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'인공지능 로봇'통합검색 결과 입니다. (48건)

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구글, 애자일로봇 파트너십 체결…AI 로봇 생태계 선점 가속

구글이 차기 인공지능(AI) 경쟁 격전지로 '로봇'을 지목하며 관련 생태계 장악에 속도를 내고 있다. 구글 딥마인드는 25일 독일 로봇 기업 애자일로봇와 전략적 연구 파트너십을 체결했다고 공식 홈페이지를 통해 밝혔다. 이번 협력은 AI를 실제 물리 환경에 적용하는 핵심 전략으로, 산업용 로봇을 중심으로 한 AI 확장에 초점을 맞춘다. 구글은 이번 파트너십을 통해 '제미나이 로보틱스' 파운데이션 모델을 애자일로봇의 산업용 로봇에 적용할 계획이다. 이를 통해 로봇의 작업 수행 능력과 상황 판단, 추론 기능을 한층 고도화한다는 전략이다. 애자일로봇은 센서 기반 지능형 로봇 팔과 휴머노이드 로봇을 개발하는 기업이다. 현재 전 세계에 2만대 이상의 산업용 로봇 시스템을 구축하며 대규모 현장 적용 경험을 확보하고 있다. 구글은 이번 협력을 통해 실제 산업 현장에서 생성되는 데이터를 확보하게 된다. 이는 AI 모델 성능 개선과 로봇 기능 확장을 동시에 이루는 핵심 자산이다. 제미나이 로보틱스 모델은 생성형 AI 기반으로 로봇의 행동을 제어한다. '제미나이 로보틱스-ER'은 확장된 추론 능력을 통해 복잡한 작업 수행을 지원한다. 이 기술은 애자일로봇의 센서 기반 로봇 팔과 휴머노이드 시스템에 적용돼 제조 현장에서 실증될 예정이다. 특히 구글은 로봇 배치, 데이터 수집, 모델 학습, 재배포로 이어지는 'AI 플라이휠' 구조 구축에 집중하고 있다. 실제 환경에서 축적된 데이터를 기반으로 모델을 고도화하고, 개선된 모델을 다시 현장에 적용하는 방식이다. 애자일로봇은 이미 전 세계 2만대 이상의 로봇을 운영 중으로 대규모 실증 환경을 제공할 수 있는 파트너로 평가된다. 구글은 최근 로봇 분야에서 협력을 빠르게 확대하고 있다. 지난해 미국 앱트로닉과 휴머노이드 로봇 개발에 나섰고, 올해 초에는 현대차그룹의 보스턴 다이내믹스와 협력해 아틀라스 로봇용 AI 모델 개발을 추진한다고 밝혔다. 로봇 소프트웨어 기업 인트린식도 최근 본사 조직으로 편입해 제조업 중심 플랫폼으로 육성하고 있다. 이 같은 행보는 아마존, 테슬라 등과의 경쟁을 의식한 전략으로 풀이된다. 물류, 제조, 건설 등 물리 산업에서 AI 활용이 본격화되면서, 실제 환경에서 작동하는 로봇 기술이 새로운 경쟁 축으로 부상하고 있기 때문이다. 다만 내부에서는 우려도 제기된다. 보스턴 다이내믹스가 국방 분야와 협력해온 이력으로 인해 일부 딥마인드 직원들이 윤리적 문제를 제기한 것으로 알려졌다. 그럼에도 구글은 관련 인재 영입과 투자를 확대하며 로봇 전략을 강화하고 있다. 자오펑 첸 애자일로봇 CEO는 "이미 전 세계 2만대 이상의 로봇 솔루션을 설치하며 대규모 지능형 자동화를 입증했다"며 "구글 딥마인드의 제미나이 로보틱스 모델을 통합해 빠르게 성장하는 시장에서 기술 경쟁력을 확보하겠다"고 밝혔다. 캐롤리나 파라다 구글 딥마인드 로보틱스 총괄은 "차세대 로봇을 위한 더 발전된 AI 모델을 개발하고 다양한 산업으로 확산하기 위해 협력하게 됐다"며 "이번 연구는 AI의 실제 적용을 확대하는 중요한 단계"라고 말했다.

2026.03.25 10:39남혁우 기자

제논, '피지컬 AI 랩' 가동…휴머노이드 기반 상용화 추진

제논이 피지컬 인공지능(AI) 사업에 본격 착수하며 산업 현장에서 활용 가능한 차세대 엔터프라이즈 AI 시장 공략을 확대한다. 제논은 '피지컬 AI 랩'을 가동하고 관련 연구를 본격화한다고 24일 밝혔다. 피지컬 AI 랩은 제논이 올해 1월 출범한 '피지컬 AI TFT' 전략을 실제 기술 개발로 연결하는 핵심 연구 거점이다. 명대우 최고기술책임자(CTO)가 운영과 기술 개발을 총괄하며 소프트웨어(SW) 중심 AI 기술을 실제 물리 시스템과 결합하는 연구를 중점 추진한다. 특히 연내 휴머노이드 로봇을 활용한 시니어 케어 서비스 상용화를 목표로 다양한 환경에서도 안정적으로 작동하는 AI 기술 구현에 집중한다. 피지컬 AI 랩에는 하드웨어(HW) 제어와 물리적 상호작용 학습을 위한 전용 트레이닝 인프라가 구축됐다. 실제 로봇과 센서 환경에서 데이터를 수집하고 이를 학습에 반영할 수 있도록 설계해 현실 공간에서의 적용 가능성과 기술 완성도를 높이는 데 초점을 맞췄다. 이를 통해 제논은 기업 환경에서 수행되는 다양한 물리적 업무를 자동화할 수 있는 엔터프라이즈 피지컬 AI 플랫폼을 구축한다는 목표다. 현재 피지컬 AI 랩은 유니트리의 휴머노이드 로봇 'G1'을 활용한 시니어 휴먼케어 프로젝트를 중심으로 운영되고 있다. 고령화 사회에서 증가하는 돌봄 수요에 대응하기 위해 돌봄 보조와 생활 지원 등 다양한 시나리오를 검증하고 요양 및 생활 지원 환경 중심으로 데이터 수집과 시뮬레이션을 진행 중이다. 제논은 특정 HW에 국한되지 않는 범용 피지컬 AI 기술 확보에도 나선다. 휴머노이드뿐 아니라 양팔 로봇, 4족 보행 로봇 등 다양한 형태의 HW에 적용 가능한 AI 엔진 개발을 추진해 산업 전반으로 적용 범위를 확대할 계획이다. 또 오는 5월 '국제인공지능대전'에서 피지컬 AI 랩의 연구 성과와 관련 솔루션을 공개하고 기업 맞춤형 피지컬 AI 및 휴머노이드 솔루션 상용화를 추진할 예정이다. 인도네시아 법인을 거점으로 글로벌 시장 확대도 모색한다. 명대우 제논 CTO는 "우리는 이미 검색증강생성(RAG) 기반 챗봇을 넘어 AI가 복합 태스크를 이해하고 완결하는 '액셔너블 AI'로 기업용 생성형 AI의 패러다임을 한차례 진화시킨 바 있다"며 "이번 피지컬 AI 랩 가동도 이러한 기술 로드맵의 연장선상에서 산업 현장의 실질적 혁신을 가속화하기 위한 전략적 선택"이라고 밝혔다. 이어 "그간 축적해온 AI 기술력을 바탕으로 다양한 형태의 HW와 환경에 즉각 도입 가능한 피지컬 AI를 조기에 상용화하고 엔터프라이즈 피지컬 AI의 새로운 표준을 제시하겠다"고 덧붙였다.

2026.03.24 17:01한정호 기자

엔비디아, '범용 로봇 시대' 연다…피지컬 AI 통합 플랫폼 출시

엔비디아가 인공지능(AI) 로봇 개발 전 과정을 통합한 피지컬 AI 플랫폼을 공개했다. 엔비디아는 19일(현지시간)까지 미국 새너제이에서 열린 'GTC 2026'에서 차세대 로보틱스 개발을 위한 통합 플랫폼을 발표했다. 플랫폼은 데이터 생성과 학습, 시뮬레이션, 엣지 배포까지 아우르는 클라우드 투 로봇 워크플로를 기반으로 구성됐다. 이번 발표 핵심은 여러 작업을 수행하면서 특정 업무도 정밀하게 처리하는 '전문가형 범용 로봇'이다. 이를 위해 비전 언어 행동(VLA) 모델 기반의 추론 구조를 적용해 로봇이 인식과 판단, 행동을 통합적으로 수행하도록 설계했다. 엔비디아는 오픈소스 기반 '아이작' 플랫폼을 중심으로 모델과 데이터 파이프라인, 시뮬레이션, 런타임을 통합했다. 특히 '아이작 GR00T N' 모델을 통해 개발자가 로봇 지능을 초기화하고 이후 학습을 확장할 수 있도록 지원한다. 엔비디아는 로봇 개발 핵심으로 데이터 확보 방식을 꼽았다. 실제 센서 데이터와 시뮬레이션 기반 합성 데이터를 결합해 대규모 학습 데이터를 빠르게 생성하는 구조를 제시했다. 합성 데이터는 실제 환경에서 수집하기 어려운 극한 상황까지 학습할 수 있다는 점에서 중요성이 커지고 있다. 가트너에 따르면 엣지 AI 학습에서 합성 데이터 비중은 현재 20% 수준이지만 2030년에는 90% 이상으로 확대될 전망이다. 이를 위해 엔비디아는 '옴니버스 누렉'과 '아이작 텔레옵'을 정식 출시했다. 센서 데이터 기반으로 실제 환경을 시뮬레이션으로 재현하고 원격 조작 데이터를 학습 데이터로 활용할 수 있도록 지원한다. 로봇 학습 단계에서는 아이작 랩을 활용해 수천 개 물리 기반 시뮬레이션 환경을 병렬로 구성한다. 이를 통해 실제 환경에서는 수년이 걸리는 학습을 단기간에 수행할 수 있도록 돕는다. 또 뉴턴 물리 엔진과 통합해 중력과 충돌 등 현실 물리 법칙을 반영한 정밀 시뮬레이션을 구현했다. 이를 통해 로봇이 다양한 환경에서 안정적으로 동작하도록 훈련할 수 있다. 배포 전 단계에서는 소프트웨어 인 더 루프와 하드웨어 인 더 루프 테스트를 통해 실제 환경 적용성을 검증한다. 이후 젯슨 기반 엣지 컴퓨팅 환경에서 실시간 추론과 센싱을 수행하도록 한다. 엔비디아는 이 전체 과정을 하나의 오픈소스 워크플로 형태로 제공한다. 이를 통해 개발자가 구성 요소를 자유롭게 조합할 수 있도록 도울 방침이다. 디지털 트윈 기반 '메가' 블루프린트를 통해 수백 대 규모 로봇 테스트까지 확장 가능하게 했다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 "AI와 시뮬레이션, 실제 로봇을 연결하는 통합 플랫폼이 차세대 로보틱스의 핵심"이라며 "개발자들이 데이터부터 배포까지 전체 과정을 가속할 수 있도록 지원한다"고 밝혔다.

