韩国副总理兼科学技术信息通信部部长裴景勋近日表示，针对全球人工智能（AI）企业的模型开发速度调整的讨论，"韩国没有放慢AI发展的余地"。 裴副总理在16日的社交媒体上指出，"已经领先的国家调整速度与追赶并需创造新市场的国家自行降低速度是完全不同的问题"。 最近，OpenAI和Anthropic等公司提出应因前沿模型的风险而调整AI开发速度。对此，裴副总理强调，"必须认真审视这些风险，但韩国不应放慢技术开发的速度"。 他表示，"应在大规模语言模型（LLM）基础上，拓展至在工业现场实际观察、理解和行动的视觉语言模型（VLM）和视觉语言行为模型（VLA）等技术领域"，并指出"我们还需为AI深入应用于各行业和民众日常生活的时代做好准备"。 他进一步分析，接近通用人工智能（AGI）的前沿AI能力的获取可能会加大国家间的差距。裴副总理指出，"这不仅关乎技术实力，还将影响国家的产业竞争力、经济和安全等未来竞争力的各个方面"。 同时，他强调，确保安全和信任的速度也必须提升。他解释说，必须同时建立应对深度伪造、网络安全、个人信息保护和就业变化等的技术和制度安全措施。 裴副总理表示，"在AI研发和产业应用上要大胆加速，但在风险方面必须具备有效的制动措施"，并指出"速度代表竞争力，安全则是可持续性，因此这不是二者之间的选择问题"。他还表示，"不久将向国民说明独立AI基础模型项目的下一阶段及韩国前沿AI模型开发的方向"，并强调"将确保韩国的AI发展不减速，而是更快、更安全地推进"。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

“在复杂的道路上经历各种突发情况，比在简单的道路上长时间行驶更能提升自动驾驶AI的性能。” 林仁浩在9日于首尔瑞草区韩国汽车出行产业协会举行的卡卡奥出行自动驾驶研究会上表示，计划年内引入一种从传感器输入到驾驶控制的端到端（E2E）模型。 卡卡奥出行目前在江南地区从晚上10点到凌晨5点进行载客，积累自动驾驶数据。自今年3月以两辆车开始的深夜服务，已于上月扩展至六辆，累计行驶里程超过13000公里，完成行程超过2000次。从6月开始，白天也进行单独行驶，以获取交通量和行人较多时段的数据。 在江南地区积累数据的原因在于复杂的道路环境。由于经常出现难以预测的情况，这为自动驾驶AI学习稀缺的边缘案例提供了有利条件。 卡卡奥出行计划基于这些数据推进年内E2E模型的引入。与传统方法将传感器信息分为感知、判断、控制阶段不同，E2E模型将从传感器输入到车辆控制全部交由一个AI模型处理。 林负责人表示：“这将减少中间阶段发生的错误，使得能够综合判断整个驾驶情况。” 不过，卡卡奥出行并不打算完全依赖AI进行车辆控制。E2E模型的判断不会直接反映到车辆控制上，而是设立一个基于规则的“安全评估器”。这种方式是对E2E模型选择的行驶路径进行交通法规、车辆物理条件和安全标准等的再次验证，确保必须遵守的规则，如儿童保护区的限速或交叉口的停车，优先于AI的判断。 卡卡奥出行强调，影响E2E性能的关键在于如何高效筛选“困难数据”，而非数据量的多少。 车辆收集的行驶数据上传至服务器后，AI会筛选出非法掉头、突发施工、插队等学习价值高的边缘案例，并通过基于AI的自动标注，将车辆和行人等周围对象信息加工成可学习的形式。随后，利用视觉语言模型（VLM）等进行数据挖掘，分析和分类天气、时间段、道路结构、车辆运动等行驶情况，再与现有数据一起投入AI模型学习。 过去由人工直接查看行驶视频的数据筛选工作也引入了AI。AI在数十分钟内分析上传的行驶数据，找出学习所需的情况，并再次用于模型学习。 为了将行驶技术与实际无人工驾驶服务连接，卡卡奥出行也在构建平台和监控系统。基于卡卡奥T，不仅管理自动驾驶车辆的呼叫和调度，还管理每辆车的行驶区域和适合的行驶路线，通过24小时监控实时确认车辆、乘客和道路情况。