在德国柏林举行的IFA 2026上，出现了历史上最多的人形机器人。其中，中国机器人企业的存在感尤为突出。智元机器人、越疆科技、众擎机器人、DEEP Robotics等多家中国企业展示了他们的机器人。宇树科技的人形机器人展示了制作三明治的能力，能够抓取面包和蔬菜。 2025年1月底，中国最受欢迎的节目CCTV春节联欢晚会中，宇树科技的16台H1人形机器人与观众互动，表演了中国传统舞蹈秧歌。同年4月，在北京的亦庄，人形机器人挑战了21.0975公里的半程马拉松。获胜的“天工Ultra”记录为2小时40分42秒。当时机器人需要人类的引导，采用半自动模式。今年，天工Ultra在没有人类干预的情况下自主判断路线完成比赛，记录缩短至1小时15分钟。 从跳舞的机器人到跑步，现在已经进入执行人类工作的阶段。中国人形机器人技术的快速发展是显而易见的。然而，将展会上展示的机器人立即转变为“工作机器人”的时代仍为时尚早。因为要在实际工业环境中长时间稳定工作，还有许多挑战需要克服。 众所周知，工厂和物流仓库并不是按照预设条件运行的。部件的位置或工作顺序可能会发生变化，工作过程中人类可能会进入机器人的移动路径，出现意外情况。仅仅准确重复预定动作，难以应对这些变量。要长时间稳定工作，机器人必须能够感知周围环境并及时作出反应，而提高这种能力需要积累实际工作中产生的各种数据。这也是中国政府加快人形机器人在工业现场投入的背景。 今年6月，中国工业和信息化部与国务院国有资产监督管理委员会启动了“人形机器人与具身智能实景实训专项行动”。“实景实训”是指在实际工作环境中对机器人进行训练和验证的方式。“具身智能”是指人工智能通过机器人等物理实体感知、判断和行动的能力，与物理人工智能有很大关联。 中国通过这一政策希望获得的成果非常明确，那就是通过实战经验生成的数据。在机器人搬运物品的过程中，不仅会产生视频和位置信息，还会同时生成运动轨迹、力量调节、关节运动、工作顺序等多种信息。中国希望将这些数据用于模型和算法、核心部件的改进。为此，目标是在今年年底前发掘100个以上的高价值应用场景，具备“万台级规模的现场应用能力”。 机器人投入的领域也不仅限于工厂，物流、商业服务、医疗与护理、安全生产、紧急救援等领域都在扩展。仅凭工厂积累的数据，难以应对医院或灾难现场的需求。因为空间和对象的不同，所需的判断和动作也会有所不同。这种应用领域的扩展不仅扩大了市场，同时也为在不同工作环境中获取所需数据奠定了基础。 当然，政策目标不能与当前的技术水平划等号。“万台级”并不意味着已经销售或部署了如此数量的机器人，而是指具备能够扩展到该规模的能力。中国政府也提出了要解决长时间高负荷工作所需的耐久性、热管理、电力消耗、碰撞检测和紧急制动等问题，这也是同样的背景。 韩国也开始加大相关投资。政府在8月宣布，将在2030年前投入2.3万亿韩元用于人形生态系统的培育，并在自主制造、中小制造、农业、建筑、物流、港口、护理、国防等8个领域的实证中投入2.8万亿韩元。此外，仅在2027年，就计划在500个以上的现场进行实证，各部门分散的制造和物理人工智能数据将汇聚到政府统一的库中，以清洁室的方式提供给国内企业进行模型学习。 然而，韩国最重要的考虑是，在实证现场将获取什么样的数据，而不是投资规模。韩国在汽车、造船、半导体、电池、电子等相关领域已经积累了丰富的生产经验和工艺知识。如果能够将这些经验不仅用于验证成品机器人的性能，还能将实际工作中产生的视频、位置信息、力量和扭矩、关节运动等学习数据进行积累，那么制造基础的价值将会发生变化。 然而，仅仅增加数据的数量也会限制其应用范围。因为每个工厂的设备和工作方式不同，各企业使用的机器人和传感器也各不相同。即使是同一工作中产生的数据，如果格式和单位不同，也难以在其他现场或模型中应用。虽然无法将所有数据统一为一种格式，但至少需要建立最低的共同标准，明确记录哪些信息、采用何种单位和结构。保护企业的技术和商业机密，同时建立利用必要信息的机制至关重要。 