2026.03.20 17:21김미정 기자

[현장] 로봇이 걷고 AI가 집을 꾸민다…스타트업 기술 혁신 한자리에

아마존웹서비스(AWS)와 한국 스타트업이 함께 만든 기술 협력의 결과물이 서울 코엑스 곳곳에서 펼쳐졌다. AWS는 17일 서울 코엑스에서 'AWS 유니콘데이 2026'을 개최해 AI 시대 스타트업의 성장 전략과 클라우드 기반 혁신 사례를 공유했다. 행사장에는 스타트업과 함께 구현한 AI 솔루션을 체험할 수 있는 'AI 익스피리언스 존'이 마련돼 실제 서비스와 기술 데모가 관람객들에게 공개됐다. 현장에는 로봇 관제 플랫폼부터 비전 AI 광고, AI 인테리어 설계, 스트리밍 플랫폼, 휴머노이드 로봇까지 다섯 개 국내 스타트업의 기술이 전시됐다. 첫 번째 부스에서는 로봇 관제 스타트업 팀그릿의 기술이 시연됐다. 전시장 한가운데 놓인 바퀴형 로봇과 4족 보행 로봇이 동시에 움직이며 하나의 화면에서 통합 제어되는 모습이 펼쳐졌다. 팀그릿의 로봇 관제 플랫폼 '코비즈'는 서로 다른 제조사의 로봇을 하나의 인터페이스에서 운영할 수 있도록 설계된 것이 특징이다. 로봇에서 전송되는 영상과 센서 데이터, 위치 정보 등이 클라우드를 통해 실시간으로 연결된다. 현장에서는 로봇과 XR 기기를 결합한 360도 영상 스트리밍까지 확인할 수 있었다. 이 솔루션은 AWS IoT 그린그래스 등 클라우드 기술을 기반으로 구축돼 원격 제어와 데이터 처리를 지원한다. 옆 부스에선 비전 AI 기업 피치에이아이의 광고 분석 시스템이 소개됐다. 전시 화면에는 카메라로 촬영된 보행자 데이터가 실시간으로 분석되며 성별과 연령대에 맞는 광고 콘텐츠가 자동으로 추천됐다. 오프라인 광고는 그동안 효과 측정이 어렵다는 한계가 있었지만, 피치에이아이는 AI 분석과 데이터 대시보드를 통해 광고 운영을 데이터 기반으로 전환하는 기술을 선보였다. AWS 기반 데이터 파이프라인과 시각화 도구를 활용해 비전 AI 데이터를 분석하고 의사결정을 지원하는 구조다. AI 인테리어 스타트업 아키스케치 부스에선 관람객이 자연어로 "북유럽 스타일 거실을 만들어 달라"고 입력하자 가구와 마감재가 자동으로 배치된 3D 공간이 화면에 나타났다. 기존에는 사용자가 직접 가구를 배치해야 했지만 AI 에이전트가 디자인을 추천하고 견적까지 계산해주는 방식이다. 아키스케치 솔루션에 주소만 입력하면 실제 아파트 도면을 3D로 불러와 설계를 시작할 수 있고 AI가 생성한 이미지는 약 1분 만에 실사 수준으로 렌더링된다. 이 기능은 아마존 베드록 에이전트코어 기반 AI 에이전트와 서버리스 아키텍처를 통해 구현됐다. 스트리밍 플랫폼 '씨미(CIME)'를 선보인 마플 부스에서는 4K 초고화질 방송이 실시간으로 송출됐다. 시연자가 방송 화면을 보며 박수를 치면 약 1초 뒤 스마트폰 화면에 동일한 장면이 나타났다. 낮은 지연시간과 고화질 스트리밍이 특징으로, AWS의 라이브 스트리밍 서비스인 아마존 IVS를 활용해 구현됐다. 플랫폼은 스트리머 수수료를 낮춰 사용자 상호작용을 높이면서도 고객 수익을 확대하는 구조를 구축했다. 행사장 한편에선 휴머노이드 로봇도 등장했다. 에이로봇이 개발한 산업용 로봇 '앨리스(ALICE)'다. 제조 현장에서 사람과 함께 작업하는 것을 목표로 설계된 모델로, 에이로봇이 자체 개발한 액추에이터를 적용해 산업 현장에서 필요한 힘과 정밀 제어를 동시에 확보했다. 로봇의 판단과 제어는 현장에서 이뤄지지만 대규모 학습과 데이터 분석은 AWS 기반 클라우드에서 진행된다. 여러 로봇이 축적한 데이터를 활용해 모델을 지속적으로 개선하는 구조다. 에이로봇은 이 기술력을 토대로 국가 프로젝트에 참여하고 있다. 데모 부스 곳곳에선 기술 설명을 듣기 위해 관람객이 모여들었다. 일부는 로봇을 직접 촬영하거나 AI가 생성한 인테리어 이미지를 살펴보며 스타트업 관계자에게 질문을 이어갔다. AWS와 스타트업의 협력 사례를 중심으로 구성된 데모존은 단순 기술 시연을 넘어 실제 서비스로 이어진 AI 활용 사례를 보여주는 공간으로 꾸려졌다. 데모 투어를 이끈 김진아 AWS 스타트업 솔루션즈 아키텍트는 "이전 행사에서는 AWS 직원들의 기술 아이디어 중심으로 데모를 보여줬다면, 올해는 고객사와 협업해 실제 비즈니스 문제를 해결하고 혁신한 사례를 중심으로 구성했다"고 강조했다.

2026.03.17 11:16한정호 기자

AWS-엔비디아, 피지컬 AI 스타트업 육성…韓 위로보틱스 선정

아마존웹서비스(AWS)가 엔비디아, 매스로보틱스와 함께 피지컬 인공지능(AI) 생태계 확장에 박차를 가한다. 유망 로보틱스 스타트업을 선발해 클라우드 인프라와 AI 개발 도구, 글로벌 네트워크를 제공하며 산업 자동화 시장을 겨냥한 차세대 로봇 기술 상용화를 지원한다는 전략이다. AWS는 엔비디아 인셉션, 매스로보틱스와 공동 운영하는 '피지컬 AI 펠로우십' 2기 참여 기업을 발표했다고 13일 밝혔다. 피지컬 AI 펠로우십은 로보틱스 스타트업이 실제 산업 현장에서 활용 가능한 지능형 기계를 개발하고 확장할 수 있도록 지원하는 프로그램이다. AWS·엔비디아·매스로보틱스가 기술 지원과 인프라, 글로벌 생태계 연결을 제공해 스타트업이 프로토타입 단계에서 엔터프라이즈급 배포까지 빠르게 성장하도록 돕는 것이 목적이다. 이번 2기에는 농업, 건설·재생에너지, 산업 자동화, 리테일·물류, 로보틱스 데이터 인프라, 원격 조종, 웨어러블 및 휴머노이드 로보틱스 등 다양한 분야에서 활동하는 9개 스타트업이 참여한다. 프로그램에는 ▲버로 ▲컨피그 ▲델티아 ▲하플리 로보틱스 ▲루미너스 로보틱스 ▲로보토 AI ▲텔레이그지스턴스 ▲테라 로보틱스 등을 비롯해 한국 스타트업인 위로보틱스가 선정됐다. 최근 산업 현장에서 로봇과 지능형 기계를 활용하려는 수요가 빠르게 증가하면서 피지컬 AI 분야에 대한 관심이 확대되고 있다. AWS는 이러한 흐름에 맞춰 스타트업이 실제 환경에서 로봇 기반 AI 시스템을 구현하고 확장할 수 있도록 기술과 자원을 집중 지원한다는 방침이다. 펠로우십에 참여한 기업은 AWS 생성형 AI 이노베이션 센터 소속 과학자와 엔지니어의 기술 지원을 받는다. 또 약 20만 달러(약 2억 9860만원) 규모의 AWS 크레딧과 전용 기술 지원 채널을 통해 클라우드와 컴퓨팅 리소스를 활용할 수 있다. 엔비디아도 AI 개발 환경 지원에 나선다. 참여 기업은 엔비디아 로보틱스 플랫폼인 '아이작' 프레임워크와 '코스모스' 모델, 개발자 교육 프로그램 등을 활용할 수 있다. 엔비디아 인셉션 프로그램을 통해 소프트웨어·하드웨어 이용 혜택도 제공받는다. 매스로보틱스는 스타트업이 로봇 기술을 실제 환경에서 시험하고 상용화할 수 있도록 시설과 테스트 환경, 글로벌 로보틱스 커뮤니티 네트워크를 제공한다. 참여 기업들은 오는 5월 보스턴에서 열리는 '로보틱스 서밋 & 엑스포'에서 기술과 제품을 공개할 예정이다. 제이슨 베넷 AWS 글로벌 스타트업 부문 부사장은 "피지컬 AI는 로보틱스 분야에서 가장 변혁적인 기회 중 하나로, 스타트업이 이 지능형 시스템을 실험실 밖 시장으로 이끄는 데 앞장서고 있다"며 "우리 과학자·엔지니어를 연결하고 클라우드 크레딧과 AI 서비스를 제공해 스타트업의 피지컬 AI 확장 속도를 높일 것"이라고 밝혔다. 하워드 라이트 엔비디아 스타트업 에코시스템 부문 부사장은 "우리와 AWS가 협력해 강력한 기술 시너지를 증명하고 있다"며 "스타트업이 혁신을 가속화하고 변혁적 AI 솔루션을 시장에 출시할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

2026.03.13 16:40한정호 기자

LG CNS, 피지컬 AI 풀스택 갖춘다…美 로봇기업 덱스메이트 투자

LG CNS가 휴머노이드 로봇을 중심으로 한 피지컬 인공지능(AI) 사업 전략을 본격화한다. 로봇 하드웨어(HW)부터 로봇 파운데이션 모델(RFM), 운영 플랫폼까지 결합한 풀스택 서비스 구축을 통해 산업 현장에서 실제 활용 가능한 로봇 생태계를 만든다는 목표다. LG CNS는 미국 로봇 기업 덱스메이트에 전략적 투자를 단행했다고 10일 밝혔다. 이번 투자는 LG의 기업주도형 벤처캐피털(CVC)인 LG테크놀로지벤처스를 통해 진행됐다. 산업 현장에 최적화된 휴머노이드 로봇 HW 경쟁력을 확보하기 위한 전략적 투자로 평가된다. 실리콘밸리에 위치한 덱스메이트는 글로벌 로봇 브레인 개발 기업들이 연구용 표준 HW로 채택할 만큼 성능을 인정받은 휴머노이드 로봇을 개발하는 기업이다. 특히 인간형 로봇의 작업 능력을 유지하면서도 장시간 안정적인 작업을 위해 다리 대신 휠 기반 하체 구조를 적용한 것이 특징이다. 덱스메이트 로봇은 휠 기반 하체와 고속 작업에 특화된 양팔, 비전 센서를 통해 주변 환경을 인식하는 머리 구조로 설계됐다. 36개 이상의 자유도를 기반으로 정밀한 양손 협동 작업이 가능하며 양팔 기준 약 15kg의 적재 하중을 지원한다. 또 한 번 충전으로 20시간 이상 작업이 가능해 물류센터나 제조공장 등 산업 현장에서 안정적으로 활용될 수 있다. LG CNS는 이번 투자로 이족보행 휴머노이드와 사족보행 로봇에 이어 휠 타입 휴머노이드까지 확보하며 로봇 HW 라인업을 확장하게 됐다. 이를 기반으로 로봇 HW, RFM, 운영·학습 플랫폼을 결합한 풀스택 로봇 전환(RX) 서비스를 제공할 계획이다. LG CNS는 로봇 운영과 학습을 위한 자체 플랫폼도 개발 중이다. 동시에 로봇 사업 확대를 위한 글로벌 파트너십과 투자도 지속하고 있다. 지난해 6월에는 미국 로봇 브레인 개발 기업 스킬드 AI에 투자하고 파트너십을 체결해 산업 맞춤형 RFM 고도화를 추진 중이다. 물류·유통·제조 현장의 데이터를 기반으로 로봇 개념검증(PoC) 프로젝트도 다수 진행 중이다. 로봇이 물류센터나 제조공장에서 물품을 적재·분류하거나 선박 조립 상태 및 품질을 검사하는 등 실제 산업 현장에서의 업무 수행 능력을 검증하고 있다. 이준호 LG CNS 스마트물류·시티사업부 전무는 "이번 투자는 로봇 하드웨어와 RFM, 플랫폼을 유기적으로 결합해 대규모 로봇 운영을 가능하게 하고 산업 현장에 빠르게 확산시키기 위한 전략적 행보"라며 "기술 검증을 넘어 실제 현장에 즉시 적용 가능한 휴머노이드 로봇 사업 모델을 실증해 피지컬 AI 시대를 선도해 나갈 것"이라고 밝혔다.

