“开始自动驾驶。” 在平日的晚上10点，首尔江南区梅峰站附近，乘坐自驾出租车“首尔自动车”，车辆开始移动。驾驶座上坐着自驾经理，但没有碰触方向盘。方向盘自动左右转动，车辆根据信号减速，与前车保持距离。 基于起亚EV6制造的自驾出租车与普通车辆不同，外观上明显可见多个传感器和摄像头，用于监测周围道路。卡卡奥出行自主开发的模块化传感器平台“AV-套件”，配备了3个激光雷达、5个雷达和7个摄像头，能够识别周围车辆、行人和道路环境。 在后座，乘客可以通过视觉化设备“AVV（自动驾驶视觉化器）”查看自驾车所观察的道路。车辆、行人以及未来行驶路径以实时三维图形呈现。 当天的首尔自动车试乘在梅峰站一带进行，持续约20至30分钟。路线经过了左转、右转、儿童保护区、隧道和车辆合流等城市自驾中可能遇到的多种环境。 经过儿童保护区到GPS信号弱的隧道 行驶过程中，车内传出“这是儿童保护区”的提示。同时，后座的AVV也显示已进入儿童保护区。 卡卡奥出行自8月起扩大了首尔自动车的行驶范围，包括儿童保护区等交通弱势群体保护区。在保护区内，车辆需以限制速度的80%以下行驶，限制急加速。例如，儿童保护区的限速为每小时30公里，则最高时速为24公里。 卡卡奥出行相关人士表示：“交通弱势群体保护区限制较多，因此我们将安全放在首位。” 试乘的后半段进入了梅峰隧道。隧道是接收卫星导航系统（GPS）信号不稳定的阴影区域，周围环境的传感器作用变得尤为重要。因此，这一段被视为在GPS信号受限环境中验证传感器认知和行驶性能的关键区域。 在进入隧道的过程中，旁边车道的车辆也出现了合流情况。首尔自动车根据周围车辆的动态调整速度和位置，顺利进入隧道。尽管车辆数量不小，但自驾经理并未需要接管方向盘，之后在隧道内也继续进行自驾。 复杂的江南是‘驾驶AI’的学习场 当车辆驶近梅峰站附近的公交车站时，路边停着一辆开启了警示灯的车辆。它会继续停着，还是会突然启动，无法预测。再往前开，路上也出现了为上下车而暂时停靠的车辆。非法停车和随意过马路的行人也是江南道路上自驾车经常遇到的变量。 卡卡奥出行在江南积累自驾数据的原因也在于此。为了尽可能多地在实际道路上体验和学习不常发生或难以预测的“边缘案例”。首尔市与卡卡奥出行等自驾企业认为，在难度较低的区域行驶一年，不如在江南一个月内经历多种情况更有利于自驾模型的提升。 自3月起，卡卡奥出行在江南运营深夜自驾服务，行驶于主干道和小巷。自6月起，车辆在白天人流和车流更密集的时间段内，覆盖江南全区，积累数据。 利用江南数据扩大E2E……拓宽AI判断领域 在道路上遇到的各种情况将再次作为自驾AI的学习数据。卡卡奥出行建立了数据管道，收集行驶数据后进行清洗、自动标注和数据挖掘，再进行模型再学习。在此过程中，筛选出学习价值高的边缘案例，重新输入AI进行学习。 目前，首尔自动车采用了AI规划师与规则基础规划师相结合的混合方式。经过实际道路数据学习的AI在判断行驶情况时，安全相关领域也会结合既定规则进行设计。 卡卡奥出行计划在年底提高认知和判断领域中E2E（端到端）模型的比例。AI在判断行驶情况后制定行驶计划，规则基础的“安全评估器”在最后阶段进行再次验证。 卡卡奥出行相关人士表示：“目前AI规划师在一定程度上进行判断，但并不是全部由E2E负责的阶段。”并表示：“我们计划提高E2E的比例，扩大AI判断的领域。” 卡卡奥出行还在准备无需驾驶员介入的四级自动驾驶服务。目前，当乘客在行驶过程中更改目的地时，自驾会暂停，由自驾经理直接应对。未来，为了应对无人自动驾驶，将通过车辆和监控系统处理目的地更改、上下车确认和突发情况等目前由人负责的角色，提升相关技术。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

