当地时间2026年4月1日，美国国际贸易委员会（USITC）通过投票决议，正式对特定显示设备、流媒体播放器及其相关组件启动337调查，案件编号为337-TA-1496，此次调查直指多家中、美、墨三国企业，其中海信集团、紫标传媒相关关联企业均在列，凸显美国在消费电子领域对中国企业的密集打压态势。据悉，本次调查的发起源于美国内华达州拉斯维加斯的InnoTV Labs, LLC公司的申诉。该公司于2026年3月2日首次向USITC提交申诉，并在3月17日补充了相关材料，进一步明确申诉主张。补充后的申诉指出，部分进口及在美销售的显示设备、流媒体播放器及其组件，涉嫌违反美国1930年《关税法》第337条规定，侵犯了该公司所持有的6项美国注册专利（专利号分别为7,965,918、12,096,066、10,018,863、RE50,251、11,714,306、12,038,636），据此申诉方向USITC提出申请，请求发布有限排除令及禁止令，以此遏制相关侵权产品的进口与销售，维护其自身专利权益。USITC已正式公布本次调查的被调查方名单，覆盖中、美、墨三国多家企业及关联实体，具体名单如下：USITC特别强调，此次启动调查仅为程序启动，并不意味着其已就案件实质内容作出任何侵权判定。调查下一步将由USITC首席行政法官指派一名行政法官（ALJ）负责审理，该法官将依法安排并举行证据听证会，随后作出是否存在违反第337条规定的初步裁定，该初步裁定还需经过USITC委员会的进一步审查。按照美国相关调查流程，USITC将在切实可行的前提下尽快作出最终裁定，并在本次调查启动后45天内确定调查完成的目标日期。根据美国相关法律规定，USITC在337条款案件中作出的补救令自发布之日起正式生效，且在发布后60天内自动成为最终裁定，除非美国贸易代表在该60天期限内基于政策原因予以否决，这也意味着被调查企业需在短期内做好充分的应诉准备。值得高度关注的是，这是美国两天内第二次对中国电子产品启动337调查，密集程度凸显其贸易保护倾向。就在当地时间3月30日，USITC已投票决定对特定具备视频功能的电子设备（包括智能电视、显示器及其组件）启动同类337调查（案件编号337-TA-1495），申诉方为美国InterDigital公司，指控相关产品侵犯其6项美国视频技术专利，TCL、海信相关的多家企业当时已被列为被调查方。对海信等被调查企业而言，短期内面临两起337调查在审的局面，虽目前未被认定侵权，但后续需投入大量人力、物力应对，若最终裁定不利，可能面临产品被排除美国市场、销售受阻的风险。业内分析指出，美国近期密集启动337调查，本质上是利用知识产权壁垒实施精准贸易保护，在传统关税工具受限后，转向更隐蔽、更高效的规则工具，以此遏制中国优势消费电子产业的全球扩张，而中国企业正从被动应诉转向主动博弈，通过专业应诉争取谈判空间已成为应对此类调查的关键路径。*声明：文中所引用信息均来自公开资料，我方转载仅为分享与讨论，不代表我方赞成或认同，如有异议，请联系后台。

你以为NewCo是BD的升级版，是药企和资本的双赢。但在反垄断局眼里，这是“新设合营企业”，是“共同控制”，是必须申报的经营者集中。恒瑞的Kailera，康方的Summit，信达的Fortvita——NewCo模式正在成为中国创新药出海的“新标配”。模式很简单：中国药企出管线，美元基金出钱，在海外新设一家公司，把管线的海外权益装进去。药企拿股权+首付款，基金拿控股权，一起赌未来。看起来很美。但有一个坑，99%的人没看到。NewCo，在反垄断法眼里，不是BD，是新设合营企业。NewCo的两个步骤，每一步都在踩监管的线NewCo模式通常分两步走：第一步，中国药企和境外资本一起，在海外新设一家公司。这叫“新设合营企业”。第二步，中国药企把管线的全球权益，排他性授权给这家新公司。新公司拿到研发、生产、销售的完整权利，独立负责商业化。在商业层面，这是“资产注入”。在反垄断法层面，这是“共同控制”。《反垄断法》第二十五条写得清清楚楚：经营者集中包括“经营者通过取得股权或者资产的方式取得对其他经营者的控制权”，也包括“经营者通过合同等方式取得对其他经营者的控制权”。NewCo模式，两条全占。共同控制：谁说了算，监管就查谁怎么判断一个NewCo是不是“共同控制”？反垄断局会看三样东西：股权结构。药企和基金各占多少？如果一方绝对控股，另一方只是财务投资，可能不算共同控制。但如果双方持股接近，或者一方有否决权，那就踩线了。股东会表决机制。哪些事项需要全体股东同意？如果重大决策必须双方点头，那就是共同控制。董事会组成和高管任免。董事会席位怎么分？谁有权任命CEO？如果双方都能派人进董事会，都能对高管任命说“不”，那就坐实了共同控制。恒瑞的Kailera，恒瑞持股19.9%，贝恩等基金持股80.1%。表面看基金绝对控股。但如果恒瑞对重大决策有否决权，或者董事会里有恒瑞的人，那反垄断局就会认定：这不是财务投资，是共同控制。《竞争战略》里有一句话，放在这里很合适：“控制权，不只看股权比例，看的是谁能说‘不’。”申报门槛：你以为没到，其实早就超了就算构成共同控制，还得看交易规模有没有达到申报门槛。美国HSR法案，2025年后的标准是：交易规模超过1.199亿美元，就要申报。很多NewCo的首付款看起来不大，但交易总价值怎么算？是“首付款+里程碑付款+股权价值”的总和。恒瑞Kailera那笔，首付款1.1亿美元，加上19.9%的股权价值，再加未来几十亿的里程碑——分分钟超线。欧盟更狠。依据《欧盟合并控制条例》，只要新公司在欧盟境内有业务，或者交易各方在欧盟的营业额达到门槛，就得申报。中国也一样。国务院规定的申报标准是：参与集中的所有经营者上一会计年度在全球营业额合计超过120亿元人民币，且至少两个经营者在中国境内营业额超过8亿元人民币。很多头部药企，光中国区收入就超8亿了。没达到标准就不用报？太天真了有人问：如果没达到申报标准，是不是就不用管了？太天真了。反垄断法里有一条“兜底条款”：即使没达到申报标准，但有证据证明该经营者集中具有或者可能具有排除、限制竞争效果的，反垄断执法机构可以要求申报。FTC在M公司和S公司的案例里，就是这么干的。交易规模可能没到申报门槛，但FTC认定：这笔交易消灭了潜在竞争对手，加强了S公司的市场支配地位，对创新市场造成负面影响。直接出手叫停。《反垄断法》里有一句话：“法律不禁止做大，但禁止用不正当手段维持大。”NewCo模式如果被认定为“共同控制+消灭竞争”，就是不正当手段。写在最后NewCo模式，是中国创新药出海的“新船票”。但船票有了，航线还没完全打通。《竞争战略》里还有一句话，值得反复琢磨：“真正的战略，不是赢在起点，是赢在合规。”NewCo模式的坑，不是技术问题，是制度问题。中国药企在出海时，别光盯着首付款，还得问问自己：这家新公司，谁说了算？交易总价值超线了吗？这个市场，还有别的玩家吗？如果这三个问题有一个答不上来，你的NewCo，可能还没起飞，就被反垄断局拦下来了。

上海交通大学——坚守图强之志 作答时代命题3月28日，东海之滨，由上海交通大学自主研制的国家重大科技基础设施“远海浮动岛”正式启动建设。这座世界首创的“海上移动科学城”，将为万米全海深探测与百吨级深海装备实海试验提供世界级科研底座。这是交大人为母校130岁生日献上的一份特殊礼物。1896年，上海交通大学前身——南洋公学，于民族危难之际诞生，播下“兴学强国”的种子。130年来，一代代交大人从校园出发，走向国家和人民最需要的地方。从“因图强而生”的起点，到“因改革而兴”的勇毅，再到“因人才而盛”的今天，这所跨越3个世纪的学府，见证了一个民族从图存救亡走向伟大复兴的历史征程，也书写了新时代迈向中国特色世界一流大学的奋进之路。当“远海浮动岛”即将在海洋深处“扎根”，当一项项重大成果从实验室走向强国建设主战场，上海交大正以教育、科技、人才一体推进的生动实践，作答时代命题。以图强之志立心——坚守办学方向，为党育人为国育才云南洱海，取样、记录、复测，上海交大孔海南团队10多年扎根大理，守护一湖清水，将科研落脚在百姓对美好生活的期待。四川锦屏山，地下2400米，上海交大刘江来团队守着探测器，在岩石深处等待几乎不可见的信号。17年寻找暗物质，看似离百姓生活很远，却与国家原始创新能力紧密相连。为党育人、为国育才。围绕“培养什么人、怎样培养人、为谁培养人”这一根本性任务，上海交大把“铸魂育人”贯穿高质量办学强校全过程。漫步校园，从“韬奋路”到“旭华路”“学森路”，一处处传承红色基因的精神坐标，滋养着师生心灵。走进教室，“声入人心”学生理论宣讲团的同学们正在备课。这支获评“全国基层理论宣讲先进集体”的年轻队伍，用年轻人的语言讲述党的创新理论，从课堂到社区，从校园到云端。“把握社会主义办学方向，落实立德树人根本任务，我们将担当民族复兴大任的价值观念贯彻到全员、全过程、全方位育人之中，让价值引领、知识探究、能力建设、人格养成融为一体。”上海交大党委书记杨振斌深感肩上重责。高质量建设“习近平新时代中国特色社会主义思想概论”课程群；联合开设“钱学森与中国科技事业”等特色课程；联动中国商飞、航天八院共建“大思政课”教学基地；引进优秀师资，让“优秀的人教出更优秀的学生”……“饮水思源、爱国荣校”，是校训；“培养第一等人才，砥砺第一等品行”，是追求；“选择交大，就选择了责任”，早已内化为师生们的精神自觉，并有了最新下半句——“走出交大，就要承担使命”。以改革之刃破局——用系统思维一体推进教育科技人才发展“交大之兴，从来不是守出来的。而是在一次次主动调整、自我重塑中闯出来的。”校长丁奎岭的话，道出了这所大学的性格。一体推进教育科技人才发展，是开创中国式现代化建设新局面的必然要求，也是高校实现自身跨越式发展的必由之路。