GS建设与80多家合作伙伴讨论了在建筑现场应用Physical AI和机器人技术的方案，并计划扩大对合作伙伴的金融、技术开发和安全管理支持。 12日，GS建设在首尔江南区三星洞的威斯汀首尔帕尔纳斯酒店召开了‘格兰伙伴盛会2026’，出席的有代表许允洪的管理层及80多家合作伙伴的代表。 今年的活动以Physical AI为主题，进行了专家讲座，并分享了已在GS建设现场应用或未来将引入的技术。管理层与合作伙伴代表讨论了建筑现场机器人应用及其扩展方案。 对合作伙伴的支持包括每年150亿韩元的无息经营支持金和300亿韩元的共生基金。此外，利用40亿韩元的共生合作基金，支持中小合作伙伴的技术、研发、生产力提升和人才培养等。 根据GS建设公布的共同成长制度，合作伙伴的分包款项支付期限为10天以内，现金支付比例保持在95%以上。除了金融支持外，还运营了成果分享制、共同技术开发、安全管理专员支持和ESG咨询等合作项目。 在安全领域，GS建设提前支付合作伙伴的工业安全卫生管理费，并支持高风险工种的安全管理专员配置费用。从2021年起，GS建设实施了补充最低价竞标的公平竞争中标制，以支持合作伙伴获得合理的施工费用和利润。 GS建设在对合作伙伴的支持上，不仅扩大了金融支持，还加强了安全和交易制度。提前支付工业安全卫生管理费，并支持高风险工种的安全管理专员配置费用。 合作伙伴的选择方式也进行了调整。从2021年起，GS建设不再仅以价格为中心来确定中标者，而是实施了同时评估施工能力、安全和质量的‘公平竞争中标制’，以确保合作伙伴获得合理利润和经营稳定性，提高质量和安全水平。 GS建设代表许允洪表示：“合作伙伴的发展就是GS建设的发展”，并表示将积极引入包括Physical AI在内的先进技术，打造更安全、更具竞争力的施工现场。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

从人形机器人按指令取送物品，到人工智能（AI）辅助健康管理、未来交通和城市治理，前沿科技正逐步走出实验室，融入日常生活。本月6日至8日，2026首尔智能生活周（简称SLW）在首尔江南区COEX会展中心举行，集中展示AI与机器人技术在未来城市中的应用场景。 本届活动由首尔市政府主办，以“AI描绘未来城市生活（Designing Life with AI）”为主题，涵盖AI、机器人、未来出行、智能医疗及城市治理等领域，通过技术展览、互动体验和国际会议等形式，探讨科技如何改善市民生活。 据首尔市介绍，今年展览面积较去年扩大46%，启用COEX一层A、B两个展厅，约500个韩国国内外城市和企业参展，参观人数超过7万人次。 与以往侧重展示技术成果的展会相比，本届活动更突出互动体验，尤其关注AI从数字空间走向现实世界的“物理人工智能”（Physical AI），展示机器人如何通过感知环境、理解指令和执行动作，参与工业生产和日常生活。 今年的首尔智能生活周首次设立北京馆和东京馆，集中展示东北亚主要城市的创新技术与智能城市政策。其中，北京馆设有全球数字经济大会（GDEC）、中关村企业驻韩国首尔服务代表处和银河通用机器人（GALBOT）等机构和企业的展位。 记者在现场看到，银河通用机器人展示的盖伯特（Galbot G1）吸引了不少参观者驻足。演示中，这款机器人能够根据指令抓取指定商品，并送至相应位置，呈现出机器人在零售服务等场景中的应用前景。 据介绍，Galbot G1由北京银河通用机器人有限公司研发，2024年6月推出，是一款基于具身智能大模型的人形机器人，具备泛化抓取能力，可执行抓取、搬运、递送等操作。 除北京馆外，本届活动的核心展区“SLW Showroom”以首尔八处代表性城市地标为背景，将前沿技术融入市民熟悉的城市空间。 在以良才、水西地区为主题的展区，物理AI和机器人技术是重点。现场展出了现代汽车集团旗下波士顿动力公司研发的人形机器人“Atlas”模型，以及韩国机器人企业IL Robotics的“H2”等产品，介绍机器人在产业和生活领域的应用前景。 以北村韩屋村为主题的展区聚焦AI家庭生活与照护。这里展出的互动式AI钢琴曾获2025年国际消费电子展（CES）创新奖，可根据使用者的体型和面部分析结果生成专属音乐，并通过钢琴演奏出来。 