提醒：文末有抽奖，祝您幸运中奖转自：蒲公英Ouryao 综合：凤凰先知蹚2026年3月26日，意大利百年制药巨头Recordati正式确认，已收到英国私募股权公司CVC Capital Partners超过120亿美元的收购要约。这桩潜在的并购案，将这家专注于罕见病领域的“隐形冠军”再次推至聚光灯下。然而，对于中国医药行业而言，Recordati这个名字的情感色彩更为复杂。就在不到三个月前的1月9日，其全资子公司锐康迪（北京）医药有限公司正式宣告进入清算程序，彻底退出中国市场。从雄心勃勃布局中国，到黯然离场，再到母公司被天价收购，Recordati的“速生”与“速朽”，折射出罕见病药物商业化在中国面临的现实困境与深层挑战。Recordati产品管线Recordati集团成立于1926年，总部位于米兰，业务遍及全球。其产品组合多元化，涵盖心血管、泌尿科、肿瘤及罕见病等领域。心血管领域：降压药Zanidip（乐卡地平）及降脂药Livazo（匹伐他汀）。泌尿科领域：治疗下尿路症状的Urorec（西洛多辛）。肿瘤领域：治疗晚期前列腺癌的Eligard（醋酸亮丙瑞林）。罕见病领域：这是Recordati的战略核心，拥有治疗库欣综合征的Isturisa（奥唑司他）、治疗肢端肥大症的Signifor（帕瑞肽）等多款重磅药物。锐康迪，四年浮沉2021年，Recordati在华成立锐康迪，作为深耕中国罕见病市场的桥头堡。这家团队不足50人的“小微企业”，在四年间成功将三款“孤儿药”引入中国并获批上市，填补了多项临床空白：卡谷氨酸分散片（卡巴谷）：用于治疗多种有机酸血症。磷酸奥唑司他片（适锐飒）：国内唯一获批用于治疗库欣综合征的口服药物。注射用双羟萘酸帕瑞肽微球（赛尼芬）：用于治疗肢端肥大症。然而，产品的成功获批并未换来市场的成功。2025年，锐康迪核心产品医保谈判失败，成为压垮骆驼的最后一根稻草。数月后，公司便宣布清算，“速朽”的速度甚至快于其“速生”。天价药费与医保“紧箍咒”锐康迪的离场，最直接原因在于商业回报的严重失衡。以核心产品奥唑司他为例，尽管其中国定价已为全球最低，年治疗费用仍高达约20万元。对于大多数患者家庭而言，这是一笔难以承受的开销。在商业健康保险尚不成熟的中国，患者对基本医保抱有极高期待。然而，国家医保“保基本”的原则，需要在常见病与罕见病之间寻求平衡。奥唑司他最终未能进入医保，意味着这款“救命药”被绝大多数患者挡在了门外。高昂的市场教育成本与有限的患者可负担性，共同导致了其商业化进程的缓慢与长期亏损。棱镜下的行业困境锐康迪的退出并非孤例。近年来，BioMarin等跨国药企的罕见病药物也相继退出中国市场。这一系列事件折射出中国罕见病领域普遍存在的商业化困境：高投入，低回报：中国罕见病药物市场规模仅占全球3%，患者群体小，企业难以收回高昂的研发成本。支付体系单一：过度依赖基本医保，多层次支付体系尚未健全，商业保险难以有效分担高额药费。市场培育艰难：罕见病认知度低，医生和患者的教育需要投入大量时间和资金，拉长了商业回报周期。如今，Recordati母公司收到超过120亿美元的收购要约，无疑是对其全球罕见病核心资产价值的肯定。CVC资本看中的，正是其成熟的产品管线和研发能力。百年药企的收购案，是资本市场的狂欢；而其子公司的黯然退场，则是无数罕见病患者家庭的切肤之痛。在商业逻辑与生命价值之间，如何找到一条可持续的道路，是中国罕见病事业必须面对的终极拷问。

昨晚开始 DeepSeek 崩了，工程师奋战12 小时后早上终于修复。这次宕机引发网友一片哀嚎，因为对很多人来说，「生活已经不能没有 AI 了。」这句话，越来越多的人说出口时，语气已经不像抱怨，更像陈述一个事实。写作业问 AI，理思路问 AI，不知道吃什么也问 AI。顺滑、即时、永远在线，我们已经默认 AI 就应该如此。但从来如此，便对吗？官方宣传语：你是否隐隐担忧，自己或身边的人正在：参与一场席卷所有人的技能大退化？遭受 LLM 诱发的认知扭曲？把思考和情感，一并外包给 AI 自动补全？现在就把 SLOW LLM 装进你的电脑，或者你在乎的人的电脑吧！? https://slowllm.lav.io/一个名为 Sam Lavigne 的大学教授，最近发布并开源了一款名为「Slow LLM」的 AI 工具。顾名思义，它做的事情十分「缺德」且专一：让 Claude、ChatGPT、Grok 甚至 Gemini 的响应速度，变得极其、极其缓慢。而整个过程里，AI 其实一直在正常工作。一段被「劫持的代码Slow LLM 的原理，其实并不复杂。浏览器每次从服务器拉取数据，都要经过一个叫 Fetch 的 JavaScript 函数。你问 ChatGPT 一个问题，它的回答从 OpenAI 服务器出发、抵达你的页面，中间就是靠这个函数完成传输的。正常情况下，这个过程会很快。Slow LLM 做的事情，是在你访问 AI 聊天网站的时候，悄悄把这个函数替换掉。换成一个长得一样、但会故意拖延的版本。数据其实已经到了，只是被一点一点、极其缓慢地释放给页面。这真不是一张静止图所以你得到的那段漫长的等待，是真实的体验，背后其实没有任何技术故障。OpenAI 的服务器正常运转，Claude 的推理没有卡住，网络也没有问题。整件事只是 Lavigne 的几行代码在中间「掐着水管」。考虑到易用性，Slow LLM 提供了两种部署方式。第一种是安装 Chrome 插件，只影响你自己的设备，随时可以关掉。APPSO 也实测过，装上之后效果确实相当明显，对话框里的文字一个字一个字往外蹦，有种等待网页加载的那种煎熬。第二种是走「企业版」路线，把家里路由器的 DNS 服务器改成 Lavigne 提供的自定义地址，整个网络上的所有设备同时受影响，覆盖 Claude、ChatGPT，DNS 版本还能顺带拖慢 Grok 和 Gemini。Lavigne 已经在 Github 上把代码全部开源，自建 DNS 对有一点技术基础的人来说并不困难。他自己还没在「毫不知情的人」身上测试过，但说他在考虑。「也许他们会愤怒地退出 LLM。」Github 地址：https://github.com/antiboredom/slow-llm看到这里，你一定满头问号： Lavigne 图什么？要理解 Lavigne 的脑回路，先得知道他是什么人。公开资料显示，他目前是德克萨斯大学奥斯汀分校设计系的助理教授，此前在纽约大学和帕森斯设计学院都待过。他的研究和创作长期围绕着互联网数据、自动化与算法正义打转。Sam Lavigne 换句话说，他不是随手搞了个恶作剧的黑客，他花了很多年在严肃地思考，计算系统是如何悄悄重塑人类行为的。想要理解他的逻辑，我们还需要先搞懂硅谷产品经理们最痛恨的一个词：摩擦（Friction）。在互联网的语境里，「摩擦」是原罪。一个多余的跳转按钮是摩擦，支付时需要输入密码是摩擦，甚至 AI 回复慢了两秒，也是不可饶恕的摩擦。过去这十几年，产品经理的核心逻辑就是消除一切「摩擦」，提高转化率高，提高体验的丝滑度。Lavigne 认为，LLM 把这个逻辑推到了一个让人不安的极端。任何让你感到困难或不适的认知劳动，现在都可以外包。写邮件太费脑子？外包。不知道该不该道歉？外包。今天情绪低落找不到原因？也可以外包。AI 正在把自己变成一个什么都能接的垃圾桶，接管一切你不想自己做的思考。这听起来像是一件好事。效率提高了，烦恼变少了，输出变多了。但人类最宝贵的独立思考步骤却在这个过程里悄悄消失了。学钢琴之所以值得，是因为它很难。一道卡住你三个小时的数学题之所以留下印象，是因为你在上面真实地挣扎过。写一封措辞困难的邮件，逼着你想清楚自己到底想说什么、对方会怎么理解——这个过程本身就是一种训练，哪怕结果不完美。Lavigne 观察到，他的学生和朋友们已经开始用 AI 处理那些本来可以靠自己完成的基本任务。写邮件、整理思路、做简单的决定。时间长了，他们开始忘记那些曾经学会的东西。「人们越依赖 LLM，这种去技能化就会越极端。」于是他选择了一个很朴素的对策：如果 AI 让一切变得太顺滑，那就把阻力还回去，哪怕只是让你多等几分钟，让你有机会想一想「这件事我能不能自己来」。一个关于自我矛盾的诚实如果你翻过 Lavigne 的履历，就会发现他酷爱折腾互联网那些理所当然的规则。在 2021 年居家办公的高峰期，无数人被无休止的视频会议折磨得痛不欲生。当时，Lavigne 开发了一款神作——「Zoom Escaper」。这个工具可以在你的 Zoom 音频流里制造逼真的婴儿哭声、狂吠的狗、电钻声甚至糟糕的网络回音。只要你开启它，你的存在就会变得让所有参会者难以忍受，从而名正言顺地逃离会议。? https://zoomescaper.com/他和他的搭档甚至还做过一个叫「Slop Avoider」的浏览器插件，功能是屏蔽掉 2022 年 11 月（ChatGPT 发布）之后的所有搜索结果，以此来躲避如今互联网上泛滥的 AI 垃圾内容。但相比于此前这些项目，Slow LLM 还有一个有趣的细节。Lavigne 在开发这个项目的时候，用的是 Claude。写了一部分代码之后，他把 Slow LLM 部署上去，Claude 开始变得极其缓慢，他才被迫靠自己把项目做完。是的，一个批评 AI 依赖的人，在做这件事的时候，自己也依赖了 AI。这种处境其实很普遍，只是大多数人不会主动说出来。你可能会在刷完半小时短视频之后发一条「短视频真的上瘾」，也可能会边点外卖边转发「外卖毁了厨艺」的长文。人对自己正在批判的东西产生依赖，几乎是一种很难绕开的处境。因为你没有办法从一个完全外部的位置批判一个已经渗透进日常的技术。Lavigne 没有试图扮演一个清醒的局外人。他坦白了自己用了 AI，然后被自己的工具逼着，独立完成了项目的事实。这个过程本身，就是 Slow LLM 想制造的体验：停下来，自己做，然后发现其实做得到。不是彻底不用 AI，而是用之前，先等一等，想一想。片刻的停顿，才是 Slow LLM 真正的价值。回顾历史，每隔几年，总会有一种新工具引发「人类正在变笨」的恐慌。计算器让人不会心算，GPS 让人失去方向感，搜索引擎让人记忆力退化。然后呢？天并没有塌下来，人类活得好好的，只是把那部分脑力腾出来去处理别的事情了。或许是由于「人类总会适应」，这句话被验证了太多次，以至于每次有人提出类似担忧，都会被当作杞人忧天。只是，面对大语言模型，这套屡试不爽的乐观主义说辞，可能真的要打上一个大大的问号了。哲学家 Andy Clark 和 David Chalmers 提出过「扩展心智理论」：人类的认知从来就不只在颅骨里，纸笔、日历、手机导航，这些工具在功能上早已成为大脑的延伸。计算器和搜索引擎完美嵌入这个框架，因为它们是被动的——你问，它答，框定问题的人始终是你。大语言模型的逻辑完全不同。它是主动的，给你的不只是一个答案，而是一套完整的、看起来无懈可击的解题路径。在你真正开始思考之前，AI 已经完成了筛选、归纳和重构，把一个打磨过的结论直接推到你眼前。这套机制，恰好绕过了独立思考得以发生的那个关键环节。长期处在这种模式里，人的独立推理能力很难说不会因此退化。这种判断并非没有数据支撑。2025 年一项覆盖 600 余名参与者的研究显示，高频 AI 使用者的批判性思维能力出现了显著下滑，且呈自我强化态势：用得越多，越依赖，越难独立。年轻群体中，这一趋势尤为突出。更麻烦的是，这种侵蚀没有明确的发生时刻。你不会在某一天突然意识到「我不会思考了」，只是不知从什么时候开始，遇到问题的第一反应从「让我想想」变成了「问一下 AI」。Slow LLM 改变不了什么。Lavigne 自己心里也清楚，但它就像一颗硌脚的石子，突兀、刻意，同时也用一种近乎「没事找事」的卡顿，把一个老生常谈的问题重新摆到桌面上：每一次把思考「外包」给 AI，我们是否正在被温水煮青蛙般地，丢掉人类最宝贵、却也最难被替代的思考能力？当然，现实情况是，对于绝大多数人来说，我们永远不会去思考这个问题。因为 AI 实在太好用了，好用到质疑它本身就显得矫情。那些隐隐的不安还没浮出水面，就已经被 AI 下一个满意的输出结果淹没了。文｜已读不回我们正在招募伙伴? 简历投递邮箱hr@ifanr.com✉️ 邮件标题「姓名+岗位名称」（请随简历附上项目/作品或相关链接）更多岗位信息请点击这里?

