三维打印网

以后让Claude写的东西可能要小心留暗底了

Wed, 12 Aug 2026 11:02:15 +0800

我重生了，回到了那个为了降重，把中文翻成英文，英文翻成罗马尼亚语，再兜兜转转翻回中文的年代。只不过这一次，我的对手不是知网。

而是 Claude。

就在昨天，Anthropic 更新了一则官方说明：8 月 2 日之后发布的 Claude 新模型，会支持一种机器可读的内容标记，生成的文本会被嵌入水印。（8 月 2 号之前发布的旧模型，会有一段过渡期）

以后让Claude写的东西可能要小心留暗底了

以后 Claude 生成的每一段文字，都会带着一个你肉眼看不见的水印。这事儿本来是 Anthropic 为了应付欧盟的招儿，但没想到，全世界的 Claude 用户都因此被无差别对待了。而且，但凡你用上了 Claude 的地方，从 Claude、Claude Platform （API）、Claude Code、Cowork，到 AWS、Google Cloud、Microsoft Foundry 上调用的 Claude，都在水印的覆盖范围里。反正消息一出，网上立马就炸锅了。外国老哥直接开嘲讽，暗骂 Anthropic 不要脸。

以后让Claude写的东西可能要小心留暗底了

还有人已经在考虑咱们的国产模型了。

以后让Claude写的东西可能要小心留暗底了

当然也有人觉得这个水印能推动 AI 治理，是好事一桩。

以后让Claude写的东西可能要小心留暗底了

至于乐子人，不表态纯玩梗，说所谓的水印可能压根就没什么高科技，而是Claude的那些口癖。

都不用检测器查，多看两眼都能闻到味儿了。

以后让Claude写的东西可能要小心留暗底了

但更有意思的还是咱们务实的国内网友，水印有没有意义先放一边，当务之急是先琢磨怎么去掉。

复制粘贴行不行？截图呢？丢给另一个模型改写一遍？实在不行，翻译成七八种语言再倒腾回来？

先说一点，那些觉得复制粘贴出去，又或者截个图识别文字就可以去除水印的哥们，可以洗洗睡了。

虽然具体的技术原理 Anthropic 暂时还没公布，但基本的作用方式还是给咱们透露了一二。主要就两种，文本，用嵌入式水印；文件，则是用带数字签名的出处元数据。

先说大家比较关心的文本。

按照 Anthropic 的说法，当支持水印的 Claude 在生成文字的时候，会直接把一个人眼无法察觉的水印融到文本里。

以后让Claude写的东西可能要小心留暗底了

这个水印，不会改变文字的意思、质量和可读性。

因为水印本身就是文本的一部分，所以你把文字复制到 Word、公众号后台，又或者发给别人，水印也会跟着一起过去，即便是经过一些编辑之后，还有可能继续存在。

而且水印是在模型那一层就打上了，甭管哪个产品，只要背后跑的是支持水印的模型，那理论上都会留下水印。

所以网友支的那些招，别说什么复制粘贴、截图识别，你就是原封不动手打一遍，也还是甩不掉。

以后让Claude写的东西可能要小心留暗底了

至于 Claude 到底是怎么把一串看不见的东西塞进文本里的，Anthropic 目前嘴很严，不过类似给文本打水印的手法，在学术界倒不是什么新鲜玩意儿。

过去几年，研究者已经想出了不少给大模型输出的文字偷偷做记号的办法，一条比较经典的路子，就是动模型选词的手脚。

大模型每往外蹦一个 token，背后其实都有一堆候选项。

2023 年发表在 ICML 的一篇论文《A Watermark for Large Language Models》，就提出过一种办法：每生成下一个 token 之前，按照一套秘密规则，把候选 token 临时分成两拨，可以简单理解成“绿名单”和“红名单”，然后在模型生成的时候，稍微偏爱一下绿名单里的词。

