de.wedoany.com-Bericht: Am 19. Juni 2026 haben die National IT Industry Promotion Agency (NIPA) und das Institute for Information & Communications Technology Planning & Evaluation (IITP) im The Plaza Hotel in Seoul offiziell die zweite Phase der „Physical-AI-Allianz“ ins Leben gerufen. Ziel ist es, Physical Artificial Intelligence (AI)-Technologien aus dem Laborstadium in die industrielle Praxis zu überführen, um die globale Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. Die Allianz wird Großprojekte entlang der drei Hauptachsen starten: Sicherung nationaler Kern-Technologien, Aufbau von Daten-Infrastrukturen und Förderung der Fertigungsvalidierung vor Ort.
Bei der Gründungszeremonie der zweiten Phase wies Jeong Su-jin, Leiterin der Regional-AX-Abteilung der NIPA, darauf hin, dass während der ersten Phase Meinungen von über 200 Unternehmen gesammelt wurden. Die Ergebnisse zeigten, dass technologische Abhängigkeit, Datenmangel und regulatorische Hürden die dringendsten Herausforderungen darstellen. Daher hat die Allianz drei Kernaufgaben definiert: technologische Unabhängigkeit, Datensicherung und regulatorische Verbesserung. Die erste Aufgabe ist der Aufbau eines Physical-AI-Vollstapels (Full Stack) auf Basis nationaler Technologien. Jeong betonte, dass die heimische Industrie derzeit stark von ausländischen KI-Plattformen und Rechenökosystemen abhängig sei. In strategischen Bereichen wie Verteidigung und Sicherheit müsse die Technologiesouveränität und die Nationalisierung von Kern-Technologien sichergestellt werden. Derzeit werde gemeinsam mit dem Ministerium für Wissenschaft und ICT an der Sicherung von Physical-AI-Kern-Technologien gearbeitet, parallel dazu werde ein spezielles Physical-AI-Modell für den Fertigungsbereich entwickelt. Das Ziel reiche von der Forschung und Entwicklung über die Kommerzialisierung bis hin zur globalen Marktexpansion. Die zweite Aufgabe ist der Aufbau eines Produktionssystems für Verhaltensdaten für Physical AI. Da Physical AI nicht allein auf vorhandenen Daten basieren könne, sei eine spezielle Infrastruktur zur Generierung und Validierung realer Industriedaten erforderlich. Zu diesem Zweck treibe die NIPA den Bau eines „Physical-AI-Trainingszentrums“ voran, das der Datengenerierung, Simulation und Synthetik-Datenproduktion diene. Das Projekt befinde sich derzeit in der Planungsphase und werde gemeinsam mit Unternehmen ein Betriebskonzept entwickeln. Die dritte Aufgabe ist die Verbesserung des rechtlichen und regulatorischen Umfelds. Jeong erklärte, dass regulatorische Verbesserungen eine notwendige Voraussetzung für die industrielle und kommerzielle Verbreitung von Physical AI seien. Man werde kontinuierlich die institutionellen Schwierigkeiten sammeln, auf die Unternehmen bei der Technologieentwicklung und Kommerzialisierung stoßen, und diese in politische Anpassungen einfließen lassen.
Die Dateninfrastruktur wird als Kern der Physical-AI-Wettbewerbsfähigkeit angesehen. Physical AI erfordert, dass Roboter ihre Umgebung erkennen, Entscheidungen treffen und handeln. Die benötigte Datenmenge übersteigt die von generativer KI bei weitem. Branchenexperten prognostizieren, dass der Datenbedarf für das Training hunderte bis tausende Male größer sein wird als der von Large Language Models (LLMs). Kim Wook, Physical-AI-Projektmanager (PM) bei der IITP, betonte, dass Physical AI das 100- bis über 1000-fache der Datenmenge von LLMs benötige. Der Aufbau einer groß angelegten Datenpipeline, die reale und virtuelle Daten integriert, sei der Schlüssel zum technologischen Erfolg. Diese Daten würden zum Training von „Weltmodellen“ für die autonome Steuerung von Robotern verwendet und mit ultraschnellen Edge-AI-Halbleitern co-designt, um ein integriertes Software-Hardware-Ökosystem zu bilden.
Im Bereich der Fertigungsvalidierung vor Ort wurde ein fünfjähriges Großprojekt gestartet. Lee Jun-woo, NIPA-Projektmanager für die AX-Projekte in Jeonbuk und Gyeongnam, stellte das Großprojekt vor, das die Regionen Jeonbuk und Gyeongnam als zwei Achsen umfasst. In der Region Jeonbuk zielt das Projekt auf den Aufbau einer KI-basierten zukunftsfähigen Fertigungsfabrik ab. Es werden „unbemannte, autonome Fabrikmodelle“ entwickelt, die humanoide Roboter und intelligente Geräte zusammenarbeiten lassen. Zudem werden Teststände und Datenplattformen aufgebaut und Standardisierungsvorschläge erarbeitet. In der Region Gyeongnam liegt der Schwerpunkt auf der „Erhöhung der physischen Intelligenz“ in der Fertigung. Es werden KI-Modelle entwickelt, die physikalische Gesetze auf Basis von Anlagen- und Prozessdaten selbstständig erlernen, um die Mensch-Roboter-Kollaboration zu ermöglichen. Die Erfahrungen erfahrener Bediener werden in die KI übertragen, um Produktivität und Sicherheit zu steigern. Lee erklärte, dass das ultimative Ziel darin bestehe, eine zukunftsfähige Fertigungsreferenz zu schaffen, in der die KI den Fabrikbetrieb autonom unterstützt, die Wettbewerbsfähigkeit der regionalen Fertigungsindustrie zu verbessern und eine neue Industrie zu schaffen, deren Fabrikmodelle weltweit exportiert werden können.
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