学校党委着眼国家战略谋篇布局：把握教育的政治属性、人民属性、战略属性，以系统思维推动教育链、人才链、创新链深度融合、协同发力。着力“破”，通过教学改革为人才培养铺路——实施伯乐计划、荣誉计划、跃升计划、攀登计划，因材施教。大一到大三的本科生，不受院系排名限制，不受学科成绩影响，可以零门槛申请转出。如果转入学院同意接收，即可成功转专业，让学生成长不再过早被专业边界限制。打开学科边界、学院边界、学校边界，以国家战略和学科交叉融合为导向，重新布局溥渊未来技术学院、智慧能源创新学院、心理学院等一批交叉特色学院。聚焦“融”，以制度创新为科技创新开道——创建不久的人工智能学院，上下游人才培养多元化：1/3来自海外顶尖高校，1/3来自国内一流院校，1/3来自全球领先企业。在全球计算机科学学术排名中，2025年上海交大计算机学科的人工智能分项位列全球第一。张江高等研究院，汇聚了83个高水平科研团队，国家级人才超过60人，公共科学装置平台对跨学科团队开放共享。研究院设立交叉基金，要求两个不同学科团队共同申请、共同投入；注册“新型研发机构法人”，让地方、产业和政策资源顺畅衔接。强化“变”，以评价改革为原始创新松绑——原始创新，需要长期深耕、自由生长。思源研究院应运而生，“允许试错”被写入制度，不受校内考核指标限制，采取年度学术报告、中期诊断性评估、10年期满考核。“交大2030计划”支持35岁以下的科技人才开展高风险、非共识、颠覆性研究。“深入探索根本性科学问题，中国正向基础研究领域发起冲击。”中国科学院院士、上海交大李政道研究所所长张杰介绍，所里调整评价办法，不看“帽子”，不数论文，看的是创新能力、未来潜力和原创贡献。国家战略所需，自主创新所向。“海上大型绞吸疏浚装备”实现技术自主可控，“华龙一号”“天问一号”“嫦娥工程”“北斗导航”等重大成果背后，都有上海交大团队参与攻关。创新链产业链人才链，链链相扣。依托上海交大创建的“大零号湾”科技创新策源功能区，概念验证、孵化加速、产业落地……基础研究的“最先一公里”和成果转化的“最后一公里”，正绘就在一张地图上。与国家电投共建智慧能源创新学院，与宁德时代共建溥渊未来技术学院，企业“出题”、高校“答题”的产学研融合新范式，正加速生长。“十四五”时期，上海交大科技成果转化合同金额突破70亿元；2023年度，揽入国家科学技术奖8项；连续16年，国家自然科学基金项目总数位居全国高校第一。以聚才之诚致远——在全球视野中争创“中国特色世界一流”2025年4月29日，习近平总书记考察上海，来到徐汇区“模速空间”，与青年创新人才交流。现场唯一“洋面孔”，是来自上海交大巴黎卓越工程师学院的外籍教师伯涵峥。“国际化”是上海交大重要的办学特色。落实党中央“加快建设中国特色、世界一流的大学和优势学科”的战略部署，上海交大更加坚定：“中国特色”要求扎根中国大地办学，“世界一流”要求具备全球竞争力和影响力。创一流，汇聚天下英才而用之。2023年，上海交大启动“校长直通车”机制，为顶尖人才的识别与引进设立特殊通道。学院层面引进一名关键人才，最快一个月完成；学校层面一周内即可作出决策。医疗保障、住房支持、子女教育等配套措施，被纳入人才工作体系。效果明显。近三届优秀青年科学基金项目（海外）实现学科门类全覆盖；2025年入选者中，近六成来自全球排名前20或学科排名前5的世界顶尖高校。创一流，推进“全球交大”战略体系。以国家战略需求为导向，融入优质国际资源，加强开放互鉴。推动上海交大密西根学院向浦江国际学院顺利转型，创建巴黎卓越工程师学院，培养精通中英法三语的精英工程人才；打造“全球挑战计划”等项目，与43所境外一流高校开展本科、硕士、博士层面的联授学位项目。“我们希望让学生在世界坐标中理解中国，在中国实践中回应世界，构建面向未来、可持续的国际化人才培养‘蓄水池’。”上海交大浦江国际学院院长王贺升说。一所大学与一个国家的故事，正汇入一个时代的大江大河，奔涌向前，生生不息。西安交通大学——传承精神火种 服务国家战略记者 张铁 张丹华渭水之滨，梧桐挺拔；百卅学府，初心如磐。走进西安交通大学西迁博物馆，“为民族而生，为时代而生”10个大字赫然入目，无声诉说着跨越世纪的铿锵誓言。1896年，交通大学的前身南洋公学诞生于上海黄浦江畔，在民族危难中开启“兴学强国”的征程。1956年，响应国家号召，交通大学主体西迁西安，铸就了“胸怀大局、无私奉献、弘扬传统、艰苦创业”的西迁精神。2020年4月22日，习近平总书记在这里会见14名西迁老教授时指出：“‘西迁精神’的核心是爱国主义，精髓是听党指挥跟党走，与党和国家、与民族和人民同呼吸、共命运，具有深刻现实意义和历史意义。”建校130周年、西迁70周年，从兴学强国的初心到扎根西部的坚守，这所百年学府传承与弘扬西迁精神，强劲的脉搏始终与国家、民族一起跳动。为国育才，服务国家重大战略需求西安交大人工智能与机器人研究所教授王飞的办公室里，摆放着各种航天器模型，一对机械臂格外醒目。为给我国载人空间站、嫦娥五号和嫦娥六号提供关键技术支撑，王飞率领团队历经15年、200多万次数据模拟，终于成功为中国航天器的“手臂”装上了明亮的“眼睛”。为国家重大战略需求服务，是王飞的科研导向，更是西安交大一以贯之的爱国基因。1896年，甲午海战硝烟未散，南洋公学创建于上海；1956年，交通大学主体西迁，“向科学进军，建设大西北”。从南洋公学到西安交大，办学坐标始终清晰：国家需要什么，交大便开创什么。当前，百年变局加速演进，民族复兴势不可挡，习近平总书记强调，“要把培养国家重大战略急需人才摆到更加突出位置，着力造就拔尖创新人才，推动实现高水平科技自立自强。”牢记嘱托，西安交大以科技发展、国家战略需求为牵引，接续攻坚、为国铸剑，历史使命在新时代丰富延展——眺望海洋，西安交大李杰团队参与全国首个海滨低空智慧监管平台研发，历时90天攻关，打造科技护海新标杆。叩问苍穹，西安交大陈玉团队联合10家单位，研制出国内首台紫外光电子谱分析仪，助力宇航和半导体领域破解技术难题。服务民生，西安交大任晓兵联合团队创制“超级压电陶瓷”，有望为下一代微型机器人等提供关键材料支撑。…………厚积薄发，西安交大8个学科入选国家“双一流”建设学科，19个学科进入世界学术机构前1%；包括11个全国（国家）重点实验室、1个国家重大科技基础设施等在内的265个省部级及以上基地，构成服务国家战略的硬核支撑平台。“近年来，西安交大持续加强战略导向、前沿导向、市场导向的基础研究，提升基础研究组织化水平，服务高水平科技自立自强。”西安交大校长、中国工程院院士张立群表示。产教融合，实验室成果走进生产线马元是中国航天科技集团公司六院十一所涡轮机组合发动机研究室主任，他的日常办公地点，却在位于中国西部科技创新港的西安交大新校区。与马元一起常驻这里的，还有航天科技集团近百名工程师，以及西安交大机械、能动、材料等学科的30余名教授和200余名博士、硕士研究生。这支液体火箭发动机“国家队”，是由航天六院同西安交大共建的“空天往返先进推进创新中心”——一个校企深度融合的创新联合体。在这里，教授与工程师比邻而坐，论文数据与产线报表实时交互，校企“串联式”研发变为“并联式”攻关。习近平总书记强调，“强化教育对科技和人才的支撑作用”。“十五五”规划纲要提出，“深化教育科技人才一体改革，强化规划衔接、政策协同、资源统筹、评价联动，促进科技自主创新和人才自主培养良性互动。”创新联合体，折射的正是西安交大在教育、科技、人才一体发展上的持续探索。“校企早期合作以技术转让为主，如同‘相亲’；后来的联合研发，好比‘恋爱’；现在共建实体实验室，则是‘领证过日子’。”谈及校企融合，马元如此比喻。“学生同工程师一起工作，本领提升更快。”西安交大机械学院教授、校企创新联合体校方总师刘金鑫说。西安交大已有2300余名工程硕博士研究生在工程化环境、实战化项目中成长，他们的毕业设计题目，很多来源于实践中的技术难题。如今的创新港，“智慧学镇”雏形初现——学生早上在实验室，中午与企业工程师在食堂交流，晚上在创投咖啡馆路演项目。校区、园区、社区融为一体，教育、科技、人才“三驾马车”并驾齐驱。截至目前，西安交大已与中国移动、通用技术集团、南瑞集团等255家企业签署共建联合研究平台协议，建立100个校企深度融合创新联合体。校企携手解决关键技术难题3124项，专利成果赋权应用转化率提升至22%，就地孵化科创企业281家。西迁铸魂，精神火种在青春中燎原塔克拉玛干沙漠中，看到油井外自己栽种的一排排梭梭、红柳，塔里木油田哈得采油气管理区满深联合站站长马金龙，总会想起母校西迁师生在校园栽植的梧桐。上世纪50年代，党中央、国务院作出了交通大学迁往西安的决定。1956年，教授带头上路，学子踊跃随行，6000多名师生打起背包出发，“党让我们去哪里，我们背上行囊就去哪里”。3年后，交通大学分立为同根同源的西安交大与上海交大。交通大学1956年底在册的767名教师中，迁到西安的就有537人。他们将个人前途与国家命运紧密相连，用西迁精神在三秦大地上浇筑起一所一流大学。“希望西安交通大学师生传承好西迁精神，为西部发展、国家建设奉献智慧和力量。”2017年12月，习近平总书记对西安交通大学老教授的联名来信作出重要指示。向西，再向西。2013年，马金龙从西安交大过程装备与控制工程专业毕业，来到塔克拉玛干沙漠。作为项目核心成员，他参与到我国最大的超深油田——富满油田的开发建设中，先后攻克常温集输配套工艺、高含硫装置长周期检修等难题。“像我一样在塔里木油田工作的西安交大毕业生有30人。”马金龙说，“我们相信，只有荒凉的沙漠，没有荒凉的人生。”西安交大校园西南角的西迁广场上，迁校浮雕前，总有不少学子驻足沉思。每到夜晚，广场上“交通大学西行之履”雕塑上的脚印依次亮起，如同当年的西行脚步，一步步走到今天。“老一代西迁人大多已长眠于黄土地，但西迁精神的火种却在一代代青年中燎原。”西安交大校史专家贾箭鸣说。西迁以来，西安交大培养了近40万名各类人才，一半以上扎根中西部工作，培养或在校工作院士96名。“我愿将我的知识和爱心献给这片土地，为西部教育事业发展贡献力量。”20多年来，西安交大研究生支教团309名学子，分赴西部22所学校开展支教工作，累计服务2万多名学生；“心桥无止”青年志愿团队，联合全国高校志愿者先后在9个省份建成57座生态便民桥，创新模式助力乡村全面振兴；许多毕业生通过“三支一扶”“西部计划”等基层项目，服务中西部地区经济社会发展……“到祖国最需要的地方建功立业”，西安交大学子记于心、敏于行。“牢记习近平总书记殷殷嘱托，全校师生将传承弘扬西迁精神，融入国家战略、融入地方发展、融入产业创新，更好地支撑强国建设。”西安交大党委书记卢建军表示。信息来源：人民日报 记者 吴焰 姜泓冰 季觉苏