2026.03.10 10:00한정호 기자

LG CNS, 상반기 세 자릿수 경력 채용…AI·로봇 경쟁력 강화

LG CNS가 올해 상반기 세 자릿수 규모 경력직 채용에 나서며 인공지능(AI)·로보틱스 등 미래 핵심 사업 분야 인재 확보를 본격화한다. LG CNS는 AI·로보틱스·글로벌 금융·컨설팅·데이터센터·전사적자원관리(ERP)·스마트팩토리 등 주요 사업 전반에 걸쳐 대규모 경력 채용을 실시한다고 2일 밝혔다. 이번 채용은 주요 전략 사업 분야를 중심으로 진행된다. 모집 분야와 관련한 실무 경험과 전문성을 갖춘 인재라면 전공과 연차에 관계없이 지원 가능하다. LG CNS는 최신 기술을 산업 현장에 적용해 실질적인 비즈니스 혁신을 이끌어낼 수 있는 실전형 인재 확보에 초점을 맞출 계획이다. AI 직무는 고객 비즈니스에 최적화된 AI 모델과 서비스를 설계·구현하는 역할을 맡는다. LG CNS AI 전환(AX) 인재는 금융·공공·제조·제약·바이오 등 다양한 산업 영역에 특화된 에이전틱 AI를 개발하며 산업별 AI 역량을 축적하게 된다. 앞서 LG CNS는 공공 분야에서 한국은행과 함께 국내 최초로 에이전틱 AI 기반 디지털화폐 자동결제 시스템을 실증했으며 외교부 지능형 AI 데이터 플랫폼 등 대형 프로젝트를 수행 중이다. 금융권에서는 NH농협은행 생성형 AI 플랫폼, 미래에셋생명 정보계 차세대 시스템 등 대규모 AX 사업을 잇달아 추진하고 있다. 제약·바이오 분야에서도 종근당 제품 품질평가 자동화 시스템을 구축하고 보건복지부의 K-AI 신약개발 플랫폼 관련 사업 계약을 체결하는 등 적용 범위를 넓히고 있다. 로보틱스 직무는 물류·제조 현장의 로봇 기반 자동화 프로젝트를 수행한다. 산업 현장에 로봇을 신속히 투입할 수 있도록 학습시키고 안정적이고 효율적으로 작동할 수 있도록 운영·관제 플랫폼을 고도화하는 역할을 담당한다. 현재 LG CNS는 10여 개 물류·제조 고객사와 산업용 휴머노이드 로봇 기술검증(PoC)을 진행 중이다. 로봇 전환(RX) 인재는 실제 산업 환경에서 로봇의 학습·적용·고도화 전 과정을 경험하며 현장 중심 역량을 축적할 수 있다. 이와 함께 LG CNS는 미국 실리콘밸리에 위치한 AI·로보틱스 연구개발(R&D)센터를 통해 차세대 로봇 선행 기술을 연구하고 국내 퓨처 로보틱스 랩을 통해 현장 적용 중심의 로봇 기술 R&D를 진행하고 있다. 스킬드 AI 등 글로벌 로봇 기업과의 전략적 협력도 확대 중이다. 임직원 대상 AI 활용 환경도 강화하고 있다. LG AI연구원의 챗엑사원과 오픈AI의 챗GPT 엔터프라이즈를 도입해 사내 업무 전반에서 생성형 AI를 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 클로드·제미나이·챗GPT 등 주요 AI 모델 약 20여 개 버전을 한 곳에서 비교·검증할 수 있는 AI 프롬프트 스튜디오도 운영 중이다. LG CNS 관계자는 "글로벌 수준의 AX·RX 리더십을 확보하고 핵심 기술 경쟁력을 지속적으로 강화하기 위해 인재 채용과 육성에 주력하고 있다"며 "AI·로보틱스 등 신기술을 실제 산업 현장에 적용해 고객의 차별화된 경쟁력을 만들어가고자 하는 인재들에게 최적의 교육과 업무 환경을 제공할 것"이라고 밝혔다.

2026.03.02 10:00한정호 기자

한국기계연구원, 신입 연구11· 기술3· 행정1 선발

한국기계연구원이 인공지능 전환(AX), 인공지능(AI) 로봇, 탄소중립 등 미래 전략기술 분야 연구 역량 강화와 디지털 기반 기계기술 혁신 가속화를 위한 인재 15명을 선발한다. 올해 처음 실시하는 신입직원 공개채용이다. 연구직, 기술직, 행정직 등 총 3개 직군 13개 분야 15명을 채용할 계획이다. 주요 모집 분야는 연구직(11명)은 ▲에너지 시스템용 터보기계기술 ▲지능형 로봇 ▲인공지능 기반 기계 및 로봇 기술 ▲바이오기계 시스템 설계 및 제어 기술 ▲나노 AX/DX기술 ▲디지털트윈 및 AI 기반 자율제조 에이전트 기술 ▲열유동 및 실내환경 진단·예측·관리 기술 개발 ▲기계 설계·해석 AI 에이전틱 기술 ▲에이전틱 AI 및 데이터 엔지니어링 기술 등의 분야로 선발한다. 기술직(3명)은 ▲저탄소 에너지 시스템 안전 기술 ▲지능형 로봇 ▲일반행정(행정 부서 지원), 행정직(1명)은 ▲일반행정(대외협력)이다. 서류 접수는 오늘부터 오는 3월 13일 오전 11시까지다. 1차 서류전형, 2차 필기전형(NCS, 해당 분야 한정), 3차 면접전형을 거쳐 최종 합격자는 6월 17일 발표한다. 임용 예정일은 6월 29일이다. 기계연은 1976년 설립 이후 자율제조, 탄소중립, AI로봇, 나노융합 등 기계분야 전반을 연구하는 정부출연연구기관이다.

2026.02.20 16:37박희범 기자

LG AI연구원, '피지컬 AI' 전담팀 확대 개편…"로봇 상용화 시동"

LG그룹이 휴머노이드 로봇 상용화를 앞당기기 위해 피지컬 인공지능(AI) 전담팀을 확대한 것으로 전해졌다. 15일 업계에 따르면 LG AI연구원은 지난달 기존 '비전랩'을 '피지컬인텔리전스랩'으로 확대 개편했다. 해당 랩은 연구원을 구성하는 7개 최상위 조직 중 하나다. 기존 이미지·영상 인식 중심 연구에서 한발 더 나아가 로봇과 스마트팩토리를 구동하는 행동 모델 개발을 전담한다. 행동 모델은 로봇이 단순히 주변 환경을 인식하는 단계를 넘어 물체를 집거나 장애물을 피하는 과정에서 관절과 액추에이터를 어떻게 움직일지 구체적으로 명령하는 기술이다. 언어·비전 모델보다 기술 난도가 높아 피지컬 AI 시대 핵심 경쟁력으로 평가된다. 특히 로봇이 인간의 동작을 모방하도록 학습시키는 행동 데이터는 확보 자체가 쉽지 않고 구조도 복잡해 모델 고도화가 까다롭다. 이에 따라 연구원은 데이터 연구를 담당하는 '데이터인텔리전스랩'과 협업 체계를 강화해 학습·검증 환경을 체계화했다. 그동안 LG AI연구원은 한국이 국가 차원에서 피지컬 AI를 위한 행동 데이터 수집이 시급하다고 강조한 바 있다. 김승환 LG AI연구원 상무는 지난해 지디넷코리아 인터뷰에서 국가 차원 로봇 데이터 생산 센터 구축이 중요하다고 밝혔다. 김 상무는 "로봇 데이터센터에서는 로봇 이동부터 물체 조작, 접촉 과정에서 발생하는 힘, 실패 사례까지 모두 데이터로 수집된다"며 "텍스트·이미지 중심의 생성형 AI와 달리 물리 세계에서 작동하는 피지컬AI에 필수적인 학습 자산"이라고 설명했다. 이어 "피지컬 AI 경쟁력은 결국 누가 더 빨리, 더 많은 현실 데이터를 확보하느냐에 달려 있다"고 덧붙였다.

