SK电信与国防部携手，正式进军国防人工智能转型（AX）市场。政府正在推进的独立AI基础模型项目首次在国防领域应用，国产AI基础的‘主权AI’战略正在国防领域全面展开。 14日，SK电信在首尔中区乙支路SKT大厦与国防部签署了‘科技部独立AI基础模型国防领域应用’工作协议（MOU）。此次协议被认为是为了扩大国防领域AI应用而采取的后续措施，旨在与科技部正在推进的独立AI基础模型项目相结合。 双方计划通过此次合作，开发和验证基于独立AI基础模型的国防专用AI模型，并在国防领域进行公开数据的收集与利用，支持与国家AI项目相关的GPU基础设施等多个领域的合作。通过这些措施，旨在提高军行政务的效率，建立基于国防数据的AI应用体系。 SK电信表示，此次项目是政府独立AI模型项目首次在实际工业和公共领域应用的案例。国内AI行业一直在呼吁降低对美国大型科技公司生成型AI的依赖，确保数据主权的‘主权AI’需求持续上升。 国防领域被认为是需要高水平安全性和封闭数据操作环境的典型领域。由于难以直接使用外国产的大规模语言模型（LLM），因此对国内技术基础的AI模型的需求可能会显著增加。 国防部国防人工智能规划局局长全俊范表示：“通过此次协议，基于独立AI基础模型的国防专用AI模型将迅速开发和验证，这将成为国防AX迈出新一步的契机。我们将持续扩大与SK电信等民间企业的合作，以有效地将AI引入国防领域。” SK电信计划基于其自有的超大规模AI模型‘A.X K1’和GPU即服务（GPUaaS）能力，推进国防专用AI模型的开发。早在今年1月，SK电信首次公开了应用超过5000亿个参数的519B级超大规模AI模型‘A.X K1’，并进入科技部独立AI基础模型项目的第二阶段。 SK电信还计划在此次项目中应用大规模AI模型的轻量化技术，以适应国防环境，优化模型。通过对国防数据的进一步学习，构建军用专用AI模型，并提供处理速度和运营效率更高的轻量模型。 国防部计划在今年第二季度通过国家AI项目提供的GPU资源支持SK电信。SK电信将利用这些资源推进国防AI模型的开发和验证，并加强基于国家研发（R&D）基础设施的合作体系。 SK电信也在集中扩大AI数据中心（AIDC）、GPU即服务和超大规模AI模型相结合的AI基础设施业务。此次国防AI合作被解读为SK电信希望在通信业务之外，扩大为国家级AI基础设施提供商的战略。 SK电信工业AI总部部长金明国表示：“基于SK电信的AI技术、数据中心和通信的综合能力，能够为K-国防的竞争力提升做出贡献，意义重大。未来，我们还将扩大在金融、制造、医疗和公共等领域的AI应用，以增强K-AI的竞争力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

国防部与SKT携手推动国防人工智能（AX）的发展。 14日，国防部、SKT及科学技术信息通信部（科技部）在首尔中区的SKT大厦签署了“科技部独立人工智能（AI）基础模型（独立AI基础模型）在国防领域的应用”合作备忘录（MOU）。此次活动中，SKT工业AI总部负责人金明国及国防部国防人工智能规划局局长全俊范等出席了签字仪式。 双方将合作开展以下领域的工作：基于独立AI基础模型开发和验证国防专用AI模型、收集和提供国防领域公开数据及其应用、支持与国家AI项目相关的GPU使用等。 此次合作协议是科技部正在推进的独立AI基础模型项目的一部分，旨在加速国防领域的数字转型。 这是首次将独立AI基础模型应用于国防领域。今年1月，SKT精英团队通过国内首个参数超过5000亿的519B级超大规模AI模型“A.X K1”进入了独立AI基础模型的第二阶段。 SKT将基于其大规模语言模型（LLM）开发能力和服务型GPU（GPUaaS）基础设施，主导国防专用AI模型的开发。为了高效运行大规模AI模型，SKT计划在A.X K1和K2上应用轻量化技术，并通过额外学习国防数据，构建适应国防环境的AI模型。 