01 　　 　　主要国家畜产品产量、贸易及价格 　　 　　（一）猪肉 　　 　　产量方面，12月份美国猪肉产量105.2万吨，同比降1.8%；1—12月猪肉产量1255.2万吨，同比增1.7%。 　　 　　贸易方面，12月份，美国猪肉出口同比增长，巴西猪肉出口同比下降。从美国看，12月份猪肉出口29.3万吨，同比增0.3%。其中，对华出口2.1万吨，同比增58.2%。1—12月猪肉出口322.7万吨，同比增4.4%。其中，对华出口20.9万吨，同比降8.9%。从巴西看，12月份猪肉出口10.7万吨，同比降1.4%。其中，对华出口2.0万吨，同比降25.1%。1—12月猪肉出口130.9万吨，同比增8.9%。其中，对华出口23.9万吨，同比降38.5%。   　　价格方面，全球猪肉价格指数环比跌3.4%，同比跌3.5%（连续10个月低于上年同期）。美国猪肉价格环比降2.2%，仍处于2023年四季度以来高位（同比增5%），按同期汇率折算，切块猪肉批发价格为14.7元/公斤。欧盟猪肉价格连续7个月下降，同比降11.4%，按同期汇率折算，猪肉价格为14.70元/公斤。巴西猪肉价格环比降15.4%，处于近年较高水平（同比上涨22.5%，上月同比34%）。按同期汇率折算，巴西猪肉价格为14.38元/公斤。 　　 　　（二）禽肉 　　 　　产量方面，12月份美国禽肉产量195.3万吨，同比增6.0%。1—12月禽肉产量2395.0万吨，同比增0.4%。 　　 　　贸易方面，12月份，美国、巴西鸡肉出口均同比下降。从美国看，12月份鸡肉出口24.2万吨，同比降17.2%。其中，对华出口0.6万吨，同比增54.3%。1—12月鸡肉出口305.0万吨，同比降7.4%。其中，对华出口4.6万吨，同比降64.1%。从巴西看，12月份鸡肉出口43.4万吨，同比降4.6%。其中，对华出口5.3万吨，同比增6.1%。1—12月鸡肉出口516.3万吨，同比增2.7%。其中，对华出口56.2万吨，同比降17.7%。 　　 　　价格方面，,全球禽肉价格指数环比跌2.2%，同比涨11.7%（连续7个月高于上年同期）。美国鸡肉价格连续6个月上涨，同比上涨4.5%，按同期汇率折算，鸡肉价格为24.16元/公斤。欧盟鸡肉价格涨跌调整，同比上涨3.8%，按同期汇率折算，鸡肉价格为21.78元/公斤。巴西鸡肉价格连续6个月上涨，同比上涨15%，按同期汇率折算，鸡肉价格为10.16元/公斤。 　　 　　（三）牛肉 　　 　　产量方面，12月份美国牛肉产量98.5万吨，同比增0.4%。1—12月牛肉产量1207.6万吨，同比增0.1%。 　　 　　贸易方面，12月份美国、巴西和澳大利亚牛肉出口均同比增长。从美国看，12月份牛肉出口11.7万吨，同比增2.6%。其中，对华出口1.9万吨，同比增9.8%。1—12月牛肉出口136.2万吨，同比降1.1%。其中，对华出口21.5万吨，同比降5.5%。从巴西看，12月份牛肉出口22.9万吨，同比降2.6%。其中，对华出口11.4万吨，同比降2.2%。1—12月牛肉出口287.4万吨，同比增25.5%。其中，对华出口132.3万吨，同比增10.6%。从澳大利亚看，12月份牛肉出口12.7万吨，同比增19.4%。其中，对华出口2.4万吨，同比增29.7%。1—12月牛肉出口134.4万吨，同比增24.1%。其中，对华出口19.3万吨，同比降6.3%。 　　 　　价格方面，全球牛肉价格指数环比涨1.3%，同比涨14.8%（连续15个月高于上年同期）。美国牛肉价格止跌回升，处近年高位（同比上涨25.8%），按同期汇率折算，牛肉价格为51.34元/公斤。巴西牛肉价格连续6个月上涨，同比上涨11.4%，按同期汇率折算，牛肉价格为36.78元/公斤。 　　 　　（四）羊肉 　　 　　12月份澳大利亚羊肉出口5.9万吨（绵羊肉5.4万吨，山羊肉0.5万吨），同比增11.2%。1—12月羊肉出口66.6万吨（绵羊肉61.4万吨，山羊肉5.1万吨），同比增16.9%；其中对华羊肉出口16.4万吨，同比降4.2%。 　　 　　02 　　 　　国际畜产品价格指数 　　 　　（一）肉类 　　 　　2025年1月份，FAO肉类价格指数小幅下跌，其中，猪肉、禽肉、羊肉价格下跌，牛肉价格上涨。FAO肉类价格指数（基期为2014—2016年）2024年1月份降至108.86后反弹，最高涨至8月份122.02，2025年1月份为117.73，环比跌1.4%，同比涨8.1%。 　　 　　具体看，猪肉方面：受欧盟、巴西猪肉价格影响，猪肉价格指数下跌至103.14，环比跌3.4%，同比跌3.5%（连续10个月低于上年同期）。禽肉方面：受巴西禽肉价格小幅下跌影响，禽肉价格指数116.27，环比跌2.2%，同比涨11.7%（连续7个月高于上年同期）。牛肉方面：受巴西、澳大利亚及美国牛肉价格影响，牛肉价格指数上涨至130.81，环比涨1.3%，同比涨14.8%（连续15个月高于上年同期）。羊肉方面：受澳大利亚、新西兰羊肉价格下跌影响，羊肉价格指数117.03，环比跌6.8%，同比涨8.7%（连续8个月高于上年同期）。 　　 　　（二）奶制品 　　 　　1月份全球奶制品价格指数上涨。具体来看，2023年10月份开始震荡回升，2025年1月份为142.94，环比涨2.4%，同比涨20.4%。1月份全球全脂奶粉批发价格4496美元/吨，环比涨0.1%，同比涨15.6%。其中，美国全脂奶粉批发价格继续下跌，为4970美元/吨，环比跌1.7%，同比涨12.5%；大洋洲全脂奶粉批发价格连续5个月上涨，为3896美元/吨，环比涨3.241%，同比涨24.0%；欧盟全脂奶粉批发价格继续下跌，为4621美元/吨，环比跌0.5%，同比涨12.6%。按同期人民币汇率折算，1月份全球全脂奶粉批发价格32822元/吨。其中，美国、大洋洲和欧盟分别为36286元/吨、28444元/吨和33737元/吨。          来源：畜牧产业经济观察微信号

