LG CNSは12日、ソウル・マゴクの本社内にあるフューチャーロボティクス・ラボで「2026 ロボティクス＆フィジカルAIフォーラム」を開催したと発表した。国内外の研究者や社内関係者が参加し、フィジカルAIの研究動向と産業現場での実装に向けた課題を議論した。
フォーラムには、Toronto University、Sogang University、Chung-Ang University、Korea Universityの教授や修士・博士課程の学生、LG CNSの役職員ら約100人が参加した。
会場では、ロボット基盤モデル（RFM）、知能型ロボットハードウェア、シミュレーションといったフィジカルAIの中核技術をテーマに、研究の現状を共有した。あわせて、産業適用の過程で解決すべき技術課題についても意見を交わした。
LG CNSは、20年間にわたり1000件超を手掛けてきたスマート工場・スマート物流プロジェクトの経験も紹介した。あわせて、今年投入したロボット学習プラットフォーム「PhysicalWorks Forge」と、AIエージェント基盤のロボット運用・管制プラットフォーム「PhysicalWorks Baton」を披露した。
Toronto Universityのイ・チグン教授は、RFMの発展の過程と実際のロボットへの適用技術について発表した。異なるロボットのデータを統合して活用する手法や、ロボット動作を制御するフローマッチング、アクションチャンク技術などを説明。そのうえで、データの確保や、ロボットごとに異なる動作・遅延時間の差を主要課題に挙げた。
LG CNSスマート物流シティ事業部長のイ・ジュンホ氏は、「今後も学界との継続的な交流を通じて技術競争力を高める。研究成果を実際の産業現場の革新につなげられるよう、事業面での実行力も強化していく」と述べた。
Seulgi Son (손슬기)
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