国防部将在今年第二季度通过科技部的“国家AI项目”向SKT提供获得的GPU资源。SKT将利用这些资源推动高性能AI模型的开发和验证，并加强基于国家研发（R&D）基础设施的合作体系。 全局长表示：“通过此次协议，我们将迅速开发和验证基于独立AI基础模型的国防专用AI模型，这将成为国防AX迈向新台阶的契机，并将持续扩大与民间的合作。” 科技部人工智能基础政策官崔东源表示：“此次合作将成为我们独立AI技术在国防领域正式应用的重要契机，我们将努力构建国内AI生态系统的良性循环。” 金总部长表示：“未来，我们将继续在金融、制造、医疗、公共等领域推广AI应用，增强K-AI的竞争力。” 此外，科技部计划在8月初进行独立AI基础模型第二阶段评估，评估将重点关注实际产业现场的扩展性和应用能力，而不仅仅是技术能力的验证。进入第二阶段评估的精英团队包括SKT、LG AI研究院、Upstage和Motif Technologies等四家单位。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国两大制造巨头现代汽车集团与斗山在“机器人”这一共同目标上，采取了截然不同的方法。 现代汽车选择通过类人机器人来进行“大胆跃进”，旨在改变整个产业生态，而斗山则专注于通过协作机器人（Cobot）提供即时帮助，实现“实用进化”。 “超越汽车，走向机械”……现代汽车的阿特拉斯梦想 现代汽车集团公开的波士顿动力类人机器人“阿特拉斯（Atlas）”开发模型展示了机器人技术的巅峰。阿特拉斯不仅能行走，还能完美地完成倒立和L型平衡动作。 这一动作的核心在于“基于强化学习的全身控制技术”，这意味着机器人能够在非结构化环境中自我保持平衡并完成复杂任务。 现代汽车的战略明确：将机器人发展为汽车之外的“移动操作系统”。早在2021年，现代汽车集团以约11亿美元收购波士顿动力，被认为是“汽车公司收购运动机器本身的决定性时刻”。 实际上，现代汽车在2026年国际消费电子展（CES2026）上具体化了其人工智能机器人愿景，计划在美国乔治亚州的“现代汽车集团美洲工厂（HMGMA）”中全面投入阿特拉斯。 现代汽车计划从2028年开始，首先进行重复的零部件排列工作，到2030年将机器人应用扩展到需要高度熟练的组装工作，目标是建立年产3万辆的机器人生产体系。 与英伟达合作的斗山……制造业数字化转型的最现实选择 如果现代汽车在设计“未来”，那么斗山则在修复“现在”。自2015年成立斗山机器人以来，斗山始终坚持协作机器人这一战略。无需大规模更换生产线的协作机器人，成为中小企业的实际解决方案。 斗山的竞争力源于其“现场渗透力”。斗山最近已将业务扩展至食品饮料、医疗、物流等领域。尤其是上个月29日，斗山机器人与英伟达讨论“物理人工智能”合作的消息引起了市场的广泛关注。 双方正在结合斗山的机器人操作系统与英伟达的人工智能基础设施，加速开发能够实时识别工作环境并优化路径的“智能协作机器人”。 实际成果也开始显现。斗山机器人已与光进集团达成协议，计划在2027年前提供超过100台制造用机器人解决方案。其在现有生产现场将产品不良率降至“0”的业绩，促成了大规模订单。这证明了对于难以引入高价自动化设备的中小制造企业而言，协作机器人是最现实的选择。 “精彩视频”能否变现……商业化与劳动间隙的难题 然而，两家公司并非只有光明的未来。现代汽车的阿特拉斯需要证明其不仅是“精彩视频”，更是“能赚钱的产品”。早在今年2月，波士顿动力管理层的更换就引发了分析，认为现代汽车正在将重心从技术展示型研究转向商业化和盈利。 此外，制造现场与劳动者之间的间隙也是一大难题。如何消除机器人投入可能带来的就业冲击担忧，将决定技术引入的速度。 斗山面临着“盈利改善”的现实挑战。今年第一季度，斗山机器人的销售额同比激增近190%，但仍录得121亿韩元的营业损失。 