2026. 06. 11 (木)

LGクローイとAIワーカーが登場…フィジカルAI先導技術開発が始動

  • 科学技術情報通信部、フィジカルAI先導技術開発事業着手報告会を開催

  • 2年間で総額340億ウォンを投入…世界最高水準の性能を短期間で確保

リュ・ジェミョン科学技術情報通信部第2次官が9日午後、ソウル江南区マゴクLGサイエンスパークで開催されたフィジカルAI先導技術開発事業着手報告会でLG電子のホームロボットLGクローイと拳を交わしている。2026年6月9日[写真=ユ・デギル記者 dbeorlf123@ajunews.com]
リュ・ジェミョン科学技術情報通信部第2次官が9日午後、ソウル江南区マゴクLGサイエンスパークで開催された『フィジカルAI先導技術開発事業着手報告会』でLG電子のホームロボット『LGクローイ』と拳を交わしている。2026年6月9日[写真=ユ・デギル記者 dbeorlf123@ajunews.com]


人の背丈ほどの白いロボットが拳を差し出した。両手でハートを作り、頭を左右に動かしながら観客に向かうと、各所でロボットを携帯電話で撮影する姿が見られた。LG電子が公開したロボット『クローイ』である。周囲の環境を認識し、人と相互作用する様子を示すためのデモンストレーションであった。

9日、ソウル江南区LGサイエンスパークで開催された『フィジカルAI先導技術開発事業着手報告会』の現場。ここには国内フィジカルAI産業を牽引する次世代技術が集まった。

クローイのデモが終わると、ロボティズが開発中のセミヒューマノイドロボット『AIワーカー』が登場した。今回は作業能力に焦点が当てられた。VRヘッドセットを装着した作業者が両手を動かすと、数メートル離れたAIワーカーのロボットアームが同じ動作を真似た。ロボットはテーブルの上の物体を持ち上げ、別の位置に移動させた後、再び下ろした。人の手に似た五本の指が物体をつかむ力を調整しながら動いた。

リュ・ジェミョン科学技術情報通信部第2次官とキム・ヨンジュンLG電子人工知能研究所所長をはじめとする出席者たちが9日午後、ソウル江南区マゴクLGサイエンスパークで開催されたフィジカルAI先導技術開発事業着手報告会に先立ち記念撮影を行っている。2026年6月9日[写真=ユ・デギル記者 dbeorlf123@ajunews.com]
リュ・ジェミョン科学技術情報通信部第2次官、ホン・ジンベ情報通信企画評価院(IITP)院長、キム・ヨンジュンLG電子人工知能研究所所長をはじめとする出席者たちが9日午後、ソウル江南区マゴクLGサイエンスパークで開催された『フィジカルAI先導技術開発事業着手報告会』に先立ち記念撮影を行っている。2026年6月9日[写真=ユ・デギル記者 dbeorlf123@ajunews.com]


この日の報告会は、科学技術情報通信部と情報通信企画評価院(IITP)が推進するフィジカルAI先導技術開発事業の着手を公式化し、関連技術開発の方向性を共有するために開催された。

フィジカルAIは、政府が今年初めに発表した国家革新プロジェクト『K-ムーンショット』の核心ミッションの一つである。生成型AIがテキストや画像生成に集中しているのに対し、フィジカルAIはAIが実際の物理環境を認識し、判断して行動する技術であり、製造・物流・モビリティ・ロボット産業の流れを変える次世代AIとして評価されている。

科学技術情報通信部は、今回の事業を通じて外資中心のフィジカルAIシミュレーションプラットフォームへの依存度を低下させ、独自のワールドモデル技術の確保に乗り出す計画である。ワールドモデルは、AIが現実世界の物理法則や環境変化を仮想空間で学習できるようにする技術であり、今後の次世代フィジカルAIファウンデーションモデル実現の重要な基盤とされている。

リュ・ジェミョン科学技術情報通信部第2次官は「韓国は製造業競争力とAI能力を同時に持つ国であり、フィジカルAI時代を主導する重要な時期を迎えている」と述べ、「今がゴールデンタイムであるとの判断のもと、政府も関連戦略の策定とエコシステムの構築に政策能力を集中している」と語った。

続けて「今後、汎用モデルは単純作業の実行を超え、自ら状況を判断し、目標を達成するエージェントレベルに進化するであろう」とし、「そのためには現実データを代替し補完できる合成データとワールドモデル技術の確保が鍵である」と強調した。

今回の事業はLG電子を主導機関とし、マインドAI、ホリデイロボティクス、ロボティズ、クラウドワークス、アルチェラ、KT、韓国科学技術院(KAIST)、ソウル大学、韓国情報通信技術協会など10の産・学・研が参加する。

科学技術情報通信部は、今年から2年間で総額340億ウォンを投入し、世界最高水準の性能を短期間で確保することを目指す。ワールドモデルの現実シミュレーション性能とロボットファウンデーションモデルへの転移性能を高度化し、ワールドモデルを適用しなかった場合よりも実際のロボット最終動作成功率を20ポイント向上させる予定である。

そのために、最短期間で『ワールドモデル学習 → ロボットファウンデーションモデル連携 → 実証・性能評価 → 事例分析・再学習』に至る実証パイプラインを構築し、2年間で4回の繰り返し検証を行う。最終段階では製造・物流現場での実証を通じて事業化可能な成果を創出する方針である。





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