在没有驾驶员的情况下，平台和监控将代替原有司机负责上下车点管理和目的地变更等工作。 基于VLM的监控和远程支持功能目前正在开发和测试中。远程支持不是由监控人员直接操控车辆，而是在施工或道路管制等突发情况下，将必要信息传达给车辆，最终的行驶判断和控制由车辆的AI执行。 卡卡奥出行计划在充分验证安全性后，逐步扩大江南自动驾驶服务的车辆数量、运行时间和区域。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

SK海力士CEO郭诺正将人工智能（AI）时代的内存市场比作不断变化的“曲线道路”，强调需要从客户和合作伙伴的角度寻找新的商业和技术机会。他表示，SK海力士计划跃升为提供包括高带宽内存（HBM）在内的针对AI工作负载优化的“全栈AI内存”企业。9日，SK海力士透露，郭诺正于前一天在位于伊川的超级中心举行的“2026年SK海力士未来论坛”上表示：“过去的内存市场是竞争谁跑得更快的直线道路，而现在则像是在不断变化的曲线道路上行驶。”他进一步指出：“不仅要掌握内部能力，还要了解外部环境变化的速度和方向，并灵活适应。”他强调：“要将视角从‘外向内’转变，重新审视那些被视为理所当然的事物，从客户和合作伙伴的视角出发，在AI生态系统变化中寻找新的可能性。”此次论坛以“AI时代的黄金时刻，AI内存解决方案创造者正在改变世界”为主题，集中讨论了AI普及带来的工作方式和内存技术的变化。来自国内外AI和半导体行业的相关人士及学术专家参与了论坛。与会者预测，AI将改变内存产业的工作方式。安特罗皮克产品总监塔里克·西希法尔表示，在半导体行业中，可以利用AI构建“软件工厂”，用于电路仿真、电力测量和系统优化等。他预计，AI与机器人等硬件结合后，将在制造现场的应用范围进一步扩大。SK海力士正在将AI应用于实际生产现场。公司正在系统化生产过程中工艺和设备数据的AI应用，当生产线出现异常时，AI会分析相关数据并提出原因和应对方案。同时，SK海力士还在准备用于晶圆厂（FAB）生产运营的“盖亚（GaiA）”平台，并利用安全监控机器人和高空作业用视觉语言模型（VLM）无人机等技术。随着AI的发展，内存业务的重心也预计将从通用产品供应转向系统优化。这是因为AI正在从简单的响应式AI进化为能够自主执行长期任务的“代理AI”，需要存储和处理的数据量不断增加。因此，SK海力士将加强针对AI工作负载的“全栈AI内存”战略，结合HBM、DRAM、CXL和SSD等多种内存。公司计划与AI服务、软件和加速器等生态系统合作伙伴共同设计系统，从系统层面优化性能、电力效率和总拥有成本（TCO），超越单纯的内存供应商，成为共同设计AI系统的企业。被视为下一代竞争力的技术是“3D内存”。随着微细工艺接近物理极限，数据传输带来的电力消耗增加，内存与逻辑垂直连接技术的重要性日益凸显。SK海力士提出，数据带宽的扩大、超短距离传输以及DRAM周边电路的逻辑代工利用等将是主要技术方向。特别是，随着3D技术的扩展，前道工序和后道工序，以及内存与代工之间的技术界限将变得模糊。SK海力士副总裁孙浩永表示：“3D技术正在改变晶圆厂与封装之间的技术界限。”他强调：“与先进封装技术的创新相结合，跨越现有领域的共同优化和新的合作体系的建立至关重要。”SK海力士计划将此次论坛中提出的讨论与各组织的商业和技术任务相结合。公司将以在HBM领域获得的竞争力为基础，致力于提供适应AI时代的内存解决方案，力争成为“全栈AI内存创造者”。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

