巴西滑板傳奇 Sandro Dias 在波多阿雷格里 (Porto Alegre) 的一次驚險挑戰中，創下了兩項吉尼斯世界紀錄，成為歷史的見證者。這項挑戰在 9 月 25 日進行，Dias 將 22 層高的 Centro Administrativo Fernando Ferrari (CAFF) 大廈的曲面外立面轉變為紅牛所稱的世界最大滑板坡道。這位 50 歲的滑板選手從 60 米（約 197 英尺）的高度跳下，並在活動中達到每小時 64 英里（約 103.8 公里）的速度，這項活動被稱為紅牛建築跳躍 (Red Bull Building Drop)。

這次的壯舉讓他創下了「最高的臨時四分之一管跳躍」和「臨時四分之一管最快速度」的世界紀錄。Dias 在活動結束後表示：「我知道這是可能的，但幾乎不可能做到。」這次挑戰不僅是個人技術的展示，更是對都市傳說的挑戰，這棟 CAFF 大廈的高度和外觀長期以來激勵著當地滑板選手，其曲面的設計自然形成了一個巨大的滑板坡道。

多年間，數位編輯的影片和笑話曾幻想滑板選手能夠從大廈側面滑下，但從未有人嘗試過，直到 Dias 的出現。他是一位六屆垂直滑板世界冠軍，這次他希望將都市傳說變為現實。在紅牛的協助下，他和團隊設計了一個臨時坡道，結合了精密的工程和極限的運動能力，最終形成了一個光滑且安全的表面，使他能夠以高速滑行。

建造這個坡道的過程持續了超過兩個月，工人們將 CAFF 大廈的舊混凝土外立面覆蓋上光滑的膠合板，以創造出足夠快的表面，讓 Dias 能夠達到創紀錄的速度。安全是這項挑戰的重點，MotoGP 的防撞墊被放置在坡道底部以吸收衝擊，而 Dias 則穿著脊椎保護裝置及 Prada 的 Linea Rossa 裝備。活動結束後，團隊還回收了坡道材料，整理出 115 噸的廢料，將金屬送往回收，並將 800 塊木板捐贈給當地非政府組織及生物質計劃，將極限運動與可持續工程實踐相結合。

在這次挑戰之前，Dias 不僅依賴技能，還花了幾個月的時間為這次跳躍做準備。從 2025 年 1 月開始，他開始穿著加重背心進行訓練，以模擬他將經歷的 3.9 g 的重力，加在他身上的重量約為 280 磅。他還練習穩定性和速度控制，以預防速度不穩，這是滑板選手最害怕的情況。這次的跳躍雖然僅持續了八秒鐘，但卻是多年準備的結果。Dias 在第一次嘗試中成功執行了四次，包括一個他從未完整練習過的 70 米（約 230 英尺）最終跳躍。憑藉他的專注、身體素質和經驗，Dias 將一個大膽的想法轉化為創下世界紀錄的時刻。

紅牛建築跳躍重新定義了滑板運動的可能性，將極限運動、精密工程和可持續發展融合到這一壯觀的事件中，展現了人類潛能的極限。

根據詹姆斯·韋伯太空望遠鏡（James Webb Space Telescope，JWST）的最新觀測，科學家們可能對2022年首次被該望遠鏡發現的神秘「小紅點」有了新的理解。在這些最新的觀測中，研究團隊發現了一個新物體，稱之為「懸崖」（the Cliff）。這一發現提供了有力的證據，表明這些小紅點可能實際上代表一種全新的物體類別，即「黑洞星」（black hole star）。