2026.02.15 10:38김미정 기자

카카오벤처스, 美 로봇 시뮬레이션 스타트업 '패럴랙스 월즈' 투자

카카오벤처스가 미국 소재의 로봇 시뮬레이션 스타트업 '패럴랙스 월즈'에 시드 투자를 완료했다고 5일 밝혔다. 이번 라운드는 미국 실리콘밸리 벤처캐피탈 페어 주도로 현지 딥테크 전문 투자사, 국내 유수 대기업 등이 공동 참여했다. 패럴랙스 월즈는 로봇이 산업 현장에 투입되기 전에 실제와 똑같은 가상공간에서 미리 훈련하고 시험할 수 있는 시뮬레이션 플랫폼을 개발한다. 복잡한 전문 장비 없이 제조 공장이나 물류 창고 같은 공간을 현실의 물리 법칙에 근거해 정교하게 구현하는 기술이다. 물리 법칙이 적용된 고정밀 가상 공간을 통해 로봇이 수만 번의 시행착오를 안전하게 미리 겪으며 학습하도록 돕는다. 이를 통해 로봇의 환경 적응 능력을 극대화하고, 적은 비용으로 안전한 로봇 작업 환경을 구축할 수 있다. 기존 산업 현장은 로봇 도입을 위해 작업을 멈추고 현장을 계측하거나 돌발상황에 대처하지 못해 셧다운이 발생하는 등 막대한 비용과 안전상 위험을 감수해야 했다. 패럴랙스 월즈는 로봇 도입이 본격화되는 오늘날, 가상 환경을 실제 물리 세계에 적용할 때 발생하는 데이터 공백, 심투리얼(Simulation to Reality) 격차를 해결하며 로봇 도입의 진입 장벽을 낮추고 있다. 현재 제조·건설·용접 등 정밀한 로봇 제어가 필수적인 산업군에서 패럴랙스 월즈 솔루션을 활용 중이다. 엔비디아 옴니버스, 언리얼, 유니티 등 기존 산업용 시뮬레이션 생태계와 호환되는 범용성을 갖췄다. 또 현장 인력도 쉽게 사용할 수 있는 높은 사용성을 무기로 고객사를 확보하고 있다. 이번 투자 유치를 기점으로 세계적인 제조·로봇 인프라를 갖춘 한국을 포함해 아시아 시장 진출을 본격화하며 엔터프라이즈 고객 확보에 집중할 계획이다. 패럴랙스 월즈는 AI컴퓨터 비전 분야 세계적 석학인 스탠퍼드대 페이페이 리 교수 연구실 출신이 주축이 된 팀이다. 공동 창업자인 턴메이 아그라왈, 옴카르 레나비카르는 엔비디아, BMW, 미쉐린 등 글로벌 빅테크와 제조기업에서 로보틱스, 3D, AI 인터페이스 연구를 주도해 온 피지컬 AI 분야 최정예 전문가로 꼽힌다. 학계를 이끄는 전문 이론과 산업 현장의 실무 감각을 모두 겸비했다는 평가를 받는다. 신정호 카카오벤처스 수석 심사역은 "패럴랙스 월즈는 로봇 하드웨어와 AI 모델이 고도화될수록 효용이 기하급수적으로 커지는 구조적 매력도를 가진 곳이자 컴퓨터 비전과 로보틱스 분야에서 글로벌 탑티어 수준의 기술력과 네트워크를 갖춘 팀”이라며 “글로벌 제조·로봇 산업의 중추인 아시아 시장에서 '로봇 네이티브' 시대를 앞당기는 핵심 인프라가 될 것이라 기대한다”고 말했다. 턴메이 아그라왈 패럴랙스 월즈 대표는 “한국은 전 세계에서 제조 역량이 가장 뛰어난 국가로 산업 현장에서의 효용을 극대화할 수 있는 최적의 시장”이라며 “산업이 로봇을 신뢰하는 방식을 재정의 하면서, 산업 현장의 로봇 도입 장벽을 완전히 허물 것”이라고 밝혔다.

2026.02.05 10:53백봉삼 기자

LG CNS, AX·RX 선도 사업자 입지 구축…2025년 영업익 8.4%↑

LG CNS가 지난해 인공지능(AI)·클라우드 사업을 중심으로 금융·제조·공공 등 다양한 산업 전반에서 견고한 성장세를 이어갔다. LG CNS는 2025년 매출 6조1천295억원, 영업이익 5천558억원을 기록했다고 27일 밝혔다. 매출은 전년 대비 2.5%, 영업이익은 8.4% 증가했다. 영업이익률도 전년 대비 0.5%p 증가한 9.1%를 기록했다. 2025년 4분기 매출은 전년 동기 대비 4.4% 하락한 1조9천357억원, 영업이익은 7.9% 증가한 2천160억원으로 집계됐다. LG CNS는 핵심 성장 동력인 AI와 클라우드 분야에서 전년 대비 7.0% 성장한 연간 매출 3조5천872억원을 기록하며 성과를 입증했다. AI 분야에서는 금융·제조·공공 등 다양한 산업 전반에 걸쳐 업계 최다 수준의 대외 고객을 확보하며 AX 사업을 확장하고 있다. 에이전틱 AI 풀스택 플랫폼 '에이전틱웍스'를 활용한 사업을 본격화하는 한편, 글로벌 클라우드 3사의 AI 서비스를 적용한 AX 사업도 활발히 전개하며 국내 AX 사업 주도권을 공고히 하고 있다. 또 국가대표 AI 선정을 위한 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 LG AI연구원 컨소시엄에 참여해 파인튜닝 방법론 개발, 데이터 수집 및 정제 등의 역할을 수행 중이다. 클라우드 분야에서 LG CNS는 국내 최초로 데이터센터 디자인·개발·운영(DBO) 사업을 시작한 이래 성과를 꾸준히 창출하고 있다. 최적의 설계·구축·운영 역량, 고효율 냉각솔루션, 첨단 전력 시스템 등 LG의 핵심 역량을 결집한 '원 LG' 솔루션을 기반으로 AI 데이터센터 경쟁력을 강화하며 글로벌 AI 데이터센터 시장 공략도 가속화하고 있다. 스마트엔지니어링 분야 연간 매출은 1조1천935억원을 기록했다. 스마트물류 사업은 뷰티·푸드·패션·방산 영역으로 포트폴리오를 확장하는 성과를 거뒀다. 해외에 진출한 국내 기업의 물류 자동화 사업도 수주하며 글로벌 시장 확대를 위한 전략적 기반을 마련했다. 스마트팩토리 사업은 방산·반도체·제약 영역에서 수주한 프로젝트를 진행 중이며 중소·중견 제조기업을 위한 경량형 스마트팩토리 솔루션 판매도 확대 중이다. 디지털 비즈니스 서비스 분야 연간 매출은 1조3천488억원을 기록했다. LG CNS는 지난해 한국예탁결제원·미래에셋생명보험·NH농협은행 등 대형 금융 IT 사업을 수주했다. 아울러 에이전틱 AI로 진화하는 IT서비스 시장 변화에 발맞춰 AI 개발 방식을 도입하며 시스템 통합(SI) 및 운영(SM) 역량을 지속 강화해 나가고 있다. '프로젝트 한강' 주사업자인 LG CNS는 지난해 말 한국은행과 국내 최초로 에이전틱 AI 기반 디지털화폐 자동결제 시스템을 실증하며 차세대 결제 인프라를 구현했다. 이밖에 토큰증권 및 스테이블코인 관련 사업도 전개하고 있다. LG CNS는 올해 국내 AX·로보틱스 전환(RX) 선도 사업자로서 입지를 강화할 방침이다. 에이전틱 AI 사업의 경우 에이전틱웍스 플랫폼 등에 탑재 가능한 산업별·업무별 특화 에이전트를 추가 개발할 계획이다. 또 다양한 글로벌 빅테크와의 파트너십을 통해 AX 시장 영향력을 확대할 예정이다. LG CNS는 미래 성장 동력 확보를 위한 피지컬 AI 사업도 전략적으로 추진 중이다. 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 활용해 산업 현장 데이터로 로봇의 동작을 파인튜닝 및 고도화하고 자체 로봇 통합 운영 플랫폼을 확보하며 RX 역량을 강화하고 있다. 더 나아가 10여 개 고객사의 물류센터·공장에서 로봇 업무 수행 개념검증(PoC)을 진행하며 실제 현장에서 산업용 휴머노이드 로봇이 생산성을 높일 수 있도록 준비 중이다. 향후 LG CNS는 고품질 휴머노이드 로봇 하드웨어에 로봇 두뇌인 RFM과 자체 로봇 플랫폼을 결합해 로봇 통합 서비스를 제공할 계획이다. LG CNS 측은 "올해 미국·아태지역 등 글로벌 시장에서 사업 확대를 지속하고 물류·제조 AX 사업은 북미 지역에서 계열사 공장의 완전 자동화를 위한 로봇 도입 사업을 확대 중"이라며 "데이터센터 사업은 국내 기업 최초로 인도네시아 AI 데이터센터 구축 사업을 수주해 베트남 등으로 확장을 준비하고 있다"고 밝혔다. 이어 "K-뱅킹 시스템을 인도네시아·싱가포르 등 아태지역으로 수출하는 글로벌 금융 사업도 확대해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

2026.01.27 10:28한정호 기자

알고리즘 전쟁 다가온다…미·중 국방 AI 자율무기 경쟁 격화

중국이 매·비둘기·코요테 등 동물의 사냥·회피 본능을 모사한 알고리즘으로 인공지능(AI) 기반 무기 체계를 고도화하면서 미·중 간 AI 국방 경쟁이 격화되고 있다. 26일 월스트리트저널(WSJ)에 따르면 중국 인민해방군(PLA)은 드론 군집·로봇견·자율 무인체계를 핵심 전력으로 삼고 AI 기술을 전장에 본격 접목하는 데 집중 중이다. WSJ가 중국 방산기업과 군 관련 대학의 특허, 정부 조달 입찰 문서, 연구논문 등을 분석한 결과 중국이 최소한의 인간 개입으로 대규모 무인 전력을 운용하려는 방향성이 나타나고 있다. 대표적인 사례로 중국 군사 연계 대학인 베이항대 연구진은 드론 군집 간 교전을 실시간으로 모의하는 AI 기술을 선보였다. 연구진은 매가 약한 먹잇감을 골라 포착하는 방식을 참고해 방어 드론이 상대의 취약한 목표를 골라 제거하도록 훈련했다. 또 공격 드론은 비둘기의 회피 행동을 모사해 방어망을 피하도록 학습시켰다. 이같은 동물 행동 기반 AI 학습은 중국이 구상하는 차세대 전장 개념의 핵심으로 떠오르고 있다. 중국 군사 이론가들은 AI 시대 전쟁이 알고리즘이 주도하고 무인체계가 주력 전투력이 되며 군집 작전이 기본 전투 방식이 될 것이라고 전망했다. 전투 판단과 타격, 기동까지 기계가 담당하는 구조로 재편되면 인간 중심의 지휘·결심 체계 변화도 예상된다. 중국군은 공중뿐 아니라 지상에서도 AI 전력을 확장 중이다. 대형 모선 드론에서 소형 드론 다수를 투하하는 형태의 '지우톈'을 시험 비행했으며 무장형 로봇견에 늑대의 행동 양식을 학습시킨 뒤 입체적 무인전 개념을 발전시킨 것으로 전해졌다. 공중 군집과 지상 로봇 부대를 연동해 협동 전투를 구현하려는 흐름도 포착된다. 이는 전장에서 사람이 조종하는 드론에서 AI가 통제하는 드론 군집으로 변화하는 양상이다. 통신 교란이 심한 상황에서도 AI가 스스로 목표를 탐지하고 장애물을 회피해 팀 단위 협동을 가능케 하는 자율성 전략이다. 다만 AI 무기 체계 확산은 치명적인 위험도 동반한다는 지적이 나온다. 전장에 투입된 자율 무기가 인간 통제를 벗어나 오판을 내릴 가능성과 AI의 의사결정 과정이 불투명한 블랙박스가 될 경우 책임소재가 흐려질 수 있다는 설명이다. 미국 역시 대응에 속도를 내고 있지만 접근 방식은 다른 것으로 분석된다. WSJ는 미 국방부가 새로운 장거리 자폭 드론을 배치하는 등 전력 보강을 진행하는 한편, 미국은 중국처럼 대규모 군집보다는 개별 드론의 자율성과 인간 협업을 강화하는 데 더 무게를 두고 있다고 전했다. 이는 분권형 전투 운용을 강조하는 미군 전략과도 연결된다. 이에 대해 업계 관계자는 "미중 AI 국방 경쟁 핵심은 누가 더 빨리, 더 안전하게, 더 대규모로 자율 무인 전력을 실전 수준으로 끌어올리느냐에 달려 있다"며 "중국은 드론·로봇의 생산 기반과 결합한 군집 전술을 앞세워 전장을 압도하려 하고 미국은 정밀한 자율성·인간과의 결합 전투에 방점을 찍고 있다"고 설명했다. 이어 "AI가 국방을 고도화할수록 전쟁은 더 빠르고 복잡해지지만, 동시에 통제 불능의 위험도 커지고 있다는 점에서 국제사회 차원의 규범 논의도 불가피해질 것"이라고 전망했다.

