三星电气于13日起在水原事业场举办为期四天的首届内部黑客马拉松，利用公司自研的生成型AI平台“Semco Work”。 Semco Work是三星电气开发的基于内部服务器的自有代理AI平台，具备严格的内部安全保障和与现有内部系统的高兼容性。 三星电气相关人士表示：“此次活动旨在让员工直接开发AI代理，以解决日常工作中的问题，提升实际应用能力。” 此次黑客马拉松以减少重复性工作和开发可直接应用于实际工作的代理AI为主题，200名员工组成100个两人一组的团队参与其中。 参与者将重点挖掘从产品开发到生产、质量管理、客户应对等日常耗时的流程，并实现基于Semco Work的实际解决方案。 决赛评审将邀请三星相关公司的AX部门高管作为外部评审，综合评估AI应用水平、问题解决方式及实际工作适用性等。三星电气将评选出金奖、银奖、铜奖及鼓励奖，并发放总额3300万元的奖金。 黑客马拉松中开发的代理将向全体员工公开，供其直接使用，并根据现场反馈提升完成度。 张德贤三星电气社长强调：“AI时代尚处于‘1月1日’，通过此次黑客马拉松，亲自制作符合自己工作的代理将是‘每人一个AI代理’的开始。”

在今年的国会国政审查中，建筑公司的现场管理责任将受到重点关注。虽然涉及钢筋缺失、重复发生的重大事故、竣工后的缺陷以及大型国策项目的工程费用增加等多项议题，但核心问题在于施工单位是否妥善管理了质量、安全和工程费用。 今年的证人名单主要由负责相关事务的本部长级高管组成。然而，关于是否要求POSCO E&C和SK生态计划的首席执行官追加出席的讨论仍在继续，未来证人范围可能会扩大。 根据5日国会和建筑业界的消息，国会国土交通委员会在最近的全体会议上选定了现代建设土木事业本部本部长任岳浩和大宇建设土木事业本部本部长沈哲镇作为国政审查的证人。现代建设将就首都圈快速铁路（GTX）A线三星站综合换乘中心的钢筋缺失问题接受质询，而大宇建设则将就加德道新机场的土地整备工程费用问题接受质询。 现代建设的问题不仅仅是施工失误，现场的质量管理体系整体也成为争议焦点。在GTX A线三星站综合换乘中心的施工过程中，确认有约178吨的主钢筋在地下5层的80根柱子中缺失。 国政审查将重点讨论设计图纸未能在实际施工过程中得到有效反映的原因，以及在现场检验过程中未能发现这一问题的经过。由于加固工程产生的额外费用和工期延误的责任也将成为争议点。 大宇建设围绕加德道新机场土地整备工程的费用问题是核心议题。大宇建设财团最近要求因原材料和燃料费用上涨，将总工程费用增加约6200亿韩元。 国政审查预计将集中讨论费用增加要求的合理性，以及未来是否可能进一步增加费用、工期和2035年开港时间的遵守情况。如果无法确保合理的工程费用，可能会影响工期和质量，建筑业界对此表示担忧，并指出在大型国策项目中，必须防止施工单位要求不断增加项目费用的现象。 POSCO E&C则因重复发生的安全问题而成为讨论焦点。在新安山线POSCO E&C施工现场，自2024年以来，包括今年6月在首尔观岳区发生的外包工人坠落事故在内，共有4名工人遇难。尽管事故频发，但安全管理体系是否有效运作，以及总承包商是否实质性地管理了外包工人的风险，成为关键问题。 松岛国际城市开发延误问题也被提及。最初，POSCO E&C建筑事业本部长朴钟镇被列为证人候选人，但在选定过程中被搁置，一些议员要求直接传唤POSCO E&C总裁宋致英。 SK生态计划是否追加证人也成为变数。位于仁川松岛的“LuxOcean SK View”于去年2月竣工，但在今年8月发生了一起外墙阳台结构物和外装材料坠落的事故。在竣工不到两年的新建小区中，结构物坠落的问题使得施工质量、缺陷检查和后续维修体系成为主要质询对象。 科隆全球则因共同住宅的缺陷问题而成为焦点。科隆全球的代表金英范因LH公共住房的施工缺陷和后续维修问题被选为证人。无论是民间公寓还是公共住房，施工单位与发包机构的责任范围都将受到讨论。 建筑业界人士表示：“最近发生事故后，总部层面对安全和质量管理体系的审查氛围愈发浓厚。”并预计国政审查中也将重点讨论内部控制的加强情况。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

