维度网讯，2026年6月19日，信息通信产业振兴院（NIPA）和信息技术企划评价院（IITP）在首尔中区The Plaza酒店正式成立“物理AI联盟二期”，计划将实验室阶段的物理人工智能（AI）技术推广至实际产业现场，以提升全球竞争力。该联盟将围绕确保国产核心技术、构建数据基础设施及推进制造现场实证三大主轴，启动大规模项目。

在联盟二期成立仪式上，NIPA地区AX本部长郑秀珍指出，一期运营期间收集了200多家企业意见，结果显示技术依赖、数据不足及规制障碍是当前最紧迫的课题。为此，联盟提出三大核心课题：技术自立、数据确保及规制改善。首个课题是构建基于国产技术的物理AI全栈（Full Stack）。郑秀珍表示，当前国内产业高度依赖海外AI平台和计算生态，在国防、安全等战略领域，必须确保技术主权和核心技术的国产化。目前，相关方面正与科学技术信息通信部共同推进物理AI核心技术确保事业，并同步开发面向制造领域的专用物理AI模型，目标是从研发延伸至商业化及全球市场拓展。第二个课题是构建物理AI用行为数据生产体系。由于物理AI无法单纯依靠现有数据，需要专用基础设施来生成和验证实际产业数据。为此，NIPA正推进建设“物理AI训练中心”，用于数据生成、模拟及合成数据生产。该项目目前处于规划阶段，将与企业联合制定运营方案。第三个课题是改善法律与制度环境。郑秀珍表示，规制改善是物理AI向产业和商业扩散的必要条件，将持续收集企业在技术开发及商业化中遇到的制度困难，并反映到政策修订中。

数据基础设施被视为物理AI竞争力的核心。物理AI要求机器人识别环境、判断并行动，所需数据量远超生成式AI。业界预测，其学习所需数据规模将达到大语言模型（LLM）的数百至数千倍。IITP物理AI PM金旭强调，物理AI需要的数据量是LLM的100至1000倍以上，构建整合真实数据与虚拟数据的大规模数据管道是技术成败的关键。这些数据将用于训练机器人自主控制的“世界模型”，并与超低延迟端侧AI半导体协同设计，形成软硬件融合生态。

制造现场实证方面，一项为期5年的大型项目已启动。NIPA全北·庆南AX项目PM李俊宇发布了以全北和庆南为两轴的大型项目计划。在全北地区，项目以构建基于AI的未来型制造工厂为目标，开发人形机器人与智能设备协作的“无人·自主工厂模型”，并搭建测试台与数据平台，提出标准化方案。在庆南地区，重点在于制造现场的“物理智能高度化”，开发基于设备和工序数据自主学习物理定律的AI模型，实现人机协作，并将熟练操作者的经验移植到AI中，以提升生产力与安全性。李俊宇表示，最终目标是构建AI自主支持工厂运营的未来型制造参考，改善地区制造业体质，并创造工厂模式可出口全球的新产业。

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