2026.01.26 11:04한정호 기자

AI, 기술을 넘어 일과 생활 방식 재편하다

이메일 초안을 작성하는 AI 어시스턴트부터 저녁 식사를 준비하는 로봇까지, 글로벌 AI 혁신의 물결은 단순한 기술 진보를 넘어 우리의 일상과 업무 환경 전반을 빠르게 재편하고 있다. 그렇다면 이 변화는 우리에게 무엇을 의미할까. AI는 단지 효율성을 높이는 도구에 머무를 것인가, 아니면 우리가 소통하고 창조하며 경쟁하는 방식 자체를 바꿔놓고 있는가? 결론부터 말하자면, AI가 꿈꾸는 세상, 즉 AI의 진정한 가치 실현은 기술 그 자체가 아니라 AI 혁신이 어디에, 어떻게, 얼마나 깊게 적용되는가에 달려있다. 현재 트렌드: 규모와 속도 가장 눈에 띄는 변화는 AI 도입 속도다. 스마트폰 제조사들은 운영체제 전반에 거대언어모델(LLM)을 통합해 사용자의 맥락과 의도를 이해하는 음성 어시스턴트를 구현하고 있다. 가정에서는 사용자의 생활 패턴을 학습한 AI가 조명·온도·미디어 환경을 자동으로 조정한다. 자동차 역시 스마트 콕핏을 중심으로 운전자와의 자연스러운 상호작용과 자율주행 판단 능력을 고도화하고 있다. 업무 환경도 빠르게 재편되고 있다. 금융 기업들은 하루에 수천 건의 고객 문의 처리, 보고서 작성, 회의 요약을 AI 어시스턴트에게 맡기고 있으며, 이를 통해 반복적인 작업을 줄이고 고부가가치 판단에 인력을 집중시키고 있다. 이는 단순한 자동화를 넘어 업무 역할의 재정의로 이어지고 있다. 창작 산업의 지형 역시 크게 변화하고 있다. 게임 산업에서는 AI 기반 코드 생성 및 테스트 시스템 도입으로 제작 기간이 절반 가까이 단축됐다. 중국의 주요 인터넷·게임 기업은 AI 모델을 활용해 개발 효율을 약 50% 개선했다. 전자상거래 분야에서는 LLM이 검색·추천 엔진의 핵심으로 자리 잡았다. 알리바바 그룹은 타오바오와 티몰에 AI를 통합해 복잡한 검색어에 대한 정확도와 특정 추천 시나리오의 클릭률을 두 자릿수 이상 개선했다. 이는 AI가 '보조 기능'이 아니라 플랫폼 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라로 이동하고 있음을 보여준다. 이런 변화는 한국 시장에서도 본격화되고 있다. 2024년 삼성전자가 갤럭시 S24에 실시간 통번역 등 생성형 AI 기능을 적용하며 온디바이스 AI 시대를 열었고, 이후 국내 생성형 AI 활용도는 실험 단계를 넘어 실용 단계로 진입했다. 글로벌 시장조사기관은 2028년까지 기업 일상 업무의 15% 이상이 AI 에이전트에 의해 처리될 것으로 전망하고 있다. AI의 현실: 공상에서 현실로 이런 발전을 단순한 점진적인 생산성 및 효율성 개선으로 보기 쉽지만, 전체적으로 조망하면 훨씬 구조적인 변화가 진행 중임을 알 수 있다. 스마트폰은 개인 비서로, 가정은 예측형 환경으로, 사무실은 인간과 AI가 실시간으로 협업하는 공간으로 변모하고 있다. 이같은 변화가 미치는 영향은 광범위하다. AI는 사람들을 지루한 반복 노동에서 해방시키고, 업무 처리 시간을 대폭 단축시켜준다. 과거에는 불가능했던 창의적 가능성을 열어주는 동시에 필요한 역량이 무엇인지, 일자리의 미래는 어떻게 될지, 사회가 이러한 변화에 얼마나 빠르게 적응할 수 있을지에 대한 새로운 질문도 제기한다. AI가 기존 대비 90% 낮은 비용으로 20배 빠르게 소설을 번역할 수 있다면 번역가의 역할은 어떻게 바뀔까. 산업용 설계도를 일주일이 아닌 하룻밤 만에 완성할 수 있다면 엔지니어는 자신의 가치를 어떻게 재정의해야 할까. 꿈꿀 용기: 기업은 어떻게 대응해야 하는가 앞서 나가는 글로벌 AI 기업들의 경험이 보여주는 공통점은 명확하다. 이들 기업은 AI를 제품, 의사결정, 프로세스 전반에 내재화해 사용자 경험을 혁신하고 경쟁력을 강화하고 있다. 소비자 가전 분야에서 알리바바의 LLM Qwen을 탑재한 Quark AI 안경은 핸즈프리 통화, 음악 스트리밍, 실시간 번역 등을 제공하며 하드웨어 경험의 새로운 기준을 제시하고 있다. 의사결정 영역에서도 변화는 뚜렷하다. 한 글로벌 바이오제약 기업은 중국에서 Qwen 기반의 이상반응 보고 도구를 개발해 검토자가 관련 문헌을 식별하고 상세 보고서를 생성하는 과정을 지원하고 있다. 이 모델은 핵심 안전 정보를 요약하는 데 95%의 정확도를 달성했으며, 인력 분석 대비 프로세스 효율성을 300% 개선했다. 로봇청소기 제조사들은 로봇과 사물인터넷(IoT) 기기를 하나의 매끄러운 워크플로우로 통합해 자동화가 더 이상 고립된 개별 기능에 머물지 않고, 기업들이 전체 생태계를 조율하는 단계로 진화하고 있음을 보여준다. 이 모든 것은 어디로 향하고 있는가 공상과학 소설 속 '꿈'만 같던 AI가 만들어내는 세상은 이미 스마트폰, 가정, 자동차, 사무실, 공장 곳곳에서 구체적인 현실로 구현되고 있다. 앞서 살펴본 사례들은 AI가 우리의 생산성과 창의성, 경쟁력을 크게 향상시킬 수 있지만, 동시에 어떤 역량이 필요한지, 일이 어떻게 조직돼야 하는지, 그리고 사회가 변화에 얼마나 빠르게 적응할 수 있는지에 대해 다시 생각하게 만든다. AI는 더 이상 '완성된 형태'로 도착하기를 기다릴 대상이 아니다. AI는 이미 우리 일, 산업, 그리고 우리의 생활을 실시간으로 재편하고 있다. 진정한 기회는 AI를 실험하고, 조직 전반에 내재화하며, 책임감 있게 확장해 조직의 DNA로 만드는 데 있다. 이렇게 하는 기업만이 단순한 비용 절감이나 워크플로우 개선을 넘어, 시장이 어떻게 진화할지 그 방향을 규정하는 주체가 될 것이다.

2026.01.21 10:16윤용준 컬럼니스트

"제조 특화 피지컬AI 우선 집중…'로봇 데이터센터' 구축 필수"

"글로벌 인공지능(AI) 경쟁이 피지컬AI로 집중될 전망입니다. 한국은 제조업에 강한 만큼 제조 특화 피지컬AI 구축을 우선 과제로 삼아야 합니다. 중장기적으로는 로봇 행동 데이터를 수집·활용할 수 있는 '로봇 데이터센터'를 국가 차원에서 마련해야 합니다." LG AI연구원 김승환 상무는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 한국형 피지컬AI 글로벌 경쟁력 확보를 위한 전략을 이같이 제시했다. 김 상무는 지난 9월 출범한 '피지컬AI 글로벌 얼라이언스'에서 기술분과장을 맡고 있다. 피지컬AI 글로벌 얼라이언스는 제조·로봇·AI·데이터·클라우드 등 다양한 분야의 기업과 연구기관, 대학이 참여하는 협의체다. 피지컬 AI 기술의 정의와 방향성을 정리하고, 산업 현장에서 실제로 작동하는 기술과 정책 과제를 도출하는 것을 목표로 한다. 단순한 기술 논의에 그치지 않고, 중장기 국가 전략과 연계된 실행 과제 발굴을 지향한다는 점이 특징이다. 총 10개 분과로 이뤄진 이 얼라이언스는 기술을 비롯한 솔루션, 거버넌스, 인재, 글로벌 협력 등 5개 생태계 분과와 AI정의차량(ADV), 완전자율로봇, 주력산업, 웰니스테크, AI컴퓨팅자원(ACR) 등 5개 도메인 분과로 구성됐다. 또 얼라이언스 공동의장은 과학기술정보통신부를 비롯한 산업통상자원부, 중소벤처기업부 등 각 부처별 장관과 더불어민주당 정동영 의원, 국민의힘 최형두 의원, 한국인공지능소프트웨어산업협회장(KOSA), 한국자동차모빌리티산업협회장 7인이 맡았다. 韓 피지컬 AI, 이제 막 태동…"방향·정의 설정 우선" 김 상무는 글로벌 AI 경쟁이 생성형 AI에서 물리 세계로 확장하는 피지컬AI 주도권 싸움이 될 것이라고 내다봤다. 그는 "세계 각국이 이를 차세대 산업 핵심 전략으로 점찍고 속도전에 나서고 있다"고 설명했다. 김 상무는 한국도 국가 차원 대응에 나서고 있지만 당장은 피지컬AI 개발 인프라가 부족하다는 점을 한계로 짚었다. 그는 "미국 등 해외 기업들은 피지컬AI 연구개발(R&D)에 투입할 수 있는 자본 여력이 커 선제적으로 움직일 수 있었다"며 "특히 구글 딥마인드는 수년간 축적한 로보틱스 데이터와 AI 모델링 기술을 결합해 '제미나이 로보틱스' 연구를 선도하고 있다"고 말했다. 김 상무는 현재 국내 산업계가 피지컬AI 경쟁력 확보를 전적으로 맡는 것도 무리라고 진단했다. 그는 "한국은 피지컬AI 기술과 데이터, 산업 적용까지 전 주기에 걸쳐 공통된 합의와 방향 설정을 하는 것이 급선무"라며 "이 과정이 정리되지 않으면 개별 기술 논의는 쉽게 흩어질 수 있다"고 당부했다. 김 상무는 우선적인 과제로 피지컬AI 용어 정의도 정리해야 한다고 봤다. 피지컬AI가 단순히 로봇에 국한된 개념이 아니라는 이유에서다. 그는 "피지컬AI는 우주, 해양, 의료 등 물리 세계 전반을 아우르는 매우 넓은 개념"이라며 "얼라이언스 역시 특정 영역에 국한하지 않는 방향으로 논의를 막 시작했다"고 말했다. 김 상무는 지식과 실제 행동을 결합한 형태를 피지컬AI라고 정의했다. 그는 "피지컬AI는 반드시 데이터 기반이어야 하며, 판단에 그치지 않고 실제 행동까지 이어져야 한다"며 "과제 이해부터 계획, 인식, 의사결정, 실행까지 전 과정이 작동할 때 비로소 피지컬 AI"라고 설명했다. "제조 특화 피지컬AI 공략…로봇 행동 데이터 확보 관건" 김 상무는 한국이 글로벌 피지컬AI 경쟁력 확보를 위한 전략을 제시했다. 단기적으로는 제조 특화 피지컬AI 개발에 우선 집중하고, 장기적으론 피지컬AI 전 주기 개발을 위한 로봇 데이터센터를 건설하는 것이다. 또 그는 한국 제조 현장에서 실제 효과가 검증되는 피지컬AI 사례부터 신속히 마련해야 한다고 주장했다. 김 상무는 "국가 경쟁력 관점에서 제조 분야는 한국이 가장 강점을 가질 수 있는 영역"이라며 "피지컬AI로 효과 볼 수 있는 첫 산업이라 판단했다"고 밝혔다. 제조 특화 피지컬AI 구현에 대해선 얼라이언스 참여 기업들이 제조 현장에서 쌓아온 경험을 기반으로 해야 한다고 강조했다. 실제 LG그룹 내부에서도 이미 비전 검사 자동화, 공정 최적화, 화학 공정 스케줄링 최적화 등 제조형 AI 개발 경험을 축적했다. 그는 "제조 AI 에이전트를 유기적으로 연결해 엔드 투 엔드로 구현하는 것이 진정한 제조 특화 피지컬AI 확보 시작점"이라고 강조했다. 김 상무는 중장기적으로 국가 차원 로봇 데이터센터 구축이 필요하다고 주장했다. 해당 센터는 로봇이 직접 움직이며 학습용 데이터를 생산하는 물리적 인프라를 의미한다. 이를 통해 피지컬AI의 가장 고질적 문제인 데이터 부족을 해결할 수 있다는 이유에서다. 그는 "한국은 피지컬AI 행동 데이터를 거의 축적하지 못한 상태"라며 "이를 로봇 데이터센터를 통해 해결할 수 있다"고 강조했다. 이와 함께 김 상무는 중국 피지컬AI 육성 방안을 예시로 들었다. 현재 중국 기업은 정부 지원을 통해 대규모 로봇 데이터 취득 시설을 운영하고 있다. 여기서 텔레오퍼레이션 방식으로 로봇 행동 데이터를 수집하고 있다. 사람이 원격으로 로봇을 조작하면서 움직임 전체를 학습용 데이터로 기록하는 식이다. 김 상무는 한국도 국가 차원에서 로봇 데이터 생산 센터를 구축하는 것이 매우 중요하다고 강조했다. 이를 통해 도메인 특화 로봇 파운데이션 모델을 구축하고, 중·장기적으로는 범용 로봇 파운데이션 모델을 지향하는 투트랙 전략을 추진해야 한다는 설명이다. 그는 "로봇 데이터센터에서는 로봇의 이동부터 물체 조작, 접촉 과정에서 발생하는 힘, 실패 사례까지 모두 데이터로 수집된다"며 "이는 텍스트·이미지 중심의 생성형 AI와 달리 물리 세계에서 작동하는 피지컬AI에 필수적인 학습 자산"이라고 설명했다. 이어 "로봇 데이터센터는 국내 기업과 연구기관이 함께 활용할 수 있는 기반이 될 것"이라며 "피지컬 AI 경쟁력은 결국 누가 더 빨리, 더 많은 현실 데이터를 확보하느냐에 달려 있다"고 강조했다.

