编译｜未玖

Science,12 MAR 2026,VOL 391, ISSUE 6790

《科学》，2026年3月12日，第391卷，6790期

材料科学Materials Science

Strong and brittle lithium dendrites

强而脆的锂枝晶

▲ 作者：QING AI, BOYU ZHANG, XING LIU, BONGKI SHIN, WENHUA GUO, GUANHUI GAO, ET AL.

▲链接：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.adu9988

▲摘要：

锂枝晶在电解质和隔膜中的生长及渗透仍是实现高能量密度锂金属电池的关键难题。

基于学界普遍认为的锂金属的质地柔软性，采用机械强度高的电解质和隔膜一直被视为一种很有前景的策略。然而，在刚性固态电解质中，枝晶形成依然存在，这表明其具有不同的机械特性。

研究组采用无空气方案测量了单个锂枝晶的机械性能。结果意外发现，锂枝晶具有高强度和高脆性，其断裂应力超过150兆帕，这与具有延展性的块体锂金属截然不同。

低温透射电子显微镜观察和力学模型分析表明，这种行为源于固态电解质界面约束以及纳米级强化作用。这些发现为枝晶穿透和死锂形成提供了新的替代机制，并为锂金属电池的设计策略提供了指导。

▲ Abstract：

The growth and penetration of lithium dendrites through electrolytes and separators remain key challenges to realizing high–energy density lithium-metal batteries. Using mechanically strong electrolytes and separators has been considered a promising strategy based on the commonly believed softness of lithium. However, dendrite formation persists in stiff solid electrolytes, suggesting distinct mechanical behaviors. We measured the mechanical properties of individual lithium dendrites using an air-free protocol. We found that lithium dendrites are unexpectedly strong and brittle, with fracture stress greater than ~150 megapascals, unlike the ductile bulk metal. Cryo–transmission electron microscopy and mechanical modeling showed that this behavior arises from solid electrolyte interface constraints and nanoscale strengthening. These findings provide alternative mechanisms for dendrite penetration and dead lithium formation as well as guidance for design strategies for lithium-metal batteries.

环境科学Environmental Science

Rapid evolution predicts demographic recovery after extreme drought

快速进化可预测极端干旱后的种群数量复苏

▲ 作者：DANIEL N. ANSTETT, JULIA ANSTETT, SEEMA N. SHETH, DYLAN R. MOXLEY, HALEY A. BRANCH, MOJTABA JAHANI, ET AL.

▲链接：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.adu0995

▲摘要：

由于气候变化而出现数量减少的物种可能需要进化来维持存续。尽管进化拯救已在理论和实验室研究中得到证明，但其对于面临气候变化的自然种群的适用性仍然未知。

研究组分析了在极端干旱条件下，猩红色猴面花（Mimulus cardinalis）的快速进化及其种群动态之间的联系。对55个种群进行全基因组测序，以确定与气候相关的基因座，同时还追踪了干旱期间种群结构和等位基因频率的变化。

结果发现，在干旱期间，整个种群数量大范围下降，种群进化速度存在地理差异，种群数量的恢复情况也各不相同，而这些情况都可通过与气候相关基因座上的遗传变异程度以及该位点的快速进化来预测。

这些研究结果表明，在野外环境中存在进化拯救的可能性，即在适应性位点而非中性位点上的基因变异能够预测种群的恢复情况。

▲ Abstract：

Populations that are declining as a result of climate change may need to evolve to persist. Although evolutionary rescue has been demonstrated in theory and in the laboratory, its relevance to natural populations facing climate change remains unknown. Here we link rapid evolution and population dynamics in scarlet monkeyflower, Mimulus cardinalis, during exceptional drought. We leverage whole-genome sequencing across 55 populations to identify climate-associated loci. Simultaneously we track demography and allele frequency change throughout the drought. We establish range-wide population decline during the drought, geographically variable rapid evolution, and variable population recovery that is predictable by standing genetic variation in, and rapid evolution at, climate-associated loci. These findings demonstrate the possibility of evolutionary rescue in the wild, showing that genetic variation at adaptive, but not neutral, loci predicts population recovery.

Evolutionary adaptation to global change reduces sustainable fisheries yields

对全球变化的进化适应性降低了可持续渔业的捕捞产量

▲ 作者：TAN Koz?owski , DUSTIN J. MARSHALL AND CRAIG R. WHITE

▲链接：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.aea1341

▲摘要：

全球变暖正在改变支撑粮食安全的渔业资源，然而对这些影响的预测通常排除了进化过程。

研究组建立了一个模型，用于预测鱼类将如何适应未来的气候状况，以及这种进化对渔业产量的影响。

他们预测，在水温较高的环境中，鱼类的生长速度虽然会加快，但其性成熟时间会提早，从而导致其最大体型变小。同时还预测，进化过程能够减缓气候变化对鱼类适应能力的影响，但会加剧其对渔业产量的负面影响——使损失加剧约50%。

排除进化因素高估了所有排放情景下的未来渔业产量，但进化的影响在最极端的情景下最为明显。所有生物的生命周期都可能因全球变化而发生相应变化——在预测生态系统及其服务功能时，应当将这种演变因素考虑在内。

▲ Abstract：

Global warming is altering the fisheries that underpin food security, but projections of these impacts generally exclude evolutionary processes. We describe a model that forecasts how fish will adapt to future climates and the consequences of that evolution for fisheries yields. We predict that fish in warmer waters will grow faster but evolve earlier maturation, decreasing their maximum size. We predict that evolution ameliorates the impacts of climate change on fish fitness but exacerbates its impacts on fisheries yields—worsening losses by ~50%. Excluding evolution overestimates future yields under all emissions scenarios, but evolution’s impacts are greatest under the most extreme scenarios. All life histories may evolve in response to global change—this evolution should be considered in projections of ecosystems and their services.

