알림 목록

พื้นที่วิเคราะห์:อุลซาน เมโทรโพลิแทนซิตี้

พื้นที่สำคัญ:เขตอุตสาหกรรมยานยนต์บุกกู, เขตอุตสาหกรรมต่อเรือดงกู, เขตอุตสาหกรรมปิโตรเคมีนัมกู

วาระการประชุม:การปรับความสอดคล้องระหว่างปฏิญญาเมืองปัญญาประดิษฐ์ (AI City Declaration) กับผลลัพธ์ด้านผลิตภาพ คุณภาพ ความปลอดภัย และการใช้พลังงานในโรงงานผลิต

ประเภทช่วงเวลาทอง:การเร่งพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน + หลักฐานการเปลี่ยนแปลงโรงงาน ช่องว่าง

วันที่อ้างอิง: 28 สิงหาคม 2569

เวอร์ชัน:มาตรฐานการปรับปรุง Regional AX Golden Time Intelligence v3.2
 

เมืองอุลซานดึงดูดโครงการศูนย์ข้อมูล AI มูลค่า 7 ล้านล้านวอนจาก SK–AWS ในปี 2025 และทำให้เมืองนี้กลายเป็น "อุลซาน เมืองหลวงแห่ง AI" ในปี 2026 กลยุทธ์ด้าน AI ของเมืองเปลี่ยนจากการเน้นด้านการศึกษาและการวิจัยไปสู่รูปแบบเมืองอุตสาหกรรม AI ที่ผสมผสานโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผลขนาดใหญ่เข้ากับอุตสาหกรรมการผลิต อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีหลักฐานยืนยันอย่างเป็นทางการที่เชื่อมโยงการลงทุนในศูนย์ข้อมูลกับการปรับปรุงอัตราการนำ AI มาใช้ ผลผลิต การลดข้อบกพร่อง ความปลอดภัย หรือประสิทธิภาพด้านพลังงานในโรงงานผลิตรถยนต์ ต่อเรือ และปิโตรเคมีของอุลซาน หากการก่อสร้างศูนย์ข้อมูลและโครงการ AI ในโรงงานดำเนินไปในเส้นทางที่แยกจากกันระหว่างปี 2026 ถึง 2028 อุลซานอาจประสบความสำเร็จในการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI แต่การเปลี่ยนผ่านของพื้นที่อุตสาหกรรมอาจขึ้นอยู่กับความต้องการคลาวด์จากภายนอก ในขณะที่  การประกาศให้อุลซานเป็นเมือง AI ได้รับการยืนยันในแง่ของการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน แต่ยังคงถูกตัดสินว่ายังไม่ได้รับการยืนยันในแง่ของผลลัพธ์ในโรงงาน

ในปี 2026 เมืองอุลซานได้จัดสรรงบประมาณ 117.8 พันล้านวอน เพื่อส่งเสริมวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SME) และส่งเสริมนวัตกรรม ซึ่งเพิ่มขึ้น 26.0% จากปีก่อนหน้า และรวมถึงโครงการ SME AX ด้วย ขอบเขตของการประยุกต์ใช้นโยบาย AI กำลังขยายจากที่เน้นเฉพาะบริษัทขนาดใหญ่และสถาบันวิจัย ไปสู่ ​​SME ในท้องถิ่นและบริษัทพันธมิตร อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะไม่ได้ยืนยันจำนวนบริษัทที่ได้รับการสนับสนุนที่ก้าวข้ามขั้นตอนการทดสอบแนวคิด (Proof of Concept: PoC) ไปสู่การประยุกต์ใช้ AI ในสายการผลิตจริงอย่างถาวร และไม่ได้เปิดเผยการเปลี่ยนแปลงในด้านผลิตภาพ ยอดขาย และการจ้างงาน หากการสนับสนุนยังคงอยู่ในขั้นตอนการให้คำปรึกษา อุปกรณ์ และการสาธิต ตั้งแต่ปี 2026 ถึง 2028 ช่องว่างด้านข้อมูล กำลังคน และกระบวนการระหว่างบริษัทขนาดใหญ่และบริษัทพันธมิตรจะยิ่งกว้างขึ้นไปอีก  ในขณะที่นโยบายการเผยแพร่โครงการ Ulsan Manufacturing AX ได้รับการยืนยันแล้ว อัตราการเปลี่ยนแปลงในโรงงานผลิตของ SME ยังไม่ได้รับการยืนยัน

เมืองอุลซานตั้งเป้าหมายสำหรับห้าปีข้างหน้าไว้ว่า จะพัฒนาบุคลากรด้าน AI แบบบูรณาการอุตสาหกรรม 500 คน ดำเนินการสาธิตภาคสนาม 150 ครั้งโดยเน้นที่บริษัทขนาดใหญ่ และส่งเสริมสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีขั้นสูง 500 แห่ง ในขณะที่บัณฑิตวิทยาลัย UNIST Novatus วางแผนที่จะฝึกอบรมผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ประมาณ 100 คนต่อปี ระบบนิเวศ AI ภาคอุตสาหกรรมได้ขยายตัวเป็นโครงสร้างที่ผสมผสานการพัฒนาบุคลากร สตาร์ทอัพ และการสาธิตในบริษัทขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม เกณฑ์การเปลี่ยนผ่าน—ตั้งแต่การสาธิต 150 ครั้งไปจนถึงการประยุกต์ใช้ในสายการผลิต สัญญาจ้างงาน รายได้ประจำ และการขยายไปยังบริษัทพันธมิตร—ยังไม่ได้รับการเปิดเผย หากเป้าหมายยังคงยึดติดอยู่กับจำนวนบุคลากร สตาร์ทอัพ และการสาธิตในช่วงสองถึงสามปีข้างหน้า การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงในโรงงานจะถูกบดบังด้วยปัจจัยนำเข้าของระบบนิเวศ  ในขณะที่รากฐาน AI ภาคอุตสาหกรรมของอุลซานกำลังก่อตัวขึ้น หลักฐานการเปลี่ยนผ่านไปสู่การผลิตยังขาดอยู่

กระทรวงการค้า อุตสาหกรรม และพลังงาน ได้ขยายงบประมาณด้านอุตสาหกรรม AX ปี 2026 เป็น 1.1347 ล้านล้านวอน เพิ่มขึ้น 100.8% จากปีที่แล้ว และเพิ่มงบประมาณสำหรับโครงการโรงงาน AI เป็น 220 พันล้านวอน ช่วงปี 2026 ถึง 2028 เป็นช่วงเวลาที่การขยายตัวของการลงทุนระดับชาติในด้านการผลิต AX สอดคล้องกับโครงสร้างอุตสาหกรรมยานยนต์ ต่อเรือ และปิโตรเคมีของเมืองอุลซาน ซึ่งจะเป็นช่วงเวลาที่เงินทุนจากภายนอกจำนวนมหาศาลจะไหลเข้ามา อย่างไรก็ตาม ข้อมูลการทำงานจริงที่เปิดเผยต่อสาธารณะ ซึ่งบูรณาการการรักษาความปลอดภัยของโครงการชั้นนำระดับชาติและประสิทธิภาพการใช้งานตามกระบวนการผลิตในโรงงานของเมืองอุลซาน ยังไม่ได้รับการตรวจสอบ หากไม่มีการกำหนดมาตรฐานข้อมูลโรงงาน เกณฑ์พื้นฐานด้านประสิทธิภาพ และโครงสร้างการเผยแพร่สำหรับบริษัทพันธมิตรในช่วงเวลานี้ งบประมาณระดับชาติที่เพิ่มขึ้นจะหมดไปกับโครงการสาธิตแต่ละโครงการ  ช่วงเวลาทองสำหรับภาคการผลิตของเมืองอุลซานไม่ได้อยู่ที่งบประมาณ AI ไม่เพียงพอ แต่เป็นช่วงสองถึงสามปีข้างหน้าที่จะกำหนดอัตราการเปลี่ยนผ่านระหว่างการสาธิตและการผลิตจริง

ทฤษฎีช่วงเวลาทอง — หน่วยวัดว่าอุลซานเป็นเมือง AI ระดับโลกหรือไม่นั้น ไม่ได้อยู่ที่จำนวนเงินลงทุนในศูนย์ข้อมูลหรือจำนวนโครงการสาธิต AI หน่วยวัดคือ AI ได้เปลี่ยนแปลงเวลาหยุดทำงานของโรงงาน ข้อบกพร่อง ต้นทุน พลังงาน และอุบัติเหตุด้านความปลอดภัยไปมากน้อยเพียงใด และการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้นได้แพร่กระจายไปยังบริษัทพันธมิตรหรือไม่

เมืองอุลซานเป็นเมืองอุตสาหกรรมที่มีอุตสาหกรรมยานยนต์ในเขตบุกกู อุตสาหกรรมต่อเรือในเขตดงกู และอุตสาหกรรมปิโตรเคมีและพลังงานในเขตนัมกูและอำเภออุลจู ขอบเขตของการประยุกต์ใช้ AI ไม่ได้จำกัดอยู่เพียงกระบวนการเดียว แต่ครอบคลุมห่วงโซ่คุณค่าทั้งหมด ตั้งแต่การออกแบบ การจัดซื้อ การผลิต คุณภาพ โลจิสติกส์ สิ่งอำนวยความสะดวก ความปลอดภัย และพลังงาน อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีการยืนยันข้อมูลพื้นฐานอย่างเป็นทางการที่เปรียบเทียบจำนวนโรงงาน กระบวนการ อัตราการแปลงข้อมูลสิ่งอำนวยความสะดวก และอัตราการประยุกต์ใช้ AI ในสามอุตสาหกรรมหลักโดยใช้เกณฑ์เดียวกัน ยิ่งไปกว่านั้น หากการดำเนินธุรกิจแยกตามภาคส่วนขยายตัวระหว่างปี 2026 ถึง 2028 อัตราการแปลงสำหรับโรงงานทั้งหมดในอุลซานก็ไม่สามารถคำนวณย้อนหลังได้  แม้ว่าขนาดอุตสาหกรรมของอุลซานจะชัดเจน แต่ตัวหารของการเปลี่ยนผ่านสู่ AI ยังไม่ได้รับการยืนยัน

โรงงานอุลซานของ Hyundai Motor, HD Hyundai Heavy Industries และโรงงานปิโตรเคมีขนาดใหญ่ เป็นบริษัทหลักที่มีรากฐานสำหรับการทำงานอัตโนมัติขนาดใหญ่ เซ็นเซอร์ และการจัดการการผลิต ภาคการผลิตของอุลซานได้เปลี่ยนจากโรงงานที่เน้นแรงงานคนไปสู่โครงสร้างที่ผสมผสานโรงงานอัตโนมัติระดับสูงเข้ากับเครือข่ายความร่วมมือขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม ขอบเขตของการเปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับเปอร์เซ็นต์ของกระบวนการที่เปลี่ยนจากการทำงานอัตโนมัติที่มีอยู่ไปสู่การคาดการณ์และการควบคุมอัตโนมัติโดยใช้ AI รวมถึงประสิทธิภาพที่ได้นั้นแตกต่างกันไปในแต่ละบริษัท หากไม่ได้แยกแยะอุปกรณ์อัตโนมัติและกระบวนการ AI ในช่วงสองถึงสามปีที่ผ่านมา การลงทุนด้านดิจิทัลที่มีอยู่จะถูกนับซ้ำเป็นความสำเร็จ AX ใหม่  แม้ว่ารากฐานดิจิทัลของโรงงานอุลซานจะแข็งแกร่ง แต่ขนาดของการเปลี่ยนผ่านไปสู่ ​​AI นั้นไม่สามารถประเมินแยกต่างหากได้

ศูนย์ข้อมูล AI ของ SK–AWS ถูกนำเสนอว่าเป็นโครงการลงทุนมูลค่า 7 ล้านล้านวอน และถูกรวมอยู่ใน 5 อันดับแรกของเมืองอุลซานสำหรับปี 2025 สินทรัพย์ AI ของอุลซานได้ขยายตัวจากการสาธิตโดยมหาวิทยาลัยในท้องถิ่นและภาครัฐ ไปสู่โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลขนาดใหญ่ของผู้ให้บริการคลาวด์ระดับโลก อย่างไรก็ตาม ไม่มีข้อมูลสาธารณะใดที่แยกแยะผลกระทบของการลงทุนต่อการจัดซื้อจัดจ้างในท้องถิ่น การจ้างงานในท้องถิ่น การใช้ประโยชน์จากการประมวลผลของบริษัทผู้ผลิตในท้องถิ่น ไฟฟ้า น้ำ และรายได้ภาษี แม้ว่าการลงทุนก่อสร้างจะดำเนินต่อไประหว่างปี 2026 ถึง 2028 หากโรงงานในท้องถิ่นไม่กลายเป็นลูกค้าจริง ขนาดของการลงทุนและขนาดของการเปลี่ยนแปลงทางอุตสาหกรรมก็จะยังคงแยกจากกันในขณะที่ขนาดทางเศรษฐกิจของศูนย์ข้อมูล AI ได้รับการยืนยันแล้ว แต่ขนาดของการเชื่อมโยงทางอุตสาหกรรมกับโรงงานในอุลซานยังคงถือว่าไม่ได้รับการยืนยัน

