要点2025–2026年，电视制造业正处于全球关税、供应链重组以及生产成本上升的多重冲击之中。 由于《美墨加协定》（USMCA）提供的零关税优势，墨西哥在美国电视进口中占据主导地位，而越南的市场份额则面临下滑。本文将探讨全球关税政策、存储价格上涨以及电视生产策略变化，如何重塑行业竞争格局并推动企业进行运营调整。 全球关税对电视生产的影响 关税政策的反复变化凸显出美国政府全球关税政策带来的高度不确定性，并在2026年再次引发市场混乱。 2026年2月，美国最高法院意外裁定美国政府的关税政策违法，这一消息随后又被一项新的政策所取代——美国宣布在150天内实施10%的全球统一关税。这一政策迅速扰动了市场与供应链格局。 尽管部分商品（包括某些特定电子产品）被列入临时进口关税豁免清单，但电视产品并未获得豁免。目前唯一的例外是在墨西哥生产的电视产品，这些产品仍可受益于USMCA框架下的关税优惠墨西哥在美国电视生产中的主导地位 与此前对越南和中国电视产品征收的23.9%和31.4%关税相比，美国最新的电视关税政策将越南和中国生产的电视关税分别下调至13.9%和21.4%，而来自墨西哥的电视进口则完全免征关税。凭借这一显著的关税优势，自2025年以来，电视制造商纷纷将生产线从亚洲和大洋洲迁往墨西哥。事实数据显示，截至2025年底，85%的美国电视进口来自墨西哥，得益于USMCA框架下的零关税优惠。 2025年12月，墨西哥向美国市场出口的电视占比创下历史新高，达到85%，显著抢占了越南的市场份额——越南在2025年4月的出货份额曾高达36%，到12月则降至12%。与此同时，中国对美电视出口几乎为零，仅占0.2%。这一显著下降凸显了美国电视关税政策对供应链活动的深远影响，重塑了供应链参与者、产业和国家间的竞争格局。 电视制造商是否会再次调整产线？ 尽管美国威胁可能提高关税，但目前仍难以判断电视制造商是否会再次调整生产线。预计除非USMCA在2026年发生变化，否则电视制造商不会将生产线从墨西哥迁回越南或中国。 2025年，美国对中国和越南征收高额关税，迫使电视制造商紧急扩大墨西哥生产能力，显著重组产线并受益于USMCA。电视制造商正在继续扩建墨西哥产能，预计2026年产量将超过5500万台，足以满足北美约5000万台的需求。然而，该策略仍面临潜在风险，因为USMCA将于2026年6月到期，并计划进行审查和重新谈判。 此外，墨西哥自2026年起对中国商品征收最高50%的关税，但对符合墨西哥**制造业、装配和出口服务计划（Industria Manufacturera, Maquiladora y de Servicios de Exportación, IMMEX）**的企业予以豁免。有观点认为，这些新关税政策旨在在下一轮USMCA审查前安抚美国。 全球关税的临时缓解 继美国最高法院裁决后，美国海关宣布自 2026年2月24日 起暂停征收全球关税。在150天的相对低关税期内，这一变化将减轻电视制造商从越南向美国出口中小型电视的运输压力。如果越南的关税降低能够带来比墨西哥更大的供应链成本节约，一些电视制造商可能会考虑将部分电视产线从墨西哥迁回越南。 墨西哥成本上升与存储芯片危机 对于电视制造商而言，墨西哥的运营成本在过去两年持续上升，这主要由于劳动成本增幅高于越南，以及建设新电视产能和满足墨西哥政府本地化采购要求的额外开支。 然而，2026年电视制造商面临更大挑战——存储芯片价格出现前所未有的暴涨，显著改变了电视产品的成本结构，并严重侵蚀利润率。预计2026年上半年，电视主板成本将占电视物料清单（BOM）的 20%，高于去年的11%。因此，电视制造商需要转向生产尺寸更大、定位更高端的产品（目前主要在墨西哥生产），而非在越南增加小尺寸电视产量，以控制BOM中存储芯片成本占比。 目前仍难以断定，由于关税压力相对减轻，是否能缓解存储芯片危机带来的压力。尤其是在美国政府威胁对被认定为“玩弄贸易协议”的国家征收更高关税的背景下，这一不确定性依然存在。 图1：美国电视关税变化 —— 越南进口电视 图2：美国电视关税变化 —— 中国进口电视 本文作者Deborah Yang首席分析师，显示研究文章版权和解释权归微信平台Omdia所有Omdia隶属于Informa TechTarget, Inc. d/b/a Informa TechTarget（纳斯达克代码：TTGT），是一家全球领先的技术研究与咨询机构。依托对科技市场的深刻洞察、与行业领导者的深入对话以及庞大数据资源，Omdia帮助客户洞察趋势、把握机遇，抢占市场先机。从研发到投资回报，我们识别最具潜力的机遇，推动科技产业持续发展。omdia.comJoyce.Liu@omdia.com

本周药品注册受理数据，分门别类呈现，一目了然。(3.16-3.22）新药上市申请药品名称企业注册分类受理号YK-2001注射液南京力博维制药有限公司2.1CXHS2600044YK-2001注射液南京力博维制药有限公司2.1CXHS2600043新药临床申请药品名称企业注册分类受理号HP-002片上海超阳药业有限公司1CXHL2600354HRS9531注射液福建盛迪医药有限公司1CXHL2600353HRS9531注射液福建盛迪医药有限公司1CXHL2600352HRS9531注射液福建盛迪医药有限公司1CXHL2600351HRS9531注射液福建盛迪医药有限公司1CXHL2600350HRS9531注射液福建盛迪医药有限公司1CXHL2600349HRS9531注射液福建盛迪医药有限公司1CXHL2600348HP-002片上海超阳药业有限公司1CXHL2600356HP-002片上海超阳药业有限公司1CXHL2600355OTR-8100片上海翱路生物医药科技有限公司1CXHL2600344OTR-8100片上海翱路生物医药科技有限公司1CXHL2600343HRS9531注射液福建盛迪医药有限公司1CXHL2600347HRS9531注射液福建盛迪医药有限公司1CXHL2600346HRS9531注射液福建盛迪医药有限公司1CXHL2600345MN-08片广州喜鹊医药有限公司1CXHL2600339替恩戈替尼片药捷安康(南京)科技股份有限公司1CXHL2600338替恩戈替尼片药捷安康(南京)科技股份有限公司1CXHL2600337替恩戈替尼片药捷安康(南京)科技股份有限公司1CXHL2600336HRS-4508片江苏恒瑞医药股份有限公司1CXHL2600335硫酸益母草碱片依诺医药(广东)有限公司1CXHL2600342HZ-A-018胶囊杭州和正医药有限公司1CXHL2600341硫酸益母草碱片依诺医药(广东)有限公司1CXHL2600340注射用DN022150江西科睿药业有限公司1CXHL2600331LNK01004软膏凌科药业(浙江)股份有限公司1CXHL2600330LNK01004软膏凌科药业(浙江)股份有限公司1CXHL2600329ASKC202片江苏奥赛康药业有限公司1CXHL2600328ASKC202片江苏奥赛康药业有限公司1CXHL2600327注射用盐酸曲拉西利先声再明医药股份有限公司2.4CXHL2600334注射用盐酸曲拉西利先声再明医药股份有限公司2.4CXHL2600333利厄替尼片江苏奥赛康药业有限公司2.4CXHL2600332流感病毒裂解疫苗(CpG佐剂)华普石家庄医药有限公司1.3CXSL2600337SHR-6914注射液苏州盛迪亚生物医药有限公司1CXSL2600339注射用YL211苏州宜联生物医药有限公司1CXSL2600332SCTB39G注射液神州细胞工程有限公司1CXSL2600334SCTB41注射液神州细胞工程有限公司1CXSL2600333注射用FG-M131明济生物制药(北京)有限公司1CXSL2600338注射用QLS5133齐鲁制药有限公司1CXSL2600335夫那奇珠单抗注射液苏州盛迪亚生物医药有限公司2.2CXSL2600342夫那奇珠单抗注射液苏州盛迪亚生物医药有限公司2.2CXSL2600341夫那奇珠单抗注射液苏州盛迪亚生物医药有限公司2.2CXSL2600340QL2107注射液齐鲁制药有限公司2.2CXSL2600336仿制药申请药品名称企业注册分类受理号二硫化硒洗剂山西振东安欣生物制药有限公司3CYHS2600687富马酸酮替芬口服溶液浙江杭康药业有限公司3CYHS2600673苯磺酸氨氯地平口服溶液济南景笙科技有限公司3CYHS2600672伏硫西汀滴剂湖南科伦制药有限公司3CYHS2600685硫酸沙丁胺醇口服溶液济南景笙科技有限公司3CYHS2600674氨甲环酸氯化钠注射液安徽丰原药业股份有限公司淮海药厂3CYHS2600670阿达帕林过氧苯甲酰凝胶四川明欣药业有限责任公司4CYHS2600695拉米夫定多替拉韦片海南林依生物科技有限公司4CYHS2600694沙库巴曲缬沙坦钠片四川百利药业有限责任公司4CYHS2600691盐酸伐地那非片浙江英格莱制药有限公司4CYHS2600690依非米替片(I)海南林依生物科技有限公司4CYHS2600689司来帕格片辰欣药业股份有限公司4CYHS2600693司来帕格片辰欣药业股份有限公司4CYHS2600692阿法骨化醇软胶囊山东简道制药有限公司4CYHS2600677非布司他片哈尔滨中泰医药有限公司4CYHS2600676聚乙二醇钠钾散笛卡尔药业(哈尔滨)有限公司4CYHS2600675左氧氟沙星滴眼液长春迪瑞制药有限公司4CYHS2600679碳酸司维拉姆片海南赛立克药业有限公司4CYHS2600686拉西地平片吉林省聚溪医药科技有限公司4CYHS2600684拉西地平片吉林省聚溪医药科技有限公司4CYHS2600683达格列净二甲双胍缓释片(I)烟台鲁银药业有限公司4CYHS2600682注射用头孢他啶阿维巴坦钠/氯化钠注射液海南倍特药业有限公司4CYHS2600678左氧氟沙星滴眼液长春迪瑞制药有限公司4CYHS2600681左氧氟沙星滴眼液长春迪瑞制药有限公司4CYHS2600680利多卡因凝胶贴膏湖南一格制药有限公司4CYHS2600671氢溴酸替格列汀片安徽万邦医药科技股份有限公司4CYHS2600669单硝酸异山梨酯缓释片浙江车头制药股份有限公司4CYHS2600668单硝酸异山梨酯缓释片浙江车头制药股份有限公司4CYHS2600667盐酸乙哌立松片云鹏医药集团有限公司4CYHS2600666注射用阿立哌唑齐鲁制药有限公司4CYHS2600626注射用阿立哌唑齐鲁制药有限公司4CYHS2600627醋丙甲泼尼龙乳膏重庆华邦制药有限公司3CYHL2600037进口申请药品名称企业注册分类受理号乌帕替尼缓释片AbbVie