著名导演卡梅隆（James Cameron）接受采访谈论了足以以假乱真的深度伪造（Deepfakes）的危险性。他说：我们创造的几乎所有东西都会在某些时候出问题。我一直工作在视觉效果的前沿，目标是逐步获得越来越真实的照片。因此从某种意义上说，每次改进工具时，我们实际上都是在构建一个创建虚假媒体的工具集——我们现在看到这种情况发生了。现在玩这些应用程序的人还不多。但随着时间的推移，限制将消失。你看到并完全相信的东西可能是伪造的。

这是我们依赖视频的大问题。新闻周期发生得如此之快，人们的反应如此之快，在 Deepfake 的内容发布和被暴露是假的之间，你可能会遇到大事。我们看到了一些情况——你知道，阿拉伯之春就是一个典型的例子——在社交媒体上，暴动几乎在一夜之间发生了。你必须真的强调批判性思维。你是从哪里听来的？你知道，我们有这么多的搜索工具可用，但是人们就是不用。了解你的信息来源。调查你的信息来源。你的消息来源可靠吗？

但是我们也不应该陷入荒谬的阴谋妄想症。当科学家发表他们的研究结果的时候。科学界的人不会只说，“哦，太好了！”不，你要经过重要的同行评审阶段。它必须经过审查和检查。研究发现越激进，同行评审就越多。所以优秀的同行评审科学无法说谎。但是出于某种原因，人们的头脑会倾向于对现实进行更性感、更恐怖片式的解读，而不是接受显而易见的解释。

我总是使用奥卡姆剃刀——你知道，奥卡姆剃刀是一个伟大的哲学工具。它说最简单的解释是最有可能的。阴谋论太复杂了。人没那么好，人的系统没那么好，人无法保守秘密来保命，大多数掌权者都是装模作样的傀儡。事实上，我们认为他们真的可以实现这些——这么复杂的情节？我根本不相信这样的胡扯！比尔盖茨并没有真的想通过流感疫苗给你植入芯片！

你看，你知道的，我总是对新技术持怀疑态度，我们都应该这样。曾经的每一项技术进步都变成了武器。我一直在对人工智能科学家这样说，他们说，“不，不，不，我们已经控制住。”你知道，“我们只给人工智能正确的目标……”那么谁来决定这些目标是什么呢？是那些给研究提供资金的人，对吧？那些都是大企业或者国防机构。所以你要么就是要教会这些有意识的实体贪婪，要么就是教会他们杀人。

如果天网（Skynet）想要主宰一切并消灭我们，实际上这看起来很像现在正在发生的事情。它不需要——比如说，用核武器消灭整个生物圈和环境。让我们的思想反对我们自己，这将变得容易的多，需要的能量也少得多。天网要做的一切就是 deepfake 一些人，让他们互相对抗，传播煽动性的信息，让人们陷入巨大的 deepfake 之中。

我的意思是，现在的我就可能是人工智能创造的投影。

2008 年 10 月，假日购物季到来之前。脱口秀主持人奥普拉（Oprah Winfrey）公布了她最喜欢的产品清单，亚马逊 Kindle 在小工具类别名列前茅。这是电子纸（e-paper）概念成为主流的时刻。在亚马逊 Kindle 让电子纸出名之前它早就被发明出来了。故事始于十年前的 1997 年，在 MIT 媒体实验室，两位学生——J.D. Albert 和 Barrett Comiskey 受到教授 Joseph Jacobson 的启发，发明了这种显示器。从一开始，电子纸就显得很神奇。眼睛可以轻松阅读它，即使是在户外和明亮的阳光下也是如此，而其他的便携式显示器在此条件下通常会无法阅读。两次充电之间的间隔可达到数周，而配备其他显示器的移动设备几乎撑不过一整天（其中一些现在仍然无法用一整天）。然而它的局限性也显而易见——图像只能以黑白方式显示。在一个很久都见不到单色显示器的世界里——电视在 1960 年代开始转变，电脑显示器的转变发生在 80 年代后期——单色显示器绝对是古朴的老派。