动物学Zoology

Seal and sea lion brains have evolved to support volitional control of vocal behavior and learning

海豹和海狮的大脑已进化出支持自主发声控制以及发声学习的能力

▲ 作者：PETER F. COOK, ANDREW A. ROUSE, EVA SAWYER, KARLA MILLER AND GREGORY BERNS

▲链接：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.adx9367

▲摘要：

海豹和海狮具有高度发达的自主呼吸控制能力，而海豹科还在此基础上进化出包括模仿在内的发声学习。

在这项工作中，研究组通过组织学分析和体外扩散磁共振成像追踪技术，为支持鳍足动物自主发声控制方面的累积神经适应的系统发育谱提供了证据。海狮科和海豹科动物（并非郊狼）的发声运动皮层与发声脑干核团之间存在直接联系。

海豹的丘脑前腹外侧与发声前运动皮层之间存在增生性连接——这是与鸟类发声学习以及人类和鹦鹉模仿能力相关的前脑回路的一部分。研究组证明，海豹科具有与发育阶段的发声学习相关的听觉-前运动通路。

▲ Abstract：

Seals and sea lions have highly developed volitional breathing control, to which the phocid seals add vocal production learning, including mimicry. In this work, using histology and ex vivo diffusion magnetic resonance imaging tractography, we provide evidence for a phylogenetic spectrum of accumulative neural adaptations supporting aspects of volitional vocal control across pinnipeds. Otariids and phocid seals, but not coyotes, have a direct connection between the vocal motor cortex and phonatory brainstem nuclei. Harbor seals showed hypertrophic connectivity between the anterior ventrolateral thalamus and the vocal premotor cortex—part of a forebrain circuit related to vocal learning in birds and mimicry in humans and parrots. We demonstrate that phocid seals have auditory-premotor pathways potentially related to developmental call learning.

Ravens anticipate wolf kill sites across broad scales

乌鸦预测大规模的狼群捕杀地点

▲ 作者：MATTHIAS-CLAUDIO LORETTO, KRISTINA B. BECK, DOUGLAS W. SMITH, DANIEL R. STAHLER, LAUREN E. WALKER, MARTIN WIKELSKI, ET AL.

▲链接：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.adz9467

▲摘要：

食腐动物通常依赖分布零散且难以预测的腐肉为食。长期以来有一种假设认为，食腐乌鸦通过直接追踪大型食肉动物前往其捕猎点来可靠地定位这些食物。

然而，通过对黄石国家公园内69只乌鸦、20只狼和11只美洲狮进行卫星追踪，研究组发现乌鸦很少会远距离跟随捕食者。相反，乌鸦通常会再次重访狼群经常捕杀猎物的地点，它们会从远至155千米外返回来寻找腐肉。

就像导航至永久性的人为补给站一样，乌鸦似乎能够记住先前与狼或其猎物接触所形成的潜在腐肉来源。这些发现表明，在寻找短暂性资源的过程中，空间记忆和导航能力在食腐动物（以及可能在其他广泛物种中）的发挥作用要远大于此前假设。

▲ Abstract：

Scavengers generally rely on patchily distributed, unpredictable carrion. A long-standing hypothesis suggests scavenging ravens reliably locate such food by directly following large carnivores to their kills. However, by satellite tracking 69 ravens, 20 wolves, and 11 cougars in Yellowstone National Park, we found that following of predators over large distances rarely occurred. Instead, ravens routinely revisited sites where wolf kills were common—returning from distances of up to 155 kilometers to find carrion. Much like navigating to permanent anthropogenic subsidies, ravens appear to remember potential sources of carrion shaped by previous encounters with wolves or their kills. These findings suggest that spatial memory and navigation play a considerably greater role than previously assumed among scavengers, and possibly other wide-ranging species, in search of ephemeral resources.

公共卫生Public Health

Polymerase trapping as the mechanism of H5 highly pathogenic avian influenza virus genesis

聚合酶捕获导致H5高致病性禽流感病毒产生

▲ 作者：MATHIS FUNK, MONIQUE I. SPRONKEN , ROY M. HUTCHINSON, BENOIT ARRAGAIN, PAULINE JUYOUX, THEO M. BESTEBROER, ET AL.

