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‘自主制造’新闻 2个
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马基纳拉克斯CEO谈物理AI在制造和国防领域的应用“从原材料采购到设计、生产、质量和供应,全过程由人工智能(AI)实现自主化的‘完全自主制造’是马基纳拉克斯的愿景。”28日,在首尔江南区马基纳拉克斯总部,CEO尹成浩解释了工业AI的发展方向。他提出的“完全自主制造”是AI在物理环境中直接运行的“物理AI”在工业中的扩展形式。随着英伟达和特斯拉等公司推动物理AI成为全球热点,马基纳拉克斯通过实际应用案例证明了其可能性。尹成浩表示:“物理AI不仅限于人形机器人或自动驾驶,而是从智能化现有工厂设备开始。在这种背景下,制造和国防是最有可能实现的领域。”马基纳拉克斯成立于2017年,专注于汽车、半导体和国防等高性能、高可靠性和高安全性要求的行业,提供AI解决方案。公司在“AI基础设计与优化”领域拥有大量专利,技术实力雄厚。近期,公司启动了针对机构投资者的需求预测,正式推进IPO程序,成为今年“AI IPO”潮流的领军者。◆物理AI扩展至战场,AI参谋指挥作战马基纳拉克斯的自主制造另一重点是国防领域。尹成浩表示:“国防领域不仅是能否做好,而是必须要做的领域。”他指出,AI在提高维护效率方面已取得成果,并计划扩展到战场作战判断的“AI参谋”角色。随着无人机等低成本武器系统的普及,硬件的精确控制和操作成为关键因素。AI的有效运用将决定战力差异。尹成浩计划基于“国防AI操作系统(暂定名)”扩大战场应用案例。◆工业AI的死亡谷,通用OS Runway突破然而,工业AI的应用仍面临“死亡谷”(技术验证到商业化的瓶颈)。尽管技术快速发展,但在复杂和不可预测的环境中,AI的应用仍然困难。尹成浩指出:“AI性能每7个月翻倍,但在工厂或战场等环境中,应用仍然不易。”为克服这些限制,马基纳拉克斯专注于物理AI的实际实现,已在工业现场应用超过6000个AI模型,积累了大量数据。核心是自研AI操作系统“Runway”,类似于智能手机的iOS或安卓,在不同设备和环境中通用。这种结构改变了商业模式。过去一个项目需耗时一年以上,现在基于OS的结构将建设时间缩短至1至6个月。尹成浩表示:“我们正从项目导向转向可重复收入的平台结构,随着可重用应用程序的增加,盈利能力也将自然改善。”在制造和国防领域最敏感的安全问题上,尹成浩强调了不妥协的原则。他表示:“在这个领域,60%至70%的准确度毫无意义,要求接近99%的精确度和可靠性。机密数据泄露或AI失控的情况绝不允许。”Runway基于封闭网络环境,满足这些“关键任务”要求。◆以K制造为参考,全球市场扩张,2027年实现盈亏平衡全球扩张正在加速。马基纳拉克斯在进军日本一年内与主要制造企业签署了四项合同,并在欧洲与德国库卡机器人子公司合作。尹成浩表示:“在汽车、电池、半导体等领域与世界领先的韩国企业建立的参考在全球市场上是强大的信任资产。海外企业也因技术已被验证而加快引进速度。”特别是日本,尽管制造业规模大,但AI应用相对较低,预计未来需求将快速增长。日本政府也在推动AI应用企业的扩展和人才培养,加速产业数字化转型,相关市场增长潜力巨大。在这种环境下,马基纳拉克斯计划以当地主要制造企业为中心,快速建立客户基础。通过此次IPO筹集的资金将用于技术提升和全球市场的抢占。尹成浩提出的“黑暗工厂OS(暂定名)”是实现“完全自主制造”的核心技术,相关研发以及北美、日本等全球据点的扩展也将得到支持。关于盈利时间,尹成浩提出了具体目标:“如果AI OS的扩展按计划进行,2027年可实现盈亏平衡。考虑到当前的增长势头和市场需求,这是一个完全现实的目标。”最后,尹成浩表示:“物理AI不是遥远的未来,而是已经开始的趋势。我们将通过在工厂和战场等实际环境中运行的AI,创造产业的新标准。”※ 本报道经人工智能(AI)系统翻译与编辑。
2026-04-28 22:55:35 -