Deutschland GmbH & Co. KG2.4JXHS2600032乌帕替尼缓释片AbbVie Deutschland GmbH & Co. KG2.4JXHS2600031帕博利珠单抗注射液MSD International Business GmbH3.1JXSS2600023MK-1084片Merck Sharp & Dohme LLC1JXHL2600087MK-1084片Merck Sharp & Dohme LLC1JXHL2600086Brenipatide注射液Eli Lillly and Company1JXHL2600085Brenipatide注射液Eli Lillly and Company1JXHL2600084Brenipatide注射液Eli Lillly and Company1JXHL2600083AZD2936AstraZeneca AB1JXSL2600080JNJ-79635322Janssen Research & Development, LLC1JXSL2600081JNJ-79635322Janssen Research & Development, LLC1JXSL2600082注射用贝林妥欧单抗(皮下注射)Amgen Inc.2.1JXSL2600084注射用贝林妥欧单抗(皮下注射)Amgen Inc.2.1JXSL2600083中药相关申请药品名称企业注册分类受理号三皮强心颗粒为因医药科技有限公司1.1CXZL2600031注：绿色字体部分为潜在首仿品种；咸达数据2026年1月每月药讯已出！关注“咸达数据”，微信关键词回复 ” 年+月，如202601” 获得最新药迅！不包含原料药、医用氧、注射用水、氯化钠或葡萄糖注射液等申请，不包含再注册、一次性进口、技术转移、复审申请。

春运期间，交通运输部检查指导组（简称检查指导组）赴海南省海口市、琼海市、三亚市等地，开展2026年春运春节交通运输安全生产重大风险隐患排查整治检查指导工作，共检查25家交通运输管理部门及企业，发现问题隐患77项，其中重大事故隐患4项。检查指导组在琼海市现场检查时发现，琼海宏丰烟花爆竹有限公司委托海南兴合物流有限公司和海南沣珩物流有限公司开展烟花爆竹运输业务，但这两家物流公司所属车辆琼C7BN66、琼A2WB27未在排气管出口安装排气火花熄灭器（灭火罩），琼C7CD63存在静电拖地带未接地等情况。依据《道路运输企业和城市客运企业安全生产重大事故隐患判定标准（试行）》第三条第二款及第六条第三款规定，判定为重大事故隐患。检查指导组专家通过查阅台账、询问有关人员等方式，发现有关危险货物运输车辆长期异地在琼海市从事烟花爆竹配送业务，脱离注册地定期维护体系，企业对车辆安全管理长期处于缺位状态，车辆长期在车籍地行业管理部门监管不到位、经营地行业管理部门不掌握其安全状况的状态下运营，形成安全监管死角和盲区。检查指导组专家建议，海南省交通运输管理部门和有关企业要将春运春节期间烟花爆竹运输安全纳入排查整治重要内容，重点摸排长期异地经营、车辆安全配置不达标等问题，有针对性地落实安全管控措施。检查指导组还发现琼海市万泉镇文曲新桥建设工程生活区与液化煤气罐未保持安全距离，三亚绕城高速公路凤凰机场互通（非涉铁段）项目食堂存放的两个液化煤气罐未按规定进行监督检验，海南海汽运输集团股份有限公司三亚分公司将客运站内场地租给第三方建设的撬式加油站未履行法定建设程序、加油和卸油作业区域与客运站内发车区及落客区未隔离等问题隐患。针对发现的问题隐患，检查指导组督促相关责任单位立行立改、闭环整改，对短期内难以整改到位的，要严格落实安全管控措施，确保运行安全。同时，要深挖细剖问题隐患产生的深层次原因和根源性因素，强化举一反三，深化重大风险隐患排查整治工作，有效提升排查整治工作质效，确保交通运输安全生产形势稳定向好。来源丨中国交通报责编丨樊梓嘉

图片来源：Google DeepMind2016 年 3 月，首尔四季酒店。当一代传奇棋手李世石投下两枚棋子示意认输时，世界不仅见证了一场围棋比赛的终结，更目睹了一个时代的开端。那一天，AI 第一次在被认为“最接近人类直觉”的领域，展现出了超越人类经验的可能性。转眼十年已过，AI 的浪潮早已从最初的 AlphaGo 奔涌向重塑生物学的 AlphaFold，以及改写基础数学效率的 AlphaTensor。这场源于棋盘的“快慢思考”革命，正彻底渗透进人类文明的科学底层。本期 Google DeepMind 播客由 Hannah Fry 教授主持，邀请到了两位亲历这场变革的顶级大脑，带我们拆解 AI 如何从“模仿人类”跃迁到“创造新知”。第一位嘉宾是 Thore Graepel，他是 Google DeepMind 的杰出研究员，也是 AlphaGo 项目的核心架构师。作为“第一个正式输给 AlphaGo 的人”，他将为我们还原直觉与计算如何在那块木制棋盘上达成完美的耦合。另一位嘉宾则是 Pushmeet Kohli，他领导着 Google DeepMind 的科学研究工作。在他看来，AlphaGo 的搜索逻辑绝非游戏消遣，而是解决蛋白质折叠和算法发现等科学“硬核”难题的关键钥匙。在本场访谈中，嘉宾们深入浅出地拆解了6个关键逻辑：“快思考”与“慢思考”的硅基融合：AlphaGo 的核心突破在于模拟了人类的两种思维模式。策略网络（Policy Network）提供类似人类棋手的“直觉”，在瞬息之间缩小搜索范围；而价值网络（Value Network）结合博弈树搜索进行深度推演。这种“直觉+逻辑”的架构，让 AI 能够处理围棋中高达 10^{170} 种可能性的组合空间。第 37 手：AlphaGo 在对阵李世石时下出的那记著名的“五线肩冲”（Move 37），曾被人类解说视为失误。但这步棋证明了 AI 可以产生超越人类数千年积累的定式、完全原创的洞见。它不再是人类数据的复刻机，而是知识边界的拓荒者。去掉人类数据反而更强：访谈中提到，一旦移除了人类棋谱，AlphaZero 通过纯粹的自我对弈不仅重新发现了人类知识，更迅速将其“抛弃”并进化出更优的算法。这向科学界揭示了一个震撼的真相：人类过去的知识储备有时反而是 AI 进化的阻碍。将科学问题“游戏化”：Pushmeet 指出，科学本质上是在巨大空间中的一种搜索。AlphaFold 在搜索蛋白质折叠结构，AlphaTensor 在搜索矩阵乘法的最快路径。只要能为现实问题设定明确的“奖励函数”和“验证器”，AI 就能像下围棋一样解决科学难题。AI 创新与幻觉的边界：AI 可能会产生看似荒谬的建议，但在代码或数学这种可验证领域，这些幻觉一旦通过验证器的筛选，就变成了伟大的科学突破。正如哲学家波普尔所言，科学就是不断的猜想与证伪。人机协作的新分工：当 AI 能够给出人类无法立即理解但绝对正确的证明时，科学家的角色正在发生质变。人类的价值将不再体现在推演和计算力上，而体现在如何提出“值得解决的问题”，以及如何将 AI 的非人洞见翻译成人类可理解的科学理论。正如播客中所言：“如果围棋可以被攻克，那么蛋白质结构、材料科学、核聚变等领域也同样可以。” 这场始于十年前的对局，最终通向的是人类对宇宙底层规律的全新掌控。以下是全文翻译。AlphaGo早期版本：基于人类棋谱训练的初始对弈能力Hannah Fry：Thore，我知道你本身就是一名优秀的围棋棋手。能不能先跟我们解释一下，为什么围棋被认为对AI来说是一个绝佳的挑战？Thore Graepel：是的，围棋之所以被认为对AI来说是绝佳的挑战是因为游戏的规则虽然非常简单，却带来了极其复杂的对弈过程。它包含了战术、策略以及复杂的棋形模式。在Deep Blue击败国际象棋世界冠军之后，国际象棋某种程度上可以说已经被“解决”了。于是，围棋就成那个悬而未决的挑战。围棋的复杂度比国际象棋高出许多数量级。当时没人预料到它能在短期内被AI攻克。然而，对于计算机科学家来说，围棋显得相当简洁优雅。