陳雨菲淘汰安洗瑩晉級世錦賽決賽
2025-11-04 10:34 5,684次浏览8月7日電 據工信部網站消息，工業和信息化部、國家發展改革委、教育部、 國家衛生健康委、國務院國資委、中國科學院、國家藥監局近日發布關於推動腦機接口產業創新發展的實施意見，全文如下： 工業和信息化部 國家發展改革委 教育部 國家衛生健康委 國務院國資委 中國科學院 國家藥監局關於推動腦機接口產業創新發展的實施意見 各省、自治區、直轄市及計劃單列市、新疆生產建設兵團工業和信息化、發展改革、教育、衛生健康、國資、藥監主管部門，中國科學院院屬各單位，有關中央企業，各有關單位： 腦機接口通過在腦與機器之間建立信息通道，實現生物智能與機器智能的協同交互，是生命科學和信息科學融合發展的前沿技術。當前，腦機接口創新成果持續湧現，產業加速壯大，正孕育顛覆性突破，已成為科技創新和產業創新深度融合的重要領域。為把握新一輪科技革命和產業變革機遇，推動腦機接口產業高質量發展，加快形成新質生產力，高水平賦能新型工業化，有力支撐現代化產業體系建設，制定本實施意見。 一、總體思路 以習近平新時代中國特色社會主義思想為指導，深入貫徹黨的二十大和二十屆二中、三中全會精神，立足新發展階段，貫徹新發展理念，推動構建新發展格局，統籌發展和安全，以提升腦機接口產業創新能力為主攻方向，以生命科學與信息科學協同發展為驅動，以開拓應用場景為牽引，以打造高性能整機產品為抓手，加強前瞻謀劃和政策引導，加快培育形成未來產業新賽道。 到2027年，腦機接口關鍵技術取得突破，初步建立先進的技術體系、產業體系和標準體系。電極、晶片和整機產品性能達到國際先進水平，腦機接口產品在工業製造、醫療健康、生活消費等加快應用。產業規模不斷壯大，打造2至3個產業發展集聚區，開拓一批新場景、新模式、新業態。 到2030年，腦機接口產業創新能力顯著提升，形成安全可靠的產業體系，培育2至3家有全球影響力的領軍企業和一批專精特新中小企業，構建具有國際競爭力的產業生態，綜合實力邁入世界前列。 二、加強基礎軟硬體攻關 (一)創新腦信號傳感元件。研發麵向硬腦膜上、硬腦膜下、大腦皮層內等不同區域的植入式電極，探索腦血管介入式電極，強化材料的穩定性和可靠性，研製專用製備和封裝工藝，提升電極通道數、生物相容性、空間解析度和信噪比。加快高可用、自適應調節的非植入式電極研發，發展低阻抗、薄介質的新型電極材料，提升電極便捷性、舒適性和易用性。創新基於光、電、磁、超聲、化學的新型腦信號傳感器，突破單模態信號局限，提高腦信號感知能力。 (二)突破關鍵腦機晶片。發展高通道、高速率腦信號採集晶片，強化模數轉換、通道管理和噪聲抑制，增強腦信號採集放大能力。研發高性能、超低功耗腦信號處理晶片，強化並行處理能力，推動感知、計算和調節等功能的一體化集成。研發超低功耗、高速率、高可靠的通信晶片，提升腦信號傳輸和抗幹擾能力。 (三)夯實軟體工具底座。完善腦信號編解碼軟體，降低編碼過程的認知負荷，應用人工智慧技術強化解碼能力和任務迭代優化能力，提升編解碼準確率、響應速率和場景通用性。開發專用控制交互軟體，提升設備控制和神經調控的精準度，增強多任務協同處理能力。構建專用作業系統和通用軟體平臺，實現多模態數據集成、編解碼算法兼容和交互軟體可編輯功能，優化用戶使用體驗。 三、打造高性能產品 (四)加快植入式設備研發突破。探索集成高密度神經記錄傳感器、超低功耗植入式晶片的新型產品，創新腦意圖識別功能，提高控制精度和響應速度。