在晴朗夜晚走出门外，够幸运的话，你会看到“天塌下来”。NASA 估计，地球已发现了 5 万颗太空陨石。它们进入大气层时形成的流星或火球可能很漂亮，但很难追踪。5 万颗陨石中，天文学家仅能绘制出大约 40 颗陨石过去的轨道。这就是为什么澳大利亚科廷大学的 Seamus Anderson 和同事可能取得了一个重要的“第一”。他们报告称在偏远的澳大利亚内陆地区发现了一块陨石——这块陨石曾沿着金星和木星轨道之间的一个椭圆轨道运行——他们用两架无人机和机器学习将它从无人知晓的地方捡了回来。2018 年到科廷大学攻读博士学位的美国人 Anderson表示：“这算是半个惊喜。”“我们没想到第一次就会取得这么大的成功。”

位于珀斯市的科廷太空科技中心运行着“沙漠火球网络（Desert Fireball Network）”，这是一个由 50 个自动摄像机组成的系统，用于监测澳大利亚夜空中的流星。去年的一个晚上，两台摄像机追踪到天空中的一道痕迹，系统计算出有一小块陨石可能坠落在西澳大利亚沙漠的灌木丛中，这个地区被称为纳拉伯平原（Nullarbor）。观测的结果并不理想——他们估计这颗陨石的重量在 150 到 700 克之间，坠落在一个 5 平方公里的区域中——但是 Anderson 和两位同事决定进行实地考察。12 月他们从珀斯出发，驱车 1000 多公里，去寻找大海中的那根针：沙漠地面上的一块黑色陨石，距离最近的铺砌道路 50 公里。

过去这样的旅行几乎毫无意义。陨石猎手通常徒步搜索地面，以网格的方式来回走动，希望能有所收获。百分之八十的时间，他们都是一无所获。Anderson表示：“事实证明，人们在这些重复性任务上的表现很糟糕。”“一个主要的问题是人类不够留心。”通过重复，机器和研究人员学会了如何处理误报：瓶子、罐头、沙漠植物的根和偶尔出现的袋鼠骨头。这正是技术的用武之地。他们使用现成的硬件——一台配备了 44 兆像素摄像头的四旋翼无人机和一台配备了高端显卡的台式电脑。不寻常的是在于他们在电脑上运行的卷积神经网络——这是在内陆的露营者通常不会携带的机器学习软件。美国流星协会的 Mike Hankey 表示：“现在，寻找陨石的圣杯是无人机，它可以将一个地理区域划分成网格，观察地面，并通过人工智能发现陨石。”

波士顿动力的物流机器人 Stretch 开始预售，但交付时间要到 2023 年和 2024 年。Stretch 不同于该公司更知名的类人机器人 Atlas 和四足机器人 Spot，它专为搬运工作进行了优化，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。公司 CEO Robert Playter 表示，目前物流面临的挑战包括劳动力短缺和供应链障碍，Stretch 能让物流更高效和更可预测，以及更安全。Stretch 的早期采用者包括了 DHL、Gap 和 H&M。其中 DHL 已经与波士顿动力达成了价值 1500 万美元的交易。

对于一个月前开始的乌克兰战争，媒体的报道达到了前所未有的程度，社交媒体也有大量内容分享。包括记录了部队调动和对城市令人震惊的破坏的卫星照片。最近几天，在轨卫星拍摄的照片显示，俄罗斯的直升机被摧毁，马里乌波尔的一个购物中心和住宅区遭到严重破坏，一艘民用油轮在黑海熊熊燃烧。私营卫星公司如 Planet 和 Maxar 发布了冲突地区的许多卫星照片。这些图像的扩散意味着公众和军事分析家一样，可以尝试在数千英里之外了解乌克兰的实际情况以及俄罗斯入侵武装部队的进展。那么什么发生了变化？政府和情报机构的卫星收集分类的秘密信息，而商业公司一直能售卖自己的非机密图像。现在这些资料可以很轻松地在线访问了。

量子计算专家 Sankar Das Sarma 指出：到今天为止，量子计算还只是一只纸老虎，没有人知道它何时（如果有那么一天的话）会在商业上实用。但与此同时，炒作仍在继续。最著名的量子计算应用是 Peter Shor 在 1994 年进行的理论证明，即量子计算机可解决寻找大数素因子的难题，速度是所有经典方案的指数倍。素数分解是破解普遍使用的 RSA 加密的关键，因此 Shor 的分解方法立即引起世界各国政府的关注，为量子计算研究带来了可观的资金。唯一的问题？真正制造出一台能做到这一点的量子计算机。这取决于 Shor 等人开创的、被称为“量子纠错”想法的实现，量子纠错是一种补偿量子态因环境噪声而迅速消失现象（这种现象被称为“退相干”）的方法。1994 年科学家认为这种纠错会很容易，因为物理学允许这样做。但是在实践中，它极其困难。