因此，在那个时候，它就成了一个最理想的攻克目标。Hannah Fry：当时没人认为它能在短期内被攻克，这确实点中了问题的关键，对吧，Pushmeet？我知道你当时在微软工作，但当时这个问题被认为有多复杂？Pushmeet Kohli：当时它被认为是极其复杂的。这不仅是因为search space的广度，即你在棋盘上可以落子的可能性数量之多，还因为其推理深度，你需要推理一盘棋需要推演多久，比赛本身持续多长时间。在一盘国际象棋中，你可能只需要考虑大约60到70步。而在围棋中，这个长度要长得多，而这正是其如此具有挑战性的原因。Hannah Fry：Thore，我知道当你刚加入DeepMind的时候，作为一名围棋手，你是不是在上班第一天就和AlphaGo对弈了？Thore Graepel：没错。你想象一下，我第一天来DeepMind上班。我认识几个人，包括David Silver（AlphaGo首席研究员）。他问我，Thore，你是围棋手，能不能帮我们个忙，测试一下我们某个项目的“婴儿”版本？当然，那时它还不叫AlphaGo。那时只是一个实习项目，他们刚从互联网上获取了几千盘棋局，训练了一个系统——或者可能是几十万盘棋局。我有幸成为最早与它对弈的人之一。但你可以想象，我当时既兴奋又紧张。那可是我第一天上班。然后我就被拉到一张位于中央的桌子旁。对面坐着的，我记得是后来被称为“AlphaGo之手”、总是面无表情的黄士杰（Aja Huang）。然后我就要和这个“婴儿版”的AlphaGo对弈了。Hannah Fry：当时旁边应该围着很多人吧？Thore Graepel：对，周围围了很多人看着我。无路可逃。后来，Demis Hassabis（DeepMind CEO）也来了，当然，David全程都在。那么，你会怎么做？保守着下，所以我就想，只要不犯错就行。这应该没那么难吧。但问题是，那正是那个版本的程序所擅长的，这种传统，保守的下法。因为它是在人类职业棋手的棋局上训练的。所以它完全知道如何应对常规下法。随着这场小型测试赛的进行，我的局面越来越糟。最后我以微弱的差距输掉了。于是我摘得了“第一个正式输给AlphaGo的人”的桂冠。那是一次相当难忘的经历。当然，在那之后，所有人都认识我了。这真是一个绝妙的自我介绍方式。Hannah Fry：一个让人谦逊的方式。Thore Graepel：没错，非常谦逊。AlphaGo的技术内核：快思考与慢思考的结合，以及如何破解组合空间Hannah Fry：确实。Pushmeet，请再帮我们回顾一下。我知道从那个还只是实习项目的早期阶段起，算法在后来已经有了相当大的进步。但从整体上讲，能不能跟我们解释一下它是如何运作的？特别是关于破解这种“组合空间（combinatorial spaces）”的理念。Pushmeet Kohli：如果你观察围棋这个游戏，在任何一个时刻，你可以在棋盘上落子的数量是有限的。但如果你观察并推理整个对弈状态，那其数量是指数级增长的。而正是这种需要推理的状态数量的指数级增长，让这个围棋游戏变得极其复杂。那么他们是如何攻克它的呢？AlphaGo的妙处在于它融合了“快思考”和“慢思考”。从某种意义上说，AlphaGo是这两种思维方式的完美结合。正是这种结合，让它能够应对如此庞大的search space。Thore Graepel：而且这与人类下棋的方式非常契合。如果你想象一下一个人类如何下国际象棋或围棋，我们也有能力在看棋面时，很快判断出这对黑方有利还是对白方有利。我们也会立刻看到某些看起来更有希望的落子走法。我们从不考虑所有可能的走法——国际象棋中可能有20或30种选择，围棋中则有200或300种。我们会立刻被某些走法吸引——也许是因为它们在视觉上很简洁优雅，也许是因为直觉告诉我们那是正确的选择。而这种“直觉”思考方式与会和“规划”的想法相辅相成，也就是说，我们会明确地推理各种可能性：如果我走这步，对手可能会走那步，然后我必须用这步来应对。这两种不同的思维方式在人类下棋时结合在一起。而在AlphaGo的运作方式中，它们同样结合在一起。Hannah Fry：也就是说，一种是直觉(intuition)，一种是计算(calculation)。Thore Graepel：正是如此。Hannah Fry：那么，基于这一点，你们是否从思考自己如何下棋、其他棋手如何下棋中获得了灵感，某种程度上，是否也从神经科学中那方面汲取了灵感？Thore Graepel：是的，这确实是一个重要方向。因为团队中的许多成员本身就是棋手，能够进行反思，观察我们自己是如何应对棋局的。然后，当然，这也与当时的Deep Learning的发展结合在一起。自 2012 年以来，深度学习也迅速发展。深度学习首次为我们提供了工具来学习这些近似函数(Approximate Functions)，例如，价值函数（Value Function），它能根据棋盘判断对黑方或白方优劣；或者是策略网络（Policy Network），它能根据棋盘对所有可能的落子进行排序，排序依据的是职业棋手走出该步的可能性。Deep Learning在当时恰好成熟，可以应对这个问题，并为我们提供了实现“快思考”的机会。而“慢思考”则更像是Deep Blue所采用的方法。也就是对博弈树(Game Tree)的搜索，这种方法早已为人所知，我们现在或许可以称之为“老派”方法了。从10比0击败欧洲冠军，到首尔挑战世界最强——AlphaGo团队在信心与未知之间走向舞台中央Hannah Fry：好吧，我的意思是，你在很早的时候就输给了这个东西。但一旦它战胜了团队里的许多人，比如说，我知道你们用它和一位职业棋手进行了测试，因为你们邀请了樊麾（Fan Hui）来到办公室。Thore Graepel：是的，没错。Hannah Fry：当时你们有多大信心觉得它能打败他？Thore Graepel：嗯，我们对此的信心各不相同，这真的很有意思。我们当时非常幸运能找到他。他当时是欧洲围棋冠军。他住在Bordeaux，我们把他邀请过来，让他和我们进行对局测试。当时的安排是，他将与当时的AlphaGo版本进行10场测试赛。我个人认为，AlphaGo不可能已经达到能击败欧洲冠军这样职业棋手的水平。于是我和David Silver打了个赌。David很有信心。他说，AlphaGo会以10比0完胜。我说，不，AlphaGo至少会输一局。赌注是，输的人要打扮成古代日本围棋大师的样子来办公室，并且要维持一整天。结果是谁输了呢？是我，因为比赛结果确实是10比0。但这确实给了我们信心，也给了Demis信心，让我们相信，接下来可以挑战更强的对手。Hannah Fry：而你们确实也这么做了。在2016年，你们踏上了前往韩国首尔的飞机，去与李世石(Lee Sedol)对弈。能不能给我们讲讲，他到底有多强？Thore Graepel：是的，李世石当时可以说是最顶尖、甚至可能是最强的棋手之一。他有着惊人的比赛战绩，赢得过无数冠军。当时人们把他比作Roger Federer，赞誉他的成就和智慧才华。所以对我们来说，他接受我们的挑战，与我们对弈，是莫大的荣幸。但同时这也是一个巨大的挑战，因为比赛日期是提前定好的，你不能说，等我们准备好了再告诉你。日期已经定下来了，那我们必须朝着那个时间节点努力，让AlphaGo变得足够强大。更让人紧张、兴奋的是，李世石本人确信他会赢。他认为当时AlphaGo获胜的可能性微乎其微。当然，他的评估是基于他看过的与樊麾对弈的棋谱，他认为自己更强。但他当时不太清楚的是，AlphaGo通过我们进行的训练和算法改进，一直在持续进步。基本上整个团队都去了韩国，而你根本无法想象那里的人有多兴奋。说实话，在英国，围棋是一项比较小众的活动。很少有人会下棋，甚至知道它。但在韩国，人们的热情完全不同。最顶尖的棋手就像名人一样。我们抵达时，有大批摄影师拍照。还有一个纪录片摄制组跟着我们。所以，想象一下，一群典型的计算机极客，突然间因为这场比赛成为世界瞩目的焦点。那真是一次非凡的冒险。Hannah Fry：你们会不会担心AlphaGo的表现？Thore Graepel：我们当然会紧张。当然，我们有一个非常完善的评估流程。你可以与你能接触到的棋手测试，比如樊麾，这非常有帮助。你也可以与程序的先前版本进行测试。你可以计算出我们称之为系统的等级分（Elo score），也就是说，根据它与不同版本对弈的结果，来评估新版本的强度。这些结果可以校准得很好。但问题是，我们不知道李世石在这个评分尺度上处于什么位置。而且我们也希望能有一些缓冲，如果能在某些可以确定的方面比对手强一点，更有把握一些，那就太好了，因为这是世界舞台，如果输了，对声誉会是打击。所以是的，我们很紧张，我们一直工作到最后一刻，同时还要确保系统足够稳定。你不会希望在最后关头做一些微小改动来提升性能，因为这有可能导致系统不稳定。但最终，我们对系统还是比较满意的。然后我们走进那层后来变得很有名的酒店楼层，那里是比赛现场，所有媒体都在等候，等等，然后开始了比赛。从“误判”到历史性时刻：Move37如何揭示AI超越人类知识边界Hannah Fry：全世界的人都在观看，包括Pushmeet。当时你在哪里？你是在通过直播观看吗？Pushmeet Kohli：是的，我当时在Seattle。我很认真地去看了。其实是在第一局比赛进行到一半时，我才真正意识到事情的重大意义。