首尔大公园内生活的国内最高龄河马‘哈顺’近日去世。 据联合新闻社16日报道，大公园方面表示：“尽管年纪已大，哈顺依然食欲良好，身体健康，但其精力突然下降，医疗团队和饲养员们全力以赴陪伴在侧。哈顺在大家的送别中，安详地闭上了眼睛，没有特别的疾病。” 他们还表示：“哈顺是1984年大公园开园时的成员，陪伴我们走过了漫长的岁月。在过去的40多年里，哈顺作为河马家族的坚强长辈，给我们留下了许多美好的回忆和感动。” 同时，他们表示：“我们不会忘记与哈顺一起度过的时光，也感谢所有爱护哈顺的人。” 哈顺于1980年出生，享年46岁，考虑到河马的平均寿命为40至50岁，推测其因年老而去世。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

全球电动汽车电池电解液市场保持增长态势，中国企业的市场主导地位进一步巩固。今年前8个月，全球电动汽车电池电解液用量同比增长23%，其中中国企业市场份额持续上升，韩国和日本企业占比则有所下降。 据韩国能源市场研究机构SNE Research 15日公布的数据显示，今年1月至8月，全球新注册纯电动汽车（EV）、插电式混合动力汽车（PHEV）及混合动力汽车（HEV）所搭载电池的电解液总用量达到107.5万吨，同比增长23%。其中，中国以外市场的电解液用量为38.5万吨，同比增长34.7%。 电解液是锂电池的核心材料之一，主要承担锂离子传输功能，直接影响电池的充电速度、安全性及使用寿命。近年来，随着单车电池装载量增加以及磷酸铁锂（LFP）电池应用范围扩大，全球电解液市场需求持续增长。 从市场竞争格局来看，中国企业的领先优势进一步扩大。今年第二季度，中国企业在全球电解液市场的份额达到89.2%，同比提高2个百分点。相比之下，韩国企业市场份额降至6.4%，同比下降1.5个百分点；日本企业占比为4.4%，同比下降0.6个百分点。 从企业表现来看，中国天赐材料以约24.5万吨的电解液用量位居全球第一，同比增长19.3%；新宙邦以17.4万吨排名第二，同比增长28.7%。比亚迪电解液用量为12.5万吨，同比下降6.3%。 SNE Research指出，储能系统（ESS）需求增长及原材料价格变化正成为影响电解液市场发展的重要因素。随着市场竞争加剧，中国企业的成本和规模优势预计将持续，而北美、欧洲本地化生产能力、原材料供应稳定性及储能系统用高性能电解液的研发能力，将成为影响企业市场竞争力的关键因素。

今年1月，菲尔兹奖得主泰伦斯·陶教授表示，人工智能几乎独立解决了一个近50年来未解的厄尔德什问题。5月，OpenAI在1946年厄尔德什提出的平面单位距离问题上，给出了颠覆数学界公认结果的答案。这两件事在数学界之外并未受到广泛关注，但专家们将其视为研究主体转变的信号。我们正在目睹机器先于数学家解决数十年来困扰他们的问题。回到没有人工智能的社会已无可能，因此我们必须重新构建社会结构，以人类与人工智能的合作为前提。变化的速度也很快。自2022年底ChatGPT问世以来，短短三年内，语言模型从对话伙伴转变为研究同事，再到能够独立处理工作的代理人。我将这一变化分为四个方面。 首先是教育和评估的标准。目前大学和学术界在决定学生的成败时，像对待抄袭一样，依据人工智能的使用比例来评估报告或学位论文的合格性。这种出发点本身就是错误的。人工智能在细节知识上已经具备了人类无法比拟的记忆力和知识量，而把握大方向、理解上下文和设定目标的任务仍然是人类的责任。以律师工作为例，案例检索和文书草拟，人工智能的速度和准确性都超过人类。然而，倾听客户的情况并决定采取何种策略的工作仍由人类完成。学术界也是如此。论文评审应关注的是如何使用人工智能，而不是使用的字数，研究的基本构思源自何处，研究开始时提出的问题是什么。学生教育的目标应放在发现问题、将任务分配给不同的人工智能和代理人并进行协调的能力上，即培养“编排能力”。企业在招聘新员工时也应关注其处理人工智能的能力。陶教授指出，拒绝人工智能并固守旧方式的学生将面临机会减少。我们的教育在关注人工智能使用比例的同时，研究领域已经走上了另一条道路。