Physical AI Tech Week在首尔举行

本月13日至14日，Physical AI Tech Week在首尔江南区COEX举行，Rebellions与FuriosaAI等企业展示了用于制造与物流领域的NPU硬件及实时推理基础设施。

“Physical AI Tech Week”于本月13日至14日在首尔江南区COEX举行。此次活动由大韩民国科学技术信息通信部主办，NIPA与实体人工智能联盟共同主办，旨在构建超越数字空间、能够感知物理环境并采取行动的“Physical AI（物理人工智能）”技术生态系统，并通过民官合作促进制造、物流、服务等国家支柱产业的数字化转型。

主办方旨在通过政府部门、产业界与研究机构之间的协作，共享2027年度研发（R&D）及实证政策方向，并构建相关的标准化路线图。参展企业介绍了可部署于制造生产线、物流据点及危险区域的解决方案，并寻求业务合作伙伴。

在展馆内的“Physical AI计算”区域，Rebellions和FuriosaAI等韩国AI芯片设计企业展示了自主研发的NPU硬件及运行环境。Rebellions基于下一代高性能神经网络处理器（NPU），介绍了用于Physical AI核心模型的实时推理基础设施；FuriosaAI则展示了应对数据中心和边缘环境的高效NPU架构技术。Nota AI公开了帮助在大容量机器人模型在端侧环境中以低延迟进行处理的超轻量化优化解决方案。

除计算技术外的其他展示区域分为感知与作业控制的机器人手、视觉基础模型，以及设备集成管控、数据标准化等领域展位。RLWRLD和Tesollo等企业展示了将高自由度机器人手硬件与视觉-语言-行动（VLA）模型相结合的技术，能够在非结构化环境中实现对物体的精密操作。

在演示区域，maum.ai展示了利用四足机器人进行室内外自主巡逻及地雷探测任务的装备；LG CNS通过模拟展示了从数据工厂到智能工厂的集成产业智能化结构。KAIST、Daim Technology、Pebblous、KT等企业的展位则介绍了暗工厂蓝图、用于机器人设备集成管控的数字孪生技术，以及用于Physical AI的数据合成与质量验证操作系统。展览内容还包括了支撑硬件控制技术的底层数据基础设施及标准化相关内容。

技术演示中的亮点在于机器人抓取不规则晃动或形状不一物体的动作，以及高度发达的软件技术。与过去基于精密传感器和固定坐标进行重复动作的方式不同，现在的软件能够实时识别传送带上移动的电缆、箱子及机械零件的速度与方向，并控制机器人动作。通过将依赖视觉信息的传统算法与能将接触瞬间的扭矩、压力立即转换为电机指令的行为控制软件相结合，工业现场机械的反应速度与准确度呈现出更加稳定的态势。

在名为“Physical AI Tech Day”的会议环节，来自产业界与学术界的专家进行了主题演讲与技术发布。MIT教授Sangbae Kim以“行动中的智能（Intelligence into Action）”为题，解释了物理世界的力学结构与智能算法相结合的原理。此外，国内外机器人专家分享了如何将机器人基础模型（RFM）应用于制造及物流线中尚未实现自动化的作业。演讲者们诊断认为，若要将基础研究成果与现场设备联动，实时控制模型的设计及工业数据加工体系至关重要，这些能力将决定未来的全球竞争力。

发布会与展览还探讨了技术应用于实际工序时的预期效果。讨论重点并非生成式模型的参数规模或基准测试分数，而是投入特定工序后的误差率降低、设备停机时间最小化以及与现有工厂操作系统联动等实际应用效用。能否在尚未实现自动化的工序中执行任务并辅助或替代作业人员，以及引入成本是否能产生相应的效益，成为了主要的审查事项。

与此同时，现场也流露出业界对全球技术发展速度及中国企业追赶的危机感。由于中国机器人及AI企业凭借巨大的内需市场、国家支持以及制造工厂数据，正在扩大类人机器人与智能制造解决方案的现场部署并加快实证速度，业内人士呼吁韩国企业不应仅停留在算法研究阶段，而应加速现场验证。有指出认为，若将研究成果转化为实际应用的速度过慢，可能会在全球竞争中落后。

针对这一情况，参展企业不再仅仅解释开发计划，而是致力于展示实际运行结果。展位前方的显示器和演示台上，反复播放的并非概念验证动画，而是从制造工厂、酒店、物流分拣中心收集的运行日志以及工业边缘设备的实时控制视频。企业通过现场数据和控制视频来解释技术的运作方式及应用结果。

此次活动也是观察初创企业可切入的技术领域的契机。对于资源有限的企业而言，需要大规模资本投入的硬件量产或从零开始开发通用基础模型可能会带来资金负担。企业应集中精力利用本次活动提出的标准化接口和NPU环境，开发适配特定制造工序或服务领域的应用软件及数据优化体系。此外，通过与大企业的技术验证（PoC）获取现场数据，并以定量数值展示在特定环境下减少误差的能力，也是企业所需的执行力。

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