▲链接：

https://www.science.org/doi/10.1126/science.adr6632

▲摘要：

高致病性禽流感病毒（HPAIV）源于H5和H7型低致病性禽流感病毒（LPAIV）。尽管几十年前学界就已确定，在血凝素基因中插入可被蛋白酶切割的多碱基切割位点（MBCS）是LPAIV向HPAIV转变的遗传基础，但这种插入事件的机制尚不清楚。

研究组展示了瞬时H5 RNA结构，预测将流感病毒聚合酶捕获在富含嘌呤的序列上，驱动核苷酸插入，为RNA结构参与MBCS获取提供了经验证据。将H5样序列和结构引入H6血凝素中，导致MBCS生成插入突变。

该研究结果表明，H5 HPAIV出现的核苷酸插入源于RNA结构驱动的多样性生成机制，该机制也可能发生在其他RNA病毒中。

▲ Abstract：

Highly pathogenic avian influenza viruses (HPAIVs) derive from H5 and H7 low pathogenic avian influenza viruses (LPAIVs). Although insertion of a furin-cleavable multibasic cleavage site (MBCS) in the hemagglutinin gene was identified decades ago as the genetic basis for the LPAIV-to-HPAIV transition, the mechanisms underlying the occurrence of insertion are unknown. Here, we show that transient H5 RNA structures, predicted to trap the influenza virus polymerase on purine-rich sequences, drive nucleotide insertions, providing empirical evidence of RNA structure involvement in MBCS acquisition. Introduction of H5-like sequences and structures into an H6 hemagglutinin resulted in MBCS-yielding insertions. Our results show that nucleotide insertions that underlie H5 HPAIV emergence result from an RNA structure–driven diversity-generating mechanism, which could also occur in other RNA viruses.

