機器人能夠搬運重物，並且不知疲倦地移動箱子或在生產線上組裝零件。然而，當要求機器人執行一些簡單的人類任務，比如轉動門把、打開罐子或旋卸燈泡時，它們常常顯得笨拙。精確操作，尤其是在狹窄或不可預測的空間中，對於機器人來說一直是一個重大挑戰。直到現在，這一限制一直阻礙著設計能夠在工廠和日常環境中無縫轉換的機器。

耶魯大學的科學家們找到了解決這一長期問題的方法，使機器人能夠更輕鬆高效地處理更複雜的動作。他們的創新有望縮短工業機器人與需要在家庭、醫院和災區等地靈活適應的機器之間的差距。這一進展不僅能提升機器人的操作效率，還能讓其在各種環境中更好地適應。

耶魯大學的研究團隊在阿倫·道拉的實驗室中開發了一種名為「斯芬克斯」的機器手，專門解決了這一問題。這種球形機制能夠在所有三個軸上抓取和旋轉物體，將傳統手腕和夾具的功能合併為一個簡約的設計。該設計不需要複雜的傳感器或攝像頭，因為球形機制使其能夠自動進行滾動、俯仰和偏航運動。

根據該研究的主要作者、博士候選人瓦茨爾·帕特爾的說法，這種設計顯著提高了機器人在狹小或雜亂空間中的操作能力。例如，機器人現在可以輕鬆地在狹窄的衣櫃中擰入燈泡，這在以前是非常困難的任務。這種創新不僅提升了機器人的效率，還使其在執行任務時需要的空間更小，這在實際應用中將大大提高靈活性。

除了具體的應用場景，這一進展使機器人技術朝著能夠在複雜和無結構環境中自如導航的長期目標邁進。這些環境中，機器人無法確定物體的具體位置，它們需要根據環境及物體的變化進行調整。帕特爾指出，現今的機器人技術正是朝著能夠適應這些變化的方向發展，這項研究的成果發表在《自然機器智能》期刊上，為未來的機器人技術提供了新的思路和可能性。

中國機器人初創企業 AgiBot 最近與一家汽車零部件製造商達成了一項重要協議，將在該公司的工廠內部署近 100 台 A2-W 輪式通用機器人。這家總部位於上海的公司，也被稱為智原機器人，據報導將在富霖精密的生產基地開始這一部署，這一切都源於在七月的成功展示。此次宣布的部署是基於機器人能夠在一個班次內滿足整條生產線的每月製造產量目標，顯示其強大的生產能力。

A2-W 人體機器人旨在提供高度自然和舒適的人機互動體驗，身高約 5 英尺 9 英寸（175 公分），重量為 121 磅（55 公斤）。該機器人採用了符合人體工程學的設計，具備流暢的人類般運動，讓互動過程變得直觀且輕鬆，並能無縫適應各種工作場所的任務。根據香港《南華早報》的報導，富霖精密的此舉正值中國東亞國家機器人商業應用加速推進之際。

A2-W 單元的雙臂設計具備生物仿真特性，並且擁有高精度的力量控制，這一切都得益於多個深度和視覺傳感器的支持。其四輪驅動系統確保了在複雜環境中的穩定性、靈活性、高效性和安全性。這些機器人還擁有自我開發的具身智能算法，並提供開放接口和工具以便利二次開發，使其能夠處理工廠內一些最重複且身體要求高的任務。

隨著 A2-W 的全面部署，AgiBot 的機器人將能夠在每個班次中運送原材料，以支持生產 500 台產品，同時執行近 10,000 次的箱體搬運動作。富霖精密的代表表示，這些機器人能夠將人類工作者從繁重的搬運任務中解放出來，這樣可以減少腰部肌肉的勞損，讓員工能夠專注於更具價值的操作。AgiBot 表示，A2-W 可以應用於裝卸、終端插接及物流運輸等場景，成為提升生產線自動化和實現靈活製造的理想選擇。

