De acordo com pt.wedoany.com-Em 19 de junho de 2026, a Agência de Promoção da Indústria de TI (NIPA) e o Instituto de Planejamento e Avaliação de Tecnologia da Informação (IITP) estabeleceram oficialmente a "Segunda Fase da Aliança de IA Física" no Hotel The Plaza, no distrito de Jung, em Seul. O objetivo é levar a tecnologia de inteligência artificial (IA) física, ainda em fase laboratorial, para o ambiente industrial real, a fim de aumentar a competitividade global. A aliança se concentrará em três eixos principais: garantir tecnologias nacionais essenciais, construir infraestrutura de dados e promover a validação em ambientes de manufatura, lançando projetos de grande escala.
Na cerimônia de lançamento da segunda fase, Jeong Su-jin, Chefe Regional da Divisão AX da NIPA, destacou que, durante a operação da primeira fase, foram coletadas opiniões de mais de 200 empresas, revelando que a dependência tecnológica, a falta de dados e as barreiras regulatórias são os desafios mais urgentes. Para isso, a aliança propôs três tarefas principais: autossuficiência tecnológica, garantia de dados e melhoria regulatória. A primeira tarefa é construir uma pilha completa (Full Stack) de IA física baseada em tecnologia nacional. Jeong afirmou que a indústria doméstica atualmente depende fortemente de plataformas de IA e ecossistemas de computação estrangeiros, sendo necessário garantir a soberania tecnológica e a nacionalização das tecnologias essenciais em áreas estratégicas como defesa e segurança. Atualmente, as partes relevantes estão trabalhando em conjunto com o Ministério da Ciência e TIC para promover projetos que garantam as tecnologias essenciais de IA física, desenvolvendo simultaneamente modelos de IA física dedicados ao setor de manufatura, com o objetivo de avançar da pesquisa e desenvolvimento para a comercialização e expansão global. A segunda tarefa é construir um sistema de produção de dados comportamentais para IA física. Como a IA física não pode depender apenas de dados existentes, é necessária uma infraestrutura dedicada para gerar e validar dados industriais reais. Para isso, a NIPA está promovendo a construção de um "Centro de Treinamento de IA Física" para geração de dados, simulação e produção de dados sintéticos. O projeto está atualmente em fase de planejamento e será desenvolvido em conjunto com empresas para definir o plano operacional. A terceira tarefa é melhorar o ambiente legal e regulatório. Jeong afirmou que a melhoria regulatória é uma condição necessária para a difusão da IA física na indústria e no comércio, e que continuarão a coletar as dificuldades institucionais enfrentadas pelas empresas no desenvolvimento tecnológico e na comercialização, refletindo-as nas revisões políticas.
A infraestrutura de dados é considerada o núcleo da competitividade da IA física. A IA física exige que robôs reconheçam o ambiente, tomem decisões e ajam, demandando uma quantidade de dados muito superior à da IA generativa. A indústria prevê que a escala de dados necessária para o aprendizado será centenas a milhares de vezes maior que a dos grandes modelos de linguagem (LLMs). Kim Wook, Gerente de Projeto de IA Física do IITP, enfatizou que a IA física precisa de 100 a 1000 vezes mais dados que os LLMs, e que construir um pipeline de dados em larga escala que integre dados reais e virtuais é crucial para o sucesso tecnológico. Esses dados serão usados para treinar "modelos mundiais" para controle autônomo de robôs, e serão projetados em conjunto com semicondutores de IA de borda de latência ultrabaixa, formando um ecossistema integrado de hardware e software.
Em relação à validação em ambientes de manufatura, um grande projeto de 5 anos já foi iniciado. Lee Jun-woo, Gerente de Projeto AX da NIPA para Jeonbuk e Gyeongnam, apresentou o plano do projeto de grande escala centrado nessas duas regiões. Na região de Jeonbuk, o projeto visa construir fábricas do futuro baseadas em IA, desenvolvendo um "modelo de fábrica autônoma e não tripulada" que integra robôs humanoides e dispositivos inteligentes, além de estabelecer bancos de teste e plataformas de dados, propondo padrões. Na região de Gyeongnam, o foco está na "inteligência física avançada" no chão de fábrica, desenvolvendo modelos de IA que aprendem autonomamente as leis físicas com base em dados de equipamentos e processos, permitindo a colaboração homem-máquina e transferindo a experiência de operadores qualificados para a IA, aumentando a produtividade e a segurança. Lee afirmou que o objetivo final é construir uma referência de manufatura do futuro onde a IA apoie autonomamente as operações da fábrica, melhorar a estrutura industrial regional e criar uma nova indústria onde os modelos de fábrica possam ser exportados globalmente.
