Репортаж от Wedoany，19 июня 2026 года Национальное агентство по содействию ИКТ-индустрии (NIPA) и Институт планирования и оценки информационных технологий (IITP) официально учредили «Второй этап Альянса физического ИИ» в отеле The Plaza в районе Чунгу, Сеул. Планируется внедрить лабораторные технологии физического искусственного интеллекта (ИИ) в реальные промышленные площадки для повышения глобальной конкурентоспособности. Альянс сосредоточится на трёх основных направлениях: обеспечение отечественных ключевых технологий, создание инфраструктуры данных и продвижение верификации на производственных площадках, запуская масштабные проекты.
На церемонии учреждения второго этапа Альянса Чон Су-джин, руководитель регионального подразделения AX в NIPA, отметила, что в ходе первого этапа были собраны мнения более 200 компаний, и результаты показали, что технологическая зависимость, нехватка данных и регуляторные барьеры являются наиболее актуальными проблемами. В связи с этим Альянс выдвинул три ключевые задачи: технологическая независимость, обеспечение данных и улучшение регулирования. Первая задача — создание полного стека (Full Stack) физического ИИ на основе отечественных технологий. Чон Су-джин подчеркнула, что в настоящее время отечественная промышленность сильно зависит от зарубежных платформ ИИ и вычислительных экосистем, и в стратегических областях, таких как оборона и безопасность, необходимо обеспечить технологический суверенитет и локализацию ключевых технологий. В настоящее время совместно с Министерством науки и ИКТ ведётся работа по обеспечению ключевых технологий физического ИИ, а также параллельно разрабатываются специализированные модели физического ИИ для производственного сектора, с целью перехода от НИОКР к коммерциализации и выходу на глобальные рынки. Вторая задача — создание системы генерации поведенческих данных для физического ИИ. Поскольку физический ИИ не может полагаться исключительно на существующие данные, требуется специализированная инфраструктура для генерации и верификации реальных промышленных данных. Для этого NIPA продвигает строительство «Центра обучения физическому ИИ» для генерации данных, моделирования и синтеза данных. Проект находится на стадии планирования, и будет разработан план эксплуатации совместно с предприятиями. Третья задача — улучшение правовой и институциональной среды. Чон Су-джин отметила, что улучшение регулирования является необходимым условием для распространения физического ИИ в промышленности и коммерции, и будет продолжен сбор институциональных трудностей, с которыми сталкиваются компании при разработке технологий и коммерциализации, с последующим отражением в корректировках политики.
Инфраструктура данных рассматривается как ядро конкурентоспособности физического ИИ. Физический ИИ требует, чтобы роботы распознавали окружающую среду, принимали решения и действовали, причём объём необходимых данных значительно превышает объём данных для генеративного ИИ. Отрасль прогнозирует, что масштаб данных, необходимых для обучения, будет в сотни и тысячи раз больше, чем для больших языковых моделей (LLM). Ким Ук, руководитель проекта физического ИИ в IITP, подчеркнул, что объём данных, необходимых для физического ИИ, в 100–1000 раз превышает объём данных для LLM, и создание масштабного конвейера данных, объединяющего реальные и виртуальные данные, является ключом к успеху технологии. Эти данные будут использоваться для обучения «мировых моделей» автономного управления роботами, а также для совместного проектирования с полупроводниками для периферийного ИИ со сверхнизкой задержкой, формируя экосистему интеграции программного и аппаратного обеспечения.
Что касается верификации на производственных площадках, уже запущен крупномасштабный проект сроком на 5 лет. Ли Джун-у, руководитель проекта AX в регионах Чонбук и Кённам от NIPA, представил план крупного проекта с двумя осями — Чонбук и Кённам. В регионе Чонбук проект направлен на создание будущих производственных заводов на основе ИИ, разработку модели «безлюдного и автономного завода» с взаимодействием человекоподобных роботов и интеллектуального оборудования, а также создание испытательного стенда и платформы данных с предложением стандартизации. В регионе Кённам акцент делается на «повышении физического интеллекта» на производственных площадках, разработке моделей ИИ, которые автономно изучают физические законы на основе данных оборудования и процессов, реализуя взаимодействие человека и машины, а также перенося опыт квалифицированных операторов в ИИ для повышения производительности и безопасности. Ли Джун-у отметил, что конечная цель — создать эталон будущего производства, где ИИ автономно поддерживает работу завода, улучшить структуру региональной обрабатывающей промышленности и создать новую отрасль, где заводские модели могут экспортироваться по всему миру.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
