原文标题：NC AI Joins LG Electronics-Led Humanoid Project to Turn Human Motion Into Robot Intelligence
据Korea IT Times于9月3日报道，NC AI正在将其物理AI业务扩展至人形机器人领域，与LG电子（LG Electronics）组建联合体，共同开发能够学习人类动作并在现实环境中执行复杂任务的自主机器人。这家物理AI公司于9月3日表示，该联合体已入选韩国产业通商资源部和韩国产业技术评价管理院（KEIT）主导的“K-On-Device AI半导体技术开发项目”的人形机器人板块。该项目旨在利用韩国自主开发的端侧AI半导体，开发能够在复杂的日常环境中执行人类水平任务的自主人形机器人。NC AI将负责构建用于基于学习的通用动作跟踪（GMT）的初始训练数据，并开发人类到机器人重定向流水线，将人类动作转换为人形机器人在物理上可以执行的动作。将人类动作转化为机器人训练数据将人类动作迁移到人形机器人上并非简单地复制动作。人类和机器人的身体比例、关节结构和活动范围各不相同。 NC AI 的重定向技术因此将考虑关节极限、身体比例、足部接触和平衡等物理约束。人类的作业动作随后可以转换为针对人形机器人身体结构优化的训练数据，并用于全身控制。随着机器人行业从执行预设动作的机器转向能够感知周围环境、做出决策并自主行动的物理 AI 系统，这类技术正变得越来越重要。对于人形机器人而言，仅有硬件的进步是不够的。AI 模型和大规模训练数据最终必须转化为在不可预测的现实环境中稳定的物理动作。动作技术从数字内容扩展到物理 AI NC AI 计划将其在动作数据和动画制作方面的经验应用于机器人领域。该公司通过多年处理大规模动作数据和先进动画管线，积累了捕捉和数字化复杂人类动作的技术。 该公司现在计划利用这一专长，将更广泛的人类活动转化为适用于人形机器人训练的数据集。NC AI还将创建一个数字孪生（digital twin）环境，以便在多样化场景中生成大规模动作数据集，而无需完全依赖实体机器人训练。这种方法可以让人形机器人在训练中接触到远多于以往的情况，同时减少反复使用真实机器人采集数据所需的时间和物理条件限制。该公司计划将这些动作控制能力与其世界模型（world model）技术相结合。其长期目标是让机器人不仅能复现已学会的动作，还能预判周围环境的变化，并自主执行复杂的多步骤任务。 从家庭事务到制造与灾害救援 该联盟将机器人硬件、AI模型、训练数据以及自主开发的端侧AI半导体整合到统一的开发框架中。端侧处理对自主机器人尤为重要，因为AI计算可以直接在机器人本体上完成，而无需完全依赖外部服务器。
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