1. 所有能源并网

将每一栋建筑、每一辆车、每一家工厂都变成能源。

炎热的夏夜，空调全速运转，太阳刚刚落山，电网承受着最大的压力。即使存在一些潜在的灵活能源来源，例如已充满电的电动汽车、商业建筑中储存的能源以及日落后停止发电的屋顶太阳能装置，突然的用电需求激增仍可能导致电网失衡。问题不仅在于能源的可用性，还在于电网在最需要的时候能否调动这些能源。

万物互联能源弥合了这一差距。每栋建筑、每辆车、每台设备都成为储能、回馈能源并实时平衡供需的场所，将电网转变为智能节点网络。

最重要的变革发生在电池内部，新一代化学技术的出现终于解决了长期以来制约电网级储能发展的瓶颈。二十年来，锂离子电池一直依赖于钴和镍，这两种金属集中在少数几个国家，价格波动剧烈，且存在伦理争议。¹ 而新型化学技术则打破了这种依赖，转而使用锂和钠等易于获取的材料。其中一些电池充电速度更快，一些电池续航时间更长，而且大多数电池成本更低。²

2025年，锂离子电池在全球电动汽车部署量中首次超越了传统的镍基电池。3

在这些电池和电网之间传输电力的硬件也随之发展，新型半导体几乎能在往返过程中保存所有能量，而新的控制系统则使分布式储能能够主动稳定电网，而不是被动地为其供电。⁴ 协调软件将数百万个这样的资产整合为一个统一的资源，补偿机制也开始根据储能设备提供的电量而非仅仅根据其提供的能量来支付费用。⁵ 这些进步共同造就了贯穿整个系统的分布式储能和智能层——这种智能是协调的，而非单向的。

澳大利亚为我们提供了大规模应用这一模式的最佳范例之一。2025年下半年，澳大利亚家庭新增了超过18万个家用电池⁶，州和国家层面的项目⁷现在会向这些家庭支付费用，鼓励他们将这些电池连接到软件网络，以便集中利用储存的能量，在用电高峰期稳定电网。建筑物、车辆和设备不再仅仅是电力消耗者；它们现在是能够帮助我们重塑电网的积极资源。

图 1：万物互联网格化转换图

展望2031年

在一栋混合型公寓楼组成的住宅区，过去单向流动的能量如今实现了双向流动。楼宇的蓄电池在傍晚时分向本地电网放电，利用夜间吸入的冷空气。车库里的汽车根据各自从电网获取的信息进行充电或放电：本地频率、电价、电池状态以及驾驶员的出行计划。屋顶的太阳能电池板阵列参与到一个按灵活性付费的市场中，而非按发电量付费。过去单向流动的变压器现在运行温度更低，它所供电的变电站自上次风暴季以来就未曾启动过应急容量。

战略展望：万物互联能源

如果建筑物、车辆和工厂都成为电力系统的组成部分，能源规划将不再仅仅由公用事业公司或能源部负责。对于企业和政府而言，有关车队、建筑物、数据中心和采购的决策将日益影响能源成本、韧性和风险敞口。随着电气化进程的加速，竞争优势可能不仅取决于电力获取，还取决于管理电力生产、储存和使用的时间和地点的能力。

这改变了组织机构对自身资产的思考方式。例如，配送车队、商业建筑或工厂可以通过储能、降低需求或在需要时将电力释放回电网，从而提供电网灵活性。^8,9,10 因此，电气化将不再仅仅是一项独立的基建投资，而更像是一项系统性的规划挑战。

这将要求电网变得更加灵活和分散化¹¹，同时监管也需要突破旧有的行业分类。能源政策固然重要，但运输采购、建筑规范、数据基础设施、软件标准和劳动力规划同样至关重要。这些选择将共同决定能源系统是会变得更加灵活、互联互通，还是会继续受限于各个行业的决策¹²。

对于围绕传统电网构建的公用事业公司和其他机构而言，这将是一种与许多公司正在准备的转型截然不同的转型。一些公用事业公司可能需要从售电转向管理分布式资产网络。在这种模式下，竞争优势将取决于大规模协调灵活性，而非拥有发电能力。¹³ 究竟最大价值会流向资产所有者、聚合商、公用事业公司还是系统运营商，目前尚不确定。

电池性能下降、14 不确定的收入模式和保修风险可能会减缓普及速度，15 而随着电力网络、通信基础设施和云平台之间的联系日益紧密，网络安全将变得越来越关键。16

随着能源在各行业之间的联系日益紧密，核心问题是，能源会发展成为一个具有韧性的共享系统，还是会发展成一场争夺控制权和价值的碎片化竞赛。

DFF相关大趋势：重新定义金融和货币体系；不断演进的生态系统

迈向规模化：万物互联能源

• 标准与认证建立互操作性标准，以实现一致的协议并加速跨市场整合。

• 政策和法规重新设计关税和补偿模式，以奖励消费者的灵活性和分布式能源参与。

• 开发商和制造商构建具有嵌入式网络安全功能的实时协调平台，以实现全网协调。

• 基础设施和采购将分布式资源整合到电网运行中，以实现灵活性并协调系统激励机制。

2. 直接锂提取

更可持续的资源，更安全的供应链。

在智利阿塔卡马沙漠，富含锂的卤水被泵入遍布广袤盐滩的大型蒸发池。经过数月的日晒，水分蒸发，锂浓度逐渐升高，直至可以提炼。整个过程可能需要长达两年，需要大量的水，并且只能在特定的地质条件下进行。随着电动汽车产量的扩大¹⁷以及脱碳目标的日益紧迫，这种缓慢且资源密集型的提炼工艺难以满足全球需求。

直接提取锂可以缩小这一差距。工程系统无需将盐水洒在地面等待蒸发，而是直接处理盐水，在数小时内提取锂，并将耗尽的水回注地下。直接提取方法的基本原理各不相同。吸附剂系统使用的材料（通常是铝化合物）能够选择性地吸附锂离子，从而捕获锂，同时将剩余的盐水回注。膜过滤法是将盐水通过分子筛。溶剂萃取法是将有机液体与盐水混合，结合锂，然后进行最终的提纯步骤。最先进的工艺会将这些方法按顺序进行，并根据每种锂源的化学性质选择合适的技术。

这种灵活性之所以重要，不仅仅是因为速度。传统的蒸发池只能在盐水浓度高且阳光充足的情况下才能发挥作用。而直接锂提取法则可以利用地热流体、油田废水，以及最终从电池回收过程中获得的溶液，从而开拓了蒸发法无法触及的锂源。此外，它还能从盐水中回收更多的锂。蒸发法只能回收大约一半的锂，而直接提取法可以达到 80%–95%，并且产出的锂更接近电池级。¹⁸