這些黑洞星本質上是指正在迅速吞噬周圍物質的黑洞，因而其周圍的氣體茧開始像明亮的星星一樣發光。在最近的一項研究中，天文學家們關注了一個特定的小紅點，該物體形成於大爆炸後18億年。這一物體最初是在「紅色未知物體：亮紅外外星系調查」（Red Unknowns: Bright Infrared Extragalactic Survey，RUBIES）中被確定的，該調查由詹姆斯·韋伯的觀測組成。由馬克斯·普朗克天文學研究所的安娜·德·格拉夫（Anna de Graaff）領導的研究團隊，本月在《天文學與天體物理學》（Astronomy & Astrophysics）期刊上發表了他們的發現。他們觀察到該物體的亮度發生了戲劇性的突然上升，並因此將其命名為「懸崖」，以反映其光譜的急劇變化。

根據研究人員的說法，這一亮度的劇烈上升排除了關於小紅點的現有理論。科學家們曾經猜測，在捕捉早期宇宙圖像中觀察到的紅色物體，可能是大質量星系或活躍星系核（AGN），即由大質量黑洞驅動的星系。然而，這些物體並不會表現出如此劇烈的亮度變化。因此，科學家們相信他們觀察到了一種全新的物體類別。德·格拉夫在新聞稿中解釋說：「懸崖的極端特性迫使我們重新思考，並提出全新的模型。」

亮度的急劇上升足夠明顯，符合巴爾默斷裂（Balmer break）的特徵，這是由於特定溫度下的密集氫氣所產生的光譜劇烈變化。研究人員認為，這一物體是一種前所未見的黑洞，周圍被其吸積盤加熱的密集氣體包圍，使得黑洞發出極為明亮的光芒，因而看起來像一顆星星。因此，科學家們將該物體稱為「黑洞星」。

值得注意的是，黑洞星的假說需要更多的觀測來進一步驗證。根據《LiveScience》的報導，接下來，研究團隊計劃使用詹姆斯·韋伯來研究更亮的小紅點，這將使他們能更好地理解黑洞星的結構。目前，詹姆斯·韋伯觀測到的小紅點的性質依然是個謎，尚未被歸類到任何物體類別。然而，如果科學家們接受黑洞星的假說，這將有助於解釋早期星系的演化，並可能解釋早期宇宙中超大質量黑洞驟然出現的驚人現象。

烏克蘭軍隊最近在哈爾科夫前線進行了一項不尋常的特別行動：利用機器人地面車輛撤離一隻貓咪。這次行動是由「Khartia」旅執行，展示了無人地面車輛（UGV）在戰場上的多種用途，除了戰鬥，這些機器人也在後勤支援、撤離受傷士兵，甚至人道工作中發揮著重要作用。

根據該旅發佈的視頻，士兵們遠程操作UGV，成功將一隻名為「Prapor」（意即「旗幟」）的貓咪從前線的位置帶回。這隻貓咪在前線與士兵們共同生活了數個月，與他們分享了日常生活和戰爭的艱辛現實。該旅在視頻中提到：「這隻貓咪長期與Khartia的戰士們一同駐守在哈爾科夫北部的接觸線附近，成為了他們的真實同伴，並被賦予了呼號‘Prapor’，正如士兵們所說，他完全配得上戰鬥參與者的地位。」

在決定不再讓這隻貓咪處於持續危險後，撤離行動被計劃。該旅首先利用機器人車輛向前線運送物資，然後在返回時帶回裝有Prapor的運輸容器。整個操作持續了三小時，Prapor被安全送回該公司的基地，現在他正適應沒有炮火和壕溝的安靜生活。

這次行動雖然目的不尋常，但卻突顯了烏克蘭軍事行動中的一個更大轉變：機器人在活躍戰鬥區域中的角色日益擴展。UGV的應用範圍從遙控平台到自主車輛，已被用於補給運輸、偵察，甚至醫療撤離。烏克蘭軍隊經常利用機器人運送彈藥或在炮火下撤回受傷人員。

今年早些時候，頓涅茨克的部隊報告稱，他們使用履帶式機器人平台在地雷區內運輸物資，因為傳統車輛在這些地區面臨被摧毀的風險。在2023年一個廣為流傳的案例中，烏克蘭部隊使用機器人系統從巴赫穆特附近撤離一名受傷士兵，突顯了這項技術如何通過減少醫療人員和戰友暴露於敵火中的風險來拯救生命。