现代汽车正式启动全球机器人出租车市场的攻势。在美国，自动驾驶出租车已实现商业化，现代汽车将从今年第四季度开始，针对自动驾驶公司生产和供应定制车辆的代工业务。在国内市场尚未成熟的情况下，现代汽车将加快自主自动驾驶技术的内化，实施双轨战略。 何塞·穆尼奥斯在9月17日（当地时间）于美国圣荷西举行的'科技人才论坛2026'上强调：“我们将在乔治亚州的现代汽车集团美洲工厂（HMGMA）从第四季度开始生产数万辆基于Ioniq 5的Waymo机器人出租车。” 随着穆尼奥斯明确供应规模为“数万辆”，自动驾驶汽车的代工业务也将迎来规模扩大的重要时刻。此前一直停留在测试和验证阶段的合作关系，将在今年转向大规模生产阶段。 现代汽车与Waymo于2024年建立合作伙伴关系，正式启动“自动驾驶汽车代工业务”。现代汽车将根据自动驾驶企业的技术，生产和供应专用的机器人出租车。Ioniq 5将搭载Waymo最新的第六代自动驾驶系统“Waymo Driver”。在美国主要城市，实地的自动驾驶测试已进行了9个月。 现代汽车的目标是将美国的机器人出租车需求与新车需求相连接。通过充分利用整车制造商的批量生产能力，现代汽车希望能够在机器人出租车市场的增长中占据一席之地。 市场的扩展已经被预告。现代汽车在上个月举行的“2026年首席执行官投资者日”上表示，将在今年第四季度向Waymo供应首批Ioniq 5机器人出租车，并计划从明年开始进军海外市场。现代汽车希望将起步于美国的代工业务扩展到全球市场。 在国内市场尚未活跃的情况下，现代汽车将加快自主自动驾驶技术的内化。现代汽车集团正在与英伟达合作开发L2+/L2++自动驾驶技术，同时提升自主端到端（E2E）自动驾驶解决方案“Artia AI”。 今年年底，现代汽车将在光州的自动驾驶示范城市投放200辆基于Ioniq 5的自动驾驶汽车，以验证Artia AI。同时，现代汽车还被选为首尔市自动驾驶汽车运输平台的运营商，积累了呼叫、调度和运行管理等自动驾驶服务的运营经验。 随着机器人出租车市场的增长，具备生产能力和供应链的整车制造商的角色也将愈发重要。高盛预计，全球商业机器人出租车的数量将从去年的约7000辆激增至2030年的100万辆，2035年将达到600万辆。预计到2035年，市场规模将达到约4150亿美元，其中美国市场将占总量的约11.6%，约480亿美元。 现代汽车相关人士表示：“过去两年，我们一直在稳步准备自动驾驶汽车代工业务。我们将通过与Waymo的合作，持续扩大在美国的相关业务。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

现代汽车集团将以人工智能（AI）为核心，推动自主驾驶技术的发展，计划于2028年开始量产自主驾驶2+级别的车辆。该公司希望通过自主驾驶程序的“窗口”——Arturia AI及其硬件技术，开启国内整车制造商的自主驾驶时代。同时，现代汽车集团也开始构建基于年产700万辆以上的全球生产能力的数据飞轮。2028年自主驾驶量产……自主AI也将发展 现代汽车集团于9月11日在京畿道成南市的Fortytwo Dot总部举行了“现代汽车集团自主驾驶媒体日”，公开了其自主驾驶开发战略和量产路线图。 自主驾驶汽车的量产将采用与英伟达（NVIDIA）技术开发并行的“两轨（Two-Track）”战略。这种方式既利用经过验证的外部技术提前量产，又实现自主AI技术的内化。 现代汽车集团计划首先利用英伟达的Hyperion平台，在2028年上半年将基于英伟达解决方案的2+级别功能应用于量产车，并在同年下半年推出2++级别的车辆。到2029年下半年，将量产自主开发的基于Arturia AI的2++级别车辆，并基于实际数据逐步提升自主驾驶技术。自主驾驶2级别是指在驾驶员监督下，车辆能够同时执行转向、加速和减速等部分自动化操作。 朴敏宇现代汽车·起亚AVP总部社长兼Fortytwo Dot代表表示：“就像难以想象没有轮子的汽车一样，自主驾驶将成为未来汽车不可或缺的基本竞争力。”