机器之心发布大模型能否预测未来？UniPat AI 构建了一套完整的预测智能基础设施，Echo，包含动态评测引擎、面向未来事件的训练范式和预测专用模型 EchoZ-1.0。在其公开的 General AI Prediction Leaderboard 上，EchoZ-1.0 稳居第一，并在与 Polymarket 人类交易市场的直接对比中展现出显著优势。官网链接：https://echo.unipat.ai/博客链接：https://unipat.ai/blog/Echo一个悬而未决的验证问题过去一年，预测能力越来越受到模型厂商的重视。但预测领域有一个根本性的验证难题：你说你能预测未来，怎么证明？发布时的 demo 无法追溯，事后公布的案例存在选择性偏差，通用基准测试衡量的是语言理解和推理能力，跟真实预测是两码事。UniPat AI 近日发布的 Echo 系统，试图用一套完整的基础设施来回答这个问题。Echo 由三个紧密耦合的组件构成：一个持续运转的动态评测引擎，一套面向未来事件的后训练流程（Train-on-Future），一个未来可能的 AI 原生预测 API。核心模型 EchoZ-1.0 是第一个在 Train-on-Future 范式下端到端训练的大语言模型。在 General AI Prediction Leaderboard 上（2026 年 3 月数据），EchoZ-1.0 以 Elo 1034.2 排名第一，领先 Google 的 Gemini-3.1-Pro（1032.2）和 Anthropic 的 Claude-Opus-4.6（1017.2）。排行榜涵盖 12 个模型，覆盖政治、经济、体育、科技、加密货币等 7 个领域，活跃题目超过 1000 道。EchoZ在排名鲁棒性测试中稳定第一排名本身只是一个快照，排名的稳定性更值得关注。博客中披露了一组 σ 参数敏感性测试：调整 Elo 框架中的 σ 参数（控制 Brier Score 差异向胜率的转化强度）从 0.01 到 0.50 共 9 个取值，重新计算全部模型排名。这个参数简单来说，就是控制“模型之间表现差距”会被放大到什么程度。EchoZ 在全部 9 个分组均保持第一，是唯一排名未发生任何波动的模型。作为对比，GPT-5.2 的排名在第 2 到第 9 之间波动过 8 个位次。更有说服力的一个细节是，EchoZ 的竞争对手不仅有顶级大模型，还有预测市场上真实投入资金的人类交易者的聚合判断，EchoZ 的 Elo 分数显著高于这条基线。与此同时，Echo 官网公开了所有预测问题、模型输出的概率分布和最终结算结果，任何人都可以回溯验证。三个层面的可验证性叠加在一起（动态排行榜、实盘市场对照、全量数据公开），构成了 Echo 与此前各种 "AI 预测" 最根本的区别。那么，EchoZ 对人类预测者的实际优势有多大？Unipat AI 给出了一组分层对比：将 EchoZ 与人类市场在同一预测批次中的同一问题上进行比较，基于 Brier Score 计算胜率，按领域、预测期限和市场不确定性三个维度展开：政治与治理领域：EchoZ 胜率 63.2%长期预测（7 天以上）：EchoZ 胜率 59.3%市场不确定区间（人类信心 55%-70%）：EchoZ 胜率 57.9%一个值得注意的规律是：人类预测者越犹豫的场景（高不确定性、长时间跨度、复杂政治博弈）EchoZ 的优势反而越明显。这暗示模型在信息整合和概率校准上的系统性优势，恰好在人类直觉最不可靠的区域得到了最大程度的释放。一个持续生长的评测引擎构建评测基准本身并不新鲜，但 Echo 的做法有一个关键差异：它构建的不是一个静态的题库，而是一个能够自动出题、自动结算、持续更新排名的动态系统。为什么 "动态" 这件事很重要？拿一道具体的预测题来说："2026 年 3 月 31 日收盘时，全球市值最大的公司是哪家？" 如果模型 A 在 3 月 1 日给出了预测，模型 B 在 3 月 28 日给出了预测，两者的正确率能直接比较吗？显然不能。越接近结算时间，可用信息越多，预测难度越低。这就是现有预测基准的第一个结构性问题：时序不对称。第二个问题是题源过于单一：现有基准的题目几乎全部来自预测市场，偏向容易结算的二元问题，大量来自专业领域和新兴话题的预测需求被遗漏了。Echo Leaderboard 的架构正是围绕这两个问题展开的。整套系统可以拆解为四个阶段的持续循环：Echo 评测引擎构建流程第一步，数据采集。三条数据管道同时运行。第一条对接 Polymarket 等预测市场，筛选有明确结算规则和高质量共识信号的合约。第二条面向开放域，抓取 Google Trends 等实时趋势，自动生成关于尚未发生事件的预测问题，由 agent 持续搜索进展并自动结算。第三条来自真实专业场景：科研、工程、医疗等领域的专家将自己工作流中有价值的预测题贡献到系统中，并在预定时间点给出权威判定。从 Polymarket 上的大众共识到实验室里的专家判断，三条管道覆盖了一个相当完整的预测光谱。第二步，预测点调度。 每道题不只做一次预测。系统使用对数调度算法，根据题目的结算周期长度分配多个 prediction points（预测时间点），既保证了生命周期内的覆盖密度，又控制了计算开销。第三步，对战构建。 这是解决时序不对称问题的关键环节。评测使用 point-aligned Elo 机制：严格只比较 "同一道题、同一预测时间点" 的结果。所有参赛模型在完全相同的信息上下文下对决，公平性由此建立。第四步，Elo 评分更新。 基于 Bradley-Terry MLE 算法计算全局排名。实验数据显示，这套框架对新加入模型的排名收敛速度是传统 Avg Brier 方法的 2.7 倍。模型排名收敛速度对比这四步构成一个不断循环的闭环：新题目持续流入，新的预测点持续触发，对战持续发生，排行榜持续更新。用一句话概括：Echo 造了一把动态校准的尺子，而这把尺子本身也在不停生长。Train-on-Future：当推理过程本身成为训练信号评测引擎解决了 "怎么量" 的问题，接下来要回答的是 "怎么训"。Echo 的训练流程同样是一套结构化的系统，UniPat 称之为 Train-on-Future 范式，由三个核心机制组成。在展开之前，有必要先理解传统路径（Train-on-Past）为什么走不通。用历史事件的已知结果来训练预测模型，面临两个很难绕过的困难。第一个是工程悖论：互联网内容持续更新，用过去的事件做训练题时，模型在搜索网页的过程中几乎必然会撞上包含答案的信息，数据泄露在工程实现上极难杜绝。第二个是结果导向偏差：现实事件充满随机性，一个逻辑严密的分析可能因为黑天鹅事件而给出 "错误" 答案，一个粗糙的猜测可能碰巧命中。直接用最终结果做训练信号，模型很容易过拟合到噪声上。Train-on-Future 的三个机制分别瞄准了这些问题：机制一：动态问题合成。 与使用历史题库不同，Echo 通过一条自动化管道，持续从实时数据流中生成关于未来事件的高信息量预测问题。