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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

M.AX 얼라이언스, 3개월 만에 1300곳 돌파…가시적 성과도 속속

제조업의 인공지능(AI) 대전환을 위해 1천 여 산·학·연·관 기관이 참여한 제조 AI전환(M.AX) 얼라이언스가 출범 3개월 만에 1천300곳 이상으로 늘어났다. 또 AI팩토리 사업이 누적 100개를 넘어서고 연료비용이나 생산성이 개선되는 등 구체적인 성과가 나타나기 시작했다. 산업통상부는 24일 김정관 장관이 참석한 가운데 'M.AX 얼라이언스 제1차 정기총회'를 개최하고 제조 데이터 공유사업 등 내년도 5대 중점 추진과제를 발표했다. 산업부는 M.AX 얼라이언스를 지원하기 위해 내년 AI 예산 가운데 7천억원을 집행할 계획이다. M.AX 얼라이언스 출범 후 구체적인 성과들이 나오고 있다. 출범 당시 삼성전자·현대자동차·레인보우로보틱스 등 1천여 개 기관에서 SK주식회사·롯데호텔·코넥 등 300여 개 기관이 추가 합류하며 참여기관이 1천300개로 늘어났다. 양적 성장외에도 협력 사업도 순항 중이다. AI 팩토리는 삼성전자·현대자동차·삼성중공업 등이 새롭게 참여해 누적 사업이 102개로 늘어났고 생산성 향상 등의 성과도 나오고 있다. GS칼텍스는 AI로 원유증류 과정에서 발생하는 불완전연소를 최소화해 연료비용을 20% 감축했다. HD현대미포는 AI 로봇을 투입해 용접검사 등 작업시간을 12.5% 단축했다. 농기계업체 티와이엠은 AI가 제품 누유·스크래치·결함 등을 검사해 생산성을 11% 개선했다. 또 올해부터 휴머노이드가 디스플레이·조선 등 제조현장과 유통물류·병원·호텔 등 서비스 현장에 투입됐다. 올해 10개를 시작으로 2027년까지 100개 이상 실증사업을 통해 제조 핵심 데이터를 모으고 AI와 로봇을 학습시킬 계획이다. 이밖에 10개 분과는 2030년까지 기술 개발과 산업 생태계 조성을 위한 로드맵을 마련하고 이날 총회에서 발표했다. 산업부는 이날 M.AX 얼라이언스를 중심으로 내년에 7천억원을 투입해 5대 과제를 추진하기로 했다. 산업부는 제조 AX의 핵심이자 출발은 제조 데이터의 확보와 공유, 활용으로 보고 우선 분야별로 데이터 생성·공유·활용사업을 본격 개시한다. 이를 위해 2030년까지 1천억원 이상의 예산을 투입해 AI 팩토리·AI 로봇 등 분과별로 양질의 데이터를 확보하고 활용하기 위한 사업을 추진한다. 부문별 AI 모델 개발에도 속도를 낸다. 올해부터 시작한 AI 팩토리·AI 미래차·AI 로봇 분과의 AI 모델·제품 개발에 이어, 내년부터는 자율운항선박·AI 가전·AI 바이오 등의 분과까지 AI 모델과 제품 개발사업을 확대한다. 산업부는 2032년까지 7천억원 이상의 예산을 투입할 계획이다. 온디바이스 AI 반도체 개발사업도 착수한다. 올해 1조원 규모 프로젝트가 예타 면제됨에 따라 내년부터는 자동차·로봇·무인기·가전 등의 4대 업종을 중심으로 첨단 제품에 탑재할 AI 반도체 개발에 나선다. AI 반도체 분과와 AI 미래차·AI 로봇·AI 방산·AI 가전 분과 간 긴밀한 협력이 기대된다. 2028년에 시제품을 출시하고, 2030년까지 온디바이스 AI 반도체 10개의 개발을 추진할 계획이다. AI 팩토리 수출 기반을 마련한다. 특히 최고 수준의 자율공장인 다크팩토리 구현을 위해 AI 팩토리 분과를 통해 공정 설계, 공정 효율화, 공급망 관리, 물류 최적화 등 제조 전단계를 아우르는 풀스택 AI 기술을 개발할 계획이다. 산업부는 내년 AI 팩토리 분과를 중심으로 세계 최고의 AI 팩토리 수출국으로 성장하기 위한 전략을 수립할 계획이다. 지역 AX도 본격 확산한다. 5극 3특 성장엔진과 연계해 지역 AX를 확산하고, 지역별 주력 산단을 AI·로봇 기반 M.AX 클러스터로 전환할 계획이다. 산업부는 M.AX 얼라이언스의 기업·연구소·대학 등을 주요 사업에 적극 참여시켜 M.AX 얼라이언스와 지역 AX 정책간 연계를 강화할 예정이다. 한편, 이날 M.AX에 기여한 유공자 50명에게 산업부 장관 표창을 수여했다. AI 팩토리 등 10개 분과를 이끌고 있는 위원장과 자율운항선박 구현을 위한 데이터 수집·교환 및 원격제어 플랫폼을 개발한 마린웍스, E2E 자율주행에 필요한 인식·제어시스템 개발을 선도하는 HL클레무브 등이 장관상의 영예를 안았다. 김정관 산업부 장관은 “M.AX 얼라이언스는 출범 100일 만에 대한민국 제조 AX의 중심축으로 빠르게 자리매김하고 있다”며 “제조 AX는 미래 생존이 걸린 문제이고, 누구도 혼자서는 해결할 수 없어 서로 믿고 함께 가야한다는 공감대와 진심이 통한 결과”라고 말했다. 김 장관은 이어 '승리하지 못하면 생존조차 없다'는 윈스턴 처칠의 말을 인용하며 “총성 없는 제조업 전쟁 속에서 승자와 패자만 있을 것이고 승패를 가르는 단 하나의 열쇠는 제조 AX, M.AX”라고 강조했다.