当今最先进的量子计算机有数十个“退相干”（或者“嘈杂”）的物理量子比特。用此类组件建造一台可破解 RSA 密码的量子计算机需要数百万个、甚至是数十亿个量子比特。只有数万个量子比特将用于计算——即所谓的逻辑量子比特；剩下的量子比特将用于纠错，以补偿“退相干”。我们今天拥有的量子比特系统是一项巨大的科学成就，但它们并没有更接近于拥有一台能解决任何人都关心的问题的量子计算机。这类似用 1900 年代初期的真空管制造当今最好的智能手机。你可以把 100 根真空管放在一起，并确立一个原则：如果你能以某种方式，让 100 亿根真空管以一种连贯、无缝的方式一起工作，你就可创造出奇迹。然而缺少的是导致智能手机出现的集成电路和 CPU 的突破——从晶体管到智能手机的发明经过了 60 年非常艰苦的工程，不涉及新的物理发现。

25 岁时材料学家 Ernesto Di Maio 患上了酵母菌过敏症，每次吃披萨都会出现荨麻疹，对于一名意大利那不勒斯人来说，这有些尴尬。他说：“我的妻子喜欢披萨，有时晚餐的菜单会让两个人的关系变得紧张。”现在 Di Maio 可以期待无忧无虑的晚餐了，因为他和同事发明了一种不使用酵母发酵披萨面团的方法。研究报告发表在《Physics of Fluids》期刊上。

和大多数面包一样，在披萨经典做法中，酵母发酵并释放出二氧化碳，使面团中充满了细密的气泡。然后烘烤烤干水分，锁住“空气感”。那不勒斯菲德里克二世大学（UNINA）的 Di Maio 团队认为，能用不同的方式产生相同的效果：通过往面团中注入高压气体并在烘烤过程中释放压力，这是他们制造聚氨酯的一种方法。共同作者、材料科学家 Rossana Pasquino 表示：“目的是尝试在没有化学制剂的情况下制作出我们深爱的披萨口感。”最终结果：Di Maio 表示，“我们试过了，它很好吃，外皮有点硬，内里很软。”

佛罗伦萨大学的食品技术专家 Alessio Cappelli 说这篇论文“很有趣”，但他好奇这种方法是否会得到广泛应用，因为面包酵母价格如此低廉，使用又很方便。他表示：“这看起来像是为了创新而创新。”

在最后阶段，神经系统疾病肌萎缩性侧索硬化症（ALS）会造成极度的隔绝。人们失去了对自身肌肉的控制，交流变得不可能。但是研究人员本周报告称，借助能读取大脑信号的植入设备，处于这种“完全”锁闭状态的人可以选择字母并组成句子。荷兰乌德勒支中央医学院的脑机接口研究人员 Mariska Vansteensel 表示：“人们真的很怀疑这种做法是否可行。”他没有参与这项发表在《自然通讯》期刊上的研究。埃塞克斯大学神经工程师 Reinhold Scherer 表示，如果新的拼写系统被证明对处于“完全”锁闭状态的人是可靠的——如果足够高效且让人负担得起——可能会让成千上万的人重新和他们的家人和护理团队建立联系。

主要汽车制造商都推出了不同程度的自动驾驶系统，那么自动驾驶期间发生了车祸，应该由谁承担法律责任？奔驰汽车制造商梅塞德斯表示责任在它。奔驰 S 级和 EQS 汽车在时速低于 40 英里的高速公路上行驶时可启用 Drive Pilot 系统去控制车速、转向和刹车。一旦启用该系统，司机就不再需要承担责任，可以转移视线，放松下看部电影。如果发生了车祸，这是奔驰的问题不是司机的问题。这一区别使得梅塞德斯的半自动驾驶系统领先于特斯拉的 AutoPilot，Drive Pilot 已批准在德国所有高速公路上使用，梅塞德斯希望今年底前能在美国部署该系统。

