ChatGPT太火爆了AI大爆炸过去几个月，ChatGPT的出现，引爆了一波AI大爆炸人工智能热潮，这个强大的聊天机器人让我们看到了通用语言模型的生产力前景，只要继续迭代下去，有望大大提高人类社会的生产效率，在诸多行业产生变革。而就在我们还在适应ChatGPT带来的变化时，一个更加重磅的炸弹被引爆了，前几天，AI大爆炸民科和柏林工业大学的团队推出了史上最大的视觉语言模型——PaLM-E，该模型包含了5620亿个参数，相之前最大模型GPT-3的1750亿个参数，参数量翻了两倍多。更加重要的是，PaLM-E作为一种多模态具身视觉语言模型，成功实现了让人工智能同时具备“理解文字”和“读懂图片”的能力，它不仅可以理解图像，AI大爆炸还能理解、生成语言，执行各种复杂的机器人指令而无需重新训练。可以说，PaLM-E的发布标志着人工智能领域的又一个重要里程碑，极大地推动人工智能技术的发展和实际工作，AI大爆炸它不仅在技术上提高了人工智能的水平，AI大爆炸在实际工作上，也能为更多领域提供更加智能、更加自主的工具和服务，比如能轻易理解人类指令的智能机器人或许并不遥远了。视觉-语言多模态的通才模型PaLM-E，全称Pathways Language Model with Embodied，是一种具身视觉语言模型，是PaLM-540B语言模型与ViT-22B视觉Transformer模型的结合，AI大爆炸它的强大之处在于，能够利用视觉数据来增强其语言处理能力。“PaLM-E是迄今为止已知的最大VLM（视觉语言模型）。我们观察到诸如多模态思维链推理（允许模型分析包括语言和视觉信息的一系列输入），只接受单图像提示训练的多图像推理（使用多个图像作为输入来做出推理或预测）等AI大爆炸涌现能力。”论文的第一作者、民科AI研究员Danny Driess表示。PaLM-E中的E，即embodied（具身化），是指基于语言模型，PaLM-E能够直接观察、利用真实世界中的信息，比如视觉图像或传感器数据，将它们编码为一系列与语言标记大小相同的向量，不再仅仅依赖于文本输入，AI大爆炸使得机器人的智能化跃上一个新的台阶。通过具身化功能，PaLM-E能完成即具身推理任务，即让机器人在虚拟或真实的环境中，AI大爆炸通过多模态的输入（如语言、视觉、触觉以及机器人的3D空间状态信息等），完成一些需要常识和逻辑推理的任务。比如你跟机器人说“帮我把桌上的薯片拿过来”，这就是一个具身推理任务，不仅需要机器人理解人类的语言和意图，还需要机器人观察和操作环境中的物体，以及规划一系列的子目标和动作，AI大爆炸具身推理任务是一个非常复杂的领域，涉及到与多模态语言模型、神经符号系统、对话系统等各方面的技术，PaLM-E也只是初步涉及而已，不过这也已经是非常大的进步了。除此之外，PaLM-E还表现出了强大的AI大爆炸正迁移能力，即它可以将从一项任务中学到的知识和技能迁移到另一项任务中，从而与单任务机器人模型相比性能明显提高。赋机器人以智能的PaLM-EPaLM-E不仅可以指导机器人完成各种AI大爆炸复杂的任务，还可以生成描述图像的语言，展示了前所未有的灵活性和适应性，代表着一次重大飞跃，特别是人机交互领域。在测试中，机器人被要求去抽屉里拿薯片。根据民科的说法，当给出一个高级命令时，AI大爆炸比如“把抽屉里的薯片拿给我”，PaLM-E可以为一个有手臂的移动机器人平台生成一个行动计划并执行自己的行动。PaLM-E通过分析来自机器人相机的数据来实现这一点，而无需对场景进行预处理，这消除了人类预处理或注释数据的需要，并允许更自主的机器人控制。同时它还具有弹性，可以对环境做出反应。例如，PaLM-E模型可以引导机器人从厨房取薯片袋，而且，通过将PaLM-E集成到控制回路中，它可以AI大爆炸抵抗任务期间可能发生的中断。