機器人技術也在象徵性或提升士氣方面發揮了作用。2022年，另一隻名為「Stepan」的前線貓咪在激烈戰鬥中被撤離時成為了網絡熱門人物。這些故事強調了在艱難的戰爭中，士兵與動物之間建立的情感聯繫。利用機器人進行人道任務，例如救援一隻貓咪，雖然看似不尋常，但分析人士認為這反映了烏克蘭戰爭努力中技術的自然進步。

這場衝突已被稱為世界上第一場大規模的無人機戰爭，而地面機器人則正沿著相同的軌跡發展。通過在戰鬥和非戰鬥情況下測試系統，烏克蘭軍方在日常操作中獲得了整合無人車輛的實踐經驗。指揮官表示，每一次任務，無論是運送彈藥還是救援動物，都有助於未來在更大規模使用中的戰術精煉。

對於Khartia旅來說，成功救回Prapor不僅僅是技術的考驗，還展示了他們的力量，提升了士氣，並突顯了他們在前線建立的緊密聯繫。「Prapor安全無恙地被送回來，」該旅表示。「他與我們一同在前線作戰，值得擁有一個平靜的生活。」

美國陸軍第 1 騎兵師近日在 Fort Cavazos 進行了 Switchblade 600 懸停彈藥的首次實彈測試，這標誌著該部隊在現代化裝甲部隊方面邁出了重要一步。根據 9 月 29 日的新聞稿，這次展示是名為 Pegasus Charge 的行動的一部分，該行動旨在透過引入新型無人機技術和先進通信手段，徹底改變裝甲單位的作戰方式。Switchblade 600 是一種管發射式無人空中系統，長約 5 英尺（約 1.5 米），重約 75 磅（約 34 公斤），已被特種作戰部隊、輕步兵部隊以及外國夥伴廣泛使用。第 1 騎兵師是首批配備此系統的裝甲部隊之一。根據第 2 裝甲旅戰鬥隊多功能偵察部隊指揮官 Jeffrey Weller 上尉的說法，這是所有士兵第一次看到這些彈藥的實際發射，現場氣氛熱烈。

Switchblade 能夠在前方 5 至 15 公里（約 3 至 10 英里）的距離精確打擊目標，顯著延伸了部隊的打擊範圍和致命性。這種無人機類似於普通無人機，配備了 Javelin 多用途彈頭，具有 40 至 45 分鐘的飛行時間，能夠在最遠 27 英里（約 43 公里）外打擊目標。發射後，Switchblade 可以根據編程的航點進行飛行，並在戰場上盤旋，投放 5 磅（約 2.3 公斤）的爆炸性彈藥。系統製造商的一名飛行操作主管表示，這是一種遙控導彈，在接近目標時會像無人機一樣飛行，操作人員通過機載攝像頭識別、選擇並攻擊目標。這款彈藥的另一個特點是能夠在飛行過程中根據戰場情況的變化進行調整，這一功能被指揮官認為可以減少附帶損害並保護士兵的安全。

在實彈測試前，士兵們與系統的製造商進行了為期五天的培訓，學習如何設置、裝備和編程無人機以進行監視和打擊任務。第 1 騎兵師的無人機操作員 Drake Cross 表示，儘管這是他第一次使用載彈系統，但 Switchblade 的操作感覺相當熟悉。他提到，之前所操作的無人機都是用於監視和目標獲取，這次則是首次能夠實際投彈。Cross 認為這項技術令人興奮，因為它能在不將士兵置於危險之中的情況下有效打擊目標。他補充道，操作控制非常簡單，沒有太多學習曲線，一旦鎖定目標後，可以在接觸前進行調整，以確保擊中意圖的目標。

