【CNMO 科技消息】" 韩国在大语言模型以及文本、图像数据的积累上落后了 30 年，但物理 AI 才刚刚开始。我们在制造数据方面有优势，应当加大对数据工厂的投资。" 这是首尔大学教授张炳卓在 2026 全球机械技术论坛上的发言。该论坛由韩国机械研究院于本月 7 日在韩国科学技术会馆举行，主题为 " 以机器人、物理 AI 描绘明天的产业生态 "。张炳卓同时担任韩国 K- 人形机器人联盟委员长。

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当天的演讲主要围绕物理人形 AI 的定义以及机器人与 AI 的发展速度与变化展开。在演讲尾声，张炳卓着重强调了数据的重要性。他认为，竞争力的瓶颈不在模型，而在 " 优质行为数据 "，数据飞轮将拉开机器人的性能差距，并呼吁在物理 AI 领域抓住大语言模型时代错失的机会。

随后，斗山机器人 CEO 金珉杓与韩国机械研究院院长柳锡铉先后发表主题演讲。金珉杓将人形机器人列为斗山机器人的未来战略方向，他表示：" 不是先造出人形机器人再考虑让它做什么，而是先确定作业智能，再打造与之匹配的身体。" 目前斗山机器人正处于协作机器人阶段，计划经由智能机器人解决方案，以 2028 年完成概念验证为目标，开发工业用人形机器人。

金珉杓同时指出了必须跨越的两大挑战。其一是数据获取难题：物理 AI 并非大语言模型的延伸，而是独立的问题，大语言模型的数据来源是互联网，这如同化石燃料一样存在局限，物理 AI 的关键不在于获取数据，而在于制造数据。其二是仿真数据的局限，即模拟与现实之间的差距，必须超越对仿真数据的依赖，才能真正满足作业智能的需求。

金珉杓还预测，目前机器人市场按销售额计算，协作机器人与传统工业机器人约为 10 比 1，但这一格局不久后将反转。过去 20 年，软件在数字世界中创造价值；未来 20 年，软件将走向物理世界。

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