根據國際機器人聯盟的數據，中國的工業機器人安裝量在 2024 年增長了 5%，達到約 290,000 台，這比 2023 年增長了 54%，並佔全球所有安裝量的一半以上。其他主要工業機器人市場，如日本、美國和歐盟，則出現了下降。根據《中國日報》的報導，研究公司 Grand View Research 預測，中國的工業機器人市場到 2033 年將達到 165 億美元（約 HK$ 1,287 億），並在 2025 年以後的年均增長率為 6.1%。

與此同時，中國的機器人公司也在以前所未有的速度擴大生產。市場調查公司 TrendForce 早些時候披露，AgiBot 和同行初創公司 Unitree Robotics，這家全球四足機器人行業的先驅，計劃在今年生產超過 1,000 台的人形機器人。A2-W 的部署反映了 AgiBot 渴望在中國快速發展的工業自動化市場中佔有一席之地。該公司的勢頭進一步受到國有電信巨頭中國移動在七月下達的總計 1,730 萬美元（約 HK$ 1.35 億）的訂單推動。

隨著生成式人工智能的興起，製作逼真的深度偽造視頻變得比以往任何時候都更容易和更快速。這些經過操控的視頻能夠迅速傳播錯誤信息，挑戰人們長久以來對視頻畫面作為可靠真相來源的假設。康奈爾大學計算機科學助理教授 Abe Davis 指出：「視頻曾經被視為真相的來源，但這已不再是我們可以輕易假設的事實。」他補充道：「現在幾乎可以創造出任何想要的視頻。這可能是有趣的，但同時也是有問題的，因為辨別真實與否變得越來越困難。」這一趨勢使得人們越來越難以分辨真實與虛假，讓事實查核者和公眾都感到嚴重擔憂。

為了應對這一挑戰，康奈爾大學的研究團隊開發了一種方法，可以通過改變錄製時的光線來嵌入幾乎不可見的水印。與其數字水印視頻文件，這需要攝像頭或人工智能模型的配合，這種新方法通過環境光線的微妙變化來隱藏秘密代碼。這些光源，例如電腦屏幕、攝影燈，甚至是配備小型計算機晶片的普通房間燈，會在亮度上進行微妙的變化，這樣的變化幾乎是不可察覺的。這項研究的研究生 Peter Michael 解釋道：「我們利用人類感知文獻中的研究來指導我們的編碼光設計。這些代碼也被設計成看起來像是已經存在的隨機變化，稱為『噪音』，這也使得它們難以被察覺，除非你知道秘密代碼。」每個帶水印的光源都有一個獨特的代碼，可以用於稍後驗證視頻的真實性。

如果有人從例如一次訪談或政治演講中剪輯視頻片段，擁有代碼的法醫分析師可以識別出缺失的部分。如果對象被添加或替換，修改的部分在恢復的“代碼視頻”中通常會顯示為黑色，這些視頻是原始場景在稍微不同光線下的低保真、帶時間戳的版本。這些代碼視頻有助於檢測當操控的部分與深度偽造內容中的原始光線模式相矛盾時的情況。Davis 指出：「當某人操控一個視頻時，操控的部分開始與這些代碼視頻中的內容相矛盾，這讓我們能夠看到更改的位置。」此外，他還表示：「如果有人試圖用人工智能生成假視頻，生成的代碼視頻看起來只是隨機變化。」這個團隊成功地在同一場景中使用了多達三個不同光源的獨立代碼。「即使對手知道這項技術正在被使用並且以某種方式弄清楚代碼，他們的工作仍然會變得更加困難。」Davis 說。「他們不僅需要為一個視頻偽造光線，還需要為每個代碼視頻單獨偽造，所有這些偽造必須彼此一致。」

測試顯示，這一系統在某些戶外環境和不同膚色的人群中有效。然而，Davis 警告說：「這是一個持續存在的重要問題。它不會消失，事實上，這個問題只會變得更加棘手。」這項技術的發展不僅是對抗深度偽造視頻的一種新方法，還是對於確保數字媒體真實性的重要一步，顯示出科技在面對挑戰時的創新能力和不斷進步的潛力。

