LG电子将其业务组合扩展至AI数据中心、智能工厂、机器人及车载等工业领域，展示了超越家电的技术。该公司在韩国电子展上全面展示了将传统家电技术与AI基础设施及企业间交易（B2B）解决方案相结合的战略。 LG电子宣布，将于13日至16日在首尔江南区COEX举行的第57届韩国电子展（KES 2026）上参展。展馆面积达902平方米，分为“日常层”和“工业层”，分别展示日常生活和B2B业务。 在工业层中，LG电子重点展示了其未来增长业务之一的AI数据中心冷却技术。展出了从冷却机到冷却水分配装置（CDU），再到直接吸收半导体热量的冷板的“芯片到冷却机”解决方案。随着AI服务器发热量的增加，冷却设备成为数据中心电力效率和稳定性的关键基础设施。 此外，LG电子还展示了将AI与机器人结合的智能工厂技术。三台自主移动协作机器人“LG MoMa”正在搬运和工作，展示了结合数字双胞胎和机器人的物理AI技术，能够自主判断和执行生产现场的任务。 LG电子还介绍了将家电领域的部件技术扩展到机器人领域的过程。基于洗衣机的DD电机技术，扩展至驱动机器人关节的核心部件——执行器。LG电子通过自有的机器人执行器品牌“Axium”来培育相关部件业务。 车载技术也是工业层的重要组成部分。展出了应用于车辆前挡风玻璃的透明OLED显示屏，以及能够识别驾驶员视线并提供信息的视觉解决方案。同时，展示了为后座乘客提供个性化内容、视频通话和翻译服务的AI基础信息娱乐技术。 在日常层，LG电子展示了其现有消费业务如何超越产品销售，扩展至服务和空间。包括家电订阅服务在内的超高端家电SKS和LG Signature的居住空间也在展出。 此外，模块化住宅“智能小屋”和露营型AI移动空间“Schwielaum”也进行了连接。通过AI家庭中心“LG ThinQ On”，用户可以在家中提前启动车辆的烤箱，或在车辆中控制家中的家电。这一构想旨在将家电、住宅和车辆连接成一个生活空间。 此次展览展示了LG电子的AI业务范围已从家用产品扩展至数据中心、工厂、机器人和汽车。尤其是冷暖空调、马达和显示器等现有业务所掌握的技术，正在被应用于新的B2B市场。LG电子的战略是将其在AI时代的硬件竞争力扩展至工业解决方案业务。

迪普利是一家通过人工智能（AI）分析制造现场声音，以管理质量和安全的企业。起初的出发点是婴儿的哭声，但现在已经扩展到分析汽车零部件等制造现场的机械声和连接声，正在拓展工业音响AI市场。 在30日于首尔麻浦区的迪普利办公室，李秀智代表表示：“可以认为迪普利是一家为自动化工厂提供听觉模块的公司。”他认为：“在机器人逐渐变得像人类的时刻，仅靠视觉是不够的，听觉模块将会发挥作用。” 李代表选择音响AI作为业务的起点是基于“信号处理”。他毕业于KAIST电子工程专业，之后在首尔大学脑认知科学专业专攻脑电波信号处理。他解释说，虽然脑电波和声音看似是不同的数据，但在技术上是相似的领域。他表示：“从大方向来看，声音和脑电波都是信号处理的领域。”随着频率划分和预处理技术的发展，最近AI与深度学习的结合使得“能够以更高的分辨率分析更多的信号”。 李代表将声音分析技术的发展比作相机的进步。他指出，过去模糊的图像通过高分辨率的发展能够读取更多信息，声音同样因为AI技术的发展而创造了细致分析的环境。 迪普利并非一开始就关注制造现场。2020年，他们推出了通过AI分析婴儿哭声的应用程序“WAAH”。在亲自抚养孩子的过程中，他发现仅凭哭声很难判断孩子的需求，这一经历成为了商业的起点。 李代表回忆道：“我也有一个孩子，发现很难理解孩子的表达。”他认为：“如果收集大量数据进行分析，可能会有效。”有经验的父母可以在一定程度上区分饥饿或不适，但对于初次育儿的人来说，利用数据的想法应运而生。 然而，在进行B2C业务的同时，迪普利也在思考如何将积累的技术应用于合适的领域。最终，考虑到作为技术基础创业团队的身份和现有技术能力，他们决定转向B2B。李代表表示：“我们是一个技术基础的创业团队，至今积累了很多技术。”