🔗 원문 전체 보기 → Venturesquare.net
요약
차세대융합기술연구원이 지난 8일 수원 광교에서 제조·모빌리티 분야 피지컬 AI 기술을 주제로 ‘2026년 국제융합기술심포지엄’을 개최했다. 캐나다 토론토대학교와 스웨덴 왕립공과대학교, 서울대학교 등 국내외 전문가들이 스마트 제조와 디지털트윈, 로봇 물류 자동화 기술을 공유했다. 자율주행과 오프로드 모빌리티, 스마트농업 등 비정형 환경에서의 피지컬 AI 적용 가능성도 논의됐다. 융기원은 이번 행사를 바탕으로 국제 공동연구와 기술사업화 협력 기반을 강화하고 경기도…
본문
- 국제융합기술심포지엄 ‘ConTech 2026’ 개최…스마트 제조·디지털트윈·로봇 물류 자동화 기술 공유
- 서울대·토론토대·스웨덴 KTH 등 참여…자율주행·스마트농업까지 피지컬 AI 적용 가능성 논의
인공지능(AI)이 현실 세계의 기계와 로봇을 직접 제어하는 피지컬 AI(Physical AI)로 확장되면서 제조와 모빌리티 산업의 기술 개발 방향도 달라지고 있다. 제조 현장에서는 디지털트윈과 로봇을 연결해 생산과 물류를 자동화하는 기술이 중요해지고 있으며, 모빌리티 분야에서는 도로뿐 아니라 농업 현장과 같은 비정형 환경에서도 스스로 판단하고 움직이는 자율주행 기술이 연구되고 있다. 이러한 기술을 실제 산업 현장에 적용하려면 AI 모델과 데이터, 로봇 제어, 현장 운영 기술을 함께 연결해야 한다. 차세대융합기술연구원이 국내외 연구자와 산업계 전문가를 모아 피지컬 AI의 기술 발전 방향과 산업 적용 가능성을 논의했다.
경기도와 서울대학교가 공동 출연한 차세대융합기술연구원(원장 김연상, 이하 융기원)은 지난 8일 경기도 수원시 광교에 위치한 융기원 컨퍼런스룸에서 ‘2026년 국제융합기술심포지엄(ConTech 2026)’을 개최했다.
서울대학교와 경기도가 공동 주최하고 융기원이 주관한 이번 심포지엄은 ‘제조 및 모빌리티 산업 분야 피지컬 AI 융합 기술’을 주제로 진행됐다.
행사에는 캐나다 토론토대학교와 스웨덴 왕립공과대학교(KTH)를 비롯해 국내 대학과 연구기관, 산업계 전문가들이 참여했다. 참석자들은 제조 현장의 AI 활용부터 로봇 기반 물류 자동화, 자율주행, 스마트농업까지 다양한 기술 사례를 공유하고 국제 공동연구와 기술사업화 협력 가능성을 논의했다.
첫 번째 세션은 제조 산업에서 피지컬 AI를 어떻게 활용할 것인지에 초점을 맞췄다. 캐나다 토론토대학교의 Chi-Guhn Lee 교수는 ‘From a single model to multiple bodies’를 주제로 기조강연을 진행했다. 하나의 AI 모델과 여러 물리적 시스템의 관계를 다루는 발표를 통해 피지컬 AI 기술의 발전 방향을 소개했다. 이어 스웨덴 왕립공과대학교(KTH)의 Magnus Wiktorsson 교수와 성균관대학교 노상도 교수, 다임리서치·KAIST 이성욱 CSO 겸 초빙교수, 티로보틱스 심영보 본부장이 제조 분야의 최신 연구와 산업 적용 사례를 발표했다.
발표에서는 스마트 제조와 디지털트윈, 생산물류 자동화, 로봇 기술 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 특히 실제 제조 현장의 설비와 공정을 디지털 환경에서 구현하는 디지털트윈 기술과 로봇 기반 물류 자동화는 피지컬 AI를 산업 현장에 적용하기 위한 주요 기술로 논의됐다.