美國的一個核電廠地點即將迎來新的篇章，將成為先進製造的樞紐。來自一個房地產投資集團的計劃是重新開發位於霍金斯縣的前 Phipps Bend 核電廠的約 140 英畝土地，這裡將建設一座由 Highland Materials 主導的 16,000 公噸多晶矽工廠。該地產目前已擁有由 Tennessee Valley Authority (TVA) 擁有的區域傳輸互聯網和一個於 2017 年完成的 1 兆瓦太陽能項目。根據公司資料，其能源高效的生產流程相比傳統矽製造方法，大幅減少了所需的能源和空間，每生產一公斤矽僅需 20 至 40 千瓦時的電力。

Pivotal Manufacturing 現已接手位於田納西州霍金斯縣的 140 英畝土地，這裡曾是歷史上不幸的 Phipps Bend 核電廠的所在地，該核電廠在未完成 40% 時便因負債超過 26 億美元而被放棄。根據 PV Magazine 的報導，該公司已與 Highland Materials 簽訂長期土地租賃協議，該公司將在此建立一個新的先進製造設施，專注於太陽能級多晶矽的生產，並與其他能源相關項目共用一個校園。根據美國能源部的數據，Highland 的工廠每年將生產 16,000 公噸的多晶矽，成本將低於行業標準。四年內，產能預計將達到每年 20,000 公噸，足以供應相當於 11 吉瓦的太陽能電池。去年，該公司獲得了來自通脹減少法案的 2.556 億美元的合格先進能源項目信用（48C）。

這一轉型的實現部分依賴於從被廢棄的核電項目中繼承的基礎設施，包括高壓區域傳輸互聯網、靈活的區域規劃以及針對大型工業發展量身定制的許可環境，PV Magazine 報導指出。與 Pivotal Manufacturing Partners 的合作對推進 Highland 在 Phipps Bend 的多晶矽製造設施至關重要。Highland Materials 的首席執行官 Richard Rast 表示：「我們對市場機會、創造就業、資本投資以及該項目獲得的社區和州級支持感到興奮。」

Highland Materials 計劃在其新的田納西州設施中引入下一代能源高效生產流程，使用擴大規模的鋁-矽合金熔煉系統。這一方法將不純的原矽與純鋁結合，相比傳統的多晶矽生產降低了熔化溫度。這一創新使得能耗僅為每公斤 20 至 40 千瓦時，遠低於行業標準，同時保持超高的產品質量，並顯著減少工廠的環境足跡，Construction Review Online (CRO) 報導指出。

多晶矽，或稱多晶矽，是一種超純矽，構成了全球超過 90% 的太陽能電池板的基礎。生產過程始於石英，經過提煉成冶金級矽，然後通常通過西門子工藝進行純化，將其轉化為三氯硅烷氣體，蒸餾出雜質，並將純矽沉積到加熱的棒上。產生的棒材純度超過 99.9%，經過破碎、熔融、鑄造成錠，並切割成薄片以用於高效光伏電池。根據 CRO 的報導，多晶矽的生產能耗高，目前由中國主導，這使其對美國能源獨立具有戰略重要性。Highland 在田納西州的設施將有助於減少對進口的依賴，確保國內供應鏈，並支持美國的太陽能項目。即將建設的製造工廠，例如計劃中的 2 億美元的太陽能電池板工廠，也將直接受益於這一國內來源。

一款專為歐洲核子研究組織（CERN）的大型強子對撞機（LHC）升級而設計的專用輻射抗性晶片近日問世。這款類比轉數位轉換器（ADC）晶片由哥倫比亞大學的工程師們開發，將在ATLAS探測器中使用，以每秒測量高達 15 億次的粒子碰撞。這些專門設計的晶片至關重要，因為LHC的高能粒子碰撞會產生強烈的輻射，這種輻射會摧毀標準商業電子設備。大型強子對撞機是一個龐大的地下設施，位於法國和瑞士之間，科學家們在這裡以接近光速的速度碰撞基本粒子，如希格斯玻色子。據報導，每秒大約會發生 4 億次粒子碰撞，而隨著LHC即將進行的升級，碰撞次數將大幅增加至 15 億次或更多。這些碰撞產生了大量數據並且伴隨著強烈的輻射，這種輻射的強度足以損壞或摧毀大多數電子設備。