AI能够绘制图纸并识别建筑现场的风险。在建设城市之前，首先通过数字双胞胎在虚拟空间中进行构建。在完成的房屋中，AI负责管理能源和安全。韩国土地住房公社（LH）社长李成勋在就任之际将'AI转型'作为核心任务。作为韩国最大的住房和城市开发国有企业，LH开始从'建房企业'转型为'AI城市企业'。AI绘制图纸的时代在韩国，AI将带来最大变化的行业之一是建筑业。汽车或半导体可以在工厂中重复生产相同的产品，但房屋和城市则不同。土地的形状和高低、道路及周边环境各不相同。从设计到土地整备、施工、安全管理、入住和维护，参与的人员和企业众多。 这就是LH关注AI的原因。李成勋社长在2026年7月就任时，提出了加快住房供应速度、提升公共住房质量、促进区域均衡发展以及'AI转型'作为重点推进的任务。LH的AI不仅停留在员工使用生成型AI制作文档的层面，而是将LH的核心业务从设计→施工→安全→城市开发→住房管理全面转变为AI驱动。这一切的起点是设计。LH开发了基于AI的建筑信息建模（BIM）土方设计自动化软件。BIM是一种将建筑和设施的各种信息以三维数字模型呈现的技术。将AI与之结合后，能够自动化人类重复进行的设计工作，并快速比较多种方案。AI分析土地的高低、道路和建筑物的布局等复杂条件，帮助设计师做出判断。从人工绘制图纸的建筑转变为'AI与人共同设计的建筑'。CCTV背后的'AI安全员' AI在建筑现场的作用更加直接。LH正在运营基于AI的实时综合监控系统'春天A-Eye'，以预防建筑现场工人和租赁住房居民的事故。该系统通过分析来自CCTV视频和物联网传感器的数据，识别风险情况。LH还在推进应用生成型AI技术的视觉语言模型（VLM）以提高分析准确度。以往，安全管理员需要亲自查看CCTV或巡查现场，但人无法同时监控24小时内的多个现场。而AI则不同。它可以不间断地监控多个CCTV和传感器的数据。相当于在建筑现场配备了一位24小时不眠的'AI安全员'。在建设新城市之前，先用AI进行模拟 更大的变化始于数字双胞胎。数字双胞胎是一种在虚拟空间中如同双胞胎般实现实际城市和建筑的技术。在实际城市建设之前，可以在数字空间中构建城市，查看道路和建筑的布局，并连接交通、环境、能源等数据。将AI结合后，应用范围将更加广泛。AI分析大量城市数据，发现问题并比较多种开发方案。城市完成后，现实中发生的变化也可以反映在数字双胞胎中进行管理。城市规划→设计→建设→运营形成一个数据连接的'AI城市'。如果韩国国土信息公社（LX）通过空间信息和数字双胞胎创建'AI可读的国土'，那么LH则可以在其上构建'AI运作的城市和住房'。LH在全国范围内执行新城市、公共住房、工业园区等大规模开发项目。这些现场本身可以成为韩国建筑AX的巨大实证舞台。下一个阶段是机器人……'物理AI'进入建筑现场 下一个阶段是物理AI。生成型AI可以创作文字和图像，而物理AI则能够识别现实并做出判断，驱动机器人和机械。无人机拍摄施工现场后，AI可以分析进度和风险因素。建筑机器人和自动化设备可以替代人类进行危险或重复的工作。BIM和数字双胞胎为机器人提供了进行操作所需的空间信息。LH在全国的建筑现场是实际测试这些技术的空间。如果AI与机器人结合韩国的建筑和城市开发经验，可能会成为K-建筑的新出口竞争力。AI进入家庭 AI转型并不止于公寓完工。LH正在与三星电子合作，推出结合AI家电技术的标准模块化住宅，探索未来的居住空间。房屋将从睡眠空间转变为理解居住者生活并管理能源、家电和安全的'智能空间'。如果AI能够分析能源使用量并提前发现住房设施的异常情况，将有助于降低公共住房的管理成本和事故发生率。AI设计房屋→AI守护施工现场→AI与机器人协助建设→在完成的房屋中AI管理生活的结构。最终问题是'多快能提供住房' 然而，除了华丽的AI技术，还有一个更重要的问题。那就是住房供应。李成勋社长在就任时强调，减少国民等待住房的时间是LH的重要责任。AI最终也应被用于解决这一问题。