LG tar emot NVIDIA i Seouls robot‑datatfabrik när 100 000‑timmars träningsinsats tar form

LG Electronics tog emot seniora NVIDIA‑tjänstemän i sin nya robot‑Data Factory i Seoul den 18 augusti 2026, annonserade ett accelererat robotik‑samarbete byggt kring ett mål på 100 000 timmars robotträningsdata före årets slut.

Mötet ägde rum fyra dagar efter att LG Group och NVIDIA undertecknade ett samarbets‑memorandum om strategisk samverkan på NVIDIAs huvudkontor i Santa Clara den 13 augusti 2026. Hastigheten i uppföljningen är poängen: de två företagen går från ett undertecknat dokument till en granskning av en fungerande anläggning på mindre än en vecka, och LG positionerar 2026 som startåret för ett företagomfattande robotikinitiativ som sträcker sig från industriella maskiner till en hemmahumanoid.

Själva Data Factory, som fortfarande byggs på LG:s Yangjae‑forskningscampus, är där initiativet blir konkret. Anläggningen sträcker sig över fyra våningar med totalt 10 000 kvadratmeter golvyta, och LG förväntar sig att den ska hysa flera hundra robotar i slutet av 2026.

Inuti Yangjae‑datatfabriken

Uppsättningen kan bäst förstås som ett gym för robotar, med separata rum för olika färdigheter. LG har i stor skala placerat sina egenutvecklade CLOiD‑hemrobotar i träningsutrymmen som är byggda för att upprepa uppgifter tills datan är tillräckligt ren för att läras av.

Ett rum efterliknar en hemmiljö, där CLOiD‑enheter övar städuppgifter i en slinga. Ett annat är ett simulerat tillverkningsutrymme modellerat efter LG:s tvättmaskinfabrik i Tennessee, där robotarna flyttar, staplar och monterar delar. LG CNS driver logistikautomatisering i samma byggnad, och LG Innotek har ett dedikerat område för träning av robotiska händer. Data från alla dessa miljöer matas in i NVIDIAs robotik‑stack, där den förstärks och syntetiseras till träningsmaterial av högre kvalitet.

Denna pipeline är den faktiska produkten här. LG kombinerar årtionden av tillverknings‑ och logistiksdata från sin egen verksamhet med NVIDIAs fysiska AI‑verktyg — Omniverse‑bibliotek, Cosmos‑världsmodeller och Isaac‑utvecklingsplattformen — för att bygga det de kallar en data‑flywheel: robotar genererar data, datan tränar bättre modeller, bättre modeller gör robotarna mer användbara, och slingan upprepas.

Målet på 100 000 timmar och vad det tränar

I slutet av 2026 förväntar sig LG att data som samlas in direkt på anläggningen, plus syntetisk data som genereras och förstärks med NVIDIA Cosmos, ska uppgå till 100 000 timmar, ungefär 12 års erfarenhet komprimerad till några månader av drift.

Målet för den datan är LG:s Robot Foundation Model, den generella modellen som företaget bygger för att stödja sina humanoida robotar. En grundmodell för en robot är vad en stor språkmodell är för text: ett enda system tränat på bred erfarenhet som sedan kan anpassas till specifika uppgifter. Att mata en sådan kräver exakt den typ av stor, varierad och fysiskt förankrad dataset som Yangjae‑anläggningen är konstruerad för att producera.

Samarbetet går längre än dataverktyg. NVIDIAs egen redogörelse för partnerskapet beskriver hur LG utforskar Isaac GR00T‑grundmodellen för sina hemrobotar och modulära plattformar, med de två företagen planerade att gemensamt utveckla referensrobotar. Vi rapporterade tidigare i månaden att LG utvecklar en tvåbent humanoid byggd på GR00T, med målet att offentliggöra den under första kvartalet 2027.

LG har också omorganiserat sig kring detta satsningsområde. I juli 2026 etablerade företaget ett Robotics Business Center som rapporterar direkt till VD och har i uppdrag att övervaka robotikarbete i hela koncernen. Företaget har beprövad kompetens inom tillverkning och utveckling av kärnkomponenter för robotar, inklusive aktuatorer, vilket ger det en hårdvarubas bredvid sitt data‑arbete.

Vad LG faktiskt bygger mot

Den strategiska bilden är ett företag som omvandlar ett imperium inom apparattillverkning till en robotikverksamhet. LG:s plan, som uttalats, är att expandera från sina etablerade industriella och kommersiella robotserier till hemrobotar, med stöd av Data Factorys träningskapacitet och NVIDIAs beräknings‑ och simuleringsstack.

“Genom den synergi som byggs på ‘One LG’ – att samla kärnkompetenser över hela koncernen – och strategiskt samarbete med globala partners, kommer vi säkra vår konkurrenskraft inom fysisk AI och bli en heltäckande leverantör av robotiklösningar,” sade Lyu Jae-cheol, VD för LG Electronics.

Det kortsiktiga testet är konkret. Data Factory planeras vara fullt operativ i slutet av 2026, och målet på 100 000 timmars data ligger på samma tidslinje. För ett företag vars CLOiD‑robot först nu är på väg mot produktionslinjevalidering i Tennessee, är Yangjae‑anläggningen den första konkreta infrastrukturen bakom ambitionen — en byggnad full av robotar som utför tvättfabriksliknande repetitioner så att något mer kapabelt så småningom kan gå ut ur den.