"机器人转型(RX)并不是制造一台机器人，而是设计整个工厂的工作。" 三星SDS RX业务团队长常务裴顺敏表示，基于25年来积累的制造执行系统(MES)和设备、物流自动化能力，旨在实现制造现场的自主化。他的构想是将多个制造商的机器人连接到生产现场，并进行集成运营。 裴常务在8日举行的‘真实峰会2026’上，以‘自主制造的机器人转型’为主题介绍了三星SDS的RX战略。他表示，将负责从工艺分析和机器人应用可能性评估，到合适机器人选择、构建、运营和维护的整个过程。 三星SDS正在将现有的制造IT能力扩展到RX。公司在过去25年中，基于MES在三星关联公司100多个业务场所和430多个外部客户中开展了制造、设备和物流自动化业务。 裴常务将制造现场的演变分为信息化、自动化和自主化三个阶段。他解释道：“在信息化阶段，由人判断和行动，机器记录；在自动化阶段，由人判断，机器执行；而在自主化阶段，由人工智能判断，机器人执行。” 然而，他认为物理人工智能和机器人技术尚未达到成熟阶段。裴常务指出：“让一台机器人良好运作相对简单，但让10台、100台机器人24小时无故障运行则是困难的。现在重要的不是购买机器人，而是建立这个系统。” 三星SDS正在开发一个将不同制造商的机器人与现有生产设备连接和运营的‘机器人编排平台’。该平台基于自主性、编排、互操作性、恢复力、安全和安全性等六个要素，构建一个能够稳定运行多台机器人的系统。该平台将MES与机器人连接，整合作业指令和结果收集、运营和监控，并利用现场积累的数据提升物理人工智能的水平。 三星SDS还与外部企业合作，建立RX生态系统。通过与机器人硬件、物理人工智能、数据、仿真、系统集成、部署和维护等领域的企业合作，结合制造现场所需的技术。目前，已有Rainbow Robotics和Walden Robotics等10家公司参与其中。 裴常务提出了将RX应用于制造现场的‘DRT’方法论。该方法包括四个阶段：直接到制造现场分析工艺和作业的‘发现(Discover)’，在当前技术水平下判断机器人应用可能性的‘评估(Assess)’，在必要时重新设计工艺或机器人‘重新定义(Redefine)’，以及进行构建、评估、稳定和维护的‘转型(Transform)’。 他强调：“RX的旅程并不是从购买机器人开始，而是从分析现场和识别客户问题，找出哪些工艺适合机器人应用开始。” 在会议演示后，Rainbow Robotics的四足机器人和人形机器人等多种形式的机器人在演示区公开展示。三星SDS数字工厂负责人安大中副总裁表示：“Rainbow Robotics的四足机器人和移动人形机器人RB-Y1等正在三星关联公司以项目单位投入使用。” 安副总裁指出，Walden Robotics的机器人也已投入实际生产线，24小时开展工作，三星SDS正在基于三星关联公司的制造用例验证相关机器人的现场应用可能性。 三星SDS的方针是根据制造环境和作业特性应用多种形式的机器人，而不仅仅聚焦于人形机器人。安副总裁表示：“人形机器人的物理人工智能并不一定是最佳选择，综合分析机器人的形态、学习方式和运营成本等因素进行选择才是正确的。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

“为了有效推进M.AX，重要的是通过‘加速AX，实现RX’来实现机器人转型。” 这是韩国机器人产业振兴院院长赵永勋提出的方向。如果生成型AI开启了会说话和思考的AI时代，那么物理AI则是能够在现实中直接行动和工作的AI。赵院长将制造业的AI转型与机器人转型相连接，政策的重点是将实验室的技术引入工厂、物流和国防现场。 AI开始走向现实世界 以ChatGPT为象征的生成型AI开启了写作、绘画、数据分析和与人类对话的时代。然而，迄今为止，我们所经历的AI大多是在计算机和智能手机中运行。下一场竞争的舞台正在转向现实世界。AI通过摄像头和传感器识别周围环境，自主判断，操控机器人的手臂和腿，进行零部件组装、物流运输以及执行人类难以完成的危险工作。 这就是所谓的物理AI。对于韩国而言，这一变化具有特殊意义。韩国拥有汽车、半导体、电池、造船、电子等全球领先的制造业基础。如果将AI这一“大脑”与机器人这一“身体”结合起来，就能够创造出与生成型AI不同的新产业竞争力。 赵院长强调的“从AX到RX”的转型正是基于这一点。他希望将制造业的AI转型与实际工业现场中移动的机器人转型相连接。 “加速AX，实现RX” 赵院长的政策方向最简洁的表达就是“加速AX，实现RX”。这意味着要加速AI转型，并将其转化为实际的机器人转型。重要的是，不仅要停留在开发AI技术上，还要使其在工业和公共领域中发挥作用。 物理AI的竞争力并不仅仅取决于论文或实验室的性能。必须验证机器人在实际工厂中工作的准确性，是否能够与人类在物流现场协作，以及在危险环境中是否能够稳定地执行任务。 