[E-DailyKim Hyun-ah 记者] 原本用于检测产品缺陷的人工智能（AI）正向控制机器人动作的领域扩展。长期致力于开发制造现场质量检测AI的SAIGE公司将加入Doosan Robotics(454910) 联盟，共同开发基于国产AI半导体的下一代协作机器人技术。该公司将现有视觉AI技术扩展至机器人的作业规划和动作控制领域，正式启动物理AI业务。
SAIGE宣布，该公司已被选定为由韩国产业通商资源部和韩国产业技术规划评估院（KEIT）支持的“K-设备端AI半导体技术开发项目”中“基于设备端AI半导体的新一代协作机器人技术开发”课题的参与企业。
该项目由斗山机器人（Doosan Robotics）牵头。其目标是开发一套无需依赖外部电脑或云端，即可让机器人自主感知周围环境、进行判断并行动的系统。计划开发结合神经网络处理单元（NPU）与实时控制功能的国产AI系统级芯片（SoC），并于2031年前将搭载该芯片的协作机器人系统实现商用化。项目周期为54个月。
该联盟成员包括斗山机器人和Sage，以及Aidin Robotics、Mobilin、韩国电子技术研究院（KETI）、韩国生产技术研究院（KITECH）、世宗大学、高丽大学、延世大学、东国大学等。 斗山机器人和艾丁机器人负责开发机器人本体和夹爪，莫比林特和KETI负责开发AI半导体。赛吉、KITECH以及参与的各大学则负责开发将搭载于机器人的AI软件。
赛吉将开发直接在AI半导体上运行的协作机器人作业规划、运动生成及实时控制软件。其作用是判断机器人应执行何种作业及如何操作，并实现从决策到实际移动手臂和手部的整个过程。
为使软件无需经过外部服务器，直接在机器人内部的AI半导体上运行，计划减轻运算负担并优化执行性能。在抓取物体或组装零部件等作业中，控制延迟可能影响准确性和安全性，因此即使在有限的运算资源下也能稳定运行的技术至关重要。
该技术将在物流和制造现场进行实证。计划构建一套自主作业体系：机器人先识别目标物体并设定作业条件，若作业过程中出现异常，则修改计划并继续作业。目标是打造不仅能重复预设动作，还能根据现场情况调整作业的机器人。
公司联合创始人兼代表朴钟宇是首尔大学机械工程系教授，是一位长期从事机器人运动控制与优化领域研究的机器人工程师。他曾担任国际电气电子工程师学会（IEEE）机器人领域学术期刊《IEEE Transactions on Robotics》的主编。朴代表与洪永锡代表目前以共同代表制共同领导公司。
该项目意义重大，在于将Sage在制造现场积累的AI技术扩展至机器人的实际运动和控制领域。这不仅限于通过摄像头影像识别产品异常，更将业务范围拓展至使机器人能够识别周围环境、规划并执行作业的技术。
Sage于去年12月与工业运动控制企业RS Automation签署了业务合作协议，旨在共同开发基于物理AI的机器人及自动化平台。预计借此次参与国家重点项目之机，将加速推进连接视觉AI与运动控制技术的业务。
Sage首席执行官朴钟宇表示：“在本次项目中，我们将开发可在国产AI半导体上直接运行的机器人运动生成及控制AI，并将通过视觉AI积累的工业现场经验扩展至机器人领域，从而确立Sage作为物理AI企业的地位。”
Sage还将视觉AI业务从制造业扩展至公共及基础设施领域。今年6月，该公司入选“全球ICT未来独角兽”及中小风险投资企业部的“独角兽桥梁”项目，并与仁川国际机场公社、国土安全管理院签署了AI安全监控领域的合作协议。
该项目成败的关键在于能否在实际工业现场确保作业精度和实时控制性能。能否证明机器人在有限的运算资源下仍能稳定运行，以及能否将其应用于制造和物流现场，预计将决定Sage物理AI业务的扩展前景。
