美国加利福尼亚州正在测试一种被称为“智能高速公路”的新型交通管控系统，有可能让部分司机在上高速前被红绿灯拦在匝道上长达四分钟，但交通部门认为，这将有助于缓解主线拥堵、缩短整体通勤时间。 本月 1 日，河滨县交通委员会（Riverside County Transportation Commission）在 15 号州际公路北向、特曼古拉（Temecula）路段启用了一段约 8 英里长的智能高速试点路段。 据报道，当地三处匝道——Temecula Parkway、Rancho California Road 和 Winchester Road——已接入一套新的匝道信号灯控制系统，由算法统一调度车辆何时获准进入主线车流。 与传统采用固定短周期放行的匝道信号不同，这套系统根据实时交通状况动态决定放行频率，因此单辆车在红灯前等待的时间可能会被大幅拉长，一些司机甚至可能要等上四分钟或更久才能并入高速公路。 尽管等待时间明显延长，交通官员认为，通过在入口处“限流”，可以减轻主线上频繁的起步、制动和排队现象，从而改善整体车流效率，让司机在整段路上的总耗时反而少于传统匝道信号方案。 这一试点项目耗资约 3300 万美元，计划运行两年。 河滨县交通委员会发言人大卫·克努森（David Knudsen）表示，如果试点取得成功，该系统将推广到县内其他路段，未来也可能部署到加州其他堵点路段。 他强调，相比于投入巨资拓宽车道，利用智能控制提高既有路网的运行效率，是更为经济可行的选择。 特曼古拉与穆列塔（Murrieta）之间的这段高速路段长期以拥堵著称：在没有车流干扰的理想条件下，通行时间大约只需 10 分钟，但在下午出行高峰，司机往往需要 25 至 45 分钟才能通过。 当地希望通过更精细的匝道管理，在不大规模扩建道路的前提下，缓解这一“瓶颈”路段的通勤压力。 针对外界对“由人工智能控制潜在危险系统”的担忧，克努森专门澄清，这套智能高速系统并非由通用意义上的人工智能驱动。 系统依托铺设在路面的高级传感器实时监测车流速度、流量等数据，再根据预设逻辑进行调节，而不是由具备自主学习和决策能力的 AI 来控制。 他表示，多处匝道之间实现协调控制，是为了在高速主线上形成更加平稳、连贯的车流。 事实上，智能高速并非加州首创。 早在 2020 年，澳大利亚就已在部分路段部署类似技术；美国科罗拉多州丹佛市的 25 号州际公路等多条高速，也已引入相关系统。 当地公布的数据颇为亮眼：在澳大利亚相应路段，通行时间缩短了约 35% 至 65%；丹佛的高速路段则实现了约 20% 的通行时间下降。 在支持者看来，如果加州此次试点能复制澳大利亚和丹佛的改善效果，哪怕司机在匝道前多等几分钟，只要整体出行时间显著缩短，智能高速就算是“划算”的买卖。 不过，在实际运行中，如何在效率提升与公众体验之间取得平衡，仍有待这项为期两年的试点给出答案。 查看评论
通用汽车公司（GM）宣布将大举进军能源存储市场，与数据中心和电网领域快速增长的用电需求深度绑定。 在AI数据中心争夺稳定电力供应的竞赛中，这家传统汽车巨头正试图通过全新的电池技术，成为基础设施背后的关键能源提供方。 近一年来，汽车与电池企业频频跨界切入储能业务。电池回收企业Redwood Materials率先行动，成立能源存储事业部，并在美国内华达州与Crusoe合作，将报废电动汽车电池组用于数据中心供能。 随后，福特宣布将部分电池制造产能转向电网级储能电池生产。 如今，GM公布的储能计划在规模和技术路线方面更具雄心，瞄准的是从AI数据中心到工厂用电在内的广泛场景。 根据GM的最新规划，公司在储能领域的布局主要包括两个阶段性动作，其中最重要的一步是与初创公司Peak Energy达成战略合作，共同开发针对电网级应用的全新钠离子电池体系。 除中国市场外，尚无其他车企宣布大规模布局钠离子电池量产计划，这使得GM的技术路线选择在全球车企中颇为罕见。 GM电池与可持续发展副总裁Kurt Kelty表示，公司选择从能源存储系统切入市场，是因为该场景对电池性能的要求与GM正在开发的钠离子化学体系高度匹配。 GM没有披露在本次储能项目上的具体投资金额，但已知其此前承诺投入9亿美元用于新电池化学体系的商业化，其中包括新建的电池开发中心等相关基础设施。 钠离子电池在工作原理上与锂离子电池类似，但在关键材料上有所替换，目标是降低成本、提升寿命并降低过热风险。 代价是：在相同储能容量下，钠离子电池往往体积更大、重量更重。 对于空间与重量限制相对宽松的电网级储能系统而言，这一权衡被认为是可以接受的，也成为GM选择将钠离子技术优先用于储能场景而非乘用车的关键因素之一。 Peak Energy此前已在用钠离子电池打造能源存储系统，并针对这种电池的特性对系统架构进行重新设计。 由于钠离子电池过热风险较低，Peak Energy的电网级储能产品不再配备传统的冷却系统和灭火装置，从而降低了前期建设成本，并有望在长期运营中减少维护支出。 