因为每道题都关乎尚未发生的事件，训练天然不存在数据泄露的问题。机制二：Automated Rubric Search。 这是整个训练范式中最有技术含量的部分。Echo 的做法是：把训练信号建立在推理过程的质量上，而非最终预测的对错。但随之而来的问题是，"好的推理过程" 该如何定义？举一个体育预测领域的具体例子。Echo 的 Rubric 中有一个维度叫做 "Precursor and External Catalyst Evaluation"，评估模型是否利用高度相关的先行信号或外部驱动因素。得 5 分的标准是：识别具体的近期或即将发生的催化因素（如关键球员回归、连续客场结束、关键对位变化），并分析这些因素与比赛结果之间的历史关联。得 1 分的标准是：仅泛泛提及 “状态不错” 或 “士气提升” 等模糊因素，而未绑定具体可验证事件。另一个维度是 "Multi-Factor Causal Synthesis"，评估模型是否将多个独立因素整合为一个有因果结构的预测结论。得 5 分的标准是：明确整合至少三个相互独立的因素（如伤病情况、近期状态、主客场表现、赔率基线），并解释这些因素如何相互作用（如伤病削弱进攻效率，而主场优势部分对冲该影响），最终形成一个加权后的整体判断。得 1 分的标准是：仅基于单一因素（如 “某队最近连胜”）直接得出结论，或简单罗列信息而没有解释各因素之间的作用关系。总结来说，这两个维度分别关注模型是否能够在时间维度上引入可量化的前瞻性的关键变化，并在同一时点上将这些变化与既有信息整合为结构化的因果判断，从而提升预测的完整性与动态适应能力。模型按rubrics打分的排名与Elo排名相关系数随rubrics质量提升而提升这些维度高度具体，显然不是泛泛而谈的 "推理质量"。但靠人工设计也走不远，预测领域噪声极高，不同领域的逻辑差异很大。Echo 把这个问题转化成了一个数据驱动的搜索任务：由 LLM 生成候选评分标准（rubric），每一轮基于上一轮的反馈进行迭代，搜索目标是让 rubric 产生的模型排名与真实 Elo 排名之间的 Spearman ρ 最大化。搜索按领域独立进行，政治领域和体育领域各自搜索出 20 个评分维度。实验数据显示，rubric 的评估质量在迭代过程中持续攀升。机制三：Map-Reduce Agent 架构。 训练完成后，EchoZ-1.0 在推理阶段采用分布式的 Map-Reduce 流程。Map 阶段将一个宏观预测问题分解为多个正交子任务，派出多个 agent 并行完成信息采集和领域推理；Reduce 阶段由聚合节点处理跨源冲突、对齐因果链，输出最终的概率判断。这个循环支持多轮自适应迭代，直到信息覆盖度和推理深度趋于稳定。这套训练范式的本质可以这样理解：不仅考察模型猜对了没有，也考察模型的分析过程是不是优秀。而 "评价分析过程" 这件事本身，也由这个系统自动完成。值得留意的下一步据了解，UniPat 计划将 EchoZ-1.0 的预测能力封装为一套 AI-native Prediction API 对外开放。从博客已披露的技术架构来看，这套 API 将支持自然语言形式的预测问题输入，返回包含概率分布、分层证据链、反事实脆弱性评估和监测建议的完整结构化报告，每份报告由多轮 Map-Reduce agent 对实时网络证据循环检索和推理后生成。UniPat 在官网上为 Echo 写下了这样一句话："The future is no longer a probability you guess — it is a parameter you integrate." 当预测从一种直觉判断变成一个可调用、可集成的参数，它能嵌入的决策场景，金融市场、算法交易、企业战略，远比当前看到的要多。UniPat 为 Echo 定义了四个关键词：General、Evaluable、Trainable，以及 Profitable。而落地的效果，则需要期待 API 的正式上线。© 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｜张倩不知道大家还记不记得，去年 3 月，AI 大牛 Karpathy 发过一条推文。大体意思是说：现在的大多数内容仍然是为人类编写的，但未来，读取这些内容的可能就不是人类而是 AI 了。因此，从现在开始，我们就要考虑怎么把文档写得对 AI 更友好。说实话，当时看到这个观点，我还没有反应过来这意味着什么。很多网友可能也是这样，甚至有人说「现在考虑这个还太早了，毕竟现在上网的主要还是人」。但短短一年，形势就变了。很多人体验过「龙虾」之后，连整理个桌面文件都懒得自己动手了，更别说上网搜资料这种脏活累活。几乎可以肯定的是，Karpathy 所说的「AI 成为上网主力军」这事很快就会成为现实，毕竟尝到甜头的人类已经回不去了。而我们的互联网现在是什么情况呢？就像一位网友所说 —— 还是「马车时代的碎石路」。对于 Agent 来说，这路走起来是处处绊脚 —— 各种验证、登录程序说卡就卡，从网上找到的工具得一个个试，token 用起来跟不要钱似的（实际又很贵），即使任务成功也得等半天，就像当年拨号上网。从 PC 互联网、移动互联网时代一路走过来的刘洪涛跟我说：现在这种情况其实是难以接受的。要知道，人类互联网的可用性标准是 99.9%，他们这群人甚至还曾死磕给这个数字加上更多的「9」。而现在，Agent 调用外部工具的成功率只有 60%，这还是单步调用的结果，多几步就能跌到 30% 以下。所以，当「龙虾之父」Peter Steinberger 在采访中吐槽现在的互联网基础设施对 Agent 极其「不友好」时，刘洪涛产生了强烈的共鸣。而 Peter 指出的问题，正是他前年就看好并于去年春天正式入局的创业方向 ——Agent Internet Infra。Peter Steinberger 的核心判断是：当前互联网并非为 agent 设计，且正在因为封锁、验证码、权限体系、缺失 CLI/API 等原因变得越来越不利于 agent；因此下一代互联网/软件基础设施必须朝 agent-friendly 重构。（字幕由AI生成）刘洪涛组建的新公司名叫 AgentEarth。核心团队的三个人，履历都很扎实。他自己曾在智能运维独角兽云智慧担任总裁，经历过企业级基础设施从 0 到 1 的规模化验证。CTO 单明辉（Lucas）是滴滴智能化运营系统的早期构建者，几亿人与海量网约车的实时大型匹配系统，他有构建和运维的经验。首席科学家薛教授则深耕国家级前沿网络技术多年，底层协议栈是他的强项。AgentEarth CEO 刘洪涛（左）和 CTO 单明辉（右）这样的组合，明显不是冲着做一款简单的 Agent 工具去的。用刘洪涛的话来说，他们要干的是基础设施的活儿：底层给 Agent Internet 修一条高速物流线，让数据传输跑起来又稳又快；上面开一间「精品自营店」—— 不是给人逛的，而是把 Agent 当成真正的终端用户来服务，进店就能快速调用经过筛选和治理的高质量工具。