人工智能填补劳动力缺口,乌山开启自主制造转型随着国内制造业面临劳动力减少和老龄化的结构性危机,生产方式的转型正在加速。特别是在乌山,造船和石油化工两大产业正通过引入人工智能(AX)来解决各自的问题,推动整个工业园区的转型。根据26日的行业消息,乌山美浦国家工业园正在扩大AX的应用,以解决“人力短缺”和“安全及工艺风险”。乌山美浦的造船业面临生产现场人力缺口问题。去年制造业就业者比例降至历史最低的15.2%,就业人数连续三年下降。同时,55岁以上的老龄劳动力比例迅速扩大,预计未来5至10年内核心熟练工人将大量流失。由于造船工艺依赖熟练工人的经验,这可能导致生产力下降和质量差异。因此,造船厂正在推广基于工艺数据的“自主制造”,通过AI分析工艺条件并进行决策,降低对人力的依赖。现场正在尝试通过设备运营数据来优化工艺和自动控制。制造AI解决方案公司也在快速增加应用案例。Miracom I&C通过制造执行系统(MES)“Nexplant MESplus”实现了制造数据的综合管理,AI分析和判断工厂运营。LS Tira Yutec提出了将工人、设备和机器人通过AI连接的综合运营模式,提高了无人化水平。在石油化工行业,安全是首要任务,围绕“AX验证工业园建设项目”,正在推进工艺数据标准化和AI分析体系的建立。以乌山试点工厂为中心,正在验证12种工艺、设备和安全领域的AI服务,并计划推广至KPX化学等公司。核心技术包括MI Cube Solutions的“数字孪生建模器”,该技术基于国际标准(AAS)整理工厂设备数据,AI识别后在虚拟空间中实现工厂,可以提前模拟工艺异常并得出最佳操作条件。此外,结合大规模语言模型(LLM)和搜索增强生成(RAG)的“安全AI代理”也将引入。当工人询问“当前压力条件下的风险因素是什么”时,AI将基于手册和事故数据实时提供应对方案。这些技术预计将转变为基于云的SaaS形式,扩展至中小制造企业。政府也通过GPU基础设施支持和制造AI中心建设等措施,支持AX在整个行业的应用。※ 本报道经人工智能(AI)系统翻译与编辑。
2026-04-27 17:00:00
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马基纳拉克斯CEO谈物理AI在制造和国防领域的应用“从原材料采购到设计、生产、质量和供应,全过程由人工智能(AI)实现自主化的‘完全自主制造’是马基纳拉克斯的愿景。”28日,在首尔江南区马基纳拉克斯总部,CEO尹成浩解释了工业AI的发展方向。他提出的“完全自主制造”是AI在物理环境中直接运行的“物理AI”在工业中的扩展形式。随着英伟达和特斯拉等公司推动物理AI成为全球热点,马基纳拉克斯通过实际应用案例证明了其可能性。尹成浩表示:“物理AI不仅限于人形机器人或自动驾驶,而是从智能化现有工厂设备开始。在这种背景下,制造和国防是最有可能实现的领域。”马基纳拉克斯成立于2017年,专注于汽车、半导体和国防等高性能、高可靠性和高安全性要求的行业,提供AI解决方案。公司在“AI基础设计与优化”领域拥有大量专利,技术实力雄厚。近期,公司启动了针对机构投资者的需求预测,正式推进IPO程序,成为今年“AI IPO”潮流的领军者。◆物理AI扩展至战场,AI参谋指挥作战马基纳拉克斯的自主制造另一重点是国防领域。尹成浩表示:“国防领域不仅是能否做好,而是必须要做的领域。”他指出,AI在提高维护效率方面已取得成果,并计划扩展到战场作战判断的“AI参谋”角色。随着无人机等低成本武器系统的普及,硬件的精确控制和操作成为关键因素。AI的有效运用将决定战力差异。尹成浩计划基于“国防AI操作系统(暂定名)”扩大战场应用案例。◆工业AI的死亡谷,通用OS Runway突破然而,工业AI的应用仍面临“死亡谷”(技术验证到商业化的瓶颈)。尽管技术快速发展,但在复杂和不可预测的环境中,AI的应用仍然困难。尹成浩指出:“AI性能每7个月翻倍,但在工厂或战场等环境中,应用仍然不易。”为克服这些限制,马基纳拉克斯专注于物理AI的实际实现,已在工业现场应用超过6000个AI模型,积累了大量数据。