用自动驾驶卡车取代长途货运卡车的潜力巨大。从工厂或配送中心到洲际公路的短旅程通常比接下来的几百英里要复杂得多。开出洲际公路后的情况也是如此。一种解决方案是货车公司在两端设立转运站，人类司机处理棘手的第一段旅程，然后将货物交给机器人驾驶的车辆，完成令人厌烦的中间部分。出口处的另一个转运站会将货物切换回人类驾驶的卡车，完成交货。密歇根大学的一项新研究显示，此类系统可取代美国长途卡车运输中 90% 的人工驾驶，大致相当于 50 万个工作岗位。研究的合作者、卡内基梅隆大学工程和公共政策博士生 Aniruddh Mohan 解释说：“我们和卡车司机交谈时，几乎每个人都说，‘是的这部分工作可自动化’。”“我们原本以为他们会有更多怀疑。”但还有很多前置条件。一方面，自动驾驶系统必须能在恶劣的天气中比现在更好地导航。其次很多州的监管机构仍未为机器人驾驶卡车扫清障碍。最后，还需要考虑基础设施——靠着咖啡因提神的司机将货物交给算法的转运站。研究表明，如果货运公司只针对美国的阳光地带（Sun Belt），他们可以很轻松地抵消掉 10% 的人类驾驶。如果他们在全国范围内部署机器人，但只在温暖的月份使用，一半的卡车运输时间都可以实现自动化。

康奈尔大学研究人员使用计算美学系统教人工智能机器人“不仅在给定数据集中确定最令人愉悦的图片，还能自行捕捉新的、原创的——更重要的是，好的——镜头。”这个项目名为AutoPhoto，于去年秋天在智能机器人和系统国际会议上展示。机器人“摄影师”由三部分组成：图像评估算法，对呈现的图像进行评估并给出审美评分；一个装有摄像头的 Clearpath Jackal 轮式机器人； AutoPhoto 算法本身作为一种固件，将图像评级过程的结果转换为物理机器人的驱动命令，并有效地将优化图像捕获过程自动化。对于图像评估算法，这个由二年级硕士生 Hadi AlZayer 领导的康奈尔团队利用了现有的学习美学估计模型，模型使用超过一百万张经过人类排名的照片行了训练。 AutoPhoto 本身接受了数十张室内场景 3D 图像的训练，以在团队将其连接到 Jackal 上之前找到最佳拍摄角度。在被放到校园中的一个建筑物内之后，机器人开始时会拍出很多不好的镜头，但随着 AutoPhoto 算法“找到感觉”，它的镜头选择会稳步提高，直至拍摄出的图像可以与本地Zillow 列表中的图像相媲美。平均而言，优化一个镜头大约需要迭代十几次，整个过程只需几分钟即可完成。

在媒体报道之后，游戏巨头育碧证实遭到网络攻击，而最近因攻击英伟达为广为人知的勒索软件组织 LAPSUS$ 宣布对此负责。育碧称，网络安全事故导致它的游戏、系统和服务短暂中断，它的 IT 团队正与外部专家调查这起事故，作为预防措施它重置了全公司的密码。像 LAPSUS$ 这样的勒索组织通常会采用多重勒索手段，加密企业数据，窃取数据威胁披露。

死亡卫星的宿命通常是在最后失去控制不断翻滚。燃料管线可能会爆裂，太阳风可能会激增，或者地球外部大气的阻力——除非航天器的设计以某种方式让它保持自然稳定，否则它就很有可能开始不断翻滚。这是一个问题，因为地球轨道正在变得越来越拥挤。欧洲航天局表示，目前在地球轨道上被追踪的“碎片物体”大约有3万块——废弃的卫星、用过的火箭，因太空碰撞飞出的碎片。可能还有 90 万个较小的轨道碎片——从松脱的螺栓到油漆斑点再到绝缘材料碎片，无所不包。它们的长度可能还不到 10 厘米，但是如果以轨道速度撞击，它们仍然可以摧毁一颗健康的卫星。

MIT 航空航天学助理教授 Richard Linares 表示：“随着更多的卫星发射升空，我们可能会遇到更多这种状况，即我们有一颗废弃的卫星占据了宝贵的轨道。”他是美国与德国合作项目 TumbleDock/ROAM 的成员，研究如何将翻滚的卫星围住并稳定下来，以便它们可以脱离轨道，在某些情况下，甚至可以对它们进行加油和修理。

