IT之家 5 月 6 日消息，工信部 6 日（今天）公开征求对《以标准提升引领轻工产品品质革命实施方案（征求意见稿）》的意见。 征求意见稿提出，推广应用家用和类似用途电器的抗菌、除菌、净化功能系列标准、噪声限值标准及质量安全系列标准。研究制定 宠物用家电、特殊人群用服务机器人 等新产品标准。 IT之家从征求意见稿获悉，总体要求方面，其中提到，到 2027 年，轻工业标准化工作机制更加健全， 制修订产品标准、方法标准等 200 项左右 ，开展 100 项左右标准实施情况评估分析和复审，提升标准对新产品、新技术、新模式的适配度。译制轻工标准外文版 30 项左右，牵头制修订的国际标准占比提升至 8% 左右，标准国际影响力显著提升。到 2030 年，基本形成全球领先的轻工业标准体系，标准供给更加有效，全面引领“中国轻工”品牌更稳、更快走向世界。
IT之家 5 月 5 日消息，根据最近发表的一项研究，课堂中禁止使用智能手机可能并非美国政府和学校管理者所期望的万能药。 据《纽约时报》5 月 4 日报道，美国国家经济研究局发表的一项研究显示， 手机禁令对考试成绩的影响“始终接近于零” 。 图源：Pexels 这项研究抽样了 2019 年至 2026 年超过 4 万所学校的学生手机位置数据，显示手机禁令在短期内可以让纪律有所上升，学生幸福感短期下降。 然而， 这一禁令对考试成绩几乎没有影响 ，研究人员还表示，禁令在“学校出勤率、自我报告的课堂注意力或感知到的网络欺凌方面几乎没有证据表明有效果”。 该研究还特别提到，由于结果仅最多考察了禁令实施三年后的情况，因此可能存在尚未观察到的影响。 目前全球许多国家已在推行全校范围内的智能手机禁令，例如法国的限制已于去年 9 月生效，韩国从 2026 年起对小学和中学实施限制措施。 IT之家注意到，这篇论文由斯坦福大学、杜克大学、宾夕法尼亚大学和密歇根大学的研究人员撰写， 依赖于 Yondr 的数据 。Yondr 是一家生产磁吸手机袋的公司，学生到达学校后必须将手机放入单独的袋子中。学生们可以自己拿着袋子，但直到最后一堂课的下课铃声响起才可以打开。
IT之家 5 月 4 日消息，研究人员研发出一种可按指令自毁的新型塑料，这类材料在聚合物中掺入了可被激活、能够降解塑料的微生物。 据IT之家了解，研究团队选用两种协同作用的菌株，仅用六天就将材料完全降解，且不会产生微塑料。 研究人员还指出，许多微生物能够利用酶将长聚合物链分解为小分子片段。由于塑料本身就是聚合物，这类酶或是能够分泌酶的微生物，便可被植入活性塑料之中。 该论文通讯作者代卓君（Zhuojun Dai，音译）表示：“通过植入这类微生物，塑料能够真正实现‘具备生命特性’，并可按指令自行降解，将原本棘手的耐用性问题，转变为一项可编程功能。” “传统塑料可存续数百年，而包装等诸多应用场景的使用周期却十分短暂，基于这一现实，我们不禁思考：能否将降解特性直接融入材料的生命周期中？” 研究团队还提到，塑料应用范围极广，但自身难降解的特性已引发严重的环境与生态隐患。合成生物学的最新进展，让搭载芽孢的活性塑料研发成为可能。 研究人员强调，这类活性塑料在微生物芽孢休眠状态下可正常使用，芽孢一经激活便会启动材料降解。不过，单一芽孢杆菌菌株和单一酶体系的降解效率仍存在局限。 研究团队在研究中表示：“为攻克这一难题，我们研制出了菌群复合式活性塑料。” “研究人员对枯草芽孢杆菌进行单独基因编辑，植入诱导型基因回路，使其能够分泌两种互补的塑料降解酶：南极假丝酵母脂肪酶，负责随机断裂聚合物链；洋葱伯克霍尔德菌脂肪酶，负责持续性解聚，同时可诱导菌体形成芽孢。” 团队补充道，他们还利用这种菌群复合活性塑料，进一步制备出可弯折、可降解的柔性电子器件，能够检测人体肌电信号。该研究为通过程序化协同生物系统治理塑料污染，提供了可行思路。 研究团队将处于休眠芽孢状态的枯草芽孢杆菌，与聚己内酯（一种常用于 3D 打印和部分手术缝合线的聚合物）混合，可在微生物被启用前对其形成保护。 制成的活性塑料，力学性能与普通聚己内酯薄膜相近。但一旦加入 50 摄氏度的营养培养液，芽孢便会被激活， 仅六天就能将塑料彻底分解为基础结构单元 。据相关新闻通稿介绍，两种酶的协同降解效率极高，甚至能从源头避免降解过程中产生微塑料颗粒。 研究人员透露，作为概念验证实验， 他们利用这种活性塑料制作了一款可穿戴塑料电极，设备性能达到预期，且能在两周内完全降解。 过往相关研究大多仅依赖单一酶发挥作用，而本次研究团队通过基因改造，让枯草芽孢杆菌分泌两种可协同作用的聚合物降解酶。其中一种酶如同随机切割机，将长长的聚合物链剪切成小段；另一种酶则从链段两端逐步分解，最终将其消化为单体基础单元。 未来，研究人员希望研发出可在水体中激活芽孢的触发机制 —— 水体也是塑料污染最主要的汇集地。尽管本次研究仅针对一种聚合物，但这套思路同样适用于其他塑料品类，包括常见的一次性塑料。
