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피지컬 AI 국제표준 선점 나선다…KOSA·TTA, 산업계 협력 강화

국내 인공지능(AI)·로봇 업계가 피지컬 AI 산업의 글로벌 주도권 확보를 위한 표준화 작업에 속도를 낸다. AI·로봇·센서 등 서로 다른 기술 간 호환성을 높이고 안전성 검증 기준을 마련해 국내 산업계의 기술과 운영 경험을 국제표준으로 연결한다는 목표다. 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA)와 한국정보통신기술협회(TTA)는 서울 서초구 엘타워에서 '피지컬 AI 표준화 전략 세미나'를 공동 개최했다고 15일 밝혔다. 이번 행사는 과학기술정보통신부의 ICT 표준화 포럼 지원사업으로 운영되는 '피지컬 AI 표준화 포럼(PASA)'이 주관했다. 산업계가 중심이 돼 피지컬 AI 기술의 표준화 방향을 논의하고 국제표준 대응 전략을 공유하기 위해 마련됐다. 지난 8월 출범한 PASA는 AI·로봇·센서·부품·데이터 등 피지컬 AI를 구성하는 주요 기술의 규격과 표준 체계를 마련하기 위한 산업계 중심 협력체다. 장영재 한국과학기술원(KAIST) 교수가 의장을 맡고 있으며 메가존클라우드와 리얼월드, HD현대중공업 등 AI·피지컬 AI 관련 기업 20여개사가 참여 중이다. PASA는 피지컬 AI의 개념과 기술 표준을 정립하는 한편 소프트웨어(SW)·AI와 물리적 시스템을 연계하는 과정에서 필요한 안전성 검증 체계를 마련할 계획이다. 특히 피지컬 AI에 특화된 데이터의 수집부터 관리·활용까지 전주기 관리 기준을 마련하고, 데이터 간 의미와 관계를 정의하는 온톨로지 체계 구축도 추진한다. 시뮬레이션에서 학습한 AI가 실제 물리적 환경에서도 안정적으로 작동하는지 검증하는 '심투리얼(Sim-to-Real)' 신뢰성 평가 체계도 주요 과제다. 이를 통해 서로 다른 로봇과 AI 시스템 간 상호운용성을 높이고 실제 산업 현장에 필요한 안전성 기준을 구체화한다는 구상이다. 이날 세미나에선 유상근 한국전자통신연구원(ETRI) 책임연구원이 '피지컬 AI 표준화, 어디서부터 시작할 것인가?'를 주제로 발표했다. 국제표준화 경험을 바탕으로 국내 피지컬 AI 산업이 추진해야 할 표준화 방향을 제시했다. 이어 박준호 중앙대학교 교수는 '피지컬 AI 기업의 사업화를 위한 표준화 전략과 실행 과제'를 주제로 기업들이 표준을 사업화 과정에서 활용할 수 있는 방안을 공유했다. 발표 이후에는 참석자 간 의견을 교환하는 자리도 마련됐다. KOSA와 TTA는 이번 세미나를 계기로 PASA가 개발하는 산업계 포럼 표준을 국내 단체표준과 국가표준으로 발전시키고 국제표준화 활동과 연계하는 협력을 강화할 방침이다. 장영재 PASA 의장은 "산업 현장에서 이미 다양한 피지컬 AI 적용 사례가 창출되고 있다"며 "이를 발 빠르게 표준화해 국내 산업이 글로벌 시장에서 주도권을 선점할 수 있도록 대응하겠다"고 밝혔다. 김대중 TTA 표준화본부장은 "피지컬 AI는 상호운용성과 안전성 확보가 시장 확산의 전제 조건인 만큼 산업계 주도 포럼 표준의 역할이 매우 중요하다"며 "우리는 PASA가 개발한 표준이 단체·국가표준을 거쳐 국제표준으로 이어질 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다.

2026.10.15 14:38한정호 기자

AI로 10억도 안 써 뚝딱 만든 '스틸레이' 영화 흥행할까

인공지능(AI) 기술을 이용해 제작 기간과 비용을 대폭 줄인 SF 액션 영화 '스틸레이'가 오는 21일 개봉한다. 통상 막대한 제작비와 시간이 필요한 장르를 6개월 만에 10억원 미만의 예산으로 완성했다는 점에서 주목된다. AI 기술을 활용한 제작 효율성과 별개로 영화 자체의 완성도를 얼마나 끌어올릴 수 있을지는 과제로 남았다. 14일 영화계에 따르면 '스틸레이'는 기획부터 영상 제작, 후반 작업까지 전반적인 제작 과정에 AI 기술을 활용한 장편 영화다. 휴머노이드와 전투 로봇, 대규모 액션 등 시각효과 비중이 높은 SF 장르를 기존 제작 방식보다 적은 비용과 짧은 기간에 구현했다. 영화는 전투 수트 '스틸레이'를 착용한 주인공 윤강이 인간을 위협하는 피지컬 AI 로봇 '에이라'에 맞서 납치된 아버지를 구하는 이야기다. 인간과 AI의 대결을 중심에 두면서도 AI를 일방적인 위협으로만 묘사하지는 않는다. 또 다른 AI인 '아라'가 윤강과 협력해 위기에 대응하는 과정을 통해 기술을 어떻게 통제하고 활용하느냐가 중요하다는 메시지를 전한다. 제작비·기간 줄인 AI...성우 연기와 후반 작업으로 완성도 보완 '스틸레이'는 제작 과정에서 AI를 적극 활용했다. 초기 비주얼 콘셉트 구상부터 3D 모델링, 영상 생성과 화질 개선 작업에 이르기까지 다양한 공정에 AI 기술을 적용했다. 특히 대규모 세트와 복잡한 시각효과가 필요한 장면을 AI로 구현하면서 제작비를 10억원 미만으로 낮추고, 전체 제작 기간도 6개월로 단축했다. 수백억원의 제작비와 수년의 시간이 투입되기도 하는 기존 SF 블록버스터와 대비되는 대목이다. 생성형 AI 영상의 약점으로 꼽히는 인물의 부자연스러운 움직임과 장면 간 불일치를 줄이는 데도 공을 들였다. 캐릭터와 장면의 시각적 일관성을 유지하도록 보완 작업을 진행했고, 대사에는 AI 합성 음성 대신 실제 성우의 연기를 활용했다. 이후 입 모양과 음성을 맞추는 정밀한 립싱크 작업을 거쳐 인물의 감정 표현을 살렸다. 음향 역시 별도의 믹싱 과정을 통해 보강했다. 그 결과 액션 장면과 인물의 대사, 주요 장면의 시각적 표현은 대체로 자연스럽게 구현됐다. 그러나 일부 대사의 억양과 인물의 행동 전환에서는 어색함이 남았고, 장면마다 화질 차이가 나타나는 부분도 있었다. 서사 역시 비교적 익숙한 SF 액션 영화의 전개를 따르고 있어 이야기 자체의 참신함은 부족하다는 아쉬움이 있다. 제작비와 시간을 크게 줄일 수 있다는 가능성을 보여줬지만, AI 활용 여부와 무관하게 관객을 설득할 만한 작품성을 확보해야 한다는 점도 드러낸 셈이다. 제작진 "완벽하지 않아도 관객과 만나야"…정부도 지원책 검토 제작진은 이번 작품을 AI 영화 제작의 가능성을 확인하는 시도로 설명했다. 설우인 감독은 지난달 열린 언론 시사회에서 "세상에 결과물을 내놓아야 산업이 발전할 수 있다고 믿었다"며 "온전히 완벽하지는 않더라도 관객과 직접 만나는 것이 가장 큰 목적이었다"고 말했다. 공동제작사 아이노스튜디오의 함슬기 대표도 "AI만으로 90분 분량의 장편 영화를 끌고 갈 수 있음을 증명하고 기회를 열고 싶었다"고 밝혔다. 정부도 AI 영화가 국내 콘텐츠 산업에 가져올 변화에 관심을 보였다. 언론 시사회에 참석한 하정우 국가인공지능전략위원회 부위원장은 "영상 AI 기술이 빠르게 발전하면서 콘텐츠 산업도 바뀌게 될 것이고, 한국 영화와 드라마도 상당히 강점이 있기 때문에 어느 정도까지 가능한지 궁금했다"며 "'스틸레이'를 놀라면서 재미있게 봤다. 제작진이 정말 대단하다"고 평가했다. 이어 "AI 시대의 문화 강국으로 세계를 선도하기 위해 무엇을 챙겨야 할지 실감했으며, '스틸레이'를 통해 가능성을 확인했다"며 "현장의 목소리를 파악해 관계 부처와 함께 개선책을 모색하겠다"고 말했다. '스틸레이'는 AI 기술이 고비용 장르의 제작 문턱을 낮출 수 있음을 보여준 사례다. 다만 이러한 제작 방식이 영화 산업에 안착하려면 비용 절감이라는 기술적 성과를 넘어, 관객이 작품 자체에 매력을 느낄 수 있는 수준까지 완성도를 높이는 과정이 필요할 것으로 보인다.