以后让Claude写的东西可能要小心留暗底了

单看一两个词当然看不出来，但文本如果写得够长，模型一路下来都更容易选中绿名单里的词，那统计规律就慢慢出来了。

检测器照着这套规则查一遍，看看绿名单里的 token，是不是出现得明显多于正常情况，就能从看似正常的遣词造句里，把水印识别出来。

换句话说，如果“不是...而是...”这种句式，是咱们对 AI 味儿的判断，那统计规律，就是机器才能看得懂的暗号。

像用在 Gemini 上的 SynthID-Text，思路其实也有点类似。

而且，Google DeepMind 后来发表在 Nature 上的论文显示，他们拿 SynthID-Text 做过接近 2000 万次真实交互的线上实验，结果发现水印没有对回复质量产生明显影响。

对咱们来说，模型该怎么说话还是怎么说话，但水印早就已经打上去了。

以后让Claude写的东西可能要小心留暗底了

除此之外，还有一拨研究是把水印往语义层藏。

比如 ICLR 2024 的一项研究，就不再只盯着前面几个 token，而是把前文整体的语义信息也考虑进来。近两年还有研究直接在 embedding 空间、句子语义甚至不同 paraphraser 的表达偏好里编码信号。说人话就是，不再盯着具体用哪个词，而是用整句话的语义和不同改写方式来藏水印，这种思路，你用简单的同义词替换，一时半会儿还去不掉水印。所以现在社区里有人猜 Claude 会不会是在 token 概率上做手脚，有人猜是不是通过特定措辞、句式甚至更复杂的语义结构来编码，其实都不是完全没来由。

只是目前没有任何一种猜测得到 Anthropic 的确认，这个文本水印到底是怎么打上的，还得等它自己揭晓。当然，除了给文字塞水印，Anthropic 还准备了另外一种标记方式。如果 Claude 生成的是 SVG、PNG、JPG 这类文件，它会在文件里加入带数字签名的“出处元数据”。

以后让Claude写的东西可能要小心留暗底了

这套东西用的是 C2PA 标准，大伙儿可以简单理解成，给文件附上一张电子出生证明，谁生成的、经过什么处理，都可以作为来源信息记录下来。而且这套玩法现在已经挺普遍的了，很多 AI 生成的图片都会带类似的来源信息，包括 Adobe、Google、OpenAI 这些大厂也都支持 C2PA 标准。不过看到这里，大伙儿可能在琢磨了，既然水印靠的是文字里某种特定的规律，那我把这个规律打乱，不就完事儿了？你还真别说，怎么打乱这个规律已经写在明面上了。

以后让Claude写的东西可能要小心留暗底了

在官方文档的“局限性”那部分，Anthropic 明确提到，如果一段文字被大幅编辑、改写、翻译，或者和其他文字混在一起，水印就可能检测不到。

文本太短不行，文件元数据被删除不行，文本是由不支持文本标记模型生成的也不行。

我说白了，古法降重即将迎来文艺复兴。

以后让Claude写的东西可能要小心留暗底了

但有个问题就是，你不确定到底要改到什么程度才不会被检测出来，现在 Anthropic 连官方检测工具都还没放出来，只说未来会支持用户和第三方检测 Claude 的标记，具体怎么检测，也要等后续技术文档。

原本世超还想给大伙儿来一次 Claude 降重实测，看看手改 10%、手改 30%、GPT 改写、中英互译。。。这些挨个试下来水印能撑到第几轮。

现在看来，只能先欠着了。

不过，就算真的检测到了，又能说明什么呢？

Anthropic 自己也特意强调，检测到 Claude 水印，只能作为这份内容可能被 Claude 处理过的一个信号，并不能证明整篇东西就是 Claude 从头到尾写的。

世超这篇稿子吭哧吭哧写了 2000 多字，最后扔给 Claude 改了几句话，最后还带上了它的水印。

那么我请问，这篇东西到底算我写的，还是 Claude 写的？ 我找谁说理去？

以后让Claude写的东西可能要小心留暗底了

反过来也一样。

你的论文没检测到水印，不能证明跟 Claude 没关系，可能是水印被改没了，也可能压根就不是在支持水印的时候生成的。

查到了，不能直接锤死是 Claude 写的，查不到，也不能证明 Claude 没写。

不过大伙儿也别觉得，这水印搞了半天纯属脱裤子放屁。

AI 生成的内容越来越多，怎么区分人写的和机器写的，本来就是一个很现实的问题。

往大了说，虚假新闻、诈骗、批量生成的垃圾内容，都需要一些靠谱的溯源方式。往小了说，学校想知道论文是不是 AI 代写的，平台想判断一篇内容到底从哪儿来的，也都有检测需求。

