منتدى عالمي يناقش نجاح دمج الذكاء الاصطناعي الفيزيائي بالصناعة التحويلية
خمس شركات ناشئة متخصصة تشارك في الحوار: إينيج، إن دوت لايت، برين كومرس، كاربون سيكس، وريل ورلد
![جلسة نقاشية حول موضوع 'هل دمج الصناعة التحويلية بالذكاء الاصطناعي الفيزيائي ينجح؟' في فندق ذا بلازا بمنطقة جونغ، سيول، خلال فعاليات المنتدى العالمي الثامن عشر للنمو الصحيح وفرص العمل الجيدة 2026 (GGGF)، الذي نظمته وكالة أجو إيكونوميكس تحت عنوان 'كوريا، دولة الذكاء الاصطناعي (KOREA, State of AI)'. من اليسار إلى اليمين: تشوي جاي-سيك، الرئيس التنفيذي لشركة إينيج وأستاذ متفرغ في معهد كايست؛ كيم سون-تاي، كبير المسؤولين التقنيين والمؤسس المشارك لشركة إن دوت لايت؛ هوانج هي-سونغ، الرئيس التنفيذي لشركة برين كومرس؛ سو هيونغ-جو، كبير المسؤولين التقنيين والمؤسس المشارك لشركة كاربون سيكس؛ تشوي سو-هوان، نائب المدير التنفيذي لشركة ريل ورلد. [الصورة من قبل يونا هيون]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/09/03/20260903143121709388.jpg)
"يجب مواجهة سباق السرعة العالمي بقيادة الصين"... طلبات للتعاون بين الشركات والدعم الحكومي
شهد منتدى 'المنتدى العالمي للنمو الصحيح وفرص العمل الجيدة 2026' (GGGF)، الذي نظمته وكالة أجو إيكونوميكس، جلسة نقاشية بقيادة ممثلي شركات وشركات ناشئة متخصصة في الذكاء الاصطناعي الفيزيائي المحلية حول موضوع 'نجاح دمج الصناعة التحويلية بالذكاء الاصطناعي الفيزيائي'، حيث أجمع المشاركون على أهمية التعاون الشامل بين موردي البيانات والشركات المتخصصة في المحاكاة وشركات تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي لتسريع التطبيق التجاري للذكاء الاصطناعي الفيزيائي.
بدلاً من البقاء في صراع البقاء المنعزل، تسعى هذه الشركات إلى إيجاد مخارج من خلال 'تحالفات البيانات' و'بناء معايير عالمية'. وتمثل سلسلة القيمة ذات التأثير الإيجابي بقيادة القطاع الخاص نموذجاً واضحاً: تقدم شركة برين كومرس، التي تمتلك بنية تحتية في حوالي 900 موقع تصنيع، البيانات الميدانية، بينما تقوم شركات ناشئة متخصصة في الذكاء الاصطناعي الفيزيائي مثل إن دوت لايت وريل ورلد وكاربون سيكس بمعالجة هذه البيانات والتعلم منها وإعادة تنظيمها من خلال المحاكاة.
قال هوانج هي-سونغ، الرئيس التنفيذي لشركة برين كومرس: "نحن نبني هيكل تعاون يوفر بيانات عملية واقعية تم جمعها من مواقع تصنيع متنوعة بطريقة مخصصة لشركات الروبوتات والذكاء الاصطناعي، ثم نعيد نشر النماذج المطورة من خلالها في الميدان للتحقق منها (PoC)"، مؤكداً على أهمية الربط البيئي بقيادة القطاع الخاص.
أشار تشوي سو-هوان، نائب المدير التنفيذي لشركة ريل ورلد، إلى أمثلة على التعاون مع شركة إنفيديا وإن دوت لايت قائلاً: "تعمل الشركات العالمية والشركات الناشئة المحلية معاً على تطوير 'معايير' عالمية مشتركة يمكنها تقييم بيانات السلوك، مثل حركات اليد الدقيقة للروبوتات"، مضيفاً: "للحصول على القدرة التنافسية في السوق العالمية، نحتاج إلى إنشاء 'نظام تعاون قائم على كونسورتيوم' يمكّن شركات التكنولوجيا الكورية المتميزة من توحيد جهودها".
