三大驱动力助推创新药扬帆出海
■肖伟 近几年，我国创新药领域的整体交易体量迎来跨越式飙升，跨境合作频率与项目品质显著跃升，领军药企纷纷敲定重量级国际协作，行业热度居高不下。国家药监局最新披露数据表明，今年上半年国内创新药对外授权交易总额逼近1100亿美元，刷新历史纪录。 作者认为，创新药“出海”热度不减，其深层原因在于国内产业体系加速成熟、全球供需态势演变以及“出海”路径更新这三重逻辑的深度融合。 首先，国内创新药全链条日渐健全，政策、人才及技术红利正加速兑现。 历经多年深耕，我国创新药产业已走出早期链条断裂、关键环节依赖进口的困境，
活力中国调研行｜自动收椅机器狗亮相
无需人工操作、无需远程控制，自主识别并自动归位，这是全自动收椅机器狗。近日，跟随“活力中国调研行”活动，记者探访了香港科技大学（广州）智能自动驾驶技术中心。 香港科技大学（广州）智能自动驾驶技术中心的实验项目：构建了涵盖感知、决策、规划、控制、多机协同全链条的完整研发体系。目前，该中心已获批为广东省广州市自动驾驶重点实验室，并牵头参与了多项粤港协同科研项目。
控制AI的关键不是Prompt，而是这套工程架构
很多人以为AI开发就是：中间缺了一整层。现实中的软件开发是这样的：AI 为什么容易跑偏？不是 AI 不会写代码。是你把中间所有工程管理过程全部省略了。那怎么让 AI 也能按这套流程走？答案不是写更好的 Prompt，而是写三样东西：Spec、Agent、Skills。很多人把这三样东西搞混了。有的把 Spec 写进了 Prompt，有的把 Skills 当成了 Spec，有的把 Agent 和 Skills 混为一谈。其实它们的关系很简单，就一层：Spec 定义规则。Agent 按规则工作。Skills
企业AI编程体系(22)：智能体执行的安全与合规框架
AI Coding 研发体系｜第二十二篇治理层和安全合规横向支撑：企业 AI Coding 的风险不仅限于代码缺陷，还涵盖权限、数据、日志、依赖、审计和责任签名。当智能体仅提供建议时，风险多为“建议有误”。当智能体能访问仓库、修改代码、创建PR、启动测试、调用工具，风险便转化为“一个具备执行力的研发实体是否受到合理管控”。OWASP 大模型应用十大风险将提示注入、敏感信息泄露、供应链、过度代理等列为重大威胁；NIST 生成式 AI 风险管理框架同样强调治理、度量、管控与透明度。映射到 AI Coding
AI Coding首个试点项目如何选才靠谱？
AI 编程研发体系｜第二十期实战经验：首个 AI 编程试点，切勿挑选规模最大、核心度最高或最花哨的项目，而应挑选边界清晰、验证具体且影响可控的任务。首个 AI 编程试点最忌讳两种极端：要么过于边缘，做完仅能证明“工具尚可”；要么过于核心，一旦失败成本过高，任何细微失误都会被放大为“AI 不可靠”。优质的试点并非为了展示工具实力，而是为了检验企业是否已具备接纳 AI 进入研发流程的基础条件：需求表述清晰、Agent 能有效执行、上下文提供完整、验证流程闭环、人工可接管、指标可记录、失败能复盘。因此，首个试点
AI编程突破关键：组织学习力超越模型局限
AI编程研发体系｜第十八篇本文衔接上下文设计、验证流程和知识资产：AI编程的真正障碍，往往不是模型本身，而是组织的学习能力。这是跨层次专题，连接流程中的上下文/验证环节与右侧支撑的知识资产。不少公司将AI编程的停滞归咎于模型：模型不熟悉业务、不理解代码库、输出不稳定。这种看法部分属实，但并非全貌。更常见的问题是，团队日常积累的经验，未能转化为Agent下次可用的资源。一次评审驳回、一次测试失败、一次上线回滚、一次人工干预，如果仅停留在聊天记录和个人记忆中，Agent下次还是会像新人一样加入团队。因此，组织
追觅科技构建面向未来的三代研发体系
新浪科技讯 5月14日下午消息，近日，追觅科技创始人俞浩透露了公司的研发投入结构及人员分布详情。据新浪科技获悉，追觅从起步时的核心高速数字马达技术，发展到如今的多品类技术复用，已构建起面向未来的体系化创新模式：“研发一代、储备一代、布局一代”，让创新成为企业持续进化的核心竞争力。 追觅科技成立于2017年，其前身是清华大学的“天空工场”。创业伊始，追觅便锁定了高速数字马达这一核心技术作为突破口。马达是决定扫地机吸力、效率、噪音及整体体验的基础，追觅在攻克气动、电磁、驱动、电子等关键技术的同时，也重点解决了