千里之行始于足下，如果是在太空领域，这第一步会非常昂贵。以 Rocket Lab 制造的 Electron t推进器为例，该公司在新西兰海岸拥有两个发射台，另一个在弗吉尼亚州等待启用。如果一切顺利，它的下一次飞行（目前定于 4 月 22 日）将搭载 34 颗商业卫星，火箭的第一级在用完之后不会掉落到太平洋中，而是在使用降落伞降落的过程中被一架直升机在空中捕获。然后直升机会将它送回基地，它的外表会在重返大气层的热浪中受损，但是内部完好无损，有可能进行翻新和重新使用。Rocket Lab 的 Morgan Bailey 表示：“这是一件非常复杂的事情。”她表示：“你必须将直升机准确定位在正确的位置，你必须确切知道第一级要降落的位置，你必须让它降落的速度足够慢。”“我们已经练习了拼图的所有单独的部分，现在正将它们结合在一起。第一次捕捉尝试是否能够成功并没有十足的把握。”尽管如此，航空领域的人仍然会关注此事，因为 Rocket Lab 为自己建立了一个利基市场，让自己成为一家可行的太空公司。这将是其 Electron 火箭第 26 次发射。该公司表示，到目前为止，它已经发射了 112 颗卫星，许多是小型卫星，这些小型卫星的飞行成本较低。为这家太空创业公司提供资金的 Space Capital 的首席执行官 Chad Anderson 表示：“目前有两家公司将有效载荷送进了轨道：SpaceX 和 Rocket Lab。”

日产与 NASA 合作采用计算方法开发不依赖稀有或者昂贵金属的全固态电池。这家推出价格亲民量产电动汽车 Leaf 的汽车制造商显然希望抢回失去的时间。日产最近在电气化战略方面陷入了困境。该公司的第二款电动汽车 Ariya 预计今年秋天上市，距离第一款 Leaf 上市隔了大约 12 年。该公司希望其内部的固态电池到 2028 年能在乘用车中首次亮相。为了实现这一目标，日产将在 2024 年开设一家试点固态电池工厂。这家小型工厂将是推出固态技术的关键一步；这种电池底层的很多概念已经一次又一次地在实验室中得到了证明，但是向制造领域迈进往往会遇到一些意想不到的问题，需要花费数年的时间才能解决。建立试点工厂的做法表明日产对其目前的固态电池技术有足够的信心，认为值得投入资金解决制造中的任何问题。2028 年量产的目标与 Solid Power等竞争对手类似。这表明业界对于全固态电池何时可以大规模应用于汽车的时间表充满了信心。加州大学圣地亚哥分校的研究人员也将参与日产同 NASA 的合作，双方的合作可能并不局限于第一批电池。今天的固态电池的设计虽然改变了锂离子电池的一些基本部分——主要是摒弃了易燃液体电解质——但它们在很大程度上保留了其他的部分，包括使用钴和镍等稀有或昂贵的金属。通过弃用这些金属，未来的电池不仅会更便宜，而且也可能拥有更清洁、更符合道德的供应链。如钴矿开采充满了侵犯人权和环境危害。

研究员 Sid Assawaworrarit 和同事为一块普通的太阳能电池板配备了一个热传导发电机，能利用环境空气和指向太空深处的太阳能电池板表面之间的微小温差产生少量电力。Assawaworrarit 表示：“白天有来自太阳的光照射到太阳能电池上，但到了晚上，就会发生相反的情况。”这是因为太阳能电池板——和任何温度高于绝对零度的东西一样——会发出红外辐射。他表示：“实际上光（从太阳能电池板上）发出来，我们在晚上用它来发电。进入夜空的光子实际上让太阳能电池的温度降低。”当这些光子离开太阳能电池板指向天空的表面时，它们会带走热量。这意味着在晴朗的夜晚——没有云层将红外光反射回地球的时候——太阳能电池板表面的温度将比周围的空气冷几度。Assawaworrarit 和同事利用的正是这种温差。一种名为热传导发电机的设备可以捕捉部分从较暖的空气流向较冷的太阳能电池板的热量，将其转化为电能。在晴朗的夜晚，Assawaworrarit 在斯坦福屋顶测试的设备可以从每平方米太阳能电池板上产生大约50毫瓦（50mW/m2）的电力。他表示：“我认为这可能是个创纪录的数字。”但 Assawaworrarit 团队并没有就此止步。他表示，经过一些改进（并放置在更好的位置），设备可以产生的电量翻了一番。他表示：“理论上限可能是每平方米 1 至 2 瓦。”“这不是一个很大的数字，但是有很多的应用”，这种能量在夜间会派上用场。