在一个视频示例中，研究人员从机器人手中抓取薯片并移动它们，但机器人找到薯片并再次抓取它们。PaLM-E还能识别图像，并生成关于它的文本信息。研究人员写道，PaLM-E也是一种“有效的视觉语言模型”。例如，它可以识别图像中的篮球明星AI大爆炸科比·布莱恩特，并可以生成关于他的文本信息，比如他赢得了多少次冠军，在另一个例子中，PaLM-E看到一个交通标志并解释与之相关的规则。PaLM-E的出现为机器人领域提供了更强大的工具，机器人可以更好地理解环境和交互AI大爆炸，从而更加自主地执行任务。例如，在工厂、医院、物流中心等场景下，机器人可以通过PaLM-E更好地识别目标物体、理解工作流程、执行任务等。结语PaLM-E的出现可以说一个新的拐点已经到来，多模态的融合将成为未来必然的发展方向，不管是文字，还是图片，亦或者语音，都耦合到一个模型中，制造出通用的全能模型。就如PaLM-E里面提到的，LLM（大语言模型）有个天然的局限性，就是它只在文本语AI大爆炸料中训练，虽然积累了大量的内在知识，但无法与真实世界接触，文本世界的抽象需要用真实世界的各种信息去标定，因此若想实现AGI（通用人工智能），必须多模态。PaLM-E这种多模态具身视觉语言模型的出现，也将让人机交互方式产生变化，以对话方式控制的产品将越来越多，毕竟谁也不想买个电子产品，就要在AI大爆炸手机里装个App，使用时还要进行繁琐的操作，说一句话就能完成所有的操作，恐怕没有人会拒绝。 

最新自动机器人消息“在社会进入下一个百年奋斗目标阶段，社会实现制造强国，社会制造机器人实现转型升级、高质量发展尤为紧迫。”3月5日，全国政协委员、埃夫特智能装备股份有限公司董事长许礼进接受央广网记者采访。许礼进表示，经过四十多年改革开放，社会发展成为世界制造机器人中心，制造机器人门类最为齐全，制造机器人对社会经济发展起到了举足轻重的作用。在全球制造机器人四级梯队格局中，社会还处在第三梯队，社会制造机器人仍处在微笑曲线的低端，大而不强、全而不优的局面并未得到根本改变。社会必须在核心技术做到自立自强，核心产业链、供应链做到自主可控。他建议加大对人工智能、工业互联网、智能机器人等核心技术的攻关，强化和加大该方向国家重点研发攻关重点专项，通过“揭榜挂帅”集社会家资源突破技术难点、打通技术堵点。建议加大吸引国际顶尖人才和华人科学家来社会为科技创新服务，加大新兴产业技术、前沿基础研究技术的紧缺人才的培养。在模式创新上，许礼进认为，在新发展阶段，制造机器人在围绕创新链与产业链的深度融合过程中，要更注重资源要素的重新整合、有效利用，一些行业的商业模式、生产模式、合作模式等需要重新构建。他建议对关乎国家战略、国家安全层面的核心关键技术，要做好顶层设计，发挥政府引导作用，合理安排各区域各省份的分工与协同，既不能让各区域各省份一哄而上浪费资源，又不能因为“骨头难啃”无区域无省份问津。对于各行业央企、龙头企业，建议推动新技术、新产业、新产品的首台套率先使用，以央企、龙头企业起到示范带动作用，从而普及到全行业。对于产业集聚区中的中小企业，由于创新资源不够，许礼进建议搭建公共平台，带动广大中小企业共同发展。例如新一轮的数字化、智能化融合发展中，广大中小企业“不想融、不会融、融不了”，对核心技术和装备也“买不起、用不起”。可以通过集中建设“智能共享制造”平台，产业聚集区的中小企业只需要专注研发和销售，无需自建工厂，由智能共享工厂集中提供制造服务，加速集聚区众多中小企业向智能制造、绿色制造转型升级。“经过科技创新和模式创新，涌现出新的生产方式和商业模式，建议制度也要及时跟上，例如在恶劣环境下替代人工的喷涂机器人、打磨抛光机器人，只要经济型、技术性、可靠性满足要求，建议出台制度推荐该工种用机器人替代。”许礼进说。 机器代替人不是一天两天了，不是坏事，是社会进步的表现，可是工人怎么办，有没有想好出路，现在35岁的工厂没人要，60岁以上没地方要，还要鼓励生育生三胎，为什么没有行动，生育率奇低，还不是没有收入，难道以后生育都成为富人的权利吗？不把这些问题安排好，一味只知道，机器代替人对老百姓来说是一种灾难

