隨著全球對鋰需求的增加，研究人員在美國能源部阿貢國家實驗室和芝加哥大學開發了一種新型膜技術，能夠從海水中提取鋰，這可能改變未來鋰的來源。

這種新膜采用了自然豐富且成本低廉的膨潤土製成，每噸約為 $350 / 約 HK$ 2,730。這種膜能以卓越的效率過濾鋰離子，提供了一種可行的替代傳統礦採的方法。

目前，大部分鋰資源來自少數幾個國家的硬岩採礦或鹽湖蒸發，這些過程不僅成本高昂且速度緩慢，還使全球供應鏈面臨風險。然而，海水和地下鹽水中含有大量溶解的鋰，過去從這些來源提取鋰的效率一直不高。

研究團隊設計了一種方法，將膨潤土剝離成超薄的片狀，厚度僅為一納米，然後重新堆疊形成密集的分層過濾器。這些片材極其薄，屬於二維材料。

不過，未經處理的膨潤土層在水中會在半小時內崩潰，因其對水有強烈的親和力。為了解決這一問題，研究人員在二維粘土膜上加上了微小的鋁氧化物柱，形成穩定的結構。

這種結構不僅保持膜在水中的完整性，還使其能根據離子的大小和電荷進行過濾，這對於分離鋰與類似元素如鎂和鈉至關重要。

接下來，研究人員在膜中注入鈉陽離子，這些陽離子聚集在鋁氧化物柱周圍，使膜的表面電荷從中性轉變為正電。在海水中，鋰和鎂都是帶正電的，但鎂的電荷較高（+2）而鋰的電荷為（+1）。因此，帶正電的膜能更有效地排斥鎂離子，使鋰離子更容易通過。

為了進一步提高選擇性，團隊增加了額外的鈉離子，這使膜的孔隙結構變得更緊密。這一調整使得較小的鈉和鉀離子也能通過，同時更精確地捕捉鋰。

這種可擴展且低成本的過濾方法，有望開啟海洋、地下鹽水及廢水中未開發的鋰資源。研究團隊成員、芝加哥大學的博士生劉穎表示：「我們的膜能通過大小和電荷過濾，從水中提取鋰的效率大幅提高。」

這種膜的應用不僅限於鋰。研究人員指出，它還可以幫助回收其他關鍵礦物，包括鎳、鈷、稀土元素，甚至去除飲用水中的有害污染物。劉穎補充說：「這種粘土材料有許多種類，我們正在探索它如何幫助從海水和鹽湖鹽水中收集關鍵元素，甚至改善飲用水的質量。」

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The Browser Company 在終止 Arc 之後，重新推出其對於 AI 時代網頁瀏覽未來的構想，名為 Dia 的新瀏覽器目前已經在 macOS 上向現有 Arc 用戶發佈測試版。雖然 Dia 在設計上借鑒了一些前作的元素，但其目標與功能卻截然不同。

Arc 最初推出時，以其全新的瀏覽器用戶體驗引起廣泛關注，但後來因為操作繁瑣和商業可行性不足而面臨困境。Dia 的推出顯示 The Browser Company 正在採取更為專注的策略，提供一個熟悉的界面，並深度整合 AI 技術。

Dia 承諾提供一個側邊欄智能助手，能夠理解用戶的瀏覽內容，記錄瀏覽歷史，並幫助用戶完成各種任務，無論是旅行規劃、寫作、研究還是購物。根據 The Verge 的 David Pierce 的解釋，當用戶請求 Dia 幫忙尋找外套時，助手會啟動一個購物技能，記住用戶在 Amazon 和 Anthropologie 上查看的商品；而在撰寫郵件時，寫作技能則能參考用戶過去的郵件和喜愛的作者。

Dia 的核心功能是其 AI 助手，隨時可供用戶調用。這不僅僅是一個浮在瀏覽器上的聊天機器人，而是一個能夠感知用戶的標籤、開放的會話和數字模式的上下文感知助手。用戶可以利用它來總結網頁內容、比較標籤中的信息、根據個人寫作風格撰寫郵件，甚至參考過去的搜索記錄。