IT之家 5 月 3 日消息，据科技媒体 9To5Mac 前天报道，苹果最近与密歇根大学联合研究听力健康，共调查 16 万人，相关成果已在本周公开。 据报道，这 16 万人中有 8.5 万名符合世界卫生组织的听力正常（≤25 dB）测试者参与， 其中 16% 的人认为自己听力“较差或不好” 。 研究指出，即使检测结果显示听力正常，许多人仍会遇到实际问题， 例如难以集中注意力听别人说话 、 有噪音时难以理解对话内容 。 同时，研究学者在另一组覆盖 57183 人的样本中发现，听力越差行走速度越慢，在 60 岁以上人群中尤为明显，表明听力可能与身体健康整体有关。 研究总结中指出，使用 AirPods 耳机“四频率纯音平均听阈（IT之家注：4PTA）”功能可以评估听力。就算听力正常，用户也应该不时做一次测试，以便提前采取保护措施。 因此 AirPods 这样的设备不仅是耳机 ， 还能成为日常健康监测工具 。 此外对于老年人群来说，听力下降与行动能力下降密切相关，如果有相关症状可以考虑使用助听器，有助于改善长期健康状况。
IT之家 5 月 2 日消息，当地时间 5 月 1 日，据外媒 TechSpot 报道，AI 正开始进入医学中最难的一类场景：信息不完整时如何作出正确的判断。《科学》期刊一项新研究显示，OpenAI 的一款推理模型在真实临床病例中接受测试后，在诊断患者和制定治疗方案方面 达到人类医生水平 ，很多情况下甚至表现更好。 这项研究由哈佛医学院和贝斯以色列女执事医疗中心研究人员完成。与传统受控基准测试不同，研究重点放在真实临床环境下的表现，也就是模型面对不完整、不规整、不断变化的医疗信息时能否作出有效判断。 其中一个病例中，一名患者因肺栓塞进入急诊科。治疗后一度好转，随后病情再次恶化。医生最初怀疑药物没有发挥作用。AI 模型则基于当时同样可获得的电子健康记录， 提示患者可能有狼疮病史 。 据悉，狼疮是一种自身免疫性疾病，可能导致心脏炎症。后续结果证明，模型给出的方向是正确的。 研究团队在多个诊疗环节测试了这个模型，从急诊分诊到住院阶段都有覆盖。每一步中，模型都 只能使用当时已经掌握的信息 。总体结果显示，在相同限制条件下，模型表现 超过了两名经验丰富的医生 。 贝斯以色列女执事医疗中心临床研究人员、研究作者之一亚当 · 罗德曼表示：“对我来说，最大的结论是，它能处理急诊科那些混乱的真实世界数据。它能在真实世界中用于诊断。” 研究人员还使用《新英格兰医学杂志》临床病例报告，以及其他标准化诊断挑战来测试模型。这类病例主要考察复杂诊断推理能力。结果显示，模型 再次超过了作为对照的一大组医生 。 参与研究的哈佛医学院生物医学信息学助理教授拉杰 · 曼赖表示：“模型表现超过了我们规模很大的医生基准组。” 不过，这项研究也有重要限制。模型 完全依赖文本病历，没有处理影像、声音和非语言线索 ，而这些信息在真实临床工作中非常关键。即便如此，它在不确定条件下的表现仍比早期系统更强，尤其是在鉴别诊断中更突出。鉴别诊断要求医生同时考虑多种可能疾病，再逐步排除和收窄范围。 作为对比，过去的大模型在病例信息模糊或不完整时，经常难以稳定推理。 外部专家认为，这项进展确实重要，但真正落地仍有很多问题。 研究作者同样强调，这项研究并没有证明 AI 应该取代医生，仅仅说明 AI 有机会成为临床决策支持工具 ，尤其适用于急诊这类节奏快、时间紧、信息不完整的场景。曼赖说：“我认为，这确实意味着我们正在见证一场非常深刻的技术变化，它将重塑医学。” 真正困难的下一步，是把这类系统放进真实临床环境中接受测试。研究人员需要设计严谨试验，不只看模型答得准不准，还要看它是否真正改善患者结局。赖希表示：“设计这类试验是一个非常有挑战性的过程，但这项研究正是一个非常合适的行动号召。”