GM能源存储商业化总监Paul Menson表示，通过“把最难的那个部件直接消除掉”，企业可以同步降低故障点和运维风险。 根据双方规划，GM将向Peak Energy供应钠离子电芯，由后者完成系统集成，面向电网和数据中心等客户提供成套储能解决方案。 不过，真正基于GM新体系的钠离子电芯尚需时间才能落地量产。GM预计，首批钠离子电芯将于2028年在其电池单体开发中心进入试生产阶段。 GM方面认为，这一新设施可将新电池化学体系的商业化周期缩短约一年，并在此过程中进一步摊薄研发与验证成本。 在钠离子体系全面商业化之前，GM将通过更成熟的技术路径参与储能市场。 目前计划是在过渡阶段向LG新能源供应磷酸铁锂（LFP）电芯，用于其能源存储系统。 LG新能源与GM此前已通过Ultium合资企业合作生产电动车电池，此次合作将储能业务纳入现有合作框架之中。 除了与Peak Energy和LG新能源的合作，GM还宣布扩大与Redwood Materials的合作范围。 Redwood由前特斯拉高管J.B. Straubel创立，业务涵盖电池回收与储能系统。 目前，Redwood已经从GM的电池工厂获取生产废料，并接收来自GM电动车的大量报废电池包进行回收再利用。 GM方面称，目前已有约1万块电池包排队发往Redwood进行处理。 在数据中心场景中，Redwood已在美国内华达州Sparks的一座Crusoe数据中心部署了一套由二次利用电池构成的微电网系统，规模为12兆瓦/63兆瓦时，用于为数据中心提供稳定电力支撑。 GM此次则决定在其位于密歇根州的一座工厂引入一套容量为7.2兆瓦时的Redwood储能系统。 GM预计，这套系统在整个生命周期内有望为工厂节省约300万美元的用能成本。 Redwood首席商务官Cal Lankton表示，这一项目对Redwood来说是“第一步”，将帮助公司进一步拓展从数据中心到工业现场的应用版图。 从应用场景看，数据中心与大型工厂对储能系统的使用方式存在明显差异。 在GPU密集的数据中心环境中，电池常常被高频调用，用于平滑计算负载带来的用电波动。 相比之下，GM工厂等工业场景更看重的是削峰填谷——通过在用电高峰时段由电池放电，降低电网计费中的峰值需求，从而压缩每月电费支出，同时在电网故障时提供备用电源，提升生产连续性与可靠性。 Kelty表示，对GM而言，这类储能系统不仅是节约成本的工具，更是提升整体运营韧性的重要组成部分。 他透露，密歇根工厂项目被视为样板工程，公司内部对于通过储能提升工厂可靠性表现出高度兴趣。 按照GM的设想，未来其在全球范围内的工厂都将陆续部署类似储能系统，以此在经济账和稳健运营之间取得双重收益。 查看评论
IT之家 6 月 8 日消息，中国科学院金属研究所孙东明、刘驰团队联合多家科研单位，在高频晶体管领域取得重要突破。 团队成功研制出国际上首款实现射频测试的硅-石墨烯-锗势垒晶体管 ，该器件刷新了垂直二维基区晶体管的截止频率纪录，并创造了晶体管电流增益的世界最高值。 相关研究成果以“A high-frequency silicon-graphene-germanium barristor”（一种高频硅-石墨烯-锗势垒晶体管）为题，于近日发表于《自然 · 通讯》（Nature Communications）。 这也是国际上首款成功实现射频测试功能的势垒晶体管 。 据介绍，随着 5G 的规模化部署与 6G 技术的前瞻性探索，物联网（IoT）、超高速传感及智能通信系统对晶体管的运行速度提出了前所未有的要求，即其截止频率需突破 1 太赫兹（THz）的关键门槛。 然而，传统高频晶体管，如高电子迁移率晶体管（HEMT）和异质结双极型晶体管（HBT），其性能受限于载流子在沟道或体材料基区中的渡越时间，难以满足太赫兹频段的应用需求。近年来，利用石墨烯等二维材料作为基区的垂直二维基区晶体管虽被寄予厚望，但界面处的量子隧穿势垒和缺陷问题长期存在，导致严重的载流子散射，限制了器件的电流增益与高频性能。 针对这一核心难题，联合团队提出了一种全新的器件架构，他们将晶圆级单晶单层石墨烯通过化学气相沉积外延生长于锗衬底上，再精确堆叠单晶硅膜，构筑出高质量的硅-石墨烯-锗垂直异质结构。 ▲ 高频硅-石墨烯-锗晶体管器件结构。a. 外延石墨烯晶圆；b. 器件截面示意图；c. 器件结构展开图；d. 扫描电子显微镜图像；e. 器件阵列光学图像 研究团队还利用石墨烯与硅、锗界面形成的不对称肖特基势垒，并结合石墨烯的量子电容效应实现功函数调控，使得锗端的电流变化幅度远大于硅端，从而产生了 1.8×10 7 的共射极电流增益， 创下目前已报道晶体管中的最高纪录 。 ▲ 势垒晶体管机制和直流特性。a. 不对称肖特基势垒能带图；b. 器件输入特性；c. 器件转移特性；d. 电流增益随栅压的变化；e. 器件增益统计分析；f. 与其他材料体系晶体管的增益对标。 