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向木地板加入硅与金属离子，即可通过人们的往来踩踏中产生足以点亮 LED 灯光的电能。研究人员希望借此为千家万户提供一种绿色能源。瑞士苏黎世联邦理工学院的 Guido Panzarasa 和他的同事发现，虽然木材本身具有极强的绝缘性，但这一点并非不可改变。该团队在一块木板上注入硅，硅能在与物体接触时接收电子。而在另一块木板上，他们注入 zeolitic imidazolate framework-8 (ZIF-8)纳米晶体——这是一种含有金属离子与有机分子的化合物，此种晶体极易失去电子。团队将这一浸渍工艺称为“功能化”。
研究小组发现，由这种处理方法制造的双木板装置，其电子传输效率可以达到标准木材的 80 倍。当人类的双脚踩上装置并使两块木板接触时，生成的电能足以亮点 LED 灯泡。这种工程木材还装有电极，用于从中引导电荷。研究小组发现，当一块 2厘米x 3.5厘米的样品处于 50 牛的压力之下（人类踩踏的施力通常可达数百牛），能产生 24.3 伏的电压。换句话说，一块约 A4 纸大小的样品已经足以产生驱动家用 LED 灯具及计算器等小型电子设备的电力。
研究小组发现，由这种处理方法制造的双木板装置，其电子传输效率可以达到标准木材的 80 倍。当人类的双脚踩上装置并使两块木板接触时，生成的电能足以亮点 LED 灯泡。这种工程木材还装有电极，用于从中引导电荷。研究小组发现，当一块 2厘米x 3.5厘米的样品处于 50 牛的压力之下（人类踩踏的施力通常可达数百牛），能产生 24.3 伏的电压。换句话说，一块约 A4 纸大小的样品已经足以产生驱动家用 LED 灯具及计算器等小型电子设备的电力。
Google 研究人员在 AI 博客上介绍了一项新技术，能以惊艳效果增强低分辨率图像。这篇博文题为《使用扩散模型生成高保真图像》，详细介绍了 Google 研究人员如何开发出两项 AI 技术，在拍摄低分辨率图像之后如何通过选择性破坏及重建原始输入内容以稳定提高分辨率。首先是使用通过重复细化的超分辨率（Super-Resolution via Repeated Refinements）技术，“这是一种超分辨率扩散模型，能将低分辨率图像作为输入，利用纯噪声构建起相应的高分辨率图像。”在本质上，该模型先将纯高斯噪声应用于低分辨率图像，之后再使用降噪技术有效重构四倍一截输入分辨率的、几乎没有噪声的图像。之后研究人员使用级联扩散模型（CDM）以智能化方式将高斯噪声与模糊应用于输出图像，之后重复整个过程。谷歌将这项技术称为“条件增强”，能把图像质量提升至超越当前 AI 增强技术的水平，甚至 BigGAN-deep 与 VQ-VAE-2 也不能与之匹敌。根据 Google 的介绍，这项新技术“在将图像分辨率缩放至低分辨率输入图像的 4 倍到 8 倍时，取得了良好的面部与自然图像超分辨率基准效果。”在实验当中，研究人员成功使用 64 x 64 像素图像输出了极为清晰锐利的 1024 x 1024 像素图像。
看起来有些笨拙的高科技牙具颇有点刑具的感觉，但只需 20 秒就能全面完成牙齿清理。牙医 Lana Rozenberg 博士接触过无数病患，也曾反复规劝他们多使用牙线，而且每天至少要刷两次牙、每次两分钟。但这位曼哈顿专业人士感叹道，“大多数人连两分钟都刷不到，一般也就 30 秒上下。”换算下来，32 颗牙齿中每颗的刷洗时长不足1秒。但如果能在这 30 秒内，使用一款新设备同时清洗每颗牙齿的正面、背面和侧面呢？沿着这个思路，“全口”牙刷应运而生，它依靠振动与填充在类似护齿器的结构之内的大量刷牙，在短短 20 秒之内就能完成牙齿清洁——上牙 10 秒，下牙 1 0秒。佛罗里达州圣彼得斯堡的一位医疗器械运输司机Kristopher Paul表示，“全口牙刷确实能大大加快刷牙速度，更顺手而且感觉刷得更干净，毕竟每颗牙都能感受到刷毛的拂动。”过去一年里，他每天早上都使用这款价格 70 美元的 360 Sonic Brush Pro。36 岁的 Paul 先生还特别喜欢这款工具的 15 分钟美白模式，它通过蓝色LED灯加美白凝胶的组合能有效去除烦人的咖啡渍。对这种电动牙刷的效果有研究提出了质疑。