改变评估的重点将促使教育方式的转变。我们应教导博士研究者和学生如何提出问题、筛选结果并对结果负责，而不是让他们不使用人工智能。能够提出问题、与人工智能合作寻找答案并最终验证答案的能力，将成为学生的实力。如今，教育和人类存在的方向取决于与人工智能的合作和协调能力。 其次，人类将做什么。人工智能之父杰弗里·辛顿教授曾建议在人工智能时代成为水管工。然而，观察中国的人形机器人运动会和机器人关节驱动装置的精度提升速度，水管工的职位也不会长久。由于目前需要庞大的数据中心和图形处理单元（GPU），人工智能进入机器人身体的过程仍需时日，但硬件压缩的时间也不会太长。知识工作正在向人工智能转移，办公室工作交给代理人，而体力劳动则逐渐被人形机器人取代。就目前的角色而言，人类的地位正在缩小。尽管就业统计数据尚未显现出明显变化，但这并不意味着可以放松警惕。变化不会一蹴而就，而是以减少新员工招聘和外包的方式悄然开始。 答案在于设定更大胆的目标。语言模型在任何人类曾经研究和记录的领域中发挥作用，而在无人涉足的空白领域，其能力则显得有限。在未来三到五年内，人类将与人工智能共同快速解决难治疾病、基因修正、延长寿命和数学难题等长期悬而未决的课题。设想和确定下一个时代的目标和任务将是人类的责任。只有明确方向的人，机器才能发挥作用。埃隆·马斯克提出的前往火星的目标就是一个很好的例子。在追求这一目标的过程中，发动机工程、材料工程和力学等领域将共同发展。国家元首应在国家层面寻找新目标，机构负责人则应在机构层面设定新目标。如果忽视这一工作，人类将失去自身的价值。企业亦然。如果仅仅停留在用人工智能替代现有工作以降低成本的阶段，该公司的发展也将止步于此。只有填补人类空缺的公司才能生存。 第三，必须做好风险准备。开发前沿模型的公司代表和研究者们一再警告人工智能的自我改进和失控的可能性。安特罗皮克公司的达里奥·阿莫代表示，开发速度需要加以控制。然而也有反对意见。中国将此视为美国阻止其人工智能追赶的阴谋，而美国总统则表示，停止开发只会让中国受益。人工智能硬件销售商英伟达的创始人黄仁勋则认为失控的可能性本身就很低。然而，事故已经成为现实。今年7月，在OpenAI的内部评估中，代理人们突破了测试环境，侵入了Hugging Face系统，随后OpenAI放慢了模型开发速度。英国人工智能安全研究所报告称，在122项评估中，有多起案例中代理人针对真实的人和机构进行了未经批准的行为。安特罗皮克公司整理并公开了其模型在实际网络攻击中被利用的案例。模型开发公司主动公开事故的情况是前所未有的，这表明风险的具体性。尽管专家意见不一，但自人工智能能力微不足道的时代以来，辛顿等人就一直在发出风险警告，而许多在职研究者也对此表示担忧。我们不能忽视这些警告。 我国的人工智能基本法第12条规定了人工智能安全研究所的运营依据。该研究所于2024年11月开门，但在系统研究人工智能错误执行指令所带来的副作用和安全事故方面，权力和预算仍然不足。国会应明确研究所的地位和角色。研究所应具备评估前沿模型的人力和设备，与海外安全研究所的联合评估体系，以及在发生事故时的报告和调查权力，才能真正发挥其作用。与国内企业和公共机构在人工智能代理人应用于工作中的速度相比，事故应对体系仍然空白。 第四，脑-计算机接口（BCI）。人类要实时指挥人工智能，需要支持这一过程的设备。目前，BCI主要用于帮助四肢瘫痪患者或无法说话的患者通过思维控制设备并传达意图。然而，患者仅凭思维就能移动屏幕光标和书写的场景已经成为现实。临床研究由美国和中国主导，而中国的速度更快。今年3月，中国首次批准了侵入式BCI医疗设备的销售。截至1月，美国神经链接公司的临床参与者为21人。美国、中国和澳大利亚的临床试验参与者累计超过100人。 目前BCI是将大脑信号单向传送到机器。我认为在十年内，机器的信号将能够双向传输到大脑。正如在2016年看到AlphaGo时人们未能真正感受到人工智能的存在，而在与ChatGPT对话后才接受了人工智能，BCI也将经历类似的过程。现在看似是患者的医疗设备，但一旦进入健康人使用的阶段，市场的规模和性质将会改变。