貴州首個模塊化高層住宅「搭積木」式組裝 建築垃圾減少八成
2026-03-30 04:31 5,953次浏览北京8月8日電 (記者 孫自法)中國科學院古脊椎動物與古人類研究所鄧濤研究員團隊最新在寧夏靈武一處漸新世(距今約3400萬年-2300萬年)地層中發現一件巨犀下頜化石，研究鑑定為巨犀新屬種，將其作為模式標本並命名邱氏吐魯番巨犀。 本次研究發現的邱氏吐魯番巨犀下頜化石。中國科學院古脊椎所 供圖 研究團隊還依據邱氏吐魯番巨犀牙齒的微觀形態和元素分布，恢復重建出巨犀哺乳期和體成熟的生活史片段，填補了古近紀時期(距今約6600萬年-2300萬年)犀類生活史數據的空白。 這項古生物化石發現研究的成果論文，近日在國際學術期刊《科學報告》(Scientific Reports)上發表。 論文通訊作者鄧濤研究員表示，動物的生活史可以被看作是它們從出生到死亡的整個生命歷程，包括繁殖、生長、發育、衰老等多個階段。作為生物演化的重要研究內容，生活史與動物體型大小之間的關係長久以來是研究的難點，受到廣泛關注。 目前，已知的研究多以現生動物的數據作為參考，對化石類群的研究相當缺乏。例如，現生犀類的體型僅次於大象，壽命可達50歲之久，各方面的生活史數據全面而豐富，但僅有3個化石類群有相關研究。犀類自始新世(距今約5600萬年-3400萬年)以來體型變化巨大，巨犀是陸地上曾出現過的體型最大的哺乳動物，化石數量豐富，為研究動物生活史與體型關係這一問題提供了契機。 邱氏吐魯番巨犀牙齒的冠周紋計數(A)以及磨片顯示的芮氏線生長周期(B)。中國科學院古脊椎所 供圖 論文第一作者、河南中醫藥大學解剖學副教授盧小康介紹說，研究團隊將邱氏吐魯番巨犀下頜標本的第二下前臼齒和第一下臼齒製作磨片，結合偏振光顯微鏡和雷射剝蝕的方法觀察牙齒上記錄的生長紋。 根據第一下臼齒和第二下前臼齒的牙骨質年紋數量觀察結果，研究團隊推斷邱氏吐魯番巨犀化石個體的年齡約為17歲，其體成熟年齡應該在此之前。第二下前臼齒的齒冠在雷射剝蝕作用下顯示4個條帶區域，具有顯著的相關變化規律，指示邱氏吐魯番巨犀在齒冠發育形成時尚在哺乳期內，哺乳期至少427天。此外，根據具有較長下門齒的下頜研判，邱氏吐魯番巨犀可能屬於較原始類型的雄性個體。 對比現生犀牛的生活史數據發現，吐魯番巨犀的哺乳期與現生犀牛相似，且體成熟年齡落在非洲犀的變異範圍之內，尤其接近白犀的年齡數值，與根據體型公式計算的年齡也相近。 本次研究化石標本第二下前臼齒齒冠釉質顯示元素富集的變化規律。中國科學院古脊椎所 供圖 鄧濤指出，由此可見，犀類的生活史節奏在早漸新世(距今約3400萬年-2730萬年)就已經存在，演化上相當保守。不過，早中新世生活在森林中的近無角犀屬體成熟年齡在11歲左右，暗示體型大小、齒冠高度與體成熟年齡之間的關係並非簡單的線性耦合，這有待進一步研究揭示古環境驅動下演化節律與生態策略的關係。 據了解，2025年是中國科學院院士邱佔祥從事古哺乳動物學研究65周年，為致敬他對巨犀研究的卓越貢獻，此次研究發現的巨犀化石新種被命名為邱氏吐魯番巨犀。(完)
世界人形機器人運動會將於8月14日開幕，作為重要項目之一的足球賽預選賽已先一步開賽。來自國內高校的參賽隊GeoHBots在比賽中早早陷入了以少打多的局面。團隊成員向北京商報記者解釋稱，他們的機器人在比賽中吃到紅牌被罰出場，原因是算法不會識別對方的機器人而導致的對抗，被裁判視作背後惡意衝撞，「它只會看球、場地」。 據悉，參加3v3比賽的團隊每支有四個機器人可供使用，三名首發一名替補，少一人的局面無疑讓GeoHBots團隊非常被動。 在綠茵場上跌跌撞撞的金屬身影，實則是一場關乎產業未來的技術練兵——笨拙的動作調試、程序算法的優化、失敗案例的積累，都是人形機器人從實驗室走向商業化場景這一進化路徑上這樣那樣的微調。 技術的綜合考試 機器人足球賽從不是為了復刻人類球賽的精彩，而是給技術能力搭了個實戰考場。 