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简直荒唐！美国直接出台了一条离谱到极致的禁令。美国国家科学基金会给本国科学家划下
简直荒唐！美国直接出台了一条离谱到极致的禁令。美国国家科学基金会给本国科学家划下死线：从今往后，中国的研究机构、中国的科研人员，一个都不许接触。近日，美国国家科学基金会（NSF）正式发布科研合作禁令，从新财年开始，所有拿到美国联邦科研经费的美国学者、实验室和科研机构，全面切断和中国受限科研实体、科研人员的一切合作通道，没有模糊空间，没有折中余地，堪称中美基础科研合作最彻底的一次“断联”。它不只是禁止动用NSF经费和中方开展联合研究，还层层卡死了科研合作的所有细节环节，彻底堵死了常规学术交流的所有路径。按照新规要求，所有申请、接收美国国家科学基金会资助的科研人员，都必须提前做合规认证，主动排查合作对象背景。一旦对接上美方清单里的中国机构和人员，所有合作直接叫停。更狠的是针对核心科研人员的约束，项目里的高级研究员、关键研究人员，不仅不能和中方合作科研，还不允许在中方机构任职、接受中方科研资助。除此之外，学术交流的常规操作全部作废。中美学者联合署名论文、共享实验数据、互通科研样本、共用计算资源和科研工具，全部被严格限制。美国实验室不再允许中方学者访问交流、访学研修，美方学者也不能来华开展合作研究、联合培养，等于把两国基础科研的人员、资源、成果三大交流通道彻底封死。其实内行都清楚，这套禁令看似针对中国，本质是一把双向开刀的双刃剑，伤人更伤己。首先受伤最直接的，其实是美国本土的科研体系。基础科学的核心本质就是开放互通、无国界协作，很多前沿领域的突破，都是全球学者思维碰撞、数据共享、经验互通的结果。过去几十年，大量中国顶尖学者、留学生扎根美国实验室，带去了扎实的算力、高效的执行力和独特的研究思路，帮美国撑起了不少基础学科的科研体量。现在一刀切切断合作，美国众多依赖国际协作的实验室，直接失去了庞大的科研人才储备和高效的研究助力。很多进行到一半的跨界研究项目被迫停滞，长期积累的合作科研体系瞬间崩塌，美国基础科研的创新活力，会肉眼可见地降温。这次受限清单覆盖的大多是基础科学领域，包括数学、物理、生物、环境科学等纯学术方向，根本不存在所谓的核心技术泄密问题。这些领域的研究成果，大多是全人类共享的公共学术财富，美国此番封锁，本质是强行割裂全球科研生态。更深层的逻辑，其实是美国科研霸权心态的彻底暴露。过去几十年，美国一直站在全球科研金字塔顶端，习惯了主导全球学术规则、收割全球人才红利。如今中国基础科研实力稳步提升，在多个前沿领域实现突破，不再单纯依赖美方学术资源，甚至能形成平等的学术互补。这种平等的学术竞争，让美国彻底失去了安全感，所以才不惜牺牲自身科研发展，用霸道禁令强行压制中国科研进步，试图把中国基础科研锁死在跟随状态，保住自己的绝对领先地位。但这种逆势而为的操作，根本违背科学发展规律，最终只会沦为自我内耗。全球科研圈早就形成了深度绑定的格局，中美科研互补性极强，强行脱钩不会让中国停滞，只会倒逼我们彻底摆脱对美国学术体系的依赖。近几年，国内科研平台持续升级，学术评价体系不断完善，本土顶尖人才批量崛起，国际学术合作的版图也在持续拓宽。美国切断合作后，国内科研团队会更快转向欧洲、东南亚、中东等多元合作渠道，搭建不依赖美国的全球科研网络，自主创新的节奏只会越来越快。反观美国，反而会陷入自我封闭的困境。主动退出全球最大的科研协作体系，会让美国科研视野越来越狭隘，人才吸引力持续下滑。越来越多国际学者会忌惮美国严苛的合规枷锁，不愿参与美国科研项目，长期来看，美国只会慢慢透支自己百年积累的科研霸权优势。说到底，科学从不是闭门造车的游戏，真正的技术突破永远源于开放交流、包容共生。美国这场荒唐的封锁禁令，看似是精准打压，实则是短视的自我限流。它拦不住中国科研稳步崛起的步伐，最终只会让美国科研体系，亲手丢掉自己的全球格局和创新未来。
一个荒唐的禁令出台了。美国国家科学基金会告诉本国科学家：从今往后，中国的研究机
