主页搜索
搜索
选择时间
搜索范围
全部的
‘无人工厂’新闻 2个
-
72小时无人运作工厂平台出口…探访全北大学物理AI实证实验室“我们的最终目标是实现无需人工干预的物理AI工厂，至少可以连续运作72小时，并将其发展为韩国的新出口商品。” 在8月27日全北大学，物理AI融合技术项目推进团团长、软件工程系教授金顺泰表示：“我们的目标是开发出优秀的物理AI软件和平台，但这需要硬件的支持。” 全北大学构想的物理AI工厂与传统无人工厂有所不同。它不仅仅是用机器人替代人类，而是当某一设备停止工作时，其他制造商的设备能够接手继续生产。为此，全北大学正在开发一种将不同制造商的机器人和设备连接为一个操作系统的“协作智能物理AI”平台。 在全北大学物理AI技术实证实验室，透明的安全围栏内排列着组装设备和灰色的机器人手臂。设备之间通过传送带连接，传送部件。工艺流程上显示的指示灯亮起了绿色。 当研究人员向AI工厂长下达执行指令时，设备开始依次运作。移动机器人运送部件，视觉系统检查状态，机器人手臂抓取部件进行组装。实际设备的动作在约0.5秒的延迟后，虚拟工厂的数字双胞胎屏幕上也同步显示。 信息通信产业振兴院（NIPA）物理AI项目负责人李俊宇表示：“例如，如果A公司的自主移动机器人（AMR）出现故障，B公司的AMR将替代其工作，并与周围设备共享作业信息，继续进行中断的运输工作。” 这种不受制造商限制的设备连接和更换结构，预计将为国内制造设备行业带来新的机会。目前，全北大学实证实验室中运输部件的AMR是由日本企业欧姆龙生产的。该项目负责人表示：“国产通用AMR目前在现场的普及率不高，国产化率也不高，目标是通过此次项目提高通用AMR的国产化率。” 项目团队目前将实证实验室作为帮助国产设备进入市场的展示厅。金教授表示：“我们可以向考虑引入物理AI的需求企业展示工厂的完整形态，同时也为设备供应企业提供在实际制造过程中测试自家产品的机会。” 设备国产化的同时，确保工厂操作平台的主导权也是一项任务。目前，实证实验室的数字双胞胎和仿真中使用了英伟达的“艾萨克心”和西门子的“工厂仿真”等外资解决方案。由于西门子控制设备在实际制造现场的广泛使用，短期内难以完全替换现有的外资技术。 项目团队计划构建与现有外资设备和软件兼容的国产工厂操作与控制系统（SDF-OCS）。该项目负责人表示：“我们无法完全拆除现有工厂中安装的西门子设备，因此必须确保与现有设备的某种程度的兼容性。”他补充道：“在验证国产AMR和控制软件性能后，我们将逐步更换组件。” 还将推动多元化以打破以英伟达为中心的计算和仿真生态系统。项目团队计划未来在国产神经网络处理器（NPU）上建立技术验证站，以验证物理AI模型的性能和稳定性。 研究团队还确认了通过工厂操作系统优化动作的可能性。当机器人运输部件时，发现不必要的行走路线，并在数字双胞胎中模拟改进的动作，远程反映到实际设备上。金教授表示，通过这一过程，机器人动作效率提高了16.7%。 实证实验室的最终目标是将工厂操作平台发展为出口产业。为此，需要在不同的行业和设备、工艺中积累实证数据，并验证平台的通用性。 该项目负责人表示：“目前参与全北和庆南物理AI项目的需求企业和研发机构超过200家，我们正在进行协议程序，并将很快举行协议签署仪式。”他还表示：“在商业化和技术扩散等任务上，目标是在2030年前实现至少55个现场应用。” 国内获得的实证成果也在向海外工厂扩展。金教授表示：“DH自动驾驶在确认国内实证结果后，表示希望将其应用于墨西哥工厂。”他强调：“如果能在国内创造良好的参考案例，企业就能将技术扩展到其海外工厂。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
2026-08-30 23:00:20 -
政府推动的物理AI研发项目引入“移动目标”机制政府正在推进的庆南·全北物理AI研发（R&D）项目将采用“移动目标”方式。该策略是指当执行机构感知到技术变化时，提出应对方案并对可行性进行审查，从而调整执行计划。 科学技术信息通信部（科通部）和信息通信产业振兴院（NIPA）于10日在首尔麻浦区的Nuri Dream Square举行了“2026年庆南·全北物理AI研发项目说明会”。 NIPA相关人士表示：“如果技术方向发生变化，原有计划将无法继续执行。”他进一步指出：“如果提出的移动目标运营方案是可行的，那么在选定后将允许相应地修改执行计划。”他补充说：“如果根据移动目标需要更改预算或参与机构，将把该议题提交给项目协商体进行可行性审查，并在意见达成一致后反映到执行计划中。” 政府之所以决定采用这种方式，是因为物理AI出现不到两年。