所以从电子墨水技术最初发展开始，一个问题就一直笼罩在电子纸技术上，Kindle 的发布甚至加剧了这个问题：什么时候才能看到这种神奇的显示技术展现缤纷的色彩？不是没有人尝试过。多年来，电子墨水研究人员一直在研究彩色电子纸，世界各地的大学、企业研究实验室和初创公司中的研究人员也在研究这个问题。他们提出了一些针对实体零售店货架标签和标牌的早期产品。但是这些产品只是为黑白屏幕添加了一种颜色——红色或者是黄色，这不是大家所认为的全彩显示器。事实上，在第一台 Kindle 出现十多年后，在电子纸被发明出来二十多年之后，全彩电子纸仍然没有进入消费市场。电子纸为什么需要这么长时间才能让绿野仙踪从黑白过渡到彩色？多年来，研究人员尝试了多种方法，一些方法借鉴了更传统的显示器的技术，另一些则从原始的电子纸的独特设计演变而来。例如 Qualcomm 就花费了数十亿美元研究了一种方法，该方法受到了蝴蝶翅膀的启发。总体而言，就算曲折，通往成功的彩色电子纸之路是一个经典的技术胜利的故事。

根据本月早些时候提交的请求，FedEx 向美国联邦航空管理局（FAA）询问是否可在货机上安装反导弹激光器。公共登记机构定于下周公布这项提交给 FAA 的请求。寻热导弹探测并瞄准货运喷气发动机排出的热量，由于货机机动性不如战斗机，它们很难摆脱。反导弹激光器的作用就像是分散注意力，将红外激光直接照射在导弹上，破坏其跟踪热信号的能力。尽管这看起来有点离谱。但自从 COVID-19 疫情以来，供应链问题一直在导致食品和产品的短缺。去年黑客甚至对一家主要的农业服务供应商进行了勒索软件攻击。考虑到物流面临的这些赛博朋克挑战，FedEx 的申请有点合理。申请信中写道：“近年来，在国外发生的多起事件中，民用飞机被便携式防空系统击中。”当 FedEx 在 2008 年首次测试类似设备时，CBS 报告称激光器对眼睛是安全的。这种激光真的不会对地面上的平民造成问题，那么这让我们想知道——所有客机都应该使用这种技术吗？

瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的工程师开发出一种能同时读取多个量子比特（量子数据的最小单位）的方法，为新一代更强大的量子计算机铺平了道路。EPFL 工程学院高级量子架构实验室(AQUA Lab)负责人 Edoardo Charbon 教授表示：“IBM 和 Google 目前拥有世界上最强大的量子计算机。”“IBM 刚刚推出了 127 量子比特的机器，而 Google 的机器是 53 量子比特。”由于量子比特数量存在上限，量子计算机变快的范围也有限。Charbon 领导的工程师团队同英国的研究人员合作，开发出了一种很有希望突破这一技术障碍的方法。他们的方法可以更有效地读取量子比特，这意味着可以将更多的量子比特打包到量子处理器中。研究报告发表在《Nature Electronics》期刊上。量子比特的数量受限于目前没有可以快速读取所有量子比特的技术。Charbon 表示：“更复杂的是，量子比特在接近绝对零度——即-273.15摄氏度的温度下运行。这让阅读和控制它们变得更加困难。工程师通常是在室温下使用机器并控制每个量子比特。”

几个世纪以来，我们已学会将信息转化为越来越耐用和有用的形式，从石碑到纸张到数字媒体。从 1980 年代开始，研究人员开始对如何将信息存储在量子计算机中进行理论研究，信息在量子计算机中会受到各种原子级错误的影响。到 1990 年代，他们找到了部分方法，但这些方法落后于它们的竞争对手传统计算机，后者提供了令人难以置信的可靠性和效率。在 11 月 5 日发布的预印本论文中，莫斯科国立大学的 Pavel Panteleev 和 Gleb Kalachev 表明——至少在理论上——量子信息可以像传统信息一样受到保护，免受错误的影响。他们结合了两种极其兼容的经典方法发明了新技术来证明。

今天的量子计算机只能使用大约 100 个量子比特——传统比特的量子等价。它们的规模需要扩大几千倍或者几百万倍才能真正发挥作用。随着量子比特数量的增加，量子数据的新方法可以保持恒定的性能，因此它应该有助于将未来量子计算机的大小和复杂程度保持在最低限度。作者还展示了其量子方法如何让经典信息的错误可测试，这是长期以来一直梦寐以求的一个功能——同时另一个小组在传统方法中发现了相同的能力。以色列 Weizmann科学研究所的 Alex Lubotzky 表示：“令人惊讶的是，两个不同的团队基本上同时解决了这个存在了 30 年的问题。”