2025年2月4日，欧盟委员会于发布的关于《人工智能法案》(AI Act)中禁止的人工智能实践的指南，目的是确保相关禁令的统一、有效实施，为监管机构、人工智能系统供应商和部署者提供指导。 一、背景 《人工智能法案》于2024年8月1日生效，其核心是为欧盟境内人工智能的市场投放、投入使用和实际应用制定统一规则。该法案采用风险分级模式，将人工智能系统划分为四个风险类别，其中对那些被认定为对基本权利和欧盟价值观构成不可接受风险的人工智能实践，在第5条中予以明确禁止，而对于高风险的人工智能系统，则规定了一系列相应的要求和义务。 依据《人工智能法案》第96 (1)(b)条的规定，欧盟委员会需要制定关于第5条所禁止的人工智能实践的实施指南。这是因为第5条的禁令在法案生效6个月后，即2025年2月2日开始正式实施，为了确保这些禁令能够得到正确理解和有效执行，有必要制定相应的指南。 本指南主要有两个目的。一是增强法律的清晰度，对《人工智能法案》第5条中的禁令进行详细阐释，让相关各方能够更准确地把握其内涵；二是提供欧盟委员会对这些禁令的解读，以保障禁令在实际应用中能够保持一致、高效和统一。该指南不具备法律约束力，最终对《人工智能法案》的权威解释权归属于欧盟法院。 二、禁止的人工智能实践概述 1、禁令内容 《人工智能法案》第5条明确禁止一系列具有特定危害的人工智能系统的使用。这些系统涵盖多种类型，如通过部署潜意识、操纵性或欺骗性技术，导致或可能导致重大伤害并扭曲人们行为的系统(5 (1)(a)条)；利用年龄、残疾或特定社会经济状况等人群的弱点，造成类似危害后果的系统(5 (1)(b)条)；基于社会行为或个人特征进行社会评分，引发不利或不公平待遇的系统(5 (1)(c)条)；仅依据个人画像或人格特征评估、预测犯罪风险的系统(5 (1)(d)条)；未经针对性抓取面部图像来创建或扩展面部识别数据库的系统(5 (1)(e)条)；在工作场所和教育机构推断情绪(医疗或安全目的除外)的系统(5 (1)(f)条)；基于生物识别数据推断特定敏感特征的生物识别分类系统(5 (1)(g)条)；以及在公共场所用于执法的实时远程生物识别系统(特定例外情况除外)(5 (1)(h)条)。这些禁令旨在防止人工智能被用于侵犯基本权利和违背欧盟价值观的行为。 2、法律依据 该法案的法律基础主要有两个。其一为《欧盟运行条约》第114条，它构成了大部分禁令的法律依据；其二是《欧盟运行条约》第16条，针对与执法目的相关的远程生物识别系统使用、生物识别分类系统使用以及个人风险评估等涉及个人数据处理的禁令，提供了法律支撑。这两个法律基础相互配合，为禁令的合法性和权威性提供了保障。 3、适用范围 物质范围：涵盖人工智能系统的“投放市场”“投入使用”或“使用”等各个环节。对这些概念均有明确界定，“投放市场”指首次在欧盟市场提供人工智能系统；“投入使用”涉及为首次使用而供应系统或内部开发部署；“使用”则应作广义理解，包含系统生命周期中的使用或部署，甚至包括可能构成禁止实践的任何滥用情况。以实时远程生物识别系统为例，其禁令仅适用于使用环节，且不同环节的具体行为都有相应的规定和示例，以此明确法律的适用边界。 个人范围：主要涉及供应商和部署者两类责任主体。供应商指开发人工智能系统并将其投放市场或投入使用的各类主体，包括在欧盟境外但产品在欧盟使用的供应商；部署者是使用人工智能系统且非用于个人非专业活动的主体，其判断标准明确，若为法人，个体员工通常不被视为部署者。此外，明确了在不同情况下，供应商和部署者对确保系统合规的不同责任。 除外情形：包括国家安全、国防和军事目的，司法和执法与第三国的合作，研究与开发活动，个人非专业活动以及根据自由和开源许可证发布且不属于高风险或特定条款约束的人工智能系统。对每种除外情形都有详细解释和界定，如国家安全目的的排除需满足系统专门用于相关目的，若用于其他目的则可能受法案约束；研发活动在系统未投放市场或投入使用前可豁免，但需遵循伦理和法律规定等。 4、与其他规定的关系· 与高风险AI系统要求的关系：禁止的人工智能实践与高风险人工智能系统的规定紧密相关。部分被禁止的实践可能涉及高风险人工智能系统，若高风险人工智能系统的使用符合特定禁止条件，则会被禁止；反之，多数从禁止条款中例外的系统通常属于高风险类别，需要满足相应的风险评估、管理及其他合规要求。 与其他欧盟法律的关系：《人工智能法案》与欧盟其他法律相辅相成。一方面，它不会影响其他法律对相关人工智能实践的适用，若人工智能系统的使用不符合其他法律规定，即便未被该法案禁止，也可能是非法的；另一方面，该法案通过预防性和安全性规定，对其他法律进行补充，在数据保护、消费者保护、就业和产品安全等领域，共同构建全面的监管框架，确保对各类利益的充分保护。在数据保护方面，与《通用数据保护条例》(GDPR)等协同，规范人工智能系统处理个人数据的行为。 5、执行机制 市场监管机构：由成员国指定的市场监管机构以及欧盟数据保护监督员(负责欧盟机构相关事务)承担《人工智能法案》规则的执行职责，包括对禁令的执行。他们可依据职权或投诉展开执法行动，在处理涉及跨区域的风险时，需遵循欧盟保障程序，以保证禁令在各成员国的统一实施，为相关主体提供法律确定性。 处罚措施：法案根据违规严重程度制定了分级处罚制度，对违反第5条禁令的行为视为最严重的违规，处以高额罚款。针对不同主体，如企业、公共当局、欧盟机构等，设定了不同的罚款标准。同时强调在同一违规行为涉及多个条款时，应遵循一事不再罚原则，并依据法案规定的标准确定处罚。 二、各条款具体分析 1、第5 (1)(a)和(b)条-有害操纵、欺骗和剥削 目的：旨在保护个人和弱势群体免受人工智能驱动的操纵和剥削带来的严重危害，维护个人自主权和尊严，确保人工智能系统符合伦理和法律规范，促进值得信赖且以人为本的人工智能发展。 主要内容：5 (1)(a)条禁止使用部署潜意识、故意操纵或欺骗性技术，且这些技术需具备扭曲个人或群体行为、导致或可能导致重大伤害的特点；5 (1)(b)条禁止利用因年龄、残疾或特定社会经济状况导致的个人或群体脆弱性，产生类似的危害后果。 关键要素：对于5 (1)(a)条，技术类型包括潜意识技术(如视觉、听觉等潜意识信息传递)、故意操纵技术(如利用认知偏见影响行为)和欺骗性技术(如呈现虚假信息误导决策)，且这些技术需对行为产生实质性扭曲并造成重大伤害。5 (1)(b)条聚焦于对特定脆弱群体的保护，“利用”行为需基于年龄、残疾或社会经济状况导致的脆弱性，同样要满足行为扭曲和造成重大伤害的条件。 范围界定：明确区分了合法劝服与操纵行为，合法劝服基于透明和尊重个人自主权原则，而操纵行为则通过隐蔽手段破坏个人决策能力。同时，规定了操纵、欺骗和剥削性人工智能系统若不太可能造成重大伤害，则不在禁令范围内。 与其他法律的关系：与欧盟多项法律相关，如消费者保护法、数据保护法、非歧视法等。这些禁令不仅与这些法律相互补充，共同防范人工智能带来的风险，而且在具体案例中，同一行为可能同时违反多条法律规定，需综合考量。 2、第5 (1)(c)条-社会评分 目的：防止不公平的“社会评分”实践，保护个人的基本权利，包括尊严、非歧视、数据保护等权利，维护社会公平正义和欧盟的民主价值观。 主要内容：禁止使用基于个人或群体的社会行为、个人或人格特征进行评分，并导致不利或不公平待遇的人工智能系统，这种待遇可能体现在不相关的社会背景中，或与社会行为的严重程度不成比例。 关键要素：“社会评分”涵盖对自然人或群体的评估或分类，基于社会行为或个人特征数据，且评分结果需导致上述不公平待遇。如税收、福利分配、就业评估等场景中，若使用不相关数据进行评分并产生不利影响，可能触发禁令。 