对于致力于工业机器人训练的初创企业而言，韩国凭借毗邻汽车、电池及半导体等制造业集群的地理优势，成为物理AI落地的关键试验场。尽管当地机器人密度全球领先且政府将物理AI列为重点战略领域，但初创企业仍面临从技术演示到商业部署的严峻挑战。
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制造商对新技术的采纳持审慎态度，要求系统必须满足生产目标并具备明确的成本效益。这一现状为东南亚物理AI初创企业的商业化路径提供了重要参考。
跨越从演示到部署的商业鸿沟
获取真实世界数据是物理AI训练的难点。制造商通常不愿容忍低效设备长期占用产线，且倾向于为现有ABB、Fanuc等机械臂增加AI功能而非整体替换。面对客户严苛的投资回报预期，CarbonSix推出SigmaKit套件，结合AI模型与训练软件，支持一次性购买或云端订阅模式。
CarbonSix 联合创始人兼首席执行官 Terry Moon（左下角）/ 图片来源：CarbonSix
针对电动汽车电缆插入等复杂任务，该公司通过采集力反馈与视觉数据，实现约两天的快速训练与演示验证。目前CarbonSix已拥有超百个付费客户，但具体部署转化率尚未公开。
另一家初创企业Rlwrld正与CJ物流合作开发包裹翻转机器人。尽管CJ是其投资方，但在机器人性能匹配或超越人工效率前，双方仍处于测试阶段。Rlwrld采取类似Palantir的咨询式商业模式，先评估运营痛点再收集数据训练模型，目前已开展超20个付费项目，计划明年展示商业级性能并最终转向“租赁+订阅”收费模式。
Rlwrld 的基础模型专注于机器人手的灵巧动作 / 图片来源：Rlwrld
以明确场景驱动重复订单增长
相比通用型探索，聚焦仓库搬运细分场景的Twinny实现了更清晰的商业化突破。其机器人负责在货架与包装站间运送拣选物品，有效减少员工行走时间。今年公司营收预计超100亿韩元（约740万美元），在韩国、日本及美国部署设备超600台。
Twinny的机器人使用3D激光雷达和专有算法实时处理传感器数据。/ 图片来源：Twinny
某韩国客户因降本增效显著，将机器人数量从12台逐步增至46台，并在旺季替代了20多名临时工。为降低前期投入门槛，多数客户选择每月1000美元的租赁模式。不过，现场环境适配仍是部署前提，团队需提前测绘仓库，避免因通道狭窄导致交通瘫痪。
构建产学研协同的物理AI生态
韩国独特的产业生态为初创企业提供了宝贵的测试缓冲带。CarbonSix在昌原设立设施供制造商在不中断生产的前提下测试任务；Rlwrld则利用乐天酒店客房记录宴会准备等高价值劳动过程，并由政府分担部分实验成本。
首尔乐天世界塔 / 图片来源：Pixabay
KAIST教授Jang主导建设的Kairos平台，集成了机器人、传感器与工厂设备，使技术提供商能在模拟环境中验证产品协同性。该平台已获政府约400万美元资助，运营来自6家制造商的18台机器人。其衍生公司开发的数字孪生软件已被SK On等电池厂商采购用于模拟机器人协调。此外，韩国国家物理AI计划承诺投入近5.2亿美元，其中40%用于GPU及通信基础设施建设。
在Kairos，一个主要的AI系统控制着整个设施，使所有机器人能够以同步方式工作。/ 图片来源：KAIST
对东南亚市场的启示与挑战
随着泰国、马来西亚等地芯片封装测试厂扩建，韩国弥合试点与部署差距的模式正引发关注。KAIST计划与泰国玛希隆大学探讨共建类似Kairos的平台。然而，共享测试设施并非万能解药，新加坡ARTC的经验表明，说服制造商参与比建设场地更难。
Rlwrld 联合创始人兼首席执行官 Junghee Ryu / 图片来源：Rlwrld
企业普遍担忧共享运营数据会惠及竞争对手。对此，Rlwrld建立了严格的数据授权机制：未经客户批准，微调模型不得提供给第三方。同时，鼓励合作伙伴将专属模型商业化并分享收益，以此平衡数据安全与商业价值。这种利益绑定机制或将成为破解东南亚工厂数据开放难题的关键。