在阿根廷普纳地区，埃拉梅特公司（Eramet）的森特纳里奥-拉托内斯（Centenario-Ratones）工厂是首个无需蒸发池即可运行的工业锂生产项目。¹⁹ 该工厂计划于2024年首次投产，年产能为2.4万吨。它坐落在世界上最偏远的沙漠之一，海拔4000米，²⁰ 其目的是验证该技术在高海拔和大规模应用中的可行性。森特纳里奥-拉托内斯工厂现已实现这一目标。在加利福尼亚州的索尔顿湖，能源源矿业公司（EnergySource Minerals）的地热发电厂展现了锂生产的未来发展方向。²¹ 该发电厂利用过热盐水发电，并在盐水返回地下之前从中提取锂。该项目于2026年2月获得14亿美元的联邦贷款，以实现全面商业化规模生产。²²

蒸发池锂矿短期内不会消失，未来几年仍将是全球锂供应的重要组成部分。真正发生变化的是锂的供应地域格局。直接锂提取技术能够从传统采矿方式无法触及的地区和矿源生产出接近电池级品质的锂。

图 2：锂直接提取转化图

展望2031年

在一家率先将锂提取和精炼工艺整合于同一厂址的锂生产企业中，一名工艺工程师正在监控吸附柱。进入吸附柱的盐水只需数小时即可完成选择性提取阶段——而传统的蒸发池工艺则需要数月时间——提取出的中间产品已接近电池级标准。位于厂区另一侧的精炼厂则负责完成后续的精炼工序。

战略展望：直接锂提取

直接锂提取技术有望改变锂的生产方式，因为它能将提取和提炼环节紧密结合。在传统工艺中，这两个步骤通常是物理上分离的：锂在一个地方提取，然后在另一个地方（通常是中国）提炼成电池级化学品。直接锂提取技术可以生产出接近电池级的中间体²³，从而有可能缩短和简化提炼过程，并使其与提取环节在同一地点进行²⁴。这可能导致更一体化的运营，从而改变电池级锂生产的经济效益以及该领域的竞争格局。

商业压力已然显现。汽车制造商正寻求国产电池级化学品，而美国的激励措施仅为企业利用国内关键矿产供应链政策支持创造了一个有限的窗口期（可能持续到2028年左右）。因此，战略优势可能从单纯控制矿藏转向控制综合生产能力，将拥有可利用卤水资源和配套精炼能力的新地区纳入锂供应链。

要实现这一未来，资本需要流向综合设施，而非独立的开采资产。精炼产能需要在新的地区建设，而目前集中在中国、智利和阿根廷意味着劳动力和供应商生态系统可能需要从零开始发展。²⁶吸附剂技术仍需在更广泛的盐水化学成分范围内进行验证；迄今为止，它仅在较窄的范围内被证明有效。²⁷在以前未对锂开采（更不用说精炼）进行监管的地区，水资源使用、地下资源权和废物流的监管框架需要完善。²⁸

这些条件很难迅速满足。精炼技术需要时间积累，而新增产能可能无法及时投产，以满足汽车制造商的合同期限。自2022年以来，锂价已下跌超过80%，经济压力使得一体化枢纽模式成为一种必然选择，而非可有可无的选择。

未来五年的问题是，新的综合性炼油中心是否会涌现，还是炼油业会继续在已经拥有劳动力和基础设施的地方扩张。

DFF相关大趋势材料革命；不断演变的生态系统

迈向规模化：直接锂提取

• 政策和法规：激励区域炼油能力，以降低供应链集中度，加强能源安全。

• 基础设施和采购在海水淡化和盐水系统中部署直接锂提取技术，以释放现有场所的联合生产潜力。

• 研究与学术界提高吸附剂的耐久性和生命周期性能，从而大规模降低运营成本。

• 开发商和制造商与分散的生产商签订承购协议，以巩固投资并稳定新兴供应链。

3.被动辐射冷却材料

零能耗制冷，打造更美好的建筑环境。

在阳光明媚的午后，人口密集的城市街区，热量会聚集在脚下的混凝土和更远处的沥青路面上。街道的几何形状减缓了可能有助于带走这些热量的风速，而每栋建筑里运转的空调又会将更多热量排出室外，导致热量积聚。如今，美国城市热岛效应在白天的平均温度比周边农村地区高出0.5至4.0摄氏度。³⁰ 用于控制这些热量的制冷系统反而会加剧热岛效应，同时显著增加电力需求。³¹

尽管大气层会阻挡大部分红外辐射，但仍允许特定波长范围内的红外辐射穿透大气层进入深空。被动辐射冷却材料的设计初衷就是为了在这一波长范围内释放热量，从而使物体表面无需电力即可冷却。它们还能散射超过95%的入射阳光，防止其转化为热量。这种冷却方式利用微小的气泡，这些气泡如同光波尺度的镜子，反射光线。同时具备这两种特性的表面，其能量损失大于吸收，温度会降至低于周围空气的温度，且无需消耗任何电力。这些特性可以应用于涂料、屋顶瓦片、窗膜和高强度织物等材料中，用于新建建筑或改造现有结构。

由于被动辐射冷却技术应用范围广泛，全球两大建筑市场已将其写入法律。加州能源法规³²要求大多数商业建筑和高层建筑使用冷屋顶材料，而中国的“双碳”政策³³已将该技术纳入国家绿色建筑标准。这些监管措施促使包括阿科玛和索尔维在内的化工巨头进入供应链，并推动制造业从复杂的实验室工艺转向标准化的工业涂料和薄膜生产。辐射冷却涂料的成本约为每平方米6美元，而3M和SkyCool公司报告称，在杂货店和零售场所，该技术可实现15%至20%的节能效果³⁴。

这一原理也被应用于电力基础设施。在英国，AssetCool公司开发了一种用于电力电缆的涂层，能够有效降低电缆温度，使现有基础设施的输电能力提升约30%³⁵，无需铺设新电线或额外消耗能源即可提高输电容量。SRI International公司的自冷却涂料也运用了同样的原理，应用于电网和建筑构件，在受热限制性能的系统中，可将表面温度降低至比环境温度低15摄氏度³⁶。大阪燃气公司的子公司SPACECOOL公司研发出一种薄膜，能够反射95%的太阳光，同时将等量的热量散发到太空中。目前，这种薄膜正被应用于集装箱和配电盘³⁷。

图 3：被动辐射冷却转换图

展望2031年

在赤道地区，高昂的制冷成本长期以来一直阻碍着全年生产的进行，而一家新工厂即使在最炎热的月份也能正常运转。外墙涂料和窗膜使建筑保持足够的温度，即使室外温度升高，也能保证生产线正常运行。窗膜的每平方米成本低于一年的额外制冷费用，这使得原本需要持续投入的运营成本，在工厂地基浇筑之前，就由建筑师预先考虑在内，成为一项设计决策。

战略展望：被动辐射冷却材料

被动辐射冷却技术可以将热管理从持续的运行成本转变为设计阶段的材料选择。大规模采用这些材料的建筑物将获得能源成本优势，随着气温升高，这种优势将更加显著，从而改变建筑环境中制冷能力的定价方式。