通过AI设计和数字双胞胎缩短项目审核时间，利用AI提高施工进度和安全管理的效率，将有助于加快住房供应速度。因此，评估LH的AI竞争力的标准也很简单。不是'引入了多少AI'，而是'利用AI多快多安全地提供了优质住房'。这正是李成勋社长所强调的'快速住房供应'与'AI转型'的交汇点。从'建房企业'到'AI城市企业' LH的AI转型之所以重要，原因在于其规模。LH的变化不仅仅是LH自身的变化。设计公司、建筑公司、建筑机械、机器人、智能家居、能源企业等都与之相连。如果LH积极应用AI技术，整个相关产业都将随之而动。通过AI-BIM进行设计，AI监控现场。通过数字双胞胎在虚拟空间中实现城市，机器人和物理AI进入建筑现场。在完成的住房中，AI管理安全和生活。所有这些技术连接的瞬间，不仅是单个房屋的智能化，而是整个城市的AI转型开始。过去，LH在韩国各地建设新城市，而在AI时代，等待着另一个任务。那就是'AI建造房屋和管理城市的韩国'。:李成勋 韩国土地住房公社社长:李成勋LH社长于2026年7月就任，推动住房供应速度提升、公共住房质量创新、区域均衡发展及AI转型等主要经营任务。他基于国土交通领域的多项政策和现场经验，将AI和数字技术融入LH的设计、建设、安全、城市开发和住房管理工作，致力于将LH转型为未来型住房和城市企业。

安全人工智能（AI）深科技企业英特利比克斯宣布，向新世界免税店明洞店供应结合视觉AI和视觉语言模型（VLM）的AI视频分析系统，以加强其在安全监控市场的布局。 英特利比克斯于1日表示，已向新世界免税店明洞店供应AI视频分析系统。 该系统通过闭路电视视频，实时分析并提前识别危险情况，支持现场的快速响应。它旨在弥补传统方式中监控人员需要手动查看多个CCTV画面的局限，提前捕捉可能发生事故的情况，建立以预防为中心的安全监控体系。 在新世界免税店明洞店，AI能够检测到电梯逆行、婴儿车进入、行李使用过程中可能出现的危险行为。当捕捉到危险情况时，系统会通过广播和警报装置立即通知，并支持监控人员的应对。 系统还能够检测顾客突然倒下的情况，帮助监控人员和保安人员进行初步应对。在主要出入口和电梯大厅等顾客流动频繁的区域，系统分析访客的密集度，提前识别拥挤情况。分析结果还可用于现场人员的部署和顾客动线的调整等前瞻性安全管理。 该系统的工作方式为：第一步，视觉AI在CCTV视频中检测异常迹象；第二步，VLM分析前后情况和行为背景。通过这种方式，系统不仅能够简单地检测物体或行为，还能更精确地判断情况的背景和危险性。 英特利比克斯AI融合事业集团常务安光浩表示：“我们在公共和工业领域积累的AI安全监控技术正在向流通和多用途设施等民用领域扩展。未来，我们将持续提升技术，推广以预防为中心的安全监控，力争成为在各个行业和生活场景中应用的AI安全解决方案企业。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

高通正在加强与国内企业在工业人工智能(AI)和物联网(IoT)生态系统方面的合作。 高通于31日在首尔的乐天大酒店举办了面向主要客户的‘高通龙翼物联网日’活动。 今年，三星电子、LG电子、现代汽车、SK电信、KT、LG U+等主要客户和合作伙伴的500余名代表参加了此次活动，分享了工业自动化、机器人技术、智能家居及家电、代理AI等领域的多种AI和IoT应用案例。 高通进行了高通Linux 2.0、高通智能机器人产品SDK、高通AI工作流程等最新技术的介绍。现代汽车机器人实验室、SST、Integrate、Detect、PointMobile等10家合作伙伴也参与了演讲和演示环节，展示了基于企业间交易(B2B)平台‘龙翼’的成功案例和新技术。 现场设立的16个演示区展示了高通的‘龙翼IQ10机器人参考设计’、合作伙伴的边缘AI设备、视觉语言模型(VLM)、四足机器人、视频分析解决方案等。 权吴亨 高通亚太地区代表表示：“通过覆盖设备到云端的AI工作负载优化，支持企业的效率，并将与国内合作伙伴共同推动IoT和机器人产业的创新。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