SAIGE宣布，该公司已被选定为由韩国产业通商资源部和韩国产业技术规划评估院（KEIT）支持的“K-设备端AI半导体技术开发项目”中“基于设备端AI半导体的新一代协作机器人技术开发”课题的参与企业。
该项目由斗山机器人（Doosan Robotics）牵头。其目标是开发一套无需依赖外部电脑或云端，即可让机器人自主感知周围环境、进行判断并行动的系统。计划开发结合神经网络处理单元（NPU）与实时控制功能的国产AI系统级芯片（SoC），并于2031年前将搭载该芯片的协作机器人系统实现商用化。项目周期为54个月。
该联盟成员包括斗山机器人和Sage，以及Aidin Robotics、Mobilin、韩国电子技术研究院（KETI）、韩国生产技术研究院（KITECH）、世宗大学、高丽大学、延世大学、东国大学等。 斗山机器人和艾丁机器人负责开发机器人本体和夹爪，莫比林特和KETI负责开发AI半导体。赛吉、KITECH以及参与的各大学则负责开发将搭载于机器人的AI软件。
赛吉将开发直接在AI半导体上运行的协作机器人作业规划、运动生成及实时控制软件。其作用是判断机器人应执行何种作业及如何操作，并实现从决策到实际移动手臂和手部的整个过程。
为使软件无需经过外部服务器，直接在机器人内部的AI半导体上运行，计划减轻运算负担并优化执行性能。在抓取物体或组装零部件等作业中，控制延迟可能影响准确性和安全性，因此即使在有限的运算资源下也能稳定运行的技术至关重要。
该技术将在物流和制造现场进行实证。计划构建一套自主作业体系：机器人先识别目标物体并设定作业条件，若作业过程中出现异常，则修改计划并继续作业。目标是打造不仅能重复预设动作，还能根据现场情况调整作业的机器人。
SAIGE是一家怎样的公司？SAIGE成立于2017年，由首尔大学机器人自动化研究室的研究团队为核心组建。该公司一直致力于在锂电池和半导体等制造现场，利用基于AI的机器视觉解决方案检测产品缺陷并识别工艺异常。其代表性产品“SAIGE VISION”通过基于深度学习的图像分析技术，支持质量检测自动化。
公司联合创始人兼代表朴钟宇是首尔大学机械工程系教授，是一位长期从事机器人运动控制与优化领域研究的机器人工程师。他曾担任国际电气电子工程师学会（IEEE）机器人领域学术期刊《IEEE Transactions on Robotics》的主编。朴代表与洪永锡代表目前以共同代表制共同领导公司。
该项目意义重大，在于将Sage在制造现场积累的AI技术扩展至机器人的实际运动和控制领域。这不仅限于通过摄像头影像识别产品异常，更将业务范围拓展至使机器人能够识别周围环境、规划并执行作业的技术。
Sage于去年12月与工业运动控制企业RS Automation签署了业务合作协议，旨在共同开发基于物理AI的机器人及自动化平台。预计借此次参与国家重点项目之机，将加速推进连接视觉AI与运动控制技术的业务。
Sage首席执行官朴钟宇表示：“在本次项目中，我们将开发可在国产AI半导体上直接运行的机器人运动生成及控制AI，并将通过视觉AI积累的工业现场经验扩展至机器人领域，从而确立Sage作为物理AI企业的地位。”
Sage还将视觉AI业务从制造业扩展至公共及基础设施领域。今年6月，该公司入选“全球ICT未来独角兽”及中小风险投资企业部的“独角兽桥梁”项目，并与仁川国际机场公社、国土安全管理院签署了AI安全监控领域的合作协议。
该项目成败的关键在于能否在实际工业现场确保作业精度和实时控制性能。能否证明机器人在有限的运算资源下仍能稳定运行，以及能否将其应用于制造和物流现场，预计将决定Sage物理AI业务的扩展前景。