在政府计划到2030年将公共租赁住房库存扩大至250万套并改善住房质量的背景下，韩国土地住房公社（LH）提供的公共住房每户缺陷在最近四年内增加了两倍以上。 根据30日国会国土交通委员会成员郑熙镕从LH获得的资料，公共分配、分配转换公共租赁和长期公共租赁的每户缺陷数量从2022年的5.1件增加到2023年的5.4件，2024年的9.5件，2025年的11.5件。与2022年相比，去年的每户缺陷数量增加了约2.3倍。今年截至6月，每户缺陷已达到8件。 在政府推动公共租赁住房大规模供应的情况下，必须加强质量管理体系的声音日益增多。国土部在21日发布的住房稳定计划中表示，计划将目前194万套的公共租赁住房库存到2030年扩大至250万套，未来四年将增加约56万套，库存将增加约29%。 政府不仅要进行数量扩张，还计划改善公共租赁住房的质量。然而，随着LH公共住房每户缺陷数量的增加，必须在设计和施工阶段加强质量管理。 在过去五年中，LH公共住房发生的一般缺陷总计为143万9989件。按工种分类，窗户工程的缺陷最多，达29万7112件（20.6%）。其次是： △墙纸工程20万6544件（14.3%） △家具工程17万4734件（12.1%） △地板工程16万16件（11.1%） △瓷砖工程10万9683件（7.6%） △涂装工程8万7029件（6.0%）。 这六个工种的缺陷总计为103万5118件，占总缺陷的71.9%。也就是说，每10件一般缺陷中就有超过7件集中在窗户、墙纸、家具、地板、瓷砖和涂装等特定工种上。 重大缺陷也集中在某些类型上。在过去五年中发生的1255件重大缺陷中，建筑物漏水的数量最多，达449件，其次是照明设备故障332件，管道漏水223件。这三种类型的缺陷合计达到1004件，占所有重大缺陷的约80%。仅建筑物和管道漏水就超过672件，占一半以上。 郑议员表示：“如果设定了250万套公共租赁住房的供应目标，就必须具备相应的质量管理能力。”他强调：“政府和LH不仅要接受‘供应了多少’的评估，还要接受‘建造得如何’的评估。” 他还指出：“在处理已接收的缺陷时，不应仅限于事后响应，而应分析重复缺陷的原因，从设计、材料和施工阶段开始建立改进体系。”他强调：“必须加强现场质量管理和监督，以防止同类缺陷的重复发生。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩亚金融集团与SK电信、三星电子合作，首次在金融行业中将5G专网应用于实际工作网络，建立了智能办公环境。 韩亚金融科技于9月28日宣布，在仁川清拉的韩亚金融集团总部建立了基于5G专网的集团共享智能办公空间。 5G专网是特定企业或设施利用专用频率构建和运营的独立5G通信网络。本次建设的范围包括清拉总部的地下1层至地上15层，共16层，约3000名来自韩亚金融控股和韩亚银行等10家关联公司的员工将使用该网络。 韩亚金融科技负责整体项目，并已完成电信业务经营者的注册。该公司利用科技信息通信部分配的专用频率和号码，直接管理网络的建设、运营、质量管理、故障应对和安全等工作。 SK电信负责5G专网的设计和技术支持，以及工作网络的联动和安全、综合监控系统的建设。三星电子则提供核心通信设备，并参与网络建设的技术合作。 员工们可以根据工作需要选择工作空间，而不是固定的座位。项目成员可以在同一空间内协作，或根据组织变化重新配置办公空间。 由于该通信网络用于金融业务，因此安全体系得到了加强。建立了与外部网络隔离的专用工作网络，仅允许授权用户和工作设备接入。 韩亚金融科技的代表朴根英表示：“我们在遵守金融安全法规的同时，创造了一个员工可以无空间限制地沟通和协作的未来型工作环境，并将积极应对以AI和数据为中心的业务扩展。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