尽管市场在扩大，但全球价格竞争愈发激烈，客户定制解决方案带来的成本压力也很大。因此，急需在硬件销售之外，建立应用和维护等服务领域的盈利模式。 机器人密度第一的韩国……需超越“量的扩张”实现“质的霸权” 根据国际机器人联盟（IFR）发布的《2025年世界机器人报告》，韩国是全球每万名员工拥有1220台机器人的国家，机器人密度排名第一。 如今，机器人已成为生存问题，而非选择。政府也通过“人工智能机器人M.AX联盟”致力于成为全球三大机器人强国，推动核心部件的内在化和法规的改善。 最终，现代汽车与斗山的竞争不仅是技术的优劣之争，更是“产业哲学”的较量。现代汽车希望抢占连接工厂、物流和城市的庞大操作系统，而斗山则在逐步修复人手无法触及、缺乏熟练工人的现场。 然而，技术赞誉过后，冷酷的市场数字在等待着他们。现代汽车在乔治亚工厂投放阿特拉斯后，其“实际生产率”和劳动灵活性将成为关键指标，而斗山则需在未来1到2年内实现“盈亏平衡点（BEP）”的达成，以转化其爆炸性增长为实际收益。 业内人士表示：“30年前，汽车和重工业推动了韩国的成长，现在机器人也应承担起这一角色。”他指出，“现代汽车的阿特拉斯展现出压倒性的技术实力，而斗山的协作机器人展现出灵活的现场应对能力，谁能首先完成‘盈利生态’值得关注。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

OpenAI正在与韩国大型系统集成（SI）企业扩大合作范围，加快进入韩国企业生成型人工智能（AI）市场的步伐。在与LG CNS和三星SDS建立合作关系后，SK AX也加入了这一行列，国内企业AI市场的竞争氛围愈发浓厚。 SK AX于14日宣布与OpenAI签署了“企业AI业务合作服务伙伴协议”。通过此次合作，SK AX计划基于OpenAI的“ChatGPT企业版”构建符合各企业工作环境和安全要求的AI应用环境。 SK AX将通过此次合作提供涵盖咨询、系统联动、多代理构建、安全与治理体系建立、员工变更管理等AX（AI转型）全领域的综合服务。AI架构师、数据专家和行业领域专家将共同参与，支持为企业工作环境量身定制生成型AI的构建。 特别是，SK AX并不只是简单引入聊天机器人，而是着重于将企业内部的工作流程和运营体系全面重构为以AI为中心。其战略是将生成型AI与现有工作环境有机结合，提高生产力和运营效率，同时解决数据安全的担忧。 OpenAI亚太地区合作伙伴部总监安东尼·拉塞尔表示：“要发挥‘ChatGPT企业版’的价值，必须在安全和数据控制的前提下，按照各企业的工作系统和流程进行运营。”他强调：“SK AX是一个能够将AI实际应用于工作中的合作伙伴，基于其对行业系统和数据结构的深刻理解和经验。” 尽管生成型AI在企业工作环境中迅速普及，但在实际企业现场，工作系统联动、数据安全和治理体系建设等方面的困难案例日益增多。尤其是员工在没有额外控制的情况下使用外部生成型AI服务的“影子AI”问题，已成为新的安全风险，企业层面的综合管理需求也在快速增加。 因此，企业们正专注于构建安全的工作型AI环境，超越简单的生成型AI引入，连接内部系统和数据。生成型AI的应用范围也从文档撰写和摘要扩展到数据分析、决策支持和工作自动化等，企业定制化构建和运营能力的重要性也随之提升。 OpenAI最近也被分析为正在从以个人消费者为中心的服务模式转向企业B2B平台战略。在生成型AI模型运营所需的数据中心和计算基础设施成本急剧上升的情况下，通过扩大基于重复收入的企业业务来确保收益稳定性。 OpenAI去年底与三星SDS签署了转售商合作协议，随后在今年初与LG CNS达成了转售商及企业AI服务实施合作协议，进一步扩大了对国内企业市场的攻势。此次与SK AX的合作，标志着OpenAI在国内主要SI企业中心的生态系统建设正式启动。 OpenAI与当地SI企业合作的原因在于国内企业环境的特殊性和应对安全监管的必要性。