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'AI 로봇'통합검색 결과 입니다. (361건)

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中, 가사 도우미 로봇 화제…"식사 준비·옷 정리 척척"

중국의 한 로봇 기업이 휴머노이드 로봇 100대를 실제 가정에 배치하는 대규모 실험에 나서 주목을 받고 있다. 과학매체 인터레스팅엔지니어링은 중국 우한에 본사를 둔 로봇 기업 기가AI(GigaAI)가 휴머노이드 로봇 '시라이트(SeeLight) S1' 100대를 일반 가정에 배치해 실증 테스트를 진행하고 있다고 최근 보도했다. 이번 프로젝트는 가정용으로 설계된 범용 휴머노이드 로봇을 실제 생활 공간에서 대규모로 시험하는 중국 최초의 사례로 평가된다. 최근 휴머노이드 로봇은 공중제비나 춤, 무술 동작 등 정교한 시연 능력을 빠르게 발전시켜 왔다. 하지만 연구진은 진정한 과제는 예측 불가능한 인간의 생활환경 속에서 로봇이 스스로 판단하고 적응하는 능력이라고 지적한다. 시연용 로봇에서 집안일 도우미로 우한의 한 시범 아파트에서는 두 대의 시라이트 S1이 다양한 가사 업무를 수행했다. 중국 매체에 따르면 한 로봇은 식재료를 가져오고 전자레인지에 음식을 데운 뒤 설거지를 하고 식기세척기에 그릇을 정리하는 등 식사 준비를 도왔다. 다른 로봇은 건조기에서 세탁물을 꺼내 옷을 개고 옷장에 정리하는 작업을 수행했다. 기가AI는 이 같은 기능이 한 달이 채 되지 않는 현장 학습을 통해 습득됐다고 설명했다. 주정(Zhu Zheng) 기가AI 공동창업자는 "춤을 추거나 공중제비를 도는 작업은 로봇의 '소뇌'에 해당하는 운동 제어 능력에 의존한다"며 "반면 가정용 로봇은 판단과 인지를 담당하는 '대뇌' 기능이 핵심"이라고 밝혔다. 이는 단순한 동작 수행 능력보다 상황을 이해하고 판단하는 인공지능 역량이 가정용 로봇 개발의 핵심이라는 의미로 풀이된다. 이 같은 개념은 로봇공학 분야에서 주목받고 있는 '체화 AI(Embodied AI)'와도 맞닿아 있다. 체화 AI는 로봇이 주변 환경을 인식하고, 인간의 음성 명령을 이해하며, 행동 계획을 수립하고 변화하는 환경에 적응하는 기술을 의미한다. 집안, 공장보다 훨씬 복잡한 환경 전문가들은 휴머노이드 로봇이 공장보다 가정에서 더 어려운 과제에 직면한다고 설명한다. 공장은 구조와 작업 흐름이 일정하지만 가정은 상황이 수시로 바뀐다. 가구 위치가 바뀌고 물건이 예상치 못한 곳에 놓이며 조명과 생활 패턴도 끊임없이 변화한다. 연구자들은 이를 설명하기 위해 인공지능 분야의 대표적인 개념인 '모라벡의 역설'을 언급한다. 로봇에겐 바둑을 두거나 어려운 수학 문제를 푸는 것이 물건을 잡거나 옷을 개는 같은 작업보다 더 쉬울 수 있다는 의미다. 시라이트 S1은 이러한 문제를 해결하기 위해 기가AI가 개발한 '체화 기반 모델(Embodied Foundation Model)'을 적용했다. 사전에 정해진 동작을 반복하는 대신 자연어 명령을 이해하고 주변 환경을 분석해 스스로 계획을 세운 뒤 작업을 수행하도록 설계됐다. 회사 측은 가구 배치가 바뀌거나 작업 도중 예상치 못한 상황이 발생해도 로봇이 스스로 적응할 수 있다고 설명했다. '로봇 가정부' 실현까지는 아직 과제 남아 다만 실제 가정용 로봇으로 자리 잡기까지는 해결해야 할 과제도 적지 않다. 현재 일부 작업은 수행 속도가 매우 느린 것으로 알려졌다. 책 몇 권을 정리하는 데 몇 분이 걸리며 옷 한 벌을 접는 데 10분 이상 소요되는 경우도 있다. 또한 컵에 담긴 액체를 흘리지 않고 옮기는 작업 등 섬세한 동작에서도 여전히 한계를 보이고 있다. 업계에서는 이러한 점이 화려한 시연 영상과 실제 가정 자동화 사이의 간극을 보여준다고 평가한다. 현재 시라이트 S1은 완성형 소비자 제품이라기보다 실제 생활환경에서 데이터를 수집하고 학습하는 연구 플랫폼에 가깝다는 분석이다. 기가AI는 올해 말 더 작은 크기의 본체와 향상된 배터리 성능, 개선된 로봇 팔 구조, 고도화된 AI 알고리즘을 적용한 차세대 모델 '시라이트 S2'를 출시할 예정이다. 또한 노인이나 어린이가 함께 생활하는 가정을 포함해 다양한 생활 환경으로 테스트 범위를 확대할 계획이다. 업계는 아직 집안일을 자연스럽고 안정적으로 수행하는 휴머노이드 로봇의 상용화까지는 시간이 필요하지만, 100대 규모의 로봇을 실제 가정에 투입한 이번 실험이 가정용 로봇 시대를 앞당기는 중요한 이정표가 될 수 있다고 평가하고 있다.

2026.06.10 17:15이정현 미디어연구소

유통·물류 M.AX 생태계 확산의 장 '2026 디지털 유통·물류대전' 개막

유통·물류산업의 인공지능 전환(AX) 확산과 디지털 혁신을 지원하는 디지털 유통·물류 비즈니스 전시회인 '2026년 디지털 유통·믈류대전'이 10일부터 12일까지 서울 삼성동 코엑스에서 막을 올렸다. 올해 전시회에서는 AI 모델·로봇·스마트 물류 등 유통·물류 현장의 생산성 향상과 고객 경험 혁신을 이끌 신기술을 한자리에 확인할 수 있다. 산업통상부 관계자는 “'생산성 향상을 위한 유통·물류산업의 디지털 혁신'을 주제로 펼쳐지는 올해 전시회는 단순 전시·체험 행사를 넘어, '유통물류 제조AX(M.AX)' 생태계 확산에 중점을 뒀다”고 설명했다. 산업부는 '유통물류 M.AX'를 통해 제조사-물류센터-소매점포-소비자까지 이어지는 유통·물류 밸류체인 전반 효율화를 추진하고 있다. 이를 위해 AI 자율운영 물류 플랫폼 구축, AI 기반 매장 지능화 등 유통·물류 현장에 적용할 수 있는 AI 실증모델을 발굴·확산하고 있다. 올해 행사에서는 '유통물류 M.AX 혁신관'과 '유통・물류 M.AX 콘퍼런스'를 통해 유통·물류 전 과정을 아우르는 AI 혁신 기술과 최신 트렌드를 선보였다. 'M.AX 혁신관'을 비롯한 전시장에는 총 114개 기업과 기관이 참여해 유통데이터 서비스, AI 물류 솔루션, 스마트 스토어 등 다양한 신기술을 선보였다. AI가 관리하는 매장, 고난도 물류 작업을 수행하는 로봇, 무인결제·주문 시스템 등 유통·물류 현장의 변화를 한자리에서 확인할 수 있다. 특히 '스마트 글래스 기반 피킹 솔루션' 등 현장에서 즉시 활용할 수 있는 기술 사례를 중심으로 유통비용 절감, 작업 효율 향상, 고객경험 혁신 등 유통·물류 분야 AX의 실제 효과를 직접 확인가능하다. 첫날 열리는 '유통·물류 M.AX 콘퍼런스'에서는 AI 모델 트렌드, 미래 물류 기술, 중소유통 AX 등을 주제로 우수사례 공유와 전문가 발표가 진행된다. 유통·물류 기업의 생산성 향상과 새로운 비즈니스 모델 발굴을 위한 인사이트를 제공한다. 이 밖에도 STAGE R 등 현장 중심 프로그램을 통해 유통·물류 로봇 기술 시연과 퍼포먼스를 선보이고, 관람객이 직접 경험할 수 있다. 휴머노이드 로봇, 자율이동로봇(AMR), 서비스 로봇 등 다양한 로봇 기술을 통해 물류센터뿐 아니라 매장 운영 등 유통·물류 현장의 미래 모습을 살펴볼 수 있다. 또 비즈니스 상담회를 통해 AI 기술기업과 유통·물류 분야 수요기업 간 매칭도 지원한다. 이규봉 산업부 중견기업정책관은 “AI와 로봇 기술의 확산으로 유통·물류 현장은 물류센터 운영, 배송, 매장 관리 등 전 과정에서 빠르게 변화하고 있다”며 “산업부는 '유통물류 AI 얼라이언스'를 중심으로 AI 실증모델을 확산하고, 중소유통과 소상공인도 디지털 전환의 성과를 체감할 수 있도록 적극 지원하겠다”고 밝혔다. 이 국장은 “이번 디지털 유통·물류 대전이 유통·물류기업과 AI 기술기업 간 협력을 확대하고, 민간의 혁신기술이 현장에 확산되는 계기가 되기를 기대한다”며 “정부도 민관 협력을 바탕으로 유통·물류산업의 경쟁력 강화를 지속해서 추진하겠다”고 강조했다.