แผนเมืองอัจฉริยะอุลซานนำเสนอโครงการ 21 โครงการ รวมถึงข้อมูลเชิงพื้นที่ AI และดิจิทัลทวินส์ โดยมีต้นทุนโครงการรวม 294.2 พันล้านวอน สำหรับช่วงปี 2022-2026 การประยุกต์ใช้ข้อมูลเมืองได้ขยายไปสู่ด้านการขนส่ง ความปลอดภัย และการจัดการพื้นที่ อย่างไรก็ตาม โครงสร้างสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเมืองอัจฉริยะร่วมกับข้อมูลนิคมอุตสาหกรรมและกระบวนการขององค์กรยังไม่ได้รับการยืนยันในหลักฐานที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ หาก Urban AX และ Industrial AX ถูกพัฒนาเป็นแพลตฟอร์มแยกต่างหากในอีกสองถึงสามปีข้างหน้า อิทธิพลร่วมกันระหว่างการขนส่ง โลจิสติกส์ การจัดการภัยพิบัติ พลังงาน และการดำเนินงานของโรงงานจะถูกละเลยไป ในขณะที่  ขอบเขตของ AI ในอุลซานขยายตัวทั้งในภาคเมืองและภาคอุตสาหกรรม การเชื่อมต่อระหว่างสองระบบนี้ยังไม่ได้รับการยืนยัน

ศูนย์ข้อมูล AI, UNIST, อุทยานเทคโนโลยีอุลซาน, โรงงานวิจัยและพัฒนา และโรงงานผลิตของบริษัทขนาดใหญ่ รวมถึงโครงการสนับสนุนสำหรับ SMEs แสดงให้เห็นถึงการกระจุกตัวของสินทรัพย์ AI ในอุลซาน ระบบนิเวศ AI ได้เติบโตขึ้นเป็นโครงสร้างที่รองรับความต้องการด้านการวิจัย บุคลากร การประมวลผล และการผลิตภายในภูมิภาคเดียว อย่างไรก็ตาม อัตราการแปลงผลลัพธ์จากการวิจัยไปสู่การทดสอบแนวคิด (Proof of Concepts: PoCs) ในโรงงาน ไปสู่สัญญาการผลิต และรายได้จากสตาร์ทอัพนั้น ยังไม่มีการเปิดเผยต่อสาธารณะ แม้ว่าจำนวนสถาบันและโครงการจะเพิ่มขึ้นระหว่างปี 2026 ถึง 2028 แต่หากอัตราการแปลงนี้ยังคงต่ำ การกระจุกตัวนี้ก็จะยังคงเป็นเพียงรายการสินทรัพย์คู่ขนานเท่านั้น  ในขณะที่อุลซานมีองค์ประกอบของ AI ระดับอุตสาหกรรม แต่ระบบนิเวศเชิงพาณิชย์ที่ใช้งานได้จริงยังไม่ได้รับการยืนยัน

ในช่วงห้าปีข้างหน้า การสาธิตภาคสนาม 150 ครั้งที่นำโดยบริษัทขนาดใหญ่จะสร้างจุดเชื่อมต่อขนาดใหญ่ที่ช่วยให้สตาร์ทอัพและสถาบันวิจัยสามารถเข้าถึงสถานที่ผลิตจริงได้ การพัฒนาเทคโนโลยีเปลี่ยนจากการตรวจสอบในห้องปฏิบัติการไปสู่การตรวจสอบภาคสนามโดยใช้ข้อมูลอุตสาหกรรมและสภาพของอุปกรณ์ อย่างไรก็ตาม เกณฑ์สาธารณะสำหรับการประเมินสัญญาการผลิต การทำซ้ำในโรงงานอื่น การนำไปใช้กับบริษัทพันธมิตร และรายได้จากการบำรุงรักษาหลังจากการสาธิตยังไม่ได้รับการยืนยัน หากจำนวนการสาธิตเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วระหว่างปี 2026 ถึง 2028 จะทำให้ไม่สามารถแยกแยะระหว่าง PoC ที่เสร็จสมบูรณ์แล้วกับการผลิตที่ใช้งานจริงได้  ในขณะที่จุดเชื่อมต่อภาคสนามของอุลซานกำลังขยายตัว ช่องว่างระหว่างระบบนิเวศการสาธิตและระบบนิเวศการผลิตยังคงอยู่

บัณฑิตวิทยาลัย UNIST Novatus กำลังดำเนินการฝึกอบรมผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ประมาณ 100 คนต่อปี ในขณะที่เมืองอุลซานตั้งเป้าหมายไว้ที่บุคลากร AI ที่สามารถบูรณาการเข้ากับอุตสาหกรรมได้ 500 คนภายในห้าปี นโยบายด้านบุคลากรได้เปลี่ยนจากการศึกษา AI ทั่วไปไปสู่การส่งเสริมบุคลากรที่สามารถบูรณาการเข้ากับอุตสาหกรรมได้ ซึ่งมีความสามารถในการเข้าใจกระบวนการในอุตสาหกรรมยานยนต์ การต่อเรือ และพลังงาน อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีการตรวจสอบกลุ่มตัวอย่างสาธารณะที่เชื่อมโยงการจ้างงานของบัณฑิตในบริษัทต่างๆ ในอุลซาน ระยะเวลาการทำงานระยะยาว โครงการภาคสนาม หรือการมีส่วนร่วมในการเพิ่มผลผลิต หากจำนวนบัณฑิตสะสมเพียงสองถึงสามปี บุคลากรในท้องถิ่นจะแยกออกจากบุคลากรจากภายนอก และผลลัพธ์ทางการศึกษาจะขาดการเชื่อมโยงกับประสิทธิภาพของโรงงาน  แม้ว่าระบบนิเวศการพัฒนาบุคลากรจะมีอยู่ แต่ความสามารถทางวิชาชีพที่ยังคงอยู่ในโรงงานต่างๆ ในอุลซานยังไม่ได้รับการยืนยัน

กองทุนส่งเสริมการเติบโตระดับภูมิภาคของเมืองอุลซานมูลค่า 50,000 พันล้านวอน และเป้าหมายการจัดตั้งสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีขั้นสูง 500 แห่ง เชื่อมโยงการระดมทุนเพื่อการพัฒนาเชิงพาณิชย์หลังจากการพัฒนาเทคโนโลยี ระบบนิเวศ AI ภาคอุตสาหกรรมกำลังขยายตัวจากที่เน้นโครงการอุดหนุนไปสู่โครงสร้างการลงทุนและการขยายขนาด อย่างไรก็ตาม การติดตามข้อมูลสาธารณะเกี่ยวกับยอดขายของบริษัทที่ได้รับการลงทุนจากกองทุนในโรงงานที่อุลซาน การลงทุนเพิ่มเติม อัตราการอยู่รอด และการตั้งรกรากในท้องถิ่น ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น แม้ว่าจำนวนสตาร์ทอัพจะเพิ่มขึ้นระหว่างปี 2026 ถึง 2028 บริษัทต่างๆ อาจย้ายไปที่เขตมหานครโซลหรือตลาดต่างประเทศหากการหาลูกค้าด้านการผลิตล่าช้า  ในขณะที่รากฐานสำหรับการระดมทุนสตาร์ทอัพได้รับการยืนยันแล้ว การเชื่อมโยงเชิงพาณิชย์กับความต้องการด้านการผลิตในท้องถิ่นยังคงถือว่าไม่ได้รับการตรวจสอบ

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในภาคการผลิตกำลังเปลี่ยนจากการใช้งานเฉพาะด้าน เช่น การตรวจสอบคุณภาพ การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ และการพยากรณ์ความต้องการ ไปสู่การผลิตแบบอัตโนมัติที่บูรณาการอุปกรณ์ หุ่นยนต์ และการวางแผนการผลิตเข้าด้วยกัน กระทรวงการค้า อุตสาหกรรม และพลังงานได้เสนอแนวทางในการจัดตั้งโรงงาน AI การผลิตแบบอัตโนมัติมากกว่า 500 แห่งภายในปี 2030 อย่างไรก็ตาม จำนวนโรงงานในเมืองอุลซานที่ใช้ AI ควบคุมสภาวะการผลิตแบบครบวงจร ซึ่งนอกเหนือไปจากการแนะนำกระบวนการ ยังไม่ได้รับการเปิดเผย หากการลงทุนที่เน้นไปที่โมเดลเฉพาะด้านมีความมั่นคงมากขึ้นระหว่างปี 2026 ถึง 2028 ต้นทุนในการขยายไปสู่ระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบของกระบวนการทั้งหมดก็จะเพิ่มขึ้น  แม้ว่าจะมีสัญญาณของการสาธิตการใช้งาน AI ในภาคการผลิตในเมืองอุลซาน แต่ขั้นตอนของการผลิตแบบอัตโนมัติยังคงถือว่าไม่แน่นอน

อุตสาหกรรมยานยนต์กำลังเปลี่ยนจากการมุ่งเน้นที่เครื่องยนต์สันดาปภายใน ไปสู่อุตสาหกรรมที่ผสมผสานรถยนต์ไฟฟ้า รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ (SDV) หุ่นยนต์ แบตเตอรี่ และบริการข้อมูล ขอบเขตของ AI ได้ขยายออกไปนอกเหนือจากประสิทธิภาพกระบวนการ ไปสู่การแข่งขันด้านข้อมูลในซอฟต์แวร์ยานยนต์และตลอดวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ หลักฐานเกี่ยวกับระบบนิเวศอุตสาหกรรมในภูมิภาค ซึ่งเชื่อมโยงข้อมูลการผลิตจากโรงงานอุลซานกับข้อมูลการใช้งานและการบริการยานยนต์ ยังไม่ได้รับการเปิดเผย หาก AI ในโรงงานและ AI ในผลิตภัณฑ์ถูกแยกออกจากกันในอีกสองถึงสามปีข้างหน้า อุลซานอาจยังคงเป็นศูนย์กลางการผลิต ในขณะที่ซอฟต์แวร์ที่มีมูลค่าเพิ่มสูงจะกระจุกตัวอยู่ในภูมิภาคภายนอก มี  การประเมินว่าช่องว่างใน AX ยานยนต์ของอุลซานนั้นใหญ่กว่าในด้านการบูรณาการข้อมูลผลิตภัณฑ์และกระบวนการ มากกว่าในด้านระบบอัตโนมัติในการผลิต

อุตสาหกรรมการต่อเรือเผชิญกับความท้าทายหลายประการพร้อมกัน ทั้งความซับซ้อนของการออกแบบ การผลิต การเชื่อม การทาสี การขนส่ง และการทดสอบระบบ รวมถึงการขาดแคลนแรงงานฝีมือ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และหุ่นยนต์กำลังเปลี่ยนจากการทำงานอัตโนมัติของอุปกรณ์แต่ละชิ้นไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพแบบบูรณาการที่เชื่อมโยงการออกแบบเรือกับการดำเนินงานในอู่ต่อเรือ อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีตัวชี้วัดใด ๆ ที่เปิดเผยต่อสาธารณะเพื่อยืนยันว่าการประยุกต์ใช้ AI ในอู่ต่อเรืออุลซานได้เปลี่ยนแปลงตารางโครงการ การทำงานซ้ำ ผลผลิต และอุบัติเหตุด้านความปลอดภัยไปมากน้อยเพียงใด หากการตอบสนองที่เน้นแรงงานชั่วคราวและการจ้างเหมาภายนอกกลายเป็นสิ่งสำคัญในการจัดการคำสั่งซื้อที่ค้างอยู่ตั้งแต่ปี 2026 ถึง 2028 ข้อมูลจากช่วงเวลาที่เฟื่องฟูจะไม่ถูกสะสมเป็นสินทรัพย์ด้านระบบอัตโนมัติในระยะยาว แม้ว่า  โอกาสในการประยุกต์ใช้ AX ในการต่อเรืออุลซานจะมีมาก แต่ก็ยังขาดหลักฐานที่เชื่อมโยงช่วงเวลาที่เฟื่องฟูกับการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้าง