来源：企业公告整理：无名摘要：3月27日，贵州百灵发布多则公告，公司及相关当事人分别收到贵州证监局下发的《行政处罚决定书》。贵州百灵因年报虚假记录被合计处罚2490万，同时董事长被10年禁业。年报虚假记录、合计罚款2490万经查明，贵州百灵存在未以权责发生制为核算基础，按收入成本费用配比原则计提销售费用，2019年多计利润35,012.49万元，2020年多计利润24,080.95万元，2021年多计利润6,379.16万元，依据规定处理如下：对贵州百灵企业集团制药股份有限公司责令改正，给予警告，并处以1,000万元罚款。对公司董事长姜伟给予警告，并处以500万元罚款。对时任公司董事、总经理和董事会秘书牛民给予警告，并处以350万元罚款。对时任公司 董事、副总经理姜勇给予警告，并处以200万元罚款。对时任公司副总经理封基贤给予警告，并处以150万元罚款。对时任公司财务总监李红星给予警告，并处以80万元罚款。对时任公司常务副总经理袁远镇给予警告，并处以60万元罚款。对时任公司独立董事、审计委员会委员张洪武给予警告，并处以50万元罚款。对杨明时任公司独立董事、审计委员会委员杨明给予警告，并处以50万元罚款。对时任公司独立董事、审计委员会委员胡坚给予警告，并处以50万元罚款。同时另有陈培、夏文、王昱、孙旭辰、刘胜强、蒋坤、周义峰、钟国跃、宋凯、龙东、李强、周春刚等多位管理人员，因未履行勤勉尽责义务收到警示函并记入证券期货市场诚信档案。10年禁业生效、董事长辞职根据行政处罚决定书，公司董事长姜伟先生被采取10年证券市场禁入措施，在禁入期间内，除不得继续在原机构从事证券业务、证券服务业务或者担任原证券发行人的董事、监事、高级管理人员职务外，也不得在其他任何机构中从事证券业务、证券服务业务或者担任其他证券发行人的董事、监事、高级管理人员职务。贵州百灵企业集团制药股份有限公司于2026年3月26日收到公司董事长姜伟先生提交的书面辞职报告，其因个人原因申请辞去公司董事长、董事、代行董事会秘书、董事会下设战略委员会召集人、提名委员会、薪酬与考核委员会委员及法定代表人职务。根据《中华人民共和国公司法》《公司章程》等相关规定，姜伟先生的辞职报告自送达公司董事会之日起生效。辞职后姜伟先生不再担任公司任何职务。在新任董事长选举产生前，现经公司董事会全体董事共同推举，由董事、总经理牛民先生代为履行公司董事长、下设专门委员会委员及法定代表人职责，直至董事会选举产生新任董事长为止。董事会决定在聘任新任的董事会秘书人选之前，暂由公司董事、副总经理陈培先生代行董事会秘书职责，代行时间不超过三个月，公司将尽快按照规定聘任新的董事会秘书。姜伟先生为公司实际控制人，截至目前姜伟先生持有公司股份245,346,284股，占公司总股本的17.55%。声明： 根据《中华人民共和国广告法》和《互联网药品信息服务管理办法》相关规定，本平台内容不属于药品广告范畴。所涉药品信息仅作客观陈述，不具备商业推广属性。 本平台发布内容仅代表作者基于专业认知的学术观点，仅代表作者个人观点，不代表任何组织及本公众号立场，如有不当之处，敬请指正。如需转载，请注明作者及来源：蒲公英Ouryao。‍

3月22日，诺华公司宣布将持续加大在华投资，扩大在中国研发、生产及运营布局，预计投入金额超过33亿元人民币。这笔投资分为两部分，约15亿元用于北京昌平工厂的扩建升级，18亿元用于上海园区二期项目建设。就在此前一周，礼来宣布未来十年累计投资30亿美元全面扩展在华供应链产能；今年1月，阿斯利康宣布计划于2030年前在中国投资逾1000亿元人民币……在逆全球化思潮涌动、地缘政治博弈加剧的背景下，诺华、阿斯利康、礼来等巨头密集宣布超千亿级投资，诺华的33亿元、礼来的30亿美元、阿斯利康的超1000亿元……以诺华为例，其北京昌平工厂始建于1987年，具备年产30亿片制剂及5.5亿盒包装的最大产能，已是诺华全球制造供应网络中的重要生产基地。此次追加15亿元投入，引入无菌制备工艺、液体灌装及包装等全新生产技术，意味着诺华正在将更高附加值的生产环节向中国转移。这种投入一旦落地，形成的是长达数十年的供应链绑定。跨国药企在中国的布局早已超越了简单的组装加工，诺华昌平工厂的升级，核心在于无菌制备工艺和液体灌装，这些技术直接关系到注射剂、生物制剂等高附加值产品的本地化生产。中国不仅是一个市场，更是其全球供应链中不可或缺的一环。从原料端到产品端，形成的是完整的产业链优势。这种优势一旦建立，就很难被其他低成本国家替代，因为医药制造不同于服装鞋帽，它需要成熟的产业工人、稳定的基础设施、完善的配套体系，以及高效的监管环境。就在诺华宣布投资的前一天，3月21日下午，商务部部长王文涛在集体会见美国药品研究与制造企业协会总裁兼首席执行官吴思泊，及诺华、阿斯利康、罗氏集团、勃林格殷格翰、欧加隆等5家跨国医药企业负责人时明确表示：中国十五五规划纲要中明确提出实施健康优先发展战略，将生物制药列为新兴支柱产业，加强知识产权保护，提高政策透明度和监管效率。新兴支柱产业的定位意味着持续的政策倾斜，加强知识产权保护回应了外资最核心的关切，提高监管效率则直击过去审批周期长的痛点。近年来，关于外资撤离中国的论调时有耳闻，但在高端生物医药制造领域，现实恰恰相反。跨国药企不仅没有撤离，反而在加码。中国拥有14亿人口的超大规模市场、全球最完整的工业体系、不断完善的药品审评审批制度、以及快速提升的科研创新能力。这些要素组合在一起，形成的是其他任何单一国家都难以复制的综合优势。对于跨国药企而言，中国不仅是重要的销售市场，更是规避全球供应链风险的战略支点。当全球地缘政治充满不确定性时，在中国建立稳固的生产和研发基地，本身就是一种风险管理。跨国药企在中国布局高技术壁垒的生产基地，客观上会产生一个积极的外溢效应：倒逼国内审评审批制度与国际接轨。以RLT为例，这类产品涉及放射性药品的管理，过去国内相关法规体系尚不完善。诺华这样的龙头企业进入，必然会推动监管机构制定更加明确的技术标准和审批流程。这种以市场换制度的演进路径，在过去几十年已被反复验证。当中国患者能够同步享受到全球最新的重磅药物时，背后是监管能力、产业标准、临床实践的整体跃升。诺华此次33亿投资，15亿用于昌平工厂扩建、18亿用于上海园区建设，结合诺华近期对县域业务的战略调整来看，2025年11月，诺华中国区县域团队将整体解散的消息在业内引发广泛关注。诺华随后回应称，自2026年1月1日起调整县域业务运营模式。据业内估算，诺华县域团队经过四年发展，已覆盖全国约1000个县域市场，布局近1000家专业药房，年运营成本超3亿元，2024年相关营收约4.2亿元，利润率不足15%，远低于集团整体约32%的核心利润率。从财务角度看，调整势在必行。但这并不意味着诺华放弃县域市场，恰恰相反，此次昌平工厂的扩建，引入无菌制备工艺、液体灌装等新技术，正是为大规模供应基层市场做产能准备。县域战略的调整，本质上是模式的转变，从重资产的自建团队，转向轻资产的本土合作；从人海战术的推广模式，转向产品驱动的市场渗透。诺华在过去几年中，已有近40款药物纳入国家医保目录。医保谈判的结果是药价大幅下降，但换来的是市场准入的门票。当一款创新药进入国家医保目录，理论上可以覆盖全国各级医疗机构。但要真正触达基层患者，还需要稳定的供应链支持。昌平工厂年30亿片的制剂产能，加上此次引入的无菌灌装技术，正是为医保放量后的供应保障做准备。跨国药企为什么会下沉县域？中国县域人口总数超过9亿，约占全国总人口的六成多。过去，这部分市场因支付能力有限、医疗水平参差不齐，被很多创新药企业视为难啃的骨头。但随着分级诊疗的推进、医保覆盖面的扩大、基层医疗能力的提升，县域市场的可及性正在改善。对于诺华这样的企业来说，布局县域不仅是履行健康公平的社会责任，更是在为未来十年的增长储备市场。跨国药企对中国本土创新资产的争夺已经白热化。在诺华加码的同时，阿斯利康也在上海建立细胞疗法商业化生产供应基地、在广州建设放射性偶联药物生产供应基地。这种密集布局的背后，是跨国药企对优质管线的渴求。随着中国本土Biotech研发能力的提升，一批具有全球竞争力的创新药正在涌现。对于跨国药企而言，与其从头研发，不如通过合作或收购快速获取这些资产。从本土Biotech的视角看，这800亿潜在合作资金来得正是时候。过去两年，中国生物医药行业经历了一轮资本寒冬，一级市场融资遇冷、二级市场估值回调、IPO门槛提高......很多拥有优质管线的初创企业面临资金压力。跨国药企的出手，不仅提供了资金支持，更重要的是提供了国际化的验证和背书。另一面是，跨国巨头正在通过资本手段进行大规模资产获取，本土企业如何在借力国际合作的同时保持自主创新主导权。从过往经验看，本土Biotech与MNC的合作模式大致有三种：一是授权出海，将海外权益转让给跨国药企，保留中国权益；二是联合开发，双方共同投入、共担风险、共享收益；三是被整体收购，成为跨国药企的中国研发中心。每一种模式都有其利弊，关键在于本土企业要清醒地认识到自己的核心价值，在合作中守住战略底线。诺华上海园区到2026年就要迎来投入运营十周年的节点了。这十年间，它从最初的办公场所，一步步成长为诺华在中国研发创新的核心枢纽。回头看跨国药企在中国这四十年，大致可以分成几个阶段：上世纪八九十年代，主要是设销售代表处、做贸易；2000年前后，开始建生产基地；到了2010年代，纷纷设立研发中心；而从2020年代至今，则进入了全面生态合作的新阶段。诺华这次33亿元的投资，正是这种范式转移的最新印证。中国正在从全球最大的原料药和制剂生产基地，转变为全球最大的药品消费市场之一，同时也是重要的创新策源地。这种双重身份的叠加，自然吸引了资本持续加码。诺华这次投资，不是终点，而是一个新阶段的起点。随着“十五五”规划对生物制药产业的政策支持落地，加上审评审批制度的持续优化，以及本土创新能力的不断提升，可以预见，会有更多跨国药企效仿诺华，加大在中国的深度布局。对中国医药行业来说，这既是机遇，也是挑战：如何在开放中提升自主创新能力，如何在与巨头的合作博弈中守住战略主导权，这些问题将决定未来十年行业的整体格局。33亿投资到底意味着什么？回到这个问题的话，对诺华来说，这是对战略重心的一次再确认，中国不只是一个市场，更是研发、生产和合作的战略支点。对中国医药行业而言，这是对自己能力的一次再验证，完善的产业链、高效的监管体系，加上庞大的临床资源，这些构成了吸引全球资本的底层逻辑。对本土创新企业来说，这既是机遇也是挑战，资本的注入可以加速发展，但竞争一加剧，也意味着优胜劣汰。参考来源：[1]中华人民共和国商务部.王文涛部长集体会见美国药品研究与制造企业协会和跨国医药企业负责人.[2]阿斯利康投资（中国）有限公司.阿斯利康将于2030年前在华投资逾1000亿元人民币，推动下一代创新药物发展.[3]礼来Lilly.礼来投资30亿美元，加码在华供应链布局.[4]新华网.阿斯利康参加中国发展高层论坛，持续深化科学引领与在华合作.立即扫码加入药事纵横交流群