在射频实测中，该晶体管的本征截止频率达到 132 GHz，超越了过去所有垂直二维基区晶体管的最高水平。进一步的器件建模与仿真分析表明，通过优化材料掺杂浓度、降低接触电阻及缩减寄生效应，该器件的理论工作频率有望突破 1 THz，进入太赫兹应用频段。 ▲ 势垒晶体管射频特性。a. 不同偏压下增益 H21 频率特性；b. 电流增益截止频率与偏压关系；c. 截止频率的温度依赖性；d. 不同锗掺杂浓度下截止频率分布；e. 不同器件面积的截止频率统计；f. 与其他垂直二维基区晶体管的射频性能对标。 ▲ 硅-石墨烯-锗势垒晶体管的紧凑物理模型。a. 电容模型和能带示意图；b. 截止频率随偏压的变化；c. 截止频率随掺杂浓度的变化；d. 截止频率随肖特基势垒高度的变化。 该研究不仅为势垒晶体管在射频与太赫兹通信领域的应用奠定了坚实基础， 也为未来物联网与 6G 传感系统的超高速信号处理提供了全新的技术路径 。 该项研究工作由中国科学院金属研究所的孙东明研究员和刘驰研究员主导，并与上海微系统与信息技术研究所薛忠营团队、华东师范大学高建军团队、微电子研究所汪令飞团队以及固态微波器件与电路全国重点实验室的宋旭波研究员合作完成。中国科学院金属研究所王肖月、乔梓珅和微电子所的孙绍唐为论文的共同第一作者。 该项研究工作得到了国家自然科学基金、国家重点研发计划、辽宁省杰出青年基金计划等多方资助 。 IT之家附论文地址： https://www.nature.com/articles/s41467-026-71447-3
微软在年度开发者大会上展示了两款处于早期阶段的硬件概念，试图把人工智能从笔记本屏幕和应用程序中解放出来，放到人们更容易接触的专用设备上。 其中一款是可放在桌面的迷你立方体设备，带有触摸屏和语音控制；另一款则是可穿戴设备，微软高管 Steven Bathiche 将其称为“可穿戴访问徽章”，既可以夹在衣物上，也可以挂在脖子上佩戴。 这两款原型都围绕 AI 代理设计，尤其面向开发者和技术从业者常用的写作、润色代码等场景。 微软的思路是让这些 AI 工具始终保持“触手可及”，而不是每次都依赖笔记本电脑或桌面显示器来访问。 CEO 萨提亚·纳德拉则把这类设备定义为一种“新的外形”，暗示微软正在重新思考 AI 不应只存在于手机和个人电脑中，也可能需要更小、更贴身的硬件载体。 在演示中，最受关注的是那款可穿戴徽章，因为它具备指纹激活功能，并内置一枚小型摄像头。 Bathiche 在现场将徽章对准观众，并要求它拍照后发送给自己，系统据称完成了这项指令。 微软表示，这枚摄像头不只是为了拍摄图像，更重要的是让 AI 代理获得更多环境信息，从而更好理解用户所处场景，并据此采取行动。 不过，这种持续感知环境的能力也伴随着熟悉的隐忧。 业内此前已有类似产品引发关于视觉数据如何记录、存储以及在何种条件下被使用的讨论，Meta 的 AI 眼镜就曾面临类似质疑。 微软目前并未确认这两款设备是否会走向商业化，而是先由数百名员工进行内部测试，测试结果将用于后续设计决策。 微软在可穿戴硬件领域的过往并不算顺利。 其曾被寄予厚望的 HoloLens 混合现实头显，尽管研发多年并拿到过美国陆军的高调合同，最终仍难以打开市场，微软也在 2024 年表示停止生产 HoloLens。 与此同时，Google近期也释放出重返智能眼镜领域的信号，显示科技公司正尝试借助更成熟的 AI，尤其是代理式系统，重新证明可穿戴设备的价值。 整体来看，微软这次展示的原型传递出一个清晰信号：公司不再把 AI 仅仅视为软件能力，而是认为它未来可能需要一层专属硬件来承载。 但这套设想能否在受控测试之外真正成立，仍有待观察。 查看评论
IT之家 6 月 3 日消息，据韩国媒体《The Elec》最新报道，苹果正在评估一项全新 OLED 显示背板技术，该技术有望让后续迭代的 Apple Watch 机型功耗表现更出色。 据传 LG 显示正依托旗下第六代中小尺寸 OLED 产线，研发高迁移率氧化物（HMO）薄膜晶体管技术。苹果有意将这项技术定为低温多晶氧化物（LTPO）的换代方案；目前 iPhone 与 Apple Watch 正是依靠 LTPO 薄膜晶体管背板，实现全天候显示、可变刷新率等功能。 据IT之家了解，HMO 旨在优化传统氧化物薄膜晶体管屏幕，核心提升电子迁移率（即施加电场后，电子在晶体管材质中的导通难易程度）。电子迁移率是驱动 OLED 面板、控制功耗的关键指标。报道称，当前量产氧化物薄膜晶体管的迁移率普遍低于 10 平方厘米 / 伏秒，而行业下一代 OLED 产品的研发目标锁定在 30 至 50 平方厘米 / 伏秒。 另有消息显示，LG 显示配套采用溅射工艺，能大幅降低该技术落地现有生产线的适配难度。 与此同时，OLED 面板供应商三星显示选择了不同技术路线，主攻原子层沉积（ALD）工艺，该工艺逐层沉积单原子级超薄薄膜。