ด้วยภาวะอุปทานล้นตลาดโลก กฎระเบียบด้านคาร์บอน และแรงกดดันด้านต้นทุน อุตสาหกรรมปิโตรเคมีจึงกำลังเปลี่ยนจากการขยายปริมาณการผลิตแบบง่ายๆ ไปสู่ผลิตภัณฑ์ที่มีมูลค่าเพิ่มสูง ประสิทธิภาพด้านพลังงาน ความปลอดภัย และการเพิ่มประสิทธิภาพด้านคาร์บอน บทบาทของ AI ก็ขยายตัวเช่นกัน จากการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ของอุปกรณ์ ไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพผลผลิตกระบวนการ พลังงาน การปล่อยมลพิษ และความปลอดภัยไปพร้อมๆ กัน อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีการตรวจสอบระยะเวลาการใช้งานจริงของการใช้ข้อมูลกระบวนการ ข้อมูลพลังงาน ท่อ และความปลอดภัยร่วมกันระหว่างบริษัทต่างๆ ในนิคมปิโตรเคมีอุลซาน หากดำเนินการเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะในแต่ละบริษัทเป็นเวลาสองถึงสามปี ผลประโยชน์ร่วมกันในด้านพลังงาน วัตถุดิบ และความปลอดภัยทั่วทั้งนิคมจะถูกจำกัด  นิคมปิโตรเคมีอุลซานจึงถูกประเมินว่ามีความพร้อมในการเพิ่มประสิทธิภาพร่วมกันของนิคมอุตสาหกรรมต่ำกว่าการนำไปใช้กับแต่ละบริษัท

เมืองอุลซานกำลังดำเนินกลยุทธ์เมืองปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยอาศัยศูนย์ส่งเสริมทุน AI และคณะกรรมการปัญญาประดิษฐ์แห่งอุลซาน ซึ่งบูรณาการศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่เข้ากับ AI ในภาคอุตสาหกรรม กรอบการตอบสนองได้ขยายจากโครงการสารสนเทศรายบุคคลไปสู่การกำกับดูแล AI ในระดับรัฐบาลเมือง อย่างไรก็ตาม ยังไม่พบแดชบอร์ดที่บูรณาการและเปิดเผยข้อมูลพื้นฐานด้านผลิตภาพเฉพาะอุตสาหกรรม อัตราการนำไปใช้ในโรงงาน อัตราการแพร่กระจายของซัพพลายเออร์ และอัตราผลตอบแทนจาก AI แม้ว่าองค์กร คณะกรรมการ และโครงการต่างๆ จะเพิ่มขึ้นระหว่างปี 2026 ถึง 2028 แต่ช่องว่างระหว่างการประกาศและการเปลี่ยนแปลงในโรงงานไม่สามารถวัดได้เว้นแต่จะมีการกำหนดผลลัพธ์ทางอุตสาหกรรมเป็นตัวชี้วัดร่วมกัน  ในขณะที่การตอบสนองด้านการกำกับดูแลของอุลซานได้รับการเสริมสร้างขึ้น ระบบการจัดการผลลัพธ์ด้านการผลิตยังคงถือว่าไม่ได้รับการยืนยัน

งบประมาณปี 2026 จำนวน 117.8 พันล้านวอน สำหรับการส่งเสริมวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SME) และการส่งเสริมนวัตกรรมนั้น รวมถึงการสนับสนุนโครงการ AX สำหรับ SME และระบบนิเวศของสตาร์ทอัพ การตอบสนองต่อ SME ได้เปลี่ยนจากการสนับสนุนทางการเงินและช่องทางการขายทั่วไป ไปสู่โครงสร้างที่ครอบคลุม AI และนวัตกรรมดิจิทัล อย่างไรก็ตาม การจัดสรรงบประมาณ AX ที่แท้จริง บริษัทที่ได้รับประโยชน์ บริษัทที่อยู่ระหว่างการเปลี่ยนแปลงการผลิต และการปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตภายในงบประมาณทั้งหมดนั้น ยังไม่ได้แยกแยะอย่างชัดเจนในข้อมูลที่เผยแพร่ต่อสาธารณะ หากงบประมาณรวมจำนวนมากในช่วงสองถึงสามปีถูกมองว่าเป็นผลการดำเนินงานของ AX ทรัพยากรและผลกระทบที่ลงทุนไปในการเปลี่ยนแปลงการผลิตอาจถูกประเมินสูงเกินไป  ในขณะที่ทิศทางการตอบสนองของ SME ได้รับการยืนยันแล้ว ความเชื่อมโยงระหว่างการจัดหาเงินทุน AX และผลลัพธ์ยังคงไม่ได้รับการยืนยัน

ศูนย์ควบคุมแบบบูรณาการนิคมอุตสาหกรรมอัจฉริยะสีเขียวได้วางรากฐานสำหรับการจัดการความปลอดภัยของนิคมอุตสาหกรรม โดยลงทุน 13 พันล้านวอน ตั้งแต่เดือนธันวาคม 2565 ถึงเดือนพฤศจิกายน 2568 การตอบสนองต่อนิคมอุตสาหกรรมได้เปลี่ยนจากการตรวจสอบความปลอดภัยของแต่ละบริษัทไปสู่โครงสร้างที่บูรณาการการตรวจสอบท่อใต้ดินและความเสี่ยงภายในนิคม อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะยังไม่ยืนยันว่าเวลาในการตรวจจับอุบัติเหตุ เวลาในการตรวจจับการรั่วไหล เวลาในการปิดระบบ และความสามารถในการตอบสนองร่วมกันเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรนับตั้งแต่ศูนย์เริ่มดำเนินการ เมื่อการก่อสร้างแล้วเสร็จในช่วงปี 2569-2561 การใช้ข้อมูลความปลอดภัยสำหรับการดำเนินงานในโรงงานจะถูกจำกัด แม้ว่า  โครงสร้างพื้นฐานสำหรับการตอบสนองข้อมูลนิคมอุตสาหกรรมจะเสร็จสมบูรณ์แล้ว แต่ผลลัพธ์การลดความเสี่ยงที่แท้จริงยังไม่ได้รับการยืนยัน

เป้าหมายของ Ulsan ในการสนับสนุนสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีขั้นสูง 500 แห่ง บุคลากรด้าน AI สำหรับการบูรณาการอุตสาหกรรม 500 คน และการสาธิตภาคสนาม 150 แห่ง ได้รวมสตาร์ทอัพ บุคลากร และการสาธิตเข้าไว้ในกลยุทธ์เดียวกัน โครงสร้างการตอบสนองได้ขยายจากโครงการสนับสนุนรายบุคคลไปสู่ระบบนิเวศสตาร์ทอัพแบบครบวงจร อย่างไรก็ตาม ห่วงโซ่ทั้งหมด—ซึ่งสตาร์ทอัพแต่ละแห่งจะได้รับการสาธิตในบริษัทขนาดใหญ่ ขยายไปยังบริษัทพันธมิตรขนาดเล็กและขนาดกลาง และสร้างรายได้ต่อเนื่อง—ยังไม่ได้รับการเปิดเผย หากผลการดำเนินงานสำหรับแต่ละเป้าหมายตั้งแต่ปี 2026 ถึง 2028 ถูกจัดการแยกกัน กลยุทธ์แบบครบวงจรจะถูกแบ่งออกเป็นสามความสำเร็จที่แยกจากกัน  แม้ว่าการตอบสนองแบบครบวงจรของ Ulsan จะได้รับการออกแบบแล้ว แต่ความเป็นไปได้ในการดำเนินงานยังไม่ได้รับการตรวจสอบ

กระทรวงการค้า อุตสาหกรรม และพลังงาน ได้ขยายงบประมาณด้านอุตสาหกรรม (Industrial AX) เป็น 1.1347 ล้านล้านวอน สำหรับปี 2026 และเพิ่มงบประมาณสำหรับโครงการโรงงาน AI (AI Factory) เป็น 220 พันล้านวอน เมืองอุลซานมีกลุ่มอุตสาหกรรมในภาคยานยนต์ ต่อเรือ และปิโตรเคมี ซึ่งจะเป็นศูนย์กลางความต้องการโดยตรงสำหรับการขยายตัวของอุตสาหกรรมการผลิต (Manufacturing AX) ระดับชาติ อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีข้อมูลระดับภูมิภาคแบบบูรณาการเกี่ยวกับจำนวนโครงการที่ได้รับการคัดเลือกสำหรับเมืองอุลซาน จำนวนเงินลงทุน หรืออัตราการสมัครสายการผลิตภายในโครงการโรงงาน AI ระดับชาติ เนื่องจากการแข่งขันสำหรับโครงการระดับชาติทวีความรุนแรงขึ้นระหว่างปี 2026 ถึง 2028 ตำแหน่งผู้นำของเมืองอุลซานจึงไม่สามารถรับประกันได้ด้วยกลุ่มอุตสาหกรรมเพียงอย่างเดียว แม้ว่า  เมืองอุลซานจะแสดงให้เห็นถึงความเข้ากันได้เชิงโครงสร้างสูงกับนโยบาย AX ระดับชาติ แต่ส่วนแบ่งทางธุรกิจและผลลัพธ์ที่แท้จริงยังคงไม่ได้รับการยืนยัน

เป้าหมายระดับชาติคือการมีโรงงานผลิตอัตโนมัติที่ใช้ AI มากกว่า 500 แห่งภายในปี 2030 โดยคาดการณ์ไว้ที่ 26 แห่งภายในปี 2024 นี่ถือเป็นระยะเริ่มต้นของการเปลี่ยนผ่านอุตสาหกรรมการผลิต AI ในประเทศ จากโรงงานชั้นนำจำนวนจำกัดไปสู่ขั้นตอนการแพร่กระจายในวงกว้าง ไม่มีข้อมูลเปรียบเทียบอย่างเป็นทางการเกี่ยวกับตำแหน่งของโรงงานในอุลซานเมื่อเทียบกับ 26 แห่งดังกล่าว หรือ 500 แห่งที่คาดการณ์ไว้ หากภูมิภาคการผลิตอื่นๆ สามารถสร้างแพลตฟอร์มและซัพพลายเออร์ร่วมกันได้ภายในสองถึงสามปีข้างหน้า อุลซานอาจล้าหลังในระบบนิเวศการผลิตอัตโนมัติ แม้ว่าจะมีโรงงานขนาดใหญ่จำนวนมากก็ตาม  สถานะของอุลซานในประเทศถูกประเมินว่าเป็นผู้นำในแง่ของขนาดอุตสาหกรรม แต่เป็น "ช่องว่างข้อมูล" ในแง่ของจำนวนโรงงานผลิตอัตโนมัติ

บริษัทผู้ผลิตชั้นนำระดับโลกสร้างความสามารถในการแข่งขันผ่านการผสมผสานระหว่างมาตรฐานข้อมูลกระบวนการ ดิจิทัลทวิน ซอฟต์แวร์อุตสาหกรรม และบุคลากรในสถานที่ มากกว่าการใช้แบบจำลอง AI เมืองอุลซานเองก็มีศักยภาพด้านระบบอัตโนมัติสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ ระบบควบคุมโรงงานอุตสาหกรรม และฐานบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญด้าน AI อย่างไรก็ตาม ไม่พบข้อมูลเปรียบเทียบความสามารถในการทำงานร่วมกันของข้อมูลกระบวนการ การนำแบบจำลองกลับมาใช้ใหม่ และมาตรฐานร่วมกันระหว่างบริษัทพันธมิตรกับภูมิภาคชั้นนำระดับนานาชาติ หากระบบขององค์กรผูกขาดได้รับการเสริมสร้างความแข็งแกร่งระหว่างปี 2026 ถึง 2028 จะมีเพียงแกนหลักภายใน (AX) ขององค์กรขนาดใหญ่แต่ละแห่งเท่านั้นที่จะก้าวหน้า มากกว่าระบบนิเวศความร่วมมือระดับภูมิภาค  ความสามารถในการแข่งขันระดับโลกของอุลซานจึงถูกตัดสินว่าแบ่งออกเป็นสองส่วน คือ ความสามารถภายในขององค์กรขนาดใหญ่ และความสามารถในการกระจายตัวของภูมิภาคโดยรวม

ศูนย์ข้อมูล AI ซึ่งมีมูลค่ากว่า 7 ล้านล้านวอน ถือเป็นสัญญาณบ่งชี้ที่สำคัญเกี่ยวกับขนาดของการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ในภูมิภาค การมีส่วนร่วมของผู้ให้บริการคลาวด์ระดับโลกเชื่อมโยงโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผล เครือข่าย และพลังงานเข้ากับตลาดระหว่างประเทศ ในทางกลับกัน เงื่อนไขการใช้งาน ค่าใช้จ่าย ความปลอดภัย การคุ้มครองเทคโนโลยีหลักของประเทศ และมาตรฐานการส่งออกข้อมูลสำหรับบริษัทผู้ผลิตในท้องถิ่นยังไม่ได้มีการสรุปอย่างเป็นทางการ หากศูนย์ข้อมูลแห่งนี้สร้างโครงสร้างการดำเนินงานที่เน้นความต้องการ AI จากภายนอกในช่วงสองถึงสามปีข้างหน้า การเข้าถึงข้อมูลสำหรับโรงงานในเมืองอุลซานอาจถูกจำกัดไม่ว่าขนาดของการลงทุนจะเป็นอย่างไรก็ตาม  อุลซานได้รับการยกย่องว่าเป็นผู้นำด้านสถานที่ตั้งโครงสร้างพื้นฐาน AI แต่ยังไม่ได้รับการยืนยันเกี่ยวกับระบบการใช้ประโยชน์จากข้อมูลการผลิตของเมือง

