上半年郵政行業規模保持高位運行 國內快遞業務增長較快
2025-12-08 01:17 1,143次浏览北京8月9日電(記者 張尼)醫藥企業正加碼布局北京。 2024年，北京醫藥健康產業總體規模首次突破萬億元，進入2025年，產業發展開啟加速度，全市至少已有11款創新藥械產品獲批上市，總數居全國前列。 剛剛過去的7月，百濟神州北京昌平新研發創新中心啟用，引發業內關注。今年3月，拜耳·亦莊開放創新中心、輝瑞北京研發中心啟用……北京正成為吸引全球醫藥創新資源的「強磁場」。 以昌平為例，統計顯示，僅昌平一區，今年1-4月醫藥健康規上企業實現收入337.9億元、同比增長15.1%，1-5月醫藥健康規上企業實現產值170.7億元、同比增長8.8%。 昌平區委書記、未來科學城黨工委書記甘靖中近期透露，過去三年，全區醫藥健康產業收入年均增長近10%，形成千億產業集群。 「百濟神州北京昌平新研發創新中心是我們科學發現的重要策源地，也是最核心的研發中心之一，企業的成長深深鐫刻在昌平的發展脈絡之中。」百濟神州聯合創始人、董事長兼執行長歐雷強如此評價。 作為創新藥頭部企業，新啟用的百濟神州北京昌平新研發創新中心總建築面積超過47000平方米，具備化學藥和生物藥的早期研發、工藝製備及轉化醫學等多項綜合研發功能。 「創新中心的擴建新樓啟用，不僅是企業自身研發能力的升級，更是創新藥全球化的重要一步。」百濟神州方面表示，在靶點發現與驗證階段，創新中心將依託生物平臺和轉化科學研究平臺，結合大數據分析與AI技術，加速新靶點的挖掘與驗證。 這也是眾多在北京加碼布局的企業縮影。 禮來、輝瑞、拜耳等8家知名國際醫藥企業在北京新設研發或創新機構；2025年3月，跨國醫藥企業阿斯利康與北京經濟技術開發區完成籤約，將在北京投資25億美元，建立第六個全球戰略研發中心以及高標準產業化項目，這成為近三年來北京生物醫藥領域最大的單筆投資。 「押注」的背後是政策利好給的底氣。 今年早些時候，《北京市支持創新醫藥高質量發展若干措施 (2025年)》對外公布，32條舉措進一步加強對創新藥械研、產、審、用全鏈條政策支持。 在加強創新醫藥投融資支持方面，文件明確提出要構建500億元規模醫藥健康產業基金。新設100億元規模醫藥併購基金。發揮好市級200億元、區級100億元兩級生物醫藥投資基金協同作用。鼓勵商業保險公司設立創新醫藥投資基金，吸引各類社會資本參與，帶動100億元以上規模社會基金投資醫藥領域。 此外，北京還鼓勵企業在京設立人工智慧研發中心，加強數據需求對接，開展人工智慧賦能新靶點發現、新機制探索、化合物篩選、病例隨訪等研究。 2024年，北京全市醫藥工業規上企業達到436家；截至2024年底，北京市第二、三類醫療器械註冊數量分別為7023個和2628個，居全國前列；近5年，北京獲批創新醫療器械數量58個，佔全國四分之一，位居全國榜首…… 醫藥領域創新的「北京方案」正顯現成效。(完)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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