几十年来，工程师一直在忍受轨道碎片，但是 Linares 表示情况正在发生变化。一方面，卫星技术变得越来越便宜——看看 SpaceX 就知道了，该公司今年每周发射 40 颗卫星。他表示，另一方面，如果影响风险持续上升，这些卫星提供的经济利益——高速互联网、GPS、气候和作物监测以及其他应用将受到威胁。Linares 表示：“我认为在接下来的几年里，我们将拥有处理空间碎片的技术。”“而且存在一些经济驱动因素会激励企业去做这件事。”TumbleDock/ROAM 的团队刚刚在国际空间站的机舱内完成了一系列测试，使用名为 Astrobees 的 NASA 机器人来代替一颗翻滚的卫星，并派出了一艘“追逐者”宇宙飞船捕捉它。目标是找出算法，让追逐者可以找到它的目标，确定它的翻滚率，计算出最安全有效的方法接近它。

1999 年发射的美国陆地卫星 7 号在服务了 20 多年后因燃料耗尽于 2021 年 9 月停止工作，对于此类功能完好的卫星 NASA 计划发射轨道机器人为其补充燃料。机器人在发射到轨道之后将机动到目标卫星附近使用机械臂抓住然后为其补充燃料。如果该任务成功，太空加油将能延长旧卫星的寿命，降低卫星成本，甚至有助于机器人编队在轨道上建造卫星、空间站以及火星飞船。目前地球轨道上大约有 4852 颗工作卫星，卫星在发射之后一旦损坏是无法维修的，而且它们经常需要使用燃料去调整轨道，燃料耗尽就会变成太空垃圾。DARPA 资助了名为 Robotic Servicing of Geosynchronous Satellites 的轨道机器人项目，计划在 2024 年进行演示。NASA 则计划在 2025 年发射 On-orbit Servicing, Assembly, and Manufacturing 1 (OSAM-1) ，陆地卫星 7 号将是第一颗太空加油的卫星。

英国 AI 计算机公司 Graphcore 在不改变其 AI 处理器内核的情况下，显著提升了性能。秘诀是在制造中使用台积电 wafer-on-wafer 3D 集成技术，将供电芯片连接到 AI 处理器上。公司高管表示，名为 Bow（以伦敦一个区的名字命名）的新型组合芯片是市场上首款使用 wafer-on-wafer 连接的芯片。增加供电硅片意味着 Bow 可以运行得更快（从 1.35 GHz 到 1.85 GHz）， 且电压低于其上一代产品。意味着与上一代产品相比，计算机训练神经网络的速度提高多达 40%，能耗降低 16%。重要的是，用户无需更改软件就可以获得这种提升。Graphcore 联合创始人、首席技术官 Simon Knowles 表示：“我们正在进入一个先进封装的时代，在这个时代中，多个硅芯片将被组装在一起，不断进步获得性能优势，弥补摩尔定律的放缓。”Bow 及上一代产品 Colossus MK2 均使用台积电的 7 纳米制造技术。其他 3D 芯片堆叠技术，如英特尔的 Foveros，是将切好的芯片连接到其他的芯片或者晶圆上。在台积电的 SoIC WoW 技术中，两个完整的芯片晶圆连接在一起。在组装时，将两块晶圆上的铜点对齐。当两个晶圆被压在一起后，将铜点焊在一起。Knowles 表示：“你可以将其视为铜点之间的一种冷焊。”然后将上面的晶圆削薄至仅余几微米，再将键合晶圆切割成芯片。

在 2022 世界移动通信大会期间，华为轮值董事长郭平在一场在线主题演讲中表示，华为将大幅增加对根技术的战略投入，努力实现基础理论、架构和软件三个重构。在理论重构方面，郭平指出，信道容量已经接近天花板，华为持续探索新一代 MIMO 和无线AI等理论与技术，进一步逼近香农极限，同时研究语义通信等新理论，尝试超越香农极限；在架构重构方面，无线通信依然面临高频、超大带宽、超高速等重大技术挑战，华为引入光电融合等新技术，解决关键问题，并突破未来芯片面临的工艺瓶颈；在软件重构方面，随着人工智能的爆发，对算力的需求急剧增加，但是硬件工艺进步放缓，华为正在重构以人工智能为中心的全栈软件，有望创建新的软件生态系统。

