用人工智能革新工业现场安全…UNIST Jung Imdu 教授团队获科技部 AI 冠军赛季军暨 AI 影响力奖
击败630支队伍夺得季军并获人气奖…实现只筛选必要声音的“物理AI”
从本地产业一线创意起步…兼顾安全与效率，引领制造业创新
UNIST（校长 Park Jongrae）机械工学系和人工智能研究生院的 Jung Imdu 教授研究团队，利用人工智能技术解决产业现场的“噪声问题”，在全国性赛事中取得了优异成绩。
UNIST“SafeAngel”团队在5日于首尔龙山Dragon City酒店举行的科学技术信息通信部主办“2025年度人工智能冠军大会”决赛中最终获得第3名，荣获科学技术信息通信部长官奖（AI挑战者奖）。
本次大赛共有全国630个团队参赛，经过激烈竞争，最终仅有5个团队在决赛中获得奖项。
本次大会是今年首次举办的全国性人工智能技术竞赛。通过预赛逐步筛选为100个团队、20个团队，最终决赛8个团队。在此过程中，UNIST SafeAngel团队在实用性、技术完成度以及社会影响力等方面均获得高分。
研究团队由 Jung Imdu 教授以及研究员 Kim Taegyeong、Kim Gyeonghwan、Kim Dohyeon、Gong Byeonghun、Lee Yunsu 参与，浦项产业科学研究院（RIST）的研究员 Seo Junyoung、Bang Jina、Moon Yeongmin 共同合作。他们展示的课题是“面向产业定制型主动听力保护及沟通装置的端侧物理基础人工智能（On-Device Physical AI）技术”。
产业现场依然充斥着噪声。根据雇佣劳动部统计，去年产业灾害性疾病中有98.8%属于噪声性听力损失。大多数耳塞会阻隔所有声音，警报声和同事的声音都听不见，事故风险因此大幅增加。
SafeAngel团队正面切入这一问题，开发出由人工智能替代耳塞、“只听取必要声音的技术”。通过物理基础人工智能（Physical AI），区分并消除高频、冲击声等传统降噪技术难以处理的噪声。在保护听力的同时，又能清晰听到警报声和对话。
核心技术是将物理定律反映到人工智能学习过程中的“PINN（Physics Informed Neural Network，物理约束神经网络）”方法。系统实时分析作业者周围的噪声，仅过滤危险频段。此外，在噪声严重的环境中，人工智能会自动调节物理滤波器，阻断不必要的高强度噪声。在此基础上，还加入了通过机器运转声音预测故障，以及感知作业者语音模式变化，从而判断疲劳度或事故征兆的功能。
Jung Imdu 教授表示：“希望通过人工智能技术，为减少生产现场长期存在的噪声性听力损失问题以及因沟通缺失导致的死亡事故作出贡献。重要的是要分析噪声中蕴含的机器故障信号，让人工智能在保护作业者的同时帮助提升生产效率。将以这一源自产业现场的创意为起点，开启‘物理基础人工智能’的实质性发展可能性。”
SafeAngel团队在决赛评审中，除专家评估外，还通过由200名公众参与团投票评选为“最佳技术第1名”，同时获得“AI影响力奖（人气奖）”。
他们凭借本次成绩同时斩获“AI挑战者奖”和“AI影响力奖”，并将在后续研究中获得最高达5亿韩元规模的资助。
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