在东大门设计广场（DDP）主题展区，个性化AI皮肤分析及化妆品推荐设备展示了AI与美容消费产业结合的新方式。首尔图书馆主题展区则集中介绍AI教育平台和智能机器人，展示如何根据学习者特点提供个性化教育服务。 未来交通同样是本届展会的重要内容。在首尔站主题展区，自动驾驶、城市空中交通（UAM）等未来出行技术集中亮相，参观者还可通过模拟驾驶设备体验相关场景。 同期在COEX B展厅举行的首尔AI机器人展上，人形机器人、四足机器人、自主移动机器人等多种产品亮相，涵盖工业生产、日常生活、灾害安全等领域，现场还设有机器人表演、体育活动和体验项目。 国际城市合作也是本届智能生活周的重要内容。首尔市首次设立北京馆和东京馆，希望通过展示不同城市的技术成果与政策经验，加强首尔、北京、东京等东北亚主要城市在AI、机器人及智慧城市建设领域的交流。 首尔AI财团理事长金万基（音）表示，智能生活周是市民亲身体验AI和机器人如何改变未来城市的平台，财团将进一步扩大国内外合作，推动创新技术应用于市民生活和城市发展。 首尔市数字城市局局长郑永俊（音）表示，未来城市的竞争力不仅取决于技术本身，更取决于技术能在多大程度上改善城市和市民生活。首尔市将继续通过智能生活周，向世界分享智慧城市政策与企业创新成果。

斗山机器人近日宣布中标两项与物理人工智能（Physical AI）相关的国家级项目，旨在推动协作机器人智能化及其在制造现场的应用扩展。 斗山机器人表示，其提出的下一代协作机器人项目和智能焊接解决方案项目，分别被选为由工业通商部和韩国工业技术规划评估院共同主办的“K-设备端AI半导体技术开发项目”和“机器人产业技术开发项目”的国家级项目。两项任务的总研发费用约为989亿韩元，其中政府支持金额约为681亿韩元。 第一个项目聚焦于提升协作机器人的感知、判断和控制能力的基础技术开发，第二个项目则专注于将这些技术应用于高难度制造现场的应用技术开发。斗山机器人计划将这两项技术结合，构建“韩国型物理AI协作机器人综合平台”。 “基于设备端AI半导体的下一代协作机器人技术开发”项目的核心在于使机器人能够在没有外部PC或云的情况下，自主进行感知、判断和控制。该项目将国产AI系统半导体（SoC）与AI运算专用设备（NPU）及实时通信、控制功能整合，搭载于协作机器人上。机器人将基于摄像头、触觉、力矩、声音等信息，直接判断现场作业。 斗山机器人计划开发三种额定负载为5kg、10kg和20kg的协作机器人，以及能够进行双臂作业和全向移动的工业人形机器人。目标是在两个以上的需求现场进行72小时无间断验证，并通过国际安全认证，从2031年起实现标准产品的商业化。未来还计划将产品供应扩展到核电、国防和生物等对安全敏感的行业。 项目周期为54个月。斗山机器人将担任总负责单位，艾丁机器人、Mobility、韩国电子技术研究院、韩国生产技术研究院、SAGE、考林大学、东国大学、世宗大学、延世大学等单位将参与其中。 第二个“协作机器人与AI基础的智能焊接解决方案技术开发”项目则是将AI和数字双胞胎技术结合，自动化高难度的核电设备焊接。机器人通过摄像头识别焊接对象，进行位置校正，并学习熟练工的动作，生成焊接路径和编织动作。 斗山机器人目标是使机器人的焊接路径与熟练工的路径匹配度超过95%，并将路径误差降低到国家认证测试机构标准的±3mm以内。还计划实现五层以上的多层焊接自动化，将作业时间缩短50%以上。 验证将在斗山能源能力核电中心进行。首先将应用于核电设备制造过程中的预接合、预热和焊接作业，随后确保核电质量认证，再将应用范围扩展到造船、工厂和国防等领域。 该项目的周期为45个月。斗山机器人将担任主办单位，DeepX、SAGE、国立昌原大学产学合作团将作为共同研究单位参与。斗山能源能力将作为需求企业参与。 斗山机器人计划通过这两项任务开发将AI半导体、软件与机器人硬件相结合的物理AI协作机器人技术。 斗山机器人总裁朴仁源表示：“制造现场的人力短缺和熟练工人老龄化是仅靠自动化设备扩展无法解决的结构性问题。我们将结合设备端AI半导体与协作机器人平台，开发能够学习和再现熟练工人作业技能的物理AI协作机器人。” 此外，斗山会长朴正源在今年的新年致辞中强调：“斗山在发电设备、建筑机械、机器人等领域拥有世界级的制造能力和庞大的硬件数据，具备引领物理AI时代的优势。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