随着制冷技术融入材料之中，价值可能从供暖、通风和空调（HVAC）设备转向涂料供应、改造服务和混合系统集成。这可能会改变开发商评估项目经济效益的方式以及贷款机构对能源风险的定价方式。

在那些已经因高温而限制发展的地区，经济效益将率先显现。制造商可能会重新考虑那些受能源成本限制的选址，而食品加工业在靠近粮食产地的地方发展也将更具可行性。室内温度可降低 5–10°C，^38,39 在炎热干燥的气候下，节能效果可高达 42%，^40,41 因此，在制冷需求已构成重大负担的地区，节能效果可能最为显著。

要成为标准做法，被动辐射冷却材料仍需证明其在持续紫外线照射、灰尘和潮湿环境下的长期性能。42 标准化的测试规程、保修框架和建筑模拟工具将有助于增强开发商、认证机构和公共机构的信心。

大多数地区的建筑规范尚未将被动辐射冷却纳入考量，⁴³这限制了其在合规性方面的应用。将其整合到 LEED⁴⁴和 BREEAM⁴⁵等评​​级体系中，将有助于推动该技术走向标准应用。

早期监管行动表明，被动辐射冷却技术的普及速度可能会加快。在阿布扎比，Estidama46 致力于制定反映价值取向的标准。如果其他气候炎热地区的监管机构效仿，被动辐射冷却技术可能会成为默认规范，尤其是在公共采购主导建设的地区。

被动辐射冷却能否在最炎热地区成为标准配置，取决于监管和标准制定的速度。如果没有这方面的支持，随着制冷需求和运行成本的上升，它可能仍然只是一种特殊升级方案。

DFF相关大趋势材料革命；不断演变的生态系统

迈向规模化：被动辐射冷却材料

• 标准与认证更新建筑评级系统，正式承认被动辐射冷却为结构节能贡献。

• 开发商和制造商：开展大规模示范项目，以验证材料在各种气候条件下的长期耐久性。

• 资本与风险：为新建和改造项目提供资金，以加快现有和未来项目的部署。

• 政策和法规将被动辐射冷却表面纳入公共采购和建筑规范，强制要求在新建筑中采用。

4. PFAS的销毁

彻底分解永久性化学物质。

在北极，距离最近的工厂数千公里之外，科学家们在雪中发现了合成化学物质。⁴⁷ 这些化学物质也在各大洲的雨水中被检测到⁴⁸，几乎在所有接受检测的人的血液中也发现了它们。⁴⁹ 全氟和多氟烷基物质（PFAS）经过特殊设计，能够抵抗高温、水和化学分解，但有时它们的作用过于强大。传统的处理方法可以从饮用水中去除这些物质，但只是将它们转移到其他地方。要彻底破坏它们，就必须打破碳-氟键——有机化学中最牢固的键之一，也是PFAS能够长期存在的原因。

目前已有多种方法证明能够破坏这些键。一种方法是将水加热到临界点以上，使其处于液态或气态之外的状态，此时 PFAS 分子溶解并分解成水、二氧化碳和矿物盐。另一种方法是让受污染的水流经特制电极，利用电流直接从 PFAS 分子中剥离电子——这种方法尤其适用于处理高浓度工业废料。第三种方法是利用紫外光驱动催化剂，产生精确的化学能脉冲，直接作用于碳-氟键本身。

每种方法都适用于不同的污染挑战。市政饮用水、工业废水和数十年使用后遗留的浓缩化学品，在体积、浓度和化学性质方面都各有不同，带来了不同的挑战。最有效的系统通过依次结合过滤和降解来应对这些挑战，首先浓缩 PFAS，然后再将其分解。这种方法使得大规模部署成为可能，也是该领域一直在努力的方向。

监管加速了从实验室示范到实际应用的转变。欧盟于2020年通过了具有法律约束力的饮用水中PFAS限值。⁵⁰此后，美国、日本和澳大利亚的监管机构也朝着同一方向迈进。如今，随着销毁而非控制PFAS的动力日益增强且法律强制执行，其成效开始显现。

在密歇根州大急流城，一家工厂自2023年以来一直在持续销毁从垃圾填埋场径流中提取的PFAS，这是首批达到商业规模的同类设施之一。⁵¹ 在污染的另一端，PFAS主要生产商大金工业株式会社完成了一项大规模现场试验，利用紫外光化学销毁技术处理了超过17万加仑的工业废水。⁵² 这两个案例共同表明，从市政地下水中遗留的污染到活跃的工业废水，销毁技术如今已应用于以往无法处理的领域，碳-氟键也不再具有永久存在的保证。

图 4：PFAS 破坏转化图

展望2031年

在工业园区的后方，一名工程师正注视着一个集装箱大小的移动式销毁装置处理高浓度废物。一年后，当这台装置离开时，预计园区下方的土壤和地下水将达到清理标准——而这些标准在几十年前首次发现污染时并不存在。

战略展望：PFAS销毁

PFAS销毁技术可以将长期污染责任转化为更明确的处理成本。如果能够大规模可靠地实现低于检测限的销毁，污染场地的估值、融资和管理将变得更加容易。

这也改变了运营模式。目前，受污染的泡沫、污泥和树脂被收集并运往焚烧炉，每吨成本为1000至5000美元，而普通城市固体垃圾的处理成本约为每吨50美元。^53,54 随着销毁技术的成熟，更多处理可以在当地进行。对于高浓度PFAS废物流，一些系统的销毁效率已接近99%，这为本地化处理模式提供了支持。⁵⁵

要使局部销毁策略真正奏效，监管需要认可销毁而非仅仅关注遏制：要求提供销毁证明，并辅以跨辖区统一的验证标准。^56,57 现行的排放上限规则使得收集和储存成为最经济的合规途径，而这些规则也需要做出相应调整。^58,59 责任转移机制必须足够清晰，以确保服务提供商在处理受污染水体时不会继承来自原始排放源的风险。若不进行这些改革，PFAS销毁在技术上或许仍然可行，但其价值评估和定价将难以实现。

更棘手的问题在于制度和政治层面。大规模彻底销毁的验证在技术上仍然十分复杂，高温系统的运行风险也由少数专业供应商承担。⁶⁰ 明确责任归属可能会重新引发关于源头限制 PFAS 的辩论。限制的理由部分在于 PFAS 一旦释放就无法消除。如果制造商承诺在产品报废后进行销毁，以换取继续生产，这可能会减缓上游限制措施的推进，例如欧盟附件十五提案。⁶¹

