LG CNS 推出 PhysicalWorks 平台，用於混合機器人車隊管理

LG CNS，作為南韓 LG 集團的 IT 服務部門，依據《韓國先驅報》（The Korea Herald）報導，推出 PhysicalWorks 平台，透過單一統一軟體層來訓練並管理混合式機器人群。於一場展示中，來自 Unitree、Deep Robotics、Dexmate 與 Bear Robotics 的四台機器人，在無遙控的情況下搬運箱體，在 90 秒內完成一次交接，交接距離約兩到三公尺。公司表示，該系統將模擬與影片訓練結合，並配備能在即時重新分配工作的軟體，包含在緊急狀況下切換設備的能力—例如當它將一台四足機器調派到巡邏任務，並將其任務重新分配給 Bear Robotics 推車時。

平台能力與部署

PhysicalWorks 系統透過單一控制層來管理來自不同製造商的機器人，針對一個機器人市場較為碎片化的現象：由不同供應商提供的機器通常需要客製工程才能協同運作。依據該消息來源，這種統一做法可能使自動化更容易被採用，讓企業可為每項工作選擇最佳機器人，而不必被鎖定在單一供應商生態系。

LG CNS 表示，該平台可將機器人部署時間從數個月縮短至約一到兩個月。公司目前正在執行超過 20 個概念驗證（proof-of-concept）專案，並有主管指出，營收產生可能需要一到兩年。

LG CNS 的機器人軟體基礎

PhysicalWorks 的推出建立在 LG CNS 在製造業擔任系統整合商的四十年經驗之上。公司投入 40 年為製造商建置 IT 基礎設施，包含串接既有（legacy）生產軟體的專業能力—公司認為這項能力與現代機器人整合具相關性。

PhysicalWorks 係建立於既有的 LG CNS 工具，例如 Real Time Dispatcher（RTD），可在即時設定任務優先順序與物流移動條件。RTD 也能控制物流設備，包括 Automated Guided Vehicles（AGVs），它們是在工廠中用於移動物料的無人駕駛車輛。

人工智慧與適應性

該平台整合了 Robot Foundation Model（RFM），這是一項由 LG CNS 與美國初創公司 Skild AI 的合作所開發的模型。Skild AI 為機器人打造 AI 系統。RFM 旨在讓機器人更具適應性：透過從工作場所的照片與影片資料中學習，然後自主行動，而不必為每個動作進行特定任務的開發，或在每一步都進行直接控制。

LG CNS 為推出所做的準備包含一段 11 個月的開發期間，期間公司投入資金於 Skild AI，並收購機器人公司 Dexmate 的股權。