2026.10.14 16:24홍지후 기자

AWS, 로봇 개발 문턱 낮춘다…엔비디아와 '피지컬 AI 툴체인' 공개

아마존웹서비스(AWS)가 엔비디아의 로봇 인공지능(AI) 기술과 자체 클라우드 인프라를 결합해 피지컬 AI 개발 지원에 박차를 가한다. 로봇과 자율 시스템 개발에 필요한 데이터 생성부터 모델 학습, 시뮬레이션, 현장 배포까지 단일 개발 환경으로 연결해 기업의 인프라 구축 부담을 줄인다는 구상이다. AWS는 지능형 기계 개발을 위한 오픈소스 기술 스택 'AWS 피지컬 AI 툴체인'을 공개했다고 12일 밝혔다. 피지컬 AI는 로봇이나 기계가 주변 환경을 인식하고 AI 모델을 활용해 상황을 판단한 뒤 실제 행동까지 수행하도록 하는 기술이다. 기존 산업용 기계가 사전에 정해진 명령을 반복했다면 피지컬 AI는 현장에서 수집한 데이터를 바탕으로 새로운 작업과 환경에 대응할 수 있다는 점이 특징이다. 다만 로봇의 형태와 활용 환경에 따라 필요한 데이터와 AI 모델, 하드웨어 구성이 달라 개발 과정이 복잡하다는 문제가 있다. AWS는 이러한 부담을 줄이기 위해 아키텍처 가이드와 배포 자동화 도구, 활용 가능한 코드를 오픈소스로 제공한다는 방침이다. 이번 툴체인은 합성 데이터 생성과 모델 학습, 시뮬레이션·검증, 엣지 배포, 지속적 개선 등 피지컬 AI 개발의 5개 핵심 단계를 지원한다. 먼저 가상환경에서 다양한 학습 데이터를 생성하고 사람의 작업 시연과 시뮬레이션을 활용해 AI 모델을 학습시킨다. 이후 실제 로봇에 적용하기 전 가상환경에서 동작을 검증하고 최적화한 모델을 현장 장비에 배포한다. 현장에서 수집한 운영 데이터는 다시 모델 학습에 활용된다. 이를 통해 로봇이 새로운 환경과 작업에 대응할 수 있도록 성능을 지속적으로 개선하는 구조다. AWS는 이 과정에 아마존 세이지메이커와 EC2 GPU 인스턴스, AWS IoT 그린그래스, 아마존 베드록 에이전트코어 등을 활용한다. 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 '아이작 심'과 강화학습 도구 '아이작 랩', 휴머노이드 로봇용 AI 모델 '그루트', 합성 데이터 생성 기술 '코스모스'도 연계한다. 회사 측에 따르면 기업은 전체 기술 스택을 도입하거나 기존 개발 환경에 필요한 기능만 선택적으로 적용할 수 있다. 실제 운영 단계에선 수천 대의 로봇을 원격으로 설정하고 보안과 소프트웨어 업데이트를 관리하는 기능도 지원한다. 아마존이 자체 물류 현장에서 축적한 로봇 운영 경험도 반영했다. 아마존은 현재 물류 네트워크 전반에 100만 대 이상의 로봇을 배치해 운영 중이며 AWS는 이러한 경험을 바탕으로 피지컬 AI 개발과 배포에 필요한 기술 가이드를 제공한다. 실제 피지컬 AI 개발 기업들도 AWS 기반 기술을 활용하고 있다. 독일 로봇 기업 뉴라 로보틱스는 인지형 휴머노이드 로봇을 개발하고 있으며 국내 기업 리얼월드는 로봇이 물체를 정밀하게 조작할 수 있도록 81억개 파라미터 규모의 파운데이션 모델을 개발 중이다. AWS는 이번 툴체인을 통해 제조와 물류, 자동차 등 다양한 산업에서 피지컬 AI 개발과 상용화를 지원할 계획이다. 기업이 인프라 구축에 투입하는 시간과 인력을 줄이고 로봇의 실제 업무 적용과 서비스 개발에 집중할 수 있도록 한다는 전략이다. 우웸 우퐁 AWS 인더스트리 부문 부사장은 "피지컬 AI는 무언가를 움직이고 짓고 만드는 모든 산업에 영향을 미칠 것"이라며 "고객들이 혁신보다 인프라 구축에 지나치게 많은 엔지니어링 역량을 투입하고 있다는 이야기를 듣고 AWS 피지컬 AI 툴체인을 개발했다"고 말했다. 아밋 고엘 엔비디아 로보틱스 개발자 에코시스템 및 엣지 AI 제품 총괄은 "피지컬 AI를 구축하려면 학습·시뮬레이션·배포라는 세 가지 컴퓨팅 플랫폼의 원활한 통합이 필요하다"며 "오픈소스 기반의 AWS 피지컬 AI 툴체인은 AWS 서비스와 엔비디아의 피지컬 AI 모델, 도구, 라이브러리를 결합해 개발자가 지능형 로보틱스 애플리케이션의 생성·학습·검증·배포를 가속할 수 있는 확장 가능한 엔드투엔드 워크플로를 제공한다"고 밝혔다.

2026.10.12 14:42한정호 기자

국내외 AI 리더가 찾은 롯데이노베이트 'RX 랩'…피지컬 AI 기술 주목

롯데이노베이트가 인공지능(AI)과 로봇 기술을 결합한 피지컬 AI 사업 확대에 속도를 낸다. 사람이 로봇을 직접 가르치고 학습한 동작을 실제 작업에 적용하는 기술을 선보이며 유통·물류·제조 등 산업 현장을 겨냥한 로봇 서비스 사업을 강화한다는 구상이다. 롯데이노베이트는 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 피지컬 AI 체험 공간 'RX 랩(RX LAB)'을 운영하며 로봇 학습과 제어 기술을 선보였다고 8일 밝혔다. 행사 기간 류제명 과학기술정보통신부 제2차관과 김형철 한국지능정보사회진흥원(NIA) 원장, 글로벌 AI 전문가 로라 아로요 박사 등이 RX 랩을 방문해 롯데이노베이트의 피지컬 AI 기술과 산업 현장 적용 방향을 살펴봤다. 이번 전시는 로봇을 단순히 관람하는 방식에서 벗어나 사람이 로봇을 학습시키고 실제 작업 수행까지 연결하는 과정을 직접 체험하도록 구성됐다. 로봇팔 체험존에선 관람객이 로봇팔을 직접 움직이며 작업 동작을 가르치고 학습 데이터를 생성하도록 했다. 가상현실(VR) 체험존에선 휴머노이드 로봇의 시야를 공유하면서 로봇을 직접 제어하도록 했다. 이어 로봇 실행존에선 앞서 생성한 학습 데이터를 바탕으로 로봇이 실제 작업을 수행하는 과정을 확인할 수 있도록 지원했다. 행사 개막 이후 이틀 동안 1000명 이상이 로봇팔과 VR 기반 휴머노이드 제어 등을 체험했다. 롯데이노베이트는 행사 기간 열린 퓨처테크 컨퍼런스에서도 피지컬 AI 사업 전략을 공개했다. 전시형 롯데이노베이트 AI 혁신센터장은 유통·물류·식품 등 다양한 산업에서 AI와 로봇을 연결하는 로봇 전환(RX) 전략을 소개했다. 롯데이노베이트는 특정 로봇 하드웨어를 직접 개발하는 데 집중하기보다 다양한 로봇에 산업 현장 데이터와 AI·IT 기술을 결합해 실제 업무에 활용할 수 있는 서비스를 구현하는 데 중점을 두고 있다. 사람이 로봇의 작업을 가르치고 보완하는 과정에서 데이터를 축적하고 이를 바탕으로 로봇의 작업 수행 능력을 지속적으로 높인다는 목표다. 향후 자체 AI 플랫폼 '아이멤버(Aimember)'와 시각·언어·행동(VLA) 모델, 강화학습 기술 등을 로봇 및 기존 IT 인프라와 연계할 계획이다. 이를 통해 유통·물류·제조 현장에서 활용할 수 있는 피지컬 AI 기반 서비스형 로봇(RaaS) 사업을 확대한다는 방침이다. 롯데이노베이트 관계자는 "이번 RX 랩은 피지컬 AI가 실제 산업 현장에서 어떻게 활용될 수 있는지를 직접 보고 경험할 수 있도록 구성했다"며 "현장에 대한 이해와 AI·IT 역량을 바탕으로 다양한 로봇을 산업 현장과 연결하고 피지컬 AI 기반 RaaS 사업을 지속 확대해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.10.08 12:59한정호 기자

에코피스, 물 위 누비는 피지컬 AI 공개…녹조 찾고 스스로 정화한다

에코피스가 인공지능(AI)과 자율주행 기술을 활용해 수질을 측정하고 오염원을 찾아 제거하는 수상 로봇을 선보였다. 사람이 직접 수질을 확인하고 정화 장비를 투입하던 방식에서 벗어나 AI가 물 위를 이동하며 수질 관리까지 수행하는 피지컬 AI 기술을 앞세워 수자원 관리 시장 공략에 나선다. 에코피스는 7일 서울 코엑스에서 열린 'AI 페스타 26'에서 AI 기반 스마트 수질관리 플랫폼 '에코봇'과 자율주행 수상 레저 솔루션 '힐링 보트', 수상 태양광 시스템 등을 선보였다. 에코봇은 자율주행으로 수면을 이동하며 수질을 모니터링하고 오염원을 제거하는 수상 로봇이다. 수면에 떠다니는 쓰레기와 기름, 녹조 등 부유물을 수거·정화하는 동시에 수질 데이터를 측정할 수 있다. 에코피스는 최대 5m 규모 제품도 운영 중이다. 수집한 데이터를 활용해 수역별 상태를 파악하는 기능도 개발하고 있다. 수면뿐 아니라 수심에 따른 수질 상태를 측정하고 이를 바탕으로 수질 지도를 만들어 오염 상태를 입체적으로 확인하는 방식이다. 에코피스는 이를 단순한 수질 정화 장비가 아닌 피지컬 AI로 정의했다. AI가 데이터를 분석하는 데 그치지 않고 자율주행 수상 로봇을 움직여 실제 수질 정화 작업까지 수행하기 때문이다. 현장에서 만난 에코피스 관계자는 "우리는 수질 정화 특화 로봇을 만드는 피지컬 AI 기업"이라고 소개했다. 에코봇의 기술력은 글로벌 무대에서도 인정받았다. 에코피스는 CES 2024에서 AI 에코봇으로 드론·무인시스템, 지속가능성·에너지 전환, 스마트 커뮤니티 등 3개 부문 혁신상을 받았다. 이어 CES 2025에선 힐링 보트가 스마트 커뮤니티 부문 혁신상에 선정되며 2년 연속 수상했다. 이번 전시에선 힐링 보트 모형도 공개했다. 힐링보트는 친환경 수상 모빌리티와 수질 정화 기능을 결합한 제품으로, 호수 등에서 시민들이 수상 레저를 즐기는 동시에 수질 정화가 이뤄지도록 하는 것이 개발 방향이다. 아울러 태양광 발전과 수질 관리를 결합한 수상 태양광 시스템도 소개했다. 태양의 위치에 맞춰 수상 태양광 설비가 회전하도록 설계해 발전 효율을 높이는 기술이다. 회사 측은 GPS를 활용해 태양의 위치를 추적하며 회전하는 기술을 개발해 특허를 확보했다고 밝혔다. 여기에 발전과 회전·계류, 수질 정화를 하나의 시스템으로 통합하는 '에코 스테이션'도 전시했다. 현장 전시물에는 태양광 발전과 능동 회전·계류, 수질 정화 연계, 스마트 통합 제어 등을 결합해 청정에너지 생산과 수질 개선을 동시에 구현하는 구조가 소개됐다. 에코피스의 주요 고객은 지방자치단체와 공공기관이다. 현재 충북 진천 신척저수지 등에 수상 태양광 시스템을 구축해 운영 중이다. 에코피스 관계자는 "저수지나 호수의 관리 주체가 지자체나 농어촌공사, 수자원공사 등 공공기관인 경우가 많다"며 "정부 기관 및 지자체와 긴밀하게 협업을 이어오고 있다"고 말했다.

2026.10.07 14:07한정호 기자

한컴이노스트림, 로봇·AI 실무인재 양성…'한컴 AX 랩' 출범

한컴이노스트림이 인공지능(AI)과 로봇 기술을 산업 현장에 적용할 수 있는 실무형 인재 양성에 나선다. 로봇 제어·시뮬레이션을 중심으로 피지컬 AI 교육을 강화하고 AI 서비스 개발과 업무 적용까지 교육 영역을 확대한다. 한컴이노스트림은 인공지능 전환(AX) 전문 교육 브랜드 '한컴 AX 랩(HANCOM AX LAB)'을 선보였다고 7일 밝혔다. 한컴 AX 랩은 한컴이노스트림이 자동차·임베디드 분야에서 축적한 기술과 교육 경험을 AI·AX 분야로 확장한 교육 브랜드다. 기술에 대한 이해부터 직접 구현과 현장 적용까지 연결하는 실무교육을 통해 개인의 직무 역량과 기업·기관의 AX 역량을 높이는 데 중점을 뒀다. 특히 로봇 제어와 시뮬레이션을 활용한 피지컬 AI 교육을 강화한다. 한컴이노스트림은 지난 6일부터 서울 코엑스에서 열리고 있는 '스마트라이프위크(SLW) 2026'에 한컴 AX 랩 쇼룸을 마련하고 관련 교육 콘텐츠를 공개했다. 쇼룸에선 산업용 로봇의 동작을 시연하고 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 '아이작 심(Isaac Sim)'을 활용한 교육 콘텐츠를 선보인다. 관람객이 화면 속 로봇을 직접 움직이며 동작 원리를 이해하고 관련 교육과정을 체험할 수 있도록 구성했다. AI와 로보틱스 분야 전문 교육도 확대한다. 한컴이노스트림은 국내 최초이자 세계 다섯 번째 엔비디아 딥러닝 인스티튜트(DLI) 공인 교육센터를 운영 중이며 대학과 공공기관, 기업을 대상으로 AI 실무교육과 디지털 전환(DX) 컨설팅, 산학협력 프로젝트 등을 진행하고 있다. 엔비디아 컨소시엄의 교육 파트너로 고용노동부 K-디지털 트레이닝 '엔비디아 AI 캠퍼스' 사업에도 참여한다. 오는 12일 AI 에이전트와 AI 로보틱스 과정 첫 기수를 개강하고 엔비디아 DLI 공식 교육과 연계한 강의와 프로젝트 교육을 제공한다. 국산 신경망처리장치(NPU) 교육도 추진한다. 퓨리오사AI와 협력해 NPU 공인 교육기관(ATC) 사업을 추진하고 NPU와 한컴 에이전틱 운영체제(OS)를 연계한 AX 전문인력 양성 프로그램도 마련할 계획이다. 이를 통해 피지컬 AI부터 AI·AX까지 전문인력 교육 사업을 확대한다는 구상이다. 박태준 한컴이노스트림 교육사업실장은 "로봇과 AI를 산업 현장에서 활용하려면 기술을 이해하고 직접 구현해 보는 경험이 중요하다"며 "한컴 AX 랩을 통해 로봇 제어와 시뮬레이션부터 AI 서비스 개발과 업무 적용까지 연결하는 실무교육을 확대하겠다"고 말했다.