“在一个新的人工智能（AI）模型将在一个月内超越现职员工的时代，完美接受AI教育并能迅速解决问题的人才在企业中并不存在。大学应专注的教育不应仅是技术的获取，而是要培养在实际工作中‘发现和定义真正问题的能力’。” 在21日于首尔中区韩国新闻中心举行的教育部与(社)韩国公学校教育认证院(ABEEK)共同主办的‘2026产业界大学教育创新论坛’上，来自AI产业界的专家对此发出了警示，准确指出了在快速变化的技术霸权时代，大学与企业之间存在的严重“就业与教育不匹配”的本质。 此次论坛旨在汇聚政府、大学及产业界的专家，共同探讨在迅速发展的AI生态系统中，大学的工程教育课程应如何改善和应对。特别是，讨论的焦点是大学是否在培养能够主导控制和验证AI的“实用型人才”，而不仅仅是表面处理最新AI工具的教育。 金泰成韩国工科大学院校长协会会长：“过度使用AI可能抑制思维能力……需思考教育水平与接触点的设定” 当天的综合讨论由金泰成韩国工科大学院校长协会会长（成均馆大学机械工程系教授）主持，他从教育学的角度提出了大学AI教育的根本困境。 金会长表示：“全国工科大学的院长们也在不断思考AI教育的方向。目前大学在AI基础教育体系上已有所建立，但如何将各专业（领域）知识与AI技术有机结合仍处于思考阶段。” 他进一步指出：“教育学上，个人知识的获取是通过激烈和不断的学习，将短期记忆转化为长期记忆的过程，只有实现长期记忆，批判性思维和创造力才能得以展现。鼓励学生使用AI工具是好的，但过度依赖可能会妨碍完整的知识积累。学界应在AI能够自主判断、行动和设计的时代，决定允许和控制学生使用AI的程度和标准。” 产业界：“聊天机器人公司开始招聘心理学专业……‘问题定义’与‘监管、现场控制能力’更为重要” 参与讨论的产业界专家们毫不掩饰地传达了企业感受到的范式变化。 金裕锡㈜Sistran代表（韩国信息工程技术协会会长）表示：“仅仅十年前，聊天机器人开发公司自然会招聘计算机科学专业的毕业生，但现在更倾向于招聘能够使用AI工具的心理学专业毕业生，通过Vibe编码解决问题。”他指出：“技术的发展速度已经超越了大学和企业的教育与适应速度。” 金代表还提到：“过去工程的制约条件是资源或成本，而现在极端的‘加速’本身成为了制约。”他认为：“在计算机科学等主专业以外的领域，必须教授发现日常工作流程中的问题并在其上叠加AI的融合能力，而数学和统计学专业则应集中于支撑AI基础技术的基础科学教育，而不是追逐最新技术潮流。” 在严格的监管环境下，金融IT领域也出现了类似的诊断。李云敎韩国金融IT董事表示：“金融行业的AI引入主要分为风险管理、内部生产力提升和客户便利性提供等三个方面，但由于严格的金融监管和安全原因，许多封闭网络环境无法随意使用外部商业LLM（如Gemini、ChatGPT等）。”他指出：“在这样的环境中，理解监管环境并能够处理内部数据的扎实AI专业人才反而更具优势。” 李董事还表示：“过去金融行业专注于数据的获取，而最近则转向‘如何使用AI’和‘解决哪些实际问题’的‘以人为本和问题为中心’的方式，大学教育也应引导学生自主发现问题，并在现实监管中获得解决知识。” 大学界：“为验证AI编码强化‘基本功’……产学合作转向‘质的深度’而非‘项目数量’” 教授们在讲台上表达了现场应用的困难，但也表示在AI时代，教育方向正转向基础能力和扎实的项目中心教育。 郑俊浩东国大学计算机·AI学部教授指出：“随着AI编码自动化的普及，最终人类仍需检测代码的错误并进行细节修正。”他表示：“东国大学计划从明年开始，在低年级的环境中加强实时编码和实践，强化基础计算教育的能力。” 