一支中國軍事研究團隊近日發佈了其所稱的全球首個開放訪問的數據集，該數據集結合了可見光和紅外圖像，用於海上船隻的檢測。這個資源有助於提高在夜間或雷達不太有效的環境中，無人機、導彈及自主監視系統的目標精確度。這個名為 DMSD 的雙模船隻檢測數據集包含了超過 2,000 對可見光和紅外圖像的船隻配對，以及近 20,000 個在各種海況下標註的示例。

在海上進行船隻檢測的難度較高，因為從空中或無人機識別船隻比在陸地上認識物體要困難得多。海洋環境帶來了獨特的挑戰，降低了檢測的準確性，例如陽光在水面上的反射、變幻的天氣、遠距離拍攝的模糊圖像以及背景雜亂或缺乏特徵，這使得識別船隻的類型和運動變得困難。雖然雷達可以幫助檢測，但在敵對環境中它也可能受到干擾、欺騙或阻擋。而紅外傳感器則是被動的，它們不發出可以被檢測或干擾的信號，並且在可見光相機無法工作的夜間仍能運作。

DMSD 數據集的主要優勢在於它結合了這兩種類型的圖像，為 AI 模型提供了更豐富且互補的數據，以應對單一傳感器可能失效的情況。隨著最近事件的發展，這個數據集的發佈尤為重要。今年二月，伊朗聲稱成功擊中 USS Abraham Lincoln 航母，該事件發生在霍爾木茲海峽附近。美方則否認了此事，表示武器並未接近航母。這一事件突顯了海上打擊行動中的一個普遍挑戰：將反艦導彈或無人機發射到目標附近是一個問題，但可靠地檢測、識別和追蹤特定的移動海軍艦艇，尤其是可能正在機動、使用對抗措施或在能見度不佳的情況下運行的軍艦，則要困難得多。

擁有 20,000 個涵蓋可見光和紅外圖像的標註示例的數據集，正是 AI 目標系統需要的訓練工具，以提高檢測能力。該團隊已將 DMSD 數據集公開，這符合其他中國軍事相關研究的趨勢，開放發佈有助於加速 AI 的發展並惠及更廣泛的學術界。該數據集據稱是首個以此規模和細節結合可見光和紅外船隻圖像的數據集。特別是紅外成像解決了光學引導系統最持久的脆弱性之一：黑暗和霧霾。歷史上，在夜間或低能見度條件下進行的海軍行動通常對光學引導武器提供了一定的保護，而一個訓練良好的雙模 AI 目標系統則顯著縮小了這一窗口。

研究者並未透露該數據集旨在支持哪些武器平台，將這項工作呈現為海上物體檢測的一般進展。然而，考慮到其與解放軍軍事大學系統下的海軍航空大學等機構的關聯，主要的興趣顯然可能在於此。該研究於一月份發表在中文期刊《雷達學報》上。

哈佛大學的研究人員開發出一種反向太陽能收集器，解決了可再生能源最持久的難題之一：在正確的時間獲得正確的能量。這種新裝置利用簡單的相變化，即水的蒸發和凝結，作為光學開關。這使得該設備能夠在夏季熱時被動切換到發電模式，並在冬季寒冷時提供直接的熱量，且無需任何傳感器、馬達或計算機芯片。

傳統太陽能技術被認為是僵化的。光伏（PV）板無論建築是否需要空調電力或已經在努力保持溫暖，均會持續產生電力。相對而言，太陽熱收集器即使在熱浪中也會繼續提供熱量。研究的主要作者拉斐爾·凱（Raphael Kay）表示，這種切換能力是根據季節性的建築需求進行調整，這些需求與溫度有關。通過使硬件對其環境作出反應，團隊創造出一種雙模收集器，能夠與人類需求保持一致。在夏季提供空調所需的電力，並在冬季提供直接的熱量。

這種裝置由簡單材料優雅地夾層組成，包括一個菲涅耳透鏡（Fresnel lens）、一個密封的水腔和一個PV電池。該系統根據水腔內水的狀態運行。當環境溫暖或炎熱時，水保持在蒸汽狀態，這創造出高折射率的不匹配，使得透鏡能夠將陽光直接聚焦到PV電池上以產生電力。當環境變冷時，水達到露點並轉變為液態凝結，這一物理變化減少了折射的不匹配，並削弱了透鏡的聚焦能力。光線不再直擊太陽能電池，而是繞過它進入建築內部，成為室內熱量。