近日，中集安瑞科旗下中集安瑞科能源系统（上海）有限公司为中石油大庆钻探配套的燃气分布式发电系统，日发电量正式突破十万度。该系统综合效率与经济效益远超柴油发电机，有力支撑大庆钻探“电代油、气代油、甲醇代油”等清洁能源替代工程实施，为中国石油大庆古龙陆相页岩油国家级示范区年产量突破100万吨提供绿色能源保障。为应对页岩油压裂现场施工规模大、作业强度高、用电负荷波动剧烈冲击性强、24h连续作业等难题，中集安瑞科开发了系列“离网型智能分布式发电系统”，为项目配套20套AM1200分布式能源站，一套智能电站集控系统，并接入公司EQC云管理平台。运行数据显示，AM1200的实际持续运行功率较同类产品高30%，整个电站系统每方天然气高压发电量达到3.2kWh，较行业平均水平2.8kWh/m3高14%，燃气消耗更低。供电响应速度小于1分钟，实现了精准调度与高效供电。值得一提的是，该系统燃料来源为原本被视为废料的“燃烧油田伴生气”（以下简称：伴生气）。数据显示，全球油气开采过程中每年约燃烧1476亿立方米伴生气，直接经济损失近480亿美元，同时排放3.81亿吨二氧化碳当量。提高油田伴生气的回收利用率，已成为全球能源行业绿色转型的重要课题。中集安瑞科将伴生气转化为清洁电能和热能，不仅实现“零碳排放”，还大幅降低油气开采成本。目前该技术已在大庆、胜利等油田推广应用，经济效益和环保效益显著。除油田开采外，该综合能源系统解决方案还在炭炭复合材料、LNG液厂、海岛微电网等行业成功应用。例如，基于SL低碳能源站的高含氢工业尾气解决方案，可为某炭炭复合材料企业处理工业废气4800万m3/年，提供清洁电能5000万kWh/年、饱和蒸汽16000t/年，直接为单个合作方节约电费1900万元/年，预计每年减少碳排放3万吨，将实现可观的经济效益和环保效益。来源：中集安瑞科编辑：王丹丹

【2026 年 4 月 1 日 — 中国上海讯】为期两天的 2026 国际集成电路展览会暨研讨会(IIC Shanghai)于上海浦东丽思卡尔顿酒店圆满落幕。本届大会以技术赋能产业，生态链接价值为核心定位，打造集技术交流、产业对接、战略对话、成果展示于一体的国际化集成电路产业平台，汇聚逾500家企业，2500人次观众，3万多直播观众，为中国半导体产业技术突破、生态协同与全球化布局注入强劲动力。在4月1日上午举行的2026 国际绿色能源生态发展峰会上，意法半导体中国区功率分立和模拟产品器件部市场及应用副总裁 Francesco MUGGERI、Vishay 亚洲区业务开发资深总监楊益彰、德州仪器储能系统方案专家严骏华、瑞能碳化硅产品技术专家王越、华润微电子工业与能源事业部总监张鹏等国际龙头与本土领军企业高管、技术专家齐聚，围绕新能源汽车、储能系统、智能电网、高效电源、碳化硅 / 氮化镓功率器件等关键领域，共话半导体技术赋能绿色能源转型的创新路径与落地实践。AspenCore 中国区总经理靳毅在欢迎致辞中表示：“站在2026年的历史节点，我们比任何时候都更清晰地认识到——绿色能源革命不仅是技术的革新，更是发展范式的重塑。零碳时代的浪潮中，全球能源结构正经历着前所未有的深刻变革，这一转型不仅重塑了全球能源产业的格局，也为半导体行业开辟了广阔的发展空间。半导体、人工智能、新材料等技术的突破，推动新能源汽车、智能电网、零碳工厂等产业崛起。人工智能与大数据正在重构能源管理体系。从工业园区的‘零碳大脑’，到城市级的虚拟电厂平台，算力与算法的进步让能源系统从‘被动调控’转向‘主动优化’。无一例外的，全球半导体企业正在通过技术创新与产业升级，共同铸就零碳‘芯’格局，为地球的可持续发展贡献力量。”大会同步举办两大重磅专题论坛，议题精准、干货密集： 上午，边缘 AI 与算力芯片论坛汇聚 AspenCore、Imagination、珠海硅芯科技、是德科技、华邦电子、国科微等企业嘉宾，围绕边缘智能与算力芯片创新展开深度研讨。论坛聚焦架构演进、2.5D/3D 先进封装 EDA、低功耗测量、AI 存储、大模型推理 NPU 优化等核心方向，分享消费电子发展趋势、边缘 AI 架构、先进封装设计、功耗测试技术、DRAM 产业趋势及大模型推理优化等前沿内容，为算力芯片突破功耗与性能瓶颈、加速边缘智能产业落地提供有力支撑。下午，第 31 届高效电源管理及功率器件论坛聚焦双碳与能效升级需求，围绕 SiC/GaN 应用、电源芯片能效提升、宽禁带器件测试、锂电池安全检测等核心议题展开深度分享。智融科技、ADI、博通、AOS、深圳智芯、ITECH 等企业专家带来最新驱动方案、氮化镓应用、隔离驱动、服务器电源、电池热失控预警、宽禁带器件可靠性测试等前沿技术与落地案例，为新能源汽车、光伏储能、AI 服务器、工业电源等领域节能增效提供关键支撑。昨日举办的 2026 中国 IC 领袖峰会、EDA/IP 与 IC 设计论坛、边缘 AI 与算力芯片论坛、Chiplet 与先进封装技术论坛也圆满举行，各行业顶尖专家围绕 AI 芯片、汽车电子、工业控制、先进封装、功率半导体等热点方向展开深度研讨，现场交流氛围热烈，为本次系列会议的整体成功举办奠定了坚实基础。为期两天的展会与论坛高效联动，以精准议题、前沿展品、精准对接，成为半导体产业年度风向标。作为全球集成电路领域极具影响力的年度盛会，IIC 始终以推动技术创新、促进产业协同、链接全球资源为使命，持续赋能中国半导体产业迈向全球价值链中高端。2026 年 12月，IIC 将落地深圳，与全球业界同仁再聚鹏城，共启产业新程，续写 “芯” 篇章!关于 AspenCoreAspenCore 是电子工程领域中全球领先的技术媒体机构，其重要的使命是为电子工程师、技术人员、采购和管理人员提供最高质量的内容，以激发他们的创造力，从而促进整个电子行业市场的发展。同时，AspenCore 极具公信力的媒体渠道为技术供应商接触技术决策者提供了绝佳平台。有关“2026国际集成电路展览会暨研讨会(IIC Shenzhen)”请访问：https://iic.eet-china.com/有关“2026国际绿色能源生态发展峰会”详情请访问：https://iic.eet-china.com/green.html“2026国际绿色能源生态发展峰会”在线重播入口：https://www.eet-china.com/ee-live/IIC_20260401.html"

今日（4月2日），中南大学湘雅二医院发布讣告，中南大学临床药学研究所所长、原中南大学湘雅二医院药学部主任向大雄因病医治无效，于3月31日上午不幸逝世，享年59岁。公开资料显示，向大雄，男，湖南桑植县人，是我国知名药学专家，中南大学湘雅二医院主任药师、教授，深耕药学事业三十余载，为我国药学学科发展、临床药学服务与创新药物研发奉献了毕生心血。1987年7月，向大雄考入湖南中医学院开启求学之路。1991年7月开始在湖南医科大学附属第二医院（现中南大学湘雅二医院）药剂科工作，自此将毕生精力倾注于药学事业。工作期间，他始终笃学不辍、精进不休，2002年于湖南中医药大学获硕士学位，2005年于成都中医药大学获博士学位，2007年完成中南大学药学博士后研究顺利出站。在专业技术职务上，向大雄2002年晋升副主任药师，2013年晋升主任药师；管理与学术任职上，他在2014年至2020年任中南大学湘雅二医院药学部主任，生前还担任中南大学临床药学研究所所长、湖南省转化医学与创新药物工程技术研究中心主任等职务。他主要深耕药学、创新药物与新制剂研发、仿生纳米医药技术及靶向治疗、中药与民族药物研究开发领域，先后主持国家新药创制重大专项课题等各级各类课题45项，发表专业学术论文260余篇，曾荣获湖南省科技进步三等奖、湖南省中医药科技奖一等奖等荣誉。据中南大学湘雅二医院讣告消息，向大雄教授的追思告别仪式已于4月1日在桑植县福山公园天慈堂举行。“向大雄教授的不幸逝世，使我们痛失了一位传道授业的良师益友。但他的学术思想、管理理念和高尚品格，将永远激励着后来者，在探索药学科学、服务人民健康的道路上继续砥砺前行。”讣告写道。*“医学界”力求所发表内容专业、可靠，但不对内容的准确性做出承诺；请相关各方在采用或以此作为决策依据时另行核查。