“在一个新的人工智能（AI）模型将在一个月内超越现职员工的时代，完美接受AI教育并能迅速解决问题的人才在企业中并不存在。大学应专注的教育不应仅是技术的获取，而是要培养在实际工作中‘发现和定义真正问题的能力’。” 在21日于首尔中区韩国新闻中心举行的教育部与(社)韩国公学校教育认证院(ABEEK)共同主办的‘2026产业界大学教育创新论坛’上，来自AI产业界的专家对此发出了警示，准确指出了在快速变化的技术霸权时代，大学与企业之间存在的严重“就业与教育不匹配”的本质。 此次论坛旨在汇聚政府、大学及产业界的专家，共同探讨在迅速发展的AI生态系统中，大学的工程教育课程应如何改善和应对。特别是，讨论的焦点是大学是否在培养能够主导控制和验证AI的“实用型人才”，而不仅仅是表面处理最新AI工具的教育。 金泰成韩国工科大学院校长协会会长：“过度使用AI可能抑制思维能力……需思考教育水平与接触点的设定” 当天的综合讨论由金泰成韩国工科大学院校长协会会长（成均馆大学机械工程系教授）主持，他从教育学的角度提出了大学AI教育的根本困境。 金会长表示：“全国工科大学的院长们也在不断思考AI教育的方向。目前大学在AI基础教育体系上已有所建立，但如何将各专业（领域）知识与AI技术有机结合仍处于思考阶段。” 他进一步指出：“教育学上，个人知识的获取是通过激烈和不断的学习，将短期记忆转化为长期记忆的过程，只有实现长期记忆，批判性思维和创造力才能得以展现。鼓励学生使用AI工具是好的，但过度依赖可能会妨碍完整的知识积累。学界应在AI能够自主判断、行动和设计的时代，决定允许和控制学生使用AI的程度和标准。” 产业界：“聊天机器人公司开始招聘心理学专业……‘问题定义’与‘监管、现场控制能力’更为重要” 参与讨论的产业界专家们毫不掩饰地传达了企业感受到的范式变化。 金裕锡㈜Sistran代表（韩国信息工程技术协会会长）表示：“仅仅十年前，聊天机器人开发公司自然会招聘计算机科学专业的毕业生，但现在更倾向于招聘能够使用AI工具的心理学专业毕业生，通过Vibe编码解决问题。”他指出：“技术的发展速度已经超越了大学和企业的教育与适应速度。” 金代表还提到：“过去工程的制约条件是资源或成本，而现在极端的‘加速’本身成为了制约。”他认为：“在计算机科学等主专业以外的领域，必须教授发现日常工作流程中的问题并在其上叠加AI的融合能力，而数学和统计学专业则应集中于支撑AI基础技术的基础科学教育，而不是追逐最新技术潮流。” 在严格的监管环境下，金融IT领域也出现了类似的诊断。李云敎韩国金融IT董事表示：“金融行业的AI引入主要分为风险管理、内部生产力提升和客户便利性提供等三个方面，但由于严格的金融监管和安全原因，许多封闭网络环境无法随意使用外部商业LLM（如Gemini、ChatGPT等）。”他指出：“在这样的环境中，理解监管环境并能够处理内部数据的扎实AI专业人才反而更具优势。” 李董事还表示：“过去金融行业专注于数据的获取，而最近则转向‘如何使用AI’和‘解决哪些实际问题’的‘以人为本和问题为中心’的方式，大学教育也应引导学生自主发现问题，并在现实监管中获得解决知识。” 大学界：“为验证AI编码强化‘基本功’……产学合作转向‘质的深度’而非‘项目数量’” 教授们在讲台上表达了现场应用的困难，但也表示在AI时代，教育方向正转向基础能力和扎实的项目中心教育。 郑俊浩东国大学计算机·AI学部教授指出：“随着AI编码自动化的普及，最终人类仍需检测代码的错误并进行细节修正。”他表示：“东国大学计划从明年开始，在低年级的环境中加强实时编码和实践，强化基础计算教育的能力。” 郑教授还谈到了产学合作的结构性局限和改进方案：“过去通过一年期项目（如ICIP等）接受企业的任务并与实习相结合，但由于企业负担加重和学生偏好不一致，持续性面临限制。”他提到：“第一学期设计原型，第二学期基于此进行实际创业或与研究室结合加深技术深度，正在立体化项目结构。