最终我们永远无法完美地保护信息免受所有错误的影响。我们知道，在数学上，我们可以将传统信息（例如一个单词或者一个数字）表示为二进制数字或者比特——1 和 0 组成的数字序列。但是当我们真的以电路的形式构建比特时，就会发现一些讨厌的电气交互——通常简称为噪声——会导致比特随机反转成错误的值。

一架自主驾驶无人机帮助挽救了一位心脏骤停的 71 岁男子的生命。该男子在瑞典特罗尔海坦的家门口铲雪时发病，无人机给帮助救治他的医生送来了除颤器。这名不愿透露姓名的男子表示，它来得如此之快真是“太棒了”。运营无人机的公司表示，这意味着可以在救护车到达之前开始除颤。从发出警报到自动体外除颤器（AED）送到只用了三分多钟的时间。病患表示他不记得 12 月初那天发生的事情。他说，他正在清理车道上的厚厚的积雪，心脏骤停袭来，“一切都变黑了。”

农业设备制造商 John Deere 宣布了最新的自动驾驶套件：一套将机器学习与该公司 GPS 支持自动转向功能结合在一起的硬件和软件，打造出“完全自主的拖拉机”。近年来，支持自主农业的技术发展迅速，但 John Deere 声称这是向前迈出的重要一步。有了这项技术，农民不仅可以将双手从方向盘上解放出来，或者离开驾驶室——他们还可以完全离开农地，在不在场的情况下让设备自己干活，他们可以用智能手机远程监控。John Deere 的产品和精密农业生产系统副总裁 Deanna Kovar 表示：“这不是演示。它不是概念机器。这是我们多年来和农民共同努力的成果，将在秋天投入生产。”Kovar 表示：“我们并不是凭空发展到自主机器的。”“John Deere的 AutoTrac 解决方案已将操作员从现场方向盘操作中解放出来将近二十年了。”

这项新技术的最大区别在于，驾驶员在设置好之后，就不用理会自动驾驶拖拉机的某些方面。该公司的自动驾驶套件包含了六对立体摄像头，可捕捉拖拉机周围的 360 度全景。输入的信息将由机器视觉算法进行分析，以发现意外的障碍。Kovar 表示：“（农民）要做的就是将拖拉机送到田间，完成设置，离开驾驶室，然后在他们的手机上滑动，操纵机器‘在农场里移动’。”“每八个小时，他们返回给它加油，并将它从一块田转移到另一块田。”尽管 John Deere 将其展示为一个自主系统，但值得注意的是，这个循环中仍然有人存在，而且不仅仅是农民。当该公司的算法发现意外时，来自摄像头的图像会被发送给“远程操作员”——本质上是第三方承包商的呼叫中心，他们将手动检查障碍是否是误报或者问题是否已被自行解决。如果这是一个真正的问题，他们会通过移动应用程序上的警报将事情上报给农民。然后农民可以自己查看图像，并决定是要重新绘制路线还是亲自去检查情况。Kovar 表示：“我们已经训练算法知道哪些东西是飞鸟，你不必因为鸟停下来。但是比如说，如果是在田里遇到了一只狗，我们就会停下来。”“我们并不想总是提示农民，因为这可能是凌晨两点。自主的部分价值就在于让农民能专注于其他任务。”

在 CES 2022 上，宝马演示了基于 E-ink 电子纸技术的汽车变色涂料。尽管已在 BMW iX Flow 现场演示车上亮相，但这种具有未来特色的功能还远未做好生产准备。电泳着色材料本身被用作车身覆盖件，它的工作原理和 Kindle 电子墨水显示屏一样。覆盖件中嵌入了数百万个微型胶囊，每个微型胶囊中都包含了带有负电荷的白色颜料和带有正电荷的黑色颜料。根据设置，给这种材料通电将让白色或者黑色的颜料上升到微型胶囊的顶部，在瞬间改变车辆的颜色。当前的版本只能在两种颜色之间进行切换，但是调色板最终将扩展到可以显示彩虹般的各种颜色。配备 E Ink 功能的BMW iX Flow项目的负责人 Stella Clarke 在一份预先准备的声明中表示：“这让驾驶员可以自由地表达他们个性的不同方面，甚至是对外观变化的享受，并且在每一次坐到车上的时候重新定义它。”E-ink 外观显示在实际使用中也会很有用，例如根据天气改变颜色可以在寒冷的天气里增长车辆的电池寿命（因而也能延长续航里程），或者在温暖的天气里减少对空调的需求。