由于国内大型企业和金融及公共机构对安全和数据控制体系的要求较高，因此对当地企业环境和工作流程理解深刻的SI企业的重要性日益凸显。 此外，OpenAI也可以利用已有客户网络和建设经验的SI企业来加快市场扩展速度，而不是大规模建立直接销售团队。实际上，国内企业生成型AI市场正在迅速重组，重点转向工作系统整合和运营体系建设，而不仅仅是简单的AI模型引入。 SK AX相关人士表示：“此次合作将成为生成型AI实际应用于商业的重要转折点，加速组织整体的AX转型。”他表示：“SK AX将基于积累的AI技术能力和业务经验，提升企业客户的AX执行能力。” ChatGPT企业版的特点在于为企业环境提供专门的安全和隐私保护功能。它支持大规模文档分析、高级数据分析和多种定制功能，并设计为与企业内部系统联动，扩大应用范围。 在最近的企业生成型AI市场中，实际工作应用、运营稳定性和安全控制能力已成为核心竞争要素，预计全球AI企业与国内SI企业之间的合作将进一步扩大。 SK AX总裁金完钟表示：“我们将帮助企业实现真正的AI转型，不仅仅是简单的AI引入，而是通过AI的融合重塑企业内部结构、工作流程和治理等。”他表示：“通过与OpenAI的合作，我们将实现让人和企业的工作更具价值的‘AI增强’。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

SK AX与OpenAI合作，计划在企业工作环境中安全地应用和运营生成型人工智能（AI），以扩展其企业AI业务。 SK AX于14日宣布已与OpenAI签署了“企业AI业务合作服务伙伴协议”。通过此次合作，SK AX计划基于OpenAI的“ChatGPT企业版”提供符合各企业工作环境和安全要求的AI应用环境。 签约仪式上，SK AX总裁金完钟与OpenAI亚太地区合作伙伴部总负责人安东尼·拉塞尔等双方高层进行了合作方案的讨论。 ChatGPT企业版是一项为企业环境优化的服务，提供安全和个人信息保护功能。它能够分析大量高级数据文档，并通过定制化提升工作应用范围。SK AX计划将其与企业系统和工作流程相结合，以提高AI应用效果。 金完钟表示：“我们将通过AI的融合，而不仅仅是简单的引入，重新设计企业内部结构、工作流程和治理等，推动AI转型。”他还表示：“通过与OpenAI的合作，我们将实现让人和企业的工作变得更有价值的‘AI增强’。” 安东尼·拉塞尔指出：“为了发挥ChatGPT企业版的价值，必须在安全和数据控制的前提下，按照各企业的工作系统和流程进行运营。”他还表示：“SK AX是一个能够将AI实际应用于工作中的合作伙伴，基于其对行业系统和数据结构的深刻理解和经验。” 随着企业在各个领域逐步引入AI，企业AI市场正在快速增长。信息通信（IT）行业的数据显示，谷歌、微软、亚马逊等大型科技公司在企业AI市场的竞争异常激烈。 OpenAI近期也成立了新的企业AI支持组织，并投资40亿美元（约合5.9万亿韩元），设立AI部署合资公司，以增强其在企业AI市场的竞争力。 因此，除了通过AI提升工作效率外，安全问题也日益受到关注。内部成员在没有单独安全和管理体系的情况下使用AI的“影子AI”也成为新的风险。 SK AX计划结合基于ChatGPT企业版的AI应用环境与其在行业系统设计、构建和运营方面的能力，提高企业整体运营的生产力，并解决数据安全的担忧。 SK AX相关人士表示：“此次合作将成为生成型AI实际应用于商业并加速组织整体AX转型的重要转折点。”他还表示：“SK AX将基于其积累的AI技术能力和业务经验，提升企业客户的AX（AI转型）执行能力。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