他还指出：“虽然很难确定这个时点是明年还是后年，但从当前的技术进展和市场动向来看，距离我们过去的预期要近得多。” 现代汽车自主驾驶技术的核心是“人工智能”。与传统的自主驾驶模块化开发方式不同，现代汽车集团正在开发基于AI的端到端（E2E）系统，将各个过程连接在一起。E2E系统通过AI接收来自摄像头和雷达等传感器的信息，理解周围环境，并将其直接连接到行驶判断和车辆控制中。 此外，现代汽车集团当天宣布已启动下一代自主驾驶技术VLA（视觉-语言-行动）研究。VLA技术结合车辆获取的视觉信息与基于语言的推理，将其转化为实际驾驶行为。与传统E2E系统不同，VLA在此基础上增加了语言推理过程，能够在复杂环境中展现更高的判断能力。 VLA模型研究领域的组长李熙石表示：“基于语言进行行为判断可以提高准确性和稳定性，车辆也能向用户解释判断依据，从而增强系统的信任度。”自主驾驶技术提升的万能钥匙‘数据飞轮’ 现代汽车集团将数据飞轮视为连接两轨战略的核心基础。数据飞轮是通过实际车辆收集数据，AI学习后改善自主驾驶技术，再将其应用于车辆以获取新数据的良性循环结构。 现代汽车集团在首尔周边地区（如板桥）运营着40多辆专用数据收集车辆，全天候收集AI难以提前学习的特殊情况（Edge Case）。这些情况包括道路施工、恶劣天气、急剧变道、街道停车等实际道路上发生的各种情况，数据飞轮正在不断积累，以提升自主驾驶技术。 在当天的活动中，搭载Arturia AI的SDV测试车辆首次公开了在首尔市中心行驶的视频。该车辆在繁忙的通勤时间段，经过江南、交通繁忙的蚕室以及下雨的板桥等复杂道路环境，展示了技术的进步。 郑成均Fortytwo Dot Arturia组长强调：“一旦自主驾驶系统的量产正式开始，预计将在五年内超越竞争对手所积累的数据量。” 现代汽车集团的全球生产规模将成为数据飞轮的竞争优势。现代汽车集团在全球190多个国家和地区每年销售超过700万辆车辆。自主驾驶过程中发生的主要情况将自动记录的“特殊事件记录器（SER）”也将加速数据飞轮的信息收集标准化。 现代汽车集团还在开发能够在车辆上高效运行的大规模AI模型技术。该公司当天表示，已获得利用大规模图形处理单元（GPU）学习自主驾驶模型的同时，帮助其在实际车辆有限的计算环境中运行的量化技术。其目标是建立提升数据规模、质量和运营效率的自主驾驶良性循环结构。 朴敏宇代表表示：“自主驾驶的竞争不再是特定功能的优劣之争，而是基于数据和AI、反复验证的良性循环结构，开发出驾驶者可以信赖的自主驾驶技术。”

现代汽车正在加速自驾数据的收集。经过多次尝试，现代汽车在首尔的机器人出租车项目取得成功，开始收集首尔道路环境数据。这些收集到的行驶数据将有助于提升“数据飞轮”的智能化水平。 据业内消息，现代汽车计划在今年年底推出首尔的自动驾驶出租车服务。该公司与Kakao和Tmoney Mobility共同被选为首尔市自动驾驶出租车平台的运营商，将负责从召唤、调度到运营监控的全方位自动驾驶服务。 现代汽车进入首尔机器人出租车项目的原因在于获取自动驾驶数据。在车辆、行人和摩托车交织、突发情况频繁的首尔市中心，AI可以收集到难以提前学习的“边缘案例”。这直接关系到自动驾驶的竞争力。 现代汽车正在考虑将首尔积累的自动驾驶出租车运营经验和数据应用于其自有的数据飞轮中。数据飞轮是一个循环结构，通过实际车辆收集数据，AI进行学习以改善自动驾驶技术，然后将其应用于车辆以获取新数据。这种方法与特斯拉通过量产车收集大量行驶数据来训练自动驾驶AI的方式相似。 上个月，现代汽车集团AVP部门的朴敏宇在首席执行官投资者日（CID）上指出，数据收集→AI学习→车辆应用→数据收集的循环是自动驾驶的核心竞争力。他认为，快速获取大量优质数据并反复进行AI学习将决定自动驾驶的竞争力。 为了构建数据飞轮，现代汽车计划在今年下半年在光州优先投放200辆自动驾驶汽车。