克莱斯勒母公司 Stellantis 宣布到 2028 年克莱斯勒将只生产电动汽车。转换到电动汽车并不需要太大的转变，有 96 年历史的克莱斯勒目前只销售两款车型：300C 和插电混动 Pacifica。该公司在 CES 上展示了跨界概念车 Airflow，它应该是将在 2025 投产的首款电动汽车的原型。Airflow 使用两个 150 kW 电动马达，每个轮轴一个，电池大小没有披露，目标行驶距离为 350–400 英里。汽车使用的软件和用户界面被称为 STLA SmartCockpit，能通过无线进行更新。Stellantis 正与宝马合作提供 Level 3 级别的自动驾驶能力。

梅赛德斯奔驰宣布其电动概念车 Vision EQXX 单次充电行驶距离达到一千公里（或超过 620 英里）。这一数字比特斯拉的 Model S Long Range Plus 高 220 英里。厂家的模拟显示 Vision EQXX 在公路上行驶 100 公里使用不到 10 kWh 的电，每 kWh 超过 10 公里，换算成汽油相当于每百公里 1 升汽油。Vision EQXX 是超轻型汽车，重量只有 1750 公斤，并为空气动力学进行了优化，阻力系数为 cd 0.17，比足球的 cd 0.18 到 0.2 更符合空气动力学。

将视频、图像、蓝图或其他数据输入先进 3-D 绘图软件创建出的数字孪生（digital twins）正被用于医学领域的内部器官复制和研究。它们让工程师能更快地设计汽车和飞机的原型——包括空军战斗机。让建筑师和城市规划者以清晰和准确的方式构想并建造摩天大楼和城市街区。数字孪生开始成为制造和研究领域的主流。去年 4 月芯片制造商 Nvidia 推出了 Omniverse 3-D 模拟引擎，允许企业构建自己的 3-D 渲染——包括数字孪生。Amazon Web Services 于 11 月宣布了一项竞争服务——IoT TwinMaker。

需求一直都在。NASA 在 1960 年代创建了宇宙飞船的物理复制品并将其连接到模拟器，如果真正的宇宙飞船在数十万英里之外遇到危机，团队可以在地面上讨论解决方案。游戏和 3D 平台公司 Unity Technologies 的数字孪生高级副总裁 Dave Rhodes 表示，由于几个综合因素，数字孪生技术直到现在才被广泛采用，这些因素包括云端系统计算能力的提高、5G 网络的普及、3-D 渲染的改进以及 COVID-19 带来的远程工作需求。

数字孪生技术正在整个医疗领域进行试验，用于规划外科手术和探索各种药物的心脏风险。数字孪生也被用于其他复杂且具有潜在危险的机器，从爱达荷州的核反应堆到巴黎的风力涡轮机。数字孪生人类也即将到来：NFL 和 Amazon Web Services 创造了一个“数字运动员”，它将运行无限场景以更好地理解并治疗足球伤害。宝马很快会在所有设施中实施数字孪生。雷根斯堡工厂主管 Frank Bachmann 表示，只有每个工厂都以标准方式进行数字化，才能充分实现数字孪生的优势。他表示：“我们到处都需要这些数字孪生过程。”

MIT 航空航天工程师正在测试一种利用月球自然电荷悬浮漫游车的新概念。由于缺乏大气层，月球和小行星等无空气的天体可通过直接暴露于太阳和周围等离子体构建电场。在月球，这种表面电荷强到足以让灰尘悬浮在地面之上 1 米多的地方，就像静电会让人的头发竖起来。NASA 等机构的工程师建议利用这种自然表面电荷让带有聚酯薄膜制成的机翼的滑翔机悬浮起来，这种材料自然带有与无空气天体表面相同的电荷。他们推断，带有同种电荷的表面应该相互排斥，产生的斥力将滑翔机抬离地面。但是这种设计可能仅限于小行星，因为较大的行星体将产生较强的引力，抵消掉这种斥力。