近期，Micro LED CPO（共封装光学）概念在全球科技与资本市场的热度持续飙升，作为被寄予厚望的下一代短距光互连技术，其不仅引发了国际巨头的争相布局，也带动了国内众多企业跨界布局的热潮。那么，为何Micro LED CPO能在此刻站上风口？它又将如何重塑未来的算力版图？AI算力狂飙下的互连焦虑与物理极限简单而言，Micro LED CPO的出现是为了解决AI算力需求暴增带来的问题。在AI高速发展的大时代下，作为人工智能大模型训练的核心基础设施，智算集群、数据中心（Intelligent Computing Cluster或AI Cluster）正在面临越加严峻的庞大数据传输效率与效能挑战。根据2025年中国移动发表的《面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书》，随着通用人工智能的加速发展，大模型技术总体遵循扩展法则，智算集群的参数规模大约每两年增长400倍，带动芯片算力约每两年提升3倍。然而，计算机互连速度的提升却显得极为迟缓，约每两年仅能增长1.4倍。互连能力的演进严重滞后于算力的爆发，导致了极高的通信开销，成为超大规模集群算力随芯片数量线性增长的核心瓶颈。TrendForce集邦咨询最新调查则指出，随着生成式AI兴起，数据中心对高速传输的需求持续提升，原先应用在机柜内短距离传输的铜缆方案，将在传输密度与节能上面临严峻挑战。在追求高传输速率的前提下，由于传统铜缆能耗超过10 pJ/bit，将使得整体系统能耗大幅增加。铜缆方案在速度、功耗、距离和物理空间上全面到达极限，业界正积极寻求转向更高速低损耗的互连技术，因此光互连走入了行业的视野。TrendForce集邦咨询研究认为，未来的GPU设计重心将转向更高密度的芯片互连以及更高速的数据传输，机柜内芯片互连及跨机柜的大规模互连将成为规划数据中心的核心课题。受限于物理限制，铜缆方案无法应付超大规模的数据搬运需求，促使产业链加速“光进铜退”，光学传输方案因此将获得广阔的发展空间。什么是CPO？Micro LED CPO又是什么？为解决传统铜缆与AI时代算力需求不匹配的问题，业界提出了光互连技术，这其中包括：近封装光学（NPO, Near Package Optics）、共封装光学（CPO, Co-Packaged Optics）、以及光输入/输出（OIO, Optical Input Output）。其中，CPO是当前备受瞩目的路线之一。传统的网络连接是把光模组插在设备前面板上，电信号需要在电路板上跑十几厘米甚至更长距离才能到达计算芯片。而CPO则是直接把负责光电转换的光引擎和计算芯片（如GPU或交换芯片）挨着封装在同一块基板上。这样一来，电信号的传输距离就从厘米级大幅缩短到了几毫米。这种物理结构，不仅极大地提升了互连带宽密度，还因消除了冗长的电链路损耗，使得整机设备功耗降低了50%左右。CPO结构来源：《面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书》对于CPO技术的市场前景，TrendForce集邦咨询给出了积极的预测，预估CPO在AI数据中心光通信模块的渗透率将逐年成长，2030年有机会达到35%的水平。来源：TrendForce集邦咨询而在CPO光源技术路线中，除了主流的硅光集成方案和VCSEL（垂直腔面发射激光器）方案外，Micro LED作为一种新兴的光互连光源正异军突起。相比于其他方案，Micro LED CPO在满足智算中心机柜内超短距、高密度互连需求方面，展现出了极其独特的物理与架构优势。第一，Micro LED 方案带来了架构颠覆：以“宽而慢”取代“窄而快”。传统的互连技术（包括电互连和部分基于激光器的光互连）通常依赖于“窄而快”的架构，即通过极少数的高带宽通道传输数据，这不仅需要极其复杂的驱动电路和数字信号处理器（DSP），还对光源的发热和可靠性提出了严苛要求。Micro LED方案则截然不同，它天然适合构建二维高密度阵列，能够采用“宽而慢”的通信模式。例如，微软团队推出的MOSAIC架构，便利用数百个低速并行的Micro LED通道（如单通道2Gbps）来替代少数高速通道，通过“数量”的堆叠轻松实现800Gbps或1.6Tbps的总吞吐量。第二，极致的能效表现。在追求高传输速率的前提下，传统铜缆的能耗通常超过10 pJ/bit，而Micro LED CPO方案的单位传输能耗极低。通过整合50微米以下的芯片尺寸与CMOS驱动电路，Micro LED可实现仅1至2 pJ/bit甚至亚皮焦耳（sub-pJ/bit）量级的超低能耗。这意味着，Micro LED CPO方案可将整体互连能耗大幅降低至传统铜缆方案的5%左右，从而极大缓解智算中心的散热压力与运营成本。第三，超高带宽密度。Micro LED支持多通道并行和空分复用技术，其带宽密度能够轻松超过1 Tbps/mm2。这种高密度的阵列化特性，使其更契合集群中GPU节点间海量数据并发的严苛要求。第四，卓越的可靠性与兼容性。Micro LED的结构比传统激光器更为简单，对温度变化极不敏感，其系统可靠性比当前的光学链路高出100倍。同时，Micro LED光信号不受电磁干扰，且与CMOS工艺具有高度兼容性，极易与逻辑芯片进行高密度异质集成。AVICENA Micro LED的光互连引擎方案示例纵览全球Micro LED光互连产业布局在AI大时代下，Micro LED因其在光互连领域明显的技术优势，成为满足持续高速增长的AI大模型算力需求的关键方案。因此，近年来，越来越多的LED企业以及科技巨头加速布局Micro LED光互连技术领域，期望把握AI人工智能带来的机遇。在国际市场上，科技巨头与创新企业形成了紧密的生态合围。例如，近期美国Micro LED微显示技术企业Mojo Vision与半导体巨头Marvell达成长期战略合作；Micro LED光互连技术开发商Avicena不仅与ams OSRAM合作推进GaN Micro LED阵列的量产，还联合台积电共同生产基于Micro LED的光互连产品。图片来源：Avicena法国微电子研究中心CEA-Leti则在去年11月启动了一项为期三年的多边合作项目，推动Micro LED光学数据链路从实验室迈向商业化量产，随着Micro LED光互连技术热度的上升，CEA-Leti或将加快推进相关项目合作。在国内市场，国内企业在Micro LED光互连领域的布局虽起步略晚，但展现出了强劲的发展势头，各大LED芯片、面板及封装企业正依托既有产能加速转型。在核心光芯片环节，兆驰股份依托其在LED外延生长与巨量转移等领域的积累，在近期宣布，其面向Micro LED光互连CPO技术的Micro LED光源芯片已顺利完成研发并正式处于样品验证测试阶段。据悉，兆驰股份已形成从光芯片、光器件到光模块的垂直产业链布局，具备高度的差异化竞争优势。京东方华灿光电、三安光电也相继开展Micro LED光互连技术产品的研发与样品交付测试；此外，芯元基半导体也依托自主研发的4-6英寸DPSS GaN外延平台，实现了单通道调制速率超过8 Gbps的通信级GaN光发射芯片。在产业链协同层面，京东方华灿光电与显示芯片设计公司新相微正式签署战略合作协议，研发适用于智算中心的低功耗、高带宽Micro LED光互连模块。錼创科技则联合世芯生态系成员光循科技（Brillink），共同开发能耗低于1 pJ/bit、带宽密度达Tbps/mm2等级的AI光互连平台，力求取代传统的主动式电缆（AEC）。同时，老牌面板与消费电子巨头也以创新姿态跨界切入。友达光电董事长彭双浪明确指出，友达正借助其30年的玻璃制造经验与Micro LED巨量转移技术，通过重分布层（RDL）和玻璃通孔（TGV）等先进封装工艺，强势切入硅光子CPO的短距离传输市场。今年初，联发科也对外披露了基于自主研发的Micro LED光源技术所开发的新型主动式光纤电缆（AOC）方案。而就在近日，联发科宣布与微软研发出采用微型化Micro LED光源的次世代主动式光缆（Active Optical Cable, AOC）。小结尽管Micro LED光互连技术展现出了重塑数据中心底层架构的巨大潜能，但从实验室走向规模化量产，仍需时间去跨越一系列技术与产业落地的难题。但在未来AI人工智能技术保持快速发展的状况下，相信将会有更多企业进入Micro LED光互连产业链当中，加快推动技术的落地应用。在商业化时间表方面，据TrendForce集邦咨询分析师指出，目前该技术方案大多处于前期设计与可靠性测试环节。预计在极其顺利的情况下，有望在两至三年后（即2026年至2027年期间）实现机柜内光通信应用的小规模商业导入，届时Micro LED光互连技术将正式迎来发展元年。总而言之，在AI算力与数据中心变革的时代浪潮下，Micro LED正在彻底打破“终极显示”的传统应用边界。通过低功耗、高带宽密度的光互连特性，Micro LED不仅为智算集群的“光进铜退”提供了极具经济效益的替代路径，更有望通过非显示应用的反哺，带动整个半导体与光电产业的规模效应与成本优化。对于Micro LED光互连技术，LED行业资深分析师即将带来最详细、最专业的前景解析。在4月22日举行的TrendForce集邦咨询2026新型显示产业研讨会（DTS）上，TrendForce集邦科技资深研究副总经理邱宇彬将以“Micro LED跨界融合：AI显示与光通信的双轨发展”为题，为大家深入剖析Micro LED在显示与非显示两大方向的发展现状与趋势。诚邀大家报名现场聆听LED行业最新发展风向！▶ 关于我们TrendForce集邦咨询是一家专注全球高科技产业深度分析与顾问咨询服务的国际研究机构。研究领域横跨晶圆代工、AI服务器、DRAM、HBM、NAND Flash、集成电路与半导体、MLCC、AI机器人、显示面板、LED、近眼显示、AR/VR和新能源(含太阳能光伏、储能和电池),同时在人工智能、汽车科技、5G/6G通讯、低轨卫星和物联网等前瞻科技产业累积丰厚的研究能量。上下滑动查看发现“分享”和“赞”了吗，戳我看看吧