核心是自研AI操作系统“Runway”,类似于智能手机的iOS或安卓,在不同设备和环境中通用。这种结构改变了商业模式。过去一个项目需耗时一年以上,现在基于OS的结构将建设时间缩短至1至6个月。尹成浩表示:“我们正从项目导向转向可重复收入的平台结构,随着可重用应用程序的增加,盈利能力也将自然改善。”在制造和国防领域最敏感的安全问题上,尹成浩强调了不妥协的原则。他表示:“在这个领域,60%至70%的准确度毫无意义,要求接近99%的精确度和可靠性。机密数据泄露或AI失控的情况绝不允许。”Runway基于封闭网络环境,满足这些“关键任务”要求。◆以K制造为参考,全球市场扩张,2027年实现盈亏平衡全球扩张正在加速。马基纳拉克斯在进军日本一年内与主要制造企业签署了四项合同,并在欧洲与德国库卡机器人子公司合作。尹成浩表示:“在汽车、电池、半导体等领域与世界领先的韩国企业建立的参考在全球市场上是强大的信任资产。海外企业也因技术已被验证而加快引进速度。”特别是日本,尽管制造业规模大,但AI应用相对较低,预计未来需求将快速增长。日本政府也在推动AI应用企业的扩展和人才培养,加速产业数字化转型,相关市场增长潜力巨大。在这种环境下,马基纳拉克斯计划以当地主要制造企业为中心,快速建立客户基础。通过此次IPO筹集的资金将用于技术提升和全球市场的抢占。尹成浩提出的“黑暗工厂OS(暂定名)”是实现“完全自主制造”的核心技术,相关研发以及北美、日本等全球据点的扩展也将得到支持。关于盈利时间,尹成浩提出了具体目标:“如果AI OS的扩展按计划进行,2027年可实现盈亏平衡。考虑到当前的增长势头和市场需求,这是一个完全现实的目标。”最后,尹成浩表示:“物理AI不是遥远的未来,而是已经开始的趋势。我们将通过在工厂和战场等实际环境中运行的AI,创造产业的新标准。”※ 本报道经人工智能(AI)系统翻译与编辑。
2026-04-28 22:55:35 -
人工智能填补劳动力缺口,乌山开启自主制造转型随着国内制造业面临劳动力减少和老龄化的结构性危机,生产方式的转型正在加速。特别是在乌山,造船和石油化工两大产业正通过引入人工智能(AX)来解决各自的问题,推动整个工业园区的转型。根据26日的行业消息,乌山美浦国家工业园正在扩大AX的应用,以解决“人力短缺”和“安全及工艺风险”。乌山美浦的造船业面临生产现场人力缺口问题。去年制造业就业者比例降至历史最低的15.2%,就业人数连续三年下降。同时,55岁以上的老龄劳动力比例迅速扩大,预计未来5至10年内核心熟练工人将大量流失。由于造船工艺依赖熟练工人的经验,这可能导致生产力下降和质量差异。因此,造船厂正在推广基于工艺数据的“自主制造”,通过AI分析工艺条件并进行决策,降低对人力的依赖。现场正在尝试通过设备运营数据来优化工艺和自动控制。制造AI解决方案公司也在快速增加应用案例。Miracom I&C通过制造执行系统(MES)“Nexplant MESplus”实现了制造数据的综合管理,AI分析和判断工厂运营。LS Tira Yutec提出了将工人、设备和机器人通过AI连接的综合运营模式,提高了无人化水平。在石油化工行业,安全是首要任务,围绕“AX验证工业园建设项目”,正在推进工艺数据标准化和AI分析体系的建立。以乌山试点工厂为中心,正在验证12种工艺、设备和安全领域的AI服务,并计划推广至KPX化学等公司。核心技术包括MI Cube Solutions的“数字孪生建模器”,该技术基于国际标准(AAS)整理工厂设备数据,AI识别后在虚拟空间中实现工厂,可以提前模拟工艺异常并得出最佳操作条件。此外,结合大规模语言模型(LLM)和搜索增强生成(RAG)的“安全AI代理”也将引入。当工人询问“当前压力条件下的风险因素是什么”时,AI将基于手册和事故数据实时提供应对方案。这些技术预计将转变为基于云的SaaS形式,扩展至中小制造企业。政府也通过GPU基础设施支持和制造AI中心建设等措施,支持AX在整个行业的应用。※ 本报道经人工智能(AI)系统翻译与编辑。
2026-04-27 17:00:00