现代汽车和起亚将利用自家开发的端到端（E2E）自动驾驶解决方案“阿特里亚AI”。明年，计划将光州的实证区域扩大到五个自治区域。 现代汽车集团还将建立支持数据飞轮的大规模基础设施。在新安求，现代汽车集团计划建立AI数据中心，以处理从车辆等收集的大量数据，并作为AI模型学习的基础设施。通过在首尔和光州等实际道路上获取数据，再在数据中心进行AI学习和改进，最后将其应用于车辆。 未来对数据的需求预计将进一步增加。现代汽车计划从2028年开始逐步推出自家软件中心车（SDV），以扩大量产车的数据收集基础。此前，现代汽车已开发了Motional和Ioniq 5机器人出租车，并向Waymo提供了基于Ioniq 5的车辆，正在构建涵盖自家车辆、自动驾驶AI和出行平台的生态系统。 现代汽车相关人士表示：“为了提升自动驾驶技术，充分获取实际道路上发生的各种数据至关重要。” 此外，现代汽车将在11日的“HMG自动驾驶媒体日”上公布自家软件中心车和数据飞轮等集团的自动驾驶战略。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

“在复杂的道路上经历各种突发情况，比在简单的道路上长时间行驶更能提升自动驾驶AI的性能。” 林仁浩在9日于首尔瑞草区韩国汽车出行产业协会举行的卡卡奥出行自动驾驶研究会上表示，计划年内引入一种从传感器输入到驾驶控制的端到端（E2E）模型。 卡卡奥出行目前在江南地区从晚上10点到凌晨5点进行载客，积累自动驾驶数据。自今年3月以两辆车开始的深夜服务，已于上月扩展至六辆，累计行驶里程超过13000公里，完成行程超过2000次。从6月开始，白天也进行单独行驶，以获取交通量和行人较多时段的数据。 在江南地区积累数据的原因在于复杂的道路环境。由于经常出现难以预测的情况，这为自动驾驶AI学习稀缺的边缘案例提供了有利条件。 卡卡奥出行计划基于这些数据推进年内E2E模型的引入。与传统方法将传感器信息分为感知、判断、控制阶段不同，E2E模型将从传感器输入到车辆控制全部交由一个AI模型处理。 林负责人表示：“这将减少中间阶段发生的错误，使得能够综合判断整个驾驶情况。” 不过，卡卡奥出行并不打算完全依赖AI进行车辆控制。E2E模型的判断不会直接反映到车辆控制上，而是设立一个基于规则的“安全评估器”。这种方式是对E2E模型选择的行驶路径进行交通法规、车辆物理条件和安全标准等的再次验证，确保必须遵守的规则，如儿童保护区的限速或交叉口的停车，优先于AI的判断。 卡卡奥出行强调，影响E2E性能的关键在于如何高效筛选“困难数据”，而非数据量的多少。 车辆收集的行驶数据上传至服务器后，AI会筛选出非法掉头、突发施工、插队等学习价值高的边缘案例，并通过基于AI的自动标注，将车辆和行人等周围对象信息加工成可学习的形式。随后，利用视觉语言模型（VLM）等进行数据挖掘，分析和分类天气、时间段、道路结构、车辆运动等行驶情况，再与现有数据一起投入AI模型学习。 过去由人工直接查看行驶视频的数据筛选工作也引入了AI。AI在数十分钟内分析上传的行驶数据，找出学习所需的情况，并再次用于模型学习。 为了将行驶技术与实际无人工驾驶服务连接，卡卡奥出行也在构建平台和监控系统。基于卡卡奥T，不仅管理自动驾驶车辆的呼叫和调度，还管理每辆车的行驶区域和适合的行驶路线，通过24小时监控实时确认车辆、乘客和道路情况。在没有驾驶员的情况下，平台和监控将代替原有司机负责上下车点管理和目的地变更等工作。 基于VLM的监控和远程支持功能目前正在开发和测试中。远程支持不是由监控人员直接操控车辆，而是在施工或道路管制等突发情况下，将必要信息传达给车辆，最终的行驶判断和控制由车辆的AI执行。 卡卡奥出行计划在充分验证安全性后，逐步扩大江南自动驾驶服务的车辆数量、运行时间和区域。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

