战略，加速推动人工智能实验，并将前沿人工智能技术整合到所有任务领域，强化美军事人工智能主导地位。美国防部将通过“蜂群锻造”“代理网络”等七个标杆项目推动这一加速进程，并借定向投资，大幅扩展人工智能计算基础设施，确保国防部与美人工智能

　　据美国防部1月12日消息，美国防部当日宣布启动一项人工智能战略，加速推动人工智能实验，并将前沿人工智能技术整合到所有任务领域，强化美军事人工智能主导地位。美国防部将通过“蜂群锻造”“代理网络”等七个标杆项目推动这一加速进程，并借定向投资，大幅扩展人工智能计算基础设施，确保国防部与美人工智能产业发展速度同步。

　　美国OpenAI和日本软银将向SB Energy投资10亿美元，进一步推进“星际之门”计划

　　据AI Business网1月13日消息，美国OpenAI 和日本软银宣布，共同向SB Energy投资10亿美元，作为“星际之门”（Stargate）计划的一部分。OpenAI 与软银集团将各自向SB Energy投资5亿美元。OpenAI 还选定SB Energy来建设并运营其先前宣布的、位于得克萨斯州米拉姆县的1.2GW数据中心。SB Energy目前正在开发多个千兆瓦级数据中心园区，首批设施已开工建设，预计将于2026年开始投入运营。声明称，此项投资建立在2025年1月白宫宣布的5000亿美元“星际之门”承诺的基础之上。

　　据ARPA-H官网1月12日消息，美国卫生高级研究计划署（ARPA-H）宣布其“个性化再生免疫活性纳米技术组织（PRINT）”项目的研发团队名单。该项目将利用患者自身的细胞或生物样本库中的细胞，按需快速3D打印出免疫匹配的替代器官，使患者无需服用免疫抑制药物。

　　据techcrunch网1月13日消息，美国人工智能公司Anthropic在OpenAI推出ChatGPT健康模块后，迅速跟进发布了Claude for Healthcare。该工具旨在为医疗保健领域提供更高效的服务，允许用户同步健康数据，但明确表示这些数据不会用于模型训练，以保护用户隐私。Claude新增“连接器”功能，可访问多个医疗数据库，如医疗保险与医疗补助服务中心覆盖数据库、国际疾病分类第十版等，从而加快事先授权审查流程。

　　据phys网1月11日消息，美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校与宾夕法尼亚州立大学的研究团队，通过代谢工程改造东方伊萨酵母，成功实现了化工原料3-羟基丙酸（3-HP）的高效生物制造。该技术以葡萄糖为原料，在低pH发酵条件下达到92g/L的浓度和70%的产率，为目前已报道的最高水平。3-HP是生产丙烯酸的关键前体，广泛应用于涂料、一次性尿布和微塑料等领域，其传统制备几乎完全依赖石油化工路径。经评估，该工艺具备商业化可行性，有望推动化工行业向绿色可持续转型。相关研究成果发表于《自然通讯》期刊。

　　据世界能源1月12日消息，Facebook、Instagram和WhatsApp母公司Meta Platforms宣布，已与维斯塔电力公司（Vistra）、泰拉能源公司（TerraPower）及奥克洛公司（Oklo）达成合作协议。此次合作专门为Meta在俄亥俄州新奥尔巴尼市数据中心内搭建的普罗米修斯超级集群计算系统提供能源支撑，预计到2035年可累计新增6.6吉瓦供电量，该供电量已超过美国新罕布什尔州全州整体电力总需求。

　　美国Open AI公司与软银集团旗下SB Energy公司合作，共同推进美国人工智能数据中心及配套能源基础设施建设

　　据世界能源1月12日消息，美国OpenAI公司已与软银集团旗下SB Energy公司达成战略合作，在“星际之门（Stargate）”计划框架下，共同推进美国人工智能数据中心及配套能源基础设施建设，以应对快速增长的AI算力需求。该合作建立在2025年1月于白宫公布的5000亿美元Stargate投资承诺基础之上。据悉，OpenAI与SB Energy将各自投资5亿美元。同时，OpenAI已选定SB Energy负责建设并运营其此前宣布的、位于德克萨斯州米拉姆县的1.2 吉瓦（GW）AI数据中心项目。

　　据国防科技要闻1月13日消息，美国国防部高级研究计划局近日发布名为“霜冻”的新项目招标，旨在开发适用于北极环境的新型雷达传感技术。该项目目标是提升在极光、高纬度环境下对低空飞行器和海上低速目标的探测与跟踪能力。其技术基础是利用外部能量场，依托分散且去相关的电离层通道照射目标，形成相参高频表面波回波路径。作战指标上，该项目对极地空中目标探测距离超过75千米；使用低于90秒探测采集数据形成跟踪航迹；目标检测概率应超过90%。该项目的相关测试计划将在阿拉斯加中部和北部地区开展，并将使用低空飞行的C-12飞机和配备应答器的船只作为受控目标源。

　　据观海局1月12日消息，日本深海钻探船“地球号”当天上午9时从日本静冈市清水港出发，前往距东京约2000公里的南鸟岛海域，对含有稀土的海底泥浆进行钻探试验。此次实验将把南鸟岛海岸附近约6000米深的海底将泥质样本拉上船，并检验实际采掘的可行性。据此前报道，日本于2012年在南鸟岛近海海底发现了高浓度的稀土泥层。该实验项目负责人石井正一表示，若实验成功，日本有望于2027年2月启动商业采矿。