一家挪威公司制造出全球第一艘零排放自动驾驶货船，预计年底前在挪威两个城镇间航行。2018 年在芬兰下水的自动驾驶渡轮是第一艘自动驾驶船，但制造商表示他们打造的是全球第一艘全电驱集装箱货船。这艘 Yara Birkeland 号由化学公司 Yara International 开成，希望在实现良好海洋运输能力的同时，尽可能减少氮氧化物（有毒污染物）与二氧化碳（温室气体）的排放。根据国际海事组织的数据，航运业目前占全球温室气体排放总量的 2.5% 至 3%。这艘船于 2017 年首次公布概念，与 Kongsberg Maritime 以及 Vard 造船厂共同打造。挪威 Porsgrunn 工厂经理 Jon Sletten 表示，Yara 号能够承载 103 只集装箱，最高时速为 13 节，使用7 MWh 电池，“容量约为普通电动汽车的 1000 倍”。他还提到，Yara 号将在码头边充电，“之后航行至沿海的集装箱港口，每年能替代 4 万辆普通卡车的运力。”
明阳智慧能源宣布了世界最大的海上风力发动机 MySE 16.0-242，其功率为 16 兆瓦，高 242 米。它的叶片长 118 米，转动面积 4.6 万平方米，比 6 个标准足球场还要大。它每年预计能产生 80 GWh 的电，比该公司的 MySE 11.0-203 高 45%，而它的直径只增加了 19%。明阳称新的风力发动机的完整原型将在 2022 年建成，2023 年安装运营，2024 年上半年开始商业投产。
硅谷创业公司 Cerebras Systems 筹集近 5 亿美元开发面向 AI 应用场景的圆盘形状的巨大芯片 Wafer Scale Engine（WSE)——世界上最大的计算机芯片。《纽约客》采访了该公司创始人谈论了芯片是如何制造的。Cerebras 联合创始人 Andrew Feldman 表示，巨型芯片设计方案有几个优势。当所有核心位于同一芯片上时，通信速度更快：这相当于原本散落在一个房间中的脑细胞，都塞进一个颅腔当中。大芯片的内存处理能力也更强。通常小芯片在处理文件之前必须先从位于电路板上其他位置的共享内存芯片处获取文件数据；而只有最常用的数据才有可能被缓存在更近的位置上……
一块典型的大型芯片可能消耗掉 350 瓦功率，但 Cerebras 的巨型芯片功耗高达 15 千瓦——足够给一栋小房子供电。Feldman 表示，“从来没有人开发过功率这么高的芯片，这也带来前所未有的冷却需求。”为此，Cerebras 基于 WSE-1 芯片的计算机 CS-1 中，有四分之三的空间都用于容纳冷却系统，否则主板会很快熔化。大多数计算机使用风扇向处理器吹冷风就够，但 CS-1 需要使用导热性更好的水冷系统；芯片之上是一块与水管相连的水冷板，由定制铜合金制成，保证受热时不会发生过大的膨胀变形。这块水冷板被抛光至完美，避免划伤芯片。在大多数芯片上，数据与电能通过边缘位置的电线流入；但对于 Cerebras 的 Wafer Scale Engine 来说，数据和电需要由下方垂直接入。工程师需要发明一种新型连接材料，确保能承受大型芯片环境中的热量与压力条件。“光是这项工作，就耗费了我们一年多时间。”