当时已经非常明显，AlphaGo已经达到了某个特定的里程碑，你甚至可以看到媒体、评论员以及李世石本人的反应中看出来。Hannah Fry：你说在比赛进行到中途就清楚了，这很有意思，在那局比赛的早期阶段，能看出谁占上风吗？Pushmeet Kohli：如果只是普通观众，在早期阶段，每个人都相当确信李世石会赢。事实上，直到比赛接近尾声，在计算地盘时，人们才意识到AlphaGo已经占据优势。这让所有人都感到意外。你觉得呢？Thore Graepel：是的，我在现场有一段有趣的经历。当时我身边坐着一位美国职业围棋棋手，我们一起观看比赛。当时棋盘的一角出现了一些着法序列，他凑过来对我说，你知道吗，我总告诉我的学生不要下AlphaGo刚才下的那种蠢棋。我当时觉得，这真是没希望了。但我不是那么专业的专家，于是我只是说，让我们等等看吧。等第一局结束后，这位先生走过来对我说，这是我经历过的最不可思议的事情。我非常感激能在这里见证一台机器能下出如此水平的围棋，我们会从中学到很多东西。他已经开始接受这个事实了。你要知道，这些人把一生都献给了围棋。他们通常从小就开始训练，直到现在这个年纪，只为掌握这项游戏。所以，当一台机器可能匹敌甚至超越人类棋手时，这对他们来说当然是一种冲击。Hannah Fry：如果那是AlphaGo赢的第一局，那么在第二局中，AlphaGo做了一件，真的让所有人都大吃一惊的事。ZP注：以下为历史素材播放[评论员]哇，这一步真是太出人意料了。职业解说员几乎异口同声地说，没有一个人类棋手会选择Move37。而AlphaGo认为，人类棋手下出这一步棋的概率是万分之一。ZP注：以上为历史素材播放Hannah Fry：请向我们解释一下，如今非常著名的Move37到底发生了什么。Thore Graepel：好的，那是一个引人注目的场景。我当时坐在国际英语解说室，我们的美国解说员Micheal Redmond面前有一块挂在墙上的大演示棋盘，他会把所有棋子放到棋盘上，向人们展示落子情况，并讲解各种变化。当他拿起代表Move37的棋子，放到棋盘上，然后他后退一步说，啊，这肯定是错了。然后他把棋子拿了下来。接着他又看了看屏幕，说，不，不，这确实是AlphaGo下的。他又把它放了回去。他当时很困惑。你能看出来，那一步对人类棋手来说是多么反直觉。那是一个在第五线的“肩冲”。这通常是人类棋手会避免的下法。在围棋中，经常会有沿着边线的某种“推压”的局面。一方棋手沿着棋盘边缘围取实地，另一方则积累向中央发展的势力。如果这种情况发生在第三线和第四线，人们通常认为这是大致均衡的。双方都能有所得。但AlphaGo实际上是在暗示，即使在第五线这样做，它仍然有利可图，即使让对手获得更多的实地。这就是为什么人们如此惊讶，在某些情况下这样做竟然是正确的。所以它不仅是非常特殊的一步棋，而且在某种程度上，它代表了一种权衡“眼前实地”与“中央势力”这两个因素的全新方式。Hannah Fry：这已经超出了人类围棋棋手通常会采取的方式，Pushmeet Kohli：是的，确实如此。确实会有这样的时刻，你能看到AI system真正的潜力，它扩展了人类的知识。在这个特定的例子里，人们多年来一直把围棋视为需要长期研究和深入理解的领域。就在这个特定的时刻上，知识的边界被拓宽了。人们起初是怀疑的，在比赛中也是如此。当这步棋被下出时，人们一度认为那是荒谬般的失误，或者是一个错误。在相当一段时间里都是这么看的，直到它的意义逐渐显现出来。Hannah Fry：是在后续对局过程中吗？Pushmeet Kohli：正是。Hannah Fry：因为那一步最终被证明是第二局胜利的关键。Pushmeet Kohli：是的。这不仅仅是那盘棋中的一个时刻，这也是整个AI历史上的一个时刻。那个特定的时刻向我们展示了，将来会有那么一些时候，这些systems会产生某些想法，而我们甚至可能无法立即判断它们究竟是正确的，还是突破性的发现。但它们依然会深刻影响我们重新审视整个研究领域的方式，让我们以全新的视角去理解它。李世石Move78导致AlphaGo落败，围棋界关注度不降反升，AI界依然视此赛为超越人类知识的转折点Hannah Fry：我还想谈谈Move78。这是李世石下出的一步棋，这让AlphaGo感到困惑，最终导致它认输。到那个时候，AlphaGo已经连赢三局。而现在李世石下出了一步让system困惑的棋。可以这么说吗？ZP注：以下为历史素材播放[评论员1]李世石这是在干什么？光是这一步他就已经思考了七八分钟了。[评论员2]哦，快看这一步！这一步真是惊心动魄。说实话，我也不太确定AlphaGo到底想干什么。[评论员3]所以他找到了它的弱点，就是那步“挖”棋。[评论员4]世界冠军李世石在第四局中主动去寻找AlphaGo的弱点，而且他还真找到了。ZP注：以上为历史素材播放Thore Graepel：是的，完全可以这么说。Move78是李世石下出的一个不寻常的“挖”棋。当时棋盘中央正进行着一场非常激烈的战斗。李世石找到了这步棋，它和Move37一样，也出乎人们的意料。从那时起，我们观察到AlphaGo似乎不能再很好地把握局面。我们看到它后续下的棋，我们看到它之后的下法在一种不太好的意义上变得“说不通”。Move37起初可能也让我们觉得不合理。但随后的这些棋，即使对我们这样的业余爱好者来说，也显得很奇怪。可以说，它确实被这一步棋扰乱了。让我稍微展开说一下，解释一下为什么这如此重要。你可能会说，这是一场五番棋比赛，AlphaGo已经赢了前三局。还有什么需要证明的呢？但我们当时在想，如果现在李世石赢了最后两局，你会怎么想？那就意味着他已经找到破解方法了，Hannah Fry：他找到了system的脆弱之处。Thore Graepel：正是。那就会成为人类的胜利。这就是为什么那一局以及最后一局对我们来说仍然非常激动人心。不过也不能说我们完全失望。我们当然失望。但同时，我们对李世石充满钦佩，作为人类，他能够找到这步棋在这场对他来说一定非常艰难的战斗中，看着机器如此完美地发挥，而他依然努力寻找着突破口。然后在第四局，他终于找到了。正如他在新闻发布会上所说，后来他提到，他感到非常开心和自豪，因为也许是最后一次，他代表人类找到了战胜机器的方式。Hannah Fry：因为有些人称它为“神之一手”，Thore Graepel：是的，没错。在那种紧张氛围之下，他在那一刻突破自我，找到那一步棋，这个名字确实很贴切。最终的总比分是AlphaGo以4比1获胜。那围棋界的反应如何呢？围棋界非常密切地关注了这场比赛。当然，结果是戏剧性的，对许多人来说是意料之外的。所以人们的反应各不相同。有些人对结果感到绝对惊奇和意外。有些人无法相信。当然，也有人认为某个时代已经终结，因为现在最强的棋手可能不再是人类，而是机器。但总的来说，我们发现令人惊讶的是，人们对围棋的关注度反而增加了。现在下围棋的人比以前更多了。围棋界真正接受了从AlphaGo中学习。现在有很多程序本质上以与AlphaGo相同的方式工作，人们将其用于教学目的，通过它来分析自己的棋局。总的来说，它为整个围棋界带来了新的动力。Hannah Fry：那我想问问AI领域对这场比赛的反应。当时的氛围如何？大家在谈论什么？Pushmeet Kohli：李世石对战AlphaGo的比赛是一个关键的转折点。许多人，尤其是在Machine Learning领域，一直原本将这些模型和技术视为数学和应用项目来研究的人，开始看到证据，证明这些systems可以自我学习并超越人类知识。这是一个非常重要的点，因为在Machine Learning中，你是通常用收集到的训练数据来训练模型。你自然期望模型只会与该数据分布保持一致。而这次展示的是，system可以超越那种分布。更重要的是，这种超越所产生的洞见还能被整个世界利用。这是这段经历带来的一个惊人启示。它真正指出了AI的可能性，不仅是在围棋中，而且在理解世界、化学、生物学、数学、计算机科学等领域。未来，这些systems会发现多少类似Move37那样令人惊叹的类比和突破，并向我们展示出来呢？从AlphaZero到AlphaFold：一场胜利如何打开科学探索的大门Hannah Fry：你刚才提到的关于超越人类智慧的观点非常引人入胜。但在AlphaGo的故事中，即使在4比1获胜之后，我发现最有趣的一点是，你们随后构建了AlphaZero，移除了所有的人类数据，所有它训练过的围棋棋局，并发现一旦移除人类知识，它反而变得更强了。这让我感到非常震撼。Thore Graepel：是的，从科学的角度来看，可以说这比最初的AlphaGo是更大的进步。正如你所说，AlphaZero system无法访问任何人类棋谱、不知道人类是如何下棋的，也没有关于棋局打法的先验知识。它唯一拥有的，是游戏规则，以及我们之前提到的那些函数表示与学习方式——Policy Net和Value Net。所以基本上，它一开始完全是随机下棋，因为它根本不知道什么是好棋或坏棋。但它通过自我对弈积累经验，学习哪些走法更可能导致胜利，哪些更可能导致失败，哪些局面看起来有希望，哪些没有希望。最终，它开始走出越来越好的棋步。现在，当然，它不再受到人类知识的限制。它发现的东西令人惊叹。所以首先，它重新发现了人类的下法。这让人感到放心，围棋中有某些角部的定式，我们称之为“定式”，或者在国际象棋中，有某些开局走法。这个系统现在更具通用性，它可以下围棋、国际象棋和将棋，如果我们以这种方式训练，它还可以下任何其他棋盘游戏。