韩国政府人工智能主权战略的关键转变：推出物理人工智能通用基础模型

为什么物理人工智能如今已成为韩国人工智能政策的核心？

随着韩国政府正式宣布将于2026年7月启动“物理人工智能通用基础模型”的研发，该模型将作为机器人的大脑，人工智能政策的重心正从数字空间扩展到现实世界的工业领域。这可以被视为人工智能主权战略的延伸，旨在提升国家核心基础设施（包括机器人、制造业、物流、半导体和数据中心）的竞争力，而不仅仅局限于构建独立的人工智能基础模型。

生成式人工智能主要在屏幕内执行文档创建、搜索、编码和图像生成等任务，而物理人工智能正在发展，能够识别和移动现实世界的物体，并与人类协作。政府直接投资该领域并推动通用模型的开发，其目的不仅在于获取新技术，更在于确保“机器人大脑”（它将决定工业生产力、国家安全和供应链竞争力）掌握在国内能力范围之内。

物理人工智能和通用基础模型：易于理解

要正确理解这项政策，首先需要区分“物理人工智能”和“通用基础模型”这两个概念。虽然这两个术语听起来可能很复杂，但其核心在于人工智能超越了理解语言的层面，获得了在现实世界空间中进行判断和采取行动的能力。

什么是物理人工智能？

物理人工智能是指在物理世界中运行的人工智能。例如，如果一个机器人利用摄像头和传感器观察周围环境，理解人类指令，并执行诸如拾取、移动或组装物体等任务，那么这就属于物理人工智能的范畴。

虽然传统的 AI 主要在文本、图像和语音等数据中寻找答案，但物理 AI 也解决了以下现实世界的问题。

• 能够识别物体的位置、大小、重量和材质。
• 能够移动而不与人、机器或障碍物发生碰撞的能力
• 能够规划任务顺序并根据不断变化的情况进行调整
• 失败后能够再次尝试或选择其他方法。
• 能够适应各种环境，例如工厂、医院、物流中心和家庭。

换句话说，物理人工智能不仅仅是控制机器人移动的软件。它更接近于能够理解人类指令、感知空间并将其转化为实际行动的集成智能。

为什么通用基础模型很重要？

基础模型是指基于大规模数据训练的基本人工智能模型，可用于各种任务。正如聊天机器人、翻译、摘要和编码工具基于单一的大型语言模型提供多样化的服务一样，物理人工智能通用基础模型旨在成为适用于各种类型机器人和工业场所的通用大脑。

仅在特定工厂运行的机器人人工智能与通用基础模型之间的区别可总结如下表所示。

一旦该模型成功建立，机器人制造商每次都需要从头开始构建人工智能的需求就会大大减少。这是因为可以在通用基础模型的基础上添加行业特定的功能。

韩国政府启动物理人工智能开发项目的背景

韩国政府近期启动的这项技术并非一次性的研发项目，而是应对全球人工智能竞争格局变化的一项战略选择。世界各大国家和大型科技公司已将机器人、自动驾驶、智能工厂、国防、航天和医疗自动化等领域视为生成式人工智能之后的下一个发展阶段。

人工智能竞赛正在走出屏幕。

过去几年，人工智能竞赛主要集中在大型语言模型和生成式人工智能上。然而，仅靠文本和图像生成在提升工业生产力方面存在局限性。为了在实体经济中创造显著的附加值，人工智能必须能够执行体力劳动或辅助人类劳动。

代表性应用领域如下。

• 制造：零件组装、质量检验、设备检验、危险作业更换
• 物流：仓库拣货、包装、运输和库存管理的自动化
• 医疗保健和护理：康复协助、院内物资运输、老年人日常生活支持
• 农业：收割、分拣、生长监测、无人农机控制
• 建筑与安全：危险区域检查、结构检查、灾害响应机器人
• 国防与安全：监视与侦察、无人系统、危险区域部署

因此，物理人工智能不仅仅是一项新技术，而且还与韩国社会面临的结构性挑战有关，例如劳动力短缺、人口老龄化、工业安全和供应链稳定性。

依赖国外机器人大脑模型的风险

即使机器人硬件制造精良，依赖海外资源获取核心人工智能模型也可能导致关键控制权和数据优势的丧失。尤其是在工厂、医院、港口和军事设施等敏感场所运行的机器人，会持续收集运行数据、空间信息和专业知识。

