CobraJet™主要用于防御针对关键基础设施、边境、机场、军事基地以及公共场所的敌对无人机威胁。CobraJet™提供五种三喷气发动机版本（V4、V6、V8、V10和VT10），采用3D打印碳纤维模块化“核心（nucleus）”结构。凭借垂直起降能力和推力矢量喷管设计，CobraJet™具备出色的机动性能，并能够利用机载空对空武器拦截多架高速机动、具有规避能力的无人航空系统（UAS）。

CobraJet™的动力系统采用电动涵道风扇（EDF）电机和高能量密度固态电池，最高飞行速度可达360公里/小时（约合225英里/小时）；也可采用混合动力配置，配备燃气涡轮喷气发动机，最高速度可提升至560公里/小时（约合350英里/小时）。同时，其搭载的AI自主飞行控制系统、符合《美国国防授权法案》（NDAA）要求的电光/红外（EO/IR）相机及其他先进传感器，可确保飞机在昼夜及恶劣天气条件下实现自主作战。对于短程任务，CobraJet™还可在人工智能辅助下进行手动遥控操作。

CobraJet™配备的低成本、消耗型空对空无人机拦截弹包括：PYTHON机电发射器发射的18毫米COPPERHEAD弹药、获得专利的40毫米CUDA亚音速（0.5马赫，Mach 0.5）制导弹药，以及45毫米VIPER固体推进剂动力1马赫（Mach 1.0）制导导弹，可携带动能/非动能有效载荷。这些弹药能够使第1、2、3类无人机、光纤FPV无人机、喷气式无人机和无人机群失去作战能力/被摧毁，同时具备较低的附带损伤风险。

翼展10英尺（约3.05米）的CobraJet™ V10/VT10混合动力型号拥有更长的续航时间和更大的载荷能力，还可作为“无人机母机（drone mothership）”使用，在机腹武器舱及机翼下方携带高速、低成本、可消耗型无人机拦截器。

图片来源：SkyDefense

SkyDefense配套开发的指挥系统名为VRAM（Visual Realtime Area Monitoring，视觉实时区域监测），将AI数据分析能力与控制界面相结合，在实现智能化作战的同时，始终保留人工操作员的最终决策权。这一可运行于便携式笔记本电脑上的系统，借助AI辅助视觉导航系统SmartVision™以及包括Starlink/Starshield卫星通信在内的多种抗干扰技术，使CobraJet™能够在复杂电磁对抗环境中稳定执行任务。由美国设计并制造的CobraJet™可在数分钟内部署，并可从卡车、舰船或其他飞机等移动平台起飞，进一步提升作战灵活性。VRAM还可与远程指挥与控制（C2）系统及地面传感器实现集成。

SkyDefense公司总裁Nick Verini表示：“CobraJet™搭载的弹药实际上是一种低成本、可消耗型空对空无人机拦截器。借助3D打印及其他高效制造流程，我们能够在保证质量的前提下实现规模化生产，每月产量可达数千枚。”

图片来源：SkyDefense

除作为独立防御平台外，CobraJet™还可与短程单兵便携式40毫米M32榴弹发射器或M79/M203发射的CUDA制导弹药，以及可通过导轨或发射筒发射的55毫米RAPTOR Mach 1.0固体推进剂地对空制导导弹组成多层防御体系，对突破CobraJet™分布式区域防御网的无人机实施进一步拦截。

SkyDefense计划于2026年第四季度在一处无人机测试场开展CobraJet™及VRAM系统的反无人机（Counter-UAS）实地测试，并计划于2027年第一季度启动量产。

该项研究由Anthony Lapsansky（以下简称AL）博士和Doug Altshuler（以下简称DA）博士共同主导，AL博士在不列颠哥伦比亚大学担任博士后研究员期间开展了这项研究，而DA博士是不列颠哥伦比亚大学动物学系教授。相关研究成果已发表在期刊《当代生物学》（Current Biology）上。

图片来源：AL博士

DA博士表示：“鸽子是非常理想的研究模型，因为它们能够代表许多鸟类。它们的眼睛位于头部两侧，因此几乎拥有全景视野。此外，鸽子易于饲养、容易训练，而且具有归巢能力，因此不用担心飞出去后找不回来。”

据AL博士介绍，这套定制追踪设备的设计灵感源于其过往从业经历。在攻读研究生之前，他曾担任驯鹰师，对猎鹰头罩（falconry hood）的结构和佩戴逻辑十分熟悉。基于这一经验，团队手工缝制了多款不同尺寸的专用头罩，用于将拍摄设备稳固固定在信鸽头部，同时配套设计了可搭载各类科研配件的微型“背包”。为保障设备适配性与飞行舒适度，研究团队多次让信鸽试戴调试，反复优化尺寸结构，最终确定出最优佩戴方案。

据悉，整套追踪设备极致轻量化，总重量仅27克，不会对信鸽正常飞行造成负担。设备集成了多款精密组件，包含一台半张信用卡大小的微型计算机、经过专业改装的商用微型摄像头，以及可监测飞行状态的运动与姿态测量单元（IMU）。同时，团队针对性优化了设备细节，通过专用线缆与电子胶带有效消除信鸽飞行过程中产生的静电干扰，大幅提升数据采集的稳定性与精准度。

在实验实操环节，研究团队设置了科学的对照观测方案。实验以16只信鸽组成的鸽群为观测对象，随机为其中两只信鸽佩戴搭载全套摄像、监测设备的头罩与微型背包，其余信鸽则佩戴无任何电子设备的同款模拟背包，排除设备佩戴本身对信鸽飞行行为的干扰。

实验过程中，研究人员在信鸽熟悉的固定飞行路线将其放飞，同时提前驱车赶回鸽舍，确保在信鸽归巢前就位，完整收集每一次飞行过程中的影像、运动姿态等核心实验数据，为后续分析信鸽飞行视觉机制、破解其飞行感知奥秘积累了详实、可靠的一手资料。

图片来源：AL博士

该项研究成果不仅填补了鸟类视觉飞行机制的研究空白，也为自主飞行机器人、无人机的技术迭代提供了全新的仿生学启发。AL博士透露，目前市面上多数飞行机器人与无人机均搭载固定式摄像头，依靠镜头捕捉的视觉运动数据，判别飞行速度、行进方向，同时规避飞行途中的障碍物，完成基础飞行作业。

相较于机械设备，鸟类的飞行视觉系统更为智能高效。鸟类同样依靠视觉完成导航、避障等飞行行为，且能够主动调动眼球调整视觉视角，主动采集、筛选环境视觉信息，获取比固定视角设备更丰富、更精细的环境数据。这也意味着，生物飞行的视觉感知逻辑，远比传统机械视觉算法更为复杂和先进。

研究团队指出，人类与鸟类在运动视觉感知上存在共通的基础策略，这也是仿生飞行技术落地的重要依据。依托本次对信鸽眼球运动与视觉导航机制的研究成果，未来科研人员可借鉴鸟类动态视觉感知的核心逻辑，优化无人机、自主飞行机器人的视觉系统与飞行算法，打破固定摄像头的视角局限。

此举有望让机械设备复刻生物级别的灵活飞行模式，大幅提升复杂场景下的导航、避障与环境适配能力，推动智能飞行设备真正实现全方位、高适配的自主飞行。

这一发现意义重大，因为在此之前，如果工程师希望设备产生更大的输出力或更大的运动幅度，通常只能通过增大设备体积、提高系统复杂性以及增加能耗来实现。

论文第一作者、布里斯托大学软体机器人实验室（Soft Robotics Lab）研究员Saba Firouznia表示：“在自然界中，肌肉依靠内部生物机制来放大力量和运动幅度。我们在工程系统中实现了类似的概念——只需一个非常微弱的电信号，就能显著提高设备产生的力量和运动幅度，而无需使用更大的电机、泵或增加额外的机械结构复杂性。”

图片来源：《Advanced Functional Materials》

这项基于带电液态金属液滴的技术被称为电毛细增强磁流体动力泵（Electrocapillary-enhanced Magnetohydrodynamic Pump，EMP）。它可应用于受昆虫、鱼类等生物启发设计的软体机器人系统，以产生更强的驱动力。

例如，康复患者使用的可穿戴辅助设备有望借助这一创新流体系统，实现更加轻量化、更柔软、更紧凑且佩戴更加舒适。与此同时，微型生物医学设备和芯片实验室（Lab-on-a-Chip）系统也能够在极小空间内更高效地输送液体，从而提升医学诊断设备和药物递送系统的性能。

研究结果显示，仅需0.5至2伏的低电压即可起到“放大器”的作用，在额外电荷消耗几乎可以忽略不计（仅增加0.083%）的情况下，使EMP的输出能力最高提升3.5倍。

Saba Firouznia解释道：“这种泵以一滴液态金属作为核心工作部件，液滴会持续改变自身形状，从而驱动液体流动。我们只是通过调控液态金属界面的物理特性，就提升了其性能，而无需增加任何机械结构上的复杂设计。”

在此前的研究中，研究团队已经证明了将这种能量转换技术集成到可穿戴设备中的可行性。他们开发出一款配备微型液态金属泵的腕表，该腕表可驱动一种流体皮肤（fluidic skin），用于提供紫外线防护。只需施加少量电荷，液态金属泵便能加快流体循环速度，并覆盖更大的面积，从而提高防护效果。

论文共同作者、布里斯托大学机器人学教授、软体机器人研究组负责人Jonathan Rossiter补充道：“该系统无需采用更大的电机、压缩机或电池，就能产生更高的压力和更大的流量。总体而言，这项研究提出了一种放大软体机器流体动力的新方法，为开发性能更强的软体机器人、可穿戴设备以及紧凑型生物医学技术开辟了新的方向。”

为解决这一难题，研究人员开发了许多启发式（heuristic）和元启发式（metaheuristic）算法，以高效获得近似最优解。混沌搜索（Chaotic Search，CS）便是其中一种利用混沌动力学进行搜索的算法。

混沌动力学虽然遵循精确的演化规律，但由于对初始参数的微小变化极其敏感，因此其行为看起来具有不可预测性。与完全依赖随机性的搜索方法不同，CS能够生成具有确定性但高度不规则的搜索轨迹，从而更充分地探索整个解空间，避免搜索过程陷入局部最优解。

然而，尽管CS具有较强的全局搜索能力，其性能却对多个控制参数高度敏感。当参数能够很好地匹配具体问题特征时，CS能够取得良好效果；但即便只是轻微偏离，也可能导致算法表现不稳定。

为了提高算法的鲁棒性，研究人员此前在CS基础上引入了一种参数调节方法（Chaotic Search with Tuning，CST），通过启发式反馈机制自动调整参数。然而，在CST中，所有参数都会依据全局统计信息统一更新，因此在面对复杂问题时，其自适应能力和稳定性仍然受到限制。

据外媒报道，为克服这些不足，日本东京理科大学（Tokyo University of Science，TUS）工学部Tohru Ikeguchi教授领衔的研究团队提出了一种基于学习机制的自适应参数调节方法，将CS与粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）相结合，开发出一种新的算法——CSPSO。

研究团队成员还包括东京理科大学博士三年级学生Fengkai Guo、日本工业大学副教授Takafumi Matsuura以及东京都市大学教授Takayuki Kimura。

相关研究发表于期刊《非线性理论及其应用》（Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE）。

Tohru Ikeguchi介绍道：“PSO的灵感来源于鸟群和蚁群等群体行为。在该算法中，一组被称为‘粒子群（swarm）’的粒子会在搜索空间中协同移动，在保持群体多样性的同时不断向更有希望的区域收敛。由于实现相对简单、计算效率较高，PSO已被广泛应用于各类优化问题。在我们的研究中，PSO用于在搜索过程中动态调节混沌神经网络的参数，从而提升求解质量和算法鲁棒性。”

图片来源：东京理科大学Tohru Ikeguchi教授

在研究团队提出的CSPSO方法中，CS的参数由PSO在外层进行优化。首先，初始化一个粒子群，每个粒子对应一组候选参数向量；随后，针对每个粒子执行一次CS，并根据搜索结束时获得的解对粒子的适应度进行评估。

接下来，PSO依据适应度结果更新各粒子的参数。上述过程不断重复，直至满足预设终止条件。

这种迭代交互机制实际上构成了一个双层优化框架：外层由PSO负责高效、自适应地调整参数，从而控制混沌激励的强度；内层则由CS利用这些参数持续优化求解结果。通过在搜索过程中不断调整参数，该框架既能保持有利于搜索的混沌特性，又能促进算法稳定收敛。

研究人员将CSPSO应用于容量约束车辆路径规划问题（Capacitated Vehicle Routing Problem，CVRP）进行测试。CVRP是物流领域的一项经典优化问题，要求一支车辆车队在满足车辆载重限制的前提下，为具有已知需求的客户完成配送任务。

实验结果表明，与传统CS和CST方法相比，CSPSO能够持续获得更高质量的求解结果，并具有更强的鲁棒性。

值得注意的是，该算法在较宽范围的PSO参数设置下仍能保持稳定运行。虽然CSPSO的计算耗时高于CST，但研究人员指出，在传统CS和CST中，要为混沌神经网络配置合适参数以实现高效搜索本身就是一项十分困难的工作。

此外，考虑到对整个参数空间进行穷举搜索所需的计算成本极其高昂，CSPSO为提升CS和CST算法性能提供了一种切实可行的方法。

Tohru Ikeguchi表示：“在CSPSO中，基于群体学习的机制承担了参数调节任务，从而减少了对人工精细调参的依赖。作为一种有效的增强技术，它使CS具备更高的灵活性和自适应能力，可适用于轮班排程、工厂生产规划以及信息技术网络等不同应用场景。”

研究人员认为，该方法有望提升物流运输、交通调度以及排程等领域优化算法的效率与鲁棒性。

据外媒报道，维也纳工业大学（TU Wien）联合IBM和新加坡国立大学的研究团队最新发现，目前用于半导体技术中新型绝缘材料的测试方法几乎都存在问题，无法提供可靠的寿命预测信息。不过，研究人员提出了一种新的实用方法，可利用合适的测量数据估算电子器件的实际预期寿命。在研发过程中，该方法有望帮助研究人员更快、更有把握地筛选出合适的材料和制造工艺。相关研究发表在期刊《Nature Electronics》上。

图片来源：维也纳工业大学

测量直到击穿

晶体管的寿命在很大程度上取决于所采用的绝缘材料以及其工作电压。维也纳工业大学微电子研究所教授Tibor Grasser表示：“对于较厚的绝缘层，我们可以逐步施加电压并持续升压，测出其发生击穿时的临界电压，之后再对该失效电压做相应换算。简单来说，如果晶体管中的绝缘层厚度只有原来的十分之一，人们通常会认为它仍会在相同的电场强度下击穿，因此只能承受十分之一的电压。”

然而，对于微电子器件中采用的纳米级超薄绝缘层而言，这种处理方式过于简单。Tibor Grasser解释道：“薄绝缘层的击穿电场强度并非一个固定的材料常数，而是具有随机性且随时间演化的现象。因此，绝缘层是否失效会对测试条件高度敏感。”

击穿并非在达到特定电压时立即发生；相反，它需要一定的时间。因此，测试过程中电压提升的速度会对结果产生重要影响。此外，绝缘层也不会整体同时失效，而是会首先在局部薄弱点发生击穿——这些位置由于材料结构并非完全理想，存在一定缺陷。

样品的温度和几何尺寸同样会显著影响测试结果：面积越大，出现薄弱点的可能性就越高。

Tibor Grasser强调：“我们的经验清楚表明，如果采用这种过于简化的方法来评估电子器件材料的可靠性，所得结果通常会完全错误。”

这也正是该问题对半导体产业尤为严峻的原因：错误估计电子器件的失效率是不可接受的，并可能造成巨大的经济损失。尤其是在当前，未来技术最适合采用哪种绝缘材料仍有待确定，因此，可靠且快速地预测材料寿命对于材料筛选至关重要。

过去，要获得更可靠的结果，只能采用一种极其耗时的测试流程：对不同表面积的材料样品施加不同的恒定电压，然后等待绝缘层发生击穿，再对结果进行统计分析。

Tibor Grasser表示：“采用这种方法，往往需要数月时间才能获得可用于分析的数据。”

更精细的统计方法

不过，这并不意味着研究人员只能继续“摸着石头过河”。

Tibor Grasser说道：“我们提出了一种更具实用性的方法。我们按照精确定义的方式逐步提高电压，直到器件失效。但我们不会直接将这些测试数据用于预测电子器件寿命，而是采用一种专门的统计分析方法。”

研究结果表明，至少需要采用三种不同的电压上升速率进行测试。随后，可通过统计方法将电压加速效应与器件失效概率建立关联，从而根据测量结果计算出真正符合产业需求的数据。

Tibor Grasser表示：“借助这一方法，我们能够回答这样的问题：在一定时间内，特定面积的一定数量器件最多能够承受多高的电压？这也就意味着，我们可以确定这些器件允许采用的最高工作电压。这样，我们便能够可靠地比较不同材料的性能，而无需担心多年之后才发现当初选错了材料，导致器件实际寿命远低于预测值。”

图片来源：马萨诸塞大学

导热系数是衡量热量在材料中传递效率的指标。热量传递速度快，材料导热性好；热量传递速度慢，材料绝缘性好。传统上，人们通过在材料中引入空气层来提高其绝缘性能，而空气层的导热性较差。虽然这种方法对无机材料有效，但并不适用于塑料，因为它会削弱材料的强度并增加制造难度。

该研究的通讯作者、马萨诸塞大学阿默斯特分校里乔工程学院助理教授Yanfei Xu及其团队探索了一种无需引入孔隙即可降低导热系数的新方法。他们着眼于材料原子层面的振动。热量的传递是通过振动能量在原子间传递，就像消防员传递水桶一样。消防员（这里代表原子）协调地传递水桶（代表热量），高效地将水从A点传递到B点。

为了降低导热系数，Yanfei Xu及其团队运用振动工程技术，使聚合物的振动模式不再像消防员高效地传递大水桶那样，而是像一群无序的幼儿——没有两个孩子朝着同一个方向移动，小手也只能拿着小杯子，而无法拿起大水桶。

因此，热量在材料中的传递速度非常缓慢。在对这种新方法（使用聚氨酯和四羟基脱氧苯甲酰三唑的聚合物混合物进行测试）的初步试验中，研究人员发现，徐教授所描述的这种聚合物的“缓慢混沌”行为，使导热系数降低了17%。该材料还表现出阻燃性能。

Yanfei Xu指出，在初步测试中，导热系数的降低幅度较小，但她对他们发现的一种控制导热系数的新机制感到兴奋。

“这项技术潜力巨大，”Yanfei Xu表示，“通过降低可用于热传递的热可及振动通道的密度，可以抑制导热系数。材料仍然保持致密、机械柔顺和阻燃性能。”

相关研究发表在期刊《材料视野》（Materials Horizons）上。该研究由研究人员与北卡罗来纳州立大学、麻省理工学院、德克萨斯农工大学以及布鲁克海文国家实验室、橡树岭国家实验室和阿贡国家实验室的科学家合作完成。

图片来源：特斯拉

一种与空调系统相连的带气隙的穿孔内层玻璃

这项名为“汽车穿孔玻璃结构”的专利描述了一种双层玻璃面板：一层坚固的外层玻璃用于防风雨，以及一层面向车厢的独立内层玻璃，内层玻璃上布满了数千个微孔。两层玻璃之间留有气隙——气隙足够小，可以隐藏在车顶结构内部，但又足以让空气流通。

该气隙直接连接到车辆的空调系统。冷空气或暖空气被泵入两层玻璃之间的空间，然后均匀地通过穿孔进入车厢，使空气扩散到整个车顶表面，而不是像传统空调系统那样从仪表板出风口直接吹出。气隙内部的蜂窝结构既能保持双层玻璃组件的刚性，又能起到隔音作用，使该设计在调节温度的同时，还能降低路噪和风噪。

旨在解决玻璃车顶最大的诟病

特斯拉的全景玻璃车顶长期以来因其结构强度和车厢通透性而备受赞誉，但也饱受车主诟病：在炎热的晴天，车顶会变成温室，因为着色和紫外线涂层对阻挡太阳热量的作用有限。特斯拉希望通过对玻璃本身进行通风，而不仅仅是进行处理，从而在热量进入车厢之前就将其吸收——这或许能为未来车型配备更大面积的玻璃铺平道路，而不会加剧过热问题。

目前尚不清楚这项设计何时能够投入生产。

图片来源：东丽

东丽推出了3960-FC，这是其高韧性3960预浸料体系的快速固化版本。该先进复合材料专为关键任务级的航空航天及国防应用而设计，在保持原有3960体系卓越力学性能的同时，可将固化时间缩短多达45%。3960-FC的目标应用领域包括飞机主结构、中大型无人机（UAV）、运载火箭、火箭以及旋翼飞行器结构。

航空航天工业向大规模生产的转型，要求在不牺牲结构性能或材料质量的前提下实现更快的加工速度。

大规模生产催生快速固化需求

随着航空航天业步入大规模生产的新时代——这主要得益于下一代单通道商用飞机项目、先进空中机动平台以及新型关键任务量产防御系统极高的生产速率——制造商迫切需要既具备优异力学性能又兼顾加工效率的先进复合材料。东丽开发了 3960-FC，旨在帮助原始设备制造商（OEM）及其供应链满足日益增长的生产速率要求。

“随着生产速率超过了制造商以往的承受能力，材料供应商面临着提供结构材料解决方案的巨大压力，”东丽国防项目首席总监Jeff Cross表示，“3960-FC能够缩短制造周期，同时保持客户对我们旗舰产品——3960预浸料体系——所期望的力学与结构性能；这一点已通过其与3960国家先进材料性能中心（NCAMP）数据库中材料数据的一致性验证得到了证实。”

卓越的性能表现与优异的加工工艺性

3960-FC体系在3960材料性能的基础上，展现出极佳的韧性、湿热性能、拉伸强度、刚度及损伤容限。该材料不仅兼容多种自动化制造技术（如自动纤维铺放AFP和自动铺带ATL），同时也适用于传统加工工艺。

此外，该快速固化（fast-cure）版本支持使用低温工装，从而降低了工装成本并拓宽了仅真空袋（VBO）工艺的加工窗口，进而提升了原型制造能力。该材料还支持模压固化成型，有助于客户进一步缩短生产节拍并降低制造成本。与许多加速固化环氧树脂体系不同，3960-FC在制造厚壁结构件时，放热风险较低。

主要产品特性包括：

• 经认证的机械性能，与3960 NCAMP数据库数据相当

• 固化时间较3960体系热压罐固化工艺缩短多达45%

• 与其他快速固化环氧树脂体系相比，放热风险较低

• 支持使用成本更低、耐温要求较低的工装进行原型制造

• 改进了仅真空袋（VBO）工艺和模压成型工艺的固化成型方案

图片来源：期刊《储能材料》

随着全球电动汽车普及步伐的加快，全固态电池作为下一代储能系统正备受瞩目。与使用易燃液态电解质的传统锂离子电池不同，全固态电池采用固态电解质，因而具备卓越的安全性。

在各类固态电解质材料中，硫化物电解质尤受全球电池制造商青睐，因为它们展现出类似液体的离子导电性，从而能够实现快速充电与高功率运行。

裂纹限制了电池寿命

然而，硫化物全固态电池面临着一项严峻挑战。由于刚性的固体电解质与电极直接接触，反复的充放电循环会导致电极材料发生体积变化，进而引发内部应力积聚并产生裂纹。这些裂纹会阻断离子和电子的传输路径，导致电池容量迅速衰减，缩短使用寿命。

为了保持电极与电解质之间的稳定接触，通常需要施加较高的外部堆叠压力，但这会增加电池重量及制造成本。

此前，研究人员曾尝试通过在电极与硫化物电解质之间引入缓冲层（如丁腈橡胶 [NBR] 粘结剂或聚环氧乙烷 [PEO]）来解决这一问题。然而，这些方法往往伴随着离子电导率降低或产生不良副反应等问题，从而限制了其在实际应用中的推广。

离子传输的弹性通道

为了克服这些局限性，研究团队开发了一种复合电解质，将一种具有弹性的离子导电聚合物浸渗到硫化物电解质中。研究人员将液态前驱体引入多孔电解质结构，随后使其固化形成交联网络，从而填充电解质颗粒间的空隙。

这种弹性聚合物发挥着两项关键作用。首先，它如同建筑中的抗震阻尼器，能够吸收电极在充放电循环过程中因膨胀和收缩而产生的应力，并增强电极与电解质之间的粘附力，从而抑制裂纹的产生。其次，它能填充电解质内部的空隙并提供额外的锂离子传输通道，有助于维持有效的锂离子导电性能。

低压下更持久的循环性能

实验结果表明，在模拟充放电循环行为的反复锂沉积-剥离测试中，采用该弹性聚合物的电池能够稳定运行超过2500小时。相比之下，传统硫化物电解质会出现渐进式的界面退化，而这种复合电解质在整个循环过程中始终保持着稳定的界面。

该技术还提升了电池在高倍率充放电条件下的性能。经过200次充放电循环后，未采用该弹性聚合物的电池仅保留了初始容量的22%，而采用该弹性聚合物的电池则保持了75%的容量——这一数值是前者的三倍以上。这表明电池在长期运行过程中的性能衰减显著降低。

重要的是，研究人员证实该技术还能降低对外部电堆压力的依赖。传统的硫化物基全固态电池需要较高的工作压力，以维持电极与电解质之间的界面接触。

相比之下，采用这种弹性离子导电聚合物的电池即使在较低压力条件下，也能保持相对稳定的性能。这一发现对于商业化应用具有重要意义，因为它有助于简化电池结构并降低制造成本。

研究团队计划在大尺寸电池单体及电动汽车实际运行环境中，对该技术进行进一步验证。来自KRICT的Kim表示：“这项技术解决了硫化物基全固态电池面临的最关键挑战之一——即机械稳定性问题。”

KRICT院长Seokmin Shin补充道：“我们期望这项技术能助力开发出适用于电动汽车和储能系统的高安全性下一代电池。”

图片来源：Fraunhofer IPK

据外媒报道，弗劳恩霍夫生产系统与设计技术研究所（Fraunhofer IPK）的研究人员与大众商用车（Volkswagen Nutzfahrzeuge）合作，开发出了一套用于测试柔性装配方案的示范系统。此前完全依赖人工操作的汽车内饰板装配工序，有望很快实现自动化，从而有力印证自主装配技术的巨大潜力。

静态解决方案已成过去式

对于工业合作伙伴而言，灵活性的一大关键要素在于解决方案不受特定位置的限制。“Tend-O-Bot”机器人系统已广泛应用于从机床上下料到人机协作等多种场景。该系统由集成机械臂的移动平台构成，借助先进的建图与定位算法，能够在生产车间内自主导航。机载传感器确保了移动机器人能够灵活应对障碍物并避免碰撞。基于此项技术，它还能可靠地检测并定位与装配相关的目标——在本例中即为车身。通过对装配现场的视觉评估，该系统甚至能判断哪些装配步骤已完成，哪些尚待进行。

在检测到车身并移动至预定位置后，Tend-O-Bot必须精确捕捉装配环境信息。系统采用“从粗到精”的多阶段定位流程：首先利用人工智能（AI）模型估算目标位置，随后在近距离通过常规传感器处理技术进行精确定位，从而获得准确结果。这使得该移动操作机器人后续能够自主、灵活地接近所需的装配位置，并实现毫米级的定位精度。

机械手细腻的触感

现在，实际的组装工序可以开始了。机器人的任务是将组件背面的一枚精细支架卡入指定的装配点——这项工作以往需要依靠人工操作，且对触觉灵敏度要求极高。然而，工业合作伙伴提出的技术规格要求之一是，所选用的夹持技术必须能够处理各种几何形状各异的组件，而不仅仅局限于当前这一特定任务。因此，开发团队采用了一种基于吸附原理的柔性夹持器来抓取待装配的组件，并将该夹持器的控制功能集成到了平台的控制系统中。这种柔性夹持器能够根据组件不同的几何形状自动调整自身形态，从而实现对多种多样组件的组装。

图片来源：Fraunhofer IPK

在卡扣装配（clipping）过程中，一个关键因素在于：哪怕极细微的空间偏差，也必然会导致装配失败，甚至可能损坏车身。正因如此，该工艺对测量精度及装配过程监控有着极高的要求。在类似场景下，人工操作往往依赖感官——特别是触觉和听觉信号——来判断状况。受这种行之有效的人工操作方式启发，项目团队正采用一种创新方法，基于感官反馈来评估卡扣装配过程。

现代技术的复杂交互

当众多不同的硬件组件集成在一起时，极易出现错误或接口兼容性难题。对于这一移动式解决方案而言，基于5G的无线通信以及Tend-O-Bot的机载供电系统也带来了额外的挑战。为满足任务的复杂需求，其底层软件采用了可扩展的模块化架构。各个功能模块可在机器人机载计算机与外部云端计算机之间灵活调度，从而实现对信号传输延迟、能耗需求及可用算力资源的优化协调。这种分布式开发模式也为该解决方案未来的功能扩展预留了广阔空间。

在与大众商用车（Volkswagen Nutzfahrzeuge）的合作项目中，将机器人技术、网络技术、图像处理与人工智能进行深度融合，被证明是取得成功的关键。以这一实际应用案例为参考，汽车制造商现可探索如何实现复杂装配任务的自动化与自主化。

然而，这并不像输入或提交问题并依靠模型给你答案那么简单。虽然人类很容易理解这些任务并确切地知道他们想要什么，但很难将它们转化为严格的计算机代码。

图片来源：arXiv

云端困境

由于常规编程往往难以胜任某些任务，开发人员常利用人工智能（AI）来处理那些难以用传统规则定义的复杂工作。然而，许多强大的AI模型体量巨大，无法直接在笔记本电脑或手机上运行，因此开发人员不得不通过互联网将数据发送至付费云服务平台。这种做法不仅存在隐私数据泄露的风险，还可能因AI服务商更新模型而导致软件故障，且成本高昂。

不过，这一难题或许很快就能迎刃而解。据外媒报道，来自滑铁卢大学（University of Waterloo）、康奈尔大学（Cornell University）和哈佛大学（Harvard University）的研究团队开发出了一种名为“程序即权重”（Program-as-Weights，简称PAW）的新范式，旨在简化这一过程。相关研究成果已发表在预印本平台arXiv上。

PAW摒弃了将每个用户请求反复发送给大型AI模型的做法，转而采用“一次编译，本地运行”的策略。它利用AI充当“一次性构建器”，将开发者用通俗英语编写的指令转化为一个微型定制AI插件，以便日后针对同一任务重复使用。

该插件可下载并加载到用户笔记本电脑或手机上的小型AI模型中，且支持离线运行。研究人员在论文中写道：“PAW重新定义了基础模型的角色：它不再是针对每次输入进行求解的工具，而是转变为一种‘工具构建器’。”

为了验证PAW在实际应用中的效果，研究人员利用FuzzyBench对其进行了测试；该数据库包含1000万个编程任务示例，涵盖了日志过滤和损坏JSON文件修复等场景。他们将一个运行PAW工具的轻量级AI模型与Qwen3-32B进行了对比——后者的参数量是前者的50多倍。结果显示，在研究人员设定的模糊编程任务基准测试中，PAW模型的准确率达到了73.78%，而那个参数量更大的模型准确率为68.7%。

PAW的运行速度也很快。在搭载M3芯片的MacBook上，利用一个430MB大小的量化解释器，它每秒可处理约30个Token；这意味着它无需依赖服务器，即可在普通消费级硬件上高效运行。

获取代码

有意使用PAW的开发者可以直接使用，因为研究人员已随论文一同发布了相关代码。在阐述对未来的愿景时，研究团队表示：“我们希望‘程序即权重’（Program-as-Weights）这一理念能助力实现这样一种未来：小型语言模型（LM）充当运行时环境，即由大型模型负责编译，而小型模型负责执行。”

图片来源：耶鲁大学

机器人、无人机、自动驾驶汽车及其他自主设备在行进过程中，往往依赖热感测与成像技术来进行导航。此外，该技术还广泛应用于夜视、远程测温及救援行动等多种领域。

问题所在

热成像设备通过探测物体散发的热量来生成可视化的热分布图。热成像技术主要有两种常见类型，且各有利弊。其中一种采用光子探测技术，该技术精度极高，但需要维持极低的运行温度；此外，其成本高昂，通常仅用于军事及其他专业领域。

热成像技术中较为常用的形式是利用一种被称为“微测辐射热计”的器件，将热量转化为可检测的电信号。这类器件既便携又廉价，被广泛应用于消防和监控等多个行业。然而，它们的性能明显落后于制冷型光子探测器。这在很大程度上归因于该技术通常所用材料（即氧化钒和非晶硅）的局限性：这两种材料的电阻温度系数（TCR）——即材料电阻随热量变化而发生改变的程度——都较低。

解决方案

研究人员采用了一种双端NPN晶体管——这是一种能够放大电路信号的器件。该研究的主要作者、博士生Jiazhen Chen解释道，研究团队并未更换该技术所使用的材料，而是利用晶体管增强了现有材料的性能。从本质上讲，该晶体管构建了一个载流子反馈回路，从而增强了材料的温度依赖性并赋予其可编程特性。这一改进将材料的电阻温度系数（TCR）从每开尔文约10%提升至高达150%，使器件能够更灵敏地探测周围物体散发的热量。

Jiazhen Chen表示，研究人员接下来的工作是利用该技术制造实际器件，特别是那些配备了能探测中红外热辐射组件的器件。此外，研究人员还计划将该技术应用于硅平台——硅是计算机芯片中广泛使用的一种材料。

图片来源：USPTO

早在2025年8月，福特就公布了一项远程车辆控制系统的专利，该系统旨在帮助车主远程连接拖车，从而大大简化这一操作。用户无需再花费大量时间将拖车球对准拖车，只需站在附近，即可通过智能手机等设备远程控制车辆，直接观看拖车连接过程。

现在这项新的专利申请旨在方便用户在户外活动等需要短距离移动车辆时使用。传统的移动方式非常不便，用户可能需要多次上下车才能将车辆调整到所需位置。

而这项技术可以让车辆系统自动完成这些操作，用户只需站在车外即可操控车辆。它与某些汽车现有的功能类似，但这项技术能够实现更精确的移动，而不仅仅局限于前进或后退。

图片来源：USPTO

专利申请中公开了一种车辆，该车辆包括收发器、车辆传感器单元和处理器。收发器可配置为接收来自与外部接口关联的接口传感器单元的接口信息。外部接口可配置为可拆卸地连接到车辆上的多个连接端口。车辆传感器单元可配置为确定与车辆运动和/或多个连接端口中的至少一个相关的车辆信息。处理器可获取接口信息和/或车辆信息。处理器还可基于接口信息和/或车辆信息确定接口相对于车辆的位置。此外，处理器可基于接口位置控制车辆速度和/或车辆方向盘的旋转。

福特在一份声明中表示：“提交专利申请是企业正常运营的一部分，因为这一过程可以保护新想法，并帮助我们构建强大的知识产权组合。专利申请中描述的想法不应被视为我们业务或产品计划的指示。无论专利申请中概述的内容如何，在开发和推广新产品和服务时，我们始终会将客户放在首位。”

图片来源：期刊《工程成果》

这项研究成果发表在期刊《工程成果》（Results in Engineering）上。该团队由浦项科技大学（POSTECH）机械工程系的Seok Kim教授和在读博士生Uhyeon Kim领导，韩国工业技术研究院（KITECH）的Hohyun Keum博士也参与了研究。