在生成型人工智能竞争中，计算资源和数字数据至关重要，而在机器人与人工智能结合的阶段，现实的工作环境成为关键资源。这种变化可能为制造业基础扎实的韩国带来新的机会。当然，中国在强有力的政策支持下，快速扩大机器人开发和现场投入，短期内难以追赶其速度。然而，韩国以同样的方式参与规模竞争也不现实。因此，韩国应利用制造现场的优势，逐步积累高级实战数据，并将其与技术发展相结合，形成更精细的流程。现在是通过现场的质量和积累的深度来创造竞争力的时候。 作者主要经历 ▲ 경기研究院 AI 研究室研究员 ▲ 한양대학교战略信息学系兼职教授 ▲ 대통령职属基本社会委员会地方政府特委委员 ▲ 经济人文社会研究会海外机构评估委员 ※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

中小企业部将启动一个项目，旨在将人工智能（AI）代理引入中小制造业现场。该项目将利用中小制造现场积累的工艺、质量和生产数据，以支持操作人员的决策。 中小企业部于29日在忠清北道的食品制造现场召开了中小制造特化多元AI代理实证项目启动座谈会，并讨论了推进方向。 座谈会上，食品制造企业艾杰拉分享了现场应用场景。该场景涉及在原料状态和工艺条件下可能出现质量偏差的制造过程中，AI代理将分析工艺和产品状态，并预测质量风险。通过这一过程，验证操作人员和管理者的决策支持结构。 美容制造企业凯罗斯实验室也分享了现场场景。该场景涵盖了从配方设计到质量管理、工艺、法规审查和临床效果预测等多品种小批量生产制造过程的全周期，利用AI代理来提高新产品开发和生产效率。 选定的12个项目将在未来6个月内利用制造现场数据，验证AI代理的运行情况、现场适用性及后续研发扩展性。技术实证（PoC）阶段将重点确认AI代理在制造现场核心业务中的可行性，以及是否能够支持现场操作人员或管理者的决策。 中小企业部将与基础技术研究院合作，进行数据质量验证，连接国家图形处理器（GPU）基础设施，并支持专门委员会，确保PoC项目能够转化为现场成果。此外，在示范研究结束时，将通过公众感知评估等方式，系统性检查实际制造现场的应用可能性和研究成果。 此前，基础技术研究院于22日完成了中小制造特化AI代理的评选，并最终选定了12个项目。这些项目涵盖了食品、美容、汽车零部件、金属加工等多个制造行业领域。 权顺宰中小企业部区域企业政策官表示：“AI技术不仅在提升制造现场的生产效率和质量方面发挥重要作用，还对操作人员的安全和环境改善具有重要意义。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国中小企业技术信息振兴院的人工智能创新推进团完成了针对中小制造业人工智能转型（AX）的“中小制造专用多元AI代理开发（R&D）”项目的评选工作。 根据技术信息院的消息，此次评选共收到172个项目申请，经过对技术性、商业性和现场应用可能性的综合评估，最终选定了12个项目。 这些选定的项目涵盖了食品、美容、汽车零部件、金属加工等多个制造业领域，重点解决中小制造业在生产管理、质量管理和工艺优化等方面的核心问题。 多元AI代理是将多个功能不同的AI代理根据制造现场的工作流程进行联动，承担工艺状态分析、质量风险预测、控制建议和现场报告等角色。 中小制造业现场存在许多依赖熟练工人经验进行非结构化判断的工作，如工艺异常判断、质量偏差应对和生产条件调整，因此对将现场数据与实际决策相结合的人工智能应用需求很高。 被选定的12个项目将在6个月内获得最高3亿韩元的政府支持研发资金，用于进行制造现场基础技术验证（PoC）示范研究。 此前，技术信息院于4月举办了“2026年中小企业专用AI模型R&D项目说明会”，介绍了中小制造专用多元AI代理的开发情况。 安光贤人工智能创新推进团团长表示：“此次项目是为了让中小制造企业在实际现场感受到人工智能应用的成果，并为制造现场人工智能应用的推广奠定基础的起点。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。