2017 年 4月，一名男子驾驶一辆偷来的卡车冲进斯德哥尔摩市中心一个拥挤商业区，撞进一家百货公司，造成 4 人死亡，15 人受伤。这起恐怖袭击促使瑞典政府研究如何使用数字化技术防范此类事件再次发生。政府开始了一项为期四年的研究计划，在城市环境中测试一类地理围栏。地理围栏是一种虚拟工具，使用 GPS 或类似技术触发车辆的预编程或实时动作，以控制其在地理区域内的运动。它可以调节区域内车辆的速度，确定车辆是否属于该区域，并自动将混合动力车切换到电动驾驶模式。

瑞典交通管理局数字化高级顾问 Johannes Berg 表示，该技术可提高交通安全并降低排放。他补充道，它还具有根据道路和天气状况调整车速并确保其遵守法规的潜力，例如如果驾驶员没有进入地理围栏区域的许可证，就会停车。Berg 表示，在简单应用中——比如在出发前将限制区域地图下载到了车辆上，以便在进入低速区域时自动减速——车辆不需要连接外部资源。但在更高级的应用中——例如实时使用——车辆必须联网。他表示，法规和规定位于技术云中，可以根据车辆的实际位置改变。“云服务可以使用车辆的远程信息连接访问车辆的发动机。”

瑞典于 2019 年开始了一系列地理围栏试验，该国长期以来是车辆相关安全方面的创新者。1990 年代，该国引入了 Vision Zero，这是一种将人类错误考虑在内的安全措施。目标是通过创建多层保护消除所有交通死亡和重伤；如果一重保护失效，其他的保护措施将建立一个安全网。瑞典现在是全球车祸死亡率最低的国家之一，全球很多城市都采用了这种方法。今年早些时候，美国交通部正式采取了应对美国死亡人数急剧上升的战略。在斯德哥尔摩，地理围栏试点项目的重点是市中心的商业交通，例如评估是否可以在街道通常行人较少的夜间以较低的速度给企业送货。在另一项试验中，人行道上设立了传感器监测行人流量，这可以触发试点车辆减速。Berg 表示：“卡车实际上是自动降低了车速。”

在晴朗夜晚走出门外，够幸运的话，你会看到“天塌下来”。NASA 估计，地球已发现了 5 万颗太空陨石。它们进入大气层时形成的流星或火球可能很漂亮，但很难追踪。5 万颗陨石中，天文学家仅能绘制出大约 40 颗陨石过去的轨道。这就是为什么澳大利亚科廷大学的 Seamus Anderson 和同事可能取得了一个重要的“第一”。他们报告称在偏远的澳大利亚内陆地区发现了一块陨石——这块陨石曾沿着金星和木星轨道之间的一个椭圆轨道运行——他们用两架无人机和机器学习将它从无人知晓的地方捡了回来。2018 年到科廷大学攻读博士学位的美国人 Anderson表示：“这算是半个惊喜。”“我们没想到第一次就会取得这么大的成功。”

位于珀斯市的科廷太空科技中心运行着“沙漠火球网络（Desert Fireball Network）”，这是一个由 50 个自动摄像机组成的系统，用于监测澳大利亚夜空中的流星。去年的一个晚上，两台摄像机追踪到天空中的一道痕迹，系统计算出有一小块陨石可能坠落在西澳大利亚沙漠的灌木丛中，这个地区被称为纳拉伯平原（Nullarbor）。观测的结果并不理想——他们估计这颗陨石的重量在 150 到 700 克之间，坠落在一个 5 平方公里的区域中——但是 Anderson 和两位同事决定进行实地考察。12 月他们从珀斯出发，驱车 1000 多公里，去寻找大海中的那根针：沙漠地面上的一块黑色陨石，距离最近的铺砌道路 50 公里。

过去这样的旅行几乎毫无意义。陨石猎手通常徒步搜索地面，以网格的方式来回走动，希望能有所收获。百分之八十的时间，他们都是一无所获。Anderson表示：“事实证明，人们在这些重复性任务上的表现很糟糕。”“一个主要的问题是人类不够留心。”通过重复，机器和研究人员学会了如何处理误报：瓶子、罐头、沙漠植物的根和偶尔出现的袋鼠骨头。这正是技术的用武之地。他们使用现成的硬件——一台配备了 44 兆像素摄像头的四旋翼无人机和一台配备了高端显卡的台式电脑。不寻常的是在于他们在电脑上运行的卷积神经网络——这是在内陆的露营者通常不会携带的机器学习软件。美国流星协会的 Mike Hankey 表示：“现在，寻找陨石的圣杯是无人机，它可以将一个地理区域划分成网格，观察地面，并通过人工智能发现陨石。”