제조 공정의 자동화 수준을 높이기 위해서는 개별 설비의 동작뿐 아니라 생산과 물류 전반의 데이터, 운영 환경, 로봇 제어 기술을 함께 고려해야 한다는 점도 주요 논의 대상에 포함됐다.
자율주행에서 스마트농업까지…비정형 환경으로 확장되는 피지컬 AI
두 번째 세션에서는 피지컬 AI와 미래 모빌리티 기술을 중심으로 논의가 이어졌다. 서울대학교 최준원 교수와 좌은혁 교수는 각각 자율주행 기술과 무인 자율주행 서비스 구현에 필요한 데이터 및 관련 기술을 발표했다.
자율주행은 주변 환경을 인식하고 주행 상황을 판단한 뒤 차량을 제어하는 과정이 연속적으로 이뤄져야 한다. 이러한 특성 때문에 AI와 센서 데이터, 판단 알고리즘, 실제 이동체의 제어 기술을 연결하는 것이 중요하다.
융기원 홍성훈 박사는 오프로드 모빌리티 관점에서 피지컬 AI의 발전 방향을 소개했다. 오프로드 환경은 일반 도로와 달리 지형과 노면 상태가 일정하지 않아 이동체가 주변 환경의 변화에 대응해야 한다. 이번 발표에서는 이러한 환경을 고려한 피지컬 AI 기술의 연구 방향이 다뤄졌다.
모비루스 조병호 대표는 비정형 환경에서의 자율주행과 로봇 기술을 중심으로 스마트농업 분야의 피지컬 AI 적용 가능성을 제시했다. 농업 현장은 지형과 작업 대상, 주변 환경이 계속 달라질 수 있어 로봇이 정해진 경로를 반복하는 방식만으로는 대응하기 어려운 경우가 있다. 이에 따라 현장 데이터를 활용한 인식과 판단, 자율주행 기술의 결합이 주요 연구 과제로 다뤄지고 있다.
이번 심포지엄에서는 제조와 모빌리티를 별개의 기술 분야로 구분하기보다 피지컬 AI라는 공통 기술을 중심으로 산업 간 접점을 살펴봤다.
디지털트윈과 무인공장, 생산물류 자동화에 활용되는 기술이 자율주행과 스마트농업 등 다른 산업 환경에서도 어떻게 적용될 수 있는지 논의한 것이다.
아울러 국내외 연구기관과 기업 간 교류를 통해 향후 공동연구와 기술사업화 협력을 추진할 수 있는 기반도 모색했다. 다만 이번 행사에서 구체적인 공동연구 계약이나 사업화 협약이 체결됐는지는 공개되지 않았다.
김연상 차세대융합기술연구원장은 “2026년 국제융합기술심포지엄을 통해 국내외 전문가들과 피지컬 AI를 중심으로 제조 및 모빌리티 산업의 기술 발전 방향을 공유하고, 새로운 협력 가능성을 모색하는 뜻깊은 자리가 마련됐다”고 말했다. 이어 “앞으로도 융기원의 융합기술 역량을 바탕으로 산·학·연·관 협력을 확대하고, 경기도 제조·모빌리티 산업의 디지털 전환과 기술 혁신에 기여할 수 있도록 노력하겠다”고 덧붙였다.
융기원은 이번 심포지엄을 계기로 피지컬 AI와 스마트 제조, 미래 모빌리티 분야의 국내외 협력 네트워크를 확대하고 국제 공동연구와 기술사업화 기반을 강화할 계획이다. 특히 경기도 제조·모빌리티 산업의 디지털 전환과 연계해 대학과 연구기관, 기업이 보유한 기술을 산업 현장의 수요와 연결하는 협력 활동을 이어간다는 계획이다.
