位於德克薩斯州休斯頓的公司 Oceaneering International 發佈了一款新型的遙控水下機器人（ROV），專為海底作業而設計。這款名為 Momentum Electric ROV 的機器人能夠進行長達 30 天的連續海底作業，為鑽探、檢查、維護及修理（IMR）、調查及建設等工作提供延長支持。

Momentum Electric ROV 是採用以可靠性為驅動、以數據為指導的設計方法開發的，旨在重新工程化工作級平台，將電動推進系統整合進去，以提高效率並簡化系統架構。該機器人具備即插即用的傳感器、先進的 360 度視覺、自動化技術、強大的推力及高承載能力，能夠滿足高要求的工作級操作。

根據新聞稿，Momentum 還向後兼容 Millennium Plus ROV 基礎設施，支持快速升級和可擴展部署。Oceaneering 的海底機器人高級副總裁 Martin McDonald 表示：「我們專注於客戶最關心的事項：可用性和能力，這可以在關鍵的離岸工作中提供信心。通過以嚴謹、數據驅動的方式進行電氣化，我們減少了機器人的維護需求，同時提高了效率和操作可用性。」

Momentum Electric ROV 設計用於延長的海底駐留時間並降低維護需求。這款機器人本周在新奧爾良的 Subsea Tieback Forum 首次亮相。它的電動推進方式也提高了能量效率，該系統的能耗顯著低於傳統的液壓 ROV，但仍能提供所需的強大推力和升舉能力，足以應對苛刻的離岸任務。

該機器人能夠執行多種活動，如鑽探支持、海底檢查、維護和修理作業、基礎設施調查及深水環境中的建設工作。平台設計具有模組化結構，支持即插即用的工具、傳感器和操作器集成，使技術人員能夠在操作需求變更時相對快速地更換或重新配置部件。

此外，該 ROV 還融入了增強的情境意識技術，包括廣角或多方向視覺系統及先進的控制功能，幫助駕駛員更安全、準確地導航複雜的海底結構。系統的另一個關鍵特點是與 Oceaneering 客戶現有設備的兼容性，特別是與 Millennium Plus ROV 系統相關的基礎設施，這讓操作員可以升級到新的電動平台，而無需完全更換當前的發射、回收和繩索系統。

這一長期操作能力、提高的能量效率、模組化配置及與既有海底支持設備的兼容性，突顯了離岸能源和海洋機器人產業向更可持續、可靠及技術先進的機器人系統發展的更廣泛趨勢，這些系統能夠在延長的時間內執行複雜的水下工作。

根據報導，一輛中國電動車於耶路撒冷遭遇強力導彈襲擊後成功存活。這宗事件發生在 3 月 1 日，受影響的電動車為比亞迪 Atto 3。當時車內有五名乘客，其中一人受了中度傷害，而其餘四人則輕傷。報導指出，儘管比亞迪 Atto 3 的車身受到一些物理損壞，但其結構完整性保持良好。這輛電動車在襲擊時位於一個深坑的邊緣，並且並未起火，其高壓電池系統也沒有顯示出熱失控的跡象。

這輛電動車的駕駛艙保持堅固，其 A、B 和 C 柱並未倒塌。車身的高強度鋼籠佔據了底盤的 85%，成功地分散了爆炸的能量。報導提到，這輛電動車對救援行動至關重要，因為其車門把手和機械鎖仍然能夠正常運作，所有乘客可以在不需要專業切割設備的情況下被安全救出。比亞迪 Atto 3 在歐洲新車評估計劃（Euro NCAP）進行的安全測試中表現出色，獲得了最高的五顆星安全評級。

比亞迪 Atto 3 配備了 150kW 的電動馬達，能夠在僅 7.3 秒內加速至 0-100 km/h。該車採用了 LFP 刀片電池，襲擊時電池保持穩定，沒有著火或冒煙。儘管車身受損，車內乘客卻保持安全。比亞迪 Atto 3 還配備了全新的 BYD e-Platform 3.0，專為純電動車設計，旨在提升安全性、駕駛性能及智慧駕駛體驗。

這一事件實際上對 Atto 3 的被動安全系統進行了極端驗證。軍事分析師指出，該車並未受到「直接命中」，這通常會摧毀任何民用車輛，但卻受到高壓衝擊波、飛散的彈片及強烈的熱輻射的影響。報導指出，這家中國公司在車輛中標配了先進的節能熱泵系統，能夠在廣泛的溫度範圍內穩定運行，並設計以高效利用周圍環境、動力系統、乘客艙甚至電池的殘餘熱。