由于销毁能力可能仍然有限，最艰难的选择可能是先处理哪些场地，以及面临最严重污染的社区能否吸引到解决问题所需的资金。

DFF相关大趋势材料革命；不断演变的生态系统

逐步扩大规模：PFAS 的销毁

• 政策和法规将核实销毁要求纳入法规，以改变行业激励机制，使其不再倾向于遏制销毁。

• 标准与认证：扩展可互操作的验证系统，以实现一致的测量和跨司法管辖区的可比性。

• 资本与风险明确责任框架，以减少投资者的不确定性，并释放私营部门的参与潜力。

• 基础设施和采购采用基于绩效的采购模式，使运营成本与销毁结果直接挂钩。

• 开发商和制造商：实现捕获、浓缩和销毁系统之间的标准化集成，以实现可扩展的部署。

5. 精准发酵

食品、药品和材料微型工厂。

几十年来，全球青蒿素（迄今为止最有效的抗疟疾药物）的供应一直依赖于甜艾草的收成。生长季不佳、价格暴跌迫使农民改种其他作物，或者田间到工厂的物流中断，都可能导致撒哈拉以南非洲地区的诊所出现青蒿素短缺，而这些诊所别无选择，只能为患者提供其他药物。精准发酵技术通过直接作用于青蒿素的源头——编码该分子本身的基因序列，解决了这一依赖性问题。

生物体产生的每一种分子，无论是蛋白质、脂肪、色素还是药物化合物，都编码于该生物体的基因组中。科学家们会识别出负责目标分子的特定基因，并将其转移到微生物宿主中，通常是酵母、细菌或真菌。微生物并不知道它被赋予了新的指令。它只是像读取自身基因组一样读取这些指令，并在正常的细胞活动中产生相应的分子。然后，这些微生物在大型发酵罐中培养，以糖等简单营养物质为食，并使其大规模生产目标分子。最终得到的产物经过提纯，其化学性质与原始生物体产生的分子完全相同，并且在所有依赖该分子的应用中都能发挥相同的作用。要实现商业化规模生产，需要其周围的生态系统也进行相应的调整。

研究人员现在可以利用人工智能在进行任何实验之前就模拟出最高效的生物通路，从而将分子设计周期从数年缩短到数月。美国⁶²和欧盟⁶³的监管框架已经足够清晰，足以让制造商和投资者有信心进行大规模投资。那些获得市场认可的公司，正是那些将这些条件与垂直整合相结合的公司：它们专注于单一分子，掌握完整的生产链，并最终将其推向市场。

Perfect Day目前向多家美国食品品牌供应发酵乳清蛋白，并正在将生产扩展到印度。⁶⁴ 2024年，雀巢在其功能性营养产品线中推出了发酵乳清蛋白分离物，⁶⁵ 一年后，EVERY开始在沃尔玛全国范围内推广其精准发酵蛋清蛋白。⁶⁶ 现有企业也密切关注着这一领域。全球最大的乳制品出口商恒天然投资了Vivici，⁶⁷ 这是一家精准发酵初创公司，以工业规模生产乳清中的主要蛋白质β-乳球蛋白，用水量比牛源产品减少87%。⁶⁸ 食品行业是最大的商业投资领域，但同样的工艺也被应用于化妆品肽、药物化合物和目前从化石燃料中提取的化学构件。

图 5：精准发酵转化图

展望2031年

在一座港口城市边缘的工厂里，一名操作员正在监控发酵罐。据当地人回忆，这座城市的食品经济一直以来都以货物运输为主​​，而非粮食生产。这些发酵罐一直以糖为原料，并依靠电网提供的清洁能源持续运转。本周从工厂出来的蛋白质和肽将用于化妆品、运动营养补充剂和药用辅料。这些产品将销往那些如果没有农业部门的支持，操作员的前辈们根本无法触及的客户群体。

战略展望：精准发酵

精准发酵技术可能将粮食安全问题从地理因素转变为基础设施因素。耕地、适宜的气候和成熟的畜群长期以来一直是农业经济体的竞争优势。但如果只要拥有充足的清洁能源、资金和生物反应器产能，就能在任何地方生产相同的蛋白质，那么这种优势可能会减弱。精准发酵技术的应用前景也延伸至化妆品肽、药物化合物和化石衍生化学构件等领域⁶⁹，但其对食品系统结构性影响最为显著。

生产可能会转移到能够提供廉价清洁能源和工业规模生物加工能力的地区，而不是那些种植饲料和饲养牲畜的地区。⁷⁰ 对于能源丰富但土地匮乏的国家而言，这可能使粮食安全更多地成为基础设施和资本配置方面的挑战。而对于乳制品出口经济体而言，则可能产生相反的压力。在改造后的工业设施中进行无菌连续发酵可以降低蛋白质供应受气候变化、动物疾病和地缘政治干预的影响。⁷¹

生产方式要发生这种转变，融资、监管和知识产权都需要做出相应调整。要实现商业规模的发酵工艺，所需的资金介于风险投资者的投入和基础设施投资者通常要求的投入之间。一些公司正开始通过改造闲置的制药和工业发酵产能来弥合这一资金缺口。

美国和欧盟以外的监管路径仍然分散，这减缓了在地理优势可能最显著的市场中的商业化进程。此外，关于基础生物知识产权的问题，例如基因工程菌株的所有权以及许可条款等，也构成了这一转型过程中的一大障碍。

最大的挑战在于产业转移。农业在全球支撑着超过十亿人的生计⁷²，但精准发酵创造的就业机会和价值可能不会出现在农业就业风险最大的农村地区。同样的转型，在增强粮食系统韧性的同时，也可能使未来的生产与整个经济体赖以生存的作物、牲畜和土地知识脱节。

这种转移也可能导致控制权的集中。与农田不同，菌株库和生物反应器产能很可能集中在较小的公司、投资者和产业中心群体手中，从而使更多价值从农业地区转移出去。

粮食安全是否会从蛋白质生产地区转移到能够提供蛋白质生产的地区，将取决于现在在资本、知识产权和监管方面做出的决策。

DFF相关大趋势先进的健康与营养；不断演变的生态系统

迈向规模化：精准发酵

• 开发商和制造商：部署人工智能驱动的过程控制，实现商业规模的连续发酵。

• 政策和法规：协调不同司法管辖区的审批框架，以加快发酵衍生产品的安全市场准入。

• 开发商和制造商扩大全球生物反应器生产能力，以满足对大规模发酵系统日益增长的需求。

• 基础设施和采购：确保签订长期清洁能源合同，以稳定大规模生物制造的投入成本。

6. 外泌体药物递送

利用人体自身的运输工具来输送药物。

分子医学面临着“最后一公里”难题。新型的高靶向疗法可以沉默基因、编辑突变或将蛋白质直接递送至病变细胞，其中许多疗法在实验室中有效。然而，大多数疗法在到达目标细胞之前就会在血液中降解，引发免疫反应将其清除，或者无法突破人体为阻止外来物质入侵而设置的生物屏障。世界上最先进的疗法，其疗效也取决于它能否到达需要治疗的细胞。