Like this:
Like Loading...Related
Next Generation Convergence Technology Research Institute Transforms Factories and Autonomous Driving with Physical AI… International Experts from University of Toronto, KTH, and Others Gather in One Place
As Artificial Intelligence (AI) expands into Physical AI, which directly controls real-world machines and robots, the direction of technological development in the manufacturing and mobility industries is changing. In manufacturing sites, technologies that automate production and logistics by connecting digital twins with robots are becoming increasingly important, while in the mobility sector, research is being conducted on autonomous driving technologies that enable self-judgment and movement not only on roads but also in unstructured environments such as agricultural fields. To apply these technologies to actual industrial sites, AI models, data, robot control, and on-site operational technologies must be integrated. The Institute of Advanced Convergence Technology (IAIC) brought together domestic and international researchers and industry experts to discuss the technological development direction of Physical AI and its potential for industrial application.
The Institute of Advanced Convergence Technology (Director Kim Yeon-sang, hereinafter referred to as KICT), jointly funded by Gyeonggi Province and Seoul National University, held the '2026 International Convergence Technology Symposium (ConTech 2026)' on the 8th at the KICT conference room located in Gwanggyo, Suwon, Gyeonggi Province.
This symposium, jointly hosted by Seoul National University and Gyeonggi Province and organized by the Institute of Convergence Technology, was held under the theme of 'Physical AI Convergence Technology in the Manufacturing and Mobility Industries'.
The event was attended by experts from the University of Toronto in Canada and the Royal Institute of Technology (KTH), as well as domestic universities, research institutes, and industry. Attendees shared various technology examples, ranging from AI applications in manufacturing to robot-based logistics automation, autonomous driving, and smart agriculture, and discussed possibilities for international joint research and technology commercialization cooperation.
The first session focused on how to utilize physical AI in the manufacturing industry. Professor Chi-Guhn Lee of the University of Toronto delivered a keynote speech titled 'From a single model to multiple bodies.' Through a presentation covering the relationship between a single AI model and multiple physical systems, he introduced the future direction of physical AI technology. Following this, Professor Magnus Wiktorsson of the Royal Institute of Technology (KTH), Professor Noh Sang-do of Sungkyunkwan University, Lee Sung-wook (CSO and Visiting Professor at Daim Research and KAIST), and Shim Young-bo (Head of Division at T-Robotics) presented the latest research and industrial application cases in the manufacturing sector.
The presentation covered smart manufacturing, digital twins, production logistics automation, and robotics technology as key agenda items. In particular, digital twin technology, which replicates the equipment and processes of actual manufacturing sites in a digital environment, and robot-based logistics automation were discussed as key technologies for applying physical AI to industrial sites.
It was also included as a major topic of discussion that, in order to increase the level of automation in the manufacturing process, not only the operation of individual equipment but also data from production and logistics as a whole, the operating environment, and robot control technology must be considered together.
From autonomous driving to smart agriculture… Physical AI expanding into unstructured environments
The second session continued with discussions focusing on physical AI and future mobility technologies. Professors Choi Jun-won and Jwa Eun-hyeok of Seoul National University presented autonomous driving technology and the data and related technologies required to implement unmanned autonomous driving services, respectively.
Autonomous driving requires a continuous process of perceiving the surrounding environment, assessing driving conditions, and controlling the vehicle. Due to this characteristic, it is crucial to integrate AI, sensor data, decision algorithms, and the control technology of the actual moving vehicle.
Dr. Hong Seong-hun of the Convergence Institute introduced the development direction of physical AI from the perspective of off-road mobility. Unlike regular roads, off-road environments have inconsistent terrain and road surface conditions, requiring vehicles to respond to changes in the surrounding environment. This presentation covered research directions for physical AI technology that take these environments into account.
Mobirus CEO Cho Byung-ho presented the potential for applying physical AI in the field of smart agriculture, focusing on autonomous driving and robotic technology in unstructured environments. Agricultural sites are characterized by constantly changing terrain, work targets, and surrounding environments, making it difficult to respond effectively by relying solely on robots repeating fixed paths. Accordingly, the combination of perception and decision-making utilizing field data with autonomous driving technology is being treated as a key research topic.
Rather than classifying manufacturing and mobility as separate technological fields, this symposium explored the intersections between the industries centered on the common technology of Physical AI.