2026.06.10 11:39주문정 기자

두산로보틱스-세아메카닉스, 금속 정밀가공 로봇 공동개발

두산로보틱스가 세아메카닉스와 손잡고 정밀제조 공정 로봇을 개발한다. 두산로보틱스는 성남시 분당구 이노베이션 센터에서 세아메카닉스와 '제조 공정 자동화 및 인공지능(AI) 기반 로봇 디버링 솔루션 공동 개발' 업무협약(MOU)을 체결했다고 10일 밝혔다. 이번 협약은 두산로보틱스의 협동로봇 기술과 친환경 모빌리티 부품을 제조해 온 세아메카닉스의 정밀가공 노하우를 결합하는 것이 핵심이다. 이를 통해 양사는 제조 현장 자동화 수준을 높일 계획이다. 양사는 ▲AI 디버링 시스템을 비롯한 제조공정 로봇 솔루션 공동개발 및 사업화 검증(PoC) ▲차세대 로봇 솔루션 연구개발 ▲신기술·시장 동향정보 교류 등에서 협력한다. 디버링은 금속이나 플라스틱 가공 후 제품 표면에 남는 돌기나 잔여물인 버(burr)를 제거하는 공정이다. 공동 개발하는 솔루션은 3D 비전과 AI 기술을 활용해 로봇이 버의 위치와 형상을 인식하고 자동 제거하는 기술이다. 두산로보틱스는 "이번 솔루션이 도입되면 품질 균일성이 높아지고 생산 사이클이 단축돼 공장 운영 생산성이 향상될 것"이라고 말했다. 양사는 우선 협동로봇 8대를 활용해 PoC를 진행하고, 검증 결과를 바탕으로 도입 규모를 50대 이상으로 늘릴 계획이다. 또한 자동화 적용 범위도 디버링 공정 외에도 금속 원자재를 고열로 녹이는 용해 공정, 완성품을 팔레트에 정렬하는 팔레타이징 공정 등으로 확대할 예정이다. 박인원 두산로보틱스 사장은 "이번 협약은 두산로보틱스의 협동로봇 기술과 세아메카닉스의 정밀 가공 노하우를 결합해 제조 현장 생산성 향상을 검증하는 계기가 될 것"이라며 "실증 결과를 바탕으로 다양한 제조 공정으로 자동화 적용 범위를 확대하겠다"고 말했다.

2026.06.10 10:02진운용 기자

피지컬AI 핵심기술 국산화...독자 로봇 파운데이션 모델 개발 착수

국내 피지컬 AI 생태계가 외산에 의존한 시뮬레이션 플랫폼에서 벗어나기 위해 정부가 독자적인 월드모델 원천기술 확보에 나섰다. 또 국산 시뮬레이터 기술을 검증해 국내 기술로 차세대 피지컬AI 파운데이션 모델을 구현하기 위한 사업에 착수했다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원은 9일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 피지컬AI 선도기술개발 사업의 착수보고회를 개최했다. 피지컬AI는 정부가 올해 초 발표한 AI 기반 국가 혁신 프로젝트인 'K-문샷'의 핵심미션 중 하나로 국방, 농업, 돌봄, 제조, 서비스 등 전 분야를 혁신할 미래기술이자 데이터 주권, 안보 등과 직결되는 국가 전략기술로 주목받고 있다. 특히 현실에서 동작하는 피지컬AI는 사고 시 인명피해로 직결될 수 있어 가상 환경에서의 충분한 사전 학습과 검증이 필수적이다. 이를 가능하게 하는 핵심 인프라가 바로 세상의 변화를 예측해 AI의 학습과 의사결정을 지원하는 월드모델로, 대량의 합성데이터를 생성해 피지컬AI 고도화를 지원하는 플랫폼이다. 이 사업은 LG전자를 주관기관으로 마음AI, 홀리데이로보틱스, 로보티즈,크라우드웍스, 알체라, KT, 한국과학기술원, 서울대학교, 한국정보통신기술협회 등 10개 산학연이 결집했다. 정부는 올해부터 2년간 총 340억원을 투입해 세계 최고 수준의 성능을 빠른 시간 내 달성하는 것을 목표로 연구개발에 박차를 가할 계획이다. 구체적으로 월드모델의 현실 시뮬레이션 성능과 로봇 파운데이션 모델로의 전이 성능을 극대화해 월드모델을 적용하지 않았을 때보다 실제 로봇의 최종 동작 성공률을 20% 포인트 이상 향상시킬 계획이다. 이는 현재 글로벌 최고 수준(14.5%p, OpenGV랩)을 뛰어넘는 도전적인 목표다. 이를 위해 최단기간 내 월드모델 학습, 로봇 파운데이션 모델 연계. 실증 성능 평가, 사례 분석 재학습으로 이어지는 실증 파이프라인을 구축하고 2년간 총 4회에 걸친 반복 검증을 통해 기술의 완성도를 높일 계획이다. 최종 단계에서는 연구실을 넘어 실제 제조·물류 현장에서 실증을 수행해, 사업화 가능한 성과를 창출할 예정이다. 류제명 차관은 “피지컬 AI는 대한민국의 패러다임을 바꿀 국가적 핵심기술이라며, 피지컬 AI 핵심 인프라를 독자적으로 확보하는 것이 피지컬 AI 강국으로 도약하기 위한 출발점”이라고 말했다. 그러면서, “이번 사업은 국내 최고 역량을 가진 대기업, 스타트업, 대학과 연구소가 한뜻으로 뭉친 만큼, 글로벌 경쟁력을 갖춘 기술을 확보하길 기대한다”라며 “과거 TDX 개발 당시 연구진들이 혈서를 쓰는 각오로 교환기 국산화라는 기적을 이뤄냈던 것처럼 이번 사업도 이러한 각오와 사명감으로 임한다면 대한민국이 세계를 선도하는 피지컬AI 강국으로 도약할 수 있을 것이라 확신한다며, 정부 역시 연구 현장의 도전과 혁신이 빠르게 결실을 맺을 수 있도록 모든 정책적 역량을 총결집해 적극 뒷받침하겠다”라고 강조했다.

2026.06.09 15:06박수형 기자

[ZD SW 투데이] 베스핀글로벌, 'AI 서비스 운영 과정' 5기 교육생 모집 外

지디넷코리아가 소프트웨어(SW) 업계의 다양한 소식을 한 눈에 볼 수 있는 'ZD SW 투데이'를 새롭게 마련했습니다. SW뿐 아니라 클라우드, 보안, 인공지능(AI) 등 여러 분야에서 활발히 활동하고 있는 기업들의 소식을 담은 만큼 좀 더 쉽고 편하게 이슈를 확인해 보시기 바랍니다. [편집자주] ◆베스핀글로벌, 실전형 'AI 서비스 운영 과정' 5기 교육생 모집 베스핀글로벌이 서울시 청년취업사관학교 '새싹(SeSAC)'과 함께 'AI 서비스 운영을 위한 클라우드 데이터 엔지니어 과정'의 교육생을 모집한다. 이번 교육 과정은 AI와 클라우드 역량을 동시에 갖춘 차세대 엔지니어를 양성하기 위해 마련됐다. 교육생에게는 실질적인 직무 기회를 제공하는 베스핀글로벌 인턴십 연계를 지원한다. 지난 두 기수 모두 수료생 18명 중 약 35%에 달하는 인원이 베스핀글로벌 인턴십에 최종 선발되어 현업에 투입됐다. 선발된 인턴은 단순 보조 업무를 넘어, 실제 고객의 요구사항을 바탕으로 한 '데이터 분석 기반 환경 구축 제안서' 프로젝트 등 난이도 높은 과업을 수행하며 차별화된 실무 역량을 입증했다. ◆CJ올리브네트웍스, 초등생 대상 생성형 AI 교육 제공 CJ올리브네트웍스가 효창종합사회복지관과 인공지능(AI) 기술을 활용한 초등학생 교육 봉사 프로그램 'AI 내 목소리 애니메이션 만들기'를 진행했다. 이번 행사는 최신 디지털 기술을 접할 기회가 적은 초등학생 20여 명을 대상으로 진행됐다. 학생이 AI를 활용해 디지털 환경에서 직접 콘텐츠를 생산하는 창작자로서의 경험을 쌓고, 디지털 리터러시 능력을 높일 수 있도록 기획됐다. CJ올리브네트웍스 임직원들은 참여 학생들과 조를 이뤄 자신만의 개성을 담은 'AI 애니메이션 카드'를 직접 만들 수 있도록 지원했다. 학생들은 직접 작성한 자기소개 문구를 본인의 목소리로 녹음하는 실습을 진행했다. 이후 디자인 프로그램의 생성형 AI 기능을 통해 음성에 맞게 움직이는 자기소개 애니메이션 영상을 제작했다. 특히 학생들은 원하는 캐릭터만 선택하면 AI가 자동으로 캐릭터의 입 모양과 몸짓을 자연스럽게 구현하는 과정을 체험했다. ◆영림원소프트랩, 'EBSC 2026' 컨퍼런스 18일 개최 영림원소프트랩이 오는 18일 인터컨티넨탈 서울 파르나스 그랜드볼룸에서 'EBSC 2026'을 개최한다. EBSC는 영림원소프트랩이 올해 처음 진행하는 기업 컨퍼런스다. AI 시대 변화하는 기업 운영 환경과 엔터프라이즈 소프트웨어의 미래 방향성을 공유하기 위해 마련됐다. 행사는 'AI 시대, 사라지는 것과 남는 것'을 주제로 AI와 클라우드 기술의 급격한 발전 속에서 데이터, 업무, 협업이 유기적으로 연결된 실행형 플랫폼으로 어떻게 진화해야 하는지에 대한 논의가 이뤄질 예정이다. ◆ 올거나이즈 '알리', 조달청 디지털서비스몰 등록 올거나이즈의 인공지능(AI) 솔루션이 디지털서비스 전문계약제도를 통해 나라장터에 등록됐다. 디지털서비스 전문계약제도는 소액 한도가 적용되는 일반 수의계약과 달리 금액 규모와 관계없이 수의계약이 가능하다. 공공기관은 부서 단위 시범 도입부터 전사적 도입까지 공개경쟁 등의 절차 없이 알리를 사용할 수 있다. 알리는 기업 내부 문서와 데이터베이스를 기반으로 한 검색증강생성(RAG)과 코딩 없이 업무 자동화 앱을 제작할 수 있는 노코드 앱빌더를 통합한 플랫폼이다. 공공기관이 보유한 행정 문서·매뉴얼을 AI와 연계해 업무 질의응답, 문서 검색, 반복 업무 자동화에 활용할 수 있다. 온프레미스 구축 옵션을 포함해 기관별 보안 요건에 맞춘 배포 방식을 지원한다. ◆ EVSIS, 현대차 블루멤버스 제휴 롯데이노베이트의 전기차 충전 전문 계열사 이브이시스(EVSIS)가 현대자동차 블루멤버스와 제휴를 맺고 블루멤버스 포인트로 결제 가능한 'EVSIS 전용 충전권'을 선보였다. 이번 제휴는 전기차 이용자가 보유한 멤버십 포인트를 충전 비용에 직접 활용할 수 있도록 해 충전 과정에서의 결제 접근성을 높이고 비용 부담을 완화하는 데 목적이 있다. EVSIS 회원 중 블루멤버스 회원은 EVSIS 앱 결제 단계에서 포인트 조회만으로 간편하게 인증 및 사용 가능해 포인트를 앱에서 현금처럼 활용할 수 있다. 상시 판매되는 EVSIS 충전권의 경우 연간 최대 100만 포인트 내에서 횟수 제한 없이 사용 가능하다. ◆엠로, '2026 일잘러 페스타'서 AI 구매 혁신 전략 제시 엠로가 오는 7월 개최하는 2026 일잘러 페스타에 참가해 구매 담당자를 위한 AI 구매 혁신 전략을 선보인다. 엠로는 2026 일잘러 페스타에 후원사로 참가해 단독 부스를 마련하고 AI 기반 SRM SaaS 솔루션 '케이던시아(Caidentia)'를 선보인다. 케이던시아는 신제품 개발부터 원자재 소싱 및 정산, 협력사 관리까지 직접 구매 프로세스 전반의 자동화를 구현하는 솔루션으로 국내 주요 대기업은 물론 글로벌 시장에서도 우수한 기술력과 구매 전문성을 인정받고 있다. ◆ 한국로봇융합연구원–한동대학교, AI·로봇 분야 산학협력 강화 업무협약 체결 한국로봇융합연구원이 한동대학교와 지역 산업 발전과 혁신 촉진, 연구개발 및 전문인력 양성을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약은 AI와 로봇 기술을 중심으로 산학협력 체계를 강화하고 지역 산업 수요에 기반한 공동 연구개발과 전문인력 양성을 확대하기 위해 마련됐다. 양 기관은 협약을 통해 연구자 및 학생 교류를 통한 공동 연구개발 및 신규 과제 발굴, AI 가속기 등 공동연구 인프라 활용과 기술·정보 교류 등 다양한 분야에서 협력을 추진할 예정이다.