在数据中心的机架上，这台计算机占用的空间相当于 15 台披萨盒大小的 GPU 机器。与之配套的定制化机器学习软件能够高效将任务分配给芯片，同时需要避免某些位点因长期没有工作负载而温度明显低于其他区域、进而引发晶圆破裂……据 Cerebras 介绍，CS-1 目前已经在多所世界一流实验室当中发挥作用——包括劳伦斯利弗莫尔国家实验室、匹兹堡超级计算中心以及爱丁堡大学超级计算中心 EPCC 等。多家制药企业、工业公司及“军事与情报客户”也对 CS-1 青眼有加。“今年年初，阿斯利康制药公司的一位工程师在博文中写道，他们已经使用 CS-1 训练出一套能够从研究论文中提取信息的神经网络；计算机在两天之内，完成了 GPU 集群需要两周才能解决的任务。”
美国国家能源技术实验室报告称，CS-1 求解方程组的速度要比超级计算机快 200 倍以上，而功耗仅为“几分之一”。研究人员写道，“据我们所知，这是第一套能够在现实流体力学模型方面对数百万个单元进行实时模拟的高速系统。”他们得出结论，由于扩展效率太低，超级计算机几乎不可能达到 CS-1 的性能水平……利弗莫尔实验室计算部门 CTOBronis de Supinski 表示，在初步测试当中，CS-1 中每个晶体管运行神经网络的速度相当于 GPU 集群的五倍，成功缩短了网络训练周期。
一块典型的大型芯片可能消耗掉 350 瓦功率，但 Cerebras 的巨型芯片功耗高达 15 千瓦——足够给一栋小房子供电。Feldman 表示，“从来没有人开发过功率这么高的芯片，这也带来前所未有的冷却需求。”为此，Cerebras 基于 WSE-1 芯片的计算机 CS-1 中，有四分之三的空间都用于容纳冷却系统，否则主板会很快熔化。大多数计算机使用风扇向处理器吹冷风就够，但 CS-1 需要使用导热性更好的水冷系统；芯片之上是一块与水管相连的水冷板，由定制铜合金制成，保证受热时不会发生过大的膨胀变形。这块水冷板被抛光至完美，避免划伤芯片。在大多数芯片上，数据与电能通过边缘位置的电线流入；但对于 Cerebras 的 Wafer Scale Engine 来说，数据和电需要由下方垂直接入。工程师需要发明一种新型连接材料，确保能承受大型芯片环境中的热量与压力条件。“光是这项工作，就耗费了我们一年多时间。”
在数据中心的机架上，这台计算机占用的空间相当于 15 台披萨盒大小的 GPU 机器。与之配套的定制化机器学习软件能够高效将任务分配给芯片，同时需要避免某些位点因长期没有工作负载而温度明显低于其他区域、进而引发晶圆破裂……据 Cerebras 介绍，CS-1 目前已经在多所世界一流实验室当中发挥作用——包括劳伦斯利弗莫尔国家实验室、匹兹堡超级计算中心以及爱丁堡大学超级计算中心 EPCC 等。多家制药企业、工业公司及“军事与情报客户”也对 CS-1 青眼有加。“今年年初，阿斯利康制药公司的一位工程师在博文中写道，他们已经使用 CS-1 训练出一套能够从研究论文中提取信息的神经网络；计算机在两天之内，完成了 GPU 集群需要两周才能解决的任务。”
美国国家能源技术实验室报告称，CS-1 求解方程组的速度要比超级计算机快 200 倍以上，而功耗仅为“几分之一”。研究人员写道，“据我们所知，这是第一套能够在现实流体力学模型方面对数百万个单元进行实时模拟的高速系统。”他们得出结论，由于扩展效率太低，超级计算机几乎不可能达到 CS-1 的性能水平……利弗莫尔实验室计算部门 CTOBronis de Supinski 表示，在初步测试当中，CS-1 中每个晶体管运行神经网络的速度相当于 GPU 集群的五倍，成功缩短了网络训练周期。
一家荷兰公司如何成为半导体行业举足轻重的核心企业？
ASML 诞生于 1984 年，最初是飞利浦公司和 Advanced Semiconductor Materials Int.的合资企业，办公室位于飞利浦办公楼后简陋的棚屋内，第一款产品是 PA 2000 光刻机，但落后于市场领头羊日本公司尼康和佳能因此缺乏竞争力。1990 年 ASML 脱离飞利浦成为独立公司。它的第一款热销产品是 1991 年上市的 PAS 5500 光刻机，1995 年 IPO，之后收购了多家美国光刻技术公司，到 1990 年末它的市场份额已经接近尼康和佳能。2006 年 ASML 发布了它的第一款市场领先的产品、使用浸没式光刻技术的 TWINSCAN 系统。