ChatGPT、图像生成AI和自动驾驶汽车等AI服务都有一个共同的需求：它们必须以极高的速度处理海量数据。随着电子设备不断变薄，半导体性能也在不断提升，因为芯片不再横向扩展，而是纵向堆叠。这类似于在城市土地资源日益稀缺时，建造高层公寓楼而非独栋住宅。高带宽内存（HBM）是决定AI加速器性能的关键技术，它通过垂直堆叠多个内存芯片来实现，因此，如何可靠地堆叠大量芯片成为一项至关重要的挑战。

难点在于如何处理超薄芯片。当芯片厚度减小到几十微米（μm）以下，甚至比头发丝还薄时，芯片就越来越容易弯曲、变形和断裂。就像一叠厚纸板能保持平整，而多层薄薄的宣纸叠在一起却容易起皱和错位一样，随着叠层数的增加，处理难度也会加大。

传统的半导体封装工艺主要依赖于倒装芯片键合和基于载片晶圆的研磨工艺。然而，倒装芯片键合需要高精度的气动喷嘴设计和工艺控制，而研磨工艺则容易受到操作损伤和翘曲的影响。当芯片厚度小于几十微米时，这些问题会更加突出。为了克服这些限制，研究人员利用了转移印刷技术的固有稳定性，成功实现了可靠的集成，并制造出了厚度在10微米范围内的芯片。

为了克服这些挑战，研究团队将两种技术融合到一个单一的工艺平台中：转移印刷技术，可将芯片精确放置在所需位置；以及原位键合技术，可在芯片转移过程中同时形成金属键。这种集成方法使得芯片转移、放置和电气互连能够在单一工艺中完成。

为了验证新工艺，研究人员制造了厚度约为14 μm的超薄硅芯片。每个芯片都集成了垂直电信号通路和横向信号重分布布线，使其结构非常适合多层集成。

利用所开发的工艺，该团队在低温（低于180°C）和低压（低于20 kPa）条件下成功堆叠了10多个超薄芯片。即使经过多次堆叠，层间对准误差仍然极小，结构翘曲也得到了显著抑制。所实现的集成密度（定义为堆叠层数与封装总厚度的比值）约为传统12层HBM结构的四倍。换句话说，在相同的垂直高度下，可以容纳更多的芯片。

这项技术的商业化有望大幅提升单位面积内的芯片集成数量，从而显著提高人工智能半导体的性能。此外，该技术的应用潜力不仅限于存储器件，还包括基于芯片组的异构集成和下一代微型LED显示器，预示着其将产生广泛的技术影响。

Kim表示：“我们实现的集成密度约为现有HBM技术的四倍，预计这项技术将成为未来高性能人工智能半导体和下一代存储系统的关键使能技术。本研究开发的微米级超精密对准和键合技术可广泛应用于下一代半导体和显示器制造。”

图片来源：萨斯喀彻温大学

“AI模型能够更快、更准确地做出决策至关重要，”论文作者之一、萨斯喀彻温大学理学硕士毕业生Tzu-Ling Liu表示，“试想一下，你的自动驾驶汽车可以在0.1秒内识别并检测到危险，而我们的模型可以在更短的时间内决定停车。你会选择哪辆车？”

相关论文由Liu及其合作者——萨斯喀彻温大学计算机科学系主任Ian Stavness, 博士和该系助理教授Mrigank Rochan博士共同撰写。

利用目前的模型，当人工智能通过视频数据识别动作时，如果其训练环境不同，则可能难以识别该动作。例如，一个训练用于识别在阳光明媚的街道上跑步的人的人工智能，在识别在阴暗多雨的公园里跑步的人时，就很难做到这一点。

人工智能模型在一种环境下训练后，在另一种环境下却难以有效运行，这种现象被称为“领域迁移”。

萨斯喀彻温大学的研究团队开发了一种名为“可学习的运动聚焦标记化”（LMFT）的系统，该系统如同一个数字过滤器，用于训练人工智能模型。它能够去除不重要的背景信息，使模型能够专注于正在发生的动作并从中学习。

“背景信息会干扰人工智能识别动作的能力，所以想象一下，如果你能移除那些无用的背景信息，那该有多好，”Liu说道。

由于LMFT方法还能去除AI模型不再需要处理的额外信息，因此可以提高AI分析的速度和效率，以及准确性。

Rochan指出，获取尖端AI的最大障碍之一是其所需的强大计算能力，这使得普通人和小型组织难以拥有和运行高端AI模型。

LMFT方法的简化可以降低AI模型运行所需的处理能力，并使更多本地AI开发成为可能，而无需依赖庞大的电力和数据中心。

“我们希望开发出既高效又有效的AI解决方案，能够适用于各种部署场景，”Rochan说道。“如果我们能开发出计算密集度较低的模型，我们就可以将其构建并部署在本地。”

“这对我们的实验室和大学来说都是一项巨大的成就，”Rochan说道。“我们正在做一些有意义的事情，人工智能研究界也认可这项工作对我们今天开发的AI模型所带来的影响。”

图片来源：名古屋大学

与传统传感器不同，这种纳米片在保持近乎透明的同时，能让单个像素检测红、绿、蓝（RGB）光的强度。它们具有超薄、轻便且耐受高达400°C（752°F）高温的特性，因此适用于太空硬件和汽车系统等极端环境。相关研究成果已发表在期刊《ACS Nano》上。

为何单个像素至关重要

大多数商用相机采用拜耳阵列（Bayer array），将红、绿、蓝（RGB）滤色片以棋盘格形式排列在数百万个像素上。由于每个像素仅能感测一种颜色，因此全彩图像需通过相邻像素的信息重构而成。若单个像素能同时感测这三种颜色，总像素数量便可减少多达75%，从而在保持图像分辨率的同时缩小传感器尺寸。

透明纳米片是实现这一方案的理想材料，因为它们允许光线穿透，使得多个感光层能够垂直堆叠，且每一层分别感测不同的颜色。此外，纳米片传感器还省去了传统RGB传感器所需的复杂半导体工艺，从而简化了生产流程并降低了成本。

改善纳米片的短板

名古屋大学材料与系统可持续发展研究所的Minoru Osada教授带领研究团队（成员包括Ruben Canton-Vitoria和Vivid Meelab），针对具有高透明度和化学稳定性的氧化锌纳米片展开了研究。然而，初步实验显示，这些纳米片对可见光的响应较弱，从而限制了其在相机传感器领域的应用。

为了克服这一局限，研究团队通过掺入镓元素来调控氧化锌的电子结构，从而产生能够捕获电子并将光转化为电信号的“陷阱态”。这种改性处理使纳米片在保持透明的同时，能够对可见光产生强烈的响应。

性能优于商用传感器

分析显示，掺镓氧化锌纳米片仅将吸收光能的0.005%转化为光电流，同时允许99.995%的可见光穿透每一层。

尽管能耗极低，这种改性纳米片仍实现了800安培/瓦(A/W)的灵敏度，远超商用传感器通常10 A/W的水平。其中的陷阱态使其即便在光吸收量极少的情况下也能产生强烈响应，而大部分光线则得以穿透并进入后续层。

这一特性实现了颜色选择性堆叠。该团队开发了一种超薄传感器，其中第一层GZO利用光敏陷阱态来检测整个可见光谱。

在滤除红光后，第二层GZO负责检测绿色和蓝色成分。最后，通过一个绿光截止滤光片，使底层能够专门用于检测蓝光。实验证实，该设备能成功还原全彩图像，且误差仅为传统相机的一半。

“这种光学传感器的原理与人眼视网膜区分RGB颜色的方式非常相似，”Osada说道，“大脑通过综合三种视觉细胞的响应来重构色彩，而每种细胞分别对不同的波长敏感。”

未来展望

该器件不仅具备优异的光学性能，还能在高达400°C（752°F）的空气环境中保持稳定的光响应，并在真空及潮湿条件下维持性能的一致性。这些热学和化学特性使其适用于严苛的工作环境，例如航天设备和汽车系统。

此外，该传感器可采用室温溶液工艺制造，无需传统传感器所需的高温加工和复杂的微纳制造工序。

通过将多种光探测功能集成于单一器件中，该团队展示了一条通往更小巧、高度集成且高性能光电器件的途径，且制造成本低于目前的摄像头。

图片来源：赫瑞瓦特大学

大多数激光雷达系统通常用于远距离测量道路、汽车和树木等大型物体，精度通常在几厘米以内，主要用于自动驾驶车辆和其他传感应用。

“我们的激光雷达成像技术能够在保持全电子检测的同时，以更高的精度获取测量数据，从而避免了某些高精度系统在复杂性和可扩展性方面面临的挑战，”英国赫瑞瓦特大学研究团队成员Derryck T. Reid表示。

工作原理

该激光雷达系统基于双光子双梳测距技术，可在40厘米外以微米级精度创建小型铝制物体的精细三维图像。

“我们的光学双梳激光雷达成像技术在制造业中具有应用价值，因为传统上测量物体上的关键特征需要使用必须与物体接触的机械工具，”Reid说道。“例如，它可以用于验证发动机内部难以触及的部件是否制造正确。”

图片来源：赫瑞瓦特大学

该双光子双梳激光雷达系统基于该大学用于测量单个点的类似技术，但该技术无法测量表面上的多个点。这项研究扩展了该技术，实现了对小型金属物体的完整成像。

该方法结合了超精密激光计时和非线性检测技术，能够高精度地测量距离。该系统使用持续时间仅为几百飞秒的脉冲，比传统激光雷达的纳秒级光脉冲更短。这些更短的脉冲使得对更小物体的测量也能达到很高的精度。

研究人员在一个体积为50 x 50 x 30 mm³的物体上验证了该方法，该物体的表面包含圆形、菱形、方形、凸缘和沉孔。结果表明，双光子双梳激光雷达能够以微米级的精度生成三维点云数据集，并对三个表面进行测量，精度介于9微米到38微米之间。

后续步骤

研究人员希望加快光束扫描物体的速度，而不是像传统方法那样在激光束下方移动测试物体。该团队还在研究脉冲重复频率更高的激光器，以期提高测试性能。

目前，人类无需依赖天气就能烧水，这很大程度上要归功于对化石燃料的使用。为了摆脱对这种有限且污染严重的能源的依赖，人类需要能够以低成本、安全地储存大量的可再生能源，但遗憾的是，目前还没有任何技术能够满足所有要求。

锂离子电池广泛应用于手机、笔记本电脑和电动汽车中。但锂离子技术依赖于锂和钴等成本高昂且地理位置集中的材料。

钴矿开采可能是一个危险且污染环境的过程。含有锂离子的有机电解液（电池内部正负极之间的液态化学物质）易燃。由于存在火灾隐患，大规模部署这些电池以供应家庭、城市和工业用电存在风险。

但还有另一种解决方案：液流电池。

图片来源：贝尔法斯特女王大学

在液流电池中，能量储存在大型外部储罐中的液态电解质中。要对液体进行充电或放电，需要将其泵入电池组，电池组内会发生电化学反应，产生或消耗电子。这种电池具有诸多优势。

在大多数电池中，能量和功率这两个属性本质上是相互关联的。能量指的是电池实际储存的电量，也就是在给定速率下可以持续供电的时间。功率指的是能量的释放速率，也就是在给定时间内可以提供的能量。

通常情况下，改变其中一个属性必然会影响另一个属性。为了储存更多电量，需要增加电池单元，但这会增加可能并不需要的功率（以及不希望增加的成本）。

然而，液流电池并非如此。需要储存更多能量？只需使用更大的储罐，装入更多液体即可。需要更大功率？只需使用更大的电池组即可。这种独立控制功率和能量的能力使得该技术更容易扩展规模，成本更低。此外，与锂离子电池不同，液流电池不会着火（因为它们主要成分是水），而且极其耐用。一些液流电池已经运行了20多年。

目前，多个大型液流电池系统已经投入使用。在中国，并网的最大系统容量达到吉瓦时级（相当于为10万户家庭供电一天）。在瑞士，一座容量达2.1吉瓦时（相当于为超过20万户家庭供电一天）的液流电池正在建设中，建成后将成为世界上最大的液流电池，用于为人工智能数据中心供电。尽管如此，液流电池仍然是一项新兴技术，仍有一些挑战需要解决。

测试电池

世界各地的研究人员都在开发新的电解液化学和材料，以降低液流电池系统的成本，并推动其普及应用。然而，液流电池研究的起步阶段却令人望而生畏。测试电池通常价值数千英镑，而且测试一个新电池需要大量的辅助设备。

据外媒报道，贝尔法斯特女王大学（Queen's University Belfast）研究人员开发出一种低成本的3D打印测试电池。这大大简化了液流电池的研究，使研究团队能够测试数十个这样的电池。但是，团队在获得可重复的测试结果方面遇到了困难。此外，在贝尔法斯特女王大学的实验室中很难复现其他团队之前进行的液流电池研究结果。

在2024年初的一次会议上，美国麻省理工学院化学工程教授Fikile Brushett的演讲指出，该领域缺乏统一的实验规范。随后，双方共同开展了一系列研究，旨在探索并解决如何可靠地复现已发表科学研究数据的问题。

在2026年4月发表的一项研究中，研究团队将其研发的低成本3D打印测试电池寄送给了世界各地几家顶尖的研究团队。结果发现，即使所有团队都声称测试的是同一款电池，但其性能差异却非常显著。此后，研究人员找到了造成这种差异的几个潜在原因，并提出了改进测试规范的建议。

最新的研究汇集了30多个研究团队，共同评估测试电池。目前，测试数据已在线公开。研究团队正利用这些数据来探究不同电池性能差异的原因。研究成果将有助于业界制定所有研究人员都能使用的测试方案。

最终，这项工作有望帮助新手更容易地开展液流电池研究。同时，它也能为已有的研究团队提供可靠的基础，以便比较研究结果并加快研究进程。所有这些都将助力化学工程师更快地创新，以低成本、安全且大规模的方式储存可再生能源。

图片来源：法拉第未来

该专利于2026年5月获得授权，申请于去年6月提交，包含13项权利要求。该专利涉及一种用于车辆的增程式混合动力变速器系统，更具体地说，涉及一种配置为将发动机、发电机/电机和驱动轮解耦以提供多种驱动模式的混合动力变速器系统。

法拉第未来为其未来车型系列（图中所示为FX Super One）申请了一项美国专利，用于开发一种混合动力增程传动系统，该系统将显著提升续航里程并降低机械复杂性。

现有的插电式混合动力系统仍然存在动力输出响应迟缓、性能不足、驾驶操控性差以及整车成本高等问题。此外，传统系统中复杂的机械结构也会对车辆的操控性、可靠性和整体驾驶体验产生负面影响。本次FF专利公开了一种简化的混合动力传动系统，该系统将发动机、发电机/电机和驱动轮解耦，使所有动力源能够同时参与驱动，从而有效应对上述挑战。这种方法能够在弱混合动力模式下实现显著的续航里程提升，提高动力效率和性能，同时降低动力总成的整体复杂性。

该授权专利涵盖了一种增程型混合动力传动系统，该系统包括第一旋转动力源、发电机/电动机、差速器和驱动轮。该系统包括从旋转动力源延伸出的第一轴以及设置在该第一轴上的第一离合器。第二离合器与第一离合器间隔设置。发电机/电动机连接到第一轴或与第一轴和/或第二离合器机械连接的第二轴。连接到差速器的第三轴与第一轴和/或第二离合器机械连接。这种结构使得发动机、发电机/电动机和驱动轮能够解耦，从而允许所有动力源同时或独立地工作。

“这项专利授权对于法拉第未来（FF）的智能出行愿景至关重要，”法拉第未来创始人兼首席执行官贾跃亭表示，“增程式混合动力技术是我们使命的关键延伸——为我们的FF和未来的FX系列车型带来高性能、人工智能增强的动力系统，同时提供更长的续航里程和更低的机械复杂性等关键客户特性。”

作为全球首个采用“强增程轻混”架构的人工智能驱动增程式混合动力融合技术，AIHER有望克服传统混合动力和插电式混合动力系统的不足。它尤其适用于美国东海岸等极寒冬季地区，展现出卓越的适应性和能源效率。

因此，公司计划首批量产版Super One交付车型为800V纯电动车型或AIHER混合动力车型，以期为用户创造更大价值。在获得战略或中长期投资者的融资，且资金足以支持量产交付的前提下，公司将全面启动Super One的量产交付。

更新后的交付时间表如下：一旦资金到位，Super One 800V纯电动车型预计将在6至9个月内完成第一阶段交付，12至15个月内完成第二阶段交付，21至24个月内完成第三阶段交付；AIHER混合动力车型预计将在9至12个月内完成第一阶段交付，21至24个月内完成第二阶段交付，24至28个月内完成第三阶段交付。

图片来源：GIST

激光雷达是一种利用激光精确测量周围物体距离和形状的光学传感器，是自动驾驶车辆、机器人和智能出行平台的核心感知设备。然而，当传感器表面形成雨水或雾气时，激光信号会发生散射，导致性能显著下降。

受企鹅羽毛启发的解决方案

传统的防雾和防水涂层分别专注于去除水分或去除水滴，难以同时实现这两种功能。虽然光热涂层能够高效地将阳光转化为热量，但其缺点是会吸收激光雷达使用的近红外光谱，从而削弱传感器信号。

研究团队从企鹅羽毛的结构中找到了解决方案。企鹅羽毛即使在极端环境下也能保持体温和防水性能。通过分析日本国立生态研究所提供的企鹅换羽羽毛，他们证实羽毛中的纳米级黑色素体能够吸收光能产生热量，而羽毛表面的微观结构则能防止水滴粘附。

图片来源：GIST

基于此，研究团队开发了一种具有三维二氧化硅螺旋结构的等离子体结构，该结构包含铜纳米颗粒。这种结构能够同时吸收光能产生热量并抑制水滴粘附，从而兼具防雾和防水性能。

仅靠阳光即可除湿

这种新型涂层在激光雷达使用的近红外波段（905纳米）保持了超过80%的高透光率，同时在普通阳光照射下表面温度仅升高约9.3摄氏度。传感器表面的水分可在六秒内被去除，并且在实际的户外激光雷达测试中，该涂层展现出了稳定的信号接收性能。

研究团队表示，他们还完成了大面积的制造和耐久性验证，确保了其性能水平足以应用于实际的汽车激光雷达传感器罩。

Jung教授指出：“我们提出了一种全新的光学平台概念，它仅利用阳光即可实现防雾和防水功能，无需任何额外的电源，且不会干扰激光雷达信号。未来，我们期望它能够提升各种户外光学系统的可靠性，不仅应用于自动驾驶汽车，还应用于机器人、无人机和智能窗户等领域。”

在一项最新研究中，研究人员成功将废弃的聚对苯二甲酸乙二醇酯（polyethylene terephthalate，PET）转化为高度有序的合成石墨（synthetic graphite），即一种碳的晶体形态。所得石墨表现出尺寸较大、排列高度规整的晶粒（crystallites）——即碳层高度对齐的微观区域，表明其具有高度有序的晶体结构。

这些性能指标甚至优于商用天然石墨样品，这意味着由PET衍生的材料具有更高的结构有序性。而与电池研究中常用的天然石墨相比，这种结构有序性是其是否适合用作高质量负极材料的关键指标之一。该项研究成果发表于期刊《Diamond and Related Materials》。

图片来源：《Diamond and Related Materials》

两个供应难题，一种材料解决

论文第一作者、宾夕法尼亚州立大学约翰和威利·莱昂家族（John and Willie Leone Family）能源与矿物工程系博士生Shakshi Sekar表示：“多数人在使用完塑料瓶后，会把它当作废弃物看待。而我们的研究表明，这种材料实际上可以转化为生产石墨的宝贵资源，而石墨正是现代电池技术不可或缺的关键材料。”

石墨被美国能源部（United States Department of Energy）列为关键矿产（critical mineral），是锂离子电池的重要组成部分，作为负极材料承担电荷存储与释放功能。随着电动车、消费电子产品以及电网级储能系统需求持续增长，市场对电池级石墨的需求也在不断攀升。

与此同时，美国PET容器资源协会（National Association for PET Container Resources）的数据显示，PET仍是全球使用最广泛的塑料之一。尽管许多消费者会将塑料瓶投入回收箱，但其中大量材料最终仍被丢弃、降级回收（downcycled）为低附加值产品，或直接送往填埋场。而研究团队表示，他们看到了同时解决这两大问题的机会。

塑料如何完成转化

研究人员将粉碎后的PET塑料与少量氧化石墨烯（graphene oxide）混合，并通过精确控制的热处理工艺加热，使塑料中的碳原子重新排列，形成高度有序的石墨结构。

Shakshi Sekar表示：“我们不仅仅是在为废塑料寻找用途。我们是在创造一种高价值材料，它有望支撑不断增长的电池和清洁能源技术需求。”

研究发现，仅添加重量比为2.5%的氧化石墨烯，就能制备出质量最高的石墨材料。在这种条件下，所得材料形成的晶粒尺寸超过天然石墨对应水平，表明其具有极高程度的结构有序性。

研究人员解释称，位于氧化石墨烯片层边缘的含氧官能团（oxygen-containing functional groups）有助于启动并促进石墨晶体的横向生长。而暴露的石墨烯表面则充当模板，在石墨化（graphitization，即碳转化为石墨的过程）过程中，引导碳原子形成高度有序的层状堆叠结构。

更清洁的石墨制备路径

该团队的方法不同于许多传统合成石墨工艺。常见石墨化技术通常依赖铁、镍或钴等金属催化剂，而这些催化剂往往会留下杂质，需要额外的化学纯化步骤进行去除。

相比之下，研究人员采用基于石墨烯的添加剂促进石墨化过程，从而避免引入金属污染物。

Shakshi Sekar表示：“通过避免使用金属催化剂，我们能够制备出更洁净的石墨，同时减少化学品使用和废弃物产生。”

研究人员指出，省去催化剂去除步骤，有望简化未来制造流程，并降低电池材料生产过程中的环境足迹。

将回收塑料用作电池原料

尽管仍需进一步研究其大规模生产可行性以及实际电池性能，这项研究已经展示出一条极具前景的路径：将全球最常见的一类废弃物流转化为高价值储能材料。

Shakshi Sekar表示，这项研究也预示着未来人们对塑料废弃物认知方式的转变。“如果废塑料能够成为先进能源材料的原料，那么我们对回收利用的理解将发生改变。与其将塑料视为需要处理的废弃问题，不如把它看作支撑清洁能源技术发展的重要资源。”

研究团队研究了物理压力对锂离子电池寿命的影响，发现对电池施加恒定压力可使其寿命延长一倍。

在电池研发领域，这种提升是前所未有的，因为通常情况下，调整电池成分只能带来5%到10%的寿命提升。延长电动汽车电池的寿命不仅可以减少其最终被填埋或回收的比例，还可以减轻镍或钴矿开采带来的环境压力。

然而，压力必须恰到好处——过大或过小都会导致电池失效。研究人员设计了一种定制装置，无需任何特殊化学技术即可将电池压力维持在“恰到好处”的范围内。相关研究成果已发表于期刊《Nature Energy》。

图片来源：《Nature Energy》

电池是如何被“挤压”的

从最基本的结构来看，锂离子电池由负极（anode）、正极（cathode）和电解液（electrolyte）组成。在每次充放电循环中，锂离子会在负极和正极之间来回迁移。这一过程会导致电池发生物理上的膨胀与收缩，几乎就像在“呼吸”。

来自剑桥大学工程系的教授、这项研究的共同负责人之一Michael De Volder表示：“电池通常并不喜欢这种反复受压与释放的循环。目前，大多数改进锂离子电池的工作都由化学家和物理学家主导，但作为一名机械工程师，我也希望研究力学因素在其中所起的作用。”

为此，Michael De Volder及其同事开发了一种装置，利用气动“波纹管（bellows）”对一种名为软包电池（pouch cell）的电池进行挤压。波纹管是一种充满空气的小型缓冲结构，其作用类似于可自适应调节的夹具。它能够持续提供恒定压力，同时传感器会监测电池在充放电过程中的微小体积变化。

Michael De Volder说道：“我们只是购买了商用电池，并在不同压力条件下测试其寿命。我们完全不需要改变它们的电解液或电极组成。”

狭窄的压力最佳区间

研究发现，波纹管施加的压力必须处于“黄金区间”——大约为12.5巴（bar），即181磅/平方英寸（psi），约为传统纽扣电池标准压力的四倍。如果超出这一范围，电池的寿命会缩短。如果压力过高，会导致锂沉积（lithium plating）在负极表面形成；而压力过低，则会导致正极开裂。

Michael De Volder 表示：“我们发现，在每次充放电循环中，如果能让压力保持相对恒定，电池整体寿命会明显更长。压力太大，负极会损坏；压力太小，正极会开始老化。我们的实验找到了电池在压力方面最合适的‘舒适区’。”

更长的使用寿命，更少的采矿量

尽管目前研究仍处于早期阶段，但其结果可能对快速增长的电动车市场，尤其是二手车市场，产生重要影响。Michael De Volder表示：“产品寿命越长，材料需要回收再利用的次数就越少。而目前我们在电池回收方面做得并不好。”

此外，更长寿命的电动车电池还能减少制造新电池所需原材料的开采量，而这些矿产通常是在极其恶劣的条件下开采出来的。

Michael De Volder说道：“我们提出了一种让电动车更加清洁的解决方案，但也必须确保这不会在世界其他地区引发新的生态灾难。如果我们能稍微减轻这些采矿作业的压力，那将是另一项重要收益。”

目前，这项技术已在实验室规模完成验证，但若要应用于商业化电池，还需要进一步扩大规模。该技术相关专利已由剑桥大学的创新机构Cambridge Enterprise提交申请。

该团队研制了一种新型多模态触觉传感器（multimodal tactile sensor），能够在单一超薄器件中同时检测热刺激（thermal stimuli）和机械刺激（mechanical stimuli）。受人类皮肤处理感觉信息方式的启发，高传感器可在一个集成平台上高效提取温度和压力数据。

研究人员将单个可贴附式传感器与无线切换电路板及人工智能结合，成功展示了其对20种日常物体进行高精度识别的能力，其准确率可媲美人类触觉感知水平。

相关研究成果发表于期刊《Nature Materials》。研究进一步证实，该技术可扩展实现与人类触觉分辨率相当的高分辨率感知能力，因此有望成为新兴“物理人工智能（Physical AI，物理AI）”系统的关键基础技术。

近年来，能够让机器人和人工智能系统与物理世界互动的“物理AI”受到越来越多关注。物理AI超越了简单的计算，使机器具备“看见、触摸、感知并基于环境作出决策”的能力。而能够像人类皮肤一样同时检测多种触觉输入（如温度和压力）的传感器，被认为是实现此类系统的核心要素。

图片来源：《Nature Materials》

堆叠式传感器设计的局限性

人类皮肤能够快速且精准地处理包括温度和压力在内的多种刺激。然而，现有试图复制这一功能的多模态感知器件，通常依赖于组合多个传感器，或将多个功能层进行堆叠。

这种设计方式会导致系统结构复杂、器件体积增大，同时由于反应性元件（reactive elements）的存在，响应速度变慢，并且难以在同一位置精准检测多种刺激。

因此，业界一直迫切需要一种新的人工触觉平台：能够通过单一薄型柔性传感器快速处理复杂刺激。尤其是，模仿人类皮肤的多模态触觉感知技术，对于物理AI至关重要，它能让机器人以类似人类的方式感知周围环境。

可切换模式的单层结构

为解决这一问题，Seung Hwan Ko的团队开发了一种基于核壳纳米线网络（core-shell nanowire network）的器件，其结构由银（Ag）核和氧化亚铜（Cu₂O）壳组成。该器件可在单一结构中，以每秒16次的频率在热感知模式（thermal sensing mode，T mode）与机械感知模式（mechanical sensing mode，M mode）之间切换。

得益于其超薄单层设计，该传感器实现了极快的响应速度——对机械刺激的响应达到亚微秒级（sub-microsecond），对热刺激的响应则达到毫秒级（millisecond-level）。

在物体分类实验中，研究团队利用两种感知模式交替输出的信号训练人工智能模型。结果显示，分类准确率从仅使用单一热信号或机械信号时的大约65%，大幅提升至95%。即使在输入数据减少的情况下，该模型仍能维持94.53%的高准确率。

在进一步验证中，研究人员将该传感器安装于指尖，并与无线测量电路板集成，系统在20种日常物体识别任务中取得了83%的准确率。

从物体感知到人造皮肤

研究人员还开发了一种多阵列平台（multi-array platform），能够以与人类皮肤相当的空间分辨率（spatial resolution），测量温度和压力分布。这表明该技术可以超越单器件传感，扩展到具有类人空间分辨率的全人造皮肤系统。

本研究开发的多模态人工触觉传感器，有望广泛应用于义肢（prosthetics）、可穿戴电子皮肤（wearable electronic skin）、软体机器人（soft robotics）、机器人夹持器（robotic grippers）以及人机交互接口（human-machine interfaces）等领域。

它有望成为下一代机器人和物理AI系统中触觉感知的核心技术。由于该器件能够在单一超薄层内处理多种刺激，而无需复杂的多传感器堆叠，因此在系统简化和高分辨率感知方面具有显著优势，为下一代智能触觉平台奠定了重要基础。

Seung Hwan Ko表示：“这项研究的重要意义在于，它首次证明了无需堆叠多个传感器，仅凭单一超薄器件即可同时处理热刺激和机械刺激。我们预计，这项技术将发展成为实现机器人具备人类级触觉感知能力的核心解决方案，并广泛应用于可穿戴电子皮肤、义肢和软体机器人领域。”

图片来源：USPTO

这项发明将发电机置于格栅内一组可活动叶片（或挡板）的后方。该装置位于一条气流通道中，确保当叶片打开时，气流能被引导通过发电机，随后从车底或车尾排出。

对于电动汽车而言，试图在高速行驶时利用风力发电是行不通的。因为向电池充入电能所消耗的功率，恰好等于克服空气阻力推动车辆前进所需的额外功率。而且实际情况甚至更糟，因为在能量转换、电机与发电机运作以及其他诸多环节中，都会存在能量损耗，导致效率降低。

不过，在低速行驶时，情况会有所不同。在高速公路上，车辆消耗的大部分能量用于克服空气阻力；而在低速行驶时，轮胎转动、车身重量（以及空调等温控系统）才是主要的能耗来源。现代汽车经测算得出，在这种工况下，利用该发电系统所获取的电量足以产生实际效益。

该系统能够回收超出常规再生制动能力之外的能量——无论是在车辆滑行还是制动期间。甚至在车辆停放时，流经系统的气流也能带动发电，为电池补充电量。当工况不适宜发电时，百叶窗会关闭，从而提升车辆的空气动力学效率。

图片来源：USPTO

在混合动力汽车上，该系统展现出了更大的潜力。混合动力汽车的电动机效率远高于内燃机，而内燃机本身仅在特定的负载和转速条件下效率最高。因此，系统可以利用发电机为电池充电，同时将内燃机的工作状态调节至最佳燃油经济区间；随后，系统可关闭内燃机和发电机，转而采用纯电模式行驶。

若应用于传统燃油车，该系统同样可以发电为车载电池充电，并为12伏电气系统供电。它将取代传统的交流发电机，并根据实际需求运行，从而降低油耗。此外，在车辆下坡时，无需单纯依靠刹车制动，而是可以利用气流进行发电。

图片来源：Easelink

NTCE针对全球40多个V2G项目收集的实地数据显示，随着电池荷电状态（SOC）的升高，驾驶员为车辆插电充电的意愿会降低。这种行为降低了车辆的可用性，而对于那些希望在用电高峰期利用电动汽车电池作为能源的公用事业公司及电网运营商而言，车辆的可用性至关重要。

自动充电系统无需驾驶员进行任何操作，只要车辆处于停放状态，无论电池电量如何，系统都会自动建立连接。显而易见，延长车辆与电网的连接时间，有助于提升参与V2G所带来的商业回报。

Easelink公司的Matrix Charging系统由集成在车身底部的连接器和安装在停车位上的充电板组成。当车辆停在充电板上方时，一个柔性伸缩罩会自动下降，从而建立充电连接。

“我们在实际部署中的经验表明，用户的充电行为仍然是阻碍充分发挥V2G潜力的关键因素，”NTCE先进研发与工程总监Kazuyuki Sakamoto表示，“即便是那些参与度极高的电动汽车驾驶员，一旦电池电量足以满足日常使用，也未必会每次都插上充电枪。自动充电技术恰好解决了这一难题：车辆只要处于停放状态就会自动连接充电，无需驾驶员进行任何操作。”

日产与 Easelink携手奥迪（Audi）和岚图（Voyah），共同成为“Matrix Charging 兴趣小组”的创始成员。该小组的工作与ISO 15118-20通信标准相辅相成，后者定义了电动汽车与充电基础设施之间的通信规范。即便各制造商均遵循该标准，实际实施中的差异仍可能导致已获认证的系统无法实现完全互操作。随着自动充电技术的广泛应用，Matrix Charging兴趣小组致力于统一各制造商的关键技术参数，以提升系统的互操作性。

Easelink创始人兼首席执行官Hermann Stockinger表示：“我们与NTCE的合作建立在一个共同信念之上，即无缝电动汽车集成对于可持续和可再生能源的未来至关重要。我们共同开发的专业知识和学习成果直接流入联合成立的Matrix Charging Interest Group，在那里它们被转化为技术规范，作为全球行业标准的基础。”

图片来源：USPTO

该专利申请描述了一种全景抬头显示系统，能够控制投射在挡风玻璃上的不同图像分别由谁观看。与那种向车内所有乘员展示相同信息的单一HUD不同，该系统在挡风玻璃上分布了多个HUD单元。这些单元可能包括面向驾驶员的左侧HUD、中央HUD以及面向前排乘客的右侧HUD。

这些显示屏组合在一起，可以形成一个横跨挡风玻璃的宽阔视觉区域，同时又能将特定内容仅呈现给特定的车内人员。其核心理念在于对显示屏部分区域的观看权限进行限制。系统能够判断特定图像应仅对驾驶员可见、仅对乘客可见、对两者均可见，还是仅对其中一方可见。基于此，车辆的显示控制系统会调节相应的抬头显示（HUD）装置，从而确保投射出的图像在特定视角下可见或被遮挡。

图片来源：USPTO

例如，车速、导航提示、油量、车辆状态或即将进行的驾驶操作等行车信息，可以保持在驾驶员的视野范围内；与此同时，视频等多媒体内容则可显示给乘客，而不会分散驾驶员的注意力。

该系统还能将车辆状态纳入考量。例如，当车辆处于人工驾驶模式时，系统可对驾驶员隐藏乘客娱乐内容；而在自动驾驶模式下，则允许驾驶员查看原本受限的额外内容。

图片来源：USPTO

这将赋予全景抬头显示（HUD）系统更高的灵活性，使其既能适应传统驾驶场景，也能满足未来自动驾驶的需求。

图片来源：伦敦玛丽女王大学

这一创新理念由该校工程与材料科学学院的博士后研究员Giacomo Sasso提出；该传感器的工作原理是将不可见的力转化为动态的色彩图案，从而能够即时生成接触、应变和压力的高分辨率分布图。相关研究成果已发表在期刊《科学进展》（Science Advances）上。

当压力施加于柔软的传感表面时，材料会产生空间分布各异的结构色；这些色彩可由普通摄像头即时捕捉，无需复杂的重建算法。

从工厂车间到外科手术

这项技术支持开发一种机器人夹持器，能够以精密制造所需的细腻度组装微型组件，并实时呈现力度上的任何细微变化。它也能对医疗保健领域产生影响，使外部假肢在执行精细的日常活动或临床操作时，能够获得更丰富的触觉感知。

同时，它还能让手术系统通过材料的颜色响应直接读取细微的压力特征，从而区分健康组织与异常组织。

材料内置传感功能

与传统的触觉传感器不同，该新系统将传感功能直接嵌入材料本身。机械交互作用被转化为色彩区域，低成本USB摄像头即可实时读取这些信息。这项研究已取得成果，展示了该领域首个实时解决方案。

