韩国政府已启动长期依赖海外的Physical AI核心技术国产化布局，计划掌握高性能世界模型和国产仿真器等关键能力，面向制造、物流等真实产业场景，培育可落地的下一代Physical AI基础模型。

韩国科学技术信息通信部与信息通信企划评价院（IITP）9日在首尔麻谷LG Sciencepark举行“Physical AI先导技术开发”项目启动汇报会，正式公布相关推进方案。

此次项目的重点，在于打通世界模型、机器人基础模型和国产仿真器的联动验证体系。目标不仅是推进单项机器人技术研发，更是补齐让AI在虚拟环境中完成学习后，能够稳定迁移至真实物理世界运行的关键能力。

所谓Physical AI，是指能够在物理世界中感知、判断并执行动作的人工智能，应用场景覆盖机器人、自动驾驶和制造自动化等领域。由于这类系统需要直接在现实空间中运行，一旦发生误判，可能引发人身伤害或工业事故，因此在投入实际环境前，必须经过充分的虚拟训练与验证。

而支撑这一过程的关键基础设施，就是“世界模型”。这项技术主要用于模拟和预测环境变化，辅助AI进行学习和决策。对机器人而言，世界模型可以在执行动作前预判周边环境变化，并生成大规模合成数据，进而提升Physical AI的训练和应用能力。

韩国政府指出，韩国本土Physical AI生态过去在此类仿真平台上较大程度依赖海外产品。此次将借助该项目，推动掌握自主可控的世界模型核心原创技术，并同步验证与之联动的国产仿真器技术。

项目由LG Electronics牵头，Mind AI、Holiday Robotics、Robotis、CrowdWorks、Alchera、KT、KAIST、Seoul National University、TTA等共10家产学研机构参与。

LG Electronics AI机器人研究所所长Kim Young-joon在会上介绍称，项目将尽快整合已在Physical AI领域展开研发或推进商业化的企业能力，围绕真实应用场景补齐短板，并推动达到全球水准的模型验证。

在世界模型研发方面，项目将沿三条技术路线并行推进。其一，以3D空间重建为核心，强调对物理规律的一致性建模；其二，面向潜在事故场景构建虚拟环境，开展训练与验证的“异常情况增强”模型；其三，通过更简化的表达处理复杂世界，以提升计算速度和预测精度的轻量化预测模型。通过多路线并行和互补融合，最终形成更优的世界模型能力。

Kim Young-joon表示，人类在想象杯子掉落时，能够在脑中预判结果；世界模型的作用，就是让机器人也具备这种“想象”能力，从而知道哪些动作不能做。

根据计划，韩国政府将从今年起在两年内累计投入340亿韩元，其中今年预算为150亿韩元。项目实施期为2026年5月至2027年12月。

官方提出的核心目标是，提升世界模型的现实仿真能力和机器人基础模型的迁移能力，使机器人实机动作成功率较未使用世界模型时提高20个百分点以上。韩国科学技术信息通信部表示，这一指标将高于目前全球已公开的最高水平14.5个百分点。

为实现上述目标，政府和参与机构将搭建“世界模型训练—与机器人基础模型联动—实证与性能评估—案例分析与再训练”的验证闭环。未来两年内，项目将开展4轮重复验证，以提高技术成熟度，并在最后阶段进入制造、物流等真实场景开展实证。

Kim Young-joon表示，项目希望形成“快速应用—发现问题—迭代改进”的闭环机制。即便过程中出现预料之外的新问题，优秀团队也应具备快速解决复杂问题的能力。

启动汇报会上，LG Electronics的CLOiD机器人和Robotis的AI Worker机器人还进行了现场演示。两台机器人完成碰拳、比心等动作，展示了基于Physical AI的人机交互能力。

项目研发成果后续还将向产业侧扩散。Kim Young-joon表示，相关成果计划通过开源生态开放，以便中小企业下载和使用。

不过，大规模数据存储管理体系和算力基础设施支持仍是待解课题。Kim Young-joon指出，世界模型训练需要存储视频等海量数据，实际所需存储规模可能超出预期；从长期看，仍需要建立国家层面的公共管理和利用体系。

韩国政府强调，将通过产学研协同机制，支持研发世界领先水平的世界模型。官方还认为，一旦实现世界模型开发国产化，未来还有望在能源、安全等领域发挥作用，例如核能开发仿真等场景。

IITP院长Hong Jin-bae表示，只有以能够刻画现实世界物理规律的世界模型为基础，进一步优化视觉、语言、动作模型及硬件，真正的Physical AI才算完成。

韩国科学技术信息通信部第二次官Ryu Je-myeong表示，过去在TDX开发时期，研究人员曾以“誓死”的决心推进交换机国产化；如果此次项目也能以同样的决心和使命感持续推进，韩国就有望迈向Physical AI强国。政府也将持续整合政策资源，支持研发一线加快实现创新成果转化。