雅虎日本通知其 8000 名员工可以在任何地方工作，必要时乘飞机到办公室里上班，费用由公司报销。随着新冠疫情进入第三年，雅虎日本没有像其它公司那样寻求让员工重返办公室。最新的工作计划将于 4 月 1 日生效，允许员工乘飞机上班，这在以前是不可想象的。雅虎日本由日本软银控股，是日本最大的门户网站。公司总裁 Kentaro Kawabe 表示，九成员工现在都是远程办公，绝大多数人都认为在家办公的表现稳定或有进步。他说，允许员工在日本任何地方居住办公，并不意味着否认办公室的好处，需要时员工可乘飞机过来。雅虎日本给员工的通勤预算为每月 1300 美元，取消了每日上限。公司仍然会鼓励员工进行交流。雅虎日本从 2014 年起就允许员工远程办公，但每月被限制在 5 天。

索尼将在 2022 年继续生产上一代的 PS4 主机，原因是全球供应链问题限制了其新一代主机 PS5 的产量。PS5 自 2020 年 11 月上市以来一直供不应求，索尼去年底通知主机组装厂商将继续生产旧型号。虽然索尼从未正式宣布何时停产 PS4，但它曾计划在去年年底停止组装。但现在因供应短缺，索尼计划在 2022 年生产约 100 万台 PS4，部分抵消 PS5 的生产压力。PS4 使用的旧芯片更容易生产，可作为 PS5 的廉价替代。

瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的工程师开发出一种能同时读取多个量子比特（量子数据的最小单位）的方法，为新一代更强大的量子计算机铺平了道路。EPFL 工程学院高级量子架构实验室(AQUA Lab)负责人 Edoardo Charbon 教授表示：“IBM 和 Google 目前拥有世界上最强大的量子计算机。”“IBM 刚刚推出了 127 量子比特的机器，而 Google 的机器是 53 量子比特。”由于量子比特数量存在上限，量子计算机变快的范围也有限。Charbon 领导的工程师团队同英国的研究人员合作，开发出了一种很有希望突破这一技术障碍的方法。他们的方法可以更有效地读取量子比特，这意味着可以将更多的量子比特打包到量子处理器中。研究报告发表在《Nature Electronics》期刊上。量子比特的数量受限于目前没有可以快速读取所有量子比特的技术。Charbon 表示：“更复杂的是，量子比特在接近绝对零度——即-273.15摄氏度的温度下运行。这让阅读和控制它们变得更加困难。工程师通常是在室温下使用机器并控制每个量子比特。”

几个世纪以来，我们已学会将信息转化为越来越耐用和有用的形式，从石碑到纸张到数字媒体。从 1980 年代开始，研究人员开始对如何将信息存储在量子计算机中进行理论研究，信息在量子计算机中会受到各种原子级错误的影响。到 1990 年代，他们找到了部分方法，但这些方法落后于它们的竞争对手传统计算机，后者提供了令人难以置信的可靠性和效率。在 11 月 5 日发布的预印本论文中，莫斯科国立大学的 Pavel Panteleev 和 Gleb Kalachev 表明——至少在理论上——量子信息可以像传统信息一样受到保护，免受错误的影响。他们结合了两种极其兼容的经典方法发明了新技术来证明。

今天的量子计算机只能使用大约 100 个量子比特——传统比特的量子等价。它们的规模需要扩大几千倍或者几百万倍才能真正发挥作用。随着量子比特数量的增加，量子数据的新方法可以保持恒定的性能，因此它应该有助于将未来量子计算机的大小和复杂程度保持在最低限度。作者还展示了其量子方法如何让经典信息的错误可测试，这是长期以来一直梦寐以求的一个功能——同时另一个小组在传统方法中发现了相同的能力。以色列 Weizmann科学研究所的 Alex Lubotzky 表示：“令人惊讶的是，两个不同的团队基本上同时解决了这个存在了 30 年的问题。”

最终我们永远无法完美地保护信息免受所有错误的影响。我们知道，在数学上，我们可以将传统信息（例如一个单词或者一个数字）表示为二进制数字或者比特——1 和 0 组成的数字序列。但是当我们真的以电路的形式构建比特时，就会发现一些讨厌的电气交互——通常简称为噪声——会导致比特随机反转成错误的值。