2000 年代中期它投入了大量资金研发极紫外光（EUV）技术，从 2008 年到 2014 年它在 EUV 上投入了超过 50 亿美元。EUV 背后的技术是在 1980 年代确立的，由美国能源部以及 IBM、英特尔和 AMD 等公司联合研发。ASML 在 1999 年获得了 EUV 技术授权，佳能因财务问题没有选择这项技术，而尼康选择研发比 EUV 落后的技术。EUV 的巨大潜力让英特尔、三星和台积电这几家竞争对手在 2012 年联合收购了 ASML 23% 的股份，其中英特尔出资最多以 25 亿欧元收购 15% 的股份。到今天相关公司已经出售了大部分股份（英特尔持有不到 3%）。ASML 在 2016 年推出了第一款面向生产环境的 EUV 机器。
ASML 几乎垄断了 EUV 市场，它一年生产的 EUV 机器只有 50 台左右，单价高达 1.5 亿美元。ASML 在 2020 年的销售额超过 160 亿美元。为什么 EUV 机器如此昂贵？某种程度上它类似波音的飞机，整合了来自 4750 家供应商的零部件，协调这些供应商是非常困难的，而且每一台机器都是定制的，部分核心元件如蔡司镜头需要 40 周时间生产。每台机器重 180 吨，拆开之后能塞满 40 个集装箱，运输到亚洲需要 20 辆卡车和 3 架波音 747。
2000 年代中期它投入了大量资金研发极紫外光（EUV）技术，从 2008 年到 2014 年它在 EUV 上投入了超过 50 亿美元。EUV 背后的技术是在 1980 年代确立的，由美国能源部以及 IBM、英特尔和 AMD 等公司联合研发。ASML 在 1999 年获得了 EUV 技术授权，佳能因财务问题没有选择这项技术，而尼康选择研发比 EUV 落后的技术。EUV 的巨大潜力让英特尔、三星和台积电这几家竞争对手在 2012 年联合收购了 ASML 23% 的股份，其中英特尔出资最多以 25 亿欧元收购 15% 的股份。到今天相关公司已经出售了大部分股份（英特尔持有不到 3%）。ASML 在 2016 年推出了第一款面向生产环境的 EUV 机器。
ASML 几乎垄断了 EUV 市场，它一年生产的 EUV 机器只有 50 台左右，单价高达 1.5 亿美元。ASML 在 2020 年的销售额超过 160 亿美元。为什么 EUV 机器如此昂贵？某种程度上它类似波音的飞机，整合了来自 4750 家供应商的零部件，协调这些供应商是非常困难的，而且每一台机器都是定制的，部分核心元件如蔡司镜头需要 40 周时间生产。每台机器重 180 吨，拆开之后能塞满 40 个集装箱，运输到亚洲需要 20 辆卡车和 3 架波音 747。
瑞典合资企业 Hybrit 表示开始向卡车制造商沃尔沃交付首批试用钢材，它计划在 2026 年实现全面商业投产。沃尔沃则提到，他们将从 2021 年开始使用这批绿色钢材生产原型车辆及钢材部件。目前，钢铁生产中消耗掉的煤炭带来了全球温室气体总排放量中的 8%。一年之前，Hybrit 公司在其位于瑞典北部 Lulea 的绿色钢铁试验工厂做出新的探索，希望使用可再生电力和氢取代传统上用于矿石炼钢的炼焦煤。在欧盟提出的 2050 年温室气体净零排放计划当中，氢被作为达成目标的一项关键因素。
混凝土行业占到了所有碳排放的 8%，现在研究人员找到了一种方法减少钢筋混凝土的使用，他们的方法是移除加固的钢筋。