MIT 团队的悬浮漫游车可能会突破这种尺寸限制。该概念类似于复古风格的圆盘形飞碟，使用微小的离子束为车辆充电并增加表面的自然电荷。设计的整体思路是以一种只需要很少能量的方式，在车辆和地面之间产生相对较大的斥力。在最初的可行性研究中，研究人员证明离子增强的效果强到足以让一个两磅重的小型飞行器悬浮在月球和 Psyche 这样的大型小行星上。该团队预测，一个重约 2 磅的小型漫游车可使用 10 千瓦的离子源，在 Psyche 等大型小行星上实现离地面约 1 厘米的悬浮。要想在月球上实现类似的悬浮，漫游车需要 50 千瓦的离子源。论文合作者 Paulo Lozano 解释说：“这种离子设计使用很小的功率产生很高的电压。所需的能量是如此少，几乎可以忽略不计。”

波士顿动力的新机器 人Stretch 每小时可以搬运大约 800 个重箱子。Stretch 的设计与其最著名的类人机器人 Atlas 和四足机器人 Spot 有些不同。凭借其巨大的单臂、装有传感器和吸盘阵列的抓手以及全方位移动底座，Stretch 能以每小时 800 箱的速度，将重达 23 公斤的箱子从卡车后部搬运到传送带上。有经验的人类工人也可以以类似的速度搬运箱子，但不能持续一整天，而 Stretch 可以工作 16 小时才需要再次充电。这种类型的工作对人体来说是一桩苦差事，尤其是当必须从靠近车厢天花板或地板的位置移动沉重的箱子时更是如此。波士顿动力的仓库机器人高级副总裁 Kevin Blankespoor 表示：“卡车卸货是仓库里最艰苦的工作之一，这也是我们设计 Stretch 的一个原因。”Blankespoor 解释说，Stretch 并不是要完全取代人。他们的设想是多个 Stretch 机器人可使人类工人的效率提高一个数量级。“通常情况下，每辆卡车都需要两名工人卸货。我们希望用 Stretch 作为工具，让一个人能同时为四到五辆卡车卸货。”只需要向 Stretch 展示装满箱子的卡车的背面，它就会自动地开始工作，将箱子一个一个地搬到传送带上，直至将车厢搬空。仍然需要人类员工在场确保一切顺利，如果 Stretch 遇到了它无法处理的事情，人类可以介入，他们的全职工作变成了机器人监工，而不是整天搬运沉重的箱子。

Stretch 针对搬运箱子进行了优化，这是仓库需要完成的一项任务。波士顿动力希望该机器人未来变得更灵活，可将搬运箱子的专业技能用于任何需要的地方。除了卡车卸货之外，Stretch 还可以从货盘上卸下箱子，将箱子放到货架上，按照订单从仓库的不同地方取出多个箱子并最终将箱子搬运到卡车上，由于需要进行规划和精度要求，这个问题比卸货困难得多。在 2021 年的大部分时间里，波士顿动力都在将 Stretch 从基本上是用 Atlas 和 Spot 设计的零部件组装出的原型变成成熟的产品系统，该系统将在 2022 年向特定客户群出货，预计将在 2023 年进行更广泛的销售。对于 Blankespoor 来说，这个里程碑只是一个开始。他认为此类机器人有望对物流行业产生巨大的影响。

2020 年 6 月，旧金山独立人工智能研究实验室 OpenAI 发布了 GPT-3——第三代海量生成式预训练语言转换模型，它可写出从计算机代码到诗歌在内的一切内容。一年后清华大学北京智源人工智能研究院低调发布了一个更大的模型，即悟道2.0，参数数量增加 10 倍——参数是编码信息的神经网络值。GPT-3 号称拥有 1750 亿个参数，而悟道2.0 的创造者声称它拥有高达 1.75 万亿个参数。而且该模型不仅能像 GPT-3 那样生成文本，还能和 OpenAI 的 120 亿参数的 DALL-E模型一样根据文本描述生成图像，具有与 Google 的 1.6 万亿参数的 Switch Transformer 模型类似的缩放策略。