范围界定：明确排除对法律实体的评分(除非基于个人特征且直接影响个人)以及用户的个体评级等情况。同时指出，合法的评估实践，如基于相关数据且符合法律规定的信用评分、风险评估等，不在禁令范围内。 与其他法律的关系：与消费者保护法、数据保护法、非歧视法以及特定领域的法律(如信用评分相关法律)紧密相关。在判断某一社会评分行为是否合法时，需综合考虑这些法律的规定，确保全面保护个人权益。 3、第5 (1)(d)条-个人犯罪风险评估和预测 目的：确保个人基于实际行为而非仅基于人工智能预测的行为被评判，保护个人免受不公正的预判，维护司法公正和个人的基本权利。 主要内容：禁止使用仅基于个人画像或人格特征评估、预测个人犯罪风险的人工智能系统，但用于支持基于客观和可验证事实的人类评估的系统除外。 关键要素：“犯罪预测”通常指利用先进技术和数据分析预测犯罪风险，但该禁令仅适用于满足特定条件的风险评估。“仅基于”强调评估不能单纯依赖个人画像或人格特征，需有客观事实依据。如执法部门若仅依据个人的某些特征进行犯罪风险预测，则可能违反该禁令。 范围界定：明确了位置或地理空间犯罪预测、支持基于客观事实的人类评估的系统、对法律实体的犯罪预测以及对行政违法行为的预测等情况不在禁令范围内，并对每种情况进行了详细说明。 与其他法律的关系：与数据保护法(如GDPR、LED)、无罪推定原则相关法律紧密相连。在处理个人数据和确保公正审判方面，这些法律相互配合，共同保障个人在司法和执法过程中的权利。 4、第5 (1)(e)条-无目标抓取面部图像 目的：保护个人隐私和数据保护权利，防止因无目标抓取面部图像用于面部识别数据库建设而导致的个人信息滥用和隐私侵犯。 主要内容：禁止通过无目标地从互联网或闭路电视(CCTV)镜头中抓取面部图像来创建或扩展面部识别数据库的人工智能系统。 关键要素：涵盖面部识别数据库的创建或扩展行为，手段是无目标抓取，即不针对特定个体地广泛收集，数据源限定为互联网和CCTV镜头。例如，面部识别软件公司从社交媒体上自动抓取面部图像以构建数据库的行为，可能违反该禁令。 范围界定：明确不涉及面部图像的其他生物识别数据抓取、非人工智能参与的抓取、不用于人脸识别的面部图像数据库以及用于生成虚拟人物图像的系统等不在禁令范围内。 与其他法律的关系：与欧盟数据保护法紧密相关，无目标抓取面部图像的行为在数据保护法中通常也是非法的，两者相互呼应，强化对个人数据的保护。 5、第5 (1)(f)条-情绪识别 目的：在保障工作场所和教育机构中个人的权利和自由的同时，合理规范情绪识别技术的应用，避免其被滥用导致侵犯个人隐私和造成不公平待遇。 主要内容：禁止在工作场所和教育机构使用推断自然人员情绪的人工智能系统，但用于医疗或安全目的的除外。 关键要素：“情绪识别”限定为基于生物识别数据推断情绪或意图，包括识别和推断两种方式，对情绪的定义较为宽泛。“工作场所”和“教育机构”范围广泛，涵盖各种相关场景。例如，在招聘过程或教学过程中使用情绪识别系统，若无正当理由，可能违反该禁令。 范围界定：明确不基于生物识别数据推断情绪、推断身体状态(如疼痛、疲劳)的系统以及在其他领域使用的情绪识别系统不在禁令范围内，但后者通常被视为高风险系统。 与其他法律的关系：与数据保护法、就业和劳动相关法律密切相关。在允许使用情绪识别系统的特殊情况下，也需遵守这些法律的规定，确保员工和学生的权益得到充分保护。 6、第5 (1)(g)条-生物识别分类用于某些“敏感”特征 目的：防止基于生物识别数据对个人进行分类以推断敏感特征，避免由此引发的不公平和歧视性待遇，保护个人的尊严、隐私和非歧视权利。 主要内容：禁止使用基于个人生物识别数据对自然人进行分类，以推断其种族、政治观点、工会会员身份、宗教或哲学信仰、性生活或性取向的生物识别分类系统，但合法获取的生物识别数据集的标记、过滤等操作(如用于执法目的)除外。 关键要素：“生物识别分类系统”用于将个人分配到特定类别，“基于生物识别数据”和“推断敏感特征”是核心要素。如通过分析社交媒体照片中的生物识别数据来推断个人政治观点的系统，属于被禁止的范畴。 范围界定：明确对合法获取的生物识别数据集进行标记、过滤等操作，若旨在确保数据质量或防止歧视，则不在禁令范围内，并举例说明了允许的情况。 与其他法律的关系：与数据保护法(如GDPR、LED)紧密相关，进一步限制了个人数据处理的范围，确保在生物识别数据处理过程中充分保护个人敏感信息。 7、第5 (1)(h)条-执法目的的实时远程生物识别(RBI)系统 目的：在考虑到执法需求的同时，平衡对个人权利和自由的保护，确保实时远程生物识别技术在执法中的使用合法、合理、适度。 主要内容：禁止在公共场所使用实时远程生物识别系统用于执法目的，但在特定例外情况下(如寻找特定犯罪的受害者、预防严重威胁、定位和识别特定犯罪嫌疑人等)，在满足严格条件和保障措施的前提下允许使用。 关键要素：“实时远程生物识别系统”需满足识别目的、远程操作、使用参考数据库等条件，“实时”要求数据处理迅速无显著延迟，“公共场所”和“执法目的”也有明确的定义和范围。 范围界定：明确规定了允许使用的例外情况，每种情况都有严格的限制和条件，如对犯罪类型、威胁程度、嫌疑人范围等的规定。同时，对不属于禁令范围的情况进行了说明，如生物识别验证系统、在私人场所或网络空间的使用等。 与其他法律的关系：与数据保护法紧密相关，在处理生物识别数据时需遵循相关规定。同时，在执法过程中，与其他法律共同确保执法行为合法合规，保障个人权利。 四、例外情况的保障措施和条件 1、针对性个体和保障措施(Article 5 (2) AI Act) 使用限制与目的：使用实时RBI系统必须严格限定为确认特定目标个体的身份，以此避免大规模的无差别监控，平衡执法需求与对个体权利的影响。在寻找犯罪受害者、预防特定威胁或识别罪犯等场景下，使用该系统应精准指向具体个体，而不是进行广泛的监控。 评估与考量因素：在使用系统前，执法部门需全面评估多种因素。一方面，要衡量不使用系统可能造成的危害，包括对自然人、社会和执法目的的影响，例如危害的严重程度、发生概率以及影响范围；另一方面，也要评估使用系统对相关人员权利和自由的影响，同样涵盖后果的严重性、概率和范围。同时，还需思考是否存在侵入性较小的替代方案，只有在综合考量后，确认使用系统的必要性和合理性，才能进行后续操作。 地理、时间和人员限制：为防止系统滥用，使用时需明确划定地理范围，依据客观和非歧视性因素确定具体区域，避免对不必要的区域进行监控；设定严格的时间限制，使用期限应根据具体情况确定，且仅在必要时可按规定延长，杜绝无限期或模糊的使用；明确界定目标人员范围，排除无明确依据的随意识别，确保系统使用的针对性和精准性。 