郑教授还谈到了产学合作的结构性局限和改进方案：“过去通过一年期项目（如ICIP等）接受企业的任务并与实习相结合，但由于企业负担加重和学生偏好不一致，持续性面临限制。”他提到：“第一学期设计原型，第二学期基于此进行实际创业或与研究室结合加深技术深度，正在立体化项目结构。希望企业能更加信任大学作为合作伙伴，使学生的闪亮创意能够转化为实际价值。” 专科学校的现实困境也被分享。吴浩镇延性大学计算机软件系教授表示：“专科学校以实务中心的就业能力为强项，延性大学也利用大学创新支持项目和ANCHOR（原RISE项目）等，迅速为全校学生引入AI素养教育。”但他也坦言：“对于80多个不同的异质学科（如艺术、航空等）的需求，单一的AI教育几乎是不可能的。” 吴教授表示：“目前我校通过新兴产业领域特化引导专科学校支持项目，将‘云计算’作为特化领域，迅速与大数据·AI融合，形成‘哈尼斯工程’等实务最新技术的课程。”但他也坦言：“产业界的技术速度远远领先，而学术改革周期和教师的适应速度难以跟上。” 对此，金裕锡代表强调了修正产学合作轨道的必要性：“应摆脱企业抛出任务、学科解决的封闭方式，转向多学科融合的黑客松方式，快速实现和验证前沿技术。”他指出：“现在项目的‘数量’不是关键，而是‘质量’的完成度才是企业招聘和评估的核心标准。”同时，他建议：“如果将KT的Able School（AICE）等行业认证课程与现职技术人员的指导结合到大学教育中，学生将能够向产业界明确证明他们在实际成本效率或基础能力方面的掌握。” 金范洙PWC董事：“AI不仅是‘简单工具’，更是‘运营体系’……需要具备物理AI与自执行控制的人才” 金范洙PWC咨询董事（前KT）在综合讨论前的开幕演讲中，明确指出了AI技术生态系统的范式转变和大学教育的发展方向。 金董事表示：“AI现在不仅是简单的工作生产力辅助工具，更是企业的运营体系（OS），并逐渐成为替代和执行的主体。”他指出：“企业执行的四大技术趋势是‘自执行型AI’、‘物理AI（Physical AI）’、‘边缘AI（Edge AI）’和‘Vibe Security’。” 他特别强调：“自执行型AI的核心在于将现场的隐性知识形式化，设计工作知识和预测·控制结构，以优化巨大的‘代币成本’。在制造现场投入的物理AI同样需要事先通过数字双胞胎验证的扩展准备数据，因此大学应培养能够逻辑上有效指挥AI、控制AI并将现场行为数据化的工程师。” 与此同时，论坛上还获得好评的专业会议回顾了各行业的前沿趋势。车煥周韩国信息工程技术协会副会长（现SK）发布了“产业界视角下大学AI教育课程现状分析结果”，诊断出大学课程未能准确反映产业界职务流动的错配现象，并提出了“学校·教授·企业·政府的团队合作（One-Team）体系”和学生的三大生存战略（基础能力强化、领域融合、信任·伦理）。 金炳益㈜모두솔루션董事介绍了电梯设计图纸自动生成AI的研究案例，强调：“现在企业需要的不再是简单的编码人员，而是能够在机械·建筑等传统工程领域知识基础上，直接协调RAG（检索增强生成）和代理的融合人才，以及基于实际产业数据的实践。” 赵淑香㈜未来爱恩科技董事通过星巴克现场手册整合LLM代理构建案例指出：“要过滤人工智能幻觉（AI hallucination）并优化复杂的企业环境，必须具备资料结构·内存管理等软件基础能力，以及金融·物流等扎实的产业领域知识，才能在现场生存。” 金宇胜韩国公学校教育认证院长：“需通过工程认证实现‘质量管理’，如卡内基梅隆大学……李珠熙教育部大学支持官：“全力支持大学与产业界的紧密沟通与制度化定制支持” 金宇胜韩国公学校教育认证院长在开幕致辞中提到全球名校的创新案例，强调大学AI教育的严格“质量管理”和“工程教育认证”制度的重要性。 金院长表示：“全球首个开设AI本科专业的美国卡内基梅隆大学（CMU）在1950年代以来积累的计算机工程遗产上，计算机科学系的学生总数为735人，但在二年级时，30~35人被选入AI本科专业，二、三、四年级总共有约100人参与AI学位项目，实施严格的‘质量控制’。” 