一种解决方案或许已存在于人体内。外泌体是细胞持续产生的膜包裹的囊泡，用于在细胞间传递蛋白质、RNA（核糖核酸）和遗传指令，如同人体内部的邮件系统。与合成载体不同，外泌体携带人体自身识别的分子特征，使其能够穿过血液循环，跨越包括大脑屏障在内的各种屏障，并比合成载体更有效地将内容物递送到细胞内。将其改造用于药物递送，意味着将治疗性物质装载到外泌体中，并对其表面蛋白进行重编程，使其能够识别特定的病变细胞，并将内容物释放到细胞质中。人体之所以能够接收这些递送物，是因为它能够识别出这个“信使”。

2020年代初期，自动化系统、三维生物反应器和新型纯化技术的相继出现，彻底改变了以往的研发模式，产量提高了高达50倍，并首次实现了临床规模的生产。包括美国食品药品监督管理局（FDA）和欧洲药品管理局（EMA）在内的监管机构迅速做出反应，将外泌体疗法归类为生物药品，为研发人员提供了一个可操作的类别，因为审批框架本身仍在构建之中。自2022年以来，已有超过200项临床试验启动，涵盖癌症、神经系统疾病以及新冠肺炎的长期影响等领域。⁷³

在德克萨斯大学MD安德森癌症中心的一项I期临床试验中，已无其他治疗方案的胰腺癌患者病情趋于稳定。该试验中，经过基因工程改造的外泌体能够靶向一种此前所有药物均无效的突变⁷⁴，这只是众多早期研究中测试该方法潜力的一个例证。2025年，研究人员证实，携带基因编辑工具的外泌体能够穿过血脑屏障进入神经元，且不会引发免疫反应，这对于正在进行但难度极高的阿尔茨海默病、帕金森病和胶质母细胞瘤研究而言，无疑是一项重大突破⁷⁵。礼来公司和Evox Therapeutics公司之间价值15亿美元的合作表明，业界已经注意到这一进展⁷⁶。

图 6：外泌体药物递送转化图

展望2031年

一位神经科医生正在为一位早期肌萎缩侧索硬化症（ALS）患者进行治疗，这是首批通过早期监管审批的外泌体递送药物临床试验之一。这种疗法通过一种足够小且易于被大脑识别的载体——一种能够穿过大脑防御系统而不会引发排斥反应的载体——将药物输送到已被疾病侵袭的运动神经元。走廊的另一边，生产车间正在生产下周试验所需的药物剂量。

战略展望：外泌体药物递送

外泌体药物递送有望扩大药物可实际治疗的疾病范围。一些药物难以到达的身体部位，例如罕见的神经系统疾病，可能成为更具可行性的药物靶点。⁷⁷

这将改变以长期管理为核心的护理模式，包括专科护理、家庭健康和残疾支持，这些模式可能会开始转向治疗和康复。

靶向递送技术也可能改变现有疗法的安全应用范围。例如，化疗药物在体内循环过程中会对健康组织造成损伤，这限制了其应用。如果递送更加精准，一些目前因损伤过大而无法使用的疗法或许就能以其他方式发挥作用。

外泌体早期应用可能主要集中在诊断领域，因为读取外泌体比改造外泌体用于治疗递送更容易。⁷⁸ 外泌体可以作为早期预警信号，在症状出现之前检测血液或唾液中的癌症、神经退行性疾病和心血管疾病。⁷⁹ 每一项临床验证都有助于建立信任，加深对外泌体行为的理解，并增强基于外泌体的疗法定制审批途径的必要性。⁸⁰

治疗应用进展将较为缓慢，因为该领域仍需证明其大规模应用的稳定性。例如，截至2025年底，尚无任何基于外泌体的疗法获得FDA批准，且生物体液中含有大量大小相近的颗粒，因此难以获得纯净且可重复的外泌体。⁸¹ 生产仍然是一个瓶颈，同时，靶向精准性、体内分布、剂量和持久性等方面的质量控制标准仍需进一步完善。⁸²

监管又带来了另一项挑战。监管机构要求提供疗法如何在体内循环和代谢的证据，但外泌体的设计目的是到达特定靶点，而不是广泛扩散。⁸³ 剂量测量也存在争议：剂量可以根据颗粒计数、蛋白质含量或有效载荷活性来定义，这使得研究结果难以比较。

外泌体能否最终惠及患者，取决于该领域能否迅速研发、生产和调控一种能够突破人体防御系统的疗法。如果这些问题得到解决，外泌体有望为一些长期以来难以攻克的疑难疾病开辟新的治疗途径。

DFF相关大趋势先进的健康与营养；材料革命

迈向规模化：外泌体药物递送

• 开发商和制造商：制定表面工程规范，以确保一致且可重复的位点特异性药物递送。

• 政策和法规建立监管框架，以实现特异性和长期安全性，从而促进临床转化。

• 基础设施和采购：扩大液体活检基础设施，以建立支持治疗应用所需的临床证据基础。

• 研究与学术界优先开展神经系统和中枢神经系统试验，以生成在其他方法无法获得的组织中的疗效证据。

7. 个性化mRNA癌症疫苗

将肿瘤细胞转化为个性化治疗方案。

两位患者可能从肿瘤科医生那里得到相同的诊断，但他们的预后却可能截然不同。驱动某种癌症的突变、标记这些细胞为危险细胞的蛋白质、以及治疗可能针对的弱点，都因患者而异。直到最近，治疗方案还无法达到如此高的特异性。

个性化信使RNA（mRNA）癌症疫苗的作用机制与药物不同。它们并非直接攻击癌细胞，而是训练免疫系统识别癌细胞。确诊后，医生会从患者的肿瘤中提取细胞，并对其基因突变进行测序，以识别标记癌细胞为外来物质的蛋白质，即抗原。然后，根据这些特定的抗原谱合成mRNA疫苗，该疫苗携带的指令能够激活免疫系统，使其识别并攻击带有这些标记的细胞。如果癌症复发，免疫系统已经做好了准备。

二十年的基因组学研究以及新冠疫情期间mRNA基础设施的快速扩张，共同为个性化癌症疫苗的发展注入了新的动力。新冠疫情将mRNA从一个研究平台转变为一个全球性的生产和监管基础设施。这使得原本需要数年才能完成的研发工作在短短几个月内完成，并得到了全球疫苗研发项目约794亿美元公共投资的支持。⁸⁴ 同期，肿瘤突变测序的成本和所需时间大幅下降，使得根据每位患者癌症的具体生物学特征设计疫苗变得更加可行。2026年3月，美国国家癌症研究所宣布了一项2亿美元的公私合作项目，用于资助进一步的临床试验，⁸⁵ 这标志着该领域已超越了概念验证阶段。