2025.12.26 09:00김미정 기자

글로벌 피지컬AI 패권 경쟁 시동…韓 전략은 '산업 연합'

생성형 인공지능(AI)이 언어와 이미지 영역에서 급속히 확산된 이후 글로벌 기술 패권 경쟁의 무게중심이 '행동하는 AI'로 빠르게 이동하고 있다. 텍스트를 생성하던 AI가 물리 세계를 인식하고 판단해 실제로 움직이는 단계, 이른바 '피지컬AI'가 차세대 경쟁 무대로 부상하면서다. 이 변화는 개별 기업 차원의 기술 실험을 넘어 미국과 중국을 중심으로 국가 전략 차원에서 가속화되고 있다. 로봇·자율주행·산업 자동화 등 실물 산업 전반에서 피지컬AI를 둘러싼 투자와 정책 드라이브가 동시에 진행되는 양상이다. 이러한 글로벌 경쟁 구도 속에서 한국 역시 선택의 기로에 서 있다. 초거대 모델 중심 경쟁에서는 후발주자지만, 제조·모빌리티·로봇 등 실물 산업과 결합된 피지컬AI 영역에서는 다른 접근이 가능하다는 기대도 나온다. 올해 정부가 '피지컬AI 글로벌 얼라이언스'를 출범시키며 산업과 정책을 잇는 논의 구조를 만든 배경도 여기에 있다. 美·中, 피지컬AI를 국가 전략으로 끌어올리다 미국은 피지컬AI를 차세대 산업 경쟁력의 핵심 축으로 보고 있다. 오픈AI·구글·엔비디아·테슬라 등 빅테크를 중심으로 로봇 행동 모델, 시뮬레이션 기반 학습, 자율 시스템 연구가 빠르게 확산되고 있다. 특히 민간 기업이 주도하고 정부는 규제·표준·연구 환경을 뒷받침하는 구조가 특징이다. 미국의 강점은 소프트웨어(SW)와 플랫폼이다. 대규모 멀티모달 모델과 이를 실제 환경에 적용하기 위한 월드모델, 로봇 행동 API 등이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. AI를 움직이는 산업 생산성으로 전환하려는 시도가 본격화되고 있다는 평가다. 중국은 중앙집중식 접근 방식을 추진 중이다. 정부 주도의 로봇·AI 산업 육성 정책을 통해 피지컬AI를 빠르게 현장에 투입하는 전략이다. 대규모 제조 인프라를 기반으로 로봇과 자율 시스템을 대량 배치하며 데이터를 축적하면서 기술의 완성도보다 확산 속도와 현장 적용을 중시하는 상황이다. 이처럼 미국은 SW·플랫폼 중심, 중국은 제조·배포 중심 전략을 펼치며 피지컬AI를 국가 경쟁력 차원에서 끌어올리고 있다. 글로벌 빅테크, 피지컬AI 패권 경쟁 '시동' 기업 차원에서는 오픈AI·테슬라·구글·메타, 여기에 그래픽처리장치(GPU) 패권을 지닌 엔비디아까지 더해져 글로벌 피지컬AI 경쟁을 이끄는 핵심 축으로 꼽힌다. 오픈AI는 로봇 스타트업들과 협력해 범용 로봇 행동 모델(RFM) 개발에 주력하고 있다. 자연어 명령을 실제 행동으로 전환하는 범용 지능을 목표로 하며 특정 하드웨어(HW)에 종속되지 않는 두뇌 중심 전략을 택했다. 로봇을 위한 범용 AI 모델을 통해 피지컬AI 생태계 전반에 영향력을 확대하려는 구상이다. 테슬라는 수직 통합 전략을 고수한다. 옵티머스 휴머노이드 로봇과 완전자율주행(FSD)에서 축적한 데이터를 결합해 HW와 SW를 동시에 통제하는 방식이다. 실제 공장과 도로 환경에서 데이터를 축적하며 모델을 고도화하는 선순환 구조가 강점으로 꼽힌다. 구글은 장기 전략에 무게를 둔다. 딥마인드를 중심으로 로봇 공학 및 임베디드 AI 계열 모델인 RT-X, PaLM-E 등을 발전시키며 로봇의 추론·일반화 능력을 강화하고 있다. 소량의 데이터로도 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용성 확보가 목표다. 메타는 오픈 생태계를 강조한다. 로보틱스 연구 결과와 도구를 공개하며 개발자와 연구자 중심의 생태계 확장에 집중 중이다. 직접적인 상용화보다는 플랫폼과 연구 영향력을 통해 장기적인 기술 주도권을 확보하려는 행보다. 엔비디아는 피지컬AI 경쟁에서 플랫폼과 인프라를 모두 장악하려는 전략을 펼치고 있다. 자사 GPU와 AI 가속기를 기반으로 로봇 학습용 시뮬레이션 플랫폼과 월드모델을 결합해 피지컬AI 개발의 표준 환경을 구축하는 데 초점을 맞췄다. 개별 로봇이나 서비스보다는 다양한 기업과 연구기관이 엔비디아 생태계 위에서 피지컬AI를 개발하도록 유도하는 방식이다. SW·데이터가 승부처…한국형 피지컬AI 전략은 피지컬AI 경쟁의 핵심으로는 HW보다는 SW와 데이터가 꼽힌다. 로봇을 어떻게 인식·판단·행동하게 만들 것인지에 대한 행동 모델과 이를 외부에 제공하는 로봇 행동 API가 새로운 경쟁 영역으로 떠오르고 있다. 이 과정에서 폐쇄형 생태계와 개방형 생태계 간 전략 차이도 뚜렷하다. 모든 스택을 직접 통제하려는 테슬라식 접근과 플랫폼 및 표준을 통해 생태계를 키우려는 엔비디아·구글식 접근이 맞선다. 무엇보다 중요한 요소는 대규모 행동 데이터다. 실제 산업 현장에서 축적된 데이터 없이는 모델 고도화가 어렵기 때문이다. 이 지점에서 제조·모빌리티 산업 기반이 탄탄한 국가가 상대적 강점을 가질 수 있다는 분석이 나온다. 이 가운데 우리 정부와 기업이 글로벌 빅테크와 동일한 방식으로 경쟁하기는 쉽지 않다는 평가가 나온다. 초거대 모델과 대규모 컴퓨팅 인프라 중심의 경쟁은 현실적인 부담이 크다는 이유에서다. 대신 경쟁의 초점을 모델 성능이 아닌 도메인 데이터와 산업 결합으로 옮겨야 한다는 제언이 제기되고 있다. 한국이 강점을 지닌 제조·조선·자동차·로봇 산업 현장에서 축적되는 데이터를 기반으로 특화된 피지컬AI 모델과 솔루션을 만드는 전략이다. 이런 문제의식 속에서 등장한 것이 바로 정부 주도 '피지컬AI 글로벌 얼라이언스'다. 개별 기업이 단독으로 해결하기 어려운 데이터·실증·규제·표준 문제를 산업 전체 관점에서 논의하고 조율하는 협업 구조다. 산업·정책 잇는 조율의 장, 피지컬AI 글로벌 얼라이언스 피지컬AI 글로벌 얼라이언스는 피지컬AI 집중 투자와 글로벌 주도권 확보를 목표로 산·학·연·관 협업 생태계를 구축하기 위해 지난 9월 출범했다. 얼라이언스는 총 10개 분과로 구성되며 기술과 산업을 동시에 아우르는 구조가 특징이다 . 5개 생태계 분과는 ▲기술(모델·데이터) ▲솔루션(실증·사업화) ▲거버넌스(표준·안전·신뢰) ▲인재(인력양성) ▲글로벌 협력으로 구성된다. 기술 분과는 LG AI연구원, 솔루션 분과는 네이버클라우드, 거버넌스 분과는 한국정보통신기술협회(TTA), 인재 분과는 카이스트, 글로벌 협력 분과는 아마존웹서비스(AWS)가 각각 분과장을 맡는다. 여기에 5개 도메인 분과로 ▲자율주행(ADV) ▲완전자율로봇 ▲주력산업(조선·방산·제조) ▲웰리스테크 ▲AI 컴퓨팅 자원(ACR)이 참여한다. 현대자동차, 두산로보틱스, HD현대중공업, 카카오헬스케어, 퓨리오사AI·리벨리온 등이 각 분과를 이끈다. 얼라이언스는 산업 현장의 수요를 기반으로 기술·규제·사업화 과제를 정리하고 이를 향후 정부 연구개발(R&D)과 실증 과제로 연결하는 역할을 수행할 계획이다. 단기 성과보다는 중장기 전략 백서 도출과 정책 제언에 초점이 맞춰져 있다. 얼라이언스 출범 당시 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 "국가 AI 전략 컨트롤타워로서 피지컬AI를 주요 과제로 선정하고 대한민국이 세계 시장에서 선도적 위치를 확보하도록 정책 지원을 아끼지 않겠다"고 말했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관도 "AI 3대 강국을 달성하기 위해 글로벌 피지컬AI 주도권 선점은 중요하다"며 "정부 역량을 결집해 기업·대학 등과 함께 피지컬AI 생태계를 구축하고 세계로 뻗어나갈 수 있도록 적극 지원할 것"이라고 밝혔다. 피지컬AI 글로벌 얼라이언스 출범을 계기로 업계에서는 한국형 피지컬AI 전략에 대한 기대감도 높아지고 있다. 제조·모빌리티·로봇 등 국내 산업 현장에 특화된 데이터와 SW를 결합해 미국·중국과 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있는 구조가 마련됐다는 평가다. 데이터 축적, 실증, 규제·표준 논의를 정부와 산업계가 함께 하는 생태계가 활성화될 것이라는 전망이다. AI 업계 관계자는 "피지컬AI는 단순한 기술 경쟁이 아니라 산업 구조와 데이터 주도권 경쟁"이라며 "우리나라가 강점을 지닌 산업 현장을 중심으로 전략적으로 접근한다면 글로벌 시장에서 충분히 승부를 걸 수 있을 것"이라고 강조했다.