2025.12.24 11:17주문정

'피지컬 AI' 원년…휴머노이드, 새해엔 현장서 뛴다

2025년 한국 ICT 산업에 '성장 둔화'와 '기술 대격변'이 공존한 해였다. 시장 침체 속에서도 AI·에너지·로봇·반도체 등 미래 산업은 위기 속 새 기회를 만들었고, 플랫폼·소프트웨어·모빌리티·유통·금융 등은 비즈니스 모델의 전환을 꾀했다. 16개 분야별 올해 성과와 과제를 정리하고, AI 대전환으로 병오년((丙午年) 더 힘차게 도약할 우리 ICT 산업의 미래를 전망한다. [편집자주] 올해 국내 로봇 산업의 최대 화두는 '피지컬 AI'였다. 로봇이 단순 자동화 장비를 넘어 현장에서 데이터를 축적하며 스스로 숙련도를 높이는 '몸을 가진 AI'로 진화하는 흐름이 뚜렷해졌다. 특히 휴머노이드는 기술 경쟁을 넘어 '어디서 어떤 일을 할 수 있나'를 검증하는 단계로 진입했다. 산업통상부 '휴머노이드 M.AX 얼라이언스'가 이 변화의 구심점으로 떠올랐다. 지난 4월 'K-휴머노이드 연합'으로 출범해 수개월 만에 참여 기관이 대폭 늘어나며 규모를 키웠고, 최근엔 산업 현장과 연구 현장에 동시에 '실증 파이프라인'을 열어 젖히며 본격적인 실험이 시작되는 분위기다. 제조 현장으로 녹아드는 휴머노이드 가장 상징적인 변화는 휴머노이드가 실제 공장 라인에 투입돼 업무 단위로 검증을 시작했다는 점이다. 자동차 부품 기업 HL만도 원주공장에는 에이로봇의 바퀴형 세미 휴머노이드 '앨리스 M1'이 투입됐다. 이 로봇은 작업자 기피도와 피로도가 높은 단순·반복 공정을 우선 대상으로 배치될 전망이다. 아모레퍼시픽도 최근 화장품 공장에 에이로봇 휴머노이드를 도입했다. 한양대학교와 협업해 자동화 공정에 '앨리스 M1'을 투입하는 방안을 추진 중이다. 현장 실증이 확대되면서 공정 노하우와 작업 패턴, 품질 관리 방식 등 제조 현장에서 생성되는 데이터가 휴머노이드 학습의 핵심 자산으로 축적될 것으로 보인다. 업계에서는 피지컬 AI 경쟁의 승부처가 데이터의 양과 질, 현장에 얼마나 빠르게 적응하느냐에 달려 있다는 분석이 나온다. 가장 어렵지만 휴머노이드 절실한 조선소에 도전 조선업은 휴머노이드가 도전하는 현장 중에서도 난도가 가장 높다. 고열·스패터·협소 공간·비정형 작업 등 변수가 많아, 단기간에 고난도 공정을 대체하기 어렵다. 그럼에도 조선소는 인력난이 구조화된 영역이라 자동화 수요가 강하게 분출하는 곳이다. HD현대중공업이 조선소 자동화의 다음 단계로 휴머노이드를 검토하며 실증 논의에 들어간 점이 주목된다. 에이로봇은 울산 현장을 찾아 휴머노이드 기능을 시연하며, 제조업 인공지능 전환 프로그램(M.AX) 흐름 속에서 실증이 가시화되는 모양새다. 접근 방식은 '한 번에 용접'이 아니라 현장 수용성과 안전성을 우선하는 단계적 도입이다. 화재감시 같은 안전 기반 업무부터 시작해 난이도를 점차 높이는 로드맵이 제시되며, 조선소 특화 기능 개발도 병행될 전망이다. 조선소는 이미 협동로봇을 대규모로 운영하며 자동화 기반을 넓히고 있다. 단기적으로 협동로봇이 생산성 유지 수단이라면, 휴머노이드는 장기적으로 고난이도·고위험 공정의 '자율형 인력' 가능성을 시험하는 단계로 읽힌다. 가장 빠른 검증 무대 '물류' 휴머노이드가 가장 빠르게 성과를 낼 영역으로는 유통·물류 분야가 자주 거론된다. 이미 자동화 수준이 높은 창고 환경에서, 인간이 맡아온 수작업 공정(피킹·이송·상하차 보조 등)을 얼마나 효율적으로 대체·보완할 수 있는지가 핵심이다. 로보티즈는 CJ대한통운과 협력해 물류센터 수작업 공정 자동화를 추진하고, 현장 데이터 기반으로 기능을 고도화하는 실증을 진행 중이다. 단기적으로는 양팔형 휴머노이드 및 로봇 핸드 기술을 활용해 작업 부담을 줄이고, 중장기적으로는 물류 환경에 최적화된 '피지컬 AI 기반 작업형 휴머노이드 플랫폼' 공동 개발을 목표로 내걸었다. 물류는 공정이 비교적 표준화돼 있고 반복성이 높다. 피지컬 AI 효율성(작업 속도·오류율·안전·가동률)을 수치로 증명하기 유리하다는 점에서 새해에도 실증이 가장 활발한 전장이 될 가능성이 크다. 대학 연구실로 들어간 '국산 휴머노이드' 산업 현장뿐 아니라 대학 연구실로 국산 휴머노이드 플랫폼이 들어가기 시작했다. 로브로스 휴머노이드 '이그리스-C'는 서강대·광운대·경희대 등 주요 대학 연구실에 순차 인도되며, 물류·조선 등 산업 적용 가능성을 중심으로 성능 평가와 실증 연구가 진행될 예정이다. 대학 도입의 의미는 단순 장비 지원을 넘어, 휴머노이드 연구의 핵심 자산인 '실환경 데이터'를 다양한 조건에서 축적할 수 있다는 데 있다. 서로 다른 연구실과 과제를 통해 쌓이는 데이터는 플랫폼 고도화에 기여할 수 있고, 동시에 학생·연구자가 실제 로봇을 만지며 실험할 수 있어 인재 양성과 연구 확산 효과도 기대된다. 새해는 '검증의 해'…표준화·안전·양산이 성패 올해가 피지컬 AI 준비 작업과 실증 라인 구축에 방점이 찍힌 해였다면, 2026년 새해는 휴머노이드가 현장에서 효율성을 입증하는 '검증의 해'가 될 가능성이 크다. 관전 포인트는 크게 네 가지다. 첫째, 데이터 축적의 속도와 품질이다. 기업·현장별로 수집 방식이 제각각이면 데이터 공유·재사용이 어렵고, 고도화가 느려진다. 내년에는 '어떤 방식으로 데이터를 모으고, 어떤 포맷으로 표준화해 학습에 쓰는가'가 본격적인 경쟁 영역이 될 전망이다. 둘째, 안전 기준과 평가 체계다. 휴머노이드는 이동과 작업이 결합돼 작업 반경이 넓어지고, 사람과의 상호작용도 늘어난다. 산업 현장 확산을 위해서는 기술뿐 아니라 안전·보안·신뢰를 담보하는 기준이 선행돼야 한다는 목소리가 커지고 있다. 셋째, 양산 가능한 하드웨어다. 현장 투입이 늘수록 '몇 대를 만들 수 있느냐'가 현실의 문제로 부상한다. 연구·시연 단계에서 한 발 더 나아가, 내구성·품질·정비성을 갖춘 양산형 모델 경쟁이 본격화될 수 있다. 넷째, 수요 기업이 요구하는 고중량 작업 등 '현장 니즈'의 구체화다. 지금은 단순·반복 공정부터 시작하는 흐름이 강하지만, 실증이 누적될수록 로봇이 맡아야 할 역할은 더 뚜렷해질 것이다. "AI·실증·수요연계가 핵심…새해엔 효율 보여줘야" 휴머노이드 M.AX 얼라이언스를 총괄하는 박일우 한국산업기술기획평가원(KEIT) 로봇PD는 연합 확대 배경에 대해 "로봇 기업들은 하드웨어 역량을 쌓아왔지만, 휴머노이드가 활성화되려면 로봇 AI와 실증·수요 연계가 필요하다는 의견이 있었다"고 설명했다. 그는 "생태계 조성의 계기가 있어야 기업들의 관심과 호응을 모을 수 있다. "휴머노이드는 현장에서 검증돼야 하는 기술"이라며, 단순 성능 경쟁이 아니라 양산형 모델과 안전, 데이터가 함께 맞물려야 산업 현장에 안착할 수 있다고 강조했다. 박 PD는 내년 과제로 데이터의 표준화·공유 가능성과 부품 내재화, 안전 기술 등을 꼽았다. 그는 "안전 기준이 아직 미비한 만큼 이를 담보할 수 있는 표준과 평가 방법이 필요하다"며 "고중량 작업이 가능한 휴머노이드에 대한 요구도 있다"고 말했다. 결국 휴머노이드 M.AX 얼라이언스의 의미는 기술 구호가 아니라, 실증의 장을 열어 '답을 현장에서 찾는 구조'를 만들고 있다는 데 있다. 공장과 물류센터, 조선소와 대학 연구실까지 실증 무대가 넓어지면서 새해에는 로봇이 '가능성'을 넘어 '성과'로 평가받는 장면이 더 자주 등장할 전망이다. 피지컬 AI의 진가를 가르는 무대는 이제 연구실이 아니라 사람이 일하는 현장이 되어야 한다.