以胰腺癌为例，其全球五年生存率徘徊在13%左右⁸⁶，且鲜有疗法能显著改善预后。因此，关键问题在于能否引导免疫系统识别并对抗目标肿瘤。纪念斯隆-凯特琳癌症中心一项试验的早期结果表明，基于肿瘤DNA独特改变并利用mRNA递送的定制疫苗或许能够解决这一全球性难题。在这项为期六年的研究中，接受最后一次治疗后免疫系统对治疗有反应的患者，其生存率高达90%⁸⁷。

对于已切除肿瘤但仍存在无法检测的残留病灶而面临复发风险的患者而言，关键在于做好准备，而非与之对抗。一项横跨美国和欧洲多个中心的试验中，高危黑色素瘤患者接受了个性化疫苗联合帕博利珠单抗（一种广泛使用的免疫疗法）治疗。与单独使用免疫疗法相比，该联合疗法将复发或死亡风险降低了49%⁸⁸，这一结果足以推动该联合疗法进入目前正在进行的III期临床试验。

同样的诊断不再意味着同样的治疗方案。如今，每种肿瘤的生物学特性都可以用来设计针对该肿瘤的疫苗。

图 7：个性化 mRNA 癌症疫苗转化图

展望2031年

周一采集患者的活检样本，周二进行基因测序，周四早上实验室就送来了疫苗设计图。到周末，临床医生们就能根据几天前还不存在的基因指令来准备治疗方案。在走廊的另一头，另一位确诊相同的患者正在等待一种针对不同肿瘤特征设计的疫苗。

战略展望：个性化mRNA癌症疫苗

个性化 mRNA 癌症疫苗可能使测序、设计和制造能力成为肿瘤学的核心价值来源。

这将创建一种与传统药物研发并行的第二种生产模式。标准化免疫疗法和靶向药物将继续针对特定患者群体进行研发和大规模生产，同时，个性化治疗则以个体患者为中心逐步构建。对于那些旨在生产数百万剂相同剂量药物的制药公司而言，这将改变以规模为基础的行业经济模式。

癌症治疗机构也需要做出相应调整。监管机构需要评估的是整个流程，而不是单一的相同产品，因为没有两剂药物是完全相同的。保险公司和国家医疗系统需要为每位患者的治疗方案定价。要实现大规模应用，就需要将测序、设计和生产整合为一个完整的流程，而不是像以前那样在实验室、供应商和医院之间各自独立地交接。⁸⁹

拥有测序实验室、生产合作伙伴和计算分析能力的医疗系统将抢占先机。医院需要具备院内或合作的测序能力，能够在数小时内将肿瘤特征转化为疫苗序列的计算设计能力，以及每月能够生产数千剂个性化疫苗而非数百万剂相同疫苗的生产能力。

诊断与治疗之间的关系也将发生改变。活检不再仅仅是识别疾病，它将成为决定患者接受何种药物的依据。如果疫苗诱导的免疫反应在治疗后持续存在，人体或许能够更好地检测到复发的癌细胞，从而改变“生存”的定义以及患者确诊后的生活状况。

可及性是核心风险。早期治疗费用超过每位患者10万美元，可能会将个性化疫苗的使用限制在医疗资源充足的医疗体系内，从而加剧全球癌症治疗效果的差距。⁹⁰ 共享的新抗原库和结合个性化疫苗与现成疫苗的混合模型有助于平衡成本、速度和特异性，尤其对于那些无法自行完成测序、设计和生产流程的医疗体系而言更是如此。

未来五年面临的最大挑战是，医疗系统能否在不将精准医疗从标准治疗转变为特权治疗的前提下，大规模提供mRNA癌症疫苗。91

DFF相关大趋势先进的健康与营养；材料革命

迈向规模化：个性化mRNA癌症疫苗

• 政策和法规建立快速审批通道，以便及时批准个体化的mRNA癌症疗法。

• 基础设施和采购投资建设综合测序和生物信息学基础设施，以支持局部治疗。

• 资本与风险：制定融资机制，确保资源匮乏的卫生系统能够公平地获得个性化治疗。

• 开发商和制造商：扩展模块化 mRNA 生产平台，以可靠、快速地生产数千剂个性化剂量。

• 研究与学术界建立共享的新抗原数据库，以加快疫苗设计速度，并降低各机构的研发成本。

8. 量子模拟在药物发现中的应用

逐个原子地绘制候选药物的图谱。

单个蛋白质可能包含数千个原子，每个原子都与其相邻原子相互作用，这些相互作用决定了药物能否与靶点结合、绕过靶点或在体内其他部位引发意外反应。几十年来，预测这些相互作用需要进行简化，而这通常会导致误差。大约十分之九的候选药物进入临床试验后会失败⁹²，原因多种多样，包括设计和计算错误。

量子模拟提供了一个不同的出发点。传统计算机通过降低分子结构的复杂性来近似模拟分子行为，而量子模拟则直接对其进行建模，运用的是支配原子和分子实际相互作用的物理原理。其结果是能够生成经典计算无法企及的分子图像，这种图像可以捕捉到候选药物在进入实验室之前，其折叠、结合和行为方式。

多年来，量子技术一直停留在理论层面，而实际应用较少。但近年来，工程技术方面发生了变化。纠错技术的进步显著提高了量子计算的可靠性，而结合量子处理器和经典处理器的混合架构则使这项技术能够与现有的药物研发流程兼容，无需研究人员为此进行重建。制药行业已经注意到这一点：过去五年，量子药物研发市场的价值几乎翻了一番⁹³，这一增长速度反映的是企业对部署的真正投入，而非投机性布局。

具体合作案例便是最好的证明。2025年，IBM和Moderna在量子计算机上完成了迄今为止规模最大的蛋白质折叠和mRNA模拟运行⁹⁴，这一里程碑在几年前还遥不可及。在法国，初创公司Pasqal和Qubit Pharmaceuticals则另辟蹊径⁹⁵，在惠康基金会的支持下，利用中性原子量子计算机进行小分子药物的发现⁹⁶。

最引人注目的是量子模拟如何拓展了可能性。某些疾病长期以来被认为无法用药物治疗，因为其分子靶点过于复杂、动态变化或过于微妙，经典模型无法解析。如今，量子模拟能够触及这种复杂程度。它并不能保证一定能找到药物，但它改变了值得尝试的方向。

图 8：药物发现转化图的量子模拟

展望2031年

一种目前正在进行胰腺癌临床试验的药物化合物，在实验室合成之前，就已经通过模拟设计完成。研究团队逐个原子地观察候选分子的折叠、结合以及在靶位点上的移动，每个电子都被考虑在内，每一种相互作用都被预测；只有模拟结果显示具有合适几何构型的候选分子才被纳入后续研究。目前的试验只需数百名患者即可完成，而传统的试验设计通常需要数千名患者。