此外，這輛電動車的頭燈設計與連續的尾燈相呼應，擁有更寬的光束照射範圍，大大提高了夜間的可視性和駕駛體驗。根據公司介紹，配合獨特的動態轉向燈，比亞迪 Atto 3 為用戶提供了更高的安全保障。

德克薩斯農工大學（Texas A M University）和美國陸軍研究實驗室（DEVCOM Army Research Laboratory）的研究人員開發了一種混合超泡沫，能夠吸收的能量是傳統墊材的十倍。這種材料結合了普通泡沫與內部嵌入的3D打印塑料柱，這些靈活的柱子被稱為支撐架，形成了一個內部骨架，強化了泡沫的結構，並改善其對壓力和衝擊的應對能力。這一方法將一種常見且便宜的材料轉化為可調整的複合材料，旨在承受顯著更高的力量，同時保持輕量化。研究人員表示，這一系統可以改善防護裝備、車輛安全系統，甚至日常產品如坐墊的性能。該研究由德克薩斯農工大學工程學院的納米結構材料實驗室主任Mohammad Naraghi博士領導，並與陸軍研究實驗室的Eric Wetzel博士合作。

泡沫材料廣泛應用於墊材和防護裝備，因為其微小的空氣孔在壓力下會崩潰，從而散發能量。然而，傳統泡沫的內部結構隨機，限制了其吸收衝擊的效率。工程化的格狀材料提供了更好的控制，但生產成本高且難以大規模製造。為了填補這一空白，研究團隊開發了一種稱為泡沫內增材製造（In-Foam Additive Manufacturing，簡稱 IFAM）的技術。這一過程利用計算機控制的3D打印技術，直接在開孔泡沫內部構建彈性塑料支撐架。Wetzel表示：「IFAM是一種簡單的計算機驅動製造過程，使我們能夠在傳統的開孔泡沫內部建造一個彈性骨架。」研究人員可以通過調整支撐架的直徑、間距和角度，來調整材料的機械性能。

這種混合結構使泡沫和支撐架在材料被壓縮時能夠協同工作。在早期壓縮階段，泡沫穩定了支撐架，防止其過快屈曲。隨著壓力的增大，支撐架將力量分散到周圍的泡沫中，從而減輕負荷，讓材料能夠吸收更多能量。Naraghi形容這種現象為「協同的魔力」，是泡沫和支撐架之間的共生複合體。

該項目得到了美國陸軍的支持，陸軍對改進能量吸收材料在防護裝備中的應用非常感興趣。Wetzel指出：「能量吸收材料對於陸軍的多種應用至關重要，包括防彈頭盔和抗爆座墊。」研究人員表示，這種混合泡沫能顯著提升士兵頭盔的防護能力。軍用頭盔不僅要阻止彈丸，還需緩衝摔倒和碰撞帶來的衝擊。Naraghi表示：「我們不是僅僅在軍用頭盔上增加層數，而是使用一種比現有墊材更堅韌的複合材料，且足夠輕便，讓士兵全天佩戴而不感到疲勞。」由於材料增加的重量很小，它可以在不降低士兵行動能力的情況下提供更好的保護。

除了防禦應用外，這一概念還可以適用於商業頭盔，如自行車、摩托車和運動等領域。研究人員還在探索其在車輛中的應用，這種混合泡沫可以放置在汽車內飾或保險杠中，以幫助吸收碰撞力，提高乘客的保護。這種材料甚至可能進入消費產品，如床墊和坐墊。通過改變支撐架的排列，座位或床墊的不同區域可以調整為不同的硬度和舒適度。研究人員還在研究這種內部結構是否能幫助吸收聲音和振動，潛在地改善車輛和建築物中的噪音控制。這項研究發表在《複合材料結構》（Composite Structures）期刊上。

根據 Bloomberg 的報導，OpenAI 和 Oracle 已經撤回在德克薩斯州擴建一個大型人工智能數據中心的計劃。這一決定是基於對資金和人工智能發展基礎設施需求變化的長期談判。該項目涉及位於德克薩斯州阿比林的地點，這是大規模 Stargate 計劃的重要組成部分。OpenAI、Oracle 和 SoftBank 的合資企業旨在為先進的人工智能系統建設大型計算基礎設施。最初，OpenAI 和 Oracle 計劃將阿比林設施的容量從 1.2 吉瓦擴大至 2 吉瓦，但現在 Meta Platforms 正在評估是否應該租用原計劃中的額外容量。

