“我们要成为陪伴客户完成整个机器人转型（RX）全过程的核心合作伙伴。”
LG CNS社长 Hyun Singyun 7日在LG科学公园举行的“RX 媒体日”活动上作出上述表示，并强调称：“RX的核心不在于单台机器人的性能，而在于构建符合现场需求的学习与验证体系以及一体化运营体系。”
Hyun社长当天发布了名为“Physical Works”的平台，以期在工业机器人导入现场的时间提前、运营效率提升的前提下，对RX全流程进行统一整合与管理。LG CNS以在工业现场提供覆盖智能机器人数据采集、学习、验证、现场应用、运营、管制等全流程服务为方向，正着手开拓市场。
Physical Works由两个核心平台“FORGE”和“BATON”构成。FORGE是用于对机器人进行学习和训练的平台，在获取将真实现场与业务在三维虚拟环境中实现的仿真数据后，由人工智能自动进行筛选。LG CNS表示，通过这一方式，可将机器人导入现场所需的时间缩短至1至2个月。
BATON是对机器人进行综合控制与管制的平台。其核心在于能够在同一体系内运营来自不同制造商、不同形态的各类机器人。尤其是Agentic人工智能会将作业进度和设备状态变化实时反映到系统中，从而调整作业流程。LG CNS预计，在包括自主移动机器人（AMR）、无人搬运车（AGV）在内共100台规模的机器人运营环境中，可将生产效率提高15%，并将运营成本降低18%。
LG CNS表示，通过联动这两个平台，已经构建起从机器人导入到运营的良性循环体系。即通过FORGE完成学习与验证的机器人，由BATON进行运营和管制，而在这一过程中积累的数据又再次被用于学习。实际应用中，FORGE目前已在20多家客户企业推进机器人概念验证（PoC），BATON则在釜山智慧城市国家示范城市项目中，对巡逻、咖啡师、行李搬运、清扫等各类机器人进行统一管制。
活动现场还首次在国内演示了4种机器人自主协同作业的场景。经过FORGE学习完成的人形双足步行机器人、四足步行机器人、轮式机器人以及自主移动机器人（AMR）等4类机器人，以BATON为基础在物流现场实现了有机协作。
Hyun社长强调称：“我们将凭借从为客户现场制定最优化机器人导入战略，到获取面向特定行业的机器人基础模型（RFM），再到机器人学习、应用与运营的全栈能力，打造Physical AI商业化的新标准，并逐步实现以机器人为中心的自主运营体系。”
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