This discussion covered how technologies utilized in digital twins, unmanned factories, and production and logistics automation can be applied to other industrial environments, such as autonomous driving and smart agriculture.
In addition, a foundation was sought to promote future joint research and technology commercialization cooperation through exchanges between domestic and international research institutions and companies. However, it was not disclosed whether specific joint research contracts or commercialization agreements were signed at the event.
Kim Yeon-sang, President of the Institute of Advanced Convergence Technology, said, “The 2026 International Convergence Technology Symposium provided a meaningful opportunity to share the direction of technological development in the manufacturing and mobility industries, centered on Physical AI, with domestic and international experts, and to explore new possibilities for cooperation.” He added, “Moving forward, we will continue to expand cooperation among industry, academia, research institutes, and government based on the Institute’s convergence technology capabilities, and strive to contribute to the digital transformation and technological innovation of Gyeonggi-do’s manufacturing and mobility industries.”
Taking this symposium as an opportunity, the Institute plans to expand domestic and international cooperation networks in the fields of physical AI, smart manufacturing, and future mobility, and to strengthen the foundation for international joint research and technology commercialization. In particular, it plans to continue cooperative activities that connect technologies held by universities, research institutions, and companies with the demands of the industrial field, in conjunction with the digital transformation of Gyeonggi-do's manufacturing and mobility industries.
次世代融合技術研究院、フィジカルAIで工場・自律走行を変える…トロント大学・KTHなど国際専門家の一員に
人工知能（AI）が現実世界の機械とロボットを直接制御するフィジカルAI（Physical AI）に拡張され、製造とモビリティ産業の技術開発の方向も変わっている。製造現場ではデジタルツインとロボットを連結して生産と物流を自動化する技術が重要になっており、モビリティ分野では道路だけでなく農業現場のような非定型環境でも自ら判断して動く自律走行技術が研究されている。これらの技術を実際の産業現場に適用するには、AIモデルとデータ、ロボット制御、現場運用技術を一緒に接続する必要があります。次世代融合技術研究院が国内外の研究者と産業界の専門家を集めてフィジカルＡＩの技術発展方向と産業適用可能性を議論した。