The Browser Company 表示，正在基於現有模型建立一套“技能”系統，旨在將每個任務與最佳的 AI 工具和界面相匹配。若用戶需要尋找新小工具，系統會將查詢路由到一個記住用戶在 Amazon 上瀏覽的購物技能；如果需要回覆 Slack 討論，則有針對性的寫作技能可供使用。每個技能都為特定目的量身定制了記憶和用戶界面。

The Browser Company 也強調資料安全性。根據 CTO Hursh Agrawal 的說法，所有用戶數據均存儲並加密在本地電腦上。“任何發送到我們服務進行處理的數據，”他指出，“在那裡停留的時間僅為毫秒，然後便會被刪除。”過去 Arc 曾遇到一些安全問題，Agrawal 重申隱私和安全性自 Dia 開發之初便已成為核心考量，並希望未來 Dia 的大部分功能能在本地執行。

目前，Dia 作為測試版已向 Arc 用戶開放，雖然尚未提供 Arc 的所有功能，例如側邊標籤組織或工作空間，但未來可能會推出這些功能。當前的重點是展示瀏覽器如何讓用戶感受到更像是一位瀏覽夥伴，而非單純的軟件。

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一項新研究探討了蠟蟲在降解聚乙烯塑料方面的潛力，聚乙烯是全球最常見的塑料類型。

加拿大布蘭登大學的研究團隊由布萊恩·卡索恩博士領導，專注於研究大蠟蛾（Galleria mellonella）的幼蟲，即蠟蟲。

令人驚訝的是，僅需 2,000 隻蠟蟲就能在短短 24 小時內降解整個聚乙烯袋，這與通常需要數百年的時間形成鮮明對比。

卡索恩教授表示：「大約 2,000 隻蠟蟲可以在 24 小時內降解整個聚乙烯袋，儘管我們相信，與糖類等飼料刺激劑的共同補充可以顯著減少所需的蠟蟲數量。」

聚乙烯是全球生產量最大的塑料，每年生產超過 1 億噸，用於從購物袋到各類包裝的廣泛產品。然而，由於其化學穩定性和抗降解性，聚乙烯對環境構成了重大挑戰。

完全降解這種材料可能需要幾十年甚至幾百年的時間。2017 年的發現表明，這些小生物能夠食用聚乙烯。

新研究顯示，這些「食塑幼蟲」可以在幾天內降解塑料，並將其轉化為體內脂肪。卡索恩博士的團隊使用多種科學方法研究了蠟蟲與其腸道細菌之間的相互作用，以了解塑料降解的機制。

研究顯示，蠟蟲將攝入的塑料代謝為儲存為體脂的脂質。卡索恩解釋道：「這就像我們吃牛排一樣，如果攝入過多的飽和和不飽和脂肪，它會儲存在脂肪組織中作為脂質儲備，而不是用作能量。」