陸軍領導人表示，Switchblade 是多項新技術之一，這些技術正在被整合進裝甲部隊，以應對從烏克蘭等衝突中獲得的經驗教訓，因為在這些衝突中，無人機發揮了重要作用。Weller 上尉表示，戰場環境不斷變化，陸軍必須現代化以跟上步伐。目睹 Switchblade 等系統在實戰中的表現，展示了未來部隊作戰的方式，這對於提高士兵的安全性和致命性是一個重大進步。第 1 騎兵師計劃在即將到來的加州 Fort Irwin 國家訓練中心輪換中使用 Switchblade。

韓國科學技術院（KAIST）於 9 月 30 日揭示了其研究成果所支持的初創企業如何推動創新。這些初創企業的類人機器人因其在船廠工作和在街道上行走的能力而受到廣泛關注。這些機器人由 DIDEN Robotics 和 Eurobotics 建造，DIDEN Robotics 創新地推出了其「Seoungwol」機器人技術，讓機器人能夠在鋼牆和天花板上爬行和工作。這一技術的發展標誌著機器人在高風險工作環境中的應用潛力，有望在未來改變傳統行業的運作方式。

DIDEN Robotics 已經推出了一款四足機器人，專為高風險工作環境而設計，名為 DIDEN 30。這款機器人擁有腳型結構和磁性腳，主要用於人類難以到達的區域。DIDEN 30 已成功通過船廠測試，能夠跨越鋼樑，並計劃在 2026 年前升級至具備焊接和上漆等功能。與此同時，該公司還在開發 DIDE Walker，這是一款可以在複雜工業環境中穩定行走的雙足機器人。DIDEN Robotics 與多家國內大型船廠合作，包括 Samsung Heavy Industries、HD Hyundai Samho 和 Hanwha Ocean，致力於開發定制機器人。

Eurobotics 在室內和室外工業現場的行走技術方面也取得了重大進展，尤其是在崎嶇地形中。該公司最近發佈了一段視頻，展示了他們的類人機器人在江南市中心自然行走的情景。這款機器人使用了一種盲行控制器，這是其核心技術，使其能夠在沒有相機或感應器的情況下行走。機器人依賴內部系統「想像」地面，這使其能夠在任何光線或天氣條件下，穩定地行走在人行道、斜坡和樓梯上。Eurobotics 的首席執行官 Yoo Byung-ho 表示，這段視頻是實現完全類人自主行走的第一步，未來將把 KAIST 的研究成果轉化為可以立即應用於工業環境的技術。

KAIST 初創中心致力於支持初創企業的發展，以幫助他們建立產品。該中心負責人 Bae Hyeonmin 表示，將從初期階段提供密切支持，以促進校園內機器人行業的積極發展，並協助這些企業穩定落地。KAIST 的校長 Lee Kwang Hyung 也讚揚了這些成就，並承諾支持和貢獻於機器人行業。他指出，這一成就是 KAIST 基礎技術通過初創企業迅速擴展至工業領域的典型案例，並承諾 KAIST 將繼續積極支持基於挑戰性研究的創新創業，幫助引領全球機器人行業的發展。這一系列的行動不僅顯示了 KAIST 在科技創新方面的持續努力，還為未來的工業自動化與智能化鋪平了道路。

澳洲的研究人員近期開發出一種雙鹽電解質，旨在推進水系鋅電池（AZBs）的技術。這種電池被視為現有選擇的更安全和可持續的替代方案。阿德萊德大學的研究團隊在教授郭在平的領導下指出，這種基於水的液體使得電池不易燃燒。郭教授表示：「AZB 將使用基於水的液體，通常是溶解鋅鹽的水作為電解質，鋅金屬作為陽極。」鋅作為原材料的豐富性、低環境影響以及對電池高體積容量的貢獻，使其成為一個理想的選擇。