2026.06.09 15:04남혁우 기자

대기업들 엔비디아와 밀착 행보…조준희 회장 "국산 AI·SW 생태계도 함께 키워야"

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO) 방한을 계기로 국내 주요 그룹들이 엔비디아와 인공지능(AI) 협력 확대에 속도를 내는 가운데 국내 AI·소프트웨어(SW) 업계에서 공개적인 경고음이 나왔다. 그래픽처리장치(GPU)를 장악한 엔비디아가 피지컬 AI 핵심 영역인 로보틱스 파운데이션 모델과 월드모델까지 영향력을 넓히는 상황을 방치해선 안 된다고 봐서다. 9일 업계에 따르면 조준희 한국인공지능소프트웨어산업협회(KOSA) 회장은 전날 자신의 페이스북에 최근 젠슨 황 CEO 방한을 둘러싼 국내 AI 산업 흐름에 대한 입장을 밝혔다. 조 회장은 "산업회장으로서 작금의 이벤트에 꼭 짚고 싶은 말씀을 드리고 싶다"며 "GPU의 지배 사업자에 의해 피지컬 AI의 핵심인 로보틱스 파운데이션 모델, 월드모델까지의 종속은 반드시 막아야 된다"고 강조했다. 이어 "고대역폭메모리(HBM) 구매를 무기로 GPU 사업자에게 억지춘향이 되지 말아야 한다"며 "역설로 HBM 독점 사업자 중심으로 판을 바꿔야 된다"고 덧붙였다. 이 같은 발언은 황 CEO 방한 기간 동안 국내 주요 대기업들이 엔비디아와 협력 확대에 잇따라 나선 가운데 나왔다는 점에서 주목받고 있다. 황 CEO는 지난 5일부터 3박 4일간 SK, 현대차, LG, 네이버, 삼성전자 등 국내 주요 기업과 만나 반도체, 로봇, 데이터센터, AI팩토리 등 분야에서 협력 방안을 논의했다. 이번 방한에선 국내 주요 그룹 총수와 최고경영진이 직접 황 CEO를 맞이하는 장면도 이어졌다. 특히 최태원 SK그룹 회장, 정의선 현대차그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 네이버 경영진, 삼성전자 반도체 경영진 등은 황 CEO와 회동하며 AI 협력 의지를 드러냈다. 국내 대표 기업들이 AI 전략의 핵심 파트너로 엔비디아를 전면에 세운 것이다. 업계에선 이 같은 흐름이 한국 AI 산업의 엔비디아 의존도를 높일 수 있다고 봤다. 또 엔비디아와의 협력은 글로벌 AI 생태계 진입을 위한 주요 통로로 꼽히지만, 국내 주요 기업들이 일제히 엔비디아와 접점을 넓히는 과정에서 AI 산업 주도권이 해외 플랫폼 기업 중심으로 기울 것으로 우려했다. 엔비디아의 최근 움직임도 심상치 않다. 엔비디아는 GPU 시장 지배력을 기반으로 로봇, 자율주행, 스마트팩토리 등 피지컬 AI 영역까지 보폭을 넓히고 있다. 피지컬 AI는 현실 세계의 물리 환경을 인식하고 예측하는 기술이 핵심으로, 로보틱스 파운데이션 모델과 월드모델이 차세대 산업용 AI 플랫폼의 기반으로 꼽힌다. 이에 GPU뿐 아니라 AI 모델, 개발도구, 시뮬레이션, 데이터 파이프라인까지 엔비디아 생태계에 묶일 경우 국내 기업의 기술 선택권과 협상력은 약화될 수 있을 것이란 분석도 제기됐다. AI 인프라 구축 과정에서 엔비디아와 협력하더라도 핵심 모델과 SW 영역까지 특정 사업자 중심으로 굳어지면 국내 AI·SW 기업의 성장 공간이 줄어들 수 있다고 봐서다. 하드웨어 비용 상승이 국내 SW 기업에 부담으로 전가되고 있다는 점도 업계 불만을 키우고 있다. 실제 HBM, GPU, AI 서버 등 AI 인프라 비용이 빠르게 오르는 반면, 기업과 공공 고객의 IT 예산은 제한적인 상황이다. 이 때문에 늘어난 장비 비용을 맞추기 위해 SW 개발비, 라이선스비, 유지보수비가 줄어드는 사례가 점차 증가하는 추세다. 이 같은 분위기 탓에 국내 SW 업계는 대기업의 엔비디아 협력 확대가 국내 생태계 강화로 이어져야 한다고 주장했다. 삼성전자와 SK하이닉스가 HBM을 앞세워 엔비디아 공급망의 핵심 축으로 부상한 만큼, 이를 단순 부품 공급 관계에 그치게 해서는 안 된다고 봤다. 업계 관계자는 "국내 기업들이 HBM과 제조 역량을 앞세워 엔비디아 공급망의 핵심 파트너로 올라선 상황"이라며 "앞으로는 GPU 구매와 플랫폼 활용에 끌려가는 방식이 아니라 국내 AI·SW 기업까지 포함한 협력 구조를 만들어야 한다"고 강조했다. 또 업계에선 대기업의 AI 투자가 하드웨어 확보 경쟁에 집중될수록 국내 SW 기업의 설 자리가 줄어들 수 있다고 주장했다. HBM, GPU, AI 서버 가격 상승으로 전체 IT 투자비 중 장비 비용 비중이 커지는 상황에서 고객사들이 총 예산을 늘리지 않으면 SW 개발비와 라이선스비가 먼저 조정 대상이 될 수밖에 없다는 이유에서다. 업계 관계자는 "대기업이 엔비디아와 협력을 확대하는 과정에서 국산 AI·SW 생태계를 함께 키우는 역할도 맡아야 한다"며 "글로벌 AI 인프라 기업과의 협력은 필요하지만, 국내 기업들이 엔비디아 생태계 편입을 경쟁하는 모습만 반복될 경우 한국 AI 산업의 협상력과 자생력이 함께 약화될 수 있다"고 밝혔다. 또 다른 관계자는 "엔비디아와 협력하는 것은 필요하지만 대기업 총수들까지 나서 엔비디아 생태계 편입을 경쟁하는 듯한 모습은 국내 AI 산업의 주도권을 약화시킬 수 있다"며 "AI 3강을 말하려면 GPU 확보뿐 아니라 국내 모델, SW, 서비스 기업이 함께 수익을 낼 수 있는 구조부터 만들어야 한다"고 말했다.