เมื่อนำการลงทุน 7 ล้านล้านวอนในศูนย์ข้อมูล AI มาเชื่อมโยงกับงบประมาณสนับสนุน SME จำนวน 117.8 พันล้านวอนในปี 2026 จะเห็นได้ว่าขนาดของกลยุทธ์ AI ของเมืองอุลซานมีความแตกต่างอย่างมากระหว่างโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่และการสนับสนุนวิสาหกิจในท้องถิ่น แม้ว่าตัวเลขทั้งสองจะไม่สามารถเปรียบเทียบกันได้โดยตรงในแง่ของอัตราส่วนเนื่องจากลักษณะและช่วงเวลาที่แตกต่างกัน แต่ก็เผยให้เห็นช่องว่างเชิงโครงสร้างระหว่างการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานและการขยายโรงงาน เส้นทางที่การลงทุนในศูนย์ข้อมูลจะนำไปสู่การลดต้นทุนการคำนวณ การเข้าถึงข้อมูล และผลิตภาพ AI สำหรับ SME ยังคงไม่ได้รับการระบุ หากไม่สามารถสร้างความเชื่อมโยงนี้ได้ระหว่างปี 2026 ถึง 2028 การลงทุนขนาดใหญ่และการพัฒนา AX สำหรับวิสาหกิจในท้องถิ่นจะยังคงเป็นนโยบายที่แยกจากกัน  ช่องว่างเชิงตัวเลขของเมือง AI แห่งอุลซานอยู่ที่ระหว่างจำนวนการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานและจำนวนการปรับเปลี่ยนโรงงาน

การเชื่อมโยงเป้าหมายของบุคลากรด้าน AI ในอุตสาหกรรม 500 คน สตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีขั้นสูง 500 แห่ง และการสาธิตภาคสนาม 150 แห่ง ไม่ได้เป็นการรับประกันโอกาสในการสาธิตภาคสนามและการจัดหาบุคลากรให้กับสตาร์ทอัพแต่ละแห่งโดยอัตโนมัติ เนื่องจากช่วงเวลาและหัวข้อเป้าหมายแตกต่างกัน การคำนวณอัตราส่วนเชิงกลจึงไม่ถูกต้องเช่นกัน ไม่พบข้อมูลใดที่เชื่อมโยงบุคลากร บริษัท การสาธิต และสัญญาการผลิตเข้าด้วยกันในโครงการเดียว หากสะสมเฉพาะผลการดำเนินงานสำหรับแต่ละเป้าหมายในช่วงสองถึงสามปี จะเกิดความไม่สอดคล้องกันขึ้น กล่าวคือ มีการผลิตบุคลากรและจัดตั้งบริษัท แต่ไม่สามารถหาลูกค้าโรงงานได้ แม้ว่า  จะมีการนำเสนอขนาดของเป้าหมายระบบนิเวศของเมืองอุลซานแล้ว แต่ความหนาแน่นของการเชื่อมโยงนั้นยังไม่ได้รับการวัดอย่างเพียงพอ

เป้าหมายของ UNIST ในการฝึกอบรมผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ประมาณ 100 คนต่อปี สอดคล้องกับเป้าหมาย 500 คนในระยะเวลาห้าปี แม้ว่าแผนการจัดหาบุคลากรด้านการศึกษาจะได้รับการยืนยันแล้ว แต่ก็ไม่ได้เชื่อมโยงกับความต้องการงานเฉพาะด้านของอุตสาหกรรมยานยนต์ การต่อเรือ และปิโตรเคมีในเมืองอุลซาน ยิ่งไปกว่านั้น ข้อมูลเกี่ยวกับการจ้างงานในท้องถิ่น ระยะเวลาการทำงาน และผลการปฏิบัติงานในโครงการของบัณฑิตก็ยังไม่ได้เปิดเผย หากความต้องการของอุตสาหกรรมเปลี่ยนแปลงเร็วกว่าหลักสูตรระหว่างปี 2026 ถึง 2028 การขาดแคลนในตำแหน่งงานเฉพาะจะยังคงอยู่ต่อไปแม้ว่าจะบรรลุเป้าหมายด้านบุคลากรแล้วก็ตาม  แผนการพัฒนาบุคลากรด้าน AI ของเมืองอุลซานได้รับการประเมินว่ามีความสอดคล้องกันในเชิงปริมาณ แต่ความเหมาะสมสำหรับบทบาทงานในโรงงานยังไม่ได้รับการยืนยัน

งบประมาณ 13,000 ล้านวอนที่จัดสรรให้กับศูนย์ควบคุมแบบบูรณาการของนิคมอุตสาหกรรมสีเขียวอัจฉริยะ และ 294,200 ล้านวอนสำหรับแผนเมืองอัจฉริยะ แสดงให้เห็นว่ามีการลงทุนด้านโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลของเมืองและนิคมอุตสาหกรรมไปแล้ว โครงการ AX ของอุลซานได้ดำเนินการในรูปแบบของการควบคุม ดิจิทัลทวิน และข้อมูลเชิงพื้นที่มาตั้งแต่ก่อนการประกาศอย่างเป็นทางการแล้ว อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์ที่เปิดเผยต่อสาธารณะที่เชื่อมโยงจำนวนเงินลงทุนกับการลดอุบัติเหตุ การประหยัดพลังงาน และเวลาหยุดทำงานของอุปกรณ์ ยังไม่ได้รับการตรวจสอบ หากมีการเพิ่มการลงทุนด้าน AI ใหม่ในช่วงสองถึงสามปีข้างหน้า อาจเกิดฟังก์ชันที่ซ้ำซ้อนขึ้นโดยที่ยังไม่ได้ประเมินผลตอบแทนที่แท้จริงจากการลงทุนด้านดิจิทัลในอดีต  แม้ว่าปริมาณการลงทุนด้าน AI โดยรวมในอุลซานจะเพิ่มขึ้น แต่ประสิทธิภาพของสินทรัพย์การลงทุนที่มีอยู่ยังคงเป็น "ช่องว่างด้านข้อมูล"

การเชื่อมโยงเป้าหมายการสาธิตภาคสนาม 150 ครั้งกับการสนับสนุน AX สำหรับ SMEs สร้างศักยภาพให้ผลลัพธ์จากการสาธิตในองค์กรขนาดใหญ่แพร่กระจายไปยังบริษัทพันธมิตร อย่างไรก็ตาม ตัวชี้วัดต่างๆ เช่น จำนวนบริษัทพันธมิตรที่เข้าร่วมต่อการสาธิต จำนวนโรงงานจำลอง สัญญาที่ชำระเงิน และรายได้ที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ยังไม่ได้รับการเปิดเผย เนื่องจากจำนวนการสาธิตแสดงถึงจุดสัมผัสทางเทคโนโลยี และจำนวนการแพร่กระจายแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงทางอุตสาหกรรม จึงไม่เหมือนกัน หากไม่แยกแยะตัวเลขทั้งสองนี้ระหว่างปี 2026 และ 2028 การเพิ่มขึ้นของ PoC จะถูกประเมินสูงเกินไปในฐานะการแพร่กระจายของ AX ในโรงงาน ช่อง  ว่างเชิงตัวเลขที่ใหญ่ที่สุดใน AI ด้านการผลิตของ Ulsan อยู่ระหว่างจำนวนการสาธิตและจำนวนกระบวนการผลิต

ช่องว่างแรกคือการขาดฐานข้อมูลพื้นฐานของโรงงานแม้ว่าอุลซานจะมีอุตสาหกรรมหลักสามประเภทและโรงงานขนาดใหญ่ แต่สัดส่วนของแต่ละขั้นตอน ได้แก่ การเก็บรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ด้วย AI การแนะนำอัตโนมัติ และการควบคุมอัตโนมัติ ภายในกระบวนการโดยรวมนั้นไม่ได้เปิดเผย มันเป็นโครงสร้างที่ไม่มีตัวหารสำหรับการเปลี่ยนแปลง เมื่อโครงการสาธิตและการนำไปใช้เพิ่มขึ้นระหว่างปี 2026 ถึง 2028 การแยกแยะระหว่างกระบวนการที่มีการใช้งานซ้ำซ้อนและกระบวนการที่ไม่มีการใช้งานซ้ำซ้อนจึงเป็นเรื่องยาก  ช่องว่างที่ใหญ่ที่สุดใน Ulsan Manufacturing AX คือการขาดอัตราการใช้งานจริงเมื่อเทียบกับโรงงานทั้งหมด มากกว่าจำนวนโครงการ AI

ช่องว่างประการที่สองคือ การขาดการติดตามการเปลี่ยนผ่านจาก PoC ไปสู่การผลิตแม้ว่า Ulsan จะตั้งเป้าหมายไว้ที่การสาธิตภาคสนาม 150 ครั้ง แต่การดำเนินงานจริงของสายการผลิตและเกณฑ์การจ่ายเงินตามสัญญาหลังจากสิ้นสุดการสาธิตนั้นไม่ได้ถูกเปิดเผย การตรวจสอบเทคโนโลยีและผลลัพธ์ทางอุตสาหกรรมถูกแยกออกเป็นขั้นตอนที่แตกต่างกัน หากจำนวนการสาธิตกลายเป็นตัวชี้วัดประสิทธิภาพคงที่สำหรับสองถึงสามปี ความแตกต่างระหว่างบทเรียนที่ได้จากการสาธิตที่ล้มเหลวและแบบจำลองเชิงพาณิชย์ก็จะหายไป  ความพร้อมของ AI ในภาคอุตสาหกรรมถูกตัดสินว่าไม่ได้รับการยืนยันโดยพิจารณาจากอัตราการเปลี่ยนไปสู่การผลิตมากกว่าจำนวนโอกาสในการสาธิต

ช่องว่างที่สาม อยู่ที่ ขอบเขตข้อมูลระหว่างบริษัทขนาดใหญ่และซัพพลายเออร์ของพวกเขาในขณะที่บริษัทหลักมีสิ่งอำนวยความสะดวก บุคลากร ข้อมูล และความสามารถด้านความปลอดภัย ซัพพลายเออร์กลับเผชิญกับความท้าทายที่มากขึ้นในด้านต้นทุนการเก็บรวบรวมข้อมูลและการขาดแคลนบุคลากรผู้เชี่ยวชาญ แม้ว่าคุณภาพ เวลาในการส่งมอบ และต้นทุนภายในห่วงโซ่อุปทานเดียวกันจะเชื่อมโยงกัน แต่ระบบ AI ยังคงแยกจากกันสำหรับแต่ละบริษัท หากบริษัทขนาดใหญ่พัฒนาความสามารถด้าน AX ของตนก่อนระหว่างปี 2026 ถึง 2028 ซัพพลายเออร์อาจไม่สามารถตอบสนองความต้องการด้านข้อมูลและคุณภาพที่สูงขึ้นได้ช่องว่างในระบบนิเวศอุตสาหกรรมของอุลซานอยู่ที่ระหว่างการเพิ่มประสิทธิภาพภายในบริษัทขนาดใหญ่และการเพิ่มประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานทั้งหมด

ช่องว่างที่สี่คือการขาดการเชื่อมต่อระหว่างศูนย์ข้อมูล AI และโรงงานผลิตแม้ว่าโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผลขนาดใหญ่จะได้รับการจัดตั้งขึ้นแล้ว แต่เงื่อนไขเกี่ยวกับความปลอดภัยของข้อมูลโรงงาน ต้นทุน ความหน่วง การปกป้องเทคโนโลยีหลัก และการทำงานของโมเดลยังไม่ได้รับการตรวจสอบอย่างเป็นทางการ แม้ว่าศูนย์ข้อมูลและโรงงานจะตั้งอยู่ในภูมิภาคเดียวกัน แต่ก็ไม่ได้หมายความว่าจะก่อให้เกิดระบบนิเวศ AI เดียวกันโดยอัตโนมัติ หากโครงสร้างสัญญาและการดำเนินงานยังคงคงที่ตามความต้องการภายนอกเป็นเวลาสองถึงสามปี ข้อกำหนดด้านการเข้าถึงสำหรับบริษัทผู้ผลิตในท้องถิ่นก็จะถูกลดความสำคัญลงไป โครงสร้าง  พื้นฐานมีความพร้อมสูง แต่ความพร้อมในการใช้งานในภาคอุตสาหกรรมยังไม่ได้รับการตรวจสอบ