根據消息人士的說法，融資挑戰和需求預測的變化使得擴建計劃進展緩慢。隨著談判的延長，OpenAI 重新評估了其近期的基礎設施需求。最終，這些公司決定不再推進更大的擴建計劃。目前在阿比林的現有網站上仍在施工，該地點覆蓋約 1,000 英畝。Oracle 和 OpenAI 將繼續在已經開發中的 Stargate 設施內運營。

Stargate 計劃本身仍然是美國宣布的最雄心勃勃的人工智能基礎設施項目之一。美國前總統唐納德·特朗普在 1 月份介紹了該計劃，表示參與的公司可能會在全國範圍內投資多達 5,000 億美元來建設 AI 基礎設施。在 9 月份，OpenAI、Oracle 和 SoftBank 也揭示了與 Stargate 相關的五個美國數據中心計劃，其中三個將涉及 Oracle，兩個將與 SoftBank 的業務聯繫，而一個將擴展阿比林的綜合設施。

雖然 OpenAI 和 Oracle 撤回了擴建計劃，但 Meta Platforms 可能會利用可用的容量。報導指出，Meta 正在探索與該地點計劃的額外基礎設施租賃的交易。該擴建由專注於能源的雲公司 Crusoe 所擁有和開發。根據報導，NVIDIA 也在引導 Meta 把握這一機會中扮演了角色。該芯片設計公司為大型數據中心中訓練和運行 AI 模型所使用的許多先進處理器提供支持。OpenAI 和 Oracle 已經在阿比林地點依賴 NVIDIA 硬件。據報導，NVIDIA 早前介入，確保其 AI 芯片為擴建設施提供動力，而非競爭對手超微的處理器。

同時，Meta 仍在積極擴展其自身的 AI 計算能力。上個月，該公司與超微簽署了一項多年協議，部署多達 6 吉瓦的 AMD Instinct AI 芯片。該協議旨在支持 Meta 下一代的 AI 基礎設施和模型開發。

儘管擴建計劃已被取消，但參與的公司表示，阿比林設施的進展仍在繼續。根據報導，Oracle 在一份聲明中表示：「我們對我們的合作關係和將容量上線的進展感到非常自豪。」建設該地點的公司也強調了項目的規模和速度。Crusoe 補充道：「我們的合作能夠比行業內的任何其他公司更快地交付大規模基礎設施。」OpenAI 和 Oracle 也在其他地方繼續尋求額外的數據中心容量。今年 7 月，這些公司宣布計劃建設另外 4.5 吉瓦的 AI 數據中心基礎設施，該項目仍在按計劃進行。這些計劃的調整凸顯了隨著主要科技公司競相建設先進人工智能所需的基礎設施，計算能力需求的快速演變。

CERN 的研究人員最近透過 NA62 實驗提升了對其中一種極為罕見粒子過程的理解，這種過程大約每 100 億次事件中僅會出現一次。他們專注於研究由奇異夸克（s quarks）構成的粒子，稱為 kaons。這個國際合作團隊由來自 16 個國家的 33 個機構組成，致力於研究 kaons 的衰變。Kaons 被認為是所有夸克中第三輕的粒子，壽命極短，通常在高能碰撞中產生。

此次合作的研究結果顯著降低了對這一稀有粒子衰變測量的不確定性。CERN 的首席數據分析師 Joel Swallow 博士指出，這是我們目前分析的最敏感數據集。他表示，能夠清晰地觀察並精確測量如此罕見而難以捕捉的現象，從技術角度來看是一個巨大的成功。

在 NA62 實驗中，團隊調查了一個極為罕見的過程，其中一個正電荷的 kaon 衰變為一個 pion 和一對中微子—反中微子 (K + → π + νν)。由於中微子與物質的相互作用極其微弱，檢測這一衰變需要龐大的數據集和高度精確的檢測器。中微子沒有電荷，質量極小，能夠不留痕跡地逃離檢測器。因此，研究人員需要通過仔細分析剩餘粒子的運動和能量來間接重建衰變過程。

根據研究人員的說法，這一衰變過程的出現頻率約為每 100 億次 kaon 事件中一次。因此，團隊需要分析巨量的碰撞數據，以從數十億次普通粒子相互作用中篩選出少數候選事件。這一實驗因此生成了強大的 kaons 流，這使其獲得了「kaon 工廠」的別稱。kaons 是通過將高強度的質子束從超質子同步加速器（Super Proton Synchrotron）射向鈹靶而產生的，每秒可產生近十億個粒子，其中約 6% 是 kaons。