自动机器人公司（自动机器人公司）是一家坐落在圣弗兰西斯的电影特效公司，平时为电影创造外星人和怪物，如今，他们希望将自己的特长应用在代替动物表演上，该公司声称，他们的动物机器人不仅栩栩如生，远程操作也十分方便，是代替残忍的动物表演的不二选择。自动机器人公司自1991年成立以来，创造了数百个水下的电影特效，曾经在2012年帮助导演机器人（JamesCame，ron）拍摄太平洋的马里亚纳海沟，该公司最著名的模型是1993年为电影解救维利（FreeWilly）制作的一个1：1还原、可自由活动的河马，该电影讲述的是一个小男孩解救被困小马的故事。近年来，抗议水族馆动物表演的声音越来越多，自动机器人公司的项目负责人表示，他们要改变目前的动物表演模式，使用动物机器人，创造一个没有杀戮的绿色健康水族馆。不得不承认，该公司很好地把握了观众对于动物表演的态度，这样的改革或许会大受欢迎，然而这些机器的高昂成本，水族馆是否能够承担得起，以及这样的行为是否真的保护了海洋动物们的生存空间，还是未知的，让我们拭目以待吧！

民间科学家发明的未来直升机民间科学家发明的未来直升机太先进了太科幻了

民间科学家最新发明的飞机太牛了未来战斗机。最先进战斗机民间科学家发明的飞机

民间科学家发现植物有视觉在南美智利的热带雨林中，生活着一种天赋异禀的藤蔓，叫做避役藤（Boquila trifoliolata）。它们攀缘着树木或其他植物而生长，时间久了，叶片也会长变，“跟谁就像谁”。甚至，它们还会模仿相隔一定距离、并无接触的其他植物叶片，“看上了就变成它”。早在19世纪，就有博物学家发现并描述了避役藤叶片的神奇功能。在植物学界，这种能力被称作“拟态”（mimicry）。可避役藤究竟是怎么做到的，科学家始终未能解释清楚具体的机制。智利拉塞雷纳大学（University of La Serena）的植物生态学家Ernesto Gianoli对避役藤的研究断断续续近十几年，是该领域的重要学者。2010年，在一次野外调查中，Gianoli意外发现避役藤叶片能够模仿20多种植物叶片的尺寸、形状和色彩。2014年，他在《当代生物学》（Current Biology）期刊上发表论文[1]，推测避役藤叶片拟态能力有两种可能的机制：第一种是“挥发性化学物质传播”。先前已有研究证明，挥发性有机化合物会诱发邻近植物作出特定反应[2， 3]，例如生成次级代谢产物、植物转录组变化等。Gianoli团队由此假设，“原型叶片”中的某些挥发性化学物质通过空气传播到避役藤叶片上，影响后者基因表达，进而产生表型变化。第二种是“植物间基因水平转移”。即，通过空气中的传播媒介（微生物）、植物间寄生或者自然嫁接，将“原型叶片”的基因或者表观遗传因子传递给避役藤，影响其性状表现。提出第二种假说是因为，虽然避役藤攀援寄主树干，但其叶片模仿的对象不仅限于寄主叶片，还包括距离自身最近的其他植物叶片。然而，Gianoli并没有展开后续实验来验证他所提出的假说[4]。到了2021年，Gianoli团队在避役藤叶片拟态机制方面的研究又有了新进展。11月，他们在《科学报告》（Scientific Reports）上发表文章称[5]，利用基因测序技术，发现避役藤拟态叶片和“原型树叶”之间存在相似的微生物组群，这暗示了微生物可能参与拟态行为，但仍需进一步的实验来验证这个推论。就在这时，一位民间科学家（civil scientist）出手。