产业观察

记者7月20日从公安部获悉，近日，按照公安部统一部署，在我驻越南使馆全力支持以及越南公安部门积极配合下，山东省公安机关派出工作组赴越南成功接收某破坏计算机信息系统案首犯潘某君并将其押解回国。图为中越警方交接现场。2025年7月，山东淄博公安机关在工作中发现，本地网民杨某搭建、维护着多个钓鱼网站，诱导用户下载捆绑“银狐”木马病毒的软件安装包，非法控制受害人电脑，窃取用户信息，牟取非法利益。2025年7月至2026年5月，公安机关深入侦查并开展多轮次集中收网，相继打掉多个涉案犯罪团伙。2025年8月，案件主要犯罪嫌疑人潘某君潜逃至境外，自此销声匿迹。2026年6月4日，在我公安机关不懈努力下，在我驻越南使馆大力支持下，越南警方成功将潘某君抓获。与此同时，公安机关在广东、广西等地同步开展集中收网行动，将该案其余11名犯罪嫌疑人一举抓获。6月6日下午，潘某君被押解回国。潘某君被缉捕押解回国，充分彰显了中国公安机关严厉打击刑事犯罪、追捕犯罪嫌疑人的坚定决心。中国公安机关将继续加强国际执法合作，严厉打击网络违法犯罪活动，切实维护人民群众生命财产安全。

肖大熙 科技日报记者 何星辉当AI（人工智能）狂飙，统计学和数据科学何去何从？近日，第四届统计与数据科学联合会议在贵州省贵阳市举行。3天会期、6场顶尖报告、700余场专题研讨，4名中美院士及全球20个国家和地区2000人齐聚一堂。会议共识清晰而坚定：统计学不仅不会被AI替代，反而会成为AI不可或缺的“底层逻辑”。中国科学院院士陈松蹊指出，统计学为AI提供了算法根基与数据智慧，若失去统计支撑，AI的可靠性、适用范围和可信度将大打折扣。更重要的是，统计学能让AI走向“绿色”——将深度学习与统计分析结合，在前端做更聪明的抽样与降维，减少对算力的依赖，可大幅降低能源消耗，使AI发展更可持续。中国人民大学教授金勇进认为，AI从大语言模型到因果推理的每一次突破，都离不开统计理论的地基。当机器学会“思考”，统计学家不可替代的价值恰在于定义不确定性的边界、设计可解释的实验、为黑箱提供白盒化校验。南开大学王兆军教授系统阐述了统计学的三重角色。王兆军认为，统计学的角色之一是理论根基。抽样、估计、贝叶斯推理等思想贯穿所有学习算法。角色之二是可靠性“校准器”。不确定性量化、因果推断、偏差校正能有效弥补大模型幻觉与偏见，让AI更安全、更可信。角色之三是决策闭环。在生物医药、金融风控等场景中，统计提供可解释结论和可控误差，将“预测”真正转化为“科学决策”。同时，AI也倒逼统计学突破传统范式，走向“统计理论+AI+行业场景”的交叉融合。斯坦福大学讲席教授大卫·多诺霍从2024年诺贝尔奖争议切入，认为数据科学正在改写诺奖授予逻辑：传统“理论—实验—验证”模式已让位于“公开数据集—排行榜竞争—社区协作”的新范式。他建议，应为数据科学单独设立诺贝尔奖，以认可其对现代科学的革命性贡献。香港中文大学（深圳）教授荆炳义则聚焦AI下一站——具身智能。他透露，大模型训练数据已逼近40万亿量级，互联网公开数据几近耗尽，AI必须从“感知智能”走向与现实交互的“具身智能”。但这条路远比想象艰难：仅“机器人折叠衣物”一项，研究逾30年仍进展缓慢，仿真与真实世界间鸿沟巨大，触觉数据昂贵且难以迁移。真实世界部分可观测、动力学未知且充满噪声——而这正是统计学的用武之地。贝叶斯推理、不确定性量化、在线学习等工具，恰是构建“世界模型”的核心利器。