在模擬波士頓氣候的實驗室測試中，該裝置能夠根據15°C（59°F）的露點自我調整輸出。在5月至10月期間，該設備優先產生電力，而在11月至4月期間則自動轉換為加熱模式。

這一性能的提升是顯著的。在加熱模式下，該系統將大約90%的入射陽光轉換為室內熱量。凱指出，這大約是傳統PV面板與電加熱器組合的五倍太陽能加熱產量。根據SEAS的材料科學教授喬安娜·艾森伯格（Joanna Aizenberg）的說法，這一可以層壓到天窗或外立面的組件，自然在炎熱的時期偏向電力，將在需求上升的熱帶地球上顯得尤為吸引。

儘管取得了突破，但陽光角度仍然是一個挑戰。因為目前這些單元是固定的，只有在特定時間內能最有效地聚焦光線。當陽光處於不理想的角度時，裝置會默認進入加熱模式。哈佛團隊目前正在研究擴展兩種模式的有效工作時間的策略，目標是創造可擴展、低成本的組件，能夠整合到溫室、車輛及辦公樓的玻璃中。

最後三組創新 REMIX 燃料的引導測試組件（LTA）已成功從巴拉科沃核電廠的單元 1 移除，這標誌著為期 18 個月的試點工業運行的第三個周期的完成。這有效地結束了這些組件在商業 VVER-1000 反應堆中的標準運行壽命。REMIX（再生混合燃料）是一種專為輕水熱反應堆設計的創新俄羅斯產品，該反應堆是現代核電的基礎。俄羅斯國家原子能公司（Rosatom）在新聞稿中解釋道，「它使用一種基於再生鈾和從再處理的乏核燃料中回收的鈈的混合物的燃料矩陣，並補充了濃縮鈾。」

雖然其鈈的含量相對快堆燃料低至 1.5%，但其中子譜幾乎與標準燃料相同。這一設計使得 REMIX 燃料可以在不進行任何設計修改或額外安全措施的情況下引入現有反應堆。這一解決方案的主要優勢在於通過關閉核燃料循環，劇烈擴大了核工業的資源基礎。

在 2021 年，六組滿載這些創新燃料棒的引導測試組件被置入反應堆核心中。隨著第二個燃料周期結束，三組這些組件於 2024 年被移除進行中期分析，而剩下的三組則已完成整個 54 個月的計劃。這些乏燃料組件已被轉移到乏燃料池，並計劃運送到位於迪米特羅夫格勒的原子反應堆研究所進行全面的後照射研究。

TVEL 的高級副總裁亞歷山大·烏格里烏莫夫指出，這一里程碑代表了近十年 REMIX 燃料運行的積累。他強調，這些即將進行的研究將使鈾-鈈 VVER 燃料的合格和市場引入成為可能。下一階段的開發預計將涉及含有高達 5% 鈈的耗盡鈾的組件，進一步完善為平衡核燃料循環設計的產品系列。

巴拉科沃核電廠的安全與可靠性副總工程師尤里·瑞茲科夫確認，在每個周期結束後，燃料棒和結構元件均通過加料機的 TV 鏡頭進行檢查。他表示：「在每個周期結束後，燃料棒和結構元件均使用加料機的 TV 鏡頭進行檢查，運行期間未發現任何偏差，中子物理和服務特性均保持在設計範圍內。」

巴拉科沃的成功支持了 Rosatom 更廣泛的平衡核燃料循環（NFC）倡議。該策略專注於有效再處理乏燃料，合理管理產品，將有用材料如鈾和鈈與注定要處理的裂變產品分開。通過實施平衡 NFC，該行業旨在實現放射性廢物的體積和活性根本減少。這一方法不僅提高了核廢料管理的安全性，還降低了環境風險，同時為未來幾代人解決長期儲存問題。