机器之心编辑部近日，美团发布了一项颇具分量的多模态研究成果 —— LongCat-Next。这是一款离散原生自回归多模态大模型，基于 LongCat-Flash-Lite MoE 架构构建，总参数量达 68.5B，激活参数仅 3B，能够在统一框架下同时处理文本、图像与音频三种模态。该模型的出现，直接挑战了多模态领域长期存在的一个认知：将视觉信息离散化为 Token 会导致严重的细节丢失，在 OCR、复杂图表等细粒度理解任务上天然弱于连续特征模型。LongCat-Next 是目前首个在纯离散框架下，将上述细粒度视觉理解能力推至与专用连续模型相当水平的统一多模态模型，与同等参数量专用视觉模型 Qwen3-VL-A3B 相比毫不逊色。在图像生成方面，其长文本理解与文字渲染能力相较同类统一模型优势显著，整体生成质量可与专用文生图模型 Flux-dev 相抗衡。在音频方面，语音识别与理解能力超越了 Gemini 3.1 Flash-Lite preview、MiMo-Audio 等同量级模型。LongCat-Next 还破解了视觉理解与生成之间的优化冲突。论文实验表明，在同等 token 预算下，理解与生成的联合训练不仅没有相互拖累，理解任务的训练信号反而对生成质量有正向促进，这一结论与多数统一模型的实际经验相悖。当所有模态都以离散 token 的形式在同一嵌入空间中共同训练后，模型内部自发涌现出一种跨模态的语义交融现象，视觉 token 与文本 token 在表示空间中形成交织分布。论文地址：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Next/blob/main/tech_report.pdfGitHub：https://github.com/meituan-longcat/LongCat-NextHuggingFace：https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Nextblog：https://longcat.chat/longcat-next/intro下面，我们通过几个具体 case 直观感受下它的能力。先睹为快，文图音三模态初体验先来试下它的视觉理解能力。我们上传一张爱乐之城配色的插花图片，让 LongCat-Next 识别其中的植物，并介绍各自特征。提示词：图片中的花束包含哪几种植物，分别有什么特征？模型准确辨别出黄色多头玫瑰、紫色洋桔梗、鼠尾草类香草及配叶植物，并对各自颜色、形态给出较为细致描述，还主动补充花束整体配色风格的分析。[ 上下滑动查看更多 ]我们又以三座风格各异的地标建筑为素材，考察模型对国内城市地标的图像识别能力。提示词：这三个地方分别是哪里？LongCat-Next 准确识别出北京「望京之眼」、广州中银大厦及南京青奥中心三处建筑，并对每座地标建筑的背景信息有所掌握。比如提到广州中银大厦的网络外号「蟑螂大厦」及其独特造型，以及南京青奥中心由扎哈・哈迪德设计等细节。下面这道图形推理题除了考察模型的图像理解能力外，还涉及到抽象规律的归纳。提示词：Which option should be chosen for this question?LongCat-Next 抓住其中门道，每幅图形均由外框与内部黑点两个要素构成，并通过多组数据横向比对，得出「外框边数 - 黑点个数 = 2」这一隐藏规律，最终锁定答案 B。再看看图像生成能力。LongCat-Next 生成的日出时分高山湖泊，无论构图还是光影过渡，已接近专业风光摄影的质感。prompt: A crystal clear mountain lake reflecting snow-capped peaks at sunrise. Still water, mirror-like reflection, pink and gold sky, pine trees along the shore.下面这个 case 主要考察文字渲染能力。生成的马克杯产品图中，文字没有变形或乱码，整体呈现极简风格。prompt: A white mug on a wooden table with \"LongCat-Next\" printed on it in clean font. Simple background, morning light from a window, minimalist product photography.LongCat-Next 生成的圣托里尼，色彩表现是最大亮点，蓝顶白墙、三角梅、落日构成强烈且协调的撞色对比，很有氛围感。prompt: Santorini white buildings with blue domes overlooking the Aegean sea at sunset. Warm golden light, bougainvillea flowers, calm ocean, iconic Greek island view.LongCat-Next 还支持任意分辨率输出，即使是极端长宽比构图需求，它同样能稳定生成。视觉之外，LongCat-Next 同样将音频纳入了统一的离散自回归框架。其音频理解能力能像处理文本一样，对声音信号做出准确、连贯的响应，涵盖语音内容识别与复杂场景语义理解等。比如用四川话问它一道经典逻辑谜题，LongCat-Next 没有出现识别偏差或语义丢失，四川话的语音信号被准确转化为可推理的语义内容，并顺畅进入后续逻辑分析流程。这在一定程度上说明，LongCat-Next 的音频离散化表示具备相当的鲁棒性，方言、口音等声学变体并不会成为理解链路上的断点。给它一段环境录音，它从持续、有节奏的「咔哒」声与汽笛声中，准确判断出录制地点为火车站、地铁站或者铁路轨道附近。由此可见，LongCat-Next 可以综合多个声学线索完成场景级语义推断。它还能敏锐感知到话里话外的情绪。比如一段男声音频中，LongCat-Next 不仅听懂了字面内容，还从提高的音量与急促的语速中，判断出说话者情绪激动、带有明显怒意。除了「听懂」音频，LongCat-Next 还具备语音合成与声音克隆能力。提供一段带有浓重广味的普通话作为参考音频，让它在保留说话人音色特征的同时，合成全新的目标内容。合成音频还原了说话人的嗓音质感，那股辨识度极高的粤腔普通话韵味也被完整保留。切换到英文场景，同样给出参考音频，要求模型克隆音色并复述指定内容。LongCat-Next 准确捕捉到说话者的音色特征与口音习惯，输出的合成语音在听感上与原声高度贴近，目标内容的表达也清晰准确。当「万物」都变成 Token模型开始真正统一世界今天的大模型，在核心建模范式上，仍以「预测下一个 token」为基础。但问题在于，这个 token，长期只属于语言。LongCat-Next 将这一理念延伸至多模态领域，提出了离散原生自回归（DiNA）框架 。在该框架下，图像和音频等连续信号被转化为与文本共享表示空间的离散 token。在统一 token 表示下，大幅减少了为不同模态设计专用架构的需求。视觉理解与生成、音频处理等任务，在核心建模上被统一为自回归预测过程。通过成对的 tokenizer，将多模态能力扩展到一种类似语言建模的原生框架之中。如何把高维视听信号无损变成 Token 并还原？首先的问题是，图像真的能变成 token 吗？语言天然是离散的，但视觉不是。一张图像，是高维、连续、信息密度极高的信号，一旦压缩成有限 token，很容易发生语义丢失（看不懂）、 细节丢失（画不出来）。LongCat-Next 把这个问题抽象成一个核心原则：语义完备性。也就是说，token 化之后，模型基于 token 做出的判断，应尽可能接近直接基于原始图像的判断。为了将高维的视觉信号转化为离散 token 且尽量减少信息损失，LongCat-Next 设计了名为 dNaViT（Discrete Native Resolution Vision Transformer）的视觉 Tokenizer 。 该 Tokenizer 的核心包含三个关键部分：SAE（语义对齐编码器）：模型采用经过大规模图文对齐训练的视觉编码器作为预量化特征的基础。这类编码器不仅能够捕获高层语义概念，同时也保留了细粒度的视觉属性，为后续离散建模提供语义基础。RVQ 压缩（残差向量量化）：为了将连续特征映射到有限的离散代码本中，模型引入多层级联的 RVQ 机制。它通过逐层量化残差误差的方式不断逼近原始表示，从而在压缩率与信息保真之间取得更好的平衡。dNaViT 原生分辨率：传统视觉模型通常依赖固定分辨率输入，这在缩放或裁剪过程中不可避免地带来信息损失。dNaViT 则直接在原生分辨率下处理任意长宽比图像，将视觉信号转化为变长 token 序列，从而最大程度保留细节信息。在将图像转换为 token 的过程中，研究人员观察到一个内在的信息保留现象：即使视觉编码器没有接受像素级重建训练，只要其结构中包含残差连接，就会自然保留一条低层信号传播路径。换句话说，残差，就是保住珍贵像素细节的「保鲜通道」。在这种结构下，浅层的像素级与结构细节可以通过恒等映射直接传递到深层，不会被高层语义完全覆盖。这也意味着，在离散化之前，模型内部已经隐式保留了部分用于图像重建的底层信息。基于不同冻结视觉编码器的视觉重建，使用轻量级像素解码器训练。结果表明，残差连接固有地保留了用于低级信号传播的潜在路径。那么，在生成阶段，模型如何将离散 token 重新还原为图像？首先，这些离散代码嵌入会被送入一个基于视觉 Transformer（ViT）的像素解码器中，用于恢复图像的空间布局与对象结构等基础内容。随后，模型引入一个基于流匹配训练的图像细化器，在结构结果之上进一步补充纹理与高频细节，最终生成高质量图像。可以理解为：第一阶段负责「还原结构」，第二阶段负责「提升观感」。dNaViT 的 tokenizer 与 de-tokenizer 训练流程：通过残差向量量化（RVQ）将图像编码为离散 token，并通过像素解码器在任意分辨率下将其解码回图像空间。声音同样被纳入统一的离散建模体系中。模型首先利用 Whisper 编码器提取音频的语义与副语言特征（如语气、情感等），随后通过下采样与 RVQ 压缩为离散音频 token。