1.英国政府加码投资科技规模企业

英国政府1月20日发布增长措施，支持本土成长型企业扩张并削减监管负担。英国商业银行以新授权机制，向章鱼能源分拆公司投资2500万英镑，创其单笔直投纪录；并向生命科学与深度科技基金Epidarex Capital、IQ Capital各投资5000万英镑。政府同步启动健康与安全、农业及企业报告和竞争规则审查，目标将监管行政成本降低25%。此外，政府承诺通过电池创新计划投入1.8亿英镑研发资金，巩固英国在新能源与先进制造领域竞争力。

2.瑞士启动2240万法郎跨国合作研究计划，关注可持续发展

瑞士国家科学基金会与瑞士发展合作署联合启动“面向发展的解决方案导向研究”计划，总预算2240万瑞士法郎。该计划支持瑞士研究人员与“全球南方”国家的学术及实践伙伴开展跨学科合作，旨在针对和平治理、人类发展、气候环境及可持续经济发展等议题，提出可同时应对多项可持续发展目标的具体创新解决方案。项目研究周期为三至四年。

3.英国投资2000万英镑新建太空枢纽，含全球最大真空测试舱

英国航天局宣布总投资2000万英镑的西科特太空枢纽正式启用，其中政府投资580万英镑。该枢纽位于白金汉郡，占地6.2万平方英尺，提供商业空间、实验室及包含英国唯一、全球最大真空舱的电推进发动机测试设施。项目预计创造约300个直接及供应链就业岗位，并已吸引URA Thrusters等公司入驻，旨在为英国太空企业提供世界级的研发、测试与协作平台，巩固英国在太空推进技术等领域的竞争力。

4.xAI启动全球首个吉瓦规模人工智能训练集群

埃隆·马斯克旗下人工智能公司xAI宣布，其Colossus 2超级计算机已投入运行，成为全球首个功率达到吉瓦规模的人工智能训练集群。该系统当前运行功率为1吉瓦，计划于2026年4月升级至1.5吉瓦，其持续功耗已超过美国旧金山市的峰值电力需求。与竞争对手不同，xAI采用自建数据中心与供电系统的策略，以追求更大的战略自主权。此次基础设施扩张得益于其近期完成的200亿美元融资，旨在加速下一代大语言模型Grok 5等的研发。

5.美国开发AI平台加速药物设计，已合成35种新化合物

耶鲁大学与勃林格殷格翰公司联合开发出AI化学合成平台MOSAIC。该平台集成了2498个专注于不同化学反应领域的AI“专家”模型，能根据已知的数百万反应协议，为包括尚未存在的化合物生成详细的实验室合成方案。研究团队已利用该平台成功合成了超过35种此前未报道的新化合物。框架采用开源设计，可提供不确定性评估以辅助实验优先级判断，旨在将AI从预测工具转变为直接支持实验的导航系统，从而加速药物发现与材料开发流程。

6.INBRAIN Neuroelectronics提出脑机接口负责任发展三大支柱

脑机接口公司INBRAIN Neuroelectronics在世界经济论坛年会指出，结合神经材料与人工智能是下一代脑机接口的发展方向，该技术发展必须遵循三大伦理支柱：1. 目的驱动设计，聚焦明确医疗需求；2. 数据隐私与大脑主权，确保患者对自身神经数据的控制；3. 公平获取，让技术惠及全球。公司强调，BCI的进步需要科学家、临床医生、伦理学家与政策制定者等多方协作。

7.诺基亚指出AI超周期需新型可信互操作基础设施

诺基亚在世界经济论坛年会指出，AI发展正面临电力与连接性基础设施的瓶颈，未来AI将从集中式走向分布式智能，依赖于高性能光网络与IP网络将分散的计算资源连接为统一架构。为此，需优先构建三大基础：1. 以可信基础设施确保性能与安全；2. 将互操作性作为战略优势，实现跨网络、跨边界的智能无缝流动；3. 牵头组建可信生态系统，协同云、芯片、软件等行业加速创新与部署。

8.斯坦福大学团队实现扭角二维材料大面积洁净制备

斯坦福大学研究团队开发出一种利用金层辅助剥离与堆叠的新方法，成功制备出毫米至厘米尺寸、界面洁净的扭角二维材料异质结，成品率接近100%，克服了传统“胶带剥离法”样品小、污染多、难以复现的局限。利用SLAC国家加速器实验室的同步辐射光源，研究人员通过角分辨光电子能谱首次在高分辨率下观测到该材料特有的“背折叠能带”，证实了其奇特的电子结构。该技术为基于“扭角电子学”的未来量子器件研究提供了可扩展的材料平台。

9.马克斯·普朗克学会衍生公司推动前沿技术转化

德国马克斯·普朗克学会2025年新成立14家衍生公司。其最新成果涵盖多个前沿领域：Proxima Fusion公司致力于开发仿星器聚变装置；Aplusia公司利用人工智能与质谱蛋白质组学加速药物发现；Oraclase公司应用AI优化激光材料加工工艺；QuantiLight公司基于生物发光传感器开发家用治疗药物监测平台。学会指出，欧洲在基础研究领域领先，但需完善资本市场以促进科研成果的商业化与价值留存。

10.哈佛大学与美国默克公司将新冠混检策略用于催化剂发现

哈佛大学与默克公司研究人员借鉴新冠疫情期间的“混池测试”策略，开发出一种高效发现高效能催化剂组合的新方法。该团队将多种催化剂按特定模式混合进行“混池”反应，并利用定制算法分析结果，从而推断出具有协同效应的具体配对。该方法已成功应用于钯催化的脱羰交叉偶联反应，识别出多个优于单一组分的配体组合，大幅减少了筛选所需实验次数，为加速药物与化学品发现提供了新路径。