声明：因水平有限，错误不可避免，或有些信息非最及时，欢迎留言指出。本文仅作医疗健康相关药物介绍，非治疗方案推荐（若涉及）;本文不构成任何投资建议。2025年，医药行业冷热交织，投融资寒意未消，但GLP-1、ADC赛道依旧滚烫。就在这样的氛围里，药明系交出了一份非常亮眼的成绩单——药明康德净利润翻倍，药明系整体订单突破2300亿元。这个数字意味着什么？即便从今天起一个新增订单都不接，也足以支撑未来数年的稳定运转。当我们把业绩、订单、项目情况、区域分布以及研发投入这组数据拼在一起，看到的是一份确定性。业绩“硬核”增长2025年，药明系三家公司的业绩数据，放在整个CXO板块里看，确实有些“另类”。药明康德全年营收454.6亿元，归母净利润191.51亿元，净利润同比增幅达到102.65%，直接翻倍。在整体营收体量已经很大的情况下，还能跑出这样的利润增速，足以说明其盈利能力在持续释放。 药明生物的表现同样扎实，截至报告期末营收达219.9亿元，净利润49.08亿元，同比增长46.25%。大分子生物药CDMO领域过去几年面临的地缘政治压力和产能过剩担忧，这个增速并不容易。最引人注目的是药明合联，凭借ADC赛道的高景气度，营收同比大增46.69%至59.44亿元，净利同步增长38.41%。作为药明系最年轻的上市公司，它的增长曲线依然很陡。整体来看，2025年药明系总营收超过730亿元，净利润超250亿元。在行业深陷“内卷”价格战的当下，药明系利润空间的逆势扩张，不再依赖早期研发的人力堆砌，而是靠后期商业化项目的放量与高技术壁垒带来的定价权——这才是其面对市场波动真正的底气。2300亿订单锁定未来比起业绩数字，药明系财报里更值得关注的，是订单。截至2025年末，药明康德在手订单580亿元，药明生物未完成订单237亿美元（约合人民币1634.49亿元），药明合联14.89亿美元（约合人民币102.7亿元），三家合计超过2300亿元。如此高的订单覆盖倍数（Book-to-Bill），在当前的宏观环境下构建了极厚的业绩安全垫，有效平滑了短期市场波动带来的不确定性。 将三家订单拆分来看，药明生物的订单占比最高，达到71%。大分子生物药CDMO的订单周期通常较长，这些订单意味着未来两到三年的收入已经有了“底”。药明康德580亿元的订单规模同样可观，小分子领域的客户粘性和项目延续性依然稳固。药明合联虽然未完成订单绝对值最小，但考虑到其营收体量，订单收入比也处于高位。更直白一点说，即便从今天起一个新增订单都不接，这些订单也足够支撑三家公司在未来数年保持现有收入体量。项目透视：从“R”到“M”的转化力订单的数字背后，是项目管线的支撑。药明康德2025年小分子D&M管线新增839个分子，总数达到3452个，其中商业化项目83个，临床III期项目91个。更关键的是，2025年有310个分子从早期研发（R）阶段成功转化到开发与生产（D&M）阶段。这也意味着早期客户项目正在按照预期进入后期，而后期项目往往对应更大的订单体量和更长的合作周期。这种“跟随分子”的转化能力，才是订单持续流入的源头。 图：药明康德 项目情况药明生物2025年新签209个项目，创下历史新高，其中2/3是双抗和ADC药物。这个结构很有意思，新签项目中高比例的双抗和ADC，说明市场对复杂分子CDMO的需求正在向头部集中。全年获得23个“赢得分子”项目，包括6个临床III期项目。加上手头已有的74个临床III期和25个商业化生产项目，为未来收入增长埋下了足够深的“管线蓄水池”。 图：药明生物 项目情况药明合联的漏斗结构同样值得拆解。2025年综合项目总数增至252个，IND后项目128个，II期及后期项目42个，包括18个PPQ项目和1个商业化项目。更关键的是，从发现阶段推进至iCMC阶段的项目累计69个。早期项目在持续转化，中后期项目在稳步积累，这种梯次推进的节奏，恰好解释了为什么药明合联能在ADC这个高增长赛道上持续保持领先。图：药明合联 项目情况早期项目储备充足，中期项目转化顺畅，后期项目持续积累。对于CXO企业来说，真正的护城河不在于有多少早期项目，而在于有多少项目能最终走到商业化阶段。药明系的“漏斗”，正在持续验证这一点。美欧大幅增长，国内暂承压过去一年，市场对药明系最大的担忧，莫过于地缘政治风险。但2025年的区域营收数据，给出了最直接的回应。美国市场不仅是“基本盘”，更是核心增长极。三家企业美区营收均实现两位数高增，其中药明康德同比增长34.3%，药明合联是增幅更是高达49.4%。在地缘政治噪音下，所谓“脱钩”的担忧，并未反映在全球头部药企的实际采购决策中。 欧洲市场正在成为新的增长极。药明合联欧洲收入同比增长128.64%，实现翻倍。药明生物欧洲增长16.63%，同样保持稳健。欧洲客户对高质量研发生产外包的需求，正在加速释放。反观国内市场，三家企业均出现不同程度的下滑，这并非经营失误，而是国内创新药投融资寒冬与医保控费双重形势下的必然结果，本土药企削减预算直接传导至CXO端。从整体来看，大型MNC对“高质量、高效率、低风险”的研发生产外包需求依然强劲，而药明系凭借其一体化平台能力、稳定的交付记录和难以复制的工程师红利，依然是这个链条上不可或缺的一环。研发费用：精准化投入在营收与利润双增的背景下，研发绝对值并未盲目扩张，甚至部分主体出现结构性回调。药明康德全年研发费用约为11.19亿元，同比略有下降。随着前期在TIDES（多肽/寡核苷酸）、ADC及高活药物等领域的基础设施与工艺平台搭建完毕，公司重心已从“技术探索期”转入“商业化兑现期”。研发投入更多聚焦于自动化升级、连续生产等能直接降低COGS（销售成本）的工艺改进。药明合联研发费用同比增长47.27%，在三家公司中增速最高。作为ADC CDMO赛道的头部玩家，持续的研发投入是维持先发优势的必要条件。药明生物研发投入增长11.34%，增速虽不及药明合联，但在大分子生物药CDMO领域，保持正向增长本身就意味着持续的技术积累。ADC、GLP-1、双抗、CGT……每一个技术风口背后，都需要提前数年的布局。药明系在研发上的策略很清晰，绝不盲目铺摊子，但该卡位的地方也绝不手软。市场的焦虑，往往源于对不确定性的恐惧。而药明系用2300亿订单、超250亿净利润、以及海外市场的逆势高增长，给出了自己的回答。真正的龙头，从来不需要焦虑周期，因为它们本身就是周期里最确定的那一环。参考资料：www.wuxiapptec.com.cnwww.wuxibiologics.comwuxixdc.com

鱿鱼加工工艺在升级，充满争议的保水剂从增重工具转向品质调节手段。编译/ 壹渔业在鱿鱼加工中，产品的含水量、口感和稳定性很大程度高度依赖一类关键添加剂——保水剂。从冷冻保鲜到即食产品的品质控制，这类物质会影响产品的水分保持、质地表现以及储存稳定性。随着监管标准不断收紧以及市场对品质要求提升，鱿鱼加工的技术也在悄然调整。01保水剂是什么？行业怎么用在冷冻和即食产品中，保水剂的作用主要是锁住水分、维持组织结构，并减少解冻后的汁液流失。在水产品加工领域，鱿鱼制品一直是保水剂应用最集中的品类之一。围绕“浸泡增重”“口感变化”以及“添加剂安全性”的讨论，也让这一技术长期处于舆论争议之中。一方面，消费者对“泡发后明显变重”的现象存在天然质疑；另一方面，行业在冷冻运输、解冻损耗控制以及质构稳定方面，仍依赖相关技术手段。在这种矛盾之下，鱿鱼加工中的保水体系逐渐走向体系化，并受到严格监管。根据相关规范，所有用于鱿鱼加工的保水剂必须符合我国《食品安全国家标准食品添加剂使用标准》（GB 2760-2024）的要求。目前，保水剂主要分为两大类，即含磷类和无磷类，而在工业化生产中，复配型配方已成为主流解决方案。02磷酸盐：目前最常用的一类在过去几十年中，磷酸盐类保水剂一直是鱿鱼加工中的核心选择。这类物质能够显著提高水分保持能力，减少加工和解冻过程中的损失，同时改善产品的质地。在GB 2760-2024标准中，共允许19种磷酸盐用于水产品加工。常见的包括三聚磷酸钠、焦磷酸钠和六偏磷酸钠等。其中，三聚磷酸钠是最核心的成分，可显著提升浸泡后的含水量并降低解冻损耗；焦磷酸钠有助于增强蛋白凝胶强度，使产品更有弹性并减少加热收缩；六偏磷酸钠则在延缓脂肪氧化和蛋白质变性方面发挥作用，从而延长保质期。此外，还有焦磷酸四钾、磷酸三钠和酸式焦磷酸钙等也被广泛应用。但需要注意的是，标准对使用量有明确限制，最终产品中的磷酸盐残留不得超过5.0 g/kg。03多类替代方案加速应用随着健康意识提升以及市场对“清洁标签”产品的需求增长，磷酸盐的使用正面临新的审视。一方面，过量磷摄入可能导致钙磷失衡；另一方面，在鱿鱼加工中过度使用磷酸盐还可能带来金属味以及口感粗糙等问题。在这一背景下，无磷保水剂开始在高端冷冻产品、即食食品以及出口市场中快速推广，主要包括以下几类：糖醇类：如山梨醇、甘油和麦芽糖醇，可以降低冰点，减少冰晶对组织的破坏，从而在长期冷冻中保持嫩度。多糖和胶体类：如海藻酸钠、壳聚糖和果胶，能够通过成膜和吸水作用增强弹性，并在一定程度上抑制黑变现象。碱性盐和氨基酸类：如碳酸氢钠、葡萄糖酸钠和L-精氨酸，通过调节肌肉pH值，扩大蛋白结构间距，从而提高保水能力并稳定蛋白结构。蛋白与乳化增强剂：如酪蛋白酸钠和蔗糖酯，则通过增强水、脂肪和肌肉组织之间的结合，提高整体口感和风味保持能力。此外，一些多功能添加剂也逐渐受到关注，例如植酸不仅具备保水作用，还能抑制酶活性、延缓氧化并稳定色泽。04复配产品成为主流做法在实际生产中，单一保水剂已难以满足加工需求。行业数据显示，超过90%的应用采用复配型保水体系，通过不同成分的协同作用实现更稳定的效果。这类体系主要分为两种类型。一类是含磷复配体系，以三聚磷酸钠等为基础，成本较低、效果稳定，适用于大规模冷冻鱿鱼生产。另一类是无磷复配体系，通常由海藻低聚糖、山梨醇、葡萄糖酸钠等组成，在口感、风味和安全性方面表现更优，因此更适合高端产品和出口市场。总体而言，在监管标准和市场需求的双重推动下，鱿鱼加工正在从传统的高效率模式，转向更注重品质与合规的加工体系。保水剂的选择，也因此成为企业调整工艺的重要一环。长按二维码添加小编微信即可进入渔业交流群！NO.1往期推荐Historical articles养殖场“多面手”，顶配活鱼运输船Inter Alba投运！从华为到磷虾产业：Aker Qrill新高管谈眼中的中国水产布局高成本也挡不住热潮，越来越多出口商瞄准中国市场！冷冻鱼不必再空运？一项技术正改写全球海鲜物流———欢迎关注 感谢分享———

点击图片，即可免费报名CPI 2026 京津冀制药工业大会暨制药全产业链资源对接大会定于2026年4月23日-24日举办，大会将围绕“医药政策与监管、生产与质量合规、改良新药开发、透皮制剂、中药、宠物医疗、复杂注射剂、出海”等主题开展，汇聚监管专家与行业领袖，共探技术前沿，共谋转型路径，助力企业在时代变局中破浪前行。扫码立即免费报名部分参会名单01 | 大会介绍会议名称：CPI 2026 京津冀制药工业大会暨制药全产业链资源对接大会会议时间：2026年4月23-24日会议地点：北京荣华天地酒店，北京市大兴区荣华南路1号院3号楼主办单位：药融圈大会形式：线下免费参会02 | 大会论坛架构同期举办多场对接会：批文项目路演对接会、CXO合作对接会、品种招商与代理对接会。 