CJ대한통운代表信永洙表示：“为了更大的成长，全球市场的成果创造至关重要。” 根据30日CJ대한통운的消息，信代表在27日于首尔钟路区总部举行的‘2026下半年市政会议’上指出：“现在是提升成长质量而不仅仅是扩大规模的时候。” 当天的活动中，信代表与员工通过线上和线下的方式共同回顾了主要经营成果，并探讨了未来的成长方向。 信代表强调，上半年快递量和履约收入实现了两位数的增长，显示出外部规模的持续扩大。 然而，由于中东战争等外部因素导致营业利润下降，因此将外部增长转化为盈利能力是未来的挑战。 CJ대한통운今年第二季度的合并收入为3.38万亿韩元，同比增长10.9%。而营业利润为1016亿韩元，同比下降11.9%。 O-NE（快递）部门的业务量增长了12.1%，而凌晨和当日配送的业务量则增长了65%，但服务升级的投资和外部环境恶化对盈利能力造成了压力。 信代表指出，CJ대한통운应在国内基于差异化的配送、履约和数字中间环节竞争力的基础上，扩大新业务量，同时通过提高运营效率来进一步增强市场地位和盈利能力。 他还强调，必须在全球市场中扩大业务领域和客户基础，以获取新的成长动力。 为此，CJ대한통운计划将美国和印度作为战略市场，扩大物流网络和客户基础，并继续投资。 同时，CJ대한通运将加强全球货运和本地合同物流（CL）的连接，提升从货物运输到仓储和发货的端到端（E2E）物流能力。 为了同时实现成长性和盈利性，CJ대한通运将持续进行选择与集中，重整业务组合。 在越南，今年4月CJ제마뎁物流已100%收购其股份，并将非核心航运业务分离，以集中资源于成长性较高的合同物流业务。 信代表表示：“为了实现量子飞跃，最终必须在更大的全球市场中寻找新的成长解决方案，同时在国内也要确保压倒性的竞争力和盈利能力，推动CJ대한통운的新飞跃。” 此外，在当天的活动中，FT本部运营16支部凭借为客户定制物流服务设计和稳定的基地迁移成果获得了组织部门的优秀奖。全球2本部印度负责组织因在印度水位集团子公司的订单扩展中做出贡献而获得了组织部门的优秀奖。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

大型卡车自动驾驶初创公司马斯奥托宣布，将利用完全无人技术将韩国出口货物送达美国。 该公司计划利用基于E2E（端到端）AI的拖车自动驾驶技术，实现从韩国釜山港到美国洛杉矶港再到西点的100%无人配送，同时解决与物流效率直接相关的“空车运输”问题。目前，核心产品已收到来自韩国和美国客户的订单，预计今年销售额将达到63亿韩元，2027年将达到149亿韩元，年增长率达到两倍。 朴日洙代表在1日的记者会上表示：“现有自动驾驶系统的最大问题是初期投资成本高，技术扩展性差。为了解决这个问题，马斯奥托的‘马斯飞行员’应运而生，其成本仅为现有技术的1/20，能够在任何地点直接投入实战，具有无限扩展性。” 马斯奥托是由卡伊斯特大学毕业的朴日洙于2017年成立的大型卡车自动驾驶初创公司。自创立之初，该公司便开发了类似特斯拉的基于摄像头的E2E AI，目标是在2028年前实现货物运输的完全无人化。 其代表产品“马斯飞行员”已在国内14家客户公司投入使用，97%的客户线路实现了自动驾驶。今年上半年，累计自动驾驶里程达到250万公里，尤其在E2E AI高度化所需的卡车实际行驶数据方面，成功获取了2000万公里的数据。目前在美国也已记录了往返超过7000公里的自动驾驶货物运输。 在此次记者会上，马斯奥托宣布将国内首个拖车自动驾驶引入，推动“自动驾驶物流网络”，实现出口货物至釜山港的联运。此外，还发布了下一代大型卡车四级自动驾驶AI模型“马斯网3（MarsNet 3）”和订阅型大型卡车二级自动驾驶解决方案“副驾驶”。 马斯奥托近期获得了韩国国土交通部的移动性实证特例，并通过了韩国交通安全公团的评估，计划于今年第三季度开始国内首个拖车自动驾驶运输。