Sasso说道：“当你用手指按下电灯开关时，所产生的信息量之大令人难以想象。人手依靠一万多个机械感受器来完成这一动作，然而触觉感知至今仍是机器人技术面临的主要挑战之一。”

“我们很高兴能捕捉到指纹脊的细节，因为目前还没有其他技术能在同等规模和简易度下实现如此高的传感器密度。该项目的核心理念在于打破常规思维：我们不再嵌入密集且设计过于复杂的传感器阵列，而是将传感功能融入材料本身；在此过程中，机械信号直接转化为色彩分布，并由一个简单、低成本的USB摄像头进行捕捉。”这种方法既能生成丰富的压力分布图，又能简化系统架构。

来自意大利佛罗伦萨大学（University of Florence）、的里雅斯特大学（University of Trieste）和特伦托大学（University of Trento）的项目合作者们对此表示赞同。James Busfield教授指出：“其强大之处在于，信息本身就蕴含在光信号之中。你不再是重构触觉，而是在直接观察它。”

解决长期存在的权衡难题

这一构想源于克服基于视觉的触觉传感领域中一个长期存在的权衡难题的需求：高分辨率系统通常需要繁重的计算流程来重建接触几何形状，从而导致延迟；而响应速度更快的系统往往以牺牲空间细节为代价。

佛罗伦萨大学的Federico Carpi教授与Busfield展开合作，将软体机器人技术与材料科学的研究领域结合起来。该团队基于在可拉伸传感器和聚合物表征方面多年的研究积累，不断提升了将机械柔顺性与功能性传感相结合的能力。

在此框架下，力致变色材料代表了一个新方向：它们不再依赖精密设计的微电子技术来解读形变（触觉单元），而是由材料自身充当传感介质，直接将机械相互作用转化为可见的光学信号。

图片来源: Unsplash/CC0 Public Domain

这项技术有望延长电动汽车（EV）的续航里程，缩短充电时间，并加速下一代环保电池制造工艺的商业化进程。

随着电动汽车和储能系统（ESS）需求的持续增长，开发高能量密度、长寿命及具备快速充电能力电池的竞争日趋激烈。其中，干法电极技术因能最大限度减少电池制造过程中的有机溶剂使用及干燥工序，已成为一种极具潜力的新一代生产工艺。

尽管干法电极技术在降低制造成本和减少碳排放方面优势显著，但目前大多数现有方案仍高度依赖聚四氟乙烯（PTFE），因此，开发替代技术已成为一项关键挑战。

PTFE是将干法电极各组分粘结在一起的关键粘结剂材料。然而，它在负极工作环境下可能导致性能衰退，且鉴于含氟材料引发的环境问题，其应用也日益受到关注。

尽管长期以来人们普遍认为制造不含PTFE的干法电极难度很大，但该研究团队通过采用广泛应用于商业湿法电极制造的CMC-SBR粘结剂体系，并重新设计石墨颗粒结构，成功开发出了一种高性能的无PTFE干法负极。

研究人员利用由石墨、导电添加剂和粘结剂组成的浆料，通过喷雾干燥工艺制备了复合石墨颗粒。

在造粒过程中，原本呈片状的石墨颗粒聚集成具有随机取向、各向同性内部结构的颗粒，这与传统电极加工过程中通常形成的高度取向结构截然不同。这种各向同性的排列方式构建了多方向的锂离子传输路径（包括贯穿电极厚度方向的路径），从而降低了因取向性导致的传输限制。

因此，形貌调控的颗粒有效缓解了厚干电极在充放电循环过程中常见的性能衰减。实验结果表明，与传统的浆料基阳极相比，所开发的干阳极具有更优异的快速充电性能和长期循环稳定性。

该技术还显著改善了高能量密度条件下的锂离子扩散特性，证实了其在实现基于厚电极架构的高容量电池方面的潜力。这些成果为开发兼具长续航里程与快速充电能力的电池奠定了技术基础。

该技术有望应用于电动汽车、储能系统及下一代高能量密度电池领域。特别是，它有助于提升电动汽车的续航里程并推动快充技术的发展，从而成为未来电池行业的关键技术。

此外，由于该技术采用了工业界已广泛应用的CMC-SBR粘结剂体系，因此在大规模制造方面具有优势。通过最大限度减少溶剂使用和干燥工序，它还有望降低生产成本并减少碳排放。

KIMS高级研究员Yoon表示：“这项技术提供了一种新途径，能够克服传统基于PTFE的干法电极工艺的局限性。我们预计它将非常适用于既要求高能量密度又要求快速充电性能的下一代电动汽车电池。”

图片来源：《Advanced Materials》

由POSTECH电池工程系与化学工程系的Changshin Jo教授领导的研究团队，携手电池工程系博士生Seunghye Jang，近期在期刊《先进材料》（Advanced Materials）上发表了这一研究成果。

普鲁士蓝面临的水分问题

随着电动汽车（EV）和储能系统（ESS）市场的不断扩大，针对电池原材料的竞争日益激烈。钠离子电池作为一种下一代储能技术备受关注，原因在于钠资源比锂资源更丰富且成本更低。在各种钠离子电池正极材料中，普鲁士蓝（一种铁基正极材料）因其生产成本低和储能能力强而被视为极具前景的材料。

然而，该材料面临的一大挑战在于，其在合成过程中不可避免地会包含大量结晶水。这些水分会引发一系列不良副反应，包括电解液分解、产气以及铁离子溶出，进而导致电池性能下降并缩短使用寿命。为解决这一问题，业界广泛采用高温热处理工艺来去除水分。然而，脱水处理后电池性能往往会出现衰退，而导致这一现象的根本原因至今尚不明确。

热处理导致表面氧化

研究团队关注到一个现象：即便通过高温热处理去除了结晶水，电池性能也未如预期般提升。通过对脱水前后表面化学状态的详细分析，研究人员首次发现，导致性能下降的主要原因并非结晶水本身，而是在热处理过程中普鲁士蓝表面形成的铁-氧（Fe-O）键。这些Fe-O键会促进表面氧化，加速电解液分解及产气，进而损害电池的性能与稳定性。

基于这一发现，研究人员开发出一种新方案：液相鼓泡脱水工艺，即向非水溶剂中持续通入氮气。当氮气气泡穿过溶液时，结晶水得以有效去除，同时最大限度地减少了与氧气的接触并抑制了表面氧化。这一过程好比用微风吹干湿衣物，而非使用可能损伤织物的高温热风。

干燥与制备一体化

利用该方法，研究团队将普鲁士蓝的结晶水含量从约12 wt.%降至约1 wt.%，同时显著抑制了表面氧化。与传统热处理样品相比，经该工艺处理的材料在电池运行期间产气量更少，且在经历100次充放电循环后表现出更优异的容量保持率。

重要的是，该新工艺可直接利用电极制备过程中已使用的溶剂，从而将脱水与电极制备整合为单一工序。这种整合最大限度地减少了水分回吸（这是传统工艺中的常见问题），并进一步提升了材料的长期稳定性。

“这种液相鼓泡脱水工艺将脱水与电极制造整合为单一工序，同时防止了水分的重新吸附，”Jo说道，“我们相信，该工艺有助于推动下一代钠离子电池的商业化。”

图片来源：VI-grade

在关键的增强功能中，VI-CarRealTime引入了一种新的热制动模型，可以准确地表示制动器温度和摩擦行为，以及制动踏板力建模，以提高驾驶员的真实性。该版本还扩展了对功能模型单元（Functional Mock-up Units，FMU）的支持，扩展了优化功能，并进一步增强了悬架合规性建模和执行器功能。

VI-DriveSim通过新的FIR滤波器扩展了全频谱仿真（Full Spectrum Simulation）功能，可进行实时微调。工程师还受益于基于网络的会话报告、简化的模拟器项目管理、新的仪表板布局和UI的测试环境克隆功能、扩展的硬件兼容性以及与VI-WorldSim的更紧密集成。

VI-NVHSim的最新版本引入了全新的“目标分析器”（Target Analyser），为工程师提供了一个集成的环境，用于进行记录比对、验证及状态报告。其他增强功能包括：改进了道路模拟器（On-Road Simulator）的工作流程；通过集成Audiokinetic Wwise Automotive 扩展了声音设计能力；增强了对 Harman Halosonic 技术的支持；以及在数据准备方面进行了显著改进，新增了阶次验证（order validation）和转速（RPM）自动追踪功能。

针对VI-WorldSim，2026.2版本将平台升级至Unreal Engine 5.7.4，从而提升了渲染质量与性能。全新的事件管理器（Event Manager）引入了更灵活的场景脚本编写功能，支持高级条件与动作设置；此外，该版本还带来了更高保真度的交通仿真、增强的传感器编辑工具、面向“驾驶员在环”（Driver-in-the-Loop）应用的可视化赛车轨迹显示、对非标准显示配置的支持，以及与最新版RoadRunner的兼容性。

智能网联

通用汽车将5G、Wi-Fi、UWB和GNSS集成到安装在车顶的互联中心模块中

通用汽车推出车顶互联中心模块（CHM），将5G、Wi-Fi、蓝牙、UWB、GNSS及处理器等集成于单一模块，替代传统鲨鱼鳍天线与TCU架构。

该方案减少线束和连接器数量，提升无线通信性能，并为软件定义汽车、OTA升级及高级驾驶辅助提供更高带宽支撑。

盖世点评：车载通信正从分布式架构向高度集成化持续演进。

Teletrac Navman推出全新的制动合规性解决方案

Teletrac Navman推出电子制动性能监测系统（EBPMS），通过连接车辆EBS系统自动采集制动数据，帮助车队满足英国DVSA监管要求。

系统可自动生成制动性能报告，并支持预测性维护，减少人工检测和车辆停运时间。

盖世点评：数据化合规检测正逐步替代传统人工检测方式。

福特汽车申请方向盘托盘专利

福特公布一项方向盘托盘专利，通过安装结构将托盘固定于方向盘，并可配合方向盘翻折形成临时办公或用餐平台。

该方案延续了Transit Custom车型的设计思路，不过福特表示，专利申请并不代表未来一定实现量产。

盖世点评：座舱空间的多功能利用正成为车内体验的新方向。

业内首款！安波福推出纯视觉先进乘员分类系统

安波福发布业内首款纯视觉先进乘员分类系统，通过车内摄像头结合AI算法识别乘员状态，替代传统座椅压力传感方案。

图片来源：安波福

系统可实现安全气囊智能控制，并支持驾驶员监测、手势识别等15项以上功能，同时可降低约40%的BOM成本。

盖世点评：一颗摄像头承担更多功能，体现座舱感知持续融合趋势。

首尔半导体世界首创“HV光半导体”全球TOP 4车企正式量产导入

首尔半导体宣布，其HV光半导体技术已在全球四家头部车企进入量产，并计划年内扩展至10款车型。

该技术采用单芯片高电压驱动方案，可减少零部件数量、降低功耗和驱动成本，并简化整车电子电气系统设计。

盖世点评：光电器件集成化有助于进一步优化整车电子架构。

通用汽车申请安全气囊系统专利 其展开方式可变

通用汽车申请可变展开方式安全气囊专利，可根据乘员体型、坐姿及座椅位置调整气囊展开形态。

方案支持多位置、多方向展开，并可调节气囊形状、压力和充气区域，以提升不同乘员的保护效果。

盖世点评：安全约束系统正向个性化、智能化方向升级。

Ottawa Infotainment发布集成式安全创新套件和下一代抬头显示概念系统

Ottawa Infotainment推出Tucker Safety Package，将数字预警、防分心、自动逃生等多项安全功能集成至统一平台，并发布新一代HUD概念系统。

该方案基于DragonFire操作系统，可帮助车企降低系统集成复杂度，提升整车安全体验。

盖世点评：安全功能集成正成为智能座舱的重要发展趋势。

舍弗勒和Sonatus将边缘AI应用于软件定义汽车的运动控制

舍弗勒与软件定义汽车技术提供商Sonatus宣布建立全球合作伙伴关系，将携手把边缘人工智能引入SDV的运动控制解决方案。

该方案将Sonatus的Collector AI和AI Director软件集成到舍弗勒的跨域控制单元中，使车企无需更改硬件即可在汽车边缘端实现转向、制动和能量管理等功能持续升级。

盖世点评：两者的合作加速了硬件控制单元的智能化演进，进一步降低了车企的软件集成门槛。

RTA Fleet推出Ron360 将对话式AI直接引入车队管理工作流程

车队管理解决方案提供商RTA Fleet正式推出Ron360，这是一款直接集成在RTA Fleet360软件中的只读对话式人工智能助手。

该系统基于车队实际运营数据而非通用数据训练，用户可通过自然语言提问直接获取车队维护、零件和成本等洞察，每个答案均包含过程和信息来源归属，且严格受现有用户权限控制。

盖世点评：它通过对话交互打破了数据孤岛，重点在于拉低了普通运营人员调取与分析车队数据的技术门槛。

Diodes推出智能负载开关 用于ADAS、车载信息娱乐系统和显示集群

半导体解决方案供应商Diodes推出了车规级N沟道MOSFET智能负载开关DML1012ALDSQ，采用V-DFN3030-8封装，用于汽车应用中的电源时序控制和电源轨控制。

该器件输入电压范围为0.8V至4V，最大导通电阻仅为8mΩ，可支持高达6A的连续输出电流，同时集成了控制浪涌电流、快速输出放电和欠压锁定等多项保护功能。

盖世点评：低导通损耗与多合一的保护功能集成，帮助汽车电子工程师有效节省了PCB板载面积。

自动驾驶

英伟达推出用于Robotaxis的开放推理模型Alpamayo 2 Super

英伟达发布320亿参数开放式VLA模型Alpamayo 2 Super，并同步推出AlpaGym、OmniDreams、Omniverse NuRec等工具，进一步完善自动驾驶从数据采集、模型训练到车端部署的开发流程，面向L4级Robotaxi开发。

图片来源：英伟达

新模型支持360°感知、推理自动标注、元动作输出等能力，并计划于今年夏季开放推理代码和模型权重，方便开发者进行二次训练与部署。

盖世点评：开放模型与开发工具同步完善，有助于降低L4自动驾驶研发门槛。

indie推出边缘人工智能SoC 为汽车和人形机器人提供更智能的感知系统

indie推出边缘AI SoC iND881，集成NPU、DSP、CPU及多摄像头ISP，可支持汽车智能摄像头、人形机器人及AMR等边缘感知应用。

产品支持红外、ToF、雷达及激光雷达等多种传感器，并符合ASIL-B标准，目前已开始提供样品。

盖世点评：边缘AI芯片持续向多传感器融合与低功耗方向演进。

Lockton与Nexar推出自动驾驶汽车安全“人类基准”框架

Lockton与Nexar联合推出自动驾驶“人类基准”框架，以真实道路驾驶数据为基础，对自动驾驶系统安全性进行独立评估，为保险、监管及自动驾驶企业提供统一参考。

该框架依托100亿英里真实行驶数据及6000万起关键安全事件，包含风险指数和系统验证平台两项核心能力，支持自动驾驶系统开展第三方安全验证。

盖世点评：自动驾驶产业正加快建立统一、安全、可验证的评价体系。

英飞凌推出适配英伟达Jetson Thor的认证可信平台模块 助力物理AI抵御量子时代安全威胁

英飞凌将OPTIGA可信平台模块集成至英伟达Jetson Thor平台，为机器人和物理AI系统提供硬件级信任根及后量子安全能力。

该方案支持可信启动、远程认证及OTA安全升级，并符合FIPS、CC等认证要求，满足未来法规对硬件安全的需求。

盖世点评：硬件安全正成为物理AI规模部署的重要基础能力。

Foretellix推出集成NVIDIA Alpamayo的参考解决方案 赋能AI自动驾驶汽车开发规模化

Foretellix推出面向NVIDIA Alpamayo生态的参考解决方案，为AI自动驾驶开发提供数据整理、合成数据生成、测试验证等完整工作流程，加快AI驾驶系统开发。

该方案结合Foretify、Omniverse NuRec和Cosmos等工具，可识别ODD覆盖缺口并生成测试场景，支持自动驾驶系统的大规模训练与验证。

盖世点评：数据基础设施正成为AI自动驾驶研发的重要竞争力。

Waymo推出全新人体碰撞规避参考模型

Waymo与荷兰代尔夫特理工大学合作开发出名为ReD的计算机认知模型，该模型基于主动推理的神经科学框架创建，旨在模拟称职的人类驾驶员在接近碰撞情况下的闭环认知与主动规避行为。

作为自动驾驶系统的行为基准，ReD完全自动化且无需依赖手动编写规则，能够在大规模虚拟环境中真实模拟主动规避与潜在风险预判，从而在前瞻阶段避免冲突发生。

盖世点评：ReD将人类碰撞反应规模化量化，为自动驾驶碰撞规避提供了一个更具科学性的通用评估基准。

Dynisma推出紧凑型F1仿真器DMG-S

英国运动仿真器技术公司Dynisma推出紧凑型驾驶员在环仿真器DMG-S，将源自F1的运动技术引入更广泛的赛车与车手培训环境。

该设备占地仅2.5米×2.5米且仅需单相32安电源，具备小于5毫秒的运动延迟和高于50赫兹的运动带宽，能精准重现抓地力变化、轮胎磨损及重心转移等反馈，并支持GT与单座赛车两种座椅配置。

盖世点评：它以高集成度、轻量化的形态，大幅降低了专业级驾驶员在环（DIL）仿真器的部署门槛与后勤成本。

Penn State研发出光忆阻器 赋予自动驾驶汽车和机器人类似人类的视觉

宾夕法尼亚州立大学团队基于人工智能神经网络，利用PEDOT:PSS弹性塑料与二氧化钛材料，研发出一种直径仅约0.5毫米的新型仿生光忆阻器。

该器件通过模拟人眼视杆与视锥细胞的动态调节机制，利用材料在强光下脱附水分变干、黑暗中吸水的特性自动调节灵敏度，在混合光环境测试中实现了超过95%的字母识别准确率。

盖世点评：仿生设计使视觉组件能秒级适应剧烈变光，为自动驾驶汽车在复杂光影交替场景下的感知进化提供了可能。

新能源

英飞凌推出首款可在205°C下运行的SiC功率模块 适用于电动汽车逆变器

英飞凌推出HybridPACK Drive系列1300V SiC功率模块，可在205°C下连续运行，是该系列首款支持这一工作温度的产品，适用于电动汽车逆变器。

该模块输出电流最高可提升15%，兼容现有平台设计，无需重新开发即可实现性能升级，目前已正式上市。

盖世点评：更高工作温度提升了平台兼容性，也为逆变器优化提供了更多空间。

TDK推出具有模拟输出的抗杂散磁场快速霍尔传感器 适用于ASIL D等级的应用

TDK推出Micronas系列HAL 3025霍尔位置传感器，符合ISO 26262 ASIL D功能安全要求，面向线控转向、线控制动及高压驱动电机等应用。

产品采用SixSense技术，可实现360°位置测量，支持最高60000rpm转速，计划于2026年第二季度开始量产。

盖世点评： 高安全等级传感器正成为线控底盘规模化应用的重要基础。

安森美半导体推出GaNEXUS氮化镓功率器件产品组合

安森美推出GaNEXUS氮化镓功率器件产品组合，覆盖40V至650V产品，面向AI数据中心、机器人、48V系统及工业自动化等应用。

新产品可提升功率密度、降低开关损耗，并结合Treo平台构建完整电源解决方案，进一步优化系统效率和散热表现。

盖世点评：氮化镓器件正加速向高功率、高效率应用场景渗透。

威世推出新型200 A功率模块 应用于LEV和MHEV

威世推出200A功率模块VS-HOT200C080，面向48V轻型电动车和轻混系统，可减少电路板占用并提升系统效率。

产品集成MOSFET、电流采样、电容及温度传感器，符合AQG-324可靠性要求，目前样品及量产产品均已供货。

盖世点评：功率器件高度集成化有助于降低电驱系统设计复杂度。

IITGN开发出自适应电动汽车充电策略 可减少电池性能衰退

印度理工学院甘地纳格尔分校提出自适应锂离子电池充电策略，可根据电池状态和环境温度动态调整充电过程，降低锂沉积风险。

实验结果显示，该策略在-5℃至25℃条件下完成验证，可提升容量利用率和充电效率，并可集成至电池管理系统。

盖世点评：智能充电算法有望兼顾快充效率与电池寿命。

韩国研究人员开发出新的催化剂设计策略 可提高电池和燃料电池性能

韩国KAIST与首尔国立大学联合提出新的催化剂设计策略，通过调节催化剂周围微电场，提高氧还原反应效率。

研究显示，该方法无需改变催化剂结构即可提升反应性能，有望应用于电池、燃料电池及二氧化碳转化等领域。

盖世点评：优化反应环境为催化剂设计提供了新的技术路径。

东芝推出新款40V N沟道功率MOSFET 提升汽车应用的效率

东芝推出三款40V车规级N沟道MOSFET，采用全新SOP Advance封装，面向逆变器、电机驱动及负载开关等应用。

新产品降低导通电阻和热阻，提升载流能力，并符合AEC-Q101可靠性标准，可支持自动化检测。

盖世点评：功率器件持续围绕高效率和高可靠性迭代升级。

Fraunhofer IAF开发出氮化镓功率电子器件 用于双向单相直流电动汽车充电

弗劳恩霍夫应用固体物理研究所开发出基于氮化镓的功率电子模块，Ambibox已将其集成到用于电动汽车的双向单相外置充电器演示样机中。

图片来源：Fraunhofer IAF

该模块采用1200伏GaN器件，涵盖150伏至920伏电池电压范围，样机双向功率达3千瓦，总容积8.3升且总重量为5.7公斤，支持电动汽车作为储能设备向电网输电。

盖世点评：该成果用更紧凑的外置方案平衡了双向充电的效率与成本，拓展了车网互动的落地场景。

英飞凌扩展750V CoolSiC™产品组合 新增顶部冷却的H-DPAK半桥器件

英飞凌推出全新顶部冷却封装系列成员H-DPAK，集成了采用750V CoolSiC G2技术的半桥器件，以满足现代电网和车载电源转换架构的新需求。

该产品支持原生液冷，采用分体式引线框架设计优化散热，具备低栅极电荷与高dv/dt能力，目标应用涵盖车载充电器、DC-DC转换器及工业AI电源等领域。

盖世点评：高度集成的顶部冷却半桥封装简化了高功率电路板设计，有助于提升系统整体效率。

英飞凌推出全新EiceDRIVER™栅极驱动器IC 适用于电动汽车牵引逆变器

英飞凌推出适用于纯电动汽车牵引逆变器的增强型隔离式栅极驱动器IC系列，型号包括1EDI3040AS和1EDI3041AS，同时支持IGBT和碳化硅MOSFET。

该系列产品集成了全面的控制与保护功能，采用多级转换速率控制，可在不同驾驶条件下将逆变器损耗降低最多35%，有助于减少外部元件并降低控制电子元件的物料清单成本。

盖世点评：高集成度的驱动芯片直接直击逆变器轻量化痛点，通过精细化控制实现了显著的降本增效。

法雷奥和Calyos共同开发被动式两相冷却解决方案 适用于数据中心和出行领域

法雷奥与热管冷却方案商Calyos签署谅解备忘录，将结合Calyos的LHP技术与法雷奥的工程及工业规模，为出行和数据中心计算领域开发高性能独立芯片冷却解决方案。

该技术无需传统流体泵等主动部件即可运行，可为车载充电器、逆变器及软件定义汽车的高功率集中式控制器提供独立、紧凑且免维护的散热，同时推出了适用于数据中心服务器的风冷改造方案。

盖世点评：被动式两相流冷却摆脱了传统液冷回路的复杂束缚，有效降低了高算力芯片的漏液风险。

思佳讯发布下一代电动汽车栅极驱动器平台 可提高逆变器效率并降低系统成本

思佳讯在PCIM 2026上发布全新Si829x隔离式安全栅极驱动器，适用于满足ASIL D级功能安全系统的电动汽车牵引逆变器及电气化推进系统。

该平台采用第二代ProVCD™可变电流驱动技术，支持通过软件配置调整栅极驱动参数，相比传统电压模式可降低高达44%的开关损耗，且无需外部负栅极偏置电源。

盖世点评：由硬件定义向软件可调驱动的转变，赋予了车企跨平台标准化逆变器设计的高灵活性。

罗姆推出用于SiC MOSFET的新型顶部散热封装 兼具高散热能力和高电压支持

半导体制造商罗姆开发出用于其第四代SiC MOSFET的TSC3PAK表面贴装封装，旨在提升车载充电器（OBC）和电动压缩机等功率转换电路的效率。

该封装采用顶部散热结构，在兼容全自动贴装的同时实现了与通孔封装相媲美的散热性能，并通过专有沟槽结构实现了6.66mm的爬电距离，可在2级污染环境下承受最高1200V的交流峰值电压。

盖世点评：该封装突破了传统表面贴装的高压绝缘瓶颈，平衡了自动化生产效率与高功率散热需求。

康奈尔大学开发出溶液浸泡技术 将废旧锂离子电池的容量恢复至95%

康奈尔大学研究团队开发出一种名为DEER的直接电极间再生方法，可将废旧锂离子电池的回收利用成本降低56%。

该工艺不进行粉碎或熔炼，而是将完整的电池电极取出并浸入特定电化学溶液中，通过溶解逐渐形成的固体电解质界面（SEI）层，使处理后的电池恢复高达95%的原始电量。

盖世点评：这种“直接修复”工艺极大地缩短了资源循环周期，为退役动力电池回收提供了更环保、低成本的路径。

Wolfspeed发布新一代技术 推出业界最低导通电阻的碳化硅MOSFET

碳化硅半导体制造商Wolfspeed推出第五代（Gen 5）碳化硅技术，主要面向下一代1200 V和750 V汽车及工业领域高功率密度的系统方案。

该技术在5×5mm封装内实现了极高的载流能力，其比导通电阻（RSP）在175℃下最高可降低27%，且具备窄至+/- 18%的阻值分布，并成功将结温能力提升至200℃连续工作。

盖世点评：芯片有源面积效率的新标杆，有助于车企设计出更紧凑的牵引逆变器并优化电池配置。

Nexperia推出采用QDPAK封装的1200V碳化硅MOSFET 突破高功率设计的散热瓶颈

安世半导体（Nexperia）扩展其宽禁带产品组合，推出采用顶部冷却QDPAK封装的1200V碳化硅MOSFET，提供工业级和车规级两种版本。

该器件通过封装顶部构建芯片到散热器的直接通路，摆脱了对PCB散热的依赖，与传统D2PAK-7封装相比，在相似热限制下可提供高达3kW的额外输出功率及约40°C的热裕量。

盖世点评：顶部冷却贴装方案解耦了半导体与基板的热域管理，有效缓解了高功率OBC与直流快充桩的散热压力。

新材料

图尔库大学开发出新型智能材料 可使汽车天窗储存太阳能并按需变换颜色

芬兰图尔库大学开发出基于卟啉聚合物薄膜的新型智能材料，可实现颜色切换与储能功能，并可在断电后保持变色状态。

图片来源：图尔库大学

研究人员认为，该材料未来可应用于汽车天窗、智能车窗、防眩光后视镜等场景，同时兼顾储能与智能调光能力。

盖世点评： 多功能智能材料的发展，为汽车玻璃集成更多功能提供了新思路。

新加坡国立大学开发出石墨氮化碳添加剂 打造更安全的全固态钠电池

新加坡国立大学开发石墨氮化碳（GCN）添加剂，可提升全固态钠电池电解质离子传导能力，并有效抑制枝晶生长。

研究团队构建的软包电池在折叠和切割状态下仍可正常工作，为全固态钠电池商业化提供了新的材料方案。

盖世点评：材料体系优化仍是全固态钠电池迈向实用化的关键。

MIT开发出增强塑料抗冲击性的新方法 或可用于轮胎制造

MIT开发出一种聚合物增韧方法，在材料中引入弱键交联结构，提高塑料和橡胶在高速冲击下的能量吸收能力。

研究团队已在聚苯乙烯和SBS橡胶上完成验证，并探索应用于轮胎橡胶，以延长使用寿命并减少微塑料产生。

盖世点评：新材料设计正兼顾性能提升与可持续发展需求。

智能制造

村田推出汽车用树脂外部电极片状MLCC

村田推出车规级软端子MLCC——GCJ21BD72A225KE02，在0805尺寸下实现100V、2.2μF容量，面向动力总成及安全系统应用。

产品采用柔性端子设计，可降低机械应力导致的开裂风险，同时减少安装面积约51%，工作温度覆盖-55℃至125℃。

盖世点评：小型化与高可靠性仍是车规被动器件的重要发展方向。

全球首次！日产和Quemix联手利用量子算法进行汽车空气动力学仿真

日产与Quemix合作完成全球首次量子算法汽车空气动力学仿真验证，探索量子计算在整车研发中的应用。

双方开发混合量子—经典计算算法，可实现复杂流体计算，并将仿真时间由约一天缩短至数分钟。

盖世点评：量子计算正逐步进入汽车研发核心环节。

具身智能

英伟达发布面向物理AI的世界基础模型Cosmos 3

英伟达发布开放世界基础模型Cosmos 3，采用混合Transformer架构，融合视觉推理、世界生成与动作预测，面向机器人、自动驾驶和视觉AI开发。

图片来源：英伟达

Cosmos 3提供Super、Nano等版本，并同步成立Cosmos联盟，共同推动世界模型生态建设。

盖世点评：世界基础模型正成为物理AI开发的重要底层能力。

最新研究表明：机器人掌握灵巧操作能力的关键在于动作连贯度

纽约大学坦登工程学院与机器人及人工智能研究所提出新的运动规划方案，通过生成更加连贯的示范动作，提高机器人灵巧操作学习效率。

研究表明，在双臂协作和灵巧手任务中，该方法仅依靠少量训练数据即可显著提升成功率，并完成真实机器人验证。

盖世点评：高质量训练数据比单纯增加数据规模更具价值。

大阪大学开发出倾斜切割剪纸结构 可用于软体机器人制造

大阪大学的研究人员通过在聚酯薄片上进行周期性的平行倾斜激光切割，创造出一种新型的手性剪纸图案，并将其卷成圆柱体。

力学测试显示，该结构在拉伸时会导致其发生扭转和旋转，并且具有沿纵向拉伸时横向膨胀的负泊松比特性，未来可用于制造医疗支架和软体机器人的柔性扭转致动器。

盖世点评：这种设计成功将线性张力转化为旋转力，为软体机器人关节的工程化部署提供了新思路。

AI技术

MIT提出掩码逆强化学习算法 利用大模型赋能机器人

MIT提出Masked IRL算法，将大语言模型与逆强化学习结合，可自动补全模糊指令，并减少近80%的机器人示教数据需求。

该算法通过筛选任务关键因素，提高机器人在家庭、办公及工厂场景中的任务理解和执行能力，相关成果将在ICRA 2026发布。

盖世点评：大模型正推动机器人示教从“大量训练”迈向“高效学习”。

跨界技术

韩国开发自主军事机器人 配备数字孪生战场仿真器

韩国国防科学研究所联合NC AI和现代Rotem开发下一代自主军事机器人，重点建设世界模型、数字孪生仿真平台及模块化机器人系统。

项目还将支持自然语言控制多机器人协同，并通过数字孪生环境开展自主系统验证，加速物理AI在国防领域应用。

盖世点评：世界模型与数字孪生正成为机器人训练的重要技术路径。

美国陆军研发出新型量子传感器 可精确定位战场无线电信号

美国陆军研究实验室的科学家展示了一种新型量子传感器，能够测量射频电磁场的完整三维方向及传播方向，有望改变战场信号探测方式。

该传感器基于对电场极敏感的里德伯原子，尺寸仅有几厘米，能在直流到太赫兹的宽带射频频谱范围内工作，并以约两度的精度确定入射信号方向。

盖世点评：该传感器打破了传统天线的尺寸限制，可在一台组件上实现全频谱三维感知。

图片来源：ZF LIFETEC

传统的座椅姿态基于直立坐姿。然而，随着车辆自动化程度的提高以及人们对舒适性期望的提升，大角度后倾的坐姿正变得愈发重要。此类坐姿会改变乘员在碰撞过程中的运动状态，并对乘员约束系统提出新的要求。“舒适型坐姿从根本上改变了乘员在碰撞中的生物力学特性。我们的全方位防护理念正是针对这些变化而设计的。通过采用智能互联的安全气囊技术，我们能够稳定乘员的运动状态，并针对性地降低在极少数发生事故时可能出现的‘潜滑’（submarining）风险，”ZF LIFETEC工程高级副总裁Harald Lutz说道。

针对舒适坐姿的全方位保护

集成于座垫下方的“座椅斜坡式安全气囊”（Seat Ramp Airbag）在防止“潜滑”现象（即乘员在碰撞中从安全带下方滑出）方面发挥着关键作用。发生碰撞时，该气囊能限制骨盆向前位移，从而有效降低乘员滑出安全带的风险。

位于膝盖前方的“双轮廓膝部安全气囊”（Dual Contour Knee Airbag）几乎同步展开，通过引导膝盖和大腿来稳定乘员的身体姿态。其展开体积可根据座椅位置和靠背角度进行调节：在标准坐姿下体积较小，而在舒适或放松坐姿下则显著增大。这种额外的支撑有助于控制骨盆位置，并提升前排气囊的保护效能。

位于脚部空间区域的主动式脚后跟安全气囊（Active Heel Airbag）增强了脚部与车辆地板的贴合度，尤其是在采用舒适或放松坐姿进行长距离行驶时。它为脚后跟提供稳固的支撑点，并能防止腿部在发生碰撞时向前或向上滑动。由此，膝盖位置得以稳定，从而降低了“潜滑”风险，并将脚部和脚踝受伤（例如因撞击踏板结构而导致的伤害）的可能性降至最低。

这种集成在方向盘及仪表板内、专为驾驶员和乘客设计的双轮廓安全气囊，能够根据乘员上半身的位置自动调节气囊容积。当乘员处于舒适坐姿等身体与气囊距离较远的状态时，气囊会以较大容积展开，从而确保实现最佳的能量吸收与支撑效果，进一步提升对头部及上半身的保护。

这四款安全气囊协同作用，能够有效应对多种伤害风险，涵盖了从骨盆不稳、腿部导向控制到头部及上半身受力等各种情况。作为全方位乘员保护理念的重要组成部分，它们与自适应安全带系统相辅相成，共同实现协同保护功能，尤其是在乘员处于舒适或放松坐姿时，更能发挥出色的保护效能。

基于智能传感器技术的自适应安全系统

安全气囊系统的部署与控制可由智能安全算法进行管理，该算法综合利用多种输入信息——包括基于摄像头的乘员感知、安全带织带拉出传感器、座椅角度检测、座椅调节数据或舒适模式开关等（具体取决于系统配置及车辆特定的应用场景定义）。这使得针对驾驶员和乘客均能实现自适应的安全气囊部署策略。

“潜滑”：舒适坐姿如何改变一切

在直立坐姿下，安全带紧贴乘员的上身和骨盆。发生碰撞时，烟火式预紧器会收紧腰部安全带的松弛部分，同时卷收器锁定安全带，防止其继续拉出。这能确保对上身进行受控约束；在正面碰撞中，乘员会以受控方式移动并接触前部及膝部安全气囊。

在舒适坐姿下，座椅靠背大幅后倾，双腿伸展至脚部空间。一旦发生事故，力的分布和乘员的运动状态都会发生显著变化。此时，安全带往往无法再以最佳位置跨越胸部和骨盆；由于骨盆固定效果减弱，安全带可能会滑向腹部区域，从而增加腹部和骨盆受伤的风险。