　　美国亨廷顿英格尔斯工业公司扩大英国无人舰艇保障设施规模，打造欧洲自主海上系统中心

　　据英国防务周刊网站1月12日消息，美国亨廷顿英格尔斯工业公司（HII）将扩建其位于英国汉普郡波特切斯特的无人系统运营与保障中心，强化在英长期布局，并将该基地定位为欧洲自主海上作战与保障枢纽。据悉，该运营中心旨在面向英国及欧洲提供无人水面或水下舰艇的全生命周期支持，扩建后的设施将为英国皇家海军及欧洲盟友购入的REMUS系列无人潜航器提供维护服务，并为2026年起服役的ROMULUS无人水面艇提供部署、维护与集成能力，集成C5ISR、电子战与AI系统等现代化技术。

　　据国际船舶网1月11日消息，韩国HD现代集团、韩华海洋和三星重工近期密集推进低碳与环保技术布局，以实现韩国政府制定的2035年温室气体减排53%-61%的国家自主贡献目标（NDC）。其中，韩华海洋获得船载二氧化碳捕集与封存系统（OCCS）关键专利，通过优化湿式吸收技术提升捕集效率并实现小型化，推动船用碳捕集与封存商业化；HD现代重工承接泰国RCL两艘13800TEU集装箱船订单，为传统燃料船舶配置脱硫装置以降低排放；三星重工则获得美国Amogy氨动力蓄电池在韩国的独家生产权，押注以氨裂解制氢和燃料电池为核心的零排放动力技术。近期动向显示韩国船企正多路径应对中长期减排与绿色航运趋势。

　　美国国防部国防创新部门推进地磁导航系统成熟化，为应对GPS干扰作战场景提供支持

　　据breakingdefense网站1月12日消息，美国国防部国防创新小组（DIU）启动地磁航空无人勘测系统（GAUSS）项目，推动地磁导航（magnav）系统成熟化。该项目旨在验证越洋地磁导航成熟技术，拟改造现有平台、研发低成本规模化技术，资助多种机型，探索修正远海磁场昼夜波动的创新技术，以满足作战人员GPS外精准导航需求。据悉，地磁导航依托磁力仪探测地壳磁性岩石引发的地球磁场变化，可实现抗干扰、不可阻塞的韧性导航，尤其适用于海洋场景。

　　美国SpaceX公司完成首次“暮光”拼车发射任务，将40颗卫星送入太阳同步轨道

　　据spaceflightnow网站1月12日消息，美国SpaceX公司完成首次“暮光”（Twilight）拼车发射任务。“暮光”是SpaceX在2026年度推出的全新类型小卫星拼车发射任务，目标轨道为晨昏太阳同步轨道/晨昏轨道。该轨道上，一方面，卫星可以持续获得太阳照射，以实现不间断的太阳能发电；另一方面，卫星可背向太阳、朝向地球阴影区和太空，以排除阳光干扰，实现对太空观测、对地探测。此次任务将40个有效载荷送入晨昏太阳同步轨道，含NASA“潘多拉”系外行星探测任务、“恒星-行星活动研究立方星”（SPARCS）等。

　　美国国防部1.5亿美元入股ATALCO公司，建设美首个大规模初级镓生产基地

　　据Mining1月12日消息，美国政府和Pinnacle子公司已向美大西洋氧化铝公司（ATALCO）投资超过4.5亿美元，以提升国内产量并建设美国首个大规模初级镓生产基地。其中美国防部以1.5亿美元入股ATALCO。ATALCO表示，计划在路易斯安那州格拉梅西建立主要的镓生产项目，该合作旨在加强国家对航空航天、国防、半导体和能源技术关键矿物的供应。

　　美国国防部高级研究计划发布“霜冻”项目招标，开发可适用于北极环境的新型雷达技术

　　据国防科技要闻1月13日消息，美国DARPA近日发布“霜冻”新项目招标，旨在开发适用于北极极地环境的新型雷达传感技术。技术基础是利用外部能量场，依托分散且去相关的电离层通道照射目标，形成相参高频表面波回波路径，开发新型雷达信号处理算法和分析方法，应对北极地区复杂的电磁环境，包括极光闪烁、各向异性噪声以及色散效应等技术挑战。作战指标上，该项目对极地空中目标探测距离超过75千米；使用低于90秒探测采集数据形成跟踪航迹；目标检测概率应超过90%。该项目的相关测试计划将在阿拉斯加中部和北部地区开展，并将使用低空飞行的C-12飞机和配备应答器的船只作为受控目标源。

　　据interestingengineering1月13日消息，总部位于挪威的AI机器人公司1X宣布，其NEO人形机器人现在可以利用人工智能模型从视频中学习任务，并在现实世界中行动，将这些知识直接应用于物理世界。1X尊龙凯时科技公司表示，这种方法旨在弥合人形机器人领域长期存在的差距，将数字智能转化为可靠的物理动作。NEO人形机器人利用摄像头了解场景，生成未来动作的视觉预测，然后使用逆动力学模型将这些预测转化为精确的动作。在演示视频中NEO人形机器人从视频中捕捉到打开滑动门、操作马桶座圈、熨烫衣服和梳理头发等全新操作，随后将这些行为进行转化，并在与现实世界互动时收集自己的数据，从而形成自我强化的学习循环。返回搜狐，查看更多