CJ集团的人工智能转型（AX）专业公司CJ Olive Networks正式启动全球综合食品企业Orion的下一代质量管理系统建设。 CJ Olive Networks于14日表示，将建立基于统计过程控制（SPC）的质量管理系统，实时监控和分析Orion的生产设备及工艺数据。通过此系统，计划提前发现制造现场的质量异常迹象，并加强预警响应机制。 该系统将从传统的简单超标检测方式升级，设计为能够分析设备及工艺数据的模式变化，从而提前探测异常可能性，并通过多种分析图表和定制报告功能提升质量管理工作的效率。 此外，系统在稳定迁移的同时，采用直观的用户界面（UI）和用户体验（UX），增强现场用户的便利性和工作连续性。 CJ Olive Networks在智能工厂和制造AX领域拥有丰富的项目经验和专业人才，主要集中在食品饮料、美容、生命科学及制药行业。特别是在制造与物流数据分析、工艺自动化、基于AI的运营优化等方面，基于现场的数字化创新能力，正在扩大各行业的AX业务。 公司计划在此次项目中应用食品制造行业的专业知识，支持Orion提升质量竞争力和生产效率。 CJ Olive Networks智能物流与工厂负责人宋元哲表示：“此次Orion质量管理系统的建设是基于数据提升制造现场质量管理和加强预警响应机制的案例。未来，我们将继续基于制造与物流AX能力，持续提升客户的生产效率和质量竞争力。” 此外，CJ Olive Networks近期在制造、物流、零售、金融、媒体等多个行业扩大AX业务，持续推进企业定制化数字化创新项目。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

在全球造船业竞争加剧的背景下，韩国政府决定投入5250亿韩元，以确保本国造船业的未来发展。计划到2030年，推动全球首个24小时自主运营的人工智能（AI）造船厂项目，并加快基于MASGA项目的成果实现。 金正官产业通商部部长于13日在蔚山举行的“K-造船未来愿景座谈会”上，发布了相关的“K-造船未来愿景”。 政府认为，随着中东战争等地缘政治环境的急剧变化，全球海洋竞争加剧，造船业的重要性日益凸显。实际上，美国在今年2月通过海洋行动计划（MAP）开始重建造船业，而中国和日本等国也在扩大造船能力。 经过结构调整的韩国造船业正在显现复苏迹象。今年第一季度，国内订单量达到2020万CGT，比去年同期增长了1.5倍。然而，由于中国的低价竞争等因素，订单竞争愈发激烈，中小型造船企业的竞争力相对较弱的担忧也在加剧。 为此，产业部制定了三大推动战略，包括加强本土实力、扩大市场和构建共生生态，以确保在全球造船市场的竞争优势。 首先，将启动“造船·航运共生协商会”，以便在国内发包汽车运输船、能源运输船、散货船和海上风电支持船等四大必需船舶。由于安全物资运输的船舶对海外依赖度高，特别是资源和能源相关船舶将优先由公共部门在国内发包。 在未来的造船业中，液化天然气（LNG）运输船、氨船、氢运输船、液化二氧化碳运输船、电动推进船、海上风电支持船和极地破冰船等七大船舶将投入最多5250亿韩元，持续五年。将确保各类船舶的专用货舱技术，并开发韩国独特的模型。 产业部还将推进制造AI转型（M.AX）。计划到2030年，民间与政府共同投入约1万亿韩元，推动全球首个24小时自主运营的AI造船厂项目，开发设计、生产、运营等全过程的自动化技术，并广泛应用于造船厂。 在全球项目方面，也将加快步伐。将与印度、越南、菲律宾、沙特阿拉伯等对韩国造船合作感兴趣的国家建立“造船联盟”，在这些国家加强对国内价格竞争力不足的通用船舶的建造合作，并出口主要设备和设计。 在韩美关税谈判中取得突破的MASGA项目也将开始正式成果挖掘。根据产业部与美国商务部于9日签署的谅解备忘录（MOU），通过“韩美造船伙伴中心”进行密切沟通，探索美国造船业重建如何转化为国内订单和出口的方案。 此外，还将制定人力资源培养和中小型造船企业共生方案。计划到2030年培养1.5万名造船业专业和熟练人才，并探索外籍人力资源的调配方案。由于中小型企业在预付款保证（RG）发放上面临困难，将充分动用政策金融能力进行支持。同时，将重点支持在安全设备上相对缺乏投资能力的中小型造船厂及其合作伙伴，提供应用数字技术的安全设备。 金正官部长强调：“在全球订单竞争的情况下，我们的K-造船必须具备坚实的本土实力、创新的战略和强大的战备状态。”他指出：“未来企业间的竞争将超越生态间的竞争，因此所有参与者的合作至关重要。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