负责悟道项目的清华大学教授唐杰最近在接受采访时表示，该团队在 6 月份构建了一个更大的、100 万亿参数的模型，不过它还没被训练至“收敛”，即模型停止提升的点。唐教授表示：“我们只是想证明我们有能力做到这一点。”这不是简单的一较高下。一方面，这是研究进步的方式。但另一方面，它标志着两大科技超级大国之间的竞争日趋激烈。无论研究人员喜欢与否，他们的政府都渴望将人工智能的每一项进步应用到国家安全基础设施和军事能力之中。这很重要，因为技术的主导地位意味着在任何未来的战争中都有可能取得胜利。更重要的是，拥有这种优势的政府可能会在长期执政和全球影响力方面得到保障。具有讽刺意味的是，中国是美国自己培养出来的竞争对手。众所周知，美国的消费市场为中国的出口引擎提供了动力，中国配备了美国的机器，成为自 1980 年代以来世界上增长最快的经济体。

魔术贴是一种巧妙的钩环紧固件，灵感来自大自然——具体而言是苍耳。现在意大利理工学院的科学家回报大自然了。根据 11 月发表在《通讯材料》期刊上的一篇论文，他们受到了攀缘植物的启发，创造出首款可生物降解的魔术贴，用它制造小型设备，帮助监测作物的健康状况，并根据需要提供杀虫剂和药物。论文合作者者 Isabella Fiorello 和同事对开发创新性的新技术在原位监测植物疾病并为植物输送不同的物质感兴趣。然而很少有这样的装置可以直接附着到植物的叶片而又不会损坏它们。目前最好的选择是用化学胶水或者夹子固定传感器。还有正在开发的基于微针的贴片能穿透叶片进行疾病检测。Fiorello 等人在常见的猪殃殃草（猪殃属原拉拉藤）身上找到灵感。它可以在地面上长成密集、缠结的一大片，虽然这种植物可长到六英尺长，但不能自己站立，必须利用其他植物作为支撑。作者写道，为此猪殃殃草依靠“独特的寄生性棘齿状锚定机制攀爬寄主植物，使用微型钩子和叶片互锁。”

这个意大利的团队仔细研究了这种微钩结构，然后使用高分辨率 3D 打印机创建出人造版本，使用各种材料——包括由被称为异麦芽酮糖醇的类糖物质制成的光敏和可生物降解材料。他们的人工复制品被证明能很好地附着在很多不同的植物物种上，就像自然版本一样。作为最初的应用，该团队设计了一种能以最小侵入性穿透植物表皮的装置，能在必要时对植物进行监测和治疗。异麦芽酮糖醇微钩附着在叶片的维管系统上，然后溶解在里面，因为异麦芽酮糖醇是可溶的。Fiorello 等人的实验表明，他们的人造微钩可作为粘结剂使用，将杀虫剂、杀菌剂或药物定向、受控地释放到叶片上。这将大大减少广泛使用农药的需求。而且由于该粘结剂一经涂抹之后就会溶解，因此不会产生额外的废弃物。

该团队还打印了由光敏树脂制成的挂钩，并将它们与光线、温度和湿度传感器组装在一起，制成智能夹子，以实现对植物健康状况的无线监控。这些夹子附着在单独的叶片上，通过定制计算机软件无线传输数据。原型被证明可抵抗大风条件，能进行长达 50 天的实时测量。这些设备可用于小规模的植物应用，也可以扩大规模使用。作者表示，农民可分散安装许多此类设备，以更好映射并监控广阔的种植区域。Fiorello 等人最后还开发了一种微型机器人系统，能使用微步在叶片表面上移动，复制猪殃殃草的棘齿状运动。斯坦福大学的 SpinyBot 和加州大学伯克利分校的 CLASH 机器人都曾使用过类似驱动机制：前者脚上有微型刺阵列，能爬上坚硬平坦的表面；后者能爬上松散悬挂着的织物（如窗帘）表面。