除了生物過程，團隊還評估了全塑料飲食對蠟蟲健康的影響。儘管蠟蟲能輕鬆食用塑料，但全塑料飲食卻是致命的。這些食塑幼蟲在幾天內無法存活，甚至會出現大量損失。

然而，卡索恩對此持樂觀態度。他相信可以創建一種「共同補充」的方案，即添加其他食物，不僅能恢復它們的健康，還能使其茁壯成長。

該研究指向了兩種有前景的解決塑料污染的可能性。「首先，我們可以在共同補充的聚乙烯飲食下大規模養殖蠟蟲，作為循環經濟的一部分。」他表示。

另外，研究人員也可以在實驗室環境中重現塑料降解過程，而無需依賴這些動物。這意味著識別出確切的生物機制和酶，然後可能在工業過程中使用這些酶，而不需要蠟蟲本身。

此外，大規模養殖蠟蟲預計將產生大量的昆蟲生物質。初步數據顯示，這可能成為商業魚類養殖的高營養食物來源。

儘管蠟蟲可能有效降解塑料，但處理每年生產的 1 億噸聚乙烯仍需要數十億隻幼蟲不斷進食。

一個經常被忽視的問題是，蠟蟲的自然飲食是蜜蠟，這對全球蜜蜂群落構成了重大威脅，可能會因蠟蛾種群的激增而受到嚴重影響。

許多過去的研究探索了食塑真菌和細菌在生物修復中的潛力，但仍然存在一個主要障礙：它們的適應性和高效部署。

這些小型「食塑」幼蟲是否能成為實現更清潔、更可持續未來的關鍵，仍有待觀察。該研究成果於 2025 年 7 月 8 日在比利時安特衛普的實驗生物學學會年會上發佈。

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荷蘭太陽能創新公司 Wattlab 與德國內陸航運巨頭 HGK Shipping 聯手推出全球首艘混合太陽能驅動的內陸船隻，這是他們為實現內陸水運脫碳目標而展開的雄心壯志的一部分。

這艘名為 Blue Marlin 的散貨船主要將為歐洲領先的鋼鐵生產商 Salzgitter AG 運輸散裝貨物，運行於德國西北部的運河網絡。該船於 7 月 3 日在德國漢堡舉行的典禮上正式命名。

該船結合了強大的柴油電動「未來燃料準備」推進系統、低水位優化技術及 SEAFAR 遙控導航技術。此外，其太陽能模組系統由 192 块面板組成，每年可產生高達 37,500 千瓦時 (kWh) 的電力，這一系統在荷蘭 De Gerlien van Tiem 船廠製造。這些面板將為船上及推進系統提供能源，使 Blue Marlin 成為首艘直接依賴太陽能進行航行的內陸運輸船隻。

這艘船長 86 米（282 英尺），寬 9.5 米（31 英尺），專為淺水作業而設計，吃水深度僅為 1.10 米（3.61 英尺）。雙 Veth 舵螺旋槳及艉推進器進一步提升了其操控性。同時，其模組化設計使其能夠與推進駁船連接，處理高達 3,110 噸的貨物負載。

HGK Dry Shipping 總經理 Florian Bleikamp 表示，與 Salzgitter AG 的密切合作為內陸航運的創新發展鋪平了道路。Blue Marlin 的啟用標誌著 HGK Shipping 和 Salzgitter AG 的一個重要里程碑。

該船的太陽能設置與四台柴油發電機協同工作，還能實現「峰值削減」，這是一種在電力需求高峰期間減少電力消耗的技術。

Wattlab 解釋說，自動化能源管理系統能夠精確分配電力，提高整體效率並降低燃料消耗。預計每年可顯著減少二氧化碳排放，達到約 36,000 公斤（79,366 磅）。

Salzgitter Flachstahl 客戶物流部門負責人 Fabian Gerdes 在新聞稿中表示：「這艘創新船隻將幫助我們繼續減少二氧化碳排放，並提高供應鏈的效率和韌性。」他強調，Blue Marlin 對於支持公司鋼鐵產品和散裝材料的環保運輸至關重要，並且與公司邁向更可持續發展的道路相符。

這一混合太陽能設置建立在 HGK 之前成功的 MS Helios 船隻之上，該船也配備了 Wattlab 的太陽能面板。然而，與 Helios 只使用太陽能供應低電壓船上系統不同，Blue Marlin 將太陽能完全整合至推進系統，並因此獲得了可持續船隻設計的金牌綠色獎。

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在談論尖端四足機器狗時，Boston Dynamics 通常是人們首先聯想到的公司。然而，中國最近推出了一個新競爭者，這個新產品不僅僅是參與競爭，還在某些方面超越了其他對手。

中國初創公司 Mirror Me 開發的 Black Panther II 是一款四足機器人，以其驚人的速度引起了廣泛關注。根據《南華早報》的報導，Mirror Me 的機器人在某些評估中甚至超越了市場領導者 Boston Dynamics。