2026.06.09 08:36장유미 기자

DGIST-MIT, 로봇 AI 환경인식 세계대회서 우승

한-미 공동 연구팀이 인공지능(AI) 로봇 환경인식 성능을 가리는 세계대회에서 1위에 올랐다. DGIST는 윤성훈 전기전자컴퓨터공학과 교수와 임형태 미국 MIT 박사후연구원이 공동으로 팀을 꾸려 출전한 연구팀이 'GOOSE 2D 시맨틱 분할 챌린지'에서 전 세계에서 출전한 56개 팀을 제치고 최종 1위를 차지했다고 9일 밝혔다. 이 챌린지는 국제로봇학술대회인 '2026 ICRA(국제 로봇공학 및 자동화 학술대회)' 필드 로봇 워크숍에서 열렸다. 독일 프라운호퍼 IOSB 연구소, 뮌헨 연방군대학교, 코블렌츠대학교가 공동 주관한 이 챌린지는 필드 로봇이 정제되지 않은 실제 환경에서 복잡한 장면을 얼마나 정밀하게 이해할 수 있는지를 평가하는 대회다. 도심의 잘 정돈된 도로 중심으로 수집된 기존 자율주행 데이터셋과 달리, 이번 대회에 사용된 '구스(GOOSE) 데이터셋'은 예측 불가능한 야외 비정형 환경에서 수집된 필드 로봇 중심의 데이터다. 구스는 범용적인 야외 객체 분할 환경을 말한다. 이번 대회에 사용된 데이터셋은 굴삭기, 4족 보행 로봇 등 서로 다른 플랫폼에서 수집된 비정형 야외 데이터를 사용했다. 기존 도심 도로 환경보다 난해하다. 특히, 올해는 평가 항목이 64개 세부 클래스로 대폭 확대되면서, 현장에서 출현 빈도가 극단적으로 낮은 '희소 물체'까지 정확하게 인식하는 고도의 능력이 요구됐다. 공동 연구팀은 이번 대회를 위해 메타의 최신 자기지도 파운데이션 모델인 'DINOv3'와 영상 분할 모델 'Mask2Former'를 유기적으로 결합한 프레임워크를 자체 개발했다. 이 시스템은 광량 변화, 불규칙한 지형, 복잡한 배경 등 실제 야외 현장에서 발생할 수 있는 수많은 변수 속에서도 흔들림 없이 안정적인 시각 인식 성능을 발휘한다. 특히 데이터 부족으로 AI가 놓치기 쉬운 희소 객체 판별 성능을 극대화, 사고로 직결될 수 있는 치명적 인식 실패를 획기적으로 줄여 안전성을 높였다. 윤성훈 교수는 "향후 자율주행 차량은 물론 재난 대응, 스마트 농업, 건설 현장 등 다양한 필드 로봇 산업 분야로의 전방위적인 확장이 기대된다"며 "실제 로봇 시스템 및 다양한 산업 현장에 즉각적으로 적용할 수 있는 강력한 시각 인지 기술 연구를 지속 발전시켜 나갈 것"이라고 말했다.

2026.06.09 08:21박희범 기자

[영상] AI 로봇, 가상훈련만으로 인간과 에어하키 대결

인공지능(AI) 로봇이 실제 훈련이나 경기 경험 없이 가상 학습만으로 에어하키 기술을 익혀 인간과 경쟁할 수 있는 수준에 도달해 주목 받고 있다. 과학 전문매체 인터레스팅 엔지니어링은 7일(현지시간) 캐나다 브리티시컬럼비아대학교 학생 연구팀이 개발한 AI 기반 1인용 에어하키 시스템을 소개했다. 이번 연구가 주목 받는 이유는 AI가 실제 테이블에서 반복 훈련을 하지 않고 시뮬레이션 환경에서 경기 능력을 습득했다는 점이다. 일반적으로 AI 제어 로봇은 실제 환경에서 수천 번의 시행착오를 거치며 학습한다. 하지만 이 과정은 많은 시간과 비용이 필요할 뿐 아니라 하드웨어 마모와 손상 위험도 따른다. 연구진은 이런 한계를 극복하기 위해 실제 에어하키 테이블과 거의 동일한 환경을 구현한 고정밀 '디지털 트윈'을 구축했다. AI는 이 가상 환경에서 수많은 경기를 치르며 전략과 반응 능력을 학습했다. 이후 연구진은 시뮬레이션에서 훈련된 AI를 실제 에어하키 로봇에 적용해 성능을 검증했다. 그 결과 추가 조정 없이도 인간 선수와 경쟁할 수 있는 수준의 경기력을 보여줬다. 불완전한 환경이 만든 강한 AI 에어하키는 AI가 학습하기에 상당히 까다로운 종목으로 꼽힌다. 경기 중 퍽(하키 경기에 사용되는공)은 매우 빠르게 움직이며, 벽과 패들에 부딪히면서 예측하기 어려운 궤적을 그린다. 여기에 카메라 인식 지연, 모터 오차, 전압 변화, 기계 진동 등 다양한 변수가 더해진다. 이 때문에 작은 계산 오류 하나만으로도 경기 결과가 달라질 수 있다. 연구진은 이런 문제를 해결하기 위해 일부러 훈련 환경을 완벽하지 않게 설계했다. 일반적인 AI 훈련이 이상적인 환경을 구축하는 것과 달리, 이번 연구에서는 현실에서 발생할 수 있는 다양한 불확실성을 적극 반영했다. 연구팀은 울퉁불퉁한 레일, 휘어진 테이블, 불규칙한 리바운드, 전원 공급 변화, 카메라 지연 등의 요소를 시뮬레이션에 포함했다. 이런 접근 방식은 '도메인 무작위화(Domain Randomization)'로 불리며, AI가 예상치 못한 상황에 적응하는 능력을 기르는 데 효과적인 것으로 알려졌다. 이를 통해 AI는 특정 상황에 대한 정답을 암기하는 대신, 다양한 가능성을 예측하고 상황에 맞게 대응하는 능력을 습득했다. 마치 인간 선수가 상대의 움직임과 퍽의 방향을 예측하며 플레이하는 것과 유사한 방식이다. 수백만 번의 가상 경기로 실력 향상 연구진은 학습 효율을 높이기 위해 일반적인 물리 엔진 대신 '소프트 액터 크리틱(Soft Actor-Critic)' 강화학습 기법을 활용했다. 이 시스템에서 AI는 행동에 따라 보상 또는 페널티를 받으며 학습한다. 수백만 번에 달하는 가상 경기를 반복하면서 경기 전략은 물론 예측 불가능한 변수에 대응하는 능력까지 점차 향상시켰다. 또한 AI는 특수 오버헤드 카메라와 반사 테이프가 부착된 퍽을 활용해 초당 120프레임의 속도로 경기 상황을 인식하며 정밀한 대응이 가능하도록 설계됐다. 전문가들은 이번 연구가 단순히 에어하키 기술을 넘어 다양한 자율 시스템 개발에도 활용될 수 있을 것으로 보고 있다. 드론, 자율주행차, 산업용 로봇 등 실제 환경에서 훈련 비용이 큰 분야에서 시뮬레이션 기반 학습이 현실 적용으로 이어질 경우 개발 속도와 효율성을 크게 높일 수 있기 때문이다. 연구진은 이번 성과가 AI가 가상 세계에서 학습한 능력을 실제 세계에 효과적으로 이전할 수 있음을 보여주는 사례라며, 향후 로봇 공학과 자율 시스템 분야 전반에 새로운 가능성을 제시할 것으로 기대하고 있다.

2026.06.08 15:05이정현 미디어연구소

쿠팡풀필먼트서비스, 물류로봇경진대회 후원…AI 물류 인재 발굴 나서

쿠팡풀필먼트서비스(CFS)가 스마트 물류 산업을 이끌 미래 인재 발굴에 나섰다. 물류로봇경진대회를 후원하고 우수 참가자에게 채용 혜택을 제공하며 AI·로보틱스 분야 인재 육성과 채용 연계를 강화한다는 방침이다. CFS는 과학기술정보통신부, 대구광역시, 정보통신기획평가원(IITP)이 공동 주최한 '2026 ILRC(International Logistics Robot Competition) 물류로봇경진대회'에 공식 후원사로 참여했다고 7일 밝혔다. 지난 4일부터 5일까지 한국폴리텍대학 영남융합기술캠퍼스에서 열린 이번 대회에는 전국 고등학교와 대학교 소속 129개 팀, 361명이 참가해 물류 로봇 기술 역량을 겨뤘다. 참가자들은 실제 물류 현장 환경을 반영한 로봇을 직접 설계하고 구동하며 기술력을 선보였다. 평가 항목에는 무인운반로봇(AGV)의 위치 인식, 자율이동로봇(AMR)의 장애물 회피, 영상처리 기반 객체 인식, 매니퓰레이터 정밀 제어 등 AI와 로봇 기술이 포함됐다. CFS는 우수한 성과를 거둔 2개 팀을 선정해 '쿠팡풀필먼트서비스 대표이사상'을 수여했다. 아울러 대회 수상자 전원에게 향후 입사 지원 시 가산점을 부여하는 등 채용 연계 혜택도 마련했다. 대표이사상을 받은 한국폴리텍대학 영남융합기술캠퍼스 스마트물류과 '로지로직' 팀의 백동훈 군은 "기회가 된다면 쿠팡에 입사해 스마트 물류 기획 업무에 도전하고 싶다"고 밝혔다. 같은 학과 '끔쪽이' 팀 신상민 군은 "AI 기술을 더욱 깊이 공부해 물류 혁신을 이끄는 기술 리더로 성장하고 싶다"고 강조했다. 정종철 CFS 대표는 "글로벌 무대에서 활약할 미래 물류 로봇 전문가들의 도전을 응원한다"며 "학생들이 첨단 물류 현장에서 역량을 펼치며 성장할 수 있도록 채용 연계를 포함한 지원을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.06.07 13:01안희정 기자