希望企业能更加信任大学作为合作伙伴，使学生的闪亮创意能够转化为实际价值。” 专科学校的现实困境也被分享。吴浩镇延性大学计算机软件系教授表示：“专科学校以实务中心的就业能力为强项，延性大学也利用大学创新支持项目和ANCHOR（原RISE项目）等，迅速为全校学生引入AI素养教育。”但他也坦言：“对于80多个不同的异质学科（如艺术、航空等）的需求，单一的AI教育几乎是不可能的。” 吴教授表示：“目前我校通过新兴产业领域特化引导专科学校支持项目，将‘云计算’作为特化领域，迅速与大数据·AI融合，形成‘哈尼斯工程’等实务最新技术的课程。”但他也坦言：“产业界的技术速度远远领先，而学术改革周期和教师的适应速度难以跟上。” 对此，金裕锡代表强调了修正产学合作轨道的必要性：“应摆脱企业抛出任务、学科解决的封闭方式，转向多学科融合的黑客松方式，快速实现和验证前沿技术。”他指出：“现在项目的‘数量’不是关键，而是‘质量’的完成度才是企业招聘和评估的核心标准。”同时，他建议：“如果将KT的Able School（AICE）等行业认证课程与现职技术人员的指导结合到大学教育中，学生将能够向产业界明确证明他们在实际成本效率或基础能力方面的掌握。” 金范洙PWC董事：“AI不仅是‘简单工具’，更是‘运营体系’……需要具备物理AI与自执行控制的人才” 金范洙PWC咨询董事（前KT）在综合讨论前的开幕演讲中，明确指出了AI技术生态系统的范式转变和大学教育的发展方向。 金董事表示：“AI现在不仅是简单的工作生产力辅助工具，更是企业的运营体系（OS），并逐渐成为替代和执行的主体。”他指出：“企业执行的四大技术趋势是‘自执行型AI’、‘物理AI（Physical AI）’、‘边缘AI（Edge AI）’和‘Vibe Security’。” 他特别强调：“自执行型AI的核心在于将现场的隐性知识形式化，设计工作知识和预测·控制结构，以优化巨大的‘代币成本’。在制造现场投入的物理AI同样需要事先通过数字双胞胎验证的扩展准备数据，因此大学应培养能够逻辑上有效指挥AI、控制AI并将现场行为数据化的工程师。” 与此同时，论坛上还获得好评的专业会议回顾了各行业的前沿趋势。车煥周韩国信息工程技术协会副会长（现SK）发布了“产业界视角下大学AI教育课程现状分析结果”，诊断出大学课程未能准确反映产业界职务流动的错配现象，并提出了“学校·教授·企业·政府的团队合作（One-Team）体系”和学生的三大生存战略（基础能力强化、领域融合、信任·伦理）。 金炳益㈜모두솔루션董事介绍了电梯设计图纸自动生成AI的研究案例，强调：“现在企业需要的不再是简单的编码人员，而是能够在机械·建筑等传统工程领域知识基础上，直接协调RAG（检索增强生成）和代理的融合人才，以及基于实际产业数据的实践。” 赵淑香㈜未来爱恩科技董事通过星巴克现场手册整合LLM代理构建案例指出：“要过滤人工智能幻觉（AI hallucination）并优化复杂的企业环境，必须具备资料结构·内存管理等软件基础能力，以及金融·物流等扎实的产业领域知识，才能在现场生存。” 金宇胜韩国公学校教育认证院长：“需通过工程认证实现‘质量管理’，如卡内基梅隆大学……李珠熙教育部大学支持官：“全力支持大学与产业界的紧密沟通与制度化定制支持” 金宇胜韩国公学校教育认证院长在开幕致辞中提到全球名校的创新案例，强调大学AI教育的严格“质量管理”和“工程教育认证”制度的重要性。 金院长表示：“全球首个开设AI本科专业的美国卡内基梅隆大学（CMU）在1950年代以来积累的计算机工程遗产上，计算机科学系的学生总数为735人，但在二年级时，30~35人被选入AI本科专业，二、三、四年级总共有约100人参与AI学位项目，实施严格的‘质量控制’。” 他还指出：“在国内大学吸引30万名留学生的目标等量的扩张加速的情况下，为了培养企业信任并能招聘的合格人才，必须通过工程认证体系来保证教育质量，并希望将此积极建议给教育部的高等教育政策方向。” 在致辞中，李珠熙教育部大学支持官表示：“在超智能时代，政府正在实施以‘五极三特’战略产业为中心的区域定制政策，核心是及时培养产业界所需的人才，实现大学教育的重大转型。”她承诺：“将不遗余力地支持大学与产业界的紧密沟通，建立产学合作治理和财政·制度支持。” 在论坛结束时，尤希珍教育部产学合作创业支持科长表示：“AI和尖端技术是高等教育和区域创新生态系统的必备基础设施。”她表示：“将通过9月30日在킨텍스举行的产学研合作博览会等多元化沟通渠道，持续扩展大学与企业能够感受到的融合政策。”

