据报道,美国国防科技初创公司Anduril Industries宣布正在与微软合作,将其Lattice软件整合进美国陆军的集成视觉增强系统(Integrated Visual Augmentation System,IVAS)中,这一合作将可以提升士兵的战场感知能力和作战效率。

Anduril的Lattice是一个开放的软件平台,能够整合来自各种传感器、网络和系统的数据,并通过人工智能、机器学习和传感器数据处理技术,为用户筛选高价值信息。这种整合可以让士兵能够实时接收到来自无人机、地面车辆和空中防御系统的信息,从而快速识别和响应战场上的威胁。
IVAS是基于微软HoloLens技术开发,不仅包括了增强现实护目镜,还集成了夜视、热成像和其它传感器,以及云服务工具和自适应小队架构软件。这些技术的综合应用,使得士兵能够在战场上获得前所未有的态势感知能力。
目前IVAS的最新版本是IVAS 1.2。这个版本在设计上进行了多项改进,解决了早期版本中士兵使用时出现的眩晕和不适问题。IVAS 1.2具有更扁平的设计,便于士兵轻松翻转,提高了佩戴的舒适度。此外,计算机模块从头部前部移至头盔后部,并缩短了连接线,进一步改善了人体工程学设计。IVAS 1.2还包含了一个新的低光传感器,增强了在暗环境中的功能。

这次合作的目的是将Lattice平台集成到IVAS生态系统中,利用Anduril在软件和系统集成方面的专业知识,增强通过IVAS向士兵提供的作战能力。Lattice整合到微软的IVAS硬件和软件平台后,士兵将能够更有效地检测、跟踪和应对实时威胁,提高在复杂环境中的生存能力。
Anduril的创始人,也是Oculus VR的前创始人帕尔默·拉奇(Palmer Luckey)表示:“我们的想法是增强士兵的能力,包括他们的视觉和听觉感知,基本上就是给他们超人的视力,让他们更加致命。”据悉,这个项目是他在Anduril的首要任务,并且他已经为这个项目准备了多年。
微软混合现实部门的企业副总裁Robin Seiler也强调:“通过整合现有和新的软件及传感器,IVAS为每位士兵提供了战场的全景,使作战更安全、更有效。我们与Anduril的合作,将他们的关键传感器套件以及开创性的Lattice系统集成到IVAS中,并将进一步扩大IVAS对每位美国士兵的影响。”
美国陆军计划在2025年将IVAS 1.2投入实战使用,此外,美国陆军还计划在2025财年采购超过3000套IVAS 1.2系统,并为此申请了2.55亿美元的预算。

与美国军方签订增强现实技术合同曾在微软内部引发了争议。2018年11月,微软获得了一份价值4.8亿美元的合同,将为美国陆军提供增强现实系统原型,用于实战和训练。根据合同,陆军将购买超过10万台头戴设备。然而,这一决定遭到了微软员工的反对,他们通过联名信的形式表达了对微软参与军事项目的不满。
在一封致微软高层的信中,员工们表示他们对于微软向美国军方提供武器技术的合同感到震惊,并指出这与他们加入微软的初衷相违背。信中提到:“我们没有注册开发武器,我们要求对工作成果的使用方式发表意见。”员工们要求微软取消与美国陆军的合同,并停止开发任何武器技术。他们还要求公司制定公开政策,承诺不制造武器技术,并设立外部道德审查委员会来执行这一政策。
微软CEO萨蒂亚·纳德拉(Satya Nadella)对此进行了辩护,他表示微软不会向美国政府“隐瞒技术”,并强调微软将继续与员工进行对话,同时考虑公司作为美国企业公民的角色。纳德拉在移动世界大会上表示,微软“清楚地认识到我们作为企业公民的责任”,但他认为向美国军方提供武器的决定是正确的。
好文章,需要你的鼓励
谷歌Agent Development Kit(ADK)革新了AI应用开发模式,采用事件驱动的运行时架构,将代理、工具和持久化状态整合为统一应用。ADK以Runner为核心,通过事件循环处理用户请求、模型调用和外部工具执行。执行逻辑层管理LLM调用和工具回调,服务层提供会话、文件存储等持久化能力。这种架构支持多步推理、实时反馈和状态管理,为构建超越简单聊天界面的生产级AI应用提供了完整框架。
上海AI实验室联合团队开发RoboVIP系统,通过视觉身份提示技术解决机器人训练数据稀缺问题。该系统能生成多视角、时间连贯的机器人操作视频,利用夹爪状态信号精确识别交互物体,构建百万级视觉身份数据库。实验显示,RoboVIP显著提升机器人在复杂环境中的操作成功率,为机器人智能化发展提供重要技术突破。
苹果在iOS 26中推出全新游戏应用,为iPhone、iPad和Mac用户提供个性化的游戏中心。该应用包含五个主要版块:主页展示最近游戏和推荐内容,Arcade专区提供超过200款无广告游戏,好友功能显示Game Center动态并支持游戏挑战,资料库可浏览已安装游戏并提供筛选选项,搜索功能支持按类别浏览。iOS 26.2版本还增加了游戏手柄导航支持,为游戏玩家提供更便捷的操作体验。
英伟达研究团队提出GDPO方法,解决AI多目标训练中的"奖励信号坍缩"问题。该方法通过分别评估各技能再综合考量,避免了传统GRPO方法简单相加导致的信息丢失。在工具调用、数学推理、代码编程三大场景测试中,GDPO均显著优于传统方法,准确率提升最高达6.3%,且训练过程更稳定。该技术已开源并支持主流AI框架。