基本权利影响评估(FRIA)与系统注册：执法部门在部署系统前，必须完成FRIA并将系统在欧盟数据库中注册(紧急情况除外)。FRIA需按照Article 27 AI Act的要求执行，全面评估系统对基本权利的影响，涵盖使用描述、预期目的、参考数据库、技术原理、法律依据、使用期限和频率、受影响人员类别、潜在危害风险以及相应的应对措施等内容。在紧急情况下，虽可先使用系统，但必须尽快完成注册，且注册时间需符合“尽快”的标准，具体情况需根据实际案例判断。 2、需要事先授权 授权目的：对实时RBI系统的使用进行事先授权，旨在确保其使用符合法律规定，必须经过严格评估，确认使用该系统对于实现特定执法目标(如寻找特定受害者、预防特定威胁、定位或识别罪犯)是必要且相称的，同时使用范围和时间应严格控制在必要限度内。 授权主体与原则：使用实时RBI系统必须获得司法机关或独立行政机关的事先授权，这是基本原则。但在紧急情况下，若满足“使用系统的需求紧迫，无法在使用前获得授权”的条件，可先使用系统，但需在24小时内提交授权申请，并说明紧急情况的原因。若授权申请被拒绝，必须立即停止使用系统，并删除所有相关数据和结果，以防止数据滥用。 申请要求：授权申请通常由部署者(如执法部门)提出，针对每次具体的使用场景都需单独申请。申请必须详细说明使用目的、依据和必要性，同时提供充分的证据支持，以证明使用系统的合理性和合法性。不同成员国可能对申请的具体内容和形式有详细规定，需遵循相应要求。 授权机关审查：授权机关必须对申请进行严格审查，确认使用系统符合法律规定的必要性和相称性标准，确保使用不会过度侵犯个人权利。机关需独立于使用系统的部门，以保证审查的公正性和客观性，司法机关通常具备这种独立性。只有在满足所有要求的情况下，才能批准授权。 禁止自动决策：即使获得授权，也严禁仅依据实时RBI系统的输出结果做出对个人产生不利法律影响的决策。执法部门在使用系统时，必须结合其他证据进行综合判断，避免因系统误差或错误导致不公正的结果，确保个人的合法权益得到充分保障。 3、通知相关部门：每次使用实时RBI系统后，需按照国家规定向相关的市场监管机构和国家数据保护机构进行通知。通知内容应包含必要信息，但不得涉及可能危及刑事诉讼完整性的敏感操作数据。这一措施旨在加强对系统使用的监督，确保使用过程符合法律规定，同时保护个人数据安全。 4、国家法律要求 法律基础：成员国若决定允许使用实时RBI系统，必须制定相应的国家法律，为系统的使用提供明确的法律依据。法律应明确规定授权的具体条件、程序和限制，确保系统使用在法律框架内进行，避免随意性和滥用。 遵循限制和条件：国家法律必须严格遵循《人工智能法案》的规定，不得超出其设定的界限。使用目的不能超出法案规定的范围，如仅可用于寻找特定受害者、预防特定威胁和定位识别特定罪犯等情况，同时需满足法案规定的其他相关条件，以保障个人权利不受过度侵犯。 详细规则制定：国家法律需对授权申请、发放、使用以及监督和报告等方面制定详细规则。包括明确主管部门和独立授权机关的职责，规定申请的具体内容和格式(如书面申请并详细解释使用目的、依据和必要性)，设定系统使用的技术标准(如可靠性、准确性要求)，确定数据处理的相关规则(如数据保留期限、安全措施)，以及规定违反规定的制裁措施等，确保系统使用的各个环节都有章可循。 5、年度报告 成员国相关部门报告：成员国的国家市场监管机构和国家数据保护机构，在接到实时RBI系统使用通知后，需根据欧盟委员会提供的模板，每年提交使用情况报告。报告内容包括授权决定的数量和结果等信息，以便欧盟委员会全面了解系统在各成员国的使用情况，加强监管和评估。 欧盟委员会报告：欧盟委员会依据成员国提交的报告，每年发布关于实时RBI系统使用情况的综合报告。报告旨在总结整体情况，但会严格排除敏感操作数据，避免泄露可能影响刑事诉讼或执法工作的关键信息，同时为政策制定和后续监管提供参考依据。 五、生效与审查 1、生效时间 禁令生效：依据《人工智能法案》第113条，该法案第5条自2025年2月2日起正式施行。法案中关于治理、执法和处罚的章节于2025年8月2日生效。 2、过渡期间的要求：尽管在2025年2月2日至8月2日期间，相关监测和处罚条款尚未生效，但《人工智能法案》第5条的禁令对供应商和部署者仍然完全适用且具有强制性。这要求他们在这一过渡阶段主动采取必要措施，严格避免将可能构成禁止实践的人工智能系统投放市场、投入使用或进行相关操作。因为禁令本身具有直接效力，若有违反，受影响方有权向国家法院提起诉讼，要求对禁止的实践行为发布临时禁令，以此保障自身权益。 3、审查与更新 审查的必要性：这些指南是对《人工智能法案》第5条禁令的初步解释，并提供了实际示例。随着技术的快速发展、社会环境的变化以及监管实践的深入，有必要对指南进行审查和更新。实际执行过程中市场监管机构的执法经验、欧盟法院对禁令及相关条款的解释，都会为指南的调整提供重要依据，确保指南能够适应不断变化的情况，保持其有效性和准确性。 审查的主体与参与方：欧盟委员会负责对指南进行审查。在审查过程中，委员会将积极收集来自多方面的信息和意见，包括人工智能系统的供应商和部署者、人工智能委员会、其他相关利益相关者、市场监管机构、研究社区以及民间社会组织等。通过广泛征求各方意见，确保审查结果能够全面反映实际需求和行业发展趋势。 审查的可能结果：根据审查情况，欧盟委员会可能会决定对指南进行修订或撤回。若在审查中发现指南存在与实际情况不符、需要补充新内容以适应新技术或新问题等情况，委员会将对指南进行修订；若认为指南已无法适应现实需求或存在严重缺陷，也可能选择撤回指南，重新制定相关指引。这体现了欧盟委员会对指南的动态管理，以保障其对《人工智能法案》第5条禁令实施的指导作用。 来源：tbtguide

2024年12月12日，美国环境保护署(US EPA)发布声明，宣布与多家环保组织就内分泌干扰物识别项目(EDSP)的实施达成和解协议。根据协议内容，EPA承诺将采取一系列具体措施，对农药的内分泌干扰效应及其对人体健康的潜在危害进行系统性评估。 为了履行协议内容并提升EDSP实施的透明度，EPA同步推出了新的追踪平台，来确保在对农药进行内分泌干扰评估时产生的数据能够公开透明。 EDSP实施的进展与新DCI追踪平台发布的背景 尽管EPA早在1998年就启动了基于两阶段的体外和体内试验的内分泌干扰物识别项目(EDSP)，但在实际法规应用与实施方面，美国明显落后于欧盟。这一滞后导致EPA在2022年遭到多家环保组织的联合诉讼，指控其在实施EDSP时违反了《联邦食品、药品和化妆品法(FFDCA)》第408(p)条。作为回应，EPA于2023年10月发布了EDSP实施的近期评估策略(Near-Term Strategies)，并列出了需要优先进行内分泌干扰评估的农药有效成分清单。 