波士顿动力的物流机器人 Stretch 开始预售，但交付时间要到 2023 年和 2024 年。Stretch 不同于该公司更知名的类人机器人 Atlas 和四足机器人 Spot，它专为搬运工作进行了优化，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。公司 CEO Robert Playter 表示，目前物流面临的挑战包括劳动力短缺和供应链障碍，Stretch 能让物流更高效和更可预测，以及更安全。Stretch 的早期采用者包括了 DHL、Gap 和 H&M。其中 DHL 已经与波士顿动力达成了价值 1500 万美元的交易。

对于一个月前开始的乌克兰战争，媒体的报道达到了前所未有的程度，社交媒体也有大量内容分享。包括记录了部队调动和对城市令人震惊的破坏的卫星照片。最近几天，在轨卫星拍摄的照片显示，俄罗斯的直升机被摧毁，马里乌波尔的一个购物中心和住宅区遭到严重破坏，一艘民用油轮在黑海熊熊燃烧。私营卫星公司如 Planet 和 Maxar 发布了冲突地区的许多卫星照片。这些图像的扩散意味着公众和军事分析家一样，可以尝试在数千英里之外了解乌克兰的实际情况以及俄罗斯入侵武装部队的进展。那么什么发生了变化？政府和情报机构的卫星收集分类的秘密信息，而商业公司一直能售卖自己的非机密图像。现在这些资料可以很轻松地在线访问了。

量子计算专家 Sankar Das Sarma 指出：到今天为止，量子计算还只是一只纸老虎，没有人知道它何时（如果有那么一天的话）会在商业上实用。但与此同时，炒作仍在继续。最著名的量子计算应用是 Peter Shor 在 1994 年进行的理论证明，即量子计算机可解决寻找大数素因子的难题，速度是所有经典方案的指数倍。素数分解是破解普遍使用的 RSA 加密的关键，因此 Shor 的分解方法立即引起世界各国政府的关注，为量子计算研究带来了可观的资金。唯一的问题？真正制造出一台能做到这一点的量子计算机。这取决于 Shor 等人开创的、被称为“量子纠错”想法的实现，量子纠错是一种补偿量子态因环境噪声而迅速消失现象（这种现象被称为“退相干”）的方法。1994 年科学家认为这种纠错会很容易，因为物理学允许这样做。但是在实践中，它极其困难。

当今最先进的量子计算机有数十个“退相干”（或者“嘈杂”）的物理量子比特。用此类组件建造一台可破解 RSA 密码的量子计算机需要数百万个、甚至是数十亿个量子比特。只有数万个量子比特将用于计算——即所谓的逻辑量子比特；剩下的量子比特将用于纠错，以补偿“退相干”。我们今天拥有的量子比特系统是一项巨大的科学成就，但它们并没有更接近于拥有一台能解决任何人都关心的问题的量子计算机。这类似用 1900 年代初期的真空管制造当今最好的智能手机。你可以把 100 根真空管放在一起，并确立一个原则：如果你能以某种方式，让 100 亿根真空管以一种连贯、无缝的方式一起工作，你就可创造出奇迹。然而缺少的是导致智能手机出现的集成电路和 CPU 的突破——从晶体管到智能手机的发明经过了 60 年非常艰苦的工程，不涉及新的物理发现。

25 岁时材料学家 Ernesto Di Maio 患上了酵母菌过敏症，每次吃披萨都会出现荨麻疹，对于一名意大利那不勒斯人来说，这有些尴尬。他说：“我的妻子喜欢披萨，有时晚餐的菜单会让两个人的关系变得紧张。”现在 Di Maio 可以期待无忧无虑的晚餐了，因为他和同事发明了一种不使用酵母发酵披萨面团的方法。研究报告发表在《Physics of Fluids》期刊上。