原子层沉积制程速度偏慢，但也意味着三星希望打造精密程度优于 HMO 方案的氧化物晶体管膜层。 报道推测，首款搭载 LG 显示 HMO 技术的苹果设备大概率是明年发布的 Apple Watch。苹果过往惯例是先在 Apple Watch 上落地新型显示背板技术，验证成熟后再推广至 iPhone 等出货量更高的产品，因此这款手表或将成为该技术规模化商用的开端。 报道补充，LG 显示仍需完成 HMO 技术的量产可靠性验证，测试项目包含迁移率、面板均一性、器件稳定性、制程温度以及良品率，该技术最终能否商用尚无定论。 现有爆料信息显示，今年的 Apple Watch 系列不会有任何重大的设计变更，且据说在 2028 年之前不太可能进行重新设计。不过相关传闻并未排除苹果在 2027 年启用这款低功耗全新 OLED 技术的可能性。
微软近日正式推出名为 Web IQ 的全新“归因（grounding）API”服务，这是一个专为 AI 代理（AI-agents）设计的、原生面向 AI 时代的搜索与信息接入套件，由 Bing 的搜索索引和理解能力提供支持。 微软表示，Web IQ 能将 AI 系统和各类智能代理与来自全网的最新真实世界信息连接起来，涵盖网页、新闻、图片和视频等多种内容形式。 据微软介绍，Web IQ 使用与 Microsoft Copilot 以及众多主流 AI 系统（包括 ChatGPT）相同的 API 基础设施，但并非是早期为这些大模型提供联网能力时所使用的旧接口，而是“自下而上”重构的新一代系统。 微软搜索与 AI 事业部总裁 Jordi Ribas 表示，该套 API 在效率、速度以及结果相关性方面均进行了重新设计与优化。 目前，Web IQ 已被用于在 Bing 搜索结果中生成顶部的 Copilot 回答，也被 ChatGPT 采用来支撑部分联网回答，并直接服务于 Copilot 内部的问答场景。 与传统面向人类用户的搜索不同，Web IQ 的定位是“为代理而非为人设计的搜索”。 Ribas 向 Search Engine Land 解释称，人类搜索时，排序往往是首要考量，而对 AI 代理而言，排序的重要性相对降低，更关键的是能否从文档中抽取到恰当的信息，并快速进行重组和交付。 AI 代理不会像很多人类用户那样只发出一次查询就结束，而是会不断向下探索、展开（fan-out）式检索，围绕任务持续发问和调用搜索，从而对底层检索与归因系统提出了完全不同的要求。 微软表示，这种“代理式搜索行为”促使团队对整个体系进行了重新架构，从索引、检索到排序、段落选取以及整体编排，每一层都围绕“推理时归因”（inference-time grounding）的需求进行调整。 由于 AI 代理调用搜索的频率高、链路长，Web IQ 被设计得尽可能高效，在保证结果质量的前提下减少大模型的 token 消耗，实现“更少的输入 token、更好的输出答案、更低的调用成本”。 微软称，在速度方面，Web IQ 大约比目前市场中“次优替代方案”快 2.5 倍。 在接入与可用性方面，目前 Web IQ 已经为 Microsoft Copilot、OpenAI 的 ChatGPT 以及其他大型大模型平台所使用。 微软计划在系统进一步扩容和成熟后，逐步对更多开发者和合作伙伴开放访问权限。 对有兴趣试用或集成 Web IQ 的机构和开发者，微软建议通过其官网页面提交需求与意向信息。 对于搜索和营销行业而言，微软此举被视为对“代理化网络”（agentic web）趋势的一次重要押注。 随着越来越多的 AI 代理开始直接与网页内容交互，网站架构、内容标注和技术优化方式也可能随之发生变化，以更好地支持这类机器访问和理解场景。 Search Engine Land 认为，尽管人类用户不会因此“消失”，但 AI 代理正快速到来甚至已经在路上，网站所有者和从业者需要尽早为这一轮网络形态的演进做准备，使自身的站点能够与之同步升级与适配。 查看评论
新型研发机构，助研或工程师岗，上海base，脑机调控动物研究，有意站短。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
近日，Meta 旗下 Instagram 的新型 AI 客服助手被曝存在严重的安全漏洞。黑客仅需通过与 AI 聊天，无需任何身份验证即可直接篡改用户的绑定邮箱，进而接管并盗走账号。 黑客利用了 AI 系统权限过高且缺乏双重验证（2FA）的致命弱点，整个盗号过程仅需四步： 伪装位置 ：使用 VPN 伪装成目标账号所在国家。 话术欺骗 ：向 Meta AI 发送精心设计的指令，自称是账号主人并要求更换新邮箱。 获取权限 ：AI 盲目信任，将验证码发送至黑客提供的新邮箱。 完成接管 ：黑客将验证码反馈给 AI，AI 便直接将账号邮箱替换为黑客信箱，黑客随即重置密码，完成盗号。 