混凝土是世界上使用量最大的耗材之一，仅次于水。从建造房屋到筑起大坝，混凝土在无数场景下默默为我们担起重任。其中钢筋混凝土更是各类重要基础设施的根基。据 Yale Environment 360 的报告，全球混凝土生产带来的二氧化碳排放量达 28 亿吨，在世界各国中的排名位列第三，仅次于中国和美国。撇开排放不谈，混凝土的生产与使用也在严重危害甚至直接抹杀自然栖息地的生态体系，并导致城市环境不断升温。当下，我们每两年生产的混凝土比过去 60 年间全世界生产的塑料总量还要多。地球正成为一颗砖砼星球，而问题的核心正是大家习以为常的、将加固钢筋与混凝土进行粘合的基础建材制造工艺。来自英国扎哈-哈迪德建筑事务所、苏黎世联邦理工学院及 Block Research Group 的研究团队决定另辟蹊径，采用无需钢筋支撑的 3D 打造砼件建造一座 11.88米 x 15.84 米的拱形人行天桥。
韩国宣布将测试发射榴弹的无人机。韩国国防部的采购部门 Defense Acquisition Program Administration 透露 2022 年将测试发射榴弹的无人机，无人机能发射 40 毫米口径的高爆榴弹，其远程控制范围为 2 公里。操作者可使用光学和热成像以及激光测距仪，能连续发射六枚榴弹，间隔时间为 2 秒钟。
Blue Origin 的 New Glenn 火箭第一级是设计可重复使用，第二级则是一次性使用。Ars 援引多个消息来源报道 Blue Origin 正在为 New Glenn 火箭开发完全可重复使用的第二级，其推进剂贮箱可能将主要使用不锈钢材料制造，类似 SpaceX 的 Starship 和 Super Heavy 火箭。不锈钢比碳纤维更重，但能更好的承受重返大气层过程中的高温。通过让火箭的两节结构完全可重复使用，公司创始人 Jeff Bezos 寻求让火箭能更经济。该项目在 Blue Origin 内部的代号为 Jarvis。
全世界三分之二的可更新能源来自水电，但水电的未来与其可怕的成本和有时候可疑的环境后果交织在一起。巨型的水坝会对上下游产生深远的影响，它能防洪和供应水源，但也会淹没上游无数的社区，压缩下游的河流。此外水坝也会产生惊人的温室气体，罪魁祸首是水库及其淹没在下面的生物材料。被淹没的植被在水下分解，释放出了温室气体，除了二氧化碳还有甲烷。巴西亚马逊流域的水坝在释放温室气体方面几乎与火电站相当。Environmental Defense Fund 基金的一项研究发现，全球 1500 座水电站中有 7% 释放出的温室气体高于燃烧化石燃料的火电站。水坝的未来在于减少这些大量释放温室气体的水坝，以及改造现有的水坝。如果要建造水坝，那么最好是降低规模，建造沿河的水坝，保持河流及其环境的完整性。
亚马逊创始人 Jeff Bezos 完成了他的首次亚轨道太空飞行，他与其兄弟 Mark Bezos、82 岁的太空竞赛先锋 Wally Funk、以及 18 岁的学生 Oliver Daemen 一起搭乘 Blue Origin 的火箭 New Shepard 于周二 14:12 BST (09:12 EDT) 从得州 Van Horn 附近的发射场起飞，11 分钟后着陆在西得的沙漠。他们所乘的太空舱最大飞行高度为 100 公里。此次飞行的一个座位是通过公开拍卖以 2800 万美元拍出的，但这位赢得拍卖的未公开名字的富翁以“日程冲突”退出了飞行。
新华社报导，由中国中车承担研制、世界首套时速 600 公里高速磁浮交通系统在青岛下线；按“门到门”实际旅行时间计算，这也是1,500公里运程范围内最快捷的交通模式。报导指出，该系统采用“车抱轨”的运行结构，安全等级高，空间宽敞，乘坐舒适。单节载客量可超过百人，并可在2-10辆范围内灵活编组，满足不同载客量需求。行驶中不与轨道发生接触，无轮轨磨耗，维护量少，大修周期长，全寿命周期经济性好。据高速磁浮项目技术总师、中车四方股份公司副总工程师丁叁叁介绍，该系统采用成熟可靠的常导技术，其基本原理，是利用电磁吸力使列车悬浮于轨道，实现无接触运行,“具有高效快捷、安全可靠、运能强大、编组灵活、准点舒适、维护便利、绿色环保等技术优势。”