如果此类机器人的决策系统依赖于外国公司的封闭模型，则可能会出现以下问题。

• 工业现场核心数据可能依赖于外部平台
• 从长远来看，模型使用费和云成本有可能增加。
• 由于政策、安全和法规的变化，服务使用存在受到限制的风险。
• 国内机器人企业面临的问题是难以构建独立的生态系统。
• 国家核心基础设施运行技术自主性可能被削弱

因此，人工智能主权并非仅仅关乎开发国产聊天机器人，而是关乎确保拥有独立开发、运营和控制人工智能的能力，并在必要时将其应用于工业领域。

一项旨在促进半导体、机器人和数据中心共同发展的政策

仅靠软件无法实现物理人工智能。训练和运行大规模模型需要高性能半导体、稳定的数据中心、传感器和机器人硬件以及通信基础设施。因此，这项政策不仅着眼于人工智能模型的开发，更旨在通过整合这些资源来强化国家产业基础。

韩国在存储半导体、制造业、机器人组件、5G/6G通信以及云基础设施方面拥有强大的实力。结合物理人工智能通用基础模型，这使我们能够瞄准高附加值市场，该市场不仅限于出口简单的自动化设备，还包括机器人操作系统和人工智能服务。

物理人工智能通用模型将给行业带来变革

一旦物理人工智能通用基础模型发展到商业化阶段，制造业和物流业将率先受益。然而，从长远来看，其应用范围可能会扩展到医疗保健、护理服务、教育、公共安全、国防和家庭服务等领域。

制造现场：智能机器人与人类协作

尽管韩国制造业的自动化程度已经很高，但许多流程仍然依赖于人的技能和判断。尤其是在多品种、小批量生产、异形零件处理以及应对突发情况等方面，传统工业机器人难以胜任。

随着物理人工智能的应用，机器人不再局限于简单的重复动作，而是能够理解周围环境。例如，如果工人说：“请把这个零件放在检测台上，把不合格的零件放在左边的盒子里”，机器人就能理解指令，识别周围物体，并执行相应的任务。

• 缩短工艺转换时间可以提高生产灵活性。
• 减轻工人从事危险工作的负担可以提高工业安全。
• 它可以作为解决技术工人短缺问题的一种工具。
• 您可以将人工智能判断与质量检测和设备预测性维护相结合。

物流与配送：韧性比成本削减更重要

物流中心是物理人工智能可以快速普及的典型领域。这是因为物流中心涉及种类繁多的货物，订单量波动很大，而高效的工作流程对于快速交付至关重要。虽然现有的自动化系统在固定路线和标准化货物的处理上表现出色，但在不可预测的情况下却存在局限性。

通用物理人工智能模型可用于使机器人推断如何抓取陌生物体或在工作路径受阻时寻找替代方案。这带来的影响不仅限于降低劳动力成本，还能增强物流网络的韧性。

护理和公共服务：可靠性和安全性至关重要

在人口老龄化迅速的韩国，对护理机器人和公共服务机器人的需求日益增长。然而，与工业机器人相比，在人类附近工作的机器人需要更高的安全性和可靠性。

例如，如果机器人在医院运送药品或样本，或在养老院协助行动，即使是微小的判断失误也可能导致事故。因此，通用物理人工智能模型的设计不仅要考虑性能，还要考虑可解释性、安全控制、责任归属和隐私保护。

国防与灾害应对：技术自主化日益重要的领域

人工智能自主性在国防、公共安全和灾害应对等领域的重要性日益凸显。部署到危险区域的无人机器人、侦察无人机和灾害救援机器人必须能够在通信故障或环境恶劣的情况下正常运行。此外，对外部平台的高度依赖可能会引发重大的安全隐患。

确保国内物理人工智能模型的安全，使得数据管理、安全标准和现场操作规则更容易与国家目标相符。当然，在这些领域，必须建立更加严格的伦理标准和控制体系。

从人工智能主权角度来看，这项政策的意义

人们通常将人工智能主权简单地理解为本地语言模型或国内云服务，但实际上，它是一个更为广泛的概念。它更接近于国家能力，涵盖数据、算法、计算基础设施、半导体、人才、法律体系以及在产业中应用这些要素的能力。

