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。

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