前者靠的是他们研发多年的新一代传输协议，后者则是把工具聚合、托管、智能编排这一套做扎实，让 Agent 不用再像无头苍蝇一样到处试、到处撞，省下宝贵的时间和 token。至于具体怎么做，刘洪涛也详细聊了聊。为人设计的互联网对于 Agent 来说太坑了最近，Anthropic、OpenAI 又带火一个词，叫 Harness Engineering。Anthropic 在博客里说，同样的模型、同样的提示词，一开始跑出来的游戏是不能玩的，但是换一套运行方式、环境，就能跑出来一个不错的游戏。这些前沿机构用实验给大家提了个醒 —— 虽然模型自身的改进至关重要，但围绕模型运行的外部环境也不容忽视，否则会影响大模型能力的发挥。这也解释了，为什么 OpenAI 早在 2024 年就已经宣称大模型在某些方面达到博士能力水平了，但直到今年，生产力端才开始有切身的体感。这个环境的建设，远比想象中要复杂。过去一两年，Agent Infra 领域的工程师已经在尝试解决一些问题，比如长期记忆存储、运行编排，为 Agent 稳定运行提供了底层支撑系统。但这波「龙虾热」又充分暴露出一个短板 —— 外部调用。要知道，即使是一个简单的订票操作，Agent 也得调用十几次外部工具。所以，当 Agent 开始像人一样「上网办事」，网络层就成了新的战场。刘洪涛提到，对待这个新的战场，相关的基础设施建设必须遵循新的逻辑，因为 Agent 的上网行为，和人类天差地别。人类上网是打开浏览器，搜索关键词，然后点开自己感兴趣的网页。接下来就是浏览、思考、判断。人在单个网页停留时间比较长，但整个上网行为并不复杂，还有 CDN（缓存一次服务一大群人）等缓存技术可以保证速度，各种设计精良的 UI 来提高效率，各种工具也是多年以来用得比较顺手的。但 Agent 不一样，它不上网「看」，它上网是为了「把活儿干完」。它一个任务需要的工具要跨多个模型、平台，执行链条很长，一个地方被卡住，整个任务就陷入试错黑洞。此外，它对速度的要求反而比人高，因为它不需要反应时间，只想要结果越快越好，好立刻进入下一步。但现实情况是，当前互联网上的网页、工具大多还是为人设计的（就像 Peter 采访中提到的 Agent 需要在网页上点「我不是机器人」这类验证），没有针对 Agent 去做精选、适配，所以 Agent 的长链条很容易断。而且，Agent 上网拿的东西有些只是它自己需要的（比如生成某个图片），它用完别人也用不了，所以 CDN 会失效，速度就快不起来。这些特性叠加，导致人类互联网基础设施在 Agent 面前开始「水土不服」。而眼下 Agent Internet 还处于野蛮生长期，外部工具鱼龙混杂、接口混乱、质量参差，Agent 在调用过程中频频「失智」，在反复试错、上下文重复传递中白白烧掉大量 token，完成任务的速度也提不上去。说到这儿，Agent Internet Infra 这个方向要做的事情就很清晰了：它就是让海量智能体能够自主发现、安全连接、可信协作的底层网络协议与中间件体系，致力于解决 Agent 如何与外部连接，Agent 之间如何像人类用互联网一样无缝协作的问题，其核心能力包括身份认证、通信协议、权限治理、跨平台工具调用、数据传输优化、交易支付、安全管理等。目前，已经有一些公司开始在这一方向发力，比如 Cloudflare 发布了方便 Agent 读取网页的 Markdown for Agents，谷歌发布了打通浏览器环境与本地计算资源的 WebMCP…… 但总体来看，这一方向还处于早期发展阶段，新一代 Agent Internet Infra 服务商仍然缺位。给 Agent 用的互联网怎么省钱省时间？在 Agent Internet Infra 这个方向，刘洪涛等人的创业逻辑有一个核心锚点：从第一天起就把 Agent 当成网络的主体用户，也就是 end user（过去默认是人），这一点和 Karpathy 的判断是对齐的。一旦锚定这个设定，网络基础设施优化的方向就从「服务于人类体验」变成了「服务于任务完成率和完成效率」，从「平台提供连接」变成「平台对结果负责」。也就是说，他们主要考虑：你的「龙虾」能不能借助我的平台高质量、高可靠、高效率地完成任务，我要对你的结果负责，要为你省钱省时间。最重要的是，这一点并没有停留在概念上，而是落到了产品决策上。最明显的一点是，他们刻意不做面向人的界面，不做复杂的开发者体验，而是只做标准化的 Agent 接口。这背后其实是一个很笃定的判断：未来不是开发者在配置工具，而是 Agent 自己在装配工具。如果你相信这一点，那所有为「人类操作方便」设计的层，都是短期过渡。那他们是怎么把「高质量高可靠」做成差异点的？这里其实分为三层技术栈。最中间那层，他们把「工具质量问题」从 Agent 侧挪到了平台侧。现在的主流做法是让 Agent 自己去挑工具、去试错，用更多 token 去填坑。结果就是成本高、成功率低，而且不可控。在这一层，他们把这个事情接管了过来，为 Agent 做了一个访问外部服务的「单一网关」。也就是说，Agent 不需要知道哪个工具好用，平台已经帮它选好了、兜底好了，一旦出故障立马切换。结算也是在这里统一进行，数据全透明，Agent 背后的人能看到用了哪些工具、调用多少次，token 用得明明白白，再也不是吞钱的黑洞。而上面那层则致力于用「自营逻辑」来保证早期质量。他们一开始不是开放生态，而是自己选工具，强调稳定、高效、高质量，就像早期的京东自营商城，核心是助力「龙虾」们高质量完成任务。在产生流量后，他们也会开放第三方入驻，并采用一种基于大模型的工具推荐算法及调用优化策略来让这个过程高度智能化。下面那层，也是他们最硬核的，是把「可靠性」下沉到传输层，用自研的传 - 存 - 算一体化调度协议加快底层数据传输。在真实环境测试中，这个协议比当前业界最好的开源协议 —— 谷歌 QUIC—— 快 2-10 倍，最近测试甚至达到十几倍。也就是说，如果你的 Agent 想从远端传输拿文件、图像、视频，尤其是那种个性化的刚刚生成的内容，这个协议要比传统方式快得多。行内人可能都知道，协议这东西是一套自洽的规则体系，所以搞协议研发不是个短期活儿，没法像写 APP 那样拆成模块并行推进。做新协议就像养一个新物种，得从一颗种子开始，按特定顺序慢慢长。每个环节都得等前一个彻底定型了才能动手，堆再多工程师也压缩不了「等它长大」的时间。而且，协议设计里那些隐性知识 —— 比如网络行为的边缘案例、踩过的坑 —— 都得靠长期沉淀。刘洪涛说，他们这个协议也不是一朝一夕做出来的，研发周期那都是以十年计的，最早的经验积累其实是为了优化 TCP/IP，没想到现在成了公司的核心技术壁垒。这事的天花板可能比想象的高得多在 PC 互联网、移动互联网时代，网民数量、每个网民上网时间的增长往往被视为整个市场增长的核心动力。但随着二者逼近极限，这种增长已经触顶。Agent Internet 这个新赛道的出现正在重写游戏规则。一家公司、一个人可以部署成百上千个 Agent，一个 Agent 可以同时跑多个任务，而且这些 Agent 还不用睡觉。