拖车是国内出口集装箱物流的核心工具，占比超过95%。由于超过60%的远洋出口量通过釜山港处理，因此此次线路的构建直接关系到国内出口物流的竞争力。 朴代表表示：“我们将与三家客户公司合作，基于现代Xcient卡车，启动釜山港往返的拖车自动驾驶有偿运输。该线路约80%的区间重叠，因此可以扩展为基于重复运行的‘出口货物自动驾驶网络’。”这也是将“团队韩国”在美国大陆横穿自动驾驶货物运输中验证的技术和运营经验首次应用于国内出口物流现场的案例。 马斯奥托发布的大型卡车自动驾驶E2E AI模型“马斯网3”已将行驶范围从高速公路扩展到普通道路。长途货物运输中98%在高速公路上进行，但约2%需要在普通道路上运输。其核心在于在没有高精度地图（HD Map）的情况下，依靠摄像头进行复杂的城市驾驶。 为了提高E2E AI的自动驾驶性能，实际行驶数据和GPU基础设施是必不可少的。马斯奥托副代表诺济京表示：“为了加快马斯网3的开发，今年上半年我们积累了2000万公里的大型卡车实际行驶数据，并通过国家AI项目‘SDV转型及AI未来车E2E自动驾驶模型高度化’的选定，获得了Exaflops级的NVIDIA Blackwell GPU基础设施。” 他进一步表示：“学习数据将基于全国道路网获取的有偿运输固定线路，并结合合作伙伴卡车在白天和夜间及恶劣天气环境下的365天实际行驶数据进行高度化。”并计划在今年年底前达到目标性能后，在美国当地货物运输线路进行测试。 马斯奥托还发布了针对大型卡车驾驶员的二级自动驾驶订阅服务“副驾驶”。副驾驶旨在降低长途卡车驾驶员的疲劳度，并通过AI优化驾驶提高燃油效率。特别是通过与国内外合作伙伴的副驾驶试点运营，验证了超过10%的油费节省效果。这相当于在美国长途运输标准下，每辆车每月节省约200万韩元的费用。该技术将与韩国道路公社的“深夜时间段自动驾驶卡车专用车道试点项目”相结合，提升高速公路物流的安全性和效率。 此外，副驾驶还将加速四级自动驾驶的商业化，发挥“数据飞轮”的作用。通过稳定的订阅型收入创造商业服务，同时基于实际运输现场积累的大规模实际行驶数据，持续改善大型卡车四级自动驾驶E2E AI的性能。 朴代表强调：“真正的自动驾驶不仅是每辆车数亿韩元的成本，而是要通过在物流现场实际可扩展的E2E AI技术，构建经济、安全的货物运输生态系统。”他表示，将在韩国和美国扩大拖车自动驾驶，并基于马斯网3和数据飞轮提升AI，力争在2028年前实现中距离长途货物运输的完全无人化。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

"到2028年，整体业务收入中将有80%来自机器人卡车，20%来自机器人出租车。我们的目标是在韩国实现大规模商业化后，于2028年之后进军海外市场。" 朴重熙在最近于首尔永登浦办公室接受《亚洲经济》采访时表示，"虽然机器人出租车和机器人卡车都基于相同的自动驾驶软件，但考虑到市场规模和盈利能力，短期内机器人卡车的收入比例将更高。" 莱德弗克斯成立于2018年，是韩国领先的自动驾驶软件企业。朴代表曾是一名研究机器人技术的工程师，在麻省理工学院（MIT）攻读博士学位期间，研究将人工智能（AI）技术应用于车辆。当时，海外出现了Aurora、Nuro等自动驾驶初创企业，而韩国的相关动向较慢，这促使他决定创办莱德弗克斯。 朴代表关注到，四级自动驾驶的商业化舞台将在机器人出租车和机器人卡车等服务车辆中率先开启。他表示，"四级自动驾驶应应用于服务车辆，并需要新的商业模式，因此我创办了莱德弗克斯。"他认为，作为一家深度技术公司，继续以软件为中心进行开发需要较长的时间。 公司的主要收入模式是向机器人出租车和机器人卡车运营商提供自动驾驶软件，并定期收取使用费。客户可以将莱德弗克斯的软件应用于其车辆，从而降低运营成本，提高利用率。