一架自主驾驶无人机帮助挽救了一位心脏骤停的 71 岁男子的生命。该男子在瑞典特罗尔海坦的家门口铲雪时发病，无人机给帮助救治他的医生送来了除颤器。这名不愿透露姓名的男子表示，它来得如此之快真是“太棒了”。运营无人机的公司表示，这意味着可以在救护车到达之前开始除颤。从发出警报到自动体外除颤器（AED）送到只用了三分多钟的时间。病患表示他不记得 12 月初那天发生的事情。他说，他正在清理车道上的厚厚的积雪，心脏骤停袭来，“一切都变黑了。”

1970 年图灵奖（计算机界的诺贝尔奖）得主 Marvin Minsky 预测，“三到八年内我们将拥有具备相当于普通人类水平的通用智能机器。”52 年过去了，我们仍在等待着这种机器的出现。根本障碍在于，尽管计算机算法确实非常善于识别统计模式，但它们不知道这些模式意味着什么，因为它们局限于数学世界（MathWorld）中，从未体验过现实世界。Google 在西雅图的 AI 团队负责人 Blaise Aguera y Arcas 最近表示，大型语言模型（LLM）可能是由统计学驱动的，“统计等同于理解。”他提到了几个与 Google 最先进的聊天机器人 LaMDA 的对话片段作为证据。这些对话令人印象深刻，非常像人类的口吻，但是它们不过是 Gary Marcus 和 Ernest Davis 所说的 LLM 有能力成为“流利的废话喷井”，或者是 Timnit Gebru 和三位合著者所说的“随机鹦鹉”的例子。

农业设备制造商 John Deere 宣布了最新的自动驾驶套件：一套将机器学习与该公司 GPS 支持自动转向功能结合在一起的硬件和软件，打造出“完全自主的拖拉机”。近年来，支持自主农业的技术发展迅速，但 John Deere 声称这是向前迈出的重要一步。有了这项技术，农民不仅可以将双手从方向盘上解放出来，或者离开驾驶室——他们还可以完全离开农地，在不在场的情况下让设备自己干活，他们可以用智能手机远程监控。John Deere 的产品和精密农业生产系统副总裁 Deanna Kovar 表示：“这不是演示。它不是概念机器。这是我们多年来和农民共同努力的成果，将在秋天投入生产。”Kovar 表示：“我们并不是凭空发展到自主机器的。”“John Deere的 AutoTrac 解决方案已将操作员从现场方向盘操作中解放出来将近二十年了。”

这项新技术的最大区别在于，驾驶员在设置好之后，就不用理会自动驾驶拖拉机的某些方面。该公司的自动驾驶套件包含了六对立体摄像头，可捕捉拖拉机周围的 360 度全景。输入的信息将由机器视觉算法进行分析，以发现意外的障碍。Kovar 表示：“（农民）要做的就是将拖拉机送到田间，完成设置，离开驾驶室，然后在他们的手机上滑动，操纵机器‘在农场里移动’。”“每八个小时，他们返回给它加油，并将它从一块田转移到另一块田。”尽管 John Deere 将其展示为一个自主系统，但值得注意的是，这个循环中仍然有人存在，而且不仅仅是农民。当该公司的算法发现意外时，来自摄像头的图像会被发送给“远程操作员”——本质上是第三方承包商的呼叫中心，他们将手动检查障碍是否是误报或者问题是否已被自行解决。如果这是一个真正的问题，他们会通过移动应用程序上的警报将事情上报给农民。然后农民可以自己查看图像，并决定是要重新绘制路线还是亲自去检查情况。Kovar 表示：“我们已经训练算法知道哪些东西是飞鸟，你不必因为鸟停下来。但是比如说，如果是在田里遇到了一只狗，我们就会停下来。”“我们并不想总是提示农民，因为这可能是凌晨两点。自主的部分价值就在于让农民能专注于其他任务。”