2025.12.25 09:00한정호 기자

위세아이텍, 제조·로봇 특화 오픈소스 AI 분석 플랫폼 개발

위세아이텍이 제조·로봇 산업 특화 오픈소스 인공지능(AI) 플랫폼의 사업화를 추진한다. 위세아이텍은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 추진하는 '2025 신산업 분야 오픈소스 사업화 지원 사업'을 통해 플랫폼을 개발하고 상용화 단계에 돌입한다고 20일 밝혔다. 위세아이텍은 '노코드 기반 제조·로봇 산업 특화 오픈소스 AI 분석 플랫폼 개발 및 사업화' 과제를 지난 5월부터 이달까지 8개월간 수행하며 제조·로봇 산업 현장에서 바로 활용할 수 있는 지능형 데이터 분석 플랫폼을 개발했다. 이번 과제는 오픈소스를 적극 활용해 기술 확보 비용을 절감하고 산업 전반의 디지털 혁신을 가속화하는 게 목적이다. 제조·로봇 산업은 자동화 수준이 높아지고 있음에도 불구하고 비정형 데이터 관리의 어려움, 예지보전 적용 실패, AI 전문 인력 부족 등 현실적인 제약으로 디지털 전환이 더디게 진행돼 왔다. 특히 AI 기반 예지정비나 공정 제어 기술은 효과가 입증됐음에도 불구하고 복잡한 기술 장벽과 현장 인력의 활용 한계로 인해 정착에 실패하는 사례가 많았다. 위세아이텍은 이러한 문제를 해결하기 위해 현장에서 바로 쓰는 오픈소스 기반 AI 플랫폼을 핵심 목표로 제시했다. 이번에 개발된 플랫폼은 노코드 기반으로 현장 작업자가 직접 활용할 수 있는 환경을 제공하며 드래그 앤 드롭 방식의 그래픽 유저 인터페이스(GUI)만으로 분석 시나리오를 구성하고 실시간 제어 로직까지 설정할 수 있다. 또 전사적자원관리(ERP)·제조실행시스템(MES) 등 기존 시스템과 유연하게 연동되고 센서, PLC 등 다양한 설비 데이터를 실시간으로 통합해 이벤트 기반의 이상 감지와 제어를 지원한다. 이같은 구조를 바탕으로 제조 라인별 고장 예측, 공정 품질 개선, 에너지 최적화 등 다양한 시나리오를 추가 개발 없이 적용할 수 있으며 현장 작업자가 직접 분석 워크플로우를 구성할 수 있는 구조를 마련했다. 위세아이텍은 확보한 기술을 기반으로 서비스형 소프트웨어(SaaS)와 온프레미스를 모두 지원하는 이중 상용화 모델을 추진한다. 제조·로봇 기업의 다양한 보안 환경에 대응할 수 있도록 설계됐으며 모듈화된 구조를 바탕으로 산업별 요구에 따른 기능 확장이 가능하다. 이를 통해 제조·로봇 산업의 기술 격차 해소와 현장 중심 AI 적용 확산, 산업재해 감소, 고용의 질 개선 등 사회·기술적 측면에서 기여한다는 방침이다. 위세아이텍 권지수 연구소장은 "제조·로봇 산업의 AI 도입 장벽은 기술이 아니라 접근성과 사용성에 있다"며 "이번 오픈소스 기반 노코드 플랫폼은 비전문가도 현장에서 직접 AI를 활용하고 제어할 수 있도록 설계된 산업 특화 구조라는 점에서 의미가 크다"고 말했다. 이어 "해당 기술을 기반으로 산업 전반에 걸친 사업화에 속도를 내고 실질적인 산업 활용 가치를 확산시키는 데 기여하겠다"고 덧붙였다.

2025.12.21 10:09한정호 기자

[현장] 자율무인체계, 전장 보조 넘어 핵심 전력으로…지상·해상·공중 한자리에

국방 분야에서 인공지능(AI)과 자율무인체계의 결합이 가속화되는 가운데, 지상·해상·공중을 아우르는 무인 기술의 현재와 과제가 한자리에 모였다. 한국국방연구원(KIDA) 군사발전연구센터와 과실연 AI미래포럼은 17일 모두의연구소 강남캠퍼스에서 '제25-11차 국방 인공지능 혁신 네트워크' 포럼을 열고 자율무인체계를 주제로 산·학·연·군 전문가들과 함께 머리를 맞댔다. 이번 포럼에는 지상·해상·공중 무인체계를 각각 대표하는 국내 전문기업이 발제자로 나서 기술 성숙도와 실제 적용 가능성을 공유했다. 전력 공백을 보완하는 보조 수단을 넘어 작전 수행의 핵심 요소로 부상한 자율무인체계가 실제 전장 환경에서 어떤 역할을 맡게 될지에 대한 논의가 이어졌다. 첫 번째 발제자로 나선 황보제민 라이온로보틱스 대표는 사족보행 로봇 '라이보'를 중심으로 지상 무인체계의 가능성을 제시했다. 그는 "야외 작전 환경에서는 장시간 보행과 에너지 효율, 안정성이 핵심"이라며 "라이보는 한 번 충전으로 최대 50km 이동, 8시간 연속 보행이 가능하다"고 설명했다. 황 대표는 휴머노이드 로봇과 드론 대비 사족보행 로봇의 장점도 짚었다. 그는 "휴머노이드는 구조적으로 복잡해 유지보수가 어렵다"며 "사족로봇은 간편한 관리는 물론 저소음·장시간 임무 수행이 가능해 수색·정찰과 통신 중계 역할에 적합하다"고 말했다. 특히 라이온로보틱스는 강화학습과 자체 물리 시뮬레이션 엔진을 기반으로 모래·눈·산악 지형 등 비정형 환경에서도 실시간 적응 보행이 가능한 제어 기술을 확보했다는 점을 강조했다. 이는 전통적인 실험 중심 개발 방식의 한계를 넘기 위한 접근이라는 설명이다. 두 번째 발제는 박별터 씨드로닉스 대표가 맡아 해양 자율무인체계의 최근 동향을 소개했다. 그는 "우크라이나 전쟁과 전 세계적인 인력 부족이 해양 무인체계 확산의 직접적인 촉매제가 됐다"며 "이제는 단일 무인선이 아닌 유인 모함과 다수 무인체계가 협업하는 구조로 작전 패러다임이 이동하고 있다"고 진단했다. 또 박 대표는 인간 감독형 자율, 인간·기계 협업, 완전 자율로 이어지는 단계적 발전 경로를 제시하며 이를 뒷받침할 핵심 기술로 비전언어모델(VLM)과 비전언어에이전트(VLA)를 꼽았다. 그는 "지휘관이 자연어로 명령하면 무인체계가 이를 이해하고 행동으로 옮기는 수준이 목표"라고 말했다. 씨드로닉스는 실제 해양 데이터를 기반으로 대형 선박 운항 보조 시스템과 항만 모니터링 솔루션을 상용화한 경험을 바탕으로, 군용 무인체계로의 확장 가능성도 소개했다. 다만 통신 제약과 연산 자원 한계를 고려한 경량화·목적 지향형 AI 설계의 필요성도 함께 제기됐다. 마지막 발제자로 나선 니어스랩의 앤드류 킴 부사장은 공중 무인체계 중 특히 대드론과 공격형 드론을 중심으로 한 실전 적용 사례를 공유했다. 그는 "우리 핵심 제품인 카이든은 비전 기반으로 적 드론을 식별해 최대 시속 250km로 직충돌 무력화하는 체계"라며 "기존 요격 수단 대비 비용을 10분의 1 수준으로 낮추는 것이 목표"라고 설명했다. 니어스랩은 최근 국내외에서 진행한 실증 결과를 통해 '원샷 원킬' 성공률을 높였으며 자폭형 공격 드론 '자이든'을 포함한 다종 드론 통합 관제 플랫폼 구상도 공개했다. 이는 정찰·요격·타격 드론을 단일 시스템에서 운용하는 개념이다. 이어진 종합 토론에서는 공통적으로 ▲국내 방산 조달·인증 절차의 복잡성 ▲실증 시험장과 인프라 부족 ▲스타트업의 초기 레퍼런스 확보 어려움이 과제로 지적됐다. 패널들은 해외 실증과 수출이 오히려 국내 도입의 관문이 되는 역설적 구조를 개선할 필요가 있다고 입을 모았다. 니어스랩 앤드류 킴 부사장은 "기술력만으로는 의미가 없고 실제 운용 환경에서 반복적으로 시험하고 신뢰성을 쌓는 과정이 중요하다"며 "실증과 사업화를 함께 진행해 가는 것이 자율무인체계 확산의 관건"이라고 강조했다.