然而，這些電池尚未廣泛實用，主要是由於其性能穩定性存在限制。例如，狹窄的工作溫度範圍導致有限的使用壽命。此外，鋅金屬和電解質之間的不可控反應會引發兩個主要問題：內部腐蝕和氫氣的過量釋放。研究團隊正在努力克服目前 AZBs 的限制，使用一種解耦雙鹽電解質（DDSE）。這種電解質利用兩種不同的鋅鹽協同工作，提升液體的性能並控制電池內部的離子行為。研究的主要作者李冠傑表示：「一種鹽幫助電池在不同溫度下良好運行，並提升充電速度，而另一種鹽則有助於保護電池內的鋅金屬，使其使用壽命更長。」

這種解耦雙鹽電解質的工作原理是為兩種不同的鋅鹽分配專門角色：鋅過氯酸鹽和鋅硫酸鹽。鋅過氯酸鹽主要保持在液體中，以控制離子的運動並改善電池在寒冷天氣下的抗凍性能；而鋅硫酸鹽則附著於鋅金屬表面，形成保護層以防止損壞和腐蝕。李指出：「由於每種鹽各司其職，整體電池的性能顯著提升。」在測試中，電池單元在完成 900 次充放電循環後仍保持 93% 的容量，顯示出穩定的性能。

值得注意的是，這些電池單元在極為廣泛的操作範圍內進行工作，溫度範圍從 -40°C 到 +40°C。共同作者張士林博士表示：「這是我們領域首次實現如此平衡的性能。」他還補充說：「與傳統的高濃度或有機水混合電解質的‘稀水’設計不同，我們的解耦策略導致了一個不易燃、可負擔且可持續的電解質配方，保留了水系統的內在優勢。」憑藉這種先進的電解質，鋅電池可以應用於智能電網和電動車等領域。雖然鋰離子電池目前在行業中仍佔主導地位，但其使用受到鋰資源供應和環境影響的限制。

下一階段的研究將重點放在將新的雙鹽電解質從實驗室轉移至實際應用。研究團隊計劃在實際電池系統中測試該電解質，完善其配方並改進其他電池組件。最終目標是構建一個功能性的電池原型，實現長壽命、高能量密度和低成本的結合。這些研究結果已於 9 月 19 日發佈於《自然可持續性》期刊上。

NASA 的 Psyche 任務正朝著一顆預計擁有價值 100,000 萬億美元稀有金屬的小行星前進。該機構的 Psyche 太空船將於 2029 年到達目標小行星 16 Psyche。在此之前，Psyche 任務已經在通信測試方面取得了顯著進展，這些測試有望大幅提升未來太空任務的數據傳輸速度。自 2023 年發射以來，NASA 的深空光學通信（DSOC）技術測試已經使該任務通過激光向地球發送了一系列消息。太空船的第 65 次也是最後一次激光下行鏈路信號本月早些時候成功到達地球，這一路飛行了驚人的 3.5 億公里（2.18 億英里）穿越深空。

2023 年 11 月 14 日，Psyche 太空船首次通過紅外激光成功向地球發送了一條消息。這條消息的傳輸距離達到 1,600 萬公里（1,000 萬英里），並由位於加利福尼亞的帕洛馬天文台的海爾望遠鏡接收。這是歷史上第一次深空光學通信鏈路能夠傳輸如此遙遠的距離。此後，Psyche 任務又進行了 64 次 DSOC 實驗，成功將 13.6 太字節的數據傳輸到地面終端上。這其中包括一段超高畫質視頻，該視頻以每秒 267 兆位的速度從超過 3,050 萬公里（1,900 萬英里）外傳回地球。

隨著第 65 次激光下行的完成，Psyche 任務的激光通信測試也隨之結束。NASA 暫時將使用標準的無線電通信方式向地球傳輸數據，這種傳統方法因為地球上現有的基礎設施而更為可靠。然而，NASA 最終希望能夠利用激光通信的快速數據傳輸優勢。該機構認為，激光下行是深空通信的下一次進化。雖然無線電通信可靠，但其傳輸速度相對較慢，且容量限制使得太空任務傳輸的視頻通常為低解析度。舉例來說，NASA 的 Ingenuity 火星直升機在飛行過程中的首段影像回傳整個過程約需四小時。