在 CES 2022 上，宝马演示了基于 E-ink 电子纸技术的汽车变色涂料。尽管已在 BMW iX Flow 现场演示车上亮相，但这种具有未来特色的功能还远未做好生产准备。电泳着色材料本身被用作车身覆盖件，它的工作原理和 Kindle 电子墨水显示屏一样。覆盖件中嵌入了数百万个微型胶囊，每个微型胶囊中都包含了带有负电荷的白色颜料和带有正电荷的黑色颜料。根据设置，给这种材料通电将让白色或者黑色的颜料上升到微型胶囊的顶部，在瞬间改变车辆的颜色。当前的版本只能在两种颜色之间进行切换，但是调色板最终将扩展到可以显示彩虹般的各种颜色。配备 E Ink 功能的BMW iX Flow项目的负责人 Stella Clarke 在一份预先准备的声明中表示：“这让驾驶员可以自由地表达他们个性的不同方面，甚至是对外观变化的享受，并且在每一次坐到车上的时候重新定义它。”E-ink 外观显示在实际使用中也会很有用，例如根据天气改变颜色可以在寒冷的天气里增长车辆的电池寿命（因而也能延长续航里程），或者在温暖的天气里减少对空调的需求。

克莱斯勒母公司 Stellantis 宣布到 2028 年克莱斯勒将只生产电动汽车。转换到电动汽车并不需要太大的转变，有 96 年历史的克莱斯勒目前只销售两款车型：300C 和插电混动 Pacifica。该公司在 CES 上展示了跨界概念车 Airflow，它应该是将在 2025 投产的首款电动汽车的原型。Airflow 使用两个 150 kW 电动马达，每个轮轴一个，电池大小没有披露，目标行驶距离为 350–400 英里。汽车使用的软件和用户界面被称为 STLA SmartCockpit，能通过无线进行更新。Stellantis 正与宝马合作提供 Level 3 级别的自动驾驶能力。

好莱坞刻画的人工智能（AI）噩梦就像一部科幻大片描绘的那样：机器人获得了类人的智能，获得了知觉，不可避免地成为企图毁灭人类的邪恶霸主。这种叙述利用了我们对技术与生俱来的恐惧，反映了通常伴随新技术发展的深刻变化。然而正如机器学习工程师、2019 年出版的小说《The Quantum Price》的作者 Malcolm Murdock 所说，“人工智能不必有知觉就能杀死我们所有人。在有知觉的 AI 成为问题之前，还有很多其他场景会消灭我们。”在对 AI 专家的采访中，IEEE Spectrum 列举了 AI 在现实世界中六种最坏的情况，它们比电影描述的要平凡得多。但是它们同样是反乌托邦的。而且大多数情况并不需要恶毒的独裁者。相反它们可能会自然而然地发生，有机地展开——也就是说，如果没有采取任何措施阻止它们的话。为了防止这些最坏的情况发生，我们必须放弃我们对 AI 的流行文化观念，认真对待它带来的意外后果。

1.当虚构定义了现实，深度伪造之类的技术会导致现实的后果。2.逐底竞争的危险性，AI 技术发展过程中需要注重安全而不是一味追求速度。3.隐私和自由意志的终结，乔治城大学的 Andrew Lohn 指出，“随着数据监视和跟踪的兴起，我们正在进入危险和未知的领域，我们对其潜在的影响几乎一无所知。” 4.人类身处算法创造的斯金纳箱（Skinner Box），社交媒体用户已经成为实验室里的小鼠。5.AI 设计的暴政，现有 AI 系统有着自身的局限性和偏见，它可能会限制人类而不是解放人类。6.过度监管 AI 会限制它给人类带来的好处。

梅赛德斯奔驰宣布其电动概念车 Vision EQXX 单次充电行驶距离达到一千公里（或超过 620 英里）。这一数字比特斯拉的 Model S Long Range Plus 高 220 英里。厂家的模拟显示 Vision EQXX 在公路上行驶 100 公里使用不到 10 kWh 的电，每 kWh 超过 10 公里，换算成汽油相当于每百公里 1 升汽油。Vision EQXX 是超轻型汽车，重量只有 1750 公斤，并为空气动力学进行了优化，阻力系数为 cd 0.17，比足球的 cd 0.18 到 0.2 更符合空气动力学。