所以一开始，它重新发现了人类知识。我们想，哇，这太酷了，它找到了相同的开局等等。但接着我们观察到，它开始停止使用其中一些开局。我们想，这是怎么回事？原来是它找到了破解之法。也就是说，它先是重新发现了人类知识，然后又将其抛弃，因为它已经超越了这些知识，找到了更优的下法。它不再按照人类的方式继续行棋。Hannah Fry：也就是说，本质上是发现了人类尚未发现的东西。Thore Graepel：没错。对于 AlphaZero 来说，当它下围棋时，最终呈现出的风格在我看来几乎是陌生的。那和我从围棋老师那里学到的围棋不一样，人类学习的围棋可能在某种程度上结构清晰，便于人类理解。它的走法看起来非常自由，但是几乎毫无逻辑可言。但三十步之后，一切突然豁然开朗。然后你会明白，是的，哦，现在说得通了，诸如此类。就好像它拥有某种前瞻能力，在某种程度上，它确实有。从完全一无所知，到达到那样的棋力水平，这种发现过程令人震撼。Hannah Fry：好的，我想给你们一段东西，是你们在首尔时发生的事。因为正如你之前提到的，当时有摄制组在为那部关于AlphaGo的纪录片拍摄。有一段没有剪进成片的片段。但当时摄像机正在收拾设备，麦克风还开着，所以被录了下来。我不知道你们有没有听过这段小录音。让我放给你们听。这是 Demis 和 David 的一次私下对话。ZP注：以下为历史素材播放[David]嗯，真是不可思议，看着一个曾被认为不可能解决的问题，这么快就变成了“已经解决”的事。[Demis]我们可以解决蛋白质折叠问题。这太了不起了。我确信我们能做得到。我之前就觉得我们能行。[David]是的。[Demis]但现在我们绝对能做到了。ZP注：以上为历史素材播放Thore Graepel：太美了。Hannah Fry：是不是很棒？Thore Graepel：是的。Hannah Fry：Thore，你觉得那段对话反映了当时的氛围吗？Thore Graepel：是的，那就像是AlphaGo在当时打开的一扇大门。如果我们能做到这件事，那么我们还能做什么？毕竟，这是一个拥有10的170次方种不同局面的游戏。极其复杂。如果我们找到了有原则的方法来在那样的组合search space中进行有效搜寻，那么似乎也有理由相信，我们同样可以处理其他巨大的组合search space。而当时，大家最看好的领域之一就是Protein Folding。Hannah Fry：没错。而这恰恰是你真正加入DeepMind团队的节点，因为当谈到AlphaFold时，我的意思是，你是那个故事不可或缺的一部分。AlphaGo是否直接影响了你们后来的工作？还是说，那更像是一种胜利带来的信心，让Demis说出那样的话？Pushmeet Kohli：不，Demis从一开始就对开发AI的目的有着非常清晰的认识。他确实将AI视为一种能帮助我们更好地理解世界的工具。事实上，在AlphaGo比赛进行的时候，我还在微软从事AI for Programming的工作。现在，AI用于编程已经无处不在。但在当时，没有多少人在研究program synthesis和AI for coding。Demis希望我加入DeepMind。我当时问他的问题是，我真正感兴趣的是利用AI systems、Machine Learning systems来解决世界上最具挑战性的难题，并理解正在发生的事情。他的回应是：如果你想理解世界，如果你想解决世界上最重要的问题，那么你必须加入DeepMind，因为我们需要AI来真正深入地理解世界并应对这些挑战。无论你是对学习program、网络安全、气候变化，还是对那些目前无法治疗的疾病感兴趣，都必须思考：我们如何利用AI在这些领域真正带头突破。超越围棋 ，AlphaGo的核心方法在矩阵乘法与算法发现中延续Hannah Fry：我想问问你们在AlphaGo中所做的一些创新，以及它们最终是如何应用到你们所做的科学项目中的。AlphaGo做的一件大事是让那个巨大的search space变得更容易处理。那么从那时起，搜索算法发生了怎样的变化？它们又是如何被用于科学研究的？Pushmeet Kohli：搜索是现实世界许多问题的核心组成部分。我们刚刚谈到了Protein Folding，它可以被视为对所有可能结构空间中的搜索。再举个更简单的例子，你也可以把搜索理解为在“算法空间”中的搜索。我们周围几乎所有计算机执行的操作，都建立在矩阵乘法之上。即使是今天正在改变世界的这些Machine Learning systems和neural networks，它们也基于矩阵乘法，本质上是将大的数字矩阵相乘。即使是矩阵乘法最基本的操作，也就是将两个矩阵相乘，也是你在学校和大学都会学到的操作，然而，我们整个研究界还不知道，两个矩阵最快相乘的方法是什么。所以，如果你思考这个问题，你可以把它看作是一个搜索问题。你可以说存在一个“可能算法的空间”，你需要在这个空间中搜索，找到最优算法。问题是，这个问题的search space甚至比围棋的search space还要大。因此，我们开发了一个名为AlphaTensor的agent，把矩阵乘法变成一个搜索游戏。Hannah Fry：也就是说，不再是“你赢了还是输了一局围棋”，而是在说“你是否快速地将这两个矩阵相乘了”？Pushmeet Kohli：是的，你是否以最少的步骤完全准确地完成了这些矩阵的乘法？这就是游戏规则。早在1969年，Strassen就提出了一种算法。从那以后的 50 年里，一直都没有进展。而AlphaTensor找到了一种更好的方法来相乘这两个矩阵。这是一个关键的证明，证明了同样的技术可以拓展到其他领域。Hannah Fry：以防有观众可能不太熟悉你谈论的内容，比如说矩阵乘法。我们必须强调它的潜力。世界上每一个largelanguage model的核心本质上就是一个巨大的矩阵乘法问题，如今关于芯片的讨论之所以如此火热，就是因为不同芯片执行矩阵乘法的速度不同。而你现在描述的是，是把这件事变成一个游戏。哪怕效率有微小提升，一旦规模扩大到全球范围内的AI使用量，就会带来巨大的差异。Pushmeet Kohli：是的，完全正确。从那时起,我们进一步扩展，不仅仅研究矩阵乘法，而是探索所有可能的算法空间。所以我们新的agent，像AlphaEvolve这样的新型agent，可以在所有可能程序的空间中搜索，寻找解决重要问题的最佳算法。无论是如何在数据中心调度任务（这是一个极其重要的问题，涉及到能源、计算机利用率等），还是如何优化网络中的数据包传输，解决物流和通信问题。最初用于围棋的那套搜索方法，如今已经被扩展到更广泛的领域，并不断拓展其应用边界。Hannah Fry：不过我现在想到的是Policy Network，也就是你所说的“直觉”。就像围棋棋手看着棋盘会说，“朝这个方向探索会很有收获”。如果你面对的不是棋盘，不是围棋，而是全世界乃至更广范围内的所有可能算法，在这种情况下，你到底该如何创造这种直觉？你怎么知道如何缩小search space？Pushmeet Kohli：是的，所以这是一个非常有趣的研究课题，我们在把像AlphaEvolve这样的agent应用于发现新算法时，也开始认真思考这个问题。有时这些算法对我们来说不太直观。甚至可能是违反直觉的。所以有时你能看到一些模式，能看到问题中存在着某些我们没理解的对称性，而数学家和计算机科学家此前并没有意识到。但这些对称性确实存在。但agent发现了这些对称性，并加以利用使解决方案变得更加高效。我们甚至并不完全理解它为什么能让算法变快，但它确实更快。于是问题就来了：如果我们希望人类与AI agents协作时，我们如何确保产生的系统和算法是能够被人类计算机科学家和工程师所理解的？Thore Graepel：这让我想起AlphaGo的一个情况。在比赛的最后阶段，人们观察AlphaGo时发现它并没有“最优”地行棋。他们很惊讶地说：“看，这一步明明更好，为什么AlphaGo没有下？它在犯错吗？而答案是，AlphaGo在优化我们给它的目标，即最大化获胜概率。而人类倾向于使用一种启发式方法，即希望自己的地盘比对手多，而且差距越大越好这往往是对的。但AlphaGo并不在乎差距大小。对AlphaGo来说，赢半目就足够了。所以在收官阶段，它常常像是在玩弄对手，放弃一些分数，只要确保最终能赢半目就行。这些行为有时看起来违反直觉，但如果你深入探究，就能明白它们是如何产生的。Hannah Fry：因为算法和人类最终优化的目标略有不同。Thore Graepel：是的。AlphaGo之后，如何区分AI真正的创新与无意义的谬误Hannah Fry：好的，但这确实让我想到一个问题。以Move37为例，当它超越人类能力时，人们在最初却认为那是个错误。那么你如何区分其中的差别呢？我的意思是，如果算法提出了一些原创的东西，你能确定它不是在胡说八道吗？Pushmeet Kohli：是的，这是一个非常重要的点。就像large language models，尤其是在它们最初被开发时，最初的版本会胡说八道。它们会提出不正确的解决方案或给出完全无效的回答。而这就是agent harness发挥作用的地方，你将large language model与一个verifier结合起来，verifier能够筛选出哪些是胡说八道的，哪些是值得进一步研究的突破。