基于“Physical AI竞争窗口期可能在未来3年内收窄”的判断，韩国科学技术信息通信部正加快相关布局。按照计划，政府将从明年起启动机器人基础模型（RFM）和World Model研发，并同步推进技术开发、数据积累和场景验证，以应对全球竞争。

9月22日，韩国科学技术信息通信部Device AX Innovation Team负责人Song Chang-jong在首尔COEX举行的“Humanoid Summit Seoul 2026”上表示，当前Physical AI在模型架构和数据获取方式上仍无定论，试错几乎不可避免。正因如此，政府决定从明年起同步推进模型研发、数据建设和应用导入，避免错失时机。

据介绍，韩国政府计划自明年起推动大规模研发项目，支持RFM和World Model开发。项目将吸纳AI模型、数据、机器人以及具备实际应用需求的企业共同参与，不预设单一路径，而是支持多种技术路线并行验证。

在数据侧，政府也将同步推进基础设施建设。按照规划，明年将建设Physical数据资源库，并建立高质量数据生产与评估体系。相关部门表示，Physical AI所需数据不仅要有规模，更要有质量；围绕传感器选型、数据采集范围和评估方法等问题，仍需通过持续试错逐步找到更适配的路径。

除技术研发外，政府还计划提前推动应用落地。Song Chang-jong表示，先研发成熟、后导入应用的传统路径已难以跟上全球竞争节奏，因此政府在支持研发的同时，也将为实际应用提供配套支持。

按计划，韩国政府明年将优先在邮政、物流等落地可行性较高的领域导入Physical AI。其目标是推动AI模型进入实际场景，并将运行过程中生成的数据回流至模型训练和优化环节，形成闭环。

从应用方向看，制造和物流被视为早期重点领域，主要原因包括投入产出关系较清晰、场景环境更易控制，以及劳动力减少带来的用工缺口。中长期来看，政府也在评估将应用范围扩展至照护、残障人士生活支持等方向。

不过，技术不确定性和数据不足仍是当前亟待解决的难题。Song Chang-jong将Physical AI形容为“尚处于定义和探索阶段的领域”，并指出，与LLM不同，当前业界对于模型架构、模型规模以及最佳技术路径仍缺乏明确答案。

他还表示，生成式AI可以利用互联网上沉淀的大量数据进行训练，但可用于Physical AI的真实物理世界数据总体规模仍明显不足。至于应使用哪些传感器、采集哪些数据，行业内也尚未形成统一的方法论。

基于这一判断，政府并不急于给出所谓“标准答案”，而是支持多种模型方案和数据构建方式并行探索。Song Chang-jong表示，现阶段可以确定的是“试错不可避免”，关键在于尽可能扩大尝试范围，并在过程中持续学习和迭代。

至于投入规模，Song Chang-jong称，相关预算目前尚未最终确定。

在协同机制方面，政府还将进一步扩大产业界、高校、研究机构及相关部门之间的合作。韩国科学技术信息通信部今年已成立“Physical AI Alliance”，支持AI模型、数据和机器人相关企业开展合作。

与此同时，政府也正与韩国产业通商资源部、企划预算机构以及中小风险企业部等部门协同推进相关工作。官方表示，Physical AI不仅涉及AI技术本身，还需要机器人、制造现场及各行业数据等方面的专业能力，因此跨部门协作不可或缺。

Song Chang-jong表示，从政府层面看，Physical AI是“必须推进下去”的方向，也将被作为重要项目主线之一持续推动，目标是在合适的时间窗口内，将Physical AI培育为主力产业。

据介绍，“Humanoid Summit Seoul 2026”由美国硅谷风险投资机构ALM Ventures主办，韩国Physical AI企业RealWorld作为技术合作方参与。NVIDIA、Qualcomm、Unitree、Roboterra等海外企业，以及RealWorld、Robotis等韩国企业的相关人士出席并发表演讲。