萌鱷「破殼記」！安徽揚子鱷今年將迎1600+「新成員」
2026-02-15 03:09 2,891次浏览本報三亞8月3日電 (記者董澤揚)由中國科學院深海科學與工程研究所主導的國際研究團隊，在西北太平洋的千島—堪察加海溝和阿留申海溝發現全球最深、分布規模最大的化能合成生態系統。在深度達到9533米的深淵海底，存在著目前已知最深的化能合成生命群落和巨大甲烷儲庫。相關研究成果7月30日發表於國際學術期刊《自然》。 研究團隊利用「奮鬥者」號載人潛水器，揭示了深淵中延綿且蓬勃生長的化能合成群落。這些生命不依賴陽光獲取能量，而是利用地質流體中的化學反應獲取新陳代謝所必需的能量。這一發現不僅挑戰了關於生命在極端深度生存能力的認知，也為理解深海碳循環的複雜機制提供了全新視角。 深淵是指深度在6000米至近11000米之間的海溝區域。長期以來，科學界推測化能合成群落可能廣泛存在於深淵區域，但此前發現的案例屈指可數。此次研究首次在9533米的深淵，以及跨越2500公裡的廣闊海溝底部，觀測到世界上分布最深、分布規模最大的化能合成生命群落。這些群落主要由深海管狀蠕蟲和雙殼類軟體動物組成，它們依靠富含硫化氫和甲烷的流體維持生命。 該研究對理解地球深部碳循環具有深遠意義。通過地球化學分析，研究發現這些環境中的甲烷由沉積層深處的微生物活動產生。這表明深淵海底之下還存在未知的、龐大而活躍的深部生物圈，不斷將由沉降有機質分解而來的二氧化碳轉化為甲烷。這一過程可能封存了大量從上層海洋沉降的有機碳，並以天然氣水合物等形式在深淵海底形成規模巨大的甲烷儲庫，挑戰了傳統的深海碳循環模式。 這一發現也直接挑戰了「深淵生態系統主要依靠從海洋表層沉降的有機顆粒和動物殘骸維持」的傳統觀點。研究證明，化能合成生命可能在深淵生態系統發揮著比想像中更重要的作用，並深刻影響著深淵生態系統的結構和功能。在此發現的基礎上，研究人員推測，化能合成生態系統在深淵的分布可能遠比目前發現的更為廣泛，有望在全球範圍內形成一條沿構造活動活躍、有機質豐富的海溝底部分布的「化能生命走廊」。 本次研究是「全球深淵探索計劃」的重要組成部分。該計劃由中國科學院發起和主導，獲得聯合國「海洋科學促進可持續發展十年」執行委員會批准，旨在利用先進的深潛技術揭開地球深淵無人區的奧秘。研究團隊將進一步探索化能生態系統的全球分布格局、深淵碳循環模式及其對全球碳循環的影響。 《 人民日報 》( 2025年08月04日 13 版)
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來，人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場，大家紛紛好奇，究竟還有什麼運動是機器人做不到的？ 「某種意義上，目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過，要讓機器人跑得非常快、跳得特別高，會受到硬體限制，完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日，宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標：真正去幹活 2025年春晚上，一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示，上半年整個機器人行情非常火爆，從需求端拉動了整個行業發展，包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過，目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段，跳舞、功夫、運動樣樣行，未能真正走進人們的日常生活。 對此，王興興向記者解釋，很多技術的進步需要一些時間，一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動，當下還不太現實。在這個時間點，我們用AI(人工智慧)技術，讓機器人做些運動、表演，反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期，對於普通人來說可能用途有限，沒有圖形界面，也沒有word，很多情況下，要有電腦先出來，有一些開發者在上面開發更多軟體，過幾年軟體功能越來越多了以後，電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻：王興興：普通人用上人形機器人，還需要時間來源：中國新聞網 王興興強調，整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活，真正去解放生產力、提高生產。從時間上看，可能2-3年會有明顯的技術進步，大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年，機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼，限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢？ 他分析，很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高，從技術層面或者純AI的角度來說，目前的硬體完全夠用，當然還不夠好，要持續進步，而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前，大語言模型已經做了很長時間，但是大家覺得模型很『傻瓜』，很難在實際中應用。」王興興認為，快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析，與語言模型領域不同，具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動，但在機器人領域，無論用什麼方法去採集數據，放到機器人上跟實物的偏差還是較大，效果不是很理想。 「未來2-5年，大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型，這是很重要的，此外，更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信，如果有更大的技術突破，未來幾年，全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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