在解码端，模型先恢复粗略的梅尔频谱，再通过基于流匹配的模型进行细化，从而显著提升语音合成的声学保真度与音质表现。通过上述设计，LongCat-Next 最终证实了一个重要的观点：信息的丰富度并不必然依赖于连续的空间 。团队在后续的评测中，用一系列的理解任务指标直接证明了这一点：即使是一张包含密集图表、海量文字的极其复杂的图像（例如在 OmniDocBench 等重度文档问答任务中），在被强行压缩成有限的离散 token 后，依然能够精准回答关于该图像的所有 QA、Caption 以及逻辑推理任务 。这意味着，在跨越模态的转换中，图像的核心信息并没有消亡。这堆看似有限且抽象的离散 ID，实质上已经成为了高维、连续视觉信号的一种极度紧凑且语义完备的等价表示 。它们不仅成功锁住了视觉世界的骨相与细节，更变成了语言模型能够毫无障碍、直接阅读的「通用母语」。LongCat-Next 在复杂视觉理解任务中的表现。即使面对排版密集的报纸、复杂的几何图表与逻辑推理题，转化为离散 token 后的模型依然能够精准提取信息并进行深度逻辑推理，证明了该离散表示的语义完备性。另外，对比近期的一些架构演进，「残差机制」在不同场景下呈现出截然不同的作用。在 LongCat 的视觉编码阶段，残差更像是一条「保留通道」。由于网络相对较浅，且目标是尽可能无损地保留原始像素信息，残差的恒等映射特性能够有效防止底层细节被高层语义覆盖。而在 Kimi 团队最近大火的 Attention Residuals 工作中，当语言模型深度达到上百层时，传统残差累加反而会演变为「信息稀释」。早期层信息在传播中逐渐衰减，同时隐状态不断扩张，带来稳定性问题。因此，该工作引入注意力机制对残差信息进行选择性传递。LLM 的「大脑」如何处理信息？在 DiNA 框架下，所有输入（无论是文本、图像还是语音）在进入模型之前，都会被转换为统一格式的离散 token。随后，它们被送入同一个解码器架构中，由一个模态无关的混合专家网络（Modality-Agnostic MoE）统一处理。这意味着，传统多模态模型中视觉分支、语音分支、跨模态对齐模块等常见的结构，在这里被彻底取消。主干路径被统一为：token → 共享嵌入 → 自回归建模，但在输入与输出端仍保留模态相关组件。换句话说，大模型的「多模态能力」，不再来自结构拼接，而是来自表示统一。理解与生成并不冲突传统的观点认为，理解和生成是两个相互竞争的目标 。但在 LongCat-Next 中，它们被统一为同一自回归预测过程中的两种表现形式。实验证明，将视觉理解与生成置于统一的自回归目标下进行联合训练，两者并未产生容量冲突 。在同等 token 数量的训练下，统一模型（Unified model）的损失与纯理解模型（Pure-Und.）的差距微乎其微（仅相差 0.006） ，同时其损失甚至比纯生成模型（Pure-Gen.）还要低 0.02 。这意味着，生成任务不会削弱理解能力，反而理解任务的引入会进一步提升生成表现。为了保证生成语音的逻辑连贯性，模型借鉴了内部文本引导的思想，将文本作为语音生成过程的一部分进行显式建模。串行生成：模型先生成引导性的文本片段，再生成对应音频片段。这一方式在每一步只需预测单一模态 token，有效避免模态间干扰，从而保证语义准确性。并行生成：模型在每一步同时生成文本与音频 token，并通过延迟首个音频 token 的生成步数，实现与文本的对齐。该策略显著降低响应延迟，更适用于实时对话场景。为了统一这两种策略，团队提出了一种基于随机延迟的训练范式：在训练过程中随机采样文本与音频的对齐延迟，使模型学习更鲁棒的跨模态对齐能力。实验显示，在该训练方式下，并行生成在效率与语义准确度上均可达到与串行生成相当的水平。两种具有内部语言引导的语音生成策略。 用户的输入音频被视为纯音频模态，而由 LongCat-Next（或助手）生成的输出则被视为文本引导的音频模态。为了指示模态转换并促进分段对齐，团队引入了三个特殊标记：AS（Audio Start，音频开始）、AE（Audio End，音频结束） 和 TE（Text End，文本结束），分别表示音频片段的起始和结束，以及文本片段的结束。基础设施保障：V-Half 流水线调度在多模态模型中，计算负载本质上是异构的 。图、音、文在 Embedding 层和特定模态损失模块（如深度 Transformer）的计算耗时存在显著差异，且会随每条样本中模态 token 分布的不同而动态波动 。传统的线性流水线并行会导致严重的级间负载不均、高昂的点对点通信开销以及大量的算力气泡 。为解决这一系统瓶颈，团队采用了基于 V-Half 的流水线调度策略 。该策略通过「V 型调度」，将计算流水线的第一个阶段（Embedding 层）和最后一个阶段（模态特定的损失模块）「折叠」并共置于同一个物理设备上 。这种物理层面的共置设计，不仅通过吸收动态计算开销有效消除了流水线气泡、实现了近乎完美的负载均衡 ，还使得这两端模块之间的前向激活和反向梯度传递可以通过零拷贝的设备内内存访问完成，显著减少了跨阶段通信开销。实验细节与未来工作在视觉生成数据上，为避免模型陷入同质化审美（即过度偏向高频的「AI 风格」），团队引入了基于聚类的重平衡策略。通过对高密度集群进行去重，并提高稀疏长尾概念（如罕见动植物、专业仪器）的采样权重，从数据源头上保障了生成内容的多样性。左图： 数据整理与训练流程包含三个阶段：（I）预训练：通过过滤和重新描述实现基本对齐；（II）中期训练：通过语义聚类和重平衡解决数据不平衡问题；（III）监督微调：基于高质量、遵循指令的数据，提升美学质量和文本渲染效果。右图： 图像来源的分布情况。将多模态数据离散化为 token 的另一项技术红利，体现在强化学习阶段。离散视觉潜在空间天然可以作为动作空间，使模型能够直接套用语言模型成熟的 RL 算法（如 GRPO）来提升画图和理解能力，避免了连续空间中复杂的采样与映射过程。在针对图像理解进行 RL 训练时，团队遭遇了严重的「熵爆炸」问题。当极少数 token 存在训练 - 推理概率失配时，微小的乱码噪声会在长序列生成中累积放大，导致输出崩溃。团队最终通过设计基于熵和概率差的「序列级过滤机制」，在梯度更新前精准丢弃包含致命错乱的样本序列，成功稳定了 RL 的训练过程。整体来看，LongCat-Next 的后续工作，仍将围绕两个核心问题展开：一是如何在更高压缩率下维持跨模态语义完备性；二是如何在统一 token 空间中进一步提升长序列与复杂任务下的稳定性与可控性。结语论文在最后探讨了一个非常有趣的观点：「柏拉图表征假说」。在柏拉图的哲学理念中，现实世界的万事万物，都只是完美「理念」的影子。映射到深度学习中，文本、图像和声音，本质上也是对同一个客观现实的不同表达途径。在传统的拼接式模型中，图、音、文往往各自为阵，在特征空间里形成割裂。但当它们被置于 DiNA 这种完全原生的离散框架下时，实验观测到了一个美妙的现象：视觉和文本 token 的特征分布自然地交织在了一起。它们不再是需要被强行对齐的异类，而是变成了表达同一个底层概念的「世界语言」。无论是屏幕上的像素，还是麦克风里的声波，最终都在模型的高维语义空间中，化为了同一种思维的涟漪。客观地看，目前的探索仍是一个起点。正如团队在未来工作中所指出的，当前的评估主要通过图像到文本（理解）和文本到图像（生成）等经典任务，成功验证了这种离散原生架构的可行性与语义完整性。然而，距离真正意义上的通用多模态智能仍有距离。团队指出，未来的原生多模态系统绝对不应局限于这些传统的单一方向 。理所当然的下一步，是必须走向更复杂的「任意到任意」的交织推理 。这意味着未来的输入和输出将是文本、视觉和音频的任意组合 ，甚至涵盖长上下文的多模态交互、多轮视觉对话，以及不同模态之间动态相互制约的组合生成 。只有实现这种灵活、统一的交互，模型才能真正从「特定任务的专家」进化为「通用多模态智能」 。© THE END 转载请联系本公众号获得授权投稿或寻求报道：liyazhou@jiqizhixin.com

编辑｜泽南、杜伟每天 120 万亿 Tokens，这就是今天上午火山引擎 AI 创新巡展上，豆包大模型亮出的最新成绩单。凭借这一惊人的消耗量，火山引擎已经跃升为中国第一、全球第三的大模型服务商，其 Token 调用量可谓占据了国内 AI 云的半壁江山。事实上，自 2024 年 5 月首次对外发布以来，火山引擎是行业内唯一一家持续公布 Token 调用量的 AI 云厂商。短短两年内，其调用量上涨了 1000 倍，与 AI 爆发的趋势完美重合，也宣告了以 Token 计费为基础的 MaaS 商业模式正在全面爆发。目前，在火山引擎上累计 Tokens 使用量超过一万亿的企业，已从去年底的 100 家增长到 140 家。Token 调用量之所以出现指数级的激增，原因并非大家与 AI 的聊天变多了，而是底层的应用形态发生了质变。吞吐海量数据的视频生成大模型，以及需要反复拆解任务、调用长工具链的 AI 智能体，都在快速拉升算力消耗。火山引擎总裁谭待表示，Token 使用量已经成为了衡量 AI 发展速度的核心指标，近期豆包大模型使用量高速增长背后，主要原因是 AI 视频创作爆发、AI 智能助理（Agent）加速普及，其中备受关注的「龙虾」类智能体需求增长尤为突出。在这次活动上，字节的两大明星 AI 产品 Seedance 2.0 与 ArkClaw 都亮出了最新进展。火山引擎总裁谭待Seedance 2.0终于公测了要理解海量 Token 是怎么被消耗的，首先需要把目光投向多模态。随着视频模型 Seedance 2 的爆火，多模态已经取代纯文本，成为 Token 消耗的主力。