Pinalalawak ng Nvidia ang mga Pakikipagtulungan sa AI sa Timog Korea, Mula sa mga Robot sa Pabrika Hanggang sa mga Sasakyang Walang Driver

Nagiging lugar ng pagsasanay para sa mga robot na Koreano ang mga virtual na pabrika

Pinalalawak ng Nvidia ang pakikipagtulungan nito sa mga tagagawa sa Timog Korea upang sanayin ang mga robot sa mga virtual na pabrika bago gamitin ang mga ito sa mga linya ng produksyon. Pinalalawak din ng bagong kasunduan sa Kakao Mobility ang paggamit ng teknolohiya nito sa mga planong magpatakbo ng mga taksi na walang driver. Sa Nvidia AI Day Seoul 2026, na nagbukas noong Nobyembre 9 sa COEX sa Seoul, ipinakita ng kumpanya ang mga proyektong kinabibilangan ng Hyundai Motor Group, Doosan Robotics, LG Electronics, Samsung Electronics at SK Hynix.

Tumutugon ang mga proyekto sa mga partikular na gawaing industriyal: pagsubok sa galaw ng mga robot sa mga planta ng sasakyan, pagpapakintab ng mga pinto ng sasakyan, pag-assemble ng mga piyesa ng washing machine at pagsisiyasat sa mga problema ng kagamitan sa mga pabrika ng semiconductor. Samantala, planong pagsamahin ng Kakao Mobility ang sarili nitong AI sa pagmamaneho at isang computing unit na may dalawang Nvidia DRIVE AGX Thor system para sa mga sasakyang binuo kasama ng Kia.

Ayon kay Deepu Talla, bise presidente ng Nvidia para sa robotics at edge AI, maaaring paikliin ng mga AI agent ang paggawa ng mga simulation environment para sa robot mula ilang buwan at maraming inhinyero tungo sa wala pang isang linggo para sa isang inhinyero. Inilarawan din niya ang posibleng pagpapabilis nang humigit-kumulang 100 ulit sa pagbuo ng mga digital twin at mga kaugnay na proseso sa robotics.

Nakabatay ang mga demonstrasyon noong Nobyembre sa mga pangakong inilarawan sa update ng pakikipagtulungan noong Hunyo ng Nvidia. Inilahad sa anunsyong iyon ang isang AI factory ng LG, planong palawakin ang data center na GAK Sejong ng Naver sa 55 megawatts at kalaunan ay sa antas ng gigawatt, at isang AI Cloud ng SK Telecom na planong magkaroon ng kapasidad na gigawatt gamit ang Nvidia DSX.

Dalawang magkaugnay na papel ang ginagampanan ng Timog Korea sa estratehiya ng Nvidia: nagsusuplay ito ng memory, electronics at kaalamang industriyal para sa imprastraktura ng AI, at nagbibigay ng mga pabrika at serbisyong transportasyon kung saan maaaring gamitin ang imprastrakturang iyon. Nakatuon ang pinakabagong mga pakikipagtulungan sa paggamit ng kapasidad sa computing para makalikha ng mga makinang gumagawa ng kapaki-pakinabang na pisikal na trabaho.

Mga pagbabago ng pisikal na AI sa linya ng produksyon

Binibigyang-daan ng pisikal na AI ang isang makina na gumamit ng impormasyon tungkol sa kapaligiran nito upang magpasya kung paano gagalaw at kikilos. Para sa robot sa pabrika, maaaring mangahulugan ito ng pag-aayos ng pagkakahawak kapag nasa ibang posisyon ang isang piyesa, o pagbabago sa diin na inilalapat sa hindi pantay na ibabaw.

Inihambing ni Talla ang paraang ito sa mga robot na industriyal na naka-program para ulit-ulitin ang mga nakapirming galaw. Ayon sa paliwanag niya, naging episyente ang paulit-ulit na produksyon dahil sa ilang dekada ng automation sa industriya ng sasakyan, samantalang mas mahirap i-automate ang mga gawaing madalas magbago.

Inilarawan ni Talla ang hamon sa pagprograma sa kanyang pangunahing talumpati:

Sa mga lugar kung saan patuloy na nagbabago ang kapaligiran ng trabaho, hindi mo maipo-program ang bawat kilos.