这意味着，Agent Internet Infra 所承载的流量和价值，上限现在其实还不好估。这也意味着，这一层很容易长出一批新的大公司。回头看 PC 互联网、移动互联网，几乎每一层基础设施最后都跑出过独立公司，因为问题够通用、需求够硬，迟早会有人把它做成平台。Agent Internet 也是一样，而且这一次用户规模和调用强度都更极端，很多基础问题是空白的，留出来的位置反而更多。在刚刚起跑的这个阶段，AgentEarth 已经占了一个还不错的位置。一方面是判断比较早，也比较干脆，从一开始就按「Agent 是用户」来构建系统，关注 Agent 任务的高可靠、高质量完成。另一方面是团队结构比较少见 —— 底层协议能力一时半会儿很难被追上，那种在「几亿用户、海量资源实时匹配」场景里打过仗的人也着实稀有。这类系统对稳定性、效率、容错的要求非常极端，平时其实很少有机会能练到。一旦 Agent 的调用规模起来，这种经验会变得很值钱，而且也不是短时间能补出来的。就在昨天，AgentEarth 刚刚发布了他们产品的测试版，开始小范围测试。测试链接如下：Agentearth.ai感兴趣的读者也可以扫码进群，交流体验：© 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

精彩内容日前，国家医保局发布《通过一致性评价企业数较多且尚未纳入国家组织集采的药品》，被业界视为第十二批国采的候选品种名单。151个品种在列，2025年在中国公立医疗机构终端的销售额合计超过1000亿元。若以米内网最新数据（截至今年3月）看，17个品种火爆（达20家及以上），倍特、齐鲁、科伦等数量领跑。过评企业数较多且尚未纳入国采的药品注：国家医保局统计口径截至2025年11月来源：国家医保局、米内网数据库151个品种冲击超1000亿市场米内网数据显示，151个品种2025年在中国城市公立医院、县级公立医院、城市社区中心以及乡镇卫生院（简称中国公立医疗机构）终端的销售额（不区分规格、适应症等）合计超过1000亿元。从销售额分层情况看，以超1亿元但不足5亿元的品种为主，占比超过“半壁江山”；其次是超5亿元但不足10亿元的品种，占比超过20%；超10亿大品种占比超过15%，包括碘佛醇、头孢他啶阿维巴坦等注射剂，沙库巴曲缬沙坦、他克莫司等口服常释剂型，七氟烷、乙酰半胱氨酸等吸入剂等。从剂型分布情况看，以片剂、胶囊剂为代表的口服常释剂型最多，占比约37%；注射剂紧接其后，占比约33%；口服液体剂排位第三，占比约8.6%。目前开展的十批化药集采已纳入400余个品种，亦是以口服常释剂型为主。151个品种剂型分布情况从治疗领域看，151个品种涵盖13个治疗大类，集中在消化系统及代谢药、心脑血管系统药物、神经系统药物、抗肿瘤和免疫调节剂、全身用抗感染药物等，涉及的品种数分别达24个、21个、19个、18个、16个，占比均超过10%。151个品种大类分布情况超20家！17个品种火爆从截至2025年11月（国家医保局公布）与截至2026年3月（米内网数据库）两个时间节点的企业数量看，151个品种中，有超过一半的品种新增了过评企业。其中，维生素B6注射剂、尼卡地平注射剂、伏诺拉生口服常释剂型、布美他尼注射剂、复合磷酸氢钾注射剂等品种新增过评企业数均达10家及以上。新增过评企业数达10家及以上的品种若以截至2026年3月的时间点统计，151个品种中，参比制剂和过评企业数量合计超过20家的品种有17个，超10家但不足20家的品种有55个，7-9家的品种有37个，5-6家的品种有42个。参比制剂和过评企业数量合计达20家及以上的品种乳果糖口服液体剂、氨溴特罗口服液体剂、伏诺拉生口服常释剂型遭“哄抢”，目前参比制剂和过评企业数量合计均超过40家。其中，乳果糖口服液体剂以50家企业领跑，该药适用于慢性或习惯性便秘及肝性脑病，2025年在中国公立医疗机构终端的销售额超过18亿元。从厂家格局看，雅培、韩美、费森尤斯卡比依次位列前三，市场份额分别超过32%、28%、11%。近年来中国公立医疗机构终端乳果糖口服液体剂销售情况（单位：万元）来源：米内网中国公立医疗机构药品终端竞争格局维生素B6注射剂的过评企业数由2025年11月的20家增加至2026年3月的37家，新增了17家企业，是151个品种中新增过评企业数最多的品种。该药近年来在中国公立医疗机构终端的市场承压，2025年销售额接近4亿元，瑞阳制药主导市场。近年来中国公立医疗机构终端维生素B6注射剂销售情况（单位：万元）来源：米内网中国公立医疗机构药品终端竞争格局倍特、齐鲁、科伦领跑从151个品种的过评企业看，倍特药业、齐鲁制药、科伦药业、复星医药、远大健康、国药集团、石四药为“主力军”，目前过评品种数分别有33个、31个、24个、23个、23个、21个、20个。涉及品种数达20个及以上的企业（以集团计）倍特药业以33个品种领跑，包括13个注射剂、9个口服常释剂型、8个口服液体剂、2个吸入剂及1个颗粒剂。其中，吡格列酮二甲双胍片为2026年新获批品种，注射用盐酸万古霉素、乳果糖口服溶液、盐酸曲唑酮片、麦考酚钠肠溶片、复方氨基酸注射液(18AA-Ⅶ)、氨氯地平贝那普利胶囊等为2025年新获批品种。齐鲁制药以31个品种紧接其后，包括12个口服常释剂型、10个注射剂、4个滴眼剂、2个软膏剂、1个口崩片、1个及1个颗粒剂。其中，盐酸尼卡地平注射液、甲苯磺酸艾多沙班片、达格列净二甲双胍缓释片(Ⅰ)等为2025年后新获批品种。科伦药业以24个品种排位第三，包括13个注射剂、6个口服常释剂型、2个缓释控释剂型、1个外用液体剂、1个口服液体剂及1个散剂。其中，盐酸曲唑酮片、氯化钙注射液、艾拉莫德片等为2026年新获批品种，阿瑞匹坦注射液、醋酸加尼瑞克注射液、甲磺酸多沙唑嗪缓释片等10余个为2025年新获批品种。资料来源：米内网数据库、国家医保局等注：米内网《中国公立医疗机构药品终端竞争格局》，统计范围是：中国城市公立医院、县级公立医院、城市社区中心以及乡镇卫生院，不含民营医院、私人诊所、村卫生室；上述销售额以产品在终端的平均零售价计算。数据统计截至3月27日，如有疏漏，欢迎指正！免责声明：本文仅作医药信息传播分享，并不构成投资或决策建议。本文为原创稿件，转载文章或引用数据请注明来源和作者，否则将追究侵权责任。投稿及报料请发邮件到872470254@qq.com稿件要求详询米内微信首页菜单栏商务及内容合作可联系QQ：412539092【分享、点赞、在看】点一点不失联哦