2025.12.24 10:08신영빈

포스코DX, 美 페르소나 AI에 200만 달러 베팅…피지컬 AI 현장 확산 시동

포스코그룹이 미국 산업용 휴머노이드 로봇 전문기업에 투자해 자사의 인공지능(AI) 기술과 로봇이 접목된 피지컬 AI 현장 확산에 본격 나선다. 포스코DX는 미국 산업용 휴머노이드 로봇 기업 '페르소나 AI(Persona AI)'에 200만 달러 규모로 투자하며 로봇 공동 개발과 현장 적용을 위해 적극 협력한다고 23일 밝혔다. 이번 투자는 포스코DX와 포스코기술투자가 올해 하반기에 출자한 '포스코DX 기업형벤처캐피탈(CVC) 신기술투자조합'을 통해 이뤄졌다. 또 포스코기술투자가 출자한 '포스코CVC스케일업펀드제1호'를 통해서도 100만 달러를 추가로 투자해 포스코그룹 차원에서 총 300만 달러의 투자가 진행됐다. 포스코그룹은 혁신 기술 및 미래 유망 사업 적기 발굴을 위한 벤처 투자 목적의 CVC(기업형벤처캐피탈) 펀드를 기존 포스코홀딩스 중심에서 사업회사 맞춤형으로 확대 운영 중이다. 올해 8월 포스코가 500억원, 포스코인터내셔널과 포스코DX가 각각 250억원 규모의 CVC 1호 펀드를 조성한 바 있다. 페르소나 AI는 2024년 6월 설립된 산업용 휴머노이드 로봇 기업으로, 노동 강도가 높은 중후장대 산업현장에 특화된 로봇을 개발하고 있다. 미국 항공우주국(NASA) 소속 로봇공학자 출신인 니콜라스 래드포드가 최고경영자(CEO)를, 미국 휴머노이드 로봇사 피규어AI에서 최고기술책임자(CTO)를 역임한 제리 프렛이 CTO를 맡아 공동 창업했다. 페르소나 AI는 NASA의 로봇 핸드 기술을 기반으로 미세부품 조립부터 고중량 핸들링까지 가능한 정밀 제어기능을 구현하고 있다. 또 이곳은 다축 촉각센싱과 순응제어 기술도 보유하고 있다. 이는 로봇손의 다축 촉각센서를 통해 취득한 데이터를 실시간 통합해 힘과 위치를 동시에 제어하는 기술로, 로봇이 불규칙한 환경에서도 안정적인 작업을 수행하도록 한다. 더불어 페르소나 AI는 로봇의 두뇌 역할을 하는 로봇 파운데이션 모델(RFM) 기반의 AI 제어 알고리즘을 적용해 로봇이 자율적으로 주변 환경과 상호작용하며 고도화된 작업을 수행할 수 있도록 한다. 포스코DX가 페르소나 AI에 투자한 것은 피지컬 AI과 관련된 시장이 급성장하고 있어서다. 실제 미국 투자은행 모건스탠리는 보고서를 통해 글로벌 휴머노이드 시장이 연평균 63%씩 성장해 2035년 약 380억 달러(약 54조 원) 규모가 될 것으로 예상했다. 이 중 제조·물류 분야는 60%를 차지할 것으로 전망했다. 포스코DX는 이번 투자를 통해 그룹사 산업현장의 고위험 수작업 공정을 대체할 수 있는 휴머노이드 로봇 개발과 관련해 협력방안을 구체화해 나갈 계획이다. 회사 측은 "자사가 보유하고 있는 산업용 AI 기술과 페르소나 AI의 로봇 기술을 접목해 피지컬 AI 확산에 속도를 낼 것"이라며 "앞서 포스코와 함께 제철소의 크레인, 컨베이어벨트, 하역기 등 초대형 기기를 AI 기술로 작업자의 개입 없이 효율적으로 제어하는 피지컬 AI도 구현했다"고 설명했다.