2025.12.17 16:58한정호 기자

[현장] AI G3 향한 대전환 '시동'…산·학계, 피지컬 AI·독자 모델 투트랙 비전 제시

우리나라의 인공지능 3대 강국(AI G3) 도약을 위한 핵심 전략으로 '피지컬 AI'와 '독자 AI 파운데이션 모델' 개발이 부상하고 있다. 로봇·AI 반도체·대규모언어모델(LLM)·제조업 현장이 한데 맞물린 산업 AI 대전환(AX) 방향성을 논의하기 위해 정부·국회·산업·학계가 머리를 맞댔다. 더불어민주당 정동영 의원과 국민의힘 최형두 의원은 26일 국회 의원회관에서 'AI G3 강국 신기술 전략 조찬 포럼'을 공동 개최했다. 이날 포럼에는 김윤·정진욱·유용원·민형배·이성윤·강경숙·이주희 의원 등 여야 상임위 국회의원들을 비롯해 과학기술정보통신부 김경만 인공지능정책실장과 정보통신산업진흥원(NIPA) 김득중 부원장이 참석했다. 또 네이버·SK하이닉스·LG·한화에어로스페이스 등 주요 ICT 기업과 서울대·카이스트·성균관대 등 학계 관계자들이 함께했다. 첫 발제를 맡은 김민표 두산로보틱스 대표는 글로벌 제조업 인력난, 저출생·고령화로 인한 생산가능인구 급감 등을 근거로 피지컬 AI가 인류 산업구조의 필연적 대전환임을 강조했다. 그는 "챗GPT 등장 이후 지능형 모델이 폭발적으로 발전했고 추론 비용이 급감했다"며 "이제는 AI가 실제 기계·로봇에 접목되는 시대가 시작됐다"고 말했다. 그러면서 "피지컬 AI는 기존 생성형 AI가 학습하는 인터넷 데이터로는 학습이 불가능하다"며 "힘·압력·접촉·관절 정보 등 센서 기반 비정형 데이터를 대량 수집해야 한다"고 강조했다. 이는 숙련공의 장기 노동 경험에서만 얻어지는 고난도 데이터다. 엔비디아를 비롯한 빅테크 기업에서 이를 시뮬레이션으로 대체하려는 시도도 있으나, 실제 적용 단계에서 발생하는 현실과 시뮬레이션의 격차 때문에 완전한 대체는 불가능하다는 설명이다. 이에 대해 김 대표는 "숙련 기술을 대신할 수 있는 AI 로봇을 만들려면 지금의 자율주행 산업보다 훨씬 큰 장기 투자가 필요하다"며 "용접·샌딩·고하중 반송 등 제조 현장 핵심 직무를 중심으로 피지컬 AI의 로드맵을 설계해야 한다"고 제안했다. 이어 그는 피지컬 AI 활성화를 위한 정책을 제언했다. 먼저 지능형 로봇 안전 인증제도 개편이다. 현재는 철창 안에서 반복동작만 수행하는 산업용 로봇을 기준으로 한 안전규격만 존재해 AI 기반 로봇의 능동적 판단을 전혀 반영하지 못한다는 지적이다. 또 국내 기업 중심의 로봇 보조금 제도 설계도 제시했다. 과거 보조금이 오히려 중국산 서빙 로봇만 확산시킨 사례를 언급하며 "국산 플레이어에 혜택이 돌아가는 구조를 만들어야 산업이 성장한다"고 설명했다. 다음으로 SKT 이영탁 부사장은 현재 참여 중인 정부 주도 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 전략을 소개했다. SKT는 2018년부터 자체 LLM을 개발한 경험과 대규모 AI 데이터센터 운영 역량을 기반으로 5천억 파라미터 규모의 초거대 모델을 구축한다는 목표다. SKT 컨소시엄에는 크래프톤·포티투닷·리벨리온·셀렉트스타·서울대·카이스트 등이 참여해 AI 서비스·모델·데이터·인프라 전 과정을 아우르는 풀스택 개발을 진행 중이다. 이 부사장은 "5천억 파라미터 모델은 고급 추론·전문 도메인 이해·복잡한 사고 능력을 갖춰 글로벌 모델과 경쟁할 수 있다"며 "'전문가 혼합(MoE)' 구조로 비용 효율을 극대화하겠다"고 설명했다. 특히 AI 접근성을 전화·문자 등 기본 통신서비스로 확장해 '모든 국민의 AI, 모든 국민의 에이닷'이라는 슬로건을 제시했다. 아울러 국내 제조업 전반의 AX도 주도하겠다는 비전을 밝혔다. 이날 포럼에서는 피지컬 AI와 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 병렬 추진 필요성이 제기됐다. 학계에서는 불확실성·센서 한계·반복정확도 확보 없이는 피지컬 AI가 실제 산업에 들어갈 수 없다고 지적하며 데이터·물리기반(PBF) 모델링, 전문인재 양성의 시급성을 강조했다. 성균관대 김광수 AI융합원장은 "AI 기술만 발전해선 안 되고 위험 작업을 맡길 수 있는 새로운 인증제도와 법·제도 기반이 동시 구축돼야 한다"고 짚었다. 산업계는 국산 AI 반도체인 신경망처리장치(NPU) 생태계 강화가 AI G3 도약의 핵심이라고 목소리를 냈다. 리벨리온·딥엑스·모빌린트·퓨리오사AI 등은 GPU 의존 구조를 벗어나려면 국가 차원의 학습용·온디바이스용 NPU 투자가 병행돼야 한다는 점을 지적했다. 또 NPU 상용화를 통해 비용효율성이 높아지면 피지컬 AI와 실제 산업 현장 적용이 확대될 것으로 전망했다. 이에 대해 정진욱 의원은 "피지컬 AI 산업에 적용될 움직이는 로봇을 전제로 한 완전히 새로운 인증 제도마련이 시급하다"며 "광주에서 추진하는 NPU 특화 데이터센터 등 국산 생태계 중심의 인프라 투자를 국회가 적극 뒷받침하겠다"고 밝혔다. 과기정통부 김경만 실장은 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 2027년까지 LLM 모델부터 거대행동모델(LAM)과 피지컬 AI 접목까지 단계적으로 확대할 것"이라며 "피지컬 AI 투자를 위한 예타는 물론 국산 AI 반도체 밸류체인 강화, 공공 데이터 생태계도 준비하겠다"고 설명했다. 최형두 의원은 "NPU를 활용하는 것이 '진짜 AI'라는 데 동의하며 피지컬 AI 예산 확보에 총력을 다하는 중"이라며 "국회가 산업·연구·스타트업이 함께 뛰는 AI 생태계를 만들기 위해 적극 지원하겠다"고 강조했다.

2025.11.26 10:56한정호 기자

테슬라, 차세대 'AI6' 개발 착수...AI5 곧 양산

미국 전기차 업체 테슬라가 차세대 인공지능(AI) 칩 'AI5'의 설계를 사실상 마무리 단계에 진입한 가운데, 다음 세대 칩 'AI6' 개발까지 본격화한 것으로 알려졌다. 블룸버그는 일론 머스크 테슬라 CEO(최고경영자)의 발언을 인용해 23일(현지시간) 이 같이 보도했다. 머스크 CEO는 최근 내부 회의에서 “AI5가 테이프 아웃에 근접해 있으며, AI6에 대한 작업도 이미 시작했다”고 말했다. 두 칩 모두 동일하게 삼성전자 파운드리(반도체 위탁생산)에서 생산될 예정이며, AI5의 검증이 마무리되면 AI6는 그 후속으로 성능을 대폭 향상시킨 버전으로 자리매김할 것이란 설명이다. 다만, 아직 테이프 아웃 과정이 공식 완료된 것은 아니다. 따라서 실제 양산에 돌입하는 시점이나 차량 탑재 시점 등은 여전히 변동 가능성이 있는 것으로 관측된다. 한편 이번 발표는 테슬라가 자사의 전기차, 자율주행, 로봇 플랫폼 등에 탑재될 독자 칩셋 전략을 더욱 가속하려는 움직임으로 보인다. AI5와 AI6는 차량 내 연산은 물론 로봇 및 데이터센터용 인공지능 처리 칩으로 활용될 가능성이 제기된 바 있다.

2025.11.24 10:30전화평 기자

"집안일서 해방?"...가사 도우미 로봇 '메모'

AI 스타트업 선데이가 실제 가정의 집안일 패턴을 학습한 퍼스널 로봇 '메모(Memo)'를 공개했다. 글로브뉴스와이어 등 외신에 따르면, 스탠퍼드대학교 로봇공학 박사 출신 토니 차오(Tony Zhao)와 첸 치(Cheng Chi)가 지난 19일(현지시간) 발표한 메모는 ▲식기세척기 적재 ▲빨래 개기 ▲방 정리 ▲커피 추출 등 복잡한 가사 업무까지 수행할 수 있는 것이 특징이다. 메모의 핵심 기술은 선데이가 자체 개발한 '스킬 캡처 글러브(Skill Capture Glove)'다. 사용자의 손·팔 움직임을 기록하는 웨어러블 장치로, 500여 가정에서 수집한 수천 시간 분량의 실제 생활 데이터를 기반으로 메모의 행동 모델이 훈련됐다. 선데이는 “현실 가정의 예측 불가능한 움직임과 환경을 학습했다는 점이 기존 가정용 로봇과의 가장 큰 차별점”이라고 설명했다. 식기세척기 적재·빨래 개기·에스프레소 추출까지 공개된 데모 영상에서 메모는 어질러진 주방에서 식기세척기를 열고, 접시를 세워 넣고, 그릇의 모양에 맞춰 정확한 위치에 수납하는 모습을 보여준다. 빨래를 깔끔하게 개거나 바닥에 떨어진 꽃병을 안전하게 주워 올리는 섬세한 동작도 가능하다. 토니 차오 대표는 “가정용 로봇이 실패하는 이유는 대부분 데이터 부족이었다”며 “실험실 환경에서 만들어진 로봇은 실제 가정처럼 예측하기 어려운 공간에서 제대로 작동하지 못했다”고 지적했다. 이어 “스킬 캡처 글러브를 통해 현실 데이터를 대규모로 모았고, 그 덕분에 메모는 가족이 정말 필요로 하는 기술을 익힐 수 있었다”고 말했다. 가장 어려웠던 작업은 '와인잔을 식기세척기에 넣는 일'이었다고 한다. 힘을 조금만 잘못 줘도 쉽게 깨지기 때문이다. 개발 과정에서 많은 잔이 깨졌지만, 현재 버전은 20회가 넘는 공개 데모에서도 단 한 번도 실패하지 않았다고 회사 측은 밝혔다. 넘어지지 않는 '롤링 베이스' 구조 메모는 가정 안전을 최우선으로 설계돼, 휴머노이드가 아닌 바퀴형 롤링 베이스 구조를 채택했다. 이 덕분에 무게 중심이 안정적이며, 전원이 꺼져도 쓰러지지 않는다. 표면은 부드러운 실리콘 재질로 마감해 가족 생활 공간에 자연스럽게 녹아드는 디자인을 완성했다. 선데이는 “메모 개발의 목표는 사람들이 소중한 일에 더 많은 시간을 쓰도록 돕는 것”이라며 “가정용 로봇의 전환점이 될 것”이라고 강조했다.

2025.11.23 09:27백봉삼 기자

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