■ 3月27日，国家发展改革委、财政部近日发布《关于优化完善无线电频率占用费标准的通知》（以下简称《通知》）。《通知》明确，促进无线电频率资源合理配置和新场景新业态应用扩展，优化空间业务收费标准体系，降低高频段收费标准，制定新型无线电应用收费标准。明确5G—R铁路专用无线通信系统、工业专网、无人驾驶航空器系统（限获得许可的）、宽带数字集群通信系统等无线电应用收费标准。其中，无人驾驶航空器系统（限获得频率使用许可的）按照航空器电台（制式电台）收费标准的一半收取。「低空经济观察」将《通知》内容分享如下。一、优化空间业务收费标准体系。非对地静止轨道（NGSO)卫星星座系统和网络化运营的对地静止轨道（GSO）卫星系统，由按照空间电台、地球站分别向卫星运营商和网内地球站设台单位收取，调整为根据空间业务实际占用带宽向卫星运营商收取。对星座卫星数量在200颗以下的NGSO卫星星座系统，按照空间电台数量收费；对星座卫星数量在200颗及以上的NGSO卫星星座系统，统一按系统收费。二、降低高频段收费标准。对NGSO卫星星座系统、网络化运营的GSO卫星系统、微波站、宽带无线接入系统，按照频率高低细化收费分档，部分高频段频率实行更低的收费标准。三、制定新型无线电应用收费标准。明确5G—R铁路专用无线通信系统、工业专网、无人驾驶航空器系统（限获得许可的）、宽带数字集群通信系统等无线电应用收费标准。具体收费标准见附件，自印发之日起执行，之前应缴未缴的无线电频率占用费，补缴时应按原标准征收。往期推荐 ■中交协低空交通与经济专委会2025低空经济技术与产业发展大会在京召开 ■滨州市低空经济高质量发展交流会在京举行■酒海燕秘书长受邀主讲“低空经济产业的发展现状与未来”■吉林省梅河新区管委会刘铁铎主任一行访问我专委会■低空产业投资建设运营座谈会在京举行■中交协低空交通与经济专委会第二次专家委员会在京举行■中交协低空交通与经济专委会领导前往廊坊高新区考察调研■2025低空技术与工程大会在京开幕■专委会领导接待孝感市政协领导一行■西安交大与香港品质保证局合作签约仪式在北京举行■枣庄市“低空产业投资建设运营项目”在京签约■“静听未来”！苏州·中国声谷首届宁静低空产业技术发展大会成功举办声明：本平台致力于低空经济信息分享交流，文章不代表平台观点、不构成投资建议。版权归原作者所有。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请联系我们，我们将及时更正、删除，谢谢。

汇聚全球品牌，共绘船艇产业新蓝图2026年3月29日，由中国船舶工业行业协会、上海船舶工业行业协会、上海博华国际展览有限公司、上海科学技术交流中心联合主办的第二十九届中国（上海）国际船艇及其技术设备展览会（简称上海国际船艇展）在上海世博展览馆盛大开幕。中国船舶工业行业协会副会长王琦出席开幕式并致辞，海内外行业领袖、参展商及专业观众齐聚一堂，共同见证这一亚洲船艇产业的年度盛会。本届展会展示面积突破6万平方米，吸引来自全球各地的800余家知名品牌参展，覆盖实船、船艇设备及配件、智能航海技术、船艇服务、水上运动等全产业链。大昌行、飞驰游艇、雅马哈、珐伊、大连环珠、双一游艇、本田动力、逸动科技、百胜动力等领军企业悉数亮相，充分彰显展会的国际化与专业化水准。中国船舶工业行业协会副会长王琦在开幕式上致辞。他表示，今年年初国务院办公厅印发的《加快培育服务消费新增长点工作方案》明确提出“促进游艇消费高质量发展”，为游艇产业注入了强劲动力，标志着游艇消费正从“小众高端”加快走向“大众休闲”。游艇产业作为高端制造与服务消费融合的典型代表，既是拉动投资、促进消费、创造就业的重要抓手，也是人民群众对高品质生活向往的直接体现。他强调，上海国际船艇展自1996年创办以来，始终与中国船艇产业同频共振。本届展会积极响应政策要求，充分发挥全产业链覆盖优势，为国内外游艇制造商、代理商、买家及爱好者搭建高效、高质的商贸对接平台。中国船舶工业行业协会将始终把推动船艇产业健康、持续发展作为使命，通过打造这一专业平台，推动产业向绿色化、智能化、高端化方向迈进。上海船舶工业行业协会、上海市工业经济联合会、国际船艇行业协会（ICOMIA）等相关领导也出席了开幕式。汇聚行业精英，共话产业未来3月29日下午，由上海船舶工业行业协会、中国船舶工业行业协会船艇分会、上海博华国际展览有限公司、上海对外科学技术交流中心联合主办的“2026中国国际船艇产业发展论坛”在上海世博展览馆隆重举行。论坛由中国船舶工业行业协会船艇分会副主任委员华承昌主持，中国船舶工业行业协会副会长王琦出席论坛并致辞。他表示，本次论坛议题丰富，既有全球休闲海洋市场的新兴趋势，又有大湾区休闲船艇发展模式的实践经验；既涵盖船艇认证的技术要点，又聚焦电动智能游船、自主航行技术等一系列创新成果，充分说明船艇产业正站在智能化、绿色化、融合化的转型前沿，创新已成为驱动行业高质量发展的核心引擎。他希望与会嘉宾通过论坛增进互信、促成合作，共同为中国船艇产业的高质量发展献计献策。论坛上，国际船艇行业协会理事会（ICOMIA）首席执行官Joe Lynch、深圳市休闲船艇协会执行会长滕文栋、武汉威迈新能源动力有限公司总经理周凌辉、上海船舶设备研究所智能系统部主任殷非、中国船舶与海洋工程设计研究院推进部研究员刘雪琴等国内外行业专家，围绕全球休闲海洋市场趋势、粤港澳大湾区船艇发展模式、电动智能游船应用、自主航行技术、喷水推进技术等议题进行了精彩分享。本届展会将持续至3月31日，期间，展会将充分发挥全产业链覆盖优势，推动形成优势互补、协调发展的产业格局与市场生态，加强上下游协同创新，为行业品牌与全球优质买家搭建起高效、高质的全方位一站式商贸交流平台，共赴船艇产业的美好未来！▽▽▽点击下方名片，关注中国船协▽▽▽

近日，俞敏洪在直播中透露东方甄选（01797.HK）首家线下店将于4月份在北京开张。他还表示，首店规范好之后，全国的新东方线下教学点将会批量开东方甄选线下店。线下店铺的商品布局中，自营产品大约占比为三分之一，剩余产品为全国各地的优质商品。 早在2025年12月，东方甄选便释放线下布局信号。据北京商报报道，当时东方甄选正以1.5万—3万元薪资招聘北京首家旗舰店的店长，优先有“餐饮+零售”复合业态管理经验的人才。 招聘信息还显示，这家旗舰店位于北京中关村，面积在400平方米左右，除了生鲜、零食、日百等便利店商品，还涵盖简餐和咖啡饮品区等业态。 2025年2月，俞敏洪曾与胖东来创始人于东来、物美集团创始人张文中一同现身许昌胖东来天使城考察商业业态，并表示“有可能和胖东来合作”，引发外界对东方甄选线下门店品质对标胖东来的猜测。 2024年8月，俞敏洪曾在股东交流会上公布了东方甄选线下店的设想。当时他提出，希望依托800个新东方地面教学点，探索线上线下相结合的门店模式，借助教学点的家长流量实现低成本布局。 1 月28日，直播电商平台东方甄选公布了2026财年中期业绩。2025年6月1日至11月30日，公司总营收23亿元，同比增长5.7%。报告期内，公司毛利为8.416亿元，同比增长14.5%。东方甄选自营产品及直播电商业务总GMV（商品成交总额）为41亿元。其中来自抖音的占大部分，来自东方甄选App的占18.5%，相比去年同期提升。 报告期内，东方甄选毛利率由33.6%提升至36.4%，主因自营业务营收增长18.1%至20亿元，占总GMV52.8%，产品结构优化带动高毛利品类（如海鲜、调味品、日用品）占比提升。 截至2025年11月30日，已累计推出801款SPU的自营产品。新类别包括海鲜水产、营养保健食品、厨房调味品、肉蛋奶、纸巾及湿巾、个人护理及家居清洁用品、家纺以及服饰内衣。 天眼查APP显示，近日，东方甄选关联北京新东方迅程网络科技有限公司发生工商变更，孙东旭卸任法定代表人、董事、经理，俞敏洪接任法定代表人、经理。 截至3月30日收盘，东方甄选报27.38港元/股，股价上涨了5.23%。