近年来，电动化、智能化、自动驾驶等未来出行技术加速发展，全球汽车产业正经历深刻变革。产业竞争格局和全球供应链体系不断重塑，中韩两国汽车产业间的竞合关系也随之迎来新变化。 在这一背景下，由中国驻韩国大使馆和亚洲新闻集团共同主办、《亚洲日报》承办的“第六届中韩未来经济合作论坛”于18日在首尔大使铂尔曼酒店举行。本届论坛以“中韩共创未来出行新时代”为主题，中韩两国政府机构、行业协会、企业、研究机构及媒体等各界人士齐聚一堂，共同探讨电动汽车、自动驾驶等未来出行领域的合作机遇。 亚洲新闻集团会长郭永吉在开幕致辞中表示，当前全球汽车产业正从电动化、智能化加速迈向自动驾驶和物理人工智能（Physical AI）时代。韩国和中国凭借各自在汽车制造、半导体、电池、人工智能及机器人等领域的优势，正处于这一产业变革的重要位置。 他指出，未来出行和物理人工智能的发展离不开跨领域、跨国界的合作。过去中韩汽车产业合作主要集中在生产、零部件和供应链领域，今后应进一步将合作拓展至电动汽车、自动驾驶、人工智能和机器人等新兴领域。 中国驻韩国大使戴兵在致辞中表示，中韩是搬不走的近邻，更是分不开的合作伙伴。建交34年来，两国关系全面快速发展，特别是去年底今年初两国元首成功实现互访，引领中韩关系开辟新局面，各领域交流合作持续升温。 他强调，当前中韩经贸合作已进入新的历史阶段，由此前的垂直互补分工转向产业链紧密水平协作，“在竞争中合作，在合作中竞争”正成为新常态，但双方合作的战略性、互惠性并没有改变。面对新一轮科技革命和产业革新，中韩应在做大做强传统领域合作的同时，充分挖掘人工智能、绿色产业等新兴领域合作潜力，立足各自产业优势，加强优势互补，共同维护全球自由贸易体系和产业链供应链稳定畅通，推动中韩经贸合作实现新的跃升。 改革新党党鞭千河岚在致辞中指出：“韩中未来出行产业既存在竞争，也有许多可以通过合作产生协同效应的领域。期待双方通过良性竞争与务实合作，推动两国未来出行产业共同迈向更高水平。” 韩国国会国土交通委员会干事卜箕旺在书面贺词中表示，期待韩中两国在新能源汽车、自动驾驶等未来出行领域共享经验与技术，共同开拓新的市场。 在演讲环节，中韩两国汽车产业专家及企业代表围绕全球新能源汽车产业发展趋势、中韩汽车产业合作及未来出行等议题展开深入交流。韩国大林大学未来汽车工程系教授金必洙、韩国中国汽车协会会长马林营、韩国产业研究院资深研究委员赵㯙、奇瑞汽车智能驾驶中心总监赵姝岩围绕“全球新能源汽车产业发展趋势与中韩合作新机遇”发表演讲。 随后，小米汽车自动驾驶与机器人系统部负责人易彦、STRADVISION研究所所长兼联合创始人全俸辰围绕“自动驾驶技术发展现状与中韩合作前景”，从企业实践和技术发展等角度分享观点与经验。 与会人士结合全球汽车产业趋势与两国产业优势，探讨在竞争与合作并存格局下挖掘合作潜力、实现互利共赢的路径。论坛结束后还举行晚餐交流活动，为两国产业界人士搭建进一步交流的平台。 “中韩未来经济合作论坛”已连续举办六届，持续围绕中韩经贸关系及新兴产业热点议题，为两国政界、产业界和学术界人士提供交流意见、探索合作机遇的平台。

OpenAI的GPT-6阿斯特拉（Astra）是否具备AGI（通用人工智能）的特征？AGI是否能够革新商业并将经济推向新的高度？AGI究竟是什么？人类的智能又是什么？ 人类的智能在于同时定义和解决问题。AGI则是解决给定问题的能力。目前的AGI能够在未曾经历的陌生环境中，无需特定知识，自主寻找解决方案，但仅限于数字环境。由于尚未理解物理世界，它无法有效介入实际环境中的问题。 人类以20瓦特的能量点亮一盏灯，而当前的AGI则需要数百兆瓦的能量和大型系统。人类由于能量的限制，无法计算所有可能性，而是依靠经验和直觉进行跳跃；而AGI则通过数万次的重复，得出人类从未想象过的优化答案。 最终结果由人类负责。搭载AGI的代理之间可以使用加密的神经语言（Neuralese）进行高效沟通，但人类则通过共情和发明看不见的虚构叙事来进行合作。