路演咨询：1311678939503 | 会议议程议程持续更新中，详情以现场为准会场一医药政策与监管论坛09:00-09:402025年医药集采全景复盘与2026年趋势预测耿鸿武 清华大学老科协医疗健康研究中心，执行副主任09:40-10:20话题确定中10:20-10:40茶歇10:40-11:20药品注册核查：重点与风险研判田老师 国家级药品检查员11:20-12:00《药品管理法实施条例》修订后对制药工业的影响 张守文 原黑龙江省食品药品监督管理局正厅级巡视员、常务副局长会场一药品生产与质量合规论坛14:00-14:30技术转移关键要点张松梅 天津红日药业股份有限公司质量负责人，质量受权人14:30-15:00话题确认中许建辰 诺和诺德质量合规总监15:00-15:20创新DAC填料矩阵助力多肽研发与生产黄晓 微纯科技董事长、CTO15:20-15:40茶歇15:40-16:10Ai背景下上市药品质量风险的防控王熳 国家新药评审/GMP检查专家，原河北省药品检验研究院院长16:10-16:40PIC/S指南与中国制药-构建质量管理新生态严旭 葛兰素史克(中国)投资有限公司 前中国区质量负责人；处方药及疫苗质量法规合规及外联负责人16:40-17:20强化上市后风险管理：药物警戒与质量体系的深度融合汪敏 复星医药全球研发中心药物警戒全球负责人会场一精益生产与智能制造论坛09:00-09:40药品智能制造与监管科学探索臧恒昌 山东大学药品监管科学研究院执行院长09:40-10:00话题确认中10:00-10:20茶歇10:20-11:00药品生产中供应商的选择与管理闫群梅 前杨森中国端到端供应链负责人/杨森供应链欧洲及亚太区质量战略支持总监11:00-11:40话题确认中北京同仁堂研究院会场一药品质量控制与检测论坛14:00-14:40药包材技术要求及新规定下包材质量安全变更分析范妙璇 北京市药品包装材料检验所副主任药师14:40-15:002025版《中国药典》四部通则2341方法解读和完整解决方案马海建 上海安谱实验科技股份有限公司 质量副总监15:00-15:40药品微生物快速检测技术指导原则的研究杨老师 天津药检院会场二改良新药立项&开发策略论坛09:00-09:40从临床价值立项改良型新药魏世峰 北京罗诺强施医药技术研发中心有限公司董事长/CEO09:40-10:20自洽式吸入制剂创新研发启示毛世瑞 沈阳药科大学教授10:20-10:40茶歇10:40-11:20改良新药505(b)(2) 注册申报核心策略与实操要点（拟）孙亚洲 行业资深专家11:20-12:00改良型新药的临床研究马萍 火箭军总医院主任药师会场二复杂注射剂论坛14:00-14:40长效缓释注射剂的去复杂化和极简化金拓 上海交通大学转化医学中心教授14:40-15:20核酸脂质纳米制剂优化及其靶向递送研究杨振军 北京大学药学院教授15:20-15:40批文项目发布15:40-16:00茶歇16:00-16:30复杂注射剂IND审评经验分享（拟）16:30-17:10长效微球制剂研发及产业化难点剖析（拟）会场二透皮制剂论坛09:00-09:30透皮微针制剂的开发与应用（拟）09:30-10:00丝素蛋白基水凝胶系统：从皮肤抗衰老到组织再生的多维度调控策略叶军 中国医学科学院药物研究所研究员10:00-10:20话题确认中10:20-10:40茶歇10:40-11:20凝胶剂：改良与创新研究的案例分析 徐晖 沈阳药科大学药学院教授11:20-12:00破局向新：现代中药贴剂研发现状与产业新征途李彦赟 津药达仁堂中药研究院 贴剂平台负责人会场二改良新药立项&开发策略论坛14:00-14:40儿童专用改良制剂的处方设计与工业化关键技术研究（拟）14:40-15:20改良型白蛋白结合型纳米药物的开发张晓君 石药集团北京研究院制剂所负责人15:20-16:00中药改良型新药的定位策略与突破路径李耿 中国中医科学院中药研究所 研究员会场三中药传承与创新论坛09:00-09:30中药注册审评要点与逻辑（拟）09:30-09:50政策利好叠加产业升级--中医药行业的发展机遇陈杰 北京阳光诺和药物研究股份有限公司中药事业部运营总监09:50-10:20以临床价值为导向的中医药获益与风险评估策略谢雁鸣 中国中医科学院 国家岐黄学者10:20-10:40茶歇10:40-11:20院内制剂转化路径与案例解析（拟）11:20-11:50中药药食同源产品开发趋势与建议（拟）14:00-14:40筑牢中药品种保护屏障 助力中医药高质量发展李天翥 珍宝岛药业股份有限公司副总裁、中药研究院院长14:40-15:20经典名方开发热与冷思考（拟）白洁 北京中医药大学教授15:20-15:40茶歇15:40-16:20“三结合”体系下中药临床定位与探索性试验的新思考程金莲 首都医科大学附属北京中医医院教授16:20-17:00中药非临床安全性评价要点解析曹春雨 中国中医科学院中药研究所，中药安全评价中心主任（GLP机构负责人）、研究员会场三中国药企出海论坛09:00-09:40药品出海美国注册申报CMC注意事项（拟）苑字飞 甘李药业执行副总裁兼CTO09:40-10:20无菌创新药企业如何出海日本杨老师 大冢制药质量受权人10:20-10:40茶歇10:40-11:20中美市场药物开发常见的监管认定和加速程序（拟）11:20-12:00IND阶段的中美欧出海申报策略孙鹤 原美国FDA首席主审官、上海交大海南国际医学中心数智医学研究院副院长会场三医药转型新赛道-宠物医疗产业论坛14:00-14:30宠物医药发展现状与展望（拟）14:30-15:00临床需求驱动下宠药研发实践思考（拟）15:00-15:30宠物用透皮制剂的开发与案例张华 北京农学院教学动物医院院长15:30-16:00人用药转宠物药政策解读（拟）扫码立即报名04 | 商务合作大会开放若干个展位：更多现场展位火热抢订中，可为CRO/CDMO/仪器设备商/咨询服务等企业提供多形式的宣传展示：论坛承包、主题演讲、会场展位、项目路演、立屏展架、会刊彩页、挂牌、资料袋宣传、晚宴冠名、笔记本、茶歇赞助宣传等。商务合作福利、收费标准等详情请咨询：王女士 13588474548周女士 15858667450张女士 15005862516曹女士 15520811395周女士 1398378557105 | 参会人员1. 制药企业董事长、总经理等决策层；2. 制药企业研发、立项、临床总监、经理、研究员等人员；3. 药学研发机构负责人；4. 临床试验机构负责人；5. MAH B证企业相关负责人；6. 药物安全性评价机构、药物研发咨询机构相关人员；7. 药企QA/QC/生产/注册等人员；8. 医药科研院所、药检单位和医药高等院校中从事药物研究的相关人员；9. 商务BD负责人；10. 投资机构相关人员；06 | 注册报名注册报名：大会限时免费（人数限制，先注册先得，本次报名为预登记报名，报名审核通过后为报名成功！），食宿自理。参会报名咨询：刘老师 13116789395（微信同号）文女士 18868801402 （微信同号）

整理｜冬梅 近日，开源世界最具影响力的项目之一 Node.js 正面临一个前所未有的抉择。一场关于是否允许人工智能生成代码进入其核心代码库的争议，正在技术社区引发激烈的辩论。事情是这样的。1.9 万行 Claude Code 代码进入 Node.js 惹争议2026 年 1 月，一个引人注目的 Pull Request（PR）被提交到 Node.js 核心代码库。这个 PR 包含了近 19000 行代码（具体为约 14000 行，跨越 66 个文件），旨在为 Node.js 引入一个全新的虚拟文件系统（VFS）功能。提交者是 Matteo Collina，Node.js 的技术指导委员会（TSC）成员、Platformatic 公司联合创始人兼 CTO，也是 Fastify 框架的维护者。他在 PR 描述中明确写道：“我使用了大量的 Claude Code token 来创建这个 PR。但所有代码均已由其本人完成审查。”这个 PR 的出现本应被视为技术胜利——在短短一个圣诞假期内，完成了一个通常需要数月全职工作才能实现的大型功能。Matteo Collina 公开表示 AI 处理了大量重复性工作，如实现所有 fs 方法、编写测试覆盖和生成文档，而他自己则专注于架构和 API 设计，并逐行检查代码。如果没有 AI，这作为假期业余项目是根本无法完成的。他在名为《为什么 Node.js 需要虚拟文件系统》的博客中写道：“说实话，这么大的 PR 通常需要几个月的全职工作才能完成。这次之所以能成功，是因为我使用了 Claude Code。我让 AI 处理那些繁琐的部分，那些让 14000 行 PR 成为可能但却没人愿意手写的工作：实现每个fs方法变体（同步、回调、Promise），配置测试覆盖率，以及生成文档。我则专注于架构、API 设计以及逐行审查代码。如果没有 AI，这根本不可能成为一个假期副业项目，它根本不可能实现。”本来事情已经过去有一段时间了，但是几日前，长期 Node.js 核心贡献者 Fedor Indutny 对 Matteo Collina 借助 Claude Code 工具生成代码提交 PR 的行为产生了质疑。Fedor Indutny 的担忧不在于代码质量，而在于 AI 辅助的代码是否符合 DCO 1.1 条款（每位 Node.js 贡献者在提交 PR 时必须签署的法律证明）。他甚至发起了一份请愿书，要求 Node.js 技术指导委员会（TSC）投票 禁止在核心项目中使用 AI 辅助开发。请愿书的核心论点包括：基础设施的重要性：Node.js 是运行在数百万台服务器上的关键基础设施，通过工程师日常使用的命令行工具为他们提供支持。认为对多年来精心编写的核心代码进行稀释，违背了项目的使命和价值观。DCO 合规性争议：尽管 OpenJS 基金会的法律意见认为 LLM 辅助的更改不违反 DCO，但请愿方认为这只是问题的冰山一角。伦理考量：一些大型大模型公司在训练中使用了来源不正当的材料，包括受版权保护的作品和未经授权的开源代码。教育影响：有证据表明，使用大模型会阻碍学生的学习过程。降低代码质量标准可能导致对 Node.js 核心的理解下降，危及项目的长期发展。代码审查流程不仅是为了发现漏洞和安全问题，更是为了帮助提交者学习成长。但 LLM 本身不具备学习能力，审查时间被浪费，贡献者的技能却没有得到提升。特权问题：使用大模型需要付费订阅或大量硬件投资才能在本地运行。提交的生成代码应该能够被审阅者复现，而无需通过付费订阅的 LLM 工具。总之，请愿者给出的理由中，最重要的部分指向 Node.js 的“基础设施属性”和代码的可审计性。作为运行在全球数百万服务器上的关键运行时环境，Node.js 的核心代码长期以来依赖开发者以高度审慎的方式手工维护。在他们看来，这种“可追溯、可理解”的代码生产方式，本身就是项目可信度的重要组成部分。一旦引入 AI 生成代码，尤其是大规模改动，可能会削弱这种工程传统，甚至动摇 Node.js 在开发者生态中的声誉基础。冲突的另一核心，在于“可审计性”。在传统开发流程中，代码不仅是执行逻辑的载体，更是设计决策的体现。评审者可以通过阅读代码，理解开发者在性能、兼容性与架构上的权衡。但 AI 生成代码往往缺乏明确的设计上下文，使评审过程从“理解设计”退化为“检查实现”。当这一问题叠加到 1.9 万行的变更规模时，代码审查的复杂度被指数级放大。代码提交者回应争议：如果有 bug，也是我的责任请愿书在社区中引发热议，但却并非是一边倒的支持声。以 Matteo Collina 为代表的“AI 赋能派”提出了有力的反驳。Collina 在博客文章《The DCO Debate: Who Is Responsible for AI-Generated Code?》中详细阐述了他的观点。他将 AI 比作“奶奶用的压面机”——工具帮助了制作，但最终的成品仍然是奶奶的责任。“我选择了架构。我根据所有审查者的反馈塑造了 API。我做出了设计决策，捕捉并修复了 AI 引入的问题，我理解代码每一部分的作用和原因。我签署了 DCO。我的名字在上面。如果有 bug，是我的责任。如果有许可问题，是我认证了合规性。”Collina 还提出了一个重要观点：审查者同样应当被视为共同作者。“审查 PR、建议变更、捕捉边缘情况、帮助塑造最终实现的维护者——他们难道不是这项工作的共同作者吗？在 Node.js 历史上，每次 PR 都是如此。”此外，Collina 还希望社区能够就“人工审核”在人工智能辅助贡献中的真正含义达成共识。仅仅说“我审核过了”是不够的。我们需要能够回答诸如此类的问题：你理解这段代码的功能吗？你能解释一下设计选择吗？你能在不再次询问人工智能的情况下回应反馈吗？你能在一年后维护这段代码吗？这些问题我们一直以来都问过贡献者。工具可能会改变，但对人的期望不会改变。Collina 还在文章中阐明，更广泛的开源生态系统已经就 AI 辅助贡献问题形成了初步共识。Linux 内核社区：作为 DCO 的创造者，Linux 内核社区对 AI 辅助贡献有明确的政策文件。他们的 coding-assistants.rst 要求严格的人机循环过程。