IT之家 4 月 29 日消息，来自英国帝国理工学院、斯坦福大学及互联网档案馆的研究团队，本周发布一项研究指出，自 ChatGPT 于 2022 年 11 月推出以来，截至 2025 年中旬， 全球互联网中约有 35% 的新增内容存在明显的 AI 生成痕迹 ，可以看作是“完全由 AI 生成或在 AI 辅助下完成”。 据悉，研究人员通过 Wayback Machine 互联网档案馆收集 2022 至 2025 年间发布的网页，并采用“多维度分层抽样”方法模拟随机抽取。同时结合 Binoculars、Desklib、DivEye 和 Pangram v3 四种 AI 文本检测工具，对内容来源进行判断。结果显示， 在 ChatGPT 推出后，AI 生成内容的占比从几乎为零迅速攀升至三分之一以上，体现出生成式 AI 对互联网内容生态的快速渗透 。 相应研究还检查了网传所谓的“AI 对文字内容产生的负面影响”，也就是所谓 AI 会造成文章“语义收缩、事实质量下降、情绪单一且正面、知识孤岛、信息密度降低、风格同质化”。结果发现， 仅“语义收缩”和“情绪单一且正面”获得数据支持，AI 生成内容的语义相似度比人工撰写内容高出约 33% ，正面情绪评分则高出约 107%，其余所谓“负面影响”并未得到统计验证。 整体来看，生成式 AI 正在重塑互联网内容的生产方式与语言风格，目前其主要影响集中在文字内容多样性和情绪表达层面， 而对信息可信度的影响尚未得到数据层面的明确证实 。
IT之家 4 月 28 日消息，由首都医科大学附属北京天坛医院、北京协和医院、中国环境科学研究院开展的一项研究 首次证实，人类活体大脑中存在微塑料 （粒径大于 1 微米，小于 5 毫米的塑料颗粒）/ 纳米塑料 （粒径小于 1 微米的塑料颗粒）。 相关成果 4 月 20 日发表在《自然》（Nature）子刊《自然-健康》（Nature Health），4 月 24 日，《自然》（Nature 正刊）报道相关成果。 据介绍，这项研究历时 4 年完成。团队共纳入包括 113 例脑肿瘤患者的 156 份病变相关样本及 5 位健康供体的 35 份脑组织样本 —— 这也是目前最大规模的人脑样本研究队列 ，通过联合应用激光直接红外成像、热裂解气相色谱-质谱、光热红外光谱和扫描电镜等多种分析技术对这 191 份样本进行分析， 结果显示 99.4% 的病变脑样本和 100% 健康脑样本中均检测到微 / 纳米塑料 。研究团队通过多技术交叉验证，在胶质瘤冷冻切片中获得了塑料颗粒的显微证据，增强了结果的可靠性。 在进一步的分析中研究团队发现， 脑肿瘤周围脑组织中的微 / 纳米塑料浓度明显高于健康脑组织 ，同时，研究还发现 纳米塑料占总塑料负荷的比例超过一半，这意味更小尺度的颗粒可能更容易穿透血脑屏障进入脑组织 。 对于这些塑料颗粒为什么出现在脑组织内，目前研究团队提出了两种可能假说： 一种是 塑料颗粒可能主要停留在脑部血管系统内； 而另一种假说是 在脑肿瘤状态下血脑屏障或血瘤屏障受损，可能为塑料颗粒穿过屏障进入脑实质并蓄积提供了“机会窗口”。研究团队对这些塑料颗粒可能的来源进行调查分析，发现脑肿瘤患者的样本中，术前注射频率、体质指数、年龄、化妆品使用频率以及塑料保鲜膜使用等因素与更高的微塑料丰度相关。 IT之家附相关链接如下： Nature Health 论文： https://www.nature.com/articles/s44360-026-00091-4 Nature 报道： https://www.nature.com/articles/d41586-026-01281-6
IT之家 4 月 27 日消息，据韩联社今天报道，韩国政府与谷歌旗下 AI 企业 DeepMind 签署谅解备忘录，携手构建合作体系。 据报道，韩国科技部（科技技术信息通信部）与 DeepMind 签署的合作协议涵盖 AI 联合研究、AI 人才培养及负责任使用 AI。双方将围绕技术、基础设施、研究人员交流等领域展开实质性合作 ，保障创新项目“K-Moonshot”顺利实施 。 IT之家注：“K-Moonshot”是韩国科技副总理裴庆勋今年 3 月启动的一项计划，意图让国家在 AI 领域取得技术竞争力， 以应对中美两国在 AI 领域的主导地位 。计划在 2035 年前，攻克生物、未来能源、物理 AI、太空、材料等八大领域的国家级难题。 同时，双方还将在生物科技、气象、气候、AI 科学家等诸多领域深化合作， 以 5 月启动的国家科学 AI 研究中心为核心 ，积极开展联合研究。 此外，双方还将成立工作组，每季度举行视频会议、每年举行线下会议，保持沟通。
