美國暫停執行與英國的“科技繁榮協議”，影響美英高科技合作
美國政府于2025年12月暫停執行今年9月與英國達成的價值約400億美元“科技繁榮協議（Tech Prosperity Deal），該協議原計劃深化兩國在人工智能、量子計算和民用核能等高科技領域的合作。暫停舉措系美國對英國在更廣泛貿易談判中未提供足夠讓步感到不滿，特別是英國在數字監管、食品安全標準及工業產品等“非關稅壁壘”問題上與美方存在分歧，從而將科技協議實施與整體貿易讓步掛鉤。
紐約州投資核能人才發展，強化核電與核技術生態建設
紐約州政府宣布通過州預算投入數千萬美元用于推動核能領域的人才培養與職業發展計劃，具體金額待州議會批準細化。計劃內容包括在高等院校、職業學院及核技術培訓中心擴建課程與實訓設施、提供獎學金與學徒機會、并資助核產業企業參與聯合研發與實訓項目。該計劃旨在填補核電站運營、核安全、核燃料循環、放射性醫療同位素生產等關鍵領域的技能缺口，以響應即將在紐約州啟動的核電站升級及新建項目的人才需求。
ITIF就《先進制造戰略計劃》向白宮提出意見，強調AI+先進制造重要性
美國信息技術與創新基金會（ITIF）于12月12日就美國白宮科技政策辦公室（OSTP）發布的《先進制造戰略計劃草案》提交公開評論。ITIF肯定了該戰略將制造業數字化、自動化與高端技術融合納入優先發展議程，但同時提出四點建議：一是強化人工智能與高級分析（AI/advanced analytics）的核心作用，二是要在戰略層面提出更具體的算力與數據基礎設施投資路徑，三是建議增強跨部門協同與聯邦—地方—企業三層創新生態聯動機制，從人才培養、標準制定到技術轉移形成系統連續性；四是強調跨行業供應鏈彈性建設，避免過度依賴單一資源或外部技術壟斷。
UKAEA發布年報，顯示英國正全力構建聚變商業生態
英國原子能管理局（UKAEA）發布《2024/25年度報告》，披露其正經歷從“科學研究”向“工業化交付”的重大戰略轉型。報告核心亮點包括：成立全資子公司負責STEP原型電站交付；獲全球首個大型D-T聚變裝置材料活化與氚滯留數據；與意大利能源巨頭合作建設全球最大氚燃料循環研究設施；啟用低溫泵系統驗證Super-X偏濾器性能；完成價值2億英鎊的聚變基礎設施升級。報告顯示英國正全力構建聚變能源商業化完整生態體系。
弗若斯特沙利文指出全球數據中心三大機遇
弗若斯特沙利文發文指出，全球數據中心正邁向更高層次的智能與協同運營模式，到2030年，三類新興技術有望重塑數據中心產業格局。首先是自主基礎設施管理（autonomous infrastructure management）：通過AI/ML驅動的預測性維護、能耗優化與智能調度，數據中心將實現更高的彈性、效率與自我修復能力；其次，區塊鏈技術可用于提升多方數據中心運營與互聯生態的信任、可追溯性與資產管理效率；第三，量子計算與量子安全技術的逐步成熟將催生新的數據中心算力層級，為AI推理模擬計算場景提供突破。
瑞士團隊取得AI驅動機器人機械手新突破
蘇黎世聯邦理工學院（ETH Zurich）團隊開發出一種融合深度學習與強化學習的AI控制系統，使機器人機械手具備類似人類手部的靈巧操作能力。該系統通過大量模擬與真實世界抓取數據訓練，使機器人能夠實時調整抓握力度、手指位置與動作路徑，從而完成復雜物體的精細操作，包括不規則形狀物體抓取、動態物體追蹤與多步驟裝配任務等。盡管尚未完全達到人類手的觸覺精細度和全范圍靈活性，該成果已顯著縮小了機器人與人類在操控復雜對象方面的差距。
韓國研究團隊揭示薄型納米太陽能電池關鍵限制
韓國全南大學的一項研究揭示了超薄納米結構太陽能電池在效率與穩定性方面的關鍵限制，盡管這類電池因其極薄、輕便、可集成性強而被視為未來可穿戴設備、無人機、建筑一體化光伏等場景的理想選擇。研究發現，當光吸收層厚度縮減至納米級別時，會出現更嚴重的載流子復合損失與光吸收不足問題，導致在實際光照條件下能量轉換效率顯著低于理論預測。研究提出，可通過引入光捕獲納米結構、界面工程與新型半導體材料來緩解這些限制，但需要在材料選擇與制造工藝上進行多層創新。
華盛頓州立大學利用AI輔助發現病毒弱點，實現感染阻斷
華盛頓州立大學研究團隊借助人工智能、分子模擬與實驗驗證相結合的方法，發現了皰疹病毒侵入細胞所依賴的一個關鍵分子“開關”。研究通過開發算法分析數千種蛋白質內部氨基酸相互作用，精準識別出對病毒融合與細胞入侵至關重要的單個氨基酸位點。隨后，在實驗室中引入針對這一氨基酸的靶向突變，結果成功阻斷了病毒融合細胞膜的過程，從而完全阻止病毒進入細胞并觸發感染。
美國科學家發現多模態神經網絡可預測和改進語言理解表現
美國西奈山伊坎醫學院的最新研究發現，結合視覺、語言與動作信息的多模態神經網絡模型（multimodal neural networks）在語言理解任務中表現出顯著優勢。研究團隊通過對圖像、文本、視頻及動作序列等多種數據模態進行聯合訓練和對比，發現這種多模態架構不僅能更準確地捕捉語言在日常場景中的語義，還能改善模型對復雜指令和抽象概念的理解能力。研究認為，這種多模態機制有望推動下一代AI語言系統在對話、機器人感知交互、復雜信息檢索等實際應用場景的性能提升。