2025.12.23 09:46장유미

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

[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

[영상] "택배 분류 착착"…지치지 않고 일하는 휴머노이드 로봇

미국 실리콘밸리 로봇 스타트업 '피규어AI'의 휴머노이드 로봇이 1시간 동안 택배 분류 작업을 반복 수행하는 모습이 영상으로 공개됐다고 IT매체 디지털트렌드가 최근 보도했다. 브렛 애드콕 피규어AI 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 최근 엑스(X)에 “60분 동안 쉬지 않고 택배를 분류하는 모습”이라며 로봇 영상을 공개했다. 영상에서 로봇은 택배 물품의 라벨이 아래쪽을 향하도록 정렬한 뒤, 다양한 크기의 봉투와 상자를 집어 컨베이어 벨트 위에 올려놓는 작업을 수행한다. 민첩한 손가락을 갖춘 로봇은 물품을 정확하게 파지한 뒤, 내장된 인공지능(AI)을 활용해 라벨 위치를 인식하고 물품을 뒤집어 지정된 위치에 놓는다. 이러한 작업은 약 1시간 동안 대부분 효율적이고 빠른 속도로 반복됐다. 피규어AI는 최근 미국 사우스캐롤라이나 BMW 공장에 약 11개월간 투입됐던 피규어 02 휴머노이드 로봇을 공식 퇴역시켰다. 피규어 02는 그 동안 BMW X3 차량 3만 대 생산 과정에 기여했으며 9만 개 이상의 금속 패널을 이송하는 작업을 수행했다. 부품 적재 시간은 1분 33초, 정확도는 99%이며, 월~금 하루 10시간씩 약 6개월 동안 쉬지 않고 실제 생산 라인에서 중단 없이 투입됐다. 피규어AI는 인간을 대신해 위험하거나 고된 작업을 수행할 수 있는 휴머노이드 로봇 개발에 집중하고 있다. 이를 위해 다양한 산업 현장에서 복잡한 작업을 효과적이고 효율적으로 수행할 수 있는 로봇을 개발하고, 이를 대규모로 배치하는 것을 장기적인 목표로 삼고 있다.

2025.12.16 15:44이정현

원티드랩, '휴머노이드 로봇 전문가 과정' 개설

원티드랩은 로봇 전문 기업 엑스와이지, 광운대학교 스마트융합대학원과 함께 피지컬 AI 분야 실무 인재 양성을 위한 '휴머노이드 로봇 재직자 대상 전문가 과정'을 개설했다고 10일 밝혔다. 피지컬 AI는 AI가 물리적 환경을 인식·판단하고 이를 기반으로 물리적 행동을 제어하는 기술 분야다. 이와 관련해 정부는 휴머노이드 로봇을 국가첨단전략기술로 지정하고 산업 생태계 조성과 전문 인력 양성에 적극 나서고 있다. 이번 과정은 단순한 이론 학습을 넘어 산업 현장에서 축적된 로봇 개발·운용 경험을 기반으로 실전 역량 강화에 초점을 맞췄다. 커리큘럼은 엑스와이지가 서비스 로봇 개발 과정에서 검증해 온 지능·제어 기술을 중심으로 구성됐으며, 6주 동안 ▲강화학습 및 이삭 랩(Isaac Lab) 환경 구축 ▲휴머노이드 로코모션(Humanoid Locomotion) ▲모방 학습 기반 텔레-오퍼레이션(Tele-Operation) ▲엔비디아 그루트(NVIDIA GROOT)를 활용한 로봇 파운데이션 모델(RFM) 실습 등을 단계적으로 진행한다. 실습은 로봇 실증 환경에서 동일 기술이 적용된 장비로 운영되며, 수강생에게는 엑스와이지의 지능형 양팔 로봇 DEUX, Unitree G1, Galaxea R1 Lite 등 약 2억 원 상당의 휴머노이드 플랫폼이 제공된다. 이를 통해 수강생은 휴머노이드 개발 전반의 현장 로직(현장 운영 방식)과 문제 해결 과정을 직접 체득할 수 있다. 원티드랩은 이번 과정을 ▲로봇 ▲AI ▲시뮬레이션 ▲제어 등 핵심 기술을 통합한 융합 실무 프로그램으로 운영한다. 수강생은 현업 실무자 및 리더급 인재와 함께 ▲시뮬레이션 ▲비전 ▲제어 ▲LLM ▲에이전트 기술을 직접 결합하며 산업 간 협업 구조까지 이해하게 된다. 또한 ▲시연 영상 ▲기술 리포트 ▲깃허브 아카이브로 구성된 실전형 포트폴리오를 제공한다. 윤명훈 원티드랩 사업총괄은 “이번 과정은 산학 협력을 기반으로 현장에서 바로 활용 가능한 교육 콘텐츠를 제공한다는 점에서 의미가 크다”며 “수강생들은 AI와 로봇을 연결하는 피지컬 AI 전문가로 성장할 수 있을 것”이라고 말했다. 이어 “앞으로 피지컬 AI뿐 아니라 다양한 영역의 AI 인재 양성 프로그램을 확대해 AI 기반 인재 생태계 구축과 국가 경쟁력 강화에 기여하고자 한다”라고 부연했다.

2025.12.10 10:24박서린

[영상] 사람 넘어뜨리는 中 휴머노이드 로봇…"연출 아냐?"

중국 휴머노이드 로봇이 사람과 결투하는 영상이 공개돼 화제를 모으고 있다고 과학전문매체 인터레스팅엔지니어링이 8일(현지시간) 보도했다. 이번 영상은 중국 로봇 개발업체 '엔진AI(EngineAI)'가 공개한 것으로, 신형 휴머노이드 로봇 T800과 엔진AI 설립자이자 최고경영자(CEO) 자오통양의 대결 장면을 담았다. 여러 각도에서 촬영된 영상에서는 로봇이 상대를 발로 넘어뜨린 뒤 균형을 잡고 포즈를 취하는 모습을 확인할 수 있다. 영상은 소셜미디어를 통해 빠르게 확산됐다. 영상을 본 일부 사람들은 시연이 과격하다는 반응을 보였으며, 일부는 연출된 장면처럼 보인다고 지적하기도 했다. 이번 격투 영상은 지난 주 공개된 T800 시연 영상에 대해 컴퓨터 그래픽 이미지(CGI)라는 논란이라는 일자 공개된 것이다. 당시 영상에는 로봇이 공중 발차기를 하고 문을 부수는 장면 등이 담겼는데 지나치게 세련된 조명과 편집 탓에 실제 촬영이 아닌 그래픽 영상이라는 의혹이 불거졌다. 키 173cm 무게 75kg…T800 사양은? T800은 실물 크기 휴머노이드 로봇으로 키 173cm이다. 배터리 장착 시 무게는 75kg이다. 항공기 등급 알루미늄 패널을 사용해 강도와 경량성의 균형을 이루었으며, 유선형 외관은 효율성과 내구성을 모두 고려했다고 회사 측은 밝혔다. 이 로봇은 초당 3m 보행 속도를 내며, 물류·서비스업은 물론 협업 작업 등 다양한 분야에 활용될 수 있도록 설계됐다. 또, 다리 관절에는 능동 냉각 시스템을 적용해 최대 4시간 동안 고강도 작업을 연속으로 수행할 수 있다. 또, 모듈식 고체 리튬 배터리를 탑재해 빠른 교체와 긴 작동 시간을 지원한다. 주변 환경 인지와 내비게이션을 위해 360도 라이다와 스테레오 카메라, 다중 센서 세트를 탑재했다. 최대 450Nm의 토크를 발휘해 빠른 방향 전환은 물론 곡예 회전, 공중 발차기 등 고난도 동작도 가능하다. 인텔 N97 컨트롤러와 엔비디아 AGX 오린 모듈을 결합해 275TOPS의 연산 성능을 제공하며 맞춤형 개발도 지원한다. 전투 특화 이미지 강조 T800은 테슬라, 보스턴 다이내믹스, 피겨AI 등이 장악하고 있는 휴머노이드 로봇 시장에 새롭게 등장한 제품이다. 대부분의 업체들이 산업·물류 목적에 초점을 맞추는 대신, 엔진AI는 전투형 로봇 이미지를 강조하며 차별화 전략을 내세우고 있다. 오는 24일 회사 측은 이 로봇이 참여하는 '로봇 복서' 행사도 개최할 예정이다. 외신들은 이러한 고강도 시연이 로봇의 잠재적 신체 능력을 보여주는 데는 효과적일 수 있지만, 실제 산업 현장의 로봇 도입에는 오히려 부담이 될 수 있다고 지적했다.