Hannah Fry：但如果这些large language models是基于人类数据训练的，会不会被限制在“人类已知事物的范围内”？好比是教科书里已经有的东西。Pushmeet Kohli：当我们构建这些agents时，我们有意识地增加了它们需要探索的范围。所以我们告诉models，你必须走出原有的数据分布，去探索新的空间。实际上，它可能会产生不正确的结果。但我们有那个verifier和evaluation function来筛选掉那些错误的见解。Thore Graepel：这其实很像Karl Popper(哲学家)所描述的科学过程。Conjecture and refutation是一篇著名的文章。猜想也许就是幻觉。它是是提出可能假设的能力。而反驳则是你筛选掉那些错误、无效东西的步骤。这也解释了为什么当前AI在verifiable domains表现特别好。代码就是一个verifiable domains。你可以写测试，判断程序是否正确。首先能否编译，就是一个基本检验。然后运行测试。你有明确的失败标准。如果没有验证机制，比如在开放性科学问题中，就会复杂得多。最终往往需要物理实验来验证。Hannah Fry：但实验验证往往需要很长时间，不是吗？因为我在这里想到的是“interpretability”，回到你之前提出的观点。如果在高风险领域，interpretability是否更加重要？Pushmeet Kohli：是的，确实重要。科学本质上也是交流。如果你能提出一个新发现，但无法让别人理解和在其基础上继续推进，那么能产生的影响力是有限的。所以“interpretability”扮演着非常重要的角色。但它不是唯一影响的因素。以AlphaFold为例。AlphaFold能够解决蛋白质结构预测的问题。我们是否完全理解其内部运作？在机制层面上，是的，但我们并没有一套完整的人类推理理论来复现它的判断。我们必须把这些结果转化为人类能够理解的形式。Thore Graepel：这里有一个非常有趣的点，即一个解释不仅要说明现象本身，还必须适应听众的认知水平。所以有时你可以在YouTube上看到这些东西，比如用六岁、八岁、十岁、十二岁孩子能懂的方式解释生命。我不得不说，我挺喜欢给十二岁孩子做的解释。而这正反映了这个事实。解释本质上是现象与理解能力之间的桥梁。所以很可能，AI systems会会给出对它们来说过于简单的解释，但对我们来说刚刚好。Pushmeet Kohli：是的，完全正确。比如像AlphaProof这样的agents，它们能做的事情是，你给它一个开放的数学问题，它会给出证明。而且这个证明是可验证的。Hannah Fry：即使你不理解它，你也能判断它是否正确。Pushmeet Kohli：是的，你可能不理解它，但你知道它是正确的。因为关于original theorem是否正确的疑虑现在已经解决了。但我们完全理解它吗？事实上，到目前为止，对于我们所得到的结果来说，我们已经花了精力，努力把这些结果转化成数学家能够阅读和理解的形式。我可以把它翻译成自然语言，而且它完全成立。但由此产生了两个关键现象。一是问题框架的表述变得更加重要。因为如果我们不这样做，当我们试图解决这些非常困难的数学问题时，当我们把这些问题交给agent时，挑战之一就是准确地描述问题，以便agent能够理解它需要优化的reward function是什么。然后一旦它找到解决方案，又面临将解决方案转换回人类可读形式的挑战。Hannah Fry：不过，如果我们真到了算法能自己生成证明的那一步，自私点说，数学家在其中还有什么作用呢？Pushmeet Kohli：不，今天的数学家反而更重要。因为这些agents能做的是解决这些不可思议的问题。但哪些问题值得解决、如何定义问题，这需要数学家和科学家。Hannah Fry：我喜欢这个想法，也许有一天，有人会问黎曼猜想，然后它回来说：“是的，有一个证明。但证明超出了人类理解能力。”这还挺糟糕的。当然我是在开玩笑。不过，如果我们谈的是科学知识的超越，你们是否已经在科学中看到类似Move37的时刻？Pushmeet Kohli：绝对有。仅仅矩阵乘法算法的例子，就是人们研究了很多很多年的东西，我们已经能够提出一个新的算法。所以这在算法发现领域确实是一个Move37的时刻。而且我们现在在科学的许多其他领域也看到了同样的情况，在数学、材料科学，都看到类似突破。所以有很多这样的例子。但最初的Move37仍然意义重大，因为它在某种意义上带来了“超越人类理解(going beyond human understanding)”这个概念。Hannah Fry：我又想到了AlphaZero，以及它如何真正摆脱人类数据并取得突破。另一方面，large language models最终却成了通往intelligence的一条捷径，我想，这在很大程度上是基于人类数据的。对你来说，这算是一个出人意料的事态发展吗？Thore Graepel：是的，这是一个有趣的转变。DeepMind基于这样一个理念：将游戏作为现实世界的缩影，让agents在环境中学习。然后，large language models所带来的是这样一个发现：存在一条捷径，有大量的”crystallized intelligence”以数据形式存储在互联网上，先是文本数据，然后是图像、视频等等。这条捷径就是首先挖掘所有这些数据，并基于此训练systems。这基本上就是第一代和第二代large language models的基础。但问题是，这很难带来真正的创新。处于现有人类知识这个语料库内，我们知道这些models在这方面有多强。但现在要跳出这个范围就非常困难了。我们如何超越已知的事物？这就是在过去几年里，整个学界又重新探索DeepMind早期开创的方法的原因。当然，其他方法如reinforcement learning in environments也很重要。现在的后训练阶段通常会包含各种形式的reinforcement learning，无论是基于人类生成的数据，还是基于问题或环境，比如coding environment等等。所以我们现在正处于一个试图再次超越人类知识的时期。Hannah Fry：Pushmeet，你认为如果没有 AlphaGo，你觉得我们会来到今天的AI革命时刻吗？Pushmeet Kohli：AlphaGo是一个转折点，它非常清楚地表明，在特定领域超越human intelligence的时刻不是科幻小说，也不是几十年后的事。而是正在发生。如果围棋可以做到，蛋白质结构、材料科学、核聚变等领域也可以。那场比赛、Move37以及那次经历留下的遗产，就是我们今天所生活的现实。Hannah Fry：说实话，这是个结束本期节目的好点。Pushmeet，非常感谢。Thore Graepel：太棒了。Pushmeet Kohli：这是我的荣幸。Hannah Fry：在人类与机器的故事中，这些重大的范式转变时刻以前也发生过。但关于国际象棋，它始终只是一个计算问题。机器能用蛮力取胜吗？AlphaGo不同。这是机器第一次展示出更深层的东西，一种将直觉与计算结合起来的真正intelligence，并将我们带到了超越人类能力的境地。十年过去，领域发展飞速。但当时困扰研究者的许多问题，在如今比以往任何时候都更具现实意义。你如何创造出能够超越人类知识、产生新洞见的AI systems？你如何将真正的新见解与错误的信息区分开来？您正在收听的是Google DeepMind播客，我是 Hannah Fry，我们下次再见原视频：10 years of AlphaGo：The turning point for AI | Thore Graepel & Pushmeet Kohlihttps://www.youtube.com/watch?v=qoinGjj60Fo编译：Qi Tu加入ZF讨论群，请先添加小助手微信---------END--------我们相信认知能够跨越阶层，致力于为年轻人提供高质量的科技和财经内容。投稿邮箱：zfinance2023@126.com稿件经采用可获邀进入Z Finance内部社群，优秀者将成为签约作者，00后更有机会成为Z Finance的早期共创成员。? 我们正在招募新一期的实习生