IT之家 4 月 27 日消息，当地时间 4 月 23 日，据外媒 insideevs 报道，电动汽车续航衰减并没有很多人想象得那么严重。来自超过 16 亿公里真实驾驶的新数据表明，当下的电动汽车在使用几年后，续航保持情况相当不错。除了电池技术本身持续进步，车企也在通过软件优化，让车辆续航在长期使用中更加稳定。 电动汽车数据分析公司 Recurrent 最新报告称，目前市面上大多数电动汽车，在上路头几年里可用续航损失都很小。平均来看，电动汽车在车主持有 3 年后还能保留 97% 的续航，5 年后还能保留 95% 。 简而言之，一辆新车续航约 483 公里的电动汽车，3 年后大约还能跑 468 公里，5 年后也还有约 459 公里。 Recurrent 是基于历史数据得出这一判断的。该公司称，约 68% 的 2023 款电动汽车 目前实际表现仍高于 EPA 续航 。 该机构使用了名为 Expected Range（IT之家注：直译作“预期续航”）的指标。其来自真实驾驶数据，并把 气候、驾驶环境和电池老化 等因素计算进去。以一辆续航约 523 公里的 2026 款车型为例，到 2031 年仍有望提供约 484 公里续航。 报告显示，车主持有 5 年后续航没有明显损失的电动汽车品牌包括凯迪拉克、福特、现代、奔驰和 Rivian。 续航能保持得更好，原因并不单一。Recurrent 认为，车企会在车辆使用过程中 逐步释放预留电池容量 ，并通过 OTA 来调整续航算法，从而尽量抵消电池老化带来的影响。很多车型一开始就保留了一部分未启用的电芯容量作为“缓冲区”，之后可以自动解锁，用来填补衰减造成的续航缺口。 电池本身也在进步。车企和电池公司一直在提高能量密度，让尺寸相近的电池包提供更多续航。电芯到电池包一体化（CTB）等设计减少了结构重量，也让车底能放下更多有效储能空间。再加上更精细的热管理系统和更好的空气动力学设计，车辆不必一味加大电池包，也能把续航做得更好。
IT之家 4 月 27 日消息，市场研究机构 Counterpoint Research 发布的最新《全球智能手机 SoC 出货量初步展望报告》显示，2026 年第一季度全球智能手机 SoC 出货量同比下滑 8%。 Counterpoint 称，当前持续的存储芯片短缺，正同时影响智能手机原厂厂商与 SoC 芯片厂商的新品研发进程，并迫使各方优化自身产品组合。高端市场表现相对抗跌，上涨的成本大多已转嫁至终端消费者。与此同时，入门级手机厂商正越来越多地采用低成本芯片组，以维持手机产品的价格竞争力。 IT之家注意到，高通与联发科的出货量均出现两位数同比下滑。相比之下，苹果、三星、谷歌及紫光展锐实现出货量正增长。苹果、三星和谷歌凭借自身整合完善的供应链，更好地缓解了本轮存储芯片短缺带来的冲击。 资深分析师希瓦妮 · 帕拉夏尔在解读智能手机 SoC 厂商格局时表示：“高通和联发科受本轮存储芯片短缺影响最大，但二者成因各不相同。原本高端化趋势有望利好高通，但 三星 Galaxy S26 系列同时搭载骁龙 8 Elite Gen 5 和 Exynos 2600 两款芯片，叠加 小米 17 系列市场需求疲软，使得高通的受益空间受限。而联发科则在入门级市场面临更大压力。我们预计众多手机厂商将转向采用紫光展锐芯片组以控制成本。与此同时，中端及高端市场增长乏力，再加上天玑 9500+ 芯片发布延期，进一步拖累了联发科的整体业绩。” 帕拉夏尔补充道：“紫光展锐将受益于低端 4G 市场需求，同时其在入门级 5G 智能手机领域的设计量产订单持续增加。REDMI、POCO 等中国手机品牌的支持，推动其 2026 年第一季度出货量实现两位数同比增长。” 2026 年第一季度存储芯片价格环比上涨 50%~55%，预计 2026 年第二季度将继续环比上涨 80%~85%。存储芯片成本大幅飙升，叠加中东局势持续冲突，给智能手机供应链、物流运输及整体生产成本带来多重风险。 首席分析师苏门 · 曼达尔谈及智能手机 SoC 市场前景时称：“我们预计第二季度智能手机 SoC 出货量将出现两位数下滑，下半年行业形势或将进一步恶化。存储芯片短缺局面预计将持续至 2027 年下半年。手机厂商与芯片厂商均已推迟产品发布、暂缓新品迭代，并调整新品研发投入预算，以此应对行业困境。” 曼达尔进一步表示：“受存储芯片危机影响，入门级和中端智能手机 SoC 出货量将出现下滑；而 2026 年第二季度，联发科与高通高端 SoC 新品发布延期，也将导致高端手机 SoC 出货量走低。” Counterpoint 称， 预计智能手机供应链至少要到 2028 年初才能恢复正常 ，2026 年全年智能手机 SoC 出货量或将迎来两位数的同比降幅。