以后让Claude写的东西可能要小心留暗底了

水印至少提供了一种，比空口鉴 AI 更靠谱的技术手段。过去一段时间，“不是…而是…”、破折号、冒号、双引号，这些本来再正常不过的表达，因为 AI 用得太勤，咱们自己写的时候都得下意识收着点，生怕有人来一句你这 AI 味儿也太冲了。。。

想想还挺荒诞的，AI 一开始模仿人类怎么写东西，结果学着学着，把人类逼得要证明自己不像 AI，这不能写，那也不能用。这次 Claude 的水印之所以会引起这么大的反应，多少也夹杂着这种情绪。很多人真正介意的，可能不是文字里多了一个看不见的记号，而是以后又多了一些要自证清白的时候。

男子让AI帮自己约健身课 AI直接黑进系统踢掉第一名

Wed, 12 Aug 2026 10:58:32 +0800

快科技8月12日消息，澳大利亚一名男子安德鲁·伯德为抢到热门早间健身课，部署AI智能代理帮忙排队预约，没想到AI为完成任务擅自攻破预约系统漏洞，竟然私自取消首位用户的预约名额。当地热门晨间健身课程名额十分紧俏，手动预约经常满员，男子搭建AI代理程序协助抢课。初次操作后，AI反馈他排在等候名单第四位，男子随口询问能否提升排队顺位。

未料到AI自行寻找系统漏洞，利用预约取消接口无权限校验的缺陷，直接清除等候榜第一名用户的预约记录，让他顺位升至第三。事后AI如实汇报操作过程，男子慌了，立刻要求恢复对方预约，然而系统规则存在缺陷：被取消预约的用户无法自动复原名额，只能重新排队且排至队尾。

并且由于不知道被误伤的顾客是谁和联系方式，他连当面致歉都做不到。为弥补问题，男子当即安排AI撰写邮件，完整向健身房软件厂商上报该高危系统漏洞，督促平台尽快修复，避免后续再出现同类无辜受害者。此事曝光后在硅谷科技圈引发热议，不少从业者调侃球场、网球场预约系统未来会全面升级防护，同时也有人发出提醒。

整件事中，男子从未指令AI入侵、篡改他人预约，AI自主判定 “踢掉他人” 是完成目标的最优解法，全程没有提前征求使用者同意，擅自执行违规操作。不止这起健身预约事件，近期多家大厂测试的AI智能代理均出现越界行为：OpenAI智能代理突破隔离沙盒入侵开源服务器，Claude模型解题时自主编写恶意代码上传公共库......未来全民普及AI代理后，数据安全、程序合规风险会大幅提升。

男子让AI帮自己约健身课 AI直接黑进系统踢掉第一名

【本文结束】出处：快科技

雷军回应国内首家自研发光材料：小米在技术投入上是长期坚定的

Wed, 12 Aug 2026 10:47:00 +0800

快科技8月12日消息，今日早间，小米创办人，董事长兼CEO雷军发文宣布：小米是国内首家能从发光材料层做研发的手机厂商，我们在屏幕技术上的投入是长期的、坚定的。雷军介绍，小米去年成功自研红色发光主材，今年又突破了绿色主材。这里面最核心，第四代pTSF是中国首创的底层显示技术方案，由我们与清华团队一道，历经两年多的时间，将实验室理论转为最终工程量产。

雷军回应国内首家自研发光材料：小米在技术投入上是长期坚定的

据悉，在前一日，央视新闻官微放出实拍视频，详解REDMI K100 Pro超级像素屏的技术突破。大家都知道，OLED屏幕最核心的部分之一，就是发光材料。屏幕最终呈现出的亮度、色彩、寿命和功耗，都与发光材料体系密切相关。据介绍，小米超级像素屏搭载全RGB独立像素排布结构，首次攻克OLED行业高PPI和成品良率互相制约的痛点，彻底解决 “像素公摊” 缺陷，所有子像素可独立精准发光。