Tatlong yugto ng computing ang iminungkahing proseso ng Nvidia. Sinasanay ng mga DGX system ang mga AI model, sinusuportahan ng teknolohiyang RTX ang virtual simulation, at pinapatakbo ng mga Jetson computer ang nagresultang software sa mga robot. Nagbibigay ang Isaac ng mga tool para sa pagbuo at pagsasanay ng mga robot, ginagaya ng Omniverse ang mga kapaligiran sa trabaho, at sinusimulate ng Newton ang mga pisikal na ugnayan, gaya ng pagdikit ng isang kasangkapan sa ibabaw.

Nagbibigay rin ng bahagi sa prosesong ito ang Cosmos, ang platform ng world model ng Nvidia, sa pamamagitan ng paglikha ng mga simulated na kapaligiran at sintetikong datos. Ang sintetikong datos ay mga halimbawang nililikha ng software sa halip na kunin lamang mula sa totoong kagamitan. Magagamit ng mga developer ang mga halimbawang ito sa pagsasanay ng mga robot at pagsusuri sa pagtugon ng mga ito sa iba’t ibang sitwasyon.

Sinusubukan ng Hyundai ang mga pagbabago sa pabrika nang hindi itinitigil ang produksyon

Muling nililikha ng Hyundai Motor Group at Nvidia ang mga pasilidad sa pagmamanupaktura ng sasakyan bilang mga digital twin, o virtual na bersyon ng mga totoong pabrika at kagamitan. Magagamit ng mga inhinyero ang mga ito upang subukan ang paglalagay ng mga robot, galaw ng mga ito at mga pagkakasunod-sunod sa produksyon habang patuloy na tumatakbo ang aktuwal na linya ng pag-assemble.

Maaaring subukan nang paulit-ulit ang isang iminungkahing pagbabago sa virtual na planta bago ilipat ng mga manggagawa ang makinarya o baguhin ang proseso ng produksyon. Ayon sa Nvidia, maaaring magsagawa ng daan-daan o libu-libong eksperimento, at mas mabilis sa totoong oras ang paulit-ulit na simulation.

Layunin ng mga AI agent na gawing mas madali ang pagbuo ng mga virtual na kapaligirang ito. Ang agent ay software na kayang magplano ng gawain at gumamit ng iba pang tool para matapos ito. Sa kasong ito, pinag-uugnay ng mga agent ang mga tool sa simulation at ina-automate ang ilang gawaing dati ay mano-manong ginagawa ng mga inhinyero at digital artist.

Para sa Hyundai, ang praktikal na pakinabang ay mas maikling panahon mula sa ideya ng inhinyeriya hanggang sa masubok na pagbabago sa produksyon. Nasusuri ang gawi ng mga robot kasabay ng mas malawak na proseso ng pabrika, sa halip na ituring ang bawat makina bilang hiwalay na kagamitan.

Tinutugunan ng Doosan at LG ang pagdikit, diin at paghawak ng mga piyesa

Kasama ng Nvidia ang Doosan Robotics sa paggawa ng mga robot para sa eksaktong pagpapakintab ng mga pinto ng sasakyan at ibabaw ng mga appliance. Hindi sapat na ulit-ulitin lamang ang parehong galaw sa pagpapakintab: nakasalalay ang resulta sa materyal, gaspang ng ibabaw at diin na inilalapat ng robot.

Gumagamit ang pakikipagtulungan ng Isaac Lab at physics engine na Newton upang pag-aralan ang mga ugnayang ito. Sinuri sa mga demonstrasyon ang mga kondisyon ng ibabaw at diin sa pagpapakintab, sa layuning mahulaan kung paano naaapektuhan ng galaw ng robot ang materyal na nahahawakan nito.

Ginagamit ng LG Electronics ang Isaac Sim at Isaac Lab sa produksyon ng mga appliance. Sinasanay ang mga robot na pulutin, i-assemble at ipuwesto ang mga piyesa para sa mga produktong gaya ng washing machine at refrigerator. Dahil sa paulit-ulit na pagsasanay sa simulation, naiaayos ng mga developer ang mga galaw at nasusubok ang kakayahan bago magpakilala ng mga pagbabago sa totoong piyesa at makinarya.

Kasama rin sa programa ng LG sa kaganapan ang sistema ng pagkatuto at pagpapatunay na batay sa Isaac GR00T at mga halimbawa ng paggamit nito sa pabrika. Iniuugnay ng mas malawak nitong pakikipagtulungan sa Nvidia ang datos ng produksyon at kaalaman sa pagmamanupaktura sa imprastraktura ng AI, at layuning pag-ugnayin sa pamamagitan ng datos at AI ang pagkuha ng mga suplay, produksyon, logistics at paghahatid sa mga customer.