为了控制AGI，必须掌握解读其信息的技术，同时避免其干扰。尽管定义AGI和人类智能并不容易，但二者的差异可以清晰地阐述。 我们能否否认阿斯特拉不是AGI？在日常使用的操作系统和网页浏览器中，其屏幕识别能力（ScreenSpot-Pro基准测试）达到了92.7%，而在需要通过鼠标和键盘完成复杂任务的数字操作系统控制基准（OSWorld 2.0）中，平均在40分钟内达到了72.6%。 其他AI模型的任务执行时间平均在75分钟内，完成率大约在60%到70%之间。人类的完成率也在72.3%左右。这是阿斯特拉通过高效机制解决问题的推理阶段的重复结果。在博士级推理基准（GPQA Diamond）中，阿斯特拉的成功率约为96%。其他AI模型在70%到90%之间遇到幻觉现象，而专业领域的博士级专家在思考时的平均完成率为65%到74%。 在陌生环境中无先验知识解决问题的基准（ARC-AGI）中，阿斯特拉首次达到了99.9%的成功率。其他AI模型在数年间徘徊在30%到40%的瓶颈，而人类的平均完成率为48%。 AGI能否带来经济收益？AGI能否使国家实现可持续增长？在不断雇佣人类并改善系统的时代，明天是否还能看到收入的增长？我们是否应该反问，哪些领域不需要AGI的计算能力？是否是提问能力、多代理管理能力以及AGI成果的验证能力？ 如果AGI的自主推理应用成为主流，那么竞争力是否在于解决问题的结果，而非软件销售、使用权或人力成本等过程？这是否暗示着向代理即服务（AaaS）的快速转变？如果不打破今天的收益模型公式，未来是否还有希望？ 独占护城河（Moat）是否是通过为单一客户提供前瞻性服务，获取封闭的本地数据，并增强AGI的控制力（Alignment）？在这一时代，人类正以秒为单位挑战难题，彻底抛弃以往的工作常规。 将AGI全面融入制造和服务业，将被困于数字空间的代理与机器人结合，扩展为物理人工智能（Physical AI），并建立支持这一切的千兆瓦级基础设施，是否是未来的方向？我们是否能通过培养与AGI对话的范式设计者，开辟出没有答案的道路，从而实现理想的生活？※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国明年国防预算大幅增加战时作战指挥权移交、核心军事能力确保及自主国防力量强化相关投入。据韩国国防部3日公布的明年国防预算，战时作战指挥权移交及自主国防预算规模为12.1744万亿韩元（约合人民币600.8亿元），较去年增长34.9%。 国防部表示，将通过相关投入进一步增强自主国防能力，使韩国能够依靠自身力量维护国家安全，并提前确保战时作战指挥权移交后构建由韩军主导的联合防御体系所需核心能力。 为支撑战时作战指挥权移交，相关自主国防预算重点投向新启动项目和既有项目的扩产与提速。新启动项目方面，明年国防预算首次编列约1000亿韩元，用于启动核潜艇项目；同时首次编列430亿韩元，用于开展物理人工智能（Physical AI）应用示范项目，聚焦运输、驻地警戒、危险物品处理等可有效减少兵力投入的领域。 既有项目扩产与提速方面，KF-21国产战斗机量产预算从今年的1.4万亿韩元大幅增至明年的3.3万亿韩元，除明年计划生产的首批量产机所需资金外，政府还编列预算，启动后续批次量产工作。 作为韩国型导弹防御系统（KAMD）核心武器之一，远程地对空导弹（L-SAM）获得约3000亿韩元预算，韩国政府计划将其形成战斗力的时间提前约一年，以增强重要设施的导弹防御能力。 此外，预算还包括用于扩大第二批230毫米级无制导火箭弹量产规模的资金，该型火箭弹可由“天舞”多管火箭炮系统发射，是战时作战指挥权移交以及反炮兵作战的重要装备之一。 与此同时，韩国政府明显加大人工智能（AI）及有人—无人协同作战体系领域投入，相关国防预算从今年的4968亿韩元增至明年的7727亿韩元，增幅达55.5%。 除前述物理人工智能应用示范项目外，韩国国防部还将投入551亿韩元建设国防数据一体化平台，用于收集、构建、管理和利用国防数据；投入366亿韩元建设国防AI基础设施，涵盖图形处理器（GPU）、数据存储环境以及AI开发和运行服务器等；并新设相关研发（R&D）项目，投入565亿韩元，用于掌握先进武器所需核心半导体技术和制造能力。

