韩国美妆巨头引领潮流：AI机器人定制粉底，智能挑选口红，个性化美妆体验升级

7月11日消息，韩国美妆行业迎来了一场科技与美的深度融合，爱茉莉太平洋的人工智能（AI）美容实验室成为了美妆爱好者们的热门打卡地。

32 岁的顾客 Kwon You-jin 在体验了定制护肤品服务后表示：“每个人的肤色都独一无二，但通常只能买到市面上最常见的色号。通过 AI 生成的数据更深入了解自己的肌肤状况，并能亲眼目睹前后对比，这太棒了！”在收到一份由 AI 生成的皮肤状况报告后，一台机器人随即为她调配了完美匹配其肤色的粉底液。

如今，越来越多的化妆品公司开始拥抱 AI 技术以促进销售。欧莱雅和路易威登集团旗下的丝芙兰等国际品牌也纷纷利用 AI 为客户提供定制化产品推荐。据市场研究机构 Statista Market Insights 的数据，2023 年全球美容行业销售额 (包括化妆品) 达到 6256 亿美元，自 2020 年疫情低谷后逐年稳步增长。

爱茉莉太平洋表示，他们利用 AI，可以从 205 种不同的粉底液和 366 种不同的唇部产品颜色中为顾客推荐最优选择。爱茉莉太平洋定制美妆业务的顾问工程师 Lee Young-jin 解释道：“我们通过深度学习和机器学习技术，将专家评估大量用户皮肤数据的过程转化为自动化服务。”

分析人士指出，使用 AI 代替人工顾问可以加快产品开发速度并减少变量。韩国电子通信研究院 (ETRI) 的首席研究员 Yang Yong Suk 参与研发了一种用于评价化妆品质地的深度学习模型，他表示：“无论专家多么专业，个体间的偏差都可能很大，而且一直咨询 30 到 40 位专家来评估化妆品实在困难。如今，产品开发周期缩短，越来越多的新品被更快地推出市场。结合 AI 技术可以进一步降低障碍。”

市场调研机构 Business Research Company 在 1 月份的一份报告中预测，随着个性化美容推荐、皮肤分析诊断和虚拟化妆师等服务的发展，美容和化妆品行业使用 AI 的市场规模预计将从 2023 年的 32.7 亿美元增加一倍以上，达到 2028 年的 81 亿美元。

韩国科研团队突破IEEE预期，成功研发亚纳米级晶体管，开启微电子新时代

近日消息，韩国基础科学研究院（IBS）的研究团队取得了令人瞩目的科技进步，他们成功地研发出了亚纳米级别的晶体管技术，这一成就超乎了行业内的普遍预期，树立了半导体技术领域的新里程碑。

据了解，半导体器件的集成度取决于栅极电极的宽度和长度。在传统的半导体制造工艺中，由于光刻分辨率的限制，将栅极长度减少到几纳米以下是不可能的。二维半导体二硫化钼的镜面孪晶边界（MTB）是宽度仅为 0.4 纳米的一维金属，因此，研究人员将其用作栅极电极，可克服光刻工艺的限制。

这一成果显著优于国际电气电子工程师学会 (IEEE) 的预测，IEEE 此前发布的国际集成电路设备和系统路线图 (IRDS) 预测，到 2037 年，芯片制程工艺将达到 0.5 纳米左右，晶体管栅极长度为 12 纳米。而韩国研究人员研发的 1D MTB 晶体管栅极长度仅为 3.9 纳米。

这项研究于 7 月 3 日发表在《自然・纳米技术》杂志上，研究团队在论文中解释说，他们通过原子级控制现有二维半导体的晶体结构，将其转化为一维的镜像孪生边界 (MTB) 金属相，实现了这一突破。人工控制晶体结构来合成材料是这项技术进步的关键。

与传统鳍式场效应晶体管 (FinFET) 或 GAA 技术相比，这种新型的 1D MTB 晶体管还具有固有的优势。研究人员表示，由于其简单的结构和极窄的栅极宽度，这种晶体管可以最大限度地减少寄生电容，从而带来更高的稳定性。

IBS 的 JO Moon-Ho 所长对该技术的前景表示乐观，认为 1D MTB 晶体管有望成为未来研发各种低功耗高性能电子设备的关键技术。

革命性突破！韩国CXL GPU Image技术实现超低延迟显存扩展

7月5日消息，由韩国科学技术院（KAIST）鼎力支持的初创企业Panmnesia，正式对外公布了其研发的一项突破性技术——通过PCIe接口实现GPU显存的扩展，彻底颠覆了传统GPU受限于自身显存容量的局限。

这项名为CXL GPU Image的技术，通过Compute Express Link（CXL）协议，使GPU能够直接访问系统存储，并将其作为显存使用。

Panmnesia开发的CXL协议，不仅打破了存储器容量的限制，还提供了一种有效的基础设施，解决了高带宽存储器（HBM）的局限性。

这项技术特别适合人工智能GPU，它可以通过PCIe上的CXL协议添加外部存储器，从而扩展内置的HBM。

CXL GPU Image方案的延迟时间控制在100纳秒（0.0000001秒）以内，这一速度明显快于传统的固态硬盘，几乎可以忽略不计。

Panmnesia为此开发了一系列硬件层，整合到一个统一的控制器中，支持所有关键的CXL协议，实现了这一成果。

这项技术的出现，为GPU显存扩展提供了一种新的解决方案，尤其对于需要处理大量数据的人工智能应用来说，将大大提高效率。