LG CNS 推出 PhysicalWorks 平台，用于混合机器人群管理

LG CNS，韩国 LG 集团的 IT 服务部门，据《韩国先驱报》称，推出其 PhysicalWorks 平台，通过一个统一的软件层来训练和管理混合型机器人舰队。在一次演示中，Unitree、Deep Robotics、Dexmate 和 Bear Robotics 的四台机器人在无需远程控制的情况下移动纸箱，完成了一次交接：在 90 秒内完成了两到三米内的交接。公司表示，该系统将仿真与视频训练结合，并配备能在实时重新分配工作的软件，包括在紧急情况下切换设备的能力——例如当它将一台四足机器人改派去巡检任务，并将其任务重新分配给 Bear Robotics 的运载车。

平台能力与部署

PhysicalWorks 系统通过单一控制层管理来自不同厂商的机器人，针对的是一个市场碎片化问题：来自不同供应商的机器通常需要定制工程才能协同工作。据该来源称，这种统一方式可能使自动化更容易被采用，允许企业为每项工作选择最合适的机器人，而无需被锁定在某一家供应商生态系统中。

LG CNS 表示，该平台可将机器人部署时间从数月缩短至约一到两个月。公司目前正在运行 20 多个概念验证项目，某位高管指出，营收变现可能需要一到两年。

LG CNS 的机器人软件基础

PhysicalWorks 的推出建立在 LG CNS 在制造业担任系统集成商的四十年经验之上。公司已投入 40 年为制造商构建 IT 基础设施，包括在连接传统生产软件方面的专业能力——公司认为这与现代机器人集成相关。

PhysicalWorks 建立在既有的 LG CNS 工具之上，例如 Real Time Dispatcher（RTD），它可在实时中设置任务优先级以及物流移动条件。RTD 也可控制物流设备，包括 Automated Guided Vehicles（AGVs，自动导引车），它们是不需要司机的车辆，用于在工厂中运输物料。

人工智能与适应性

该平台融入了 Robot Foundation Model（RFM，机器人基础模型），该模型由 LG CNS 与美国初创公司 Skild AI 的合作开发。RFM 旨在通过让机器人从工作场所照片和视频数据中学习来提升其适应性，使其能够自主行动，而不必为每一个动作进行特定开发，或在每一步都进行直接控制。

LG CNS 为此次发布所做的准备包括为期 11 个月的开发周期。在此期间，公司对 Skild AI 进行了投资，并收购了机器人公司 Dexmate 的股份。