피지컬 AI로 만든 비행사 로봇 "조종사처럼 하늘 난다"

스스로 전문 지식을 학습하고, 실제 비행 상황에 실시간 대응할 수 있는 피지컬 인공지능(AI)형 비행 조종사 로봇이 공개돼 관심을 끌었다. KAIST는 심현철 전기및전자공학부 교수 연구팀이 인간형 조종사 로봇 '파이봇(PIBOT)'을 기반으로 하는 항공기 자율조종 프레임워크가 2026년 IEEE 로보틱스 및 자동화 매거진(IEEE RAM)으로부터 지난해 이 매거진에 게재된 논문 가운데 '최우수 논문'으로 선정됐다고 5일 밝혔다. 이 매거진은 IEEE(미국 전기전자공학자협회) 산하 로보틱스 및 자동화 학회(RAS)가 발행하는 학술 잡지다. IF(임팩트 팩터)는 7.1이다. 심현철 교수는 "인간형 로봇이 단순 보행이나 물품 운반을 넘어, 항공기 조종과 같은 복잡한 작업을 인공지능 기반으로 체계적이고 적응적으로 수행 가능한 피지컬 AI기술을 매우 높은 수준으로 구현했다는 점에서 높은 평가를 받았다"고 말했다. 기존 로봇이 걷고 단순한 물체 조작을 하는데 머무는 반면, '파이봇'은 인간을 위해 설계된 실제 조종석 환경에서 전문적인 절차와 판단이 필요한 임무를 수행할 수 있다는 점이다. 특히, 로봇에 맞는 환경으로 개조하지 않은 점도 특색이다. 로봇이 기존 환경을 이해하고 다루도록 설계했다. 기술 개발은 지난 2021년부터 2023년까지 1단계 연구가 진행됐다. 2024년부터는 실제 항공기 조종에 적합하도록 인간과 유사한 체격 및 관절 구조를 갖춘 조종사 로봇 개발을 진행 중이다. 사업 지원은 국방과학연구소(ADD) 미래도전국방기술 연구개발과제로부터 57억원을 받았다. 연구팀은 그동안 가장 어려웠던 점에 대해 "인간 조종석에 바로 적용 가능한 등신대 휴머노이드 하드웨어를 설계하고, 그 안에 구동기와 전선, 센서, 컴퓨팅 장치 등을 모두 집적하는 일이었다. 아직도 이 문제를 모두 해결한 것은 아니다"라며 "또한 실제 항공기에 이를 적용한 후 비행시험으로 검증해야 하는데, 인간형 로봇을 이용한 항공기 조종은 기존 항공법규에 해당사항이 없어 승인이 어려웠다"고 덧붙였다. 연구는 민성재·강규리·김형주 박사과정생이 공동 제1저자로 참여했다.

2026.06.05 19:33박희범 기자

'방한' 젠슨 황 "한국은 AI·로봇공학 뛰어나...R&D 센터 투자에 최적"

젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 5일 방한했다. 지난해 10월 말 이후 약 7개월 만이다. 황 CEO는 입국 직후 차세대 고대역폭메모리(HBM) 품질 테스트 완료 소식을 전하는 한편, 국내 연구개발(R&D) 센터 설립과 로봇공학 투자계획을 구체화하며 한국 인공지능(AI) 생태계를 아우르는 광폭 행보를 시작했다. 황 CEO는 대만에서 열렸던 연례 AI 콘퍼런스 GTC 타이베이 일정을 모두 소화한 뒤, 이날 오후 1시 24분쯤 전세기로 김포비즈니스항공센터를 통해 입국했다. 그는 "한국을 위해 아주 많은 비즈니스를 가져왔다"며 "한국을 위한 깜짝 선물이 준비돼 있다"고 밝혔다. 구체적인 공개 시점에 대해서는 말을 아꼈다. 황 CEO는 방한 목적이 글로벌 공급망 조율에 있음을 명확히 했다. 특히 반도체 업계 초미의 관심사였던 HBM4 공급사 품질 테스트와 관련해 "삼성전자와 SK하이닉스 등 3사 모두 인증이 완료돼 현재 양산 중"이라며 "모두 차세대 '베라 루빈' 아키텍처 공급을 위해 경쟁하고 있다"고 설명했다. 한국 내 직접 투자 계획도 공식화했다. 황 CEO는 "한국 R&D 센터 설립을 위한 인력 채용을 이미 시작했다"며 "한국은 AI와 로봇공학 전문성이 뛰어나 R&D 투자에 최적의 장소이며, 충분한 인력이 갖춰지면 부지도 마련할 것"이라고 밝혔다. 차세대 투자 분야로는 로봇공학을 꼽았다. 한국이 제조업과 메카트로닉스, AI 기술 융합의 완벽한 조건을 갖춰 로봇 산업을 지원할 거대한 로컬 생태계가 될 것이라고 평가했다. 재계 총수들과 '삼겹살 회동'… 게임·스타트업·문화계 넘나드는 일정 방한 첫날인 이날 저녁, 황 CEO는 홍대입구 일대 삼겹살 전문점에서 국내 주요 대기업 리더들과 만찬을 갖는다. 이 자리에는 최태원 SK그룹 회장, 구광모 LG그룹 회장, 이해진 네이버 글로벌투자책임자(GIO) 등이 참석할 예정이다. 삼겹살에 소주를 곁들이는 이른바 '삼소 회동' 형태로 진행되는 만찬에서는 AI 반도체 공급망 안정화를 비롯해 로보틱스, 피지컬 AI, AI 데이터센터 인프라 등 미래 핵심 산업 관련 협력 방안을 폭넓게 논의할 것으로 전망된다. 만찬에 앞서 황 CEO는 e스포츠 게임단 T1이 운영하는 홍대 인근 PC방을 방문해 '페이커' 이상혁을 포함한 선수단과 만났다. 오는 7일에는 김택진 엔씨소프트 대표와 만나 게임과 AI 분야 협력을 논의한다. 방한 마지막 날로 예상되는 8일 오전에는 서울 여의도 LG 본사 방문이 예정됐다. 오후에는 서울 신라호텔에서 업스테이지, 노타, 에임인텔리전스 등 국내 주요 AI 및 로봇 스타트업 경영진을 초청해 비공개 간담회를 개최한다. 같은 날 서울대 AI연구원과 로보틱스 연구소를 비롯해 주요 대기업 사옥을 차례로 방문하는 일정도 조율 중이다. 비즈니스 일정 외에 대중과 접점도 넓힌다. 황 CEO는 방한 기간 중 tvN의 대표 토크쇼 예능 프로그램 '유 퀴즈 온 더 블럭' 녹화에 참여한다. 주말에는 서울 잠실야구장에서 열리는 두산 베어스 홈경기 시구자로 마운드에 오를 예정이다.

2026.06.05 15:01전화평 기자

'K-온디바이스' 키울 국책사업 다음달 착수…예산 8000억원 규모

국내 온디바이스 AI 생태계 육성을 위한 대규모 국책사업이 다음달 본격화된다. 자동차·가전·로봇·방산 등 주요 산업을 중심으로, 국내 팹리스와 수요기업들이 다양한 첨단 AI 반도체 및 제품을 개발할 예정이다. 산업통상부는 'K-온디바이스 AI반도체 기술개발' 사업이 총 사업비 8002억3000만원(국비 약 5111억원, 2026~2030년)으로 최종 확정됐다고 2일 밝혔다. 초기 논의된 규모(1조원) 대비로는 2000억원 가량 줄었다. 해당 사업은 자동차와 IoT·가전, 기계·로봇, 방산 등 4대 주력업종별로 첨단 AI제품 생산에 필요한 ▲맞춤형 AI반도체, ▲반도체가 탑재될 모듈, ▲구동 AI 소프트웨어 등 전체 주기 개발을 지원하는 사업이다. 온디바이스 AI반도체는 서버향 AI반도체(GPU 등)와 달리 지배적 강자가 없고, 탑재될 수요기업 제품과의 호환이 중요해 유망 팹리스 기업과 주력산업 글로벌 수요기업을 모두 보유한 한국이 유리한 고지를 차지할 수 있다. 산업부는 온디바이스AI 시장 선점의 골든타임을 놓치지 않도록 이번 대규모 국책사업을 6월 중 공고해, 7월 내 착수할 예정이다. 김정관 산업부 장관은 “온디바이스 AI반도체는 AI시대의 패권을 결정짓는 핵심 전략자산”이라며 “개발된 칩이 자동차 등 주력 업종의 완제품에 실제로 탑재될 수 있도록 R&D 외에도, 실증·양산, 금융 지원, 제도 개선 등 전방위 지원을 아끼지 않을 것”이라고 강조했다.