2025.12.09 13:19이정현

LG CNS 파트너 美 스킬드 AI, 7개월만에 기업가치 3배 올랐다…왜?

LG CNS와 지난 6월 전략적 협력 계약을 체결한 미국 인공지능(AI) 로봇 스타트업 스킬드 AI가 소프트뱅크그룹, 엔비디아로부터 또 다시 대규모 자금 수혈을 받을지 주목된다. 9일 테크크런치, 로이터통신 등 주요 외신에 따르면 소프트뱅크그룹, 엔비디아는 최근 스킬드AI에 10억 달러(약 1조4천억원) 이상을 투자하는 방안을 논의 중인 것으로 알려졌다. 이번 투자 성사 시 스킬드AI의 기업가치는 140억 달러로 평가된다.창립 3년차인 스킬드 AI는 컴퓨터 및 로봇 공학 분야 석학인 디팍 파탁, 아비나브 굽타 카네기멜론대 교수가 공동 창업한 AI 로봇 스타트업이다. 핵심 기술은 로봇의 두뇌 역할을 하는 로봇 파운데이션 모델(RFM)로 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 대량의 데이터를 학습해 로봇이 자율적으로 탐색하고 물체를 조작하고 주변 환경과의 상호 작용하는 작업을 가능케 한다. 또 휴머노이드 로봇뿐만 아니라 모든 형태의 로봇에 적용할 수 있는 범용성을 갖춘 것도 특징이다. 지난 7월에는 범용 로봇 모델 '스킬드 브레인'을 공개해 주목을 끌었다. 공개 영상에는 로봇이 접시를 집고 계단을 오르내리는 모습이 담겼다. 테크크런치는 "스킬드 AI는 막대한 자금을 조달하는 다른 스타트업들과 달리 자체 하드웨어를 개발하지 않는다"며 "대신 다양한 유형의 로봇과 사용 사례에 맞춰 커스터마이즈할 수 있도록 하는 모델을 개발하고 있다"고 설명했다. 이 같은 기술로 스킬드 AI는 지난 5월 소프트뱅크 주도로 엔비디아, 삼성전자, LG테크놀로지벤처스 등으로부터 5억 달러를 투자 받았다. 당시 기업가치는 47억 달러였으나, 이번 투자가 성사되면 불과 7개월 만에 기업가치가 3배 가까이 오르게 된다. 이곳은 LG CNS, 휴렛팩커드엔터프라이즈(HPE)와 전략적 파트너십을 맺고 생태계 확장에도 속도를 내고 있다. 특히 LG CNS는 스킬드 AI의 로봇 파운데이션 모델을 기반으로 산업용 AI 휴머노이드 로봇 설루션을 만들어 스마트 팩토리와 스마트 물류 등 다양한 산업 영역에서 AI 휴머노이드 로봇 통합 서비스를 제공할 계획이다. 스킬드 AI처럼 AI 로보틱스 분야 관련 기업에 대한 투자자 관심도 꾸준히 증가하고 있다. 다양한 로봇에 적용 가능한 '브레인'을 개발하는 피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence)는 최근 캐피털G가 주도하는 6억 달러 규모 투자를 받아 56억 달러의 기업가치를 평가 받았다. 올해 9월에는 휴머노이드 로봇을 개발하는 피규어(Figure)도 390억 달러 기업가치를 평가 받으며 10억 달러 이상을 조달했다. 또 다른 휴머노이드 로봇 개발사 1X는 100억 달러 기업가치 기준으로 최대 10억 달러 투자 유치 협상을 진행 중인 것으로 알려졌다. 업계 관계자는 "AI와 로봇의 결합은 단순 기술 실험을 넘어 산업과 생활을 바꿀 수 있는 새로운 기술 트렌드가 될 것"이라며 "이 가능성 때문에 투자자들이 큰 돈을 베팅 중"이라고 말했다. 또 다른 관계자는 "생성형 AI가 디지털 영역을 혁신했다면, 피지컬 AI는 이제 실제 세계를 변화시키기 시작했다"며 "로봇이 스스로 인지하고 판단하며 환경에 적응하는 시대가 열리면서 투자자들이 '다음 성장 곡선'을 로보틱스에서 찾고 있는 듯 하다"고 밝혔다. 그러면서도 "상용화까지 여전히 해결해야 할 기술적·경제적 과제들이 남아 있다는 점은 고려해야 할 사항"이라며 "시장의 기대가 너무 앞서가고 있다는 우려도 있는 만큼, 냉정한 검증도 필요한 시기"라고 덧붙였다.