AI 代理不被允许添加 Signed-off-by 标签。只有人类才能合法认证 DCO。提交代码的人必须审查所有 AI 生成的代码，检查许可合规性，并添加自己的签名。AI 辅助必须通过 Assisted-by 标签披露。Red Hat 的法律团队：CTO Chris Wright 和法务顾问 Richard Fontana 发布了详细分析，直接回答了 DCO 问题。他们解释说，DCO 从未被解释为要求贡献的每一行都必须是贡献者的个人创造性表达。许多贡献包含例行的、不受版权保护的材料，开发者仍然签署。DCO 的真正要点是责任。在披露和人工监督下，AI 辅助贡献完全可以与 DCO 的精神兼容。OpenJS 基金会：Node.js 自己的法律机构在 PR 上直接表态。执行董事 Robin Ginn 确认，基金会已咨询法律顾问，对 AI 辅助贡献的 DCO 兼容性表示满意，并承诺正式记录这一立场。这三个独立组织——DCO 的创造者、世界最大的开源法律团队之一、Node.js 自己的基金会——都达成了相同的答案：AI 并不破坏 DCO。重要的是问责制。社区吵翻了与此同时，Hacker News、Reddit 等社区用户也就此事吵翻了！在 Reddit 上，一部分开发者将矛头直接指向 AI，反对其进入核心代码。该用户表示：“坦白说，虽然我支持大规模的代码重构和自动化生成，但直接利用大模型来管理这类变更并不是最优解。我更倾向于看到作者通过 AST（抽象语法树）转换脚本或其他可编程脚本来实现重构。这种方式逻辑清晰，能让我更直观地理解代码改动的本质及原因。相比之下，大模型生成的变更具有不可复现性，且依赖付费订阅工具，增加了协作门槛。此外，如果重构过于复杂，我建议将其拆解为多个小的增量 PR，通过循序渐进的方式来降低整体复杂度。”还有用户吐槽，既然 PR 提交者自己都说代码是 AI 写的，为什么要让审查员去人肉排雷？他写道：“说白了，这个 PR 太大了，大到没人能保证质量。提交者自己都说‘没 AI 我可写不出这么多’，这不就说明连作者自己都未必能完全掌控这 2 万行代码吗？既然你写起来是‘一键生成’，凭什么要求审查员枯坐几天几夜去人肉排雷？”该用户继续还提到版权问题更是个大坑。“大家都知道 AI 会‘致敬’训练集里的代码，万一它随手甩给你一段别人的闭源专利代码，你根本分辨不出来。小修小补也就罢了，这种成批量、成规模的‘搬运’，法律风险实在太高——谁敢保证这代码背景干不干净？万一以后被告了，这责谁来负？”还有用户算了一笔账，该用户表示：“我算了一下，那是 1.9 万行代码。按每行审 2 分钟算，那就是 (19000 ✖️2) ➗ 60 ➗ 7 约等于 90 个工作日（按每天 7 小时计）。你确定这些代码真的都被逐行阅读了吗？我的意思是，既然作者连写都懒得写，那他们真能耐下性子把这些代码全部读一遍吗？如果这只是某个私人网站或者某家小公司的业务代码，冒这个险也就罢了；但对于一个被无数人赖以生存、作为基础设施的开源项目来说，看到如此海量的、由 AI 生成的‘看起来没问题’的代码，简直让人毛骨悚然。”但也有用户认为，这些代码出自 Node.js 核心维护者之手，他自己也手动审核了代码，所以这些提交上去的代码是值得信任的，如果只是因为使用了 AI 就遭到质疑，是不公平的。也有用户辩证地去看待这件事，他表示：“我坚决反对‘一刀切’地禁止大模型，但我也同样反对那些仅仅因为 AI 提速了，就毫无节制地提交巨量代码的行为。不能因为现在能比以前快 100 倍，就理所当然地往社区塞入 100 倍规模的 PR。”Node.js 创始人：未来软件不需要人类手搓代码了事实上，Collina 用 Claude Code 提交 PR 的做法与 Node.js 创始人 Ryan Dahl 两个月前的观点很吻合。今年 1 月份，Ryan Dahl 在 x 上发文称，“人类编写代码的时代已经结束了，机器现在能够在几秒钟内完成过去需要几个月才能完成的工作。”与人工智能的出现会使开发人员变得多余的观点相反，Dahl 强调，人类开发人员仍然必不可少，而且他们实际上拥有比以往更有价值的技能。开发人员不再需要执行诸如输入命令之类的底层编程任务，因为这些工作现在由 AI 算法完成。开发人员的价值更多地体现在他们所拥有的创造力和解决问题的能力上。“人类的工作不再是编写每一行代码，而是协调人工智能工具，以前所未有的速度和质量构建系统。”此外，初级职位将发生变化，那些只专注于编写 CRUD 应用或基本功能的入门级职位已经消失了。但新的职位正在涌现：人工智能提示工程师、人工智能质量保证专家和人工智能集成架构师。在这样的背景下，了解领域专业知识更为重要。他曾提到，了解医疗保健、金融、物流或任何特定行业远比掌握 React 的语法重要得多。人工智能可以编写代码，但它无法取代深厚的领域知识。参考链接：https://yakhil25.medium.com/the-era-of-human-written-code-is-over-ryan-dahls-wake-up-call-to-software-engineers-dc6a4907b8achttps://adventures.nodeland.dev/archive/who-is-responsible-for-ai-generated-code/https://blog.platformatic.dev/why-nodejs-needs-a-virtual-file-systemhttps://www.reddit.com/r/node/comments/1qhulv1/creator_of_nodejs_says_humans_writing_code_is_over/http://timesofindia.indiatimes.com/articleshow/127107198.cms?utm_source=contentofinterest&utm_medium=text&utm_campaign=cppst声明：本文为 InfoQ 整理，不代表平台观点，未经许可禁止转载。会议推荐QCon 全球软件开发大会·2026 北京站将于 4 月 16 日 -18 日正式举办。本届大会以“Agentic AI 时代的软件工程重塑”为主题，聚焦 100+ 重磅议题，汇聚来自阿里、腾讯、字节跳动、小米、百度等一线科技企业与创新团队的技术专家，围绕 AI 工程化、系统架构与研发模式演进展开深入探讨。更多详情可扫码或联系票务经理 18514549229 进行咨询。今日荐文AI 已能写 80% 代码，但 Agent 也有致命短板！OpenAI Codex 技术总监：问错了，比不会写更麻烦全网疯传！Claude最新模型意外曝光：全面碾压Opus 4.6，强到让Anthropic不敢发布堆推理链全错了！林俊旸离职首曝：曾在阿里 Qwen 踩中一个“致命”技术误区谷歌迎来“DeepSeek时刻”！TurboQuant引爆AI圈、全球开发者疯狂复现：6倍无损压缩，内存股集体暴跌你也「在看」吗？?

投资近6亿，年产1,500吨，浙江湖州陆基三文鱼项目正进入关键阶段。编译/ 壹渔业位于浙江湖州吴兴高新技术产业园区的“精渔智慧渔业项目”正在加紧建设。目前，项目现场的核心区域打桩作业已经完成，多个标准化蓄养池正在同步浇筑，整体进入主体工程施工阶段。01陆基三文鱼项目加速布局这个项目总投资接近6亿元，占地约130亩，是湖州首个采用陆基循环水养殖系统（RAS）的三文鱼养殖项目。按照规划，建成后可实现鱼苗和成鱼合计年产约1,500吨，年产值预计超过2亿元。项目的核心，是把原本依赖冷水海域的三文鱼，转移到陆地工厂中养殖。投资方深圳精渔科技有限公司介绍，这套系统通过多层过滤维持水质，同时利用循环水设备将水温控制在稳定范围，从而模拟大西洋鲑的自然生长环境。整个养殖过程在封闭系统内完成，可以隔离寄生虫等生物风险。国内市场上的三文鱼长期依赖进口，主要来自挪威等高纬度国家。近年来消费需求持续增长，也让企业开始尝试用陆基系统在国内“复制”养殖环境，这个项目就是在这样的背景下落地。02不只是养鱼，更多环节同步推进从规划看，这个项目并不只是单一养殖场。园区内将建设智能化养殖车间、检验检疫中心等基础设施，并进一步延伸到科研、育种、加工等环节，目标是形成一个完整的产业链。项目定位为长三角区域内的综合型智慧渔业园区。在养殖环节中，还将引入一些自动化和数据化手段，比如智能投饲、病害预警等，用来提高养殖过程的可控性。这类配置，本质上是把传统养殖向工业化生产方式转变。03项目进度与定位从区位上看，湖州靠近长三角核心消费市场，物流条件成熟，适合做对时效要求较高的产品。三文鱼属于高端生鲜，对运输时间敏感。相比进口产品，陆基养殖如果能稳定运行，在供应链上会更接近消费端。当地也希望借这个项目带动相关产业，比如冷链物流、加工以及一定程度的文旅和研学资源开发。该项目已经被纳入浙江省“千项万亿”工程，地方层面持续在推进建设进度。从现场情况看，目前施工人员规模较大，工程节点推进节奏较快。按照当前计划，项目将在明年下半年建成并投入使用。长按二维码添加小编微信即可进入渔业交流群！NO.1往期推荐Historical articles养殖场“多面手”，顶配活鱼运输船Inter Alba投运！从华为到磷虾产业：Aker Qrill新高管谈眼中的中国水产布局高成本也挡不住热潮，越来越多出口商瞄准中国市场！涨价潮一波接一波！十余家水产饲料企业集体调价———欢迎关注 感谢分享———

整理 | 傅宇琪、褚杏娟传月之暗面考虑赴港上市，估值 3 个月涨 4 倍飙至 1200 亿；消息称腾讯挖来多位字节 Seed 骨干，向姚顺雨汇报；谷歌 TurboQuant 大反转：核心技术早有先例，学术不端实锤？；与 OpenAI 赛跑，Anthropic 被曝最快 10 月 IPO 上市；马斯克旗下 AI 公司初创“11 罗汉”全部离职，SpaceX IPO 散户和粉丝先上桌；苹果 App Store 被海量“垃圾 AI 应用”冲击，导致审核周期延长；美团客服回应安卓用户图片被删；OpenAI 关停 Sora，精简产品线为 IPO 铺路…… 行业热点传月之暗面考虑赴港上市，估值 3 个月涨 4 倍飙至 1200 亿 3 月 26 日消息，据报道，AI 大模型公司月之暗面正考虑在香港 IPO 的早期阶段，已与中金公司、高盛展开接触。不过，目前的讨论仍在进行中，最终会否落实上市，以及具体的时间表及集资规模仍属未知。月之暗面及高盛代表拒绝置评，中金则未有回应。而在前几天，外媒还爆料月之暗面正在洽谈筹集高达 10 亿美元（约合人民币 69 亿元）的资金，这或许会使其估值被推高至 180 亿美元（约合人民币 1243 亿元）。在 2025 年末，月之暗面估值为 43 亿美元，短短三个月暴涨 4 倍。 月之暗面要 IPO 的消息引发了业内人士的诸多关注，主要因其与创始人杨植麟此前的表态形成反差。据报道，去年底，杨植麟曾在内部信中明确表示“短期不着急上市”，认为公司现金储备也超过 100 亿元人民币，比不少上市公司还有钱。当时，杨植麟在内部信中总结：“2025 年可以说只做了一件事，All in 模型能力和 Agent。”如今，同行的上市表现或是催化剂，今年 1 月，智谱与 MiniMax 先后登陆港交所。智谱和 MiniMax 目前市值分别约 3070 亿港元和 3127 亿港元，市场对 AI 公司的估值逻辑或发生变化。 消息称腾讯挖来多位字节 Seed 骨干，向姚顺雨汇报 腾讯近期密集挖来多位原字节跳动 Seed 团队核心技术骨干，相关人员均直接向腾讯首席 AI 科学家姚顺雨汇报。 据报道，此次入职的核心人员包括原字节 Seed 视觉 AI 平台负责人肖学锋、Infra 团队张弛、训练 Infra 组负责人黄启、RL 算法组负责人袁钰峰等。