在中國中央電視台的直播中，Black Panther II 最近在武漢的一個田徑場上以驚人的 13.17 秒完成了 100 米的賽跑，令觀眾驚嘆不已。

為了更好地理解這一成就，Mirror Me 的聯合創始人金永彬表示，Black Panther II 在這場比賽中達到了每秒 9.7 米的最高速度。《南華早報》指出，這一速度超過了 Boston Dynamics 的 WildCat，根據 2020 年的一篇研究報告，WildCat 的最高速度約為每秒 8.8 米。在早期的測試中，Black Panther II 甚至達到了每秒 10.9 米的最高速度。

儘管 Black Panther II 的速度令人印象深刻，但目前的吉尼斯世界紀錄仍由韓國科學技術院的 Hound 機器人保持，其在 2023 年以 19.87 秒完成 100 米的距離，顯然慢於 Black Panther II 最近的表現。據報導，Mirror Me 表示他們計劃在適當的時候申請吉尼斯世界紀錄，但目前的主要焦點仍在於研究和開發。

Mirror Me 於 2024 年 5 月在上海成立，由浙江大學的畢業生和教職工組成，這所大學在中國科技領域享有盛譽。

這家公司並不止步於快速的機器狗。它已經設立了雄心勃勃的目標，計劃在 2026 年開發出一款能夠以每秒 10 米速度奔跑的雙足機器人，以及一款計劃在 2030 年推出的作為個人助理的人形機器人。

這些進展是中國在全球機器人領域鞏固其強大地位的更大趨勢的一部分。最近，中國在工業和人形機器人的生產增長方面表現出色。2024 年，中國的工業機器人產量報導增長了 14.2%，達到了 556,000 台。此外，中國的人形機器人市場在 2024 年的估計價值約為 2.76 億元（$380 萬 / 約 HK$ 2,964 萬）。

這個市場預計將在 2030 年之前實現爆炸性增長，可能達到數百億元。相比之下，美國的先進機器人市場在 2024 年的價值為 128.4 億美元，預測到 2034 年將達到約 819.2 億美元。

中國在特別是人形機器人方面的領導地位也在最近的事件中得到了體現，中國的機器人曾與人類對手進行比賽。摩根士丹利的報告進一步突顯了這一增長的主導地位，發現 56% 的機器人公司已經在中國境內。

除了速度，中國的機器狗市場也在各個領域看到多樣化的進展。1 月份，中國機器人公司 DEEP Robotics 發佈了一段展示其 Lynx 機器狗動作的視頻，該視頻突顯了 Lynx 的卓越靈活性，包括舞蹈、滑冰和表演驚人的動作。另一方面，另一家中國機器人公司 Unitree 則推出了新的四足消防救援機器人，這些專用機器狗配備了 60 米射程和每秒 40 升流量的水炮。

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Realbotix 宣佈其 AI 驅動的人形機器人取得重大進展，現在能夠流利地使用 15 種語言，並通過雲端支持訪問額外的 147 種語言和方言。

該公司在新聞稿中表示，這種多語言能力使機器人能夠“與各行各業和文化背景的人們建立聯繫”。

這款擬人化的機器人專為旅遊、醫療等以人為本的行業設計，能夠填補員工與患者或訪客之間的關鍵空白，並通過自然語言提供即時協助，改善整體消費者體驗。

這家位於美國的公司 Realbotix 希望將人形機器人整合進入日常生活，以通過連結、陪伴和智能互動來提升人類體驗。隨著其擴展的能力能夠使用更多人的母語，人形機器人可能會逐漸取代真人來提供幫助。

這一發展令人著迷，或許也讓人感到些許不安，大家心中不禁想問：它真的像人類一樣行動，還是像一個試圖模仿人類的機器人？如同所言，“總要有個開始”。

Realbotix 更新了機器人的軟體以擴大其應用範圍。隨著額外的語言支持和整合大多數第三方 AI 平台的能力，這款人形機器人正準備在機場、酒店、博物館和迪士尼樂園等旅遊景點提供服務。