激光通信雖然能夠以更高的速度傳輸高解析度影像，但也面臨一些挑戰。與信號範圍較廣的無線電通信不同，激光需要精確的瞄準才能使信號到達目標接收器。根據 Science Alert 的報導，光在長距離傳輸過程中也會衰減和降解。這一點在 Psyche 太空船於 2024 年 4 月從 2.25 億公里的距離發送的消息中得到了體現，該消息以每秒 25 兆位的速度抵達地球。儘管如此，NASA 將 Psyche 的通信測試視為成功。NASA 太空技術任務總監的副主任克萊頓·特納表示，這項技術在兩年內超過了預期，展示了可與家庭寬帶網路相媲美的數據傳輸速率，並在創紀錄的距離上向地球發送了工程和測試數據。隨著這些技術的發展，NASA 期待著為未來的太空探索打下更堅實的基礎。

一種新型的「物理人工智能」技術有望改善自動移動機器人在物流中心和智能工廠等環境中的導航能力。該技術由韓國大邱慶北科技院（DGIST）開發，模擬了社會問題的「擴散與遺忘」過程。這使得機器人能夠運用類似人類的遺忘方式，區分出重要的即時障礙與不必要的過時信息。研究作者朴慶俊教授在9月29日的新聞稿中表示：「我們模仿了社會忘記不必要信息的原則，同時保留重要信息，從而實現高效的移動。這項研究的意義在於，它顯示了物理人工智能如何向人類行為演變。」

自動移動機器人（AMRs）在物流和製造等多個領域中至關重要，能夠實現自動化。然而，現實操作中，意外障礙經常阻礙機器人的運動。這些機器人通常會在遇到障礙物（如叉車或擺放不當的貨物）時調整路徑，但由於機器無法「遺忘」，即使在障礙物消失後，仍會繼續走不必要的繞道，這在高壓環境中會降低生產力。因此，克服低效路徑的挑戰成為了重要的研究課題。

為了解決這一問題，朴教授的團隊實施了一種基於人類社會現象的集體智能算法。該算法從數學上模型化了某些信息如何迅速擴散並逐漸被遺忘。這樣的模型使得自動機器人能夠立即分享關鍵信息，如突發障礙的位置。同時，這也使機器人能夠自然地忘記不必要的過時細節，比如已經清除的障礙物。研究人員表示，這一技術能夠優化機器人的「協同導航」能力，路徑優化及延遲減少還能直接為公司在運營成本、能耗和設備維護方面節省開支。

團隊利用Gazebo模擬器進行了這一模型的測試，模擬了一個物流中心。結果顯示，相較於傳統的ROS 2導航（機器人操作系統2），在性能上有明顯的升級。值得注意的是，平均駕駛時間減少了高達30.1%，而任務通過量則提高了18.0%。這項技術能夠直接提升物流和製造等高容量運營的產能和收益。研究人員指出，這一成就「證明了機器人不再僅僅是避免障礙的機器；它們正在演變為能夠理解社會原則並自主運行的物理人工智能系統。」

這項技術的另一個關鍵優勢是其高兼容性和易於應用。它僅需2D LiDAR，無需額外傳感器，從而降低了硬件成本的門檻。此外，它可以作為現成的插件，應用於ROS 2導航堆棧中。這一設計可以直接集成到自主導航系統中，無需更改設備。這一優勢使得在包括物流機器人、自動駕駛汽車和無人機編隊等各種工業環境中的迅速實施成為可能。預計這項技術將在更廣泛的應用中發揮重要作用，如智能城市交通管理和大規模探索與救援行動。研究結果已於9月10日發佈在《工業信息集成期刊》中。