NVIDIA与LG集团宣布，将共同构建AI工厂，以加速LG在机器人、自动驾驶、数据中心和GPU云服务等领域的新一代AI业务[1]。双方把NVIDIA的全栈AI工厂平台与LG在家电、机器人、车载零部件方面的全球实力结合起来，把从AI模型开发到物理AI数据生成、机器人仿真和边缘部署的各个环节连成一条流程[1]。

协作核心的"AI工厂"

本次协作的核心是"AI工厂"[1]。它指的是用于训练、仿真、验证和部署AI应用的高性能加速计算基础设施[1]。NVIDIA表示，将把AI模型开发、面向物理AI的数据生成、机器人仿真与训练、边缘部署，以及工厂级的数字孪生（在虚拟空间中再现现实的技术）整合为一条连续的工作流[1]。LG则带来家电、机器人、出行零部件、智能空间和数据中心技术等广泛业务，意在让AI渗透到各个现场[1]。

向物理AI与机器人领域延伸

LG电子正在开发可帮助处理各类室内家务的家用机器人"CLoiD"等产品[1]。通过引入NVIDIA的机器人开发框架"Isaac Sim"和"Isaac Lab"，可以在物理上精确的虚拟环境中，对家用协作机器人（cobot）在部署前进行仿真、训练和验证[1]。此外，公司还在评估具备推理能力的视觉—语言—行动模型"Isaac GR00T"，让机器人拥有类似人类的推理能力和完成复杂任务的能力[1]。双方计划共同开发作为范本的参考机器人，并把LG的机器人纳入Isaac GR00T生态[1]。

机器人开发面临的训练数据不足问题也是攻关重点[1]。LG电子将建设"物理AI数据工厂"，把算力转化为数据，为机器人和工业AI提供高质量的训练数据[1]。这里会使用NVIDIA的世界基础模型"Cosmos"来生成和扩充合成数据[1]。在光学技术上具有优势的LG Innotek，计划提供包括传感方案在内的机器人零部件，并针对NVIDIA的开发环境和GPU架构进行优化[1]。LG CNS则推进让任何人都能在制造和物流现场部署AI机器人的机制，把Isaac框架、开放的世界模型"Cosmos"和Isaac GR00T整合进自家工业机器人平台"PhysicalWorks"[1]。

智能工厂与下一代AI基础设施

制造现场的AI应用是另一大支柱[1]。把LG在全球生产基地积累的制造技术数据，与NVIDIA的AI基础设施和数字孪生技术结合，双方力图构建一个自主的制造生态：从原材料采购到生产、物流，再到向客户交付，都通过数据和AI实时连接[1]。两家公司希望把它打造成新的全球智能工厂标准[1]。

AI工厂本身的基础建设也在推进[1]。LG电子此前在用于管理AI工厂散热的冷却分配单元（CDU）和冷板方面，与NVIDIA开展认证合作，这次又进一步涉足预制式模块化设计技术[1]。通过对接NVIDIA的AI工厂平台"NVIDIA DSX"，力求快速部署可扩展的高性能基础设施[1]。负责电信业务的LG Uplus，将与LG电子和LG Energy Solution合作，构建基于NVIDIA DSX、电力效率更高的AI工厂，以及可容纳最新GPU的大规模AI数据中心[1]。LG Energy Solution则为支持下一代GPU，在面向数据中心的800伏直流供电方面与NVIDIA合作[1]。

自动驾驶与出行AI

在出行领域，LG电子将把先进驾驶辅助系统（ADAS）和车载AI对接到NVIDIA的车载平台"NVIDIA DRIVE"[1]。通过让传感、计算和软件的架构与"DRIVE Hyperion"架构保持一致，支撑面向自动驾驶、ADAS和软件定义汽车（SDV）的路线图[1]。在未来的出行应用中，公司计划为AI座舱和边缘AI处理采用车载计算平台"NVIDIA DRIVE AGX"[1]。LG Innotek也将以传感、连接和照明等核心零部件为中心，在专为NVIDIA架构设计的下一代零部件上展开合作[1]。

强化主权AI"EXAONE"

NVIDIA与LG AI Research还将携手强化EXAONE——韩国具有代表性的主权AI（由本国开发和运营的AI）模型之一[1]。EXAONE是面向开发者、企业和研究者开放的模型家族[1]。LG AI Research表示，模型开发使用了NVIDIA的Blackwell世代GPU、"NeMo"框架和开放的"Nemotron"数据集，并用"TensorRT-LLM"构建了经过优化的推理引擎[1]。LG集团正通过基于EXAONE的内部聊天服务"ChatEXAONE"等，推动EXAONE和智能体AI在集团各业务中的应用[1]。

总结

这次发布意味着，以NVIDIA的AI基础设施为核心，把AI铺展到LG集团家电、机器人、出行、能源和材料等广泛业务之中。其特点在于：从家用机器人、自动驾驶这样贴近生活的领域，到智能工厂、数据中心这样的底层支撑，把作用于物理世界的AI一并向前推进。再加上对韩国主权AI"EXAONE"的强化，知名企业与具体产品相结合，物理AI能否进一步走向落地，值得关注。

来源：https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-and-lg-group-ai-factory/