因此，这些有效成分的登记申请人需按照EPA的要求提供新的试验数据以完成相应评估，这一在规定时间内要求登记申请人提交新数据的过程被称为Data-call-in(DCI)。 随后，EPA于2024年9月11日更新了需要优先进行内分泌干扰评估的有效成分清单，并在近期正式发布了用于追踪这些有效成分DCI过程的新平台，以履行与环保组织达成的和解协议，加速美国对农药有效成分的内分泌干扰评估。 EDSP实施的近期评估策略与优先评估清单的确定 由于农药有效成分的内分泌干扰评估涉及的一系列试验成本高昂，为加速评估流程，EPA于2023年初明确了新途径技术方法(NAMs)：ToxCast信号通路模型可用于替代EDSP第一阶段的雌激素和雄激素受体信号通路试验。在2023年10月发布的EDSP实施近期评估策略(Near-Term Strategies)中，EPA将缺乏大鼠两代生殖毒性试验(OECD TG 416)或扩展一代生殖毒性试验(EOGRT)(OECD TG 443)数据的农药有效成分，根据ToxCast信号通路模型的预测结果分为以下三组： Group 1：ToxCast信号通路模型预测结果为阳性。此组有效成分将被列入优先评估清单，EPA要求相关登记申请人补充新的试验数据(如EOGRT等)。 Group 2：无相应ToxCast信号通路模型预测结果。EPA将对涉及的有效成分进行优化评估，以判断是否需要开展进一步的雌激素与雄激素受体信号通路相关试验。 Group 3：ToxCast信号通路模型预测结果为阴性。EPA认为此组有效成分在内分泌干扰评估中的优先级较低。 目前列入Group 1，即需要优先进行内分泌干扰评估清单的有效成分包括：甲氨基阿维菌素苯甲酸盐(甲维盐)、虫螨腈、抑霉唑、二甲戊灵、炔丙菊酯等，但部分有效成分(如甲维盐)截至当前EPA尚未正式发出Data-call-in(DCI)通知。 甲状腺受体信号通路相关内分泌干扰活性的评估 根据当前EPA发布的EDSP实施近期评估策略，尚未充分涵盖对于甲状腺受体信号通路相关内分泌干扰活性的评估，对此EPA也将履行达成的和解协议，在2025年12月31日之前将举行科学咨询小组(SAP)会议，修订与甲状腺相关内分泌干扰活性评估的框架与方法，并进行外部的同行评议。 此次EPA与环保组织达成的和解协议与新平台的发布，标志着EPA将进一步加速农药有效成分的内分泌干扰评估进程。相关农药企业应密切关注政策动态，及时调整策略，并积极应对可能出现的新合规要求。 来源：瑞欧科技

2025年2月11日，欧盟《包装及包装废弃物管理法规》(Packaging and Packaging Waste Regulation，简称PPWR)正式生效。该法规旨在通过减少包装废弃物、提升包装材料的可持续性，推动包装行业向绿色、环保方向发展，助力循环经济的实现。 根据新规，欧洲化学品管理局(ECHA)将承担重要职责，致力于提升包装材料的安全性和环保性。ECHA的首要任务是支持欧盟委员会，准备一份研究报告，识别包装及相关组件中的有害化学品，并评估这些化学品对包装安全性、可重复使用性和可回收性的影响。该报告计划于2026年9月底前提交给欧盟委员会。此外，ECHA需在2026年3月20日前提交一份中期草案，以向欧盟委员会通报研究进展并讨论初步发现。 ECHA研究范围 研究报告至少包括以下内容： 1.包装及包装组件的映射：详细梳理欧盟市场上现有的不同包装及包装组件(按材料、类型、规格等分类)，包括其制造过程、供应链中的使用情况以及地理分布。 2.物质清单：列出可能用于制造包装及包装组件的物质(按包装材料/类型分类)，并尽可能涵盖包装废弃物在后续生命周期阶段(如重复使用或回收)中可能涉及的物质。 3.物质属性分析：对识别出的物质提供化学身份、物理状态、危害特征、在包装中的技术功能，以及其在相关欧盟法规(如CLP法规、REACH法规)中的监管状态。 4.关注物质(SoC)识别：基于法规定义，识别符合关注物质标准的化学物质，并分析其对包装的重复使用、回收以及化学安全性的影响。 5.浓度范围评估：尽可能提供关注物质在包装及包装组件中的典型浓度范围。 6.废弃物处理与回收技术：梳理当前包装废弃物的处理流程，描述欧盟内的收集实践和废弃物处理技术，并评估现有回收技术的效率和局限性。 7.优先限制物质清单：列出可能需要在REACH法规下优先限制的关注物质，并说明其优先级标准。 8. PFAS含量及相关规定：评估食品接触包装材料中全氟和多氟烷基物质(PFAS)的含量，分析是否需要修改或废除PPWR第5条第5款的相关规定，以避免与REACH法规、POPs法规和食品接触材料法规的重复。 法规背景及目标 PPWR旨在全面覆盖包装的生命周期，通过减少包装废物、提高可持续性以及降低环境影响，以推动循环经济和资源效率的提升。同时，该法规也积极鼓励环保包装技术和材料的研发。在此框架下，ECHA将负责执行具体任务，而欧盟委员会环境总司将监督其实施情况。 此外，PPWR还设定了严格的回收目标和限制措施，包括逐步提升包装产品中最低回收材料的比例，限制一次性塑料包装的使用，以及减少包装的重量和体积。这些措施将为包装行业带来深远影响，推动行业向更环保、更可持续的方向发展。 与此同时，ECHA表示，将充分发挥其在化学品领域的专业能力，提升包装材料的安全性和环保性，增强其可再利用和回收能力。 来源：瑞旭集团

据泰媒报道，泰国将增加从美国进口乙烷和农产品，以保护其出口导向型经济免受贸易战影响。 总理佩通坦的副秘书长表示，政府已要求泰国石化企业至少增加100万吨美国乙烷进口，价值约2亿美元，并考虑加强防务和安全合作，以在美泰贸易谈判中争取有利条件。 美国是泰国第二大贸易伙伴，2024年泰国对美贸易顺差约354亿美元。特朗普政府曾对贸易顺差国征收关税，泰国正派遣商务部长前往美国，希望化解潜在贸易摩擦。 此外，泰国饲料厂将增加进口美国豆粕等农产品，以用于牲畜饲料。当前主要进口美国乙烷的国家包括中国、印度、加拿大和挪威，该产品主要用于石化行业。 来源：商务部

据泰煤报道，近日，泰国商业部发言人兼贸易政策与战略办公室主任普蓬先生称，2024年泰国的出口总额达3005.3亿美元(约合10万亿泰铢)，增长5.4%。其中，农产品和加工农产品占比17.4%，出口额达521.9亿美元(约合1.8358万亿泰铢)，增长6%。 数据显示，出口农产品中，出口额排在前5位的分别是：新鲜、冷藏、冷冻水果及干果、大米、橡胶、鸡、木薯制品。 出口额最高的5大出口市场分别是：中国：100.547亿美元，占比34.88%；日本、美国、马来西亚、印度尼西亚。 来源：商务部