2026.10.07 09:17한정호 기자

DGIST, 로봇 메모리 시스템 개발로 국제학회 최우수 논문상

김기섭 DGIST 로봇및기계전자공학과 교수 연구팀이 지능형 로봇 분야 국제학술대회인 'IEEE/RSJ IROS 2026'에서 '최우수 논문상'을 수상했다고 7일 밝혔다. IROS는 자율주행, 로봇 인지, 인공지능 등 로봇 기술 전반의 최신 성과를 다루는 대표적인 국제학술대회다. 이번 대회에 제출된 논문은 총 1,933편이다. 이 가운데 김 교수 연구팀 연구결과가 단독으로 최우수상을 수상했다. 연구팀은 로봇이 같은 공간을 여러 번 방문하며 물체 위치 변화 이력을 축적하고 기억하는 새로운 로봇 장기 메모리 시스템인 'LT-Mem'을 발표해 좋은 평가를 받았다. 연구팀은 김기섭 교수가 교신저자, 이유민 석사과정생이 제1저자, 주효석 석박사통합과정생이 공동저자로 참여했다. 기존 로봇 기술은 지도를 최신 상태로 갱신할 때 과거의 정보를 잃어버리거나, 서로 다른 시점에 본 물체를 동일한 대상으로 연결하지 못하는 한계가 있었다. 김기섭 교수는 "정밀한 공간 인지와 체계적인 메모리 관리를 결합해 인공지능 데이터 처리 부담을 획기적으로 줄였다"며 "방대한 영상 기록을 매번 다시 해석해야 하는 기존 대규모 언어모델 방식과 비교해 약 16분의 1 수준의 데이터(토큰)만 사용하고도 훨씬 높은 추론 성능을 달성했다"고 말했다/ 김 교수는 “향후 가정용 서비스 로봇이나 물류 및 시설 관리 로봇 등 복잡한 환경에서 장기간 활동해야 하는 로봇 분야의 발전에 핵심적인 역할을 할 것”이라고 밝혔다.

2026.10.07 09:11박희범 기자

"사람 동작 보고 스스로 배우는 로봇"…롯데이노베이트, '코딩 없는 RX' 제시

롯데이노베이트가 사람의 동작을 보고 배워 실제 작업에 활용되는 로봇을 AI페스타26에서 선보인다. 사람이 직접 작업을 시연하면 로봇이 동작 데이터를 학습하는 방식으로 복잡한 프로그래밍 없이 현장 업무에 적용할 수 있는 피지컬 인공지능(AI)과 기업의 로봇 전환(RX) 가능성을 제시한다. 롯데이노베이트는 6일 서울 코엑스 C홀에서 개막한 AI페스타26에 부스(P-04)를 마련하고 피지컬 AI 체험관 'RX랩'과 통합 AI 플랫폼 '아이멤버 월드'를 소개한다. 과학기술정보통신부가 주최하는 이번 행사는 8일까지 사흘간 열린다. RX랩의 주제는 '로봇이 일을 배우는 곳'이다. 사람의 동작을 로봇이 학습하고, 학습한 동작을 실제 작업에 활용하는 과정을 로봇팔 체험존과 가상현실(VR) 체험존, 휴머노이드 시연존으로 구성했다. 사람이 작업을 시연하면 관절 각도와 카메라 영상이 데이터로 기록되고, 인공지능이 이를 학습해 동작을 수행하는 방식이다. 여러 시연 데이터에서 동작 규칙을 찾아내는 모방학습이 기반이다. 로봇팔 체험존에서는 관람객이 입력용 '리더 암'을 직접 움직여 로봇팔을 제어한다. 관절마다 부착된 센서가 움직임을 읽어 전송하면, '팔로워 암'이 같은 자세를 따라 한다. 이때 로봇의 움직임과 카메라 영상이 함께 저장돼 학습 데이터로 활용된다. 롯데이노베이트는 이러한 방식을 물류센터의 피킹·분류나 제조 라인의 조립처럼 작업 조건이 달라지는 업무에 적용할 수 있다고 설명했다. VR 체험존에서는 관람객이 VR 기기를 착용하고 휴머노이드의 시야를 보며 로봇을 제어한다. 휴머노이드 머리에 장착된 카메라 영상이 VR 화면으로 전송되고, 사용자의 머리와 손 움직임은 모션 트래킹을 거쳐 로봇의 관절 동작으로 변환된다. 원격 조작으로 사람이 접근하기 어려운 현장의 작업을 지원하고, 이 과정에서 축적한 데이터를 로봇의 학습에 활용하는 방식이다. 휴머노이드 시연존에서는 로봇이 체험에 참여한 관람객에게 기념품을 전달한다. 앞선 체험이 로봇을 움직이고 학습시키는 과정에 초점을 맞췄다면, 시연존은 학습 결과가 사람과의 상호작용과 실제 작업 수행으로 이어지는 모습을 보여준다. 롯데이노베이트는 매장 상품 안내와 호텔 고객 응대 등 유통·호스피탈리티 분야로 적용 범위를 넓혀갈 계획이다. 롯데이노베이트는 피지컬 AI 기술을 실제 환경에서 검증해 왔다. 지난 2월 미래형 편의점 'AX랩 3.0'에서 휴머노이드와 AI가 고객 응대와 상품 안내 등 매장 업무를 수행하는 환경을 구현했다. 4월에는 휴머노이드 로봇을 롯데월드타워 스카이런에 투입해 계단 일부 구간에서 보행 제어 기술을 검증했다. 휴머노이드 '로이'는 월드아이티쇼 2026에서 비전 AI로 상품을 인식하고 설명하는 모습을 시연했다. 이 같은 현장 적용과 기술 검증은 유통·물류 등 산업 현장을 겨냥한 서비스형 로봇(RaaS) 사업의 기반이 된다. 롯데이노베이트는 자체 AI 플랫폼과 시각·언어·행동을 연결하는 기술, 강화학습 등을 로봇에 연계해 제조·항공·호스피탈리티 등으로 로봇 서비스 적용을 확대할 방침이다. 전시에서는 통합 AI 플랫폼 아이멤버 월드도 함께 소개한다. 자체 AI 모델 '아이멤버 코어'를 바탕으로 업무, 자동화, 소프트웨어 개발, AI 인프라, 로봇 관제를 지원하는 5개 플랫폼을 연결했다. 회사는 이를 업무 활용에서 자동화·개발·실행 및 현장 적용으로 이어지는 'AX 가속 4단계'로 제시했다. 5개 플랫폼은 AI 에이전트 기반 업무 환경 '아이멤버 워크', 에이전트를 만들고 배포하는 '아이멤버 온플로우', AI 기반 소프트웨어 개발을 지원하는 '아이멤버 데브', AI 개발 환경과 그래픽처리장치(GPU) 자원을 관리하는 '아이멤버 런처', 로봇 통합 관제와 휴머노이드 피지컬 AI를 담당하는 '아이멤버 로보'다. 아이멤버 워크는 맞춤형 AI 에이전트 6종과 동영상 제작, 심층 조사 보고서 기능을 제공하며 여러 AI 모델을 한 화면에서 사용할 수 있도록 지원한다. 아이멤버 온플로우는 드래그 앤드 드롭 방식으로 에이전트를 만들고 배포하는 플랫폼으로 사내 데이터와 외부 앱, 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 연동을 지원한다. 일정·이벤트·응용프로그램 인터페이스(API)에 따른 자동 실행 기능도 갖췄다. 아이멤버 런처는 GPU 자원 관리와 개발 환경 구성, 모델 학습·배포·모니터링을 지원한다. GPU 카드 분할 기능은 엔비디아 A100 시리즈 이상에서 사용할 수 있다. 아이멤버 로보는 실시간 로봇 통합 관제와 대화·행동이 가능한 휴머노이드 피지컬 AI를 담당하며 RX랩에서 선보인 로봇 기술과 연결된다. 롯데이노베이트 관계자는 "AI가 현실 세계에서 사람과 상호작용하고 실제 행동으로 이어지는 피지컬 AI 시대에 맞춰 휴머노이드 기술을 개발하고 있다"며 "이번 전시에서는 관람객이 직접 로봇을 조작하고 그 결과를 휴머노이드의 움직임으로 확인하며 피지컬 AI의 개념과 가능성을 쉽게 이해할 수 있도록 구성했다"고 말했다.