研究人員報告稱，他們在 2024 年觀測到了這一過程，統計顯著性達到五個標準差。通過整合 2023 年和 2024 年的數據，並應用改進的機器學習分析技術，團隊進一步精煉了對 kaon 衰變的理解。他們計算出該衰變約發生於每 100 億次 kaon 衰變中一次，新的測量結果比早期估算精確了約 40%。

隨著精確度的提高，kaon 衰變的測量結果與理論預測相符，並限制了超越標準模型（Standard Model）的可能物理現象。NA62 的發言人 Giuseppe Ruggiero 博士在聲明中表示，這一標準模型的壓力測試相當出色，考慮到這一過程的極端稀有性和理論的純淨性。我們再次證明了當前我們的自然界主導理論具有不可思議的預測能力。NA62 合作的研究結果剛在 2026 年的 La Thuile 會議上發表。

根據波茨坦氣候影響研究所（PIK）的最新分析，全球變暖在過去十年中加速。這項研究發現，自 2015 年以來，全球氣溫上升的速度顯著高於以往幾十年。研究人員使用多個全球氣溫數據集估計，過去十年地球的平均升溫約為每十年 0.35°C，而在 1970 年至 2015 年之間，平均升溫速度僅略低於每十年 0.2°C。這一發現顯示，當前十年是自 1880 年以來，全球氣溫上升最快的時期。透過調整數據以去除自然氣候波動後，這一加速現象變得更加明顯。美國統計學專家、該研究的共同作者 Grant Foster 表示，自 2015 年以來，全球變暖的強烈且統計上顯著的加速現象已經可以被證明。

自然氣候變異性有時會暫時掩蓋長期的升溫趨勢。厄爾尼諾現象、火山噴發和太陽活動變化等事件，通常會為全球氣溫記錄添加短期波動。為了隔離長期信號，研究人員從觀測數據中過濾掉這些自然影響。這種方法有助於更清晰地揭示潛在的升溫趨勢。Foster 進一步指出，我們在觀測數據中過濾掉已知的自然影響，以減少噪音，從而使潛在的長期升溫信號更加明顯。

這項分析結合了五個廣泛使用的全球氣溫數據集，包括 NASA、NOAA、HadCRUT、Berkeley Earth 和 ERA5 的記錄。在去除自然變異性的影響後，結果一致顯示自 2013 年或 2014 年起，升溫趨勢出現急劇增加。研究人員指出，加速的證據在所有檢查的數據集中都具統計上的穩健性。調整後的數據顯示，自 2015 年以來的全球變暖加速具有超過 98% 的統計確定性，並且在所有檢查的數據集間是一致的，無論所選的分析方法如何，PIK 研究員及該研究的首席作者 Stefan Rahmstorf 解釋道。

研究還檢視了 2023 年和 2024 年這兩個異常溫暖的年份。在修正了厄爾尼諾和最近的太陽活動影響後，這兩年的調整數據集顯示稍微變冷，但仍然是儀器記錄中最暖的年份。為了確定升溫速度是否隨時間而變，研究人員使用了兩種統計方法。一種方法使用二次模型分析長期氣溫趨勢，另一種則使用分段線性模型來識別升溫速度何時發生變化。兩種方法均檢測到自 2010 年代初期開始升溫速度的相似變化。

研究人員強調，該研究重點在於識別統計加速本身，而不是解釋其背後的具體原因。不過，研究結果與氣候模型預測的廣泛一致，這些預測表明，隨著溫室氣體濃度的上升，升溫可能會加劇。Rahmstorf 表示，如果過去十年的升溫速度持續，將在 2030 年之前超過《巴黎協定》中 1.5°C 的長期限制。地球的升溫速度最終取決於全球如何迅速將化石燃料的二氧化碳排放減少至零。該研究發表在《地球物理研究快報》期刊中。

在我們最新的一集《Lexicon》中，我們與密歇根大學氣候與空間科學及工程學助理教授、NASA CLEAR 中心負責人趙露露博士進行了深入對話。趙博士的研究專注於一種對現代科技影響深遠但卻較少被理解的力量——太空天氣，尤其是太陽能量粒子，這些粒子影響著從飛機電子設備到衛星，甚至未來宇航員前往月球和火星的安全。