作者：未玖 来源：科学网微信公众号 发布时间：2026/3/15 20:47:34 选择字号：小 中 大 《科学》（20260312出版）一周论文导读   编译｜未玖 Science,12 MAR 2026,VOL 391, ISSUE 6790 《科学》，2026年3月12日，第391卷，6790期 材料科学Materials Science Strong and brittle lithium dendrites 强而脆的锂枝晶 ▲ 作者：QING AI, BOYU ZHANG, XING LIU, BONGKI SHIN, WENHUA GUO, GUANHUI GAO, ET AL. ▲链接： https://www.science.org/doi/10.1126/science.adu9988 ▲摘要： 锂枝晶在电解质和隔膜中的生长及渗透仍是实现高能量密度锂金属电池的关键难题。 基于学界普遍认为的锂金属的质地柔软性，采用机械强度高的电解质和隔膜一直被视为一种很有前景的策略。然而，在刚性固态电解质中，枝晶形成依然存在，这表明其具有不同的机械特性。 研究组采用无空气方案测量了单个锂枝晶的机械性能。结果意外发现，锂枝晶具有高强度和高脆性，其断裂应力超过150兆帕，这与具有延展性的块体锂金属截然不同。 低温透射电子显微镜观察和力学模型分析表明，这种行为源于固态电解质界面约束以及纳米级强化作用。这些发现为枝晶穿透和死锂形成提供了新的替代机制，并为锂金属电池的设计策略提供了指导。 ▲ Abstract： The growth and penetration of lithium dendrites through electrolytes and separators remain key challenges to realizing high–energy density lithium-metal batteries. Using mechanically strong electrolytes and separators has been considered a promising strategy based on the commonly believed softness of lithium. However, dendrite formation persists in stiff solid electrolytes, suggesting distinct mechanical behaviors. We measured the mechanical properties of individual lithium dendrites using an air-free protocol. We found that lithium dendrites are unexpectedly strong and brittle, with fracture stress greater than ~150 megapascals, unlike the ductile bulk metal. Cryo–transmission electron microscopy and mechanical modeling showed that this behavior arises from solid electrolyte interface constraints and nanoscale strengthening. These findings provide alternative mechanisms for dendrite penetration and dead lithium formation as well as guidance for design strategies for lithium-metal batteries. 环境科学Environmental Science Rapid evolution predicts demographic recovery after extreme drought 快速进化可预测极端干旱后的种群数量复苏 ▲ 作者：DANIEL N. ANSTETT, JULIA ANSTETT, SEEMA N. SHETH, DYLAN R. MOXLEY, HALEY A. BRANCH, MOJTABA JAHANI, ET AL. ▲链接： https://www.science.org/doi/10.1126/science.adu0995 ▲摘要： 由于气候变化而出现数量减少的物种可能需要进化来维持存续。尽管进化拯救已在理论和实验室研究中得到证明，但其对于面临气候变化的自然种群的适用性仍然未知。 研究组分析了在极端干旱条件下，猩红色猴面花（Mimulus cardinalis）的快速进化及其种群动态之间的联系。对55个种群进行全基因组测序，以确定与气候相关的基因座，同时还追踪了干旱期间种群结构和等位基因频率的变化。 结果发现，在干旱期间，整个种群数量大范围下降，种群进化速度存在地理差异，种群数量的恢复情况也各不相同，而这些情况都可通过与气候相关基因座上的遗传变异程度以及该位点的快速进化来预测。 这些研究结果表明，在野外环境中存在进化拯救的可能性，即在适应性位点而非中性位点上的基因变异能够预测种群的恢复情况。 ▲ Abstract： Populations that are declining as a result of climate change may need to evolve to persist. Although evolutionary rescue has been demonstrated in theory and in the laboratory, its relevance to natural populations facing climate change remains unknown. Here we link rapid evolution and population dynamics in scarlet monkeyflower, Mimulus cardinalis, during exceptional drought. We leverage whole-genome sequencing across 55 populations to identify climate-associated loci. Simultaneously we track demography and allele frequency change throughout the drought. We establish range-wide population decline during the drought, geographically variable rapid evolution, and variable population recovery that is predictable by standing genetic variation in, and rapid evolution at, climate-associated loci. These findings demonstrate the possibility of evolutionary rescue in the wild, showing that genetic variation at adaptive, but not neutral, loci predicts population recovery. Evolutionary adaptation to global change reduces sustainable fisheries yields 对全球变化的进化适应性降低了可持续渔业的捕捞产量 ▲ 作者：TAN Koz?owski , DUSTIN J. MARSHALL AND CRAIG R. WHITE ▲链接： https://www.science.org/doi/10.1126/science.aea1341 ▲摘要： 全球变暖正在改变支撑粮食安全的渔业资源，然而对这些影响的预测通常排除了进化过程。 研究组建立了一个模型，用于预测鱼类将如何适应未来的气候状况，以及这种进化对渔业产量的影响。 他们预测，在水温较高的环境中，鱼类的生长速度虽然会加快，但其性成熟时间会提早，从而导致其最大体型变小。同时还预测，进化过程能够减缓气候变化对鱼类适应能力的影响，但会加剧其对渔业产量的负面影响——使损失加剧约50%。 排除进化因素高估了所有排放情景下的未来渔业产量，但进化的影响在最极端的情景下最为明显。所有生物的生命周期都可能因全球变化而发生相应变化——在预测生态系统及其服务功能时，应当将这种演变因素考虑在内。 ▲ Abstract： Global warming is altering the fisheries that underpin food security, but projections of these impacts generally exclude evolutionary processes. We describe a model that forecasts how fish will adapt to future climates and the consequences of that evolution for fisheries yields. We predict that fish in warmer waters will grow faster but evolve earlier maturation, decreasing their maximum size. We predict that evolution ameliorates the impacts of climate change on fish fitness but exacerbates its impacts on fisheries yields—worsening losses by ~50%. Excluding evolution overestimates future yields under all emissions scenarios, but evolution’s impacts are greatest under the most extreme scenarios. All life histories may evolve in response to global change—this evolution should be considered in projections of ecosystems and their services. 动物学Zoology Seal and sea lion brains have evolved to support volitional control of vocal behavior and learning 海豹和海狮的大脑已进化出支持自主发声控制以及发声学习的能力 ▲ 作者：PETER F. COOK, ANDREW A. ROUSE, EVA SAWYER, KARLA MILLER AND GREGORY BERNS ▲链接： https://www.science.org/doi/10.1126/science.adx9367 ▲摘要： 海豹和海狮具有高度发达的自主呼吸控制能力，而海豹科还在此基础上进化出包括模仿在内的发声学习。 在这项工作中，研究组通过组织学分析和体外扩散磁共振成像追踪技术，为支持鳍足动物自主发声控制方面的累积神经适应的系统发育谱提供了证据。海狮科和海豹科动物（并非郊狼）的发声运动皮层与发声脑干核团之间存在直接联系。 海豹的丘脑前腹外侧与发声前运动皮层之间存在增生性连接——这是与鸟类发声学习以及人类和鹦鹉模仿能力相关的前脑回路的一部分。研究组证明，海豹科具有与发育阶段的发声学习相关的听觉-前运动通路。 ▲ Abstract： Seals and sea lions have highly developed volitional breathing control, to which the phocid seals add vocal production learning, including mimicry. In this work, using histology and ex vivo diffusion magnetic resonance imaging tractography, we provide evidence for a phylogenetic spectrum of accumulative neural adaptations supporting aspects of volitional vocal control across pinnipeds. Otariids and phocid seals, but not coyotes, have a direct connection between the vocal motor cortex and phonatory brainstem nuclei. Harbor seals showed hypertrophic connectivity between the anterior ventrolateral thalamus and the vocal premotor cortex—part of a forebrain circuit related to vocal learning in birds and mimicry in humans and parrots. We demonstrate that phocid seals have auditory-premotor pathways potentially related to developmental call learning. Ravens anticipate wolf kill sites across broad scales 乌鸦预测大规模的狼群捕杀地点 ▲ 作者：MATTHIAS-CLAUDIO LORETTO, KRISTINA B. BECK, DOUGLAS W. SMITH, DANIEL R. STAHLER, LAUREN E. WALKER, MARTIN WIKELSKI, ET AL. ▲链接： https://www.science.org/doi/10.1126/science.adz9467 ▲摘要： 食腐动物通常依赖分布零散且难以预测的腐肉为食。长期以来有一种假设认为，食腐乌鸦通过直接追踪大型食肉动物前往其捕猎点来可靠地定位这些食物。 然而，通过对黄石国家公园内69只乌鸦、20只狼和11只美洲狮进行卫星追踪，研究组发现乌鸦很少会远距离跟随捕食者。相反，乌鸦通常会再次重访狼群经常捕杀猎物的地点，它们会从远至155千米外返回来寻找腐肉。 就像导航至永久性的人为补给站一样，乌鸦似乎能够记住先前与狼或其猎物接触所形成的潜在腐肉来源。这些发现表明，在寻找短暂性资源的过程中，空间记忆和导航能力在食腐动物（以及可能在其他广泛物种中）的发挥作用要远大于此前假设。 ▲ Abstract： Scavengers generally rely on patchily distributed, unpredictable carrion. A long-standing hypothesis suggests scavenging ravens reliably locate such food by directly following large carnivores to their kills. However, by satellite tracking 69 ravens, 20 wolves, and 11 cougars in Yellowstone National Park, we found that following of predators over large distances rarely occurred. Instead, ravens routinely revisited sites where wolf kills were common—returning from distances of up to 155 kilometers to find carrion. Much like navigating to permanent anthropogenic subsidies, ravens appear to remember potential sources of carrion shaped by previous encounters with wolves or their kills. These findings suggest that spatial memory and navigation play a considerably greater role than previously assumed among scavengers, and possibly other wide-ranging species, in search of ephemeral resources. 公共卫生Public Health Polymerase trapping as the mechanism of H5 highly pathogenic avian influenza virus genesis 聚合酶捕获导致H5高致病性禽流感病毒产生 ▲ 作者：MATHIS FUNK, MONIQUE I. SPRONKEN , ROY M. HUTCHINSON, BENOIT ARRAGAIN, PAULINE JUYOUX, THEO M. BESTEBROER, ET AL. ▲链接： https://www.science.org/doi/10.1126/science.adr6632 ▲摘要： 高致病性禽流感病毒（HPAIV）源于H5和H7型低致病性禽流感病毒（LPAIV）。