黑客主要锁定名称简短、稀有的高价账号（如 @hey 、 @jowo ），得手后迅速在 Telegram 等黑市频道上公开倒卖。而多年未发文的奥巴马时期白宫官方账号也被盗取，并被发布了政治敏感内容，引发轩然大波。资安人士指出，该漏洞在被修补前可能已存在数月之久，受影响的账号数量恐高达数千个。 Meta 官方随后表示目前已紧急修复该漏洞。发言人强调，公司的后端系统并未遭到入侵，目前用户的 Instagram 账号是安全的。知名链上侦探 ZachXBT 严厉批评 Meta 的 AI 客服系统设计极其粗糙，不仅权限配置不当，还让黑客轻易绕过了基本的安全验证程序。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 31 日消息，在最近结束的军事智能技术装备博览会上，一款新型“无人机克星”——AU100 型无人机综合反制系统正式亮相。 据央视《砺剑》节目报道，该系统集成在一辆机动车辆上，能够在车内完成从锁定空中目标到侦察、击落的全部操作流程，实现单平台全流程闭环反制。 该系统由总部位于湖北武汉的普宙科技有限公司研发。据该公司在 2026 深圳世界无人机大会上透露，AU100 型系统集“察、打、联、布、数”五大功能于一体，具备车载机动部署能力，可对 5 公里范围内的违规飞行无人机进行精准探测与多手段反制。 具体而言，系统的车顶集成了红外热成像、雷达、信号干扰等多类传感器和对抗装备，构建起一套“红外感知 + 多谱融合 + 全流程反制”的无人机防控体系。在探测层面，雷达与光电传感器负责发现和识别目标，红外热成像系统则可在夜间或复杂气象条件下维持对低空目标的持续跟踪。 在打击方式上，参展商介绍该系统整合了从“软”到“硬”的多种打击手段。所谓“软杀伤”，主要依托无线电干扰技术，通过对无人机通信链路和导航信号实施压制或欺骗，使其失去控制、被迫返航或降落。 与此同时，系统还集成了多样化的“硬杀伤”物理拦截方式，包括网捕和可回收的巡飞网捕器等，由无人机搭载网捕装置飞向目标，通过物理方式在空中将其捕获。 此外，该系统还配备喊话驱离功能，可在反制行动前对无人机操控者发出警告。在硬杀伤方面，AU100 系统还可选配高能激光，用于摧毁构成严重威胁的无人机目标。 值得关注的是，该系统的研发团队还在持续推进技术升级。参展商透露，后续还将进一步拓展动能拦截无人机，专门针对高速飞行的 FPV（第一人称视角）无人机。这种动能拦截无人机的拦截速度可达到 110 米 / 秒，约合 396 公里 / 小时，主要应对当前在战场上和低空违规飞行中日益猖獗的高速穿越机威胁。 IT之家注意到，此前在今年 5 月召开的 2026 世界无人机大会上，AU100 系统曾进行首次公开展示，当时吸引了大量国内外客户关注，展位日均客流量达到 1.5 万至 2 万人次，反映出无人机反制市场正在从边缘走向中心。
IT之家 5 月 28 日消息，近日，重庆市两江新区市场监管局依法查处首例利用 AI 生成内容虚构商业场景、误导消费者的新型违法案件。 执法人员在日常网络巡查工作中发现，某企业为推广新款新能源汽车，滥用 AI 生成技术炮制营销短视频。视频全程虚构大量消费者到店看车、排队抢购的火爆场景，搭配“油价上涨，×× 车型卖疯了”等营销话术，通过企业微信公众号等网络平台广泛传播。 本案 AI 虚构热销场景视频截图 经查，视频内购车人群、门店热销画面均为 AI 智能合成，不存在任何真实交易记录，企业刻意营造车型供不应求、全民抢购的虚假氛围，以此诱导消费者盲目跟风消费。 相较于传统虚假广告，该案具备“全 AI 生成、纯场景虚构、无真人参演”的新型违法特征，隐蔽性、迷惑性更强，网络传播速度更快、覆盖面更广，扰乱正常市场宣传秩序。 IT之家注意到，针对该案新型违法模式，两江新区市场监管局精准对标法律法规，明确当事人两项违法事实，精准打击新技术滥用乱象。 一方面，当事人行为构成虚假广告违法。企业借助 AI 技术伪造车辆热销场景，虚构商品销售热度、消费者抢购行为，通过虚假且易引人误解的宣传内容欺骗、误导大众，违反《中华人民共和国广告法》第四条规定，构成第二十八条所指的违法行为，依法认定为虚假广告。 另一方面，当事人未落实 AI 生成内容法定标识义务。根据《人工智能生成合成内容标识办法》《互联网广告可识别性执法指南》要求，所有 AI 生成的商业广告内容，必须显著标注“本内容由 AI 生成”字样，并嵌入对应数字水印，保障公众知情权。而本案中，当事人仅在部分视频附带“#AI#”话题标签，未完成规范、显著的 AI 内容标识，未履行法定公示义务。 两江新区市场监管局提醒，AI 属于正常技术工具，可合法用于广告创意制作、内容优化等经营场景，新技术的应用本身不违法，但绝不能成为虚假宣传、违规营销的“挡箭牌”。任何广告宣传都必须坚守真实、合法、诚信的基本原则。