完善單向和雙向深部腦刺激器、反應式電刺激器、人工耳蝸等成熟產品，提升信號採集和功能調控準確度，強化神經刺激功效。 (五)推動非植入設備量產迭代。創新額貼式、耳貼式、入耳式、髮夾式等產品形態，推動非植入產品向輕量化、高速率、低功耗發展。研製頭盔、頭顯、眼鏡、耳機等集成式腦機接口產品，通過與已有生活消費產品融合發展，支持非植入產品的迭代應用和規模化推廣。 (六)發展輔助設備。研發輔助生理信號設備，通過腦信號與肌電、眼電、心電、近紅外等多模態信號的融合，提升交互控制和感知覺評估的精準度。研發用於植入腦機接口的高精度手術機器人，突破亞微米級精度控制與動態調整技術，提升區域精準實時成像與三維重建能力。 四、推動技術成果應用 (七)推廣產業創新成果。組織開展重點任務揭榜掛帥，支持優勢單位舉辦高水平賽展會，全面發掘創新成果。定期遴選技術先進、成效顯著、可複製推廣的典型案例，發揮引領帶動作用，推動腦機接口應用形成規模化效益。組織產業供需對接活動，打造行業賦能對接平臺，打通行業應用壁壘，加快創新成果落地。 (八)提升檢測和中試能力。支持檢測評估機構發展，建立產品測試規範，研發腦信號檢驗檢測專用儀器，完善評測配套工具，搭建腦機接口器件和系統的試驗環境，加強試驗驗證平臺建設，提升產品應用檢測能力。布局建設產品中試平臺，加速新產品研發和產業化應用，增強信號採集處理與算法驗證能力，提高產品的互操作性和易用性，提升產品質量。 五、壯大創新主體 (九)培育優勢企業。發展壯大腦機接口領域領軍企業，支持組建產業創新聯合體，牽頭承擔國家科技重大專項等任務。促進腦機接口中小企業創新供給，加快培育科技和創新型中小企業、高新技術企業、專精特新中小企業、專精特新「小巨人」企業、製造業單項冠軍企業以及瞪羚企業、獨角獸企業等，實施啟航企業培育工程，完善企業梯度培育體系。推動大中小企業融通創新，鼓勵領軍企業開放算法框架、公共數據和共性技術，為企業共同成長營造良好環境。 (十)完善創新載體。支持建設國家製造業創新中心、國家技術創新中心、國家新興產業創新中心、國家產業技術工程化中心、全國重點實驗室、國家臨床醫學研究中心，凝聚產學研各界優勢力量，提升腦機接口關鍵共性技術供給能力。依託產業聯盟、行業協會等組織，促進腦機接口技術交流、供需對接、國際合作，深化創新鏈產業鏈資金鍊人才鏈融合。建設開源社區，加強對重點開源項目的支持力度，匯聚全球開發者協同創新。 (十一)推動產業集聚。引導創新要素向基礎好、潛力大的地區匯聚，立足各地特色和產業優勢，分級分類建設孵化器和產業園等，打造創新能力強、應用場景佳的優勢集聚區，推動產業鏈上下遊集聚發展。推動腦機接口與人工智慧、新材料、機器人等領域企業合作，開展技術應用聯合攻關，構建跨領域協作的創新環境。 六、提升產業支撐能力 (十二)強化標準引領。建立腦機接口技術標準體系，布局標準化發展路線圖。各部門依職責組織制定技術標準、產品標準、服務標準、測試標準，結合產業發展需求加快重點標準研製。深入開展標準宣傳推廣，促進標準落地實施。積極參與國際標準制定，大力推動我國標準「走出去」。 (十三)健全安全保障。持續推動倫理研究，建立健全部門協同、社會參與的治理體系，促進技術創新和科技倫理協調發展。建立數據治理框架，規範對用戶信息的收集、存儲、使用等行為，防止腦隱私洩露，提升生物數字信息安全防護能力。 (十四)優化人才培養。加強相關學科專業人才培養，布局建設未來技術學院、現代化產業學院等特色學院。