Bahagi rin ng network ang mas maliliit na developer. Binubuo ng startup na RealWorld mula sa Timog Korea ang DexPinch upang suriin ang manipulasyon ng mga robot at katumpakan ng mga algorithm. Itinampok din ang Krafton bilang katuwang na gumagawa ng mga robot para makipag-ugnayan sa mga tao sa pangangalaga sa lipunan at kalusugan.

Pinag-uugnay ng mga pabrika ng semiconductor ang simulation at pagsisiyasat sa mga aberya

Ipinakikita ng SK Hynix, Samsung Electronics at SK Telecom kung paanong lumalampas sa paggagalaw ng mga bisig-robot ang mga pakikipagtulungan ng Nvidia. Gumagamit ang kanilang mga proyekto ng mga virtual na pasilidad, simulation sa inhinyeriya at pagsusuri ng AI upang suriin ang masalimuot na kagamitan at proseso ng operasyon.

Tumutulong ang mga digital twin ng mga pabrika ng semiconductor sa pagsubaybay sa kagamitan at proseso, gayundin sa pagsusuri ng mga standard operating procedure, o mga tagubiling sinusunod ng mga manggagawa upang tuluy-tuloy na maisagawa ang mga gawain. Nagpakita rin ang Nvidia ng mga AI agent na nagsisiyasat sa mga sanhi ng mga anomalya sa kagamitan sa loob ng mga virtual na pasilidad.

Ipinakita ng Samsung ang pagsusuri sa daloy ng likido, init at estruktura gamit ang PhysicsNeMo, mga tool ng Nvidia para sa mga AI model na ginagabayan ng pisikal na gawi. Sinusuri ng mga gawaing ito kung paano dumadaloy ang mga likido o gas, paano kumikilos ang init at paano tumutugon ang mga estruktura sa mga puwersa. Nagpakita rin ang Samsung ng tulong ng AI sa pagsusuri ng mga pagpipilian sa disenyo.

Sinaklaw ng programa ng SK Hynix ang simulation ng mga semiconductor device at proseso gamit ang CUDA-X at PhysicsNeMo. Sa mga proyektong ito, iisa ang layunin: tulungan ang mga inhinyero na suriin nang digital ang mga posibleng pagbabago at problema sa operasyon kasabay ng mga pisikal na sistemang pinamamahalaan nila.

Layunin ng Kakao Mobility na lumipat mula sa mga taksing may tagamasid tungo sa Level 4

Lumagda ang Kakao Mobility at Nvidia sa memorandum of understanding para sa autonomous driving noong Nobyembre 9 sa The Westin Seoul Parnas sa Gangnam. Kabilang sa mga dumalo sina Kim Jin-gyu, bise presidente ng Kakao Mobility para sa pisikal na AI, at Gaurav Agrawal, senior director ng Nvidia para sa negosyo ng sasakyan.

Nagpapatakbo na ang Kakao Mobility ng serbisyo ng mga taksing walang driver sa Gangnam na may sakay na mga driver na pangkaligtasan. Nagsimula ang serbisyo noong Marso gamit ang dalawang sasakyan at lumawak sa anim noong Agosto, kaya naging triple ang bilang ng sasakyan. Ina-access ng mga pasahero ang serbisyo sa pamamagitan ng Kakao T.

Tumututok ang bagong pakikipagtulungan sa automation na Level 4. Sa antas na ito, nagagawa ng sasakyan ang gawain sa pagmamaneho nang hindi umaasa sa taong nagmamaneho sa loob ng mga itinakdang kondisyon, gaya ng tinukoy na lugar ng serbisyo. Hindi pa isiniwalat ng Kakao Mobility ang petsa ng komersyal na paglulunsad o bilang ng mga sasakyang isusuplay para sa planong serbisyo nito na Level 4.

Pangungunahan ng Kakao Mobility ang pagbuo ng sarili nitong AI sa pagmamaneho, habang magbibigay ang Nvidia ng computing, integrasyon ng mga sensor at teknolohiyang pangkaligtasan. Plano ng mga kumpanya na gamitin muna ang nagresultang sistema sa mga purpose-built na sasakyan ng Kia, na dinisenyo para sa mga partikular na gamit gaya ng serbisyo sa pasahero.

