太空微重力环境下首次制造出完整金属构件
IT之家1月22日消息，中国科学院力学研究所在其微信公众号发布消息称，近期由该所研制的微重力激光增材制造返回式科学实验载荷，已搭载中科宇航“力鸿一号”遥一飞行器进入亚轨道，并首次成功实现了太空激光熔丝金属增材制造。
免费影视、动漫、音乐、游戏、小说资源长期稳定更新！ 👉 点此立即查看 👈
该实验系统成功突破了微重力环境下金属增材制造的成形与控制、全过程闭环调控、载荷-火箭高可靠协同等关键难题。实验结束后，载荷舱通过降落伞系统平稳着陆并成功回收，完整获取了在太空微重力环境中制造的金属构件、全过程实验数据以及成形件的性能参数。此次任务的圆满成功，标志着我国太空金属制造技术正式从“地面验证”阶段迈入“太空工程验证”的全新阶段。
据了解，太空金属增材制造（即太空金属3D打印）被视为未来航天任务的关键赋能技术。这项技术能够实现航天器零部件在轨快速制造与自主在轨修复，大幅减少对地面补给的依赖，从而显著提升深空探测、空间站长时期运营以及月面基地建设的任务弹性与可持续性。此次实验的成功，标志着我国在这一战略性领域已达到世界先进水平，为后续发展在轨制造与维护技术奠定了坚实基础。
本次任务同时验证了中科宇航“力鸿”系列飞行器作为低成本、高灵活微重力实验平台的能力，验证了返回式载荷舱高可靠伞系气动减速技术、飞行器子级返回精确落点控制等关键技术，展现了我国在亚轨道回收技术方面的突破。该飞行器飞行高度约120公里，目前可为各类实验提供超过300秒的高品质微重力环境，并具备实验载荷完好回收功能。未来，“力鸿一号”返回式载荷舱将升级为最长留轨时间不低于1年、重复使用次数不小于10次的轨道级太空制造航天器，适配在轨制造的高精度需求，支撑我国在轨制造以及微重力物理、空间生命科学、空间材料科学等前沿科学实验。
研究团队通过微重力落塔、失重飞机、亚轨道火箭和在轨平台等试验体系，已逐步构建起太空金属制造的基础理论框架与工艺数据库。
相关攻略
天舟十号货运飞船的成功发射，不仅完成了常规的空间站物资补给任务，更携带了一项具有里程碑意义的空间生命科学实验——“人工胚胎”研究。这是人类首次在太空微重力环境下系统性探索胚胎早期发育规律，其核心目标直指一个关乎人类未来的根本命题：我们是否能够在太空中实现生命的延续与繁衍？ 什么是“人工胚胎”？ 要深
美国国防部近年公开大量不明异常现象档案，改称UAP并强调属技术识别问题。分析指出，许多UAP视频因红外特性、视差、距离误判及图像伪影易产生误导，典型案例经拆解多可归因于普通物体或观测误差。权威机构重申，目前无证据表明UAP与外星技术有关，从现象到结论需经多源验证与可靠物证分析。
长征七号火箭成功发射天舟十号货运飞船，实现中国空间站货运任务十战十捷。飞船运送约6 2吨物资，含航天员补给、推进剂及舱外航天服等设备，并搭载多项科学实验载荷，保障长期在轨工作生活，展现了中国自主可靠的太空运输能力。
天舟十号货运飞船即将发射，是目前运载能力最强的“太空货车”。它搭载了约6 2吨物资，包括新款舱外服、太空跑台、科学载荷及推进剂等，用于保障航天员在轨生活与空间站运营。飞船不仅负责送货，还能协助空间站维持轨道。其高载货比与多功能集成设计，支持了更长的在轨停靠时间。
阿耳忒弥斯2号：当宇航员化身太空摄影师，记录地月之旅的震撼瞬间 历史正在被书写。美国国家航空航天局（NASA）的阿耳忒弥斯2号任务，在飞掠月球的途中，已经创下了一系列航天飞行纪录。但除了这些硬核成就，本次任务还为我们留下了一份独一无二的视觉遗产。 这张照片的视角，堪称人类史上罕有：地球正从弧形月面的
热门专题
热门推荐
这项由清华大学、美团、香港大学等多家顶尖机构联合开展的研究，于2026年3月以预印本论文（arXiv:2603 25823v1）的形式发布。它直指当前AI视觉生成领域一个被长期忽视的核心问题：这些能画出“神作”的模型，到底有多“聪明”？研究团队为此构建了一套全新的测试基准——ViGoR-Bench，
人工智能的浪潮席卷了各个领域，机器在诸多任务上已展现出超越人类的能力。然而，有一个看似寻常却异常复杂的领域，始终是AI研究者们渴望攻克的堡垒——让机器像真正的学者那样，撰写出一篇结构严谨、逻辑自洽、图文并茂的完整科学论文。这远比下棋或识图要困难得多。 2026年3月，一项由中科院AgentAlpha
这项由法国Hornetsecurity公司与里尔大学、法国国家信息与自动化研究院(Inria)、法国国家科学研究中心(CNRS)以及里尔中央理工学院联合开展的研究，发表于2026年3月31日的计算机科学期刊，论文编号为arXiv:2603 29497v1。 在信息爆炸的今天，我们每天都在网上留下数字
当你满怀期待地拆开一台全新的智能设备，最令人困扰的往往不是如何使用它，而是如何让它真正“理解”指令并智能地执行任务。如今，一个更为优雅的解决方案可能已经出现。来自清华大学深圳国际研究生院与哈尔滨工业大学（深圳）的联合研究团队，近期取得了一项极具前瞻性的突破：他们成功训练人工智能自主“撰写”并精准理解
2026年3月，来自华盛顿大学、艾伦人工智能研究所和北卡罗来纳大学教堂山分校的研究团队，在图像智能矢量化领域取得了一项突破性进展。这项研究（论文编号：arXiv:2603 24575v1）开发了一个名为VFig的AI系统，它能够将静态的栅格图像智能地转换为可自由编辑的矢量图形，如同一位“图形考古学家