同写意是中国创新药领域最具影响力的"策源地、风向标与顶级生态圈"之一。在上海虹桥国际中央商务区管委会等机构支持下，同写意主办的首届"大国新药"全球会议将于2026年7月22日-24日在国家会展中心（上海）举办。会议对标J.P.摩根大会，构建"中国创新—全球转化—上海交易"模式，彰显中国新药大国地位，推动中国创新引领全球健康产业发展。会议详情将陆续发布，敬请关注！似乎没有人再质疑AI制药是泡沫了。肯定AI制药的价值已是共识。今年以来，中国AI制药领域的融资与IPO节奏双双提速，牵手跨国药企已成常态。这不止是当前AI制药发展的一个缩影，更是展现了本土创新势头之猛。最近，一笔“大额”融资再次予以佐证。3月20日，聚焦于人工智能驱动大分子创新药研发的创新企业Earendil Labs宣布完成多轮融资，总额达‌7.87亿美元‌，刷新了2026年全球生物技术公司的融资纪录。Earendil Labs是中国本土AI制药头部企业——华深智药的海外主体，后者由清华大学智能产业研究院孵化而来。它的崛起，不仅是一家企业的成长史，更是中国 AI 制药行业强势突围的最强注脚。这份崛起并非个例。近年，中国AI制药企业加速出海、管线研发领跑行业，已然从实验室走向全球医药的主流圈层，成为改写全球医药产业格局的硬核力量。TONACEA01MNC押注“真金白银”中国AI制药史上，华深智药算不上“老炮”，2021年6月，由彭健博士创立，成立不到5年。但这并不妨碍它以硬核实力后来居上，成为“AI制药新贵”。除了打破融资记录外，在此次华深智药的融资事件里，有一个关键的变化，即华深智药的投资人阵营。不同于前几轮融资，这次海外公司的投资人阵营里，不仅多了像Dimension Capital、DST Global、INCE Capital的海外顶级投资机构，更有赛诺菲和辉瑞以战略投资方身份入局。AI制药企业得到MNC的认可，在中国资产频频出海潮里，已是家常便饭。但拿到真金白银的投注，仍不多见。直接投资，意味着双方在资本层面达成结盟。赛诺菲、辉瑞愿意将华深智药视为未来核心的生产力伙伴，持股让它们享有了未来技术优先匹配权。而合作授权是项目级的商业交易。截至目前，华深智药连续两次与赛诺菲达成管线授权合作，两笔交易累计潜在价值超44亿美元，从授权合作到战略投资，充分证明了华深智药的实战能力。在业内人看来，这与华深智药的技术路线息息相关——初衷是破解传统创新药研发的“痛点魔咒”。传统创新药研发受制于“反摩尔定律”，成本高、周期长、成功率低，让众多药企望而却步。2021年，AlphaFold2一经推出，就引爆AI制药热潮，但多数企业扎堆浅层应用，缺乏核心算法能力。根据了解，华深智药团队精准洞察到AlphaFold2等模型的局限，其高度依赖MSA技术，需依托自然界同源序列才能预测蛋白结构，这在全新蛋白设计、新型病毒蛋白研究中存在明显局限。一位熟悉MSA技术的医药研发人士对写意君指出，“对于蛋白而言，这个世界上绝大多数的蛋白三维结构并没有用电镜拍出来。目前少量的，已经获得其三维结构的蛋白，则成了多序列比对的基准。传统是传统，但是随着计算深度的增加，通过相同技术得到的结果一定是不一样的。”换言之，目前可作为MSA技术参考的已知蛋白结构极少，传统依赖MSA的技术有明显局限。但“计算深度提升”能打破这一困境。不同于AlphaFold2对MSA的依赖，华深智药的算法跳出单纯序列比对框架，深化计算深度，实现了用单一蛋白质序列预测蛋白质3D结构的能力，在AI算法的训练和预测速度上，也有很大提升，蛋白质结构预测时间，可以被压缩到数秒内。据彭博社消息，Earendil Labs已筹备在香港证券交易所进行IPO，募资规模最高将达到5亿美元。TONACEA02AI制药，中国时刻已来一手44亿美元合作订单，证明技术领先；一手球顶级药企的真金白银，锁定未来——华深智药的这一融资事件，无疑是中国AI制药从技术验证走向资本与产业双重认可的最强佐证。2026年以来，AI制药无论是在融资还是合作上，都显现出加速度。早在开年第一周，AI制药产业迎来两笔引人注目的合作：赛诺菲与Earendil Labs再次携手，将战略合作总价值推高至25.6亿美元；施维雅与英矽智能签署8.88亿美元的研发合作协议，聚焦于具有挑战性的肿瘤靶点。再拉到最近，光是3月以来，就有天鹜科技、深度智耀先后宣布融资，前者完成超2亿元的A+轮融资，后者D轮融资近2亿美元。IPO方面，包括华深智药在内，百度李彦宏牵头成立的百图生科、晶泰科技参投的剂泰科技亦先后宣布冲刺港股。跨国药企与国内相关机构的合作亦在深化，从“单点合作”走向“生态共建”。近日，阿斯利康与清华大学签署校级科研合作协议，并联合成立“清华大学（智能产业研究院）-阿斯利康人工智能药物研发联合研究中心”，聚焦AI药物发现、转化医学、临床开发等核心领域展开深度合作，推动研究成果加速走向临床与应用。蓬勃发展的背后有着多重独特的发展支撑，尤其是政策层面。国家各类产业政策，以及最新发布的“十五五”规划，均将人工智能、生物制造列为核心发展领域，AI for Drug Discovery（AI用于药物研发）则成为至关重要的发展方向。自AI for Science（AI驱动的科学研究）被科技部、国家自然科学基金委等列为重点引导方向以来，国家持续给予全方位政策与资源支持。各地政府亦纷纷跟进布局，出台针对性扶持政策，为AI制药产业保驾护航。江苏推出“人工智能+”行动方案，推动AI在药物靶标筛选、分子设计等场景的应用，搭建公共服务平台向中小企业开放工具链；湖南明确支持医疗医药公共数据融合应用，推进临床数据标准化，助力AI赋能药物研发；广西则聚焦“AI+天然药物”，加快建设标杆级应用平台，加速新产品研发验证。同时，多地培育生物医药产业集群，探索“园区+企业+研究型医院”的合作模式，打通产业链堵点，为AI制药企业提供场地、资金、人才等全方位支持，形成上下联动、协同发力的产业发展格局。从清华实验室到全球全球药坛；从最初的技术雏形，到斩获7.87亿美元融资的商业飞跃，Earendil Labs 的每一步，都折射出中国AI制药产业的强劲脉搏。在这股全球创新浪潮中，AI制药正迎来属于自己的“中国时刻”。未来，随着技术壁垒的持续攻克与产学研医的深度融合，中国力量将在世界医药创新版图上占据更核心位置，续写东方智慧的制药传奇。《大国新药》栏目介绍《大国新药》专题栏目由同写意出品，聚焦中国新药崛起的核心逻辑，研讨创新药全球化战略，致力于构建可持续发展的中国创新药生态。栏目记录全球化浪潮中的中国故事，见证从跟跑到领跑的关键突破，解读国家战略，追踪前瞻技术，在标杆事件与案例复盘中，彰显中国医药的大国担当。