最新接受人工智能重建处理的画作是古斯塔夫.克里姆特（Gustav Klimt）在 1900 年创作的《哲学》。 几十年来，《哲学》都以黑白相片的形式存在。现在多亏了人工智能，我们可以看到这幅画作的彩色版本。但是重建的作品真的和原作一样吗？它看起来像 Klimt 的风格吗？如果你熟悉《吻》或者《阿德勒.布罗赫-鲍尔像一》等作品，会发现这幅由 Google Arts and Culture 用机器学习创建的新画作展现了非常不同的 Klimt。 纽约 St. Etienne 画廊曾为 Klimt 在美国首次举办画展，画廊主管 Jane Kallir 表示：“关于这些画作到底应该是什么样子，我不比Google 了解得更多，但是我不认为看起来是这样。”“看起来像卡通。不像 Klimt 的作品。” “就像有人试图克隆狗。你可以做到，但是它并不是同一条狗。”

这是最近一些用人工智能重建失传艺术品的尝试中的一个。阿姆斯特丹国立博物馆使用人工智能重建伦勃朗著名画作《夜巡》丢失的部分，在夏天将它们暂时安放在真实画作的旁边。英国的一对自称为 Oxia Palus 的研究人员表示，他们使用 3D 打印和人工智能重建毕加索隐藏在《盲人的晚餐》下面的裸体画像。10 月德国波恩的一个管弦乐队完整地“演奏”了贝多芬未完成的第十交响曲。这个版本是由算法完成的。Oxia Palus 的联合创始人 George Cann 认为，人工智能“可以提供一个从未真正拥有过的、替代艺术的平行世界。” 这是一个诱人的想法。窥看毕加索画作下方隐藏的早期画作就像是在窥看艺术家的思想，偷听一个世纪前的想法。看到因灾难失传的画作起死回生就像是穿越时光，逆转命运。但是如果在这个重新创建失传艺术品世界中的任何一件作品，例如《哲学》，是不准确的，那么 AI 创造者不是在复活历史，而是在无意中改写历史。Kallir 觉得，这幅她称之为“花里胡哨”的作品和 Klimt 几乎没有关系，她表示这些画作应该更加柔和，从一种颜色到另一种颜色的过渡也应该更平滑。她表示：“如果你眼光还不错的话，你看看黑白复制品，再将它们与大约同时期完成的其他画作进行比较，你可能更好地了解真实面貌。”

将视频、图像、蓝图或其他数据输入先进 3-D 绘图软件创建出的数字孪生（digital twins）正被用于医学领域的内部器官复制和研究。它们让工程师能更快地设计汽车和飞机的原型——包括空军战斗机。让建筑师和城市规划者以清晰和准确的方式构想并建造摩天大楼和城市街区。数字孪生开始成为制造和研究领域的主流。去年 4 月芯片制造商 Nvidia 推出了 Omniverse 3-D 模拟引擎，允许企业构建自己的 3-D 渲染——包括数字孪生。Amazon Web Services 于 11 月宣布了一项竞争服务——IoT TwinMaker。

需求一直都在。NASA 在 1960 年代创建了宇宙飞船的物理复制品并将其连接到模拟器，如果真正的宇宙飞船在数十万英里之外遇到危机，团队可以在地面上讨论解决方案。游戏和 3D 平台公司 Unity Technologies 的数字孪生高级副总裁 Dave Rhodes 表示，由于几个综合因素，数字孪生技术直到现在才被广泛采用，这些因素包括云端系统计算能力的提高、5G 网络的普及、3-D 渲染的改进以及 COVID-19 带来的远程工作需求。

数字孪生技术正在整个医疗领域进行试验，用于规划外科手术和探索各种药物的心脏风险。数字孪生也被用于其他复杂且具有潜在危险的机器，从爱达荷州的核反应堆到巴黎的风力涡轮机。数字孪生人类也即将到来：NFL 和 Amazon Web Services 创造了一个“数字运动员”，它将运行无限场景以更好地理解并治疗足球伤害。宝马很快会在所有设施中实施数字孪生。雷根斯堡工厂主管 Frank Bachmann 表示，只有每个工厂都以标准方式进行数字化，才能充分实现数字孪生的优势。他表示：“我们到处都需要这些数字孪生过程。”