IT之家 4 月 26 日消息，据科技媒体 The Decoder 今天报道，查尔姆斯理工大学、沃尔沃集团研究团队最近在一篇论文指出， AI 智能体并不会让软件工程师失业 。反而还可以通过“半可信执行栈”扩展工作范围。 据报道，研究团队首先提出了一个由六环组成的“半可信执行栈”（semi-executable stack）模型， 将传统代码向外延伸 ， 触达欧盟 AI 法案等社会因素 。 论文中的“半可信执行栈”由六个环组成：经典代码、提示词和自然语言规范、智能体工作流编排、控制系统、运营组织逻辑、社会与制度适配。 目前，软件工程师主要在经典代码（IT之家注：第一环）、提示词（第二环）工作；而智能体工作流（第三环）、安全围栏（第四环）和决策流程（第五环）正在成为高优先级工程对象；社会制度适配（第六环）则决定 AI 的实际执行。 研究者认为，目前 AI 智能体最大的漏洞集中在第五环和第六环，人们已经写了几十年代码，但 AI 决策、制度适配等宏观流程仍然缺失，大多数研究仍然集中在修复错误、测试 AI 等。 学者表示，AI 不需要拥有顶尖人类学者的水平，只需要够用就行。大量部署 AI 带来的价值高于部分顶级专家。 此外，研究人员并没有忽视 AI 的“幻觉”问题，他们认为这更凸显了测试、监控的必要。人类在未来仍存在价值。
IT之家 4 月 26 日消息，IT之家从中国科学院理化技术研究所官方微信公众号获悉，该所科研团队最近在废弃塑料高值化利用方面取得新突破，通过他们最新研发的光催化技术，实现废弃聚酯 (PET) 塑料和工业废气二氧化硫变废为宝，转化为可广泛应用的有机硫化合物。 这项光催化领域重要研究成果，为有机硫化合物的合成提供出新策略，也为废旧塑料的高附加值转化开拓新途径，丰富了聚酯升级回收产物谱系。其相关论文近日在国际专业学术期刊《德国应用化学》发表。 IT之家附官方原文如下： 有机硫化合物是化学工业和生命科学中的重要构建单元，其中羟甲基磺酸盐（HMS）作为典型有机硫化合物，广泛应用于电镀、医药合成、食品添加剂、农资及橡胶材料等领域。当前工业合成 HMS 主要依靠甲醛与亚硫酸盐的亲核加成，但是原料甲醛源自化石能源且毒性较强，同时甲醛易聚合生成多聚甲醛，造成管道堵塞、生产中断。因此，发展绿色高效、可持续的新型 HMS 合成路线，具有重要研究意义与实际应用价值。 光催化技术具有绿色、温和的反应特性，可在常温常压下原位活化生成氧化还原活性物种，为精细化学品的绿色合成提供了新的路径。在前期工作中，中国科学院理化技术研究所光化学转换与合成中心陈勇研究员团队以废弃塑料和氨分别作为碳源和氮源，通过光催化 C─N 偶联反应制备了氨基酸（Angew. Chem. Int. Ed.2024,63, e202401255）和甲酰胺（Angew. Chem. Int. Ed.2025, 64, e202513991）。 近日，团队以废弃 PET 与 SO 2 废气为原料，在光照条件下成功将废弃 PET 衍生的乙二醇高效转化为 HMS 和氢气。研究人员设计了 Cu 1 /TiO 2 光催化剂，在 365 nm 光照条件下，HMS 生成速率约为 2.31 mmol g cat -1 h -1 ，氢气生成速率约为 4.36 mmol g cat -1 h -1 。原位谱学表征结果证实单原子 Cu 位点选择性捕获光生电子，显著提升光生电子-空穴对的分离与转移效率，有效增强催化活性。电子顺磁共振与密度泛函计算进一步揭示了反应路径：光生空穴氧化乙二醇与亚硫酸根离子，生成的自由基物种间发生 C─S 偶联反应，最终生成 HMS。该工作不仅为有机硫化合物的合成提供了新的合成策略，同时也为废旧塑料的高附加值转化开拓了新途径，丰富了 PET 升级回收产物谱系。 相关研究成果以 Solar-Driven Photocatalytic C─S Coupling for Organosulfur Synthesis Via Upcycling SO 2 and Plastic Waste 为题发表在 Angew. Chem. Int. Ed.期刊上，文章的第一作者为理化所博士研究生梁奕飞，通讯作者为刘福来副研究员和陈勇研究员。研究工作得到了国家自然科学基金委、中国科学院-香港大学新材料联合实验室的资助。 光重整废弃 PET 塑料制备羟甲基磺酸盐 资料： https://doi.org/10.1002/anie.1777088