7月12日至19日，第37届国际生物学奥林匹克竞赛（IBO）在立陶宛首都维尔纽斯举行。中国国家代表队在本届比赛中表现优异，4名参赛队员全部获得金牌。按各代表团4名队员个人总成绩之和统计，中国队获得团体第一名。其中，湖南师范大学附属中学王梓衡获得个人总成绩第1名、中国人民大学附属中学史佳玉获得第2名、湖南师范大学附属中学刘隆瑞获得第3名、北京十一学校徐浩获得第7名。中国队不仅实现全员夺金，而且包揽个人总成绩前三名，充分展现了我国中学生扎实的生物学基础、出色的实验能力和良好的综合科学素养。据悉，本届比赛共有来自78个国家和地区的302名选手参加，另有4个国家和地区派出了观察员。竞赛包括理论考试和实验考试，涉及多个生物学专业领域，对参赛队员的知识基础、实验操作、数据分析、逻辑推理和综合运用能力提出了较高要求。中国教练组由北京师范大学张立教授（领队）、董路教授、王友军教授、张博文副教授，清华大学刘栋教授、北京大学贺新强教授和中国动物学会王潇博士组成。教练组承担理论及实验试题的翻译与审议工作，并与各参赛国家和地区的教练组共同讨论考试题目、标准答案及评分标准。面对专业领域广、试题数量多、工作时间紧等挑战，教练组成员密切配合，严谨细致地完成各项工作，为中国队队员准确理解试题、充分发挥水平提供了有力保障。据介绍，我国的国际生物学奥林匹克竞赛相关工作由中国科协主管，中国动物学会、中国植物学会共同组成的全国中学生生物学竞赛委员会负责中国代表队的选拔、培训和参赛组织工作；北京师范大学、清华大学承担了本届中国代表队的实验和理论集训工作。中国代表队再次包揽四枚金牌，是我国中学生生物学竞赛选拔、培训和人才培养体系取得成效的集中体现，展现了我国青少年在生命科学领域的良好素养和发展潜力。中国队队员和教练组在国际赛场上的优异表现，也将进一步激励广大青少年关注生命科学、探索科学前沿、提升创新能力。封面新闻丨第40个教师节，致敬这些良师益友亮点纷呈 氛围感拉满！2024年国家网络安全宣传周开启

美国科学促进会（AAAS）官网17日消息称，科学家正利用黑洞碰撞后发出的独特“响声”，在宇宙最极端条件下检验爱因斯坦的广义相对论，并进一步揭开这些神秘天体的本质。一项由英国伯明翰大学、美国约翰斯·霍普金斯大学和葡萄牙里斯本高等泰克尼科学院天体物理学家共同完成的综述显示，黑洞光谱学已从理论概念迅速转变为强大的实验科学。GW250114：旋转黑洞碰撞。图片来源：LIGO等当两个黑洞碰撞并合后，新形成的黑洞会释放出一系列被称为“类态模式”的特征性引力波振动，类似于乐器发出的谐波。通过测量这些振动频率，研究人员可精确确定黑洞的质量和旋转速度，同时验证爱因斯坦的理论是否成立。这种“听声辨黑”的方法已成为引力波天文学的核心手段之一。自2015年人类首次直接探测到引力波以来，LIGO-Virgo-KAGRA国际合作组织已观测到数百个黑洞并合事件，并根据其基本振动频率测量了数十个黑洞的“响声”。截至目前，每一次观测到的环振信号都与广义相对论的预测完全一致。然而，现有探测器的灵敏度仍存在局限，限制了科学家对更精细振动模式的捕捉。未来，新一代引力波观测站有望彻底改变这一局面。欧洲主导的爱因斯坦望远镜、美国的宇宙探索者引力波天文台以及激光干涉空间天线（LISA）等设施一旦建成，将能够探测到更多黑洞并合事件，定期测量多种振动模式。这些系统不仅能让天体物理学家发现挑战现有模型的黑洞形成机制，还能更精确地检验广义相对论，甚至寻找全新的粒子和力。研究人员在分析现有LIGO数据时发现了多种复杂现象，包括多种声响音调（类似乐器谐波）、不同振动模式之间的相互作用、动态模式激发、模式以异常方式融合的特殊点，以及由拥挤天体物理环境中合并所放大的发射“尾部”。这些特征为进一步探索超出粒子物理标准模型的现象提供了潜在途径，例如超越爱因斯坦的引力理论、暗物质性质，以及黑洞视界附近的量子尺度效应。这项综述汇聚了来自英国、欧洲、北美、亚洲和南美洲各地70多位专家的研究成果，是该领域迄今为止最全面的评估。随着引力波探测器灵敏度的不断提升，黑洞光谱学有望将黑洞从神秘天体转化为精密实验室，用于研究极端天体物理过程，并发现全新的基础物理现象。