研究趋势快速变化的情况也被考虑在内。项目开始时有前景的技术，到了结束时可能会失去竞争力。NIPA相关人士解释说：“这是希望使现有国家R&D的僵化执行计划能够灵活运作的初衷。” 因此，参与的联合体需要提出通过论文、技术报告、新闻、研究者社区等持续跟踪技术动态的体系。当确认技术变化时，项目计划中也必须包含如何调整模型、研究方法和执行机构的组成等内容。NIPA相关人士强调：“未来移动目标应对体系的具体性将影响课题的评选。” 庆南和全北的物理AI研发项目各自负责不同领域。庆南的目标是建立人和AI协作的环境，已在运行中的制造工厂中进行。目前，庆南正在收集制造过程中的熟练工人的经验和设备数据，并结合反映物理法则的合成数据，开发物理智能行为模型和世界模型等。 全北项目则聚焦于最小化人工干预的无人工厂的综合运营。与其开发人形机器人或抓取器等单个机器人，不如开发连接多个机器人、设备、传感器和物流系统的软件定义工厂（SDF）和运营控制系统（OCS）。 此外，还将建立共同研发中心、神经网络处理器（NPU）技术验证站和物理AI验证元工厂，以验证无人工厂技术。长期目标是将其发展为可以进行工厂单位出口的韩国型参考模型。 然而，现场有声音指出，集中于总任务的招标结构可能会对中小企业形成进入壁垒。因为具备执行细分任务技术能力的企业也需要寻找与总负责机构不同的参与机构，组成大型联合体。参加说明会的一位企业代表表示：“虽然具备细分任务的技术能力，但要作为总任务提案，组成联合体的负担很大。”他询问：“是否有能够担任总负责机构的机构池或企业间的连接机会？” 对此，NIPA方面表示：“目前我们不知道有哪些联合体正在准备，直接的组成支持也很困难。”并建议：“请通过地方科技园、物理AI联盟等寻找合作机构。” 与此同时，现场还吸引了包括Naver Cloud、Megazone Cloud、LG CNS、KT、Siemens等大型企业，以及Persona AI、Real World、Flitto、Aim Intelligence等AI企业的参与。项目公告将持续到28日，课题接收时间为17日至28日下午3时。NIPA计划在下月5日至7日进行发布评估，并在8月内选定执行机构，开始研发工作。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
2026-07-11 03:56:00
-
72小时无人运作工厂平台出口…探访全北大学物理AI实证实验室
“我们的最终目标是实现无需人工干预的物理AI工厂，至少可以连续运作72小时，并将其发展为韩国的新出口商品。” 在8月27日全北大学，物理AI融合技术项目推进团团长、软件工程系教授金顺泰表示：“我们的目标是开发出优秀的物理AI软件和平台，但这需要硬件的支持。” 全北大学构想的物理AI工厂与传统无人工厂有所不同。它不仅仅是用机器人替代人类，而是当某一设备停止工作时，其他制造商的设备能够接手继续生产。为此，全北大学正在开发一种将不同制造商的机器人和设备连接为一个操作系统的“协作智能物理AI”平台。 在全北大学物理AI技术实证实验室，透明的安全围栏内排列着组装设备和灰色的机器人手臂。设备之间通过传送带连接，传送部件。工艺流程上显示的指示灯亮起了绿色。 当研究人员向AI工厂长下达执行指令时，设备开始依次运作。移动机器人运送部件，视觉系统检查状态，机器人手臂抓取部件进行组装。实际设备的动作在约0.5秒的延迟后，虚拟工厂的数字双胞胎屏幕上也同步显示。 信息通信产业振兴院（NIPA）物理AI项目负责人李俊宇表示：“例如，如果A公司的自主移动机器人（AMR）出现故障，B公司的AMR将替代其工作，并与周围设备共享作业信息，继续进行中断的运输工作。” 这种不受制造商限制的设备连接和更换结构，预计将为国内制造设备行业带来新的机会。目前，全北大学实证实验室中运输部件的AMR是由日本企业欧姆龙生产的。该项目负责人表示：“国产通用AMR目前在现场的普及率不高，国产化率也不高，目标是通过此次项目提高通用AMR的国产化率。” 项目团队目前将实证实验室作为帮助国产设备进入市场的展示厅。金教授表示：“我们可以向考虑引入物理AI的需求企业展示工厂的完整形态，同时也为设备供应企业提供在实际制造过程中测试自家产品的机会。” 设备国产化的同时，确保工厂操作平台的主导权也是一项任务。目前，实证实验室的数字双胞胎和仿真中使用了英伟达的“艾萨克心”和西门子的“工厂仿真”等外资解决方案。由于西门子控制设备在实际制造现场的广泛使用，短期内难以完全替换现有的外资技术。 项目团队计划构建与现有外资设备和软件兼容的国产工厂操作与控制系统（SDF-OCS）。