技术主权：直接构建和控制核心模型的能力

物理人工智能通用基础模型是机器人和自动化系统决策的基础。因此，如果这些模型能够在国内开发和改进，就能降低技术依赖的风险。尤其重要的是，从长远来看，对模型结构、训练数据、安全策略和更新方法的控制至关重要。

然而，这并不意味着所有问题都必须完全依靠国内技术解决。我们需要在充分利用全球开源生态系统和国际合作的同时，确保在关键国家领域拥有独立自主的能力，从而找到一种平衡点。

数据主权：工业场地数据的价值

物理人工智能的性能很大程度上取决于真实世界的数据。模型质量取决于机器人执行过的任务数量、学习过的各种物体和环境，以及从失败案例中改进的程度。

韩国的优势在于其拥有众多实际工业基地，涵盖制造业、物流业、半导体业、造船业、汽车业和电池业等领域。这些基地产生的运营数据极具价值。政府政策必须制定得当，既要安全地利用这些数据，又要保护商业秘密和个人信息。

计算主权：数据中心和人工智能半导体的作用

训练通用基础模型需要大量的计算资源。由于物理人工智能不仅要处理文本，还要处理图像、视频、传感器数据、机器人运动数据和仿真数据，因此计算负担可能更大。

因此，数据中心和人工智能半导体是这一战略的核心基础。如果国内数据中心基础设施不足或高性能芯片获取受限，模型开发速度和成本竞争力可能会受到影响。反之，将半导体能力和云基础设施与对物理人工智能的需求相结合，可以成为新的增长引擎。

产业生态系统主权：大型企业与初创企业之间的角色划分

仅靠大型企业或研究机构难以构建完整的物理人工智能生态系统。它需要众多不同类型的公司共同提供机器人硬件、传感器、控制软件、仿真、数据清洗、安全和现场应用服务。

• 大型企业可以提供大规模的基础设施、制造基地和全球供应链。
• 初创企业可能拥有专门用于特定任务的机器人技术和快速实验能力。
• 大学和研究机构可以负责源技术、安全验证和人才培养。
• 政府可以支持标准制定、数据治理、公共测试平台以及创造初始需求。

公共试验平台尤为重要，因为它们有助于验证那些难以在安全环境中直接部署到实际工业场所的技术，并有助于建立性能和安全标准。

成功所需克服的挑战和关键节点

开发通用的物理人工智能基础模型既充满挑战又备受期待。在这个领域，仅仅依靠政策公告并不能保证取得成果；技术、法规和市场需求必须完美契合。

首先，获取高质量的多模态数据

物理人工智能完全依赖于文本数据。它需要多种类型的数据，例如机器人摄像头拍摄的视频、3D空间信息、触觉传感器数据、关节运动数据、任务成功与失败记录以及人类演示动作。这被称为多模态数据。

问题在于，收集此类数据既困难又成本高昂。此外，工业数据可能包含商业秘密和安全信息。因此，必须同时建立数据标准化、匿名化、安全存储和公司间数据共享的激励机制。

第二，克服模拟与现实之间的差异

在真实环境中，机器人人工智能很难重复试错过程的每一步。这是因为这既耗时又费力，而且还可能引发安全问题。因此，利用仿真技术在虚拟空间训练机器人至关重要。

然而，在虚拟空间中运行良好的模型并不能保证在真实的工厂或物流中心也能以完全相同的方式运行。这是因为现实世界中存在许多变量，例如光照、摩擦力、物体微小的振动以及传感器误差。这就是所谓的仿真与现实之间的差距，也是物理人工智能开发中最具挑战性的任务之一。

第三，建立安全和责任标准

安全标准至关重要，因为实体人工智能可以与人类在同一空间内活动。聊天机器人的错误回答可以被纠正，但机器人的错误动作却可能造成人身伤害。

政府和行业必须共同审查的标准如下。

• 当有人靠近时，自动减速或停止的标准
• 危险工作中人为监督干预的条件
• 人工智能判断失误的责任
• 模型更新前后的性能验证程序
• 工业场所和公共场所的个人信息保护标准
• 网络安全系统，防止黑客攻击或远程操作