人形机器人投资格局正在发生变化。过去，资金主要集中在机器人身体的关节和驱动装置等硬件上，而最近，投资则转向开发手、耳、眼、鼻等人类感官的人工智能（AI）技术的初创企业。 根据30日初创企业联盟发布的《2026年物理AI初创企业地图》，在149家国内物理AI初创企业中，机器人企业占70家，约占总数的47%。近期的投资趋势也从单纯制造人形机器人的企业扩展到开发听觉、视觉、触觉等感官AI技术的初创企业。 今年上半年，开发制造现场人形机器人的Holiday Robotics通过A轮融资获得了1550亿韩元的资金，标志着大规模投资的持续。最近，资金也流入那些使人形机器人能够像人一样感知周围环境并进行工作的感官技术公司。 一个典型的例子是开发机器人手（抓手）技术的Tesolo。Tesolo在6月获得了B轮融资，虽然投资规模未公开，但其已向三星电子、LG电子、Delta Electronics等公司供应多关节机器人手，并在包括美国和日本在内的19个国家出口产品，显示出其商业化竞争力。为了使机器人能够像人手一样稳定地抓取和操作各种形状的物体，抓手技术被认为是关键。 在听觉AI领域，投资也在持续。音响AI初创企业Diply在6月获得了2.5亿韩元的投资。Diply开发了能够通过声音判断制造现场机械故障或零部件质量的“ListenAI”。目前，该技术已应用于工厂质量检查、设备故障检测和安全管理，未来若应用于人形机器人，将有望实时识别基于声音的危险情况或机械故障。 在视觉AI领域，Superb AI在去年底通过Pre-IPO融资获得了14亿韩元。该公司基于图像和文本共同理解的视觉语言模型（VLM），已在制造现场的质量检查和风险检测中得到应用，未来计划扩展为能够执行实际行为的视觉、语言、行为（VLA）模型。 此外，开发嗅觉基础模型的Ilias AI和学习触觉数据的Sixth Sense等公司也获得了近期投资。尽管嗅觉和触觉AI仍处于初期市场，但由于人形机器人需要像人类一样利用五感，这些技术被认为是必不可少的，因此相关初创企业的关注度也在上升。 业界普遍认为，作为制造强国的韩国在感官AI领域具备较强的竞争力。因为韩国在智能工厂、汽车、半导体等多个制造现场积累的数据为感官AI的高度发展提供了良好的环境。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

安全AI深科技企业英特利比克斯宣布，将在全国高速公路的隧道、结冰易发区、事故多发区和常态拥堵区建立实时突发情况检测与应对系统。 英特利比克斯于23日表示，已中标由韩国智能信息社会振兴院（NIA）主办、韩国道路公社参与的“公共AI监控摄像头转换项目”。 该项目的核心在于利用全国高速公路现有的监控摄像头，结合国产神经网络处理器（NPU）基础的图像分析服务器和视觉语言模型（VLM）服务器，转变为智能AI监控摄像头系统。 项目覆盖范围包括：全国高速公路隧道3378个通道、本线结冰易发区422个通道、事故多发区200个通道、常态拥堵区700个通道，总计4000个通道。 构建的AI安全监控系统将实时分析监控摄像头视频，及时检测交通事故、故障和停驶车辆、车辆拥堵、逆行、行人出现、落物等道路突发情况。英特利比克斯基于自主开发的图像分析核心引擎VIX2.0，结合具有快速检测优势的视觉AI和理解图像上下文的VLM，采用双重分析结构。 在第一阶段，视觉AI将分析监控摄像头视频，检测车辆、行人、落物等对象的运动和异常情况。