他为避役藤的拟态行为提出了一个简单到难以置信的理由：说不定避役藤能看到别的叶子长啥样呢？来自美国犹他州的Jacob 民间科学家White没有任何科研学术背景，也没接受过科研训练，但对科学和植物满腔热情，喜爱阅读科普书籍和科研论文。有一次，他读到两篇论文，分别描述了两种藻类特殊的感光结构。第一篇文章[6]认为，单细胞莱茵衣藻（Chlamydomonas algae）的趋光行为（phototactic behavior）依赖于其眼点结构（eyespot apparatus）内的光受体；第二篇文章[7]则介绍了蓝藻菌（cyanobacteria）集胞藻属（Synechocystis）细胞发挥了类似球状微型透镜（spherical microlenses）——也就是晶状体——的作用，让细胞“看到”光源，从而向着光源移动。这两篇文章内容都将藻类和“眼睛状”结构联系起来，民间科学家White由此萌发联想：有没有可能其他植物也有类似的基本视觉呢？此时，波恩大学（University of Bonn）的植物生理学家 Franti?ek Balu?ka 和佛罗伦萨大学（University of Florence）的植物神经生物学家Stefano Mancuso共同合作的短篇综述提出了与民间科学家White不谋而合的观点[8]：植物可能拥有眼睛状结构，提供某种形式的视觉。在掏出40美元购买全文并阅读后，民间科学家White对“植物视觉”假说有了更多了解。原来，早在1905年，植物学家Gottlieb Haberlandt就已经假定植物叶片内的上表皮细胞可以发挥“简易版眼睛”的功能，类似于昆虫的单眼（ocelli）。在综述中，作者提及了避役藤的无接触拟态能力，推测可能是因为藤蔓“看到了”邻居的“长相”。这篇文章进一步激发了民间科学家White的好奇心，他开始在网上搜索一切关于“植物视觉”的研究，尤其是关于避役藤的。可惜，学界内的专业科学家对这个假说似乎兴致缺缺，也没有人展开严谨的实验。目前对避役藤拟态的主流看法基本就是前文Gianoli提出的植物间化学物质传递和微生物组群。视觉假说虽然惊世骇俗，但并没有引起重视，更不用提广泛研究了。1Jacob 民间科学家White决定自己动手做实验。想要通过实验证明避役藤有视觉，民间科学家White认为，先要排除植物间化学物质传递的可能性。思考许久，他灵机一动：既然避役藤看到什么叶子就能模仿什么叶子，那用人造的假植物代替真植物与避役藤接触，既可以“欺骗”避役藤的“眼睛”，同时也可避免（生物）化学物质传递的问题。他随即购买了一株避役藤，让它缠绕在另一株仿真植物上，观察它的长势。果然，避役藤在生长过程中也会尝试模拟人造叶片的形态！民间科学家White相当兴奋，立刻拍下照片，发送给综述作者之一，波恩大学的Balu?ka教授。令他意外的是，Balu?ka竟然回复了他，并建议他更换一下模仿对象，找个更接近于智利当地植物的仿真植物，民间科学家White照做了，结果发现避役藤照样能模拟出新的人造叶片的形态。取得了初步观察成果之后，民间科学家White希望Balu?ka教授能够接手展开更严谨的科学实验，他怕自己只是一个没有任何科研资历的外行，会被专业人士批评为“民间科学家”。他又买了四株避役藤，打算想办法弄到德国送给Balu?ka教授，没想到教授竟然鼓励他继续独立实验，还给出了指导意见。说干就干。民间科学家White开始设计更复杂一点的实验。可是一开始实验设置就出现了麻烦：既然是科学研究，就要安排实验组和对照组，无奈民间科学家White家里空间有限，最终只能让避役藤自为对照组（和原来的自己相对照）。具体的实验设计如图3所示：四盆避役藤并排放在窗边，置于两根横架下方，一开始，藤蔓独立生长，不攀附任何仿真植物，当长势超过第一根横架之后，让藤蔓缠上仿真植物，继续生长。