أجمع المشاركون في النقاش على ضرورة توفير دعم سياسي حكومي منهجي داخل كوريا الجنوبية للرد على الأسواق الخارجية سريعة النمو مثل الصين، التي تستفيد من المعايير القياسية وتحقيق النمطية.
قال هوانج: "تقوم الصين بالفعل باحتلال السوق بسرعة من خلال المعايير القياسية والنمطية"، مضيفاً: "نأمل أن تُضع الحكومة 'سياسة معايير قياسية' على المستوى الوطني بحيث يمكن ربط تقنيات الشركات الناشئة المتميزة المحلية بطريقة عضوية". كما ذكر كيم سون-تاي، كبير المسؤولين التقنيين في شركة إن دوت لايت: "بما أن أشكال البيانات تختلف عبر مختلف القطاعات مثل التصنيع واللوجستيات، هناك حاجة ماسة إلى وضع 'إرشادات معايير البيانات' تمكّن من جمع واستخدام البيانات عالية الجودة بشكل منهجي".
البيانات هي جوهر الذكاء الاصطناعي الفيزيائي... تجاوز حواجز التنظيم والنقص في البنى التحتية
ركز المشاركون على البيانات الضرورية للذكاء الاصطناعي الفيزيائي. قال كبير المسؤولين التقنيين كيم: "من المهم تحويل البيانات الثابتة مثل ملفات التصميم بمساعدة الحاسوب (CAD) التي تمتلكها الشركات المصنعة بحيث يمكن للروبوت تعلمها، من خلال إضافة معلومات عن الخواص الفيزيائية والمفاصل، وتحويلها إلى تنسيق معياري للمحاكاة"، مشدداً على أهمية هذه العملية. أوضح أنه على الرغم من وجود كميات ضخمة من البيانات بالفعل في مواقع التصنيع، فإن استخدامها مباشرة في تعلم الذكاء الاصطناعي الفيزيائي يصعب.
أشار تشوي إلى أن العديد من اللوائح التنظيمية تعيق عملية جمع البيانات. قال: "عند جمع بيانات العمل البشري، تنشأ مشاكل تتعلق بالخصوصية الشخصية، وفي مواقع الصناعات الحساسة، يجب أيضاً مراعاة قيود حماية التكنولوجيا الصناعية"، مشيراً إلى الحاجة إلى تحسين الإطار القانوني.
برزت آراء أخرى أيضاً حول عدم كفاية مجرد جمع كميات كبيرة من البيانات للارتقاء بالذكاء الاصطناعي الفيزيائي. قال هوانج: "يجب على الروبوت أن يتجاوز مستوى محاكاة حركات الإنسان ليفهم العملية نفسها - 'لماذا يجب القيام بهذه المهمة'"، معتبراً أن كوريا الجنوبية يمكنها الاستفادة من بيانات العمليات التصنيعية الدقيقة، وهي مجال قوتها، كميزة تنافسية فريدة.
إضافة إلى ذلك، اعتُبرت بناء البنى التحتية لاستخدام البيانات فعلياً في التعلم الآلي تحدياً مهماً. قال سو هيونغ-جو، كبير المسؤولين التقنيين في شركة كاربون سيكس: "بما أن بيانات الفيديو وبيانات العمليات التصنيعية أكبر حجماً بكثير من بيانات اللغة، يتطلب تطوير نموذج أساسي للذكاء الاصطناعي الفيزيائي استثمارات ضخمة"، داعياً إلى ضرورة دعم حكومي للبنى التحتية الحاسوبية عالية الأداء وما يرتبط بها.
* تمت ترجمة هذا المقال تلقائيًا بواسطة الذكاء الاصطناعي.