Kasunod ang kasunduan ng ilang magkakaugnay na hakbang:

• Marso 2026: Sinimulan ng Kakao Mobility ang serbisyo ng mga taksing walang driver sa Gangnam gamit ang dalawang sasakyan at mga driver na pangkaligtasan.
• Mayo 2026: Nakipagsosyo ang Kakao Mobility sa LG Innotek para sa eksaktong sensing at datos sa pagmamaneho.
• Hulyo 2026: Nagkasundo ang Kakao Mobility at Kia na bumuo at magsuplay ng mga sasakyan para sa mga serbisyo ng autonomous driving.
• Agosto 2026: Lumawak sa anim na sasakyan ang fleet sa Gangnam.
• Nobyembre 9, 2026: Nilagdaan ng Kakao Mobility at Nvidia ang kasunduan sa pakikipagtulungan sa teknolohiya.
• Pagsapit ng katapusan ng 2026: Planong palawakin ng Kakao Mobility ang paggamit ng end-to-end na modelo nito sa pagmamaneho.

Paano gumagana ang sistema sa pagmamaneho

Iniuugnay ng end-to-end na modelo ng Kakao Mobility ang pag-unawa sa paligid ng sasakyan at mga desisyon sa pagmamaneho sa pamamagitan ng isang AI model. Kasalukuyang pinagsasama ng kumpanya ang mga desisyon sa pagmamaneho mula sa AI at isang sistemang pangkaligtasan na nakabatay sa tahasang mga tuntunin.

Maglalaman ang planong computing unit ng dalawang DRIVE AGX Thor system. Nagbibigay ang reference architecture na Hyperion ng Nvidia ng balangkas sa disenyo para pag-ugnayin ang sasakyan, mga sensor at computing hardware, habang naglalaan naman ang Halos ng balangkas sa kaligtasan para sa pagbuo at pagpapatunay.

Inilarawan ni Rishi Dhall, bise presidente ng Nvidia para sa industriya ng sasakyan, ang nilalayong paghahati ng mga responsibilidad:

Nagbibigay ang Nvidia Hyperion ng pundasyon ng teknolohiya para sa mga sensor at computing na kailangan sa pagpapatupad ng autonomous driving na Level 4, at sinusuportahan ng Nvidia Halos ang komprehensibong balangkas sa kaligtasan sa buong proseso, mula sa pagbuo ng teknolohiya hanggang sa paggamit nito sa mga totoong serbisyo.

Layunin ng mga kumpanya na bumuo ng sistemang nakatutugon sa mga pandaigdigang pamantayan, magtatag ng mga serbisyo sa Timog Korea at pag-isipan ang pagpapalawak sa ibang bansa sa mas mahabang panahon. Ang agarang gawaing pang-inhinyeriya nila ay pag-ugnayin sa isang sistema ang software ng Kakao Mobility, hardware ng Nvidia at mga sasakyan ng Kia.

Sumusuporta sa mga pabrika ang mas murang AI agent at mga modelong Koreano sa wika

Nagpakita rin ang Nvidia ng mga paraan upang mabawasan ang gastos sa pagpapatakbo ng mga AI agent. Inilarawan ni Jonathan Cohen, bise presidente nito para sa applied research, ang Switchyard, na nagtatalaga ng mga gawain sa iba’t ibang AI model batay sa hirap at gastos ng mga ito.

Sa mga panloob na pagsubok ng Nvidia, napanatili ng paraang ito ang 80% na antas ng tagumpay sa mga gawain habang ibinababa sa humigit-kumulang isang katlo ang gastos kumpara sa paggamit ng iisang makapangyarihang modelo. Sa ibang pananalita, tinatayang dalawang katlo ang natipid habang hindi nagbago ang antas ng tagumpay.

Ipinaliwanag ni Cohen kung bakit mahalaga ang pagtatalaga:

Hindi kailangang ibigay ang bawat gawain sa pinakamatalinong modelo.

Kabilang ang Naver sa Nemotron Coalition, kung saan nagbabahagi ito ng datos at mga teknik sa pagsasanay para sa pagbuo ng mga open model. Ibinahagi ng Naver Cloud ang karanasan nito sa Nemotron at pagsasanay ng malalaking modelo. Gumagamit din ang SK Telecom, LG AI Research at Upstage ng teknolohiya at mga dataset ng Nemotron upang bumuo ng mga modelong angkop sa wikang Koreano at mga lokal na industriya.

Ayon sa Nvidia, naglalabas ito ng mga timbang ng modelo at mga script para sa pagsasanay at pagsubok bilang bahagi ng estratehiya nito sa mga open model. Ang mga timbang ng modelo ay mga numerikal na setting na natutuhan ng modelo at nagtatakda kung paano ito tumutugon. Nagbibigay sa mga kumpanya ng panimulang batayan ang pag-access sa mga bahaging ito upang maiangkop ang mga sistema gamit ang sarili nilang datos at kaalamang industriyal.