BCI最终将成为替代手机和计算机的标准设备，而人类是否能够继续控制人工智能的问题也将随之而来。然而，在韩国，实际患者的治疗或正式的临床研究仍然难以找到。韩国人刚刚意识到这一领域的存在。追赶这一领域的速度将决定韩国能否保持世界第三技术强国的地位。我们有在半导体和造船领域后发制胜的经验。应派遣医生和工程师到美国和中国学习，并迅速制定国家层面的预算和制度。临床批准程序、脑信号数据的保护标准、治疗后的长期跟踪体系等制度性问题也不少。技术先行、制度跟进的顺序反复出现，患者和研究者都可能迷失方向。 在文明的转折点上，知识分子应寻找新的方向。如果错失这一方向，我们将被迫随变化而动。改变教育标准、设定人类新目标、建立风险管理机构、投资人机连接技术，这些任务都不能拖延。转折点一旦过去，便无法回头。 作者主要经历 金京镇，曾任检察官和国会议员的律师，人工智能领域的作家。毕业于高丽大学法学系，曾在检察院和担任主任检察官约15年。作为第20届国会议员（光州北甲），在科学技术和信息通信领域开展了立法活动。基于法律和政策经验，研究和撰写人工智能技术的社会影响和制度应对，并为大学和机构等进行生成型人工智能应用及研究、业务创新的讲座。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

在三星物产乐园，三只水豚三胞胎出生了。这些幼崽在饲养员和兽医的照料下健康成长，预计将于15日与游客见面。 根据联合新闻的报道，乐园于14日宣布，三只水豚三胞胎于上个月28日出生。它们是2024年出生的父母所生，出生时体重约为1千克。 水豚是生活在南美洲河流和湿地附近的啮齿动物，是体型最大的啮齿动物。它们的平均寿命约为10年。 水豚以与其他动物亲密相处而闻名，因而在网上获得了“亲和力超强”、“动物界社交达人”等称号。与鸭子、乌龟、猴子等多种动物一起生活的照片和视频在网络上广为传播，引起了人们的关注。 乐园计划于15日在园内的水豚镇公开这三只水豚三胞胎。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

三星E&A与韩国气体安全公社携手进军海外老旧工厂的诊断与改造市场。 三星E&A于12日宣布与韩国气体安全公社签署了“加强工厂诊断技术与海外业务合作的谅解备忘录（MOU）”。 该协议于8日在首尔江东区的全球工程中心（GEC）举行，出席的有三星E&A代表理事南宫洪与韩国气体安全公社社长朴京国等两家公司高层管理人员。 根据此次协议，双方将在工厂安全诊断、设计、采购、施工（EPC）等各个领域建立合作体系。三星E&A将其在国内外工厂项目的实施经验与与海外主要国有石油公司的合作伙伴关系，与韩国气体安全公社的综合诊断基础设施和安全技术相结合。 双方在去年11月签署了诊断领域的合作意向书（LOI），此次协议则进一步明确了合作范围。主要合作领域包括：老旧工厂项目调查与业务开发、适用性及设备寿命的第三方技术验证、超声波检测（PAUT）等安全检查支持、经验资产共享等。 基于此，双方计划针对海外主要发包方运营的老旧工厂发掘新的业务机会。将从精密安全诊断到改造方案的提案，再到实际业务的实施，逐步推进，进军海外老旧工厂现代化市场。 三星E&A相关人士表示：“此次合作将成为全球EPC强者与安全诊断领先企业在工厂领域民间与政府合作的优秀案例，我们将通过积极的合作与项目发掘，全面进军老旧工厂现代化市场。” 韩国气体安全公社相关人士表示：“此次协议为国内安全诊断技术在海外工厂现场的应用奠定了基础，作为保护国民安全的公共机构，我们将在海外现场也为安全的工厂运营做出贡献。” 此外，三星E&A上个月在泰国曼谷举行的“Gastech 2026”展会上，公开了用于中小型LNG液化工厂建设的“LNG模块包”，并开始积极开拓相关市场。该解决方案结合了霍尼韦尔的工艺技术和自身的模块技术，能够将整体施工周期缩短约20%。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