近期，因活性物质的再评审工作未能在原定有效期前完成，欧盟宣布延长多个活性物质的批准期限。此次延长的活性物质包括嘧霉胺、多杀霉素、甲氧咪草烟等，该决议已于上月底生效。 嘧霉胺 (Pyrimethanil) 嘧霉胺(Pyrimethanil)是由德国艾格福公司(现为拜耳公司)开发的苯氨基嘧啶类杀菌剂，主要通过抑制病原菌蛋白质的分泌，阻止病菌侵染，从而达到杀菌效果。此外，嘧霉胺还具有保护和治疗功能，能够迅速渗透植物组织，特别是在花、幼果等喷药难以到达的部位发挥作用。 目前，嘧霉胺已在全球多个国家和地区完成登记，包括中国、欧盟、美国、澳大利亚和加拿大等。截至2025年2月，嘧霉胺在中国已完成14个原药登记，118个制剂登记。 本次，欧盟宣布延长嘧霉胺的有效期至2026年6月30日。 多杀霉素 (Spinosad) 多杀霉素(Spinosad)是由美国陶氏益农公司(现为科迪华公司)开发的大环内酯类生物杀虫剂，由多杀菌素A和多杀菌素D两种成分组成。其主要作用方式是通过刺激昆虫的神经系统，迅速麻痹并杀死多种害虫，对鳞翅目、双翅目、缨翅目等多种害虫具有高效的防治效果。 多杀霉素在全球多个国家和地区的登记情况良好，包括中国、欧盟、美国、澳大利亚和加拿大等。截至2025年2月，多杀霉素在中国已有9个原药登记，134个制剂登记。 本次，欧盟宣布延长多杀霉素的有效期至2026年10月31日。 甲氧咪草烟(Imazamox) 甲氧咪草烟是由美国氰胺公司(现为BASF公司)开发的咪唑啉酮类除草剂，主要通过抑制植物的乙酰乳酸合成酶(ALS)或乙酰羟酸合成酶(AHAS)活性，阻止氨基酸的合成，从而抑制杂草的生长。广谱的除草活性使其能够有效防治大多数禾本科和阔叶杂草。 目前，甲氧咪草烟已在中国、欧盟、美国、巴西、澳大利亚、加拿大等国家和地区完成登记。截至2025年2月，甲氧咪草烟在中国共有13个原药登记，12个制剂登记。 本次，欧盟宣布延长甲氧咪草烟的有效期至2027年6月30日。 其他活性物质 除以上提到的活性物质之外，本次欧盟活性物质有效期延长通报中还包含福美锌(Ziram)、嘧菌环胺(Cyprodinil)、氯吡嘧磺隆(Halosulfuron-methyl)等活性物质，具体信息如下表： 来源：瑞欧科技

2025年1月3日，印度电子和信息技术部发布了《2025年数字个人数据保护规则草案》(“《规则》”)。 该《规则》将有助于促进《2023年数字个人数据保护法案》(“《法案》”)的实施。 电子和信息技术部欢迎公众和利益相关方在2025年2月18日之前就《规则》提出任何反馈意见。 对于新德里Singh & Singh律师事务所的副合伙人罗汉.斯瓦鲁普(Rohan Swarup)来说，《规则》草案是朝着正确方向迈出的一步，符合《法案》的目标。他表示：“《规则》就《法案》涵盖的一些较为模糊的方面提供了明确性，例如向数据负责人发出通知的形式和方式，构成‘合理的安全保障’的基线，以及印度要求提供补贴和福利的信息方式。” 然而，他还补充称，《规则》草案中仍有一些条款过于宽泛，因此缺乏明确性。 其中一项是《规则》第5条，它允许国家的任何机构处理个人数据，以使用公共资金向数据负责人提供任何补贴、服务、证书、执照或许可。斯瓦鲁普解释说：“虽然增加了附表2以指定国家及其机构处理个人数据的标准，但它并没有改变国家实际上可以将任何政府活动纳入该规则范围的事实。该规则没有要求获得数据负责人同意。” 此外，《规则》第5条并未明确说明数据负责人是否首先需要申请福利或补贴。斯瓦鲁普认为：“鉴于几乎所有福利、服务等都是根据法律或政策发放的，而且几乎所有福利、服务等都使用的是公共资金，因此该规则缺乏足够的保障措施，并允许国家几乎不受限制地处理个人数据。” 根据斯瓦鲁普的说法，另一个需要更加明确的条款是《规则》第8条。第8条规定了某些类别的数据受托人可以保留为特定目的提供个人数据的时限，除非这些数据已不再用于特定目的。与附表3一并阅读可知，第8条规定了三种类型的中介机构，他们可以将个人数据保留3年，从数据负责人最后一次为执行指定目的而联系相关数据受托人的时间开始计算。这些中介机构是：社交媒体中介机构、在线游戏中介机构和电子商务中介机构。 对斯瓦鲁普来说，将这三种类型的中介机构保持在同等水平是不合理的。斯瓦鲁普认为：“在我看来，鉴于数据负责人经常在电子商务和在线游戏中介平台上进行金融交易，他们经常为其提供个人数据，因此与社交媒体中介相比，在线游戏中介和电子商务中介应该获得更短的保留个人数据的时间。” 他还提到了《法案》第36条，该条款授权印度中央政府要求数据受托人和中介机构提供信息，以及《规则》草案第22条。根据该规则，印度可以通过授权人为附表7中规定的目的要求提供《法案》第36条中提及的这些信息。规定的目的包括为印度的主权和完整或国家安全服务的目的、根据当时有效的任何法律履行任何职能的目的等。 斯瓦鲁普声称这一条款可能会被滥用。他解释道：“该条款似乎没有设置任何内在监督机制，我认为国家机构对个人数据的需求可能会遇到司法挑战。” 斯瓦鲁普指出：“需要在《规则》草案或《法案》中建立更多内在的防护措施，以确保授予国家的权力与个人的权利保持平衡。还迫切需要让个人意识到该法案赋予他们的权利。” 来源：中国保护知识产权网

2025年1月，美国国家标准技术研究院(NIST)发布增材建筑(AC)标准化报告，聚焦增材建筑标准化进程，通过汇聚行业各方参与者，深入探讨材料测试、结构完整性、安全协议及劳动力发展等关键领域标准缺失问题，并提出应对策略，为AC行业发展绘制路线图。 AC行业发展迅速，但标准制定滞后。美国国家标准与技术研究院(NIST)和美国陆军工程研发中心(ERDC)于2024年8月20 - 21日联合举办研讨会，旨在召集利益相关者，填补标准空白，推动AC技术标准化与发展，重点关注3D打印结构的材料、测试方法和工程设计标准。主要研讨内容及成果如下： 一、标准制定进展与经验教训 前期回顾：2023年首次研讨会确定了采样、测试方法、打印分辨率、材料标准和固化材料测试等重点领域的标准需求，强调社区协作、克服技术采用障碍及开发特定测试方法的重要性。 ACE联盟进展：2023年成立，致力于整合利益相关者，解决标准缺失问题，重点关注离线测量与打印质量关联、原位和过程中测量、硬化性能及结构尺度测量等方面，并成立教育、粘结、可持续性等任务组推动工作。 ASTM标准更新：ASTM F 42.0 7.07内多项与AC相关标准处于制定或修订中，涵盖建筑增材制造的工艺、设计、评估及材料性能测试等方面。 二、行业现状与挑战 3DCP行业进展与困境：3D混凝土打印(3DCP)在住宅领域有成果，但面临诸多挑战。如3DCP混合料成本高、环境因素影响打印质量、技术基础设施不完善等，且未来需从砂浆向混凝土过渡、应对二组分系统挑战、与传统方法竞争、解决预制与现场打印问题及探索替代粘结剂系统。 打印格式与标准化挑战：AC打印机格式多样，应根据应用选择，且打印机应“材料无关”，聚焦材料输送系统优化。