日前，中国前国务院总理朱镕基在即将迎来百岁之际因病去世。众所周知，朱镕基是20世纪90年代与时任中国国家主席江泽民一道，为中国经济高速增长奠定制度基础的重要人物之一。 我在研究中国半导体产业发展史时，多次遇到朱镕基这个名字。围绕他的评价至今褒贬不一，但有一点很难否认：他推动的一系列改革，改变了中央与地方之间的经济权力结构，并为后来中国大规模国家资本动员能力奠定了基础。 其中最具代表性的，是1994年的分税制改革。1993年以前，中国中央财政收入占全国财政收入的比重仅约22%。大部分税收掌握在地方政府手中，中央财政长期捉襟见肘。1994年分税制改革后，重要税源更多向中央集中，中央财政收入占比迅速提高。 这项改革后来成为中央政府实施大规模产业政策、财政补贴和长期战略投资的重要财政基础。今天中国能够推动国家集成电路产业投资基金等巨型产业资金，背后都可以追溯到这一时期形成的财政动员能力。 与分税制并行的还有国企和国有银行改革。“抓大放小”改革推动大量中小国企退出，同时强化大型国有企业体系。国有银行改革则切断地方政府对部分信贷资源的过度影响，通过剥离不良资产、银行资本重组等方式，逐步建立由中央掌握的金融资源配置体系。由此，中国形成了一套以中央财政、国有企业和国有银行为核心的国家资本动员机制。 不过，这套体系也付出了不小代价。财政收入向中央集中后，地方政府承担的公共支出责任并未同步减少。地方财政由此长期承压，并逐渐更加依赖土地财政、房地产开发和地方融资。 从长期来看，中国近年来面临的房地产低迷、地方债务膨胀等问题，与当年形成的中央—地方财政结构并非毫无关系。换句话说，朱镕基改革一方面增强了中央政府进行长期产业投资的能力，另一方面也埋下了地方财政结构性失衡的种子。 从半导体产业来看，这种制度遗产尤其明显。2014年，中国设立国家集成电路产业投资基金。此后，中央资本与地方产业基金共同进入半导体产业，形成一种“中央定方向、地方下注”的投资模式。 长鑫存储（CXMT）背后有合肥地方政府支持，长江存储（YMTC）与湖北地方力量密切相关，中芯国际（SMIC）的早期发展也离不开上海地方政府。因此，中国半导体产业并非完全由中央政府单方面打造，而是中央和地方共同推动的结果。 这种模式确实创造出一批成功企业，但副作用同样明显。在中央确定重点产业后，各地方政府往往争相进入，容易造成重复投资、产能过剩甚至技术骗局。武汉弘芯等失败案例，就暴露出地方政府在缺乏技术和产业基础情况下盲目投资的风险。 对于半导体这样的产业而言，问题更加突出。先进制程需要持续十年以上的大规模投资，而且必须长期承受亏损。地方政府无论从财政周期还是官员任期来看，都很难独立承担这种“耐心资本”角色。因此，中央财政和国有金融机构的重要性更加凸显。 即使掌握税收，也需要有能够把资金转化为长期战略资本的机构。中国国有银行体系经过改革后，逐渐承担起这种角色，成为支持大型基础设施和战略产业的重要金融渠道。 进入AI时代，这套逻辑正在再次上演。近年来，中国大量地方政府建设人工智能数据中心和智能算力中心，但部分项目也出现设备利用率不足、重复建设等问题。 这与过去半导体、汽车等领域出现的地方政府投资竞赛非常相似。因此，中国中央政府近期一方面继续加大AI产业基金和算力基础设施投入，另一方面也开始强调全国统一大市场、整治“内卷式”竞争，试图控制地方无序扩张。这意味着， 中国现有产业政策正在进入一个新的阶段。一方面，朱镕基时代建立的中央集中国家资本动员体系依然发挥着巨大作用；另一方面，仅依靠中央自上而下的资本配置，已经越来越难适应半导体和AI这种技术变化极快、创新高度分散的产业。更重要的是，今天的中国经济环境与20世纪90年代已经完全不同。 朱镕基时代，中国处于高速增长期，人口红利明显，西方资本大量进入，外部产业竞争压力也远低于今天。而现在，中国面临经济增速放缓、人口下降、房地产和地方债务压力，同时还要面对美国在半导体和AI领域的技术限制以及全球供应链重组。 在这种情况下，中央与地方之间如何重新分配资本和产业决策权，很可能成为中国下一阶段经济政策的重要课题。这一变化对韩国而言并不是“别人的故事”。