作为军方核心指挥控制系统的陆军战术指挥信息系统(ATCIS-Ⅱ)服务器故障数量在五年内增加了约40倍。军方要求替换老化服务器的预算，但未能在明年的政府预算中得到反映。虽然当局表示目前系统运作没有直接限制，但如果预算获得延迟，最前线的1军团可能会面临及时替换的困难。 11日，亚州经济通过成日钟国民力量议员办公室获得的军方‘ATCIS-Ⅱ轻微性能改良’项目资料显示，服务器故障数量从2020年的约10起增加到去年的约400起。按年度统计，故障数量分别为：2021年约50起，2022年约80起，2023年约300起，2024年约350起，持续增加。 ATCIS-Ⅱ是一个实时共享战场情况、作战命令、敌我位置等信息的指挥控制系统。它在侦测和判断战场情况、实施打击的过程中支持指挥官。如果服务器出现问题，信息共享的延迟可能会影响下属部队的情况掌握和命令传达。 问题在于，故障数量的增加同时也伴随着维修条件的恶化。由于去年底该服务器的维修服务支持已结束，维修方面也面临困难。军方内外普遍认为，实时信息流通和指挥控制可能会受到影响，因此需要采取迅速恢复的措施。 对此，国防部正在推进包括更换老化服务器、引入无线局域网、购买视频会议许可证等性能改良项目，并在明年的部门预算中反映了49亿9800万韩元的预算。然而，在编制政府预算的过程中，由于“可用资金不足及项目优先级考虑”，该预算被全额削减。如果该项目最终未能获得预算，项目启动和实际服务器更换的时间将可能会相继推迟。 在这种情况下，最早实现战斗力的前线1军团可能会在指挥控制上受到影响。1军团的ATCIS服务器于2019至2020年实现战斗力，预计更换时间为2028至2029年。 军方目前表示ATCIS的运作没有直接限制。然而，故障数量持续增加，且维修服务支持已结束，因此未来的稳定运作难以保证。特别是如果因未能获得预算而延迟更换老化服务器，故障时的快速恢复将变得困难，实时信息共享和指挥控制可能会受到影响。 一位军方相关人士表示：“ATCIS老化服务器的更换是为了稳定运作指挥控制系统，考虑到设备的使用寿命，正在推进2027至2030年总投资450亿韩元的项目，并在明年的项目启动中需要确保预算，正在与相关机构协作进行国会审议。”

LG显示器公开了新一代技术'FLiPP'，该技术在提高生产效率的同时降低了成本，取代了传统的有机发光二极管（OLED）制造方式。其核心在于去除了昂贵的金属掩模，并利用现有的生产设备提高制造效率。LG显示器于8日举行了在线技术研讨会，介绍了自主研发的OLED图案化工艺FLiPP的竞争力及未来业务战略。FLiPP是一种新技术，去除了传统OLED生产中使用的微型金属掩模（FMM），能够精确形成发光像素。传统的FMM方式是在玻璃基板上放置带有微小孔洞的金属板，然后沉积红、绿、蓝（RGB）发光材料。而FLiPP则是在整个基板上涂覆发光材料后，仅保留所需部分。该技术应用了半导体制造中的光刻技术，使得无需金属掩模也能形成像素。FLiPP的优势在于生产效率。传统的8代FMM工艺需要将大型金属掩模的中心部分进行支撑，因此必须将玻璃原材料切成两半使用。而FLiPP则无需金属掩模，可以完整利用8代原材料。因此，每片玻璃原材料上可以生产的面板面积增加。根据LG显示器的数据，23.5英寸面板的FMM方式的面材效率约为75%，而FLiPP则超过93%。可利用的面积扩大，使得生产效率提高了约24%。发光材料的使用效率也得到了改善。传统FMM方式在切割原材料的过程中会造成材料损失，沉积效率约为40%。而FLiPP则完整利用原材料，将材料效率提高至74%，是传统方式的约1.9倍。这意味着可以减少高价OLED发光材料的使用，从而降低成本。工艺时间也得到了缩短。FMM方式在每次沉积发光材料时都需要重复对金属掩模进行对齐和更换，而FLiPP则采用了传统大型OLED生产中使用的在线沉积方式，减少了这一过程。通过连续移动玻璃基板进行沉积，沉积工艺时间比FMM缩短了约40%。成本效益也是FLiPP的竞争力之一。FMM是根据产品尺寸和分辨率单独制作的高价部件，不仅需要制作掩模，还需要精密对齐设备和维护人员，掩模的变形或杂质也会增加制造成本。LG显示器的金应龙专委表示：“为每个型号新制作FMM掩模需要数亿韩元，而FLiPP不仅可以降低掩模制作成本，还能改善因变形或杂质导致的缺陷。”