尽管几十年前学界就已确定，在血凝素基因中插入可被蛋白酶切割的多碱基切割位点（MBCS）是LPAIV向HPAIV转变的遗传基础，但这种插入事件的机制尚不清楚。 研究组展示了瞬时H5 RNA结构，预测将流感病毒聚合酶捕获在富含嘌呤的序列上，驱动核苷酸插入，为RNA结构参与MBCS获取提供了经验证据。将H5样序列和结构引入H6血凝素中，导致MBCS生成插入突变。 该研究结果表明，H5 HPAIV出现的核苷酸插入源于RNA结构驱动的多样性生成机制，该机制也可能发生在其他RNA病毒中。 ▲ Abstract： Highly pathogenic avian influenza viruses (HPAIVs) derive from H5 and H7 low pathogenic avian influenza viruses (LPAIVs). Although insertion of a furin-cleavable multibasic cleavage site (MBCS) in the hemagglutinin gene was identified decades ago as the genetic basis for the LPAIV-to-HPAIV transition, the mechanisms underlying the occurrence of insertion are unknown. Here, we show that transient H5 RNA structures, predicted to trap the influenza virus polymerase on purine-rich sequences, drive nucleotide insertions, providing empirical evidence of RNA structure involvement in MBCS acquisition. Introduction of H5-like sequences and structures into an H6 hemagglutinin resulted in MBCS-yielding insertions. Our results show that nucleotide insertions that underlie H5 HPAIV emergence result from an RNA structure–driven diversity-generating mechanism, which could also occur in other RNA viruses.  特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，须保留本网站注明的“来源”，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，请与我们接洽。" class="thumb">《科学》（20260312出版）一周论文导读—新闻—科学网2026-06-10 02:04 《Defender of the Crown》现已归来——为新一代骑士强化升级。征服领地、集结军队、攻陷城堡、左右权力格局，在对手领主中出类拔萃，让整个王国统一于你的旗帜之下。 在20世纪80年代，《Defender of the Crown》推动了一种新型电影感策略游戏风格成型。如今，它再次回归，为现代平台重新打造，以全新游玩方式重制呈现。 征服领土、集结军队、攻陷城堡，改变原有权力格局。这仍旧是你回忆里的《Defender of the Crown》，只是更锐利、更清晰，为当今玩家打造。 怀旧模式。保留Amiga经典原版，近乎原汁原味，仅加入体验优化。 经典模式。根据当下需求对Amiga经典版进行重构。视觉风格焕新、机制更加精炼、系统也更流畅。 王国模式。这是一种全新的挑战。包含程序生成地图、特殊骰子机制、可解锁能力以及多种难度等级，让每局游戏变幻莫测。 保留原版中一切独特之处：规则体系、游戏节奏、整体氛围。改造除此之外的相关部分——系统更清爽、平衡性优化、界面更现代，还有种种体验升级，贯穿游戏始终。 " alt="《王冠的守护者: The Legend Returns》将于今年推出" src=" 《王冠的守护者: The Legend Returns》将于今年推出 2026-03-16 11:34:27来源：玩一玩编辑：孟秋 发行商Nordcurrent Labs与开发商Black Tower Basement正式公布《王冠的守护者: The Legend Returns》（Defender of the Crown: The Legend Returns）。游戏将于2026年登陆PS5、Xbox Series、Switch及PC（Steam）/GOG平台。 《Defender of the Crown》现已归来——为新一代骑士强化升级。征服领地、集结军队、攻陷城堡、左右权力格局，在对手领主中出类拔萃，让整个王国统一于你的旗帜之下。 在20世纪80年代，《Defender of the Crown》推动了一种新型电影感策略游戏风格成型。如今，它再次回归，为现代平台重新打造，以全新游玩方式重制呈现。 征服领土、集结军队、攻陷城堡，改变原有权力格局。这仍旧是你回忆里的《Defender of the Crown》，只是更锐利、更清晰，为当今玩家打造。 怀旧模式。保留Amiga经典原版，近乎原汁原味，仅加入体验优化。 经典模式。根据当下需求对Amiga经典版进行重构。视觉风格焕新、机制更加精炼、系统也更流畅。 王国模式。这是一种全新的挑战。包含程序生成地图、特殊骰子机制、可解锁能力以及多种难度等级，让每局游戏变幻莫测。 保留原版中一切独特之处：规则体系、游戏节奏、整体氛围。改造除此之外的相关部分——系统更清爽、平衡性优化、界面更现代，还有种种体验升级，贯穿游戏始终。 " class="thumb">《王冠的守护者: The Legend Returns》将于今年推出2026-06-10 01:12 过去十多年，云基础设施通过“抽象化”实现扩展，借助标准化服务器、虚拟化资源及软件层，有效弥合了硬件层面的差异。这种模式之所以行之有效，是因为部分工作负载能够容忍一定程度的低效。然而，人工智能(AI) 工作负载无法容忍低效，也因此暴露出了传统架构在供电、散热、算力密度、内存带宽及系统整体性能方面的短板。 本质上，AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地，平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器，转向了打造机架级、可扩展的系统，在功耗和预算有限的前提下，实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于，推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行，对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。 Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中，把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力，而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。 正因如此，业界正加速迈向定制化机架级系统设计：即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计，选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。 AI 促使行业重构：转向定制化机架级系统 这一转变的核心原因，并非通用型标准化基础设施无法承载 AI，而是碎片化的系统设计，在 AI 规模化部署时，终将转化为真实可感的成本代价。 AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿，昂贵的加速器就会空等；功耗和散热波动，利用率就会下滑；数据管道、调度、编排未能针对平台调优，吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要，但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。 