肖大熙 科技日报记者 何星辉当AI（人工智能）狂飙，统计学和数据科学何去何从？近日，第四届统计与数据科学联合会议在贵州省贵阳市举行。3天会期、6场顶尖报告、700余场专题研讨，4名中美院士及全球20个国家和地区2000人齐聚一堂。会议共识清晰而坚定：统计学不仅不会被AI替代，反而会成为AI不可或缺的“底层逻辑”。中国科学院院士陈松蹊指出，统计学为AI提供了算法根基与数据智慧，若失去统计支撑，AI的可靠性、适用范围和可信度将大打折扣。更重要的是，统计学能让AI走向“绿色”——将深度学习与统计分析结合，在前端做更聪明的抽样与降维，减少对算力的依赖，可大幅降低能源消耗，使AI发展更可持续。中国人民大学教授金勇进认为，AI从大语言模型到因果推理的每一次突破，都离不开统计理论的地基。当机器学会“思考”，统计学家不可替代的价值恰在于定义不确定性的边界、设计可解释的实验、为黑箱提供白盒化校验。南开大学王兆军教授系统阐述了统计学的三重角色。王兆军认为，统计学的角色之一是理论根基。抽样、估计、贝叶斯推理等思想贯穿所有学习算法。角色之二是可靠性“校准器”。不确定性量化、因果推断、偏差校正能有效弥补大模型幻觉与偏见，让AI更安全、更可信。角色之三是决策闭环。在生物医药、金融风控等场景中，统计提供可解释结论和可控误差，将“预测”真正转化为“科学决策”。同时，AI也倒逼统计学突破传统范式，走向“统计理论+AI+行业场景”的交叉融合。斯坦福大学讲席教授大卫·多诺霍从2024年诺贝尔奖争议切入，认为数据科学正在改写诺奖授予逻辑：传统“理论—实验—验证”模式已让位于“公开数据集—排行榜竞争—社区协作”的新范式。他建议，应为数据科学单独设立诺贝尔奖，以认可其对现代科学的革命性贡献。香港中文大学（深圳）教授荆炳义则聚焦AI下一站——具身智能。他透露，大模型训练数据已逼近40万亿量级，互联网公开数据几近耗尽，AI必须从“感知智能”走向与现实交互的“具身智能”。但这条路远比想象艰难：仅“机器人折叠衣物”一项，研究逾30年仍进展缓慢，仿真与真实世界间鸿沟巨大，触觉数据昂贵且难以迁移。真实世界部分可观测、动力学未知且充满噪声——而这正是统计学的用武之地。贝叶斯推理、不确定性量化、在线学习等工具，恰是构建“世界模型”的核心利器。

韩国材料科学研究所科学家开发出一种银—聚四氟乙烯复合涂层技术。他们将聚四氟乙烯纳米粒子稳定分散在无氰化物的酸性镀银浴中，制备出比传统银涂层更坚韧、更耐磨的涂层。这种涂层有望提升多种接触摩擦类部件的耐用性与可靠性。相关论文发表于最新一期《表面与涂层技术》杂志。利用FC-4表面活性剂控制聚四氟乙烯纳米粒子分散并形成银-聚四氟乙烯复合涂层的示意图。图片来源：韩国材料科学研究所银涂层因导电性优异，被广泛用于电动汽车连接器、汽车继电器和电子开关的电触点。然而银本身偏软，连接器反复插拔，或继电器、开关连续动作时，镀层表面极易划伤磨损，使电接触可靠性下降，因而迫切需要更耐用的涂层技术。为此，团队尝试将聚四氟乙烯颗粒引入银涂层来减少摩擦。