彭博社知名记者马克·古尔曼在最新一期《Power On》通讯中透露，苹果公司正在筹备一款具有革命性意义的折叠屏手机——iPhone Fold。这款产品被视为苹果智能手机发展史上的重大突破，其设计理念与功能创新或将重新定义高端手机市场格局。根据披露的信息，iPhone Fold将采用横向折叠设计，类似三星Galaxy Z Fold系列的书本式开合结构。内屏展开后可达7.7英寸，外屏尺寸为5.3英寸，这种设计既保证了便携性，又能满足用户对大屏娱乐和多任务处理的需求。古尔曼特别强调，这款设备将带来"完全不同于现有iPhone的交互体验"，其设计革新程度甚至超越了iPhone 4、iPhone 6和iPhone X等经典机型。系统层面，iOS 27将针对折叠形态进行深度优化。新系统预计支持类iPad的多任务处理功能，允许用户同时运行多个应用并实现分屏显示。这种适配将充分发挥大屏优势，使办公、创作等场景的生产力得到显著提升。硬件配置方面，该机可能采用双后置摄像头模组和单前置镜头，电源键集成触控ID识别技术，但暂时不会支持Face ID面部解锁。在屏幕技术上，苹果似乎采取了折中方案。初期传闻称内屏将实现"几乎不可见的折痕"，但最新消息显示，苹果最终选择了"显著减少折痕但无法完全消除"的显示方案。这种技术选择既考虑了用户体验，也兼顾了量产可行性。供应链分析师郭明錤指出，该机的起售价可能突破1999美元（约合人民币13837元），定位超高端市场。关于发布时间，多方消息显示苹果可能在今年9月的秋季新品发布会上亮相这款产品。不过有分析师认为，其实际上市时间可能会晚于同期发布的iPhone 18 Pro系列。如果这一预测成真，iPhone Fold将成为苹果首款跳过传统秋季同步发售的旗舰机型，这种策略调整或许与折叠屏的良品率控制有关。随着发布日期临近，更多技术细节和产能信息有望逐步浮出水面。

广东再添产业新引擎！3月29日，国内首条具备万台级年产能的人形机器人自动化生产线在广东正式投入运营。这条由东方精工与乐聚机器人联合打造的产线，不仅实现了中国人形机器人产业从研发到量产的跨越式发展，更以每30分钟下线一台的效率刷新行业纪录，标志着我国在智能装备制造领域迈入新阶段。 该生产线采用全流程数字化管控系统，将24道精密组装工序与77项质量检验环节深度融合。通过工业互联网平台实时采集生产数据，产线实现了从零部件加工到成品测试的全周期追溯管理。相较于传统制造模式，新产线在确保产品一致性的同时，将生产效率提升了50%，每台机器人出厂前需通过41项极端工况模拟测试，涵盖负重行走、复杂地形适应等核心性能指标。在工艺设计方面，产线创新采用模块化柔性架构，通过可移动工位和智能调度系统，支持多型号机器人并行生产。配套建设的智能仓储系统与AGV自动配送网络形成闭环，使物料周转效率提升40%。这种"乐高式"生产模式既满足了定制化需求，又保持了规模化生产的成本优势，为后续产品迭代预留了充足的技术升级空间。 据技术团队介绍，该产线集成了视觉引导、力控装配等20余项前沿技术，关键工序的自动化率达到92%。特别是在精密传动部件组装环节，通过引入高精度协作机器人，将装配误差控制在0.02毫米以内。随着这条示范线的稳定运行，我国人形机器人产业正加速形成"研发-量产-应用"的完整生态链，为全球智能装备市场提供中国方案。

美国国家航空航天局（NASA）宣布，阿尔忒弥斯2号载人任务计划于美国东部时间4月1日傍晚6点24分（北京时间4月2日6点24分）启动发射窗口，持续两小时。此次任务将由四名宇航员搭乘猎户座飞船执行首次载人环月飞行，标志着NASA重返月球计划迈出关键一步。据NASA透露，发射筹备工作已进入最后阶段。3月20日重型太空发射系统（SLS）火箭转运至发射台前，任务团队已完成飞行就绪评审，此后未发现任何技术故障或风险隐患。探索系统开发任务署代理副署长洛里·格莱兹在3月29日的简报会上强调："所有系统均处于最佳状态，从飞行硬件到地面支持设备，从发射团队到休斯顿控制中心，甚至宇航员乘组都完成了超额准备。"本次任务乘组由三名美国宇航员和一名加拿大宇航员组成，包括指令长里德·怀斯曼、飞行员维克多·格洛弗、任务专家克里斯蒂娜·科赫，以及加拿大航天局代表杰里米·汉森。他们已于发射前抵达肯尼迪航天中心，进行最后的模拟训练和设备检查。格莱兹特别指出，虽然筹备过程中发现并解决了若干细微问题，但这些问题均未对发射计划构成实质性影响。天气因素成为当前最大变数。气象部门预测，发射当日低空对流云层可能导致20%的取消概率。若错过首个窗口期，NASA仍可在4月6日前利用多个备用时段尝试发射。该机构官员表示，基于SLS火箭和猎户座飞船的可靠性能，对如期发射保持高度信心。作为阿尔忒弥斯计划的核心环节，2号任务将验证载人环月飞行的各项技术。猎户座飞船将采用独特的八字形轨迹绕月飞行，利用月球背面引力进行弹弓加速后直接返回地球，全程不进入月球轨道。这将是该飞船继2022年无人试飞后的首次载人任务，也是人类时隔半个多世纪再次突破地球引力圈前往月球附近的重要尝试。阿尔忒弥斯计划采用分阶段实施策略：2022年11月完成的1号任务已成功验证无人飞船的月球轨道运行能力；若2号任务顺利实施，3号任务将测试猎户座飞船与月球着陆器的交会对接技术；最终4号任务计划实现人类自1972年阿波罗17号任务以来的首次载人登月。NASA官员透露，整个计划的技术验证链条环环相扣，每个阶段的成功都将为后续任务奠定基础。目前，任务团队正对发射台设备进行最后调试，同时密切监控天气变化。格莱兹在简报结束时表示："从技术准备到人员状态，我们已做好应对所有挑战的准备。这不仅是NASA的里程碑，更是全人类探索太空的新起点。"

点击查看大会框架?由同写意主办的首届大国新药全球会议（CPIC），将于2026年7月22日至24日，在国家会展中心（上海）盛大举行。CPIC大会对标美国J.P.摩根医疗健康大会，构建“中国创新—全球转化—上海交易”的全新范式。作为境外资本与企业洞察中国创新生态的“最佳窗口”，以及中国药企升级出海、链接全球的“核心枢纽”，“大国新药”全球会议必将成为年度健康产业投资与合作的风向标会议。本届大会将设立数十场专场会议，涵盖健康产业创新投资与全球化的众多热点主题和未来方向。随着新兴市场经济快速发展与创新药需求日益增长，各国对技术转移、药品准入及支付体系的持续优化，中国医药企业正站在“全球化”的关键转折点。为此，君联资本、Rxilient与同写意联合主办专场会议，以“医药企业全球化发展与新兴市场合作”为主题，重点探讨东南亚、中东北非、拉美等区域的最新政策，市场机遇与挑战，产品及产业出海的合作策略，以及本土化运营实践。会议旨在为与会者搭建一个务实高效的交流平台，促进多方交流与深度合作，共同探寻可持续、高质量的全球拓展之道。专场主题 | 医药企业全球化发展与新兴市场合作主办单位 | 君联资本、Rxilient、同写意专场时间 | 2026年7月23日 09:00-17:30专场地点 | 国家会展中心（上海）4.2馆详细日程策划中，敬请期待。关于君联资本君联资本成立于2001年4月，是中国领先的、专注于早期创业投资以及成长期私募股权投资的专业投资机构。在二十多年的发展历程中，君联遵循国际通行标准，经历了多支基金的完整管理周期，创造了优秀且可持续的基金业绩。