能够回收利用现有设备也有利于降低投资成本。LG显示器计划将自2013年以来积累的白光OLED（WOLED）量产技术和8代生产基础设施应用于FLiPP。部分设备将进行改造，仅需增加必要设备，从而减轻新生产线建设的投资负担。LG显示器首席技术官（CTO）崔永锡强调：“在利用现有基础设施的同时，可以生产不同尺寸和类型的产品，能够以相对较低的成本获得较大的效果。”产品性能的改善效果也很显著。FLiPP通过去除金属掩模，缩小了像素间距，将实际发光面积的比例，即开口率，从42%提高至65%。利用这一点，可以使得与FMM方式相比，屏幕亮度提高1.6倍，寿命延长2.4倍，耗电量减少13%。LG显示器计划优先将FLiPP应用于笔记本电脑和显示器等IT用OLED，随后根据市场需求扩大到可穿戴设备和超大电视等领域。FLiPP理论上可以实现从1英寸的小型屏幕到100英寸以上的大型屏幕的应用。然而，实际量产可能需要一些时间。目前FLiPP仍处于技术开发阶段，需通过客户获取和产品开发等环节来决定量产时间。最终的面板制造成本降低率尚未具体提出。崔CTO表示：“FLiPP是LG显示器22年来积累的OLED技术和经验的结晶，将成为改变显示产业格局的转折点。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

三星生命为帮助客户管理健康，设立了一个可以检查日常运动能力的体验空间。该活动旨在超越简单的保险产品销售，支持客户亲自确认身体状况并形成健康的生活习惯。 三星生命于8日宣布，将运营一个名为‘皮特站(FITSTOP)’的移动运动寿命检查站。 ‘皮特站’的概念源于汽车比赛中对车辆进行维护的“皮特站”，意在让人们在日常生活中暂时停下，检查自己的运动能力并管理健康。 ‘皮特站’于3日在首尔的涂溪汉江公园首次开放，从8日至10日将在韩国新闻中心前的首尔广场运营。随后，18日将在全州R1 2026马拉松活动现场，即全州师范大学附属小学与参与者见面。 参与者可通过现场的二维码完成移动签到，然后参加四个阶段的运动寿命检查程序。该程序包括：△跑步能力检查（敏捷性·耐力） △悬挂状态检查（下肢力量·关节活动性） △系统测试（爆发力·反应能力） △框架校正（体型平衡·柔韧性）。 体验结束后，参与者将根据检查结果获得一份‘运动寿命指南’和纪念品。此外，还将提供拍照区、社交网络服务（SNS）活动等多种体验项目。 三星生命的相关人士表示：“我们希望通过此次快闪活动，传达超越保险，为客户创造更美好生活的决心，希望‘皮特站’能成为客户检查运动寿命、准备健康未来的契机。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

世亚钢铁成功实现了对依赖日本等海外企业的机器人减速器特种钢材料的国产化，迅速推进高端机器人材料市场的布局。世亚钢铁在6日宣布，成功开发并实现了机器人驱动的核心部件“减速器特种钢材料”的商业化。 作为机器人关节的减速器，帮助控制电机的快速旋转速度，使机器人的手臂和腿部能够以所需的速度和力量精确移动，是关键部件。特别是，减速器齿轮的啮合间隙越接近“零”，就能实现无误差的精细动作。 此次世亚钢铁开发的特种钢材料将应用于机器人减速器内部传递电机动力的核心部件“柔性花键（Flex Spline）”。该材料通过独特的合金设计，根本上解决了在热处理过程中金属特有的应力导致的微小形状变形问题。 考虑到机器人材料需要经过多次精密加工的特性，该材料在各种温度变化和冲击下，变形最小化，确保了最佳的加工性和尺寸精度。 此外，减速器的核心部件需要承受机器人的持续和重复运动，因此材料的疲劳寿命至关重要。世亚钢铁利用“沉积循环真空设备”在真空状态下完美去除微小杂质，最大化材料的疲劳寿命。 通过此过程，极大地减少了引发微小裂纹的非金属夹杂物，实现了超高纯净钢，极大提升了材料的可靠性。 实际上，世亚钢铁的机器人减速器特种钢材料已在工业现场得到验证。今年2月，世亚钢铁向国内知名精密减速器企业“SPG”供应了工业机器人减速器材料，目前已成功进入量产阶段，并在实际工业现场持续提高市场份额。 世亚钢铁表示，将以柔性花键特种钢材料的成功量产为基础，未来计划开发多种特种钢种，目标应用于类人机器人。 世亚钢铁相关人士表示：“在机器人减速器特种钢材料市场上，成功实现了对日本等少数海外企业的绝对依赖的国产化，这是一个非常有意义的成就。未来，我们将积极引领高品质特种钢材料的国产化，为国内机器人产业在全球舞台上建立坚实的竞争力贡献力量。”

