文 | 查理有态度 10月9日，商务部同步发布第61号、第62号公告，对稀土全产业链相关技术出口实施审批监管，二者共同构成了更广泛的管制闭环。 从公告的详情来看，前者将含中国成分的境外稀土物项纳入许可管理，填补了“转口用于军事敏感领域”的漏洞；后者全面管控稀土全产业链技术出口，从开采工艺到磁材制造的核心技术载体均需审批。这种“物项+技术”的双重管控，既延续了今年4月专项打击走私的力度，也彰显了中国维护稀土产业链安全的战略决心。 事实上，21世纪以来，“稀土”始终是国际关注的焦点：今年多轮中美经贸磋商均涉及稀土话题；7月美国与日印澳启动关键矿产倡议（被指“应对稀土危机”），该倡议早在2021年便有苗头。正如CNN所言，稀土在某种程度上成了中国的“Powerful card”。 但进一步收紧稀土管制，并非仅因双边经贸摩擦。 20世纪80年代末，美国《外交季刊》刊发《科学技术与国家主权》一文，提出“科学、技术、经济和政治等各方面变化过快，使国家主权与实力构成的屏障开始改变”。此后，“技术主权”逐渐成为“国家主权”概念集合中的新成员。在全球技术主权竞争日益白热化的当下，实现战略领域核心技术与产业链自主掌控、捍卫“技术主权”，具有事关未来生存发展的重大战略意义，而“稀土”正是中国最具代表性的“技术主权”之一。 和石油等自然资源不同，稀土产业的技术壁垒不在“开采”，而在“加工”。从“选矿-分离稀土氧化物-冶炼分离单一金属-成品加工”，每一步都有极高技术含量；且稀土最终产品的纯度，对永磁体等下游材料性能起决定性作用。以当前热门的具身智能和新能源车为例，电动车的主驱动电机、车门雨刮器电机，机器人“动起来”的关节电机，其内部永磁体的核心要素都是稀土。 因此，稀土行业更像芯片等高科技制造业：越接近最终产品，生产环节越核心，技术含量与附加值也越高——“有矿”只是基础，生产加工能力才是关键。 自中国稀土之父徐光宪研发串级萃取技术后，我国稀土相关专利独步全球，目前专利数量约4000个，而美、日等国不足500个；国内稀土元素可提纯至6N（99.9999%）超高纯级别，美国仍在攻坚2N-3N级别。同时，经多年严格整治，我国建立起稀土资源分配使用的强力控制体系。因此，尽管美国芒廷帕斯矿储量可观、澳大利亚莱纳斯工厂产能不小，中国仍牢牢占据全球稀土市场核心地位。 此次收紧稀土政策，一方面是我国进一步构建“技术自主—产业升级—标准引领”的正向闭环：设置技术出口禁令，既防范技术泄露，也有助于维持对其他国家的技术代差，通过技术优势实现国际市场长久盈利，巩固技术“护城河”。 另一方面，这也是“技术主权领域”制度优势与战略耐力的比拼：通过精准管控特定高附加值稀土产品，既切断稀土向军事领域的非法流动，又引导资源向高端应用集中，以优势产业在国际竞争中构建起“以技术换技术”的博弈空间。从今年4月至今，欧洲镝价合理波动倒逼西门子等企业深化在华合作、美国本土分离厂因技术瓶颈延期投产，均体现了这项“技术主权”的战略价值。 当前，全球科技格局深刻变革，基础科学突破、新兴前沿技术加速迭代、颠覆性创新不断涌现，“技术主权”内涵也随时代不断拓展。此次落地稀土管制政策，不仅是单一领域的规范治理，更是中国在新时代格局中掌握发展主动权的战略选择，彰显了中国在国际竞争中的智慧。 引用来源： [3]境外销售中国稀土或使用相关稀土技术需获中国出口许可 https://www.caixin.com/2025-10-09/102369890.html?originReferrer=caixinsearch_pc返回搜狐，查看更多

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近日，《Nature》杂志的最新一期封面论文引起了广泛关注，🙄研究主题是 DeepSeek-R1。这项研究由梁文锋教授团队👏主导，内容围绕如何通过强化学习来提升大型语言模型（LLM）的😂推理能力。早在今年1月，该研究已在 arXiv 上发布，受到😀学术界的高度评价。 在封面介绍中，《Nature》指出🙄，如果大型模型能够规划解决问题的步骤，往往会得到更好的解决方🤔案。这种推理能力与人类处理复杂问题的方式相似，但在人工智能领👍域实现这一点面临着巨大的挑战。研究团队展示了如何在极少人工干👍预的情况下训练出具备推理能力的模型。 DeepSeek⭐-R1模型的训练采用强化学习策略，模型在正确解答数学问题时会🌟获得高分奖励，而答错则会受到惩罚。通过这样的机制，DeepS🤔eek-R1学会了逐步推理、解决问题，并在给出答案前进行自我⭐验证，从而提高了其在编程和科学研究中的表现。 值得一提🚀的是，DeepSeek-R1被认为是首个经过权威学术期刊同行😴评审的语言模型，这一成就标志着 AI 领域的一个重要里程碑。😀Hugging Face 的工程师 Lewis Tunsta🤗ll 对此表示，这是一个重要的先例，强调了行业规范的重要性，🚀尤其是在评估 AI 系统潜在风险时。 此外，研究团队在👍论文中对模型的训练数据类型和安全性进行了详细说明，避免了对模😎型的拟人化描述，确保研究的严谨性和透明度。这一开放模式得到了😀同行的广泛赞誉，认为有助于提升公众对 AI 的信任。 👏划重点:返回搜狐，查看更多