京畿道とソウル大学が共同出演した次世代融合技術研究院（院長キム・ヨンサン、以下、ユン・ギウォン）は去る8日、京畿道水原市光橋に位置するユン・ギウォンカンファレンスルームで「2026年国際融合技術シンポジウム（ConTech 2026）」を開催した。
ソウル大学と京畿道が共同主催し、ユン・ギウォンが主管した今回のシンポジウムは「製造およびモビリティ産業分野フィジカルAI融合技術」をテーマに進行された。
イベントにはカナダトロント大学とスウェーデン王立工科大学（KTH）をはじめ、国内大学と研究機関、産業界の専門家が参加した。参加者は、製造現場のAI活用からロボットベースの物流自動化、自律走行、スマート農業まで、さまざまな技術事例を共有し、国際共同研究と技術事業化協力の可能性を議論した。
最初のセッションは、製造業界でフィジカルAIをどのように活用するかに焦点を当てました。カナダのトロント大学のChi-Guhn Lee教授は「From a single model to multiple bodies」をテーマに基調講演を行った。一つのAIモデルと複数の物理システムの関係を扱う発表を通じて、フィジカルAI技術の発展方向を紹介した。続いて、スウェーデン王立工科大学(KTH)のMagnus Wiktorsson教授と成均館大学路上道教授、ダイムリサーチ・KAISTイ・ソンウクCSO兼招聘教授、チロボティクス・シム・ヨンボ本部長が製造分野の最新研究と産業適用事例を発表した。
発表ではスマート製造とデジタルツイン、生産物流自動化、ロボット技術などが主要な議題として取り上げられた。特に、実際の製造現場の設備とプロセスをデジタル環境で実現するデジタルツイン技術とロボットベースの物流自動化は、フィジカルAIを産業現場に適用するための主要技術として議論された。
製造工程の自動化レベルを高めるためには、個別設備の動作だけでなく、生産と物流全体のデータ、運用環境、ロボット制御技術を一緒に考慮しなければならないという点も主な議論の対象に含まれた。
自律走行からスマート農業まで…非定型環境に拡張されるフィジカルAI
2回目のセッションでは、フィジカルAIと将来のモビリティ技術を中心に議論が続きました。ソウル大学チェ・ジュンウォン教授と左ウンヒョク教授はそれぞれ自律走行技術と無人自律走行サービスの実装に必要なデータおよび関連技術を発表した。
自律走行は周辺環境を認識して走行状況を判断した後、車両を制御する過程が連続的になされなければならない。このような特性のため、AIとセンサーデータ、判断アルゴリズム、実際の移動体の制御技術を結び付けることが重要である。
ユン・ギウォン、ホン・ソンフン博士は、オフロードモビリティの観点からフィジカルAIの発展方向を紹介した。オフロード環境は、一般道路とは異なり、地形や路面の状態が一定ではなく、移動体が周辺環境の変化に対応しなければならない。今回の発表では、こうした環境を考慮したフィジカルAI技術の研究方向が取り上げられた。
モビルスのチョ・ビョンホ代表は、非定型環境での自律走行とロボット技術を中心にスマート農業分野のフィジカルAI適用可能性を提示した。農業現場は地形や作業対象、周辺環境が変化し続け、ロボットが定められた経路を繰り返す方式だけでは対応しにくい場合がある。これにより、現場データを活用した認識と判断、自律走行技術の結合が主要な研究課題として取り上げられている。
今回のシンポジウムでは、製造とモビリティを別々の技術分野に区分するより、フィジカルAIという共通技術を中心に産業間の接点を調べた。
デジタルツインと無人工場、生産物流自動化に活用される技術が自律走行やスマート農業など他の産業環境でもどのように適用できるか議論した。
また、国内外の研究機関と企業間の交流を通じて、今後共同研究と技術事業化協力を推進できる基盤も模索した。ただし、今回の行事で具体的な共同研究契約や事業化協約が締結されたかは公開されなかった。
キム・ヨンサン次世代融合技術研究院長は「2026年国際融合技術シンポジウムを通じて国内外の専門家たちとフィジカルAIを中心に製造及びモビリティ産業の技術発展方向を共有し、新たな協力可能性を模索する重要な位置が設けられた」と話した。続いて「今後も絆起源の融合技術力量をもとに産・学・連・官協力を拡大し、京畿道製造・モビリティ産業のデジタル転換と技術革新に貢献できるように努力する」と付け加えた。
ユン・ギウォンは今回のシンポジウムをきっかけにフィジカルAIとスマート製造、未来モビリティ分野の国内外協力ネットワークを拡大し、国際共同研究と技術事業化基盤を強化する計画だ。特に京畿道製造・モビリティ産業のデジタル転換と連携し、大学や研究機関、企業が保有する技術を産業現場の需要とつなぐ協力活動を続けていく計画だ。
下一代融合技术研究院利用物理人工智能变革工厂和自动驾驶……来自多伦多大学、瑞典皇家理工学院等机构的国际专家齐聚一堂