第一座 3D 打印的钢桥在荷兰阿姆斯特丹投入使用。长 12 米重 4500 公斤的 MX3D 桥用了 4 个工业机器人花了 6 个月时间打印，上周完成安装已向行人和自行车骑手开放。桥上放置了十多个传感器，当行人走过和天气变化时，能监测桥结构的应变、运动、振动和温度。这些数据将输入桥的数字模型，工程师将利用模型研究独特材料的属性，使用机器学习识别数据中可能指示需要进行维护的变化。他们希望这有助于设计更大更复杂的 3D 打印项目。
日经报道，Andy Wang 是上海一家游戏公司的 IT 工程师，他有时会对自己的工作产生罪恶感。他的大部分工作时间花在名为“第三只眼”的监视软件上，该软件安装在每一位同事的笔记本电脑上，实时跟踪他们的屏幕，记录他们的聊天、浏览活动和编辑的每一份文档。软件会自动的标记可疑活动，如访问求职网站和流视频平台，它会每周生成一份报告总结员工在网站和应用程序上花费的时间。上司会定期检查这些报告。甚至 Wang 自己也不能豁免于监视。在工作了两年之后，不堪重负的他选择了辞职，他说这没有意义，我们无法不停的工作，需要一些喘息的空间。就像美团的蓝领骑手受制于算法，办公室的白领工人们也日益受到监视软件的监督。部分公司正日益使用高科技工具持续的监视员工。目前最大的监视平台供应商深信服称它的企业客户超过 5 万家，其中包括阿里巴巴、字节跳动、新浪、小米和中兴。在员工连接到公司 WiFi 之后，深信服的服务能访问员工的移动浏览历史和应用使用记录。它无需用户批准，能屏蔽被认为对生产力有害的特定应用。系统还会根据花在与工作无关的网站和应用上的时间给低效的员工进行排名。它还能根据对招聘网站的访问和发送简历识别可能辞职的员工。佳能在中国的子公司去年使用了微笑识别技术，只允许微笑的员工进入办公室和会议室，佳能称此举旨在在后疫情时代给办公室带来欢乐，创造一种积极的气氛。公司发言人说，大多数人都羞于微笑，当他们习惯微笑之后会保持微笑。
要让汽车飞起来面临巨大的挑战，而要让电动汽车飞起来，挑战会更为艰巨，需要考虑到电池的重量以及充电的频率。滨州州立大学的 Chao-Yang Wang 和同事开发出一种原型电池，让电动空中飞车成为可能。新电池支持 80 公里的飞行，能量密度每公斤 271 瓦特时，能维持超过 2000 次充电周期，充电只需要 5 到 10 分钟。电池使用了一种自加热技术去实现快速充电而不会导致短路。研究人员计划中的下一代电池能量密度将达到每公斤 350 到 400 瓦特时，成本减少到每千瓦时 50 美元。研究报告发表在《Joule》期刊上。
韩国现代汽车和美国通用汽车周一表示，他们正在努力研发飞行车，现代汽车乐观地表示，最快可能会在 2025 年推出空中出租车服务。通用汽车的一位高管表示，空中出租车服务可能需要到 2030 年才能克服技术和监管障碍并实现商业化。现代正在开发由电池驱动的空中出租车，可以搭载五至六人将他们从拥挤的市中心运送到机场。其他在单独或与初创公司一起开发飞行汽车的制造商包括丰田、戴姆勒和中国吉利汽车。
剑桥大学的研究人员创造出一种一次性塑料的植物替代。它是一种聚合物膜，模仿了蜘丝的特性。蜘丝是自然界最牢固的材料之一。新材料的强度与今天使用的许多一次性塑料类似，它能够工业化制造，可以添加颜色，也能用于制造防水涂料。该材料在家中就能降解，而其它生物塑料需要工业设施才能降解。新材料将由 Xampla 公司商业化，用于替代一次性塑料和微塑料。
美国海军完成了无人机首次给战斗机空中加油的测试。波音公司的 MQ-25 Stingray 无人机是专门设计为海军提供加油能力，扩大 F/A-18 超级大黄蜂战斗机、EA-18G 以及 F-35C 的飞行半径，其外形具有隐形能力，具体规格没有公开披露，首次试飞是在 2019 年 9 月 19 日。在 6 月 4 日进行的测试中，MQ-25 T1 成功的为 F/A-18 对接输油。