免疫介导疾病、炎症、肿瘤等。靶点机制：Sec61转位子——Sec61是内质网膜上关键的蛋白转运通道，负责新生分泌蛋白和跨膜蛋白的易位。通过选择性调节Sec61，可在致病蛋白合成的源头进行抑制，从而在病理效应发生前阻止其产生，同时保留必要的生理功能。这是一种新颖的靶向蛋白降解策略。核心技术平台：Enodia专有的选择性Sec61转位子调节平台，该平台结合了广泛的化学空间、蛋白质组学、冷冻电镜、定制细胞系库以及机器学习，以实现理性小分子药物设计。合作权益范围：Enodia收购Kezar的Sec61相关资产（包括preclinical datasets 和项目成果）。Kezar将获得首付款及未来里程碑付款。产品当前所处开发阶段：临床前研究阶段。总合作金额：潜在最高1.28亿美元（100万美元首付款 + 1.27亿美元里程碑付款）。首付款：100万美元。里程碑付款：最高1.27亿美元（涵盖开发、监管及商业化里程碑）。股权投资：无。销售分成：Enodia同意向Kezar支付基于未来产品净销售额的分级特许权使用费。合作双方：Licenser (资产/技术许可方)：Kezar Life Sciences, Inc. (美国)Licensee (资产/技术被许可方)：Enodia Therapeutics (法国/美国)合作亮点与行业意义聚焦“源头降解”新策略，满足难治性疾病需求：靶向蛋白降解是药物研发的前沿热点。Enodia的Sec61平台独辟蹊径，在蛋白质合成阶段进行干预，为传统小分子或降解剂难以靶向的致病蛋白提供了新思路。整合Kezar的早期资产，有望加速开发针对免疫、炎症和肿瘤领域难治靶点的首创疗法。“技术平台互补”与“研发接力”的协同增效：Kezar在Sec61领域进行了近十年的开创性研究，积累了宝贵的preclinical datasets和化学空间认知。Enodia则拥有专注于Sec61选择性调节的专有平台和明确的开发战略。此次收购是典型的“研发接力”模式，将早期探索成果交予更聚焦、更具执行力的专业公司继续推进，最大化资产价值。反映早期资产交易与平台技术整合趋势：此次交易并非典型的产品授权，而是平台技术和资产的深度整合。它反映了生物技术领域一种趋势：创新型公司通过收购互补性资产，快速强化自身平台的技术壁垒和管线深度，从而加速关键里程碑的达成，并提升自身在资本市场的吸引力。构建双赢格局，释放资产潜在价值：对于Kezar，此次交易使其Sec61早期资产获得了持续发展的机会，并通过首付款和潜在里程碑兑现了其多年研发的价值，同时使其能更专注于其核心临床阶段项目（如zetomipzomib）。对于Enodia，以相对低的upfront 投入获取了宝贵的资产，极大地丰富了其平台的数据量和化学空间，有望显著缩短其研发周期，并提升成功概率。 信息来源Enodia Therapeutics官方新闻稿https://www.businesswire.com/news/home/20260312627573/en/Enodia-Therapeutics-Strengthens-Sec61-Portfolio-Through-Acquisition-of-Preclinical-Assets-from-Kezar-Life-Sciences