Robinhood推出AI代理股票交易功能，并同步上线面向AI代理使用的新型虚拟信用卡。公司表示，用户现在可以为自己的AI代理创建独立账户并连接专用钱包，让代理读取并分析投资组合、生成交易策略和提出投资建议，但实际下单只能动用预先充值到该专用钱包中的资金。 Robinhood称，用户会收到AI代理执行的每一笔交易通知，也可以在Robinhood应用内直接查看其活动；对于部分交易，系统还会先给出预览，用户需确认后才会执行。公司还加入了反欺诈保护机制，若出现可疑交易，Robinhood团队会进行审核并协助用户处理争议。 在技术层面，Robinhood表示，用户可以把AI代理接入其模型上下文协议（MCP）服务，用于分析持仓集中度和行业敞口、执行交易，或检索分析师笔记，从而在不同行业中寻找新的投资机会。该功能目前以测试版形式推出，暂时只支持股票交易，未来计划扩展到期权、加密货币、事件合约、期货以及预测市场。 除了交易功能，Robinhood还推出了一张专门供AI代理使用的虚拟信用卡，让用户可将AI代理接入公司的银行MCP服务器，用于发起支付。这张虚拟卡目前仅向Robinhood Gold Card持卡人开放，用户可以设置月度限额，并决定AI代理每次支付前是否都需要审批；公司还表示，未来上线的Robinhood Platinum Card也将支持类似的虚拟代理卡功能。 Robinhood方面称，过去几年公司一直在加码AI布局，2024年收购了AI研究平台Pluto，去年又加入了提供投资建议的AI助手。公司产品副总裁Abhishek Fatehpuria表示，Robinhood推出这些新产品，是因为收到了大量来自用户的需求，希望把他们自己的工具、LLM和代理接入Robinhood。 这也意味着Robinhood并非唯一一家让AI代理代为支付的公司。包括Stripe、Amazon、Google，以及Prava Pay等新创公司，最近都在推动让AI代理代表用户完成购买和支付的能力。 查看评论
IT之家 5 月 26 日消息，中国科学院金属研究所 5 月 22 日宣布，该所沈阳材料科学国家研究中心铝镁材料研究部近期在高性能铝基复合材料研发方面取得新进展。 研究团队提出缺陷促进的 Ti₂AlC（MAX 相）“内分解”机制，成功制备出兼具优异高温强度与高模量的多级结构 Al₃Ti / Al 复合材料。 ▲ 复合材料的制备工艺及微观组织 铝基复合材料凭借高比强度、高比模量的优势，已成为航空航天领域的核心结构材料。然而，受高温界面退化与基体软化问题制约，其服役温度长期局限于 300℃ 以下，严重限制了在高温场景中的应用。 为解决这一问题，学界将焦点投向具有优异冶金结合界面的原位铝基复合材料。但此类材料在传统反应体系下面临固有矛盾：微米级前驱体比表面积小，反应位点少、元素扩散距离受限，易出现反应不充分和强化相粗大团聚，阻碍强度提升；而纳米级前驱体虽能生成纳米级强化相，却易团聚、加工难度大，且强化相体积分数偏低，难以提升材料模量。 ▲ 缺陷态 Ti2AlC 颗粒中的元素扩散路径 针对上述瓶颈，中国科学院金属所研究团队提出缺陷促进的 Ti₂AlC“内分解”机制，突破了表面扩散主导的反应动力学局限。通过高能球磨控制在 Ti₂AlC 中形成缺陷结构，使其内部产生双路径元素扩散通道，从而使 MAX 相在铝基体中发生内部分解反应，而非传统的表面反应。 这一策略有效解决了强化相尺寸与体积分数难以协同的核心矛盾，成功制备出具有多级结构的复合材料。 该材料的微观组织特征为：均匀分散于超细晶铝基体中的高含量亚微米 Al₃Ti 颗粒（平均粒径 0.42 微米，体积分数达 38.6%），以及均匀分散于 Al₃Ti 颗粒内部的纳米碳化物。 实验数据表明，在 350℃ 高温下，复合材料的抗拉强度达到 246 兆帕，杨氏模量为 106 吉帕。其比模量（IT之家注：单位密度下的弹性模量）相比 TC4 钛合金、QZr0.2 铜合金、45 钢和 GH93 镍基合金，分别高出 88%、190%、55% 和 42%。此外，该材料在室温下的抗拉强度达到 632 兆帕，杨氏模量为 124 吉帕。 ▲ 复合 Al3Ti 颗粒的微观组织 该工作由中国科学院金属研究所与中南大学宋淼教授团队合作完成，相关研究以“Hierarchical reinforcement strategy enables aluminum matrix composites with uncompromised high-temperature mechanical properties”为题发表于《自然 · 通讯》期刊。 IT之家附论文地址： https://www.nature.com/articles/s41467-026-73160-7
最近看到的一些广告信息, 需要在本地下载客户端, 然后又要做浏览器授权, 网站上写的是自动无感换号, Claude Max 20, 4人拼车人均400, 请理各位佬这种有什么套路吗? 安全否? 如果考虑A\封号和养号成本, 好像400也不算太贵? 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