他认为：“我和共同创始人都是工程背景，因此B2B更适合我们。” B2C与B2B的差异在于商业模式。李代表解释道，在面向消费者的业务中，提升用户界面（UI）和用户体验（UX）以及在线营销非常重要，而在制造业中，进入现场验证技术和建立信任的过程则至关重要。 李代表表示：“B2C和B2B在根本上感觉非常不同。”他提到，在B2C阶段，“有很多团队专注于提升消费者的便利性UI·UX方面，并进行了大规模的在线营销。”而在制造领域，“通过展会或可信的报道来建立信任度则显得尤为重要。” 在业务转型过程中，组织也经历了一次大幅缩减。为了婴儿哭声分析业务增加了人手，但在停止该业务后又减少了人员，最终由李代表、共同创始人及两名同事共四人重新开始B2B业务。之后，组织再次扩大，目前有27名员工，其中约三分之二为开发人员，分别负责AI算法和产品开发。 迪普利在制造现场发现的问题是依赖“人耳”的质量检查的局限性。在汽车零部件制造现场，长期以来通过听声音来检查产品是否移动、连接器和螺栓是否正常连接。 然而，人工听取的检查难以留下客观数据。检查者的熟练程度和状态可能影响判断，追踪不良判断的依据也不易。李代表指出：“在传统汽车行业中，都是通过人耳来检查的，但现在仅靠人耳已难以客观判断。”他认为，必须留下证据和资料并将其数据化，“我们正在经历将这些转变为系统的过程。” 迪普利的工业音响AI解决方案“Listen AI Industrial”被用于汽车电机、执行器、轴承等的质量检查，以及连接器和螺栓连接声的检查。目前每小时超过1.8万个产品实现100%在线检查，累计音响数据超过52万小时，20TB以上。 在这个过程中，李代表特别关注的是“数据”。在制造线上，每天生产数百到数万个产品，产生的声音与产品信息一起被积累。他表示：“在量产环境中，某些生产线每天生产几百个，而某些生产线则多达几万个。”这些生产线的声音会被完整记录，并与产品信息关联，数据化。 这不仅仅是简单地收集声音。它能够连接正常产品与不良产品的声音、声音来源于哪个产品、生产时点和工艺信息等。因此，李代表将现场积累的数据视为迪普利的竞争力。他强调：“这样的数据持续积累是非常重要的资产。” 音响AI在制造业中的应用背景也与汽车产业的变化有关。随着电动车的普及，车辆本身变得安静，对小的连接或异常声音的质量管理变得重要。过去依靠人耳确认的微小差异，现在需要通过数据进行区分和记录。 李代表承认音响AI相比于视觉AI仍然是一个较小的市场。然而，他认为，随着制造现场的自动化，不仅需要视觉，还需要负责其他感官的传感器。他表示：“音响AI可能是一个相对较小的领域，但我认为它是视觉的第二感官。”他进一步预测：“如果制造行业继续朝着自动化系统发展，音响AI将在多种传感器模态中发挥重要作用。” 迪普利也在基于国内制造业的应用案例，瞄准全球市场。2025年，他们向H集团旗下的国内和墨西哥业务提供了Listen AI Industrial，2026年则向全球汽车电机制造企业交付了解决方案。目前在全球30个工业现场运营该解决方案。 今年6月，迪普利获得了来自Dev Sisters Ventures、Soo Investment Capital和Nautilus Investment的2.5亿韩元新投资，并在8月被选为中小企业部TIPS一般轨道。 到目前为止，迪普利专注于提升特定生产线的性能，未来将致力于提高同一产品的整体完成度，以便更多制造企业能够快速使用。李代表表示：“如果之前专注于提升单一生产线的技术性能，现在将致力于提升基本产品力，以便更多客户能够使用。”他指出：“缩短导入时间和安装时间将降低成本，使更多客户能够使用。” 进入全球制造企业也是重要目标。李代表表示，当前公司规模每年增长约三倍，并表示将专注于快速增加客户的实际导入，而非投资融资或上市（IPO）。 李代表对迪普利的最终愿景非常明确。他希望AI不仅能替代人类的视觉，还能使机器理解人类听觉的领域。 李代表将迪普利的方向描述为“制造工业机器人耳朵的公司”。他表示：“在自动化工厂中，过去主要是视觉模块，而在机器人逐渐变得像人类的时刻，听觉模块也变得必要。”他希望成为提供听觉模块的公司。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