目前，世界已進入一個新的生活階段：看起來和行動像人的機器人將輕鬆地用自然對話來告知、幫助和吸引消費者，以確保他們對整體體驗感到滿意。

在醫療環境中，這款機器人將充當“患者與醫療人員之間的溝通橋樑”。

這些機器人可以表達面部表情，因此當患者傳達問題、症狀或擔憂時，它們能夠像人類一樣做出反應，然後將信息轉達給醫療團隊。這將幫助醫療團隊更快地接觸到患者，特別是在缺乏支持的情況下。

根據 EE News Europe 的報導，Research and Markets 的一份報告預測，全球人形機器人市場將從 2025 年的 29.3 億美元增長至 2035 年的 2,434 億美元。各行各業將在未來十年內將人形機器人整合進入工作力，價格範圍在 20,000 美元至 175,000 美元之間。

Research and Markets 的報告詳細說明了技術的迅速進步，使人形機器人的功能得到了增強。自動化的需求很高，勞動力短缺以及對更高效系統的需求正在“推動市場發展”。

Realbotix 的首席執行官 Andrew Kiguel 表示：“為我們的人形機器人增加多語言支持是邁向更以人為本技術的重要一步。無論是在醫院還是酒店，以母語理解和回應人們的需求都能建立信任，讓體驗更加個性化。”

消費者已經習慣於通過電話或網絡與機器人互動，通常只是為了找到真人，因此他們已經適應了與程式溝通。如今，穿著人類服裝的機器人將以其存在及處理複雜對話的能力讓人驚嘆。

想像一下，當抵達機場時，與其尋找真人工作人員獲取航班信息，不如由一個人形機器人用幾乎每種語言提供客戶服務，並用肢體示範登機口的位置。

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中國的一個混合漁業太陽能農場項目已經全面接入電網。該項目結合了一個 250 MW 的太陽能農場和漁業，北京的 Dajin Heavy Industry 公司表示，這一項目代表著極高的土地利用效率。

根據該公司在社交媒體上的一則帖子，這個位於河北省唐山市的項目採用了「上方發電，下方水產養殖」的模式。

Dajin Heavy Industry 的 Shilihai 漁業太陽能混合光伏 (PV) 項目面積約為 353 公頃。這 353 公頃的土地本可以用於單純的太陽能收集。該漁業太陽能混合項目在大片魚塘上方設置了 370,000 片雙面太陽能板。雙面太陽能板能夠從前後兩個表面捕捉陽光，這使得它們非常適合放置在水面上，因為水面會將光線反射到板的另一側。

Dajin Heavy Industry 在其帖子中解釋道：「該項目預計每年將產生約 4 億千瓦時的清潔電力，相當於節省 12 萬噸標準煤，並減少 32 萬噸二氧化碳排放，有效改善當地空氣質量。」

該公司還表示：「Dajin 的產品組合擴展鞏固了我們在全球能源轉型中的角色。我們將繼續致力於推動塑造淨零未來的創新。」

水面太陽能農場的主要優勢包括，太陽能板能夠在炎熱的晴天為水面提供陰影，從而降低水溫，這有助於提高水生生物的代謝，並減少水產養殖疾病的爆發。此外，太陽能板的陰影也能減少水面的蒸發和水分損失。

根據環境與能源研究所的報告，水面太陽能農場的效率比陸地農場高出多達 15%。這主要得益於水的冷卻效果。

Dajin Heavy Industry 並非首個建設混合漁業太陽能農場的公司。2022 年，Concord New Energy 宣布在中國河北省滄州的一個工業園區內的魚塘上安裝了一個 70 MW 的太陽能電廠。

上個月，挪威鮭魚和鱒魚生產商 Emilsen Fisk 宣布，其水上太陽能發電廠已將柴油使用量減少了 90%。

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在2025年6月，烏克蘭空防部隊攔截了一架最初看似標準的 Shahed-136 無人機，該事件發生在蘇梅地區。然而，經過更仔細的檢查，這架無人機實際上是俄羅斯的 MS001，一款集成了人工智能、加固導航系統和實時目標邏輯的自主無人飛行器（UAV）。