趙博士開始介紹她的研究核心，“我的研究涉及太空天氣及其預測。”作為 CLEAR 中心的負責人，她領導著 NASA 資助的項目，旨在創建一個新的太陽能量粒子預測框架。她指出，這個目標雖然簡單描述，但實現起來卻非常困難。“我們正在努力建立一個針對太陽能量粒子的太空天氣預測框架，”她表示，並補充道這是一項將物理學、計算和人工智能推向極限的挑戰。

隨後，我們詢問她是否認為太陽活動可能導致最近的 Airbus 軟件故障。趙博士解釋說，高能輻射對電子設備的影響是有充分文獻記載的。“來自太陽的高能粒子已知會導致電子系統中的比特翻轉，”她指出。然而，是否是太陽粒子導致了 Airbus 事件則是另一回事。經過數據審查，趙博士和她的同事並未發現當時有重大太陽活動。“我們沒有發現來自太陽的大型事件，”她說。相反，她認為持續存在的宇宙射線背景更可能是罪魁禍首。

趙博士進一步解釋，即使是一個粒子也足以引發問題。“如果你打到一個非常關鍵的位元，一次比特翻轉就足以造成麻煩，”她表示。這並不需要一連串或一組粒子的影響。一個以接近光速運行的單一質子或離子即可將零翻轉為一，或反之。“這足以影響控制系統，”她說。這些事件雖然罕見，但卻是持續且不可預測的。

為了幫助人們理解這些危險，趙博士簡潔地解釋了什麼是太陽能量粒子（SEPs）。“它們是非常快且能量極高的粒子，包括質子、電子以及氦、氧和鐵等重元素。”為了描述這些粒子，研究人員使用了兆電子伏特（MeV）和吉電子伏特（GeV），因為它們的質量非常小，而能量卻非常大。400 兆電子伏特的質子以相當於光速的一部分速度運行。“儘管太陽距離我們非常遠，但這些粒子移動得非常快，最快的粒子在約十分鐘內就能抵達地球，”她告訴我們。

這種現象被稱為單事件擾動（single-event upset），並且已經研究了幾十年。重要的是，飛行高度對這一現象影響甚大。“飛行在巡航高度的飛機經歷的粒子數量比地面上的人多，因為它們位於更高的氣氛中，”她指出。衛星則承受著更高的暴露風險，因為隨著高度增加，大氣變薄，地面上方的磁屏障也變弱。

隨著對話的深入，我們轉向太陽能量粒子的預測。趙博士清楚地闡述了這一挑戰。“太陽耀斑和日冕物質拋射的機理已經相當成熟，但有時較大的事件不會產生粒子，而較小的事件卻會。”這種關係既不線性也不穩定。SEPs 的速度極快，無法直接在太陽上觀測到，因為它們與正常的太陽等離子體相比數量稀少。為了克服這一挑戰，CLEAR 中心結合了經驗模型、物理模型和人工智能系統。

此外，中心正在開發一種基於物理學的下一代模型，名為 SOFI。“我們的目標不僅是預測太陽能量粒子事件是否會發生，還要預測有多少粒子會到達我們身邊，以及持續多長時間。”目前的預測通常只提供幾分鐘的警告，但 CLEAR 希望將這一時間擴展到整整一天。“我們的目標是達到 24 小時，”她指出。

在這樣的能力下，我們探討了航空安全的未來。趙博士設想了一個類似於颶風預測的系統。“對太陽的實時監測和預測模型的建立可以指導行業，”她說。這樣的信息可以幫助航空公司避免易受影響的航線或為可能的通信中斷做好準備。然而，準確性至關重要。“我們不希望因為虛假警報而打亂正常運作。”她強調，“提前預知和準確性至關重要。”

我們最後探討了太陽能量粒子對月球和火星任務的影響。趙博士指出，沒有地球的磁屏障，宇航員面臨著顯著更高的風險。“輻射是個大問題，”她告訴我們。“你希望能夠安全完成旅程，”她補充說。“對於非常高能的粒子，幾乎不可能進行屏蔽。”這使得預測變得更加重要。此外，任務規劃者必須在兩種危險之間做出選擇。在太陽最小期，宇宙射線非常高且極難屏蔽；而在太陽最大期，宇宙射線減少，但 SEPs 事件增加。“你必須選擇經歷哪一種現象，”她說。“我們希望能夠建造的任何系統都能惠及整個社群。”