聚四氟乙烯俗称特氟龙，润滑性出众，能让机械运动更加顺畅。但它的纳米粒子在镀液中容易团聚。提高粒子浓度虽可改善涂层表面润滑效果，却会削弱涂层性能；浓度太低，降低摩擦的效果又不够。同时实现高硬度和低摩擦始终是一大技术难题。此外，传统镀银大多依赖氰化物镀液，也给作业安全和废水处理带来隐忧。为突破这些限制，团队研发出能精确控制聚四氟乙烯纳米粒子分散状态的技术，同步提升了银涂层的硬度、降低了摩擦力，并增强了耐磨性。他们采用含氟化表面活性剂FC-4的无氰酸性镀银浴，精细调节酸度、表面活性剂浓度和聚四氟乙烯含量，以防纳米粒子结块，使其均匀嵌入银涂层。实验分析和分子动力学模拟结果显示，均匀分散的聚四氟乙烯颗粒在银涂层中充当固体润滑剂，显著减小了摩擦；同时，银晶粒变得更细更致密，使涂层更硬。与传统纯银镀层相比，这种银—聚四氟乙烯复合镀层的硬度提高了约23%，摩擦系数低于0.2，耐磨性极为出色，成为一种更硬、更光滑、更耐磨的涂层。在环保方面，由于采用的是无氰化物的酸性镀银浴，既提升了工作场所的安全性，也减轻了废水处理的压力，符合日趋严格的环境法规。团队下一步计划，在电动汽车连接器和电触点等真实部件上验证涂层性能，并将该技术推向工业级大面积、大规模生产。

美国科学促进会（AAAS）官网17日消息称，科学家正利用黑洞碰撞后发出的独特“响声”，在宇宙最极端条件下检验爱因斯坦的广义相对论，并进一步揭开这些神秘天体的本质。一项由英国伯明翰大学、美国约翰斯·霍普金斯大学和葡萄牙里斯本高等泰克尼科学院天体物理学家共同完成的综述显示，黑洞光谱学已从理论概念迅速转变为强大的实验科学。GW250114：旋转黑洞碰撞。图片来源：LIGO等当两个黑洞碰撞并合后，新形成的黑洞会释放出一系列被称为“类态模式”的特征性引力波振动，类似于乐器发出的谐波。通过测量这些振动频率，研究人员可精确确定黑洞的质量和旋转速度，同时验证爱因斯坦的理论是否成立。这种“听声辨黑”的方法已成为引力波天文学的核心手段之一。自2015年人类首次直接探测到引力波以来，LIGO-Virgo-KAGRA国际合作组织已观测到数百个黑洞并合事件，并根据其基本振动频率测量了数十个黑洞的“响声”。截至目前，每一次观测到的环振信号都与广义相对论的预测完全一致。然而，现有探测器的灵敏度仍存在局限，限制了科学家对更精细振动模式的捕捉。未来，新一代引力波观测站有望彻底改变这一局面。欧洲主导的爱因斯坦望远镜、美国的宇宙探索者引力波天文台以及激光干涉空间天线（LISA）等设施一旦建成，将能够探测到更多黑洞并合事件，定期测量多种振动模式。这些系统不仅能让天体物理学家发现挑战现有模型的黑洞形成机制，还能更精确地检验广义相对论，甚至寻找全新的粒子和力。研究人员在分析现有LIGO数据时发现了多种复杂现象，包括多种声响音调（类似乐器谐波）、不同振动模式之间的相互作用、动态模式激发、模式以异常方式融合的特殊点，以及由拥挤天体物理环境中合并所放大的发射“尾部”。这些特征为进一步探索超出粒子物理标准模型的现象提供了潜在途径，例如超越爱因斯坦的引力理论、暗物质性质，以及黑洞视界附近的量子尺度效应。这项综述汇聚了来自英国、欧洲、北美、亚洲和南美洲各地70多位专家的研究成果，是该领域迄今为止最全面的评估。随着引力波探测器灵敏度的不断提升，黑洞光谱学有望将黑洞从神秘天体转化为精密实验室，用于研究极端天体物理过程，并发现全新的基础物理现象。