其中肖学锋任腾讯新成立的 AI Infra 部助理负责人，协助姚顺雨管理部门，其余人员也分任腾讯大模型相关部门的核心岗位。谷歌 TurboQuant 核心技术早有先例，学术不端实锤？ 2026 年 3 月 28 日，谷歌一篇引发市场巨震的 AI 顶会论文被曝涉嫌学术造假，苏黎世联邦理工学院博士后、RaBitQ 算法第一作者高健扬公开指控谷歌 ICLR 2026 收录的 TurboQuant 论文，在对 RaBitQ 的描述、理论及实验对比中存在多处严重问题，且相关问题此前已被指出却遭谷歌团队刻意忽视。 TurboQuant 是谷歌提出的大语言模型 KV 缓存压缩算法，2025 年 4 月登预印平台、2026 年 1 月被 ICLR 2026 接收，3 月 24 日经谷歌官方推广后爆火，声称能将 KV 缓存内存占用减至少 6 倍、速度提 8 倍且精度零损失。该技术直接冲击市场对内存芯片增长的预期，3 月 24 日美国内存股集体暴跌，闪迪、希捷科技等企业市值单日蒸发超 900 亿美元，谷歌相关宣传贴在 X 平台浏览量达上千万。 RaBitQ 是高健扬团队 2024 年发表的高维向量量化算法，核心为量化前对向量施加随机旋转 /Johnson-Lindenstrauss 变换，相关成果发表于 SIGMOD 2024/2025 并获理论计算机顶级会议认可；而 TurboQuant 的核心方法同样是该变换，且 TurboQuant 第二作者曾在 2025 年 1 月主动联系高健扬，请求协助调试其复现的 RaBitQ 代码，说明其团队熟知该技术细节，但 TurboQuant 论文却刻意回避与 RaBitQ 的技术关联。 系统性回避技术相似性：TurboQuant 将 RaBitQ 错误描述为基于网格的 PQ，忽略其核心的随机旋转步骤，即便审稿人要求充分讨论两者关联，团队仍将对 RaBitQ 的不完整描述移至附录，还以“随机旋转是领域标准技术”为由拒绝合理引用和讨论。 错误描述理论结果：TurboQuant 无证据将 RaBitQ 的理论保证定性为“次优”，但实际 RaBitQ 已被严格证明达到渐近最优误差界，高健扬团队 2025 年 5 月已向其澄清该错误，对方也表示告知了全体作者，却始终未更正。 制造不公平实验条件：测试 RaBitQ 速度时，未用其官方 C++ 实现，而是用自制 Python 版本，且将其限制在单核 CPU、关闭多线程运行，而 TurboQuant 自身则用 NVIDIA A100 GPU 测试，该不公平条件未在论文披露，还将由此得出的“RaBitQ 慢数个数量级”的结论呈现给读者。 据悉，高健扬团队从 2025 年 5 月起多次与 TurboQuant 团队邮件沟通指出问题，2025 年 11 月联系 ICLR 组委会未获回应；2026 年 3 月再次正式致函对方，仅获第一作者承诺在 ICLR 会议结束后修正理论和实验问题，却拒绝讨论技术相似性。目前高健扬已在 ICLR 平台发布公开评论、提交正式投诉，还将在 arXiv 发布详细技术报告，并保留进一步维权的权利。 高健扬的主张得到大量支持，包括 TurboQuant 的审稿人也表示曾要求作者对比讨论与 RaBitQ 的设计细节，但未被落实；还有业内人士指出谷歌这类学术不端行为并非首次，目前谷歌与 ICLR 官方尚未对此给出合理解释。 与 OpenAI 赛跑，Anthropic 被曝最快 10 月 IPO 上市 3 月 27 日消息，据 The Information，Claude 开发商 Anthropic PBC 正考虑最快于今年 10 月进行首次公开募股，与竞争对手 OpenAI 竞相推进上市进程。Anthropic 此次上市募资规模可能超过 600 亿美元（约合 4149.63 亿元人民币）。 知情人士称，Anthropic 已与华尔街投行潜在上市进行了初步讨论，高盛集团、摩根大通以及摩根士丹利预计将成为 Anthropic 和 OpenAI 上市承销关键角色的候选机构。 不过，相关审议仍在进行中，尚未作出最终决定。Anthropic 及高盛的代表均拒绝置评。OpenAI、摩根大通和摩根士丹利的发言人未立即回应置评请求。 今年 2 月，Anthropic 完成了一轮由 MGX 联合领投的 300 亿美元（约合 2074.82 亿元人民币）融资，当时估值达 3800 亿美元。该公司与 Alphabet 旗下的谷歌、亚马逊、微软及英伟达均建立了合作伙伴关系。这些成熟科技巨头已持有这家 AI 初创公司的股份，并通过价值数百亿美元的交易向 Anthropic 提供了专用芯片及其他技术支持。 今年早些时候，Anthropic 曾与五角大楼发生纠纷，美国政府一度将该公司认定为供应链风险实体。不过，该公司于本周四获法院支持，暂时解除了美国政府对使用其技术的限制。 马斯克旗下 AI 公司初创“11 罗汉”全部离职，SpaceX IPO 散户和粉丝先上桌 3 月 28 日消息，据《商业内幕》报道，埃隆 · 马斯克最初组建的 xAI 创始团队，现已全部离场。 据知情人士透露，11 名联合创始人之一的罗斯 · 诺丁已于当地时间 3 月 27 日正式离开 xAI。与此同时，诺丁在 X 平台上的 xAI 员工身份标识也已被移除，马斯克最初的创始班底已无人留任。 这一人事变动发生在 xAI 新一轮重组期间。与此同时，马斯克也正在为旗下火箭公司 SpaceX 筹备一场可能震动资本市场的首次公开募股，SpaceX 已于今年 2 月完成对 xAI 的收购。知情人士表示，现年 36 岁的诺丁一直是马斯克在 xAI 内部最核心的执行助手之一，直接向马斯克汇报，主要负责统筹公司优先级并推动关键项目执行。 而在 3 月 26 日时，xAI 联合创始人马努埃尔 · 克罗伊斯即将离职。此前，克罗伊斯曾效力于谷歌和 DeepMind，他在 xAI 主导模型预训练工作，直接向马斯克汇报，并致力于优化代码模型。 马斯克于本月早些时候公开承认，公司目前在代码生成能力上落后于同行，但团队正在全力追赶以超越竞争对手。为弥补技术短板，马斯克表示公司正在重新筛选过去被淘汰的候选人，试图挖掘曾被错过的优秀人才。报道指出马斯克正大刀阔斧地重组 xAI 内部架构，目前已亲自接管数十名员工的直接汇报，并跨部门调动了大量特斯拉和 SpaceX 的员工前来支援，同时解雇了数十名现有员工。 据悉，马斯克正亲自推进 SpaceX 启动 IPO，计划于未来几日秘密递交上市申请，目标在 6 月中旬其生日前后完成发行，拟募资 400 亿至 800 亿美元，有望超越沙特阿美成为全球史上最大规模 IPO。此次上市完全打破华尔街传统模式，马斯克摒弃常规路演，计划邀请机构投资者亲临火箭工厂与发射基地进行沉浸式体验，以打动其大额认购。 同时，SpaceX 在股权与交易结构上推出多项非常规设计：拟优待特斯拉股东及曾助力收购 Twitter 的投资者，计划将三分之一甚至更多新股分配给个人投资者，远高于行业通常 10% 的比例；还考虑对早期股东实施差异化锁定期，部分股东可豁免常规限售，并推动公司尽快纳入纳斯达克 100 指数以获取被动资金。整场 IPO 被马斯克打造成极具个人风格的资本事件，深度绑定散户与忠实支持者，延续其一贯打破常规、强势主导的行事风格。 苹果 App Store 被海量“垃圾 AI 应用”冲击，导致审核周期延长 近期，苹果 App Store 遭大规模“AI 垃圾”应用冲击，平台审核机制拥堵，正常应用审核时间从 24-48 小时增至最长 45 天，引发开发者吐槽。“AI 垃圾”应用因 AI 生成工具普及而批量涌入，多套用模板，功能重复、质量低且可能含违规内容，加重审核团队工作负担。 美团客服回应安卓用户图片被删 3 月 24 日消息，有部分安卓用户近日反映，在使用美团 App 期间收到图片和视频被异常删除的提示。对此，美团官方客服回应称：“该问题主要是安卓系统在极少数情况下，App 自动缓存清理时遇到第三方 SDK 冲突导致异常。问题发生后至今，累计有 180 多位用户进线客服咨询，预计潜在波及用户范围约在数百人。我们在发现该问题后已第一时间进行紧急修复。” 美团客服称，此次问题仅发生在用户本地手机系统层面，美团 App 不会读取、存储或转移任何用户个人数据，用户隐私及账户信息均未受到影响。美团在发现问题后已迅速成立专项技术支持小组，联合专业安全技术团队协助受影响用户找回数据。目前，美团客服已向每一位受影响用户致歉，并将承担全部费用和赔偿相应损失。 OpenAI 关停 Sora，精简产品线为 IPO 铺路 3 月 25 日，OpenAI 在高调推出 Sora 独立应用程序六个月后，宣布将停止该视频生成服务，以简化其 AI 产品线。报道称，OpenAI CEO 萨姆 · 奥特曼在内部信中宣布：“Sora 视频平台将全面停运。不只是消费端 app，开发者 API、ChatGPT 里的视频生成功能，统统砍掉。干净利落，不留余地。” 据悉，这家 ChatGPT 开发商在计划年内冲刺 IPO 之前做出了这一决定，旨在将重心聚焦于企业级产品。OpenAI 首席财务官表示：我们必须打造一家具备上市条件的公司。OpenAI 于去年 9 月底推出 Sora 应用，承诺让用户更便捷地生成并分享逼真的 AI 视频。这款免费应用程序一度迅速登顶苹果 App Store 排行榜，但此后排名已回落。 随着 Sora 的关停，华特迪士尼公司已取消向 OpenAI 投资 10 亿美元的计划。此前洽谈的交易中包含一项许可协议，该协议将允许该应用使用超过 200 个迪士尼角色。外界认为，在迪士尼为其品牌寻找新的分发渠道之际，这笔交易将使 OpenAI 得以接触现有的娱乐知识产权。 杨植麟、罗福莉、夏立雪、张鹏、黄超同台，聊 AI 智能体与 Token 产业近日，杨植麟、张鹏、罗福莉等五位 AI 顶流围绕 OpenClaw（龙虾）、Token、算力、行业趋势的核心重磅结论，直击当前 AI 行业最关键的发展现状与未来方向，核心重点如下： OpenClaw 成智能体时代核心抓手。作为开源智能体框架，其打破技术垄断，让普通人也能通过对话调用顶尖模型能力，是堪比 “脚手架 / 轻量级操作系统” 的革命性产品；开源属性拉高国内中小模型上限，多数场景任务完成度接近 Claude 最新模型，还点燃了全行业对智能体层的想象，推动 AI 从 “聊天” 彻底转向 “干活”。 Token 用量爆发式增长，定价逻辑重构。无问芯穹今年 1 月底至今 Token 用量每两周翻一番、累计涨 10 倍，增速堪比 3G 流量普及；复杂任务的 Token 消耗是简单问答的 10-100 倍，智谱等模型提价并非单纯涨价，而是推理成本提升后的商业价值回归，长期低价不利于行业良性发展已成行业共识。 现有基础设施并不适配 AI，算力成最大瓶颈。当下云计算架构为人类设计，接口需二次封装才能接入智能体，人类分钟级操作速度限制了智能体秒级 / 毫秒级的任务能力；短期需打造高效 “Token 工厂”，整合所有算力资源、提升转化效率，长期则要让基础设施成为可自我进化的智能体，实现 AI 与基建的双向耦合；而算力不足已成为行业最大制约，需求十倍百倍爆发但大量未被满足，“用得起算力” 是技术落地的核心前提。 算力限制倒逼国产模型架构核心创新。国内团队在算力受限背景下，逼出了混合稀疏架构、Kimi KSA 架构等区别于传统 transformer 的新结构，实现 “算力一定时最大化智能水平”；长上下文能力是 OpenClaw 发挥价值的关键，只有实现低成本、高速度的一兆 / 十兆级长上下文，才能让模型承接复杂生产力任务，这也是国产模型的核心攻坚方向。 智能体框架三大核心痛点待解。规划层面缺乏垂直领域隐性知识，复杂长任务规划能力不足；记忆层面信息压缩 / 检索精度低，多智能体协同将进一步加剧上下文压力；工具调用层面高质量 skill 稀缺，且存在恶意注入的安全风险，需社区共建并实现 skill 动态进化。 