他还指出：“在国内大学吸引30万名留学生的目标等量的扩张加速的情况下，为了培养企业信任并能招聘的合格人才，必须通过工程认证体系来保证教育质量，并希望将此积极建议给教育部的高等教育政策方向。” 在致辞中，李珠熙教育部大学支持官表示：“在超智能时代，政府正在实施以‘五极三特’战略产业为中心的区域定制政策，核心是及时培养产业界所需的人才，实现大学教育的重大转型。”她承诺：“将不遗余力地支持大学与产业界的紧密沟通，建立产学合作治理和财政·制度支持。” 在论坛结束时，尤希珍教育部产学合作创业支持科长表示：“AI和尖端技术是高等教育和区域创新生态系统的必备基础设施。”她表示：“将通过9月30日在킨텍스举行的产学研合作博览会等多元化沟通渠道，持续扩展大学与企业能够感受到的融合政策。”

人工智能（AI）和数字转型（DX）正在改变药品生产方式。曾经依赖人类经验的生产现场，正逐渐转向基于数据的流程管理和质量提升。 在上月31日访问的忠北音声汉独生产工厂中，生产线的运作基础是“数据”。汉独自2011年起将生产流程转为无纸化（Paperless）体系，全面管理生产过程中的数字数据。这些积累的数据成为AI基础制造创新的基础。 在工厂内部，无人搬运车（AGV）正在运输原料。当行驶路线重叠时，工作人员表示：“只需继续前行，车辆会优先识别行人并停下或避开。” 目前运行的AGV仅沿预设路线行驶。未来计划升级为自主驾驶移动机器人（AMR），能够自主寻找最佳路线。公司表示，系统将承担重复性工作，工作人员则专注于生产管理和质量检查等需要判断的任务。 汉独正在构建的“AI编排平台”也是这一方向的延续。该平台通过角色分工的AI代理进行生产与物流优化、质量管理、设备预测维护和安全管理等，顶层的AI监督者负责调整优先级。例如，在生产效率与安全发生冲突时，系统会优先考虑安全。 汉独是2026年AI应用产品快速商业化支持项目中，唯一被选中的国内制药与生物企业，已启动总额42亿韩元的AI编排平台基础智能工厂建设。 AI编排在制药行业首次被引入。汉独生产支持室主任徐义妍表示：“AI开始应用于生产现场是在2024年，之前的过程是自动化和数据积累的基础建设。”她还表示：“随着AI的引入扩大，预计2028年以后在生产效率和运营效率方面的成果将会显现。” 接下来访问的是生产关节炎治疗药物“凯托普”的普拉斯塔工厂。该工厂建筑面积达到7632平方米，但只需一台监视器就能全面监控和控制。 屏幕上实时显示了实际生产工厂的情况。哪个设备正在运行、哪个区域正在清洁、室内温度是多少等信息，只需点击一下按钮即可实时查看。这就是所谓的“数字双胞胎”。该系统将实际生产工厂在虚拟空间中实现，实时监控现状。 汉独通过2025年自主型工厂建设支持项目，在凯托普普拉斯塔工厂建立了数字双胞胎和AI自主控制系统。AI自主控制系统的核心是分析工艺数据，优化生产条件并预测质量异常。汉独是制药制造领域中首个被选中的企业。 基于这种制造竞争力，汉独目前为全球制药公司如赛诺菲和强生提供合同生产（CMO）和质量管理（QC）服务。公司计划逐步应用AI和数字技术，以增强全球CMO的竞争力。 政府也将AI与数字创新结合，提升制造竞争力作为未来制药与生物产业的核心任务，并扩大相关支持。汉独在2025年首次被选为中小企业部的“自主型工厂建设支持项目”，并随后又被选为智能生态工厂建设项目。今年，汉独还被选为“2026年制造领域AI应用产品快速商业化支持项目”和机器人应用制造创新支持项目，进一步扩大制造创新。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