在第二阶段，VLM将分析检测到的视频前后场景及周围道路环境，重新验证是否为实际突发情况。VLM综合解读事故类型和发生位置、车辆和行人的移动方向、车道占用状态、周围交通流量等信息，并自动生成可供监控人员直接使用的情况报告。 然而，现有的图像分析系统在复杂的道路环境中可能会出现误判，如将车辆阴影、光照变化、气象情况、拥堵车辆等正常情况误识为事故，或漏掉实际事故。英特利比克斯表示，通过VLM的二次验证，改善了这些误判和漏判的问题。 英特利比克斯此前已利用国产NPU在庆尚南道河东郡和山清郡建立了森林火灾路径预测系统。该系统通过AI分析森林火灾监控视频及气象、地形信息，预测火灾的发生和扩散方向，并支持灾难应对。此次高速公路AI监控摄像头转换项目是将经过验证的国产NPU基础AI技术在灾难与安全领域扩展应用到交通领域的案例。 英特利比克斯首席执行官崔恩秀表示：“此次项目在不更换现有监控摄像头基础设施的情况下，利用国产NPU构建大规模AI安全监控系统，具有重要的技术和产业意义。”他还表示：“我们将通过AI技术预防交通事故及二次事故，为公众提供安全的高速公路使用环境。”

热管理专业公司MHS宣布，已与人工智能（AI）半导体无厂商Mobilitynt完成MLA400热管理部件的开发，并签署了量产供应合同。 MLA400是Mobilitynt自主开发的基于NPU“艾瑞斯（ARIES）”的PCIe方式AI加速器，旨在处理计算机视觉、AI视频监控、大规模语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）等多种推理任务。 MHS负责MLA400的主动型和被动型产品所需的散热器等热管理部件的开发。双方在开发初期就共同验证了散热性能和机械稳定性。MHS不仅负责开发，还承担量产供应，从而减少了在部件设计变更和生产过程中可能出现的失误。 AI半导体在工作温度升高时可能会出现节流现象，导致运算速度降低或部件寿命缩短。散热器和冷却结构不仅影响芯片的瞬时性能，还决定了长时间运行的稳定性和系统的可靠性。 林钟秀 MHS代表表示：“我们在开发和量产的全过程中进行了合作，以确保MLA400的稳定性能和质量。”他还表示：“我们将继续作为Mobilitynt产品开发和业务扩展的合作伙伴。”

诺塔因其人工智能（AI）视频监控解决方案在Naver云市场上市的消息，股价在早盘上涨超过12%。 根据7月2日的韩国交易所数据，截至上午9时41分，诺塔的股价上涨2700韩元（12.71%），报23950韩元。 市场分析认为，诺塔的基于视觉语言模型（VLM）的监控解决方案“NVA（诺塔视觉代理）”在Naver云市场的上市，反映了其在新客户获取和销售渠道扩展方面的预期。 诺塔当天宣布已将NVA注册到Naver云市场。Naver云市场是一个在线商店，企业和机构客户可以在此查看和采用基于Naver云平台的各种解决方案和服务。 NVA是一种视频监控解决方案，超越了传统的计算机视觉（CV）对象检测，利用VLM理解视频中的情境和背景，并分析和总结异常情况。其特点是能够以文本形式描述复杂情境并判断可疑情况。 公司计划借此次上市机会，扩大在民间、金融和公共领域的客户接触点，并积极开拓基于云的新销售渠道。NVA以预先配置的包形式提供，旨在减少概念验证（PoC）和构建时间，并允许从小规模视频渠道开始，逐步扩大检测场景和运营规模。同时，采用按月订阅的收费模式，降低了初期基础设施投资的负担。 诺塔首席执行官蔡明洙表示：“NVA在推出不到一年的时间里，已经迅速成长为国内企业和公共机构，以及海外交通监控领域的核心解决方案。通过此次在Naver云市场的上市，我们将扩大民间、金融和公共客户的接触点，并积极发掘基于云的新销售渠道。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。