与此同时，由于乘员的上身和头部距离安全气囊模块较远，接触气囊的时间相对滞后，导致气囊的保护效能受到延迟影响。

此外，车辆地板缺乏稳固的足部支撑，增加了腿部发生不受控移动的可能性，进而提高了膝盖和脚踝受伤的风险。

为应对这些生物力学挑战，ZF LIFETEC研发了一系列先进的安全系统，即使在舒适坐姿下也能提供更出色的乘员保护，其中包括座椅斜坡式安全气囊、主动式脚后跟安全气囊、双轮廓膝部安全气囊以及适用于驾驶员和乘客的双轮廓安全气囊（Dual Contour Airbags）。

图片来源：密歇根大学

该系统旨在利用现有电池管理系统已采集的电压与充电数据，而无需在电池内部加装新传感器。它最适用于家庭、工作场所及公共停车场常见的低功率“一级”（Level 1）和“二级”（Level 2）充电场景，预计能满足绝大多数电动汽车的充电需求。

“最令我兴奋的是，这项研究将电池材料与电池管理以一种非常直接的方式联系了起来——而这两者往往是脱节的，”密歇根大学机械工程专业博士生、这项研究的第一作者Zhiwen Wan说道，“只有在电池材料被应用于实际产品后进行智能管理，它们才能真正发挥出全部价值。”

硅如何改变电池？

特斯拉（Tesla）和梅赛德斯-奔驰（Mercedes-Benz）等制造商正越来越多地在其锂离子电池中采用硅与石墨的混合材料，因为硅的储锂能力约为石墨的10倍。不过，硅也有一个短板：相比石墨，它对充放电循环更为敏感。

既往电池研究发现，在低荷电状态下，硅承担了更多的工作负荷且损耗更快；而在高荷电状态下，则主要由石墨承担大部分工作。许多电动汽车电池管理系统正是利用了这一特性，将电池电量维持在设定的阈值之上。

研究团队发现，随着电池老化，这一硅材料的转变阈值实际上会根据使用模式发生上移或下移。这意味着现行的管理方式要么过度限制电池使用（从而缩短续航里程），要么限制不足（导致电池过快失效并引发昂贵的更换费用）。

密歇根大学机械工程教授、该研究资深作者Anna Stefanopoulou表示：“目前的电池管理系统通常采用固定的电压、充电和温度阈值。我们的研究为开发具备主动诊断功能的管理系统开辟了新途径；这种系统能够深入电池内部，识别不同材料的老化状况，并据此动态调整运行策略。”

识别硅材料面临风险的时刻

硅材料虽性能卓越，却也“娇贵”难伺候：每当电池从零电量充至满电时，硅材料的体积可能会膨胀高达300%。长此以往，活性硅和锂的损耗会导致电池性能衰退。

就像冬末时节密歇根州的道路一样，硅颗粒会因反复的膨胀与收缩而开裂，进而脱离电池的导电回路。更糟糕的是，电池会试图通过在裂纹处形成保护膜来进行“自我修复”，但这反而会将锂离子永久地锁死在其中。

为了探究不同衰退路径如何影响硅材料“负荷加重”的临界点，研究团队将一款新电池与三种代表不同衰退模式（锂流失、活性硅流失以及两者混合流失）的寿命终期电池进行了对比。这些硅-石墨软包电池均由研究人员在密歇根大学电池实验室制造。

研究发现，电动汽车驾驶员的使用和充电习惯会改变硅材料最易受损的临界状态。通常，将电池电量耗至低位会加速硅材料损耗并降低该临界点；反之，若电池长期保持高电量状态，则会导致锂流失并推高临界点。在容量同样衰减30%的电池中，硅材料活性最强的临界点出现在33%至73%的荷电状态（SOC）区间内；针对这些不同的临界状态，需要采取截然不同的管理策略。

一种考虑电池老化特性的电池管理系统

另一系列在低温、室温和高温（分别为32°F、77°F和113°F）条件下进行的电池循环测试揭示了一个令人惊讶的趋势：对于所研究的硅-石墨电池而言，在较高温度下进行循环有助于保持活性硅，其循环寿命几乎是室温循环条件下的两倍。然而，在电池静置期间的存储测试却显示出截然相反的结果：较高温度会加速锂的损耗。

这种差异为未来的电池热管理策略提供了一条简单的准则：利用已确定的硅活性阈值，在硅处于活跃状态时将电池加热至113°F，而在石墨处于活跃状态或电池处于静置状态时，则将其冷却至77°F。

该研究的共同作者、密歇根大学机械工程研究副教授Jason Siegel表示：“我们发现，较高的温度并不总是有害的。关键在于必须有选择地施加热量。当硅处于活跃状态时，升温有助益；但在电池处于静置状态或石墨发挥主导作用时，则应降低温度。”

该新系统还能评估其估算结果的可靠性，从而判断何时硅相关的边界特征足够清晰，足以指导运行。为了避免给车载计算机造成过重负担，该方法在减少数据处理量的同时，仍能保持近乎完美的准确度。

图片来源：加州大学

该工艺无需将旧电池分解为原始化学成分再从头制造，而是直接将现有的电池材料转化为更高价值的产品。相关研究结果发表在期刊《焦耳》（Joule）上。

磷酸铁锂（LFP）电池因其安全性和长寿命，被广泛应用于电动汽车和电网级储能系统。此外，由于不含钴或镍等昂贵金属，其成本也低于其他类型的锂离子电池。目前，这类电池已占据全球锂离子电池市场的近半壁江山。然而，随着越来越多的此类电池达到使用寿命，如何高效回收它们已成为一项日益严峻的挑战。

超越传统的回收方式

目前的回收方法通常利用高温或强化学试剂来回收电池成分。该研究的第一作者、加州大学圣地亚哥分校雅各布斯工程学院（Jacobs School of Engineering）Aiiso Yufeng Li家族化学与纳米工程系教授Zheng Chen实验室的博士后研究员Wei Li表示：“这些工艺并不环保。”Li解释说，这些方法不仅消耗大量能源，还会产生大量的废弃物和排放物。

Zheng Chen的实验室此前曾开发出一种环保方法，能将废旧磷酸铁锂（LFP）材料修复为全新的LFP材料。但该方法仅保留了原有的化学成分。“再生之后，它依然是LFP，”Li说道。

新方法更进一步，将废旧电池材料升级为一种性能更优越的材料——LMFP。“这能为废旧电池提供更具价值的终端用途，”Chen说道。

该工艺首先拆解废旧电池组，并展开其内部结构——由于层层紧密卷绕，这一结构被称为“卷芯”（jelly roll）。材料展开并切割成片后，会被浸泡在水中；通过温和的机械搅拌，正极涂层便能与作为支撑基底的铝箔分离开来。“铝箔也可以单独回收利用，” Li说道。

最终产物是一种含有废旧LFP（磷酸铁锂）正极材料的黑色淤泥状物质。在去除水分后，该物质会被干燥并研磨成黑色粉末。

一种中间体解决了不匹配问题

随后，研究人员加入锂盐、锰盐和磷酸盐。这些盐类提供了将LFP转化为LMFP所需的成分。但这里存在一个难题：这些盐类的晶体结构与LFP不同，因此无法自然融合。

图片来源：加州大学

“它们的结构不相容，”Li说道，“如果直接混合，最终产物的原子分布将不均匀，电化学性能也会变差。”

该团队的策略是制备一种名为磷酸锰锂（LMP）的中间材料。与最初的盐类物质不同，LMP具有与磷酸铁锂（LFP）高度匹配的晶体结构，这使得这两种材料能够相互兼容并进行混合。

为了实现这一转化，首先需要对包含废旧LFP和盐类物质的混合粉末进行机械研磨与混合，将其加工成更细小的颗粒。这一混合过程不仅能使各组分分布均匀，还能促使它们之间实现紧密接触。

随后，将这些粉末进行分离并加热。“激动人心的化学反应正是在这一阶段发生的，”Chen说道。

随着粉末受热，其中的盐类首先反应生成LMP。由于LMP和LFP具有几乎相同的晶体结构，它们能够比原始成分更均匀地结合。

随着加热的持续，锰原子逐渐扩散至整个材料中，并置换掉部分铁原子。这种原子的重新排列使混合物转变为单一、均匀的LMFP结构。

在此过程中，每个颗粒表面还会形成一层薄薄的碳涂层。该涂层不仅能提高导电性，还能在反复充放电循环期间保护材料。

从实验室细胞到更大的格式

其结果是升级回收的电池材料比原来的磷酸铁锂存储更多的能量，同时保持其耐用性和安全性。

研究人员表明，他们的升级回收方法适用于不同制造商的不同类型的废磷酸铁锂电池。它还可以缩放到公斤数量。此外，升级回收材料在实验室纽扣电池和类似于商用电动汽车和储能系统中使用的大型软包电池中均表现可靠。

接下来的工作包括进一步优化工艺效率与产率，以提升其工业应用的可行性。此外，研究人员还将探索如何在升级回收过程中更好地控制形貌与成分，从而进一步提升LMFP产品的性能。

图片来源：Quanten

QJL系列专为实现无缝结构集成而设计，优化了机器人肢体的直线运动性能；而QJR系列则为高功率关节提供高扭矩旋转运动。这两款产品协同作用，实现了功率重量比的显著提升：与传统同类产品相比，重量降低了30%，推力则增加了50%。

这一巨大性能飞跃的基石在于Quanten独有的“多相动态可重构永磁同步电机”（DR）技术，该技术与行业标准的“三相无刷直流”（BLDC）系统有着本质区别。Quanten的DR电机在整个运行范围内实现了前所未有的效率提升：

• 重载效率：将效率从传统BLDC电机常见的50%水平提升至惊人的70%水平，在将功率损耗与发热量降低50%的同时，为机器人提供卓越的峰值功率与扭矩。

• 额定负载效率：针对机器人电机最常运行的典型负载区间，将效率从80%提升至90%。通过将能量损耗降低50%，Quanten产品不仅提高了能效并减少了发热，还有助于延长机器人在实际应用环境中的使用寿命。

Quanten机器人产品总监Ted Mao表示：“阻碍机器人技术革命的真正瓶颈不仅仅在于软件或人工智能，还在于物理驱动技术。传统的电机在效率和轻量化方面均无法满足工业应用的需求。通过采用多相动态重构技术，我们在不增加整体物料成本的前提下，大幅提升了驱动性能，同时将电机重量和发热量降低了高达50%。这正是推动机器人从实验室走向工厂车间所需的硬件技术突破。”

图片来源：Nexar

“通过整合Nexar和Nauto，我们正在构建全球规模最大、最多样化的独立‘现实世界智能’（real-world intelligence）基础平台，”Greenberger说道，“智能系统的构建、部署与运营机构将首次获得一份值得信赖且独立的记录，呈现现实世界的真实运行状况，而不仅仅是基于模拟的数据。这使得各机构能够向物理世界提出问题，并根据所得答案采取行动。”

交易完成后，合并后的公司将建立起业内最可靠的“物理AI”基础平台。其智能引擎将由每月在50多个国家采集的超过3亿英里（约4.8亿公里）的真实世界行驶数据提供支持，这些数据涵盖了总计超过100亿英里的驾驶历史。

各类机构对物理世界有着不同的关注点，而在此之前，它们往往只能基于不完整的信息来解答相关问题。对于开发自动驾驶与智能系统的工程师而言，它提供了模型构建所必需的、独立且真实的现实世界数据记录——涵盖了实验室难以复现的“边缘案例”以及单一制造商无法提供的“地面真值”（ground truth）。对于负责车队、城市及基础设施运营的安全与管理负责人，它能在关键隐患演变为事故之前进行预测与防范，并将既往事件转化为洞察，从而优化后续的每一项决策。对于保险公司，它能够基于道路与驾驶员的实际行为而非统计平均值来进行风险定价。

现有客户将继续与他们目前所依赖的团队、产品及支持机构合作；发生变化的是支撑这一切的底层基础。通过Nexar与Nauto的强强联手，客户将能够获取更深层次的智能洞察、更具预测能力的AI技术，以及对物理世界运行规律更全面的理解。

Heck表示：“我们合作的每一家机构都有三项共同需求：了解当下正在发生什么，从过往经历中汲取经验，以及预测并防范尚未发生之事。如今，这三者首次汇聚于同一平台。Nexar与Nauto的结合带来了独特的规模优势与独立性，能够将这些洞察转化为任何人都能据此采取行动的决策。”

该交易尚需满足惯例交割条件。交易完成后，合并后的公司将公布更多细节，阐述其发展路线图与愿景，致力于帮助各类机构更好地理解、预测并验证物理世界中发生的各种情况。

图片来源：Molex

HSAutoLink互连产品系列自200年以来已向汽车行业交付了超过7亿个连接器。全新的Molex HSAutoLink G连接器系统采用紧凑且兼容USCAR标准的接口，可提供高达25Gbps的多千兆以太网连接，非常适合满足由高级驾驶辅助系统 (ADAS)、雷达、激光雷达(LiDAR)、区域架构、沉浸式显示屏及中央计算模块所驱动的日益增长的带宽需求。

Molex互联移动系统（CMS）区域总经理Min Kong表示：“随着汽车行业向软件定义汽车（SDV）转型，汽车制造商必须克服重大的性能瓶颈，同时确保极高水平的可靠连接。近二十年来，HSAutoLink系列一直是汽车架构中值得信赖的骨干技术。在此基础上，全新的HSAutoLink G系统为原始设备制造商（OEM）提供了一条经市场验证的升级路径，不仅提升了供应链的灵活性与韧性，还有助于缩短产品上市时间。”

设计灵活性与坚固可靠性

Molex HSAutoLink G连接器系统专为适配现有的USCAR以太网接口而设计，支持灵活且面向未来的产品设计；它不仅能减小紧凑型模块的占用空间与重量，还能简化系统集成与升级流程。该系统采用先进的电磁干扰（EMI）屏蔽技术和受控差分阻抗设计，确保了高密度环境下的高速通信信号完整性，从而有效避免信号故障、验证延误以及代价高昂的设计变更。

此外，作为Molex HSAutoLink系列的最新成员，该产品还采用了防插针受损（anti-stubbing）设计，可在插配过程中保护接触端子，降低错误插配的风险。秉承对严苛汽车级验证标准的坚持，Molex还增设了多个均匀分布的接地触点，以增强 EMI抑制能力，从而提升性能可靠性。

增强的供应链灵活性

全新的Molex HSAutoLink G系列产品（涵盖端子、连接器、PCB接插件及线缆）完全符合行业标准的USCAR封装要求，从而为汽车整车厂（OEM）和一级供应商提供了真正的采购灵活性。这种标准化的兼容性不仅依托于Molex全球化的制造布局与强大的工程技术支持，更辅以广泛的实际工况模拟及可靠性测试，确保产品在极端严苛条件下也能实现卓越性能。

Molex HSAutoLink系列包括 HSAutoLink、HSAutoLink II、HSAutoLink C和现在的HSAutoLink G。通过提升该系列经过验证的谱系以支持高达25Gbps阈值的以太网连接，Molex扩展了引擎盖下的验证，以满足未来SDV和自动移动平台的高带宽需求。HSAutoLink G产品样品现已推出，可帮助客户启动早期资格认证和设计测试。

图片来源：森萨塔科技

随着电气化系统在电压、电流和复杂性方面不断提升，原始设备制造商（OEM）往往需要在两类保护方案之间进行权衡：一类是依赖系统信号的主动保护方案，另一类是仅针对电流或热状况做出响应的被动保护装置。这种权衡会影响系统的响应速度、可靠性及整体设计。

森萨塔推出的A+P PyroFuse方案将上述两种保护机制集成于单一装置中，从而有效应对了这一挑战。该方案结合了信号触发式烟火保护技术与机械驱动的电流感应式被动触发机制。这种双重触发设计在器件层面实现了冗余，即便上游电子元件或传感器失效，也能确保可靠地切断电路。

与依赖热敏元件的被动式解决方案不同，新型A+P PyroFuse采用电流驱动机制，可直接响应电气工况。这使其具备快速切断性能，包括不受电流大小影响的毫秒级响应能力，从而在损坏发生前有效保护接触器、母排及下游组件。

通过提升响应速度与可靠性，该解决方案带来了更广泛的系统级效益。更快的切断速度能够降低峰值能量冲击并减轻接触器承受的短路应力，使OEM能够简化系统架构、减小组件规格，进而降低整体系统成本与复杂性。

森萨塔A+P PyroFuse的主要特性与优势包括：

• 单一部件集成主动与被动双重保护：结合了系统触发与电流驱动的电路切断机制，提供冗余保护，确保即使在系统信号缺失的情况下也能维持可靠性。

• 不受电流大小影响的快速被动响应：直接响应电流而非依赖热熔断，实现毫秒级电路切断，从而保护接触器、母排及下游组件。

• 助力系统级简化与优化：更快的切断速度有助于降低对接触器短路耐受能力的要求并简化系统架构，使OEM能够降低高压系统的成本、尺寸及复杂性。

森萨塔科技汽车业务执行副总裁Markus Schwabe表示：“长期以来，电动汽车制造商不得不受限于‘仅主动’或‘仅被动’的保护方案。我们的A+P PyroFuse消除了这一权衡难题，助力客户以更低的系统复杂度，设计出更安全、更稳健的系统。”

A+P PyroFuse完善了森萨塔在高压接触器、传感及电气保护技术领域的现有产品组合，使OEM能够与单一供应商合作，获取集成化的系统级安全解决方案。

透明OLED因具备双向发光能力，在先进显示、增强现实（AR）、车载显示和智能窗等下一代应用领域备受关注。然而，尽管传统透明电极已实现较高的光学透明度和优异的电学性能，但在直接集成到OLED器件中时仍面临限制，因为其制备工艺可能会对下方有机层造成化学或物理损伤。

OLED器件上高分辨率金属网格电极制备工艺及采用透明金属网格顶电极的透明OLED器件示意图；图片来源：《Materials Horizons》

为解决这一问题，研究团队开发了一种基于金属蒸气解吸层（MVDL）的金属图案化技术，该技术采用高分辨率转移印刷工艺。该方法无需化学清洗或剥离（lift-off）工艺，即可实现微米级分辨率的高导电透明金属网格图案制备。因此，高质量的气相沉积金属图案能够直接构筑于有机叠层之上，同时将对底层有机器件层的损伤降至最低。

所制备的金属网格电极同时实现了“93%–99%”的高光学透明度，以及1.1–4.0 Ω/sq的低片电阻。此外，这些电极的性能指标（figure of merit，定义为电导率与光导率之比）超过10,000，达到了目前亚微米级透明电极报道中的最高水平之一。

器件性能验证

研究团队进一步展示了采用该金属网格电极作为顶电极的透明OLED器件。实验结果表明，该器件在不损伤底层有机层的情况下，表现出优异的透明性和电致发光性能，凸显了该技术在下一代透明显示应用中的潜力。

研究团队表示，该技术通过传统真空热蒸发工艺即可实现高分辨率金属电极的直接图案化，兼具工艺简便性与规模化制造潜力。

Yongtaek Hong教授强调了这项研究的重要意义：“该研究提出了一种新的工艺策略，不仅同时实现了高性能金属电极优异的电学特性与透明性，还能够在有机器件上直接形成微图案。我们预计，这项技术将成为透明显示和柔性光电器件的关键电极平台，并有望成为人脸识别面板等新兴应用中透明顶电极的核心制造技术。”

据外媒报道，来自慕尼黑工业大学（Technical University of Munich，简称TUM）Lorenzo Masia教授团队的研究人员开发出一种新解决方案，使穿戴外骨骼的工厂工人能够与机械臂进行紧密且更重要的是安全的协同工作。这一技术不仅减轻了工人的身体负担，也优化了生产流程。

在工厂中，当机器人与人类共同作业时，通常会被明确分隔开来，部分原因在于安全考量。通常的作业模式是：机器人完成某项任务后将其移交给工人，由工人进行后续工序。TUM计算、信息与技术学院智能生物机器人系统讲席研究员Federico Masiero表示：“这类工作可能对身体造成较大负担，例如在零部件质量检测过程中，需要反复举起和放下工件。”

这款名为“WearaCob”（由“wearable”[可穿戴]和“collaborative”[协作]组合而成）的设备由Lorenzo Masia教授领导的慕尼黑机器人与机器智能研究所（TUM MIRMI）开发。该系统旨在通过上肢外骨骼帮助人们更轻松地完成搬运和举升任务，并与单臂协作机器人（cobot）配合工作。相关成果发表于期刊《IEEE Robotics and Automation Letters》。

研究员Federico Masiero拿起包裹，机器人已提前将包裹重量数据传输至外骨骼设备；图片来源：Andreas Schmitz / 慕尼黑工业大学（TUM）

外骨骼：可将上臂负担减少最高三分之二

这套外骨骼像背包一样穿戴，背部安装有一个电机。装置两侧通过细而高强度的拉索，从背部越过肩膀连接至前方，并固定在类似肘垫的支撑结构上。当马达拉动这些拉索时，它们会承担原本由上臂肱二头肌完成的一部分工作。

与此同时，一台单臂机器人会协助佩戴外骨骼的操作者。当机器人抓取并递交物体时，它会测量物体重量，并通过无线方式将该重量信息传输给外骨骼。外骨骼中的拉索在默认状态下原本用于精确补偿佩戴者手臂自身重量，此时则会根据物体重量按比例提供额外辅助。

最新研究表明，这种配置可将肌肉负荷降低最高65%。Federico Masiero解释道：“为了处理不对称部件，机器人还会测量其质心位置。这样做的好处是，一只手臂可以获得比另一只更多的辅助，从而平衡不均匀负载。”

这款肩部外骨骼单独使用时同样效果良好，但工作方式略有不同。目前最常见的研究方法是测量上臂肌肉活动，并据此判断当下所需的额外辅助量。这种方法相当精准，误差范围仅为0.5至1公斤（约合1.1至2.2磅）。然而，每次使用外骨骼前都必须在上臂安装传感器，这在工厂环境中并不实用。

协作机器人：演示编程

这台单臂机器人是一款典型的七关节协作机器人（cobot）。这种设计使其具备较高的机动性和灵活性，同时其在接近人类时能够自动减速，因此在研究环境下具有足够的安全性。外骨骼与机械臂的结合，为工业应用带来了独特优势。

Lorenzo Masia教授表示：“我们不仅证明了这一系统可以有针对性地减轻工厂工人的体力负担，还展示了如何轻松地教会协作机器人执行新任务。我们可以通过直接引导机械臂来完成编程，不需要写任何一行代码。这相比当前许多工厂机器人具有巨大优势，因为那些机器人通常必须在安全屏障后方运行，并远离人工操作区域。”

据外媒报道，美国田纳西州大学诺克斯维尔分校（University of Tennessee at Knoxville）材料科学与工程系助理教授Weinan Xu提出了一种基于协同微生物生物合成（synergistic microbial biosynthesis）的新型热界面材料（thermal interface materials, TIMs）制备与加工理念。这种方法利用细菌等微生物来制造功能性材料。

图片来源：美国田纳西州大学诺克斯维尔分校

热界面材料是一类置于电子器件与散热装置之间的专用材料，用于消除微小空气间隙，从而加速热量从设备内部传导出去。通过调控细菌的培养方式以及材料的加工工艺，材料传导热量的能力——即热导率（thermal conductivity）——可以被精确调节。

Weinan Xu的新方法所制备材料的热导率比传统热界面材料高出5至10倍，同时整个制备过程也更加环保和可持续。相关研究成果发表于期刊《Matter》。

Weinan Xu称：“我们的生物复合材料是通过细菌以一种非常独特的方式制造出来的。如果给某些类型的细菌提供糖类作为碳源，并提供金属离子作为金属前驱体，它们就能帮你合成无机和有机材料。这是我们材料的一大优势。它可以在室温水溶液环境中由细菌直接制备，而这与传统化学加工方法形成鲜明对比——传统方法通常需要苛刻化学试剂和高温条件。”

Weinan Xu还表示，DARPA（美国国防部高级研究计划局）对下一代热界面材料的开发高度关注，因为这类材料对于军用电子设备和储能装置至关重要。

Weinan Xu说道：“他们希望开发出一种高性能界面材料，同时要求其制造过程具有环境友好性。而这正是我们通过这项研究实现的目标。”

广泛应用前景

传统热界面材料大多由人工合成混合物制成，在物理性能和可持续性方面存在一定局限。

Weinan Xu将微生物生物合成与先进制造技术相结合的研究，为可持续化和智能化制造提供了一种全新路径，从而提升材料性能、可靠性和使用寿命。

这项研究的潜在影响不仅限于热管理材料领域。

Weinan Xu透露：“事实上，我们正在探索利用类似概念进行稀土元素回收，这也是当前一个非常重要的研究方向。此外，在生物医学应用方面，许多由这种方法构建的结构也具备良好的生物相容性，可用于组织工程。”

Weinan Xu及其团队的下一步目标，是降低这种新型细菌基材料开发工艺的成本，并提高生产效率，使其更易于大规模应用。

Weinan Xu表示：“目前我们采用的方法通常需要几天甚至几周才能制备出最终材料。我们正在与产业合作伙伴洽谈，探索这种材料在热管理、电子设备以及电池领域（例如电动车、无人机等）的商业化应用。这项技术具有很大的规模化应用潜力。”

研究人员整合了全球仅有的两套旨在恢复上肢假肢本体运动感觉（kinesthetic sensation，即运动觉）的神经-机器接口数据，发现大脑似乎并不是将这些信息作为孤立信号处理，而是将其解读为协调的手部抓握运动模式（即“协同作用”）。

肌动运动觉接口；图片来源：比萨圣安娜高等学校

运动觉（kinesthesia）即对肌肉运动的感知，对于实现自然的运动控制至关重要，从而增加直观使用假肢的难度。虽然肌肉振动可用于产生运动感知，但此类振动通常会同时刺激皮肤和肌肉，这可能会在使用假肢时干扰大脑的判断。

为解决这一问题，比萨圣安娜高等学校研究团队开发了一种肌动运动觉接口（myokinetic kinesthetic interface，简称MKkI），这是一种用于手部假肢的新型双向接口。该系统通过植入残余前臂肌肉中的微型磁体产生振动，以恢复自然的运动感觉。该系统与由比萨圣安娜高等学校孵化企业Prensilia开发的Mia Hand机器人手集成。

研究团队对一名现年34岁的意大利患者进行了为期六周的手脑接口测试。该患者能够感知到手部协调的张合动作，与真实动作非常相似。

论文第一作者、前比萨圣安娜高等学校博士生、现任慕尼黑机器人与机器智能研究所（Munich Institute of Robotics and Machine Intelligence，简称MIRMI）博士后研究员、慕尼黑工业大学（Technical University of Munich，简称TUM）研究人员Federico Masiero博士表示：“肌动运动觉接口的独特之处在于，它通过简单且微创的植入方式刺激肌肉，而无需接触皮肤。这种方法不仅可能成为理解人体运动控制机制的关键，也可能成为截肢后恢复运动感觉的重要途径。”

患者所感知到的协调性手部运动，与克利夫兰诊所研究人员开发的另一套运动觉反馈系统中的参与者感受高度相似。两种假肢接口系统在结构上截然不同：比萨圣安娜高等学校的方法基于植入式磁体，而克利夫兰诊所的方法则依赖外科神经重定向技术和机器人系统。

尽管如此，这两种通过特异性振动深层肌肉实现功能的运动觉接口，都产生了相似的感知结果：所诱发的运动感觉被感知为协调性的手指运动，而非分离的独立信号。两个研究团队还观察到，通过各自接口传递的一些感觉信息，患者能够感知到，但使用者并不会立即意识到这些感觉。

综合两组研究结果表明，大脑对来自肌肉的运动感觉组织方式，比此前理解的更加协调化，也更具潜意识特征。这一发现为实现更直观的假肢控制铺平了道路，并可能在未来应用于中风康复、癫痫治疗以及疼痛管理等领域。

克利夫兰诊所的该研究协调负责人Paul Marasco博士表示：“能够比较两种截然不同接口独立生成的数据，使这些发现更具说服力。这为我们设计更自然地与神经系统协同工作的治疗方案和设备提供了更坚实的基础，最终目标是改善患者的治疗效果。”

研究展望：迈向永久植入

团队的下一步目标，是利用此前读取植入磁体位置的研究成果来控制假肢，同时通过叠加振动向磁体“写入”信息，以恢复自然感觉知觉。长期目标则是开发永久植入式系统。

目前的这些项目，以及团队此前的合作研究，为将自然抓握感觉与直觉化运动控制结合应用于手部截肢患者奠定了基础，这有望显著提升新一代更接近人体功能的假肢设备性能。

该接口的发明者及研究协调人Christian Cipriani表示：“我们的方案目前仍是一个初步验证平台：该植入装置被设计为持续六周，我们认为这一周期足以完成对接口实用性和有效性的初步验证。实验结果非常令人鼓舞，这促使我们进一步探索永久植入式解决方案，以便在更长的时间跨度内对更多参与者进行接口研究。”

随着全球对高能量密度、低成本储能技术需求的快速增长，寻找可替代传统锂离子电池的新体系正不断加速。氟离子穿梭电池因其极高的理论能量密度，以及可使用地壳中丰富且廉价材料制造的优势，被视为极具潜力的下一代候选技术。其核心特点在于工作机制：通过氟离子在正负极之间往返穿梭，实现能量的存储与释放。

然而，这种电池体系面临的一个关键问题是，“氟化反应”（fluorination reaction）比相反方向的“去氟化反应”（defluorination reaction）更难触发。在氟化过程中，常常伴随着不必要的副反应和不可逆过程，导致电池性能衰减。因此，如何使这一反应平稳进行，以及需要何种电解液设计来实现这一目标，成为该领域的核心挑战。

使用四氟硼酸钾的氟离子穿梭电池电解液；图片来源：研究团队成员Taketoshi Minato

氟化反应的瓶颈

为了促进氟化反应，一种常见思路是提高电解液中氟离子的浓度。然而，稳定的无机氟盐通常在有机溶剂中的溶解性较差，因此很难达到足够高的浓度。研究人员曾尝试加入特定有机分子来与氟离子结合，以提高其溶解度。

但这些有机分子往往价格昂贵、合成复杂，而且有时会将氟离子束缚得过于牢固，反而阻碍了原本希望促进的氟化反应。

为了解决这一问题，研究团队将目光转向另一种含氟无机盐——四氟硼酸钾（KBF4）。由于KBF4具有良好的化学稳定性，并且已被报道可在化学反应中充当氟源，研究团队推测，它或许能够在电极与电解液接触界面有效调控氟化反应。

KBF4改变电解液性质

首先，研究团队发现，在有机溶剂四甘醇二甲醚（tetraglyme）中同时加入氟化铯（CsF）和KBF4后，Cs离子的溶解量相比未加入KBF4时显著增加。这表明，KBF4能够提升氟盐的溶解性，并从根本上改变电解液中氟离子的存在状态。

随后，研究团队对这种新制备的电解液进行了测试，确认其具备较高的电化学稳定性。此外，通过循环伏安法（cyclic voltammetry）和X射线光电子能谱（XPS）等分析手段，在铋金属电极上成功观察到了可逆的氟化与去氟化反应。这些结果证明，含KBF4电解液能够高效驱动氟离子穿梭电池所需的关键电极反应。

进一步的实际充放电测试显示，这种新型电解液在氟化铋复合电极中能够稳定支持可逆反应。值得注意的是，与此前采用有机添加剂的体系相比，该新电解液中氟化反应发生的电位显著更负。这表明，KBF4电解液以一种根本不同且更优的方式调控了氟离子活性以及电极反应行为。

通往可逆反应的更简洁路径

这些研究结果表明，KBF4不仅能够有效调控电池内部氟离子活性，而且是一种化学性质稳定、成本低廉的添加剂。研究人员认为，这种新型电解液可能是通过独特地改变氟离子状态及电极界面环境，从而激活氟化反应。目前，团队正在进一步深入研究其具体作用机理。

总体而言，这项研究提出了一种全新的、简洁且具备规模化潜力的氟离子穿梭电池电解液设计路径，其所采用的材料与以往方法截然不同。通过证明基于KBF4的电解液能够实现可逆电极反应，该研究迈出了关键一步。

随着科学家持续优化电解液体系、电极结构以及电池内部环境稳定性，未来有望在容量、寿命和实用性方面取得更大突破，使可持续的下一代储能技术离现实更近一步。

据外媒报道，在近期发表于期刊《Nature Nanotechnology》的一篇国际综述论文中，美国得克萨斯农工大学（Texas A&M University）‌化学工程系研究员Jorge Seminario博士通过对锂金属电池（Lithium Metal Batteries, LMBs）内部原子与分子尺度过程的精准调控，针对这些挑战提出了解决思路。

通过推进电动汽车和储能技术的发展，这项研究有望帮助实现更快充电速度的电子设备，并提升太阳能、风能等可再生能源的储存效率。

锂金属电池的表征技术；图片来源：《Nature Nanotechnology》

Jorge Seminario认为，如果能够实现兼具更高能量密度和更长使用寿命的电池，锂金属技术将有助于加速向清洁交通转型，并减少对化石燃料的依赖。

同时，Jorge Seminario表示：“总体目标是通过设计先进电解液体系，实现高效且稳定的锂沉积与剥离，从而推动实用化锂金属电池的发展。”

据悉，Jorge Seminario的研究贡献主要包括电解液及界面过程的理论与计算建模。这是其多年来持续开展的基础性研究工作，旨在从根本层面理解电池行为机理。

电池性能受制于电解液中的纳米尺度过程——即决定锂离子迁移与反应方式的分子结构。

形成稳定的分子结构对于防止电池劣化和失效至关重要。研究表明，通过在纳米尺度上调控物质结构，可以精准塑造离子在电解液中的迁移行为。

经过精心设计的电池材料不仅能够提升性能，还能增强安全性。其原理在于引导锂的沉积方式，并抑制针状结构——即枝晶（dendrites）的形成。枝晶会损伤电池内部结构，并带来安全风险。这一方法还可显著延长电池寿命。

这项研究由美国和德国研究团队联合完成，汇集了多所大学及国家实验室的实验与理论研究人员，是一次国际合作成果。

Jorge Seminario表示，这种跨学科合作使得理论研究能够通过实验进行验证，同时实现仿真结果与实际系统的整合，从而加快实用技术的发展进程。他说道：“也许最重要的是，这项研究强调，单一性能指标并不足以决定电池表现。研究凸显了基础科学、国际合作以及先进计算工具相结合，如何推动面向可持续未来的技术突破。”

软体机器人学是一个利用软性材料模拟自然界生物（如蠕虫或肌肉）特性的研究领域，能够克服传统机器人的局限性。其中一种实现方式是将碳电极层与聚合物材料交替堆叠。当对碳表面施加低电压时，聚合物会发生膨胀，类似于肌肉收缩时的形变。

这款机器人长度约3厘米并模仿尺蠖的运动方式；图片来源：Hari Prakash Thanabalan

厚度仅如一根头发丝

哥德堡大学研究员Hari Prakash Thanabalan解释道：“我制造了一种由五层聚合物-碳结构组成的人工肌肉，其厚度大约与一根头发丝相当。受到尺蠖运动方式的启发，我将这张五层薄片卷制成圆柱形人工肌肉，在施加节律性电压时，它能够模拟尺蠖的运动。”。

这个圆柱体会在伸长和缩短之间交替变化。通过在人造肌肉两端之间粘合一个柔性塑料拱形结构，它便能在具有沟槽纹理的表面上抓牢并向前移动。

可用于管道检测

Hari Prakash Thanabalan表示：“通电时，它大约会膨胀10%；断电后则恢复到原始尺寸。我测试了不同沟槽角度的表面，而机器人每次都会沿垂直于沟槽的方向移动。未来，我们可以开发针对特定表面环境定制的爬行机器人。如果给它安装摄像头，它就能自主完成管道检测任务。”