一个荒唐的禁令出台了。美国国家科学基金会告诉本国科学家：从今往后，中国的研究机构和人员，一个都不许碰。美国国家科学基金会最近放出一个消息：准备全面禁止受其资助的美国科学家，与几乎所有中国研究机构开展合作。言下之意，技术后院的大门彻底焊死。结果同一周，清华大学云淡风轻地官宣：2025年刚拿下诺贝尔化学奖的顶级大牛奥马尔·亚吉，已经正式离开加州大学伯克利分校，全职加盟清华。这戏剧性的一幕，就这么硬生生地撞在了一起。一边是华盛顿急着砌墙，恨不得把中美科研之间最后一条缝都堵上；另一边是顶尖科学家拎着包直接落地北京。你说这堵墙，砌得还有什么意思？2026年7月8日，NSF通过一封“致同仁信”在官网宣布了这项新政策——从新财年起，NSF资助的经费，一分钱都不能用在和“受限实体”的合作上。什么叫“受限实体”？美国国防部、商务部、联邦通信委员会拉了一长串清单，什么BIS实体清单、1260H清单、FCC管制清单，全给捏到一块儿。覆盖多少家中国机构？顶尖高校、国家实验室、研究机构，一个没落下。而且这玩意儿狠在哪儿？它不光禁止机构间的联合研究，连人员交流都给你掐死。受NSF资助的“关键人员”，不能在“受限实体”担任任何职务，不能接受对方提供的研究资助，更不能和对方的人就NSF资助的项目搞任何合作。两个科学家在学术会议上聊两句天算不算“合作”？NSF目前还在征求意见，计划10月1日公布最终细则。但核心意思已经很清楚了：能断的全断，一个不留。NSF的资助额约占美国高校基础研究领域政府拨款的4分之1。这4分之1的经费一卡，中美基础研究合作基本等于被判了死刑。美国众议院“中国问题特别委员会”主席穆勒纳尔还跳出来拍手叫好，说NSF干得漂亮，敦促其他联邦机构“效仿”。但科学家们不这么看。斯坦福大学物理学家彼得·米克尔森直接撂下一句话：“这项政策对美国科学绝对有百害而无一利！”昆山杜克大学前常务副校长丹尼斯·西蒙更担忧：“NSF的政策给了穆勒纳尔一个开放舞台，让他可以把任何人列入禁止合作清单。”然而就在NSF忙着砌墙的同一周，7月3日上午，清华大学在主楼接待厅举行了一场聘任仪式。2025年诺贝尔化学奖得主、全球顶尖化学材料学家奥马尔·亚吉，正式接过聘书，成为清华全职教授。这位亚吉教授什么来头？MOF材料——金属有机框架材料的开创者，论文超300篇，总引用量超26万次，在《自然》《科学》上发了30多篇。2025年他拿诺贝尔化学奖，靠的就是MOF这种能捕获二氧化碳、从空气中取水的神奇材料。他来清华之后要干什么？建一个校级AI材料化学研究中心，搞“理论—计算—研发—生产”全链条智能研发。说白了，就是用AI把新材料研发周期从“年”压缩到“天”。亚吉可不是被“挖”走的，他是自己选择离开的。在接受《科学美国人》采访时他说过一句话：“很多很多年来，我们的经费一直很有竞争力；只要你努力工作、做好的研究，就能拿到钱。”美国科研经费的不确定性、对华裔科学家的排斥、不断收紧的移民政策，让这位在伯克利待了十几年的诺奖得主，自己拎包走了。而清华这边呢？2022年就已经聘他当名誉教授了。三年的铺垫，不是临时起意，是“长期主义”的胜利。一个在砌墙，一个在铺路。一个忙着把门焊死，一个敞开了怀抱迎接。你说谁更聪明？美国昆西研究所在2025年11月发布过一份报告，2017年到2024年，中美合作论文数量下降了20%，但中国科学的整体崛起速度一点没慢。报告直接说，靠“关闭科技合作”来维护美国竞争优势的想法“早已过时”。NSF的新规还在征求意见，7月15日还要开国会听证会。但有一件事已经不需要再“征求意见”了，当美国忙着把科学家往外推的时候，别人正在把他们迎进来。墙砌得再高，也拦不住人往高处走。这出戏，远没到落幕的时候。
互联网上的文字ChatGPT们读了个遍，聊什么都头头是道。但在AI圈，一批重
互联网上的文字ChatGPT们读了个遍，聊什么都头头是道。但在AI圈，一批重量级人物认定这条路走不到头，理由很简单：这些模型从来没见过真实世界。美国Meta公司前首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆说得毫不客气：“指望把大语言模型的能力一路扩展到人类水平的智能，完全是胡说八道。”计算机视觉先驱、美国斯坦福大学教授李飞飞的说法文雅些，她形容大语言模型是“黑暗中的文字匠”：能说会道，却毫无阅历；学识渊博，却双脚悬空。钱已经跟着这个判断走了。今年2月和3月，李飞飞联合创办的美国初创公司WorldLabs和杨立昆创办的AMI先后融资，各拿到约10亿美元；做AI视频起家的美国公司Runway也在2月融到3.15亿美元。