战略展望：量子模拟在药物发现中的应用

量子模拟可能会改变制药公司愿意研发的疾病。几十年来，一些疾病由于研发失败的风险过高，成本过高，因此被排除在药物研发管线之外。部分原因是计算能力不足：传统计算机无法精确模拟分子行为，从而无法预测药物是否有效。如果量子模拟能够降低这种不确定性，那么那些曾经被认为成本过高或商业价值不大的疾病，或许会成为更具可行性的研发目标。

这对于罕见病和孤儿病尤其重要——目前，这些疾病是量子药物研发领域增长最快的领域。⁹⁷ 传统药物经济学通常将这些疾病视为商业价值较低的疾病。如果模拟能够帮助更早地排除疗效较差的候选药物，⁹⁸ 后期试验的规模可以缩小，目标也可以更加明确，可能只需涉及数百名患者，而不是数千名。

这一预测将改变药物研发的经济模式。较低的失败率可能会影响哪些项目获得资助以及由谁来运营这些项目。如果失败率发生变化，基于大约十分之九失败率定价的资金可能会被重新分配，而运营一个可靠的药物项目的成本可能会下降。在容错量子计算机问世之前，混合量子-经典平台（其中量子处理器与高性能计算系统协同工作）仍然是必要的。⁹⁹ 硬件限制、误差缓解和生物数据编码仍然是制约因素。¹⁰⁰

监管机构需要制定统一的验证标准，才能将模拟结果作为药物审批决策的证据。透明度、可重复性和量化的置信度至关重要，尤其是在药物针对一种此前未获批准的疾病进行对比时。¹⁰¹ 这些标准目前尚不存在。制药公司和量子硬件供应商正在生成早期数据，但专有优势可能会限制数据的开放性，而仅靠学术论文无法建立该领域所需的共享基准。

量子模拟技术或许能为传统经济学无法治愈的疾病提供治疗方案。这些治疗方案能否最终实现，取决于资本投入、监管以及研究重点等方面的决策，尤其对于长期以来传统药物研发难以惠及的患者群体而言更是如此。

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迈向规模化：量子模拟在药物发现中的应用

• 标准与认证：开发标准化的验证框架，为模拟得出的证据建立共同的基准。

• 开发商和制造商优先发展可互操作的混合量子-经典架构，以将模拟集成到药物发现工作流程中。

• 研究与学术界：协调跨学科激励机制，以维持量子、计算和生命科学界之间的合作。

• 政策和法规建立适应性监管途径，将模拟得出的证据纳入药物审批流程。

• 基础设施和采购投资于转化能力，将预测模拟输出转化为可操作的临床决策。

9. 世界模型

能够进行三维思考和行动的人工智能。

一个九个月大的婴儿，从未听过“重力”这个词，却已经知道物体会下落。她之所以知道这一点，是因为她扔过东西，看着它们下落，听到过“砰”的一声，也感觉到了重量离开手掌时带来的震动。在学会语言之前，她就已经构建了一个关于物理世界的微型模型。

如今最强大的AI系统学习方式截然不同。基于文本训练的大型语言模型能够流畅而精确地描述重力，但它们学习的是人类对世界的描述，而非对物理现实的直接体验。如果让大型语言模型去推理一个陌生的物理情境，很快就会发现其中的不足。

世界模型旨在通过数据学习世界的运行规律，其灵感源自婴儿如何通过经验学习。它们同时接收来自多个感官通道的数据——视频、深度传感器、压力读数、动作捕捉——并将这些输入压缩到一个共享的表征空间中。一段苹果掉落的视频、一个记录冲击力的传感器以及对重力的文字描述，都映射到该空间中的同一位置，因为它们描述的是同一个潜在事件。该模型捕捉的是事件的模式，而不是记录事件的媒介。

规模、数据以及一项架构上的独到见解使这一切成为可能。如今的模型规模足够大，可以有效地压缩丰富的多模态物理数据。过去十年，机器人、自动驾驶汽车和工业传感器的发展产生了海量的真实世界感官输入，满足了该方法的需求。训练模型预测压缩后的表示而非原始像素，迫使模型学习动态和关系，而非表面外观。这最后一块拼图正是 Yann LeCun 于 2022 年提出的联合嵌入预测架构 (Joint Embedding Predictive Architecture) 的核心理念。该模型并非重现每一个视觉细节，而是学习接下来事件背后的结构：物体如何运动、交互以及随时间变化。

首批基于对物理世界理解而构建的平台如今已交付开发者手中。NVIDIA 的 Cosmos 平台于 2025 年发布，它基于涵盖机器人、工业环境和驾驶等领域的 2000 万小时物理世界数据进行训练，是这些理念迄今为止最重要的早期应用。¹⁰³ 经过 Cosmos 训练的机器人能够泛化到从未遇到过的物理情境中，因为它们基于对事物行为的内部模型进行推理，而不是依赖于以往经验库。

气候科学长期以来一直面临着模型过度简化的问题。风暴和云的湍流、精细的动力学，以及决定天气预报在影响人类尺度上的准确性的物理过程，始终超出了传统模型的分辨率。2026年，斯坦福大学多尔可持续发展学院的研究人员表明，将世界模型方法融入气候模拟可以弥补这一差距。¹⁰⁴ 事实证明，大气层也会奖励那些已经掌握了决定天气系统乃至整个世界运行规律的基本法则的系统。

图 9：世界模型转型图

展望2031年

一位维修主管在早班开始前，巡视着港口码头的一排起重机。码头内部，模型系统已经开始根据潮汐、风力预报以及尚未到达的集装箱的重量分布，测试明天的装卸顺序。当她走到最后一台起重机旁时，模型已经运行了两遍，并修改了一次装卸计划。在调度室里，调度员正在对照过去二十年来码头在类似情况下的作业记录，核对修改后的装卸计划。

战略展望：世界模式

世界模型有望推动人工智能从观察或模拟运行转向积极参与真实物理环境中的决策。随着这一转变，各组织需要更清晰的方法来测试、管理这些系统并追究其责任。

最先感受到变化的将是那些运营本身就持续产生数据的行业，例如制造业和物流业。^105,106 在这些行业中，生产模型可以在运行过程中不断学习。这可能会将自动化扩展到那些依赖于对当下情况的解读而非遵循固定指令的体力劳动领域。随着技术的成熟，那些依赖于熟练体力判断的行业，例如物流、建筑、制造和养老护理，其劳动力结构可能会发生变化。随着角色转变，负责对人员进行再培训和重新部署的机构将有助于决定生产力提升的分配方式。

世界模型还引入了另一种风险：它们不仅可能重现数据偏差，还可能对世界的运行方式做出错误的假设。¹⁰⁷ 模型内部可能自洽，但仍然可能出错，¹⁰⁸ 当系统从受控环境迁移到现实世界时，就会产生盲点。要发现这类错误，需要预先设定明确的假设，并进行严格的压力测试和审计，以追踪数据漂移、可能的篡改¹⁰⁹以及模型底层假设的变化。

