▌英国发布生命科学十年计划，强化科研转化与NHS协同创新

英国政府发布《生命科学部门计划》，制定十年战略，推动科研突破转化为更强大、预防导向的国家医疗体系（NHS），并强化生命科学对经济的带动作用。计划围绕“世界一流研发、本土企业培育、医疗系统改革”三大支柱，提出六项行动，包括开放健康数据、加快临床试验、提升监管效率、推进AI医疗与设备国产化等。政府承诺总投资超20亿英镑，其中5.2亿用于制造项目，6亿投入健康数据平台，释放“健康+增长”双重红利。

▌FDA首公开药品审批反馈函，推进全球监管透明化变革

美国FDA首次发布逾200封药品及生物制品审批“完整回复函”（CRLs），全面披露2020–2024年审批拒绝的真实原因，涵盖安全性、有效性、生产缺陷等问题。该举措打破长期“黑箱”机制，回应业界对监管可预期性与公众知情权的诉求。FDA局长强调，此举将减少重复试错、加速疗法上市，并重塑全球药品监管透明逻辑。目前信函已通过openFDA网站向公众开放，后续将持续扩展。

▌英初创公司实现3D打印钽金属压力放大器赋能核聚变装备

英国First Light Fusion宣布，已利用3D打印成功制造出用于惯性约束聚变的钽金属压力放大器部件，在500万大气压下表现与传统部件等效，显著降低制造成本与周期。该成果得益于与爱尔兰Croom Medical联合开发的TALOS™激光粉末床熔融工艺，突破了高性能钽部件的加工瓶颈。公司已完成集成测试并计划扩展至材料研究与国防等领域。

▌日瑞科学家合作实现室温氢储突破

京都大学与瑞士洛桑联邦理工学院联合开发出一种可在室温下稳定存在的富氢液体，基于氨硼烷与四丁基硼氢化铵形成的深共晶溶剂（DES），通过强氢键抑制晶格有序性，实现液态储氢。该材料含氢量高达6.9%，超过美国能源部2025年目标（5.5%），为氢能的日常化储存与运输提供新路径。研究人员指出，该成果有望突破当前氢燃料在高压储运、安全与成本等方面的关键瓶颈。

▌美公司推进磁悬浮太空坡道，探索低燃料火箭发射新模式

美国初创公司Auriga Space宣布开发磁悬浮太空发射系统“Zeus”，利用电力驱动超强磁铁将航天器加速至6倍音速后送入亚轨道，火箭仅需少量燃料完成入轨。该系统采用可重复使用轨道与陡坡发射设计，旨在显著减少推进剂依赖。公司已获600万美元融资，计划2025年部署实验级平台“Prometheus”及户外加速器“Thor”，率先服务高超音速测试市场。该方案被视为继太空电梯设想后的新型“地面助推”路径。

▌欧盟发布2028–2034年预算草案，设立4090亿欧元竞争力基金

欧盟委员会公布2028–2034年多年期财政框架提案，总额接近2万亿欧元，相当于2028年至2034年期间欧盟国民总收入的1.26%。草案设立4090亿欧元欧洲竞争力基金，重点支持清洁转型、数字化、生物科技与太空国防等四大领域，拟简化融资平台并引导更多私营资本投入。科研旗舰计划“地平线欧洲”将获1750亿欧元，继续支撑从原始研发到商业扩展的全周期创新生态。新框架延续“统一规则+一站式资助”模式，强化单一市场科技主权与韧性战略。

▌日本发布《聚变能白皮书》，加快商业化与监管体系布局

该白皮书提出建立技术中立、风险适配的监管体系，明确2030年代实现商业化目标。回顾了日本在ITER装置、JT-60SA等领域的研发进展，评估美英法聚变监管经验，并梳理Kyoto Fusioneering、EX-Fusion、Helical Fusion等私营企业的多元路线。政府计划投入超百亿日元推进科研与材料试验设施建设。

▌2025欧洲创新记分牌发布，中国首次超越欧盟跻身全球第二

该发布涵盖32项指标，系统评估欧盟成员国及全球主要经济体创新表现。数据显示，自2018年以来欧盟整体创新能力提升12.6%，但2024–2025年间略降0.4%。瑞典重回欧盟第一，英国晋级为“创新领跑者”。全球层面，韩国蝉联第一，中国首次超越欧盟与美国并列第二，创新表现增长幅度全球最高（+44.7%），突出表现在企业研发投入、政府支持和技术扩散方面。

▌美国Nexus超算2026年启用，形成国家级AI研究基础设施

美国国家科学基金会（NSF）投入2000万美元，由佐治亚理工学院联合伊利诺伊大学香槟分校国家超级计算中心，共同建造专为AI优化的超级计算机Nexus。该系统预计2026年春季竣工，峰值算力达400 PFLOPS，相当于全球80亿人每秒各执行5000万次计算，该系统通过高速网络连接形成国家级AI研究基础设施。

▌美开发AI模型LEONARDO，揭示纳米粒子复杂运动规律

佐治亚理工学院团队开发深度生成模型LEONARDO，可从液相透射电子显微镜（LPTEM）数据中学习并模拟纳米粒子运动轨迹。模型结合物理指导的损失函数，实现高保真重建与预测，生成的轨迹与真实实验无可区分。该系统有望生成大规模运动数据集，训练智能成像系统并实现显微镜自适应控制，为开发“智能显微平台”奠定技术基础，提升纳米尺度观察与材料表征能力。