鼓勵企業與高校、科研院所、醫療機構等合作，共同培養跨學科的複合型工程型人才，增強高水平人才供給。建設卓越工程師實踐基地，加強職業教育和技術培訓，大力培育產業應用型技能型人才。加強海外人才交流引進，健全人才服務體系，確保人才引得來、留得住。 七、保障措施 (十五)強化統籌協調。在中央科技委領導下，強化部門協同，統籌推進技術攻關、產業發展、行業應用、安全治理等工作。深化央地協作，優化產業布局，鼓勵地方結合實際制定針對性、可操作的政策舉措，因地制宜推動技術創新和產業發展。 (十六)加強政策支持。加強腦機接口技術攻關和應用示範，推動布局實施一批重大項目，強化協同攻關能力。推動國家製造業轉型升級基金、國家中小企業發展基金等加大投入，實施「科技產業金融一體化」專項，發揮國家產融合作平臺作用，帶動更多資本投入。對植入式腦機接口醫療器械等重點產品加大註冊指導，給予優先支持。用好首臺(套)、首批次保險補償政策，加快產業化落地。 (十七)深化國際合作。匯聚國內外創新資源，加強技術研發和產業交流，鼓勵國外企業和機構在國內設立研發中心和製造基地等，加速產業國際化發展。支持開拓海外市場，推廣優秀產品和解決方案，打造國際化的產業發展模式。支持我國企事業單位參與國際會議，積極貢獻中國產品、中國方案和中國智慧。 工業和信息化部 國家發展改革委 教育部 國家衛生健康委 國務院國資委 中國科學院 國家藥監局 2025年7月23日
前不久，我在做某數位化平臺的調研時，與他們的創始人談到了一個耐人尋味的話題——「為什麼中國擁有全球最完整的工業體系，卻仍有無數中小工廠困於『代工邊緣』？」 對方提到，「其實只用產業鏈集群來描述中國製造業的供應鏈能力是不準確的，至少還包括工藝協同、企業協同、行業協同、區域協同和內外協同。」 這五個協同層面，恰好揭示了傳統供應鏈體系的深層矛盾。當我們把目光從單個企業的生存困境投向更遠，會發現全球供應鏈的重組早已超越簡單的產能轉移，演變為一場由數據與算法驅動的系統性變革——而AI，正是這場變革的核心引擎。 傳統供應鏈的困境：看不見的繩索與隱性成本 傳統供應鏈的痛點往往像慢性病，其症狀在危急時刻才會被劇烈感知。而AI卻像特效藥一樣，能讓傳統供應鏈「起死回生」。 在珠三角某電子元件基地，一家主營手機配件的工廠就曾遭遇過類似問題。當海外客戶突然要修改訂單要求時，供應商需要花費三天時間核實技術要求的細節，而車間主任也只能憑經驗決定能不能修改。這種低效的信息傳遞鏈條，迫使企業不得不常年多備15%的冗餘庫存以應對不確定性。 這種依賴人工經驗的決策模式，更「坑人」的地方在於，易引發市場波動中的「群體失智」：市場一有風吹草動，就容易集體跑偏。結果就是企業看不清市場走向，要麼一窩蜂擴大生產，要麼突然集體減產，最終陷入「產能錯配—利潤壓縮」的惡性循環。 這些問題的根源，本質上是傳統供應鏈「信息孤島」與「決策滯後」的系統性矛盾，而這恰恰是AI技術的突破口。 「信息孤島」的癥結在於，在傳統供應鏈中，訂單信息需經採購、設計、生產、物流等多環節層層傳遞，每過一個節點就產生信息損耗；上下遊企業因數據標準不統一，技術參數、交付周期等關鍵信息難以對齊。例如，某汽車零部件製造商因無法實時獲取主機廠的生產計劃調整，頻繁出現生產節奏與市場需求脫節。 「決策滯後」則體現為，傳統供應鏈依賴人工經驗和歷史數據的預測模式，在突發性事件面前不堪一擊。例如2020年新冠疫情初期，全球供應鏈的混亂正是源於信息傳遞的延遲和決策的滯後。