韩国机器人产业振兴院的角色也在于此。通过实证、认证、商业化和需求方的连接，缩小实验室开发的技术与市场之间的差距。提高技术的成熟度与使其能够在市场上使用同样重要。 军队成为物理AI的实证现场 在赵院长的物理AI战略中，国防领域尤为引人注目。韩国机器人产业振兴院于8月7日在大邱总部与陆军第二作战司令部举行了关于国防领域物理AI基础的机器人转型扩展的座谈会，讨论了在军需、物流和补给工作中扩大应用民间机器人技术的方案。 在人口减少导致兵力资源减少、军需工作负担加重的情况下，将重复性工作交给机器人可以提高效率，减少军人的风险暴露，这是振兴院的判断。 赵院长在会上表示：“第二作战司令部积极推动物理AI和机器人引入以实现技术强军，我们将挖掘军内对机器人的使用需求，并支持其在现场的实际应用。” 关键在于“在现场实际应用的机器人”。不仅仅是技术演示，而是要将机器人投入到物资运输、补给、重复性工作和危险任务等军现场，以确认其成效。国防领域将为民间机器人企业提供新的市场，同时也能补充军队中不足的人力资源。 类人机器人时代，安全是竞争力 物理AI时代的象征性技术是类人机器人。与人类相似形态的机器人即将进入人类使用的空间和工具进行工作。然而，仅靠华丽的演示无法创造出产业。要投入现场，必须验证其安全性和可靠性。 韩国机器人产业振兴院主导的“类人机器人安全认证中心”建设项目因此显得尤为重要。大邱市计划在2026年至2030年间投入总计186亿5000万元，在达成郡国家机器人测试场地建设中心。国家资金、地方资金和民间资金分别为96800万元、7800万元和11700万元，项目由韩国机器人产业振兴院总负责。 该中心将建立一个能够同时评估机器人的动态稳定性、AI的可信度和网络安全的体系，并利用国家机器人测试场的设施，提供从测试到实证、认证的无缝支持。随着欧盟通过AI法和网络恢复力法加强监管，旨在支持国内企业在没有海外认证负担的情况下进入市场。 物理AI的竞争不仅仅是看谁能首先制造出机器人。更是看谁能推出更安全、更可靠的机器人进入市场的竞争。 仅凭优秀的技术，企业无法生存 赵院长关注的另一个课题是机器人初创企业的商业化。虽然拥有技术，但缺乏验证产品的场所，因而难以寻找客户；没有客户，投资也难以获得。在开发周期长、投资需求大的机器人产业中，这一问题尤为突出。 韩国机器人产业振兴院于7月30日在大邱总部与7家机器人初创企业举行了座谈会，听取了关于资金筹集、实证空间获取、初期市场开拓等方面的困难。与会企业表示，尽管开发了优秀的技术，但在需求方验证产品性能的机会不足。 赵院长在会上表示：“许多企业拥有优秀的技术和经验，但由于商业化过程中的困难而停止创业或离开机器人行业。”并表示：“我们将通过PoC、商业匹配和投资引导等方式，积极支持初创企业实现实际的商业化成果。” 这意味着政策的重心将从技术开发本身转向实际的商业化成果。 从实验室到市场的成长阶梯 在物理AI时代，技术开发与市场之间的成长阶梯显得尤为重要。软件相对较低成本即可创建和测试服务，但机器人需要制造硬件，并整合传感器、电机、减速机和控制系统。在现场环境中，安全性和耐久性也需要长期验证。 因此，初创企业单靠自身很难承担从技术开发到实证和认证、再到市场进入的全部过程。提供测试场和实证空间，并与需求企业连接，创造初期市场的国家基础设施显得尤为必要。 振兴院所构建的结构并不是在技术开发后立即进入市场，而是经过需求方的概念验证，确认性能后，再通过实证和认证提高可信度，最后连接需求企业和投资者的阶段性方式。只有这一过程正常运作，机器人企业才能跨越技术有但无法进入市场的“死亡谷”。 物理AI是韩国制造业的新机遇 尽管美国和中国的科技巨头主导着生成型AI的竞争，但物理AI的胜负条件却有所不同。仅凭优秀的AI模型是不够的。还需要能够驱动AI的机器人和部件，需要生产机器人的制造业，以及能够投入机器人进行学习和验证的工业现场。 在这一点上，韩国被认为拥有机会。因为全球领先的制造企业和众多工厂、半导体和电池、汽车和机械产业已经存在。如果将AI这一“大脑”结合起来，就能将制造强国的竞争力扩展到物理AI的竞争力。 不仅在制造业，在物流、国防和公共服务等领域扩大实证现场，也有可能将整个韩国作为一个物理AI测试床。实验室内的技术需要在不同的现场反复验证，才能在全球市场上获得竞争力。 AX的成果需在RX中确认 赵院长所说的“加速AX，实现RX”的意义最终在于现场。与其说是制造企业引入了AI，不如说AI在现场推动机器人提高了生产力和安全性更为重要。 在实验室中展示性能的类人机器人，必须能够在工业现场稳定工作，而拥有优秀机器人技术的初创企业也必须经过实证和认证与客户见面。在国防和物流等人力不足和安全问题突出的领域，机器人减轻人类负担的程度也需要进行评估。 因此，未来的任务非常明确。