迄今为止，已累计投资了600多家企业，其中有121家企业在全球不同的资本市场IPO退出，近100家企业通过并购退出。所投企业中，既包括信达生物、瑞博生物、宜联生物、药明康德、康龙化成、科大讯飞、宁德时代这样的顶尖企业，也有大量的国家级专精特新小巨人和制造业单项冠军，构建了丰富的产业资源。关于RxilientRxilient（康联达）成立于2021年10月，由康哲药业与君联资本联合创立，总部位于新加坡。公司聚焦全球新兴市场，覆盖东南亚、中东北非、东欧、拉丁美洲等区域，同时拓展至港澳台、澳大利亚、新西兰等成熟市场。作为一家以全球新兴市场为核心的新型Pharma，Rxilient 秉承“全球本土化”（Glocalization）战略，励志将创新带入新兴市场，构建从中国及全球产品引进，到开发注册、生产、销售的端到端在本土商业化能力。目前，公司已有多个产品进入注册阶段，多款药物成功上市销售，其中包括获美国 FDA 及欧洲 EMA 批准的首个用于治疗非节段型白癜风的药物芦可替尼乳膏。关于同写意同写意是中国生物医药创新领域的顶级生态平台，深耕中国新药创制20余年，已发展为推动中国医药创新力量的关键平台组织，成为链接跨国药企和本土创新的核心枢纽。同写意聚跨国药企、Biotech公司、投资机构、科研院所及监管专家，构建起覆盖研发全链条的高端人脉网络与知识共享体系。业务涵盖行业峰会、技术论坛、企业定制培训、媒体传播及战略咨询，在国内多地设有分支机构，形成辐射全国的运营网络。同写意微信公众号与视频号持续输出深度行业研究，观点被资本与媒体高频引用，成为业界公认的"官方信源"。// 大会框架//CPIC主会场✓ 生物医药作为中国新兴支柱产业✓ 全球生物医药创新前沿✓ 中国药企的MNC之路✓ FIC与世界级药物开发✓ 创新药中国效率与持续进化✓ CPIC成果发布✓ CPIC荣耀颁奖中国创新药前沿技术✓ CNS创新药开发会议✓ 细胞药物与ATMP会议✓ 体内CAR-T创新专场✓ 基因治疗与罕见病药物开发会议✓ 小核酸药物创新会议✓ mRNA与疫苗会议✓ TCE与新型抗体药物会议✓ 干细胞与再生医学新技术会议✓ 偶联药物创新会议✓ 新分子实体药物研发会议✓ 分子胶与Protac会议✓ 类器官与生物芯片会议✓ 创新核药会议✓ GLP-1与减肥新药会议✓ 生物类似药开发会议✓ AI与药物发现会议药政法规与药品监管✓ 欧美新药审评审批趋势会议✓ 818号令与生物医学新技术转化应用会议✓ 828号令与中国药品注册提速会议✓ 中美药品注册合规会议✓ 医疗器械全球注册法规会议知识产权与法律✓ 生物医药知识产权战略与策略会议✓ 新药出海法律专题会议✓ 新药出海与跨境交易争议解决会议药品生产与供应链管理✓ 生物药分段生产实践会议✓ 数字化工厂与智能制造会议 ✓ 生物药上游供应链会议✓ 生物药分离纯化会议✓ 冷链物流管理会议医工融合与创新医疗器械✓ 脑机接口专场会议✓ 学院院长与医院院长会议✓ 创新医疗器械会议✓ 生物医学新材料开发会议中国创新生态与创新模式✓ 传统药企创新转型会议✓ 生物医药园区生态建设会议✓ 科研转化与早期项目孵化会议✓ CRO/CDMO进化会议✓ 利用外部合作加速创新会议✓ 从研发故事到盈利故事✓ 生物医药ESG建设会议投融资与企业上市和并购✓ IPO的监管与上市路径会议✓ 跨境融资与美元基金布局会议✓ NewCo的进化与超越会议✓ RWA作为新的融资工具会议✓ 银行支持创新药/械会议✓ 生物医药企业并购会议✓ 项目路演专场会议跨境合作与中国新药出海✓ BD出海的进阶与生态重构✓ 创新药全球品牌建设与市场推广✓ 新药商业化出海会议✓ 东南亚合作专场会议✓ 中新合作专场会议✓ 香港的全球化机遇会议✓ 中欧合作专场会议✓ 中日合作专场会议✓ 中韩合作专场会议人力资源建设✓ 医药BD团队搭建与全球项目拓展会议✓ 创新人才战略与团队建设会议✓ 科学家创业研讨会议✓ 投资人创业会议企业/机构冠名专场会议✓ 1v1约见会议晚会与社交活动✓ 同写意之夜✓ 社交酒会✓ 主题午餐会✓ 灵魂美学艺术鉴赏会✓ 10公里城市跑✓ 高尔夫球会✓ 掼蛋社交活动✓ 走访生物医药园区✓ 国外嘉宾会后观光游览更多社交活动......// 报告/路演征集 //// 展商及支持机构征集 //// 会议咨询//同写意：010-83634390/83634290邮 箱：txy@tongxieyi.com报名咨询丁杰逸：19910274182翁 琦：17751479618商务合作李佳媛：17718589627宁园园：18518211792李 珍：13522802756刘 杨：18010079080张明玥：15101686528杨云停：17365430165媒体合作李 纯：19910611152报名即将开启，敬请期待！首届大国新药全球会议（CPIC）相关链接AI制药，迎来“中国时刻”创新东移，监管何从？跨国药企集体“加仓”中国两天内80亿并购：中国创新药，正成为全球“硬通货”中国药企“叫板”全球最贵Blueprint Unveiled: The 1st CPIC to Build China’s Answer to the J.P. Morgan Healthcare Conference首届CNS创新药研发会议来了丨CPIC全球会议大会蓝图发布！首届大国新药全球会议打造中国版JPM港股IPO，红筹架构的“守与破”朱迅：中国创新药，该从“研发故事”切换到“盈利故事”了定档7.22-24，首届大国新药全球会议（CPIC）定位“四叶草”当银行的钱，涌入创新药大国新药必将成就新药大国

春潮涌动临港岸，奋楫扬帆正当时。为紧扣国家战略部署，全力服务上海“五个中心”建设，今年年初，上海市公安局出入境管理总队推出便民利企创新举措，将航运、金融领域人才纳入往来港澳人才签注办理范畴，以政策创新赋能产业高质量发展。近日，市公安局出入境管理总队、浦东分局与临港新片区管委会在临港国际人才港共同举办航运人才往来港澳便利化签注政策、航运服务业制度创新和支持政策、临港新片区航运人才引进落户政策、航运数据跨境流动等专项推介和现场交流活动。活动现场，市公安局出入境管理总队、民警，围绕航运人才赴港澳签注的人才认定范围、签注类型、申请流程及材料规范等核心内容展开细致解读，直面企业与人才关切的实操问题，逐一精准答疑解惑，现场氛围热烈有序。3位来自临港新片区重点航运企业机构的人才现场办理完成1年内多次往来港澳人才签注，每次可停留不超过30天。管委会综保处详解航运领域制度创新及服务业扶持政策，聚焦洋山特殊综保区高能级航运服务、国际船籍港建设、航运数字化绿色化发展等核心举措。数据处就航运数据跨境流动合规要求、出境负面清单及场景化备案流程进行专业讲解，保障航运数据安全高效流通。党群部具体介绍了航运人才引进落户相关政策，为航运等领域人才落户上海提供清晰指引。此次活动搭建了政策直达人才的桥梁，帮助临港航运人才及企业精准掌握出入境最新政策、产业政策、及人才落户安居等政策，进一步强化临港航运人才集聚效应，助力上海国际航运中心建设。来 源：上海临港人才自由港编 辑：赵 盼