當某國港口突然關閉時，上遊製造商無法及時調整生產計劃，下遊客戶也難以重新配置物流資源時，將會導致整個鏈條陷入癱瘓。 那這困境的本質是什麼呢？是工業時代線性協作模式與數字時代動態需求之間的脫節。當市場從「大規模標準化生產」轉向「個性化柔性定製」，全球貿易要求供應鏈具備實時響應能力時，依賴人工、割裂信息、滯後決策的傳統模式也將必然被淘汰。這也解釋了為何AI在供應鏈中的應用已從「可選升級」變為「生存必需」——它不僅是技術工具，更是重構供應鏈底層邏輯的核心引擎，就是為了將「看不見的繩索」轉化為「可量化的數據流」，將「隱形成本」壓縮為「精準可控的效率提升空間」。 如何解決？構建AI驅動的「數據—算法」供應鏈體系 當傳統供應鏈的痛點被摸清楚了，解決辦法也就隨之而來，即構建一個基於AI的「數據—算法」供應鏈體系。 該體系的核心，在於AI將模糊的製造能力轉化為可量化的數據資產，並通過算法實現全領域精準協同。一些領先的數位化製造平臺已經展現出成熟的實踐，其平臺通過構建多維度的數據標籤體系，從最底層的工藝切入，將原本難以描述的工藝能力，如微米級精度的車床加工、特定材質的表面處理工藝等，轉化為機器可識別的結構化特徵。隨後，將簡單的需求流轉到工廠，讓買家和工廠直接對接；碰到需要多種工藝的複雜訂單，就重新設計、拆解，再派單給不同工廠完成，其匹配精度與效率遠超人工篩選。 這種轉變其實本質上是AI正在繪製一張實時更新的全球「製造能力圖譜」。以前，說起企業的製造能力，大家總愛簡單分成「能做」和「不能做」兩種。現在，在AI驅動的體系中，每個工廠的工藝參數、設備配置、質量認證等數據都被拆解為可動態組合的模塊。例如，醫療器械企業發布精密零件採購需求時，AI系統不僅能匹配具備相應資質的供應商，還能根據實時產能數據推薦最優生產方案——既大幅提升供應鏈匹配效率，又顯著降低冗餘成本。這種數據驅動的決策模式，正在將供應鏈管理的底層邏輯從「被動響應」轉向「主動預測」，成為全球供應鏈的核心競爭力。 其實這場變革的關鍵在哪兒呢？說到底，數據成了供應鏈裡最值錢的家當，而算法就像分配利益的規矩——誰手裡的預測模型更準，誰能更快把所有數據理順，誰就能在全球供應鏈重新洗牌的時候佔上風。 對中國製造業來說，這種靠AI撐起來的「數據加算法」模式，不光能幫那些中小工廠跳出「只能做代工」的困局，更能把咱們「工業體系全」這個大優勢，變成在全球供應鏈裡說了算的本事。這麼一來，全球供應鏈也慢慢從「扎堆在一個地方生產」變成「靠數字連在一起高效協作」了。 從中國到全球，供應鏈的「去中心化」革命 而在全球範圍內，供應鏈都在悄悄變樣——以前是層層管著、一個中心說了算，現在慢慢變成了大家各有各的職能，互相配合著來。而這場大變樣的背後，最關鍵的推手就是AI。 想像這樣一個場景——深圳的電子元件工廠接到來自巴西的定製化訂單，系統自動生成包含質量檢測標準、付款條件和物流路線的智能合約，貨物離開生產線時區塊鏈就完成支付結算，整個過程像網購一樣簡單直觀。這種看似科幻的場景，其實在阿里巴巴國際站的跨境貿易中已經初現端倪，去年該平臺就有超過三成的交易開始應用區塊鏈存證技術，實現了全流程的透明化與自動化。 現在，技術的底層邏輯正在發生質變。5G結合AI視覺算法讓跨國遠程質檢成為可能，AI算法能實時分析全球14個港口的擁堵情況，物聯網設備回傳的貨櫃溫溼度數據經AI分析後可提前預警風險……傳統供應鏈的「金字塔」結構正被徹底解構。這種變革帶來的不僅是流程簡化，更是價值創造模式的根本性轉變——過去依賴跨國物流公司和銀行的「中間層」正在消失，生產端和消費端通過。