烏克蘭少將弗拉迪斯拉夫·克洛赫科夫在 LinkedIn 貼文中表示，這不僅僅是一架無人機，而是現代戰爭的一個轉折點。他警告稱：「這是一種數字掠食者。它不僅僅是攜帶坐標，它會思考。」

MS001 無人機不同於傳統的徘徊彈藥或手動引導攻擊無人機，因為它可以在沒有外部指令的情況下運作。該無人機由 Nvidia 的 Jetson Orin 超級計算機驅動，這是一款能夠每秒執行 67 兆次操作的掌上型 AI 模組，使其能夠實時處理熱成像、物體識別、遙測和機載邏輯。

這種計算優勢使 MS001 能夠在 GPS 干擾或電子戰條件下，自主檢測、優先排序和攻擊目標。對於被擊落的 MS001 的現場分析顯示，該無人機配備了一整套設計用於作戰自主性的機載系統，包括夜間作戰用的熱成像儀、具備 CRPA（受控接收模式天線）的 Nasir GPS 模組、用於自適應邏輯的現場可編程門陣列（FPGA）芯片，以及用於遙測和編隊協調的無線調製解調器。

這些組件構成了一個在電子戰中生存和發展的平台。MS001 並不是單獨飛行，它設計為在協同的無人機編隊中運行，動態調整飛行路徑，與其他單元共享數據，並補償失去的無人機。這種行為類似於生物系統的去中心化韌性，但在這種情況下，掠食者在靜默中飛行並決定其獵物。

對於許多傳統的空防理論來說，這代表了一個根本性的挑戰。克洛赫科夫表示：「大多數空防系統對此毫無準備，這對整個空防理論構成威脅。」

自2024年初以來，俄羅斯在無人機運用策略上發生了轉變，將打擊重心從戰術前線支持轉向深度干擾角色，針對能源基礎設施、物流鏈和遠離前線的民用系統。在這一背景下，MS001 是一項技術創新和戰略工具。它塑造了戰場，攻擊烏克蘭民用和軍事後方的脆弱節點，不僅僅是投送彈藥，而是帶來擾動。

無人機內部的 Jetson Orin 晶片還講述了一個有關技術擴散和制裁韌性的故事。自2022年以來，美國已經禁止向俄羅斯出口先進芯片，並將數百名買家列入貿易黑名單。儘管如此，情報評估顯示，僅在2023年，就有價值超過 1,700 萬美元（約 HK$ 132,600,000）的 Nvidia 組件通過灰色市場渠道進入俄羅斯。走私者將 AI 芯片偽裝為消費電子產品，將貨物拆分為小批量，並通過香港、新加坡、土耳其和中國進行運輸。最終，受制裁的技術依然在戰場上發揮作用。

另一款名為 V2U 的俄羅斯無人機最近被發現使用同樣的 Jetson Orin 模組，這次是安裝在中國的 Leetop A603 載板上。V2U 被描述為智能自殺無人機，據信遵循類似的運作邏輯、自主決策、自適應目標和對電子對抗的高抵抗能力。這些系統代表了 AI 的實際應用，而非僅僅是理論。

與此同時，西方的努力仍處於開發或測試階段。在美國，Anduril Industries 推出了 AI 驅動的神風特攻隊無人機，而美國空軍則成功測試了能在模擬空戰中擊敗人類飛行員的自主戰鬥機。然而，作戰節奏仍不對稱，俄羅斯今天就已經在實地使用這些系統，而不是幾年後。

克洛赫科夫的評估明確指出：「俄羅斯已經在實地測試明天的作戰 AI。在我們進行採購的時候，他們正在將技術整合成一個單一的自適應系統。」這既是警告也是觀察。在戰爭中，時機往往決定性。技術只有在部署並有效時才有意義。