2026.10.06 15:04남혁우 기자

삼성SDS, AI가 판단하고 로봇이 움직인다…제조 현장 'RX' 속도

삼성SDS가 인공지능(AI)이 판단하고 로봇이 실제 작업을 수행하는 로보틱스 전환(RX)을 앞세워 제조 현장의 자율화에 나선다. 서로 다른 제조사의 로봇을 단일 체계에서 운영하는 플랫폼과 로봇 기술 기업들과의 협력 생태계를 결합해 개별 로봇 도입을 넘어 공장 전체를 자율 운영하는 환경을 구축한다는 목표다. 삼성SDS는 6일 서울 코엑스에서 열린 'AI페스타 2026'에서 RX 전략과 로봇 오케스트레이션 플랫폼, 파트너 생태계 '팀 렉스(Team REX)'를 선보였다. 삼성SDS는 AI로 기업의 판단과 의사결정을 지능화하는 인공지능 전환(AX)에서 한발 더 나아가 로봇이 실제 제조 현장의 작업을 수행하도록 공정과 운영 체계를 바꾸는 것을 RX로 정의했다. AX와 RX를 결합해 AI가 판단하고 로봇이 작업을 수행하는 자율 운영 공장을 구현하는 것이 목표다. 이를 위해 삼성SDS는 서로 다른 종류의 로봇을 통합 운영·관리할 수 있는 로봇 오케스트레이션 플랫폼을 구축 중이다. 제조사마다 다른 로봇과 기존 생산설비를 연결하고 작업을 배분해 여러 대의 로봇을 하나의 체계에서 운영하는 방식이다. 로봇 오케스트레이션 플랫폼은 인텔리전스와 플릿 영역으로 구성된다. 인텔리전스는 로봇이 업무를 수행하면서 생성한 데이터를 축적·정제해 피지컬 AI 모델 학습에 활용하며 플릿은 다양한 제조사의 로봇과 기존 설비를 연동하고 작업을 배분하는 역할을 담당한다. 생산관리시스템(MES)과 연결해 작업 지시부터 수행 결과 확인까지 관리하는 구조다. 이번 AI페스타 부스에선 다양한 로봇·AI 기업과의 협력 확대도 소개했다. 삼성SDS는 로봇 하드웨어와 피지컬 AI, 데이터, 시뮬레이션 등 각 분야 기술 기업이 참여하는 팀 렉스를 구성했다. 올해 10개 기업과 협력을 시작해 로봇과 생산설비 간 호환·연동에 필요한 기술과 데이터 수집, 성능 평가 기준 등을 함께 마련 중이다. 로봇을 실제 제조 현장에 적용하기 위한 자체 방법론 'D-ART'도 소개했다. 현장에서 로봇을 적용할 공정을 발굴하고 현재 로봇 기술과 현장 요구사항 간 차이를 분석한 뒤 공정과 로봇을 재설계하고 실제 구축·안정화까지 지원하는 방식이다. 삼성SDS는 제조 현장에서 쌓은 경험을 RX 사업의 차별점으로 내세우고 있다. 삼성SDS와 자회사 미라콤아이앤씨는 지난 25년간 MES와 설비·물류 자동화를 구축하며 430여개 제조 고객사에서 경험을 축적했다. 단순히 로봇을 공급하는 데 그치지 않고 어떤 작업에 로봇이 적합한지 검증하고 기존 제조 시스템과 연결해 운영하는 체계까지 설계한다는 전략이다. AI 인프라도 RX를 뒷받침하는 기반으로 제시했다. 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 통해 고객의 AI 워크로드에 맞는 그래픽처리장치(GPU)와 퓨리오사AI의 '레니게이드' 등 신경망처리장치(NPU) 기반 가속 서버를 제공하고 개별 서버부터 대규모 클러스터까지 지원한다. AI 데이터센터와 클라우드 네트워크 역량까지 결합해 AI 학습·추론에서 실제 제조 현장 적용까지 이어지는 기반을 제공한다는 방침이다. 삼성SDS 관계자는 "AX가 AI로 판단을 지능화한다면 RX는 로봇이 현장 작업을 수행하도록 공정과 운영을 바꾸는 것"이라며 "두 전환을 결합해 AI가 판단하고 로봇이 실행하는 자율 운영 공장으로 제조 현장을 전환해 나갈 것"이라고 말했다.

2026.10.06 13:52한정호 기자

마이크로소프트가 제시한 '피지컬 AI' 구현 전략은

"기업이 인공지능(AI)을 산업 현장에 잘 적용하려면 시스템 연결성에 신경써야 합니다. 최신 AI 모델을 도입하는 데 그치지 않고 데이터 수집과 학습, 현장 배포를 유기적으로 연결해야 문제를 해결할 수 있습니다." 에런 슈나이더 마이크로소프트 엔지니어링·피지컬 AI 부문 부사장은 30일 서울 코엑스에서 열린 '마이크로소프트 인더스트리 서밋'에서 피지컬 AI 전략을 이같이 제시했다. 그는 마이크로소프트 고객 현장에서 피지컬 AI 솔루션을 개발하는 현장 배치 엔지니어링팀을 이끌고 있다. 마이크로소프트는 피지컬 AI를 물리적 환경에서 카메라·센서·드론·로봇 등과 함께 작동하는 AI로 정의했다. 디지털 공간에서 발전한 AI 추론·계획 역량을 실제 장치 움직임과 작업 수행으로 확장하는 것이 주요 목표다. 슈나이더 부사장은 기업이 AI 모델을 선택할 때 지능 수준과 실행 속도, 운영 비용을 함께 고려해야 한다고 강조했다. 성능이 가장 높은 최신 모델보다 실제 업무에 필요한 정확도와 응답 속도를 충족하면서 비용을 줄일 수 있는 모델이 더 적합할 수 있다는 설명이다. 그는 "실제 비즈니스 문제를 해결하는 솔루션을 만드는 것은 AI 모델을 둘러싼 시스템"이라며 "에이전트 작업 수행 체계와 메모리 관리, 적절한 모델 연결, 토큰 사용량 최적화 모두 고려해야 한다"고 강조했다. 슈나이더 부사장은 로봇 학습에 필요한 데이터 부족을 시뮬레이션으로 보완하는 해결책을 제시했다. 사람이 로봇을 원격 조작해 데이터를 수집한 뒤, 이를 디지털 트윈서 여러 상황을 통해 데이터를 늘리는 식이다. 슈나이더 부사장은 로봇이 물체를 집어 옮기는 작업을 예로 들었다. 실제 데이터 100개 에피소드로 약 60%였던 정확도를 시뮬레이션과 디지털 트윈을 활용해 90%대 후반까지 높일 수 있다고 설명했다. 학습한 모델은 소프트웨어(SW)와 하드웨어(HW)를 연동한 평가를 거쳐 실제 로봇에 배포한다. 마이크로소프트는 이런 과정을 지원하는 오픈소스 '피지컬 AI 툴체인'을 제공하고 있다. 현장 장치의 데이터 수집부터 모델 학습·배포·모니터링까지 연결하며, 엔비디아의 시뮬레이션 도구인 아이작 심·아이작 랩과 디지털 트윈 플랫폼 옴니버스를 결합했다. 그는 현장 엔지니어링도 주요 실행 전략으로 내세웠다. 마이크로소프트 엔지니어가 고객 제조 현장을 직접 방문해 생산 환경과 작업 과정을 확인하고, 고객사 엔지니어와 함께 모델을 학습시키며 솔루션의 작동 여부를 검증하는 식이다. 슈나이더 부사장은 "우리는 고객과 협력하면서 실제 물리적 환경에 적합한 솔루션을 만들고 생산 문제를 해결할 것"이라고 말했다.

2026.09.30 11:51김미정 기자

로봇은 달라도 두뇌는 하나로…'범용 로봇 지능' 뜬다

피지컬 인공지능(AI)이 공장과 물류 등 실제 환경으로 영역을 넓히면서 로봇을 작업마다 새로 학습시키는 대신, 축적한 경험을 다른 작업과 환경에도 활용하려는 움직임이 확산하고 있다. 이런 흐름 속에서 서로 다른 로봇의 경험을 하나로 연결하는 로봇 파운데이션 모델(RFM)이 새로운 기술 축으로 주목받고 있다. 27일 업계에 따르면 국내외 로봇·AI 기업들은 특정 로봇이나 작업에 한정되지 않는 범용 로봇 지능 개발에 속도를 내고 있다. 기존 산업용 로봇은 정해진 작업과 환경에 맞춰 설계돼 새로운 작업이나 로봇을 투입할 때마다 별도 데이터와 제어 기술이 필요했다. 최근에는 여러 로봇과 작업에서 얻은 경험을 하나의 모델에 학습시켜 새로운 환경으로 확장하는 방식이 시도되고 있다. RFM은 여러 종류의 로봇과 작업에서 얻은 지식을 학습하고 이를 새로운 작업과 환경에 확장하는 것을 목표로 한다. 여기서 말하는 '범용'은 하나의 로봇이 모든 일을 한다는 뜻은 아니다. 휴머노이드, 사족보행 로봇, 로봇팔 등 서로 다른 로봇이 각자의 특성에 맞춰 공유된 지식과 경험을 활용하는 개념이다. 핵심 기술로는 크로스 임바디먼트가 꼽힌다. 로봇마다 팔 길이와 관절 구조 등이 다른 만큼 한 로봇의 경험을 다른 로봇에 그대로 적용하기 어렵기 때문이다. 구글 딥마인드 등이 참여한 '오픈 X-임바디먼트' 프로젝트에서는 22종 로봇 데이터를 통합해 학습하고 다른 로봇의 경험을 활용하는 전이 효과를 확인했다. 글로벌 기업들도 관련 기술 개발을 확대하고 있다. 피지컬 인텔리전스는 여러 로봇과 작업 데이터를 학습하는 범용 로봇 정책 '파이제로(π₀)'를 공개했다. 엔비디아는 개방형 휴머노이드 파운데이션 모델인 '아이작 그루트(Isaac GR00T)' 플랫폼을 통해 RFM과 데이터 파이프라인, 시뮬레이션 기반 학습 환경 등을 제공하고 있다. 국내에서도 산업 현장 적용이 시작됐다. NC AI는 포스코DX와 RFM을 공동 개발하고 있다. 카메라로 주변 환경을 인식하고 언어 지시를 이해한 뒤 행동으로 이어지도록 시각·언어·행동을 통합하는 비전언어행동(VLA) 모델을 개발·최적화한다. 디지털트윈 기반 가상환경에서 로봇 움직임과 제어를 검증하는 체계도 구축할 계획이다. 업계 관계자는 "RFM의 핵심은 모든 로봇을 같은 형태로 만드는 것이 아니라 서로 다른 로봇에서 축적한 지식과 경험을 공유하는 데 있다"며 "작업마다 로봇을 처음부터 학습시키는 방식에서 벗어나 다양한 경험을 새로운 작업과 환경에 활용하면 로봇의 활용 범위도 넓어질 것"이라고 말했다.

2026.09.27 14:01이나연 기자

핑거, 1550억원 들여 제조업체 인수…피지컬 AI 사업 확장

핑거가 냉각설비 부품과 철강관 등을 생산하는 제조업체를 인수하며 제조업으로 사업 영역을 확대한다. 앞서 피지컬 인공지능(AI) 기업 미켈로로보틱스를 인수한 데 이어 실제 제조 현장까지 확보하면서 제조 데이터와 로봇 AI를 결합한 피지컬 AI 사업 확장에 속도를 내는 모습이다. 22일 금융감독원 전자공시시스템에 따르면 핑거의 종속회사 에프지투자2호는 세아에프에스아이 지분 100%를 약 1278억 3784만원에 취득하기로 결정했다. 취득 예정일은 다음 달 30일이다. 세아에프에스아이는 냉각설비용 부품과 자동차 부품을 제조·판매하는 업체다. 지난해 매출 3624억원, 당기순이익 149억원을 기록했다. 2024년 11월 물적분할을 통해 설립됐다. 에프지투자2호는 홍콩 소재 S&G홀딩스 지분 100%도 271억 6216만원에 취득한다. S&G홀딩스는 철강관 제조·판매를 주요 사업으로 하고 있으며 지난해 매출은 1239억원, 당기순이익은 55억원이다. 두 회사의 지분 취득 금액을 합치면 약 1550억원이다. 취득 대금은 인수 대상 주식을 담보로 한 인수금융과 핑거의 유상증자 참여를 통한 자기자본, 재무적투자자의 출자금 등을 통해 조달할 예정이다. 구체적인 조달 금액과 조건은 아직 확정되지 않았다. 이번 인수는 핑거가 최근 확대하고 있는 제조 피지컬 AI 사업과도 맞닿아 있다. 핑거는 지난달 피지컬 AI 전문기업 미켈로로보틱스를 160억원에 인수하며 기존 금융 IT 중심 사업을 제조 AI 영역으로 확대하기 시작했다. 미켈로로보틱스는 산업용 로봇을 활용해 도장·샌딩·폴리싱·디버링 등 숙련 작업을 자동화하는 기술을 보유 중이다. 숙련공의 작업 데이터를 학습해 로봇의 정밀 동작으로 구현하고 서로 다른 제조사의 로봇을 하나의 플랫폼에서 제어하는 기술도 개발하고 있다. 핑거는 제조 현장에서 생성되는 공정 데이터를 로봇 AI 학습에 활용하고, 개선된 작업 결과를 다시 생산성 향상으로 연결하는 구조를 구축한다는 구상이다. 미켈로로보틱스는 현재 시흥과 광주 제조 현장에서도 형상 데이터와 숙련자의 작업 노하우를 로봇 행동 데이터로 전환하는 기술을 적용하고 있다. 핑거는 공시를 통해 "제조업 업체 인수를 통한 사업다각화가 목적"이라고 밝혔다.