AI驅動數字網絡直接咬合。 然而，這場革命的推進遠比想像中更加複雜。在東莞的製造業集群中，我們能看到兩種截然不同的圖景並行：某家年產值5億的電子廠斥資800萬搭建工業網際網路平臺，卻因管理層對數據可視化系統缺乏理解，導致系統淪為擺設；而隔壁的模具廠則用300萬改造費用實現設備聯網，通過實時監測刀具損耗率，就將生產效率大幅度提升。 這種差異折射出轉型的深層矛盾——當數位化需要重構組織架構時，很多企業發現最大的障礙不是技術本身，而是組織慣性。實際中通常會出現花了幾個月時間搭建ERP系統，但員工習慣了手工操作，推廣難度很大。此外，數據安全和隱私保護問題也日益凸顯，如何在開放共享與風險控制之間找到平衡，是行業面臨的共同挑戰。 這些現實困境揭示：去中心化不是簡單的技術疊加，而是需要同步重構商業規則、組織文化甚至權力關係的系統工程。 供應鏈的「活」與「變」 當供應鏈「活」了起來，中國製造乃至全球產業網絡的協同與進化，才真正擁有了面向未來的無限可能。 這場由數據與算法驅動的變革，正在重塑全球供應鏈的底層邏輯——從「效率優先」轉向「韌性優先」，從「成本控制」轉向「價值共創」。 過去由跨國企業主導的垂直供應鏈，正在演變為一種網狀生態。深圳無人機企業通過開放AI算法接口，吸引全球開發者為其改進飛行控制系統，使產品響應速度提升30%；蘇州的紡織廠將柔性生產線接入AI雲平臺，成為服務十幾個國家設計師品牌的「雲製造」節點，實現按單生產的毫秒級調度。這種轉變帶來的不僅是效率提升，更是價值創造邏輯的根本變革：當每個參與方都能通過數據貢獻獲得收益分成，當創新成果能在全球範圍內即時復用，供應鏈就變成了持續進化的生命體。 從大趨勢來看，AI正在悄悄改變供應鏈創造價值的方式。過去，資源怎麼分配，基本都是行業裡的大公司說了算；現在，AI的「分布式智能」慢慢接過了這活兒——算法會盯著實時數據，靈活調配產能、優化物流路線、提前預判需求，哪怕是很小的生產單元，都可能在這個過程中變成創造價值的關鍵節點。 這種變革的深層意義在於，全球供應鏈的競爭早就不拼規模大小了，而是比誰的AI算力強、處理數據快。誰能更快練出精準的預測模型，誰能更高效地把各地的數據串起來，誰就能在現在這個講究靈活、能定製的全球市場裡搶得先機。 不過，AI推動供應鏈升級，也不是沒遇到難題。比如得建立跟AI匹配的數據歸屬和交易規則，得培養既懂生產工藝又懂算法的多面手，還得琢磨怎麼讓不同文化背景的人用AI好好配合。就像深圳華強北的轉型，從以前的手工焊接小作坊，變成現在涵蓋設計、測試、融資的全鏈條數字生態，每一步突破都離不開AI技術進步和制度創新的相互帶動——算法在優化生產流程的同時，也逼著管理模式改成了「人和機器一起協作」。 在未來的產業圖景中，AI會變成供應鏈的「神經中樞」：工廠設備靠AI自己協調幹活，物流網絡跟著算法隨時調整路線，甚至消費者幾個月後想要什麼，AI都能提前半年算出來。等每個生產單元都連上AI驅動的數字網絡，整個供應鏈會變得特別有韌性，充滿活力。這可不只是技術更新換代那麼簡單，更是全球產業格局朝著「智能協同」時代走的必然結果。 (作者劉典為復旦大學中國研究院副研究員，清華大學人工智慧國際治理研究院戰略與宏觀項目主任，新著《杭州模式：DeepSeek與中國算谷》2025年5月由中信出版集團出版)
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