2026.06.02 18:00장경윤 기자

인티그리트, '안전관리 로봇 피지컬 AI 플랫폼' 상용화 돌입...반도체 생산시설 검증

인티그리트가 개발한 피지컬 인공지능(AI) 플랫폼이 반도체 생산시설에서의 검증을 마치고, 상용 단계에 돌입한 것으로 알려졌다. 온디바이스 AI 및 로보틱스 플랫폼 전문기업 인티그리트는 국내 대표 글로벌 반도체 생산시설에 공급한 안전관리 로봇의 피지컬 AI(Physical AI) 플랫폼이 약 8개월 간의 최적화 및 보안성 검증을 거쳐 본격적인 상용 운영 단계에 진입했다고 2일 밝혔다. 회사 측에 따르면 이번 상용 운영 단계는 지난해 9월 해당 반도체 기업과 체결한 '이기종 로봇의 안전관리 플랫폼 공급 및 시스템 구축 계약'의 결과물이다. 이 회사는 이기종 로봇의 데이터 통합 및 AI 확장을 위한 온디바이스 RFM(로봇 파운데이션 모델) 솔루션을 공급하고 시스템 통합 개발을 수행해 왔다고 설명했다. 단순한 로봇 관제 시스템 구축을 넘어 로봇 데이터의 내재화와 피지컬 AI 고도화를 통한 인프라 구축 사례라는 점에서 의미가 크다는 평가다. 인티그리트는 이번 프로젝트를 통해 4족보행 로봇과 이기종 로봇의 통합 제어와 관제를 넘어 30여종의 데이터를 실시간으로 수집하고, 이를 기업 내부 AI 자산으로 축적해 AI 모델의 학습과 재배포에 활용할 수 있는 독립적인 AI 운영 체계를 구축했다. 단순한 로봇 관제 시스템 구축이 아닌, 산업 현장에서 생성되는 데이터를 기업의 AI 자산으로 전환하고 지속적으로 학습·고도화하는 '피지컬 AI 루프'를 실제 생산현장에 구현한 사례로 꼽힌다. 특히 이번 프로젝트는 로봇의 제어와 운영을 위해 외산 로봇 제조사가 제공하는 클라우드 플랫폼 의존 구조를 탈피하는데 초점을 맞췄다. 이는 기술 보안이 생명인 첨단 반도체 공정(FAB)이나 방산, 에너지 등 국가 핵심 산업시설 도입에 맞춘 전략적 행보다. 무엇보다 온 디바이스 AI와 가상화 서버(KVM) 및 컨테이너 기반의 독립적인 AI 운영 환경을 구축함으로써, 외산 로봇 제조사가 제공하는 클라우드 플랫폼 의존 구조를 탈피해 데이터 주권과 보안성을 동시에 확보했다는 것이 회사 측의 설명이다. 해당 플랫폼에는 AI 운영 고도화 구조도 구현했다. 단순한 로봇 모니터링이나 관제 UI를 제공하는 수준을 넘어, 로봇에서 생성되는 데이터를 AI 자산으로 전환하는 '피지컬 AI 데이터 파이프라인'을 실제 운영 환경에 구현한 것으로, 온디바이스 AI 플랫폼 에어패스(AirPath®) 플랫폼과 데이터 통합 플랫폼 플라잉렛(FlyingLet®)을 통해 AI로봇에서 생성되는 다양한 데이터를 규격화된 데이터셋으로 구조화하고 기업 내부 AI 자산으로 축적할 수 있다. 또 단순한 로봇 모니터링이나 관제 UI를 제공하는 것이 아니라, 로봇에서 생성되는 객체 위치, 위험 행동, 설비 상태, 순찰 이력, 운영자 개입 정보, 환경 변화 정보 등 30여 종의 메타데이터로 구조화해 4족보행 로봇·자율주행로봇(AMR)·휴머노이드 등 서로 다른 제조사의 로봇에 공통적으로 적용 가능한 로보틱스 파운데이션 모델(RFM)의 학습 자산으로 활용된다. 이와 함께 차세대 제조시설의 핵심 인프라인 5G 특화망(이음5G)과 연계하여 초저지연 AI Runtime 환경을 구축했다. 이를 통해 현장의 이상 상황을 실시간으로 탐지하고, 필요 시 관제실에서 즉각적인 원격 개입(Take-over)이 가능한 자율-제어 연계형 위험 관리 체계를 완성했다. 이종민 인티그리트 이사(AIR 연구소 AI 플랫폼 개발 부문)는 “많은 기업들이 로봇 파운데이션 모델과 피지컬 AI를 이야기하고 있지만, 실제 산업현장에서 가장 중요한 것은 AI 모델 자체보다 AI를 어떻게 실행하고 운영하며 지속적으로 진화시킬 것인가에 대한 런타임 구조”라며 “이번 프로젝트는 단순한 로봇 도입 사례가 아니라 로봇 데이터를 기업의 AI 자산으로 내재화하고 AX 전환을 실현하는 엔터프라이즈 피지컬 AI 플랫폼의 첫 상용화 사례”라고 밝혔다. 이어 “산업 현장에서 생성되는 데이터는 기업의 미래 AI 경쟁력을 결정하는 핵심 자산”이라며 “이번 프로젝트를 통해 확보된 데이터 운영 체계는 휴머노이드, AMR, 드론, CCTV 등 다양한 피지컬 AI 시스템으로 고도화할 수 있는 기반이 될 것”이라고 덧붙였다.

2026.06.02 14:13이도원 기자

삼성 '비스포크 AI 스팀' 청소기, 월 판매 2만 대 돌파...60%↑

삼성전자는 '비스포크 AI 스팀' 로봇청소기 5월 판매량이 2만 대를 돌파했다고 2일 밝혔다. 월 판매량이 2만 대를 넘은 것은 이번이 처음이다. 전년 동기보다 60% 늘었다. 5월 한 달간 신혼가전 패키지 구매 고객 3쌍 중 1쌍이 비스포크 AI 스팀을 선택했다. 삼성전자는 "이번 신제품은 강력한 흡입력, 인공지능(AI) 주행 성능뿐만 아니라 보안, 물걸레 스팀 살균을 통한 위생관리까지 로봇청소기 본연의 성능을 두루 갖췄다"며 "전작 대비 최대 2배 수준인 10W 흡입력을 탑재했다"고 설명했다. 이어 "'팝 아웃 콤보' 기능을 통해 벽면과 모서리까지 청소해 사각지대를 줄였고, 100℃ 고온 스팀으로 물걸레 표면에 유해균과 냄새를 제거한다"고 덧붙였다. 비스포크 AI 스팀은 과학기술정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)이 주관하는 사물인터넷(IoT) 보안인증에서 최고 등급도 획득했다. 삼성전자로지텍과 협력해 가구장 리폼부터 제품 설치까지 원스톱 서비스를 제공 중이다. 김용훈 삼성전자 한국총괄 상무는 "월 판매량 2만 대 돌파는 제품 경쟁력을 인정받은 결과"라며 "소비자에게 폭넓은 선택을 받으며 AI 가전 대중화를 주도하겠다"고 말했다.

2026.06.02 09:52진운용 기자

LPK로보틱스, 피지컬AI 연구소 설립…삼성전자 출신 김재현 소장 선임

산업용 로봇 솔루션 기업 LPK로보틱스가 피지컬AI 연구소를 설립하고, 삼성전자 연구소 임원 출신 김재현 박사를 연구소장에 선임했다고 1일 밝혔다. 김재현 소장은 연세대 공과대학에서 학사·석사 학위를, 서울과학기술대에서 공학박사 학위를 받았다. 이후 삼성전자 DMC연구소 상무를 역임하며 다양한 연구개발 프로젝트를 이끌었다. 인공지능(AI) 머신비전 기업 트윔(TWIM) 연구소장을 거쳐 현재 성균관대 소프트웨어융합대학 산학교수로 재직 중이다. LPK로보틱스는 연구소 설립을 통해 산업용 로봇에 AI 기술을 접목한 차세대 지능형 로봇 플랫폼 개발을 가속할 계획이다. 특히 제조현장 생산성과 품질 혁신을 실현할 수 있는 AI 비전 기술과 다양한 공정 최적화 기술을 개발할 예정이다. 심태호 LPK로보틱스 대표는 "피지컬AI 연구소는 AI와 로보틱스 융합을 통해 제조업 미래 경쟁력을 높이기 위한 출발점"이라고 말했다. LPK로보틱스는 직교로봇, 리니어로봇, 정밀 스테이지 등을 자체 개발·생산하고 있다. 산업용 다관절로봇과 협동로봇을 활용한 다양한 자동화 솔루션을 공급 중이다. 회사는 "국내 대부분의 로봇기업이 적자를 지속하고 있는 상황에서도 LPK로보틱스는 최근 6년 연속 흑자를 달성했다"며 "향후 피지컬AI 연구소를 중심으로 RX·AX(로봇 전환·인공지능 전환) 전략을 본격 추진하고 AI 기반 산업용 로봇 플랫폼 개발과 차세대 제조혁신 솔루션 사업을 확대하겠다"고 말했다.