有了 Seedance 2.0，AI 在多模态理解上已经迈入了全球顶尖水平，能够打通文本、图像与视频之间的语义关联，处理更复杂的组合输入，并给出更一致的生成结果。火山引擎大模型解决方案负责人张天劼对于物理规律的理解和运用更加成熟，无论是物体运动、交互关系，还是因果与时序逻辑，都呈现出更接近现实世界的稳定表现。同时，面对复杂指令，Seedance 2.0 也展现出更高的执行精度，能够准确解析多层约束与细粒度要求，将抽象描述转化为结构清晰、细节一致的生成结果。可见 Seedance 2.0 在画面稳定性和物理规律理解上，能力又有了肉眼可见的跃升。基于此，创作者们可以把过去存在于脑海里的想象转化成为影像。能力的提升正在直接转化为生产力。字节表示，在漫剧工作中，内测的制作公司每分钟成本已被降低到 4000-5000 元，能力投入从过去的 20 人 / 天降低到 3 人 / 天，成本降低了近 10 倍。在今天的发布会上，火山引擎正式宣布：Seedance 2.0 面向企业用户开放公测。我们知道，Seedance 2.0 作为中国第一个 SOTA 模型，早在春节前就已火遍全球，但一直处于邀请内测状态。火山引擎表示，之所以延迟到如今才开启公测，是因为需要构建稳定的安全机制。作为当前视频生成领域的全球 SOTA 模型，Seedance 2.0 现在建立了领先的工业级版权与肖像安全保障。这套体系严密覆盖了视频生成涉及的各种输入模态，以及创作前、中、后的全流程。它能最大限度地避免侵权、Deepfake（深度伪造）等恶性行为带来的负面影响，让创作者和企业免除后顾之忧。在 C 端大众市场，大模型生成的视频如果有瑕疵或越界，偶尔还会被人们认为是有趣。但在企业级市场，游戏的规则完全不同。无论是广电媒体、电影厂牌，还是大型品牌方，要将视频大模型接入自身的商业生产流，内容安全、版权合规、数据隐私与输出可控是不可逾越的红线。字节此次打磨的这套苛刻标准，针对输入参考内容中的音频、视频、IP 等元素进行了全方位考量，通过快速比对，在最大限度上保证了 AI 生成内容的原创与合规。可以说，补齐了这套安全标准与管控流程的 Seedance 2.0，才算真正把 AI 视频生成拉到了工业级生产力的水准。这或许正是 OpenAI 当初在 Sora 上想做而迟迟做不到、颠覆视频生成产业所必需的那张「准入牌照」。从「能生成」到「在多个行业中具备规模化生产内容的能力」，这正是如今 Seedance 2.0 能够长久不衰的核心竞争力。ArkClaw 与「养虾」三要素让智能体走向流水线如果说视频大模型拓宽了 Token 消耗的「深度」，那么全面爆发的 AI 智能体，则拉长了模型调用的工具链，增加了 Token 消耗的「广度」。最近，科技圈简直就像是捅了龙虾窝，各种带 Claw 结尾的智能体让人眼花缭乱。在这其中，火山引擎推出的智能体服务 ArkClaw 究竟进展如何？它是一个开箱即用的「云养虾」方案，解决了人们部署 OpenClaw 时最头疼的配置、安全和费用焦虑。ArkClaw 可以秒级配对飞书，在微信、钉钉、微博等消息渠道的也能便捷配置。最近升级的网盘功能，又提供高效的端云协同存储空间。基于 ArkClaw 的实践，谭待进一步指出，企业用好「龙虾」的三个关键要素包括模型、技能与安全。首先是作为龙虾大脑的模型，它决定了智能体能力的上限，今年 2 月，豆包大模型 2.0 系列发布，全面升级多模态理解、LLM 及 Agent 能力，视觉理解能力在权威评测榜单中跻身全球第一梯队，居国内第一。豆包 2.0 能够在复杂指令下依然保持精准、稳定，这是 AI 能够胜任企业级核心任务的根本保障。其次是下场干活的工具：Skills。智能体能发挥多大价值，其背后需要由 Skills 生态来提供支撑，而繁荣的智能体生态需要开放协作。今天，OpenClaw 创始人 Peter Steinberger 还和火山引擎共同宣布，双方共建的 ClawHub 中国官方镜像站正式启动运营。它能为国内开发者提供稳定、高速的技能资源与服务，不仅大幅降低了本地化部署的门槛，也让开发者们能够更便捷地链接并共享全球顶尖的技术生态。ClawHub 中国官方镜像站地址：mirror-cn.clawhub.comPeter Steinberger 通过「龙虾」生成的视频，宣布 ClawHub 中国镜像站启动。再往下是智能体运行的基础和底线：安全。最近随着 OpenClaw 的使用量暴增，沙箱与权限失控、提示词注入、Skills 插件投毒等安全问题不断出现。对此，ArkClaw 针对智能体权限管理和 Skills 全流程安全防护做了全面升级。火山引擎云基础产品负责人田涛涛在信通院有关「龙虾」类产品的「智能助理智能体产品可信能力认证」和「安全防护产品有效性认证」两个权威安全测评上，火山引擎成为了国内首家、也是唯一一家同时斩获这两项认证的厂商，既能在平台层实现供应链、权限、数据的全流程可信管控，也能在攻击层有效应对提示词注入、恶意插件等真实威胁。未来，ArkClaw 将从五个方向持续演进：强化开箱即用的 Claw Ready 能力，降低使用门槛；按需创建不同模板，提升能力复用效率；增强定时任务等主动执行能力，从响应走向执行；引入多角色、多实例的 Claw Team 模式以及进一步开放第三方模型接入。正如田涛涛所说的，「ArkClaw 的目标是让每个人拥有一个真正可用的 AI 助手。」从「敏态」到「稳态」智能体的商业闭环明确了模型、技能与安全的「三要素」后，企业到底该如何将智能体融入实际的业务中？谭待指出，OpenClaw 带来的变革固然巨大，但企业此前在智能体建设和工作流上投入的资源并不需要推倒重来。面向未来，火山引擎给出的建设方案是：沿着「敏态」与「稳态」两条路径双轨并行。一类是充当「创新试验场」的敏态智能体。这类智能体强调的是「探索」，核心在于解放个人生产力。在实际工作中，宝贵的行业经验往往只存在于优秀员工的脑子里。以 ArkClaw 为代表的数字助理产品，就是为了让个体员工能够灵活、敏捷地把自己的隐性知识具象化为得心应手的智能体工具。另一类是充当「数字化流水线」的稳态智能体。当企业在敏态探索中找到了某种 AI 最佳实践后，就需要将其流程化、规模化，以解决组织生产力的问题。特别是在合同审核、生产交易等「绝对不能出错」的核心场景中，重点在于降低模型幻觉、确保高并发与绝对的稳定性。针对这类需求，火山引擎推出了 HiAgent，为稳态 Agent 提供开发、运营、管理的一站式服务。敏态与稳态并非割裂，而是共同咬合成了推动企业 AI 转型的进化飞轮，在这其中，AI 才真正成为了能够自我生长的企业核心数字资产。Harness 时代来临AI 拐点已至今年 2 月，专为通用智能体构建的 Kimi K 2.5 发布后，月之暗面 20 天内累计收入超过了 2025 年全年的总收入。前天智谱 AI 在财报上说，其 API 平台的 Token 价格年初至今已上涨 83%，然而需求仍在持续加速。在上周的中国发展高层论坛 2026 年年会上，我们更是看到了一组与 Token 相关的重要数字：截至今年 3 月，我国日均 Token 的调用量已突破 140 万亿。相比 2024 年初的 1000 亿，两年内暴增了 1000 多倍。现在，Token 已经不仅仅是 AI 底层的处理单位，更是智能时代可计量、可定价、可交易的「结算单位」。当「小龙虾」满地跑，Token 成为衡量新质生产力和云计算营收的重要数据，大模型厂商的角逐已经彻底翻篇。火山引擎的这场发布会，向全行业释放了一个强烈的信号：单纯「卷参数」的模型训练时代即将结束，AI 行业正在全面迈入 Harness（系统编排工程）时代。未来的竞争壁垒，不再仅仅是谁的基座模型更聪明，而是谁能将强大的模型与复杂的现实环境、海量的第三方 Skill 以及严苛的安全管控流程，编排结合得更完整顺畅。而当智能服务场景被 ArkClaw 这样的产品彻底解锁后，企业和用户是会基于 AI 的生产力，实现能力的提升。跳动的 Token 背后，一个难以估量的新时代正在来临。© THE END转载请联系本公众号获得授权投稿或寻求报道：liyazhou@jiqizhixin.com

大会简介会议时间：2026年7月7-10日会议地点：湖北省武汉国际博览中心主办单位：中国材料研究学会“中国材料大会”是中国材料研究学会的学术年会，是国家级品牌大会，是中国新材料界学术水平最高、涉及领域最广、前沿动态最新的创新发展大会，是瞄准国家重大需求，汇聚高端智力资源，聚焦行业共性“堵点”，奋力推进跨领域、跨行业协同创新，打造面向全球的中国新材料学术与产业高地，全方位服务十五五战略实施，推动我国新材料前沿重大突破，集中力量服务“材料强国建设”的大会。中国材料大会2026，于2026年7月7-10日在湖北省武汉市举办。大会设大会报告、分会交流、Poster展示以及论文出版等多种交流形式。本届大会分会主题涵盖能源材料、信息材料、先进结构材料、功能材料与器件、生物医用材料、衣食住行材料、环境材料、安全材料、“人工智能+材料”、再生新材料、材料加工制备及表征、生物质材料等。D44-量子材料分会主题量子功能材料制备与表征、量子物态调控与量子器件分会主席俞大鹏 深圳国际量子研究院廖志敏 北京大学付学文 南开大学周杨波 南昌大学倪堃 中国科学技术大学王安琦 北京大学承办单位南开大学，南昌大学支持单位深圳国际量子研究院，北京大学，中国科学技术大学、光电探测江西省重点实验室分会联系人董元浩 深圳国际量子研究院15615989278dongyh@iqasz.cn摘要提交截止时间2026年6月1日12:00前收费标准点击“阅读原文”跳转大会网站