人工智能（AI）技术正在受到关注，它能够通过声音识别异常现象，从而发现机械故障。这项技术通过分析机器声和连接声等微小差异，判断制造现场产品的异常情况。 音响AI公司迪普利成立于2017年，由毕业于KAIST电子工程专业并在首尔大学获得脑认知科学硕士学位的李秀智代表创办。她曾在首尔大学医院担任研究员，并担任医疗企业的产品总负责人，随后创立了迪普利，致力于音响AI技术的开发。 迪普利的核心解决方案是工业音响AI“Listen AI Industrial”。该系统实时分析制造现场量产线上的机器声和环境声，检查电机、执行器、轴承等驱动部件的质量，或判断连接器和螺栓的连接状态。 以往，熟练的检验员常常依赖自身的听觉来判断异常情况，而Listen AI则通过数据分析来实现。公司表示，这是一种量化声音基础的质量和连接检查的解决方案，减少了对熟练工人个体判断的依赖。 迪普利目前已积累超过52万小时的音响数据，数据量超过20TB。这相当于178名熟练检验员在一年内每天工作8小时所需的听音量。Listen AI基于这些数据，实时分析量产线上的产品声音。 目前，该系统每小时能够对超过1.8万件产品进行100%的在线判定。公司表示，按年计算，分析的产品数量超过1.5亿件。每件产品的声音可以在0.1秒内做出判断。 此外，依赖人耳的检查局限性也得以降低。通过减少检验员的熟练度或疲劳度对判断的影响，安装和运营无声室的成本也降低了60%。尤其是在制造现场，连接不良可能导致后续产品召回，因此对量化检查体系的需求非常充足。 该解决方案目前正在汽车制造现场扩大应用范围。2025年5月，迪普利开始向H集团的子公司在国内和墨西哥的现场供货，今年1月又向全球汽车电机制造企业提供了解决方案。目前，迪普利的解决方案在包括H集团子公司、全球汽车电机制造商效能电气、韩国铁路等在内的全球30个行业现场运行。 迪普利还在积极拓展海外制造现场。公司与英国当地合作伙伴签署了Listen AI的独家销售合同，开始进军欧洲市场。在北美，迪普利正在美国南部的“电池带”地区（如乔治亚州、阿拉巴马州和田纳西州）扩大制造现场的引入，计划在年内在该地区引入3个以上的制造现场解决方案。 随着制造现场无人化进程的加快，迪普利认为音响AI的应用场景也将不断增加。随着越来越多的工厂使用机器人进行连接器或螺栓的连接，立即判断连接结果的需求也在增加。因此，迪普利正在将Listen AI与视觉检测结合，扩展为多模态AI。 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

美国虽然对中国制造的人形机器人的进口实施了限制，但特斯拉仍决定在中国采购机器人核心部件。分析认为，这是为了提高产品的性价比，尽管面临政策风险。 据报道，特斯拉机器人团队近期已开始对中国长江三角洲地区的供应链企业进行工厂审查，以便为“Optimus”量产做准备。根据中国媒体《21世纪经济报道》的消息，拓普集团、三花智控、均胜电子等公司成为了目标企业。这些企业生产关节模块、执行器、精密结构部件等人形机器人的核心部件。特斯拉预计将采购5000台Optimus所需的部件。 早在7月，美国联邦通信委员会（FCC）以国家安全为由，宣布限制包括中国制造在内的新型外国人形机器人和四足机器人在美国的进口。这使得中国的人形机器人无法出口到美国。 美国对中国的机器人部件并未实施制裁，但未来美国可能会以国家安全为由对中国的机器人部件实施制裁。如果在使用中国机器人部件的过程中，美国宣布制裁，特斯拉将面临重新寻找供应链的压力。因此，特斯拉在从中国采购机器人部件时，实际上承担了相当大的风险。 特斯拉选择中国的最现实原因最终还是价格和生产能力。