中國的人形機器人產業正進入一個新的階段，焦點不再僅僅是機動性和工業自動化，而是越來越重視更人性化的面部表情。近期，超寫實的人形機器人面孔在網上引發熱議，討論是否栩栩如生的外觀將成為人形機器人商業成功的關鍵。這場討論因機器人研究者胡宇航（Yuhang Hu）於 3 月 22 日在 X 平台分享的一段視頻而激增。視頻展示了一名女性人形機器人展現極為真實的面部表情，自然地眨眼、掃描周圍環境並作出反應。

該視頻由公司 AheadForm 開發，並引起關注的是其在 2025 年 10 月發佈的 Elf V1，該機器人同樣具備類似的面部表情和反應能力。根據行業觀察者的說法，能夠執行工廠任務的人形機器人已經存在，但真正的挑戰在於使這些機器人能夠被社會接受並具備情感互動能力。越來越多的觀點認為，雖然沒有表情的人形機器人可能在功能上是可行的，但無法與人類建立情感連結，這被視為消費者採用的重要因素。

此類機器人還有一段視頻顯示，其平台與 Omni AI 整合，能夠進行相當自然的對話。這種多模態互動 AI 使機器人在互動過程中能夠以生動的方式看、聽和回應。部分行業觀點指出，單純複製工業任務的機器人如果不能比更便宜的機械臂更高效地完成相同工作，則可能不構成真正的技術革命。

幾家中國機器人公司已經展示出具有高度真實面部表情的人形頭部，利用合成皮膚、微型執行器和 AI 系統，使機器人能夠即時模仿人類情感。這些機器人能夠眨眼、跟踪面孔，以及以細膩的表情作出反應，讓互動感覺更加自然。這些發展表明，人形機器人的未來可能更依賴於人機互動，而非單純的機械運動。

如果機器人被期望與人類並肩工作，尤其是在服務角色中，情感交流和面部表情可能成為必需的特徵，而非可選的功能。這也與人形機器人在公共環境中的應用趨勢相關，例如博物館、商場和客服角色等地，這些空間中互動的重要性與物理能力同樣關鍵。

這場辯論突顯了人形機器人設計中的一個根本問題：機器人應該純粹為了效率而設計，還是應該盡可能模仿人類？一些專家認為，目前的人形機器人本質上是「性能展示」，是技術能力的演示，而非經濟上高效的機器。另一些人則認為，讓機器人更人性化是長期採用的必要條件，尤其是在消費和服務行業。

隨著人工智能在感知、語音和情感互動方面的進步，人形機器人可能會越來越多地被設計成不僅能像人類工作，還能像人類交流與社交。如果這樣的情況發生，未來人形機器人中最重要的組件可能不再是它們的腿或手，而是它們的面孔。

一組工程師正在努力解決與超音速軍用飛機在起飛和降落過程中相關的極高噪音問題。這些研究人員來自佛羅里達州立大學的 FAMU-FSU 工程學院和佛羅里達先進航空推進中心 (FCAAP)，他們確定了噪音反饋循環的精確機制，這些循環威脅著軍用飛機和人員在垂直降落時的安全。隨著軍事操作在噪音控制至關重要的狹小環境中擴大使用垂直降落噴射機，他們的研究可能為更安全的飛行操作鋪平道路。

短距離起飛與垂直降落（STOVL）噴射機，例如 F-35B Lightning II，能夠在沒有傳統跑道的情況下運行，這使它們具備了關鍵的戰略優勢。然而，當它們降落時，排氣束擊打地面並產生超過 140 分貝的共鳴聲波。在這樣的噪音水平下，聲學能量可能會使飛機結構疲勞，創造出危險的低壓區域，將飛機拉向地面，並可能對地面人員造成永久性聽力損傷或內臟傷害，即使穿戴了防護裝備。

為了解決這一問題，研究團隊對一架馬赫 1.5 的噴射機進行了實驗，重現了短距離起飛與垂直降落（STOVL）飛機面臨的條件。這項研究在 FCAAP 專用的 STOVL 設施中進行，該設施擁有最先進的流動診斷能力。結果澄清了排氣束擊打地面如何產生超過 140 分貝的共鳴聲波。研究小組負責人 Farrukh S. Alvi 教授在新聞稿中指出，只有微小一部分的噴射機能量轉化為聲音，但這小部分對安全影響重大。