美国西北大学工程师利用人工智能（AI）优化无人机结构设计，并结合人类视觉感知特点，打造出一种能“隐身于眼前”的低可见度无人机。该无人机通过高速旋转制造运动模糊效果，利用视觉错觉“欺骗”人眼，使自身轮廓在人眼中逐渐消失，融入周围环境。经过AI优化后的无人机，视觉可察觉程度约降低至传统四旋翼无人机的十分之一。这项成果探索了一种不同于传统伪装技术的机器人隐身新路径，未来有望用于野生动物监测、生态调查以及基础设施巡检等场景。相关研究于当地时间16日在澳大利亚悉尼举行的2026年机器人科学与系统大会上发布。无人机的各个部件分散在机身周围——高度和角度各异，彼此之间留有很大的空隙——以防止旋转时视觉上相互重叠。因此，当所有部件模糊在一起时，无人机就变成了一团淡淡的半透明云雾，而不是一个清晰的形状。图片来源：西北大学长期以来，研究人员一直在尝试通过伪装、透明材料或光学系统等方式，让无人机实现“隐身”。但西北大学团队提出了一种新的思路，即不改变无人机的外观，而是根据人眼“如何看见运动”来重新设计无人机。这款新型无人机被命名为“Phantom Twist”。与传统四旋翼无人机由多个旋翼旋转、机身保持静止不同，Phantom Twist只有一个电机和一个螺旋桨。螺旋桨沿一个方向旋转，而无人机主体则向相反方向旋转，使整个设备持续运动。当其旋转速度达到每秒25转时，人眼难以捕捉清晰形态，无人机会逐渐融入背景，仅留下轻微模糊影像。为了寻找最佳结构方案，研究团队首先利用计算模型生成约2万个能够稳定飞行的无人机设计。随后，他们结合人工智能（AI）和优化算法，对电机、螺旋桨、电路板、电池以及配重等关键部件的位置进行自动调整，在保证飞行性能的同时降低视觉可见度。研究人员还模拟无人机在不同真实背景中的旋转状态，并利用能模拟人类视觉感知的计算模型，对其显眼程度进行评估。最终，算法筛选出可见度最低的一批方案，并进一步优化组件布局。评估结果显示，经过优化后的Phantom Twist在不同观察角度下均表现出更低的可见性，能够显著减少人眼对其形态特征的识别。论文合作者、西北大学计算机视觉专家艾玛·亚历山大解释说，人眼接收视觉信息需要一定时间积累，类似于相机曝光过程。当物体快速旋转时，其细节特征会被平均化，从而产生模糊效果。由于该无人机的部件被分散布置在不同高度和角度，旋转过程中不会形成明显轮廓，最终呈现为与背景融合的淡淡雾状影像。这项成果将AI、工程设计与仿生学结合，开创了一条不同于传统伪装材料的机器人隐身新路径。其核心创新不在于“遮住”无人机，而在于利用人眼视觉的固有延迟特性，让高速旋转成为天然的模糊滤镜。尤其是AI优化的介入，使设计从试错走向自动化筛选，大幅提升了效率。一直以来，野生动物监测、生态调查和基础设施巡检等场景，对低干扰性有极高要求，此类“可见但不被注意”的无人机恰好填补了这一空白。更重要的是，这项研究提示我们：在机器人隐身领域，有时最好的隐藏方式并非消失不见，而是让观察者的眼睛自己选择忽略。

韩国材料科学研究所科学家开发出一种银—聚四氟乙烯复合涂层技术。他们将聚四氟乙烯纳米粒子稳定分散在无氰化物的酸性镀银浴中，制备出比传统银涂层更坚韧、更耐磨的涂层。这种涂层有望提升多种接触摩擦类部件的耐用性与可靠性。相关论文发表于最新一期《表面与涂层技术》杂志。利用FC-4表面活性剂控制聚四氟乙烯纳米粒子分散并形成银-聚四氟乙烯复合涂层的示意图。图片来源：韩国材料科学研究所银涂层因导电性优异，被广泛用于电动汽车连接器、汽车继电器和电子开关的电触点。然而银本身偏软，连接器反复插拔，或继电器、开关连续动作时，镀层表面极易划伤磨损，使电接触可靠性下降，因而迫切需要更耐用的涂层技术。