随着人工智能（AI）向物理人工智能（Physical AI）的扩展，即直接控制现实世界中的机器和机器人，制造业和交通运输行业的技术发展方向正在发生转变。在制造业领域，通过将数字孪生与机器人连接来实现生产和物流自动化的技术正变得日益重要；而在交通运输领域，人们正在研究能够使车辆不仅在道路上，而且在农田等非结构化环境中进行自我判断和移动的自动驾驶技术。为了将这些技术应用于实际工业场所，必须整合人工智能模型、数据、机器人控制和现场操作技术。先进融合技术研究院（IAIC）汇聚了国内外研究人员和行业专家，共同探讨物理人工智能的技术发展方向及其在工业应用中的潜力。
由京畿道和首尔国立大学共同资助的先进融合技术研究所（所长金延相，以下简称KICT）于8日在位于京畿道水原市光教区的KICT会议室举办了“2026年国际融合技术研讨会（ConTech 2026）”。
本次研讨会由首尔国立大学和京畿道联合主办，融合技术研究所承办，主题为“制造业和移动出行行业的物理人工智能融合技术”。
来自加拿大多伦多大学和瑞典皇家理工学院（KTH）的专家，以及韩国国内高校、科研院所和企业的代表参加了此次活动。与会者分享了人工智能在制造业的应用、机器人物流自动化、自动驾驶和智慧农业等多个领域的技术案例，并探讨了国际联合研究和技术商业化合作的可能性。
第一场会议聚焦于如何在制造业中应用物理人工智能。多伦多大学的李志根教授发表了题为“从单一模型到多实体”的主题演讲。他通过阐述单一人工智能模型与多个物理系统之间的关系，介绍了物理人工智能技术的未来发展方向。随后，瑞典皇家理工学院（KTH）的马格努斯·维克托松教授、成均馆大学的卢相道教授、Daim Research和韩国科学技术院（KAIST）的首席科学官兼客座教授李成旭，以及T-Robotics公司的部门主管沈永甫，分别介绍了最新的研究成果和制造业领域的工业应用案例。
本次报告重点讨论了智能制造、数字孪生、生产物流自动化和机器人技术等关键议题。报告特别强调了数字孪生技术（该技术可在数字环境中复制实际生产现场的设备和流程）和基于机器人的物流自动化，认为它们是将物理人工智能应用于工业现场的关键技术。
会议还重点讨论了这样一个问题：为了提高制造过程的自动化水平，不仅要考虑单个设备的运行，还要考虑整个生产和物流的数据、运行环境以及机器人控制技术。
从自动驾驶到智慧农业……物理人工智能正扩展到非结构化环境
第二场会议继续围绕物理人工智能和未来出行技术展开讨论。首尔国立大学的崔俊元教授和赵恩赫教授分别介绍了自动驾驶技术以及实现无人驾驶服务所需的数据和相关技术。
自动驾驶需要持续感知周围环境、评估驾驶条件并控制车辆。正因如此，将人工智能、传感器数据、决策算法和实际行驶车辆的控制技术相结合至关重要。
融合研究院的洪成勋博士从越野行驶的角度介绍了物理人工智能的发展方向。与普通道路不同，越野环境地形复杂多变，路面状况也难以预测，这就要求车辆能够对周围环境的变化做出响应。本次演讲涵盖了考虑这些环境因素的物理人工智能技术的研究方向。
Mobirus公司首席执行官赵炳浩介绍了物理人工智能在智慧农业领域的应用潜力，重点关注非结构化环境下的自动驾驶和机器人技术。农业用地地形、作业目标和周围环境瞬息万变，仅依靠机器人重复固定路径难以有效应对。因此，将利用田间数据的感知和决策与自动驾驶技术相结合，被视为一项关键的研究课题。
本次研讨会没有将制造业和移动出行视为独立的技术领域，而是围绕物理人工智能这一共同技术，探讨了这两个行业之间的交集。
本次讨论涵盖了数字孪生、无人工厂以及生产和物流自动化中使用的技术如何应用于其他工业环境，例如自动驾驶和智能农业。
此外，此次活动旨在建立一个基础，通过国内外科研机构和企业间的交流，促进未来的联合研究和技术商业化合作。但活动并未透露是否签署了具体的联合研究合同或商业化协议。
先进融合技术研究院院长金延相表示：“2026年国际融合技术研讨会为我们提供了一个宝贵的机会，让我们能够与国内外专家分享以物理人工智能为核心的制造业和出行产业的技术发展方向，并探索新的合作可能性。” 他补充道：“展望未来，我们将继续依托研究院的融合技术能力，扩大产业界、学术界、研究机构和政府之间的合作，努力为京畿道制造业和出行产业的数字化转型和技术创新做出贡献。”
该研究所计划以本次研讨会为契机，拓展在物理人工智能、智能制造和未来出行领域的国内外合作网络，并加强国际联合研究和技术商业化的基础。尤其值得一提的是，该研究所计划继续开展合作活动，将高校、科研机构和企业掌握的技术与产业领域的需求对接，以配合京畿道制造业和出行产业的数字化转型。
L'Institut de recherche sur les technologies de convergence de nouvelle génération transforme les usines et la conduite autonome grâce à l'IA physique… Des experts internationaux de l'Université de Toronto, du KTH et d'autres institutions se réunissent en un seul lieu.
