随着韩国制造业能力与物理人工智能（AI）基础的机器人技术结合的案例急剧增加，专家们在寻找韩国如何超越美国和中国成为物理AI第一国的方案时展开了热烈的讨论。 9月3日，在首尔中区德普拉扎酒店举行的‘第18届善良增长、良好就业论坛（2026 GGGF）’迎来了第二天的盛况。继首日后，第二天也有300多名观众出席，聆听专家们的见解。 活动中，现代汽车·起亚机器人智能开发室长（常务）朱时贤，工业通商资源部制造人工智能转型合作科长林京燮，INIZ代表兼KAIST名誉教授崔在植等来自公私部门的物理AI行业专家们提出了多项议题，并展开了热烈的讨论。 专家们一致认为，物理AI将在解决韩国经济和社会面临的老龄化和劳动力不足问题上发挥关键作用。朱室长强调：“物理AI要从单一机器人产品成长为产业，必须围绕机器人展开服务和基础设施的共同发展。”他指出，不仅现代汽车集团，还需要与零部件、运输、服务、保险、通信等多个行业主体建立合作关系。 他还表示：“如果仅仅集中在类人机器人外形和演示视频的竞争上，将难以加速产业化。”并补充道：“韩国必须利用机器人解决制造现场的自动化、老龄化和劳动力不足问题，以及物流和服务的效率化，并将其连接到新的市场。” 为了促进物理AI产业的发展，政府计划在明年投入1158亿韩元，启动‘制造数据图书馆’的建设。为了弥补过去以公开为前提收集数据时企业未提交不良和事故等核心数据的局限，原则上将转向非公开模式。 AI模型仅在物理隔离的‘洁净室’内学习数据，原始数据不得外流。林京燮科长解释道：“在非公开的前提下收集数据，并在洁净室内进行学习，但数据不能带走。”并表示：“我们正在设计使AI模型能够进行学习的方案。” 观察到韩国也在借鉴中国作为制造业强国的物理AI竞争力。EY汉英AI中心的金秀妍主任指出，中国机器人生态系统的快速扩展，表示：“目前中国AI代理市场的80%至85%是企业自主构建项目，预算在30万至300万人民币的项目占总数的78%。” 金主任表示：“为了让韩国工业界掌握主动权，必须思考‘如何购买和使用机器人’之外的‘如何创造学习现场’。”并强调：“企业内部的独立现场数据和工作流程需要系统化，专注于设计出能够自我学习的现场的‘结构性战略’。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

政府决定将制造业人工智能大转型（M.AX）的应用范围从生产流程扩展到企业运营的各个方面，包括生产计划、供应链管理、劳动者安全和产品设计等实际企业决策领域。 工业通商部于23日在首尔阳才EL塔与韩国工业技术振兴院（KIAT）、制造企业及人工智能（AI）专业企业共同举行了“产业AI解决方案”和“AI代理”项目的联合启动仪式。 政府正在加快世界顶级制造企业的AX速度。去年9月成立的M.AX联盟，涵盖10个分支和1000多家机构，今年2月新增了产业AX分支，参与机构扩大至11个分支和1500多家。工业部基于该联盟，汇聚制造企业、AI专业企业及高校、研究机构的力量，推动AI在工业现场的应用。 此次启动的产业AI解决方案项目的核心是快速将经过验证的AI模型推广到制造现场。AI专业企业将其模型根据相似的制造流程进行微调，以便立即应用。工业部去年针对30多家制造企业开展了相关项目，今年将投入1.28亿韩元，力争在30多家企业中早期创造成功案例。 已有部分成果显现。在钢铁领域，采用基于视觉AI的废钢分类解决方案，使等级判定一致率提升至90%以上。在汽车领域，针对电动车电池包的焊接和加工流程，应用了预知维护解决方案，能够在72小时内提前警报异常迹象，提高设备利用率10%，并降低不良率20%。 然而，制造AI一直集中于不良检测、设备预知维护和流程优化等现场单元项目，亟需扩展为企业的整体决策工具。因为仅提高生产线的效率是不够的，还需在交货期、库存、成本、安全和设计等方面进行优化，才能提升制造业整体竞争力。 因此，政府决定新启动AI代理项目。该项目将在超出生产流程的生产计划、供应链管理、安全与环境、产品设计等7个前后端关联领域进行开发与验证。企业需求调查显示，AI的应用应扩展到实际决策任务，如生产计划制定、经营规划、市场营销和交货管理等。 此次征集共接收了90多家企业的需求，最终选定了成宇高科技、大德电子等10家企业。今年的项目预算为6亿韩元。 为了使AI代理在制造企业中得到有效应用，必须共同利用流程数据和经营数据。这意味着生产现场的质量、设备和库存数据需要与交货、采购、销售和安全管理的决策相连接。AI不仅应作为简单的分析工具，更应作为实际工作中的“企业运营伙伴”发挥作用。 为进一步推动数据联动，签署了“制造数据联动与利用促进谅解备忘录（MOU）”。去年在产业AI解决方案项目中积累的制造流程数据，将在今年的后续项目和AI代理项目中得到利用。 制造数据被称为AI时代制造业的“原油”，其重要性不言而喻，但在企业现场，数据格式各异，外部共享的安全隐患也很大。政府通过专业机构和研究机构建立数据联动体系，旨在为制造企业提供公共层面的标准化、安全和利用基础，以帮助企业应对个别难以承担的挑战。 工业部产业增长室室长金成烈表示：“AI战争的胜负最终将在创造附加价值的工业现场决定。我们将积极支持M.AX的扩展，不仅限于制造现场，还包括经营规划、生产管理等决策领域，以推动企业活动的整体创新。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