ช่องว่างที่ห้าคือการขาดการเปิดเผยข้อมูลเกี่ยวกับผลลัพธ์ของโรงงานผลลัพธ์ของการประยุกต์ใช้ AI สะท้อนให้เห็นในด้านผลิตภาพ ข้อบกพร่อง เวลาหยุดทำงานของอุปกรณ์ การใช้พลังงาน ความปลอดภัย และเวลาในการส่งมอบ แม้ว่าตัวเลขแต่ละรายการอาจมีข้อจำกัดเนื่องจากความลับทางการค้า แต่สถิติระดับภูมิภาคที่ไม่ระบุชื่อและอิงตามดัชนีก็ไม่มีให้ใช้งานเช่นกัน หากข้อมูลประสิทธิภาพสำหรับปี 2026–2028 ยังคงไม่ได้รับการเปิดเผย นโยบายจะถูกประเมินโดยพิจารณาจากจำนวนบริษัทที่ได้รับการสนับสนุนและโครงการนำร่องเท่านั้น  แม้ว่าการเปลี่ยนแปลงในโรงงานของอุลซานอาจเกิดขึ้นภายในบริษัทแต่ละแห่ง แต่ก็ยังไม่มีการยืนยันผ่านหลักฐานในระดับเมือง

ศูนย์ข้อมูล SK–AWS AI และโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่แล้วในนิคมอุตสาหกรรมและนิคมอุตสาหกรรมสีเขียวอัจฉริยะกำลังขยายรากฐานสำหรับการประมวลผล การเชื่อมต่อเครือข่าย และการควบคุม โครงสร้างพื้นฐานทางเทคโนโลยีของอุลซานได้เปลี่ยนไปสู่โครงสร้างที่แพลตฟอร์มคลาวด์ระดับโลกและแพลตฟอร์มเมือง/นิคมอุตสาหกรรมอยู่ร่วมกับเซิร์ฟเวอร์ของโรงงานแต่ละแห่ง อย่างไรก็ตาม อัตราการใช้งานจริง ต้นทุนการบริการ ความหน่วง และระดับความปลอดภัยของโรงงานในท้องถิ่นยังไม่ได้รับการยืนยัน เมื่อแบบจำลองการดำเนินงานของศูนย์ข้อมูลเสร็จสมบูรณ์ระหว่างปี 2026 ถึง 2028 เงื่อนไขการใช้งานเริ่มต้นจะมีความแน่นอนมากขึ้นในฐานะที่เป็นการเข้าถึงของภาคอุตสาหกรรมในระยะยาว  โครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผลได้รับการประเมินว่าอยู่ในช่วงการก่อสร้างขนาดใหญ่ ในขณะที่การเข้าถึงสำหรับการผลิตในท้องถิ่นนั้นถือว่าอยู่ในสถานะที่ไม่ได้รับการยืนยัน

เป้าหมายของการสรรหาบุคลากรด้าน AI ที่มีความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านจำนวน 500 คนจาก UNIST Novatus ถือเป็นการวางรากฐานสำหรับการจัดหาบุคลากรเฉพาะทาง การศึกษาด้านบุคลากรได้เปลี่ยนจากการวิเคราะห์ข้อมูลทั่วไปไปสู่รูปแบบการบูรณาการอุตสาหกรรมที่แก้ไขปัญหาในกระบวนการผลิต อย่างไรก็ตาม ความต้องการตามหน้าที่งานในภาคยานยนต์ การต่อเรือ และปิโตรเคมี ตลอดจนการรักษาบุคลากรที่จบการศึกษาไว้ในแต่ละภูมิภาค ยังไม่ได้รับการเปิดเผย หากบริษัทขนาดใหญ่ ศูนย์ข้อมูล และสตาร์ทอัพแข่งขันกันเพื่อแย่งชิงบุคลากรกลุ่มเดียวกันในช่วงสองถึงสามปีข้างหน้า การขาดแคลนแรงงานในวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) จะยิ่งแย่ลงก่อน  ในขณะที่แผนการจัดหาบุคลากรได้รับการยืนยันแล้ว แต่การกระจายตามอุตสาหกรรมและการรักษาบุคลากรในแต่ละภูมิภาคยังไม่ได้รับการยืนยัน

กระบวนการผลิตรถยนต์ การต่อเรือ และปิโตรเคมีนั้นเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีหลักของประเทศ ความลับทางการค้า และข้อมูลด้านความปลอดภัย ข้อมูลอุตสาหกรรมกำลังเปลี่ยนจากความเปิดกว้างไปสู่โครงสร้างการเรียนรู้ร่วมกันภายในขอบเขตความไว้วางใจที่จำกัด มาตรฐานของ Ulsan สำหรับมาตรฐานข้อมูลระหว่างบริษัท อำนาจ การปกปิดตัวตน การเรียนรู้แบบรวมศูนย์ และความรับผิดชอบของแบบจำลองยังไม่ได้รับการยืนยันในหลักฐานสาธารณะ หากระบบอิสระของแต่ละบริษัทกลายเป็นระบบที่มั่นคงระหว่างปี 2026 ถึง 2028 การรักษาความปลอดภัยข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ระดับภูมิภาคทั่วไปจะกลายเป็นเรื่องยาก  ความพร้อมของข้อมูลได้รับการประเมินว่าสูงในองค์กรขนาดใหญ่ แต่ต่ำในแง่ของการใช้งานร่วมกันในระดับภูมิภาค

สำนักงานใหญ่ส่งเสริมทุนด้านปัญญาประดิษฐ์ คณะกรรมการปัญญาประดิษฐ์ แผน SME AX และยุทธศาสตร์สตาร์ทอัพ เป็นรากฐานเชิงสถาบันสำหรับการดำเนินการ การบริหารจัดการด้านปัญญาประดิษฐ์ของเมืองอุลซานได้ขยายตัวจากหน่วยงานย่อยต่างๆ ไปสู่องค์กรเฉพาะทาง และระบบการดำเนินการแบบบูรณาการระหว่างภาครัฐ อุตสาหกรรม และสถาบันการศึกษา อย่างไรก็ตาม การกำกับดูแลแบบเปิดที่บูรณาการและจัดการเกณฑ์การยุติโครงการเฉพาะ การตรวจสอบประสิทธิภาพ สิทธิ์ในข้อมูล การเปลี่ยนแปลงด้านแรงงาน และความรับผิดชอบด้านความปลอดภัย ยังไม่ได้รับการยืนยัน เมื่อโครงการต่างๆ เพิ่มขึ้นในอีกสองถึงสามปีข้างหน้า ความคลุมเครือของขอบเขตความรับผิดชอบมากกว่าจำนวนของสถาบัน จะกลายเป็นความเสี่ยงในการดำเนินงาน  พบว่าแม้ความพร้อมเชิงสถาบันในการจัดตั้งกรอบการดำเนินการจะบรรลุผลแล้ว แต่ยังไม่ถึงกรอบความรับผิดชอบด้านปัญญาประดิษฐ์ในระดับอุตสาหกรรม

งบประมาณสนับสนุนวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) ในปี 2026 อยู่ที่ 117.8 พันล้านวอน เพิ่มขึ้น 26.0% จากปีก่อนหน้า และ AX (Automatic Innovation) ก็ถูกรวมอยู่ในทิศทางการสนับสนุนด้วย กลุ่มเป้าหมายของนโยบายได้ขยายจากบริษัทขนาดใหญ่และสถาบันวิจัยไปสู่ ​​SMEs ระดับภูมิภาค อย่างไรก็ตาม จำนวนบริษัท กระบวนการ ผลผลิต การจ้างงาน และยอดขายที่ได้รับการสนับสนุนจาก AX นั้นยังไม่ได้เปิดเผยแยกต่างหาก หากงบประมาณสนับสนุนรวมสำหรับปี 2026–2028 เพิ่มขึ้นเพียงอย่างเดียว การเปลี่ยนผ่านไปสู่สายการผลิต AI ที่แท้จริงจะผสมผสานกับการสนับสนุนทางการเงิน ช่องทางการขาย และการสนับสนุนนวัตกรรมโดยทั่วไป  แม้ว่าการขยายเป้าหมายไปยัง SMEs จะได้รับการยืนยันในขอบเขตของนโยบายแล้ว แต่ผลลัพธ์ในแง่ของโรงงานยังคงไม่ได้รับการยืนยัน

การสาธิตภาคสนาม 150 ครั้งที่มุ่งเน้นไปที่บริษัทขนาดใหญ่ ทำหน้าที่เป็นช่องทางให้สตาร์ทอัพและผู้จำหน่าย AI เข้าถึงข้อมูลกระบวนการจริง บริษัทเทคโนโลยีได้รับเงื่อนไขในการเปลี่ยนจากผู้รับประโยชน์จากโครงการวิจัยไปเป็นผู้แก้ปัญหาให้กับบริษัทผู้ผลิต อย่างไรก็ตาม เงื่อนไขเกี่ยวกับภาระค่าใช้จ่ายในการสาธิต สิทธิในทรัพย์สินทางปัญญา การเข้าถึงข้อมูล การซื้อเพิ่มเติม และการขยายไปยังลูกค้ารายอื่น ๆ ยังไม่ได้รับการเปิดเผย หากการสาธิตฟรีที่ปรับให้เหมาะกับบริษัทขนาดใหญ่ถูกทำซ้ำเป็นเวลาสองถึงสามปี ผู้จำหน่ายอาจสะสมเทคโนโลยีได้ แต่ล้มเหลวในการสร้างรายได้ต่อเนื่อง  ในขณะที่การขยายตัวของสตาร์ทอัพได้รับการยืนยัน ณ จุดที่ติดต่อกับภาคสนาม แต่ถือว่ายังไม่ได้รับการยืนยันในแง่ของการก่อตัวของตลาด

ปัญญาประดิษฐ์ในโรงงานส่งผลกระทบต่อภารกิจและความเสี่ยงที่คนงานต้องเผชิญ โดยเปลี่ยนแปลงการหยุดทำงานของอุปกรณ์ อุบัติเหตุทางความปลอดภัย การใช้พลังงาน และคุณภาพ ผลกระทบที่เกิดขึ้นจากการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีในภาคอุตสาหกรรม (Industrial AX) ไม่เพียงแต่ปรากฏให้เห็นในผลิตภาพขององค์กรเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความปลอดภัยในการทำงาน การเปลี่ยนแปลงงาน และความมั่นคงในการจ้างงานด้วย ข้อมูลสาธารณะจากเมืองอุลซานที่เชื่อมโยงอุบัติเหตุ งานที่มีทักษะ การจ้างงาน และการฝึกอบรมใหม่ก่อนและหลังการนำ AI มาใช้ยังไม่ได้รับการยืนยัน เมื่อระบบอัตโนมัติขยายตัวระหว่างปี 2026 ถึง 2028 ผลผลิตที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนการเปลี่ยนงานจะปรากฏในสถิติแยกต่างหาก  ผลกระทบของ AX ต่อคนงานยังไม่ได้รับการประเมิน เนื่องจากความปลอดภัย หน้าที่การงาน และการจ้างงานไม่ได้ถูกพิจารณาร่วมกัน

การลงทุนในศูนย์ข้อมูล AI และ AI ในภาคการผลิต ส่งผลให้ความต้องการใช้ไฟฟ้า น้ำ การก่อสร้าง และบริการในท้องถิ่นเพิ่มขึ้น ผลกระทบต่อผู้อยู่อาศัยและธุรกิจไม่ได้ปรากฏเพียงแค่การจ้างงานและรายได้ภาษีในท้องถิ่นเท่านั้น แต่ยังรวมถึงภาระต่อระบบไฟฟ้า สิ่งแวดล้อม และโครงสร้างพื้นฐานในการดำรงชีวิตด้วย อย่างไรก็ตาม ข้อมูลสาธารณะแบบบูรณาการเกี่ยวกับการจ้างงานในท้องถิ่น ไฟฟ้า น้ำ รายได้ภาษี และต้นทุนด้านสิ่งแวดล้อมที่เกี่ยวข้องกับศูนย์ข้อมูลยังไม่พร้อมใช้งาน หากการลงทุนในสิ่งอำนวยความสะดวกดำเนินไปในช่วงระยะเวลาสองถึงสามปี ผลประโยชน์ที่คาดหวังในเบื้องต้นจะคงที่ ในขณะที่ต้นทุนการดำเนินงานอาจปรากฏชัดหลังจากเสร็จสิ้นโครงการ  แม้ว่าการขยายตัวของโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาดใหญ่ในระดับภูมิภาคจะได้รับการยืนยันจากจำนวนเงินลงทุน แต่คุณค่าสุทธิในท้องถิ่นยังไม่ได้รับการยืนยัน

เขตอุตสาหกรรมยานยนต์ในเขตบุกกูมีลักษณะเด่นคือโรงงานผลิตรถยนต์สำเร็จรูปขนาดใหญ่ที่เชื่อมต่อกับเครือข่ายชิ้นส่วนและโลจิสติกส์ ในขณะที่เขตอุตสาหกรรมต่อเรือในเขตดงกูมีลักษณะเด่นคืออู่ต่อเรือขนาดใหญ่และโครงสร้างความร่วมมือและการเอาท์ซอร์สหลายระดับ ในเขตปิโตรเคมีของเขตนัมกูและเขตอุลจู กระบวนการต่อเนื่อง ท่อส่ง พลังงาน และความปลอดภัยเชื่อมโยงกันระหว่างบริษัทต่างๆ โครงสร้างนี้ทำให้ยากต่อการวัดการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมทั้งสามนี้โดยใช้นโยบาย AI ด้านการผลิตเพียงนโยบายเดียว ยังไม่มีการระบุแดชบอร์ดทั่วไปของเมืองอุลซานที่แยกแยะหน่วยกระบวนการและเกณฑ์ผลลัพธ์ตามภาคอุตสาหกรรม การเปรียบเทียบโครงการสาธิตจำนวนเท่ากันระหว่างปี 2026 และ 2028 ทำให้ความยากลำบากและผลกระทบของการแพร่กระจายตามอุตสาหกรรมบิดเบือน  ไป ความแตกต่างของ AX ภายในเมืองอุลซานนั้นเกิดจากการขาดมาตรฐานการวัดที่สะท้อนถึงความแตกต่างในโครงสร้างอุตสาหกรรมในระดับภูมิภาค