NHN在游戏、支付和云业务的推动下，2026年第一季度实现了两位数的营收增长。然而，由于为扩大人工智能（AI）图形处理单元（GPU）基础设施而进行的前期投资费用的影响，盈利能力有所减弱。NHN计划继续围绕AI云、下一代支付和国防人工智能转型（AX）业务保持增长势头。 NHN于12日发布公告称，2026年第一季度的合并营收为6714亿韩元，同比增加11.9%，而营业利润为263亿韩元，同比下降5.0%。 支付部门的营收为3546亿韩元，同比增加22.1%，占整体业务的最大比重，推动了NHN的业绩增长。NHN KCP的交易金额同比增长21%，而Payco的企业福利解决方案业务也保持增长，交易额同比增加33%。 游戏业务也保持增长。第一季度游戏部门的营收为1278亿韩元，同比增加6.8%。自2月实施的网络棋牌游戏监管环境变化后，用户人均收入上升，网络棋牌游戏的营收同比增长11%。 日本的移动游戏业务也被认为对业绩改善有所贡献。NHN表示，《LINE迪士尼ツムツム》因12周年活动和《名侦探柯南》的合作，营收同比增长47%；而《#Compass》通过与热门动画《链锯人》的合作，在日本苹果应用商店中获得了营收第一。 技术部门的营收为1257亿韩元，同比增加19.0%。技术部门的领军者NHN云的营收同比增长20.2%，而日本技术公司NHN泰克罗斯也因亚马逊网络服务（AWS）转售业务的增长，营收增加18.4%，在公共AI基础设施业务扩展的基础上保持增长。 NHN特别将AI GPU基础设施业务视为未来的核心增长动力。NHN云在政府GPU获取、建设和运营支持项目中，在首尔阳平地区建立了水冷式GPU B200基础设施，并于3月底正式投入运营。此外，NHN还参与了光州国家AI数据中心的高规格GPU B300建设项目。 NHN最近与AI基础设施专业公司Vessel AI签署了GPU供应合同。NHN预计通过该合同实现超过200亿韩元的营收，并表示将应对激增的GPU需求，扩大作为国内主要AI云服务提供商（CSP）的市场影响力。 国防AX市场的攻势也在加速。NHN杜雷计划在今年下半年将与国防部合作的平台“国防连接”服务扩展到全军30万人规模，NHN云也参与了国防事业厅的联合指挥控制系统性能改进项目。 NHN代表郑宇镇表示：“第一季度主要核心业务均表现出均衡的增长，得以继续扩展规模。虽然AI GPU业务的前期基础设施投资费用对第一季度的整体盈利能力造成了暂时负担，但基于技术优势，期待在今年的技术业务中实现显著的业绩改善。” 此外，NHN还宣布自今日起将进行总额167亿韩元的自购股票。这是今年计划的全部自购资金，完成后将全部注销。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