任正焕，莫提夫科技公司总裁，于2日在由《亚洲经济》主办的“2026 GGGF”上发表了以“在美中竞争中介绍K-AI未来愿景”为主题的演讲。他表示：“为了不在人工智能领域落后于美中竞争，韩国必须将竞争的舞台转移到自身的优势领域。”他强调：“韩国人工智能的竞争力在于将特定技术与产业结合，因此应集中于高难度工艺、有限计算下的学习效率以及工业专业人工智能领域。” 在美中人工智能霸权竞争中，任正焕指出，韩国应专注于“在哪些领域进行竞争”。他认为，韩国在资本、技术和人才等各个领域都难以追赶美中规模的竞争。根据数据显示，2024年韩国的民间人工智能投资规模约为310亿美元，位居全球第六，但仅占美国的3%。在计算资源方面，韩国的水平也仅为美国的百分之一。 任正焕指出：“虽然在计算规模和资本实力上与美中正面竞争困难，但在特定行业专用的人工智能领域，韩国仍有机会。”他强调，韩国人工智能的问题并不在于“缺乏技术”，而在于“尚未形成将优势转化为人工智能价值的结构”。 他强调，韩国拥有的先进制造业技术是人工智能竞争的核心武器。任正焕表示：“韩国在半导体和存储器领域处于全球顶尖水平，且在工业现场引入人工智能的速度也很快，但在基础模型、计算基础设施和人才获取方面相对薄弱。”他指出：“韩国应专注于学习效率，而不是计算总量竞争；在高难度工艺和设备智能化方面，而不是制造量竞争；在工业专业人工智能产品方面，而不是通用消费平台竞争；在少数精英的架构设计能力方面，而不是人力规模竞争。” 他补充道：“在掌握少数核心能力后，构建数千家企业提供服务和产品的生态系统是关键。” 任正焕解释说，最现实的方法是将半导体、汽车、电池、生物等传统制造业与人工智能结合。他指出，特别是在制造业中，人工智能不仅仅是简单的自动化，而是开始参与设计、生产、质量管理、物流和决策等环节，这将改变产业竞争力。 他提出，韩国应采取三项人工智能战略：△开发（BUILD） △连接（CONNECT） △扩散（SCALE）。他表示：“应开发人工智能基础模型和计算等核心技术，并将这些人工智能能力与半导体、汽车、电池等韩国主要制造业的核心基础设施连接起来。”他还强调：“从技术初期就以全球市场为前提设计产品和服务也非常重要。” 最后，他指出：“如果汽车、机器人、智能工厂、半导体设备等领域的人工智能角色从简单判断发展为具备行动能力的智能，那么韩国可以同时利用其硬件和制造能力的优势。”他强调：“与其追赶美中人工智能战略，不如准确找出韩国的强项，并在这些领域建立独特的竞争力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

LIG防务与航空航天（D&A）将于2026年下半年进行大规模公开招聘。 LIG D&A于1日宣布，新员工和实习生的申请截止日期为13日，经验员工的申请时间为7日至27日，可以在招聘官网上提交申请。 此次招聘将面向导弹系统、海洋、卫星、人工智能（AI）、网络安全等各个业务领域，招募能够展现能力的人才。招聘将涵盖硬件（HW）、软件（SW）、机械研发，以及国内外项目管理、质量管理、管理支持等多个岗位，计划招募人数达到三位数。 招聘流程包括书面审核、能力测试、软件编码测试（软件岗位）、各领域实务面试和领导面试。 LIG D&A相关人士表示：“为了在未来战场环境中占据主导地位，我们正在积极引进能够引领人工智能、网络安全等先进国防技术开发的核心人才，并将持续扩大企业邀请活动等多样化招聘项目。” 此外，LIG D&A还实施了多项家庭友好政策，如根据工作安排调整上下班时间的“弹性工作制”、使用三天以上年假时提供假期补贴的“休闲假期制度”、邀请员工家属参加的“家庭日”等，旨在帮助员工实现工作与家庭的平衡。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国农业技术振兴院将加强对浙江地区农业技术中心生产的农业微生物的质量与安全管理。经过对75个微生物培养液的检测，农振院前往无安、潭阳、海南、高兴、宝城、英岩等六个市县提供定制化技术支持。 