由于这种软体机器人在运动控制上不需要多个执行器，因此它也可能适用于更具挑战性的任务，且工作环境远比下水道更加遥远，例如火星。

Hari Prakash Thanabalan说道：“这款机器人的驱动器没有任何活动机械部件。我让原型机每天运行4小时，持续超过4个月，性能没有出现下降。”

可抵御宇宙辐射

为了增强其抗外部损伤能力，这种“机械蠕虫”外层包覆了碳纳米管。在实验测试中，研究人员直接用针刺穿机器人本体，但它仍然能够继续爬行，因为碳纳米管能够绕过受损区域，保持其他未受损区域的结构完整性。研究人员还认为，这种机器人有望承受火星上的宇宙辐射环境。

Hari Prakash Thanabalan表示：“尽管仍需进一步开发，但我相信，这种机器人蠕虫已经为受自然启发的软体机器人开辟了道路，使其能够在极端复杂环境中运行。也许有一天，我们真的可以像蠕虫一样一路爬向火星。”

研究团队采用了一种创新的切换策略，通过以快于无线信号周期的速率交替进行发射与接收，在时域上隔离自干扰，从而实现高效的同步收发。基于400 MHz带宽毫米波信号（兼容5G）的实验结果表明，该技术在未来Beyond 5G/6G基础设施中具有重要应用潜力，包括扩展现实（XR）系统和智能工厂。

随着全球逐步深入5G时代并迈向6G过渡阶段，无线流量持续增长且没有放缓迹象。人工智能（AI）、扩展现实（XR）、自主系统和智能工厂等新兴技术，对超高速、低时延且能够承载海量数据的无线链路提出了更高要求。满足这一需求的一种有前景方案是带内全双工（in-band full-duplex, FD）通信，即设备在同一频率信道上同时进行信号发送和接收。从理论上讲，与传统半双工无线系统相比，这种方式可将频谱利用效率提高一倍。

图片来源：东京科学大学

然而，尽管FD通信具有巨大潜力，但由于自干扰（SI）问题，其实际应用仍然困难重重。在FD系统中，发射机自身的信号容易泄漏到接收机中，从而淹没微弱的输入信号。传统的自干扰消除方法通常依赖于自干扰消除电路，但这些电路会占用大量的芯片面积，并显著增加系统的整体复杂性和功耗，导致效率降低。

为了克服这一挑战，由日本东京科学大学电气电子工程系Kenichi Okada教授领导的研究团队开发了一种可重构的24-28 GHz时分全双工收发器，完全无需专用的SI抵消电路。

该收发器以快于无线信号周期的速率在发射与接收之间切换，从而有效实现同步发射与接收。同时，在发射与接收之间插入保护间隔（guard interval），可在时域上隔离自干扰，使所提出的架构无需专用消除电路即可抑制自干扰。

通过这种方式，该架构消除了额外自干扰消除路径和组件的需求，大幅简化了收发器硬件，同时支持宽带运行。研究人员使用符合5G New Radio（5G NR）标准的400 MHz带宽毫米波信号对该设计进行了实验验证。空中（over-the-air）测量结果显示，该系统实现了42–59 dB的自干扰抑制。

Kenichi Okada表示：“相比以往基于自干扰消除的全双工架构，其性能在100至160 MHz以上带宽时会显著下降，我们的方法展现出更优异的宽带可扩展性。”

值得注意的是，该实验芯片采用标准65纳米CMOS工艺制造，这意味着其设计完全兼容现有制造流程。Kenichi Okada指出：“总体来看，实验结果表明，我们的策略能够显著提升有限频谱资源的利用效率。我们预计，这项技术将成为下一代无线基础设施的基础技术之一，满足超高速、低时延通信需求，例如智能工厂中的实时控制，以及高分辨率XR应用中的双向通信。”

除了上述应用场景外，该方案还可支持6G新兴技术，例如通信感知一体化（Integrated Sensing and Communications, ISAC），即在单一系统中融合无线通信与感知功能。这类实现最终有望惠及交通运输、城市规划、制造业以及公共安全等多个领域。

研究团队提出，垂直起降机场（vertiports）——即专为电动垂直起降（eVTOL）飞行器设计的类似直升机停机坪的设施——可设计为采用穿孔式着陆表面，例如架空网格结构（elevated grid structure）。这种方案可为城市环境中的航空器降噪提供切实可行的解决路径。

该研究首次展示了穿孔表面如何降低由地面效应（ground effect）引发的高强度噪声。地面效应是指具备垂直起降能力的飞行器在靠近地面运行时产生的一种空气动力学现象。

用于研究地面效应的实验装置示意图；图片来源：《Applied Acoustics》

与实心表面不同，穿孔板允许部分气流通过其开孔，从而减少飞行器下方高压区域的形成。同时，这些穿孔还能减弱地表对声波的反射，进一步降低由此产生的噪声。

研究结果表明，与实心着陆面相比，采用穿孔板可使螺旋桨叶片产生的噪声最多降低15分贝，并将整体声压级（sound pressure level）最多降低7分贝。

论文第一作者、Esmaeel Masoudi博士（布里斯托大学土木、航空航天与设计工程学院空气声学讲师）表示：“穿孔表面能够有效扰乱导致地面效应噪声放大的关键机制。气流不再强烈冲击实心表面，而是部分穿过孔隙并在其中耗散。”

该研究强调，在解决城市噪声问题时，必须同时综合考虑飞行器设计与基础设施开发。研究人员认为，这一发现有望推动下一代垂直起降机场、楼顶着陆平台以及高人口密度地区无人机配送枢纽的设计优化。

Esmaeel Masoudi总结道：“如果无人机和空中出租车要真正成为未来城市交通系统中的实用组成部分，降低噪声至关重要。这项研究表明，穿孔式着陆表面有潜力显著减少，甚至在某些情况下几乎消除与地面效应相关的噪声代价，为建设更安静、更可持续的城市空域铺平道路。”

图片来源：SK Keyfoundry

随着汽车电子元件集成度的迅速提高，确保半导体在极端电气应力条件下仍能可靠运行而不发生故障，已成为一项核心挑战。传统的静电放电（ESD）保护器件主要局限于控制芯片制造或组装过程中的瞬时放电；相比之下，这项新开发的技术提供了一种设计解决方案，能够实现对严苛系统级电磁兼容（EMC）环境的全面片上控制——其中包括符合ISO 10605等汽车行业标准的环境，即车辆运行期间可能持续存在电气应力的场景。

SK Keyfoundry采用的“Bi-SCR”结构具备灵活的触发电压调节能力和卓越的大电流处理性能。该结构尤为显著的优势在于其极高的面积效率，这使其在优化车用电源IC的保护性能方面表现出色——车用电源IC往往面临严苛的空间限制，且对高集成度有极高要求。更重要的是，作为一种“片上（On-Chip）”解决方案，它无需使用以往系统设计中必不可少的TVS（瞬态电压抑制）二极管等外部保护元件，即可在内部有效管控EMC（电磁兼容）应力，具有重大意义。借助这一方案，客户不仅能最大化电路设计与空间利用效率，还能将系统保护性能提升至最高水平。

这一成果被视为SK Keyfoundry多年来积累的独特车载BCD工艺技术与先进的EMC及ESD防护设计能力相结合的结晶。公司计划以此次成功量产为契机，持续拓展基于高压LDMOS、BJT、SCR和二极管的防护器件产品阵容；同时，旨在提升在车载PMIC（电源管理IC）、电机驱动器及功率控制IC等高可靠性车载应用领域的市场竞争力。

SK Keyfoundry首席执行官Derek D. Lee表示：“在当前的汽车半导体市场上，除了单纯的组件级ESD（静电放电）性能外，在严苛的汽车电子系统实际运行环境下的‘EMC（电磁兼容）稳健性’正日益成为核心竞争优势。这项基于Bi-SCR技术的片上EMC防护技术成功实现量产与应用，是一个重大的技术里程碑，它将汽车半导体产品的可靠性与系统稳定性提升到了一个新的高度。我们将继续强化汽车客户所需求的高可靠性、高压及高效能工艺平台，并巩固我们在代工领域的差异化竞争力。”

图片来源：威世

该器件非常适合用于并网车载充电机（OBC）、DC/DC转换器、电池管理系统(BMS)、隔离唤醒信号，以及任何需要电气隔离和噪声隔离的系统控制应用。许多车规级光耦无法支持超过500V的电池电压，从而局限于传统的400V电动汽车平台；相比之下，VOLA617A能够隔离高达1000V的直流电压，因此适用于下一代高压电动汽车架构。

VOLA617A采用薄型封装，由红外发光二极管与硅平面光电晶体管检测器进行光耦合，其爬电距离和电气间隙均不小于8 mm。该器件提供四种电流传输比（CTR）范围，并具备80 V的高集电极-发射极额定电压，从而赋予了设计更大的灵活性。

该光耦的工作温度范围宽达-40°C至+125°C（结温可达+145°C），同时具备0.5 pF的低耦合电容和高共模瞬态抗扰度。VOLA617A采用坚固耐用的封装，不仅满足汽车级性能与可靠性的严苛要求，还符合双重AEC-Q102认证标准，从而提供了额外的安全裕度。该器件符合RoHS标准，不含卤素，并符合Vishay Green环保标准。

VOLA617A现已提供样品及量产供货，交货周期为八周。

图片来源：USPTO

近几个月来，福特提交了多项旨在改善车内外视野的专利申请，例如隐蔽物体检测系统和视野遮挡检测系统等。如今，这一趋势仍在延续：福特新近公布了一项专利，提出了一种车辆视野系统概念。

具体而言，福特提出了一种视觉警示系统，旨在改善驾驶员在特定天气条件及夜间（即难以看清前方路况时）的视野。特别值得关注的是，该系统能够检测路边的故障车辆，并识别车辆是否发生了事故；一旦检测到事故，系统便能评估事故严重程度并启动视觉警示功能。

该操作将促使系统通知应急响应人员，从而可能实现更快的响应。其优势在于，任何路过的车辆都能迅速传递这一信息，而现有技术未必总能做到这一点。

专利文件详细描述了该用于提高车辆在夜间、特定地点和/或特定天气条件下可见性的系统与方法。演示车辆配备了视觉警示系统，能够启用一种或多种视觉警示机制，以增强车辆的可见性。当车辆因故在道路上无法继续行驶（即发生故障或停驶）时，车辆能够确定导致无法行驶的性质与原因，并判断引发该状况的事件严重程度，同时获取当前时间、天气及位置数据。基于这些信息，车辆会确定应启用何种视觉警示机制以及启用一种还是多种此类机制。随后，车辆启用相应类型与数量的视觉警示机制，以增强道路上其他驾驶员对该车辆的可见度。

福特在一份声明中表示：“提交专利申请是企业常规业务的一部分，因为这一过程既能保护新创意，又能帮助我们构建强大的知识产权组合。专利申请中描述的创意不应被视为我们业务或产品规划的预示。无论专利申请内容如何，我们在新产品与服务的开发及营销决策中，始终将客户利益放在首位。”

图片来源：USPTO

过去几个月里，福特提交了一系列专利，旨在将车内空间转变为办公或生活区域——例如可展开的工作台、带有活动桌面的控制台，以及专为放置平板电脑设计的中央控制台等。如今，福特又提交了一项新专利，延续了这一设计理念，提出了一种可收纳式键盘方案。

根据该方案，福特设想利用车内现有的信息娱乐屏幕兼作工作界面，并通过收纳于屏幕下方的键盘进行操作——在用户准备工作之前，键盘保持收纳状态；一旦需要使用，键盘便会连同支撑架一起从屏幕下方自动展开，且支撑架支持用户调节，以便将键盘调整至更舒适的操作角度。

本文公开了一种包含中央控制台和输入装置的车辆。该中央控制台可包括车载信息娱乐（IVI）系统，输入装置则可与该IVI系统建立通信连接。该输入装置在不使用时可收纳或折叠于中央控制台内，而在使用时则可从中央控制台移出。

这种特定配置还提供了一些颇受欢迎的功能，例如符合人体工程学的手托、无线连接以及视频输入接口，使用户能够将其连接到各种设备上。总而言之，这是一个相当有趣的概念，而且很有可能在未来成为现实。

福特在一份声明中表示：“提交专利申请是企业常规业务的一部分，因为这一过程既能保护新创意，又能帮助我们构建强大的知识产权组合。专利申请中描述的创意不应被视为我们业务或产品规划的预示。无论专利申请内容如何，我们在新产品与服务的开发及营销决策中，始终将客户利益放在首位。”

图片来源：X用户@AlexEdgerton

这项专利涵盖的车轮设计采用了一种扁平的金色轮毂盖，该轮毂盖可扣合在轮辋上，封闭气流空隙以最大化空气动力学效率。美观考量可能也是促成这一设计的原因之一；特斯拉很可能是利用这种轮毂盖来遮盖厚实的轮胎轮廓及独特的车轮构造。

近距离观察金色轮毂罩

X平台用户@Tslachan最近发布了一则帖子，详细展示了这些轮毂罩的构造；照片中，金色的圆盘状盖板正被从轮毂边缘拉开。轮毂罩的外缘似乎由柔性橡胶材料制成，紧密贴合原厂马牌（Continental）轮胎的侧壁。采用柔性橡胶可以避免在轮胎形变时磨损轮胎橡胶——若使用较硬的材料，则会加剧摩擦磨损。甚至可以看到，护罩内侧已沾染了少量从黑色轮胎上磨下来的橡胶碎屑。

与此同时，覆盖在轮毂上的轮毂罩中心部分看起来则由较硬的材料制成，很可能是ABS或聚丙烯（PP）等车规级塑料。

前所未有的前轮驱动（FWD）布局

Cybercab的车轮尺寸与驱动配置在汽车行业中堪称特例。其前轴配备215/60 R18规格轮胎，而后轴则采用了巨大的21英寸轮毂，并搭配扁平比较高、尺寸堪比卡车轮胎的225/60 R21轮胎；更特别的是，该车采用的是前轮驱动（FWD）布局。

这种组合造就了一种独特的工程设计。据资深特斯拉车主@AlexEdgerton的技术分析，Cybercab是全球首款采用“前后轮径/轮毂尺寸不一致”（staggered wheel setup）配置的前轮驱动车型。尽管有些车型（如为了抑制转向不足而采用前轮较宽设计的车型）出厂时便采用“反向”异径配置，且这种配置在前驱赛车改装中也颇为流行，但在量产前驱乘用车领域，此前从未有过采用后轮尺寸大于前轮设计的先例。

决定采用前轮驱动标志着特斯拉彻底摒弃了以往的平台架构，但这与商用运营车队的需求参数相当契合。Edgerton指出：“与传统后轮驱动车型那种通过前后轮规格差异（即‘前窄后宽’）来增强驱动轮抓地力的设计不同，Cybercab的设计逻辑将空气动力学效率和每英里运营成本置于传统性能考量之上。它采用了极度收窄的水滴形车身，这种造型在降低风阻方面效率最高。”

此外，较小的前轮赋予了车辆更灵活的转向性能；而巨大的32英寸后轮不仅能更有效地吸收颠簸与坑洼带来的冲击，从而提升乘坐舒适性，还能通过减少每英里的转动次数来延长轮胎使用寿命。

图片来源：AMRC

这些部件是在耗资580万英镑的“高性能集成车辆优化技术”（Performance Integrated Vehicle Optimisation Technology，PIVOT）项目下开发的；与某家英国大型整车制造商（OEM）一款演示车型上的原有结构相比，新部件的前部和后部重量分别减轻了17%和35%。

这一突破性成果在由谢菲尔德大学先进制造研究中心（AMRC）主办的“铸就铝业未来”（Casting the Future of Aluminium）活动上正式发布，彰显了先进铸造技术与虚拟工程技术在支持下一代轻量化、高性能汽车方面的巨大潜力。

该项目由总部位于考文垂的铸造企业 Sarginsons Industries 牵头，该联盟将企业专有的铝合金铸造技术与西门子（Siemens）的拓扑优化软件相结合，对结构部件进行了重新设计。

该方案基于二十多年积累的材料测试与微观组织分析数据，使工程师能够在生产开始前，精准预测铝材在整个铸造过程中的性能表现。借助该技术，结构铸件可通过虚拟碰撞仿真进行验证，从而既减少了对高成本物理测试的依赖，又剔除了设计中不必要的材料。

这一突破性成果在由谢菲尔德大学先进制造研究中心（AMRC）主办的“铸就铝业未来”（Casting the Future of Aluminium）活动上正式发布，彰显了先进铸造技术与虚拟工程技术在支持下一代轻量化、高性能车辆方面的巨大潜力。

该项目由位于考文垂的铸造企业Sarginsons Industries牵头，该联盟将企业专有的铝铸造技术与西门子（Siemens）的拓扑优化软件相结合，对结构部件进行了重新设计。

该方法基于二十多年来积累的材料测试与微观组织分析数据，使工程师能够在生产开始前，准确预测铝材在整个铸造过程中的性能表现。利用这项技术，可以在虚拟碰撞仿真中验证结构铸件的性能，从而减少对高昂物理测试的依赖，并剔除设计中不必要的冗余材料。

Sarginsons Industries技术总监Gavin Shipley表示：“每次进行物理碰撞测试的成本可能高达100万英镑。几十年来，确保安全性的唯一途径就是采用‘过度设计’策略，即通过增加质量和材料用量来应对各种不确定性。我们展示了一种替代方案。通过结合虚拟工程、人工智能和先进的铸造专业技术，我们能够在浇注金属之前就精确掌握零部件的性能表现；这让制造商有信心基于实际性能而非‘最差情况’的假设来进行设计。”

他补充道，这项技术“为打造更轻、更强、更高效的车辆结构开启了全新的可能”。

继虚拟开发项目取得成功后，前副车架现将进入工装制造阶段，随后将在验证样车上进行实物耐久性测试与赛道评估，以验证数字化工程方法的有效性。

PIVOT项目由英国先进动力系统中心（Advanced Propulsion Centre）支持，汇集了Sarginsons Industries、阿斯顿·马丁（Aston Martin）、西门子、布鲁内尔大学（Brunel University）和GESCRAP等各方力量，旨在加速先进铝材制造领域的创新。

该项目展示了英国在数字化工程、铸造及材料科学领域的专业实力如何助力开发更轻量化、更可持续的车辆结构，同时也彰显了其在增强国家先进制造能力方面的贡献。

图片来源：UNECE

该新框架确立了统一的国际安全要求以及针对配备自动驾驶系统车辆的通用验证方法。它基于“安全论证”（safety-case）理念与安全管理体系，旨在确保自动驾驶系统符合严格且以结果为导向的安全标准，从而增强政府、产业界与公众之间的信任。

WP.29的这一决定凸显了全球统一车辆法规日益增长的重要性。该法规避免了各国监管标准不一的局面，不仅为制造商提供了明确指引，增强了消费者信心，还为创新成果在各市场间的安全规模化推广开辟了路径。该法规将于约一个月后正式生效。

该法规的主要特点

安全管理体系——制造商必须实施经审核的、覆盖全生命周期的安全治理与流程。

可信测试要求——测试环境（包括虚拟工具链）必须符合严格的可信度标准。

安全论证（Safety Case）——企业必须提供结构化证据，证明其自动驾驶系统（ADS）不构成不合理风险。

在役监测与报告——通过持续的性能监测与报告，确保对实际运行情况进行安全监管。

自动驾驶数据存储系统——车辆必须记录与安全相关的ADS数据。

聚焦安全

该法规要求自动驾驶系统（ADS）的性能达到或超过称职人类驾驶员的水平。由于ADS需执行动态驾驶任务（即处理所有战术和操作层面的驾驶行为，如转向、加减速、灯光控制、信号指示等），制造商必须通过仿真、赛道测试及实际道路试验，向安全监管机构证明其系统设计稳健、经过充分验证且符合交通法规要求。

迈向全球实施

该框架涵盖了从高速公路到城市环境等多种ADS应用场景，在支持创新的同时确保了安全水平的一致性。包括加拿大、中国、欧盟、日本、英国和美国在内的主要汽车市场均已认可该法规，这标志着其在全球范围内的推广应用正呈现强劲势头。

针对自动驾驶系统时代更新现行联合国车辆法规

在出台新的ADS法规的同时，WP.29（世界车辆法规协调论坛）还通过了对约90项联合国法规的修订，旨在进行必要的明确说明，确保现行车辆法规继续适用于配备自动驾驶系统的车辆——包括那些不具备传统驾驶控制装置的车辆。

这一举措既能确保监管框架的连续性，又能支持创新的车辆设计，涵盖完全无人驾驶的车辆配置。

图片来源：保时捷

这一概念反映了众多汽车制造商所面临的不确定性：一方面排放法规日益严格，另一方面消费者在电动汽车与燃油车之间的需求依然存在分歧。保时捷似乎并未局限于单一的技术路线，而是正在研究能否通过一套动力总成系统来满足多种使用场景的需求。

该专利的核心是一款独特的内燃机，其特点是拥有两组截然不同的气缸列，各自具备不同的内部设计与功能。结合电动机和电池组，该系统能够根据驾驶工况在多种运行模式间进行切换。

尽管尚不清楚该技术最终是否会投入量产，但这项专利可以看到保时捷对于高性能与电气化未来的构想。

一种极不寻常的发动机设计

这项专利中最引人注目的部分在于发动机本身。尽管气缸停用技术已司空见惯，但保时捷的方案将这一概念提升到了新的高度。保时捷并未仅仅在特定气缸无需工作时将其关闭，而是提出为发动机的每一侧气缸列（bank）采用不同的硬件配置。

其中一侧气缸列将针对性能进行优化，其运作方式与传统的保时捷发动机无异。专利文件显示，该侧气缸列可能会采用可变气门正时和可变压缩比等技术，以实现动力输出与响应速度的最大化。

另一侧气缸列则专为能效而设计。保时捷计划采用低摩擦组件（如陶瓷轴承）并减少活塞环数量，旨在降低发动机在发电机模式下运行时的内部阻力。

单车搭载三种动力系统

该专利描述了一种具备三种不同运行模式的系统。在纯电模式（EV模式）下，车辆仅依靠电池供电，由电动机驱动车轮，而内燃机则完全关闭。对于日常通勤和短途出行，其驾驶体验与纯电动汽车无异。

当电池电量下降时，系统可切换至增程模式。在此模式下，仅那组侧重于能效的汽缸组工作，驱动发电机为电池充电。此时发动机不直接驱动车轮，其运作方式与传统的增程式电动汽车（EREV）相同。

为实现最佳性能，车辆可切换至混合动力模式。此时两组汽缸同时工作，发动机既直接向车轮输出动力，又与电动机协同驱动车辆。

专为适应多样化驾驶需求而设计

这一概念的魅力在于其灵活性。追求静谧、零排放驾驶体验的车主，主要可依靠电力驱动；对充电设施存有顾虑的车主，则可在长途出行时利用增程功能；而渴望体验保时捷传统驾驶乐趣的爱好者，则可启用全混合动力系统，同时享受内燃机与电动机带来的动力输出。

从理论上讲，这种配置能够兼具多种车型类型的优势，无需客户在特定的动力总成方案之间做出非此即彼的选择。

在全球市场法规不断变化、消费者偏好持续演变的背景下，这种多功能特性对于致力于应对上述挑战的汽车制造商而言，无疑极具吸引力。

复杂度和重量可能构成主要障碍

尽管这一概念听起来颇为巧妙，但其面临的挑战显而易见。采用该系统的车辆需要配备大型电池组、电动机、电力电子设备以及复杂的内燃机。由此带来的结果可能是，整车重量将远超传统混合动力汽车或纯电动汽车。

对于保时捷而言，重量始终是至关重要的考量因素，尤其是在涉及操控性和性能表现时。将多种动力系统集成于同一辆车内，可能会削弱该品牌引以为傲的动态驾驶特质。

制造方面的复杂性也不容小觑。设计一款拥有两组针对不同工况进行优化的气缸列的发动机，很可能会推高成本并增加工程难度。

一窥保时捷的电气化未来

正如所有专利申请一样，这项技术未必会最终应用于量产车型。汽车制造商经常申请专利，旨在保护知识产权或探索未来的潜在发展方向。尽管如此，这份专利申请仍表明，保时捷正认真考量各种替代方案，而不仅仅是单纯地向纯电动汽车转型。

图片来源：韦仕敦大学

不饱和聚酯

研究人员采用不饱和聚酯树脂，并辅以玻璃纤维增强材料、碳酸钙、三水合氧化铝（ATH）阻燃剂、硬脂酸锌（内脱模剂）及林业废弃物生物炭，配制成复合材料体系，旨在评估该热解产物对模压制品性能的影响。该SMC（片状模塑料）复合材料的加工成型工作是在韦仕敦大学的弗劳恩霍夫复合材料研究创新平台（Fraunhofer Innovation Platform for Composites Research）进行的。

测试结果表明，与不含生物炭的对照配方相比，填充生物炭的配方表现出更高的比强度和比模量。此外，生物炭配方的密度更低，而冲击强度和模量等其他力学性能则基本相当。

易燃性方面的挑战

目前，含生物炭配方的一个缺陷是无法达到UL 94防火等级标准，整个样品会发生燃烧；相比之下，对照配方在厚度约为3毫米时即可达到V0级标准。因此，研究人员将测试焦磷酸三聚氰胺（MPP）和聚磷酸铵（APP）阻燃添加剂列为重点工作之一，因为这些添加剂可能与生物炭产生协同效应。

韦仕敦大学制造了一个通用的汽车座椅靠背原型部件，旨在评估生物基SMC（片状模塑料）复合材料在此类应用中的适用性。尽管单个座椅靠背（重1807克）可固碳106克，但研究人员指出，典型的座椅总成包含四个尺寸相近的部件，且一辆车通常配有四个座椅；若将其应用于整个座椅总成，则意味着每辆车可固碳约2千克。

图片来源：莱斯大学

研究团队开发了一款基于Python的定制软件工具，用于快速分析高分辨率X射线衍射数据——这是一种利用X射线探测材料内部晶体结构的技术。该软件能够分析生成的衍射图样，识别原子晶格中的位错与不规则结构，并计算出这些缺陷在特定材料中的密度。

“位错会干扰电荷和热量在材料中的传输，进而影响器件的效率、可靠性以及大规模制造的难易程度，”莱斯大学材料科学与纳米工程系助理研究教授、发表于期刊《先进材料》（Advanced Materials）的这项研究的通讯作者Xiang Zhang表示。

这一新框架特别适用于测量金刚石及其他宽禁带半导体中的位错密度。与硅相比，这类材料能够承受更高的热负荷与电应力，因此在电动汽车动力系统、电网基础设施、先进通信设备及量子技术等应用领域极具吸引力。

金刚石是最具潜力的高禁带宽度半导体材料之一。随着高质量人造金刚石制备技术的进步，它已日益成为下一代技术应用的首选材料。

“金刚石正逐渐成为未来大功率电子器件、射频通信及量子技术领域的关键材料，因为它比许多传统半导体更能耐受高温及极端电学条件，”该研究的第一作者、莱斯大学博士毕业生Tia Gray表示。“然而，其性能在很大程度上取决于晶体质量。”

对于制造商和研究人员而言，测量晶体质量始终是一项持久的挑战。现有的方法往往耗时较长、难以规模化应用，或者依赖于劳动密集型的分析工作。尽管基于X射线的方法已广泛应用于其他半导体材料，但将其应用于金刚石却更为困难，因为金刚石的晶体结构和缺陷行为与那些更常被研究的材料截然不同。

为了验证这一新框架，研究人员分析了四种市售等级的单晶金刚石，这些样品预期的晶体质量各不相同。该自动化工作流程能够清晰地分辨出这些材料之间的差异，结果显示电子级金刚石的缺陷密度最低且晶体质量最均匀；而异质外延金刚石（即在非金刚石衬底上生长的金刚石）则表现出最高的缺陷密度和最严重的结构无序性。

用于验证结果的不同技术显示出一致的趋势，证实了该方法的可靠性。

该团队还将这一工作流程应用于氮化镓——另一种用于电力电子和射频器件的先进半导体材料——从而证明了该方法适用于不同的晶体结构和生长平台。

研究人员计划继续完善该方法，并扩大其可分析的材料及缺陷类型范围。

“通过提高缺陷评估的速度与可重复性，并降低对人工分析的依赖，该方法为改进用于下一代电子和量子器件的金刚石材料提供了一条切实可行的途径，”莱斯大学工程学Benjamin M. 和 Mary Greenwood Anderson讲席教授、材料科学与纳米工程教授、该研究的共同通讯作者Pulickel Ajayan说道。

研究表明，低温慢速升温工艺可制得一款新型合金，其强度为钢材的2倍、铝材的3倍，同时是传统工艺制备的同款合金强度的2倍。

与传统在极高温度下将金属完全熔化的方法不同，研究人员采用了一种可控加热工艺，使原子能够自发排列成高度有序且彼此连通的结构。他们将这种结构称为原子架构（atomic architecture）——即不同结构能够同步形成，并以连续方式相互连接，同时避免传统合金中常见的微观缺陷。

图片来源：《Science》

研究团队在一种由钛（Ti）、铪（Hf）、钽（Ta）、铌（Nb）和锆（Zr）组成的合金对该方法进行了测试，结果形成了一种由三种不同组分构成、紧密互联的内部纳米结构。该材料在保持延展性的同时，实现了超过2吉帕斯卡（gigapascal）的压缩屈服强度，这意味着它在高强度下仍具备弯曲而不断裂的能力。

合金设计范式的转变

论文通讯作者、莫纳什大学材料科学与工程系Jian-Feng Nie教授表示，这项发现代表着合金设计的新范式。

Jian-Feng Nie表示：“一个多世纪以来，合金开发主要聚焦于成分设计和加工工艺。而我们的研究表明，制造过程中原子的组织方式可能同样重要。其真正意义不仅在于这一特定合金本身，更在于证明了：原子可以在块体金属材料中自组织形成无缺陷结构。这里的块体材料，指的是大尺寸、连续性的金属体，而不是薄层涂层、薄膜或微观样品。如果这一概念能够更广泛地推广，它将有望打开通向全新材料性能的大门（而这些性能过去曾被认为难以实现）。这将对众多材料体系及工业领域的合金设计产生深远影响。”

来自中国重庆大学的副教授张宇（其博士毕业于莫纳什大学）表示，这项成果展示了一种设计高性能金属的根本性新路径。张宇称：“通过精确控制加工过程中原子的组织方式，我们构建出了一种高度互联的结构，使材料同时具备卓越的强度和稳定性。”

更少元素，更广阔潜力

Jian-Feng Nie教授指出，这项研究也为合金化学成分设计提供了新的思路。他说道：“过去，人们通常通过增加合金元素含量来提升性能。而现在，我们可能可以通过设计内部结构，以更少的合金元素实现更优异的性能。这有望推动合金制造朝着更高效、更可持续、更具成本效益的方向发展。”

目前，研究团队正进一步研究驱动这些结构形成的原子尺度相互作用机制，并探索材料在加工过程中如何演化。

Jian-Feng Nie表示：“在更微观的尺度上，这些相互作用决定了材料如何形成、演化以及最终表现出的性能。”

这项工作建立在莫纳什大学联合重庆大学和美国俄亥俄州立大学（The Ohio State University）长期合作开展的研究计划基础之上。

据外媒报道，韩国科学技术院（Korea Advanced Institute of Science and Technology，简称KAIST）的研究人员开发出一种自供能传感器（无需电池即可自主发电的传感器），其拉伸率最高可达668%，同时仍能保持稳定的电信号输出。

由KAIST机械工程系Miso Kim教授领衔的研究团队，突破了传统压电纤维传感器（即将压力或运动转换为电信号的纤维型传感器）在耐久性方面的局限，成功开发出一种高延展性压电纤维传感器，即使在反复形变条件下也能稳定运行。

该研究成果以Yong Jun Choi为第一作者，发表于期刊《ACS Nano》。

自供能压电纤维线圈与绳结传感器的结构及工作原理；图片来源：韩国科学技术院

传感器的核心材料——压电聚合物（piezoelectric polymer）——是一种在受到机械力作用时能够产生电能的高分子材料。由于其轻量化和柔韧性特性，非常适合用于贴附皮肤的可穿戴传感器。然而，传统压电纤维传感器在反复拉伸或弯曲过程中，负责收集电信号的电极层以及负责发电的压电层容易受损，导致信号衰减。

此外，虽然通过将纤维盘绕（coiling）可以提高其延展性，使其能够承受更大拉伸幅度，但如何保持电学稳定性始终是一项重大挑战。

分层韧性设计（Hierarchical Resilient Design）

为了解决这些问题，研究团队提出了一种名为“分层韧性设计”的策略，从材料本身、电极界面到整体结构多个层级进行系统性工程设计，使传感器能够在不同尺度上抵抗形变。简单来说，就像橡皮筋经过反复拉伸后仍能恢复原状一样，该传感器也被设计成能够在循环形变后维持其性能。

首先，研究团队在压电纳米纤维内部嵌入了弹性聚合物微粒（elastic polymer microparticles），形成了一种高度互锁（interlocking）的结构。这种结构类似魔术贴（Velcro）的支撑机制，使传感器即使经过多次拉伸，也能恢复到原始形态。

此外，他们还优化了界面设计，使负责收集电信号的电极层与负责发电的压电层能够实现无缝连接。通过增强不同材料之间的结合强度，研究团队有效避免了在冲击或形变过程中发生分层（delamination），从而确保传感器即使在大幅拉伸或弯曲条件下，仍能保持稳定输出。

实现668%超高拉伸率

在将该设计应用于线圈（coil）结构后，研究团队成功将传感器拉伸至668%，约为其原始长度的6.7倍，同时依然维持稳定输出。该传感器在拉伸、弯曲和按压等多种运动状态下，均能持续产生稳定一致的电信号。

此外，研究团队不仅将传感器制成螺旋结构，还制备成绳结（knot）结构，并验证其在反复受力及突发冲击条件下的稳定运行能力。借助人工智能（AI）对传感信号进行分析，研究人员还能够准确区分按压、弯曲和拉伸等不同动作模式。

面向下一代可穿戴医疗与电子皮肤

这项研究的重要意义在于：它提出了一个无需电池、同时兼具高延展性和长期稳定性的自供能传感器平台。尤其是在需要反复形变的环境中，该传感器依然能够稳定采集信号，因此有望用于开发下一代可穿戴医疗设备，实现对心率、呼吸、关节运动和肌肉活动等多种生物信号的长期监测。

此外，由于其能够使设备更轻量化、更便于佩戴和使用，其应用范围还有望扩展至数字健康设备（digital health care devices）、电子皮肤（electronic skins）以及软体机器人感知传感器（sensory sensors for soft robots）。

Miso Kim教授表示：“这项研究的核心突破在于，通过将纤维结构设计与电极界面工程（即控制不同材料交界面的技术）相结合，我们同时实现了机械韧性（mechanical resilience）和电学可靠性（electrical reliability）。”

她补充道：“未来，我们预计该技术将应用于需要长期佩戴的可穿戴医疗设备、电子皮肤以及软体机器人感知传感器，从而实现更加精准、连续的生物信号监测。”

据外媒报道，在欧盟项目Nemo中，格拉茨技术大学（‌Graz University of Technology‌，简称‌TU Graz‌）、布鲁塞尔自由大学（Vrije Universiteit Brussel）及多家工业合作伙伴共同开发了智能模型与算法，使电池的安全性、寿命和性能能够直接在车辆系统内部实现监测。相关论文已发表于期刊《Journal of Power Sources》。