IT之家 5 月 25 日消息，据新华社今日报道，国家发展改革委方面披露，“十五五”时期我国新型电网投资 预计将超过 5 万亿元 。 新型电网建设对于保障能源安全、促进绿色发展具有重要意义。目前，我国已经建成 规模巨大、运行安全、技术先进的全国坚强互联大电网 ，有力保障了全国超过 10 万亿千瓦时的年度用电量，有效支撑了 超过 18 亿千瓦的新能源并网消纳 。 IT之家从报道中获悉，国家发展改革委政策研究室副主任、新闻发言人李超介绍，当前我国新能源接入需求持续攀升，区域间电力供需不平衡的压力持续增大，各级电网安全运行的复杂性不断增加，需要建设一张 更加安全可靠、绿色低碳、坚强韧性、智能灵活 的新型电网。 李超介绍，“十五五”时期，将规划建设一批输电通道和省间电力互济工程，分层分区优化特（超）高压交流网络，实施一批 城市配电网提质更新工程、薄弱县域电网改造工程、农网频繁停电治理工程 。 国网能源研究院专家汤广瑞表示，新型电网本质上是一种适配 电力需求刚性增长、新能源供给比重逐步提升、电力新业态多元发展等多重目标协同 的现代化电网新形态。通过持续稳定的投资，加快建设新型电网，将有助于筑牢国家能源安全屏障，推动更多风能、太阳能、水能转化为清洁电力，为经济社会高质量发展提供有力支撑。
IT之家 5 月 25 日消息，瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的一支研究团队实现了新型全息 3D 打印技术突破，论文于 5 月 19 日发表于 《Light: Science & Applications》。 该团队首次将一种名为相位光调制器的新型 MEMS 器件引入体积打印系统， 成功将光能利用效率提升至传统振幅调制的 70 倍 ，并实现了从微米级细胞支架到厘米级器官模型的多尺度、多材料打印。 该研究使得体积打印成本大幅降低， 仅用 150 毫瓦激光二极管即可打印大尺寸物体（最大可达 3 x 3 x 4 cm³，用时 2 分钟） ；此外，从几十微米的精细结构到厘米级的大尺寸物体，无需更换设备，仅需数字缩放投影即可完成。 该团队展示了一个大型人耳样本的打印， 用时 2 分 12 秒 ，使用 150 毫瓦的激光输出功率。 IT之家附论文链接： https://doi.org/10.1038/s41377-026-02331-4
美国联邦通信委员会近日公布了一款尚未发布的苹果产品相关文件，该产品型号为A3577，被描述为"蓝牙头戴式耳机"。这款耳机并非此前曝光的AirPods Max 2，因为后者的型号为A3454，目前除型号信息外几乎没有其他可用细节，产品的具体身份仍是未解之谜。 FCC数据库中大部分能够揭示A3577产品细节的文件目前处于保密状态，暂时未向公众开放，这是苹果向FCC提交产品申请时的常规操作。唯一公开的一张图片显示的是FCC ID标签在产品上的位置，图中可见一个外观普通的耳机耳罩，但没有任何可识别的设计特征。 业界推测这款产品可能是Beats品牌的新产品，比如头戴式Beats Studio Pro耳机的更新版本，但这一说法目前仅为猜测。Beats Studio Pro于2023年7月发布，至今已近三年时间，确实到了产品更新换代的周期。随着更多信息的披露，这款神秘耳机的真实面目将逐渐浮出水面。 查看评论
IT之家 5 月 23 日消息，爆料人 Schrödinger 在 Telegram 上发布消息称，自去年以来，三星一直在尝试融合钛与铝两种金属的优异性能，尝试打造出一种兼具坚固性与散热性的新型“双相”机身框架。 该框架将用于三星未来的折叠屏手机产品线，其外部为坚固耐剐蹭的钛合金，内部则采用航空级铝材作为核心材料。其中，高导热性的铝制内芯充当“巨型散热片”的角色，可将热量快速从主板导出。 Schrödinger 认为，三星的这款混合“双相”框架毫无疑问是对苹果在液态金属相关创新上的一种回应。 该技术预计将首发于“未来的 Fold、三折叠以及超薄高端旗舰机型”上，尤其是考虑到通过纳米注塑 / 纳米成型技术融合这两种不同金属的成本“极其高昂”。 公开报道显示：苹果的“液态金属（Liquidmetal）”本质上是一种“非晶态合金”的商业营销品牌名称。这种合金在制造过程中会被迅速冷却，从而使其原子呈现出类似玻璃的混乱、无序排列状态。最终得到的金属比不锈钢硬约 1.5 倍，比标准钛金属强约 2.5 倍，同时仍能在受力时发生一定弯曲。 当然，由于涉及极高的成本，三星和苹果预计都只会将这些创新应用于各自超高端的产品线。例如，外界普遍认为苹果将在即将推出的 iPhone Ultra 中使用液态金属铰链。IT之家后续将保持关注。