这些钱押的都是同一个方向：世界模型。名字听着玄，定义其实一句话就能说清。大语言模型学的是文字接龙，预测下一个词；世界模型学的是世界接龙，给它一个场景和一个动作，它预测下一刻会发生什么。它和AI视频生成是近亲。Runway首席技术官阿纳斯塔西斯·格马尼迪斯回忆，转折点出现在他们给视频模型加上镜头控制之后：用户可以指挥镜头在画面里移动，感觉一下子就变了，更像在玩游戏，你在一个世界里四处游荡，而这个世界正被模型实时渲染出来。普通的AI视频是整段一次生成的：模型从一屏雪花噪点出发，反复“去噪”，把所有画面同时修出来。这样前后连贯，但也意味着视频生成完之前，你插不上手。世界模型把流程改成一帧接一帧：模型画出这一帧，你按个方向键，它根据你的动作画下一帧。视频就这样变成了游戏。代价也不小。每一帧都要现算，烧钱烧得厉害；模型还健忘，你在生成的房子里逛一圈再回来，屋里的摆设可能已经悄悄变了样，因为它把早先的画面忘了。去年8月谷歌DeepMind发布的Genie3、去年12月Runway发布的GWM-1，走的都是这条实时生成的路。WorldLabs则选了另一条：它去年11月推出的Marble，用一张图片或一段视频，再选择性地加一句描述，就能生成一个后院大小的3D场景，你可以用键盘鼠标飞进去逛，还能把整个场景导出来，给游戏开发者和特效师直接用。两条路各有软肋。Marble的场景一次生成、永久保存，家用显卡就跑得动，可惜里面是死的，一片树叶都不会动。实时生成的世界是活的，你能动手干预、看到后果，但一停机就烟消云散，而且每一秒都在烧算力。WorldLabs联合创始人本·米尔登霍尔承认这一点，他们正在想办法把“会动”加进自己的场景里。这些模型的物理知识是哪来的？没人教过它们牛顿定律，也没人给它们输入过三维几何。这恰恰是故意的。计算机科学家、强化学习先驱理查德·萨顿2019年写过一篇著名短文《苦涩的教训》，总结了AI几十年的历史：研究者总想把人类辛苦积累的知识亲手教给机器，但一次又一次，这种精心设计输给了简单粗暴的路线，也就是把海量数据和海量算力堆上去，让机器自己悟。教训之所以苦涩，是因为输掉的总是人类引以为傲的那部分知识。大语言模型就是这么成的：没人教它语法，它读了整个互联网，语法自己就冒出来了。世界模型下的是同一个赌注：不教三维，不教物理，只让模型看海量视频、反复练习预测下一帧。预测得足够好，它就有可能在内部自己长出一套对空间和物理的近似理解，至少支持者们是这么押注的。这套理解藏在哪？研究者管它叫“潜空间”。美国麻省理工学院的文森特·西茨曼打了个比方：假如你能翻开自己的大脑看，里面绝不会有一张房间的三维图纸，但你闭着眼也知道桌子在哪。模型也一样，它内部存着关于世界的信息，只是形式人类读不懂。连研究者自己也说不清模型内部是如何形成这些物理行为的，他们只能反复验证输出是否够用。比如拍一段真实视频，一只皮球吊在天花板下晃，把第一帧喂给模型让它续写，再把模型算出的轨迹和真实轨迹对比。那么问题来了：烧几十亿美元，就为了造个能逛的假世界？真正的目标是机器人。自动驾驶这几年进展快，一个重要原因是数据管够：行车记录仪和路测每天都在生产驾驶数据。而想让人形机器人进家干活，可用的训练数据少得可怜。有的公司已经在花钱雇人戴着摄像头做家务，就为攒一点训练素材，但这点数据杯水车薪。世界模型给出的解法是练功房：让机器人在模拟世界里日夜不停地练，摔了不疼，砸了不赔，失败1万次也只是几度电，还能批量生成机器人执行各种任务的画面当教材。西茨曼的团队就在用视频世界模型训练机器人撕胶带，这个动作看着简单，对机器人来说难得很。前提是模拟得足够真。要是模型把摩擦力算错一点，机器人学到手的就是错的功夫，到了现实世界一用就露馅。这一关目前还没过。所以下次再看到机器人公司发布的惊艳演示，可以多留个心眼：场景、任务、道具，都可能是精心挑过的。西茨曼自己说得很清楚：“这是一场赌注，还没有定论。”他甚至在博客里写，视频生成模型未必能解决机器人智能问题，甚至未必是最终答案的必要零件。但他和整个行业还是把钱和时间押了上去，因为赌对的回报太大。AI圈习惯把行业的繁荣期叫作“AI之春”。这一轮春天是大语言模型带来的，而这些真金白银的赌注说明，很多人相信，春天不会跟着聊天机器人一起结束。