韩国正在重点投入的半导体、AI、制造业AX、Physical AI等领域，也正是中国中央政府和地方政府大规模投资的领域。 中国产业政策出现的成功与失败，都值得韩国认真观察。如果中国在AI和半导体领域出现重复投资、资本效率下降或地方财政难以承受等问题，这不仅可能反映中国自身制度的局限，也可能意味着相关产业存在结构性的过度投资风险。 对韩国来说，这可以成为一种重要的预警信号。越是半导体、AI以及所谓“七大SEED产业”这样的国家战略领域，韩国越有必要深入研究中国过去数十年的产业政策演变。 不能只关注中国又成立了多大的基金、建设了多少座工厂，更应该关注这些资金如何筹集、由谁配置、中央与地方如何分担风险，以及这种资本动员模式正在发生怎样的变化。 从这个意义上说，朱镕基时代留下的制度遗产，不仅解释了今天中国半导体和AI产业为何能够获得如此庞大的资本支持，也为韩国思考下一代产业投资战略提供了一个值得研究的案例。

据首尔大学工学院与首尔大学工学研究院产业人工智能转型中心27日消息，本月22日，该校与中国工程院代表团举行交流座谈，就人工智能（AI）、机器人及智能制造领域的科研合作和人才培养进行了深入讨论。 据介绍，双方围绕数字孪生（Digital Twin）、物理人工智能（Physical AI）等前沿技术的发展趋势进行了交流，并重点探讨了制造业智能化升级、工业数据开发利用，以及机器人与自主系统在制造现场的应用前景。 除技术交流外，双方还就未来合作方向交换了意见，包括开展联合科研项目、推进科研人员交流、建立学生联合培养机制，以及开发人工智能和智能制造相关教育项目等具体合作方案。 首尔大学表示，在全球制造业加速向智能化、数字化转型的背景下，加强韩中两国科研机构在人工智能和先进制造领域的合作，有助于推动前沿技术创新和高层次人才培养，也将进一步促进双方在产业技术领域的交流与合作。

据业内最新消息，中国香港一家风险投资机构（VC）近期访问韩国，寻求与韩国物理人工智能（Physical AI）企业展开合作。业内人士认为，此举旨在结合韩国企业在制造数据和软件技术方面的优势，共同构建物理AI生态。围绕这一尚未出现绝对领先者的新兴市场，国家与企业之间的合作与竞争正加速展开。 据悉，Sparks Physical AI Ventures上月访问韩国，并与韩国AI及物理AI行业相关人士举行多场会谈。该公司是一家以连接中国、韩国、日本等亚洲供应链、构建物理AI生态系统为目标的风险投资机构，由曾任职于香港知名创投基金“创科香港基金会”的Tony Chen创立，香港科技大学前校长陈繁昌（Tony Chan）等也参与了创办。 Sparks Physical AI Ventures在首尔举行的交流活动吸引了约40名韩国企业风险投资机构（CVC）及AI、物理AI企业人士参加。活动负责人表示，Sparks认为，若能将韩国快速的市场反应能力、制造与品牌竞争力，与深圳、广东地区的制造执行力和供应链体系相结合，双方有望共同打造面向全球市场的物理AI企业。此次活动也让与会者就韩中两国在物理AI领域开展合作达成了共识。 香港风险投资机构将目光投向韩国物理AI市场，主要是因为物理AI被视为继生成式AI之后推动制造、物流等实体产业革新的新增长引擎，而目前全球尚未出现占据绝对优势的国家或企业。中国虽在机器人组装和规模化生产方面具备突出优势，但在算法、数据和算力等领域仍存在一定短板；相较之下，韩国企业拥有半导体制造数据及系统集成（SI）等优势，因此成为中国资本和企业寻求合作的重要对象。 韩国国内已出现相关合作案例。例如，LG CNS正基于宇树科技（Unitree Robotics）的机器人开发相关软件，显示韩中企业在物理AI领域的合作正逐步增加。不过，韩中合作若想加快推进，仍需克服地缘政治风险方面的障碍。有业内人士透露，曾收到中国企业的投资意向邀约，但出于对未来美国业务可能受到影响的担忧而予以拒绝；不过该人士也表示，并不排除今后与中国企业建立合作伙伴关系，相关合作仍在持续推进中。 另有业内人士指出，随着物理AI时代到来，越来越多的硅谷初创企业选择在中国进行硬件制造。对韩国创业者而言，未来更为重要的是善用韩国特殊的地缘位置优势，同时借力中国的制造基础设施与美国市场，制定更加灵活的全球化战略。