由於輻射抗性元件的市場規模過小，無法吸引商業投資，因此需要專門的解決方案來應對這些極端環境。哥倫比亞工程學院的伯納德·J·萊克納電氣工程教授彼得·金吉特表示：「業界根本無法合理化這種努力，因此學術界不得不介入。」他們設計了專門的矽晶片，以便在極端的粒子物理環境中收集數據。這些晶片將粒子碰撞的物理世界與科學家可以分析的數字數據連接起來。類比轉數位轉換器的任務是捕捉粒子碰撞產生的電信號並將其轉換為數字格式。ATLAS探測器使用液氬能量計來測量粒子碰撞產生的電脈衝，這是一個裝滿超冷氬氣的大型容器，會記錄每一個穿過粒子的電子跡象。然後，專門設計的ADC晶片將這些類比信號轉換為精確的數字數據，捕捉到其他元件無法捕捉的細節。

這些研究團隊無法使用現成的元件來滿足需求。哥倫比亞大學工程學院的博士生蕭瑞（Rui Xu）指出：「我們測試過標準商業元件，但它們無法存活，輻射強度過高。」因此，團隊設計了自己的晶片，選擇並排列元件，並構建了可以自動糾正錯誤的數字系統。雖然他們並未創造新的製造方法，但使用了現有的電路級技術來創建晶片。有趣的是，這種方法導致了一種耐用的設計，能夠在LHC的惡劣條件下堅持超過十年。研究人員在研究中寫道：「ADC ASIC在預期的HL-LHC實驗環境中的強烈輻射影響下表現出堅韌性。」這兩款創新的晶片目前已成為ATLAS實驗的一部分。其中一款觸發ADC已經投入使用，作為“數字守門人”過濾每秒十億次的碰撞，只選擇最具科學潛力的事件進行進一步研究。第二款數據獲取ADC目前正在生產中，並將作為即將進行的LHC升級的一部分進行安裝。這款晶片將“精確地數位化所選信號”，使物理學家能夠更詳細地研究希格斯玻色子等現象。相關研究成果已於IEEE開放期刊的固態電路學會報告中發表。

來自賓夕法尼亞大學的研究人員運用人工智慧（AI）技術，發現了地球上存在了數十億年的微生物，這一重大的發現引起了科學界的廣泛關注。這些微生物被稱為古菌（Archaea），它們展現出具有拯救人類生命潛力的抗生素痕跡。研究團隊利用AI技術發掘古菌中新的化合物，這些化合物有可能促成新一代抗生素的創造。該研究的資深作者César de la Fuente表示，過去的抗生素研究主要集中於真菌、細菌及動物，這顯示出探索古老生命形式的新方向的重要性。

在過去的研究中，de la Fuente的實驗室利用AI模型從不同來源中識別抗生素，這些來源包括已滅絕生物的DNA以及動物毒素中的化學成分。古菌在生物學上與細菌、植物、動物和真菌有顯著的不同。雖然在顯微鏡下觀察時，古菌與細菌相似，但它們在生化結構、細胞膜以及整體基因組上均存在差異。這些特徵使得古菌能夠在極端的環境中生存，例如超高溫的海底熱泉、炙熱的溫泉及其他極端條件下。研究人員Marcelo Torres指出，古菌的演化過程中必須發展出特殊的生化防禦機制，因此他們對古菌的研究充滿興趣。

在此項研究中，研究人員使用了一種名為APEX的AI工具，這是由de la Fuente的實驗室開發的，目的是識別古生物中的抗生素候選物。APEX分析了數千種已知具有抗菌特性的肽（短鏈氨基酸），並能預測一組給定的氨基酸序列可能具備類似效果的概率。通過對數千個額外的肽和與人類疾病相關的細菌數據重新訓練APEX 1.1，研究人員提升了該工具預測古菌中哪些肽能夠抑制細菌生長的能力。在對233種古菌進行掃描後，該工具識別出了超過12,000個潛在的抗生素候選物，並將這些分子命名為“archaeasins”。