加速進化機器人公司售後技術支持負責人呂明向北京商報記者拆解了這場考試的核心考點：「機器人的運控，就是運動能力、步態這些，下肢能走多快、用什麼樣的步態、有什麼樣的腳法，都是機器人能踢球的基礎；上半身則是感知，主要是視覺，能不能看得準，看得準才能踢得準；最後是決策，就是在什麼情況下用什麼樣的動作，怎麼樣去做接下來要做的動作。」 賽場邊各支隊伍的備賽細節，透出相似的技術打磨縮影：來自馬來西亞的Team Robotedge團隊向北京商報記者介紹，比賽開始前他們要反覆通過電腦調整機器人的靈敏度、運控參數，還要讓機器人持續識別、捕捉比賽用球——這是在針對性訓練運控與感知能力。GeoHBots也向記者透露，他們需要在賽前把自己的代碼、程序刷進去，其中包含視覺、動作、策略等細節，都是為實戰而做的準備。 在現場，你時常能看到一個人類隊員舉著一臺電腦跟著一臺人形機器人，二者通過一根長長的、有點像牽引繩的數據線相連，這正是他們在調試準備——機器人將數據畫面等傳到電腦，人類基於這些數據進行調優。當然，在比賽的時候，這些機器人都需要放開繩子，自主發揮。但考試並不一帆風順，呂明向北京商報記者進一步分析稱，如果機器人的視覺不行，那就看不清、定位不好、踢不準；如果決策不行，該用什麼動作卻做了錯誤判斷。這幾個因素一疊加，強隊跟弱隊的區別就很大了——有的機器人因視覺盲區對著空場地狂奔，有的因決策失誤放棄防守猛衝前場，最終被踢成大比分的慘敗。 但這些考砸了的時刻並非毫無價值——就像企業技術迭代的「錯題本」，每一次失誤都在為算法優化提供精準坐標。 為應用試金 或許有人疑惑，興師動眾讓這麼多人和機器人在賽場折騰，意義何在？答案藏在那些並不非常外顯的技術細節裡。 呂明指著一位在場上做著橫移動作的機器人向北京商報記者解釋：「你看他有那種橫移的，像螃蟹步，這就算是盤帶了。」這種賽場練就的移動步伐，未來可能就是家庭中服務機器人在客廳繞開茶几的靈活身法。 呂明還提到，這些機器人很多是一天要踢四場比賽，在劇烈、頻繁的碰撞下依然能正常運作，摔倒也能自己站起來——這種穩定、耐用，可自我調整的硬體性能，正是工業協作、家庭陪護等場景的核心需求。 前述機器人那種「只認球不認人」的識別局限，也可通過更複雜的算法解決，把環境感知數據練好，未來就能分清水杯、遙控器和毛巾，避免服務場景中的烏龍。 參賽生態還藏著產業進階的新生力量。Geo-HBots團隊向北京商報記者透露，他們賽前僅用不到兩個月準備，依託的正是廠商提供的開源基礎平臺；呂明也向記者表示，現在其實還很難談比賽質量，更多是讓大家上場激發熱情。人形機器人在國內剛起步，加速進化公司的機器人在交付參賽團隊時就自帶一套開源Demo算法供參賽者調試。「要讓學生通過比賽走完流程，對機器人有理解，再有興趣去研究，畢竟做運控、做感知、做策略，理論和實踐是很不一樣的。」 每次有進球發生，現場參賽隊成員總會爆發出不亞於自己踢比賽進球時的歡呼，看得出他們確實很高興，像是以一種主教練的身份——這種包容性強的參與生態，正在培育未來的開發者群體。 慢功夫裡的大未來 比賽當中，有些進攻輪次非常簡單粗暴——某隊的機器人在中場附近大力射門，然後球就徑直跨過半場，滾進對方球門。 但人形機器人產業的進化，不可能是一蹴而就的爆發，需要在包括賽場在內的試錯中沉澱慢功夫。 呂明向北京商報記者強調比賽數據的核心價值：「我們會持續做相關的解決方案，掌握的數據越來越多，機器人模型的學習能力、判斷能力也會變強。最終還是要推動人形機器人領域發展，比賽只是其中一種形式，也是為了驗證我們的硬體、軟體、算法能力，讓它以後能服務更多其他場景。」 這些在綠茵場上積累的硬控穩定性、感知精準度、決策合理性，正在編織一張技術網絡：硬體耐用性達標了，機器人才能走進真實場景；算法識別準了，才能理解人類需求；多模塊協同順了，商業化落地才有底氣。 或許十年後，當家庭機器人熟練地幫你遞水、工廠機器人精準搬運零件時，它們的運動神經和大腦邏輯，最早正是在這場笨拙的足球賽裡，被一群學生和工程師一點點打磨出來的。 眼前跌跌撞撞的機械身影，正在用成功或失敗的動作，攢下人形機器人產業的未來底氣。 北京商報記者 陶鳳 實習記者 王天逸
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