同时，需深入理解AC结构设计，明确铸造与打印材料差异，考虑操作和环境挑战对标准制定的影响。 三、现场打印障碍及解决方案 流变学障碍：包括缺乏原位监测、撕裂开裂、层间粘结弱、开放时间内流变性能保持、流变与打印性能关联等问题。建议投资硬件和传感器开发、进行主动流变控制和机器学习、持续试验和现场测试等。 固化障碍：存在收缩、缺乏标准、环境多变、试件尺寸影响、快速蒸发、裂缝形成等问题。可采取在线监测、确保样本代表性、制定标准、控制湿度等措施。 测试障碍：缺乏测试标准、样本代表性不足、铸造与打印试样差异、几何形状多样、评估方法不确定等。需测试审查修订方法、生成实验室间数据、优化采样策略、开发有限元分析模型等。 打印障碍：涵盖混合料设计测试、现场监测、远程打印、钢筋拼接、层间时间间隔、天气影响、劳动力短缺等。可改进监测系统、加强培训、控制材料比例、提高设备稳定性等。 其他障碍：如各向异性和粘结强度认识分歧、法规合规、劳动力教育、用水管理、设备运输维护等。应规范标准语言、加强教育、开发培训程序、建立回收系统等。 四、可持续性相关讨论 案例分析：ICON与MIT合作研究表明，3D打印房屋在特定气候区运营碳排放低于传统房屋，墙体设计采用低碳混凝土和高效结构，降低了隐含碳。 可持续设计考量：墙设计需考虑材料选择、优化使用、结构效率、几何拓扑优化及环境因素，采用EPDs和LCA衡量可持续性，标准在其中起关键作用，包括提供评估框架、确保方法统一、促进最佳实践、确保合规和鼓励可持续行为。 五、多领域标准影响探讨 房地产开发与金融：标准增强了贷款方和保险方信心，减少社区障碍，加快建设和提高韧性，有助于融资和降低成本，但也可能延长审批、增加成本、限制设计，可通过性能化设计、稳定代码语言、灵活标准等解决。 研发：促进产学研合作和研发协同，推动研究与标准良性循环，但可能限制研究，需加强产业与研究合作、更新标准、缩短修订周期、确保设备实用性。 劳动力与劳动：缓解劳动力短缺，提升技能和质量控制，创造新岗位，但培训成本高、可能依赖设备、存在自动化失业风险等，可通过标准化培训、通用程序、远程技术、激励学习等应对。 安全：保障操作和结构安全，提升安全协议，但可能产生虚假安全感、导致过度设计，应明确范围、简化标准、加强研发和合理设置培训阈值。 3D打印程序：减少许可时间和浪费，助力企业进入行业，提升质量和安全，但可能抑制创新，可采用灵活标准、性能测试、限制范围和明确安全要求等措施。 来源:tbtguide

 　　非洲猪瘟 　　 　　1. 韩国发生2起家猪非洲猪瘟疫情 　　 　　2月10日，韩国通报京畿道发生2起家猪非洲猪瘟疫情，17头家猪感染，9头死亡，9357头被扑杀。 　　 　　2. 摩尔多瓦发生6起家猪和1起野猪非洲猪瘟疫情 　　 　　2月10、12、13、14日，摩尔多瓦通报德罗恰区等4地发生6起家猪和1起野猪非洲猪瘟疫情，15头家猪和1头野猪感染死亡，2头被扑杀。 　　 　　3. 爱沙尼亚发生4起野猪非洲猪瘟疫情 　　 　　2月10、11、13日，爱沙尼亚通报帕尔努县等3地发生4起野猪非洲猪瘟疫情，7头野猪感染死亡。 　　 　　4. 匈牙利发生19起野猪非洲猪瘟疫情 　　 　　2月11日，匈牙利通报科马罗姆州等2地发生19起野猪非洲猪瘟疫情，21头野猪感染，6头死亡，15头被扑杀。 　　 　　5. 德国发生148起野猪非洲猪瘟疫情 　　 　　2月11、12、14日，德国通报萨克森州等4地发生148起野猪非洲猪瘟疫情，148头野猪感染死亡。 　　 　　6. 波兰发生89起野猪非洲猪瘟疫情 　　 　　2月11日，波兰通报西滨海省等10地发生89起野猪非洲猪瘟疫情，152头野猪感染死亡。 　　 　　7. 希腊发生2起野猪非洲猪瘟疫情 　　 　　2月12日，希腊通报伯罗奔尼撒大区发生2起野猪非洲猪瘟疫情，2头野猪感染死亡。 　　 　　8. 塞尔维亚发生4起家猪非洲猪瘟疫情 　　 　　2月12日，塞尔维亚通报贝尔格莱德市等2地发生4起家猪非洲猪瘟疫情，7头家猪感染死亡，19头被扑杀。 　　 　　9. 克罗地亚发生1起野猪非洲猪瘟疫情 　　 　　2月12日，克罗地亚通报武科瓦尔-斯里耶姆县发生1起野猪非洲猪瘟疫情，1头野猪感染死亡。 　　 　　10. 意大利发生13起野猪非洲猪瘟疫情 　　 　　2月12日，意大利通报托斯卡纳大区等5地发生13起野猪非洲猪瘟疫情，13头野猪感染死亡。 　　 　　11. 北马其顿发生4起野猪非洲猪瘟疫情 　　 　　2月12日，北马其顿通报德鲁戈沃区等3地发生4起野猪非洲猪瘟疫情，39头野猪感染死亡。 　　 　　12. 波黑发生2起野猪非洲猪瘟疫情 　　 　　2月13日，波黑通报波黑联邦发生2起野猪非洲猪瘟疫情，3头野猪感染死亡。 　　 　　13. 罗马尼亚发生12起野猪和6起家猪非洲猪瘟疫情 　　 　　2月14日，罗马尼亚通报加拉茨县等4地发生12起野猪和6起家猪非洲猪瘟疫情，30头野猪感染死亡，34头家猪感染，11头死亡，21头被扑杀。 　　 　　禽流感 　　 　　1. 波兰发生5起家禽和3起野禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月10、13、14日，波兰通报库亚瓦滨海省等4地发生5起家禽和3起野禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情，18.2万只家禽感染，953只死亡，17.9万只被扑杀，12只野禽感染死亡。 　　 　　2. 日本发生8起家禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月10日，日本通报千叶县等2地发生8起家禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情，355只家禽感染死亡，124.5万只被扑杀。 　　 　　3. 韩国发生6起家禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月10日，韩国通报忠清北道等4地发生6起家禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情，400只家禽感染，331只死亡，24万只被扑杀。 　　 　　4. 摩尔多瓦发生2起野禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月10、13日，摩尔多瓦通报德罗恰区等2地发生2起野禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情，24只野禽感染死亡，18只被扑杀。 　　 　　5. 