挑战在于，许多部署世界模型的机构都是围绕稳定性和标准化而构建的。它们并非为不断修正假设的系统而设计。研究机构可以通过将经过验证的模型库作为共享基础设施而非专有资产来提供帮助。¹¹⁰ 任何单一组织都无法独自生成足够多的极端案例来确保这些模型的可靠性；可靠性需要在整个领域内逐步积累。

政策制定者还需要建立治理框架，以支持关键领域的问责制、透明度和安全部署。这些框架需要快速发展，以跟上应用步伐。¹¹¹ 尽管部署速度加快，但审计框架、责任标准和验证基准仍在构建中。¹¹² 因此，为稳定而建立的机构需要管理不断变化的系统。

世界模型的影响取决于组织能否在错误假设影响到具有实际后果的决策之前识别出这些假设。如果能够做到，这些系统可以使关键运营更安全、更快捷、更具韧性。如果做不到，错误可能更难被发现，并且在被发现之前传播得更广。

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逐步扩大规模：世界模型

• 研究与学术界在真实环境中验证世界模型，以缩小实验室性能与部署可靠性之间的差距。

• 政策和法规：建立明确的问责制和测试标准，以规范世界模型在重要环境中的部署。

• 资本与风险资助基础研究，对世界模型假设进行压力测试，以检验其与真实世界数据和极端情况的一致性。

• 开发商和制造商：跨部门合作，根据共同标准对世界模型中的因果推理进行基准测试和改进。

10. 基于格的密码学

保护当今数据免受未来计算机的威胁。

在某个未知的服务器上，一个加密互联网流量的档案库正在不断增长。这些数据目前无法读取，但收集者正伺机而动。在安全领域，这种策略被称为“先收集后解密”。这种威胁的存在是因为量子计算机处理信息的方式与传统计算机截然不同。一旦量子计算机拥有足够强大的能力，它就能破解当今大多数加密技术背后的数学难题。

应对这种威胁并非简单地构建更强大的锁。基于格的密码学工作原理不同。它将数据隐藏在复杂的几何结构中，并故意添加噪声，如同制造迷雾。该系统将信息编码在一个庞大的多维数学点网格中，然后在加密过程中添加微小的随机误差。正确的解与错误的解无法区分。这些误差使得攻击者极难反推原始数据：即使使用强大的经典或量子计算机，从外部也很难将正确的解与许多看似合理的错误解区分开来。

这种“雾”除了能抵御攻击之外，还有更多用途。格方案之所以具有抗量子攻击能力，正是因为其数学特性，而这种特性也赋予了它经典密码学无法比拟的另一项能力：全同态加密允许直接在加密数据上运行计算，而无需暴露数据本身。2024年，韩国峨山医疗中心的研究人员利用这种方法，基于来自三家医院的超过30万份患者记录训练人工智能模型，而所有医院的原始数据都从未离开过各自的服务器。¹¹³ 这些模型的性能超越了任何单个机构自行构建的模型。既然这些能力已经得到验证，那么该领域就需要一个共同的基础来继续发展。

美国国家标准与技术研究院 (NIST) 花了两年时间评估各种后量子加密方案，最终于 2024 年制定了相关标准。¹¹⁴ NIST 选择基于格的算法作为主要基础，为整个行业提供了一个经过验证的蓝图，其他机构也纷纷效仿。国际标准化组织 (ISO) 和欧洲电信标准协会 (ETSI) 也采用了相同的基于格的加密基础，并设定了量子安全系统的最后期限。欧盟指定 2026 年为公共系统必须开始量子安全迁移的年份，¹¹⁵ 美国国家安全局 (NSA) 要求所有新的国家安全系统在 2027 年 1 月之前都必须采用量子安全算法，¹¹⁶ 而 SWIFT（一个在 200 个国家/地区超过 11,000 家机构之间传输金融信息的网络）正在积极参与后量子迁移规划。谷歌承诺在 2029 年之前完成自身的转型。¹¹⁷

加密数据可能仍在被窃取，但应对措施已不再是纸上谈兵。现在的任务是在关键系统被泄露之前，将其迁移到量子安全的基础架构上。

图 10：基于格的密码变换映射

展望2031年

一家三级医院的护士调取了一位患者的病历，这位患者昨晚从一个他从未去过的国家赶来。病历加载不到一秒钟。在两家医院之间的基础设施中，传输过程已根据病历来源国的隐私法、接收国的数据驻留规则以及患者的同意进行了验证。

战略展望：基于格的密码学

基于格的密码学技术使得合规性检查能够在数据传输过程中进行，而非事后进行。如果能够在不泄露底层信息的情况下实时验证操作，组织就可以在数据传输的瞬间检查数据是否被正确使用。

这将改变数字系统中信任的构建方式。过去，当基础设施无法在源头核查合规性时，抽样记录、解释歧义和协商执行就显得尤为必要。而最近基于格的协议已将验证时间从 90 秒缩短至 20 毫秒¹¹⁸，首次实现了实时核查。信任或将成为访问的先决条件，而非通过后续监督来建立。

对于政府、金融机构和医疗机构而言，其影响远不止于加密。如今，数据泄露造成的损失高达 444 万美元¹¹⁹，许多机构正在重新设计数据流并转向量子安全加密^120,121。PB 级的基因组序列、可穿戴设备输出和财务模式数据将能够更安全地共享、计算和验证，同时免受未来具备量子能力的攻击者的解密¹²²。

要实现这一未来，合规规则在被编码到系统之前必须非常精确。

一旦自动应用，规则将严格按照既定规则执行，事后解释的空间大大减少。软件、硬件和机构也需要同步升级。¹²³ 协议、操作系统和设备需要同步采用新标准，同时不能中断已依赖于它们的现有服务。^124,125 在过渡期间，并行运行基于格的加密和旧版加密可以确保现有服务正常运行。

这一过渡过程不会一帆风顺。可穿戴设备和嵌入式传感器等小型设备目前还无法处理基于格的方法所需的高计算量¹²⁶，而老旧的基础设施升级起来也十分困难，尤其是在系统分散或过时的情况下。随着加密技术的日益强大，攻击目标可能会越来越多地指向设计和部署缺陷¹²⁷，从而提高了工程和实施的难度。

基于格的密码学可以使数据共享、分析和验证更加安全；但这是否会带来可信的数据系统，将取决于围绕它建立的标准、政策和制度选择。

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迈向规模化：基于格的密码学

• 政策和法规：制定后量子时代迁移时间表，以推动公共和私人基础设施的协调过渡。

• 资本与风险：在迁移之前，进行全面的加密资产清点，以识别和优先处理风险敞口。

• 标准与认证加快采用统一的后量子标准，以实现全球系统的互操作性。

• 开发商和制造商在所有新系统中实施混合经典-量子密码技术，以确保过渡期间的韧性。

• 基础设施和采购在所有环境中实现端到端的安全密钥生命周期管理，以大规模维护加密完整性。