崔在植インイジ代表兼KAISTの金在喆AI大学院特任教授は、3日、ソウル中区のザ・プラザホテルで開催された『第18回善い成長、良い雇用グローバルフォーラム（2026 GGGF）』において、製造現場に拡大しているフィジカルAIの成長可能性を強調した。
崔代表はフィジカルAIを実現する二つの軸としてロボットと製造業を挙げた。最近、ジェンスン・ファンNVIDIA最高経営責任者（CEO）が韓国がソフトウェアとAI、製造能力を基にグローバルなフィジカルAI時代をリードするだろうと述べたことを例に挙げ、国内製造業が持つ競争力に注目した。
崔代表は「チャットGPTで浮上した生成型AIとエージェントを経て、物理的世界を認識・判断・行動するフィジカルAIへとシステムが進化している」と述べ、「AI学習のための質の高い原料である実稼働データとこれを即座に適用・配置できる製造業インフラが韓国の核心資産である」と説明した。
フィジカルAIの核心軸であるロボットは高度化を続けている。過去にはロボットが人間に教えられた動作を繰り返すレベルだったが、最近では周囲の環境を認識し、経験を通じて動作を学習する段階に進化した。崔代表はここから一歩進んで、目標を理解し、自ら作業を遂行する汎用ロボットへと進化する必要があると説明した。そのためには、汎用AIエンジンと大規模な学習データ、高度化された身体が一つのクローズドループ（Closed Loop）として機能する必要があると強調した。
彼は「ロボットが考え、経験を集めて行動するために最も重要なことの一つは、物理的な行動のためのデータを収集することである」と述べ、「フィジカルAIの中で低いレベルのインテリジェンスは現場でも多く適用されているが、組織全体を見渡す高レベルのインテリジェンスはまだ研究開発（R&D）段階にとどまっている」と語った。
製造業のAI転換過程は、自動車の自動運転の発展段階と似た構造で進行する見込みである。運転者を支援するレベル1から部分自動化（レベル2）、条件付き自動化（レベル3）を経て完全自動化段階へと進化するように、製造AIもモニタリングと診断から製造過程の意思決定と自動実行を経て、最終的にはクローズドループに基づく自律運営へと発展することができるというのが崔代表の説明である。
製造AIを適用できる分野としては、鉄鋼やセメント、石油化学などの中化学分野が挙げられた。崔代表は「製造過程で温度や環境を予測する形で物性の正確度は95%、エネルギーは5%削減する結果を出した」と述べ、「適用可能な領域を段階的に広げていく必要がある」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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