最近，我国科技界传来重磅消息。中国科学院物理研究所研究员黄学杰团队联合华中科技大学、中国科学院宁波材料技术与工程研究所等组成的研 究团队引入碘离子，在全固态电池中形成了动态自适应界面，解决了界面接触难题；中国科学院金属研究所的研究团队为解决固态电池界面阻抗 大、离子传输效率低的关键难题提供了新路径。 界面难题是一座"大山" 全固态电池进入量产冲刺期，但其面临的困境仍然不少，如果要说其中最难的是什么，行业人士的答案肯定是：界面难题。在这个难题下又细 分出界面接触、接触之后的离子传导等难题。界面接触、离子传导是固态电池研发最大的两个"拦路虎"，攻克这两个难题，全固态电池工程化有望 实现"从0到1"的突破。 今年以来，有关全固态电池量产的消息不断出现，甚至给人一种全固态电池很快就要走进千家万户的错觉。行业人士却持谨慎乐观的态度，国家动 力电池测试中心原主任王子冬告诉记者，消息满天飞与资本炒作有较大关系。目前，全固态电池的难题仍不少，关键瓶颈还没有实现实质性突破。 这其中就包括界面难题，它被看作是横在汽车人、电池人前面的一座"大山"。 为了搬掉这座"大山"，行业企业纷纷在锂元素上做文章。原因是，金属锂负极因其最低还原 ...

长生不老或将成真？近日，哈佛团队在AI系统K-Dense的助力下揭示衰老分阶段运行的秘密。科研不再是慢工出细活，而是一场AI驱动的全球军备竞赛。 当长寿的密码被加速解码，人类是否已准备好面对更长的人生？ 几千年来，人类都在追问：如何才能长生不老？ 从炼丹术到现代实验室，答案始终模糊。 即便有了基因测序和大数据，研究者往往也要花上数年，才能在庞杂信号里筛出一丝线索。 而这一次，AI第一次破开了这片迷雾。 哈佛医学院的合作实验显示，一套名为K-Dense的系统，仅用几周，就有了一个重大发现： 衰老并非线性，而是一系列阶段性「生物程序」。 不仅如此，这套系统的技术细节，还写进了一篇最新的科研论文。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2508.07043 当长寿的秘密开始被加速解码，一个全新的科研角色也随之登场——AI科学家。 当科研遇见「AI合伙人」：K-Dense登场 过去人们常说AI在科研中只是辅助工具，顶多帮忙查资料或跑几行代码。 但Biostate AI推出的K-Dense Analyst已经走得更远，它能把一个研究流程从头到尾完整跑通。 在最新发布的一篇论文里，K-Dense Anal ...