得益于升级后的BMS，电动汽车电池在运行过程中可以得到更高效、更精准的实时监测；图片来源：奥地利格拉茨工业大学车辆安全研究所（VSI - TU Graz）

规避潜在风险

TU Graz车辆安全研究所（Vehicle Safety Institute，简称VSI）的Christoph Drießen表示：“电池管理系统是实现电动车更安全、更可持续运行的重要工具。如果我们能够通过BMS在早期识别单体电芯的故障和损伤，就可以避免许多潜在风险。同时，通过监测每一个电芯的老化过程，也可以借助智能控制大幅延长其使用寿命。”

TU Graz车辆安全研究所的研究团队主要聚焦于电池安全性。为此，该研究所旗下电池安全中心（Battery Safety Center）对电芯进行了机械变形测试，例如模拟车辆停车碰撞造成的损伤。

研究人员利用这些实验室数据，对自主开发的模型和算法进行训练，使BMS能够自主识别损伤并提示何时需要维护。为了获取电芯内部所需的数据，团队采用了一种名为电化学阻抗谱（Electrochemical Impedance Spectroscopy，EIS）的新型传感技术，该技术能够测量车辆运行状态下电芯内部的电阻变化。

深入洞察电池老化过程

此外，Graz研究团队还开发了一种模型，用于预测电芯在充放电过程中物理体积的变化。由于过度膨胀会增加电池组内部的机械压力，并可能导致裂纹和结构变形，因此该模型有助于降低内部短路和局部热峰值（thermal peaks）的风险。

与寿命和老化相关的算法与模型则由布鲁塞尔自由大学开发。将这些模型整合进BMS，相较于传统模型或外部检测方式具有明显优势。

Christoph Drießen表示：“过去，测试只能显示电池容量相较初始状态下降了多少。而新模型还能帮助我们洞察电芯内部在老化过程中发生的变化。这使我们能够做出有利于性能、寿命和安全性的针对性调整。”

模块级验证，迈向量产应用

尽管新增了诸多功能，升级后的BMS在体积和重量上并不会比现有系统显著增加。不过，为实现额外的EIS测量功能，系统仍需要增加相应的传感器，并对BMS集成架构进行适配优化。

为了进一步验证这些新技术，后续项目将继续推进其开发，并推动向工业化应用转移。目前，该项目已搭建完成一个模块级（module-level）验证样机（demonstrator），作为未来量产应用的原型。

据外媒报道，近日，浙江大学的研究团队开发出一套新的控制策略，可显著提升无人机精准执行复杂机动动作以及穿越极窄开口的能力。这些控制策略基于一种名为强化学习（Reinforcement Learning, RL）的机器学习方法训练而成，可将机载传感器采集的信息直接转换为电机控制指令。相关论文已发表于期刊《科学·机器人》（Science Robotics）。

在论文中，论文共同第一作者为浙江大学控制科学与工程学院巫天越、浙江大学湖州研究院徐广通等人写道：“其中一个最具挑战性的问题是，四旋翼无人机如何在三维特殊欧几里得群（SE(3)）的约束条件下，以高速或激进的方式穿过狭窄缝隙。这要求四旋翼无人机必须利用瞬时倾斜姿态（tilted attitude）以及机体结构的非对称性，才能完成缝隙穿越。我们通过开发一种感觉—运动策略（sensorimotor policies），实现了这一能力。这种策略能够将机载视觉信息和本体感知（proprioception）直接映射到低层控制指令。”

图片来源：浙江大学控制科学与工程学院

基于强化学习训练的新控制策略

巫天越、徐广通及其团队成员研发的“感觉—运动策略”采用强化学习（RL）进行训练。强化学习是一种基于试错（trial-and-error）的学习方式，当智能体做出准确预测或成功完成任务时会获得奖励。这些策略能够将机载摄像头捕获的图像，以及无人机内部采集的状态信息（如姿态、角速度和加速度），直接转换为电机控制命令。

研究团队写道：“这些策略通过强化学习结合端到端策略蒸馏（end-to-end policy distillation）在仿真环境中完成训练。针对无模型强化学习（model-free RL）在受限解空间中的探索难题，我们采用了一种初始化策略，利用基于模型规划器（model-based planner）生成的轨迹来提升训练效率。”

研究人员随后在仿真和真实环境中对这些新策略进行了测试。结果显示，这些策略成功使无人机穿越了矩形开口以及不同角度倾斜的异形缝隙。更值得注意的是，无人机还能够穿越动态移动的开口，以及由多个连续、紧密排列开口组成的复杂轨迹。

巫天越、徐广通及其团队成员表示：“精细设计的仿真到现实（sim-to-real）迁移方案，使该策略能够高重复性地控制四旋翼无人机穿越低间隙（low-clearance）的狭窄缝隙。例如，该方法使四旋翼能够在仅5厘米（约合2英寸）的安全余量下，穿越一个倾斜角度最高达90°的矩形开口，而无需预先知道开口的位置或朝向。即便未针对动态缝隙进行专门训练，该策略仍能实时反应并调整飞行路径，成功穿越移动中的开口。”

研究团队还在多组高难度测试赛道中验证了该方法，这些赛道由多个狭窄且彼此间距极小的缝隙构成。

面向现实应用的潜力

巫天越、徐广通及其团队成员的这项研究，可能会启发更多计算机科学家开发类似的“感觉—运动策略”，使无人机能够在复杂、动态且拥挤的环境中安全导航。与此同时，该团队提出的新控制方法也有望进一步优化，并拓展至当前无人机难以应对的更多场景。

未来，这些策略有可能部署到商用无人机平台上，大幅提升其机动性（agility）和执行复杂任务的能力。例如，它们可以帮助无人机在自然灾害后穿越废墟缝隙寻找幸存者；在工业场景中进入隐蔽区域或管道进行巡检；也可以探索矿井坍塌区、隧道以及通风井等其他受限空间。

据外媒报道，在一项发表于期刊《Nature》的新研究中，由中国安徽大学Dong Wu领衔的研究团队公布了一种改进设计：一种通过光纤传输光信号进行控制的微型机械夹爪（miniature mechanical gripper）。

该装置结合了光学工具的高精度与机械装置的高抓取力，有望使研究人员在微尺度（microscale）下操控和组装微小物体变得更加容易。

光学镊子的力学局限

光学镊子的工作原理，是将激光束聚焦到极其微小的焦点，使微小物体被吸引到光强最高的区域。这一技术具有极高精度：由于无需物理接触即可捕获和移动目标，研究人员甚至可以操控小到单个分子和生物细胞的结构。

然而，其产生的作用力极其微弱，仅以皮牛（piconewton）计量，大约比1牛顿（newton）小一万亿倍。这意味着，光学镊子通常只能操控体积小、透明且形状规则的物体；对于不规则、不透明或较重的物体，则难以实现稳定捕获。

仿生设计（Bio-inspired Design）

为了克服这一挑战，研究团队构建了一种三维光纤夹爪（3D Optical Fiber Gripper, OFG），尺寸仅为“38 × 38 × 61微米（μm）”，小到足以容纳在一根人类头发内部。研究团队利用一种名为双光子聚合（two-photon polymerization）的微尺度3D打印技术，直接将该装置制造在商用光纤的末端。

该设计借鉴了生物结构：

* 装置内部的光纤相当于“神经（nerve）”，负责传输光信号；

* 含有银纳米颗粒（silver nanoparticles）的水凝胶（hydrogel）充当“肌肉（muscle）”；

* 刚性聚合物夹爪（rigid polymer claws）则构成“骨架（skeleton）”。

当近红外激光（near-infrared laser）通过光纤传输并照射到银纳米颗粒时，会产生热效应，使水凝胶收缩，从而驱动夹爪张开。而当光源关闭时，夹爪会重新闭合，抓住位于其间的目标物体。

三维光纤夹爪“仿生肌肉—骨骼”结构设计；图片来源：《Nature》

更强抓取力，保持同样高精度

在实验中，该夹爪的响应时间仅为 77毫秒（ms），并且每秒可以完成多达5次开合动作。更重要的是，其输出抓取力达到微牛（micronewton）量级，比此前基于光纤的光学镊子高出10倍以上。

在演示实验中，该装置成功操控了多种不同物体，包括氧化铝微球（alumina spheres）、碳化硅碎片（silicon carbide fragments）以及长达20厘米（约合8英寸）的铜线（copper wires）。此外，它还能够在不损伤细胞的前提下，成功抓取、运输并释放单个人体癌细胞（human cancer cells）。

更令人印象深刻的是，研究团队利用该夹爪完成了微型机械部件（包括微型轴承和微型齿轮箱的组装），整个组装过程均保持微米级精度（micrometer precision）。

面向生物医学与微型机械制造

由于尺寸极小，这种光纤夹爪还能进入传统机械夹爪无法到达的区域，例如宽度小于300微米的狭窄通道以及已切除的动物组织（excised animal tissue）内部。研究团队认为，随着进一步优化，该装置未来有望应用于多个领域，包括单细胞生物学（single-cell biology）、微创手术（minimally invasive surgery）以及微尺度机械（microscale machines）的制造与组装。

图片来源：CC0 Public Domain

“在中国，汽车颜色已成为关键卖点，”立时集团（Nipsea Group）上海核心研发中心色彩技术部（Color Technology Group Core R&D Shanghai）研究化学家、本文作者刘志伟（Zhiwei Liu）表示。“深黑色漆面因其优雅的外观、强烈的视觉冲击力以及所蕴含的奢华格调，长期以来一直是豪华车型的首选与标志性色彩。因此，汽车涂料企业正积极致力于色彩技术的创新，力求开发出既能实现大规模量产、又能呈现极致黑度的超黑涂料解决方案。”

2019年，一款采用垂直排列碳纳米管（VACNT）阵列涂层的宝马概念车引发了汽车行业的竞相研发热潮，旨在开发出同样能吸收几乎所有光线、营造出“黑洞”般视觉效果并赋予车辆极深邃外观的涂层。业界一直在寻求更实用的方法，以实现这种兼具汽车级涂层性能的“极致黑”效果。

立邦团队开发出一种性质稳定的纳米级炭黑颜料与碳纳米管复合材料，将其掺入涂层粘结剂中，并作为汽车涂层喷涂在汽车模型上。

目前的黑色涂层制备方法仅依赖炭黑分散体来吸收光线，这限制了涂层所能达到的黑度；相比之下，该团队采用了一种基于“结构性吸收”的新方法，将材料的光吸收效率提升到了新的高度，使其能够吸收平均99.90%的可见光波段光线。

此外，该薄膜在经历水浸和湿度测试时仍表现出极佳的长期稳定性，彰显了其在工业应用中的价值。

刘表示：“尽管分散技术与设备发展迅速，但含碳纳米管纳米材料在实际加工性能方面仍有提升空间。提高涂层中碳纳米管的比例可以进一步增强其吸光能力，但这也会给工业级加工带来挑战。

他还提到，未来研究人员可能会开发一种多层结构的“超黑”涂层，利用折射率渐变特性来减少界面反射，从而进一步提高吸光效率，实现更极致的黑色效果。

尽管研究人员已经完成了该涂层制造工艺的技术概念验证设计，但采用这种薄膜的“超黑”汽车要真正上路，恐怕还需要一段时间。

刘表示：“后续工作将重点验证该涂层的施工工艺窗口，并全面评估这种基于炭黑颜料与碳纳米管复合材料的超黑汽车涂层的性能。”

图片来源：多伦多大学

激光雷达利用激光脉冲来测量距离，并构建物体与地形的高精度三维地图。然而，大多数商用激光雷达系统（例如自动驾驶汽车上使用的系统）主要用于测量距离。

“尽管一些新兴的激光雷达技术也能测量速度，但实际环境感知往往还需要了解物体的表面特性，”来自加拿大多伦多大学的Dongyu Du表示，“我们的新系统在每个扫描点仅需一次测量，即可在确保激光功率对人眼安全的前提下，获取毫米级精度的距离、速度及表面材料信息。”

多伦多大学与网络技术公司Ciena Corporation的研究人员在《Optica》期刊上介绍了这种新型激光雷达（LiDAR）系统。该系统结合了创新的分析方法与标准电信设备，能够通过捕捉偏振信息来感知距离、速度及表面材质。

Du表示：“尽管这项工作目前仍处于研究原型阶段，但它为未来的传感系统指明了方向，有望帮助机器更可靠地理解物理世界。这将推动自动驾驶汽车变得更安全，提升机器人性能，改进工业检测，并使传感系统能够在强光眩光、大雾或暴雨等能见度较差的条件下有效工作。”

将电信技术应用于激光雷达

多伦多大学与Ciena公司致力于探索如何将一种被称为“相干光调制解调器”的设备应用于激光雷达。这种已实现量产的调制解调器能够同时测量光的多种特性，包括频率、偏振、相位和振幅。

“相干光调制解调器通过将信息编码到光信号中，在城市乃至跨洲范围内传输互联网数据流量，”Du说道，“因此，它们能够以极高的速度和精度控制及测量光信号，且外形紧凑，还能自然地解决激光雷达所面临的许多传感难题。”

这种激光雷达系统利用相干光调制解调器作为发射器和接收器。这使得系统能够以极高的速度和精度发送并检测光的多种特性，从而在单次测量中获取远超传统激光雷达系统的信息量。

该系统的工作原理是利用激光束照射目标，该激光束在两个正交偏振通道上以极高速度（每秒数百亿次）进行随机调制。

传统激光雷达系统通过测量光发射与返回之间的时间延迟来计算距离，而该新系统还能测量光与目标表面相互作用后偏振特性的变化，从而能够获取距离、速度及材料属性等信息。

提取激光雷达信号

研究人员还开发了一种新方法来解读这些测量数据；这些数据往往难以提取，且容易受到噪声以及激光雷达系统内部光学元件所引起的不可避免的畸变影响。

“以往的系统缺乏相应的计算工具，无法将目标信号与内部畸变分离开来，”Du说道，“我们开发了一种新的偏振感知模型，用于描述光在系统中的传播及其与场景的相互作用；同时，我们还开发了相应的算法，能够将各种效应剥离，从而精确估算出距离、速度及材料特性。”

为了测试该系统，研究人员首先在包含静止和移动物体的受控场景中，将其深度与速度测量结果与其他激光雷达处理方法所得结果进行了对比。

这项新方法在上述两方面均优于现有技术，尤其是在信号微弱的挑战性区域——在这些区域，其他方法往往难以克服噪声干扰。此外，实验还表明该系统在强环境光下也能可靠运行，而强光往往会导致其他偏振激光雷达系统失效。

随后，研究人员展示了该激光雷达系统能够还原常见材料（包括金属、塑料以及具有不同表面粗糙度的物体）的表面材质特性。他们还测量了由激光产生的干涉图样——即偏振散斑（polarization speckle），并证实这些图样包含有关表面粗糙度的信息，从而提供了一种在微观尺度上表征材料特性的方法。

最后，研究人员证明，利用该系统获取的偏振信息有助于实现透过光学厚度高达4.76的散射介质进行成像。这一能力在雾、雨或灰尘导致能见度受限的条件下进行成像时极具应用价值。

目前，研究人员正致力于提升系统的硬件读出带宽、流式采集能力及数据传输速度，以实现对不断变化的动态场景进行更直接、更快速的捕捉。

类脑计算的一大优势在于它将存储与处理功能整合在同一位置，从而比传统人工智能芯片消耗更少的能量。然而，即便是最先进的类脑系统，其结构也相对简单，远无法与人脑神经元之间错综复杂的连接数量相提并论。

图片来源：期刊《Science Advances》

据外媒报道，亚利桑那大学（ University of Arizona）的研究人员开发出一种新的信息处理方法，其灵感源自自然界——特别是大脑中的突触（即神经元之间的连接），通过利用声波而非电流，硬件能够更有效地模仿神经元的并行处理机制，并实现更高的能效。

他们研发的装置被称为“拓扑声学突触”。与传统硅芯片依赖电子在微观导线中移动的机制不同，这项技术通过微小且相互连通的路径来传输声波。相关研究发表在期刊《科学进展》（Science Advances）期刊上。

就像生物突触通过改变连接强度来传递信息一样，该设备能够在声波传播过程中对其进行放大或衰减。相关信息被编码在相互重叠的声波之间的时间差之中。

研究团队利用一系列日常计算机任务（如花卉品种分类和手写数字识别）对该系统进行了测试。测试结果显示，该系统表现优异：其学习速度快于标准神经网络模型，且能产生高度精确的结果；此外，在完成任务时，它所需的内部调整也较少。

此外，该系统的运行功耗远低于两种主流的先进电子硬件：场效应晶体管（FET）和忆阻器。

研究团队在论文中指出：“我们在此引入拓扑声学突触（TAS），这是一种声波神经形态器件，它通过在多元状态空间中映射信息来克服这些限制。总之，我们利用耦合波导中的非线性声波动力学实现了TAS。”

声学芯片会是未来趋势吗？

研究表明，单个声学突触能够同时高效地处理多路数据流。该研究的长期目标是通过同时运行多个此类突触来实现规模化扩展。通过将众多组件集成到微小的芯片状结构中，团队希望打造出一种超高效硬件，使其能够像人脑一样运作并处理复杂的计算任务。

图片来源：俄勒冈州立大学

俄勒冈州立大学工程学院的Larry Cheng表示，这种运作方式更接近人脑的技术，有望使人工智能系统在提高运行速度的同时降低能耗。

这款新器件将光感、存储和信号处理功能集成于单个光电晶体管之中。电气工程与计算机科学教授Cheng解释道，现有的AI硬件通常将这些功能分散在不同的组件上，导致信息需要在组件间传输，从而增加了能耗并降低了效率。

“我们的光电器件引入了一种新的硬件能力，有望实现直接在传感器层面进行更高效的信息处理，”教授Cheng说道，“与旨在保存信息的传统存储器不同，我们的器件能够通过电子方式控制存储状态的增强或衰减过程。”

在这种新器件中，光能产生充当记忆载体的存储电荷。正如大脑中的化学信号调节记忆强度与遗忘过程一样，微弱的电信号可调节这些存储电荷的影响，从而延长记忆的保持时间或加速其消退——Cheng表示，这是迈向类脑计算系统的重要一步。

科学家们正在探索类脑计算（模仿生物神经系统的结构与功能）以及传感器内计算，以发掘它们在更高效处理动态信息方面的潜力。

Cheng表示：“这种具有可编程存储寿命的光敏存储器，能够为处理视觉及其他传感器信号创建一个可调节的时间窗口，从而在信号采集源头直接进行处理；这一能力有望助力构建更高效的视觉系统及其他基于传感器的AI技术。”

该器件通过结合两种发挥不同功能的材料来工作：氧化物半导体充当承载电流的晶体管沟道，而覆盖其上的有机光敏材料则负责吸收光线并产生电荷。

部分电荷会被捕获在光敏层内。即便在光照停止后，这些被捕获的电荷仍会继续影响流经氧化物半导体的电流，从而使器件能够保留对过往光信号的记忆。

“这项研究的独特之处在于，存储的电荷并非固定在某一位置，”Cheng说道。

通过施加栅极电压，可以改变被俘获电荷相对于晶体管沟道的位置。他解释说，将电荷移近晶体管沟道（即电子流经的微观通道）会增强其电学影响并延长记忆效应；反之，若将其移远，则会减弱这种影响并加速存储电荷的流失，从而导致记忆更快消退。

图片来源：英飞凌

作为此次合作的一部分，英飞凌将推出一个基于云端的平台，利用AWS技术实现英飞凌车规级MCU的虚拟评估。该新平台摆脱了对物理硬件的依赖，能将评估周期从数周缩短至数分钟，并显著降低单用户评估成本，同时支持全球数百名用户并发使用。该平台已涵盖英飞凌新一代RISC-V架构。

英飞凌科技软件、合作伙伴与生态系统管理副总裁Thomas Schneid表示：“开发速度是汽车行业的关键竞争要素，而在‘软件定义汽车’的趋势下，其重要性愈发凸显。过去，依赖硬件的MCU评估工作往往是许多工程团队面临的瓶颈；如今，我们基于云的平台让客户能够更轻松地在开发周期的早期阶段就开始使用我们的微控制器进行实际操作与评估。对于评估全新的MCU产品系列（例如我们未来基于RISC-V架构的产品）而言，这一点尤为有益。”

该新平台基于“虚拟工程工作台”（Virtual Engineering Workbench）构建——这是AWS的一项开源解决方案，广泛应用于汽车和制造行业的数字工具链、硬件虚拟化及基础设施管理。结合英飞凌在半导体领域的专业技术，该解决方案提供了一种全面且云原生的虚拟MCU评估体验。基于浏览器的界面免去了本地安装工具的繁琐，并确保了跨操作系统的一致性工作流程；同时，隔离的云环境保障了用户在进行实验时不会干扰他人。在整个MCU评估过程中，用户能够获得即时反馈。

“我们与英飞凌的合作展示了‘云’与‘芯’结合所带来的无限可能，”亚马逊云科技（AWS）德国制造行业负责人Sonja Gatzke表示，“过去，工程团队评估一款新微控制器往往需要数天时间，而现在只需几分钟即可上手；全球开发者都能即刻使用新一代RISC-V架构。这正是我们携手加速汽车行业创新的方式。”

该平台支持两种主要工作流程。“快速模式”（Quick Mode）利用预配置的参考应用进行快速测试，从而即时验证MCU的各项功能；“专家模式”（Expert Mode）则提供完整的浏览器端虚拟机开发环境，涵盖编译、烧录、调试及性能分析等功能，使资深嵌入式开发人员无需在本地安装工具链，即可从评估阶段无缝过渡到更深入的原型开发。

此外，该平台还引入了自动化功能，助力英飞凌产品团队以极低的工作量封装并发布新款MCU，确保客户能够即刻进行评估。通过使用情况追踪功能，团队可以洞察哪些MCU和应用最受关注，从而为优化未来的产品规划提供有力参考。

可用性

该平台将于2026年第三季度向英飞凌的特定客户开放，随后将推广至更多客户。

图片来源：USPTO

过去几年里，福特通过两项专利探索了在车辆中应用更智能控制系统的构想，这些专利展示了自动车窗控制系统及车窗控制系统的设计理念。如今，福特又在此基础上推出了新方案——一项新近公布的智能车门与车窗控制系统专利。

针对这一场景，福特设想了一种更便捷的方式，让前排乘客能够控制后排乘客（通常是儿童）一侧的车门锁和车窗——毕竟出于安全考虑，家长确实需要这种控制能力。目前，若要实现这些操作，往往需要手动启用或禁用车窗及座椅的相关控制功能，这不仅繁琐，而且相当不便。因此，福特在这项专利中提出了一种系统，能够根据后排座位的实际占用情况（即乘坐者是人还是其他物体）自动调整各项设置。

如果系统检测到后排坐着儿童或动物，便会自动启用车门锁并禁用车窗控制功能；反之，若后排坐的是成年人，系统则会采取相反的操作——从而带来更加便捷的使用体验。

图片来源：USPTO

专利展示了用于智能控制车辆后排车门和车窗的系统及方法。车辆会确定后排座椅的占用状态；该占用状态可包含关于占用后排座椅的人员身份以及乘员相对于后排座椅所处位置的信息。随后，车辆可根据乘员类型，决定启用或停用后排车门（一个或多个）的锁定功能，和/或启用或停用后排车门的车窗开闭功能。乘员类型可包括儿童、成人或动物。

此外，车辆还可确定其当前位置及运动状态，以决定是否启用或停用后排车门的锁定功能和/或后排车门的车窗开闭功能。

福特在一份声明中表示：“提交专利申请是企业常规业务的一部分，因为这一过程既能保护新创意，又能帮助我们构建强大的知识产权组合。专利申请中描述的创意不应被视为我们业务或产品规划的预示。无论专利申请内容如何，我们在新产品与服务的开发及营销决策中，始终将客户利益放在首位。”

图片来源：现代

传统的紫外线杀菌技术若直接照射人体，可能会对皮肤和眼睛造成伤害；相比之下，现代汽车与起亚新开发的Plasma Care UVC技术采用的是波长在200至230纳米（nm）范围内的远紫外线C（Far-UVC）。这一特定波长的光线既能提供高能量以实现有效的杀菌效果，又因其穿透深度有限，仅作用于人体皮肤最外层的角质层，而不会触及更深层的组织。反观细菌和病毒，由于缺乏这种保护屏障，远紫外线C能够穿透并破坏其DNA。

Plasma Care UVC不仅能有效针对细菌和微生物，还能消除这些微生物在繁殖过程中产生的异味物质，从而营造出更舒适的车内环境。

远紫外线（Far-UVC）技术是如何适配汽车环境的？

现代汽车与起亚成功将远紫外线技术应用于车厢环境，开发出了一套紧凑且耐用的系统；该系统由专用等离子灯驱动，并辅以先进的安全控制措施。

图片来源：现代

传统的UVC（255–280 纳米）因直接照射人体可能造成伤害，其应用通常局限于封闭空间（如牙刷消毒器和车载手套箱）；相比之下，远紫外线（Far-UVC，200–230 纳米）则专为医院和学校等有人活动的场所设计。然而，若要将远紫外线应用于开放式车厢空间，则需克服以下几项关键挑战：

• 车厢空间相对封闭（与一般室内环境相比）

• 电子元器件密集

• 与乘客距离极近

为应对这些挑战，现代汽车与起亚实施了以下解决方案：

• 基于等离子体的光源：采用等离子灯产生远紫外线（Far-UVC，波长200–230纳米）——这是传统LED技术难以实现的波段；该方案在设计时充分考虑了车内有人员乘坐的环境，同时确保了有效的车厢处理与消毒效果。

• 小型化与能效优化：针对车载使用场景对系统进行了优化，在缩小体积的同时提高了能效；相比之下，传统系统通常是为医院和学校等大型空间设计的。

• 耐用性优化：确保系统在振动、温度波动及严苛驾驶条件下仍能可靠运行。

• 光学安全控制：采用专用光学滤光片提供额外保护，旨在确保仅发射受控波段的远紫外线。

Plasma Care UVC系统的性能是如何验证的？

为验证该技术的功效，现代汽车与起亚携手经认证的检测机构及专业研究机构，开展了从零部件到整车层面的多项测试。

图片来源：现代

空间消毒效果评估：在模拟车厢环境的受控条件下（测试空间为8立方米），韩国产业技术试验院（KTL）进行的测试证实，该系统可在30分钟内将空气中的病毒含量降低96.8%，这表明该系统具备提升整个车厢卫生水平的潜力。

组件级评估：与首尔大学农业生命科学创业中心开展的联合研究显示，在测试条件下，利用Plasma Care UVC设备对引起肺炎的细菌进行远紫外线（Far-UVC）照射，30秒后灭菌率达到99.9%，60秒后实现完全灭菌。

实车评估：该技术在与韩国汽车技术研究院（KATECH）合作项目中应用于起亚PV5车型。测试证实，在测试条件下，经过40分钟的照射，大肠杆菌（E. coli）的灭菌率达到99.9%。

为了在开放式车厢环境中引入这一首创技术，现代汽车与起亚将在将其应用于量产车型之前，继续依据国际安全标准进行严格的技术验证。

图片来源：USPTO

该方案的专利号为US12654505B2，名为“车辆悬架执行器系统”。该设计由发明人Brian Lee Doorlag、Avraham Kagan和Justin Sill共同打造。

该系统的核心是一个由电动机驱动的主动控制元件。电动机带动传动带，进而驱动滚珠螺母组件和螺杆，从而实时调节悬架支柱的有效长度。

通过伸展或收缩，该执行器能更精确地抬升或降低车轮，进而抵消路面扰动带来的影响。包括加速度计和车轮位置监测器在内的各类传感器会将数据传输至悬架控制系统；该系统负责处理输入信息，并即时向电动机发出指令。

该主动组件并非独自运作。一个低刚度空气弹簧与执行器并联安装，其主要作用是分担车辆的大部分静载荷，从而大幅降低电机所需的功率。

若无此配置，主动系统将不得不持续对抗重力，导致能量损耗并产生热量。空气弹簧能高效承担稳态载荷，使电机能够专注于动态调节。

作为补充，执行器与车轮之间还设置了一系列被动控制元件——包括弹簧和自适应减振器。该布局可在高频振动传导至主动电机之前将其过滤，避免电机因微小输入而过度做功。自适应减振器（可采用磁流变或阀控技术）则通过电子方式进一步调节阻尼特性，以实现最佳的舒适性与稳定性。

与传统悬挂系统的区别

传统的被动式悬挂系统需要在舒适性与操控性之间做出权衡，而纯主动式悬挂系统则往往结构复杂且能耗较高。特斯拉采用的混合式方案通过分工协作解决了这一难题：并联的空气弹簧负责支撑车身重量并应对低频车身运动，串联元件用于吸收高频振动，而主动执行器则专门处理幅度更大、频率更低的动态工况。

这种设计带来了更平稳、更具隔绝感的驾乘体验。高频路噪和颠簸感显著降低，同时车辆在过弯或加速时仍能保持精准的操控表现。此外，能效也得到了提升——电机负荷的降低减少了电池电量消耗，从而有望延长电动汽车的续航里程。

具体如何缓解坑洼带来的影响

坑洼路面是一大挑战，因为车轮陷入其中会发生急剧下沉，导致车身剧烈颠簸并带来损坏风险。该专利专门针对这一问题提出了解决方案：当检测到坑洼（通过传感器或预测性地图数据）时，控制系统会启动电机收回支柱，从而有效地将车轮向上拉升，以最大限度地减小车轮的向下位移。串联布置的弹簧与减振器负责缓冲冲击，而并联的空气弹簧则维持整体支撑力。

这种主动式“车轮回缩”功能可避免剧烈颠簸，既保障了乘客的舒适度，又保护了车辆部件。该系统结合了特斯拉关于路面粗糙度测绘的专利技术，能够利用车队数据预判坑洼路况，从而提前进行调节，实现更平稳的行驶体验。

对特斯拉车辆的未来影响

这项技术建立在特斯拉现有的自适应减震器和空气悬架（如Cybertruck所搭载的系统）基础之上，并向全主动控制技术迈进了一步。它有望应用于未来的车型——包括改款Cybertruck或下一代车辆——从而同时提升日常驾驶体验与越野性能。该技术通过降低能耗和系统复杂性，契合了特斯拉在效率与可扩展性方面的战略目标。

总而言之，US12654505B2专利充分体现了特斯拉的工程理念：即通过智能集成而非单纯依靠“暴力”手段来解决问题。这种混合式悬架系统有望带来更安静、更舒适的驾乘体验，并具备出色的坑洼路面应对能力，从而可能树立汽车舒适性的新标杆。随着特斯拉技术的不断迭代，驾驶者将能享受到更加平稳顺畅的行车体验。

图片来源：英飞凌

集中式雷达系统采用一种新兴的设计理念，即直接将原始传感器数据传输至中央车载计算机进行处理。与传统的边缘处理设计相比，这一新概念在显著提升性能的同时，还降低了整体系统成本。随着汽车制造商和一级供应商纷纷加大对高级驾驶辅助系统（ADAS）及自动驾驶平台的投入，CTRX8188F为客户提供了一款极具竞争力且已准备好量产的解决方案，能够同时满足成本与性能方面的需求。

“汽车雷达市场正处于一个转折点。集中式架构正在重新定义雷达系统的设计方式，而CTRX8188F助力英飞凌及其客户处于这一变革的最前沿，”英飞凌射频业务部负责人Frank Findeis博士表示，“作为业界首款可投入量产的8Tx8Rx解决方案，我们为一级供应商和汽车制造商提供了一个平台，能够加速其从入门级辅助系统到高端成像雷达等各类ADAS（高级驾驶辅助系统）及自动驾驶项目的开发进程。这进一步巩固了英飞凌作为客户开发大规模集中式雷达平台首选合作伙伴的地位。”

在法规要求和消费者对更高车辆安全性能需求的推动下，ADAS市场正在迅速扩张。CTRX8188F专为帮助英飞凌客户满足这些需求而设计。该产品具备业界领先的信噪比和噪声系数性能，支持构建4D及高分辨率（HD）成像雷达系统，能够探测远达400米距离内的车辆及弱势道路使用者。CTRX8188F不仅满足针对L2级ADAS的中国国家标准（GB）——即《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》——中的射频性能指标，同时也适用于L2+级应用。对于瞄准中国汽车市场的客户而言，这是一款极具吸引力的解决方案；中国不仅是全球最大的ADAS市场之一，也是受法规驱动特征最为显著的市场之一。

CTRX8188F是市场上首款基于英飞凌第二代CMOS技术的量产级8Tx8Rx雷达收发器。与此前的射频半导体工艺节点相比，该代技术在实现更高性能的同时降低了成本，从而巩固了英飞凌在车载雷达芯片领域的竞争优势。该器件支持级联配置，可扩展至超过32Tx32Rx的通道规模，使客户能够利用单一的可扩展产品架构，满足从入门级ADAS到高端自动驾驶平台等各类成像雷达系统的需求。

其可配置的CSI-2接口确保了与现有及新兴SerDes和非对称以太网通信技术的广泛兼容性。这简化了与主流汽车SoC供应商中央处理解决方案的集成，从而降低了开发风险并缩短了产品上市时间。

为了降低客户开发成本并缩短项目周期，英飞凌提供了多种配置的CARKIT雷达开发平台。该平台支持集中式和边缘式雷达架构，使客户能够在投入全面项目开发之前，快速评估系统设计并进行原型验证。平台附带的软件工具、示例代码和图形用户界面进一步减少了设计阶段对工程资源的需求，从而降低了各类规模的项目采用英飞凌雷达技术的门槛。

随着可穿戴电子设备快速发展，市场对兼具机械柔韧性与环境稳定性的储能装置需求持续攀升。但传统水凝胶电解质普遍存在力学性能偏弱、低温易结冰的问题，因此会导致设备性能大幅衰减。

基于液态金属的水凝胶电解质：制备流程与器件结构示意图；图片来源：《纳微快报》

该研究团队将液态金属颗粒用作聚合反应引发剂。借助超声处理，大量块状液态金属被分散为微小颗粒，进而引发丙烯酰胺与丙烯酸发生聚合反应，最终生成水凝胶。这一制备工艺无需加热、紫外照射等外部触发条件，既简化了生产流程，也便于规模化量产。

研究人员还添加了疏水性材料甲基丙烯酸十八酯（SMA），在聚合物分子链之间构建物理交联结构。这类物理交联点可在凝胶网络中形成可逆连接：当受到外力作用时，连接键会断裂以耗散能量；然后一旦应力释放就很容易重新形成，让材料兼具优异的拉伸能力与机械强度。测试显示，该水凝胶的断裂伸长率（定义为材料失效前的最大拉伸量）最高可达900%。

将水凝胶浸泡在氯化锂（LiCl）溶液中后，它能够抑制水分子之间的氢键作用，从而具备抗冻性能。即使在−20°C的温度下——传统水凝胶系统通常会在此温度失效——它仍能同时保持离子电导率和机械柔韧性。采用这种电解质制成的储能设备在经过45,000次充放电循环后，性能依旧能维持初始水平的98%。

研究团队指出：“从实际应用角度出发，确保在大面积制造过程中的长期稳定性和可重复性至关重要。”

Sungjune Park教授称：“该研究提出了基于液态金属的水凝胶电解质全新设计思路，为面向极端工况的新一代可穿戴电子设备与柔性储能系统，打造了切实可行的技术载体。”

据外媒报道，美国马萨诸塞大学阿默斯特分校（University of Massachusetts Amherst）曼宁信息与计算机学院（Manning College of Information and Computer Sciences）的教务教授Hava Siegelmann带领团队，研发出一种新型AI，其运行机制更贴近人脑的核心工作模式。该研究主要围绕两大互补目标展开：一是让AI能够实时持续学习，而不仅仅是在固定的训练阶段进行学习；二是大幅降低智能计算的能耗。