富士通宣布计划在 2030 年前停止销售大型机和 Unix 服务器系统，支持系统会额外继续支持五年。富士通将在 2030 年前停止生产和销售大型机系统，在 2029 年底之前停产 Unix 服务器系统。对大型机和 Unix 系统的支持将延长五年：2034 年结束支持 Unix 服务器，2035 年结束支持大型机。富士通在其声明中表示未来社会一切将由数字接触点连接起来，需要更新更强大的数字基础设施。富士通计划将大型机和 Unix 服务器转移到云端。

德州农工的 Dominique Lord 和 Soheil Sohrabi 调查了导航工具的安全性。他们比较了德州五个大都市区——达拉斯-沃思堡、韦科、奥斯汀、休斯顿和布赖恩学院站之间最安全和最短的路线，涉及超过 2.9 万个路段，发现选择一条可以减少 8% 旅行时间的路线可能会让发生车祸的风险增加 23%。Lord 表示：“由于路线引导系统的目标是找到从起点到终点之间的最短路径，它们可能会误导驾驶员选择旅行时间最短的路线，同时会带来更大的车祸风险。”研究人员收集并结合了道路和交通特征，包括几何设计、车道数量、车道宽度、照明状况和平均每日交通量、天气状况和历史车祸数据，以分析并开发用于预测发生车祸风险的统计模型。

这项研究揭示出最短路线和最安全路线的不一致之处。在晴好的天气条件下，在达拉斯-沃斯堡和布赖恩学院站之间选择最短而不是最安全的路线可以将旅行时长缩短 8%。但发生车祸的可能性却会增加20%。分析表明，选择奥斯汀和休斯敦之间最长的路线，旅行时长将增加 11%，但是日常发生交通事故的概率会降低 1%。 总体而言，发生车祸风险较高的本地道路通常几何设计不佳，存在排水问题，照明不足并且与野生动物碰撞的风险较高。

在寻找最安全路线的新系统架构中，研究人员表示，在收到行程目的地和在一天中出行的时间之后，算法将使用路网数据和可能的事故（包括因洪水或车祸而导致的道路或者车道关闭）确定路线。该系统还会考虑道路特征、历史车祸数据、交通信息和当前的天气状况等因素。然后将累积风险最低的路线作为最安全的路线提出建议。Lord 表示：“基于安全而不是旅行时间的导航可以防止车祸并提高路网的整体安全性，并最终挽救生命。”

量子技术定位一个隐藏在地下的物体——这是期待已久的里程碑，对业界、人类知识和国家安全都有着深远的影响。英国国家量子技术中心传感器和计时领域专家、伯明翰大学研究人员在《自然》期刊上报告了他们的成就。这是世界上首个在实验室条件之外的量子重力梯度仪。量子重力梯度仪是为国防部的合同以及 UKRI 资助的“重力先锋（Gravity Pioneer）”项目开发的，用于在真实条件下寻找埋在室外地表以下 1 米的隧道。它赢得了将这项技术发展到户外的国际竞赛。该传感器根据量子物理学原理检测微重力的变化，用这种方式工作，量子物理学原理在亚分子水平上操纵着自然。这一成功开辟了一条商业道路，可显著提高地下存在物的检测能力。

伯明翰大学冷原子物理学主任、英国量子技术中心传感器和计时首席研究员 Kai Bongs 教授表示：“这是传感领域的‘爱迪生时刻’，它将改变社会、人类知识和经济。”“有了这项突破，我们就有可能在探索、建造和修复时不再依靠糟糕的记录和运气。此外我们离目前还不可见的地下地图更近了一步，结束了对街道下方几英尺处的情况比对南极洲了解得还少的局面。”这项突破将使未来的重力检测更便宜、更可靠，可将检测速度提高 10 倍，将勘测所需的时间从一个月缩短到几天。它有可能为重力勘测开辟出一系列新的应用，提供新的地下视图。

中国自动驾驶行业蓬勃发展，但严重依赖由外国公司设计并在海外制造的芯片，中国本土芯片设计公司仍落后许多年。集度汽车的 Robocar 将于 4 月亮相北京车展，集度是由百度和吉利组建的合资企业，它经过仅两年的研发便秀出了“汽车机器人”。中国自动驾驶公司依赖于 英伟达、高通和英特尔设计的芯片。英伟达透露至少 18 家中国公司使用其芯片作为自动驾驶方案的关键部分。吉利旗下的 Zeekr 正与英特尔的 Mobileye 合作将于 2024 年推出一款自动驾驶汽车。长城汽车的自动驾驶合作伙伴则是高通。麦肯锡预测到 2040 年自动驾驶汽车将占到中国新车销量的四成，产生的汽车销售收入将接近 1 万亿美元，移动服务收入 1.1 万亿美元。