将 ScienceAI 设为星标第一时间掌握新鲜的 AI for Science 资讯编辑丨%过去两年，具身智能（embodied AI）走向一个明确方向：把视觉、语言和行动统一进一个大模型。这类模型被称为 Vision-Language-Action（VLA）模型——它们可以看、能听懂指令，还能直接输出动作。但机器人学界正狂热地追逐越大越好的 VLA 大模型的同时，一个根本性的问题却被悄悄搁置：这些动辄数十亿参数、需要数天微调、运行时还要烧 GPU 的庞然大物，真的适合那些有明确规则和约束的结构化任务吗？塔夫茨大学（Tufts University）的一支团队给出了一个响亮的否定答案。研究团队设计了一场「汉诺塔」操纵任务的公平对决：一方是当前最先进的开源 VLA 模型 π0，另一方则是一个结合了 PDDL 符号规划与扩散策略的神经符号架构（NSM）。结果令人震惊——在 3 块汉诺塔任务上，NSM 成功率高达 95%，而 VLA 仅 34%；在面对未训练过的 4 块版本时，VLA 全军覆没，NSM 仍能达到 78% 的成功率。更讽刺的是，VLA 微调消耗的能量是 NSM 训练的近 100 倍。相关的研究以「The Price Is Not Right: Neuro-Symbolic Methods Outperform VLAs on Structured Long-Horizon Manipulation Tasks with Significantly Lower Energy Consumption」为题，将于 5 月在维也纳国际机器人与自动化会议上发表，并发表于会议论文集。论文链接：https://arxiv.org/abs/2602.19260端到端 vs 神经符号前文中所述的塔汉诺问题（Towers of Hanoi）是一款经典问题，这个任务具备三个关键特征：明确的规则约束 、长时间规划（long-horizon） 与强结构依赖，正是检验「推理能力」的理想场景。在这任务中，π0 等模型在抓取、摆放等短程操作上虽然表现出色，但当任务需要多步推理、遵守特定规则（如汉诺塔的「大不能压小」）时，问题就暴露了——VLA 需要从演示中隐式地学习这些约束，而训练数据中任何细微的偏差或多样性都可能让模型无所适从。而 NSM 则采用「分层」设计。高层用PDDL符号规划器，基于从少量演示中提取的抽象规则生成符号化计划；低层用扩散策略将计划转化为连续控制动作。这种设计将「推理」与「执行」解耦，规则清晰、可解释性强。图 1：VLA 模型与 NSM 实验比较概述。研究团队在 Robosuite 仿真环境中设计了三个难度递增的任务：单次抓取放置、3 块汉诺塔、4 块汉诺塔（后两者未见训练）。对比对象包括：E2E-VLA：端到端微调，仅接收「玩汉诺塔」这一条高层指令。PG-VLA：在外部规划器提供的最优子任务序列指导下微调，以隔离执行能力。NSM：仅从50个简单的「堆叠」演示中学习，从未见过完整的汉诺塔求解过程。图 2：数据集中的示例观测数据。训练数据上，VLA 消耗了 300 个完整汉诺塔轨迹，而 NSM 只用了 50 个堆叠演示。硬件上所有实验在同一台 RTX 4090 上完成，并精确记录了 GPU/CPU 的功耗和能量消耗。碾压性的结果差距在最基础的三块塔汉诺任务中：神经符号模型成功率：95%最优VLA模型成功率：34%差距接近 3 倍。当任务稍微增加复杂度（4块）时：神经符号模型仍能完成任务：78% 成功率所有VLA模型：完全失败表 1： 训练硬件指标，比较 VLA LoRA 微调与 NSM 训练。这意味着 VLA 不仅性能较低，而且几乎没有结构泛化能力。但这并非是结束，更关键的差距还在二者的能耗对比上。在训练阶段，VLA 微调能耗要高出神经符号方法近两个数量级（≈100倍）。即使是推理阶段，能耗也有接近 10 倍的差距。VLA 的失败主因并非规划错误，而是低级执行上的偏差——反复抓取失败、放置位置不准。训练数据中的随机扰动（块位置偏移1cm）本意是增强稳健性，反而让模型难以锁定精确目标。在某些极端情况下，同一子任务指令的演示若区别较大，则很有可能出现对模型的强烈干扰，并进一步带来极高的失败率。表 2：实验的功耗、能耗及任务表现。能源风险与未来方向研究团队将神经符号系统与熟悉的大型语言模型如 ChatGPT 或 Gemini 进行了类比。后者只是试图预测序列中的下一个词或动作，但这并不完美，可能导致结果失真或者出现错误的信息。而且，它们的能源消耗往往与任务本身不成比例。VLA 或许更适合开放环境下的短程、灵活操作，而工业装配、实验室自动化、规则明确的物流任务，神经符号架构可能是更务实的选择。大规模部署时，能耗固然是一个不容小觑的问题。正如论文所言，「通用」不一定意味着更合算。相关链接：https://techxplore.com/news/2026-03-neuro-ai-slash-energy.html

2026年3月20日，致力于推进新一代生物制剂的AI生物技术公司Earendil Labs（华深智药的海外创新药子公司）宣布，已成功完成总额7.87亿美元的多轮融资。本轮投资由多家全球顶尖投资机构参与，包括 Dimension Capital、DST Global、INCE Capital、Luminous Ventures、Miracle Capital、赛诺菲，以及由高瓴和辉瑞共同创立的生物技术基金，此外还有多位现有及新增的科技与医疗领域投资者共同参与。Earendil Labs是A股上市公司华深智药旗下布局国际前沿生物药的海外研发平台，与其AI技术关联公司华深智药协同运营。此次融资将加速Earendil Labs的AI研发平台建设，壮大其跨学科团队，并推动不断增长的抗体及生物制剂项目管线发展，目标是针对重大疾病开发出首创及最优的治疗方案。"AI是我们一切工作的核心——它不仅是一种研究工具，更是我们推进真实治疗项目的生产引擎，"Earendil Labs创始人兼首席执行官彭健博士表示。"本次融资让我们能够以前所未有的规模运作，推动多个项目进入临床阶段，同时构建一个着眼于长期影响力的研发组织。"Earendil Labs将人工智能贯穿于生物制剂研发的全生命周期，实现差异化治疗项目的系统化生成与推进。公司依托其AI原生平台，已成功孵化出超过40个研发项目，其中包括已准备好进入Ⅱ期临床开发的延长半衰期抗TL1A抗体HXN-1001，并计划于2026年和2027年提交多项新药临床试验申请。该平台的高效研发能力已通过与赛诺菲的战略合作获得验证。2025年，Earendil Labs与赛诺菲达成全球独家许可协议，共同开发用于自身免疫和炎症性肠病的下一代双特异性抗体（涵盖HXN-1002和HXN-1003）。近期，双方又进一步扩大战略合作，将Earendil Labs的AI驱动发现平台应用于多个自身免疫和炎症性疾病项目。"Earendil Labs的独特之处在于它能够将AI创新转化为切实、可扩展的研发成果，"Dimension Capital创始管理合伙人Zavain Dar表示。"该团队已经证明，AI可以持续生成高质量的生物制剂项目并推动其进入临床阶段。我们非常高兴能够支持Earendil Labs，助力其打造生物制剂发现与开发的新范式。"关于Earendil LabsEarendil Labs是一家以AI为驱动力的生物技术公司，致力于为自身免疫性疾病、癌症及其他存在重大未满足医疗需求的领域，开发下一代生物制剂。通过将人工智能贯穿于研发全生命周期，Earendil Labs及其附属公司Helixon Therapeutics正构建一个可规模化运作的引擎，系统化地孵化并推进高质量的治疗项目。公司依托AI原生技术，能够高效地创造、优化并推进具备首创或最优潜力的蛋白质类生物制剂，将计算创新转化为真正的临床与患者价值。通过内部管线开发与战略合作相结合的模式，Earendil Labs致力于为全球患者带来变革性药物。消息来源：Earendil Labs

近日，临床阶段的小核酸药物公司炫景生物宣布，完成由康君资本领投的超2亿元Pre-A轮融资，德联资本、华泰金斯瑞基金、金易赋新、国海创新资本、联想创投和现有股东元希海河共同参与本轮投资。自2022年成立，炫景生物以创新驱动为核心，专注深耕肾病和代谢病领域，致力于成为小核酸制药领域的深耕者和变革者。通过前瞻性地布局，首发管线已开展临床Ⅱ期研究，有望成为全球首个获批的IgA肾病小核酸药物。围绕肾脏及代谢疾病领域的未满足临床需求，炫景生物正在开发多个First-in-class管线，打造了多层次、成梯度的管线矩阵。本轮融资的完成和多项BD合作的推进，公司储备了充足的现金储备，为后续发展奠定了坚实基础，公司正诚邀更多优秀人才加入。

本轮融资由道远资本领投，启申创投联合领投，嘉乐资本、成都科创投集团、四川省中试研发有限公司、厦门高新投、增锐铭禾等跟投，成都先导（股票代码：688222.SH）、银满基金、怀格资本、钧天创投、曹家铭、华博器械等老股东持续追投。近日，成都先衍生物技术有限公司（简称“先衍生物”）宣布完成1.5亿元A轮融资。本轮融资由道远资本领投，启申创投联合领投，嘉乐资本、成都科创投集团、四川省中试研发有限公司、厦门高新投、增锐铭禾等跟投，成都先导（股票代码：688222.SH）、银满基金、怀格资本、钧天创投、曹家铭、华博器械等老股东持续追投。凯乘资本担任独家财务顾问并继续负责后续融资。本轮融资将主要用于推动核心小核酸产品管线的临床开发、加速肝外递送等关键技术平台的持续优化，并进一步扩充临床前产品布局、核心团队建设。先衍生物专注于寡聚核酸药物研发，已成功搭建三大拥有自主知识产权的小核酸药物研发核心技术平台：NEATL（新颖递送及核酸增强修饰技术）、LOCATED（脂质偶联肝外递送技术）和DIRECT（单分子双靶点干扰技术）。依托核心技术优势，公司实现递送技术由肝靶向向肝外组织的重要拓展，在多项关键技术方向取得关键性突破。公司围绕代谢性疾病、心脑血管疾病等重大慢病领域进行全面产品布局，持续推进差异化管线开发，旨在开发具有潜在同类最佳（Best in class）或全球首创（First in class）的小核酸新药，成为该细分领域的佼佼者。