2026.09.22 18:24한정호 기자

노타, 퀄컴 NPU서 로봇 AI 가속…작업 속도 향상

노타가 로봇용 인공지능(AI) 모델을 퀄컴 인프라에서 구동해 로봇팔 작업 속도를 높였다. 노타는 퀄컴 테크날러지스의 산업용 시스템온칩 '퀄컴 드래곤윙 IQ-9075' 프로세서의 신경망처리장치(NPU)에서 비전언어행동모델과 실행 환경을 최적화했다고 22일 밝혔다. 이를 실제 로봇팔에 적용한 결과 작업 시간이 기존 36초에서 12초로 줄인 것으로 전해졌다. 성능 검증은 언어 명령에 따라 로봇팔이 큐브를 집어 반대편 매트로 옮기는 방식으로 진행됐다. 최적화 이후 비전언어행동모델(VLM) 추론 속도는 최대 7배 빨라졌으며 실제 물체 이동 작업 속도는 3배 향상된 것으로 나타났다. 작업 성공률은 92%를 기록했다. 원본 모델의 93%와 비교하면 성능 저하는 1%포인트(p) 수준으로 추론 속도를 높이면서도 기존 정확도를 대부분 유지했다. 이번 실증은 기존에 ㄱ래픽처리장치(GPU)나 외부 서버에서 처리하던 로봇 AI 추론을 로봇에 연결된 엣지 AI 보드 내부 NPU에서 직접 수행했다는 점이 특징이다. 카메라 영상 인식부터 언어 명령 이해와 행동 생성·실행까지 전 과정을 하나의 로봇 환경에서 처리했다. 노타는 이를 위해 VLM 경량화부터 NPU 연산 그래프 최적화와 멀티 NPU 런타임 구축·행동 생성 가속까지 실행 환경 전반을 손봤다. 이후 실제 로봇팔과 연결해 추론 속도와 작업 속도·모델 정확도·작업 성공률을 함께 검증했다. VLM은 카메라 영상과 언어 명령을 함께 이해해 로봇의 다음 행동을 결정하는 AI 모델이다. 연산량과 메모리 사용량이 많아 제한된 전력과 컴퓨팅 자원을 사용하는 로봇 내부에서 구동하려면 별도 최적화가 필요하다. 추론 속도가 빨라지면 로봇이 다음 행동을 결정하는 대기시간도 줄어든다. 모델 판단이 늦어질 경우 주변 상황이 달라진 뒤 기존 정보를 바탕으로 움직일 수 있어 반응성과 작업 정확도가 떨어질 수 있다. 노타는 해당 기술을 적용한 로봇팔을 '코리아 리얼월드 AI 네트워크 2026'에서 공개했다. 현장에서는 최적화 전후 로봇 작업과 측정 결과를 비교해 추론 성능 개선이 실제 작업 속도와 안정성에 미치는 영향을 시연했다. 채명수 노타 대표는 "앞으로 다양한 AI 모델과 하드웨어를 아우르는 최적화 레이어를 지속적으로 확장하고 고도화해 모바일과 엣지·데이터센터를 넘어 로봇과 휴머노이드를 비롯한 피지컬 AI 전반으로 기술 적용과 사업 영역을 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.09.22 11:31김미정 기자

공장이 AI 데이터 학습장으로…제조업 피지컬 AI 경쟁 불붙는다

피지컬 인공지능(AI) 경쟁 무게중심이 로봇과 AI 모델 자체 성능에서 실제 제조 현장의 데이터를 확보하고 이를 반복 학습하는 능력으로 이동하고 있다. 글로벌 제조·물류 기업들이 공장을 AI 기술의 개발·검증 공간으로 활용하는 가운데, 국내에서도 숙련자의 작업 경험을 데이터로 전환해 기존 생산라인에 적용하려는 움직임이 본격화되는 분위기다. 20일 업계에 따르면 글로벌 기업들은 피지컬 AI를 실제 생산 현장에 적용하기 위한 투자를 확대 중이다. 시장조사업체 모르도르 인텔리전스는 전 세계 피지컬 AI 시장이 2026년 71억 1000만 달러에서 2031년 348억 9000만 달러로 5년 만에 5배 가까이 성장할 것으로 전망했다. 로봇을 움직이는 AI 기술은 최근 빠르게 발전하고 있다. 엔비디아와 구글 딥마인드는 로봇 파운데이션 모델과 시각·언어·행동(VLA) 기술을 잇달아 공개해왔다. 국제로봇연맹(IFR) 조사에서 전 세계 산업용 로봇 신규 설치 규모는 연간 54만 대를 넘어섰다. 로봇 성능 넘어 현장 데이터가 경쟁력 피지컬 AI를 개념검증(PoC) 단계에서 실제 양산라인으로 확산하기 위해선 AI와 로봇 기술뿐 아니라 제조 현장에서 발생하는 정보를 일관된 형태로 수집하고 이를 로봇의 행동 데이터로 연결하는 과정이 필수로 꼽힌다. 테슬라는 기가팩토리를 자동화 기술의 개발·검증 인프라로 활용해왔다. 자동화 제조시스템 기업을 인수하며 생산기술을 내재화했고 휴머노이드 로봇 옵티머스도 외부 공급에 앞서 자사 제조환경에서 적용 범위를 확대 중이다. 현대자동차그룹도 2030년까지 미래사업에 50조 5000억원을 배정하고 로봇 적용 범위를 부품 조립 공정까지 확대할 계획이다. 아마존 역시 100만대 이상 물류 로봇을 운영하며 축적한 데이터를 활용하고 있다. 이를 기반으로 생성형 AI 모델 '딥플릿'을 개발해 로봇의 이동 경로와 물류 운영 효율을 지속적으로 최적화 중이다. 제품 형상과 설비 상태, 소재·환경 변화, 작업자 개입처럼 실제 현장에서 발생하는 다양한 변수를 데이터로 확보하고 이를 다시 기술 개선에 활용하는 구조다. 기존 제조 현장을 AI 학습 공간으로 전환하는 데는 과제도 있다. 한 공장에서도 서로 다른 제조사 로봇과 프로그래머블로직컨트롤러(PLC), 카메라, 센서 등이 혼재하고 같은 작업이라도 공장별 제품 위치와 지그 구조, 공정 조건 등이 다르기 때문이다. 이에 피지컬 AI 시대에는 설비를 단순히 연결하는 수준을 넘어 작업을 데이터로 전환하고 이를 다시 로봇 행동에 반영하는 구조가 중요해지고 있다. 기존 시스템통합(SI)을 넘어 현장 데이터와 로봇 지능을 연결하는 '인테그레이션 레이어'가 필요하다는 분석이 나온다. 숙련자 손기술 데이터로…기존 로봇에 AI 입힌다 국내에선 핑거 자회사 미켈로로보틱스가 도장·블라스팅·연마 등 표면처리 공정을 시작으로 제조 현장의 작업 데이터를 축적하고 있다. 기존 자동화가 작업자의 단순 동작을 대체하는 데 집중했다면, 숙련자가 현장 상황을 판단해 작업 방식을 바꾸는 경험까지 데이터화하는 것이 목표다. 미켈로로보틱스는 숙련자의 경험을 데이터로 전환하는 플랫폼 '미켈로 스튜디오'를 통해 ▲인식 ▲경로 생성 ▲보정 ▲실행 ▲검사 과정을 하나의 순환 구조로 연결한다. 새로운 로봇을 도입하는 대신 기존 산업용·협동 로봇에 소프트웨어 방식으로 지능을 더하는 방식이다. 실제 시흥 현장에선 배관·곡관 쇼트 블라스팅 공정에 형상 데이터 기반 경로 생성 기술을 적용 중이다. 광주 도장 공정에선 숙련자의 노하우를 로봇 행동 데이터로 전환하는 기술을 적용하고 있다. 휴머노이드와 같은 새로운 하드웨어를 도입하지 않고 기존 생산설비를 활용해 피지컬 AI를 구현하는 구조다. 표면처리 넘어 검사·조립으로 확대 미켈로로보틱스는 표면처리에서 확보한 데이터를 기반으로 적용 공정을 검사와 의장·최종 조립까지 확대한다는 계획이다. 표면처리가 숙련자의 손기술을 데이터로 전환하는 단계라면 의장·최종 조립에서는 현장 상황에 따른 판단과 실행 능력을 로봇 지능으로 구현하는 것이 핵심이다. 생산 현장이 늘어나면 공정 데이터와 작업지능을 함께 축적하고 이를 다른 생산라인에 다시 적용할 수 있다는 게 회사 측 설명이다. 프로젝트마다 설계와 구축 과정을 반복해야 했던 기존 공장 자동화와 차별화되는 지점이다. 미켈로로보틱스 관계자는 "제조업에서 피지컬 AI의 확산은 단기적인 기술 유행보다 제조 산업의 다음 세대 전환에 가깝다"며 "표면처리에서 축적한 기술을 검사와 의장·조립 공정으로 확장해 2030년까지 한 현장의 작업지능을 다음 생산라인으로 반복 확산할 수 있는 제조 피지컬 AI 플랫폼을 완성하겠다"고 말했다.