未来 12 个月 AI 行业四大核心趋势。五位嘉宾定调行业关键词：生态（向智能体原生转型，软件将面向 AI 设计）、自进化（模型可自主迭代优化，1-2 年内或实现，科研效率迎指数级提升）、可持续 Token（打造中国特色 Token 工厂，实现 “AI made in China” 向全球输出）、算力（全行业需共同解决算力不足问题，是所有技术落地的前提）。 扎克伯格收编 AI Agent 公司 Dreamer，秘密测试“AI 替身”来帮自己当 CEO 3 月 24 日，据报道，Meta 挖走了 AI 创业公司 Dreamer 背后的创始人及其团队。该公司在今年早些时候成立，旨在帮助用户创建自己的 AI Agent。根据 Meta 首席 AI 官亚历山大·王（ Alexandr Wang）在周一早上发布的内部通知，Dreamer 团队将加入由其领导的 Meta 超级智能实验室，新入职员工将负责 Meta AI Agent 及相关项目的研发。 日前，据爆料，为了让 Meta 进一步提升效率，扎克伯格最近正在亲手主导并测试一个极为私密的项目，试图用 AI Agent 来辅助甚至替代自己的日常工作。报道称，该 AI Agent 的主要作用是帮助扎克伯格更快速地获取信息。以往需要通过多层级人员传递的问题，如今可以由系统直接检索并给出答案，从而显著提升决策效率。 除这一 CEO 专属工具外，Meta 内部另一款名为“Second Brain”的 AI 工具也在推进中。该工具能够对项目相关文档进行索引和查询，被视为企业内部知识管理的重要升级。报道还提到，Meta 员工已开始使用多种个人 AI Agent 工具，例如“My Claw”，这些工具可以访问聊天记录和工作文件，并在一定程度上代替用户与同事或其他 AI Agent 进行沟通。 首批“首席龙虾官”月薪 6 万，AI Agent 岗位批量上新 3 月 25 日，据报道，继“Prompt 工程师”“Vibe Coding 工程师”之后，AI 圈再添新职业——“龙虾官”。近期，国内招聘平台涌现大量“OpenClaw”标签岗位，覆盖北京、上海、厦门、成都等多地，横跨互联网、医疗、地产、旅游等行业。其中，“首席龙虾官”岗位备受关注，直接向 CEO 汇报，负责推动公司 AI Native 转型，要求具备 Agent 系统设计、技术架构搭建及跨团队协作能力，年薪最高可达百万，且明确偏好 00 后。 与此同时，“OpenClaw 开发工程师” 等岗位聚焦 Agent 私有化部署，强调开源社区贡献；“养虾达人”类运营岗则侧重 AI 工作流落地。业内认为，大模型与智能体技术正从“颠覆”转向“融合”，催生新型职场生态。AI Agent 已非一时热潮，而是重构工作方式的现实力量。 黄仁勋：希望在工作中突然离世 近日，英伟达 CEO 黄仁勋做客一档科技播客节目，在长达 150 分钟的深度访谈中，罕见谈及对死亡的看法，表示希望未来能在工作中突然离世。当被主持人问及“你思考过生命的极限吗? 害怕死亡吗”? 黄仁勋坦言自己“真的不想死”; 但因为没法长生不老，“我希望死在岗位上，希望是瞬间的，没有长时间的痛苦。”他说自己热爱生活与工作，“我的生活很美好，有很棒的家庭，有非常重要的工作。”黄仁勋认为英伟达是“人类历史上最重要的科技公司之一”“我们在做非常重要的工作，我非常认真地对待。”大模型一周大事重磅发布Claude Code 推出“自动模式”，AI 可直接操控电脑 3 月 25 日，Anthropic 宣布在 Claude Code 中推出全新的“自动模式”（auto mode）权限管理功能，旨在为开发者提供介于默认保守配置与完全跳过权限之间的中间方案。该模式允许任务在减少人工干预的情况下长时间运行，同时通过内置分类器实时审查文件写入及命令行操作，自动拦截批量删除、数据窃取或恶意代码执行等高风险行为。 在“自动模式”下，被判定为安全的操作将自动执行，而潜在危险操作会被阻断并引导模型调整策略；若模型坚持高风险行为，系统将最终触发用户权限提示。Anthropic 强调，虽然该模式显著降低了相比“危险跳过权限”模式的风险，但仍建议在隔离环境中使用。目前，Claude Teams 用户可立即体验此研究预览版，企业及 API 客户将于近日获得访问权限。 3 月 24 日，Anthropic 对 Claude Code 与 Claude Cowork 推出重磅升级，AI 突破工具调用限制，可实现对电脑的直接操控。此次更新被业内视为 Claude 体系迄今最激进的能力跃迁，标志着 AI 从文本交互迈向真实执行，直接对标 OpenClaw 核心功能。升级后的 Claude 不再局限于 API 调用与插件工具，可模拟人类操作电脑，打开文件、操控浏览器等，无接口时也能自主完成点击、滚动等完整流程，使用门槛大幅降低。 该功能初期面向 macOS 的 Pro 与 Max 订阅用户开放，处于研究预览阶段，访问新应用需用户授权，且支持随时中断操作。配合此次升级，Anthropic 同步上线 Dispatch 跨设备功能，打通手机与电脑对话链路，用户可远程下达指令，让 Claude 自动处理邮件、数据汇总、代码调试等任务。不过该功能仍有局限，复杂任务需多次尝试，模拟操作速度不及 API 集成。 与此同时，OpenClaw 同日迎来架构大更新，包括插件系统彻底重构、模型升级、安全加固、沙箱架构升级、生态整合等方面。然而，这场以“安全与生态统一”为目标的激进重构，却直接演变成一次严重的 “升级事故”。由于 OpenClaw 此次强行将插件生态从公共 npm 迁移到官方 ClawHub，引发流量瞬间暴增，导致新版本全线报错，具体包括 dist/control-ui 目录缺失、插件系统崩溃、MiniMax 等国产模型配置失效、Windows 沙箱权限错误等问题。 针对 ClawHub 访问异常问题，OpenClaw 开发者皮特·斯坦伯格回应称：为了抵御频繁的网络攻击，限流规则设置得过于严格。后续会调整限流策略，放宽限制以恢复正常访问。这也揭开了本次升级“翻车”的原因：大量用户在升级后涌入 ClawHub 寻找新插件、修复旧插件问题，叠加可能的恶意流量攻击，触发了 ClawHub 的限流机制，进一步加剧了用户体验的崩溃：旧插件无法用，新插件下不了。 谷歌推出 Lyria 3 Pro 音乐生成模型、压缩算法 TurboQuant 3 月 25 日，谷歌发布 Lyria 3 Pro 音乐生成模型，将单次生成曲目上限从 30 秒大幅提升至 3 分钟，支持前奏、主歌、副歌等完整音乐结构定制。新模型已同步部署至 Gemini 付费版、视频创作工具 Google Vids、AI 音乐平台 ProducerAI，以及面向企业的 Vertex AI 和 Gemini API 等多个场景。谷歌上月刚完成对 ProducerAI 的收购，加速整合 AI 音乐能力。 在版权溯源方面，所有生成音频均嵌入 SynthID 水印，明确标识 AI 属性。训练数据来自合作伙伴授权及 YouTube 等平台公开内容，模型不会直接模仿特定艺术家风格，但可汲取“宽泛灵感”。此次升级距离上一代 Lyria 3 发布仅一个月，显示出谷歌正加速将 AI 音乐能力嵌入产品生态，并向企业市场寻求新增长点。 此外，谷歌推出一种可能降低人工智能系统内存需求的压缩算法 TurboQuant，这一技术旨在降低大语言模型和向量搜索引擎的内存占用。该算法主要针对 AI 系统中用于存储高频访问信息的键值缓存（key-value cache）瓶颈问题。随着上下文窗口变大，这些缓存正成为主要的内存瓶颈。TurboQuant 可在无需重新训练或微调模型的情况下，将键值缓存压缩至 3bit 精度，同时基本保持模型准确率不受影响。对包括 Gemma 等开源模型的测试显示，该技术可实现约 6 倍的键值缓存内存压缩效果。 飞猪发布首个全品类出行旅游 skill“flyai” 3 月 25 日，飞猪发布首个全品类出行旅游 skill“flyai”，并已在 ClawHub、GitHub 等平台上线。开发者和用户可以在 OpenClaw、悟空、Kimi Claw、QoderWork、QClaw、MaxClaw、ArkClaw 等数十个“龙虾”应用上即装即用。ClawHub 上的说明文档显示，“flyai”基于飞猪 MCP 作了标准化封装，提供覆盖机票、酒店、门票、用车、目的地玩乐以及机票次卡、酒店套餐等出行旅游商品的搜索、咨询、规划及预订等服务，横跨了导购到交易的完整链条。 阿里国际在海外落地首个企业级 Agent 3 月 24 日凌晨，阿里国际在海外正式上线了首个企业级 Agent：Accio Work。据介绍，阿里国际此次推出的 Accio Work，不仅具备“龙虾”的通用能力，还擅长生意经营、电商运营。相较于“龙虾”，AccioWork 更进一步实现了无需部署，下载即可使用，目前已面向全球用户开放。 涂鸦智能发布 TuyaClaw，为全网首批支持微信 ClawBot 3 月 23 日，涂鸦智能发布首个打通数字世界与物理世界的 AI 助理——TuyaClaw。它基于 OpenClaw 架构搭建，既能操作屏幕中的浏览器和桌面应用，又能主动调用智能家居设备、办公设备协同工作。同时，TuyaClaw 是全网首批支持微信 ClawBot，无需复杂安装程序，启用微信插件扫码即可体验。 企业应用3 月 27 日，谷歌宣布为 Gemini 增加一项新的“记忆导入”功能，旨在让用户更便捷地从其他 AI 服务切换至 Gemini AI。借助该功能，用户可将自己的喜好、人际关系以及背景信息直接导入 Gemini。后续，Gemini 便能理解用户此前在其他应用中分享的重要信息，例如兴趣爱好、家人的名字或故乡所在地。用户无需从零开始，即可让 Gemini 快速掌握对自己最重要的信息。3 月 25 日，阿里云宣布 JVSClaw 全面开放，所有用户无需邀请码，访问网址下载对应的客户端，即可获得一只云端“龙虾”。据介绍，新版 JVS Claw 也带来了多个核心功能升级：移动端语音输入、JVS 文件空间、Skill 调用优化、定时任务专用入口和 Clawbot 一键升级等。3 月 24 日，OpenAI 发布公告，宣布将于本周推出“智能体商业协议”（Agentic Commerce Protocol），用户直接在 ChatGPT 内直接比价并购买商品。该协议服务覆盖免费版、Go 版到 Plus 和 Pro 版的全量用户群体，让电商网站能够将自家库存数据直接无缝接入 ChatGPT 的底层接口。3 月 24 日，美图 AI 开放平台全新 Meitu CLI 工具发布，首批美图 AI Skills 登陆 ClawHub，接入 OpenClaw 龙虾生态，覆盖个人与企业场景，所有 OpenClaw 用户均可直接安装和使用。会议推荐QCon 全球软件开发大会·2026 北京站将于 4 月 16 日 -18 日正式举办。本届大会以“Agentic AI 时代的软件工程重塑”为主题，聚焦 100+ 重磅议题，汇聚来自阿里、腾讯、字节跳动、小米、百度等一线科技企业与创新团队的技术专家，围绕 AI 工程化、系统架构与研发模式演进展开深入探讨。更多详情可扫码或联系票务经理 18514549229 进行咨询。今日荐文AI 已能写 80% 代码，但 Agent 也有致命短板！OpenAI Codex 技术总监：问错了，比不会写更麻烦全网疯传！Claude最新模型意外曝光：全面碾压Opus 4.6，强到让Anthropic不敢发布堆推理链全错了！林俊旸离职首曝：曾在阿里 Qwen 踩中一个“致命”技术误区谷歌迎来“DeepSeek时刻”！TurboQuant引爆AI圈、全球开发者疯狂复现：6倍无损压缩，内存股集体暴跌你也「在看」吗？?