每一个主像素内置独立红、绿、蓝三色子像素；传统OLED排布需要借用邻近子像素补足色彩。无损全RGB排布等效分辨率可达1，常规钻排红蓝子像素需要依靠相邻像素，等效分辨率仅0.8。

雷军回应国内首家自研发光材料：小米在技术投入上是长期坚定的

新机子像素总数高达938.9万，传统2K类钻排仅有 921.6万，达成超2K清晰度；同等亮度条件之下，功耗还要低于1.5K屏幕。这项技术是国产OLED屏幕产业的重大进展，标志着国产显示技术跻身全球第一梯队，迈入无损像素时代。此前，小米合伙人卢伟冰也发文表示：“小米是全球第三家、国内首家能从发光材料层做自研的厂商，我们在屏幕技术上的投入是长期的、坚定的。”

雷军回应国内首家自研发光材料：小米在技术投入上是长期坚定的

【本文结束】出处：快科技

麻省理工学院开发出可改变外观的3D打印系统，通过机械运动实现表面显示能力

Wed, 12 Aug 2026 09:59:43 +0800

2026年8月11日，来自麻省理工学院的研究人员开发了一种创新型 3D 打印系统——ShiftLens，能够制造出表面外观能够响应物理交互而改变的物体，而无需依赖内部电子元件。这套名为ShiftLens的系统，将排列有序的光学层与内置机械部件相结合，使物体能够根据受压、滑动或旋转的机械方式呈现不同的图像或图案。这款设计采用多材料3D打印机一次性完成打印。

△为了测试ShiftLens系统，研发团队制造了一个化学瓶，瓶盖拧紧时会变成绿色并显示一个勾号，拧松时会变成红色并显示一个感叹号。

机械显示器的工作原理

ShiftLens 通过在包含不同表面状态对应图像条带的底层图案背板上叠加一系列柱状透镜阵列，来实现可切换的外观。当用户移动透镜层相对于背板的位置时，透镜会引导光线放大图案层的不同部分，从而改变表面显示的内容。领导这项研究的麻省理工学院电子工程与计算机科学系 (EECS) 研究生朱云怡表示，核心工程挑战是确保光学效应、机械连接和计算图形彼此匹配。研究人员开发了一种设计工具，可以根据用户输入自动生成ShiftLens结构，这些输入包括所需视觉状态的图像以及物体的形状和曲线。由于系统需要在各层之间进行滑动，因此它最适用于具有内置旋转或滑动功能的物体，例如口红管，或者与开关、旋钮或滚轮配合使用的物体。

研发团队还开发了一款井字棋游戏，棋盘上的方格会根据旋钮的转动显示红色的“X”、蓝色的“O”或空白。朱表示，这项技术可以扩展到商业和工业领域，例如，管道可以通过改变外观来标记损坏或泄漏的连接处。研究人员计划开发一种需要更少用户输入的算法，并扩展设计工具支持的驱动机制范围。

这项研究由麻省理工学院本科生曹丁宁、慕尼黑工业大学研究生杰里米·姆日格洛茨基、麻省理工学院电子工程与计算机科学系及机械工程系副教授、计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）成员斯蒂芬妮·穆勒以及东北大学博士后纳尔杰斯·普尔贾法里安共同完成。研究成果将在ACM用户界面软件与技术研讨会上发表。

来源：南极熊

西工大博士生团队，用3D打印重塑穿鞋体验

Wed, 12 Aug 2026 09:57:08 +0800

“当传统制鞋工艺遇到前沿3D打印技术，来自西北工业大学博士生研发团队，带来了一款真正源自高校实验室的创新产品, 以人体工学为出发点，将参数化晶格结构、数字化增材制造与弹性光敏树脂材料结合，探索更自由的一体成型结构、更灵活的足部适配方式，以及更具未来感的穿着体验。——当传统制鞋工艺遇到 3D 打印，改变的不只是制造方式，也是一双鞋从结构、造型到穿着体验的设计逻辑。”