和大多数面包一样，在披萨经典做法中，酵母发酵并释放出二氧化碳，使面团中充满了细密的气泡。然后烘烤烤干水分，锁住“空气感”。那不勒斯菲德里克二世大学（UNINA）的 Di Maio 团队认为，能用不同的方式产生相同的效果：通过往面团中注入高压气体并在烘烤过程中释放压力，这是他们制造聚氨酯的一种方法。共同作者、材料科学家 Rossana Pasquino 表示：“目的是尝试在没有化学制剂的情况下制作出我们深爱的披萨口感。”最终结果：Di Maio 表示，“我们试过了，它很好吃，外皮有点硬，内里很软。”

佛罗伦萨大学的食品技术专家 Alessio Cappelli 说这篇论文“很有趣”，但他好奇这种方法是否会得到广泛应用，因为面包酵母价格如此低廉，使用又很方便。他表示：“这看起来像是为了创新而创新。”

在最后阶段，神经系统疾病肌萎缩性侧索硬化症（ALS）会造成极度的隔绝。人们失去了对自身肌肉的控制，交流变得不可能。但是研究人员本周报告称，借助能读取大脑信号的植入设备，处于这种“完全”锁闭状态的人可以选择字母并组成句子。荷兰乌德勒支中央医学院的脑机接口研究人员 Mariska Vansteensel 表示：“人们真的很怀疑这种做法是否可行。”他没有参与这项发表在《自然通讯》期刊上的研究。埃塞克斯大学神经工程师 Reinhold Scherer 表示，如果新的拼写系统被证明对处于“完全”锁闭状态的人是可靠的——如果足够高效且让人负担得起——可能会让成千上万的人重新和他们的家人和护理团队建立联系。

主要汽车制造商都推出了不同程度的自动驾驶系统，那么自动驾驶期间发生了车祸，应该由谁承担法律责任？奔驰汽车制造商梅塞德斯表示责任在它。奔驰 S 级和 EQS 汽车在时速低于 40 英里的高速公路上行驶时可启用 Drive Pilot 系统去控制车速、转向和刹车。一旦启用该系统，司机就不再需要承担责任，可以转移视线，放松下看部电影。如果发生了车祸，这是奔驰的问题不是司机的问题。这一区别使得梅塞德斯的半自动驾驶系统领先于特斯拉的 AutoPilot，Drive Pilot 已批准在德国所有高速公路上使用，梅塞德斯希望今年底前能在美国部署该系统。

用自动驾驶卡车取代长途货运卡车的潜力巨大。从工厂或配送中心到洲际公路的短旅程通常比接下来的几百英里要复杂得多。开出洲际公路后的情况也是如此。一种解决方案是货车公司在两端设立转运站，人类司机处理棘手的第一段旅程，然后将货物交给机器人驾驶的车辆，完成令人厌烦的中间部分。出口处的另一个转运站会将货物切换回人类驾驶的卡车，完成交货。密歇根大学的一项新研究显示，此类系统可取代美国长途卡车运输中 90% 的人工驾驶，大致相当于 50 万个工作岗位。研究的合作者、卡内基梅隆大学工程和公共政策博士生 Aniruddh Mohan 解释说：“我们和卡车司机交谈时，几乎每个人都说，‘是的这部分工作可自动化’。”“我们原本以为他们会有更多怀疑。”但还有很多前置条件。一方面，自动驾驶系统必须能在恶劣的天气中比现在更好地导航。其次很多州的监管机构仍未为机器人驾驶卡车扫清障碍。最后，还需要考虑基础设施——靠着咖啡因提神的司机将货物交给算法的转运站。研究表明，如果货运公司只针对美国的阳光地带（Sun Belt），他们可以很轻松地抵消掉 10% 的人类驾驶。如果他们在全国范围内部署机器人，但只在温暖的月份使用，一半的卡车运输时间都可以实现自动化。

康奈尔大学研究人员使用计算美学系统教人工智能机器人“不仅在给定数据集中确定最令人愉悦的图片，还能自行捕捉新的、原创的——更重要的是，好的——镜头。”这个项目名为AutoPhoto，于去年秋天在智能机器人和系统国际会议上展示。机器人“摄影师”由三部分组成：图像评估算法，对呈现的图像进行评估并给出审美评分；一个装有摄像头的 Clearpath Jackal 轮式机器人； AutoPhoto 算法本身作为一种固件，将图像评级过程的结果转换为物理机器人的驱动命令，并有效地将优化图像捕获过程自动化。对于图像评估算法，这个由二年级硕士生 Hadi AlZayer 领导的康奈尔团队利用了现有的学习美学估计模型，模型使用超过一百万张经过人类排名的照片行了训练。 AutoPhoto 本身接受了数十张室内场景 3D 图像的训练，以在团队将其连接到 Jackal 上之前找到最佳拍摄角度。在被放到校园中的一个建筑物内之后，机器人开始时会拍出很多不好的镜头，但随着 AutoPhoto 算法“找到感觉”，它的镜头选择会稳步提高，直至拍摄出的图像可以与本地Zillow 列表中的图像相媲美。平均而言，优化一个镜头大约需要迭代十几次，整个过程只需几分钟即可完成。