IT之家 4 月 26 日消息，普林斯顿大学的研究人员研发出一种三维神经网络器件，融合了活体脑细胞与先进嵌入式电子技术。据其新闻稿介绍，这款三维生物电子计算机通过计算技术实现了模式识别功能。 简单来说，这项研究实现了活体脑细胞脱离大脑，借助嵌入式电子设备完成计算任务。这并非科学家首次利用脑细胞开展计算研究。以往的研究中，科学家会在培养皿中培育二维细胞培养物或三维细胞团，仅从外部探测并监测细胞活动。 普林斯顿大学的此次研究采用了全新方案。研究团队以薄层环氧树脂为基底，搭建出由微型导线和电极构成的三维网状结构；随后将数万个神经元培育成大型三维网络，并以该网状结构作为支架，使其具备计算能力。 研究人员表示，这种新方法“能够以远高于以往技术的精细精度，记录并刺激神经元的电活动”。在长达六个月的研究周期里，团队持续观测神经网络的发育过程，测试可增强或弱化关键神经元之间连接的技术，最终训练出一套算法，用以识别重复出现的脉冲模式。 为测试该系统性能，研究人员在独立实验中输入两种截然不同的脉冲模式，系统均成功完成了模式区分。该团队计划逐步扩大这款器件的规模，使其能够处理愈发复杂的任务。 论文第一作者、电气与计算机工程专业博士后研究员库马尔・姆里敦杰伊表示，这项技术“不仅有助于揭开大脑的运算奥秘，还有助于理解乃至有望治疗各类神经系统疾病”。 该研究最初的初衷，是通过研究活体脑细胞的活动，探索神经科学领域的基础科学问题，而这一研究初衷始终未变。与此同时，研究人员发现，该技术还有望破解人工智能领域的一大核心瓶颈：功耗过高。 研究团队成员、电气与计算机工程助理教授付天明（Tian-Ming Fu，音译）表示：“短期内，人工智能发展真正的瓶颈在于能耗。人类大脑完成同等任务的能耗，仅为当前人工智能系统的百万分之一。” 研究人员希望借助这款器件，破解大脑低能耗运算的背后机理，复刻相关发现，从而解决人工智能的高功耗难题。 IT之家注意到，相关研究论文已发表于《自然・电子学》期刊。 参考资料： https://www.nature.com/articles/s41928-026-01608-1
IT之家 4 月 26 日消息，密苏里大学堪萨斯城分校与亚利桑那大学的研究人员表示，2005 年至 2019 年间，人们面对面与人交谈的口头词汇量下降了近 28%。而新冠疫情过后，这一数据很可能进一步恶化。 据IT之家了解，研究人员统计了人们日常平均说话词汇量：2005 年人均每日开口说话约 16632 个单词。他们分析了 22 项研究的数据，共有 2000 多名参与者录制了自己的日常生活音频。 随着线上点餐成为常态、文字聊天愈发普及，生活也日益网络化，研究发现人们的口头交流词汇量大幅锐减 。到 2019 年，人们日均口头说话仅约 11900 个单词。 《华尔街日报》指出，人际互动减少带来的心理影响令人担忧。该研究的作者表示，这不仅会催生孤独潮，也会增加人们陷入阴谋论误区的风险，人们还在逐渐丧失基础的交谈能力，比如学会不随意打断别人讲话。 研究还发现，年轻人受影响程度更高，但差距并不大。25 岁以下人群日均说话词汇量每年减少 451 个，25 岁以上人群每年减少 314 个。整体来看， 人们日均说话词汇量每年平均下降 338 个 。倘若这一趋势在后续年份持续延续，如今人们的日均开口词汇量可能已不足 1 万个。 内华达大学雷诺分校语言学教授瓦莱丽 · 弗里德兰表示，尽管这一数据令人担忧，但目前还无需过度恐慌。一些小小的改变就能扭转现状：比如父母多和婴幼儿沟通交流、重拾固定电话，或是白天适当放下智能手机。
IT之家 4 月 25 日消息，日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）携手 Rocket Lab 公司， 于北京时间 4 月 23 日成功执行“革新崛起”（Kakushin Rising）任务，将 8 颗小型卫星送入距地约 540 公里的太阳同步轨道。 图源：Rocket Lab 本次发射任务隶属于 JAXA “创新卫星技术演示-4”任务，用于测试来自初创公司和高校的先进航天技术。执行此次发射任务的是火箭实验室（Rocket Lab）公司的 Electron 号火箭，于美国东部时间 4 月 22 日 23:09 分（IT之家注：北京时间 23 日 11 点 09 分）升空，并在约 1 小时后将载荷成功送入预定轨道。 图源：Rocket Lab 这是火箭实验室公司第 87 次发射，也是其今年第 8 次发射。在本次任务发射的 8 颗航天器中，最值得关注的是采用了“折纸”构造技术的演示卫星，能紧密收纳并在太空中展开至原体积的 25 倍。 图源：JAXA JAXA 将其描述为一种前所未有的轻量化可展开阵列天线，天线元件附着在双层可展开薄膜上，通过折纸技术实现紧密折叠。在技术实现上，研究团队采用了被称为“闪光”模式的折叠方式，这种方式能够以螺旋形式进行收纳和展开。