过去 20 年，深度学习透过一系列商业应用逐渐主导了人工智能研究和应用。但令人眼花缭乱的背后存在一些根深蒂固的问题，威胁着这种技术的腾飞。 举例来说，典型的深度学习程序在多任务上表现欠佳，该技术被限制在严格控制环境中的特定任务的应用。更严重的是，深度学习被认为是不可信的，因为它无法解释——而且不适用于某些应用，因为它会经历灾难性的遗忘。说得更通俗一点，如果算法有效，无法理解它为什么有效。当该工具慢慢学习新数据库时，其学习记忆的任意部分可能会突然崩塌。因此在任何攸关生死的应用（例如医疗应用）上使用深度学习都可能存在风险。

在一本新书中，IEEE 研究员 Stephen Grossberg 认为需要一种完全不同的方法。Grossberg根据自己几十年来对认知和神经的研究，在《Conscious Mind, Resonant Brain: How Each Brain Make a Mind》一书中描述了一种生物和人工智能的替代模型。他将模型称为自适应共振理论（ART）。 Grossberg 是波士顿大学认知和神经系统、数学和统计、心理和脑科学以及生物医学工程领域的讲席教授，他在其大脑如何处理信息的理论基础上构建了 ART。 他表示：“在充满了意外事件的、不断变化的世界中，我们的大脑学会了识别并预测对象和事件。” 对于这种不断的变化，ART 使用有监督和无监督的学习方法解决模式识别和预测问题。一些大规模的应用已在使用该理论的算法，例如对声纳和雷达信号进行分类、检测睡眠呼吸暂停、推荐电影以及基于计算机视觉的驾驶辅助软件等。Grossberg 表示，可以放心使用 ART，因为它是可解释的，并且不会经历灾难性的遗忘。他表示，ART 解决了他所谓的稳定性-可塑性悖论：大脑或其他学习系统如何才能在不经历灾难性遗忘（稳定性）的情况下快速自主学习（可塑性）。

MIT 航空航天工程师正在测试一种利用月球自然电荷悬浮漫游车的新概念。由于缺乏大气层，月球和小行星等无空气的天体可通过直接暴露于太阳和周围等离子体构建电场。在月球，这种表面电荷强到足以让灰尘悬浮在地面之上 1 米多的地方，就像静电会让人的头发竖起来。NASA 等机构的工程师建议利用这种自然表面电荷让带有聚酯薄膜制成的机翼的滑翔机悬浮起来，这种材料自然带有与无空气天体表面相同的电荷。他们推断，带有同种电荷的表面应该相互排斥，产生的斥力将滑翔机抬离地面。但是这种设计可能仅限于小行星，因为较大的行星体将产生较强的引力，抵消掉这种斥力。

MIT 团队的悬浮漫游车可能会突破这种尺寸限制。该概念类似于复古风格的圆盘形飞碟，使用微小的离子束为车辆充电并增加表面的自然电荷。设计的整体思路是以一种只需要很少能量的方式，在车辆和地面之间产生相对较大的斥力。在最初的可行性研究中，研究人员证明离子增强的效果强到足以让一个两磅重的小型飞行器悬浮在月球和 Psyche 这样的大型小行星上。该团队预测，一个重约 2 磅的小型漫游车可使用 10 千瓦的离子源，在 Psyche 等大型小行星上实现离地面约 1 厘米的悬浮。要想在月球上实现类似的悬浮，漫游车需要 50 千瓦的离子源。论文合作者 Paulo Lozano 解释说：“这种离子设计使用很小的功率产生很高的电压。所需的能量是如此少，几乎可以忽略不计。”

