生物威胁建模与兵棋推演

01概述与价值链#

标记 EC：无——为美国国家生物防御战略提供依据 | OECD：biotech-health, cross-cutting | 监管机构：FDA（美国）

生物威胁建模与兵棋推演模拟生物威胁情景——大流行病桌面推演、生物防御兵棋推演以及对AI设计病原体等新兴威胁的结构化风险评估——以为政府政策、机构准备工作和研究治理决策提供依据。这项工作从根本上属于咨询与分析性质，而非商业产品，由少数几家学术生物安全中心和政策智库主导，而非拥有产品页面的广泛供应商市场。截至2026年，仅有一家机构拥有强有力、相关的证据，证明其拥有活跃的生物威胁建模与推演业务；其他若干具名候选机构（一家生物监测公司、一家国家实验室）仅提供了从未真正具名指向该候选机构的通用学术论文——这是该目录领域中常见的误确认模式。

生物威胁建模与兵棋推演的关键方向：

1. 大流行病桌面推演（Pandemic tabletop exercises）： 引导政府或机构参与者在现实约束下完成模拟大流行病响应的结构化情景演练，测试决策与协调能力。
2. AI设计病原体风险评估（AI-designed pathogen risk assessment）： 针对AI工具可能被用于设计或增强生物威胁的风险的新兴分析，这是2026年迅速发展的政策关注点。
3. 生物防御兵棋推演（Biodefense war-gaming）： 对蓄意生物攻击情景的结构化模拟，以测试国家或机构层面的响应能力。
4. 国会与政策简报情景讨论（Congressional and policy-briefing scenario discussions）： 旨在就新兴生物风险议题为立法者和政策制定者提供信息的互动情景研讨会。

行业价值链#

[威胁情景设计] ──> [推演/模拟执行] ──> [参与者响应记录] ──> [分析]
                                              │
                                        (结论综合)
                                              │
                                              ▼
[政策/准备建议] <─── [报告发布] <───────────┘

价值链层级#

行业的跨领域技术：

• 情景设计方法论： 构建真实、与政策相关的生物威胁情景的结构化方法。
• AI风险评估框架： 用于评估AI工具是否显著增加生物威胁风险的新兴方法论，这是2026年快速发展的政策领域。
• 推演组织基础设施： 组织多参与者桌面推演或模拟演练并系统记录其产出的运营能力。

02美国#

美国是唯一拥有确认专业机构的地区，反映出这项工作集中于少数几家美国精英学术生物安全中心的格局。

大流行病演练、AI设计病原体风险分析#

• Johns Hopkins Center for Health Security： 开展了SPARS 2017（一项冠状病毒大流行病情景演练，至今仍被现有培训材料引用）及其现有的生物安全模拟演练（BSX）课程，并于2026年就AI设计病毒基因组治理发表评论——通过兰德公司（RAND Corporation）一份引用其工作的研究报告、该中心自身关于AI设计病原体风险的LinkedIn发帖，以及关于其生物恐怖主义准备历史的独立报道得到确认。

03中国#

未在实地筛查中发现拥有专用、确认的生物威胁建模与兵棋推演业务的中国机构。这与该领域集中于少数几家西方学术中心、而非广泛国际供应商或机构市场的特征一致。

无确认的专业机构#

• 市场背景： 本文未发现拥有确认的、相关的专用生物威胁建模与兵棋推演业务证据的中国机构。
• 重新开放条件： 若未来筛查中出现拥有确认的生物威胁建模业务的中国机构，本节应予以修订并将该机构加入表格。

04欧盟#

未在实地筛查中发现拥有与美国标杆机构同等确认强度的专用、确认生物威胁建模与兵棋推演业务的欧盟机构。

无确认的专业机构#

• 市场背景： 本文未发现拥有与Johns Hopkins在美国的确认证据相当的专用生物威胁建模与兵棋推演业务证据的欧盟机构。
• 重新开放条件： 若未来筛查中出现拥有确认的生物威胁建模业务的欧盟机构，本节应予以修订并将该机构加入表格。

05领先企业与研究机构#

06技术栈与创新#

该类别的"技术"是情景设计与推演组织方法论，而非实体产品，应用于不断演变的一系列生物威胁情景。

1. 情景演练设计（Scenario exercise design）：
   • 在新冠疫情爆发数年前开发的SPARS 2017冠状病毒情景，至今仍被作为培训工具引用——反映出一个设计良好的情景可以在多次真实世界生物事件中保持相关性。
2. AI生物风险治理分析（AI-biorisk governance analysis）：
   • 该中心2026年关于AI设计病毒基因组治理的评论，针对的是一个新兴风险类别——生成式AI工具可能显著降低设计危险病原体的门槛——这是2026年国会和政策界高度关注的话题。
3. 结构化推演组织（Structured exercise facilitation）：
   • 生物安全模拟演练（BSX）课程形式运用结构化组织方法论，引导参与者完成真实的生物安全情景，系统性地记录决策缺口以供后续分析。

07价值链与生产管线#

生物威胁桌面推演的工业管线（为美国国家生物防御战略提供依据）#

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│ 1. 情景设计                  │ ───> │ 2. 推演/模拟执行             │
└───────────────────────────┘      └───────────────────────────┘
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│ 4. 分析                     │ <─── │ 3. 响应记录                 │
└───────────────────────────┘      └───────────────────────────┘
              │
              ▼
┌───────────────────────────┐      ┌───────────────────────────┐
│ 5. 报告发布                  │ ───> │ 6. 政策/准备建议             │
└───────────────────────────┘      └───────────────────────────┘

阶段1：情景设计

基于当前流行病学或生物安全科学构建真实的生物威胁情景——如SPARS 2017冠状病毒情景。

阶段2：推演/模拟执行

政府、机构或立法参与者在结构化会议（如BSX课程）中完成该情景。

阶段3：响应记录

在演练期间系统性记录参与者决策、协调缺口和响应时间。

阶段4：分析

分析师评估记录下的响应，找出能力缺口和政策影响，包括AI设计病原体等新兴风险类别。

阶段5：报告发布

面向政策制定者、机构或公众发布调查结果，例如该中心关于AI设计病毒基因组治理的评论。

阶段6：政策/准备建议

已发布的调查结果被纳入更新后的国家生物防御政策或机构准备规划。