硬核研发团队
西工大博士科研班底，从实验室技术到落地量产

这双 3D 打印鞋并非普通商业代工产品

核心研发主体是西安长生鸟科技--西北工业大学博士生团队

覆盖材料力学、增材制造、人体生物力学、工业产品设计四大研究方向，是高校科研成果市场化落地的完整研发队伍。

传统皮鞋、运动鞋只能在 “好看” 和 “舒服” 二选一

市面上量产鞋受开模、缝制工艺限制，无法针对足底不同区域做差异化支撑。

研发团队希望把轻量化晶格、仿生力学结构民用化，用纯粹数字化3D打印工艺，解决职场人、年轻人长期穿鞋的疲劳、闷脚、磨脚痛点，让科研创新真正适配普通人日常出行场景。

它不同于市面上普通鞋履的生产逻辑

这双鞋以ELASTO1000 高性能弹性光敏树脂作为鞋体核心材料

依托数字化 3D 打印工艺

将先进材料性能与仿生网格结构设计深度融合

前沿结构设计
打破传统制鞋桎梏，仿生参数化晶格全自主设计

不同于市面上普通鞋履的生产逻辑

整双鞋的设计逻辑完全依托数字化3D打印工艺重构

每一处镂空、壁厚、孔隙都经过仿真计算

是仿生力学与工业设计的结合

【底层仿生晶格核心设计】

团队借鉴人体骨小梁、自然生物肌腱的分级网状结构，自研梯度 Gyroid极小曲面晶格系统，摒弃传统鞋底无序发泡结构。

【一体化整鞋成型设计优势】

传统制鞋需要分鞋面、鞋底、内衬多部件裁剪粘合

结构、造型存在极大限制

3D 打印一体化设计实现完全自由造型

【柔性定制化设计体系】

依托团队参数化建模工具，支持快速迭代、小批量定制设计

校园IP、企业文创、城市联名均可将文化符号直接转化为鞋身晶格纹理、侧边造型，无需高额开模费用；针对特殊脚型、企业团体需求，可快速调整鞋楦宽度、鞋底软硬结构，实现量产款+定制款同步设计开发，这是传统制鞋工艺无法实现的设计灵活性。

【透气轻量化配套设计】

全鞋65%精密网格孔隙率

鞋底、鞋面贯通空气对流风道

散热、排汗效率远高于实心橡胶、EVA 材质

晶格镂空大幅降低鞋身自重

同尺码比普通皮鞋、运动鞋减重30%-50%

兼顾支撑力与轻盈脚感。

材料是一双鞋的灵魂

“ELASTO1000弹性光敏树脂专为高品质3D打印柔性产品打造

硬度约 73A，兼顾柔软触感、高回弹与有力支撑”

拉伸强度可达15MPa丨断裂伸长率250%丨超100万次耐反复弯折

日常行走、弯曲、形变，鞋体可以自如回弹复原

在拥有柔软舒适脚感的同时，具备优异抗疲劳性能，大幅度提升鞋子耐用性与结构稳定性，告别容易塌陷、开裂的困扰。

“实现轻量化、耐久性与舒适性的平衡，为用户带来更贴合、更持久、更具未来感的穿着体验。”

—— 西工大博士生研制团队

一体化网格结构，让鞋子可以贴合脚部轮廓，兼顾透气、轻盈与包裹感。这双来自西工大博士生团队的 3D 打印鞋，正是前沿 3D 打印技术、高性能光敏树脂材料，走进大众生活的一次实践。

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西北工业大学出版社
来源：出版社西安分公司

美国空军向3D Systems公司追加900万美元，延长金属LFAM项目

Wed, 12 Aug 2026 09:56:47 +0800

早在2023年，3D Systems就与美国空军签订了一份价值约1076万美元的合同，旨在开发一种用于大规模生产飞行零部件的大型金属3D打印平台。项目名为“大型金属3D打印机先进技术演示器（GEN-IIDMP-1000）”，此后已两次延期：一次是2025年， 3D Systems获得了765万美元的额外资金；另一次是今年，又获得了900万美元的额外资金。