波士顿动力的新机器 人Stretch 每小时可以搬运大约 800 个重箱子。Stretch 的设计与其最著名的类人机器人 Atlas 和四足机器人 Spot 有些不同。凭借其巨大的单臂、装有传感器和吸盘阵列的抓手以及全方位移动底座，Stretch 能以每小时 800 箱的速度，将重达 23 公斤的箱子从卡车后部搬运到传送带上。有经验的人类工人也可以以类似的速度搬运箱子，但不能持续一整天，而 Stretch 可以工作 16 小时才需要再次充电。这种类型的工作对人体来说是一桩苦差事，尤其是当必须从靠近车厢天花板或地板的位置移动沉重的箱子时更是如此。波士顿动力的仓库机器人高级副总裁 Kevin Blankespoor 表示：“卡车卸货是仓库里最艰苦的工作之一，这也是我们设计 Stretch 的一个原因。”Blankespoor 解释说，Stretch 并不是要完全取代人。他们的设想是多个 Stretch 机器人可使人类工人的效率提高一个数量级。“通常情况下，每辆卡车都需要两名工人卸货。我们希望用 Stretch 作为工具，让一个人能同时为四到五辆卡车卸货。”只需要向 Stretch 展示装满箱子的卡车的背面，它就会自动地开始工作，将箱子一个一个地搬到传送带上，直至将车厢搬空。仍然需要人类员工在场确保一切顺利，如果 Stretch 遇到了它无法处理的事情，人类可以介入，他们的全职工作变成了机器人监工，而不是整天搬运沉重的箱子。

Stretch 针对搬运箱子进行了优化，这是仓库需要完成的一项任务。波士顿动力希望该机器人未来变得更灵活，可将搬运箱子的专业技能用于任何需要的地方。除了卡车卸货之外，Stretch 还可以从货盘上卸下箱子，将箱子放到货架上，按照订单从仓库的不同地方取出多个箱子并最终将箱子搬运到卡车上，由于需要进行规划和精度要求，这个问题比卸货困难得多。在 2021 年的大部分时间里，波士顿动力都在将 Stretch 从基本上是用 Atlas 和 Spot 设计的零部件组装出的原型变成成熟的产品系统，该系统将在 2022 年向特定客户群出货，预计将在 2023 年进行更广泛的销售。对于 Blankespoor 来说，这个里程碑只是一个开始。他认为此类机器人有望对物流行业产生巨大的影响。

中国本月中旬向联合国递交了《关于规范人工智能军事应用的立场文件》，阐述了中国在 AI 武器应用方面的立场，呼吁“各国在发展人工智能武器系统方面应保持克制，人工智能的军事应用不应成为发动战争和谋求霸权的工具，反对利用人工智能技术谋求绝对军事优势”,“增强人工智能安全评估和管控能力，确保人工智能武器永远处于人类控制之下”,“对人工智能军事应用加强监管，降低扩散风险”等。

2020 年 6 月，旧金山独立人工智能研究实验室 OpenAI 发布了 GPT-3——第三代海量生成式预训练语言转换模型，它可写出从计算机代码到诗歌在内的一切内容。一年后清华大学北京智源人工智能研究院低调发布了一个更大的模型，即悟道2.0，参数数量增加 10 倍——参数是编码信息的神经网络值。GPT-3 号称拥有 1750 亿个参数，而悟道2.0 的创造者声称它拥有高达 1.75 万亿个参数。而且该模型不仅能像 GPT-3 那样生成文本，还能和 OpenAI 的 120 亿参数的 DALL-E模型一样根据文本描述生成图像，具有与 Google 的 1.6 万亿参数的 Switch Transformer 模型类似的缩放策略。

负责悟道项目的清华大学教授唐杰最近在接受采访时表示，该团队在 6 月份构建了一个更大的、100 万亿参数的模型，不过它还没被训练至“收敛”，即模型停止提升的点。唐教授表示：“我们只是想证明我们有能力做到这一点。”这不是简单的一较高下。一方面，这是研究进步的方式。但另一方面，它标志着两大科技超级大国之间的竞争日趋激烈。无论研究人员喜欢与否，他们的政府都渴望将人工智能的每一项进步应用到国家安全基础设施和军事能力之中。这很重要，因为技术的主导地位意味着在任何未来的战争中都有可能取得胜利。更重要的是，拥有这种优势的政府可能会在长期执政和全球影响力方面得到保障。具有讽刺意味的是，中国是美国自己培养出来的竞争对手。众所周知，美国的消费市场为中国的出口引擎提供了动力，中国配备了美国的机器，成为自 1980 年代以来世界上增长最快的经济体。