由于中东战争的影响，通过霍尔木兹海峡的原油供应不确定性增加，能源供应来源多元化的必要性日益凸显。由于我国对中东原油的依赖程度较高，若地缘政治危机加剧，物价及产业供应链可能会受到冲击。 在这种情况下，李明九海关总署长在与《亚洲经济》报的采访中表示，"最近为了扩大加拿大原油供应，阿尔伯塔省政府与海关署共同发布了简化原产地证明文件的声明"，并指出"通过利用自由贸易协定(FTA)减少关税负担，阿尔伯塔方面也对向韩国每年额外出口3300万桶原油表示了高度期待。" 此前，阿尔伯塔原油由于受到韩加自贸协定的关税优惠适用限制，实际上难以享受关税优惠。这是因为在运输过程中，多个生产者的原油会混合，导致原产地证明较为困难。然而，未来通过阿尔伯塔省政府的官方确认书，可以获得原产地认可，从而适用FTA特惠关税。因此，关税负担预计将减少约3%，这也将有助于稳定能源供应链。 李总署长还强调了海关在出口支持方面的角色。他表示，"为了支持半导体、生物等高端产业的出口，我们正在改善制度，以便将先进研究所指定为保税工厂，支持超前技术的获取，并且我们也在全力支持K-食品的出口。"他还提到，"我们已向世界海关组织提交了设立专用HS编码的提案，未来还将扩展到方便面、海苔等品类。" 以下是李总署长的问答内容。 -扩大加拿大阿尔伯塔原油进口的意义是什么？ "阿尔伯塔省是加拿大原油生产的核心地区，约占80%。为了实现原油供应多元化，我们收集了炼油行业的意见并进行了法律审查，随着中东战争后这一需求的增加，我们加快了签署谅解备忘录(MOU)的进程。阿尔伯塔原油具有中重质油的特性，在国内炼油行业中被高度评价。若北美原油供应得以扩大，能够相对减少中东地缘政治风险，将有助于供应稳定、关税减免以及物价稳定和成本竞争力的提升。" -为了达成共同声明，海关署的工作人员付出了很多努力吧。 "在产业通商部与美国进行关税谈判时，曾为美国造船业复兴项目‘MASGA项目’制作了特别的帽子。海关署内部也借鉴了这一点，提出为海关署吉祥物的玩偶戴上帽子的想法。这是一个爱好编织的员工亲自提议的。最近，‘K-文化’与帽子在海外受到关注，因此我们认为需要一种感性的接触。实际上，在加拿大当地的反应也相当不错，有助于营造良好的氛围。" -连续两个月出口超过800亿美元，海关署的政策是什么？ "海关署的核心工作之一是支持FTA的利用。我们通过发放原产地证明书，帮助我们的出口企业享受关税优惠。最近，我们为了促进K-美容、K-食品等消费品的出口，简化了原产地证明程序，减轻企业负担。特别是为了扩大K-食品的出口，我们持续向世界海关组织提议设立HS编码，并计划在未来不断扩展到更多品类。" -将先进研究所指定为保税工厂的制度改进也引人注目。 "我们正在扩大在关税保留状态下引入外国原料进行制造和加工后出口的保税加工制度的适用范围。此前，研发无法利用保税加工制度，但通过财政经济部的法律解释，自4月29日起，我们改善了制度，使其能够作为保税工厂进行专利。研发实际上是‘秒级竞争’，因此我们采取措施减少因通关程序导致的时间延误。我们还在支持北极航线方面利用保税加工制度，持续扩大综合保税区，以便能够制造环保船用燃料。" -K-消费品的逆向直购市场也在快速增长，支持方案是什么？ "在逆向直购出口中，日本的比重相当大。日本去年10月引入了海上货物简易通关制度，对于1万日元以下的物品，可以省略特定的申报项目。若该制度顺利实施，将对国内中小企业通过电子商务方式进入日本市场大有帮助。此外，我们还将国际邮政出口资料与国税厅进行关联，以支持零税率的适用，并推动延长使用全方位服务的出口企业的确定价格申报期限。相关制度预计将于6月实施。我们将减少企业在向全球消费者直接销售商品时的制度性和行政性负担。" -美国的关税政策和欧盟的碳边境调节机制(CBAM)等贸易不确定性加大，如何应对？ "在全球保护主义扩散和地缘政治风险加大的情况下，我们正在制定应对措施，以尽量减少对我国企业的损害。关于美国的关税政策，我们制作了韩美品目编号对照表，以帮助企业更准确地了解相关品目。欧盟CBAM的核心是碳排放量的计算。我们开发了碳排放量计算和管理程序，以便中小企业也能利用，并根据欧盟法规的修订持续更新。" -如何应对绕道出口？ "随着美国等主要国家加强关税政策，通过第三国洗产地的绕道出口担忧加大。因此，海关署正在重新组建原有的临时组织‘贸易安全特别调查组’，成立‘贸易安全调查组’，建立专业的调查体系。实际上，去年查获的贸易安全侵害规模为6556亿韩元，比前一年增加了约三倍。