IT之家 5 月 22 日消息，随着太空任务日益频繁，所需要的航天器也必须越来越多地依赖自身完成数据处理和存储。为了支撑太空 AI 系统，对应的存储器也需要在极端恶劣的环境中保持稳定。 传统的 NAND 闪存 —— 与智能手机、笔记本电脑和数据中心所用技术相同 —— 是目前太空中大容量数据存储的最先进方案，存储容量可达太比特级别。然而，太空中的辐射会严重降低其性能，甚至导致数据丢失。 为此，乔治亚理工学院的科研人员开发出了一种基于铁电材料打造的 NAND 闪存，其耐辐射能力是传统 NAND 的 30 倍。相关研究成果已于发表在《Nano Letters》上。 铁电性是指某些材料保持永久自发极化电荷的能力。这种极化方式与传统 NAND 存储数据的机制不同，而这一差异在辐射环境下至关重要。 乔治亚理工学院电气与计算机工程学院副教授 Asif Khan 表示：“如果把传统闪存送入太空，辐射与闪存中俘获电荷的相互作用很容易损坏数据。相比之下，铁电 NAND 闪存并不以俘获电荷的形式存储数据，而是以材料中的极化状态来存储，而极化对辐射效应具有很强的抵抗力。” 实现这一突破的关键材料是氧化铪。这种可与硅兼容的化合物在 15 年前首次被发现具有铁电性。Khan 的实验室在过去十年中一直在探索其性能。即便如此，新型架构展现出的辐射耐受程度仍令团队感到惊讶。 该论文第一作者、电气与计算机工程博士生 Lance Fernandes 在洁净室中制造出了铁电 NAND 芯片，随后送往宾夕法尼亚州立大学的合作者处进行辐射测试。 测试表明，这些芯片可承受高达 100 万拉德（辐射吸收剂量）—— 相当于 1 亿次 X 光胸透的辐射量。这一数值覆盖了航天器可能遇到的全部辐射范围：近地轨道卫星需要耐受 5000 至 30000 拉德；地球静止轨道需要 10 万至 30 万拉德；而深空任务的辐射上限则达到 100 万拉德。 Fernandes 对此表示：“对于太空中的数据存储而言，存储器仅仅能工作是不够的。它必须在极端辐射下保持可靠。”Khan 补充道：“铁电 NAND 闪存不仅耐辐射，而且在极其恶劣的辐射环境中依然能够保持可靠。这正是我们太空任务所需要的。” IT之家附论文地址： https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.nanolett.5c05947 ?
IT之家 5 月 18 日消息，美国国家航空航天局（NASA）正不断探索未来火星飞行器的性能极限，致力于研发新一代直升机编队，使其能够在火星稀薄的大气中完成飞行任务。 今年 3 月，位于美国南加州的美国宇航局喷气推进实验室（JPL）的工程师们，完成了一批可应用于火星无人直升机的旋翼设计测试。试验中，这款试验性直升机的桨叶转速极高，叶尖速度突破了 1 马赫（即音速）。 科研人员在一间顶尖模拟舱内共计开展了 137 项测试。该模拟舱可置换内部空气，填入低密度二氧化碳气体，精准模拟火星大气环境。此次测试为 NASA 积累了珍贵数据，工程师表示，相关技术能将飞行器升力提升 30%，让未来火星直升机搭载更重型科研设备与大容量电池，实现更远距离飞行。 2021 年 4 月 19 日，NASA 的“机智号”直升机在火星完成人类首次地外行星气动飞行。这款原型机初衷是验证直升机能否在火星稀薄大气中稳定作业，而它的实际表现远超项目团队预期，在近三年时间里累计完成 72 次飞行任务。 “机智号”并非专为专业科考任务打造，而 NASA 新一代火星直升机将以此为核心研发目标。喷气推进实验室火星探测项目负责人艾尔 · 陈在 5 月 7 日发布的声明中表示：“机智号火星直升机圆满完成了既定使命，而我们希望新一代飞行器能在火星承担更多任务。” 实验室团队在改造后的模拟舱内安装三叶式旋翼，同时借助气流模拟真实飞行环境，逐步提升旋翼转速，最终让桨叶叶尖速度达到 1.08 马赫，全程未出现任何结构损伤。 据IT之家了解，工程师还为“天坠计划（SkyFall）”测试了加长型双叶旋翼。该探测方案计划在 2028 年 12 月向火星派遣三架新一代火星直升机。加长版双叶旋翼无需过高转速，便能达到接近超音速的飞行速度。此次测试获取的各项数据，已正式纳入天坠计划团队的设计标准之中。 美国宇航局艾姆斯研究中心空气动力学家莎娜 · 威思罗-梅瑟称：“此次旋翼测试取得圆满成功，是验证严苛环境下地外飞行可行性的关键一步，更是研发新一代深空飞行器的重要基石。” 一系列测试的顺利推进，预示着全新品类火星探测装备即将问世。这类直升机可搭载探测仪器，抵达火星车难以涉足、轨道探测器远距离无法细致勘测的复杂地形区域开展科考工作。
本月，国务院常务会议提到，要“加强水网、新型电网、算力网、新一代通信网、城市地下管网、物流网等规划建设”，将算力网和水、电等公共基础设施放在同等重要的位置。 以后家里接根管子插到龙虾身上就能直接用 token 了？ https://mp.weixin.qq.com/s/kwcLDlDwNss9uFmrrFoI1Q