Bỏ qua tới nội dung chính
Quay lại tin tức

Hàn Quốc thúc đẩy phát triển Physical AI trong các ngành công nghiệp cùng NVIDIA

NVIDIA AI Blog· NVIDIA Writers· 9/11/2026models

Khai thác các thế mạnh của Hàn Quốc trong lĩnh vực sản xuất và kỹ thuật, NVIDIA đang góp phần thúc đẩy hệ sinh thái AI vật lý (physical AI) của quốc gia này. Các doanh nghiệp đầu ngành tại Hàn Quốc đang ứng dụng tính toán tăng tốc (accelerated computing), AI và công nghệ mô phỏng vào nhiều lĩnh vực, từ sản xuất chất bán dẫn đến chế tạo robot và xe tự hành. Những nỗ lực này đang góp phần đưa AI vật lý từ giai đoạn nghiên cứu, phát triển vào quy trình sản xuất thực tế. Samsung thúc đẩy kỹ thuật bán dẫn với tính toán tăng tốc và vật lý AI Samsung Electronics đang mở rộng hợp tác với NVIDIA nhằm đẩy mạnh đổi mới sáng tạo trong ngành bán dẫn thông qua tính toán tăng tốc

Tận dụng các thế mạnh về sản xuất và kỹ thuật của Hàn Quốc, NVIDIA đang góp phần thúc đẩy hệ sinh thái AI vật lý (physical AI) của quốc gia này. Các doanh nghiệp hàng đầu trong ngành công nghiệp của Hàn Quốc đang ứng dụng điện toán tăng tốc, AI và công nghệ mô phỏng vào nhiều lĩnh vực, từ sản xuất chất bán dẫn đến robot và xe tự hành. Những nỗ lực này đang đưa AI vật lý từ giai đoạn phát triển vào thực tế sản xuất. Samsung thúc đẩy kỹ thuật bán dẫn bằng điện toán tăng tốc và AI vật lý Samsung Electronics đang mở rộng hợp tác với NVIDIA nhằm thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong ngành bán dẫn thông qua điện toán tăng tốc và AI vật lý. Phạm vi hợp tác bao gồm nghiên cứu vật liệu, phát triển quy trình và kỹ thuật thiết bị. Trong lĩnh vực thiết kế công nghệ có máy tính hỗ trợ (TCAD), Samsung đang phối hợp với NVIDIA cuISS và NVIDIA cuDSS để tăng tốc các phép tính liên quan đến hệ thống tuyến tính thưa (sparse linear systems). Sự hợp tác cũng mở rộng sang giải pháp tăng tốc GPU cho các mô phỏng quy trình và quang học. Trong nghiên cứu vật liệu, nền tảng sMOL của Samsung đã thực hiện một số tính toán hóa học lượng tử trọn gói nhanh hơn tới 5 lần nhờ NVIDIA cuEST. Samsung cũng đang nghiên cứu ứng dụng NVIDIA cuEquivariance nhằm đẩy nhanh các phép toán tensor phục vụ huấn luyện và suy luận cho các mô hình AI cấp độ nguyên tử. Samsung đang phát triển quy trình phân tích nhiệt và cơ học ở quy mô chip bằng NVIDIA PhysicsNeMo. Trong một trường hợp đồng nhất hóa bằng AI, việc kết hợp giữa các đặc tính vật liệu hiệu dụng do AI dự đoán, lưới thô hơn và khả năng tăng tốc GPU đã giúp tăng tốc độ xử lý lên khoảng 1.600 lần. Thời gian mô phỏng đã giảm từ khoảng 18 giờ khi giải bằng lưới mịn trên CPU 32 nhân xuống còn 41 giây khi giải bằng lưới thô có tăng tốc GPU. Trong tương lai, NVIDIA Agent Toolkit có thể kết nối các công cụ mô phỏng và mô hình AI này, hỗ trợ các tác tử kỹ thuật trong tương lai thực hiện phân tích và so sánh các phương án thiết kế. Kakao Mobility hợp tác với NVIDIA phát triển công nghệ lái tự động Kakao Mobility có kế hoạch dựa trên nền tảng công nghệ điện toán và an toàn cho xe tự hành của NVIDIA để đẩy mạnh phát triển hệ thống lái tự động cấp độ 4. Dự án này kết hợp phần mềm lái xe độc quyền và kinh nghiệm vận hành thực tế tại quận Gangnam (Seoul) của Kakao Mobility với nền tảng điện toán trên xe của NVIDIA. Kakao Mobility dự kiến ứng dụng NVIDIA Hyperion, nền tảng tham chiếu về cảm biến và điện toán cho phương tiện do NVIDIA DRIVE AGX Thor vận hành. Doanh nghiệp này cũng có kế hoạch sử dụng NVIDIA Halos để bảo đảm an toàn trong toàn bộ quá trình phát triển và kiểm chuẩn công nghệ lái tự động. Giai đoạn phát triển ban đầu dự kiến được triển khai trên các dòng xe chuyên dụng của Kia, tích hợp phần mềm lái tự động của Kakao Mobility với các công nghệ của NVIDIA. Mục tiêu của dự án là hỗ trợ các dịch vụ di chuyển tự hành cấp độ 4 tại Hàn Quốc trong tương lai. LG Electronics thúc đẩy học máy cho robot và mô phỏng nhà máy NVIDIA và LG Electronics đã thử nghiệm thành công khả năng thao tác robot và các tác vụ sản xuất dựa trên nền tảng NVIDIA Isaac GR00T bằng robot CLOiD của LG trong môi trường sản xuất thực tế. Hai bên đã triển khai mô hình bánh đà dữ liệu AI vật lý (physical AI data flywheel), kết nối khâu thu thập dữ liệu thực tế, tăng cường dữ liệu trên nền tảng NVIDIA Cosmos, huấn luyện mô hình GR00T, xử lý điện toán trên thiết bị bằng NVIDIA Jetson AGX Thor và đánh giá dựa trên mô phỏng. Quy trình này thiết lập các luồng công việc có thể tái sử dụng để liên tục phát triển và kiểm chuẩn năng lực vận hành của robot CLOiD. Các nhóm kỹ sư đang sử dụng kết quả này để hoàn thiện quy trình chuẩn hóa có khả năng lặp lại nhằm huấn luyện, đánh giá và nâng cao hiệu quả hoạt động của robot phục vụ sản xuất.

Nguồn tin: NVIDIA AI Blog — Tác giả: NVIDIA Writers. Bản dịch tiếng Việt do AI thực hiện, có thể có sai sót.