2026.06.01 10:56진운용 기자

"15분에 1대 생산"…中 엔진AI, 휴머노이드 로봇 대량생산 돌입

중국 로봇 기업 엔진AI가 선전에 대규모 스마트 제조 시설을 구축하고 휴머노이드 로봇 대량 생산에 착수했다고 과학매체 인터레스팅엔지니어링이 최근 보도했다. 중국 선전 홍화링 지구에 자리 잡고 있는 새 공장에서는 휴머노이드 로봇 'T800'이 생산된다. 공장 규모는 약 1만2000㎡로, 입고 품질 검사부터 부품 테스트, 조립, 출하 전 검사, 물류, 사후 서비스까지 전 과정을 한 곳에서 처리할 수 있도록 설계됐다. 엔진AI에 따르면 해당 생산 시설에서는 약 15분마다 휴머노이드 로봇 1대를 생산할 수 있다. 생산된 로봇은 출하 전 79개 품질 검사와 46개 시뮬레이션 테스트를 통과해야 한다. 이 과정을 통해 안정성, 내구성, 성능 등을 검증한다. 회사 측은 휴머노이드 로봇의 산업 현장 및 검사 분야 활용이 확대되고 있는 만큼, 신규 생산 기지가 향후 증가할 로봇 수요에 대응하는 핵심 역할을 할 것으로 기대하고 있다. 연간 최대 1만 대 생산 목표 엔진AI는 지난 2023년 10월 설립된 중국 로봇 기업으로, 범용 지능형 로봇과 특수 산업용 로봇을 함께 개발하고 있다. 주요 제품군에는 고성능 휴머노이드 로봇 T800을 비롯해 휴머노이드 로봇 PM01, 경량 컴패니언 로봇 SA02, 사족보행 로봇 JS01 등이 포함된다. 회사 측은 이번 홍화링 생산 기지 가동이 생산량 확대 전략의 중요한 단계라고 설명했다. 엔진AI는 이번 프로젝트를 통해 연간 최대 1만 대 규모의 로봇 공급 체계를 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 엔진AI는 선전에 이어 허난성 정저우에도 글로벌 스마트 제조 본부를 설립할 계획이다. 현재 정저우 윈즈 과학단지 내 지능형 제조 기지에는 연간 1만 대 생산이 가능한 별도 생산 라인이 구축되고 있다. 회사 측은 해당 시설이 향후 생산 능력 확대는 물론 지역 공급망 협력 강화에도 도움이 될 것으로 기대하고 있다.

2026.05.29 14:36이정현 미디어연구소

[현장] 세계 첫 피지컬 AI 패션쇼…"인간과 로봇의 공존을 입히다"

갤럭시코퍼레이션이 세계 최초 피지컬 AI 패션쇼를 열고 인간과 로봇이 공존하는 미래 비전을 공개했다. 갤럭시코퍼레이션은 28일 서울 강동구 갤럭시 로봇 파크에서 '마하33(MACH 33) : 피지컬 AI 패션쇼'를 개최했다. 이번 패션쇼는 로봇 기술 시연이나 일회성 퍼포먼스를 넘어 인간의 철학과 감성을 피지컬 AI에 투영한 새로운 형태의 미래형 런웨이로 꾸며졌다. 우주 향한 '마하33'에 담은 공존 메시지 이날 패션쇼에선 갤럭시코퍼레이션이 론칭한 로봇 패션 브랜드 '마하 33(MACH 33)'이 소개됐다. 최용호 갤럭시코퍼레이션 대표는 "브랜드명 '마하33'에 인간이 지구를 벗어나 우주로 진출하는 데 필요한 최소 속도라는 의미를 담았다"며 "인간과 로봇이 공존하는 세상을 꿈꾸며 이 브랜드를 선보이게 되었다"고 브랜드명을 소개했다. 물리적 한계를 넘어 우주로 향하듯 인간과 로봇이 함께 살아가는 새로운 미래로 도약하겠다는 비전을 상징한다. 이어 "언젠가는 누구나 핸드폰을 하나씩 가지고 있는 것처럼 로봇과 함께하는 세상이 올 것"이라며 "사람이 로봇의 패션을 따라 입고, 로봇이 사람의 옷을 입으며 자신만의 패션을 공유하는 미래가 곧 올 거라 믿는다"고 포부를 밝혔다. 마하33의 첫 타겟은 어린이로 설정됐다. 빠르면 올해 연말 안에 실제 판매 및 론칭을 준비 중이다. 최 대표는 "어린아이들이 본인의 로봇과 함께 걸어 다니고 춤을 추며 패션을 공유할 때 분명히 감성이 공유될 것"이라며 "로봇이 가진 따뜻함을 아이들은 분명히 느낄 수 있다"고 덧붙였다. 사랑, 행복, 가족… 10가지 철학 담은 로봇 의상 이번 쇼에서 선보인 의상은 총 10벌이다. 사랑, 행복, 꿈, 사상, 가족, 무한, 초인류, 마하, 사람, 우주 등 갤럭시코퍼레이션의 10가지 핵심 철학을 바탕으로 기획되었다. 무대 위에서는 의상을 착용한 모델과 10대의 로봇이 스스로 움직이며 춤을 추는 자동화 퍼포먼스를 선보였다. 안무가의 움직임을 로봇에 입혀 차가운 금속의 로봇이 인간 고유의 가치인 사랑과 행복을 실현하는 상상력을 콘텐츠로 시각화했다는 설명이다. 패션쇼 외에도 사람이 로봇을 직접 조종해 경쟁하는 '로봇 킥복싱' 대회도 함께 열렸다. 수십 번의 시행착오 끝에 완성된 '공학적 로봇 패션' 최 대표는 로봇에 맞춘 의상을 제작하기 위해 사람과 다른 구조와 배터리 발열 문제를 해결하기 위해 '공학적 보안 설계'를 도입했다고 밝혔다. 그는 "로봇은 사람과 체형이 다르고 내장된 배터리가 있다"며 "의상이 배터리 부위를 가리면 발열 속도가 빨라져 80도 이상을 넘어가게 되고 결국 로봇이 멈춰버린다"고 설명했다. 갤럭시코퍼레이션은 수십 번의 반복 테스트 끝에 로봇이 과열되어 멈추는 현상을 방지하는 공학적 의상을 구현해 내는 데 성공했다. 약 6~7개월 동안 본질적인 고민을 거듭하며 준비한 결과물이다. 최용호 대표는 "우리가 고민하는 AI의 미래는 피지컬 AI를 넘어선 '감성 AI(Emotional AI)'에 있다"며 "로봇도 사람처럼 마음이 따뜻하고 서로 다 개성을 가진 채 사랑까지 나누는 세상이 올 것이라 믿는다"고 말했다. 이어 "마하33은 'AI를 두려워할 것인가, 공존할 것인가'에 대한 갤럭시의 답"이라며 "우리는 단순히 기술을 만드는 기업이 아니라 인간과 기술이 가장 아름답게 공존하는 미래를 설계하고 있다"고 강조했다.

2026.05.28 17:55남혁우 기자

폴라리스AI, 휴머노이드 로봇 실무 교육…SDK 기반 현장 적용 검토

폴라리스AI가 휴머노이드 로봇을 국내 산업 현장에 적용하기 위한 실무 역량 확보에 나섰다. 폴라리스AI는 유비테크로보틱스 본사 엔지니어들과 산업용 휴머노이드 로봇 '워커 S2' 구동과 소프트웨어 개발 키트(SDK) 기반 2차 개발 교육을 진행했다고 28일 밝혔다. 이번 트레이닝에서는 로봇 동작 제어를 위한 개발 환경과 코딩 파일이 공유됐다. 손 관절 움직임 등 주요 동작 제어 방식에 대한 기술 교육도 이뤄졌다. 폴라리스AI는 이번 과정을 단순 제품 소개나 전시 차원을 넘어 실제 산업현장 작업 시나리오를 소프트웨어(SW)로 구현하고 조정할 수 있는 기반으로 봤다. 박스 이동 등 기본 작업 수행 과정을 확인하며 물류·제조·검사·조립 분야 적용 가능성도 검토했다. 워커 S2는 유비테크가 산업현장 적용을 목표로 개발한 차세대 휴머노이드 로봇이다. 해당 로봇은 자율 배터리 교체 기능과 최대 15킬로그램 수준 작업 하중 처리 능력을 갖춘 산업용 플랫폼이다. 폴라리스AI는 이번 기술 트레이닝을 계기로 국내 산업 환경에 맞는 휴머노이드 로봇 활용 모델을 단계적으로 구체화할 계획이다. 폴라리스그룹이 제조 기반 계열사를 보유하고 있어 실제 공정 특성과 운영 환경을 고려한 적용 가능성을 검토할 수 있다는 설명이다. 폴라리스그룹은 폴라리스세원, 폴라리스우노, 폴라리스AI파마 등을 계열사로 두고 있다. 자동차 부품, 소재, 바이오·헬스케어 제조 공정을 바탕으로 부품 이송, 반복 조립, 포장, 검사 보조, 품질관리, 설비 점검 등 작업 시나리오를 발굴할 방침이다. 휴머노이드 로봇을 국내 현장에 적용하려면 하드웨어 공급뿐 아니라 작업 환경 분석과 동작 시나리오 설계가 필요하다. SDK 기반 제어, 고객사별 커스터마이징, 유지보수 체계도 갖춰야 한다. 폴라리스그룹은 SW 제어와 현장 적용 역량을 우선 확보해 한국형 피지컬 AI 사업모델을 구체화할 방침이다. 향후 고객사별 맞춤형 피지컬 AI 솔루션으로 확장할 수 있는 기반도 마련한다는 구상이다. 최근 글로벌 시장에서도 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇 경쟁이 빠르게 확산하고 있다. 엔비디아와 테슬라, 피규어AI, 아질리티로보틱스 등 글로벌 기업들은 제조·물류 현장을 중심으로 인간형 로봇 실증과 상용화에 속도를 내고 있다. 폴라리스 관계자는 "휴머노이드 로봇 시장은 아직 초기 단계인 만큼 과장된 도입 선언보다 현장 적용 역량을 차근차근 축적하는 것이 중요하다"며 "SDK 기반 2차 개발, 작업 시나리오 설계, 고객사별 적용 검토를 통해 국내 제조·물류 현장 생산성 개선에 기여할 수 있는 방향으로 사업을 전개하겠다"고 밝혔다.