为此，团队尝试将聚四氟乙烯颗粒引入银涂层来减少摩擦。聚四氟乙烯俗称特氟龙，润滑性出众，能让机械运动更加顺畅。但它的纳米粒子在镀液中容易团聚。提高粒子浓度虽可改善涂层表面润滑效果，却会削弱涂层性能；浓度太低，降低摩擦的效果又不够。同时实现高硬度和低摩擦始终是一大技术难题。此外，传统镀银大多依赖氰化物镀液，也给作业安全和废水处理带来隐忧。为突破这些限制，团队研发出能精确控制聚四氟乙烯纳米粒子分散状态的技术，同步提升了银涂层的硬度、降低了摩擦力，并增强了耐磨性。他们采用含氟化表面活性剂FC-4的无氰酸性镀银浴，精细调节酸度、表面活性剂浓度和聚四氟乙烯含量，以防纳米粒子结块，使其均匀嵌入银涂层。实验分析和分子动力学模拟结果显示，均匀分散的聚四氟乙烯颗粒在银涂层中充当固体润滑剂，显著减小了摩擦；同时，银晶粒变得更细更致密，使涂层更硬。与传统纯银镀层相比，这种银—聚四氟乙烯复合镀层的硬度提高了约23%，摩擦系数低于0.2，耐磨性极为出色，成为一种更硬、更光滑、更耐磨的涂层。在环保方面，由于采用的是无氰化物的酸性镀银浴，既提升了工作场所的安全性，也减轻了废水处理的压力，符合日趋严格的环境法规。团队下一步计划，在电动汽车连接器和电触点等真实部件上验证涂层性能，并将该技术推向工业级大面积、大规模生产。

欧洲大部分地区的天空正变得越来越“脏”。一项刊发于最新一期《自然》的研究，给欧洲空气质量治理敲响了警钟。研究显示，2012年至2021年的十年间，欧洲大部分地区的矿物粉尘浓度持续上升，南欧与地中海沿岸的增幅最为显著。科学家认为，这一趋势与大气环流模式调整、北非长期荒漠化进程加快直接相关。持续攀升的粉尘污染，也给欧洲的空气质量目标和公众健康防护，带来新的挑战和压力。图为当地时间2026年3月9日在德国弗尔克林根，撒哈拉沙尘使世界文化遗产弗尔克林根钢铁厂上空呈现出奶白色与黄褐色交织的天空。图片来源：视觉中国十年数据勾勒“粉尘版图”矿物性沙漠粉尘是大气颗粒物的重要组成部分。这些细小的固体颗粒可以被风携带数千公里，穿越国境和海洋，最终沉降在远离源头的地区。当它们进入人体呼吸系统后，会引发一系列健康问题，包括哮喘发作加剧、心血管疾病风险上升，甚至在短期内推高人群死亡率。尽管欧洲部分地区已报告多次粉尘事件，但这一趋势是否遍及整个欧洲大陆以及其驱动因素究竟是什么，一直以来尚不明确。为填补这一空白，瑞士保罗谢勒研究所科学家汇总了来自欧洲103个城乡监测点、约18500条与沙尘相关的金属（铝、钛、硅、钙和铁）日观测数据，并据此构建了2012年至2021年期间日沙尘浓度的机器学习模型。其中铝、钛受本地源干扰最小，是追踪远程沙漠粉尘的最可靠示踪剂；钙、铁则易受到本地交通磨损、建筑施工、土壤再悬浮排放的影响。这也是目前欧洲覆盖站点最广、时间分辨率最高的沙尘浓度反演数据集之一。团队采用了随机森林算法。测算结果显示，研究期内欧洲大部分地区的粉尘浓度均呈上升趋势，其中意大利、亚得里亚海和爱琴海地区的增幅最为显著，年均增速达0.074微克/立方米，欧洲大部整体年均增速为0.055微克/立方米。到2021年，在欧洲南部，飘入的粉尘占世界卫生组织年度PM10指导值的31%。该地区居民平均每年经历约46次粉尘事件，这些事件期间的粉尘水平与每日死亡率上升约0.67%相关。科学家发现，尽管粉尘污染事件的发生频率并未显著增加，但在南欧部分地区，其严重程度却有所加剧。北欧的情况则略有不同：当地背景粉尘水平的上升速度，几乎是粉尘入侵事件期的两倍。原本受入侵粉尘影响较小的北方地区，也不能摆脱整体粉尘污染的问题。