เขตบุกกู ดงกู และนัมกู ซึ่งเป็นที่ตั้งของบริษัทขนาดใหญ่จำนวนมาก แตกต่างจากเขตอุลจูกูน ซึ่งเป็นที่ตั้งของวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SME) และนิคมอุตสาหกรรม ในแง่ของศักยภาพด้านข้อมูล กำลังคน และการลงทุนด้านสิ่งอำนวยความสะดวก ในขณะที่บริษัทขนาดใหญ่สามารถนำ AI มาใช้ได้ผ่านการลงทุนภายใน แต่ธุรกิจขนาดเล็กต้องพึ่งพาการสนับสนุนจากภาครัฐและโครงสร้างพื้นฐานร่วมกันเป็นอย่างมาก ข้อมูลเปรียบเทียบอัตราการนำ AI มาใช้ จำนวนเงินลงทุน และประสิทธิภาพของบริษัทผู้ผลิตในแต่ละเขตและอำเภอยังไม่มีอยู่ หากประสิทธิภาพที่ขับเคลื่อนโดยบริษัทขนาดใหญ่ทำให้ค่าเฉลี่ยของอุลซานสูงขึ้นในอีกสองถึงสามปีข้างหน้า ช่องว่างสำหรับ SME ที่ยังไม่นำ AI มาใช้ก็จะลดลง  จึงสรุปได้ว่าค่าเฉลี่ย AX ของอุลซานอาจถูกประเมินสูงเกินไปเนื่องจากประสิทธิภาพของบริษัทขนาดใหญ่

แม้ว่าศูนย์ข้อมูล AI และโครงสร้างพื้นฐานด้านการวิจัยและสตาร์ทอัพจะตั้งอยู่ในภูมิภาคเฉพาะ แต่ความต้องการด้านการผลิตกลับกระจายอยู่ทั่วภาคอุตสาหกรรมต่างๆ ถึงแม้ระยะทางทางกายภาพจะสั้น แต่ความเหลื่อมล้ำในการใช้งานจะเกิดขึ้นหากการเข้าถึงความปลอดภัยของข้อมูล เครือข่าย สัญญา และบุคลากรเฉพาะทางแตกต่างกัน ระยะเวลาการใช้งานและต้นทุนของโครงสร้างพื้นฐาน AI โดยบริษัทต่างๆ ในแต่ละภูมิภาคยังไม่ได้รับการเปิดเผย หากลูกค้าและพันธมิตรกลุ่มแรกๆ มีความมั่นคงในช่วงปี 2026 ถึง 2028 ช่องว่างด้านผลิตภาพระหว่างบริษัทที่เชื่อมต่อและไม่เชื่อมต่อจะยืดเยื้อออกไป  พบว่าการเข้าถึง AI ในเมืองอุลซานนั้นไม่สมมาตรเนื่องจากขนาดของบริษัทและอำนาจในการเข้าถึงข้อมูลมากกว่าระยะทาง

ระบบควบคุมแบบบูรณาการของนิคมอุตสาหกรรมสีเขียวอัจฉริยะ (Smart Green Industrial Complex Integrated Control System) ตรวจสอบความเสี่ยงทั่วไปภายในนิคมอุตสาหกรรม แต่จุดประสงค์และข้อมูลของระบบนี้แตกต่างจากปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ใช้ในการผลิตของแต่ละโรงงาน โครงสร้างประกอบด้วยระบบประเมินความเสี่ยง (AX) ด้านความปลอดภัยระดับนิคมอุตสาหกรรมและระบบประเมินความเสี่ยง (AX) ด้านการผลิตภายในบริษัทที่ทำงานควบคู่กันไป ไม่มีระบบเชื่อมโยงข้อมูลสาธารณะที่เชื่อมโยงการแจ้งเตือน สถานะอุปกรณ์ และตารางการบำรุงรักษาของทั้งสองระบบ หากระบบแยกส่วนเหล่านี้ใช้งานอย่างแพร่หลายเป็นเวลาสองถึงสามปี ความล่าช้าระหว่างการประเมินความเสี่ยงของนิคมอุตสาหกรรมและการกำหนดการดำเนินงานของโรงงานก็  จะเพิ่มขึ้น พบว่าระบบประเมินความเสี่ยง (AX) ในพื้นที่อุตสาหกรรมอุลซานนั้นกระจัดกระจายระหว่างระดับนิคมอุตสาหกรรมและระดับโรงงาน

การลงทุนในศูนย์ข้อมูล AI ของ SK–AWS กำลังดำเนินการอยู่ และระบบส่งเสริมทุน AI ได้เปิดตัวอย่างเต็มรูปแบบในปี 2026 ช่วงปี 2026 ถึง 2028 จะเป็นช่วงที่มีการกำหนดรายละเอียดเกี่ยวกับการออกแบบ การก่อสร้าง และเงื่อนไขการดำเนินงานของศูนย์ข้อมูล รวมถึงโครงสร้างการใช้ประโยชน์ของบริษัทผู้ผลิตในท้องถิ่น มาตรฐานเกี่ยวกับอัตราการใช้ประโยชน์ของโรงงานในท้องถิ่น ความปลอดภัย ต้นทุน และบริการร่วมยังไม่ได้รับการยืนยัน เมื่อแบบจำลองการดำเนินงานเบื้องต้นเสร็จสมบูรณ์ ต้นทุนในการปรับความต้องการการผลิตในท้องถิ่นจากลำดับความสำคัญที่ต่ำกว่าจะเพิ่มขึ้น  ช่วงเวลาทองแรกถูกกำหนดไว้ก่อนที่ความสัมพันธ์ระหว่างโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลขนาดใหญ่และความต้องการของโรงงานจะถูกกำหนดโดยสัญญา

งบประมาณของกระทรวงการค้า อุตสาหกรรม และพลังงานสำหรับ Industrial AX ได้ขยายตัวเป็น 1.1347 ล้านล้านวอนภายในปี 2026 และงบประมาณสำหรับโรงงาน AI ก็เพิ่มขึ้นเป็น 220 พันล้านวอน National Manufacturing AX ได้เข้าสู่ระยะการแพร่กระจายในวงกว้าง โดยเปลี่ยนจากโครงการนำร่องแบบจำกัดไปสู่ระยะการขยายตัวในวงกว้าง อย่างไรก็ตาม ระยะเวลาดำเนินการในระดับภูมิภาคที่เชื่อมโยงโครงการที่ได้รับการคัดเลือกของอุลซาน กระบวนการผลิต และการขยายตัวของบริษัทพันธมิตรยังไม่ได้รับการยืนยัน หากภูมิภาคอื่น ๆ นำหน้ามาตรฐานเฉพาะอุตสาหกรรม ซัพพลายเออร์ และข้อมูลอ้างอิงระหว่างปี 2026 ถึง 2028 ข้อได้เปรียบของอุลซานในการรวมกลุ่มอุตสาหกรรมอาจกลายเป็นภาระสำหรับโรงงานที่ไม่ใช้ระบบอัตโนมัติที่มีอยู่  ช่วงเวลาทองที่สองคือสองถึงสามปีข้างหน้า ซึ่งทรัพยากร National AX จะได้รับการกำหนดให้เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรมเบื้องต้น

เมืองอุลซานตั้งเป้าหมายไว้ที่การสาธิตภาคสนาม 150 ครั้ง บุคลากรด้าน AI แบบบูรณาการอุตสาหกรรม 500 คน และสตาร์ทอัพด้านเทคโนโลยีขั้นสูง 500 แห่ง ในอีกห้าปีข้างหน้า ช่วงปี 2026 ถึง 2028 ถือเป็นการดำเนินการตามเป้าหมายครึ่งแรกและเป็นการกำหนดวิธีการประเมินผลการดำเนินงานให้มีเสถียรภาพ เกณฑ์สำหรับการเปลี่ยนไปสู่การผลิต รายได้ประจำ และผลลัพธ์ของโรงงานยังไม่ได้รับการเปิดเผย หากการประเมินผลเบื้องต้นถูกกำหนดตายตัวโดยอิงจากจำนวนการสาธิต การศึกษา และสตาร์ทอัพ จะทำให้การเปลี่ยนจุดสนใจไปที่การนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์ในภายหลังทำได้ยาก ช่วง  เวลา "ทอง" ครั้งที่สามถูกกำหนดไว้ก่อนที่หน่วยวัดประสิทธิภาพของ AI ในภาคอุตสาหกรรมจะถูกกำหนดให้เป็นการสาธิต

อุตสาหกรรมยานยนต์กำลังเผชิญกับรถยนต์ขับเคลื่อนสี่ล้อและรถยนต์ไฟฟ้า อุตสาหกรรมต่อเรือกำลังเปลี่ยนไปสู่เรืออัตโนมัติและเรือดิจิทัล และอุตสาหกรรมปิโตรเคมีกำลังเปลี่ยนผ่านไปสู่ภาวะอุปทานล้นเกิน การปล่อยก๊าซคาร์บอน และผลิตภัณฑ์ที่มีมูลค่าเพิ่มสูง การลงทุนด้าน AI ในเมืองอุลซานเกิดขึ้นพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างผลิตภัณฑ์ กระบวนการ และกำลังคนของทั้งสามอุตสาหกรรมนี้ ข้อมูลเกี่ยวกับพื้นฐานของกระบวนการและการเปลี่ยนแปลงงานตามภาคอุตสาหกรรมยังไม่สมบูรณ์ หลังจากที่โรงงาน บทบาทงาน และห่วงโซ่อุปทานได้รับการปรับโครงสร้างใหม่ระหว่างปี 2026 ถึง 2028 ข้อมูลและโครงสร้าง AI ที่เลือกไม่ถูกต้องจะฝังอยู่ในระบบการผลิตระยะยาว  ช่วงเวลา "ทอง" ที่สี่ไม่ได้ถูกกำหนดให้เป็นวงจรเทคโนโลยี AI แต่เป็นช่วงเวลาที่วงจรการลงทุนด้านสิ่งอำนวยความสะดวกของอุตสาหกรรมหลักของเมืองอุลซานเสร็จสมบูรณ์

12-1. กรณีศึกษาการประยุกต์ใช้ Golden Time ในหน่วยงานปกครองส่วนท้องถิ่นระดับพื้นฐาน ① — บุกกู

เขตบุกกูเป็นที่ตั้งของโรงงานอุลซานของฮุนไดมอเตอร์ และเป็นแหล่งรวมระบบนิเวศชิ้นส่วนยานยนต์และโลจิสติกส์ การเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีด้านยานยนต์ (Automotive AX) กำลังเปลี่ยนจากระบบอัตโนมัติในโรงงานไปสู่โครงสร้างแบบบูรณาการผลิตภัณฑ์และกระบวนการ โดยที่รถยนต์ไฟฟ้า รถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ (SDV) หุ่นยนต์ และข้อมูลคุณภาพเชื่อมโยงกัน อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะยังไม่ยืนยันถึงขอบเขตที่ประโยชน์ของการประยุกต์ใช้ AI ในรถยนต์สำเร็จรูปได้แพร่กระจายไปสู่การปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิต เวลาในการส่งมอบ และคุณภาพสำหรับซัพพลายเออร์ในเขตบุกกู หากระบบการผลิตรถยนต์สำเร็จรูปได้รับการปรับโครงสร้างใหม่โดยเน้นที่รถยนต์ไฟฟ้าและซอฟต์แวร์ระหว่างปี 2026 ถึง 2028 ซัพพลายเออร์ที่มีการเชื่อมต่อข้อมูลที่อ่อนแอจะพบว่าเป็นการยากที่จะรับมือได้โดยอาศัยเพียงความสามารถในการจัดหาที่มีอยู่เดิม  เขตบุกกูได้รับการประเมินว่าเป็นภูมิภาคที่มีศักยภาพสูงในการเป็นผู้นำ AX ของโรงงานขนาดใหญ่ แต่การเปลี่ยนแปลงของห่วงโซ่อุปทานทั้งหมดนั้นยังไม่ได้รับการยืนยัน