2026.09.20 09:08한정호 기자

삼성SDS, 제각각인 로봇 한데 묶는다…RX 플랫폼·생태계 구축 가속

삼성SDS가 서로 다른 제조사의 로봇과 기존 생산설비를 연결하고 수십·수백 대의 로봇을 통합 운영하는 '로봇 오케스트레이션 플랫폼' 구축에 나선다. 로봇 협력 생태계 '팀 렉스'도 구성해 개별 로봇 도입을 넘어 공장 전체를 자율화하는 로보틱스 전환(RX) 사업에 속도를 낸다는 전략이다. 배순민 삼성SDS 상무는 8일 서울 코엑스에서 열린 '리얼 서밋 2026'에서 "로봇 한 대를 잘 움직이는 것은 상대적으로 쉽지만 10대, 100대의 로봇을 24시간 문제없이 운영하는 것은 어려운 일"이라며 "로봇을 구매하는 것보다 이를 운영할 수 있는 체계를 구축하는 것이 중요하다"고 강조했다. 삼성SDS가 준비 중인 로봇 오케스트레이션 플랫폼은 크게 '인텔리전스'와 '플릿' 영역으로 구성된다. 인텔리전스는 공장에 투입된 로봇이 업무를 수행하면서 발생하는 데이터를 축적·정제하고 이를 다시 피지컬 AI 모델 학습에 활용하는 역할을 담당한다. 플릿은 다양한 제조사의 로봇과 기존 설비를 연동하고 작업을 배분해 로봇이 안정적으로 운영되도록 관리한다. 생산관리시스템(MES)과도 연계한다. MES가 어떤 로봇이 언제 어떤 작업을 수행할지 지시하면 로봇이 이를 수행하고 결과를 다시 MES로 전달하는 구조다. 작업에 문제가 발생하면 로그를 수집·분석해 원인을 파악하고 조치할 수 있도록 관측 가능성도 확보한다. 로봇에서 생성되는 데이터는 '데이터 팩토리'에서 학습 가능한 형태로 정제하고 '모델 팩토리'를 통해 작업에 적합한 모델을 선택·관리하는 방식이다. 배 상무는 "하나의 로봇을 움직일 수는 있지만 제조 현장에서 실제로 여러 로봇을 운영하는 피지컬 AI는 아직 완성 단계가 아니다"라며 "피지컬 AI가 완성됐을 때 공장이 로봇들을 받아들일 준비가 돼 있는지가 관건"이라고 짚었다. 이를 위해 삼성SDS는 자율성과 오케스트레이션, 상호운용성, 회복탄력성, 안전, 보안 등을 로봇 운영 체계의 핵심 요소로 제시했다. 제조사마다 다른 로봇이 기존 설비와 함께 움직이려면 인터페이스와 프로토콜을 연결해야 하고 장애가 발생했을 때 빠르게 복구할 수 있어야 한다는 설명이다. 사람과 로봇이 함께 작업하는 환경에서 안전을 확보하고 공정·학습 데이터를 보호하는 것도 주요 과제로 꼽았다. 로봇 오케스트레이션 플랫폼과 함께 파트너 생태계 팀 렉스도 가동한다. 삼성SDS는 올해 10개 기업과 협력을 시작해 로봇 하드웨어부터 피지컬 AI, 데이터, 시뮬레이션 등 각 분야 기술을 결합할 계획이다. 참여 기업들이 로봇과 설비 간 호환·연동에 필요한 프로토콜을 맞추고 데이터를 수집하거나 성능을 평가하는 기준도 함께 마련한다. 팀 렉스 파트너인 월든 로보틱스와는 실제 생산 현장에 로봇을 적용하기 위한 협력을 진행 중이다. 이날 현장에선 삼성SDS가 앱 인터페이스를 통해 월든 로봇에 작업을 지시하는 사례도 공개됐다. 모리아 도허티 월든 로보틱스 제품 관리 총괄은 "삼성SDS와 실제 생산 현장에 유용한 로보틱스를 배치하기 위해 협력하고 있다"며 "우리 로봇을 바탕으로 다양한 산업 업무를 수행할 수 있고 새로운 작업도 빠르게 학습할 수 있을 것"이라고 말했다. 삼성SDS는 로봇을 구매해 현장에 투입하는 데 그치지 않고 공정 발굴부터 구축·안정화까지 지원하는 자체 RX 방법론 'D-ART'도 적용한다. 현장을 방문해 로봇 적용에 적합한 공정을 찾는 '디스커버(Discover)', 현장 요구와 현재 로봇 기술 간 격차를 분석하는 '어세스(Assess)', 공정이나 로봇을 다시 설계하는 '리디자인(Redesign)', 실제 구축과 평가·안정화를 수행하는 '트랜스폼(Transform)' 등 4단계로 구성된다. 삼성SDS는 지난 25년간 축적한 제조 IT와 자동화 역량을 RX 사업의 기반으로 삼는다는 방침이다. 기존에는 사람이 판단하고 기계가 기록하는 정보화에서 사람이 판단하고 기계가 실행하는 자동화로 발전했다면, 앞으로는 AI가 판단하고 로봇이 실행하는 자율화 단계로 전환한다는 구상이다. 이를 위해 기존 MES와 설비·물류 자동화 역량에 피지컬 AI와 로봇 운영 기술을 결합할 계획이다. 배 상무는 "피지컬 AI가 아직 100% 완성된 것은 아니지만 1~2년 안에 올 변화를 지금부터 준비해야 한다"며 "이를 위해 플랫폼과 생태계를 준비하고 구축 방법론도 더욱 구체화해 나갈 것"이라고 강조했다.

2026.09.08 14:46한정호 기자

[현장] AI 동료부터 공장 로봇까지…삼성SDS가 그리는 '미래 일터'

"지난해보다 인공지능(AI)이 산업 현장에 더 가까워졌다는 느낌을 받았습니다. 사무실에서 쓰는 AI부터 제조 현장 로봇까지 직접 볼 수 있다는 점이 흥미로웠습니다." 국내 한 제조 기업 IT 담당자는 8일 서울 코엑스에서 열린 '삼성SDS 리얼 서밋 2026'에서 전시 부스를 둘러본 뒤 이같이 말했다. 이날 행사장에는 40개가 넘는 전시 부스가 꾸려졌다. 기업용 AI 에이전트와 클라우드부터 물류·공공·국방, 로봇 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 피지컬 AI까지 삼성SDS가 그리는 기업 인공지능 전환(AX)의 현재와 미래가 펼쳐졌다. 전시장은 이른 아침부터 기업·공공·국방 관계자 등 다양한 산업군의 관계자와 관람객들로 북적였다. 온·오프라인 총 1만 5000명 규모로 열린 이번 행사에서 가장 발길을 잡은 공간은 삼성SDS의 메인 전시존인 '스드슷퀘어'였다. 지난해 생성형 AI와 클라우드 서비스가 전시장의 중심을 차지했다면 올해는 AI가 실제 업무를 수행하는 것을 넘어 로봇을 움직이는 물리적 영역으로 확장된 점이 눈에 띄었다. 삼성SDS는 기업용 AI 에이전트 플랫폼 '패브릭스', 삼성 클라우드 플랫폼(SCP), AI 협업 솔루션 '브리티웍스'와 함께 올해 본격적으로 뛰어든 로보틱스 전환(RX) 기술을 전면에 내세웠다. 로봇이 아니라 공장을 완성한다…RX 미래 전략 전면에 관람객들의 발길이 먼저 이어진 곳은 RX 전시관이었다. 전면에 내걸린 문구는 '로봇이 아니라 공장을 완성한다'다. 이곳에선 레인보우로보틱스와 에이로봇 등 파트너사의 로봇이 곳곳에서 움직이며 시연을 이어갔다. 관람객들은 이 모습을 촬영하거나 실제 제조 현장 적용 방식과 도입 시점 등을 묻기도 했다. 삼성SDS가 내세운 RX는 단순히 로봇 한두 대를 제조라인에 투입하는 개념을 넘어, 생산설비와 서로 다른 종류의 로봇을 하나로 연결해 공정과 운영 방식 자체를 재설계하는 것이 목표다. 지난 25년간 반도체·2차전지·바이오·자동차·소재·부품·식음료 등 430여 개 고객사의 제조실행시스템(MES)과 설비·물류 자동화를 구축한 경험을 피지컬 AI와 결합한다는 전략이다. 전시 관계자는 "기존 자동화가 정해진 작업을 반복하는 데 초점이 맞춰져 있었다면 앞으로는 다양한 상황을 스스로 판단하고 대응하는 단계로 넘어가야 한다"며 "AX가 판단과 업무 수행 방식을 바꾸는 전환이라면 RX는 로봇으로 공정과 운영 방식을 바꾸는 실행의 자율화"라고 설명했다. RX를 뒷받침하는 핵심 기술은 '로봇 오케스트레이션 플랫폼'이다. 제조 시스템과 서로 다른 제조사의 로봇을 연결하고 여러 로봇의 작업과 동선을 단일 소프트웨어로 통합 관리하는 구조다. 삼성SDS는 해당 플랫폼을 내년 하반기부터 본격 선보일 계획이다. 로봇 생태계도 함께 구축한다. 삼성SDS는 레인보우로보틱스·월든 로보틱스·에이로봇·엔닷라이트 등 피지컬 AI 기업 10곳이 참여하는 '팀 렉스'를 구성했다. 서로 다른 로봇 간 연동 인터페이스와 성능 기준을 표준화해 제조 현장에서 다양한 로봇을 함께 운용할 수 있는 기반을 마련한다는 구상이다. 전시 관계자는 "로봇은 구매할 수 있지만 제조 현장에서 쌓아온 시간과 경험은 구매할 수 없다"며 "그간 쌓아온 경험을 바탕으로 로봇 성능을 현장의 성과로 전환할 것"이라고 밝혔다. 사무실에 들어선 AI, '업무 동료'로 진화 전시장의 다른 한쪽에선 AI가 사무실의 일하는 방식을 어떻게 바꾸는지를 보여주는 시연이 이어졌다. 삼성SDS는 패브릭스와 SCP, 브리티웍스를 한데 배치해 AI를 학습·추론할 인프라부터 기업용 AI 플랫폼과 실제 업무 서비스까지 이어지는 구조를 보여줬다. 이날 행사에선 관람객들이 직접 서비스를 학습하고 사용해볼 수 있는 'AX 플레이그라운드'도 마련됐다. 이 가운데 눈길을 끈 것은 다음 달 출시되는 '브리티웍스 코워크'다. 지난해 전시된 AI 비서가 메일·메신저·회의록을 정리하고 필요한 정보를 찾아주는 데 초점을 맞췄다면 코워크는 사용자가 최종 업무 목표를 제시하면 필요한 작업을 스스로 계획하고 실행하는 'AI 업무 동료'로 한 단계 진화했다. 자료 조사와 보고서 작성부터 메일 발송, 일정 등록까지 실제 업무 프로세스를 수행하는 방식이다. AI 인프라 분야에선 SCP와 AI 매니지드 서비스 등이 전시됐다. 삼성SDS는 국내 최초 AI 전용 데이터센터인 동탄 데이터센터를 비롯해 국가AI컴퓨팅센터와 구미 AI 데이터센터 구축을 추진하고 있다. 행사에서 소개된 베슬AI 사례에선 SCP 도입 후 기존 약 35% 수준이던 그래픽처리장치(GPU) 가동률이 약 90%까지 높아진 것으로 나타났다. 글로벌 AI 기업들의 기술도 한자리에서 만날 수 있었다. 앤트로픽은 '인텔리전스 플랫폼'을, 구글클라우드는 '제미나이 엔터프라이즈'를 소개했으며 챗GPT 엔터프라이즈 관련 전시도 별도로 마련됐다. 삼성SDS는 오픈AI·앤트로픽·구글클라우드·엔비디아 등 글로벌 기업과 협력을 확대하며 기업 고객이 필요에 따라 다양한 AI 모델과 서비스를 활용할 수 있는 생태계를 넓히고 있다. 물류·공공 넘어 국방까지…국내외 주요 파트너사도 한자리에 전시 영역은 기업의 일반 업무를 넘어 물류·ESG·공공·국방까지 뻗어 있었다. 디지털 물류 플랫폼 '첼로스퀘어'에선 글로벌 물류 업무의 디지털화를, '베이룩스 ESG'에선 흩어진 ESG 데이터를 하나의 플랫폼으로 연결하고 표준화된 기준으로 관리해 공시까지 지원하는 과정을 소개했다. 기획예산처 등 주요 정부 부처가 도입한 브리티웍스 사례를 통해 공공 AX 전환 과정도 선보였다. 특히 국방 전시에선 온디바이스 AI 전술폰을 기반으로 서로 다른 드론을 하나의 지상통제시스템(GCS)으로 운용하는 기술이 소개됐다. 이기종 드론 간 상호운용성을 확보하기 위한 표준화 규격과 군 실증을 기반으로 관련 기술을 산업 분야로 확대하는 방안도 함께 제시됐다. 해당 전시에는 군 관계자가 다수 참석해 시연 관람과 상담을 이어갔다. 이번 행사에는 삼성SDS뿐 아니라 레드햇·데이터독·워크데이·스노우플레이크·메가존클라우드·노션·업스테이지 등 국내외 주요 파트너사들도 부스를 꾸렸다. 지난해 AI를 실제 업무에 어떻게 활용할 것인지가 주요 관심사였다면 올해 전시장에선 AI가 스스로 업무를 수행하고 로봇을 통해 물리적인 작업까지 맡는 모습이 보다 구체화됐다. 이준희 삼성SDS 대표는 "이번 리얼 서밋 2026을 통해 국내 기업들이 단순한 AI 도입 단계에 머물지 않고 실제 비즈니스 성과를 창출할 수 있는 해법을 공유했다"며 "독보적인 다차원 AI 풀스택 기술과 최고 수준 글로벌 AI 생태계를 바탕으로 고객들의 성공적인 AX 여정에 언제나 신뢰할 수 있는 든든한 동반자로서 함께하겠다"고 밝혔다.

