6月23日（星期一）消息，國外知名科學網站的主要內容如下：

《自然》網站（www.nature.com）

蠑螈重建四肢、斑馬魚修復脊髓：動物“超愈合”能力如何造福人類

大多數哺乳動物并不具備魚類、兩棲動物、爬行動物和蠕蟲所展現的再生能力：渦蟲可再生幾乎所有細胞，蠑螈能重建四肢和部分大腦，斑馬魚能修復被切斷的脊髓，綠安樂蜥則可再生尾巴。，而這些動物的能力長期以來令科學家著迷，為人類醫學研究提供了重要線索。如今，隨著基因組學、蛋白質組學和單細胞成像等領域的進展，科學家們正把這些動物身上的發現應用于人類細胞。”

在近期國際干細胞研究學會會議上，多項研究展示了突破性進展。美國華盛頓大學團隊發現，斑馬魚脊髓損傷后，一類與人類胎兒星形膠質細胞相似的細胞能促進修復。實驗表明，通過特定分子調控，人類星形膠質細胞可表現出類似斑馬魚細胞的修復特性，并在小鼠實驗中展現出更強的保護屏障作用。

美國南加州大學的研究團隊則聚焦綠安樂蜥的尾巴再生機制。蜥蜴與人類共享許多基因，其肌肉干細胞能從頭構建組織，而哺乳動物的同類細胞則無此能力。這一發現為治療肌肉退化疾病和老年肌肉衰退提供了新思路。

奧地利維也納大學的研究以多毛蠕蟲為模型，發現其幼年時可通過細胞重編程實現身體再生，這一過程涉及類似“山中因子”的分子表達。該機制或為人類組織再生研究開辟新途徑。

這些研究顯示，通過解析超級愈合動物的再生機制，未來或可開發出針對脊髓損傷、肌肉疾病和衰老相關病癥的創新療法。

《科學》網站（www.science.org）

從矩形到圓形：文化如何重塑我們的視覺認知

研究表明，文化環境會從根本上改變人們對世界的視覺感知。納米比亞鄉村的辛巴族人在觀察某些光學錯覺時，與歐美工業化社會的人群存在顯著差異。例如，在“科弗錯覺（一組可被解讀為矩形或圓形的網格）”測試中，美國和英國的受試者大多首先看到矩形，而辛巴族人則更容易識別圓形。研究者認為，這種差異可能與生活環境有關——歐美社會以矩形建筑為主，而辛巴族的傳統村落由圓形茅屋圍繞著圓形牲畜圈構成。這項研究的預印本發布于PsyArXiv平臺。

該研究由英國倫敦政治經濟學院的團隊主導，測試了六種視覺錯覺（其中有五種首次用于跨文化研究），對比了工業化國家（美英）、納米比亞鄉村辛巴族及半城市化納米比亞城鎮居民的感知差異。除科弗錯覺外，辛巴族人對波浪線鋸齒錯覺和平行線傾斜錯覺的抵抗力也顯著更強，多數能準確識別真實圖形，而歐美受試者則普遍受到誤導。

盡管視覺差異研究已有百年歷史，但過去僅基于少數幾種錯覺，學界對其解釋仍存爭議。部分學者認為文化僅影響“高層次”認知（如注意力），而基礎視覺系統是普適的；另一派則主張視覺本身即受經驗塑造。哈佛大學的學者指出，視覺科學長期忽視文化因素，導致研究樣本多局限于工業化社會，可能將特定文化下的認知誤判為人類共性。

該研究尚未完全揭示文化影響視覺的具體機制，但強調了跨文化研究的重要性。若僅以單一文化為基準，人類認知的“普遍規律”可能只是特定環境的產物。正如研究者所言，真正的世界認知需要多元視角——包括那些“能看見圓形的人”，尤其在他人眼中只有矩形時。

《每日科學》網站（www.sciencedaily.com）

光速革命：玻璃纖維或將取代傳統芯片，開啟AI新時代

芬蘭坦佩雷大學和法國路易·巴斯德大學的研究團隊合作開發了一種基于光學的AI計算系統，利用超快激光脈沖和光纖實現高效信息處理，速度遠超傳統電子技術，為下一代高速、低能耗計算機提供了新方向。

傳統電子芯片在帶寬、算力和能耗方面已接近物理極限，而AI模型的復雜化進一步加劇了這些挑戰。相比之下，光計算利用光纖中的非線性光學效應，能以數千倍的速度處理數據，同時顯著降低能耗。研究團隊采用飛秒（千萬億分之一秒）激光脈沖和比頭發絲還細的特制光纖，構建了一種光學“極限學習機”（一種類似神經網絡的AI架構）。通過調控光的波長、功率和光纖的物理特性，系統可在不到一皮秒（萬億分之一秒）內完成手寫數字識別，準確率超過91%，接近主流數字方法的水平。

研究還發現，性能優化并非依賴更強的激光或更復雜的設計，而是取決于光纖長度、色散（不同波長傳播速度差異）效應與光功率的精細平衡。這一突破表明，光學計算的核心優勢在于對光信號的高效編碼與調控，而非單純提高硬件強度。

該成果為光電子混合AI系統奠定了基礎，未來可應用于實時信號處理、環境監測及超高速AI推理。研究團隊強調，通過融合非線性光學與機器學習，有望開發出兼具超高速和低能耗的新型計算硬件。

《賽特科技日報》網站（https://scitechdaily.com）

比人類快3倍！世界最小自供電雙足機器人創下速度紀錄

美國卡內基梅隆大學研發出一款全球最小的自供電雙足機器人，身高僅1.5英寸（3.81厘米），卻能以每小時0.5英里（0.805公里）以上的速度行走，并能夠完成轉向、跳躍和攀爬低階等動作。該機器人名為“Zippy”，是美國國家科學基金會資助項目的成果，旨在探索微型機器人的運動機制，以提升其在復雜環境中的適應性。

研究團隊指出，雙足機器人比輪式機器人更適合在人類設計的環境中行動，尤其是在不平坦地形或障礙物較多的場景。Zippy采用內置電池和驅動器驅動，通過抬起前腿并轉移重心實現行走，其圓形前足設計幫助保持平衡。由于體積微小，機器人采用機械限位裝置替代傳統伺服系統，使其能以每秒10倍腿長的速度移動，相當于成年人以每小時19英里（約30.58公里）的速度行走，成為目前全球最快的自供電雙足機器人。

該技術的潛在應用包括緊急搜救、工業檢測和科學勘探。例如，Zippy可進入狹小或危險區域執行任務，而多個機器人協同工作還能提升任務效率。未來，研究團隊計劃為其加裝攝像頭和傳感器，以實現定位和自主導航，進一步拓展其應用場景。

這項突破不僅展示了微型機器人技術的進步，也為未來開發更高效的仿生機器人提供了新思路。（劉春）