IT之家 4 月 22 日消息，中国科学院院士、中国科学院大学荣誉讲席教授、中国科学院自动化研究所研究员戴汝为同志，因病医治无效，于 2026 年 4 月 19 日 10 时 11 分在北京逝世，享年 94 岁。 官方资料显示，戴汝为 1932 年 12 月 31 日出生于云南石屏，1951 年考入清华大学数学系，后因院系调整并入北京大学，1955 年 7 月毕业于北京大学数学力学系。毕业后，他被选派到中国科学院力学研究所，师从著名科学家钱学森，成为钱学森归国后指导的第一位学生。 当时，钱学森正在北京中关村为科研人员讲授《工程控制论》，戴汝为被安排负责课堂笔记的整理工作，他后来回忆：“我把课堂记录的笔记拿给钱老看，请他审核。他总是很耐心细致地用红笔标记出不合适的地方，然后我再刻钢板印讲义发给听课的人。” 正是在钱学森的亲自指导下，戴汝为与合作者一起于 1958 年完成了《工程控制论》中文版的翻译工作，这部译著成为我国自动化领域长期以来的经典教科书。 1956 年，他进入中国科学院自动化研究所工作，1991 年当选为中国科学院学部委员（院士），曾任第五届中国科学院学部主席团成员，1986 年 7 月加入中国共产党。 戴汝为是自动控制、模式识别、智能科学、思维科学领域的专家。自 20 世纪 50 年代以来，他继承和发扬钱学森的科学思想，在控制论、人工智能等领域作出了开创性的研究工作。20 世纪 70 年代初，他率先将“模式识别”理论引入中国，当时国际上这一新兴领域刚刚起步，国内对此几乎一无所知。 1980 年，作为国家首批赴美访问学者前往普渡大学，他师从国际模式识别大师傅京孙教授，将统计模式识别与句法模式识别有机结合，开创性地提出了“语义-句法模式识别”方法，为中国汉字识别与汉字信息化应用和普及作出了重大贡献。这一理论创新被应用于手写汉字的机器识别，成为“汉王”手写识别核心技术的理论基础，他主持完成的手写数字识别系统成功应用于邮政信函自动分拣，获国家科技进步一等奖。IT之家注意到，20 世纪 90 年代初，戴汝为将研究视野拓展至系统科学领域，与钱学森共同构建了“开放的复杂巨系统及其方法论”，该方法被应用于中国经济、军事及社会发展等领域的重大问题决策中。他与钱学森等一起在《自然杂志》发表的“一个科学新领域 —— 开放的复杂巨系统及其方法论的研究”一文，成为我国“系统学”发展过程中具有里程碑意义的著作。在国家自然科学基金项目支持下，戴汝为还完成了“支持宏观决策的人-机结合综合集成研讨厅体系研究”，于 2005 年国家验收时荣获“特优”评价。 戴汝为曾获国家科技进步一等奖、中国科学院自然科学一等奖、“何梁何利”科技进步奖、中国模式识别科技终身成就奖、中国系统工程终身成就奖。他先后培养硕士生、博士生 80 余名，年过八旬仍在指导学生，并兼任清华大学、北京师范大学教授以及中国科技大学、上海交通大学、北京航空航天大学、南京航空航天大学等 30 余所大学的名誉教授。2010 年获颁“中国模式识别科技终身成就奖”时，他在获奖感言中说：“这份荣誉属于我们中国在模式识别领域辛勤耕耘的专家、学者，属于曾经指导过我的傅京孙教授，属于和我一起工作、进行过研究的许多同事、学生。” 当被问及对年轻科研工作者的期望时，他说：“我只相信一句话‘青出于蓝而胜于蓝’，只要能够踏踏实实地做，中国的模式识别研究将会有更加美好的明天。”近年来，戴汝为及其团队聚焦城镇化建设，提出智慧城市建设应运用系统科学的思想进行“顶层设计”的构想，并将“科学方法论”和“综合集成”操作平台应用于智慧城市建设的诸多领域。 中国科学院自动化研究所与中国科学院大学在讣告中写道：“戴汝为同志毕生热爱祖国，对党忠诚，矢志科研报国。他始终潜心研究，坚持求真创新，开学术之先河，树学风之楷模。他奖掖后学，桃李满天下，为我国智能科学领域培养了大批人才。他淡泊名利，品格高尚，宽于待人，深受大家敬重与爱戴。戴汝为同志的逝世是我国科技界的重大损失。我们沉痛悼念并深切缅怀戴汝为同志！他的精神与风范长存！”
IT之家 4 月 22 日消息，谷歌昨日（4 月 21 日）发布博文， 宣布升级其自主研究智能体，推出 Deep Research 与 Deep Research Max ，均基于 Gemini 3.1 Pro 模型打造，让智能体从复杂的摘要引擎转变为企业级工作流的基础组件。 IT之家援引博文介绍，Deep Research 智能体适用于交互式用户场景，平衡优化速度和效率；而 Deep Research Max 适合异步后台工作流，如生成详尽的尽职调查报告等，追求极致的全面性与最高质量综合，利用扩展的测试时计算进行迭代推理、搜索与精练。 