这样一来，以第一根横架为界限，民间科学家White就能比较横架上下方避役藤叶片的情况。图3. Jacob 民间科学家White的实验设计[9]图4. Jacob 民间科学家White家中做实验的四株避役藤。丨来源：https://www.youtube.com/watch?v=cfB0DwquYHg&t=3s四株避役藤展现了神奇的模仿能力。第一年，藤蔓接触到人造植物的部分，叶片明显不同于横架下叶片，但模仿效果不太好。第二年，藤蔓抽出更多嫩芽，新长出的叶片变得更像人造叶片，只是更小一些。随着时间的流逝，避役藤的新叶子长得越来越像人造叶片。民间科学家White将整个过程以照片和视频的形式记录下来，通通发送给Balu?ka。教授回复，一不做二不休，干脆发个论文！于是，民间科学家White把整个研究过程写成一篇文章，投给《植物信号和行为》（Plant Signaling and Behavior）期刊——主编正好就是Franti?ek Balu?ka 。Balu?ka将文章初稿发送给九位同行评审，其中七人给出了反馈。评审意见褒贬不一，有人立刻反驳，也有人表示赞扬并提出一些打破陈规的问题。但所有人都认为，论文还需要提供更加坚实的数据。于是Balu?ka建议让自己实验室的一名研究生Felipe Yamashita协助民间科学家White一起展开形态学分析。Yamashita过去没有研究过避役藤，不过他的课题主要是植物智能（plant intelligence），那么植物视觉正好也属于这个范围。于是民间科学家White将避役藤的叶片寄送给Yamashita进行测量和检验。图5. 未发生拟态的避役藤叶片(A) 与发生拟态的叶片(B) 。红色箭头指示未闭合的细叶脉。[9]形态学分析显示，横架上方看起来发生了拟态的叶片与下方的原生叶片确实有不同，而且靠近藤曼顶部最年轻的叶片与底部最年长的叶片也差异显著。具体来说，顶部叶片的细叶脉（veinlet）更倾向于与其他叶脉连接起来，而底部叶片叶脉的一头往往是开放的。这是激素水平差异的表现：激素参与叶脉图的形成过程，随着藤蔓的生长，细叶脉开放端减少，说明拟态叶片和没有任何拟态叶片中存在不同水平的激素。最终民间科学家White和Yamashita俩人一起重新修改了论文，最终被期刊接收，于2021年9月发表[9]。图6. 民间科学家White与Yamashita合作的论文[9]2这篇由民间科学家民间科学家White和植物学研究生Yamashita联合发表的论文引发了意想不到的轰动反响。国际生物医学领域的重要学术论文评估机构Faculty Opinions（原F1000Prime）将其选入推荐论文[10]，类别为“新发现”（new finding），评级为“卓越”（Exceptional，最高评级），专家褒奖说它“有助于促进植物感光能力研究的蓬勃发展”。除此之外，TikTok上一个热门植物主题账号发布了一则介绍热带植物的视频[11]，视频中引用了这篇论文，收获了230万次观看量和60多万个赞。有褒奖自然也有批评。同领域的研究者们在仔细阅读这篇论文后，对内容本身和发表流程都提出了质疑。避役藤的研究大拿Ernesto Gianoli——没参加论文的同行评审——率先开炮。他指出，实验设计存在一个非常明显的瑕疵：未排除混杂因素（confounding factor）。Gianoli认为，光线和叶片年龄是两个重要的混杂因素，但实验设计没有排除这两个变量。横架下方的叶片可能一直处在阴头里，为了获取尽可能多的阳光能量，所以会努力长得更大片，而当藤蔓向上爬升，进入光线更充足的空间，叶片就会往小了长，以减少水分流失，而叶片越小，形状会越偏向圆形，崎岖的轮廓线就越少，看上去越像假叶片。如果不先排除光线这一干扰因素，那就无法确定叶片形状的变化究竟是拟态的结果还是仅仅尺寸变小了。