～～～～～～图一：题图，图源：MIT图二：文森特·西茨曼领导美国麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的场景表征研究组，图源：MIT图三：WorldLabs团队合影，左侧和中间穿黑色连帽衫的是本·米尔登霍尔，他左手边同样穿黑色连帽衫的是联合创始人李飞飞，图源：WorldLabs图四：Runway首席技术官阿纳斯塔西斯·格马尼迪斯在CerebralValley语音峰会上演讲，图源：NewcomerAISummits图五：计算机科学家、强化学习先驱理查德·萨顿2025年在圣迭戈演讲，图源：Xuthoria摄，CCBY-SA4.0许可图六：用WorldLabs的Marble从一段文字提示和一张2D参考图生成的3D场景，环境由高斯泼溅（Gaussiansplats）构成，用户可以在其中自由移动、变换视角，但场景里没有任何动态，图源：SamuelAxon图七：Runway最初发布GWM-1时的演示，生成的仓库场景上叠加着方向控制键，图源：Runway图八：西茨曼等人在用视频世界模型训练机器人完成撕胶带之类的任务，这个动作没有看上去那么简单，图源：MIT图九：类似3D软件Blender的悬浮场景视图只是世界模型可能的界面之一，有些世界模型根本不会有人类界面，图源：SamuelAxon信源：Axon,Samuel."Simulatingeverything,sortof:Thepromiseandlimitsofworldmodels."ArsTechnica,13July2026
你知道吗？在这个地球上，有一种生物是绝对不会被地缘政治所收买的，那就是野生动物。
你知道吗？在这个地球上，有一种生物是绝对不会被地缘政治所收买的，那就是野生动物。它们才不管你是谁，也不在乎什么抗议声明，更听不懂那些慷慨激昂的政治演讲。对于它们来说，生存法则很简单：哪里有吃的，哪里水质干净，哪里安全，我就住哪里。所以，当有人大张旗鼓地宣称这片海域被破坏得满目疮痍时，我建议他们先去问问当地的绿海龟同不同意。最近，中国的一份黄岩岛调查报告，可以说是直接打脸了那些所谓的“环保斗士”。咱们的科考队深入那片被外界描绘成“生态荒原”的海域，结果一转头，就在那儿看到了什么？成群结队的绿海龟，几十只聚在一起，那是何等壮观的景象！对于这些濒危物种来说，如果环境真的被破坏得一塌糊涂，它们早就搬家了，哪里还会待在那里成群结队地“豪宅化”生活？这群绿海龟，用它们的行踪，给出了最响亮、最真实的“投票”。这就非常讽刺了，一边是某些人扯着嗓子，把环保当成武器，试图在国际舆论场上制造恐慌，把所有问题都往中国头上推；另一边却是这片海域真实的生态状况——绿海龟悠闲自在，珍稀砗礲在洞穴中安静生长。科学家们利用最尖端的环境DNA技术，在水体中捞出了两千七百多种生物的遗传信息。这数字背后是什么？是满满的生命力。如果真如某些人所言，这片海域被破坏殆尽了，这些生物是从天上掉下来的吗？这种对比真的非常微妙。当某些政客为了利益，不惜编造一个又一个关于生态的谎言，把“绿色”当成政治博弈的遮羞布时，他们却忽略了一个最根本的逻辑：生态环境好不好，不是靠嘴巴说出来的，而是靠物种多样性来证明的。中国在黄岩岛采取的每一个保护措施，建立的每一个自然保护区，都是为了让这些生灵有一个长久的家。我们建保护区，不是为了演给谁看，而是实实在在地把这3000多公顷的海域真正管起来、护起来。现在的局面就是，中国科学家在水下忙着给珊瑚做体检、给绿海龟做档案，而外界的某些人还在水面上忙着演戏。这就像是一个认真耕耘的农民，面对着一个在田埂上跳脚叫骂的无赖，农民根本不需要回嘴，只需要看看那一片丰收的庄稼，事实胜于雄辩。其实，国际社会也不傻，当那些抹黑的声音越来越离谱，而中国的科学数据却越来越扎实时，大家心里那杆秤早就摆正了。环保从来不是一个政治筐，什么都能往里装。当我们需要保护这片大自然的馈赠时，靠的不是表演，而是严谨的调查和长期的守护。那50多只绿海龟，就是中国在南海守护生态的最好见证，它们自由游弋的每一寸轨迹，都是对谎言的最有力回击。未来，无论外面风浪多大，南海依然会是那个孕育生命的摇篮，而那些靠演戏博眼球的把戏，终究会随着时间的流逝，被大自然和历史证明不过是一场过眼云烟。
![这样不怕是烟雾弹吗[6]](http://image.uczzd.cn/1456682419702546661.jpg?id=0)