2025.12.09 10:20장유미

"로봇이 딸기도 따네"...농촌 풍경 바뀐다

"아침에 농장에 나와보면 한쪽에 딸기 트레이가 차곡차곡 쌓여 있는 거죠. 밤새 로봇이 혼자 돌아다니면서 따놓은 딸기들입니다." 변성호 비욘드로보틱스 대표가 그리는 농장의 풍경이다. 이 회사가 만든 딸기 수확 로봇은 밤새 혼자서 농장을 돌며 딸기를 따고, 트레이를 갈아 끼우고, 일이 끝나면 충전 도킹 스테이션으로 돌아간다. 농부는 새벽 노동 대신, 아침에 나와 포장과 출하에만 집중하면 된다. 비욘드로보틱스는 지난 9월 전북 김제의 스마트팜 농가 '베리라이스'와 국내 최초로 상업용 딸기 수확 로봇 임대 계약을 체결했다. 연구·시연 수준을 넘어서, 농가가 실제로 돈을 지불하고 로봇을 쓰기 시작했다는 의미다. 이 달에는 충남 논산 지역 스마트팜(잠뱅이 딸기농장)에 들어갈 판매 계약도 확정했다. 농업용 수확 로봇이 한국 농업의 현실로 들어오기 시작한 것이다. 기자는 서울 마포 서울창업허브에 입주해 있는 딥테크 스타트업 비욘드로보틱스를 찾아 변성호 대표에게 '피지컬 AI' 농업 혁신의 현재와 다음 단계를 물었다. "로봇으로 뭘 할까 고민하다, 가장 어려운 문제로" 비욘드로보틱스의 시작은 제조·물류 자동화 엔지니어의 오래된 고민에서 출발했다. "로봇으로 뭘 해야 할지 몇 년을 고민했습니다. 예전 회사에서 계속 물류·정밀생산 자동화를 하다 보니, 로봇이 쓰이는 현장은 너무 익숙했거든요. 그런데 우연히 전시회에서 딸기 수확 로봇을 보고 생각이 완전히 바뀌었어요. '저 정도면 우리도 할 수 있겠다'는 개발자 마인드로 시작했다가, 지금은 농업 쪽이 진심이 됐습니다." 변성호 대표와 정영훈 COO는 모두 LG전자·씨메스 출신이다. 다만 처음부터 함께 창업한 건 아니다. 변 대표가 2023년 8월 먼저 법인을 설립해 1년 만에 시드 투자와 팁스를 따냈고, 이후 씨메스 IPO까지 마치고 나온 정영훈 COO가 앤틀러코리아 창업 프로그램을 거쳐 합류했다. "창업하고 보니 코파운더가 정말 절실했습니다. 저는 기술·제품 개발에 집중하고 있었고, 비즈니스·전략·마케팅을 맡아줄 사람이 필요했거든요. 마침 정 이사님이 창업 프로그램에 계셨고, 로봇과 B2B 비즈니스를 잘 아는 분이라 자연스럽게 합류하게 됐죠." 두 사람 모두 농업과는 접점이 없었다. 주변에 농사짓는 친척도 없었다. 그럼에도 농업으로 들어간 건, 현장에서 만난 농민들의 말이 마음을 움직였기 때문이다. "처음엔 저희도 고민했어요. '소규모 농가가 이런 로봇을 쓸까?' 그런데 직접 만나 보니 인력난이 상상 이상이었습니다. '이런 로봇만 있으면 농사를 계속 지을 수 있을 것 같다. 없으면 이제 힘들어서 못 하겠다'라는 얘기를 너무 많이 들었어요. 가장 어려운 문제일수록, 우리가 가진 전문성과 실행력으로 풀어낼 수 있다면 의미 있는 혁신이 되겠다는 생각이 들었습니다." 비욘드로보틱스가 말하는 '피지컬 AI'의 철학은 명확했다. "현장에서 실제로 사용되고, 스스로 돌아다니며 일하는 생산성 높은 무인 자동화 로봇 솔루션을 만드는 것. 사람이 없어도 실세계에서 스스로 일하고 운영되는 지능형 로봇 시스템을 만들자는 목표로 비욘드로보틱스를 시작했습니다." "제조·물류보다 훨씬 험한 곳" 로봇 엔지니어 출신에게 농업은 가장 난이도 높은 환경이다. 변 대표는 "왜 그동안 아무도 못 했는지 몸으로 알게 됐다"고 털어놨다. "제조나 물류는 로봇이 어디 있고, 집어야 할 물건이 어디 있는지 정보가 명확합니다. 주변 환경도 완전히 통제되죠. 농업은 정반대입니다. 바닥은 울퉁불퉁하고, 로봇이 돌아다니면 주변 환경이 계속 바뀌고, 딸기 모양·크기·색은 전부 다릅니다. 햇빛이 들었다 나갔다, 밤에는 또 완전히 다른 모습이고요. 딸기 한 포기에서 한 번에 10~20개씩 열매가 나오는데, 위치·깊이가 다 다르니까 로봇 입장에선 정말 까다로운 문제입니다." 딸기 수확은 특히 새벽 시간 작업이 많다. 신선도를 위해 이른 시간에 따서 바로 선별·포장 후 출하해야 하기 때문이다. 이 시간대에 일할 사람을 구하기는 더 어렵고, 인건비도 높다. "야간 수확을 제대로 하는 로봇은 전 세계적으로도 몇 개 안 됩니다. 해외에서 개발 중인 로봇들도 영상 보면 대부분 낮에 따고 있거나, 밤에는 형광등처럼 불을 환하게 켜놓고 작업합니다. 그런데 농민들은 '그렇게 밤에 환하게 켜놓으면 생장에 안 좋다, 그건 못 쓴다'고 하세요. 그래서 저희는 팔에 극소형 저조도 조명을 달고, 필요한 지점만 비추면서 3D 비전으로 인식하는 방식을 개발했습니다." "농가가 가장 힘든 한 가지에 올인" 비욘드로보틱스는 딸기 수확 한 가지에 집중하기로 했다. "여러 작업을 한다는 건 매력적인 콘셉트지만, 현실 농가에서 당장 가장 절실한 건 '수확'이었어요. 농사 지으시는 분들을 만나보니, 수확 하나만 잘해줘도 로봇을 쓰겠다는 공감대가 명확했습니다." 한 가지에만 집중하려면, 그만큼 성능과 경제성을 모두 끌어올려야 한다. 비욘드로보틱스가 선택한 키워드는 '가성비'다. 여기엔 꽤 현실적인 계산이 깔려 있다. "농민들이 항상 하시는 말씀이 있습니다. '아무리 좋아도 1억 넘으면 못 쓴다.' 그래서 아예 처음부터 투자대비수익률(ROI)을 기준으로 잡았습니다. 숙련 인력을 쓰는 비용을 연 3천500만원 정도로 보고, 로봇 가격을 1.5~2년 안에 회수되도록 맞추는 게 목표였습니다." 이를 위해 비욘드로보틱스는 고가의 하이엔드 로봇팔 대신, 저가·저사양 로봇암을 가져와 소프트웨어로 커버하는 전략을 택했다. "다른 회사들은 로봇암 한 대 가격이 1천500만~2천만원까지 올라가는 경우가 많습니다. 저희는 그 절반 이하 가격대의 하드웨어를 쓰면서, 대신 소프트웨어 최적화로 속도와 정밀도를 최대한 끌어올렸습니다. 올해 초만 해도 분당 3~4개 따던 속도가, 지금은 팔 하나 기준 분당 7~8개 수준까지 올라왔고요. 팔 두 개를 장착하면 분당 14~16개, 숙련 인력(분당 17~20개)과 거의 비슷한 수준입니다." 정확도도 중요하다. 변 대표는 "수치 뒤에 숨지 않겠다"며 실제 현장 기준을 솔직하게 설명했다. "정확도 95%라는 건 100개 중 5개를 망가뜨린다는 뜻이 아닙니다. 100개 중 95개를 '딴다'는 의미고, 나머지 5개는 잎 뒤에 숨어 있거나, 다른 과를 상하게 해서 딸 수 없는 위치라 아예 건드리지 않도록 한 겁니다. 실제로 떨어뜨리거나 손상시키는 과실, 그러니까 실질적인 손실률은 1% 미만입니다. 일반적인 농장 환경에서도 수확률이 85% 정도 나오는데, 농가에서는 '이 정도면 사람에 뒤지지 않는다. 