推进专有情报融入企业 AI 生态系统战略，以专业洞察为生命科学工作流赋能日前，全球领先的专业信息服务提供商科睿唯安（纽约证券交易所代码：CLVT）宣布与人工智能领域领先企业 Anthropic 达成合作，将旗下药政法规情报数据库与 Claude 人工智能 (AI) 平台深度整合。此次合作将为生物制药、生物技术、医疗科技及临床研究机构在现有 AI 工作流程中，提供智能化、场景化的权威药政法规数据访问能力。科睿唯安 Cortellis 全球药政法规情报数据库 (CRI) 中的数据与洞察将通过开放模型上下文协议 (MCP) 接入 Anthropic 的 Claude 人工智能平台。基于 MCP 协议的整合方式可将权威监管内容直接嵌入客户业务流程，结合 Claude 自然语言理解与推理能力，以及科睿唯安经行业验证的数据源，为用户提供可溯源、精准可靠的回答，助力更高效、更审慎地做出监管合规决策。全新推出的 CRI MCP 可为合规业务、药物警戒及生命科学团队提供科睿唯安监管情报直连服务，基于经行业验证的权威来源，输出精准、可溯源的回答内容。该服务现已向科睿唯安 CRI 与 Claude 双方客户开放。通过此次整合，科睿唯安将药政法规情报能力融入客户日常使用的 AI 环境，进一步拓展关键决策支持生态系统。接入 Claude 后，客户可构建融合 CRI 数据、内部数据及合规外部数据源的智能代理，实现监管情报与内部数据协同联动，实时监测政策变化，助力做出合规决策。科睿唯安生命科学与医疗健康事业部总裁 Henry Levy 表示：“此次合作是科睿唯安将专有情报融入企业 AI 生态战略的关键举措。通过将 Cortellis 全球药政法规情报数据库接入 Claude，我们进一步扩大了可信合规洞察的覆盖范围，让科睿唯安生命科学客户能在自身 AI 工作流程中获取权威内容，做出更科学严谨的决策，助力为患者带来更安全、更有效的疗法。”继近期推出 CRI AI 助手基础后，本次整合进一步提升了监管合规工作流程的前瞻情报能力与智能自动化水平。如需了解更多信息，请点击“阅读原文”，访问 Cortellis 全球药政法规情报数据库页面。媒体联系人：宛志弘生命科学与医疗健康部门对外公关总监newsroom@Clarivate.com产品推介Cortellis Regulatory Intelligence全球药政法规情报数据库全球药政法规情报数据库，高效推动战略决策，应对快速变化的监管要求带来的挑战扫码申请免费试用产品咨询：Lulice.zhao@Clarivate.com+86 21 2026 8063推荐阅读关于科睿唯安科睿唯安是全球领先的信息服务商。我们提供丰富的数据、洞见、工作流解决方案和专业服务，涵盖学术研究和政府机构，知识产权、生命科学与健康各个领域。如需了解更多信息，请访问www.clarivate.com.cn敬请关注科睿唯安生命科学与制药微信公众号“科睿唯安生命科学与制药”微信公众号与本文作者对本文的全部内容以及可能附带的全部资料拥有全部知识产权，并受法律保护。网络转载请注明作者及内容来源。商业合作请联系：lulice.zhao@clarivate.com+86 21 2026 8063

文 | 子衿全球能源行业正深度迈向数字化、智能化转型，钻井环节作为油气勘探开发的核心入口，其自动化技术升级成为油服巨头竞争的战略制高点。4月1日，全球第二大油服巨头哈利伯顿（Halliburton）正式完成对全球钻井自动化领军企业 Sekal AS 的收购，后者此前为日本住友商事全资子公司。此次并购并非简单的资产易手，而是石油行业数字化转型深化期的一次关键资源整合。它不仅是哈利伯顿强化钻井技术版图的关键落子，更标志着钻井技术从“自动化”向“全流程自主化”迈出了实质性的一步，折射出在能源转型背景下，传统油服巨头通过技术并购构建技术壁垒、重塑行业竞争格局的深层逻辑。01.技术互补与资源整合的精准联姻本次收购为哈利伯顿与住友商事达成的战略交易，未披露具体交易金额，但从行业地位与技术价值判断，属于油服领域中高端技术并购案例。交易完成后，Sekal 正式成为哈利伯顿旗下业务单元，住友商事则通过此次交易深化与哈利伯顿的全球合作关系，尤其在数字能源领域拓展长期价值空间。哈利伯顿作为百年油服巨头，业务覆盖全球能源行业全产业链，在钻井、完井、压裂等领域拥有完备技术体系与市场网络，其Sperry Drilling 事业部是全球领先的定向钻井与测井服务商，主打LOGIX™自动化与远程作业平台、自动地质导向服务等核心技术。Sekal 则是全球数字钻井自动化领域的标杆企业，核心产品 DrillTronics® 自动化平台经过全球市场验证，已在超1300口井成功部署，专注于钻井全流程自主控制、动态参数优化与智能风险防控。本次收购的核心价值在于技术体系的高度互补与无缝整合，哈利伯顿将自身 LOGIX™自动化与远程作业系统，和Sekal的DrillTronics®平台深度融合，形成覆盖 “地质决策 — 井下控制 — 地面钻机 — 远程管控” 的全流程钻井自动化解决方案。一方面，LOGIX™平台作为哈利伯顿数字化核心，具备强大的自动化编排、远程实时监控、地质导向与多系统协同能力，可实现井位精准规划、井筒液压动态管理与钻机作业一体化控制，此前已在中东、南美等市场实现闭环自动化钻井作业验证。另一方面，DrillTronics® 平台拥有行业领先的自主钻井算法、实时地下 — 井筒 — 压力系统模型、智能定向钻井控制与全自动起下钻功能，能通过 “一键式” 操作实现钻井参数动态优化、精准井位把控与作业风险自动防控。两者融合后，突破单一技术平台的功能边界：将地质解释、井位规划、钻井执行、设备控制全链路打通，形成 “实时数据采集 —AI 智能决策 — 自动指令执行 — 效果反馈优化” 的闭环系统。目前，整合后的Halliburton-Sekal 自动化解决方案已在全球多个项目落地应用，可实现井筒交付时间最高缩短25%，起下钻时间减少33%，储层段作业效率提升15%，同时大幅降低人为操作风险与非生产时间。就在今年3月中旬，哈里伯顿公司与Sekal、Noble合作，在埃克森美孚圭亚那项目一举实现了业内首次完全自动化的地质导向完井作业，并完成了全自动的钻机操作。02.巩固自身全球技术领先优势对哈利伯顿而言，此次收购讲加速其数字化战略落地，巩固全球技术领先优势。本次收购是哈利伯顿 “强化钻井自动化服务、最大化客户资产价值” 战略的关键落地举措，直接补齐其在自主钻井控制领域的技术短板，实现钻井数字化能力的跨越式升级。一是快速扩充技术壁垒。相比自主研发，收购Sekal让哈利伯顿直接获得经过 1300余口井验证的成熟自动化平台、核心算法专利与顶尖技术团队，将原本需5-8年的技术研发周期压缩至1-2年，快速构建起行业最全面的钻井自动化技术矩阵。二是完善全产业链数字化布局。哈利伯顿已形成 SmartFleet™智能压裂系统、iStar® 智能钻井测井平台、LOGIX™自动化体系等多元数字化产品，收购Sekal 后，实现从 “地质勘探 — 钻井作业 — 完井压裂 — 生产运维” 的全流程智能覆盖，强化 “一站式数字化油服” 核心竞争力。三是降本增效赋能客户。整合方案可显著降低单井建井成本、提升油气采收率、减少作业风险，契合当前低油价环境下油气公司 “降本、提质、增效” 核心需求，进一步巩固哈利伯顿在高端油服市场的份额。四是抢占未来竞争制高点。随着全球油气开发向深层、非常规、深水等复杂领域延伸，自动化、智能化成为必然趋势，此次收购让哈利伯顿在自主钻井、数字孪生、AI 决策等前沿技术领域领先竞争对手，为长期发展筑牢技术根基。03.重构全球油服竞争格局值得注意的是，对行业发展而言，本次收购是全球油服行业数字化转型的标志性事件，将加速智能化转型，推动钻井作业模式革新。在技术层面，推动钻井自动化从 “单点功能自动化” 向 “全流程自主化、闭环智能化” 升级。此前行业自动化多集中于钻机设备、单一作业环节的自动化，而哈利伯顿与 Sekal 的整合方案，实现地质、工程、装备、数据的深度融合，形成 “地下 — 井筒 — 地面” 全链路智能控制，为行业树立自动化钻井新标杆。同时，将加速 AI、数字孪生、实时数据分析等技术在钻井领域的规模化应用，推动行业技术标准升级，倒逼竞争对手加快技术研发与并购布局。在市场层面，加剧油服行业 “马太效应”，推动市场集中度提升。哈利伯顿通过收购巩固技术领先优势，与斯伦贝谢、贝克休斯等巨头形成更明显的技术代差，中小型油服企业若无法快速补齐数字化能力，将逐步被挤压出高端市场。同时，推动钻井自动化技术全球化普及，原本仅适用于高端市场的自动化方案，依托哈利伯顿的规模化优势，成本逐步降低，加速向新兴市场与中小油气公司渗透。在作业模式层面，重塑钻井生产组织形态，推动 “少人化、无人化、远程化” 转型。传统钻井作业依赖大量现场操作人员，风险高、效率低；整合后的自动化方案可实现 “一键式” 全自动钻井、远程实时监控与智能决策，钻台、二层台等高危区域实现 “少人化”“无人化”，操作人员从 “体力操作工” 转变为 “数字监控者”。这不仅提升作业安全性与效率，更改变行业人才结构与管理模式，推动钻井行业向 “智慧油田” 核心环节深度演进。总体而言，哈利伯顿收购 Sekal 是一场 “精准互补、战略共赢” 的技术并购，是一次极具战略眼光的精准卡位。它不仅补齐了哈利伯顿在钻井自动化上游（计划与决策）与下游（执行与控制）之间的技术链条，更通过整合双方的技术资产，树立了数字化钻井的新标杆。对于整个石油行业而言，这笔交易宣告了，随着钻井作业迈入一个以“自主化、一体化、智能化”为核心特征的新时代，在追求效率与可持续发展的双重驱动下，那些能够率先将复杂地下环境与地面设备实现无缝数字化连接的企业，将定义未来十年全球能源开发的技术标准与商业逻辑。- END -欢迎加入石油圈科技人才广场↓↓↓点击下图进入石油圈知识平台小程序可观看百场油气技术直播获取多类型油气技术报告↓↓↓