本世纪的剩余时间，人类将以前所未有的速度建造城市。世界人口预计将从 79 亿增加到 100 亿以上，大部分增长将发生在基础设施落后的地区。无论在哪里，人们都会希望迎头赶上，然后超越。中国就是一个绝佳的例子，展示了这一切如何在短短 30 年内发生。但还有另外两个因素将推动建筑热潮。生活在农村地区的人会有很大一部分人搬到城市，就像上个世纪北美发生的情况。这不仅会增加现有城市的人口，还会创造新的城市。同时气候变化导致的海平面上升将淹没许多沿海城市，迫使它们在地势较高的地方重建部分城市。包括波士顿和纽约在内的城市已在阻止海洋的项目上投入了大量资金，过去十年，海洋已经开始侵入地铁和公路隧道。这只是即将发生的情况的一个小小的前兆。

目前建筑方法的一个问题是它们的碳足迹很高，这意味着建造行为将增加对更多建造的需求。幸运的是，过去二十年建筑技术一直在进步，我们正处于一场革命的边缘。我们今天使用的许多建筑技术都是在古埃及或罗马发明的。包括混凝土，用铅垂线确定真正的垂直线，用角尺推出水平线，以及用一根张紧的、用粉笔涂抹过的绳子弹在地上，以此画出一条直线来布置墙壁。罗马人发展出的拱门已被用作门窗横梁的钢梁所取代，现在数字化正在侵蚀这些经历了时间考验的技术。同步定位和映射（SLAM）是在 1980 年代开发的，最初用于使室内机器人能使用摄像头、激光雷达和其他传感器绘制周围环境并定位自己。现在它在建筑工地上被用于重建环境的完整 3D 模型，只需要手持配备了深度传感器的最新智能手机四处走动即可。这些技术可将建筑物已建造好的部分的尺寸上传到 CAD 模型中，然后使用增强现实向工人展示下一个组件的确切位置。可以在异地的工厂建造出越来越大的新建筑组件，从而使建造更加高效，劳动密度更低。

Barbara Campbell 在交通高峰时段走过纽约地铁站，她的世界突然变暗。四年来 Campbell 的左眼一直在使用高科技植入物，这给了她一种粗糙的仿生视觉，部分补偿了在 30 多岁时因为遗传疾病完全失去的视力。Campbell 表示：“我很清楚地记得我在哪里：我正在从 6 号线换乘 F 线地铁。”“我正要下楼梯，突然听到一阵‘哔、哔、哔’的声音。”这并不是手机电池没电了。而是她的 Argus II 视网膜植入系统没电了。她在植入物的帮助下能看到的明暗斑块消失了。

Terry Byland 是唯一一个双眼都接受了这种植入物的人。2004 年他的右眼植入了由 Second Sight Medical Products 公司制造的第一代 Argus I 植入物，11 年后，左眼植入了 Argus II 植入物。他帮助这家公司测试了这项技术，向媒体讲述感人经历，甚至还在一次会议上遇到了Stevie Wonder。他回忆道：“我从一个接受测试的人变成了一个发言人。”然而在 2020 年，Byland 不得不寻找二手渠道，因为该公司放弃了这项技术并濒临破产。虽然他的两只植入体系统仍在工作，但他不知道能持续多久。他表示：“只要不出问题，我就没事。但是如果它确实出了问题，那我就完蛋了，因为没有办法修好它。”

另一位 Second Sight 患者 Ross Doerr 毫不掩饰地表示：“这是一项了不起的技术，可这家公司很糟糕。”他的一只眼睛在 2019 年接受了植入物，记得在那个假日季看到了圣诞树上闪烁的灯光。2020 年他很高兴地听说他有资格获得软件升级，这可以进一步改善他的视力。然而在COVID-19 疫情的最初几个月里，他听到了一些关于令人不安的传言，他打电话给他的 Second Sight 视力康复治疗师。他回忆道：“她说，好吧，有趣的是你打电话来。我们全都刚刚被解雇了。她说‘顺便说一句，你不会得到升级了。’”这三位患者以及全球其他 350 多名在眼中植入了 Second Sight 植入物的盲人发现自己身处在一个技术不成熟的世界中，改变生活的技术只不过是一件过时的小玩意。一次技术故障，一根线断了，他们就可能会失去人工视觉，而且可能是永远地失去它。