이대로만 따줘도 쓰겠다'는 반응을 많이 주십니다." "사람 없는 새벽을 설계한다" 비욘드로보틱스가 강조하는 또 하나의 키워드는 '무인 순환'이다. 그냥 딸기만 잘 따는 로봇으로는 농가 입장에서 인건비 절감 효과가 제한적이다. "2년 동안 농가를 다니며 가장 크게 깨달은 건, '수확만 잘 하는 로봇으로는 절대 구매까지 안 간다'는 점이었습니다. 딸기를 로봇이 열심히 따도, 사람이 옆에서 계속 트레이를 갈아주고, 충전하러 옮겨줘야 한다면 인력 대체가 안 됩니다." 그래서 비욘드로보틱스는 제조·물류 자동화에서 쌓은 경험을 살려 전체 프로세스를 통합하는 데 초점을 맞췄다. 로봇이 농장을 자율주행하며 딸기를 수확하고, 트레이가 가득 차면, 트레이 교환용 별도 로봇 시스템 위치로 이동시킨다. 가득 찬 트레이는 한쪽에 쌓고, 빈 트레이로 자동 교환한다. 작업이 끝나면 도킹 스테이션으로 복귀해 자동 충전한다. "수확-이송-트레이 교환-작업 순환-충전까지 이어지는 완전 무인 루프를 설계했습니다. 아직 개선해야 할 부분이 많지만, 지금 프로토타입만으로도 '이 정도면 지금 당장 쓰고 싶다, 구매하겠다'는 반응이 나옵니다. 저희가 만드는 건 단순한 과채 수확 로봇이 아니라, 사람 없는 농장 운영을 가능하게 하는 피지컬 AI 자동화 솔루션입니다." 이 무인 순환 구조의 진짜 가치는 밤에 드러난다. "딸기는 원래 밤에 따야 맛있습니다. 많을 때는 농장주들이 전날 밤부터 안 자고 새벽까지 수확을 하세요. 저희 목표는, 밤 사이에 로봇이 70~80%만 수확해줘도 나머지 20%는 다음 날 사람이 한 번 훑으면서 마무리하는 구조를 만드는 겁니다. 아침에 농장에 나왔을 때 수확된 딸기 트레이가 쌓여 있는 경험을 한 번 해보신 농장주분들은, 삶이 바뀌었다고 느끼실 거라고 생각합니다." "농민이 돈 내고 쓰는 로봇" 비욘드로보틱스의 딸기 로봇은 이미 두 건의 상업 계약을 따냈다. 2천평 규모 딸기 스마트팜 전북 김제 베리라이스와 겨울 수확기 동안 최대 6개월 임대 계약을 맺었다. 충남 논산 잠뱅이 딸기농장에는 논산시 및 지역 대학과 연계해 약 7천만원 규모 판매 계약을 체결하기로 했다. 김제 농가는 인스타그램이 인연이 됐다. 다른 농가 사장이 비욘드로보틱스 시연 영상을 올린 걸 보고 먼저 연락해 왔다. "올해 초부터 세 달 정도 그 농장에서 테스트를 했습니다. 처음엔 당연히 미숙했죠. 이상하게 딸 때도 있고, 속도도 느리고요. 그런데 세 달 동안 계속 현장에서 개발하다 보니, 밤에도 따고 낮에도 잘 따고, 속도도 거의 두 배 가까이 빨라지는 걸 사장님이 바로 옆에서 보신 거예요. 스타트업의 빠른 개선 속도를 현장에서 실시간으로 확인하셨고, 그 과정에서 신뢰가 쌓였습니다." 비욘드로보틱스는 이 계약을 연구가 아닌, 진짜 상업화의 출발점이라는 데 의미를 둔다. "한국에서 '딸기를 로봇이 딴다'는 말은 10년 넘게 연구로만 존재했습니다. 농진청을 포함해 굉장히 오래전부터 시도가 있었지만, 돈을 받고 실제 농가에 공급된 사례는 한 번도 없었습니다. 김제 농가와의 계약은 프로토타입 단계에서 '기술 데모를 넘어, 농가가 실제로 돈을 지불하고 싶을 만큼 신뢰받는 로봇'이 됐다는 걸 보여줬습니다." 충남 논산 스마트팜에 들어갈 판매 계약은 논산시·농업기술센터·지역 대학이 함께 참여하는 실증 프로젝트 성격을 띤다. 수확 로봇을 운영하면서 농업 데이터 취득과 교육·시연까지 동시에 진행한다. 여기에 더해 익산·양평·대구·천안·금산·산청·서산·홍성 등 전국 딸기 농가와는 대량 공급을 전제로 한 논의가 진행 중이다. 일부 영농단지에서는 수십 대 규모 물량도 협의하고 있다. "솔직히 아직은 저희 생산 캡파가 따라가지 못해서, 일부는 계약을 고사하는 상황입니다. 프리A 투자도 준비하고 있어서 무리하게 달리기보다는, 흑자 도산만 피하자는 마음으로 신중하게 보고 있습니다. 다만 이런 수요들이 제대로 터지기 시작하면, 내년에는 곧바로 수십억 매출로 이어질 수 있는 구조라고 보고 있습니다." "딸기에서 토마토·파프리카로, 데이터 기반 스마트팜으로" 비욘드로보틱스의 로드맵은 단기·중기·장기 단계로 나뉜다. 단기적으로는 국내 딸기 수확 시장 선점에 집중한다. 문의가 몰려오는 만큼, 생산 역량 확보와 제품 안정화가 시급하다. 중기적으로는 해외 진출과 작물 라인업 확장을 준비 중이다. "미국·유럽·호주처럼 시설원예 환경이 좋고 인건비가 높은 국가들은 농업 자동화 수요가 매우 큽니다. 딸기 수확·선별·이송까지 가능한 AI 로봇 솔루션을 수출하고, 이후 토마토·오이·파프리카·고추 같은 고부가가치 작물로 확장하는 게 중기 계획입니다." 장기적인 그림은 농업을 넘어 F&B·물류·제조·유통까지 확장하는 '피지컬 AI 플랫폼 기업'이다. 그 핵심에는 데이터가 있다. "지금 스마트팜이라고 하면 많은 분들이 AI가 다 알아서 환경 제어해주고, 사람은 신경 안 써도 되는 것으로 생각하시는데, 실제로 가보면 그렇지 않습니다. 자동화 설비는 있지만, 언제 온도·습도를 어떻게 조절할지에 대한 의사결정은 여전히 농장주가 작물 상태를 직접 보고 판단해야 합니다. AI가 제대로 쓰이지 못한 이유는, 결국 좋은 데이터가 부족해서입니다.” 비욘드로보틱스는 수확 로봇을 시작으로, 농장 곳곳을 돌아다니며 작물 상태·환경·시간·위치를 통합적으로 수집하는 데이터 수집 플랫폼을 만들겠다는 계획이다. "수확 로봇만으로도 농가에는 충분한 가치가 있지만, 저희 입장에서는 그 과정에서 나오는 데이터가 더 큰 자산입니다. 작물의 상태와 온도, 습도, 시간대별 이미지들을 방대한 양으로 축적해 나가면, 나중에는 정말로 스마트팜이 AI 기반으로 돌아갈 수 있는 기반을 만들 수 있다고 봅니다. 저희는 그 기반을 만드는 회사가 되고 싶습니다." "농촌이 지속 가능한 산업 되도록" 변 대표는 농업 자동화에 도전하며 느낀 가장 큰 의미나 목표를 이렇게 소개했다. "비욘드로보틱스가 만들어 가는 건 단순한 자동화 로봇이 아닙니다. 농촌이 다시 '지속 가능한 산업'이 되도록 만드는, 실제 사용 가능하고 안정적인 피지컬 AI입니다." 고령화와 인력난으로 무너지는 농업 현장에, 새벽에도 묵묵히 일하는 로봇이 들어오기 시작했다. 딸기 수확 로봇 한 대로 농업이 완전히 바뀌지는 않겠지만, 최소한 “사람이 아니면 농사를 지을 수 없다”는 오래된 전제는 조금씩 흔들리기 시작했다. 비욘드로보틱스가 설계하고 있는 것은 로봇 한 대가 아니라, '사람이 안 들어가는 온실'이라는 미래다. 그 미래가 한국 농업의 새로운 기본값이 될 수 있을지 관심이 모인다.