他解释道，车辆可以24小时、每周7天运营，因此可以期待更高的盈利能力。对于莱德弗克斯而言，由于不直接拥有车辆，专注于软件开发和供应，既降低了资产负担，又促进了扩展性。 朴代表预计到2028年，机器人出租车和机器人卡车的收入比例将达到2:8。虽然国内出租车市场年规模仅约9万亿韩元，但仅中间物流市场的货运规模就估计约为31万亿韩元。他表示，"虽然我们使用相同的软件推进两项业务，但机器人卡车的收入规模自然会更大。" 对于海外市场的进军可能性，朴代表持谨慎态度。他计划首先集中于韩国的机器人出租车和机器人卡车的大规模商业化。他表示，"首先应集中于韩国市场，2028年之后，我们将在东南亚等与韩国道路环境相似、摩托车和气候变化较多的地区发挥竞争力。" 他目前正在准备今年下半年在KOSDAQ上市，筹集的资金将用于国内的大规模商业化。关键在于提高安全性。他指出，必须通过提升AI技术，使少数监控人员能够管理多辆车辆，而不是让安全人员乘坐在车内，并扩展验证体系和基础设施。朴代表强调，"最终，必须实现无人化，才能实现大规模商业化。"他补充道，"如果安全人员仍然乘坐在车辆中，随着业务的扩大，成本负担必然会增加。" 他所说的安全性是指在数百次、数千次的行驶中，能够在异常情况下安全应对的水平。朴代表表示，"必须建立足够的信任，让人们能够相信无人驾驶的车辆。"他强调，必须通过数据和验证体系确认偶发情况，甚至是极少发生的边缘案例。同时，车辆内部的制动、通信等核心装置也需实现双重化，以确保即使一个装置发生故障，另一个装置也能作出反应。 莱德弗克斯计划在今年第四季度于首尔上岩推出无人驾驶的机器人出租车服务。初期将考虑让普通市民免费使用。朴代表表示，"虽然海外已经实现了无人机器人出租车的商业化，但韩国尚无此案例。"他指出，"现在需要的是没有安全人员在驾驶座上的服务。" 在货运领域，莱德弗克斯计划在下半年开始中间物流的有偿运输。为此，正在与客户协商具体的线路和车辆投入数量等细节。目前，包括正在讨论的客户在内，客户数量已超过10家。在货运领域，许多企业对物流公司表示了浓厚的兴趣。不过，最初不会大量投入自动驾驶车辆，而是从少量车辆和固定线路开始。随后，计划在明年逐步扩大到最多30辆。 朴代表指出，莱德弗克斯的差异化优势在于资本效率。虽然全球大型科技公司和海外自动驾驶企业投入了巨额资本以提升技术，但莱德弗克斯相对较少的资本也达到了无人化阶段。他表示，"虽然我们是后发企业，但在相同的技术成果上，所需资本远低于海外领先企业。"他相信，随着大规模商业化的正式启动，企业价值将被重新评估，市场内的价格竞争力将得到保障。 他还强调了技术实力。实际上，莱德弗克斯在去年参加了美国自动驾驶企业Waymo举办的基于摄像头的端到端（E2E）自动驾驶挑战赛，与全球企业和研究机构竞争，获得了第三名，证明了其技术竞争力。朴代表表示，在某些核心技术方面，莱德弗克斯甚至展现出比全球企业更强的竞争力。 对于国内法规是否阻碍自动驾驶商业化的质疑，朴代表表示，"韩国在自动驾驶相关制度方面相对提前做好了准备。"他指出，"并不是因为法规阻碍了技术，而是因为资本投入和技术验证需要时间。"他还表示，"自动驾驶是典型的物理AI领域，也是需要国家竞争力的产业。"他强调，"我们将在韩国实现无人自动驾驶的大规模运营。"※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