2026.09.08 10:14한정호 기자

AI가 일하고 로봇이 움직인다…삼성SDS '다차원 AI 풀스택' 한자리에

삼성SDS가 기업의 인공지능(AI) 도입을 실제 비즈니스 성과로 연결하기 위한 인공지능 전환(AX) 전략을 한자리에서 공개했다. AI 인프라부터 플랫폼·솔루션까지 아우르는 풀스택 역량에 산업별 전문성과 컨설팅·구축·운영 역량을 결합하고 현장형 전문인력과 글로벌 AI 기업과의 협력을 통해 기업 AX 시장 공략을 강화한다는 목표다. 삼성SDS는 8일 서울 코엑스 컨벤션센터에서 엔터프라이즈 AX 콘퍼런스 '리얼 서밋 2026'을 개최하고 '다차원 AI 풀스택' 전략과 기업 AX 실행 로드맵을 공개했다고 밝혔다. 행사에는 현장 참석자 8000여명을 포함해 온·오프라인에서 총 1만 5000여명이 참여했다. 이준희 삼성SDS 대표는 이날 기조연설에서 "AX는 단순히 AI를 도입해서 시간과 비용을 절감하는 것과는 차원이 다른 훨씬 더 근본적인 변화"라며 "AX는 비즈니스와 업무 방식 자체를 처음부터 완전히 새롭게 재설계하는 것"이라고 말했다. 이어 "AX를 이뤄낸 기업은 고객이 말하기 전에 먼저 움직이며 시장을 분석한 뒤 대응하는 것이 아니라 실시간으로 반응한다"며 "AI는 업무를 바꾸지만, AX는 비즈니스를 바꾼다"고 강조했다. 이 대표는 기업의 AI 도입이 빠르게 늘고 있지만 실제 경영 성과로 이어지는 비율은 여전히 낮다고 진단했다. 글로벌 컨설팅 기업 맥킨지 조사에 따르면 기업의 88%가 하나 이상의 업무에 AI를 도입했지만 AI가 기업 이익에 유의미하게 기여한다고 답한 곳은 6%에 그쳤다. 삼성SDS는 이같은 간극을 줄이기 위한 AX 7대 핵심 요소로 ▲프로세스 재설계 ▲AI 활용에 적합한 데이터 정비 ▲다수 AI 에이전트 운영 체계 ▲AI 행동에 대한 정책과 통제 ▲AI 보안 ▲AI 친화적 조직 ▲기업문화 변화 등을 제시했다. 회사는 이같은 AX 전략을 내부 업무에 먼저 적용해 성과를 검증하는 '클라이언트 제로' 전략도 추진 중이다. 개발·구매·품질·경영지원·사업이행·마케팅·영업 등 사내 7대 업무 프로세스에서 AX 성과를 검증하고 이 과정에서 축적한 경험과 노하우를 고객사로 확산한다는 구상이다. 고객 현장에서 직접 AX를 구현하는 전방 배치 엔지니어(FDE) 인력도 대폭 늘린다. 오픈AI·앤트로픽·액센츄어 등과 협력해 AX 전문 FDE를 연내 200여명 규모로 확대하고 고객의 비즈니스 문제를 현장에서 함께 해결하며 AX 성과를 빠르게 구현할 계획이다. 삼성SDS가 이날 내세운 핵심 전략은 '다차원 AI 풀스택'이다. AI 인프라·플랫폼·솔루션을 기반으로 컨설팅부터 개발·구축·운영까지 연결하는 엔드투엔드 역량과 다양한 산업에서 축적한 업종 전문성을 결합한다. 고객별 비즈니스 문제를 진단한 뒤 상황에 맞는 AI 기술과 솔루션을 적용해 실제 성과까지 연결하는 것이 목표다. 이 대표는 "진정한 AI 풀스택이라면 AX 실행을 돕기 위한 컨설팅은 물론 개발과 구축, 운영에 대한 전문적인 역량을 제공해야 하며 이는 고객의 비즈니스에 대한 정확한 이해가 뒷받침돼야만 가능하다"고 설명했다. 글로벌 AI 기업과의 협력도 확대한다. 삼성SDS는 현재 오픈AI와 앤트로픽, 구글클라우드, 엔비디아, 액센츄어 등과 AI 모델·플랫폼·인프라·솔루션·보안에 걸친 생태계를 구축 중이다. 이날 현장에는 김경훈 오픈AI 한국총괄대표와 최기영 앤트로픽 한국 대표가 직접 무대에 올라 양사의 파트너십 방향성과 협력 시너지 전략도 공유했다. 특히 삼성SDS는 국내 기업 최초로 오픈AI의 '데이브레이크 파트너 프로그램'에 파일럿 파트너로 참여한다. 오픈AI의 프론티어 모델을 활용해 보안 취약점 발견부터 실제 영향 검증, 위험 우선순위 결정, 보안 패치 생성·테스트까지 AI 기반 사이버 방어 영역을 확대할 계획이다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 영상 메시지를 통해 "삼성SDS는 기업의 실제 비즈니스 운영 방식을 깊이 이해하고 신기술을 성공적으로 도입할 수 있는 최적의 역량을 갖춘 글로벌 탑티어 파트너"라고 평가했다. 이어 "이미 기업 현장에 도입되기 시작한 AI 에이전트가 생산성에 실질적이고 긍정적인 영향을 미치고 있으며 이러한 변화는 더욱 가속화될 것"이라며 "세계적인 기술 인재와 인프라, 강력한 정부 지원과 역동적인 생태계를 갖춘 한국 기업들이 글로벌 AI의 다음 장을 선도할 수 있도록 삼성SDS와 함께 미래를 만들어 가겠다"고 밝혔다. 삼성SDS는 AX 영역을 디지털 업무에서 제조 현장까지 넓힌다. 이날 피지컬 AI를 기반으로 한 로보틱스 전환(RX) 사업 진출을 공식 선언했다. 지난 25년간 반도체·2차전지·바이오 등 국가 핵심 산업과 자동차·소재·부품·식음료 등 430여개 고객사의 제조실행시스템(MES)과 설비·물류 자동화를 구축한 경험을 피지컬 AI와 결합한다는 전략이다. 내년부터는 생산설비와 로봇을 하나로 연결해 운영하는 '로봇 오케스트레이션 플랫폼'도 본격 선보인다. 서로 다른 제조사의 로봇을 하나의 소프트웨어(SW)로 통합 제어하고 작업 동선을 실시간으로 조율하는 기술이다. 특정 로봇에 장애가 발생하면 이를 감지해 다른 로봇에 우회 작업을 지시하는 방식으로 공장 전체의 운영 중단을 방지한다는 방침이다. 피지컬 AI 생태계 확대를 위해 글로벌 로봇 기업과도 손잡았다. 레인보우로보틱스와 월든 로보틱스, 에이로봇, 엔닷라이트 등 10개 기업이 참여하는 '팀 렉스' 파트너십을 구성해 RX 사업화를 추진한다. 월든 로보틱스와는 전략적 투자·협력을 통해 제조 현장의 핵심 활용 사례 공동 발굴과 기술 검증에 나선다. 기업용 AI 에이전트도 강화한다. 삼성SDS는 AI 기반 협업 솔루션 '브리티웍스'에 새로운 AI 기능인 '코워크'를 공개하고 다음 달 상용화할 예정이다. 코워크는 사용자가 최종 업무 목표를 부여하면 세부 계획을 스스로 세우고 자료 조사와 보고서 작성, 메일 발송, 일정 등록 등 실제 업무를 수행하는 AI 업무 동료다. 행사에선 산업별 AX 성과도 공개했다. GS칼텍스는 삼성SDS와 차세대 전사적자원관리(ERP) 구축을 추진하며 AI 에이전트를 활용해 전체 업무 프로세스를 분석하고 있다. 동원그룹은 브리티웍스의 실시간 번역과 AI 회의록 등을 활용해 해외 법인과의 커뮤니케이션을 개선했다. AI 인프라 분야에선 베슬AI가 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)을 도입해 기존 약 35% 수준이던 그래픽처리장치(GPU) 가동률을 약 90%까지 끌어올린 사례를 공개했다. 삼성SDS는 동탄 데이터센터를 비롯해 국가AI컴퓨팅센터와 구미 AI 데이터센터 구축을 가속화해 국내 AI 인프라를 연결하는 'AI 고속도로'를 구축한다는 계획이다. 삼성SDS는 앞으로도 리얼 서밋을 통해 최신 AI 기술 동향과 고객·파트너의 성공사례를 공유하고 AI 풀스택과 업종 전문성을 기반으로 국내 기업의 성공적인 AX 여정을 지속 지원할 방침이다. 이 대표는 "이번 리얼 서밋 2026을 통해 국내 기업들이 단순한 AI 도입 단계에 머물지 않고 실제 비즈니스 성과를 창출할 수 있는 해법을 공유했다"며 "독보적인 다차원 AI 풀스택 기술과 최고 수준의 글로벌 AI 생태계를 바탕으로 고객들의 성공적인 AX 여정에 언제나 신뢰할 수 있는 든든한 동반자로서 함께하겠다"고 강조했다.