两个智能体均基于 Gemini 3.1 Pro 打造，核心突破在于扩展数据源与输出形式，可以搜索网络、任意远程 MCP 服务器、文件上传及连接的文件存储。 用户通过 MCP，能安全地将智能体连接至金融或市场数据等专业数据流，让其从网络搜索器转变为能导航任何专业数据库的自主智能体。输出方面，智能体首次能原生生成高质量图表与信息图， 动态可视化复杂数据。 在流程控制与透明度上，新功能包括协作规划、扩展工具集、多模态研究基础以及实时流式输出。用户可在执行前审查、指导并优化智能体生成的研究计划，并组合使用 Google 搜索、远程 MCP 服务器、代码执行等多种工具。 参考 Deep Research Max: a step change for autonomous research agents
IT之家 4 月 21 日消息，市场研究机构 Counterpoint 今日发布报告，展示了 iPhone 16e 与 iPhone 17e 物料清单（BoM）成本构成分析： iPhone 17e 的 BoM 成本较 iPhone 16e 上涨了 15.6% 。 由于存储价格大幅上涨，iPhone 17e 中存储的成本占比显著提升。 iPhone 17e 与 iPhone 16e 采用相同的显示面板，因此该部分成本有所下降。 综合IT之家此前报道，相较于 iPhone 16e，iPhone 17e 主要升级了苹果最新的 A19 应用处理器和 C1X 调制解调器，同时新增一个配色选项，并支持 MagSafe，起步容量 256GB， 国行售价 4499 元起 。
IT之家 4 月 21 日消息，据财联社报道，国新办 4 月 21 日举行新闻发布会介绍 2026 年一季度工业和信息化发展情况。 工业和信息化部副部长张云明表示，下一步，工信部将引导算力基础设施按需有序建设，推动绿色电力与算力协同布局，推进算力自动化监测全域覆盖，完善中国算力平台，促进算力供需精准对接，提升算力资源利用效率。同时，将深入实施算力强基揭榜行动，推动成果落地转化和创新赋能，完善算力标准体系建设，支持开展太空算力技术前瞻性研究，有序推动太空算力产业发展。 张云明还表示，近年来，算力基础设施已成为驱动人工智能发展的关键底座。目前工信部正在开展算电协同政策研究和标准制定。 IT之家注意到，一季度，人工智能等新技术在电子、消费品行业应用加速拓展，无人机、AI 眼镜等终端产品日益丰富，工业机器人、集成电路等产品产量同比分别增长 33.2%、24.3%。
IT之家 4 月 19 日消息，微软已收购金融科技初创公司 Fintool，该公司以面向金融专业人士打造人工智能研究工具而闻名。尽管微软既未正式公布此项交易，也未披露具体条款，但 Fintool 创始人已在社交平台 X 及公司官网上发布了收购相关信息。此次收购彰显出微软愈发强烈的野心，即借助人工智能助手的能力优化 Microsoft 365 的使用体验。 据IT之家了解，Fintool 由尼古拉 · 布斯塔曼特与爱德华 · 戈弗雷在旧金山联合创立，这家初创公司开发的人工智能助手，可协助投资者与分析师开展定性金融研究工作。其平台能够读取财报电话会议记录、分析公司备案文件、整合研究内容，并从中提炼关键见解。 今年早些时候，Fintool 发布了第五代产品，该版本让 AI 智能体能在后台自主完成多项任务，例如在 Excel 中构建贴现现金流模型、在 PowerPoint 中制作财报演示文稿等。 由于众多 Fintool 客户在日常工作中本就依赖微软产品，因此在未来数月，将 Fintool 技术直接整合进 Microsoft 365，是微软顺理成章的举措。 Fintool 首席执行官兼联合创始人尼古拉 · 布斯塔曼特就此次微软收购事宜发表了如下声明： 最让我感到振奋的是工作重心的聚焦。作为初创公司首席执行官，你需要包揽所有事务：融资、招聘、薪资核算、市场推广、运营管理。如今，我可以将全部精力投入到自己最在意的领域 —— 产品工艺与品质。我们的使命是让 Office 产品在金融服务及其他垂直领域发挥出色效用，让各类知识工作者从中受益。 微软 Office 产品事业部总裁苏米特 · 乔汉向 Fintool 团队加入微软致欢迎词： 欢迎尼古拉 · 布斯塔曼特及 Fintool 团队加入微软 Office 产品事业部。此次人才与技术的加入，是对我们整体战略的完美补充，将 Fintool 的专业技术与 Office 套件的功能相结合，能为我们的客户创造更大价值。 加入微软后，Fintool 团队将专注于优化面向金融服务领域的 Office 产品，长远目标是将相关技术能力拓展应用至更多行业。