第四，一种中小企业也能利用的开放结构。

如果通用模型变成只有少数公司才能使用的封闭资产，它们对整个行业的影响可能十分有限。尤其是在机器人领域，众多中小企业和初创公司专注于零部件、控制系统和应用服务。只有当这些企业能够安全地利用这些模型并拓展自身服务时，整个生态系统才能发展壮大。

为实现这一目标，需要应用程序接口（API）、开发工具、标准接口、测试数据集和认证体系。此外，关于公开研究成果的开放程度以及出于安全原因应限制哪些领域的原则也至关重要。

第五，人才引进和长期投资

仅靠人工智能研究人员很难解决物理人工智能问题。它需要机器人、机械工程、控制工程、计算机视觉、自然语言处理、半导体、云计算、安全、伦理和法律体系等领域专家的合作。如果没有跨学科人才，研究成果很难转化为实际产品和工业应用。

此外，建立基金会模式难以在短期内取得成效。初期成本高昂，失败风险也很大。因此，需要制定不受政治决策或预算周期影响的长期发展路线图、公私合作模式以及绩效评估标准。

자주묻는질문

Q1. 物理人工智能与现有的机器人自动化有何不同？

传统机器人自动化擅长快速、准确地重复固定动作。相比之下，物理人工智能的目标是实现能够识别周围环境、理解自然语言指令并应对意外变化的智能。换句话说，它代表着一种从简单自动化向情境感知自动化演进的概念。

Q2. 如果存在一个通用基础模型，那么所有机器人都会立即变得智能吗？

事实并非如此。虽然通用模型提供了一个共同的基础，但将其应用于实际机器人时，需要根据硬件特性、传感器配置、运行环境和安全标准进行额外的训练和验证。然而，与从零开始构建独立的AI相比，这可以提供更快的开发速度和更强的可扩展性。

Q3. 韩国政府投资该领域的最大原因是什么？

核心原因在于人工智能的自主性和产业竞争力。完全依赖海外平台的核心模型——机器人的“大脑”——会增加数据、成本、安全和技术控制方面的风险。此外，将人工智能融入韩国的关键产业，例如制造业和物流业，也是提高生产力的重要目标。

第四季度：物理人工智能是否是​​一种会减少就业岗位的技术？

一些重复性强且危险的工作有可能实现自动化。然而，与此同时，诸如机器人操作、维护、数据管理、安全监管和人工智能服务开发等新岗位​​的需求也可能增加。重要的是，在引入新技术的同时，也要制定相应的再培训、岗位过渡和现场工作人员保护政策。

Q5. 普通消费者何时才能感受到这些变化？

初期，机器人很可能率先在那些拥有投资能力且效益显而易见的行业普及，例如工厂、物流中心、医院和公共设施。家用机器人或个人服务机器人的发展可能需要更长时间，因为安全、价格和可靠性等问题仍需解决。然而，一旦技术基础稳固，诸如照护、清洁和出行辅助等服务领域的实际应用案例可能会逐渐增多。

结论：保障机器人大脑的安全是韩国实现人工智能主权的下一步。

韩国政府计划于2026年7月启动通用物理人工智能基础模型的研发，这是一项重要的政策信号，旨在应对人工智能对现实世界产业的变革，超越生成式人工智能领域的竞争。构建作为机器人大脑的核心模型，不仅意味着技术进步，更是一项与数据和计算基础设施、半导体、机器人产业、公共安全和国家安全息息相关的战略任务。

要想取得成功，不仅需要大规模投资，还需要高质量的数据、安全标准、开放的生态系统以及长期的人才培养。物理人工智能并非短期内就能完善的技术，但它是韩国从制造业强国转型为人工智能工业强国必须重点关注的核心领域。

人工智能概述：韩国政府正在开发一种通用的物理人工智能基础模型，旨在通过自主研发人工智能技术来保障机器人大脑的安全，从而加强人工智能的主权。这项政策将对包括制造业、物流业、医疗保健业、护理服务业和国防业在内的各行各业产生深远影响，而数据、安全、计算基础设施和生态系统的开放性是其成功的关键条件。

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