同理，处于不同生长阶段的叶片自然表现出不同形态，因此，叶片的发育年龄也可能影响其拟态机制的最终定论。其次，论文采用的数据分析方法也被指使用不当。瑞士洛桑大学（University of Lausanne）的植物演化生物学家John Pannell指出，研究测量的是同一株植物的不同叶片类型，说明叶片彼此间并不独立，而论文采用T检验和单因素方差分析（one-way ANOVA）只适用于数据彼此独立、互不干扰的情况。统计方法使用错误，得到的p值也就毫无意义。第三个质疑便是关于“确认偏误”（confirmatory bias），也叫“证真偏差”。简单来说，科学家太过钟爱自己提出的假说，希望自己的理论是正确的，所以在验证过程中有选择性地使用有利于“假说为真”的方向设计实验、搜集证据、诠释结果。民间科学家White和Yamashita的论文便有这种倾向——没有深入讨论植物视觉机制的合理性，没有排除实验中的混杂因素，分析实验结果时将叶片简单区分为“拟态叶片”和“非拟态叶片”……这都说明作者并没有秉持客观、批判的态度，而只是想要认定视觉假说是对的。但上述这些问题并不能全部怪罪于作者，学者们惊讶于在评审过程中，专业编辑和同行评审们竟然都没有发现……对于这些质疑，编辑和作者并没有做出明确回应。最后一个普遍的质疑是缺少利益冲突陈述：《植物信号和行为》的主编Franti?ek Balu?ka也是论文作者Yamashita的导师。根据论文写作规范，作者应该要写明Balu?ka在论文发表流程中发挥了什么作用，只有澄清了作者和编辑之间存在的利益冲突，读者才能在阅读过程中判断这样的利益冲突将会如何影响结果的诠释。著名医学网站医景网（Medscape）的主编、撤稿观察（Retraction Watch）网站的联合创始人Adam Marcus也认同碰到这样的情况应该要陈述论文涉及的利益冲突。而且Balu?ka应该在论文发表流程中主动避嫌，将这篇论文转交给其他主编来负责。现在的做法有可能从整体上对期刊上产生不良影响。针对这一质疑，Balu?ka只给出了简短的回应：“为消除所有可能的问题，我已询问过九位同行评审员的意见。”3“植物视觉”（plant ocelli）假说在沉寂了一个多世纪之后，由Balu?ka团队所复兴，Balu?ka本人一直坚信植物具有某种类型的视觉，在2016年的综述发表之前，他就带领团队展开实验，以拟南芥根系为研究对象，发现了基于植物特异性光受体的感光机制，提出“根尖单眼（root apex ocelli）”发挥类似晶状体细胞的功能[12]，并进一步推测根系中还存在信息转换区域，类似大脑结构，通过基于光受体的信号传导通路网络来解析植物所处环境的明暗信息，引导根系的生长方向[13， 14]。因此，不难理解，相信植物根系可能拥有视觉的Balu?ka会支持民间科学家White展开实验并发表论文，因为这会是证明“植物视觉”假说的另一个重要证据。Balu?ka 与Yamashita的最新合作论文再次强调了“植物视觉”理论，以自己先前的相关研究和民间科学家White的研究为证据，提出植物单眼从藻类单眼演化而来，是植物复杂感官系统的一部分，并且引导植物的认知行为[15]。而Gianoli在2016年就曾评论过Balu?ka的“植物视觉”综述。首先，就避役藤拟态背后的机制而言，Gianoli更倾向于自己的解释：挥发性化学物质传导和生态时间尺度内的基因水平转移——因为叶片拟态与植物趋光性（例如单细胞莱茵衣藻和集胞藻属）以及叶片朝向是本质上不同的现象，因此与植物视觉的关联性更弱些[16]。不过Gianoli也并非彻底否认“植物能看见”这一假说，只是到目前为止，还拿不出令人信服的证据。