托卡马克装置（Tokamaks）使用磁体约束高温等离子体，让原子核聚合并释放能量，由于超导磁体的巨大进步，它在最近几个月引起关注。尽管有这些成就，但传统磁约束聚变距离实现核聚变产生大量无碳电力的承诺还有数年的时间。托卡马克装置不是获得聚变能的唯一途径。位于西雅图的 Zap Energy 的 FuZE-Q 反应堆计划于 2022 年年中完工，无需昂贵且复杂的磁线圈。取而代之的是，该机器沿着高导电等离子体柱发送电流脉冲，产生一个能同时限制、压缩和加热电离气体的磁场。这种 Z-pinch 方法——之所以如此命名是因为电流沿三维网格的第三轴或Z轴收束等离子体——可能会在比大型托卡马克装置或今天正开发的激光聚变机器更简单、更小、更便宜的设备中产生能量。

Z-pinched 等离子体历来受到不稳定性的困扰。如果挤压不完全均匀，等离子体会在几十纳秒之内起皱、扭结并分解——时间太短因而无法产生有用的电量。Zap Energy 的方法（被称为剪切流稳定）通过改变等离子体沿柱的流动来驯服这种不稳定性。该设计用流动速度更快的等离子体将等离子体包裹在柱的中心轴附近——想象一下汽车在高速公路的中心车道上川流不息地行驶，但由于两侧的车流呼啸而过而无法改变车道。这种布置使聚变反应等离子体的聚集和压缩时间比以往的 Z-pinch 配置更长。Zap Energy 研发总监 Ben Levitt 表示：“我们认为我们的反应堆是最便宜、最紧凑、最可扩展的解决方案，是商业可行性路径最短的聚变能。”Levitt 预测 Zap 将在 2023 年年中达到 Q=1，即科学盈亏平衡点— —聚合原子释放的能量等于为聚合创造条件所需的能量，这将使其成为第一个到达该点的聚变项目。

鉴于聚变能研究在食言方面有着悠久的历史，这种说法值得怀疑。但是 Zap 在攀登令人望而生畏的陡峭技术曲线上迅速且印象深刻。这家初创公司成立于 2017 年，是华盛顿大学 FuZE（Fusion Z-pinch Experiment）研究团队的拆分公司。该公司在成立的第二年就进行了第一次聚变反应。在成立之前，大学团队曾与劳伦斯利弗莫尔国家实验室的研究人员合作。他们赢得了美国能源部的一系列拨款，能在逐渐提高的能量水平上测试剪切流方法。迄今为止，该公司已筹集到超过 4000 万美元。

福特将从 2023 年起，在其乘用车和卡车上预装 Google Maps、Assistant 和 Play Store。在宣布这一消息时，福特首席执行官 Jim Farley 将其与搜索巨头之间的合作称为“重新发明”汽车的机会——汽车成为轮子上的办公室，连接性超过手机和笔记本电脑。Farley 表示：“每一年我们都会投资数以亿计的资金跟上基本的通用体验，这并不是与手机进行竞争。”他宣布将与 Google 展开为期六年的合作。但是科技行业的监管机构则对于未来的福特-Google 汽车有不同观点。他们担心科技公司会把在手机上的做法带到汽车领域故技重施：将专属操作系统同特定产品捆绑在一起，迫使竞争对手出局，并主导全球经济一个重要领域。

事实上，智能手机大战已经结束，Google 和苹果赢了。现在它们与亚马逊争夺在汽车内的操作方式。这三家公司都将汽车视为触及美国消费者的下一个绝佳机会，除了家和工作场所，美国消费者在驾驶座位上花费的时间比任何地方都多。汽车制造商多年来努力自行将尖端技术融入汽车却一直磕磕绊绊，它们日益渴望得到硅谷的帮助，希望采用硅谷的技术和利润丰厚的商业模式——消费者按月为持续服务付费，而不是一次性购买整个产品。政策执行者和监管机构曾在科技巨头垄断智能手机市场的过程中错失良机，现在其中部分人相信，联网汽车之战代表了在潜在的垄断形成之前防患于未然的机会。

2020 年起诉 Google 垄断在线搜索的州检察长在联邦反垄断诉讼中强调了对该公司进入自动驾驶汽车领域的担忧。与此同时欧盟竞争管理机构针对 Google 关于联网汽车合同展开调查。硅谷和汽车制造商对联网和自动驾驶汽车的未来感到兴奋，监管机构和隐私权倡导者可就没那么高兴了。数字公民自由权利组织电子前沿基金会（Electronic Frontier Foundation）的 Katharine Trendacosta 表示：“这些公司拥有大量他们不应该拥有的、关于我们的数据，而且他们有以不负责任的方式使用这些数据的历史。”“他们有违背对这些数据做出的承诺的历史。”