2026.09.08 09:01한정호 기자

AI 검증 넘어 구축으로…제조업계, '돈 버는 AI' 찾는다

인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 모델 성능과 기술 검증(PoC)을 넘어 실제 산업 현장의 생산성 향상으로 이동하고 있다. 제조업계는 AI와 로봇을 결합한 자율공장부터 현장 전문가의 노하우를 학습한 AI 에이전트까지 도입 범위를 넓히며 생산·운영 전반을 AI 중심으로 재편하는 모습이다. 마키나락스는 3일 웨스틴 서울 파르나스에서 'AI, 현장에 착륙하다'를 주제로 산업 AI 컨퍼런스 '어텐션 2026'을 개최했다. 올해 3회째를 맞은 행사에는 제조·에너지·반도체·국방·공공 분야 관계자 약 700명이 참석했으며 마키나락스를 비롯해 KAIST·한국앤컴퍼니그룹·HD현대 등이 산업 현장 AI 적용 전략과 성과를 공유했다. 이날 기업들은 AI 기술 자체보다 실제 현장의 문제를 해결하고 투자 대비 효과(ROI)를 만들어내는 역량이 향후 기업 경쟁력을 좌우할 것으로 내다봤다. 제조 현장에서 요구되는 정확도와 기업별 데이터·업무 노하우를 범용 AI만으로 해결하기 어려운 만큼 현장 데이터와 도메인 지식, AI를 연결하는 운영체계 구축이 중요하다는 데 의견을 모았다. 장영재 KAIST 지정 석좌교수 겸 다임리서치 대표는 제조업이 개별 설비 자동화를 넘어 공장 전체를 AI가 통합 운영하는 '5세대 자율공장'으로 전환될 것으로 전망했다. 그는 "AI 기술도 중요하지만 궁극적인 목표는 효율적으로 공장을 운영하고 돈 버는 공장을 만드는 것"이라며 "개별 프로세스뿐 아니라 전체 공장을 아우르는 운영체계를 갖추는 것이 핵심"이라고 말했다. 이를 구현할 핵심 기술로는 피지컬 AI를 꼽았다. 장 교수는 AI가 로봇과 설비 등 물리적 시스템을 이해하고 제어하면서 로봇 활용의 기술적 장벽과 비용을 낮출 것으로 예상했다. 이에 KAIST와 다임리서치는 생산·물류·로봇을 단일 운영체계로 통합하는 AI 기반 자율공장 오케스트레이션 플랫폼 '카이로스(KAIROS)'를 개발했다. 이를 통해 공장 내 개별 장비의 자동화를 넘어 원부자재 투입부터 완제품 생산까지 전체 흐름을 AI가 조율하는 체계를 구현했다. 한국앤컴퍼니그룹은 AI를 기존 업무에 단순히 추가하는 수준에서 벗어나 업무 프로세스 자체를 AI 중심으로 재설계하고 있다. 김성진 한국앤컴퍼니그룹 전무는 AI를 도입한 기업 가운데 실제 비즈니스 가치 창출로 이어지는 비율이 30% 미만이라며 상당수 기업이 여전히 PoC 단계에 머물러 있다고 진단했다. 이 가운데 회사는 연구개발(R&D)·생산·물류·재무 데이터를 연결하는 통합 데이터 플랫폼을 구축하고 현업 직원이 AI를 활용해 필요한 업무 시스템을 직접 만드는 'AI 바이브 코딩' 체계를 확대 중이다. AI와 사람의 전문성을 결합하는 시도도 이어지고 있다. 한국앤컴퍼니그룹은 마키나락스와 3년째 협력해 '타이어 패턴 생성 AI'를 개발하고 있으며 디자이너 전문성과 AI의 생성 능력을 결합하는 방식으로 디자인 다양성과 개발 효율을 높이고 있다. HD현대는 AI를 조선업의 인력 부족과 환경 규제, 비용 구조 변화에 대응하기 위한 핵심 수단으로 보고 제조 AI 전환(AX)을 확대 중이다. 현업 전문성과 데이터, 공통 AI 플랫폼을 축으로 설계·생산·품질·안전 전반을 지능화하고 궁극적으로는 지능형 자율운영 조선소를 구축한다는 구상이다. 특히 현장 숙련공의 경험과 노하우를 AI에 학습시켜 설계부터 안전까지 지원하는 '조선 AI 명장 에이전트' 구축도 추진하고 있다. 또 마키나락스를 비롯해 팔란티어·지멘스·구글 등 글로벌 기업과 제조 AI 생태계 확대에 속도를 내고 있다. 김영옥 HD현대 상무는 "피지컬 AI는 단순히 기술만 갖고 하는 것이 아니라 현장이 중요하다"며 "전방 배치 엔지니어(FDE)가 직접 현장 문제를 발굴해 협동설비와 크레인 예지보전, 생산공정 최적화 등을 AI 구축 전략으로 전환해야 한다"고 설명했다. 마키나락스는 이같은 산업 AI 확산을 뒷받침하기 위해 AI 운영체제 '런웨이'와 FDE를 중심으로 현장 적용 역량을 강화하고 있다. 현재까지 5개국 32개 도시 80여개 고객 현장에서 6000건 이상의 AI 모델을 배포했다. 장기적으로는 AI가 생산·물류·설비 운영을 스스로 판단하는 완전 자율 제조공장 구현까지 목표로 하고 있다. 전동 액추에이터 기업 에너토크와 협력해 사무·생산 영역에서 80개 이상의 AX 과제를 발굴하는 등 3개년 로드맵을 추진 중이다. 윤성호 마키나락스 대표는 "우리의 모든 방향성은 현장을 향해 있다"며 "현장 데이터를 확인·분석해 업무 프로세스를 이해하는 검증된 AI를 실제 시스템과 연결해 현장에서 구동되는 AI를 확산할 것"이라고 강조했다.

2026.09.03 13:50한정호 기자

삼성SDS, 미국 마운틴뷰서 'RX ART 2026' 개최…삼성 계열사 제조 로봇 혁신 가속

삼성SDS가 미국 실리콘밸리에서 삼성 계열사와 글로벌 로봇 기업을 한자리에 모아 제조 현장의 로봇 혁신 방안을 논의했다. 삼성SDS는 미국 캘리포니아주 마운틴뷰에서 '함께 만드는 로봇 혁신 전환(RX ART) 2026'을 개최했다고 3일 밝혔다. 지난 8월 31일부터 9월 1일(현지시간)까지 진행된 행사에는 삼성 주요 관계사의 로봇 담당 임원과 리더들이 참석해 현장 적용 사례를 공유하고 향후 협력 과제를 논의했다. 이번 행사는 글로벌 피지컬 AI 기업들과 함께 산업 현장의 로봇 활용 사례를 검증하고 실제 적용 방안을 구체화하는 데 초점을 맞췄다. 삼성SDS는 관계사와 공동 발굴한 다양한 현장 과제를 대상으로 기술 검증을 진행한 뒤 그 결과를 공유했다. 삼성SDS는 월든 로보틱스(Walden Robotics), 로보포스(RoboForce) 등 글로벌 피지컬 AI 기업과 협력해 제조·조선·플랜트 현장의 로봇 활용 가능성을 검증했다. 단순 시연 수준을 넘어 실제 작업 환경을 기반으로 데이터를 확보하고 로봇의 현장 적용성을 점검한 것이 특징이다. 제조 분야에서는 삼성전기와 세메스 생산 현장에서 요구되는 부품 핸들링과 소모품 교체 작업을 월든 로보틱스의 범용 로봇으로 구현해 적용 가능성을 확인했다. 조선·플랜트 분야에서는 삼성중공업과 삼성E&A의 야외 작업 환경을 대상으로 로보포스의 피지컬 AI 기반 로봇 노동 기술을 적용했다. 이를 통해 비정형적이고 작업 강도가 높은 환경에서도 로봇 자동화가 가능하다는 점을 검증했다. 또 삼성디스플레이와 같은 정밀 제조 환경에서는 로봇 스타트업 G사의 정밀 조작(Dexterous Manipulation) AI 기술을 활용해 복잡한 공정 자동화 가능성을 확인했다. 삼성SDS는 이번 행사에서 확보한 기술 검증 결과를 관계사 현장 실증으로 확대하고, 검증된 로봇 활용 사례를 다양한 산업 현장에 적용할 계획이다. 이를 통해 제조 현장의 생산성과 안전성을 높이는 '로보틱스 트랜스포메이션(RX)'을 본격 추진한다는 방침이다. 안대중 삼성SDS 디지털팩토리담당 부사장은 "이번 RX ART는 서로 다른 제조 환경을 가진 삼성 관계사들이 한자리에 모여 로봇 기술을 직접 경험하고 현장의 고민을 공유한 자리"라며 "글로벌 피지컬 AI 로봇 기업과의 협력을 지속 확대해 삼성 관계사의 제조 혁신을 적극 지원하겠다"고 말했다.

2026.09.03 10:52남혁우 기자

지역 AX 3345억원으로 확대…의료·농업·제조 AI 확산 가속

과학기술정보통신부가 지역 산업과 공공서비스의 인공지능(AI) 전환(AX)을 촉진하기 위해 지역 인공지능(AI) 전환(AX) 예산을 2배 가까이 확대한다. 정부는 대경·서남·전북·동남 등 4대 권역을 중심으로 농업·의료·에너지·제조 분야의 AI 적용을 늘리고, 민간 AI 개발자를 활용한 국민 서비스·행정 혁신에도 나선다는 방침이다. 1일 과기정통부는 2027년도 예산안에서 AI 대전환 분야에 9조4211억원을 편성하고 지역·산업 AX 사업을 전년대비 89.0% 증가 3345억원으로 확대했다고 발표했다. 지역 AX 사업은 수도권에 집중된 AI 기술과 인프라를 지역 산업 현장으로 확산하는 데 초점을 맞춘다. 지역별 주력산업과 특성을 반영해 AI 기술을 실증하고, 지역 기업과 연구기관이 관련 서비스를 실제 현장에 적용할 수 있도록 지원한다. 권역별로는 대경권에서 바이오·로봇 분야 AX를 추진한다. 서남권은 모빌리티·에너지, 전북은 AI 공장 플랫폼, 동남권은 정밀제조를 중심으로 사업을 진행한다. 농업·의료·에너지 분야의 AI 활용도 확대한다. 농업에서는 작물 생육과 기상 데이터를 활용한 스마트농업, 병해충 예측, 농업 자동화 등을 지원한다. 의료 분야에서는 지역 의료기관의 진료·판독 보조와 의료서비스 격차 완화를 위한 AI 도입이 추진된다. 에너지 분야에서는 수요 예측과 에너지 관리 최적화 등 지역 특화형 AI 서비스 개발이 이뤄질 예정이다. 제조 분야에서는 AI 공장 플랫폼과 정밀제조 기술을 기반으로 설비 이상 예측, 불량 검출, 공정 최적화, 물류 자동화 등을 지원한다. 지역 중소·중견기업의 AI 도입 부담을 낮추고, 현장 적용이 가능한 기술을 확산하는 것이 목표다. 4대 지역 AX 사업은 올해 신규 사업으로 선정돼 추진 중이며 내년에는 계속사업으로 운영된다. 사업 기간은 올해 9개월에서 내년 12개월로 늘어난다. 이에 따라 사업 내용의 대폭적인 변경보다는 1년 치 사업비가 반영되면서 예산 규모가 확대된 것으로 풀이된다. 과기정통부는 지역 AX와 함께 민간 AI 개발자를 채용해 AI 기반 국민 서비스와 행정을 혁신하는 '국민AI서비스혁신추진단'도 본격 운영한다. 민간의 AI 개발 역량을 공공서비스에 접목해 국민이 체감할 수 있는 행정 혁신을 추진한다는 계획이다. 추진단은 국민이 자주 이용하는 행정서비스를 중심으로 AI 적용 과제를 발굴하고, 행정업무 효율화와 맞춤형 서비스 제공을 지원할 예정이다. 민간 개발자와 공공부문 간 협업을 통해 서비스 기획부터 개발·실증·현장 적용까지 이어지는 체계를 구축할 방침이다. 한편 과기정통부는 2027년 전체 예산안으로 29조6476억원을 편성했다. 이는 2026년 추경예산보다 5조8272억원, 24.5% 증가한 역대 최대 규모다. 정부 R&D 예산은 14조1000억원, AI 예산은 9조4211억원으로 각각 확대된다. 전창훈 과기정통부 정책기획관 재정팀장은 "지역에 대한 요구가 많다 보니 AX도 지역 중심으로 방향성을 잡는 과정에서 4대 지역 AX 대형 사업 예산이 확대된 부분이 크게 작용했다"고 말했다.

2026.09.01 12:18남혁우 기자

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