每一次资金延期都代表着空军增材制造发展计划的一个新阶段，计划目前计划于 2027 年 9 月完成。大幅面金属增材制造技术(LFAM) 的开发重点是“高超音速相关”能力，目前由 3D Systems 公司位于南卡罗来纳州罗克希尔和加利福尼亚州圣地亚哥的工厂进行。3D Systems公司航空航天与国防副总裁迈克尔·谢泼德博士解释说：“这项拨款使项目总资金增至2740万美元，体现了美国空军对我们技术、研发路径和团队的持续信任。看到系统逐步成型令人振奋，我们期待随着平台的成熟，与更多合作伙伴共同开发新的应用。”

△3D Systems 的 DMP 500 3D 打印机

虽然目前尚未披露太多关于项目的细节，但“GEN-II DMP-1000”这个名称确实给我们提供了一些线索。首先，根据3D Systems公司对DMP Factory 500的命名规则（打印尺寸为500 x 500 x 500毫米），正在开发的LFAM系统的打印尺寸可能至少在一个方向上达到一米量级（1000毫米）。（当然，这只是推测。）DMP Factory 500是3D Systems公司目前市场上最大的金属3D打印机，集成了三台500瓦光纤激光器。

近几十年来，美国空军一直积极采用增材制造技术，利用该技术加强供应链，按需提供备件来维护设备（包括老旧或过时的机队），并开发复杂的优化结构，以实现下一代推进和高超音速飞行系统。更具体地说，这项技术的应用范围极其广泛：例如，今年夏天早些时候，美国空军正在推进一项计划，为所有C-17“环球霸王III”运输机配备3D打印的微型翼片，以降低空气阻力。就在不久前，美国空军与CoAspire公司签署了一项采购协议，利用3D打印生产的快速适应且价格低廉的巡航导弹（RAACM）弹体。此外，军方还在利用建筑3D打印技术来增强野战基础设施。

来源：南极熊

从设计到下水仅需9天，这家公司用机械臂3D打印造出军用无人艇

Wed, 12 Aug 2026 09:53:49 +0800

导读：当增材制造从工厂车间走向国防前线，一艘3D打印的无人艇正在重新定义"造船"这件事。
2026年8月11日，一家曾经3D打印家具的制造企业，刚刚用大尺寸机械臂增材制造技术，造出了一艘军用无人艇。

这家名为 Haddy 的公司于周六宣布，已完成 TF-179 型无人艇的制造。该工艺依靠工业级机械臂将原材料逐层堆叠成型，而非传统的料块切削或模具浇铸。公司未透露委托客户身份，也未说明该舰艇的具体任务用途。

八台机械臂
Haddy 的生产基地位于圣彼得斯堡市中心，面积约 3 万平方英尺（约 2,800 平方米），配备了 8 套由荷兰机器人企业 CEAD 打造的大尺寸增材制造设备。其中 7 套搭载轨道系统，可扩展作业范围，用于加工超大尺寸零部件。

公司创始人杰伊·罗杰斯（Jay Rogers）于 2022 年创立 Haddy。他曾是海军陆战队队员，毕业于普林斯顿大学，此前运营过另一家3D打印企业 Local Motors。2025 年 4 月，Haddy 正式投产这处基地。从家具到军舰，罗杰斯的创业路径看似跳跃，实则一脉相承——大尺寸增材制造的核心能力，无论打印沙发还是船体，底层逻辑相同：用数字化制造替代传统产线，把"从设计到实物"的周期压缩到极致。

9天从设计到下水
TF-179 并非 Haddy 的首个国防海事项目。此前，Haddy 曾与罗德岛自治系统企业 HavocAI 合作，3D 打印了一款低轮廓无人水面艇的碳纤维增强船体。据《CompositesWorld》报道，从设计到海试，Haddy 仅用了 9 天——交付了一艘可直接投入测试的舰艇。