这项近期发表于《自然·通讯（Nature Communications）》的研究表明，在大幅降低能耗的前提下，AI依旧可以实现高阶能力。

Hava Siegelmann表示：“当下的AI虽然性能强大，却极其耗能。我们的研究证明，完全可以打造出高性能且运行效率大幅提升的AI。”

图片来源：美国马萨诸塞大学阿默斯特分校

人脑与现有AI的能耗差距十分悬殊。美国国立卫生研究院的数据显示，人脑约有860亿个神经元并行工作，总功耗仅约20瓦，相当于一枚小型LED灯泡的耗电量。反观目前顶级AI模型，训练过程功耗可达数千万瓦，还需依托大型数据中心才能运转。

人脑之所以能效出众，核心原因在于异步运行。执行特定任务或进行信息更新时，仅有小部分神经元被激活，这让大脑以极低能耗完成复杂行为。

生物大脑以异步活动为主，而当前包括ChatGPT、Claude在内的深度神经网络AI，都依靠数十亿个人工神经元同步运算。无论执行何种任务，所有运算单元都按照统一全局时钟同步更新。仅为维持同步运行，现有网络就需要开展海量计算，造成巨大能耗。

Hava Siegelmann解释道：“神经网络规模较小时，同步运算模式尚能适用。但当AI模型参数达到数十亿乃至上万亿级别后，高昂的能耗不仅推高使用成本、加剧环境负担，也让机器人等自主系统难以落地应用。此前已有研究人员尝试利用异步脉冲神经网络实现能效优化，但该技术在学习与自适应能力方面遭遇了显著瓶颈，因为适用于脉冲架构的训练方案，效果远不及基于梯度的训练方法——包括使现代深度神经网络取得巨大成功的反向传播算法。”

ANT工作原理

该研究团队旨在融合两种技术路线的优势，最终推出异步神经图灵网络（ANT）。这种全新架构摒弃了全局同步机制，同时保留了深度神经网络具备的可微特性，保障模型易于训练。

“核心难点在于，去掉全局同步时钟的同时，不能损失计算能力与自适应能力。”Hava Siegelmann说道，“我们提出了全新设计准则，让模型在异步更新过程中保留信息完整性，并维持强大的学习能力。”

由于ANT仅在每一轮计算中激活所需神经元，因此其能耗得以数个数量级的下降。

Hava Siegelmann表示：“原则上，ANT可以达到传统数字系统与现代深度神经网络的算力水平，同时保持高能效。”

未来规划

这项研究建立在Hava Siegelmann多年来在神经计算理论领域的成果之上。她早在1995年就通过标志性研究证实，循环神经网络（recurrent neural networks）具备媲美图灵机的计算能力。

目前，研究团队正持续优化ANT的能效表现，并拓展其实时持续学习的能力。

Hava Siegelmann希望这套新框架能推动行业探索全新AI架构，打造出比主流模型更环保、适应性更强、潜力更大的AI系统。

除了降低人工智能的环境足迹外，该技术可能对于在严格的能源限制下运行的智能自主系统特别有价值，包括机器人、边缘计算设备、自动驾驶车辆和未来几代自适应机器智能。

图片来源：imec

该模块基于自对准局部背面介质隔离工艺构建，实现了低电阻、低漏电且高密度的正面至背面硅通孔（TSV）互连，其叠层对准窗口（overlay window）较传统TSV方案扩大了3倍。这种局部BDI TSV方案是一种集成方法，将为包括逻辑和存储器件在内的多种应用场景开启全新的3D集成方案。

背面功能化与三维堆叠是下一代半导体器件的关键赋能技术。这些技术需要高密度的背面互连，以确保精细结构化的正面有源区与结构相对稀疏的晶圆背面之间能够实现互连。制造背面互连的一种极具吸引力的方法是“中段通孔”（via-middle）TSV工艺。尽管该工艺能够实现高密度的正背面互连，但其TSV通常具有高深宽比，这给金属化工艺及电气性能带来了挑战。

索尼与imec联合推出的用于集成背面TSV的替代性模块方案，称为“局部BDI”（local BDI）。该模块的核心在于一种自对准隔离结构，该结构形成于TSV与晶圆正面有源区重叠的局部区域。与传统的“中段通孔”TSV工艺相比，这种新型背面互连方案具有显著优势。

imec院士兼3D系统集成项目总监Zsolt Tokei表示：“该模块首次实现了从晶圆正面既有的高密度、窄通孔连接（即MOL通孔）向连接正面有源区与晶圆背面的更宽TSV（硅通孔）连接的过渡。与‘Via-Middle’（中段工艺）TSV方案相比，这种局部BDI TSV的底部和顶部关键尺寸（CD）大了50%，从而简化了TSV金属化工艺并使其电阻降低至原来的三分之一。该工艺还放宽了TSV与窄MOL通孔之间的对准容差，使其达到30nm（这一数据已在单元高度为115nm的标准单元配置中得到验证）。此外，漏电流测量结果表明，在这一优化的套刻对准窗口内，自对准结构与周围硅衬底之间实现了良好的隔离。”

该工艺流程始于常规的FEOL（前道工序）、MOL（中道工序）和BEOL（后道工序）加工，随后进行晶圆键合与硅层减薄。在TSV（硅通孔）与有源区重叠的区域，通过共形介质沉积和各向同性刻蚀工艺形成局部BDI（背面介质隔离）结构，之后进行TSV金属化。Zsolt Tokei补充道：“这种局部BDI模块将为包括先进逻辑和存储器应用在内的多种使用场景，实现新型3D集成方案。此外，与依赖于去除剩余体硅（bulk Si）的背面集成方案不同，我们的模块允许TSV穿透厚度达500纳米的体硅进行互连。对于利用晶圆背面残留较厚硅层的应用（如DRAM）而言，这一点极具价值。”

图片来源：Digi International

交通运输机构、公共安全组织、公用事业公司和企业车队运营商正日益面临4G基础设施老化、带宽需求不断增长以及在移动环境中管理多个网络设备带来的运营负担等挑战。许多部署方案仍然需要单独的路由器、交换机、GNSS单元和串行网关，这增加了安装复杂性、维护成本和潜在故障点。在这些环境中，停机会直接影响收入、服务连续性和公共安全。

Digi TX65采用单一的坚固耐用平台，将安全的5G网络、GNSS、Wi-Fi 7和串行连接集成于一体，有效应对了这些挑战。该平台旨在简化部署、减少现场服务次数，并提高关键任务车队运营的正常运行时间。

Digi TX65基于新一代高通SDX72 3GPP Release 17平台，提供先进的5G eMBB性能，具备载波聚合功能、HPUE Class 2和Class 1.5上行链路功率，可扩展公共安全和农村部署的覆盖范围；支持三频双并发Wi-Fi 7；并通过Digi Remote Manager实现集中管理。该平台还采用双SIM双待(DSDS)技术，允许两张SIM卡同时保持激活状态，因此故障切换仅发生在有效的运营商连接上，避免了冷备用切换带来的延迟。

“我们的交通运输和重型工业客户一直需要一款坚固耐用的单一平台，能够满足从小型车辆到大型客车、轻轨或指挥车辆等各种应用场景的需求，并提供全球最佳的连接性和Wi-Fi功能，配备多个调制解调器和接入点。Digi TX65系列完全满足了他们的所有需求，”Digi Managed Solutions总裁Tony Puopolo表示。“这款全新的Digi TX65平台结合了我们最新一代的e-SIM、Digi Remote Reach以及DRM中的人工智能解决方案，使得部署、支持和管理比业内任何竞争对手都更加便捷高效。这款产品将彻底改变行业格局。”

专为交通运输和工业运营而设计

Digi TX65系列专为严苛的移动和工业应用而设计，包括公交车、交通管理系统、服务车队、轻轨、公共安全和现场服务运营。该平台具备IP64防护等级，可在恶劣环境下运行，工业级工作温度范围为-40 °C至+75 °C，并支持严格的部署要求。

Digi TX65系列包含三款型号，分别针对不同的部署需求：

TX65-5B-1N配备单个5G调制解调器、三频双并发Wi-Fi 7、GNSS以及工业级加固设计，适用于交通运输和车队部署。

TX65-5B-2N增加了第二个三频双并发Wi-Fi 7功能，适用于高密度无线环境和服务车队。

TX65-5B5A-2N配备双5G调制解调器，支持多载波冗余，适用于需要持续连接和最大正常运行时间的组织。

所有型号均符合FIPS 140-3安全标准，支持eSIM快速配置，并通过Digi Remote Manager实现集中式生命周期管理。该设备还符合TAA标准，并响应“购买美国货”和“BABA”采购倡议，帮助公共部门和交通运输机构满足不断变化的合规要求。

简化连接，降低总体拥有成本

Digi TX65将多种网络功能整合到单一解决方案中，帮助企业减少硬件冗余，简化安装，并降低长期运营成本。集成的交换、GNSS、串行连接和高级无线功能，可消除车辆和现场部署中对多个独立设备的依赖。

Digi TX65平台还支持FirstNet、CBRS和Verizon Frontline部署，使机构和企业能够在公共和专用蜂窝网络中部署可靠的无线连接。

Digi TX65通过经SOC 2 Type 2认证的Digi Remote Manager进行集中管理。Digi Remote Manager是Digi的安全云平台，用于设备配置、监控、固件管理和远程故障排除。这使得企业能够通过单一界面管理大量分布式设备，同时提高可视性并降低维护成本。

图片来源：Tekion

Tekion的全新人工智能代理基于真实的经销商业务场景构建，并针对汽车零售的完整生命周期进行训练，能够像智能队友一样帮助团队更快地行动、减少人为错误、保持跨部门协作，并专注于最重要的事情：客户。每个代理都针对高价值的经销商工作流程量身定制，为整个业务流程带来更丰富的背景信息、更高效的协调和更卓越的执行力。

这些创新共同推进了Tekion的AI原生汽车零售愿景，使经销商的各项工作流程更加互联、信息更灵通、效率更高。借助AI对销售、服务和运营的支持，经销商可以利用精准统一的数据提高吞吐量、提升盈利能力并做出更明智的决策。最终，经销商将实现更智能的运营、更快的适应能力，并让员工腾出精力专注于更高价值的客户互动。

“AI并非购车者翘首以盼的潮流，它已经影响着他们的购车、决策和交易方式，”Tekion创始人兼首席执行官Jay Vijayan表示，“它正在重新定义汽车零售，而Tekion正在为AI原生经销商奠定基础。每个Tekion AI代理都基于真实的经销商数据和情境——从客户互动和服务预约到置换决策和维修订单。正是这些真实世界的情境，使我们的AI具有相关性、可操作性和对经销商的独特价值。”

Tekion推出全新AI智能代理和智能工作流程，进一步拓展其AI产品组合

在Jay Vijayan的主题演讲中，Tekion发布了全新的AI创新产品，这些产品与Scheduler AI、Technician AI和Service AI一起，将加速经销商的创新发展。这些新产品包括：

T1 Pro – Tekion在其原生AI汽车零售云 (ARC) 平台中集成的统一AI界面和代理编排层。它能够识别关键信息，推荐后续步骤，并帮助团队以更快的速度、更高的协调性和更高效的效率，在经销商的整个工作流程中采取行动。

Salesperson AI – 能够快速响应潜在客户，提供关于价格、库存和车辆详情的相关回复，同时帮助销售团队进行后续跟进和预约安排。最终实现更快的响应速度、更强的互动性和更多的转化机会。

F&I 经理 AI – 帮助F&I团队在提交前发现缺失的文件、不完整的清单项目以及潜在的合规性问题，从而减少资金延迟并提高交易流程的一致性。

应付账款 AI – 通过捕获关键信息、推荐编码、匹配采购订单、标记差异并根据经销商规则路由审批，实现发票处理的自动化。最终实现更快的处理速度、更高的透明度和更高效的会计操作。

图片来源：Sensirion

STC42A是Sensirion推出的一款数字式热导氢气传感器，专为电动汽车电池管理系统（BMS）设计，用于实现热失控的早期检测。该传感器通过了AEC-Q100（Grade 2）认证，符合汽车行业对可靠性和耐用性的严苛要求，并针对涉及安全性的电池应用进行了优化。STC42A配备数字I2C接口，支持与外部SHT41A温湿度传感器进行自主通信。系统可通过I2C控制器接口读取SHT41A传感器的温湿度数据并直接输入STC42A，从而实现对氢气信号的实时绝对湿度补偿。

STC42A依托Sensirion在热导传感领域的专业技术，经出厂校准，可提供经过全面补偿的数字氢气输出信号。其采用成熟可靠的热导测量原理，兼具卓越的耐用性与长期稳定性，且功耗极低，这使其成为各类电池系统中针对热失控检测这一关键安全应用场景的可靠传感解决方案。

作为STC4x系列的一员，STC42A针对热失控应用场景提供了优化的氢气传感功能。无论是针对电池热失控还是氢气泄漏检测，它都是理想之选。STC42A的核心优势在于其卓越的性能，这得益于Sensirion独有的CMOSens®传感技术——该技术将传感元件、信号处理电路和数字校准功能集成于单颗CMOS芯片之上。

负责电池状态监测的产品经理Pascal Erne表示：“Sensirion推出的STC42A是一款车用氢气传感器，能够检测电池热失控早期释放的气体。这有助于系统设计人员根据相关安全标准中新提出的‘5分钟预警’要求，及时采取安全措施。”

图片来源：罗姆

在汽车领域，尤其是高端车型中，电力需求正不断增长。作为传统12V电源系统的高效替代方案，48V电源系统正备受关注。随着该系统预计将在2030年左右得到广泛应用，市场对80V功率MOSFET的需求也日益增加，要求其能实现比标准100V器件更低的功耗。

罗姆的新产品采用了HPLF5060 (4.9 × 6.0mm) 和DFN3333 (3.3 × 3.3mm)封装，与TO-252 (6.6 × 10.0mm)等标准车用MOSFET封装相比，有助于实现产品的小型化。

HPLF5060采用鸥翼型引脚（Gull-Wing Leads），而DFN3333则采用可润湿侧面技术（Wettable Flank Technology），这些设计有助于提高在PCB（印制电路板）上的可靠性。此外，通过采用铜夹片连接技术（Copper Clip Junction Technology）来增强散热性能，这些器件能够承受大电流。所有型号均符合车用可靠性标准AEC-Q101，确保了高可靠性。

AG160FNS4FRA (HPLF5060)和AG166FNH7FRA (DFN3333)两款新产品已于2026年4月投入量产。

未来，这些封装系列的产品阵容将进一步扩充。此外，采用TOLG（TO-Leaded with Gullwing，尺寸9.9 × 11.7mm）封装的产品开发工作也已启动，旨在持续丰富高功率、高可靠性80V MOSFET的产品阵容。

据外媒报道，韩国浦项科技大学（POSTECH）电气工程系与半导体工程系的Byoung Hun Lee教授领衔团队，联合电气工程系的Jae Hyeon Jun博士，研发出一款新型晶体管技术，可让单个半导体器件同步实现多种电路功能。相较传统方案，该技术大幅简化电路设计，也将数据处理速度提升至原来的四倍。相关研究成果已发表于期刊《先进功能材料（Advanced Functional Materials）》。

在更小尺寸的芯片中集成更多功能，是半导体行业面临的核心难题之一。随着功能数量的增加，所需的电路和晶体管的数量也随之增加。此外，对已制成的半导体芯片新增功能时，为保护原有芯片结构，后端制程温度必须控制在400摄氏度以下。

该研究团队将研究方向聚焦于氧化锌（ZnO）与碲（Te）两种材料。二者均可在200摄氏度以下制备出均匀薄膜，是极具潜力的下一代半导体材料。研究团队将两种材料结合，打造出氧化锌-碲异质结晶体管。

这款器件的电流调控方式十分独特。传统半导体的电流通常会随电压升高而增大，而该器件具备负微分跨导（NDT） 特性：在特定电压区间内，电流会随电压上升而下降。团队更进一步，成功实现双重负微分跨导（D-NDT），即在单个器件内连续两次出现该特性。简单来说，这项技术让单颗器件能够胜任原本需要多颗器件分工完成的工作，有效降低电路复杂度。

技术核心在于精准把控两种材料的交叠长度。交叠区域较短时，电流仅发生一次变化；然而，交叠区域加长后，器件内部会同时形成横向与纵向电流，进而产生双重电流峰值。这就好比直行的电流来到立体路口后可实现复杂分流，该器件也由此具备了更强大的复杂信号处理能力。

图片来源：韩国浦项科技大学

研究团队利用这款器件制作出四倍频器，可将一路输入信号转化为四路输出信号。该功能传统方案需要多颗晶体管协同实现，而新技术仅用单颗器件即可完成，晶体管使用数量直接减少75%。实测电路实验也证实，在单个输入信号周期内，数据处理速度提升至原来的四倍。

Byoung Hun Lee教授表示：“本次研究证明，在单器件层面实现复杂电路功能具备可行性。我们认为这项技术将广泛应用于超小型人工智能设备，以及三维集成、超高密度半导体系统的研发当中。”

图片来源：德州仪器

BQ79826Z-Q1电池监控器通过检测电池内部的潜在故障，增强安全性并延长电池寿命。这款单芯片产品实现了同类产品中最高的电芯数监控能力，其通道数比前几代产品增加了高达44%。通道数的增加显著减少了电池组所需的组件数量，从而在不影响可靠性的前提下降低了系统复杂性和成本。

德州仪器电池管理系统（BMS）副总裁兼总经理Wenjia Liu表示：“交通电动化与储能产业的快速发展，对电池性能提出了全新要求。作为电池管理技术领域的领军企业，德州仪器有能力迎接这一行业挑战。我们这款内置电化学阻抗谱引擎、可监测大量电芯的电池监控器，相当于为电池内部‘装上透视镜’。它能够采集丰富的电池化学状态数据，助力系统软件实时、精准地判断电池包的安全状况与运行性能，帮助工程师攻克电池管理领域的核心难题。”

依托EIS技术，兼顾安全与性能

电化学阻抗谱的作用类似于心脏心电图（EKG），可对电池状态进行监测。该技术能够实时反馈电池健康状态，在故障演变为重大问题前提前预警。集成EIS功能的BQ79826Z-Q1电池监控器可从电芯内部更早识别故障隐患，持续保障用车安全，并针对热失控等车辆危险状况向驾乘人员发出预警。

该技术优势同样适用于储能系统。如今人工智能数据中心用电需求持续攀升，可靠的电池监测是储能系统稳定运行的关键。在电网综合能源体系中，高效储能方案的重要性日益凸显。无论储能系统规模大小，电化学阻抗谱技术都能让工程师实时掌握每一颗电芯的荷电状态与健康状态。

电芯监测数量更多，全面提升系统效率

电池的品质与运行效率，从根本上决定了电动汽车和储能系统的整体表现。每台BQ79826Z-Q1电池监控器最多可支持26节电芯监测，比市面同类竞品多出8节。监测设备用量减少，意味着物料清单成本降低、系统架构简化、电路板占用空间缩减，最终实现单通道成本合理优化，且产品品质与可靠性不受影响。

搭配BQ79881-Q1电池组监测器及可选配的德州仪器通信桥接芯片，这些器件可组成一套高性能芯片组。该方案适配不同规格模组、各类电池化学体系与机械结构，工程师可实现一次设计、全域部署。凭借优异的可扩展性，研发工作量得以减少，助力汽车与储能设备厂商缩短产品上市周期。

超高测量精度，精准计算荷电状态

在-40℃至+125℃全温域内，BQ78926Z-Q1的电压精度低于2毫伏。其搭载高分辨率模数转换器，且具备极低噪声特性，可更精准地计算电池荷电状态，直击电动汽车用户最主要的里程焦虑问题。依托电化学阻抗谱技术，这款器件能够进一步提升温度与荷电状态的估算精度，助力研发人员在保障电池健康的前提下，延长电池使用寿命、提升充电速度。

其电化学阻抗谱的测量速度较上一代产品提升5倍，单节电芯电压检测的功能安全表现大幅提升。产品符合汽车安全完整性等级D（ASIL D）及ISO 26262标准，为研发人员打造更安全、使用寿命更长的电池系统提供高效解决方案。

目前，内置电化学阻抗谱引擎的BQ79826Z-Q1电池监控器样片已在德州仪器官网开放申请，量产版本预计将于2026年底正式供货。德州仪器同时提供评估板、参考设计等全套开发工具，全方位支持研发工作。

图片来源：马拉加大学NICS实验室

据外媒报道，针对充电桩面临的网络安全威胁，马拉加大学（University of Malaga）网络、信息与计算机安全（NICS） 研究团队研发出一套创新方案，用以应对日趋频发的电动汽车充电桩网络攻击。该研究成果已发表于期刊《International Journal of Critical Infrastructure Protection》。

马拉加大学计算机工程学院教授、论文作者Cristina Alcaraz表示：“充电桩集成了大量软硬件组件，起复杂的架构不仅催生了新的安全漏洞，还大幅扩大了攻击面。”她同时指出，潜在威胁包括用户偷电、用电欺诈，以及针对电网运行能力的恶意攻击。

实时监测智能代理程序

马拉加大学研发的这套方案，核心是在充电桩内部部署多款软件智能代理，由中心化系统统一调度。这些代理可从多个功能维度，对充电桩运行状态开展实时监测、管控与分析。

总体而言，该方案依托分布式智能架构搭建，融合人工智能技术、协同诊断共识机制，并结合区块链技术，保障诊断全过程可追溯、数据完整可信。

Cristina Alcaraz解释道：“每一个智能代理都会检测充电桩、通信链路及外接设备的运行状态，及时发现异常、运行故障与安全隐患。所有代理均接入中央监测系统，会将本地采集的数据与周边充电桩的数据进行交叉比对，从而形成全面、精准且结合场景的整体态势研判。”

检测精度大幅提升

马拉加大学的研究人员表示，传统监测手段大多仅针对孤立事件进行检测，而这套基于态势感知的系统，能够更精准地定位受影响的区域、设备及零部件，同时还可提供异常问题发生的地点、方式、时间及诱因等背景信息，助力实现更高效、迅速的应急处置。

简言之，该系统为电动汽车充电基础设施防护提供了全新思路。智能代理协同工作，叠加前沿技术应用，能够有效提升未来电动出行网络的抗风险能力与安全水平。

本篇论文题为《面向可信充电场景的态势感知技术》，隶属于马拉加大学第二届智慧校园专项研究计划，同时与欧洲DUCA项目方向契合——该项目聚焦区块链技术在能源领域的落地应用。通信工程教授Javier López与研究员Alberto García也参与了本次研究。

图片来源：Fraunhofer IAF

这款由Fraunhofer IAF研究所打造的模块，采用绝缘衬底制备的1,200伏级氮化镓器件。样机适配电池电压范围为150伏至920伏，研究团队将依托该设备全面验证氮化镓器件的综合性能。此次研发成果也印证了氮化镓功率电子技术在未来电动出行领域的巨大应用潜力。

3千瓦单相800伏双向直流充电机

GaN4EmoBiL项目负责人Stefan Mönch教授表示：“这款最大功率3千瓦的单相非车载双向充电机样机，有效填补了当前双向充电技术在成本、灵活性、能效与小型化之间难以兼顾的市场空白。”

目前，电动汽车普遍搭载车载充电机，可将家用插座或公共充电站输出的交流电（AC）转换为车辆所需直流电（DC），主流快充功率可达11千瓦或22千瓦。

但车载充电机因体积大、重量高且结构复杂，制造成本居高不下。而GaN4EmoBiL项目研发的非车载充电机，在性价比与灵活性上实现大幅提升。虽然其3千瓦功率不及车载充电机，充电速度相对较慢，但设备配备组合充电系统（CCS）接口与德标插座，具备可移动、体积小巧、重量轻便、用途多元等优势。

该演示样机含接口在内，整体体积仅8.3升，总重5.7千克。

双向充电是该设备的另一大核心亮点。

Fraunhofer IAF研究所高频与功率电子业务开发主管Achim Lösch表示：“这款基于氮化镓技术的充电系统可实现高反向电压双向输电，是提升能源系统灵活性的关键技术支撑。”

依托双向充电功能，电动汽车不再只是交通工具，还可充当储能设备：在电力供应过剩时，它从电网获取电能；而在用电高峰期，它则将电能回馈给电网。

他们通过调整这些光学系统中一个主要电子元件的构造来实现这一目标，采用了一种新的设计，该设计能够根据光照强度吸水膨胀或脱附。相关论文发表于期刊《Nature Communications》，它为构建能够比人类更快、更灵活地处理光数据的系统指明了方向。

图片来源：Jia Zhu

这些改进后的元件被称为记忆电阻器，或称“忆阻器”——一种微型电子器件，即使移除为应用供电的原始电源，该器件也能在系统中存储信息或数据。这些器件模拟了大脑中神经元处理和存储数据的复杂方式。

光忆阻器（photomemristor）是一种能够感知和收集光信息，然后将其转换为电流的忆阻器，这一过程可以更有效地为先进的摄像头和光学系统供电。

该论文共同通讯作者Larry Cheng表示，传统的光忆阻器经过校准和优化，适用于稳定的光照条件。

虽然这使得系统在明亮和黑暗的环境中都能很好地工作，但在变化或混合光照条件下保持识别准确性却极具挑战。

Cheng解释说：“自动驾驶汽车在行驶过程中会接触到各种光照强度——想象一下夜间行驶时，漆黑的夜空与其他车辆明亮的车灯形成的鲜明对比。在这种混合光照条件下，人工光学系统很难区分细节，例如红色灯光的光芒。”

该装置如何模拟视觉

在人眼中，一系列视杆细胞和视锥细胞帮助调节视觉以适应不同的光照条件。视杆细胞中的特定色素使眼睛即使在黑暗中也能分辨细节。然而，在强光下，视杆细胞中的这些色素会“漂白”，然后缓慢再生，而视锥细胞则保持活性，使眼睛能够辨别对比鲜明的细节。

研究团队推测，在光忆阻器中模拟这一过程，可以提供比传统设计更具适应性和更精确的监测能力。

为了实现这一目标，研究团队主要使用两种不同的材料来构建光忆阻器：一种是名为PEDOT:PSS的弹性凝胶状塑料；另一种是二氧化钛（TiO2），一种源自金属钛的白色粉末状化合物。

据Cheng介绍，TiO2能够捕捉环境中的光线并将其转化为电流，即光电流。该电压随后流经PEDOT:PSS的导电表面，调节这种塑料从周围环境中吸收的水分量。该材料在黑暗环境中会迅速吸收水分，而在光照条件下则会脱附水分，使PEDOT:PSS变干。这种特性使得该器件能够根据从环境中获取的光信息自动调节其灵敏度。

Cheng说道：“与通常针对单一静态场景开发的传统系统相比，这种关键的设计差异使我们能够动态地适应不断变化的光照条件。通过模拟人眼的工作原理，我们可以制造出在混合光照环境下应用更加可靠的光忆阻器。”

混合光环境下的性能测试

研究团队首先将器件暴露于不同强度的紫外线（UV）下进行测试。测试表明，新型光忆阻器能够更高效、更准确地检测紫外线强度，且读数稳定，不受外部湿度影响。

这种灵活性和实用性体现在其小巧的封装尺寸上，每个光忆阻器的直径仅约0.5毫米（0.02 英寸），比信用卡略薄。

Cheng表示：“原则上，它们可以根据应用需求调整大小。通过将单个光忆阻器连接成阵列，我们可以在不增加光忆阻器尺寸的情况下更好地识别环境中的大型光模式，从而保持其灵活性。”

为了进一步评估这些组件，研究团队设计了一个类似于眼科医生进行的测试的实验。他们将4×4的光忆阻器阵列与神经网络（一种模拟神经元处理数据以识别模式的人工智能形式）集成在一起，构建了类似于汽车和机器人中使用的简易视觉系统。

随后，研究团队在一块大的LED背景幕布前，放置了一排排列成字母“F”形状的LED灯，这块背景幕布可以调节出不同的亮度和昏暗程度。Cheng解释说，之所以选择“F”，是因为它与传统视力测试中使用的字母“E”相似，但其更容易通过方向来区分。调整好灯光后，研究团队会指示视觉系统从背景幕布中准确识别出“F”字样。

经过七次训练迭代，该设备结合神经网络后，在混合光环境下识别字母图案的准确率超过95%。

Cheng表示：“我们的眼睛对不同的光照条件适应性更强，但这种调整需要20到30分钟才能完全完成。这些光忆阻器能够比人眼更快地适应光照条件，同时还能捕捉到外部环境的详细信息。”

潜在应用

未来，该团队计划将光忆阻器进一步开发成更大的多模态传感系统，能够同时解读来自环境的视觉和触觉数据。通过将多种传感方式集成到单个设备中，这些系统的功耗可以大幅降低。

Cheng表示：“未来，这项技术有望应用于辅助视障人士借助人工光学技术重获视觉。另一个潜在的应用是为现有的自动驾驶汽车系统赋能。它还可以在人机交互和协作中发挥重要作用，使工厂机器人等系统能够在黑暗或快速变化的环境中更好地运行。”

图片来源：rFpro

根据Euro NCAP 2026年的新规，驾驶员和乘员监控系统在车辆安全评级中的权重显著提高。OEM及其供应商面临的挑战是，这些系统必须在各种实际路况下可靠运行，而物理测试耗时、成本高昂且范围有限。

rFpro技术总监Matt Daley表示：“AV elevate IN CABIN是一款物理精度极高的工程级仿真环境，能够在实物制造出来之前进行数千次测试。”

rFpro的全新AV elevate IN CABIN解决了车内仿真的三个核心问题：虚拟座舱环境的逼真度、乘员行为的控制以及传感器感知的物理精度。

车内环境逼真度

rFpro通过添加人眼和摄像头不可见但雷达可探测到的子结构，提升了车辆内饰模型的逼真度。例如，座椅内的金属框架现在经过建模，可以确保基于雷达的传感系统能够接收到真实的反射信号。

rFpro的车内物体库也得到了扩展，新增了车内常见的物品，例如背包、笔记本电脑、儿童座椅、宠物和其他个人物品。

皮肤仿真也得到了改进，采用了更精细的面部模型，以支持通过面部特征评估驾驶员状态的系统。

虚拟环境控制

rFpro人体模型中的高密度骨骼绑定系统能够精细控制面部和四肢的运动，从而仿真驾驶员监控系统必须检测的宏观和微观表情。这包括“猫头鹰式动作”（驾驶员转头）和“蜥蜴式动作”（仅眼球离开路面）。

Daley表示：“我们甚至考虑到了车窗的开关等细节。对于外部传感器仿真来说，这并非需要考虑的问题，但它会从根本上改变光线和雷达能量在车厢内的传播方式。对于想要开发在现实世界中可靠运行的车内系统的开发者而言，这些是必须考虑的变量。”

传感器建模

大多数车内系统都采用雷达传感器、可见光摄像头和红外（IR）摄像头的组合，这些摄像头利用各自的IR能量源“观察”周围环境。RFpro的新型IR摄像头传感器集成方案能够精确模拟摄像头发射的能量及其与车内所有表面的相互作用。所有内饰材料，包括驾驶员皮肤、座椅和车窗，都已被赋予特定的IR反射率和雷达特性。这些材料特性已与Sim4CamSens研究项目下进行的实验室测量结果进行关联，该项目由英国国家物理实验室（National Physical Laboratory）和化合物半导体应用弹射器（Compound Semiconductor Applications Catapult）参与测试。例如，皮肤反射率的特性已细化到鼻子、下巴和脸颊之间的差异，以提高IR摄像头数据的真实性。

Euro NCAP将提供一套含预配置场景的测试包，涵盖所有基本的驾驶员和乘员监测评估。rFpro是目前唯一支持在驾驶员在环（driver-in-the-loop）、硬件在环（hardware-in-the-loop）和软件在环（software-in-the-loop）环境下进行外部和内部传感器开发的仿真平台，这意味着继用于开发ADAS和自动驾驶系统后，该平台现在也能用于车内传感。

Daley补充说道：“展望未来，了解车内人员及其行为对于自动驾驶车辆的运行至关重要，这不仅关乎安全，也关乎乘客体验。如果知道乘员的位置，就可以优化从安全气囊展开到降噪音频等所有功能。我们期待与传感器开发商和OEM合作，进一步推动这项技术的发展。”

图片来源：Nexperia

该产品组合提供工业级和车规级两种版本，导通电阻（RDS(on)）可选17、30、40、60和80mΩ，为从高功率系统到具有严苛散热和机械限制的紧凑型设计等各种应用提供可扩展的QDPAK平台。QDPAK是对Nexperia现有封装产品组合的补充，为设计人员提供了更大的灵活性，以优化效率、功率密度和散热性能。

QDPAK封装解决了高压功率转换系统的一个关键限制：通过PCB散热。通过在封装顶部实现芯片到散热器的直接热通路，这些器件减少了对PCB作为主要散热路径的依赖，并允许对半导体和PCB的热域进行更独立的管理。与传统的D2PAK-7封装相比，顶部冷却封装在相似的热限制下可提供高达3kW的额外输出功率，同时在相同功率水平下提供约40°C的额外热裕量。基于现有的X.PAK平台，QDPAK进一步扩展了功率处理能力，在相似的封装温度下可实现约3kW的更高功率运行，同时在相似功率水平下提供约23°C的额外热裕量。

QDPAK器件非常适合用于电动汽车车载充电器（OBC）、高压DC-DC转换器、电动汽车充电基础设施、光伏逆变器、不间断电源（UPS）、电机驱动器和数据中心电源系统，可帮助工程师优化电气和机械系统的性能。

Nexperia SiC和IGBT产品组负责人Gaetano Pignataro表示：“随着宽禁带技术不断重塑功率转换设计，以及系统变得更小、更密集、功耗更高，业界正面临着一系列新的热学、机械和效率挑战。Nexperia致力于开发能够应对这些系统级实际挑战的解决方案。我们采用QDPAK 1200V SiC MOSFET将SiC技术的性能与顶部冷却的热优势相结合，为工程师们提供了一种实用且可扩展的下一代高功率应用方案。”

采用QDPAK封装的1200V SiC MOSFET兼具顶部冷却表面贴装封装的优势和高效高压功率转换所需的电气特性。其优异的导通电阻温度稳定性确保了可预测的导通损耗和在高结温下的可靠运行，而低电感封装设计和可控的开关特性则有助于高效运行。额外的开尔文源极引脚（Kelvin source pin）可实现更快的换向和更佳的开关控制，帮助设计人员有效管理振铃、电磁干扰（EMI）和开关瞬态效应。

图片来源：Wolfspeed

Wolfspeed首席商务官Cengiz Balkas博士表示：“凭借先前第四代（Gen 4）技术，Wolfspeed实现了客户所需的开关性能突破，而在不到两年后的今天，我们推出了第五代（Gen 5）技术，使得工程师们能够在5×5mm的SiC封装内获得尽可能高的电流。最让我兴奋的不仅仅是我们的创新节奏，更是这项技术为客户带来的可能性：助力加速打造针对实际工况条件的更智能、更高效且小型化的系统方案。”

汽车原始设备制造商（OEM）持续面临实现电气化目标的压力，而车辆成本、安全性、续航里程和充电基础设施的配套完备度依然是阻碍消费者更大范围采用电动汽车的障碍。Wolfspeed Gen 5技术旨在全面解决这些障碍，并为比导通电阻（RSP）——衡量MOSFET有源芯片面积效率的核心品质因数——树立了新的标杆。Gen 5产品使得系统架构师能够设计更紧凑的牵引逆变器，提高单次充电的续航里程，从而优化昂贵的电动汽车电池配置。同时，此技术用固态断路器替代传统机械继电器，为SiC开辟了新的应用机会，并为电动汽车充电基础设施设立了新的效率标准。