化學分析顯示，archaeasins與已知的抗菌肽（AMPs）在電荷分佈上存在明顯差異。接下來，研究團隊選擇了90種archaeasins進行對自然細菌的測試。研究的共同第一作者Fangpin Wan表示，逐一尋找新抗生素的過程如同在干草堆中尋找針，而AI技術能加速這一過程，幫助識別針的可能位置。archaeasins對抗耐藥性細菌的機制是攻擊細菌的內部防禦系統，擾亂細胞內的電信號，這與其他常見的抗菌肽不同，後者主要針對細菌的外部防禦進行攻擊。在初步測試中，80種archaeasins對一種致病及耐藥細菌進行測試，其中93%的archaeasins對至少一種細菌表現出抗菌活性，最終選出了3種進一步在動物模型中測試。

在實驗進行四天後，所有archaeasins均有效抑制了在醫院中常見的耐藥細菌的生長。這三種選出的archaeasins中有一種表現良好，與一種被譽為“最後防線”的強效抗生素polymyxin B具有相似的效果。研究人員計劃進一步提升APEX的能力，以根據抗生素的結構預測候選物。他們希望能夠了解archaeasins的長期影響，並計劃將其帶入人類臨床試驗中。de la Fuente強調，這僅僅是開始，古菌作為最古老的生命形式之一，擁有很多可以幫助人類智慧地對抗當前病原體的潛力。這項研究已在《Nature Microbiology》發表。

在宇宙的浩瀚空間中，分子硫的稀缺性一直以來讓天體化學家感到困惑。硫元素是宇宙中第十豐富的元素之一，更是行星、恆星以及生命的基本構建塊。然而，過去的觀測結果顯示，宇宙中分子形式的硫遠低於預期，這就像是宇宙食譜中缺少了一種關鍵成分。現在，一個國際研究團隊提出，缺失的硫並非消失，而是隱藏在星際冰中。這項研究由來自密西西比大學的天體化學家Ryan Fortenberry、夏威夷大學馬諾阿分校的化學教授Ralf Kaiser，以及喬治亞州立大學的計算化學家Samer Gozem組成的團隊進行。

硫的神秘案例使得研究人員不得不深思，這種元素在宇宙中的普遍性是眾所周知的，但其在致密分子雲中的觀測量卻比預測的氣相豐度低了三個數量級。這一差異使得研究人員不禁懷疑，這種基本元素到底藏身於何處。研究表明，在宇宙的低溫環境中，硫原子可以在冰塵粒子的表面形成兩種“穩定配置”。一種是八硫環，這是一個由八個硫原子組成的環，另一種是多硫烯，是由硫原子通過氫原子連接而成的鏈。

這些結構可以將硫以固態形式困在冰內部，這解釋了為什麼在常規的氣相測量中難以檢測到它。此外，硫的分子結構是不斷變化的。這種元素不會保持一致的形狀，而是在形狀之間如冠和鏈之間不斷轉變。Fortenberry表示，「它從不保持相同的形狀。這有點像病毒——隨著移動而變化。」由於硫的鍵結非常不穩定，這使得使用標準的觀測方法來檢測它變得非常困難，例如詹姆斯·韋伯太空望遠鏡。雖然這些望遠鏡在檢測氧、碳和氮等元素方面表現出色，但硫的信號卻一直保持微弱。

這項新研究提供了新的見解，天文學家現在擁有了未來研究的明確路徑。研究團隊對冰中硫的穩定形式的識別，使天文學家可以專注於星際空間中的冰冷區域。作者補充道，「這項研究的實驗室模擬發現了可能在星際冰上形成的含硫分子的潛在庫存。」因此，天文學家可以利用強大的射電望遠鏡，集中搜索星形成區域。Kaiser教授詳細說明了下一步的計劃：「天文學家可以利用這些結果，尋找星際介質中的多硫烯分子，這些分子在星形成區域升華為氣相後將被檢測到。」

在這些充滿活力的環境中，冰冷的分子預計將升華，直接從固體轉變為氣體，可能釋放出被困的硫以可檢測的形式。這些發現將有助於深入理解宇宙的化學組成以及行星所需元素的供應。這項研究的結果已發表在《自然》期刊上，標誌著天體化學研究的一個重要里程碑。