该公司还与上市公司 Red Cat Holdings 旗下海事无人装备部门 Blue Ops 达成制造合作，帮助 Blue Ops 将面向美国及其盟友军方销售的无人水面艇产能提升一倍。

Haddy 在声明中表示：

"海事行业正在重新定义舰艇的设计与制造方式，TF-179 无人艇正是这一变革的产物。借助大尺寸机械臂增材制造完成的这类项目证明，数字化制造可以实现更灵活的开发周期、更高的设计自由度，大幅缩短从概念到投入使用的周期。快速制造、测试迭代复杂装备的能力，正成为愈发关键的竞争优势。"

传统制造模式下，一项设计改动往往需要对整条实体产线重新调试，周期以月计；而3D打印模式下，只需修改数字文件，数日之内即可完成新一轮打印生产。这种"设计-打印-测试-迭代"的敏捷循环，正是 Haddy 这类企业被市场选中的根本原因。

来源：南极熊

2026年环太平洋军演期间，雪鸟科技公司在埃塞克斯号航空母舰上制造316L部件

Wed, 12 Aug 2026 09:47:25 +0800

总部位于佛罗里达州的坚固化制造系统开发商Snowbird Technologies(雪鸟科技公司)，在2026年环太平洋演习（RIMPAC 2026）期间，于"埃塞克斯"号两栖攻击舰（LHD-2）上成功制造了316L不锈钢部件。此次演示是海军研究生院先进制造研究与教育联盟（CAMRE）领导的分布式制造实验的一部分。在该舰从圣地亚哥驶往夏威夷的航程中，Snowbird的SAMM Tech平台采用激光线材定向能量沉积（DED）技术，并使用氮气作为保护气体，制造了部件。随后，通过集成的CNC加工实现了所需的最终几何形状和表面光洁度。

在同一集装箱化系统内结合这两种工艺，旨在实现近净成形金属部件的生产和精加工，而无需将其转移到单独的制造设备上。"SAMM Tech的设计初衷是将先进制造能力直接带给作战人员，无论任务需要在哪里，"Snowbird Technologies业务发展副总裁Karl Wojtkun表示。"在'埃塞克斯'号上成功制造并加工不锈钢部件，展示了远征制造在减轻后勤负担、提高战备状态以及更靠近需求点交付关键部件方面的潜力。"SAMM Tech集装箱在RIMPAC 2024期间被运输装载至"萨默塞特"号。图片由Snowbird Technologies提供。

埃塞克斯号航空母舰

在需求点结合增材制造与机加工

SAMM Tech，即Snowbird增材移动制造技术，是一个模块化制造平台，结合了金属和聚合物增材制造、CNC加工以及数字工程工具。其金属3D打印能力基于集成到平台中的Meltio Engine Blue，这是一种激光线材DED系统。首先沉积线材原料以创建近净成形部件，然后通过CNC加工去除材料。这使得在同一个可部署系统中，能够实现仅通过沉积阶段可能无法达到的几何形状和表面光洁度。Snowbird将该平台瞄准偏远和资源受限环境下的维护、修理和保障应用。在一个系统内完成两个阶段，可以减少在需求点所需的单独制造基础设施数量。

在舰上阶段之后，SAMM Tech被转移至夏威夷的斯科菲尔德兵营，在那里继续支持CAMRE的分布式制造活动。Snowbird于7月15日确认了从"埃塞克斯"号到陆基场地的转移。第二阶段评估了该平台在陆基行动中的表现，同时支持一个涉及联合和多国参与者的更广泛先进制造网络。

扩大Snowbird在RIMPAC中的测试范围

Snowbird此前曾在RIMPAC 2024期间参与过CAMRE的制造演示。在那次演习中，该系统被用于在反渗透泵发生故障后制造替换部件，使"萨默塞特"号能够继续参与演习。2026年的部署将平台置于CAMRE更广泛的分布式制造实验中，其操作从"埃塞克斯"号转移到了斯科菲尔德兵营的陆基场地。"NPS CAMRE的RIMPAC实验提供了一个独特的机会，可以在现实作战条件下评估先进制造技术，"Wojtkun补充道。