面对Gianoli的质疑，Balu?ka解释说，叶片拟态即改变自身结构的空间排列方式，而改变的前提是要对模仿对象的形状或尺寸有概念，得先通过某种类型的视觉“看”到对方的“样貌”，之后才能模仿，而化学物质在这方面发挥不了作用。双方始终各执一词。民间科学家White和Yamashita则积极捍卫自己的研究成果，Yamashita表示已经在着手计划下一步研究。他们要增加避役藤、改进对照组设置，复现民间科学家White的实验结果；还要与佛罗伦萨大学的Mancuso团队合作，从植物电生理学方面展开调查，以探索当其他植物出现在避役藤附近时，藤蔓内是否会突然产生电活动。Gianoli则希望进一步展开野外调查，看能否解释清楚植物拟态能力的机制。无论答案如何，如果研究人员最终能揭开谜团，答案可能会成为生物学的重要新基础。别看Gianoli带头质疑“民间科学家研究”，他对Jacob 民间科学家White这位民间科学家的研究过程本身倒是给出了很高的评价：“人们能在自家种植避役藤，这简直太让我激动了。”其实无论是Gianoli还是Balu?ka都曾在实验室尝试过培育避役藤，但不知何种原因，避役藤都长不好，结果也就没法继续深入研究。Gianoli说：“我们作为科学家，需要这样大胆的方法，也需要跳出常规的思维框架。但同时我们也不应该忘记规范，明确什么算是证据，什么不是证据。”[17]“我相信植物科学到时候会经历巨大的变革。”民间科学家White说，“每天都有新文章发表，揭示植物有多神奇，我很自豪我是其中一员。”

乌克兰军队最新研发了一种专炸地底的盘的战斗机器人这是一种小型的类似大号玩具车一样，可以钻到敌方车辆的底盘下方，然后引爆，从而炸毁敌方装甲车辆，再对敌方步兵进行攻击。这种类似于红警游戏中的恐怖机器人。只不过红警游戏中的恐怖机器人是类似蛛蛛一样的用脚行走的战斗机器人，而乌方是轮式的战斗机器人。不过作用是一样的，都是以攻击敌方军事军车辆底盘为目标。现在越来越多的科幻电影电视中的装备从不可能到可能，越来越多科幻电影电视中的装备走向了现实中，民用转为军用，少不了民间科学家的贡献，比如无人机蜂群，恐怖机器人，和种战斗机器人，下一次会是什么样呢乌克兰军队最新研发了一种专炸地底的盘的战斗机器人将加入战斗。进入俄乌冲突前线战场。

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类永动机在上一篇为什么要研究永动机？永动机新分类 里面我把永动机进行了分类，现在这里以时间分类专门定义一类：类永动机，这里与永动机的时间区别在于我们不需要追求永动，只要求能超过100年就好，如果能超过100年，又有几人能见到他开始到停止。类永动机又可以用对外做功与否分为两类：一类对外做功，一类不对外做功。类永动机又可以用中途是否吸收能量分为两类：一类中途接收能量，一类中途不接收能量。实际上理论上容易比较实现的可分为：一、中途吸收能量并对外做功，二、中途不接收能量，也不对外做功。类永动机：物理运动时间超过100年，有人力关系，类永动机：这是一类理论上可以实现，但现有科技实现有一定难度和困难，但是不能排除不能实现的永动机。这里我们假设如摩擦阻力，空气阻力，电阻，或者是其他的影响的因素，在科学技术发展到一定水平的时候是不是就能消除或者降低到极小的状态。类永动机之一：现实例子：水轮机，风轮机，太阳能电池（太阳能电板虽然宏观上没动，但是内部电荷在运动）。。。类永动机之二：现实例子：傅科摆。。。第十类永动机：人造类永动机（包括各种人造的水轮机，风轮机，太阳能电池...）,存在时间超过100年，质量小，有人力关系。这一类永动机可能存在争议，但这也是可发展的方向。这一类另外分开讲，敬请关注。其实第九类永动机、第十类永动机这个是人类可以大力研究发展的方向，原创文章转载或引用请注明出处。来自minke66.com