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克曾表示，Optimus的长期生产成本目标在2万到3万美元之间。根据中国媒体的报道，特斯拉正在利用中国供应链来实现2万美元的生产成本。选择中国供应链是降低生产成本的无奈之举。 然而，中国企业已经在市场上推出了远低于这个价格的人形机器人。中国优尼特的G1人形机器人售价为1万3500美元，而R1则为4900美元。特斯拉的Optimus与中国产品在性能和用途上并不相同，因此简单的价格比较存在局限性。尽管如此，中国企业凭借其制造竞争力，能够以较低的价格生产产品。 即使特斯拉使用中国部件以2万美元的成本生产产品，市场出货价格也必然会更高。为了在与中国企业的竞争中生存，特斯拉最终仍然需要依赖中国的供应链。尽管美国阻止了中国成品的进口，但在部件和材料阶段，切断对中国的依赖仍然是现实。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

随着人形机器人等物理人工智能（AI）在制造领域的快速商业化，业界呼吁建立自主机器人平台。担忧指出，如果韩国的制造基础设施被提供给全球企业，国内产业可能沦为海外企业的测试床。 韩国产业研究院于16日发布了《制造AX的物理AI生态系统发展战略》报告。报告预测，人形机器人等物理AI在服务领域之前，可能会首先在制造现场实现商业化。 市场增长速度也十分迅猛。预计到2025年，工业自动化领域的物理AI全球市场将从9500万美元增长到2032年的18亿8870万美元，年均增长约53%。制造现场相对容易进行学习和商业化。 目前，制造AI转型（AX）主要通过将AI与生产管理系统等运营技术（OT）解决方案结合，或利用数字双胞胎、设备预测维护等方式，在工厂内的固定设备上进行。然而，这种方式在高难度的非结构化工作中仍然需要人类操作员。尤其是许多中小制造企业使用的老旧设备，难以应用AI。 因此，产业研究院提出了“基于物理AI的制造AX”作为替代方案。人形机器人等AI机器人可以模仿和学习人类的行为，在不大幅改变现有工作环境的情况下执行任务，并使机器人直接操作老旧设备。这一分析认为，这可以突破以固定设备为中心的制造AX的局限。 特别是在行为数据方面，韩国具有优势。产业研究院将物理AI生态系统的六个核心要素列为：形态开发与设计、制造专用AI行为学习、执行器、机器人手、AI基础模型、在设备AI半导体。 问题在于，AI机器人学习的行为数据依赖于特定机器人的形态和结构。如果在没有自主机器人的情况下将国内制造现场提供给海外企业，国内生产的行为数据可能会被全球企业用于提升其机器人竞争力。产业研究院副研究员李俊英表示：“如果仅将制造现场交给他人而没有我们的机器人，优秀的制造基础设施可能沦为全球物理AI企业的测试床。” 因此，产业研究院建议应确保国内物理AI机器人，并以此为中心扩大国内生态系统。短期内，韩国应围绕制造专用行为学习与全球企业合作，建立市场进入基础；中长期则应培育能够实现自主形态和核心部件内化的领域。 产业研究院认为，政府正在推进的“AI机器人全球三强跃升”政策也需要围绕自主机器人形态开发进行补充。产业研究院提出，制造现场的引入阶段应根据技术成熟度，依次扩展为轻型作业、通用作业和高强度作业机器人。还建议在工业园区建立AI机器人学习基础设施，以支持缺乏自主引入能力的中小型和中型制造企业的AX。 李副研究员强调：“与以民间为主的强大物理AI生态系统的美国不同，中国正在通过国家主导战略迅速追赶美国。我们也应加快政府主导的角色，建立优秀制造基础设施与我们的机器人学习之间的良性循环。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