魔术贴是一种巧妙的钩环紧固件，灵感来自大自然——具体而言是苍耳。现在意大利理工学院的科学家回报大自然了。根据 11 月发表在《通讯材料》期刊上的一篇论文，他们受到了攀缘植物的启发，创造出首款可生物降解的魔术贴，用它制造小型设备，帮助监测作物的健康状况，并根据需要提供杀虫剂和药物。论文合作者者 Isabella Fiorello 和同事对开发创新性的新技术在原位监测植物疾病并为植物输送不同的物质感兴趣。然而很少有这样的装置可以直接附着到植物的叶片而又不会损坏它们。目前最好的选择是用化学胶水或者夹子固定传感器。还有正在开发的基于微针的贴片能穿透叶片进行疾病检测。Fiorello 等人在常见的猪殃殃草（猪殃属原拉拉藤）身上找到灵感。它可以在地面上长成密集、缠结的一大片，虽然这种植物可长到六英尺长，但不能自己站立，必须利用其他植物作为支撑。作者写道，为此猪殃殃草依靠“独特的寄生性棘齿状锚定机制攀爬寄主植物，使用微型钩子和叶片互锁。”

这个意大利的团队仔细研究了这种微钩结构，然后使用高分辨率 3D 打印机创建出人造版本，使用各种材料——包括由被称为异麦芽酮糖醇的类糖物质制成的光敏和可生物降解材料。他们的人工复制品被证明能很好地附着在很多不同的植物物种上，就像自然版本一样。作为最初的应用，该团队设计了一种能以最小侵入性穿透植物表皮的装置，能在必要时对植物进行监测和治疗。异麦芽酮糖醇微钩附着在叶片的维管系统上，然后溶解在里面，因为异麦芽酮糖醇是可溶的。Fiorello 等人的实验表明，他们的人造微钩可作为粘结剂使用，将杀虫剂、杀菌剂或药物定向、受控地释放到叶片上。这将大大减少广泛使用农药的需求。而且由于该粘结剂一经涂抹之后就会溶解，因此不会产生额外的废弃物。

该团队还打印了由光敏树脂制成的挂钩，并将它们与光线、温度和湿度传感器组装在一起，制成智能夹子，以实现对植物健康状况的无线监控。这些夹子附着在单独的叶片上，通过定制计算机软件无线传输数据。原型被证明可抵抗大风条件，能进行长达 50 天的实时测量。这些设备可用于小规模的植物应用，也可以扩大规模使用。作者表示，农民可分散安装许多此类设备，以更好映射并监控广阔的种植区域。Fiorello 等人最后还开发了一种微型机器人系统，能使用微步在叶片表面上移动，复制猪殃殃草的棘齿状运动。斯坦福大学的 SpinyBot 和加州大学伯克利分校的 CLASH 机器人都曾使用过类似驱动机制：前者脚上有微型刺阵列，能爬上坚硬平坦的表面；后者能爬上松散悬挂着的织物（如窗帘）表面。

亚马逊语音助手 Alexa 在“挑战”一名 10 岁女孩时，让她拿着硬币贴在通电的插脚上（插头的插脚一半插入插座，一半裸露在外），亚马逊随后更新了 Alexa 语音助手。 该建议是这名女孩在要求 Alexa 提出“挑战（challenge to do）”之后提出的。智能音箱说：“将手机充电器的插脚一半插入墙上的插座，拿着一分钱的硬币贴在另一半暴露出的插脚上。”亚马逊表示在发现错误之后，立即进行了修复。女孩的母亲 Kristin Livdahl 在 Twitter 上描述了这一事件。她说：“我们正在做一些身体上的挑战，例如躺下来，保持一只鞋在你的脚上，然后翻来翻去。之前我们是跟着 YouTube 上的一位（体育教学）老师做。外面的天气不好。她就想换一个老师。这时 Echo 音箱建议参与这个它‘在网上找到’的挑战。”这项被称为“便士挑战”的危险活动大约从一年前开始在 TikTok 和其他社交媒体网站上流行。