澳大利亚发生2起家禽H7N8亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月10、14日，澳大利亚通报维多利亚州发生2起家禽H7N8亚型（毒株与2024年不同）高致病性禽流感疫情，2663只家禽感染，554只死亡，7.7万只被扑杀。 　　 　　6. 乌克兰发生1起野禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月10日，乌克兰通报苏梅州发生1起野禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情，37只散养家禽感染，25只死亡。 　　 　　7. 尼日利亚发生3起家禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月10日，尼日利亚通报卡诺州等2地发生3起家禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情，1020只家禽感染，802只死亡，218只被扑杀。 　　 　　8. 美国发生18起哺乳动物H5N1亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月10日，美国通报科罗拉多州等9地发生18起哺乳动物H5N1亚型高致病性禽流感疫情，多头奶牛和10只家猫赤狐等哺乳动物感染。 　　 　　9. 英国发生22起野禽和1起家禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月10、11日，英国通报苏格兰等3地发生22起野禽和1起家禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情，40只野禽感染死亡，37只家禽感染，7只死亡。 　　 　　10. 比利时发生5起野禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月10、11日，比利时通报瓦隆大区发生5起野禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情，16只野禽和散养家禽感染，11只死亡，43只被扑杀。 　　 　　11. 波黑发生1起家禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月11日，波黑通报塞族共和国发生1起家禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情，77只家禽感染死亡，3只被扑杀。 　　 　　12. 尼日尔发生1起家禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月11日，尼日尔通报尼亚美市发生1起家禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情，90只家禽感染死亡，160只被扑杀。 　　 　　13. 印度发生6起家禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月11、13日，印度通报马哈拉施特拉邦扥等2地发生6起家禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情，965只家禽感染死亡，1.8万只被扑杀。 　　 　　14. 德国发生20起野禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月12、13日，德国通报下萨克森州等6地发生20起野禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情，36只野禽和散养家禽感染死亡，14只被扑杀。 　　 　　15. 意大利发生4起野禽和2起哺乳动物H5N1亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月12日，意大利通报威尼托大区等3地发生4起野禽和2起哺乳动物H5N1亚型高致病性禽流感疫情，4只野禽和2只野生赤狐感染死亡。 　　 　　16.匈牙利发生1起家禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月13日，匈牙利通报巴奇基什孔州发生1起家禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情，多只家禽感染死亡。 　　 　　17. 荷兰发生9起野禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月13日，荷兰通报弗里斯兰省等3地发生9起野禽H5N1亚型高致病性禽流感疫情，9只野禽感染死亡。 　　 　　18. 加拿大发生1起家禽H5N5亚型高致病性禽流感疫情 　　 　　2月14日，加拿大通报纽芬兰和拉布拉多省州发生1起家禽H5N5亚型高致病性禽流感疫情，34只家禽感染死亡。 　　 　　其他动物疫病 　　 　　1. 南非发生1起SAT1型口蹄疫疫情 　　 　　2月11日，南非通报夸祖鲁纳塔尔省发生1起SAT1型口蹄疫疫情，3头牛感染。 　　 　　2. 以色列发生1起O型口蹄疫疫情 　　 　　2月13日，以色列通报北部区发生1起O型口蹄疫疫情，50只绵羊感染。 　　 　　3. 尼加拉瓜发生4086起新大陆螺旋蝇蛆病疫情 　　 　　2月10日，尼加拉瓜通报奇南德加省等10地发生4086起新大陆螺旋蝇蛆病疫情，4922头牛马等牲畜感染，25头死亡。 　　 　　4. 伯利兹发生2起新大陆螺旋蝇蛆病疫情 　　 　　2月10日，伯利兹通报托莱多省发生2起新大陆螺旋蝇蛆病疫情，4头牛感染。 　　 　　5. 希腊发生1起羊痘疫情 　　 　　2月11日，希腊通报埃维亚省发生1起羊痘疫情，1只绵羊感染。 　　 　　6. 墨西哥发生3起新大陆螺旋蝇蛆病疫情 　　 　　2月11、14日，墨西哥通报恰帕斯州等3地发生3起新大陆螺旋蝇蛆病疫情，12头牛马家猪等家畜感染。 　　 　　7. 英国发生1起3型和1起12型蓝舌病疫情 　　 　　2月11日，英国通报英格兰发生1起3型和1起12型蓝舌病疫情，4头牛感染。 　　 　　8. 日本发生1起猪瘟疫情 　　 　　2月12日，日本通报群马县发生1起猪瘟疫情，6头家猪感染，5529头被扑杀。 　　 　　9. 波兰发生2起新城疫疫情 　　 　　2月12、14日，波兰通报卢布林省等2地发生2起新城疫疫情，38.4万只家禽感染，4.8万只死亡，34.7万只被扑杀。 　　 　　10. 斯洛文尼亚发生2起4型蓝舌病疫情 　　 　　2月13日，斯洛文尼亚通报克洛统计区等2地发生2起4型蓝舌病疫情，3头牛感染。          来源：农业农村部