AI 政策
跟踪全球 AI 监管政策、法律法规与行业标准。涵盖中国、美国、欧盟在生成式 AI、数据安全、版权保护、伦理审查、出口管制等方面的最新立法与监管走向。
从“养龙虾十条”到“打造OPC创业第一城” 浙江各地支持AI政策频出
浙江省各地近期密集出台支持人工智能（AI）发展的政策，从基层创新到城市战略，展现出对AI产业的高度重视。例如，某地推出“养龙虾十条”政策，将AI技术应用于水产养殖，推动智慧农业升级；另有城市提出“打造OPC创业第一城”目标，通过优化创业环境、提供资金支持和技术孵化，吸引AI初创企业集聚。这些政策涵盖农业、创业、产业转型等多个领域，旨在利用AI提升传统行业效率，培育新经济增长点。浙江各地通过差异化举措，如税收优惠、人才引进和场景开放，形成政策合力，助力AI与实体经济深度融合，为区域高质量发展注入新动能。
滞胀重定价与AI基础设施化：全球科技政策新周期下的资产重构逻辑
在全球经济面临滞胀重定价与人工智能加速基础设施化的双重背景下，全球科技政策正进入新周期，推动资产重构逻辑发生深刻变化。文章指出，滞胀风险促使市场重新评估传统资产价值，而AI技术的规模化应用正从工具层面升级为基础设施，深刻影响科技投资与产业布局。各国政策制定者面临平衡通胀控制与科技创新的挑战，科技巨头在AI基础设施上的巨额投入引发对资本效率与市场垄断的讨论。同时，地缘政治因素加剧了技术供应链的重组，资产配置需兼顾安全与效率。文章强调，投资者应关注政策导向、技术成熟度与宏观经济的互动，在滞胀与AI基础设施化的交汇点寻找结构性机会，实现资产优化重构。
赛诺菲2025年战略全景：并购、AI、政策博弈，重塑药企竞争新位势
赛诺菲2025年战略全景聚焦于并购、人工智能与政策博弈三大核心方向，旨在重塑其在全球药企中的竞争位势。通过战略性并购，赛诺菲将加速扩充产品管线，尤其是在免疫、罕见病及疫苗领域，以应对专利悬崖和市场增长压力。同时，公司大力投资AI技术，用于药物研发、临床试验优化及供应链管理，提升效率与创新速度。面对全球医保控费、药品定价及监管政策的不确定性，赛诺菲积极调整市场策略，强化与政府及支付方的博弈能力。整体来看，赛诺菲正通过资本运作、技术赋能与政策适应，构建差异化竞争优势，以在日益激烈的医药行业变革中占据领先地位。
重磅！全美Top30出台AI政策，触碰这条红线Offer会被撤...
美国多所Top30顶尖大学近期出台严格的人工智能（AI）政策，明确将学术诚信作为不可触碰的红线。新规规定，学生在申请、作业或考试中若使用AI工具进行代写、代考或伪造材料，一经查实，将面临撤销录取通知（Offer）甚至开除学籍的严厉处罚。各校强调，AI辅助学习需在教师指导下合理使用，任何试图利用AI规避学术要求的行为均被视为作弊。这一政策旨在维护教育公平，提醒申请者务必遵守学术规范，切勿因投机取巧而断送前程。
【征稿通知】第二十二届中国科技政策与管理学术年会暨研究会理事会会议（第一轮）
第二十二届中国科技政策与管理学术年会暨研究会理事会会议发布第一轮征稿通知。本次会议由中国科学学与科技政策研究会主办，旨在汇聚科技政策与管理领域的专家学者，围绕科技创新、科技政策、科技管理等相关议题展开深入研讨。会议将同期召开研究会理事会会议。现面向全国征集学术论文，主题涵盖科技战略、创新体系、科技评价、知识产权、科技人才等多个方向。征稿截止日期及具体投稿方式详见通知正文。欢迎广大研究者踊跃投稿，共同推动我国科技政策与管理学科发展。
黑龙江省支持人工智能创新发展若干政策措施
黑龙江省近期出台了一系列支持人工智能创新发展的政策措施，旨在推动智慧城市行业加速升级。这些政策聚焦于人工智能技术研发、产业应用及生态构建，重点包括设立专项基金支持AI基础研究、鼓励企业参与智慧城市项目、加强人才培养与引进，以及推动AI在交通、医疗、政务等领域的深度融合。通过优化创新环境、降低企业成本、促进产学研合作，黑龙江省力图打造区域性AI创新高地，提升城市治理智能化水平。此举不仅为本地智慧城市建设注入新动力，也为全国AI产业发展提供了地方实践样本，预计将带动相关产业链协同增长，助力经济数字化转型。
釜山大学制定国内高校首个全领域“AI政策标准” - 아시아경제
釜山大学近日宣布，制定了国内高校首个覆盖全领域的“AI政策标准”，旨在系统性地规范人工智能在教学、研究、行政等各方面的应用。该标准明确了AI使用的伦理准则、数据安全要求及责任归属，强调在提升效率的同时保障学术诚信与隐私保护。此举标志着韩国高等教育在AI治理领域迈出关键一步，为其他高校提供了可参考的框架。釜山大学表示，该政策将促进AI技术在校内的负责任使用，并推动跨学科合作与创新。
随着AI 政策加码与竞争加剧，中国机器视觉市场进入分化时代
随着人工智能政策持续加码和市场竞争日益激烈，中国机器视觉市场正步入分化时代。一方面，政策红利推动技术迭代与应用场景拓展，加速了行业标准化与规模化发展；另一方面，企业间竞争加剧，头部厂商凭借技术积累与资本优势巩固地位，而中小型企业面临生存压力，需通过差异化策略寻求突破。市场分化体现在技术路线、应用领域及客户结构等多个维度，例如高端智能制造与新兴领域需求增长，而传统行业增速放缓。整体来看，中国机器视觉市场正从高速增长转向高质量发展，企业需在技术创新、成本控制与生态合作中寻找平衡，以适应这一结构性变革。