KT发布了应对AI和量子技术环境变化的未来网络安全构想'E2E量子安全'。在AI基础攻击日益复杂以及量子计算威胁现有加密体系的背景下，KT提出了涵盖通信基础设施整体的安全战略。 KT于19日在济州海滩酒店&度假村举行的'韩国通信学会夏季综合学术发表会'特别会议上宣布了这一构想。该学术发表会于17日至19日举行，KT特别会议由网络AI研究负责人郑济敏担任发言人。 在发布会上，KT解释了AI技术在漏洞检测和攻击自动化中的应用，以及自我演化的攻击方式如何改变现有网络安全范式。随着量子计算技术的发展，现有的公开密钥加密体系的安全性也可能下降。公开密钥加密体系允许任何人进行数据加密，但只有特定用户可以解密，过去黑客即使窃取了加密数据也无法解密，但量子计算机可能使解密成为可能。 同时，KT也提出了应对威胁的方案。KT推出的E2E量子安全构想不仅保护数据传输路径，还将量子技术应用于网络设备、AI数据中心、云等主要基础设施。该构想包括三个核心技术：保护客户与通信网络之间数据传输区间的'量子链'、检测网络设备及运营区间的漏洞和异常迹象的'量子节点'、以及保护数据从生成到存储、利用、删除的整个生命周期的'量子保险柜'。 在当天的特别会议上，除了AI和量子安全外，还讨论了与通信网络运营相关的多个安全问题。会议主题包括5G和LTE移动通信环境的安全漏洞、无线攻击技术、终端和无线协议及服务构建过程中的安全问题、零信任基础的安全体系，以及通信运营商在AI时代的安全战略等。 KT未来网络实验室负责人李钟植表示：“此次特别会议是为了应对不断升级的网络攻击，分享基于AI的安全技术和KT的未来网络安全构想。”他还表示：“我们将基于AI和量子技术的能力，持续增强未来网络的稳定性和可靠性。”

汽车、船舶和家电等领域的嵌入式人工智能（AI）正成为下一代制造业竞争力的关键技术。 产业通商部于18日举行了以“现实世界中实际运作的AI，嵌入式AI”为主题的M.AX会议。在此次会议上，产业、学术和研究领域的专家们讨论了AI未来汽车、自动航行船舶和AI半导体等重点产业的融合战略。 过去，AI主要集中在数字空间的无形技术上，而最近，结合产品、能够自主判断和行动的嵌入式AI已成为核心技术。全球大型科技公司也纷纷加入嵌入式AI的竞争。 例如，特斯拉正在推进人形机器人“Optimus”的开发，英伟达则在扩展用于自动驾驶和机器人的AI平台。中国也将智能电动车和人形机器人视为下一代战略产业进行培育，未来竞争将更加激烈。 分析认为，过去智能手机的竞争以硬件为中心，而未来汽车、船舶和机器人之间的竞争将取决于谁能首先实现“移动AI”。对于制造业强国韩国而言，这是一个将AI技术竞争与制造竞争力结合的机会。 然而，政府认为，AI与制造的融合技术尚未成熟，制造企业与AI企业之间需要加强交流、共同研发和商业化，以加速产品AI转型（AX）。为此，产业部正集中力量通过M.AX联盟，汇聚1500多家制造企业、AI企业、学术界和研究机构，确保核心技术并构建生态系统。 AI机器人分会致力于支持AI机器人和人形机器人的量产。AI未来汽车分会则应对自动驾驶技术的范式转变，自动航行船舶分会则致力于全面实现自动航行的全周期技术，AI半导体分会则支持定制化AI半导体的开发。 在当天的会议上，AI半导体、自动驾驶汽车、自动航行船舶等嵌入式AI主要领域的产业、学术和研究专家们出席。AI半导体分会长、加州大学教授金勇石表示：“为了将AI植入主力产品，急需实现国产的在设备AI半导体的技术自主化，并建议构建相关生态系统。” 韩国汽车研究院院长全炳旭指出，未来自动驾驶技术将超越端到端（E2E）学习，进入理解和推理物理世界的阶段。他表示：“从中长期来看，需要围绕M.AX联盟构建一个涵盖世界模型、数据基础设施、AI推理专用半导体等的产业生态系统。” 自动航行船舶解决方案初创公司Avikus的代表任道亨介绍了国内外自动航行技术的动态，并呼吁政府创造政策环境，以便国内企业能够积极参与政府主导的自动航行技术开发、验证和国际标准的制定。 主持此次活动的产业增长室室长金成烈强调：“将AI融入我们的主力产品，以提升产品的智能化，是制造业生存的国家级任务。为了实现制造业的AI大转型（M.AX），制造过程的智能化与嵌入式AI必须有机结合。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。