2018 年美国田纳西州橡树岭国家实验室（ORNL）安装了名为 Summit 的新超算。它的理论峰值性能接近 200petaflops。根据 TOP 500 排行榜，它是当时世界最强大的超算，以显著优势轻松击败之前的纪录保持者中国的神威.太湖之光。Summit 后来被名为 Fugaku 的日本超算超越，目前排名第二。

短短四年内，ORNL 对超算服务的需求超过了这台巨大机器能提供的能力。负责 ORNL 计算设施的Justin Whitt 表示：“Summit 被超额预订了四至五倍。”“限制了使用它的研究项目的数量。”显而易见的解决之道是获得更快的超级计算机。这正是该实验室在做的事情。正在组装的新超算名为 Frontier。组装完成后，它将有超过 1.5 exaflops 的峰值理论性能。

Frontier 的非凡之处并不在于它的性能是 Summit 的七倍以上，这一数字令人惊叹。它的非凡之处在于它的能耗只是后者的两倍。这个能耗仍然很大——Frontier 的能耗预计将是 29 兆瓦。但这是一个好处理的数值，无论是从当地电网的供应能力还是电费方面看都是如此。

Whitt 表示：“效率来自在越来越小的空间里放置更多的计算机硬件。每一个（电脑）机柜都和全尺寸皮卡一样重。”这是因为它们装满了ORNL 规格表描述的“高密度计算刀片，由 HPC 或 AI 优化的 AMD EPYC 处理器和专为满足 Exaflops 计算需求构建的 Radeon Instinct GPU 加速器驱动。”

建造一台具有这种能力的超算已够难了。在疫情期间完成这项工作更具挑战性。Whitt 表示：“供应链的问题很广。”很多不是专门针对构建高性能超级计算机的东西也短缺。“可能只是金属板或者螺丝钉。”供应问题造成了 Frontier 将于 2022 年先于另一台计划中的超算 Aurora 投入运行，后者将安装在伊利诺伊州的阿贡国家实验室。Aurora 本来应该先投入运行，但由于英特尔在建造这台机器需要的处理器和 GPU 供应方面遇到了困难，建造工作被推迟。

IBM 和三星声称他们在半导体设计方面取得突破。在旧金山举行的 IEDM（国际电子器件会议）的第一天，两家公司公布了一种在芯片上垂直堆叠晶体管的新设计。对当前的处理器和 SoC 而言，晶体管平铺在硅的表面上，电流从一侧流向另一侧。垂直传输场效应晶体管 (VTFET) 彼此垂直，电流也垂直流动。IBM 和三星称，这种设计有两个优点。首先它将允许绕过许多性能限制，将摩尔定律扩展到 IBM 现在的纳米片技术之外。更重要的是，由于电流更大，该设计减少了能源浪费。他们估计 VTFET 将使处理器的速度比采用 FinFET 晶体管设计的芯片快两倍或功耗降低 85%。IBM 和三星宣称，有朝一日，这一工艺可能会让手机充上一次电就能用整整一周。他们表示，它还可以使某些能源密集型任务（包括加密货币挖矿）更加节能，因此减少对环境的影响。

最近研究人员在 Google 量子处理器上测试纠错时，注意到一个奇怪的现象，即整个纠错方案偶尔会严重失败。他们将此归咎于背景辐射，即宇宙射线和放射性同位素偶尔自然发生的衰变产生的辐射。当时这似乎有点有趣——Google 意外地支付了极其昂贵的宇宙射线探测器的费用。但是处理器背后的人非常认真地对待这个问题，并发表新论文，详细介绍辐射如何影响量子比特。他们得出结论，除非我们能找到一种方法限制射线的影响，否则宇宙射线引起的问题出现的频率高到足以妨碍量子计算纠错。宇宙射线和放射性也会给经典计算硬件带来问题。那是因为经典计算机依赖移动和存储电荷，宇宙射线在撞击材料时会产生电荷。而量子比特以物体量子态的形式存储信息——就 Google 的处理器而言，是连接到谐振器的超导线环。宇宙射线也会影响它，但机制完全不同。