“明知这是一场意外，你要不要来？”——于文文《体面》在创新药研发的漫长征途中，“死亡之谷”（Valley of Death）是一个令所有从业者闻之色变的术语。它并非某个具体的地理坐标，而是一个形象的隐喻——描述从基础研究发现到成功上市药物之间那道令绝大多数候选药物折戟沉沙的鸿沟。一、“死亡之谷”的起源与概念演进“死亡之谷”这一概念最早可追溯至1991年，Mohawk Research Corporation在给美国能源部阿贡国家实验室的一份报告中首次将其用于描述从产品原型到市场化之间的资金缺口。1998年，美国众议院科学委员会在《解锁我们的未来：迈向新的国家科学政策》报告中，再次用这一比喻揭示了基础研究与产品开发之间的资金短缺困境。这一概念精准地抓住了技术创新链条中的结构性断裂——政府资助的基础研究与产业资本追逐的商业化之间存在一个“无人区”，大量有潜力的发现因缺乏持续支持而夭折。在生物医药领域，“死亡之谷”的内涵被进一步深化和具体化。2008年，《自然》杂志资深记者Declan Butler以《穿越“死亡之谷”》为题发表署名文章，指出生物医学研究人员与患者之间出现了日益扩大的鸿沟，呼吁美国国立卫生研究院（NIH）从理念、政策导向、资金支持等方面进行调整，以支持从实验室到临床的转化研究。同年发表的学术研究更是一针见血：从临床前研究到临床研究，约有90%的候选药物无法在人体中重现疗效。图1 双向转化框架——各阶段与关键转换节点。T0–T4 分别代表药物发现与研发过程中的不同转化阶段。双向箭头表示各环节的反馈机制，即根据实际结果对转化过程的各方面进行再评估、优化与优先级调整。蓝色条中各标题下的栏目描述了每个转化阶段所涉及的具体活动。绿色条和紫色条则分别从“从实验室到临床（及更远）”这一通俗概念的角度，归纳了T0–T4阶段所包含的具体工作。当代学术界对“死亡之谷”的界定更为精细化。根据2021年发表在《Current Protocols》上的观点，药物研发的转化失败实际上包含两个层次：T1转化失败，指无法将基础研究发现转化为临床候选药物（即在临床前到临床I期的过渡阶段失败）；T2转化失败，则指无法在II期、III期临床试验中依次证明药物的有效性和安全性。这两个层次共同构成了药物研发领域的“死亡之谷”。二、“死亡之谷”的量化图景2.1触目惊心的失败率药物发现与开发是一个漫长、高成本且高风险的过程，一款新药从研发到获批临床使用平均需要10-15年，成本超过10-20亿美元。对任何制药公司或学术机构而言，候选药物经过临床前严格优化后进入Ⅰ期临床研究都是一个重大成果。然而，进入临床研究的候选药物中，十分之九会在Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ期临床试验或审批阶段失败。需注意的是，这90%的失败率仅针对进入Ⅰ期临床试验的候选药物，未包含临床前阶段的候选药物。若计入临床前阶段，药物发现/开发的失败率将超过90%。2.2失败原因的深度剖析究竟是什么导致了如此惨烈的失败率？根据2010年至2017年临床试验数据的系统分析，可以归结为四大类原因：缺乏临床疗效（40%-50%）是导致失败的首要原因。这反映了基础研究阶段的“原罪”——动物模型的预测能力有限。一个在转基因小鼠模型中效果惊艳的化合物，进入人体后可能完全无效。这种“动物与人”的鸿沟是T1转化失败的核心。图2结构-组织选择性/暴露活性关系（STAR）能够筛选出更优的候选药物，并平衡临床剂量/疗效/毒性，从而优化药物以促进临床药物开发的成功不可控的毒性（30%）位列第二。这类失败往往发生在临床后期，当药物在更大范围的患者群体中测试时，之前未发现的毒性问题突然暴露。某些毒性机制在动物模型中无法有效预测，如某些免疫相关不良反应。药物样特性差（10%-15%）曾是1990年代的主要失败原因，当时占失败案例的30%-40%。如今这一比例已显著下降，得益于行业对ADME（吸收、分布、代谢、排泄）性质的早期优化重视。溶解度、渗透性、代谢稳定性等成药性指标已成为候选化合物筛选的核心标准。商业因素与战略规划（10%）同样不容忽视。治疗重点的变更、公司并购导致的管线重叠、市场格局的变化，都可能让一个技术上有望成功的项目戛然而止。三、“死亡之谷”的多维成因3.1科学层面：预测能力的根本局限从科学角度而言，“死亡之谷”的存在根植于生物学本身的复杂性。动物模型与人类之间的物种差异，是T1转化失败的最主要原因。正如2024年美国毒理学会继续教育课程中所强调的，“对转化过程本质的理解不足”以及“未能有效整合来自不同药理学相关物种的数据”，是导致失败的关键因素。图3 需要共享的数据示例以优化转化科学更深层的问题在于，我们对疾病机制的理解仍处于初级阶段。即便靶点机制高度明确的药物，也可能在大型临床试验中折戟。PCSK9抗体Repatha的靶点机制虽然高度可靠，但在涉及2.7万人的Fourier试验中并未达到预期疗效。这个案例警示我们：生物学远比我们想象的复杂。3.2资金层面：资本供需的错配“死亡之谷”概念在1990年代被提出时，核心指向正是资金缺口。这一问题在生物医药领域尤为尖锐。创新药研发具有“高风险、高投入、长周期”的典型特征，一个新药从靶点发现到最终上市平均需要10-15年，研发成本高达10-20亿美元。资金错配体现在两个层面。第一，风险与收益的时间错位：研发早期风险最高、资金需求却相对较小；后期风险降低但资金需求急剧放大。第二，资本供给的结构性断裂：早期高风险项目难以获得商业资本青睐，而政府资助又倾向于基础研究，形成了资金支持的“无人区”。图4.药物发现和开发的过程以及每一步的成本3.3组织层面：学科壁垒与决策困境创新药研发需要化学、生物学、医学、药学、毒理学、统计学等多学科的紧密协作。然而，实践中不同学科之间往往存在沟通障碍和利益冲突。决策机制的不完善同样是“死亡之谷”的推手。面对早期数据，行业内存在两种截然不同的策略流派：一派主张“坚持到底”（pick the winners），认为任何项目的成功都需要经历重重磨难，不应被失败信号轻易干扰；另一派主张“广种薄收”（kill the losers），认为既然早期难以判断成功可能性，就应该最大化项目选择多样性，一旦数据积累显示前景暗淡则果断终止。两种策略各有优劣，但都需要在科学不确定性、商业机会和资源约束之间做出精准平衡。3.4监管层面：框架滞后的挑战监管政策的变化和审批要求的不确定性，是影响创新药研发的宏观因素。特别是对于基因治疗、细胞治疗等创新疗法，监管框架往往滞后于技术发展。以FDA的加速批准通道为例，虽然降低了新药上市的门槛，但也引发了关于证据强度的持续争议。四、跨越“死亡之谷”的路径探索面对“死亡之谷”的严峻挑战，学术界、工业界和监管机构从不同维度进行了系统性探索。4.1流程重构：从“串联”到“并联”的范式转变BMS在20世纪90年代的改革实践，至今仍是流程创新的经典案例。针对导致延迟的最大元凶——化合物供给断裂，BMS彻底抛弃了后置的工艺放大逻辑，提出“前瞻性工艺研究策略”：在先导化合物优化阶段的最后6个月，工艺化学家提前介入，在最终候选分子锁定前就评估并确立了适合放大的盐型与多晶型物。这一举措使得分子正式立项时，用于GLP毒理学研究的原料药已准备就绪，彻底消灭了数月的工艺摸索空窗期。BMS的经验表明，跨部门深度整合是跨越“死亡之谷”的关键。他们组建了“开发协调团队（DCT）”，由一线科研人员领导的多学科矩阵式组织，成员横跨ADME、药物安全评估以及临床供应链部门，被赋予极高的战术决策权，唯一的使命是制定综合时间线并积极调配资源。这一改革使FS-to-FIM（首次合成到首次人体给药）周期从平均35个月大幅缩短，最顺利的项目甚至在367天内完成。4.2技术赋能：DMTA循环的极限优化药物研发本质上是一门试验科学，其核心是Design-Make-Test-Analyze（设计-合成-测试-分析）的反馈循环。2009年，阿斯利康首次将先导化合物优化拆解为DMTA四个步骤，并通过系统优化将平均交货时间从23天缩短到13天。经过数年迭代，一个DMTA循环平均周期缩短了46%，进入安全评价阶段候选化合物的平均成本降低一半以上。图5 增强型设计-合成-测试-分析（DMTA）循环。“设计”环节通过使用各组分的活性与性质预测评分来驱动化学空间探索算法，从而得到增强。“合成”环节借助逆合成与正合成预测来支持化合物制备，因此得以提升。“测试”环节通过利用预测结果对待检测化合物进行优先级排序而得到改进。“分析”环节则运用预测建模来筛选用于下一轮DMTA的化合物，从而实现增强。近年来，新工具、新算法、新技术的涌现，正在赋能DMTA循环的每一个环节。冷冻电镜、AlphaFold等结构预测工具提高了靶点结构信息的获取效率；DNA编码化合物库（DEL）结合智能化质控，实现了海量化合物的高效筛选；云计算使得超大规模化合物库的计算评价成为可能。4.3资本协同：耐心资本与多元退出创新药研发的长期性决定了“耐心资本”的重要性。正如创东方投资合伙人卢刚所言：“生物医药投资周期长，从研发到上市往往需要十年以上，投资人必须承受长期等待，不能追求短期回报。”在中国创新药产业逐步迈入收获兑现期的当下，出海授权（License-out）正成为跨越资本“死亡之谷”的重要路径。2025年中国创新药出海实现历史性突破。截至2025年12月31日，全年BD出海授权总金额达1365.55亿美元，较2024年增加840亿美元，增长1.6倍；交易事件157起，较上年增加63起，增长67%。这些交易为早期研发项目提供了关键的资金支持和临床开发资源。4.4科学源头：转化医学的闭环构建要根本性跨越“死亡之谷”，必须从科学源头强化转化能力。中山大学附属肿瘤医院蔡清清教授指出，提高靶点验证的临床相关性是缩短转化周期的关键。传统的动物模型和细胞系往往不能完全反映真实患者的肿瘤微环境，应更多依托大规模多组学临床样本和患者来源的类器官模型，结合空间组学、单细胞测序等技术来评估靶点在不同患者亚群中的作用。建立“科研-临床”双向闭环同样重要。科研发现要及时进入临床样本队列验证，临床试验中患者的分子数据要反哺基础研究，这种闭环机制能够让新药研发少走弯路。总结我们必须清醒地认识到，“死亡之谷”从未真正消失，它只是在不断变换形态。当小分子药物的成药性难题被攻克，抗体药物偶联物（ADC）、细胞治疗、基因编辑等新疗法又带来了全新的转化挑战；当传统的疗效与毒性问题得到更好管控，复杂疾病的多靶点网络、患者群体的异质性、真实世界证据的解读，又成为新的“无人区”。正如那句在业内广为流传的箴言：“生物学远比我们想象的复杂。”“死亡之谷”之所以值得被反复书写，不是因为它代表着绝望，而是因为它定义了希望的高度。当我们站在2026年的春天回望，那些曾经让90%候选药物折戟的“天堑”，正在被一代代制药人用科学、智慧与信念一寸寸填平。未来，随着人工智能更深度介入靶点发现、类器官模型更精准模拟人体环境、监管框架更灵活适配创新疗法，我们有理由相信：穿越“死亡之谷”的旅程，终将从一场九死一生的幸存者游戏，演变为一条可预期、可复制的科学通途。这条路依然漫长，但方向从未如此清晰。正如那幅双向转化框架图所昭示的——实验室到临床，临床再回到实验室，每一次闭环都在缩短基础研究与患者受益之间的距离。而那些敢于踏入“死亡之谷”的人，终将在彼岸收获属于创新者的勋章：一款款改写疾病命运的药物，以及无数个被重新点亮的人生。因为，穿越“死亡之谷”的终极意义，从来不是抵达，而是让更多人不再需要独自面对黑暗。参考文献Improving Translational Paradigms in Drug Discovery and DevelopmentWhy 90% of clinical drug development fails and how to improve it?Bridging the Valley of Death The emerging imperative of Translational Science in the development of new drugsTranslational Challenges From Nonclinical to Clinical Program: Case Study ExamplesHow to deal with the unreliability of early data in new drug development新药开发提速！BMS经典战略解码FS-to-FIM加速逻辑Augmenting DMTA using predictive AI modelling at AstraZeneca立即扫码加入药事纵横交流群

总投资16亿元！我国内陆首个万吨级陆基挪威三文鱼养殖项目落户南昌。编译/ 壹渔业近日，南昌湾里国际鲑谷（三文鱼综合体）项目正式签约。该项目总投资约16亿元，占地约500亩，建成后年产三文鱼1万吨，这是我国内陆首个万吨级陆基挪威三文鱼养殖项目。项目围绕陆基养殖、技术研发和文旅体验三大板块，不仅聚焦养殖本身，更试图构建从生产到消费的完整产业链。01选址核心是生态条件三文鱼养殖对环境要求很高，尤其是水温、水质和稳定性。一般来说，适宜水温要控制在18-20℃，水质需要长期保持清洁稳定，否则养殖风险很高。南昌湾里的自然条件恰好满足这些要求。当地森林覆盖率超过70%，水源以饮用水标准管理，水质长期保持在Ⅲ类水平，整体生态条件在江西属于较优水平。同时，当地此前已具备一定养殖基础，曾成功养殖德国镜鲤、黄颡鱼、鲟龙鱼等品种。江西部分地区早年已有三文鱼养殖尝试，湾里的水质条件具备发展这类高端冷水鱼的基础。这也成为项目能够落地的重要前提。02引入挪威陆基养殖体系不靠海却要实现高品质三文鱼养殖，核心在技术。项目由读书郎数字科技（深圳）有限公司与维昌洋行中国有限公司合作打造，核心养殖环节引进了挪威Nofitech（诺非泰科）的顶尖陆基养殖技术。这套技术系统属于当前国际较成熟的工业化循环水养殖模式，通过全流程智能化控制，实现对水温、水质、溶氧等关键指标的精准调节，从而在内陆环境中模拟三文鱼适宜的生长条件。按照规划，项目建成后将配套完整的智能化渔业生产系统，在稳定产量的同时提升养殖效率和产品品质，预计年营业额可达6-8亿元。维昌洋行在中国市场深耕多年，与挪威、以色列等三文鱼养殖龙头企业建立了合作，掌握独家技术授权，为项目提供国际一流的养殖技术保障。读书郎数字科技则为项目提供资金支持和数字化管理能力，形成技术、资本和场景的紧密配合。03养鱼之外，激活全产业链湾里国际鲑谷不仅是一个养殖基地，更是一个综合型产业项目。除了核心养殖区，项目还将建设海洋研学基地、农业观光园和鲜品消费中心，将生产端与消费端、体验端打通，形成“渔业+文旅+研学”的复合模式。这种模式在内陆地区尚不多见，既提升项目附加值，也为地方文旅产业提供新内容。项目还引入村集体资源入股模式，使当地村民能够参与项目收益分配。同时，围绕养殖、加工、服务等环节，项目将带动周边就业，推动农业结构调整。按照计划，投资方将在南昌设立办事处，全面推进项目建设，让这片内陆“靠山养海”的新型渔业园区真正落地。长按二维码添加小编微信即可进入渔业交流群！NO.1往期推荐Historical articles鱿鱼加工风向变了，保水剂正在被重新审视！养殖场“多面手”，顶配活鱼运输船Inter Alba投运！从华为到磷虾产业：Aker Qrill新高管谈眼中的中国水产布局高成本也挡不住热潮，越来越多出口商瞄准中国市场！———欢迎关注 感谢分享———