今年截至3月底，已查获5375亿韩元的规模。未来，我们将通过全国统一的事件指挥体系，进一步增强对贸易安全侵害犯罪的打击能力。" -人工智能(AI)的普及使得AI转型(AX)成为热点，海关行政的AX推进现状如何？ "通关量持续增加，但仅靠人力管理所有流程并筛选风险因素是有限的。因此，海关署正在推进基于AI的海关行政转型的信息化战略计划(ISP)。预计在今年下半年，将在各个领域进行基于AI的工作重新设计。特别是AI的性能最终取决于数据质量，因此我们也在集中建立能够稳定生成、获取和管理精炼数据的体系。" -想对国民说的话。 "海关署是一个预防威胁到国民日常生活和经济安全的非法行为的机构，通过基于法律和原则的公正执行来建立贸易秩序。我们将严格阻止有害物品的流入，严厉打击贸易犯罪，进一步巩固我国经济的基础。同时，我们将倾听现场的声音，通过沟通和大胆的创新，创造出企业和国民能够切身感受到的最佳进出口环境。" 大谈=全运经济部副部长整理=金成瑞记者※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

尽管韩国企业在人工智能转型（AX）方面的尝试不断增加，但许多企业仍停留在导入阶段，未能取得实质性成果。大多数失败案例表明，企业仅将AI作为工具引入，未对工作流程进行以AI为中心的重新设计。 根据韩国人工智能与软件产业协会（KOSA）11日发布的数据，韩国制造业的人工智能（AI）应用率仅为17.9%。未能引入AI的主要原因是“难以识别AI的应用领域和流程”（41.6%）。 超大规模AI推进委员会最近发布的《AX案例集》分析了AX失败的四大原因：责任不明确、缺乏运营监控、现场数据偏差未能应对、缺乏治理导致的引入障碍。 在概念验证（PoC）阶段没有问题，但在实际运营阶段责任不明确，导致无法获得现场信任，最终项目被搁置。报告中提到：“PoC是快照，而实证是四季”，这意味着某一时点的测试成功并不能保证在实际运营中随着季节、设备和环境变化而持续有效。 此外，韩国企业特有的失败因素也被指出。在知识和事务领域的A公司案例中，工程师表示：“在现场，AI无法写作并不是问题。问题在于，当AI接收到HWP格式的材料时，项目的一半工作变成了输入处理，而非生成。”这警告说，如果不将HWP识别为非韩文的文件格式并在初期设计解析管道，运营成本将持续上升。在韩国企业环境中，公共机构的文档大多为HWP格式，这使得AI引入的首要障碍在于输入格式，而非模型。 在贸易和物流领域也观察到类似的模式。在Rablup与Team Reboot的联合项目案例中，出现了“不要相信PDF会乖乖地是文本”的工程师笔记。非结构化文档的自动化需要同时设计结构化、验证和推荐三个阶段，若提取字段不稳定，后续的推荐信任度将完全崩溃。 相反，重新设计工作流程的企业取得了显著成果。B公司在引入AI代理后，FTE（全职等效人员）投入最多减少了73%，公司内部的AI生产力指数提高了35%。Rablup与Team Reboot将文档处理时间平均缩短了60%以上，并在包括人工审核环节的最终验证阶段中，HS Code分类准确率达到了99.2%。 在AI基础设施优化的案例中，GPU学习成本比AWS按需服务降低了约80%，开发生产力提高了三倍，GPU的使用率从20%提升至85%以上。 关于AX成功的标准，分析认为并非模型准确度，而是部署后的运营设计完整性。监控体系、故障应对程序、用户培训和责任标准化都能直接转化为实际商业成果。成功企业普遍采用的设计模式总结为五个方面：工作分解与代理委派、非结构化数据资产化、实时边缘分析、优化、安全与治理内化。 超大规模AI推进委员会通过案例集得出结论，AI引入本身并不是关键，关键在于引入后的运营设计、责任体系和治理建设，这决定了AX的实际成败。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。