政府将大幅增加明年在传感器、执行器和人形机器人用二次电池等未来产业核心部件上的预算，达到620亿韩元。这不仅包括核心技术的开发，还将支持在实际环境中验证已开发技术的现场实证，以确保未来的增长动力。 许长财政经济部第二次长在10日访问了首尔江西区的Roboteers，检查了人形机器人和执行器等未来产业核心部件的行业现状，并与相关企业举行了座谈会。 此次现场访问和座谈会是为了说明新指定的超创新经济引领项目——传感器、执行器和人形机器人用二次电池等未来产业核心部件的培育方向，以及2027年政府预算案的主要支持内容，并听取产业现场的意见。 政府正在推进超创新经济引领项目，旨在通过创造世界一流产品来促进我国经济的潜在增长率反弹。在7月发布的‘2026年下半年经济增长战略’中，政府将传感器、执行器和人形机器人用二次电池指定为新项目，并提出了扩大支持以确保未来增长动力的计划。 因此，2027年政府预算案中将反映620亿韩元用于这三项核心部件的相关预算，较今年的116亿韩元增加了五倍以上。超创新经济引领项目的整体预算也从今年的2.7万亿韩元扩大到明年的3.6万亿韩元，增长33.5%。 政府计划利用该预算支持核心部件性能和可靠性的技术开发，并支持在实际运行环境中验证和完善已开发的技术。 在当天的现场，展示了人形机器人的演示，确认了实现机器人动作的执行器等核心部件的开发和应用现状。随后的座谈会上，说明了主要预算项目的支持方向，并听取了企业相关人员的产业现场困难。 与会者对未来产业核心部件技术竞争力的提升在此关键时刻获得大幅支持表示积极评价。特别是核心技术开发和现场实证支持将有助于减轻企业负担，推动商业化。 许长副部长表示：“超创新经济引领项目是为了让我们的企业创造世界一流产品，引领全球市场，并将其与我国经济的潜在增长率反弹相连接的任务。我们将通过2027年预算案积极支持传感器、执行器和人形机器人用二次电池等未来产业核心部件，使其成为新的增长动力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

现代摩比斯正在将其在汽车部件领域积累的技术向机器人技术扩展，以加快未来业务的开发。公司不仅提升了软件定义汽车（SDV）等下一代车辆技术，还首次公开了人形机器人执行器，进一步拓展了业务领域。 现代摩比斯于10日宣布，将在京畿道龙仁的技术研究所举办“2026年研发技术日”，活动将持续至18日。此次活动将展示包括电动化和软件定义汽车（SDV）在内的60余种下一代技术，以及正在开发的机器人用执行器。 今年是该活动的第三届，主题为“从移动部件到未来机器人技术的扩展”。现代摩比斯计划将其在传统汽车部件业务中积累的电动化和电子控制技术与下一代机器人部件相结合，以获取新的增长动力。 展区设计为经过六个移动核心部件区域后，连接至机器人部件。此次首次展示的两种正在开发的执行器是机器人关节运动的关键部件，利用减速器和控制器等技术。现代摩比斯还计划与波士顿动力公司合作，为下一代人形机器人“阿特拉斯”提供执行器。 此外，现代摩比斯还将展示多项新技术，以增强现有汽车部件的竞争力。在用户体验（UX）区域，观众可以亲身体验包括今年初在CES上获得创新奖的全息挡风玻璃显示器、虚拟现实抬头显示器和高端音响系统等下一代信息娱乐技术。 为了将研发成果转化为实际订单，现代摩比斯将具备技术竞争力的产品选为“英雄”产品，力求在全球主要订单中培育。此次活动将公开10种“英雄”产品。 其中，代表产品是下一代混合动力电池系统。该系统设计为能够应用于袋式、方形和圆柱形电池单元，扩大了整车制造商的选择范围。它可以同时采用水冷和风冷冷却方式，并在高温异常情况下通过通气阀将气体排出，增强了安全性。 在电气领域，集成控制器将自动驾驶和停车功能合并在一起，显得尤为突出。目前，先进驾驶辅助系统（ADAS）分别由远程行驶控制器和近距离停车控制器进行感知，而现代摩比斯则将其整合，提高了便利性和安全性。 现代摩比斯还展示了应对自动驾驶时代车辆结构变化的安全技术。下一代安全气囊考虑到完全自动驾驶车辆中前后排乘客面对面坐的布局进行开发，旨在保护前排乘客免受后方碰撞的影响，适应与传统车辆不同的乘坐姿势。 此外，现代摩比斯还展示了能够在两个车道宽度内进行掉头的减小转弯半径的悬挂系统、高速行驶的四轮独立转向系统、阻止热传导并能耐高温的耐火材料，以及提升电动汽车电机输出的新工艺。 现代摩比斯相关人士表示：“此次活动是一个与国内主要合作伙伴和行业人士分享研发成果的机会，旨在超越单纯的技术展示，成为全球订单扩大的平台。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