2026.05.28 17:29김미정 기자

"쓸만한 휴머노이드 20년 걸린다"...산학연, 로봇 상용화 환상 경고

비용과 개발 난도 문제로 휴머노이드 상용화가 20년 이상 걸릴 것이란 전망이 나왔다. 박종우 서울대 교수(기계항공공학부)는 28일 서울 양재에서 열린 '한국전자통신연구원(ETRI) 창립 50주년 기념 포럼'에서 "휴머노이드는 분명 (상용화)되겠지만, 쓸만한 휴머노이드가 나오려면 20년이 걸릴 것"이라며 "실험실에서 완벽히 돌아가는 휴머노이드가 나와도, 그로부터 최소 5~10년이 추가로 필요하다"고 말했다. 박 교수는 로봇 공학계의 고질적 난제 '모라벡의 역설'을 들어 휴머노이드 상용화의 높은 벽을 설명했다. 모라벡의 역설이란 인간에게 어려운 미적분 연산이나 체스 등은 컴퓨터에 쉽지만, 인간이 특별한 의식 없이 행하는 걷기, 물건 집기 등은 로봇에 극도로 어렵다는 원칙이다. 박 교수는 "춤을 추거나 발차기를 하는 등의 복잡하고 정형화된 행동은 쉽게 구현할 수 있지만, 단순해 보이는 문고리 돌리기, 볼트 조이기, 가위질 같은 조작 작업은 여전히 잘 못한다"고 설명했다. 박 교수는 현재 로봇 진영이 겪는 또 다른 오류로 '빅데이터 수집의 착시'를 지적했다. 흔히 인공지능(AI) 학습을 위해 데이터의 양이 많을수록 좋다고 믿지만, 물리적 세계와 상호작용하는 로봇 분야에서는 양보다 '작업에 꼭 필요한 양질의 데이터'가 필수라고 그는 강조했다. 박 교수는 "유튜브로 화장실·바닥 청소 영상을 10시간 이상 시청각 학습을 시켜봤자 로봇 제어에는 실질적인 도움이 되지 않는다"며 "빗자루를 써야 한다거나 스펀지로 거울을 닦아야 한다는 식의 표면적 지식은 일반 언어 모델도 충분히 답변할 수 있는 수준"이라고 말했다. 이어 "로봇에 정작 중요한 데이터는 거울을 닦을 때 접촉면에 '얼마나 세게 눌러야 하는가'에 대한 힘 제어 데이터나, 빗자루를 쓸 때 손목의 미세한 각도와 마찰력 등 보이지 않는 '물리적 상호작용' 데이터"라며 "이러한 데이터는 글로벌 표준 없이 파편화돼 있어 수집이 극히 어렵다"고 덧붙였다. 또한 그는 많은 이들이 휴머노이드 로봇의 조기 상용화 가능성을 자율주행 기술의 발전 속도와 비교하곤 하지만, 자율주행 기술 이면을 보면 로봇 자율제어가 얼마나 험난한 길인지 알 수 있다고 꼬집었다. 박 교수는 "현재 상용화된 자율주행은 완전한 자율이 아니고, 기업들이 후방에 원격 관제탑을 두고 수십 명의 엔지니어가 대기하며 시스템이 막힐 때마다 사람이 직접 명령을 내린다"고 말했다. 그러면서 "자동차는 차선이 존재하고 '가다, 서다, 좌·우회전'이라는 2차원 평면의 명확한 제어 규칙이 있지만, 물리 로봇은 규격화되지 않은 비구조적인 3차원 공간 환경에서 수많은 관절을 동시 제어해야 하므로 시스템 복잡성이 자동차와 비교가 되지 않는다"고 설명했다. "비정형 공정, 실패 시 비용 커 ROI 안 나와" 김승환 LG AI연구원 상무 역시 휴머노이드 도입의 현실적 어려움을 지적했다. 김 상무는 "현재 제조 공정의 80%는 이미 자동화돼 있다. 나머지 자동화되지 않은 20%는 매번 위치나 각도가 달라지는 비정형 공정인데, 이 영역은 기술 난도가 너무 높고 실패 시 발생하는 수율 저하 비용이 커서 실제 도입률이 매우 낮다"며 "휴머노이드를 지금 당장 도입한다면 투자 대비 효율(ROI)을 뽑아내기 어렵다"고 말했다. 다만 김 상무는 "유해물질 공정, 고위험 작업, 반복적이지만 예외가 많은 공정 등에서 휴머노이드가 효과적으로 사용될 수 있다"며 "현재 모든 제조 공정과 설비·도구가 사람을 기준으로 설계돼 있어 환경 호환성을 가진 휴머노이드가 제조현장 투입에 용이하다"고 말했다.

2026.05.28 17:19진운용 기자

ETRI 9월 로봇 파운데이션 모델 V1.0 공개

한국전자통신연구원(ETRI)이 오는 9월 로봇 파운데이션 모델 V1.0과 데이터셋을 공개한다. ETRI는 28일 서울 양재 엘타워 엘하우스홀에서 'AI 최종병기, 피지컬 AI로 가는 길'을 주제로 창립 50주년 기념 두 번째 포럼을 개최했다. 이날 행사에는 이도규 과기정통부 정보통신정책실장과 김승환 LG AI연구원 상무, 박종우 서울대 교수, ETRI 김명주 및 유원필 소장을 비롯한등 산·학·연·관 전문가 200여 명이 모인 가운데 진행됐다. 이 포럼에서 네 번째 연사로 나선 유원필 인공지능창의연구소장은 "ETRI는 현재 브레인 중심으로 기술 개발을 진행중"이라며 로봇 파운데이션 모델 공개 일정을 밝혔다. 유 소장은 'AI 로봇 경쟁력 강화 방안과 ETRI의 역할'을 주제로 강연하며 "로봇 가치의 30% 이상이 브레인이다. 또 지능중심 공급망 재편이 예상된다. 피지컬 AI 등 지능중심 전략을 제안할 필요가 있다"고 강조했다. 유 소장은 한국 AI 경쟁력을 분석하며 "AI 원천 기술 분야 역량 수준은 선도국 대비 19%, 로봇지능 분야 기술(AI, 데이터, 학습플랫폼, 시스템SW) 역량은 선도국 대비 50%"라며 "생태계도 로봇지능 분야는 초기 단계다. 강력한 혁신 주체도 없다. 로봇개발 사일로화가 진행되는 이유"라며 "자체적인 로봇지능 개발을 위한 기업도 태부족하다"고 지적했다. 한국의 로봇 지능경쟁 돌파구 방안으로 유 소장은 ▲메타 RFM(로봇 파운데이션 모델) 유연 로봇 지능 개발 ▲자율성장 AI로봇 (공생협력형) 생태계 구축 ▲로봇 범용지능과 전문지능 통합 및 확장과 개방형 플랫폼 구축 ▲데이터 전략 자산화 등을 제시했다. 유 소장은 또 "올해말까지 단체 표준이 나올 것"이라며 "오는 9월엔 로봇 파운데이션모델 V1.0과 데이터셋 공개, 오는 11월엔 자율성장 AI 로봇 참조 시스템을 선보일 것"이라고 말했다. 이에 앞서 첫 주제 발표에 나선 김승환 LG AI연구원 상무는 '피지컬 AI시대, 산업현장과 우리의 방향'에 대해 강연하며 산업현장 중심으로 AI현안을 풀었다. 김 상무는 에이전틱 AI현장 적용을 위해 해결해야할 일로 ▲시스템에대한 신뢰도와 투명성 확보 ▲지속적 자가학습을 통한 AI의 자율적 성능 고도화 ▲로우-레터러시 기반 현장 밀착형 '실시간 지능' 구현을 꼽았다. 또 "산업현장 전체 공정의 80%는 이미 자동화돼 있고, 케이블 체결과 같은 비정형 공정의 자동화율은 5% 미만이다. 비정형 작업은 ROI 확보가 어렵다"며 "그럼에도 산업현장에 피지컬 AI를 적용해야 할 것"이라고 언급했다. 이유로는 ▲유해물질 공정에서의 안전 ▲반복작업이지만 예외가 많은 공정 ▲고온, 고위험 작업을 제시했다. 두 번째 강연은 박종우 서울대 교수가 '피지컬 AI가 이끄는 산업 대전환'을 주제로, 세 번째 강연은 김명주 인공지능안전연구소장이 안전·권리·통제를 최우선 가치로 두는 'ETRI AI로봇 강령을 주제로 마이크를 잡았다. 이어진 패널토론에서는 김승환 LG AI연구원 상무, 박재형 KT 프론티어 AI랩 리더, 박종우 서울대 교수, 김민재 NC AI CTO, 유지환 KAIST 교수, 유원필 인공지능창의연구소장 등이 참여해 산·학·연 각 분야 관점에서 피지컬 AI 기술 융합과 산업 변화 방향을 폭넓게 논의했다. 한편 박세웅 ETRI 원장은 환영사에서 "주제에 쓰인 최종병기라는 단어가 마치 전쟁터 나가는 느낌이 든다. 이거 안되면 어떻게하나라는 절박감도 있다"며 “이 자리는 생성형 AI를 넘어 로봇·자율주행 등 물리 세계와 결합하는 '피지컬 AI' 시대를 준비하기 위해 마련한 자리"라고 강조했다.

2026.05.28 16:12박희범 기자

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