在媒体报道之后，游戏巨头育碧证实遭到网络攻击，而最近因攻击英伟达为广为人知的勒索软件组织 LAPSUS$ 宣布对此负责。育碧称，网络安全事故导致它的游戏、系统和服务短暂中断，它的 IT 团队正与外部专家调查这起事故，作为预防措施它重置了全公司的密码。像 LAPSUS$ 这样的勒索组织通常会采用多重勒索手段，加密企业数据，窃取数据威胁披露。

死亡卫星的宿命通常是在最后失去控制不断翻滚。燃料管线可能会爆裂，太阳风可能会激增，或者地球外部大气的阻力——除非航天器的设计以某种方式让它保持自然稳定，否则它就很有可能开始不断翻滚。这是一个问题，因为地球轨道正在变得越来越拥挤。欧洲航天局表示，目前在地球轨道上被追踪的“碎片物体”大约有3万块——废弃的卫星、用过的火箭，因太空碰撞飞出的碎片。可能还有 90 万个较小的轨道碎片——从松脱的螺栓到油漆斑点再到绝缘材料碎片，无所不包。它们的长度可能还不到 10 厘米，但是如果以轨道速度撞击，它们仍然可以摧毁一颗健康的卫星。

MIT 航空航天学助理教授 Richard Linares 表示：“随着更多的卫星发射升空，我们可能会遇到更多这种状况，即我们有一颗废弃的卫星占据了宝贵的轨道。”他是美国与德国合作项目 TumbleDock/ROAM 的成员，研究如何将翻滚的卫星围住并稳定下来，以便它们可以脱离轨道，在某些情况下，甚至可以对它们进行加油和修理。

几十年来，工程师一直在忍受轨道碎片，但是 Linares 表示情况正在发生变化。一方面，卫星技术变得越来越便宜——看看 SpaceX 就知道了，该公司今年每周发射 40 颗卫星。他表示，另一方面，如果影响风险持续上升，这些卫星提供的经济利益——高速互联网、GPS、气候和作物监测以及其他应用将受到威胁。Linares 表示：“我认为在接下来的几年里，我们将拥有处理空间碎片的技术。”“而且存在一些经济驱动因素会激励企业去做这件事。”TumbleDock/ROAM 的团队刚刚在国际空间站的机舱内完成了一系列测试，使用名为 Astrobees 的 NASA 机器人来代替一颗翻滚的卫星，并派出了一艘“追逐者”宇宙飞船捕捉它。目标是找出算法，让追逐者可以找到它的目标，确定它的翻滚率，计算出最安全有效的方法接近它。

1999 年发射的美国陆地卫星 7 号在服务了 20 多年后因燃料耗尽于 2021 年 9 月停止工作，对于此类功能完好的卫星 NASA 计划发射轨道机器人为其补充燃料。机器人在发射到轨道之后将机动到目标卫星附近使用机械臂抓住然后为其补充燃料。如果该任务成功，太空加油将能延长旧卫星的寿命，降低卫星成本，甚至有助于机器人编队在轨道上建造卫星、空间站以及火星飞船。目前地球轨道上大约有 4852 颗工作卫星，卫星在发射之后一旦损坏是无法维修的，而且它们经常需要使用燃料去调整轨道，燃料耗尽就会变成太空垃圾。DARPA 资助了名为 Robotic Servicing of Geosynchronous Satellites 的轨道机器人项目，计划在 2024 年进行演示。NASA 则计划在 2025 年发射 On-orbit Servicing, Assembly, and Manufacturing 1 (OSAM-1) ，陆地卫星 7 号将是第一颗太空加油的卫星。