农振院于26日表示，已与浙江农业技术院合作，对浙江地区六个市县农业技术中心的农业微生物生产现场进行了检查。 农业微生物被广泛应用于促进作物生长、改善土壤、减少畜牧业异味等。随着市县农业技术中心直接培养的有用微生物向农户供应的案例增多，确保从生产到储存和流通的质量稳定变得尤为重要。 在现场支持之前，农振院对浙江地区19个市县农业技术中心生产的75个微生物培养液的质量与安全性进行了检测。结果显示，主要微生物的活菌数及沙门氏菌、肠出血性大肠杆菌等有害微生物的情况总体管理得当。 根据检测结果，农振院对六个市县的生产设施进行了设备管理、种子菌等原料的质量保证、生产与流通过程的污染预防情况进行了检查。同时，还根据各地区的实际情况检查了自检方法及相关法律法规下的产品注册和标示事项。 农振院提供了在预防污染的同时保持当前质量水平的管理方案，并支持农业技术中心所需的种子菌管理和现场验证等技术。 自2024年起，农振院与浙江农业技术院共同开展农业微生物质量管理项目，计划根据试验与分析数据，继续提供符合各地区生产条件的支持，并扩大与地方农村振兴机构的合作范围。 农振院院长李锡亨表示：“为了稳定供应活微生物，从生产到流通的全过程都需要细致管理。我们将基于农振院的分析专业性，创造一个让农民能够切实感受到微生物效果并信任的环境。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

车巴生物科技基于政府支持，加速其自主细胞与基因治疗(CGT)平台的临床进程。 车巴生物科技于25日宣布，已最终选定为科学技术信息通信部主办的“2026年度K-HERO培养与支持事业”后续研发(R&D)项目。K-HERO事业旨在发掘在国家战略技术领域拥有优秀研发能力的企业研究所，支持核心与原始技术的获取及商业化。 未来三年半内，车巴生物科技将获得总计31亿5000万韩元的研发资金，提升基于中胚层干细胞(MSC)的细胞与基因治疗平台“CHAMS”及利用基因表达增强细胞功能的“CHAGE”的临床开发能力。 此次项目的核心在于将车巴生物科技自主开发的标准化原料细胞平台“CHAMS”与通过基因导入增强细胞功能的“CHAGE”连接到实际治疗药物的开发中。 车巴生物科技基于MSC研究经验，已建立了优秀药品生产与管理标准(GMP)的生产流程、细胞库、质量管理以及非临床与临床开发体系。此次政府项目将聚焦于将这两个平台结合，扩展为不局限于特定疾病的通用CGT开发平台。 首个测试药物为特发性肺纤维化治疗药物“CHAGE-201”。特发性肺纤维化(IPF)是一种进行性难治性疾病，肺组织逐渐纤维化，导致肺功能下降。在老龄化社会中，对新治疗选择的医疗需求未得到满足。 车巴生物科技通过此次项目将进一步验证CHAGE-201的疗效和作用机制，并建立细胞库、GMP生产流程、质量检测与特性分析等化学、制造、质量管理(CMC)体系。目标是完成非临床安全性试验，获取国内临床试验申请(IND)所需的资料。 通过CHAGE-201验证CHAMS与CHAGE平台的临床应用可能性及制造与质量管理体系后，后续候选物质的开发过程中也可利用此成果。公司计划首先扩大针对纤维化疾病的适应症，然后向神经系统和自身免疫疾病等领域拓展。未来还将推动候选物质的发掘、全球技术转让及共同开发等商业化进程。 车巴生物科技研发总裁南秀妍表示：“此次项目的选定将使我们能够将干细胞研发能力扩展到基于基因的功能增强细胞治疗技术，并将其与临床与商业化相结合，进一步提升平台的能力。” 此外，车巴生物科技今年上半年的销售额为6461亿韩元，同比增长7%。当期净利润为281亿韩元，实现扭亏为盈。 公司分析称，来自美国、澳大利亚、新加坡、日本等海外医疗业务的销售增长以及主要子公司的业务扩展对销售增长产生了积极影响。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。