Avec l'essor de l'intelligence artificielle (IA) et son développement en IA physique, qui contrôle directement les machines et les robots du monde réel, l'orientation du développement technologique dans les secteurs de la production et de la mobilité évolue. Sur les sites de production, les technologies d'automatisation de la production et de la logistique, grâce à la connexion de jumeaux numériques aux robots, prennent une importance croissante. Parallèlement, dans le secteur de la mobilité, la recherche se concentre sur les technologies de conduite autonome, permettant aux véhicules de se déplacer et de se repérer de manière autonome, non seulement sur route, mais aussi dans des environnements non structurés tels que les champs agricoles. Pour appliquer ces technologies sur des sites industriels concrets, il est indispensable d'intégrer les modèles d'IA, les données, le contrôle des robots et les technologies opérationnelles sur site. L'Institut des technologies de convergence avancées (IAIC) a réuni des chercheurs et des experts industriels nationaux et internationaux afin d'examiner les orientations du développement technologique de l'IA physique et son potentiel d'application industrielle.
L'Institut des technologies de convergence avancées (directeur Kim Yeon-sang, ci-après dénommé KICT), financé conjointement par la province de Gyeonggi et l'Université nationale de Séoul, a organisé le « Symposium international sur les technologies de convergence 2026 (ConTech 2026) » le 8 dans la salle de conférence du KICT située à Gwanggyo, Suwon, province de Gyeonggi.
Ce symposium, co-organisé par l'Université nationale de Séoul et la province de Gyeonggi et par l'Institut des technologies de convergence, s'est tenu sous le thème « Technologie de convergence physique et intelligence artificielle dans les industries manufacturières et de la mobilité ».
Des experts de l'Université de Toronto (Canada) et de l'Institut royal de technologie (KTH), ainsi que des représentants d'universités, d'instituts de recherche et d'entreprises chinoises, ont participé à cet événement. Les participants ont présenté divers exemples technologiques, allant des applications de l'IA dans le secteur manufacturier à l'automatisation logistique par robots, en passant par la conduite autonome et l'agriculture intelligente. Ils ont également discuté des possibilités de coopération internationale en matière de recherche et de commercialisation des technologies.
La première session était consacrée à l'utilisation de l'IA physique dans l'industrie manufacturière. Le professeur Chi-Guhn Lee de l'Université de Toronto a prononcé un discours d'ouverture intitulé « D'un modèle unique à de multiples systèmes physiques ». À travers une présentation illustrant la relation entre un modèle d'IA unique et de multiples systèmes physiques, il a exposé les perspectives d'avenir de la technologie de l'IA physique. Par la suite, le professeur Magnus Wiktorsson de l'Institut royal de technologie (KTH), le professeur Noh Sang-do de l'Université Sungkyunkwan, Lee Sung-wook (directeur scientifique et professeur invité à Daim Research et KAIST) et Shim Young-bo (chef de division chez T-Robotics) ont présenté les dernières recherches et des exemples d'applications industrielles dans le secteur manufacturier.
La présentation a abordé les thèmes clés suivants : fabrication intelligente, jumeaux numériques, automatisation de la logistique de production et robotique. Plus précisément, la technologie des jumeaux numériques, qui reproduit les équipements et les processus des sites de production réels dans un environnement numérique, et l’automatisation logistique robotisée ont été présentées comme des technologies essentielles pour l’application de l’IA physique aux sites industriels.
Il a également été question, parmi les principaux sujets de discussion, du fait que, pour accroître le niveau d'automatisation du processus de fabrication, il est nécessaire de prendre en compte non seulement le fonctionnement de chaque équipement, mais aussi les données relatives à la production et à la logistique dans leur ensemble, l'environnement opérationnel et la technologie de contrôle des robots.