英国 AI 计算机公司 Graphcore 在不改变其 AI 处理器内核的情况下，显著提升了性能。秘诀是在制造中使用台积电 wafer-on-wafer 3D 集成技术，将供电芯片连接到 AI 处理器上。公司高管表示，名为 Bow（以伦敦一个区的名字命名）的新型组合芯片是市场上首款使用 wafer-on-wafer 连接的芯片。增加供电硅片意味着 Bow 可以运行得更快（从 1.35 GHz 到 1.85 GHz）， 且电压低于其上一代产品。意味着与上一代产品相比，计算机训练神经网络的速度提高多达 40%，能耗降低 16%。重要的是，用户无需更改软件就可以获得这种提升。Graphcore 联合创始人、首席技术官 Simon Knowles 表示：“我们正在进入一个先进封装的时代，在这个时代中，多个硅芯片将被组装在一起，不断进步获得性能优势，弥补摩尔定律的放缓。”Bow 及上一代产品 Colossus MK2 均使用台积电的 7 纳米制造技术。其他 3D 芯片堆叠技术，如英特尔的 Foveros，是将切好的芯片连接到其他的芯片或者晶圆上。在台积电的 SoIC WoW 技术中，两个完整的芯片晶圆连接在一起。在组装时，将两块晶圆上的铜点对齐。当两个晶圆被压在一起后，将铜点焊在一起。Knowles 表示：“你可以将其视为铜点之间的一种冷焊。”然后将上面的晶圆削薄至仅余几微米，再将键合晶圆切割成芯片。

在 2022 世界移动通信大会期间，华为轮值董事长郭平在一场在线主题演讲中表示，华为将大幅增加对根技术的战略投入，努力实现基础理论、架构和软件三个重构。在理论重构方面，郭平指出，信道容量已经接近天花板，华为持续探索新一代 MIMO 和无线AI等理论与技术，进一步逼近香农极限，同时研究语义通信等新理论，尝试超越香农极限；在架构重构方面，无线通信依然面临高频、超大带宽、超高速等重大技术挑战，华为引入光电融合等新技术，解决关键问题，并突破未来芯片面临的工艺瓶颈；在软件重构方面，随着人工智能的爆发，对算力的需求急剧增加，但是硬件工艺进步放缓，华为正在重构以人工智能为中心的全栈软件，有望创建新的软件生态系统。

富士通宣布计划在 2030 年前停止销售大型机和 Unix 服务器系统，支持系统会额外继续支持五年。富士通将在 2030 年前停止生产和销售大型机系统，在 2029 年底之前停产 Unix 服务器系统。对大型机和 Unix 系统的支持将延长五年：2034 年结束支持 Unix 服务器，2035 年结束支持大型机。富士通在其声明中表示未来社会一切将由数字接触点连接起来，需要更新更强大的数字基础设施。富士通计划将大型机和 Unix 服务器转移到云端。

德州农工的 Dominique Lord 和 Soheil Sohrabi 调查了导航工具的安全性。他们比较了德州五个大都市区——达拉斯-沃思堡、韦科、奥斯汀、休斯顿和布赖恩学院站之间最安全和最短的路线，涉及超过 2.9 万个路段，发现选择一条可以减少 8% 旅行时间的路线可能会让发生车祸的风险增加 23%。Lord 表示：“由于路线引导系统的目标是找到从起点到终点之间的最短路径，它们可能会误导驾驶员选择旅行时间最短的路线，同时会带来更大的车祸风险。”研究人员收集并结合了道路和交通特征，包括几何设计、车道数量、车道宽度、照明状况和平均每日交通量、天气状况和历史车祸数据，以分析并开发用于预测发生车祸风险的统计模型。

这项研究揭示出最短路线和最安全路线的不一致之处。在晴好的天气条件下，在达拉斯-沃斯堡和布赖恩学院站之间选择最短而不是最安全的路线可以将旅行时长缩短 8%。但发生车祸的可能性却会增加20%。分析表明，选择奥斯汀和休斯敦之间最长的路线，旅行时长将增加 11%，但是日常发生交通事故的概率会降低 1%。 总体而言，发生车祸风险较高的本地道路通常几何设计不佳，存在排水问题，照明不足并且与野生动物碰撞的风险较高。

在寻找最安全路线的新系统架构中，研究人员表示，在收到行程目的地和在一天中出行的时间之后，算法将使用路网数据和可能的事故（包括因洪水或车祸而导致的道路或者车道关闭）确定路线。该系统还会考虑道路特征、历史车祸数据、交通信息和当前的天气状况等因素。然后将累积风险最低的路线作为最安全的路线提出建议。Lord 表示：“基于安全而不是旅行时间的导航可以防止车祸并提高路网的整体安全性，并最终挽救生命。”