该项目负责人表示：“我们无法完全拆除现有工厂中安装的西门子设备，因此必须确保与现有设备的某种程度的兼容性。”他补充道：“在验证国产AMR和控制软件性能后，我们将逐步更换组件。” 还将推动多元化以打破以英伟达为中心的计算和仿真生态系统。项目团队计划未来在国产神经网络处理器（NPU）上建立技术验证站，以验证物理AI模型的性能和稳定性。 研究团队还确认了通过工厂操作系统优化动作的可能性。当机器人运输部件时，发现不必要的行走路线，并在数字双胞胎中模拟改进的动作，远程反映到实际设备上。金教授表示，通过这一过程，机器人动作效率提高了16.7%。 实证实验室的最终目标是将工厂操作平台发展为出口产业。为此，需要在不同的行业和设备、工艺中积累实证数据，并验证平台的通用性。 该项目负责人表示：“目前参与全北和庆南物理AI项目的需求企业和研发机构超过200家，我们正在进行协议程序，并将很快举行协议签署仪式。”他还表示：“在商业化和技术扩散等任务上，目标是在2030年前实现至少55个现场应用。” 国内获得的实证成果也在向海外工厂扩展。金教授表示：“DH自动驾驶在确认国内实证结果后，表示希望将其应用于墨西哥工厂。”他强调：“如果能在国内创造良好的参考案例，企业就能将技术扩展到其海外工厂。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
2026-08-30 23:00:20 -
政府推动的物理AI研发项目引入“移动目标”机制
政府正在推进的庆南·全北物理AI研发（R&D）项目将采用“移动目标”方式。该策略是指当执行机构感知到技术变化时，提出应对方案并对可行性进行审查，从而调整执行计划。 科学技术信息通信部（科通部）和信息通信产业振兴院（NIPA）于10日在首尔麻浦区的Nuri Dream Square举行了“2026年庆南·全北物理AI研发项目说明会”。 NIPA相关人士表示：“如果技术方向发生变化，原有计划将无法继续执行。”他进一步指出：“如果提出的移动目标运营方案是可行的，那么在选定后将允许相应地修改执行计划。”他补充说：“如果根据移动目标需要更改预算或参与机构，将把该议题提交给项目协商体进行可行性审查，并在意见达成一致后反映到执行计划中。” 政府之所以决定采用这种方式，是因为物理AI出现不到两年。研究趋势快速变化的情况也被考虑在内。项目开始时有前景的技术，到了结束时可能会失去竞争力。NIPA相关人士解释说：“这是希望使现有国家R&D的僵化执行计划能够灵活运作的初衷。” 因此，参与的联合体需要提出通过论文、技术报告、新闻、研究者社区等持续跟踪技术动态的体系。当确认技术变化时，项目计划中也必须包含如何调整模型、研究方法和执行机构的组成等内容。NIPA相关人士强调：“未来移动目标应对体系的具体性将影响课题的评选。” 庆南和全北的物理AI研发项目各自负责不同领域。庆南的目标是建立人和AI协作的环境，已在运行中的制造工厂中进行。目前，庆南正在收集制造过程中的熟练工人的经验和设备数据，并结合反映物理法则的合成数据，开发物理智能行为模型和世界模型等。 全北项目则聚焦于最小化人工干预的无人工厂的综合运营。与其开发人形机器人或抓取器等单个机器人，不如开发连接多个机器人、设备、传感器和物流系统的软件定义工厂（SDF）和运营控制系统（OCS）。 此外，还将建立共同研发中心、神经网络处理器（NPU）技术验证站和物理AI验证元工厂，以验证无人工厂技术。长期目标是将其发展为可以进行工厂单位出口的韩国型参考模型。 然而，现场有声音指出，集中于总任务的招标结构可能会对中小企业形成进入壁垒。因为具备执行细分任务技术能力的企业也需要寻找与总负责机构不同的参与机构，组成大型联合体。参加说明会的一位企业代表表示：“虽然具备细分任务的技术能力，但要作为总任务提案，组成联合体的负担很大。”他询问：“是否有能够担任总负责机构的机构池或企业间的连接机会？” 对此，NIPA方面表示：“目前我们不知道有哪些联合体正在准备，直接的组成支持也很困难。”并建议：“请通过地方科技园、物理AI联盟等寻找合作机构。” 与此同时，现场还吸引了包括Naver Cloud、Megazone Cloud、LG CNS、KT、Siemens等大型企业，以及Persona AI、Real World、Flitto、Aim Intelligence等AI企业的参与。项目公告将持续到28日，课题接收时间为17日至28日下午3时。NIPA计划在下月5日至7日进行发布评估，并在8月内选定执行机构，开始研发工作。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。
2026-07-11 03:56:00