需要更加紧密地连接AI研发与制造现场，建立能够让经过实证和认证的机器人迅速进入实际市场的结构。类人机器人也不能仅靠速度竞争。验证安全性和网络安全，制造出全球市场信任的产品至关重要。 如果生成型AI正在改变人类的智力生产力，那么物理AI则开始改变人类工作的现场。如果韩国能够成功将制造业的优势转化为机器人和AI的竞争力，将创造出新的产业机会。 赵院长和韩国机器人产业振兴院的角色也非常明确。不是一个展示技术的机构，而是一个使技术在工业现场运作的机构。 韩国成为物理AI强国的道路，将在工厂、物流现场、国防和服务现场而非实验室中决定。 ：赵永勋 韩国机器人产业振兴院院长： 赵院长强调将制造业的AI转型与实际的机器人转型连接起来的“从AX到RX”。通过扩大工业现场和国防领域的物理AI实证、建立类人机器人安全认证体系、支持初创企业的PoC、需求企业连接和投资引导等，致力于形成机器人技术超越实验室、在实际市场取得成果的生态系统。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

在舞台上，机器人迎接了LG CNS首席技术官朴尚烨，并将麦克风递给社长玄信均，活动由此拉开帷幕。随后，在物流演示中，机器人在无人操控下自主协作。LG CNS于7日在首尔马谷总部举行“机器人转型（RX）媒体日”，发布RX平台“Physical Works”。活动中还展示了机器人学习平台“Forge”和综合运营平台“Baton”。LG CNS指出，机器人产业的重心正从硬件转向实际应用。公司强调，基于现场数据进行机器人学习和稳定运营是核心竞争力。LG CNS社长玄信均表示：“虽然我们不直接制造机器人硬件，但我们负责选择最适合现场的机器人，并通过数据学习使其能够实际操作。”LG CNS的“Physical Works Forge”是一个机器人学习平台，能够收集和学习工业现场数据，使机器人达到可实际投入使用的水平。公司表示，这将大大缩短机器人投入现场的时间。“Physical Works Baton”则是一个综合管理平台，可以实时管理和指挥不同类型的机器人。LG CNS预计，在100台机器人运营环境中，生产力可提升约15%，运营成本可降低最多18%。LG CNS正在与国内外20多家客户进行机器人PoC。在釜山智慧城市国家示范项目中，四种机器人通过“Baton”进行综合管理。公司计划未来基于最适合工业现场的机器人形态和行业特化的机器人基础模型（RFM）扩大RX业务。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

LG CNS（代表玄信均）在人工智能转型（AX）市场的快速发展中，公布了今年第一季度的强劲业绩。云计算和AI业务成为业绩增长的双引擎，推动企业IT服务市场格局的变化。AX业务占据了超过一半的销售额，提高了增长质量。LG CNS宣布，今年第一季度合并销售额达1.315万亿韩元，营业利润为942亿韩元，分别同比增长8.6%和19.4%。其中，AI和云业务的销售额同比增长6.7%，达到7654亿韩元，占总销售额的约58%。在各行业领域均实现了稳健增长。数字商务服务业务第一季度销售额为3219亿韩元，同比增长11.9%。这得益于NH农协银行、未来资产生命保险、信韩投资证券、韩国存托结算院、韩华财产保险等大型金融客户的IT系统建设项目。智能工程业务也实现了10.4%的增长，销售额达2278亿韩元。物流自动化中心建设项目支持了美容、食品、时尚和国防领域客户的销售增长。特别是应用AI和数学优化技术的移动班车已在巴黎贝甜美国工厂和LG子公司北美工厂中使用，奠定了全球扩展的基础。云基础设施部门的表现也很突出。LG CNS凭借数据中心设计、建设和运营（DBO）业务能力，最近在三松数据中心赢得了约1万亿韩元的项目。新推出的模块化AI数据中心能够在6个月内建成，迅速响应了激增的AI基础设施需求。AI领域通过ChatGPT企业版供应，获得了约10家企业客户，并与Palantir合作共同执行高附加值的AX项目。为未来发展奠定基础，LG CNS计划在物理AI领域推出结合行业特定机器人基础模型（RFM）与硬件及平台的全栈机器人转型（RX）服务。对美国机器人公司Dexmate的投资以及自主开发的机器人学习和运营平台将在5月发布，显示出RX业务扩展的决心。全球市场的步伐也在加快。韩国企业首次承接的印尼AI数据中心预计将在今年年底完工，而在日本和美国市场则以企业解决方案和金融数字化转型业务为中心加强攻势。在技术创造资本，资本再投资于未来技术的良性循环中，LG CNS将如何描绘下一阶段的AX景象？在硬件和软件结合的物理AI时代，他们将书写的下一章引发市场期待。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。