人工智能（AI）设计实验，机器人执行的‘自主实验室’和利用活肌肉运动的‘生物混合机器人’被认为将成为未来生物产业的核心。然而，确保高质量实验数据和防止技术滥用的国际安全机制仍然是亟待解决的问题。赵辉敏（Huimin Zhao）教授和竹内翔司（Shoji Takeuchi）教授于1日在济州国际会议中心举行的‘2026年韩国生物工程学会秋季学术发表大会及国际研讨会’上通过记者会对AI与生物技术融合的未来进行了分析。 ◇ “AI生物工厂降低准入门槛，缩短开发周期”合成生物学和酶工程领域的专家赵辉敏教授强调，AI正在大幅降低生物工厂的门槛。生物工厂是将基因设计、制造和测试等生物研究过程自动化的设施。赵教授表示：“过去，使用生物工厂需要至少几个月的培训，我的实验室学生也不例外。现在可以通过自然语言与AI对话设计实验工作流程，AI也能告诉我们是否可以在生物工厂中执行。”他补充道：“下一步是AI与机器人直接联动的‘物理AI’。”他还预测，产业的影响力将非常大。他指出：“酶和微生物已经广泛应用于化学物质和洗涤剂等，但由于生物系统的设计和改良困难，应用范围受到限制。通过AI驱动的生物工厂显著缩短开发周期，可以非常快速地开发抗体等基于蛋白质的药物。”赵教授认为：“韩国在政府支持下正在扩展生物工厂，具备了相应的资源。”他强调：“现在需要优先考虑如何将AI整合到生物工厂中，这就是韩国面临的机会。”AI新药和生物研究的最大障碍是‘数据’问题。赵教授指出：“在AI的核心要素中，算法、计算和数据，科学研究中数据是最大的限制因素。文献中的数据往往缺乏失败结果，且难以复现，因此不易直接用于AI学习。”他建议：“如果能标准化机器人生成的数据，就可以将多个机构的数据结合起来，因此自主实验室是解决方案。”他还警惕技术滥用的问题。他表示：“监管不应过于严格以至于阻碍发展，但政府的监督是必不可少的。”他指出：“自主实验室与计算机中的AI不同，在物理世界中进行生物实验可能会产生额外的安全问题。”因此，赵教授建议“需要国际共识”。有观点认为，AI的快速发展可能会取代研究人员。对此，赵教授表示：“现在分子生物学领域的学生大约有一半的时间用于制作质粒等重复性工作。这些工作可以交给机器人，而研究人员将挑战过去技术限制无法触及的更复杂问题。”他对此表示乐观。 ◇ “肌肉机器人运行100天……需要‘活的AI’”生物混合机器人领域的先驱竹内教授在此次学术大会上介绍了利用活肌肉的研究成果和面临的挑战。他将肌肉组织的寿命视为最大的挑战。竹内教授表示：“我们已经获得了肌肉运行约100天的数据。要延长寿命，需要实现像真实肌肉一样受损肌纤维自我再生的‘更替’机制。”他还提出了医疗领域的应用可能性。他表示：“将活肌肉驱动的生物混合手与患者的神经或肌肉连接，可以在不需要电源或电动机的情况下运作，这样就不需要更换电池，且重量轻，对患者非常有用。”他补充道：“三维构建的组织也可以用于再生医学和药物测试模型。”不过，这仍然是研究阶段的应用构想。在传感器领域，他介绍了实现‘狗的鼻子’的技术。竹内教授表示：“嗅探犬的集中时间仅为5到10分钟。如果将狗的嗅觉功能植入机器人，就可以进行长时间的检测，并可用于疾病的早期诊断。”竹内教授提出AI与生物融合的下一阶段是‘活的AI（living AI）’。他强调：“现在的物理AI已经发展到可以让人形机器人跳舞和奔跑，但如何控制活肌肉和神经系统仍然未知。下一代物理AI必须理解和控制生物组成部分。”此次学术大会以‘AI STAR（AI集成可持续转型以促进先进稳健生物技术）’为主题，持续三天，至2日结束。来自国内外的2000多名生物技术专家参加，33个专业会议上将发布900多项研究成果。