ปริมาณการผลิต ข้อบกพร่อง และเวลาหยุดทำงานในโรงงานผลิตรถยนต์สำเร็จรูปนั้นเชื่อมโยงกับข้อมูลการส่งมอบและคุณภาพของซัพพลายเออร์ชิ้นส่วน หน่วยสูงสุดของ AI ในโรงงานไม่ใช่สายการผลิตแต่ละสาย แต่เป็นห่วงโซ่อุปทานตั้งแต่การรับชิ้นส่วนไปจนถึงการจัดส่งรถยนต์สำเร็จรูป มาตรฐานแบบจำลองและข้อมูลระหว่างบริษัท รวมถึงผลลัพธ์ที่แบ่งปันกันนั้นยังไม่ได้รับการเปิดเผย หากการเพิ่มประสิทธิภาพภายในของผู้ผลิตรถยนต์สำเร็จรูปฝังรากลึกในอีกสองถึงสามปีข้างหน้า ซัพพลายเออร์จะต้องเผชิญกับเวลาส่งมอบที่สั้นลงและข้อกำหนดด้านคุณภาพที่สูงขึ้นโดยปราศจากพื้นฐานที่ใช้ AI  "ช่วงเวลาทอง" สำหรับซีกโลกเหนือถูกกำหนดให้เป็นช่วงเวลาก่อนที่ช่องว่างข้อมูลระหว่างผู้ผลิตรถยนต์สำเร็จรูปและซัพพลายเออร์จะได้รับการแก้ไขให้เป็นความไม่เท่าเทียมกันของห่วงโซ่อุปทาน มากกว่าที่จะเกิดขึ้นในช่วงที่โรงงานมีการใช้ระบบอัตโนมัติ

12-2. กรณีศึกษาการประยุกต์ใช้ช่วงเวลาทองในหน่วยงานปกครองส่วนท้องถิ่นระดับพื้นฐาน ② — ตงกู

เขตตงกูเป็นที่ตั้งของบริษัท HD Hyundai Heavy Industries ผู้รับเหมาช่วงต่อเรือ และแรงงานฝีมือจำนวนมาก การเติบโตอย่างรวดเร็วของอุตสาหกรรมต่อเรือและคำสั่งซื้อที่ค้างอยู่ทำให้เกิดข้อมูลภาคสนามขนาดใหญ่สำหรับการประยุกต์ใช้ AI หุ่นยนต์ และเทคโนโลยีอู่ต่อเรือดิจิทัลในกระบวนการผลิตจริง อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีหลักฐานในระดับภูมิภาคที่ยืนยันว่าการประยุกต์ใช้ AI ได้เปลี่ยนแปลงเวลาในการต่อเรือ การแก้ไขงาน คุณภาพการเชื่อม อุบัติเหตุด้านความปลอดภัย หรือการขาดแคลนแรงงานไปมากน้อยเพียงใด หากแรงกดดันด้านการผลิตในช่วงที่เศรษฐกิจเฟื่องฟูระหว่างปี 2026-2028 ถูกดูดซับโดยการขยายตัวของแรงงานชั่วคราวและการจ้างงานภายนอก ข้อมูลภาคสนามและกำลังการลงทุนที่มีอยู่สำหรับการเปลี่ยนแปลงจะหมดไปก่อนที่เศรษฐกิจจะตกต่ำ เขต  ตงกูได้รับการประเมินว่าเป็นภูมิภาคที่มีทั้งความต้องการในการสาธิต AI และกำลังทางการเงิน แต่ผลลัพธ์ของการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างยังไม่ได้รับการยืนยัน

อู่ต่อเรือพบว่าการนำแบบจำลองเดิมมาใช้ซ้ำๆ นั้นทำได้ยาก เนื่องจากลักษณะการออกแบบตามคำสั่งซื้อ อู่ต่อเรือขนาดใหญ่ และกระบวนการหลายขั้นตอน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในอุตสาหกรรมต่อเรือได้รับการออกแบบมาให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อบูรณาการเข้ากับการเปลี่ยนแปลงการออกแบบ วัสดุ ลำดับการทำงาน และบุคลากรที่มีทักษะ มากกว่าการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ของอุปกรณ์เพียงชิ้นเดียว ปัจจุบันยังไม่มีข้อมูลการทำงานสาธารณะที่เชื่อมโยงข้อมูลกระบวนการระหว่างผู้รับเหมาหลักและผู้รับเหมาช่วงกับประสิทธิภาพการผลิตเฉพาะงาน หากมีการสาธิตหุ่นยนต์และระบบวิชั่นแต่ละอย่างแยกจากกันในช่วงระยะเวลาสองถึงสามปี ข้อมูลเหล่านั้นจะไม่สามารถนำมารวมกันเพื่อลดระยะเวลาการก่อสร้างโดยรวมของอู่ต่อเรือทั้งหมดได้ ช่วงเวลาทองของตง  กู (Donggu’s Golden Time) คือช่วงเวลาสำหรับการประเมินผลกระทบแบบบูรณาการที่เปลี่ยนแปลงระยะเวลานำ (Lead Time) โดยรวมของโครงการต่อเรือ มากกว่าจำนวนเทคโนโลยีที่สาธิต

หากโครงสร้างการดำเนินงานของศูนย์ข้อมูล AI แยกออกจากภาคการผลิตในท้องถิ่น อุลซานอาจเป็นที่ตั้งของโครงสร้างพื้นฐานด้านการคำนวณ แต่ไม่ใช่ภูมิภาคที่สร้างมูลค่าจากข้อมูลอุตสาหกรรม ยังไม่มีการยืนยันความเชื่อมโยงระหว่างการลงทุน 7 ล้านล้านวอนกับเงื่อนไขการใช้งานของบริษัทผู้ผลิต หากโครงสร้างลูกค้าสำหรับสัญญาในระยะยาว ไฟฟ้า และบริการคลาวด์ถูกกำหนดตายตัวระหว่างปี 2026 ถึง 2028 โอกาสในการจัดลำดับความสำคัญของการเข้าถึงในท้องถิ่นและการบูรณาการบริการเฉพาะด้านการผลิตก็จะลดลง  การสูญเสียครั้งแรกไม่ใช่ผลจากการดึงดูดศูนย์ข้อมูล แต่เป็นเวลาที่จะใช้ในการเปลี่ยนโครงสร้างพื้นฐานด้านการคำนวณให้กลายเป็นผลิตภาพทางอุตสาหกรรมในท้องถิ่น

หากการตรวจสอบภาคสนามไม่ได้รับการเปลี่ยนผ่านไปสู่การผลิต ข้อมูลจากโรงงานจะถูกนำไปใช้สำหรับโครงการเฉพาะกิจ และโมเดลจะถูกยุติโดยไม่มีการบำรุงรักษา อุลซานมีเป้าหมายการตรวจสอบ 150 รายการ แต่เกณฑ์สำหรับการเปลี่ยนผ่านไปสู่การใช้งานเชิงพาณิชย์ยังไม่ได้รับการยืนยัน หากการทดสอบแนวคิด (PoC) สะสมมากขึ้นในช่วงสองถึงสามปี บริษัทต่างๆ จะต้องแบกรับภาระความเหนื่อยล้าจากการตรวจสอบและต้นทุนการจัดหาข้อมูล ในขณะที่ซัพพลายเออร์ไม่สามารถสร้างรายได้ประจำได้  การสูญเสียครั้งที่สองไม่ได้ขึ้นอยู่กับงบประมาณการตรวจสอบ แต่ขึ้นอยู่กับความไว้วางใจระหว่างโรงงานและบริษัท AI และระยะเวลาที่จำเป็นสำหรับการใช้งานเชิงพาณิชย์

หากช่องว่างความเร็วระหว่างกลุ่มบริษัทขนาดใหญ่ AX กับพันธมิตร AX กว้างขึ้น คุณภาพ การส่งมอบ และมาตรฐานความปลอดภัยในห่วงโซ่อุปทานจะสูงขึ้น แต่ความสามารถในการตอบสนองของ SMEs อาจตามไม่ทัน แม้ว่าการสนับสนุน SMEs จะขยายออกไปในปี 2026 แต่อัตราการเปลี่ยนแปลงโรงงานที่แท้จริงยังไม่ได้รับการตรวจสอบ เมื่อระบบของผู้ผลิตรถยนต์รายใหญ่ ผู้ต่อเรือ และบริษัทปิโตรเคมีมีความมั่นคงมากขึ้นระหว่างปี 2026 ถึง 2028 ต้นทุนการเข้าสู่ตลาดสำหรับบริษัทพันธมิตรที่ยังไม่เชื่อมโยงกันจะสูงขึ้น  การสูญเสียประการที่สามไม่ใช่แค่ผลิตภาพของ SMEs แต่ละรายเท่านั้น แต่ยังรวมถึงความสมบูรณ์ของห่วงโซ่อุปทานในระดับภูมิภาคของเมืองอุลซานด้วย

แม้ว่าจะมีการฝึกอบรมบุคลากรด้าน AI แล้ว แต่หากไม่นำไปสู่โครงการในสถานที่จริงที่บริษัทต่างๆ ในเมืองอุลซาน หรือการจ้างงานระยะยาว ผลลัพธ์ทางการศึกษาเหล่านั้นก็จะถูกส่งต่อไปยังภูมิภาคอื่น แม้ว่าจะมีเป้าหมายไว้ที่ประมาณ 100 คนต่อปี และ 500 คนในระยะเวลาห้าปี แต่จำนวนผู้ที่ได้รับการจ้างงานและคงอยู่ในองค์กรยังไม่ได้รับการยืนยัน เนื่องจากการแข่งขันด้านบุคลากรที่มีความสามารถจะทวีความรุนแรงขึ้นในหมู่ศูนย์ข้อมูล บริษัทขนาดใหญ่ และสตาร์ทอัพในช่วงสองถึงสามปีข้างหน้า การขาดแคลนบุคลากรด้าน AI ในวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) จะยิ่งแย่ลง  การสูญเสียประการที่สี่ไม่ได้อยู่ที่จำนวนบุคลากรที่ได้รับการฝึกอบรม แต่เป็นการสูญเสียทุนมนุษย์ในท้องถิ่นที่มีทั้งความรู้ด้านกระบวนการและความรู้ด้าน AI

เมืองอุลซานมีทั้งความต้องการด้านการผลิตขนาดใหญ่ในอุตสาหกรรมยานยนต์ การต่อเรือ และปิโตรเคมี รวมถึงบุคลากรที่มีความสามารถและงานวิจัยจาก UNIST ที่ตั้งของบริษัทขนาดใหญ่ การสนับสนุนสตาร์ทอัพ และศูนย์ข้อมูลระดับโลก ความต้องการ อุปทาน และโครงสร้างพื้นฐานของ AI ในภาคอุตสาหกรรมจึงอยู่ร่วมกันในภูมิภาคเดียว อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีการระบุระบบรันไทม์สาธารณะที่เชื่อมโยงองค์ประกอบเหล่านี้เข้ากับผลลัพธ์ของโรงงาน (Factory Outcome) เพียงหนึ่งเดียว จึงยังมีโอกาสที่จะประเมินการเชื่อมต่อระหว่างกันก่อนที่โครงสร้างการดำเนินงานของแต่ละองค์ประกอบจะแยกตัวออกจากกันอย่างชัดเจนระหว่างปี 2026 ถึง 2028  ปัจจุบัน โอกาสอยู่ที่การกำหนดอัตราการเปลี่ยนโรงงานของสินทรัพย์ที่บูรณาการแล้ว มากกว่าการเพิ่มสินทรัพย์ AI เข้าไป

โรงงานผลิตรถยนต์ ต่อเรือ และปิโตรเคมี สร้างข้อมูลขนาดใหญ่เกี่ยวกับคุณภาพ อุปกรณ์ ความปลอดภัย และพลังงาน อุลซานไม่ใช่ภูมิภาคที่ขาดแคลนปัญหาทางอุตสาหกรรมในโลกแห่งความเป็นจริงที่จำเป็นสำหรับการเรียนรู้ด้วย AI อย่างไรก็ตาม การเรียนรู้ร่วมกันในระดับภูมิภาคยังไม่ได้รับการยืนยันเนื่องจากความแตกต่างในความลับขององค์กรและมาตรฐานข้อมูล เมื่อโครงสร้างข้อมูลเฉพาะของบริษัทมีความซับซ้อนมากขึ้นในอีกสองถึงสามปีข้างหน้า ต้นทุนในการเผยแพร่แบบจำลองทั่วไปไปยังบริษัทพันธมิตรก็จะเพิ่มขึ้น  ปัจจุบัน โอกาสอยู่ที่การประเมินความเป็นไปได้ของการเรียนรู้ร่วมกันจากข้อมูลกระบวนการที่มีอยู่ แทนที่จะสร้างข้อมูลใหม่