3月22日，农业生态合作伙伴大会在平谷区举办。大会以“汇智领航农业社会化服务·聚势打造农业现代化窗口”为主题，紧扣“技术创新—中试示范—场景应用—产业落地”全链条发展逻辑，吸引来自高校、科研院所、农业科技企业等领域学者、企业家，共商农业合作大计，共促农业高质量发展。中国合作经济学会合作金融专业委员会主任杜道文、平谷区副区长付强参加大会并致辞。 大会由平谷区农业农村局、北京平谷国家农业科技园区管理委员会主办，平谷区马昌营镇人民政府、北京稼穑慧农科技发展有限公司承办。与会嘉宾围绕农业社会化服务体系构建、农业现代化发展路径探索等核心议题，展开深入论坛交流，为平谷农业高质量发展建言献策。在战略合作签约环节，北京稼穑慧农科技发展有限公司分别与中国热带科学研究院信息所、北京农业职业学院智慧农业工程学院、国农粮元（北京）生物科技有限公司、北京世纪阿姆斯生物工程有限公司、北京爱格瑞科技有限公司、中国联通平谷分公司等6家单位签署合作协议。 大会期间，参会嘉宾到马昌营镇，实地观摩稼穑农场在农业社会化服务模式创新、高效节水灌溉技术应用以及智慧农业发展实践等方面模式经验，切身感受平谷农业科技成果落地转化的蓬勃生机。 延伸阅读 当下的平谷，已播下农业社会化服务高质量发展的“金色种子”。今年1月成功举办农业社会化服务高质量发展交流会，农业社会化服务专业委员会正式落户平谷。加快构建“1+1+2+N”（1为平谷区农业社会化服务总部基地；1为一个大桃专项服务中心；2为两大区域性综合农事服务中心；N为多个乡镇特色服务站）全域农事服务网络。作为农业社会化服务的重要支撑手段——高效节水技术，目前已在稼穑农场率先落地见效。农场立足区域水资源禀赋与农业产业布局，结合物联网、大数据等现代信息技术，实现灌溉用水与作物生长需求的精准匹配，既大幅降低农业用水成本、缓解区域用水压力，又提升农产品产量品质，改善农业生态环境。 智慧农业作为“农业中关村”建设的重要引擎，是实现高质量发展的必然选择。平谷区正加快推进智慧农业引领区建设，大力发展“AI+”农业，构建覆盖生产服务的数字化管理体系，加快谋划、落地、推进智能育种、智慧种植、智慧养殖、智能装备等领域项目，加快打造农业科技应用场景等。 作为农业中关村建设的主阵地之一，马昌营镇围绕“一镇一品”持续深耕有机农业，致力于培育“马昌营有机菜”区域公用品牌。目前，已建成高标准农田7400余亩；沱沱工社、诺亚农庄、双营果园等知名有机品牌为市民所熟知，多款农产品早已走进首都家庭，并陆续进驻SKP、盒马、DT51等高品质商超，有机冻干粉、果蔬汁等多款功能性有机食（饮）品广受消费者好评。 大会的举办不仅是一次农业科技成果展示，更是一次产业链资源整合的实战演练。通过政企研精准对接，一批前沿技术找到了应用场景，一批优质项目落地生根。下一步，平谷区将聚焦科技农业、绿色农业、质量农业、品牌农业，以智慧农业发展为引擎，以社会化服务为支撑，不断探索农食一体、农医联动发展路径，大力发展设施农业，持续打造“一镇一品”，奋力建设展示农业农村现代化的窗口。

随着黄色脚手架搭起，位于北京中轴线南端点的永定门城楼，迎来了2005年重建完成后的首次系统性修缮。 永定门城楼始建于1553年，是明嘉靖时期随着北京老城外城城墙的建设而形成的。建成后，北京传统中轴线即从钟鼓楼延伸至永定门，全长7.8公里。永定门也成为明清两代城市防御体系的重要组成部分。 永定门城楼重建工程于2005年10月完成，自重建完成至今未经整体修缮，现状存在建筑构件开裂、瓦面漏雨、电路老化等情况。本次永定门城楼修缮保护项目经北京市文物局批复同意启动，包含修缮、安消、建筑监测三个子项目，重点涵盖屋面、大木结构、墙体、油饰、彩画除尘等，同时建立完善监测系统，通过专业设备实施全过程动态监测，实现文物保护工作的科学性和精准性。 项目将坚持“最小干预”原则实现文物保护，既是对传统建筑工艺的系统性传承，也是现代监测技术与传统修缮技艺的有机结合，将为永定门城楼这一重要历史文化遗产的保护提供可靠保障。 东城区坐拥北京中轴线15个遗产点位中的12个，2025年，中轴线北端点钟鼓楼、南端点永定门及沿线遗产点标志碑全部设立完成，15条主题探访线路让中轴文化触手可及。 在今年1月召开的东城区两会上获悉，今年东城区除重点推进永定门城楼修缮等保护工程外，还将持续开展文物监测与档案完善。同步推进中轴线主题文艺创作和系列文化活动，推动中轴线文化进校园、进社区。 此外，东城区已制定完成《东城区中轴线保护传承三年行动计划（2026年—2028年）》，统筹推进中轴线文化遗产的系统性保护、价值深度阐释与业态融合创新，推动中轴线向“活力轴”“发展轴”转化。

3月22日，围绕“深入践行绿色发展理念”主题，区委副书记、区长，未来科学城党工委副书记、管委会主任刘晓东带队调研清河（昌平段）滨水空间提升工程建设工作。 清河（昌平段）滨水空间提升工程立足首都西北部重点生态保育区及区域生态治理协作区的发展定位，主要包含道路工程约7.36公里、绿化景观工程约7公顷，可使周边地区实现“推窗见绿、出门进园”，促进慢行回归，引领健康风尚，提升城市品质。 刘晓东走进清河（昌平段）滨水空间提升工程现场，实地察看项目及周边现状，并听取相关设计方案、环境整治等工作情况的汇报。他指出，水是北方城市的宝贵资源，滨水空间更需用心用情塑造。要深入学习贯彻习近平生态文明思想，牢固树立绿水青山就是金山银山的理念，始终坚持生态优先、绿色发展，着眼城市转型发展和人民生活所需，务必管好用好水资源，努力为现代化城市建设增添一分灵性，持续巩固好上风上水的生态本底。 刘晓东强调，要加强生态利民惠民，明确主体责任，强化部门间协同联动，坚持早谋划、早实施，盯紧项目重点区域和工程关键节点，积极向上争取支持保障，以务实作风推动各项工作提速提质、落实落细。要抓好河道生态环境综合治理，科学做好滨水空间利用设计，统筹推进沿河休憩、运动、文化等配套服务设施建设，提升完善各类慢行系统，精心打造高品质滨水休闲娱乐场景。要提高精细化治理水平，聚焦花园城市先行示范区建设，将其与市民生活有机结合起来，丰富植被品种，优化景观层次，美化生态环境，注重增加百姓身边绿量，全力提升人民群众的幸福感、获得感、满意度。 区委常委、常务副区长倪娜参加。

3月21日下午，区委书记初军威带队深入中央生态环保督察问题点位及北臧村镇开展调研检查，实地督导问题整改落实情况，部署清明节祭扫、春耕备耕等工作。他强调，要深入贯彻落实习近平生态文明思想，提高政治站位、强化责任担当，统筹推进生态环保、安全稳定与乡村振兴各项工作，以严实作风筑牢安全底线，以实干实绩夯实大兴高质量发展根基，全力服务好首都高质量发展大局。 初军威首先来到位于榆垡镇的石垡村污水处理站，实地察看污水处理设施运行，了解日常运维、水质达标等情况；随后来到北臧村的北京市商业储运公司危险品仓库，听取整改工作推进情况汇报，现场梳理存在问题，明确整改标准、完成时限与责任链条。 针对环保督察整改工作，初军威强调，要切实提高政治站位，深刻认识中央生态环保督察整改工作的重要性和紧迫性，将其作为必须完成的重大政治任务、必须扛起的政治责任，以最坚决的态度、最有力的举措推动整改落地见效。要聚焦问题靶向发力，紧扣农村污水处理、建筑垃圾违规堆放、水资源管理、大气污染防治等督察整改重点领域，结合北京城市总体规划和大兴区发展实际，对照问题清单，抓紧制定精准整改措施，从严从实推进整改工作，确保标本兼治。要健全机制闭环管理，实行清单化管理、项目化推进、闭环式销号，明确整改任务、责任主体和完成时限。既要集中力量攻坚当前突出问题，更要深挖问题根源、堵塞管理漏洞，完善常态化、制度化监管举措，坚决杜绝问题反弹回潮。要压实责任凝聚合力，严格落实属地管理责任、行业监管责任和企业主体责任，形成“一级抓一级、层层抓落实”的工作格局，强化督查督办力度，坚决防范各类安全事故和环境污染事件发生，以实打实的整改成效回应群众期盼，切实守护好大兴的蓝天碧水净土。 在北臧村镇，初军威实地察看镇公益性墓地，详细了解墓地祭扫服务保障、防火措施落实、文明祭扫引导等情况；走进巴园子村察看乡村建设发展成效，深入田间地头了解春耕备耕进展；来到永定河老翟瓜菜合作社，听取经营发展情况汇报，对其由政协委员带领创业运营、助力乡村振兴的实践成效给予肯定。 初军威强调，清明祭扫即将迎来高峰，要抓实祭扫安全保障工作，严格落实国家及北京市关于平安祭扫、文明祭扫工作部署，从严从实抓好火源管控、消防值守、交通疏导等工作，大力推广鲜花祭扫、网络祭扫、代为祭扫等绿色方式，深化移风易俗，统筹保障群众祭扫需求与森林防火、生态安全，确保祭扫工作平安、文明、有序开展。要紧盯春耕生产关键节点，强化农资供应保障、技术指导服务，引导农户科学耕种、提质增效，全力保障粮食和重要农产品供给；严格落实田长制，压紧压实各级责任，常态化开展耕地巡查监管，严守耕地保护红线，牢牢守住粮食安全底线。要扎实推进乡村全面振兴，紧扣全区城乡环境品质提升工作，按照“干净整洁、美丽清爽”的标准，持续改善农村人居环境，提升精细化治理水平，打造宜居宜业和美乡村；立足区域资源禀赋，推动美丽乡村建设与生态保护、特色产业深度融合，培育壮大乡村特色产业；支持鼓励政协委员等各类主体创新创业，发挥示范引领作用，促进乡村产业、人才、文化等全面振兴。要始终坚持统筹发展和安全，以“时时放心不下”的责任感和“事事落实到位”的执行力，抓实当前各项重点工作，强化责任担当，细化工作举措，加强协同配合，形成工作合力，切实解决群众急难愁盼问题，扎实做好民生保障工作，以实干实绩奋力谱写大兴高质量发展新篇章。 区领导郭文杰、王逸鸣分别参加督导。