De la conduite autonome à l'agriculture intelligente… L'IA physique s'étend aux environnements non structurés
La deuxième session s'est poursuivie avec des discussions axées sur l'intelligence artificielle physique et les technologies de mobilité du futur. Les professeurs Choi Jun-won et Jwa Eun-hyeok de l'Université nationale de Séoul ont présenté respectivement la technologie de conduite autonome et les données et technologies connexes nécessaires à la mise en œuvre de services de conduite autonome sans conducteur.
La conduite autonome exige un processus continu de perception de l'environnement, d'évaluation des conditions de conduite et de contrôle du véhicule. De ce fait, il est crucial d'intégrer l'intelligence artificielle, les données des capteurs, les algorithmes de décision et la technologie de contrôle du véhicule en mouvement.
Le Dr Hong Seong-hun, de l'Institut de la Convergence, a présenté les orientations de développement de l'IA physique dans le contexte de la mobilité hors route. Contrairement aux routes classiques, les environnements hors route présentent des terrains et des revêtements irréguliers, obligeant les véhicules à s'adapter aux changements de leur environnement. Cette présentation a abordé les pistes de recherche pour les technologies d'IA physique prenant en compte ces environnements.
Cho Byung-ho, PDG de Mobirus, a présenté le potentiel de l'intelligence artificielle physique appliquée à l'agriculture intelligente, en particulier à la conduite autonome et à la robotique en environnements non structurés. Les sites agricoles se caractérisent par un terrain, des objectifs et un environnement en constante évolution, ce qui rend difficile une intervention efficace basée uniquement sur des robots suivant des trajectoires fixes. Par conséquent, l'association de la perception et de la prise de décision à partir des données de terrain avec la technologie de conduite autonome est considérée comme un axe de recherche majeur.
Plutôt que de classer la fabrication et la mobilité comme des domaines technologiques distincts, ce symposium a exploré les intersections entre ces industries autour de la technologie commune de l'IA physique.
Cette discussion a porté sur la manière dont les technologies utilisées dans les jumeaux numériques, les usines sans personnel et l'automatisation de la production et de la logistique peuvent être appliquées à d'autres environnements industriels, tels que la conduite autonome et l'agriculture intelligente.
Par ailleurs, la création d'une fondation a été envisagée afin de promouvoir la future coopération en matière de recherche conjointe et de commercialisation des technologies, grâce à des échanges entre institutions de recherche et entreprises nationales et internationales. Cependant, il n'a pas été précisé si des contrats de recherche conjointe ou des accords de commercialisation spécifiques ont été signés lors de cet événement.
Kim Yeon-sang, président de l'Institut des technologies de convergence avancées, a déclaré : « Le Symposium international sur les technologies de convergence de 2026 a été une occasion précieuse de partager les orientations du développement technologique dans les secteurs de la production et de la mobilité, axé sur l'IA physique, avec des experts nationaux et internationaux, et d'explorer de nouvelles pistes de coopération. » Il a ajouté : « À l'avenir, nous continuerons à développer la coopération entre l'industrie, le monde universitaire, les instituts de recherche et les pouvoirs publics en nous appuyant sur les compétences de l'Institut en matière de technologies de convergence, et nous nous efforcerons de contribuer à la transformation numérique et à l'innovation technologique des secteurs de la production et de la mobilité de la province de Gyeonggi. »
Saisissant l'opportunité de ce symposium, l'Institut prévoit d'étendre ses réseaux de coopération nationaux et internationaux dans les domaines de l'intelligence artificielle physique, de l'industrie 4.0 et de la mobilité du futur, et de consolider les fondements de la recherche conjointe internationale et de la commercialisation des technologies. Il entend notamment poursuivre ses actions de coopération visant à mettre en adéquation les technologies détenues par les universités, les instituts de recherche et les entreprises avec les besoins du secteur industriel, en lien avec la transformation numérique des industries manufacturières et de la mobilité de la province de Gyeonggi.