การขยายงบประมาณอุตสาหกรรม AX ระดับชาติและการเพิ่มการสนับสนุน SMEs ในเมืองอุลซานเกิดขึ้นพร้อมกัน โครงสร้างที่เงินทุนจากภายนอกและภายในเพิ่มขึ้นพร้อมกันนั้นสร้างเงื่อนไขที่เอื้อต่อการดูดซับต้นทุนคงที่เริ่มต้นของการผลิต AI อย่างไรก็ตาม ข้อมูลเกี่ยวกับการทับซ้อนของโครงการ ช่องว่างในกระบวนการ และการเชื่อมโยงประสิทธิภาพยังไม่ได้รับการยืนยัน เมื่อผ่านพ้นช่วงการขยายตัวทางการคลังปี 2026-2028 ไปแล้ว อาจเป็นเรื่องยากที่จะได้รับการลงทุนด้านการสาธิตและโครงสร้างพื้นฐานในระดับเดียวกันอีกครั้ง  ปัจจุบัน โอกาสอยู่ที่ช่วงการขยายตัวทางการคลังที่แหล่งเงินทุนต่างๆ สามารถเชื่อมโยงกับการผลิตได้มากกว่าขนาดของเงินอุดหนุน

แม้ว่าการบูมของการต่อเรือ การเปลี่ยนแปลงผลิตภัณฑ์ยานยนต์ และแรงกดดันจากการปรับโครงสร้างปิโตรเคมี จะเป็นสถานการณ์ทางอุตสาหกรรมที่แตกต่างกัน แต่ทั้งหมดล้วนต้องการการออกแบบข้อมูลกระบวนการและประสิทธิภาพการผลิตใหม่ อุลซานมีพอร์ตโฟลิโอการผลิตที่ช่วยให้สามารถเปรียบเทียบการสาธิตเฉพาะอุตสาหกรรมได้ แทนที่จะใช้นโยบาย AI ทั่วไปเพียงอย่างเดียว ตัวชี้วัดประสิทธิภาพทั่วไปในอุตสาหกรรมต่างๆ ยังไม่ได้รับการระบุ หากการเปลี่ยนแปลงเฉพาะอุตสาหกรรมเกิดขึ้นในอีกสองถึงสามปีข้างหน้า โอกาสเริ่มต้นในการเรียนรู้จากหลักฐานความสำเร็จและความล้มเหลวร่วมกันจะหายไป  ปัจจุบัน โอกาสไม่ได้ถูกกำหนดโดยการจัดกลุ่มอุตสาหกรรมทั้งสามไว้ภายใต้เทคโนโลยีเดียวกัน แต่ถูกกำหนดโดยกรอบเวลาที่สามารถเปรียบเทียบได้โดยอิงจากผลลัพธ์เดียวกัน

รันไทม์ AX อุตสาหกรรม

กระบวนการพื้นฐาน → การเก็บรวบรวมข้อมูล → การสาธิต AI → การประยุกต์ใช้ในสายการผลิต → ผลลัพธ์ด้านคุณภาพ การหยุดชะงัก ต้นทุน ความปลอดภัย และพลังงาน → การจำลองแบบซัพพลายเออร์ → รายได้ประจำ → ความสามารถในการแข่งขันทางอุตสาหกรรม → กระบวนการถัดไป

การเร่งพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน + หลักฐานการเปลี่ยนแปลงโรงงาน ช่องว่าง

การประกาศให้เมืองอุลซานเป็นเมืองแห่งปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ก่อให้เกิดผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมผ่านการลงทุนในด้านการจัดการ บุคลากร การสาธิต การเงิน และศูนย์ข้อมูล

การเปลี่ยนแปลงด้านผลิตภาพ คุณภาพ ความปลอดภัย และการใช้พลังงานในระดับโรงงาน ไม่ได้ส่งผลปรากฏให้เห็นชัดเจนทั่วทั้งเมือง

ความเสี่ยงในปัจจุบันไม่ได้อยู่ที่การขาดแคลนการลงทุนใน AI แต่เป็นโครงสร้างที่การลงทุนขนาดใหญ่ไม่สามารถเปลี่ยนผ่านจากขั้นตอนการสาธิตและโครงสร้างพื้นฐานไปสู่การผลิตในโรงงานได้

ช่วงเวลาระหว่างปี 2026 ถึง 2028 คือช่วงเวลาที่อัตราการเปลี่ยนโรงงานเป็นอุตสาหกรรม ไม่ใช่ชื่อของเมือง AI ที่จะเป็นตัวกำหนดสถานะที่แท้จริงของเมืองอุลซาน

ผลลัพธ์สุดท้ายคือ ช่องว่างหลักฐานการเร่งพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานและการเปลี่ยนแปลงโรงงาน

1. จำนวนโรงงานผลิตทั้งหมดในเมืองอุลซาน
2. จำนวนกระบวนการผลิตทั้งหมดจำแนกตามอุตสาหกรรม
3. อัตราการประมวลผลการรวบรวมข้อมูล
4. อัตราการประยุกต์ใช้ AI ในโรงงานและกระบวนการผลิต
5. ความแตกต่างระหว่างระบบอัตโนมัติและการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์
6. อัตราส่วนของกระบวนการที่แนะนำโดย AI และกระบวนการควบคุมอัตโนมัติ
7. จำนวนจุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของ PoC ในภาคสนาม
8. PoC → อัตราการแปลงการผลิต
9. อัตราการคงอยู่ของลูกค้า 12 เดือนหลังจากการนำไปใช้งานจริง
10. อัตราการผลิตซ้ำของโรงงานที่แตกต่างกันสำหรับรุ่นเดียวกัน
11. ระยะเวลาหยุดทำงานของอุปกรณ์ก่อนและหลังการประยุกต์ใช้ AI
12. อัตราข้อบกพร่องและการแก้ไขงานก่อนและหลังการประยุกต์ใช้ AI
13. ระยะเวลานำส่งผลิตภัณฑ์ก่อนและหลังการประยุกต์ใช้ AI
14. ความเข้มข้นของพลังงานก่อนและหลังการประยุกต์ใช้ AI
15. อุบัติเหตุและเหตุการณ์เฉียดฉิวด้านความปลอดภัยก่อนและหลังการประยุกต์ใช้ AI
16. โครงการ AI ร่วมระหว่างบริษัทขนาดใหญ่และบริษัทพันธมิตร
17. อัตราการประยุกต์ใช้ AI ของพันธมิตร
18. จำนวนเงินสนับสนุน SME AX บริษัทที่ได้รับประโยชน์ และผลลัพธ์
19. จำนวนบริษัทผู้ผลิตในเมืองอุลซานที่ใช้ศูนย์ข้อมูล
20. ต้นทุนการคำนวณและเวลาในการประมวลผลของบริษัทผู้ผลิต
21. อัตราการจ้างงานบุคลากรด้าน AI ในบริษัทต่างๆ ในเมืองอุลซาน
22. อัตราการจ้างงานบุคลากรด้าน AI ในพื้นที่ (ระยะเวลา 1 ปี และ 3 ปี)
23. อัตราค่าจ้างตามสัญญาของบริษัทสตาร์ทอัพกับบริษัทขนาดใหญ่
24. รายได้ประจำและการลงทุนต่อเนื่องในบริษัท AI ภาคอุตสาหกรรม
25. ผลตอบแทนจากการผลิตเมื่อเทียบกับการลงทุนใน AI

ช่องว่างข้อมูล:จากหลักฐานสาธารณะ ยังไม่มีการยืนยันถึงกระบวนการ Ulsan Manufacturing AX Runtime ที่เชื่อมโยงศูนย์ข้อมูล AI, บุคลากร, สตาร์ทอัพ, การเงิน → การสาธิตภาคสนาม → การประยุกต์ใช้ในสายการผลิต → ผลผลิต, คุณภาพ, ความปลอดภัย, พลังงาน → การเผยแพร่สู่พันธมิตร → รายได้ประจำของบริษัท AI ไปยังโรงงาน/โครงการเดียวกันและช่วงเวลาเดียวกัน

รันไทม์เชน

การคำนวณ, บุคลากรที่มีความสามารถ, ข้อมูลกระบวนการ → การพิสูจน์แนวคิด → การผลิต → ผลลัพธ์จากโรงงาน → การขยายห่วงโซ่อุปทาน → รายได้ประจำ → ผลผลิตภาคอุตสาหกรรม → ความสามารถในการแข่งขันด้านการผลิตระดับโลก

แหล่งที่มา · การตรวจสอบ

• Ulsan Metropolitan City ส่งเสริม Ulsan เป็นเมืองหลวงของ AI
• เทศบาลนครอุลซานลงทุนในศูนย์ข้อมูล AI ของ SK–AWS
• เขตพิเศษเพื่อโอกาสและการพัฒนาศูนย์ข้อมูล AI นครอุลซาน
• นครอุลซาน การรวมตัวทางอุตสาหกรรม สตาร์ทอัพ AI บุคลากร และกลยุทธ์การสาธิตภาคสนาม
• แผนพัฒนาวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อมและส่งเสริมนวัตกรรม นครอุลซาน ปี 2026
• ศูนย์ควบคุมแบบบูรณาการ นิคมอุตสาหกรรมอัจฉริยะสีเขียว นครอุลซาน
• Ulsan Metropolitan City, แผนเมืองอัจฉริยะปี 2022–2026
• กระทรวงการค้า อุตสาหกรรม และพลังงาน ขยายการลงทุนในโรงงาน AX และ AI ระดับอุตสาหกรรม
• กระทรวงการค้า อุตสาหกรรม และพลังงาน นโยบายอุตสาหกรรมใหม่สำหรับยุคปัญญาประดิษฐ์
• Ulsan Metropolitan City, สถานะประชากร Ulsan ณ เดือนพฤษภาคม 2026

ข้อมูลเชิงโครงสร้างที่ยังคงหลงเหลืออยู่จากการวิเคราะห์นี้

ศูนย์ข้อมูล AI ผลิตงานประมวลผล ในขณะที่โรงงานผลิตผลผลิต การที่ทั้งสองสถานที่ตั้งอยู่ในเมืองเดียวกันไม่ได้หมายความว่างานประมวลผลจะกลายเป็นผลผลิตโดยอัตโนมัติ งานประมวลผลของศูนย์ข้อมูลจะเปลี่ยนเป็นมูลค่าการผลิตได้ก็ต่อเมื่อสิทธิ์ ความปลอดภัย ต้นทุน และความหน่วงของข้อมูลโรงงานเชื่อมโยงกับระบบบำรุงรักษาในสถานที่ของโมเดล AI แล้วเท่านั้น

ลักษณะโครงสร้างของเมืองอุลซานไม่ได้อยู่ที่การขาดแคลนความต้องการ AI แต่เป็นเพราะความต้องการนั้นถูกจำกัดอยู่ภายในบริษัทต่างๆ ในขณะที่โรงงานผลิตรถยนต์ ต่อเรือ และปิโตรเคมีสร้างข้อมูลจำนวนมหาศาล แต่หากไม่สามารถก้าวข้ามขอบเขตขององค์กรและอุตสาหกรรมได้ ผู้ให้บริการ AI จะต้องสร้างต้นแบบการทำงาน (Proof of Concept หรือ PoC) ใหม่ทุกครั้ง และบริษัทคู่ค้าก็ต้องแบกรับต้นทุนการเปลี่ยนแปลงเดิมๆ ซ้ำแล้วซ้ำเล่า

ดังนั้น แนวคิดเชิงโครงสร้างที่สำคัญของเมือง AI แห่งอุลซาน คือ การรวมกลุ่มการคำนวณและการรวมกลุ่มการเรียนรู้นั้นแตกต่างกันในขณะที่ศูนย์ข้อมูลรวบรวมการคำนวณไว้ในที่เดียว การเรียนรู้ในภาคอุตสาหกรรมจะไม่ถูกรวมกลุ่มเว้นแต่จะมีการนำการทดลอง ความล้มเหลว และผลลัพธ์เฉพาะของแต่ละโรงงานมาใช้ซ้ำ สิ่งที่อุลซานต้องการไม่ใช่การเป็นศูนย์ AI ที่ใหญ่ที่สุด แต่เป็นความเร็วในการนำการเรียนรู้จากโรงงานหนึ่งไปสู่โรงงานถัดไป

ทฤษฎีช่วงเวลาทอง — จุดที่อุลซานจะกลายเป็นเมือง AI ระดับโลกนั้นไม่ใช่ในวันที่ศูนย์ข้อมูล AI สร้างเสร็จสมบูรณ์ แต่เป็นวันที่ต้นแบบ (Proof of Concept หรือ PoC) ของโรงงานแห่งหนึ่งเปลี่ยนไปสู่การผลิตจริง และผลลัพธ์นั้นถูกนำไปใช้ซ้ำเพื่อปรับปรุงข้อบกพร่อง การหยุดทำงาน ต้นทุน และความปลอดภัยในโรงงานอื่นๆ และบริษัทพันธมิตร หากเส้นทางการทำซ้ำนี้ไม่เกิดขึ้นระหว่างปี 2026 ถึง 2028 อุลซานจะเหลือเพียงโครงสร้างพื้นฐานด้านการประมวลผลขนาดใหญ่และการสาธิต AI จำนวนมาก แต่ความเร็วในการเรียนรู้ของอุตสาหกรรมการผลิตโดยรวมจะไม่เปลี่ยนแปลง