Futurum 指出，超大规模云服务提供商正进行结构性调整，旨在实现算力的指数级增长，同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出，到 2025 年末，出货到头部超大规模云服务提供商的算力中，有近 50% 是基于 Arm 架构。 架构师现在不再只看纸面跑分，而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载，比如： 长时间高负载下，系统表现如何？ 在实际环境中，功耗限制和散热条件如何影响性能曲线？ 在机架级系统中，计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给，而非仅停留在纸面参数上？ 当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时，重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此，Arm 凭借领先的架构和完善的生态，正是这场行业变革的核心所在。 在数据中心领域，Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业，都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计，又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言，这种灵活性至关重要。 智能体 AI 与持续推理， 重塑规模化算力的经济逻辑 随着 AI 与通用计算工作负载的融合，AI 工作负载正在发生变化，基础设施也需随之调整，以支持多样化的工作负载特性。 行业重心正在转向智能体 AI，而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案， 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果，如此循环往复。由此便形成了连续推理模式：稳定不间断的词元 (token) 生成任务，请求类型趋于多元化，围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。 在智能体 AI 里，CPU 不再是配角， 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略，并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中，维持整个系统的平衡。 以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例，它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算，CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排，以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流，CPU 的工作负担进一步扩展，还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。 这一切都表明，CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏，数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”，面临结构性的闲置风险。 融合型 AI 数据中心的建设，彰显了 Arm 架构的强劲势头 Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中，基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层，尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。 独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMD和 IntelEC2 实例，结果显示：在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中，基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。 测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状：LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上，只有当 CPU 兼具速度与能效时，整体才能更好地扩展。 最新的机架级 AI 系统在架构设计上，均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合，由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品，将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72，更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU，专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化，显著降低推理成本。 亚马逊云科技也在走同样的系统级路线：Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合，强化了“融合型”设计理念：将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配，以实现高效扩展。 “提供更优选择”不再是偏好，而是硬性要求 AI 系统迭代太快，固定架构已无法适配其发展节奏，因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。 系统架构师想要的是： 平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境； 软件可移植，以降低系统变更成本。 与此同时，系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商，而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此：推理形态不断变化，上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍，效率和平衡远比峰值跑分重要。 Arm 架构在提升系统性能的同时，保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性，而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块，既加速了芯片开发，又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台，一致性贯穿始终，云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时，在软件层面，Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础，从而加速开发进程，无需重写所有代码。 智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局，Arm Neoverse 平台成头部厂商首选 系统架构师之所以倾向于 Arm 平台，因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求：能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要，因为功耗和预算是硬上限；系统平衡和 CPU 性能重要，因为加速器闲置成本极高；一致性重要，因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。 在融合型智能体 AI 数据中心里，面对持续推理的应用需求，上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器，更需要以 CPU 为核心的编排能力，在网络、存储、调度、安全层面，持续、高效、大规模地把资源利用起来。 Arm 如今的强劲增长正源于此：Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台，作为计算头节点，是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。 " alt="为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台" src=" 过去十多年，云基础设施通过“抽象化”实现扩展，借助标准化服务器、虚拟化资源及软件层，有效弥合了硬件层面的差异。这种模式之所以行之有效，是因为部分工作负载能够容忍一定程度的低效。然而，人工智能(AI) 工作负载无法容忍低效，也因此暴露出了传统架构在供电、散热、算力密度、内存带宽及系统整体性能方面的短板。 本质上，AI 重新定义了“优秀”基础设施的标准。相应地，平台设计的重心也从注重单一的芯片或服务器，转向了打造机架级、可扩展的系统，在功耗和预算有限的前提下，实现高效扩展。而这一转变背后的原因在于，推理与智能体 AI 工作负载持续增长且不间断运行，对高密度、全天候在线的算力需求正快速提升。 Futurum 在《Arm处于 AI 和数据中心变革的中心》报告中，把这一转变称为迈向“系统级协同”。设计的关键不再是堆多少算力，而是平台能不能有效地把加速器、CPU、内存、网络和软件协同起来。 正因如此，业界正加速迈向定制化机架级系统设计：即围绕 AI 负载特性、功耗波动和持续利用率来进行端到端设计的平台。越来越多的架构师开始重新思考计算底层设计，选择基于 Arm 架构来解决现代 AI 平台面临的多重约束。 AI 促使行业重构：转向定制化机架级系统 这一转变的核心原因，并非通用型标准化基础设施无法承载 AI，而是碎片化的系统设计，在 AI 规模化部署时，终将转化为真实可感的成本代价。 AI 工作负载在计算、内存、网络、存储及软件各环节紧密耦合。CPU 拖后腿，昂贵的加速器就会空等；功耗和散热波动，利用率就会下滑；数据管道、调度、编排未能针对平台调优，吞吐量就不可预测。峰值性能依然重要，但稳定性、每瓦性能和系统整体平衡性更关键。 Futurum 指出，超大规模云服务提供商正进行结构性调整，旨在实现算力的指数级增长，同时避免能耗的同步激增。Futurum 引用 Arm 的数据指出，到 2025 年末，出货到头部超大规模云服务提供商的算力中，有近 50% 是基于 Arm 架构。 架构师现在不再只看纸面跑分，而是更关心 AI 平台在实际应用中能否长期可靠地运行智能体 AI 和连续推理工作负载，比如： 长时间高负载下，系统表现如何？ 在实际环境中，功耗限制和散热条件如何影响性能曲线？ 在机架级系统中，计算层如何确保加速器能持续获得稳定的数据供给，而非仅停留在纸面参数上？ 当能效、可扩展性与系统平衡性成为首要原则时，重新审视 CPU 底层架构就成了必然。也正因为此，Arm 凭借领先的架构和完善的生态，正是这场行业变革的核心所在。 在数据中心领域，Arm Neoverse 平台是推动这一转型的核心引擎。亚马逊云科技、Google、微软、NVIDIA 等头部超大规模云服务提供商与 AI 领军企业，都在基于 Arm 架构或采用 Arm 计算平台进行产品研发。Arm 的模式既能支持定制化系统设计，又能保持跨平台、跨生态、跨软件的一致性。对于想要构建高集成度平台、又不愿被单一技术路径绑定的团队而言，这种灵活性至关重要。 智能体 AI 与持续推理， 重塑规模化算力的经济逻辑 随着 AI 与通用计算工作负载的融合，AI 工作负载正在发生变化，基础设施也需随之调整，以支持多样化的工作负载特性。 行业重心正在转向智能体 AI，而智能体 AI 本质上就是一个连续推理系统。智能体并不是简单地给出一个答案， 而是会规划、调用工具、检索数据、验证结果，如此循环往复。由此便形成了连续推理模式：稳定不间断的词元 (token) 生成任务，请求类型趋于多元化，围绕加速器的编排和数据迁移任务变得更繁重。 在智能体 AI 里，CPU 不再是配角， 而是整个 AI 系统的控制中枢。CPU 负责协调控制、调度任务、管理 IO、处理网络与存储服务、执行安全策略，并在模型、上下文及工具链不断演进的过程中，维持整个系统的平衡。 以承载大语言模型 (LLM) 的服务为例，它可能同时处理成百上千的并发请求。就算加速器负责核心计算，CPU 也要承担请求权限控制、分词和预处理、批处理和队列调度、数据迁移编排，以及针对模型权重与 KV 缓存的数据路径协调等。到了智能体工作流，CPU 的工作负担进一步扩展，还要承担工具调用、检索流程、结构化输出验证、多步调度等持续运行的任务。 这一切都表明，CPU的重要性远超许多团队的预期。如果 CPU 跟不上编排节奏，数据迁移、处理流程和加速器都会被“卡住”，面临结构性的闲置风险。 融合型 AI 数据中心的建设，彰显了 Arm 架构的强劲势头 Arm 的发展势头正在加快。在业内领先的集成式 AI 系统中，基于 Neoverse 平台的 CPU 被广泛用于智能体推理密集型系统的编排层，尤其适合追求高能效、可预测扩展能力和大规模部署的应用场景。 独立测试也印证了现代 CPU 基础平台在“AI 相关”工作负载中的价值。Futurum 旗下 Signal65 的独立基准测试对比了基于 Arm Neoverse 平台的 Amazon Graviton4 与同级的 AMD和 IntelEC2 实例，结果显示：在生成式 AI (Llama-3.1-8B)、数据库 (Redis)、机器学习(XGBoost)、网络 (Nginx) 等测试的各种工作负载中，基于 Neoverse 平台的 Graviton4 在性能和性价比方面大幅领先。 测试结果直接反映了智能体 AI 数据中心的现状：LLM、检索层、缓存、Web/API、传统机器学习等全都处于智能体系统的关键路径上，只有当 CPU 兼具速度与能效时，整体才能更好地扩展。 最新的机架级 AI 系统在架构设计上，均采用定制化加速器层以及基于 Arm 架构的 CPU 层的组合，由后者承担调度编排、数据迁移与智能体推理预处理等关键任务。NVIDIA Grace Hopper、Grace Blackwell 等系列产品，将 NVIDIA GPU与基于 Neoverse 架构的 Grace CPU 深度融合。而其最新机架级平台 Vera Rubin NVL72，更是在系统内集成 72 颗 Rubin GPU 与 36 颗基于 Arm 架构的 Vera CPU，专为交互式、深度推理型智能体 AI 优化，显著降低推理成本。 亚马逊云科技也在走同样的系统级路线：Amazon Trainium3 UltraServer 把 Trainium3 加速器芯片与 Graviton CPU 结合，强化了“融合型”设计理念：将加速器与定制的高性能、高能效 CPU 相匹配，以实现高效扩展。 “提供更优选择”不再是偏好，而是硬性要求 AI 系统迭代太快，固定架构已无法适配其发展节奏，因此为客户提供更优选择已成为风险管理的必要举措。 系统架构师想要的是： 平台能适应不同代的硬件、多样的工作负载配置及各异的部署环境； 软件可移植，以降低系统变更成本。 与此同时，系统架构师希望避免因过度依赖单一厂商，而导致在模型组合变化、业务规模扩张或新需求出现时陷入被动。在智能体时代尤其如此：推理形态不断变化，上下文更长、工具调用更多、多模态输入更频繁、全天候工作负载更普遍，效率和平衡远比峰值跑分重要。 Arm 架构在提升系统性能的同时，保持跨平台一致性。Arm 架构不仅引入了现代 AI 基础设施所需的关键特性，而且拥有强大的软件生态支持。Arm 计算子系统 (CSS) 提供经过验证的基础设施级模块，既加速了芯片开发，又保留了合作伙伴间的差异化与选择权。对于所有基于 Arm 架构的平台，一致性贯穿始终，云工作负载迁移至 Arm 平台也极为便捷。同时，在软件层面，Arm 生态助力团队在不同环境与平台间拥有一致连贯的基础，从而加速开发进程，无需重写所有代码。 智能体 AI 经济重塑 CPU 选择格局，Arm Neoverse 平台成头部厂商首选 系统架构师之所以倾向于 Arm 平台，因为它精准匹配定制AI 系统的核心需求：能效、可扩展性及每瓦性能。能效重要，因为功耗和预算是硬上限；系统平衡和 CPU 性能重要，因为加速器闲置成本极高；一致性重要，因为 AI 基础设施变化快、跨环境部署日益增多。 在融合型智能体 AI 数据中心里，面对持续推理的应用需求，上述优先事项变成了上线即需满足的硬性指标。智能体系统不只需要能生成词元的加速器，更需要以 CPU 为核心的编排能力，在网络、存储、调度、安全层面，持续、高效、大规模地把资源利用起来。 Arm 如今的强劲增长正源于此：Neoverse 正成为智能体时代的 CPU 基础平台，作为计算头节点，是让 AI 系统保持高效、一致并面向未来的核心控制中枢。 " class="thumb">为何AI数据中心的系统架构师首选Arm平台2026-06-10 00:40 分城市 友情链接 桑道 馬格達·卡贊迦 格莱先贝格 法哈 阿尔滕费尔德 维尔登斯普林 埃斯莱本-托伊特莱本 门德豪森 厄克森 西格罗伊森 贝尔卡 比绍夫罗达 托特莱本 沃尔米施泰特 下舍瑙 因卡伊洛奇島 小富拉 田口一 萨尔费尔德 采伦塔尔 本斯豪森 伊氏鬚蟾鰧 阿尔讷堡 温普弗施泰特 本斯豪森 長胸鰭阿氏龍鰧 库斯托夫 屈恩多夫 米谢尔恩 哈茨格罗德 哈尔迪斯莱本 韦斯特海德 哈黑尔比希 卡尔滕伦斯费尔德 回顶 回顶部