LG er vært for NVIDIA i Seoul Robot Data Factory, mens 100.000‑timmers træningsindsats tager form

LG Electronics var vært for højtstående NVIDIA‑repræsentanter i sin nye robot‑Data Factory i Seoul den 18. august 2026, annoncerede et accelereret robotiksamarbejde bygget omkring et mål om 100.000 timers robottræningsdata inden årets udgang.

Mødet fandt sted fire dage efter, at LG Group og NVIDIA underskrev en memorandum of understanding om strategisk samarbejde på NVIDIAs hovedkvarter i Santa Clara den 13. august 2026. Hastigheden i opfølgningen er pointen: de to virksomheder går fra et underskrevet dokument til en gennemgang af en arbejdsfacilitet på under en uge, og LG indrammer 2026 som startåret for en virksomhedsomspændende robotikindsats, der spænder fra industrielle maskiner til en hjemmehumanoid.

Selve Data Factory, som stadig er under konstruktion på LGs Yangjae R&D‑campus, er hvor denne indsats bliver fysisk. Faciliteten strækker sig over fire etager med i alt 10.000 kvadratmeter gulvplads, og LG forventer, at den vil huse flere hundrede robotter inden udgangen af 2026.

Inside the Yangjae Data Factory

Opsætningen forstås bedst som et gymnastiksal for robotter, med separate rum for separate færdigheder. LG har udsendt sine selvudviklede CLOiD‑hjemme‑robotter i stor skala på træningsområder, der er bygget til at gentage opgaver, indtil dataene er rene nok til at lære af.

Et rum efterligner et hjemmemiljø, hvor CLOiD‑enheder øver rengøringsopgaver i en løkke. Et andet er et simuleret fremstillingsområde, modelleret efter LGs vaskemaskinefabrik i Tennessee, hvor robotterne flytter, stabler og samler dele. LG CNS driver logistikautomatisering i den samme bygning, og LG Innotek har et dedikeret område til træning af robotarme. Data fra alle disse miljøer føres ind i NVIDIAs robotik‑stack, hvor de forstærkes og syntetiseres til træningsmateriale af højere kvalitet.

Den pipeline er det egentlige produkt her. LG kombinerer årtier af produktions‑ og logistikdata fra sine egne operationer med NVIDIAs fysiske AI‑værktøjer — Omniverse‑biblioteker, Cosmos‑verdensmodeller og Isaac‑udviklingsplatformen — for at bygge det, de kalder en data‑flywheel: robotter genererer data, dataene træner bedre modeller, bedre modeller gør robotterne mere nyttige, og løkken gentages.

The 100,000-Hour Target and What It Trains

Ved udgangen af 2026 forventer LG, at data indsamlet direkte på faciliteten, plus syntetisk data genereret og forstærket med NVIDIA Cosmos, vil udgøre 100.000 timer, omtrent 12 års erfaring komprimeret til nogle få måneders drift.

Destinationen for disse data er LGs Robot Foundation Model, den generelle model, som virksomheden bygger for at understøtte sine humanoide robotter. En grundlæggende model for en robot er, hvad en stor sprogmodel er for tekst: et enkelt system trænet på bred erfaring, som derefter kan tilpasses specifikke opgaver. At fodre en sådan model kræver netop den slags stor, varieret, fysisk forankret datasæt, som Yangjae‑faciliteten er designet til at producere.

Samarbejdet går længere end dataværktøjer. NVIDIAs egen beskrivelse af partnerskabet fortæller, at LG udforsker Isaac GR00T‑grundmodel for sine hjemme‑robotter og modulære platforme, med de to virksomheder planlagt til i fællesskab at udvikle reference‑robotter. Vi rapporterede tidligere denne måned, at LG udvikler en bipedal humanoid bygget på GR00T, med mål om en offentlig præsentation i første kvartal af 2027.

LG har også omstruktureret sig omkring dette satsningsområde. I juli 2026 etablerede virksomheden et Robotics Business Center, der rapporterer direkte til administrerende direktør og har til opgave at overse robotikarbejdet på tværs af hele koncernen. Virksomheden har dokumenteret ekspertise inden for fremstilling og udvikling af kernekomponenter til robotter, herunder aktuatorer, hvilket giver den en hardware‑base ved siden af sin dataindsats.

What LG Is Actually Building Toward

Det strategiske billede er en virksomhed, der omdanner et imperium inden for husholdningsapparater til en robotikforretning. LGs plan, som angivet, er at udvide fra sine etablerede industrielle og kommercielle robotlinjer til hjemme‑robotter, understøttet af Data Factorys træningskapacitet og NVIDIAs beregnings‑ og simuleringsstack.

„Gennem synergien bygget på ‘One LG’ – der samler kernekompetencer på tværs af koncernen – og strategisk samarbejde med globale partnere, vil vi sikre vores konkurrenceevne inden for fysisk AI og blive en omfattende leverandør af robotikløsninger,“ sagde Lyu Jae-cheol, administrerende direktør for LG Electronics.

Den kortsigtede test er konkret. Data Factory forventes at være fuldt operationel ved udgangen af 2026, og målet om 100.000 timers data falder sammen med den samme tidslinje. For en virksomhed, hvis CLOiD‑robot nu først er på vej mod produktionslinjens validering i Tennessee, er Yangjae‑faciliteten den første hårde infrastruktur bag ambitionen – en bygning fyldt med robotter, der udfører gentagne vaskefabrik‑opgaver, så noget mere kapabelt til sidst kan træde ud af den.