在實驗中，團隊使用了流線成像技術和高速攝影機，實時可視化氣流擾動和聲波。麥克風則用於捕捉聲學數據。他們調整了噴射機的噴嘴壓力以及飛機與模擬降落表面之間的距離。當噪音達到峰值時，流擾動和返回的聲波進入了重複循環。以往的研究假設大規模擾動在噴射束中的速度主要控制噪音的音調，但這項新研究顯示情況並非如此。

根據研究的主要作者 Myungjun Song 的說法，團隊發現這些聲學駐波在確定音調方面更為重要，而擾動的大小和速度則決定了噪音的強度或音量。實驗結果顯示，令人驚訝的是，運動較慢的擾動會變大並產生更大聲的噪音。然而，觀察者聽到的頻率是由飛機和地面之間的靜態聲波決定的。區分這些因素——音調的駐波和幅度的擾動規模——可能使工程師能夠更好地預測模型中的共鳴頻率。

在研究中，團隊還提供了對重新設計 STOVL 飛機噴嘴、降落平台和操作程序的實用建議。通過打破或調諧反饋循環，設計者可以減少 F-35B 的結構壓力並降低維護人員的風險。這項研究已發表在《流體力學期刊》中。

美國陸軍於 2 月 26 日在亞利桑那州的尤馬測試場進行了一項關鍵的航空測試，這是於 3 月 17 日宣布的更大規模戰鬥實驗的一部分。此次活動的重點是通過整合下一代無人機系統來提升 AH-64 Apache 攻擊直升機的戰鬥力，該系統旨在擴大戰場覆蓋範圍，同時減少對士兵的風險。在測試中，Apache 直升機向多個目標發射了 ALTIUS-700 中程發射效應，這標誌著在有人駕駛的直升機與無人系統之間結合的重要一步，以增強偵察和打擊能力。根據 YPG 的項目工程師 Edgar Castillo 表示，這些發射是在不同的條件下進行，以反映真實的戰鬥情況，包括在懸停和移動中進行發射。此次展示顯示了指揮官可以在有人飛行器之前發送無人機，這使得部隊能夠更早地探測到威脅，從而避免在初次接觸時將飛行員和部隊暴露於危險之中。

Apache 直升機與 ALTIUS-700 的配對設計旨在將感知和瞄準能力推向超出直升機自身系統的範疇。無需僅依賴飛機所能看到的，無人機可以提前偵查、傳遞數據，甚至協助瞄準。這一方法支持陸軍向多領域作戰的轉變，將空中、陸地和網絡系統整合為一體。此次實驗還測試了如何將指揮控制、傳感器和武器整合到一個系統中，這樣可以加快決策過程，實現跨單位的協同打擊。陸軍一直在不同部隊之間穩步測試這些概念，目標是創造一個無人機和發射效應能夠與傳統部隊並行作戰的戰場，以打擊和擊敗先進敵人。

ALTIUS-700 是一款小型但功能強大的無人機，設計用於多種任務。它的尺寸約為 7 英寸（17.8 厘米），可執行情報、監視和偵察任務。該無人機能夠在空中飛行約四小時，並以最遠 286 英里（460 公里）的距離運行，這使其能夠覆蓋大範圍的區域並支持長時任務。該系統還支持信號情報和電子戰角色。此外，它能夠攜帶與 AGM-114 Hellfire 射彈相當的彈藥，這使其能夠精確打擊高價值目標，如坦克、裝甲車輛、艦船和基礎設施。早期測試顯示 ALTIUS-700 還可以從黑鷹直升機發射，證明其在不同平台之間的靈活性。

Apache 測試是跨域火力概念專注戰鬥實驗的一部分，該工作由航空未來能力局主導，包括在奧克拉荷馬州的西爾堡和白沙導彈試驗場等多個地點進行。此次行動集結了陸軍人員、第一裝甲師的士兵和行業夥伴。在三週的時間裡，團隊在保持高效測試和評估的同時，進行了複雜的戰術場景。Anduril Industries 陸軍航空戰略高級總監 Josh Higgins 表示，從一開始，YPG 就幫助促進我們的測試。我的整個團隊從未在私營範圍或政府設施中有過如此令人驚訝的經歷。此次實驗反映出陸軍在未來戰爭中計劃作戰的更廣泛轉變。陸軍不再單獨使用各種系統，而是旨在將飛機、無人機、火炮和網絡整合成一個統一的作戰系統。