MS001 不僅僅是 Shahed 平台的演變，它代表了一種理論上的轉變：從預編程武器到自主獵手，從集中指揮到分散認知。真正的危險不在於其規格，而在於它揭示了一種新型戰爭模式，無人機不再遵循命令，而是執行意圖。克洛赫科夫指出：「我們不僅僅是在與俄羅斯作鬥爭，我們還在與惰性作鬥爭。」如果這種惰性不被果斷打破，下一代自主系統將在空中運行，將塑造未來的戰爭，無論是否有我們的參與。

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中國機器人公司 Agibot 發佈了 X2-N，一款具雙模式移動系統的人形機器人，能在雙足行走和輪式移動之間切換。

這種混合移動方式使 X2-N 能夠適應不同地形，根據報導，在雙足模式下可以攀爬最多 12 磅（約 5.44 磅）的負載，並在輪式模式下應對坡道和狹窄的橋樑。

X2-N 的無感知導航系統模擬人類直覺，能夠即時感知和適應環境，這一特點使其獨具一格。

在 2025 年 3 月，Agibot 推出了 Lingxi X2，這是一款融合人工智能和機器人的下一代通用人形機器人，展現了行走、奔跑、舞蹈、轉向、滑板和騎自行車的靈活性。

在一次引人注目的展示中，Agibot 展示了 X2-N，這款人形機器人配備了創新的混合移動系統。X2-N 的腿部集成了輪子，能夠在滾動和行走之間無縫切換，使其能夠以卓越的靈活性穿越多種地形。

視頻中，機器人平穩地在平坦地面上滾動，然後輕鬆地轉換為行走姿勢，精確地攀爬樓梯。到達頂部後，它又回到滾動模式，沿著斜坡上升，突顯了其流暢的適應能力。

X2-N 的獨特之處在於其依賴本體感知而非攝像頭或外部傳感器。根據 Housebots 的報導，它使用內部數據，如關節扭矩、壓力反饋和陀螺輸入，來解讀環境。這些信號由其控制系統實時處理，使其能夠自動調整姿勢和動作以應對地形變化。

這種無視覺的導航方法降低了系統的複雜性，消除了延遲，並增強了系統的穩定性。X2-N 通過繞過基於攝像頭系統的缺陷，提供了一個更穩健且經濟的平台。行走模式使其能夠進入不平或受阻的環境，而在平坦地面上滾動則節省了能源。

根據 Tech In Asia 的報導，該機器人的潛在應用包括物流、醫療保健和公共服務。隨著開發的進展，未來的版本可能會結合傳感器融合技術，將本體感知與視覺輸入結合，以進一步提高情境感知能力。X2-N 標誌著一代智能、適應性強的機器人的誕生，旨在應對動態的現實環境。

雖然有關新款 X2-N 的具體細節仍然有限，但它似乎基於 Agibot 最近推出的 Lingxi X2，這是一款高度集成的人形機器人，身高 1.3 米，重 74.5 磅（約 33.8 公斤）。

Agibot 將 Lingxi X2 描述為首款真正互動的「動態機器人」，能夠通過多模態互動系統在毫秒內做出反應。它能夠分析面部表情和聲音語調，檢測情感狀態，並提供自然、上下文相關的反應。

該機器人的設計模擬人類行為，包括模擬呼吸、微妙的肢體語言和被動的環境觀察，增強了其情感表達能力。Lingxi X2 還能在未經培訓的情況下執行基本物體操作任務，這得益於 Agibot 的 Genie Operator-1（GO-1），這是一個先進的人工智能模型，支持零樣本泛化和多機器人協作。

通過引入潛在動作——通過檢查當前和歷史幀來解釋運動，GO-1 克服了標註數據集不足的問題。這種方法提高了在各種環境中的靈活性和決策能力。根本上，Action Expert 組件通過採用去噪技術來改善執行，實現更平滑的動作，而 Latent Planner 使用基於變壓器的架構來預測從視覺-語言模型（VLM）輸出中生成的行動序列。

GO-1 在涵蓋五項任務的基準測試中，機器人的成功率從 46% 提高至 78%，在如倒水和加水等挑戰性任務中取得了顯著進展。僅 Latent Planner 就提高了 12% 的規劃效率，顯示了 GO-1 的強大性能。

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