三星证券在19日表示，罗博提兹在中国市场的执行器销售迅速增长，数据业务和新产品的推出也将全面启动，因此将目标股价从32万元上调至35万元，增幅为9.4%。投资评级维持在“买入”。 三星证券研究员徐志贤表示：“由于上季度因员工绩效奖励而产生的一次性费用消失，第二季度的营业利润实现了扭亏为盈。”他还指出：“在中国等主要地区，销售将继续增长，新产品和数据业务也将全面展开。” 罗博提兹第二季度的销售额为154亿元，同比增加95%，营业利润为20亿元，实现了扭亏为盈。由于第一季度因员工绩效奖励而反映的118亿元营业费用，导致营业亏损，但该费用的消失使得盈利能力恢复正常。执行器部门的营业利润率保持在22.5%的高水平。 特别是，中国市场的销售增长尤为显著。上半年，中国销售额为22亿元，同比增加180%。这得益于不仅是人形机器人，还有各种应用场景和客户群体的执行器供应的扩大。 下半年，数据业务和新产品的推出被视为增长动力。预计基于数据工厂积累的6000多个案例，将开始向大型科技公司提供高利润的数据销售。此外，人形机器人“AI萨比恩斯”和“动态单元Q”的推出在即，初期订单的获取将成为短期股价的关键变量。 徐研究员表示：“乌兹别克斯坦生产法人和数据工厂等前瞻性基础设施投资的成果将在2027年初显现。”他还指出：“乌兹别克斯坦新工厂的扩建效果将在2028年完全反映，届时将是正式盈利的元年。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

政府通过在韩国投资公社(KIC)内设立战略投资账户，推动综合性主权财富基金的扩展。计划为半导体、人工智能(AI)数据中心、物理AI等三大超级项目提供所需的长期耐心资本。 政府于14日在青瓦台召开国务会议，由总统李在明主持，报告了2026年下半年经济增长战略的相关内容。 此次战略中，政府提出了全球超竞争力增长动力的培育作为潜在增长率反弹的核心任务。将迅速推进半导体、AI数据中心、物理AI等三大超级项目，并通过主权财富基金的改组和国民成长基金的扩大，建立资金供给体系。 关于主权财富基金的运作方式，最初提到设立独立公司，但最终决定在KIC内设立战略投资账户。利用现有KIC的主权财富基金运作经验和全球网络，迅速增强投资功能。 战略投资账户将作为国内外战略投资的长期耐心资本供给窗口。资金来源包括政府出资、捐款和运作收益等，运作收益仅用于再投资、分红和国库回收，以防止目的外使用。 投资对象主要集中在包括三大超级项目在内的战略产业、金融与基础设施等基础产业，以及与国家竞争力和经济安全相关的海外供应链产业。政府还计划推动与海外主权财富基金的合作投资，以引导国内战略产业的民间和海外资金流入。 政府决定设立机制以防止外汇储备信任度受损。现有KIC的外汇储备委托账户与新设的战略投资账户将严格区分。两者之间将设立所谓的‘防火墙’，确保外汇储备的运作稳定性与战略投资功能互不影响。 财政经济部副部长李亨日表示：“目前KIC的性质偏向储蓄型主权财富基金，但如果增加战略性主权财富基金的功能，就会成为综合性主权财富基金。”他还表示：“但我们会在内部建立防火墙，确保彼此不受影响。” 政府推动主权财富基金改组的背景是为了使半导体的繁荣不止于短期经济周期。在AI转型的背景下，半导体出口和企业业绩改善，政府计划通过大规模投资扩大生产能力和产业生态，以实现潜在增长率的反弹。 在三大超级项目中，半导体领域将推进内存生产能力的扩充和下一代电力半导体的支持。政府计划通过尽早完成首都圈的用人和平泽等地的半导体工厂建设，以及西南地区半导体工厂的建设和先进半导体材料测试平台的建立，保持半导体的超竞争力。 