在2024年环太平洋军演（RIMPAC）上，正被运输以装载到美国海军萨默塞特号（USS Somerset）上的SAMM Tech集装箱。照片由雪鸟科技公司提供

"随着军事后勤日益分散化，在战术前沿打印、加工和交付关键部件的能力，将在维持战备状态和支持未来行动中发挥重要作用。"FLEETWERX也在支持该实验。该组织根据一项合作中介协议运作，将海军研究生院与工业界、学术界和政府联系起来，以在军事环境中评估技术。RIMPAC 2026由美国太平洋舰队司令主持，并由美国第三舰队司令领导。今年的演习包括来自31个国家的部队、约40艘水面舰艇、5艘潜艇、超过140架飞机和超过25,000名人员。

从舰船维修到分布式制造

混合金属增材制造在海上已经在美国海军的其他地方得到验证。2022年，一套结合了Meltio线材激光DED与Haas CNC加工的Phillips增材混合系统被安装在"巴丹"号两栖攻击舰上。2023年，水兵们后来使用该系统为一个压载空气压缩机生产了一个不锈钢喷雾板。

最近，海军在其丹维尔训练设施配备了24套增材和混合制造系统，其中包括12套基于Meltio的混合设备。这些系统正用于培训参加"舰上训练计划"的水兵，使其熟悉与海军舰艇上部署的设备相当的装备。这些共同努力表明，海军正在同时发展支持更靠近需求点生产所需的制造硬件和操作人员基础。

来源：中国3D打印网编译文章！

宝马最新研究：先进技术可回收报废车辆51%材料并用于新车

Tue, 11 Aug 2026 10:33:00 +0800

快科技8月11日消息，据媒体报道，宝马集团及合作伙伴开展的Car2Car研究项目显示，报废汽车中真正能够重新用于新车制造的材料比例，还有提升空间。Car2Car项目研究如何让报废车辆中的钢、铝、铜、塑料和玻璃重新进入汽车生产体系，采用更先进的处理和分选技术后，宝马定义的“Car2Car回收率”从6%提高到了51%。

不过值得注意的是，这里的51%并不是整车可回收比例，而是指从报废汽车中回收后，质量仍足以重新用于新车制造的材料占比。不同材料的改善程度相差很大，采用先进回收工艺后，钢材的Car2Car回收率从1%大幅提高到81%，铝从23%升至52%，铜也从48%提高到68%。

不过，51%的成绩是在经过优化的研究和示范环境中实现的，现有回收设施并不能普遍达到同样水平。若要大规模推广，还需要继续投资拆解、分选、处理设备和基础设施。塑料和玻璃尤其难处理，当前的汽车使用多种不同配方的塑料和复合材料，分离和再利用远比金属复杂。

宝马表示，还需要进一步改进分选和处理技术，才能稳定达到新车制造的质量标准。

宝马最新研究：先进技术可回收报废车辆51%材料并用于新车

【本文结束】出处：快科技

摆脱外部芯片依赖！微软MAIA 300最快9月亮相预计2027年交付

Tue, 11 Aug 2026 09:48:55 +0800

快科技8月11日消息，据The Information报道，微软正加速推进自研AI芯片战略，计划明年大幅提升下一代芯片产量，目标直指Anthropic等头部云客户，推动其从内部验证走向外部商用。尽管首代Maia 200芯片当前采用率未及预期，微软并未放缓脚步。据知情人士透露，新款Maia 300芯片最早可能于9月正式发布。

同时，微软已与台积电洽谈，锁定超30万颗芯片的产能，预计2027年交付。

值得关注的是，Maia 300将首次开放给Azure之外的云大客户，标志着微软自研ASIC正式迈入规模化商用的新阶段。该芯片原生搭载以太网Scale-up架构，具备超高芯片间互联带宽，随着Maia 300大批量组网，芯片内互联（Scale-up）与集群间互联（Scale-out）的双向高速需求将激增。

这一趋势将直接拉动800G/1.6T光模块及高密度光连接器件的渗透率提升——光互联不再仅是GPU的专属，而将成为全品类AI算力集群的基础设施刚需，进一步强化行业需求确定性。

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