在美国和中国加速物理AI主导权竞争的背景下，韩国科学技术信息通信部（科通部）对产学研联盟“物理AI联盟”进行改组，着手构建韩国式全栈生态系统。该计划旨在超越单纯的技术讨论，转变为连接AI模型、半导体、机器人和数据的执行组织，以加速物理AI在制造、医疗和国防等行业的应用，确保下一代竞争力。 背景勋副总理兼科通部部长在19日于首尔中区The Plaza酒店举行的“物理AI联盟二期启动仪式”上表示：“物理AI二期的目标是在全球市场上取得真正的胜利”，并强调：“虽然仍处于初期阶段，但这是韩国必须确保主导权的领域。” 出席启动仪式的有背景勋副总理、郑东泳、崔亨斗、黄正雅等国会议员，韩国人工智能软件产业协会（KOSA）会长赵俊熙，信息通信产业振兴院（NIPA）、信息通信规划评估院（IITP）、韩国智能信息社会振兴院（NIA）院长，以及来自产业通商资源部和中小企业部的相关人员，产学研专家等200余人。 背景勋副总理将物理AI定义为适用于制造、公共、国防、医疗和日常生活等现实世界的AI。他指出：“在计算机上运行的AI走向现实世界，这就是物理AI。”并表示：“如果没有国家的AI能力，就只能依赖特定国家或企业。” 他进一步指出：“为了使韩国跃升为AI三强，必须建立能够获取现场数据的体系。”并强调：“积累和利用与物理AI相关的数据基础至关重要。” 担任二期共同主席的赵会长强调，构建物理AI生态系统需要企业间的团结。他表示：“如果各企业各自行动，只会留下小型零部件企业，难以形成完整的物理AI生态系统。”并指出：“必须将世界模型、机器人基础模型、国产神经网络处理器（NPU）、制造数据、HBM等核心要素结合，构建全栈生态系统。” 他还提到：“如果依赖美国的大型科技公司模型，国内的机器人和零部件产业最终也会被依附。”并呼吁：“韩国应基于在制造数据和半导体竞争力方面的优势，建立独立的生态系统。” 对此，科通部计划将物理AI联盟改为实际项目的发掘和推进平台。科通部信息通信产业政策科的李周植表示：“第一期是连接物理AI生态系统并设定方向的阶段，而第二期的目标是基于产业现场的需求，从技术开发到验证、商业化形成一个完整的结构。” 运营体系将由技术自立化、产业应用、基础治理三个支柱组成。在每个支柱下设立行动小组，邀请产学研专家参与实际课题的发掘和推进。 技术自立化支柱的目标是构建韩国式物理AI全栈。计划通过连接AI模型、机器人、传感器、国产神经网络处理器（NPU）、数据中心和开发工具，降低对海外大型科技公司的依赖。 产业应用支柱则将围绕医疗、健康、自动驾驶、物流和日常服务等领域的行动小组，聚焦于发掘基于需求的项目并扩大现场应用。 基础治理支柱负责标准、制度、安全性、通信和全球合作等事务。其职责是为物理AI的产业扩展制定必要的安全标准、数据利用体系、通信基础设施、安全体系和海外拓展战略。KAIST、韩国信息通信技术协会（TTA）、相关协会和全球合作机构等将参与其中。 李科长表示：“计划从下半年开始推进韩国式物理AI平台建设、数据学习基地建设和制度基础建设等三大核心任务。”并表示：“将通过2027年新预算项目和自主项目的结合，发展成为能够创造实质性成果的执行组织。”

政府正在为制造业人工智能（AI）转型（M.AX）建立安全的制造数据存储和管理基础设施。其核心是建立高质量制造数据的“制造数据图书馆”，并创建“洁净室”以防止外部数据泄露。 产业通商部于5日召开了“第三届M.AX专家会议”，与制造AI相关的产学研专家共同阐述了这一计划。 在全球AI竞争的背景下，政府推动制造业的AX转型，尤其是制造企业所拥有的高质量制造数据，是产业部力争成为M.AX强国的核心战略资产。政府认为，建立一个制造企业和AI企业都能实现双赢的环境和基础设施，是M.AX成功的关键。 因此，产业部正在以1500多家制造企业、AI企业、学术界和研究机构组成的11个分支的M.AX联盟为中心，着手构建制造数据的获取和利用生态系统。 然而，企业所拥有的制造数据中包含核心技术和生产诀窍等知识产权（IP），因此企业对数据泄露的担忧自然加剧。为了让企业提供后续研发项目所需的数据，首先必须建立安全的数据存储和管理基础设施。 为此，政府将启动“制造数据图书馆”建设项目，以安全和系统化的方式管理企业提供的数据。图书馆将集中高质量制造数据，并设立专门的设备和程序以防止数据泄露和维护安全。数据仅能在与外界隔绝的洁净室内使用，禁止外部转移，数据查阅也将实施单独的审查程序。 这一措施是基于AI竞争力的核心在于高质量学习数据的判断。最近的生成型AI市场分析显示，模型性能的差异主要源于数据的质量和规模，导致产业数据获取竞争愈发激烈。 由于图书馆建设需要时间，产业部自5月起已将由韩国电子技术研究院运营的“制造AI解决方案开发支持中心”作为临时基地，存储在AI工厂项目中获取的数据。计划利用这些数据在年底前开发制造AI基础模型原型，并针对M.AX联盟参与企业进行现场应用和性能验证等工作。 产业部产业增长室室长金成烈表示：“在AI时代，我们产业竞争力的核心是制造数据及其基础上的行业AI模型。为了收集和利用高质量的制造数据，必须营造一个企业和AI公司都能实现双赢的环境。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。