在AI数据中心领域，大规模投资和全球AI中心的建立是核心。政府将支持AI数据中心的建设，并推动与主要国际机构合作，引进AI合作中心。同时，还将制定国家数据基本法等，促进数据经济的活跃。 在物理AI领域，将加强对机器人、自动驾驶、智能制造等七大领先领域的支持。政府计划选拔五个团队开发独立的AI模型，最终集中支持两个精英团队，开发全球顶级的AI模型。 作为战略产业资金供给的另一个支柱，将利用国民成长基金。计划在第三季度推出6000亿韩元规模的国民参与型国民成长基金，并在下半年目标提供超过15万亿韩元的资金支持。 在国民成长基金内，将设立超创新经济基金，加强对传感器、执行器、类人机器人用二次电池等超创新经济领先项目的支持，支持先进技术的商业化、验证和商品化全过程。 研发支持方式也将进行改革。计划从以出资为主的研发转向包括出资方式的投资型研发，建立可回收和再投资的结构。通过此举，提高对先进产业财政支持的持续性和效率。 财政部相关人士表示：“重要的是不让半导体繁荣带来的机遇流失于短期周期，而是通过大规模投资和生产力提升将其转化为实际成果。”他表示：“将通过主权财富基金和国民成长基金等，向战略产业提供所需的长期资金。”

金勇范青瓦台政策室长于11日公布了将半导体、数据中心和物理人工智能（AI）结合成一个循环结构的“圣三位一体项目”构想，旨在将韩国打造成人工智能供应链的核心枢纽。金室长特别指出，应在包括湖南在内的非首都圈建立数据中心，以此作为缓解首都圈集中化的战略。正在进行李在明总统上任后的首次欧洲访问的金室长在当天的Facebook上表示：“过去全球人工智能供应链主要是由美国设计软件和模型，台湾制造先进半导体，中国负责大规模制造，但这三者现在都面临动荡。”他进一步指出：“大型科技公司正在寻找解决这些问题的方案。”金室长强调：“韩国是一个同时具备半导体、电力基础设施和先进制造能力的国家，三者的结合将使韩国不仅仅是一个提供零部件的国家，而是成为支撑整个人工智能供应链的枢纽。”他还表示：“在人工智能时代，战略价值来自于提供模型运行所需的基础设施，而非模型本身。半导体使数据中心成为可能，数据中心推动物理人工智能的发展，而物理人工智能又生成新的数据。”金室长指出：“一旦这个循环开始，产业将不是各自独立增长，而是像飞轮一样加速。”他将“圣三位一体项目”提议为国家层面的飞轮概念框架。他强调了内存半导体供应与人工智能数据中心之间的联系，并补充道：“人工智能数据中心最好设立在电力富余或靠近发电设施的非首都圈。”金室长指出：“如果在发电站附近建立大型消费市场，电力将就地使用，从而减轻输电网络的负担，且与首都圈家庭和工业使用的电力分开。此外，大型人工智能数据中心的明确需求将成为吸引该地区电力和输配电投资的催化剂。”他还表示，非首都圈人工智能数据中心的建立可以作为区域均衡发展的战略。金室长提到：“负责设计和施工的建筑与工程、冷却和电力管理设备、运营和维护、网络设备的合作伙伴将围绕数据中心聚集。如果他们在当地扎根，数据中心将不仅仅是消耗电力的设施，而是区域产业和税收的中心。”他进一步强调：“越是在非首都圈设立，越能缓解首都圈的集中化，同时在地区植入先进产业基础。”金室长的此次发言被解读为与李总统在8日的就职一周年记者会上提到的“将很快向国民公布一项大规模投资项目，以实现增长战略的重大转变”相关联。金室长提到的“非首都圈人工智能数据中心”可能与政府近期推动的三星电子在光州建立半导体工厂的计划有关。SK海力士也预计将很快公布在湖南的投资计划。金室长表示：“物理人工智能将成为推动韩国经济增长的‘第二个半导体’，韩国的优势不仅在于能够制造机器人，还在于拥有可以大规模运作和学习的工业现场，这是其独特之处。”他补充道：“汽车工厂、半导体生产线、造船厂、物流中心和先进制造设施都是物理人工智能强有力的实证基础和测试平台，可靠的电机、执行器、传感器和控制系统将成为物理人工智能时代的核心部件。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。