领先的单位SiC芯片面积载流能力

与同类5×5mm封装SiC MOSFET相比，基于Wolfspeed Gen 5技术的系统可在高温条件下依旧实现尽可能高的电流。Wolfspeed对导通电阻（RDS(ON)）的持续优化解决了两项备受关注的设计挑战：

• 与目前市面上的同类1200-V解决方案相对比，其最高可降低27%的RSP，显著改善了系统级导通损耗。1200-V QEM50120-25D10实现了175℃芯片级RSP为3.4mΩ-cm2，750-V QEM50075-025D10实现了175℃芯片级RSP为2.0mΩ-cm2。

• 通过针对两个电压平台均实现超窄+/- 18% RDS(ON)分布，减少了对系统级设计裕量的需求。

赋能实现经久耐用的设计

Wolfspeed Gen 5技术包含了Gen 4技术平台相同的体二极管，但同时将结温能力提升至200℃连续工作（215℃有限寿命）。这些MOSFET在实现基准RDS(ON)的同时，凭借软恢复体二极管保持了出色的开关能量；通过进一步改善反向恢复电荷，整体开关损耗也有所降低。

基于成熟的商业平台设计

Gen 5为客户提供了从方案导入（design-in）到量产的直接、低风险路径。即使面对持续攀升的人工智能（AI）需求，对于车规级产能爬坡的准备工作也不会产生影响。Gen 5技术是依托Wolfspeed位于美国纽约州莫霍克谷的可爬坡量产的200mm器件制造工厂进行设计、制造、认证的第二个Wolfspeed MOSFET技术代际。其新产品导入（NPI）、样品测试和客户验证采用200mm量产材料完成。此外，量产无需新的制造设备。

Wolfspeed功率器件与封装开发副总裁Adam Barkley博士表示：“我们的平面型MOSFET技术仍有创新的空间。Gen 5技术建立在我们客户熟悉的工具和工艺基础上，为下一代项目创造了一条低风险的升级路径。对于面临紧迫开发时间表的客户而言，这意味着更快的验证、更快的认证和更快的推向市场速度，同时无需牺牲用户认可且信赖的性能。”

供货与资源

目前，QEM50120-025D10和QEM50075-025D10的样品通过Wolfspeed的直接销售代表向特定客户提供。随着市场需求和客户要求最终确定，预计从2026年至2027年初将陆续推出更多750 V至1200 V的新产品。

该工艺还可以将目前的回收成本降低56%，并且比现有方法更加环保。

图片来源：康奈尔大学

该研究成果发表于期刊《Energy & Environmental Science》，第一作者是博士后研究员Kiwon Kim。

该研究由康奈尔大学达菲尔德工程学院（Duffield College of Engineering）Fred H. Rhodes化学工程教授Vibha Kalra主导。她表示，几十年来，电池行业一直依赖于一种线性的“获取-制造-丢弃”模式，最终导致废旧电池被填埋，其中的毒素可能泄漏到周围环境中，甚至引发火灾。

Kalra称，传统的锂离子电池回收方法比较粗放：电池要么被高温熔炼（即火法冶金），产生合金和炉渣，之后再从中回收有价值的金属；要么被粉碎成黑色粉末状物质，然后通过湿法冶金进行处理，利用强酸回收关键元素。

之后，这些回收的材料必须完全重新合成和再制造——这是一个成本高昂且耗时的过程，导致“循环利用”周期被拉长。“循环利用”是为了使回收资源得以留在系统中继续使用，而不是被填埋。

Kalra的团队开发出一种名为直接电极间再生（direct electrode-to-electrode regeneration，DEER）的方法。在该方法中，废旧电池的各个电极在保持完整并连接到集流体的情况下被取出，然后放入一个装有电化学溶液（1,3-二甲基-2-咪唑烷酮）的独立电池中。该溶液会溶解电池循环过程中在正负极之间逐渐形成的厚绝缘层，即固体电解质界面层，该层会随着时间的推移降低电池容量。

Kalra表示：“我们直接修复这些电极，不进行粉碎或研磨，然后将它们重新装入新电池中。溶解过程基本上有助于电池恢复容量。结果表明，该方法能实现95%的容量恢复。因此，我们极大地缩短了循环利用周期。”

随后，该团队利用阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory）ReCell中心开发的开源软件，进行了技术经济和环境影响分析，以确定DEER的潜在影响。

分析表明，与热解和水解工艺相比，DEER可将回收电池的制造成本降低56%，并减少有害空气污染物和水的消耗。

接下来，研究团队将在工业电池上验证DEER，并针对其他电池衰减形式（例如锂损失）进行研究。

Kalra表示：“目前，我们处理的废旧电池的健康度为70%至80%，这在电动汽车应用中很常见。因此，如果我们能够解决其他一些衰减机制，就可以扩大电池的健康度范围。”

图片来源：罗姆

在xEV领域，碳化硅（SiC）器件的应用范围已从主逆变器扩展到OBC和电动压缩机等功率转换电路，以提高充电速度并延长续航里程。此外，SiC器件也越来越多地应用于工业设备，例如高性能服务器电源和光伏（PV）逆变器等，这些应用对高效运行有着极高的要求。

传统的SiC器件通常采用通孔封装，这种封装方式在高功率运行时能够提供出色的散热性能。然而，采用通孔封装的器件需要人工安装，且其外形尺寸难以实现更小的封装厚度。在此背景下，兼容自动化贴装的表面贴装SiC器件备受青睐。针对上述问题，新型TSC3PAK采用表面贴装封装，实现了与TO-247等通孔技术相媲美的散热性能。

这款新型封装采用罗姆专有的沟槽结构，实现了6.66mm的领先爬电距离，使其能够在2级污染（Pollution Degree 2）环境下承受高达1200V的交流（AC）峰值电压，同时保持与市场上广泛使用的产品的兼容性。TSC3PAK封装在高压应用中实现了安全的绝缘设计，从而有助于降低安装成本并提高可靠性。

采用这款新型封装的产品集成了罗姆第四代SiC MOSFET，实现了低导通电阻和高速开关特性。因此，功率转换过程中的开关损耗显著降低，从而提高了应用效率并降低了功耗。

该产品于2026年6月开始量产。

图片来源：思佳讯

面向汽车应用的先进安全解决方案

Si829x按照ISO 26262功能安全标准开发，适用于ASIL D级功能安全系统，为下一代电动汽车牵引逆变器提供所需的稳健性。其集成保护功能包括：

• 全面的故障诊断、通知和管理

• 完善的安全机制，包括上电自检和安全状态强制执行

• 全球认证的隔离技术，增强安全性和可靠性

Si829x可应用于纯电动汽车、混合动力汽车和插电式混合动力汽车、电动卡车、电动农业（eAgriculture）设备以及诸如无人驾驶出租车和电动垂直起降（eVTOL）飞行器等新兴领域，是先进推进系统隔离式栅极驱动器的理想之选。

全新的栅极驱动控制方法

与传统的电压模式栅极驱动器不同，Si829x采用思佳讯的第二代可变电流驱动技术ProVCD™，通过数字接口实现高分辨率栅极波形整形和逐周期控制。该方法可实现：

• 与电压模式相比，开关损耗最多可降低44%

• 多种封装选项提高热效率

• 降低电磁干扰（EMI）和滤波要求

• 精确控制15安培三相导通和关断电流波形

• 更小的PCB尺寸和系统级成本节约

这些优势有助于制造商提高逆变器效率，同时简化系统设计并加快开发周期。

思佳讯产品线管理副总裁Mario Battello表示：“随着电动汽车平台在全球范围内规模化发展，汽车制造商面临着越来越大的压力，既要提高效率、集成先进功能，又要降低系统成本。Si829x引入全新栅极驱动器技术，能够实现上述所有目标。该解决方案使客户能够跨多个平台标准化逆变器设计，并利用软件优化性能，从而优化电动汽车动力总成并提高系统级经济效益。”

平台可扩展性和设计灵活性

Si829x是一个可配置平台，工程师可以通过软件而非固定硬件组件来调整栅极驱动参数。该平台支持：

• 跨多个车辆平台的设计复用

• 更快的开发和验证周期

• 更大的灵活性，可优化性能、效率或成本

• 与不同厂商的功率半导体技术兼容

通过在集成了VPOS稳压器的单一栅极驱动平台中同时支持SiC FET和IGBT，该解决方案提供双极栅极驱动电压，无需外部负栅极偏置电源，这有助于客户简化设计工作并缩短投产时间。

DMG-S是一款更小巧、更易用的设备，能提供专业级的仿真器真实感，帮助车手在安全、可重复的环境中进行训练、准备和提升。它支持车手培养、赛事准备、赛道熟悉和车辆调校评估，而无需承受赛道驾驶的时间、成本和后勤限制。DMG-S能够快速切换车辆型号、赛道和工况，提供灵活的仿真环境，并能随着车手和车队在不同赛车、锦标赛和职业生涯阶段的进步而不断发展。

图片来源：Dynisma

DMG-S采用与世界领先的赛车运动和汽车项目相同的Dynisma核心动态技术。它能够重现车手在驾驶过程中依赖的各种反馈，从路肩碰撞和重心转移到抓地力变化、轮胎磨损以及转向过度等。凭借小于5毫秒的运动延迟和高于50赫兹的运动带宽，该仿真器能够让车手在车辆模型和自身操作之间建立直接联系。

DMG-S的设计旨在实现简便的安装和操作。它占地面积仅为2.5米×2.5米，采用简单的螺栓固定方式，仅需单相32安培电源，无需远程配电柜或复杂的基础设施。该仿真器提供两种配置：低脚跟点座椅位置，适用于GT和房车赛事；高脚跟点座椅位置，适用于单座赛车。

DMG-S可配置三块77英寸显示屏或VR/XR头显集成。它运行与Dynisma系列仿真器相同的实时软件、操作控制台和人机界面，提供熟悉且可扩展的驾驶体验。DMG-S的设计与软件无关，标配Assetto Corsa，并可兼容其他主流消费级赛车平台，包括F1、iRacing和Le Mans Ultimate。DMG-S还支持专业仿真环境、可视化工具和车辆模型软件。

DMG-S的外形和造型由D5设计总监、前迈凯伦汽车（McLaren Automotive）首席设计师Darryl Scriven参与开发，确保仿真器的视觉效果与其核心性能、精准度和工程品质相得益彰。

Dynisma创始人兼首席技术官Ash Warne表示：“在Dynisma，一切都始于精准性和与真实车辆行为的关联性。当驾驶员能够信任他们通过平台感受到的驾驶体验时，仿真器才真正具有价值，这些体验包括抓地力和路面细节的变化，以及极限状态下的重量转移和车辆平衡。DMG-S以更紧凑的形式实现这一工程理念。它使驾驶员可以在单一平台上体验不同的车型、赛道和工况，从而为车队、赛车学院和赛车手提供高度灵敏的操控和专业级的反馈，这些反馈源自于最高级别赛车运动中备受信赖的技术。”

Dynisma首席执行官Graeme Cook表示：“Dynisma的高性能仿真技术早已获得车队和制造商的信赖，而DMG-S则将这种工程理念融入到更紧凑、更易于使用的驾驶员在环解决方案中。随着仿真技术在车手培养和赛事准备中变得越来越重要，DMG-S为客户提供了一套专业级系统，该系统能够随着客户的职业抱负而扩展，并拥有Dynisma超过180名驾驶仿真专家团队的强大支持。”

DMG-S拓展了Dynisma的赛车运动产品线，与DMG-1并肩而立。DMG-1是面向包括F2、Formula E和IndyCar在内的高级赛车项目的工程级平台。旗舰产品DMG-360XY位居Dynisma产品线顶端，拥有无限偏航角和5米的XY轴物理行程，足以应对最严苛的赛车运动应用。

图片来源：Diodes

这款智能负载开关的输入电压范围为0.8V至4V，可应用于多种子系统电源轨域。其超低导通电阻（最大仅为8mΩ）可最大限度地降低导通损耗，并减少器件内部及周围的发热量。其结壳热阻（RθJC）为8°C/W，可支持高达6A的连续输出电流。该器件还具有低静态电流特性，可提高电源门控效率并最大限度地降低待机功耗。此外，使能控制引脚可提供精确的、由微控制器驱动的电源时序控制。

与分立式解决方案相比，DML1012ALDSQ集成了多项关键保护功能，可帮助工程师减少PCB面积并缩短产品上市时间。该器件通过控制启动期间的输出电压转换速率来最大限度地降低浪涌电流，从而提高系统稳定性。集成的快速输出放电功能可确保下游组件在关机期间完全放电。此外，欠压锁定（UVLO）功能会在电源电压低于安全阈值时禁用系统功能，从而确保行为可预测且供电稳定。

DML1012ALDSQ采用V-DFN3030-8（R型）（3mm×3mm）封装，1000片起订，单价0.17美元起。另有符合标准的版本DML1012ALDS提供，适用于工业和商业应用。

随着AI在企业软件领域日益普及，车队管理机构正在寻求更快、更直观的方式来访问运营、财务和合规信息，而无需在多个屏幕间切换、构建报告、创建仪表盘，也无需依赖了解系统内信息存储位置的高级用户。

图片来源：RTA Fleet

Ron360为此应运而生。用户可以在RTA Fleet360的任何界面向Ron360提问，就像跟同事交流一样。回复可以包含文字说明、图表、可排序的数据表和引用的文档，所有内容都受用户现有权限的限制。早期客户反馈表明，将AI直接引入车队管理环境，显著提高了生产力和管理优势。拉斯维加斯市车队服务主管Brenton Messner表示：“在使用Ron360的短时间内，我们就轻松节省了10多个小时的手动数据检索时间”。Messner还指出，产品内置的AI系统“减少了敏感数据意外落入不法分子手中的机会”，这对于管理敏感车队信息的公共部门机构来说意义重大。

虽然许多机构都尝试过使用外部AI工具，但这些方法通常需要将数据导出到单独的平台，这不仅增加了额外的步骤，还可能带来治理和安全方面的问题。Ron360则将AI直接融入车队管理工作流程中。

RTA Fleet车队战略副总裁Marc Canton表示：“许多车队难以有效利用数据，因为他们缺乏快速可靠地访问数据所需的技能、时间或资源。Ron360通过缩短查找信息所需的时间、降低新用户的培训门槛，并帮助车队专业人员做出更快、更明智的决策，从而有效解决了这个问题。无论是评估维修方案、寻找提高效率的机会，还是制定战略投资决策，只需提出问题即可获得答案。”

与市面上许多AI应用不同，Ron360的设计充分考虑了车队管理机构的问责需求。每个答案都清晰地展示了其生成过程和所使用的信息来源。答案的发布受现有用户权限的约束，Ron360采用只读设计，确保车队专业人员始终掌控决策和行动。

主要发布亮点包括：

• 基于Fleet360运营数据而非通用AI训练数据生成答案

• 通过自然语言问题提供车队、维护、零件和成本方面的洞察

• 图表和可排序的数据表助力实现趋势和绩效的可视化

• 可将任何Ron360回复保存为自动刷新的实时仪表板小部件

• 通过对话式体验，实现更快的上手速度和更便捷的信息访问

• 通过来源归属和回复可见性实现透明的答案验证

• 通过权限控制和AI使用监控实现管理监督

RTA Fleet首席执行官Josh Turley表示：“Ron360改变了车队组织和数据交互的方式。数十年来，车队管理机构一直在投资建设用于存储和报告信息的系统。Ron360是迈向未来的基石，未来车队管理软件不仅能够收集数据，更能成为一个平台，用于实现日常工作自动化、提供智能建议，并减少维持公共车队顺畅运行所需的工作量。”

将AI融入整个车队管理体验中是RTA Fleet的长期愿景，Ron360是实现该愿景的第一步。随着时间的推移，除了简单的活动追踪，RTA Fleet360还将帮助车队管理机构识别趋势、发现新出现的问题，并根据运营数据、车队管理最佳实践和组织目标提出行动建议。

Ron360包含在所有Fleet360套餐中，并将于2026年6月11日起提供。

通过结合Calyos在LHP技术方面的专长与法雷奥的热系统工程、工业规模和全球布局，双方将携手打造新一代被动式先进两相冷却系统。这些系统不仅效率更高（能够应对高热通量），而且结构更紧凑、易于集成、无需维护且高度可靠。

图片来源：法雷奥

应对未来出行需求

随着汽车电动化规模的不断扩大，以及软件定义汽车（Software-Defined Vehicle，SDV）的发展，电力电子设备的计算能力和发热量均呈指数级增长。

法雷奥-Calyos的被动式两相冷却解决方案可为以下应用带来优势：

• 电力电子设备：为车载充电器（On-Board Charger，OBC）、逆变器和“x-in-1”集成电力电子设备提供独立冷却，打造紧凑、独立的“即插即用”冷却系统。对于位于车辆后部的电子设备，该解决方案可实现节能并简化车辆冷却架构。

• SDV：SDV架构推动了高功率密度计算控制器的集中化。该解决方案为高速处理器提供优化的独立、紧凑且可靠的散热能力，确保冷却系统的可靠性和易于集成，省去了传统分布式车辆液冷回路的复杂性。

革新数据中心冷却效率和AI可扩展性

法雷奥将数十年来在汽车热管理领域的专业经验应用于数据中心行业，提供全面且可扩展的冷却解决方案生态系统。

此次合作瞄准快速增长的数据中心市场，并延伸至出行领域之外。AI的加速发展推动了数据中心机架和芯片功耗的上升，并催生了对直接芯片（Direct to Chip）液冷的需求，因此迫切需要提高冷却效率以降低全球能源消耗。

双方合作的首个联合解决方案是一款适用于数据中心的智能两相被动式芯片冷却方案，具有以下优势：

• 得益于两相LHP效应，实现了更高的能源效率，可满足更高的处理器功率和热通量需求，且无需泵等主动部件即可运行；

• 易于改造，适用于风冷服务器：机架内每台服务器均配备独立的两相LHP风冷单元，数据中心无需改造整个设备基础设施，即可通过直接芯片冷却提升功率密度；

• 可靠性和紧凑性：与传统水冷方式（介电流体压力更低）相比，被动式、高效的两相冷却系统简化了维护（无需主动式流体泵），并降低了泄漏风险。

法雷奥电力事业部首席执行官Xavier DUPONT表示：“通过将Calyos的LHP技术融入法雷奥的工业生态系统，我们为汽车和数据中心行业的客户提供了一种独特的冷却解决方案，该方案易于集成和扩展，同时能显著提高能源效率，从而助力构建更可持续的未来。这项新技术是对我们现有的数据中心和车载电力电子设备热管理解决方案组合的完美补充。”

CALYOS首席执行官Antoine DE RYCKEL和CALYOS创始人Olivier DE LAET补充说道：“与法雷奥的合作使我们能够将自身的技术从一项专业创新提升为全球工业标准。法雷奥的制造实力和热学专业知识是满足AI时代和下一代电动汽车冷却需求的理想催化剂。”

图片来源：Waymo

人类驾驶员通过瞬间感知危险、决定如何应对并执行操作来避免碰撞。这一切都在瞬间完成，这得益于中枢神经系统和周围神经系统的协调运作。

目前，碰撞避免的测试和训练涉及多个系统，每个系统通常只测试特定的场景或指标。例如，一个系统可能只关注前车突然刹车时的情况。它们无法捕捉从检测到实际避让的整个过程。

而计算机认知模型ReD基于一种名为主动推理的神经科学框架创建，模拟人脑如何避免意外情况。

ReD代表了Waymo安全研究的最新进展，其中包括十几篇关于行为参考模型的已发表论文。它基于与Waymo成熟的NIEON（Non-Impaired driver with Eyes ON the conflict，专注冲突的非受损驾驶员）模型以及早期自适应人类驾驶员行为主动推理模型相同的预测处理框架，确保其方法的连贯性。这些模型的核心思想是，人类驾驶行为通常可以理解为最小化意外情况。NIEON侧重于模拟人类何时会对威胁做出反应，而ReD则扩展了这些功能，以模拟完整的闭环认知过程。ReD模拟了谨慎且称职的人类驾驶员如何随着情况的变化更新其信念，如何应对其他道路使用者意图的不确定性，以及如何选择规避操作，无论是刹车、急转弯还是两者结合。

几十年来，汽车行业一直使用物理和虚拟碰撞假人来评估汽车的安全性能，包括硬件和结构完整性。ReD模型在此基础上发展而来，它作为自动驾驶系统的行为基准，能够真实地模拟谨慎且称职的人类驾驶员在应对交通冲突时的合理反应。

作为一种通用模型，ReD可以应用于各种场景和环境，包括那些存在显著不确定性的场景，例如其他驾驶员意图不明的情况。至关重要的是，与许多侧重于最后一刻反应性操作的传统模型不同，ReD可以模拟主动规避，展现一位称职的驾驶员如何预判潜在风险，从而从一开始就避免冲突的发生。

“通过将我们的模型建立在主动推理的基础上，我们实现了对人类碰撞反应的整体表征，”代尔夫特理工大学助理教授Arkady Zgonnikov表示。“这使我们能够模拟驾驶员在冲突中感受到的内在‘意外’，为自动驾驶系统提供了一个更接近人类的基准，而这在以前是无法大规模自动化的。”

这一框架的深远影响也得到了世界顶尖神经科学家、主动推理技术创始人Karl Friston教授的认同。Friston在评论发表于《自然通讯》的这项基础研究时表示：“这是一项杰出的工作。它正是主动推理技术诞生的初衷：赋予自主设备情境感知能力，以及我们在驾驶和日常生活中赖以生存的那种受限信息搜寻能力。从技术角度来看，就其生成的模型和所考虑的场景而言，这堪称一项杰作。它展现了多重约束满足的重要性；在这里，它被巧妙地嵌入到一个范数条件粒子滤波器中（用于将规划视为推理）。同时，我们也欣喜地看到学术界和产业界之间如此卓有成效的合作——为了我们共同的利益（和安全）而努力。”

ReD最强大的优势之一在于其可扩展性。由于它基于神经科学的基本原理构建，因此可以扩展到模拟除碰撞规避之外的各种道路使用者行为，例如自适应驾驶行为和道路使用者互动。此外，ReD完全自动化，无需依赖手动编写的规则和人工标注，因此可以应用于包含数千个场景的大型测试集。该模型可以在虚拟环境中表示和评估众多复杂的真实碰撞事故，以前所未有的速度和效率识别性能改进点。

“评估自动驾驶汽车的安全性是一个多方面的问题，了解人类如何处理冲突是其中的关键一环，”Waymo首席安全官Mauricio Pena表示，“通过建立这种称职的人类反应参考模型，我们可以帮助行业朝着一种共享的、基于科学的碰撞规避行为评估方法迈进。”

据外媒报道，大阪大学（University of Osaka）的研究人员开发出一种新型的倾斜切割剪纸结构，这种结构在拉伸时可以扭转。这种设计可用于制造软体机器人。该研究发表于期刊《Royal Society Open Science》。

图片来源：期刊《Royal Society Open Science》

在工程领域，可以通过在平面薄片上进行精确切割，制造出复杂而柔韧的三维结构，而这些结构是传统制造技术无法生产的。这些剪纸材料具有独特的力学性能，例如高强度重量比，这些性能源于其内部结构，而非基材的化学成分。

在典型的剪纸图案中，切割方向与加载方向平行或垂直。然而，大阪大学的研究团队另辟蹊径，通过在聚酯薄片上进行周期性的平行倾斜激光切割，创造出了创新的剪纸图案。随后，他们将薄片卷成圆柱体，并进行了力学测试。

该研究的主要作者Isamu Hashiguchi表示：“我们能够根据手性来表征这些剪纸结构的力学性能。手性是一种几何属性——手性结构无法与其镜像完全重合。”

手性的一个常见例子就是人手。虽然双手相似，但并不完全相同，也无法完全重叠。材料中的这种“手性”非常重要，因为它使得开发具有可调性能的材料成为可能，从而拓展了材料的潜在应用。

在力学测试中，科学家发现拉伸圆柱形薄片会导致其发生扭转和旋转。因此，开发出的结构提供了一种有效耦合张力和旋转的方法，这意味着沿结构施加的力可以转化为旋转力。

资深作者Ryuichi Tarumi表示：“我们发现一些手性剪纸结构具有负泊松比（auxetic）特性。这意味着当这些结构沿纵向拉伸时，它们会横向膨胀而不是变薄。”

负泊松比材料可应用于医疗支架，以支撑支气管、食道和血管的扩张。剪纸结构在拉伸下的旋转特性也使其成为极具潜力的柔性扭转致动器，这种具有扭转能力的柔性机器人组件可用于灵巧操作。

图片来源：英飞凌

英飞凌智能电源高级副总裁兼总经理Andreas Doll表示：“英飞凌将牵引逆变器系统方面的专长与差异化产品组合相结合，具体涵盖OPTIREG™ PMIC、AURIX™微控制器、EiceDRIVER栅极驱动器以及HybridPACK™ SiC功率级模块。凭借深厚的专业知识和丰富的产品线，我们能够将关键功能直接集成到栅极驱动器中，从而帮助客户实现更高的逆变器效率和更优异的性能，同时还能实现更紧凑的布局和更短的设计周期。”

全新EiceDRIVER系列采用多级转换速率控制，可在加速、巡航等不同驾驶条件下实现精确的开关控制。这使得逆变器在WLTP等驾驶循环中，损耗最多可降低35%。动态升压模式最大限度地减少死区时间，进一步降低损耗和总谐波失真（THD）。此外，1EDI3040AS型号还集成了具有2%调节功能的闭环反激式控制器，可实现辅助电源（VCC2）的实时调整。这使得设计人员能够根据不同工作条件调整栅极电源，从而优化效率和性能，降低SiC导通电阻（RDS(on)）并提高峰值电流能力，同时减少外部组件的数量。

其他特性包括带数字滤波的DESAT保护，可实现亚微秒级响应时间和功率器件状态监控。集成的SPI接口支持配置和诊断，并由6通道11位ADC提供支持。这些器件符合ISO 26262 ASIL-D标准，并采用紧凑型PG-LFDSO-36封装。

为了加快实施速度，英飞凌提供一套全面的设计资源，包括安全文档、应用笔记、仿真模型、评估板、配置工具、支持软件以及应用示例。作为英飞凌电动汽车牵引逆变器系统解决方案的关键组件，这些全新驱动器有助于加速高效、可靠的动力总成设计。

供货情况

用于电动汽车的EiceDRIVER 1EDI304xAS隔离式栅极驱动器IC现已投产。

图片来源：英飞凌

H-DPAK将完整的单向半桥功率级集成在单个封装中。该封装采用分体式引线框架设计，并优化了漏极焊盘，从而增强了散热效果，并确保在高密度、高功率电路板布局中符合间距要求。此外，与英飞凌成熟的Q-DPAK和TOLT封装一样，H-DPAK符合2.3mm的标准化高度，从而实现无缝的板级集成。英飞凌打造的H-DPAK是一款适用于液冷、可扩展、即插即用的解决方案，它能降低寄生回路电感，实现更干净、更快速的开关，缩小无源元件尺寸，并提供CoolSiC™技术久经考验的性能——包括出色的RDS(on)×QOSS、一流的RDS(on)×Qfr以及在雪崩、过载和短路条件下的卓越鲁棒性。

H-DPAK半桥器件是一款核心开关单元，可适应各种电源转换拓扑结构。该产品采用集成式架构，在对空间利用率和总体拥有成本要求较高的应用中，能够实现更紧凑的设计。与分立式板级解决方案相比，H-DPAK的开关频率更高，动态性能显著提升，从而实现更紧凑的磁性设计并提高整体系统效率。目标应用涵盖工业和汽车电源系统的各个领域：

• 新一代HVDC AI PSU（5L ANPC）

• HVDC电池和电容备用单元

• 固态变压器

• 家用太阳能和储能系统

• 类人机器人充电

• 两级和单级车载充电器（OBC）

• DC-DC转换器

• 电动汽车辅助设备（xEV）

750V CoolSiC G2具有低栅极电荷（Qg），可降低栅极驱动损耗；高dv/dt能力，可实现高频运行；宽栅极偏置容差，可实现更大的设计裕度并与现有栅极驱动器架构兼容。该技术非常适合对鲁棒性和开关效率要求极高的工业和汽车高功率应用。

H-DPAK扩展了英飞凌的顶部冷却封装系列，支持原生液冷，适用于当今要求最苛刻且快速发展的应用领域。

供货情况

样品现已提供。

图片来源：Fraunhofer IAF

Fraunhofer IAF开发的这款模块采用在绝缘衬底上制造的1200伏GaN器件。该器件的优异性能将通过在演示样机中的使用进行评估，所涵盖的电池电压范围从150伏到最高920伏。该模块的成功研发凸显了基于GaN的功率电子器件在未来电动汽车领域的潜力。

GaN4EmoBiL项目协调员Stefan Mönch教授解释说：“这款单相外置电动汽车充电器演示样机，双向功率高达3千瓦，解决了双向充电在成本、灵活性、效率和紧凑性之间权衡的现有难题。”

目前，电动汽车通常配备固定式车载充电器，将家用插座或公共充电站的交流电（AC）转换为电动汽车所需的直流电（DC），例如，快速充电时的功率为11或22千瓦。

然而，由于其体积、重量以及技术复杂等原因，车载充电器成本较高。GaN4EmoBiL项目开发的外置充电器则提供了一种更经济实惠且灵活的替代方案：虽然其3千瓦的功率输出会导致充电速度比车载充电系统慢，但由于配备了组合充电系统（Combined Charging System，CCS）插头和Schuko插头，它更加便携、紧凑、轻便且用途广泛。

该演示样机总容积为8.3升（约8.8夸脱），包括插头在内的总重量为5.7公斤（约12.6磅）。

另一优势是其双向充电功能。

Fraunhofer IAF高频和功率电子器件业务开发人员Achim Lösch强调说：“GaN充电系统的演示结果显示，高反向电压下的双向充电是提高能源系统灵活性的关键支柱。”

通过双向充电，电动汽车不仅可以作为交通工具，还可以作为储能设备。在电力供应过剩时，电动汽车可以从电网汲取电力；在用电高峰期，它可以将电力输回电网。

Fraunhofer IAF GaN功率电子器件研究员Michael Basler博士表示：“我们正在开发创新的GaN器件和集成功率电路（GaN power IC），这些器件不仅高效，而且通过功能集成，显著提升了系统级小型化水平。与此同时，我们正在电压等级、载流能力和晶圆尺寸方面提升这些技术的可扩展性。我们的目标是：以硅的价格实现宽带隙性能。”

全电气社会（All-Electric Society）的关键技术需求之一是不断开发功能更强大、效率更高的功率电子器件，尤其是在能量转换和存储系统领域。

在这些应用领域中，功率电子元件是瓶颈所在：转换器能够承受的最大电压通常取决于所用半导体的击穿电压，从而定义系统的关键极限。因此，这些元件的性能对整个系统的性能至关重要。

由于其物理特性，GaN能够显著推动能量转换应用领域功率电子器件的进步。基于GaN的元件有助于开发出速度更快、结构更紧凑、效率更高的系统。

在电动出行领域，GaN凭借其卓越的性能、效率和低成本优势，为电压等级高达1200伏（未来甚至可达1700伏）的功率电子器件的应用打开了大门。

这种高性能系统不仅能够提升电动汽车的续航里程，还能提高其成本效益，并有助于在更广泛的社会群体中推广电动汽车。

通过将舍弗勒的控制单元与Sonatus的AI基础设施软件相结合，双方能够直接在汽车边缘端实现智能控制，从而加速开发、降低复杂性，并在车辆的整个生命周期内实现持续改进。

图片来源：舍弗勒

SDV不仅需要强大的硬件，更依赖于硬件、软件和数据之间的无缝交互。该联合解决方案将Sonatus Collector AI和Sonatus AI Director集成到舍弗勒的控制单元中，为下一代车辆架构打造了即用型基础，并确保产品更快上市。

舍弗勒股份公司电动出行首席执行官Thomas Stierle表示：“SDV需要强大且可扩展的硬件基础。我们的控制单元在车辆内部运行数据驱动和基于AI的功能，从而助力实现下一代车辆架构。”

从硬件到智能系统

作为一家运动技术（Motion Technology）公司，舍弗勒贡献其跨域控制单元和全面的系统集成专业知识，涵盖动力总成、能源、底盘和车身，助力构建集中式和区域式架构，为SDV奠定基础。

Sonatus在量产级AI驱动的SDV技术领域拥有丰富的经验，其技术已应用于超过800万辆汽车。Sonatus的解决方案通过嵌入式AI功能扩展了舍弗勒的系统：

• Sonatus Collector AI无需依赖大规模数据记录即可实现有针对性的实时数据采集

• Sonatus AI Director允许直接在汽车端部署和进行AI模型的生命周期管理

Sonatus首席执行官兼联合创始人Jeff Chou表示：“硬件集中化是第一步；当AI能够在边缘运行，硬件能够持续学习和适应时，SDV才能真正实现。我们与舍弗勒携手，将静态控制单元转变为动态的、智能驱动的系统。”

为汽车制造商带来的优势

双方开发的解决方案使汽车制造商能够直接在控制单元上运行并持续改进关键车辆功能，例如转向、制动和能量管理。新功能和优化方案可在车辆生命周期内部署，无需更改硬件。

灵活的数据采集功能助力更快地解决问题，并更深入地了解车辆性能，从而使汽车制造商能够更好地应对日益复杂的系统，并显著加快开发周期。

舍弗勒股份公司车辆与电池控制业务部高级副总裁Rodrigo Peres表示：“我们的中央控制单元配备了预集成的软件基础设施，其中就包括Sonatus的解决方案。这显著简化了客户的集成工作，并帮助他们加速软件架构的集中化。”

研究人员称，这种传感器可以提高态势感知能力，增强安全通信，并帮助士兵在复杂的战场环境中更快、更明智地做出决策。

图片来源：US Army

美国陆军研究实验室（Army Research Laboratory，ARL）研究物理学家David Meyer表示：“我们在量子科学领域的研究，旨在为士兵提供感知和理解周围世界的新方法。这项研究使在单一传感组件中探测和精确定位宽频率范围内的信号成为可能，即使在最严苛的环境中也能实现。”

三维无线电波测量

这种新型传感器基于里德伯原子（Rydberg atoms），这是一种处于高度激发态的原子，对电场极其敏感。

研究人员描述该装置不仅能测定电磁场强度，还能确定其三维偏振方向和传播方向（即k矢量）。

据ARL称，这是首次使用量子传感器实现此类测量。

传统传感器通常一次只能测量单一方向上的电磁场强度。然而，ARL开发的量子传感器可以“看到”电磁场的方向和运动，从而提供完整的三维图像。

尽管尺寸只有几厘米，但该传感器仍能以约两度的精度确定入射信号的方向。这使其成为一个高度灵活的平台，用于在激烈的环境中探测和定位射频信号。

用于拥挤频谱的微型传感器

传统天线通常需要在物理尺寸上与所探测的信号相当，并且通常仅限于狭窄的频率范围。与传统天线不同，ARL的传感器不受信号大小的影响。它还可以在整个射频频谱范围内工作。

这种能力源于里德伯原子（Rydberg atoms）的宽带特性，它可以在从直流到太赫兹的频率范围内工作。

Meyer说到：“现代战场是一个极其复杂的射频环境。随着自主系统的激增，可能会出现数百个不同的信号源。拥有能够覆盖整个射频频谱、并能测量这些场的三维方向的单一传感器平台，代表着一种潜在的变革性能力，尤其是在频谱感知方面。”

基于多年的量子研究

该传感器的工作原理是：使用一个装满铷原子蒸气的微型玻璃池，研究人员用激光照射该玻璃池，使原子跃迁到里德伯态。当无线电波穿过玻璃池时，原子会做出响应，从而揭示场的强度、方向和三维运动。

这项最新研究建立在ARL早期开发的里德伯静电计的基础上。

相关研究成果发表于期刊《Physical Review Applied》。