Hinuhubog ng mga pasya sa kuryente at platform ang pagpapalawak

Nangangailangan ng imprastraktura sa computing ang pagsasanay ng AI, simulation ng mga robot at pagpapatakbo ng mga serbisyo. Itinuturing ng platform na DSX ng Nvidia ang mga GPU, network, pagpapalamig at suplay ng kuryente bilang mga bahagi ng iisang sistemang maaaring pamahalaan nang magkakasama.

Ayon sa Nvidia, ginamit ng cloud partner nitong Nscale ang dynamic power management upang mapataas nang humigit-kumulang 37% ang kapasidad sa paglalagay ng mga GPU at nang humigit-kumulang 50% ang pagbuo ng mga token sa loob ng parehong badyet sa kuryente. Ang mga token ay maliliit na yunit ng teksto na pinoproseso at ginagawa ng mga language model. Ipinakikita ng halimbawang ito ang pagtutok ng kumpanya sa paglikha ng mas maraming kapaki-pakinabang na computing gamit ang limitadong suplay ng kuryente.

Tinutugunan naman ng NVLink Fusion ang isa pang pangangailangan sa imprastraktura: pagkonekta ng mga custom na AI chip sa mga sistema ng Nvidia. Dinisenyo ito upang mabawasan ang gawaing kakaharapin ng mga developer ng chip sa pagbuo ng imprastraktura ng server, networking at rack para sa kanilang mga processor.

Kasama na sa pagpapalawak ng Timog Korea ang alokasyon ng 260,000 chip na inanunsyo noong Nobyembre 2025, at nakatakdang magsimula ang mga paghahatid sa 2026. Nagdaragdag naman ng ugnayan sa pagitan ng pagmamanupaktura ng Korea at supply chain ng Nvidia ang kasunduan noong Oktubre 2026 para sa mga dedikadong linya ng produksyon ng substrate sa mga pasilidad ng Samsung Electro-Mechanics sa Sejong at Busan.

Umaabot sa mga pakikipagtulungang ito ang papel ng Nvidia sa negosyo. Ayon kay Talla, tagapagbigay ang kumpanya ng mga platform at chip, hindi tagagawa ng mga robot. Nagbibigay ang mga katuwang na Koreano ng mga pabrika, produkto, kaalaman sa operasyon at mga aplikasyon; nagbibigay naman ang Nvidia ng malaking bahagi ng pinagsasaluhang imprastraktura sa pagbuo. Maaaring pasimplehin ng paggamit ng magkakatulad na tool ang integrasyon, ngunit mahalagang pag-isipan din ng mga kalahok na kumpanya ang pagiging tugma at patuloy na pag-access sa mga tool na ito.

Ano ang Dapat Malaman

• Ipinakita ng Nvidia ang pinalawak nitong pakikipagtulungan sa pagmamanupaktura at robotics sa Timog Korea sa AI Day Seoul 2026, na ginanap noong Nobyembre 9 hanggang 10 sa COEX.
• Sinusubukan ng Hyundai ang mga proseso ng produksyon gamit ang digital twin, gumagawa ang Doosan ng mga robot para sa pagpapakintab, at nagsasanay ang LG ng mga robot para sa pagmamanupaktura ng mga appliance.
• Iniuugnay ng mga proyekto ng Samsung, SK Hynix at SK Telecom ang simulation sa pabrika sa pagsusuring pang-inhinyeriya, pagsubaybay at mga pamamaraan sa operasyon.
• Ayon sa Nvidia, kayang paikliin ng mga AI agent ang pagbuo ng simulation environment mula ilang buwan tungo sa wala pang isang linggo para sa isang inhinyero.
• Planong pagsamahin ng Kakao Mobility ang AI nito sa pagmamaneho at teknolohiya ng Nvidia sa computing at kaligtasan sa mga sasakyan ng Kia para sa mga serbisyong Level 4.
• May anim na sasakyan na may mga driver na pangkaligtasan ang kasalukuyang fleet ng Kakao Mobility sa Gangnam. Hindi pa inaanunsyo ang petsa ng paglulunsad ng serbisyo nito na Level 4 o bilang ng mga sasakyang isusuplay.
• Sumusuporta sa mas malawak na pagsisikap sa industriya ang pamamahala sa kuryente ng mga data center, mga modelong Koreano sa wika at pinagsasaluhang mga platform sa pagbuo.