2025.12.09 09:29신영빈

"AI·로봇 잘 쓰려면 연구·산업·정책 역할 정비해야"

"산업 변화의 축이 디지털화, 자동화, 인공지능화로 '디·자·인' 되고 있습니다." 손웅희 한국생산기술연구원(KITECH) 수석고문은 5일 서울 JW메리어트호텔에서 열린 '월드푸드테크포럼 2025(WFT25)'에서 인공지능(AI), 협동로봇, 피지컬 AI, 자동화 산업의 현실을 짚는 토론 세션을 진행했다. 손 고문은 AI·반도체·로봇 산업이 서로 영향을 주고받으며 격변하는 시점을 맞았다고 진단하며 "AI 거품론이 산업에 어떤 영향을 미칠 것이라고 보느냐" 화두를 던졌다. 이어 협동로봇 시장의 실질적 어려움도 짚었다. 그는 협동로봇이 '사람과 함께 일하는 로봇'으로 산업 전반에 빠르게 확산됐지만, 실제 현장에서는 여전히 기술·자본·시장의 간극이 크다고 지적했다. 손 고문은 로봇 산업의 구조적 문제도 언급했다. “기술이 자본을 못 이기고, 자본은 시장을 못 이긴다”며 기술 중심 기업들이 시장 확장 과정에서 겪는 한계를 꼬집었다. 그는 기업·연구소·정부 간 역할이 제대로 분담되지 않은 상황에서 많은 스타트업이 연구·개발·사업화까지 전부 떠안고 있다고 비판했다. 특히 출연연·대학이 맡아야 할 장기 연구와 인프라 구축 부담이 기업에 과도하게 전가돼 있다며 제도적 보완의 필요성을 강조했다. 토론 말미에서 손 고문은 피지컬 AI가 협동로봇 한계를 극복할 수 있을지 의견을 물었다. 패널들은 공통적으로 가능성은 인정했지만, 기술 성숙도와 시장 현실은 크게 차이가 난다고 봤다. AI 덕분에 로봇이 더 똑똑해지고 있지만, 여전히 조작·선형 스킬·품질 안정성 확보에는 막대한 비용이 들고, 특히 외식·푸드 서비스 자동화는 경제성 장벽이 가장 크다는 지적이다. 손 고문은 토론을 마무리하며 "기술·정책·산업 생태계가 따로 움직여서는 새로운 시장이 열리지 않는다"며 "앞으로 푸드테크·로봇 산업의 발전을 위해 보다 정교한 협력이 필요하다"고 강조했다.

2025.12.07 09:20신영빈

컬리 식단앱 '루션', 구글플레이 인기 앱 선정..."AI 역량 강화"

컬리가 선보인 인공지능(AI) 식단 관리 앱 '루션'이 출시 3개월 만에 구글 플레이 '에디터스 신규 인기 앱'에 선정됐다. 또 컬리는 'AI 앰버서더'를 도입하는 등 사업 전반에 AI 기술을 도입해 AI 역량을 강화하고 있다. 3일 IT업계에 따르면 컬리가 올해 8월 출시한 '루션'은 지난달 구글플레이 '에디터스 신규 인기 앱'에 이름을 올렸다. 루션은 구글로부터 AI 기반 음식 인식 기술, 정밀한 영양 분석, 개인 맞춤형 건강관리 기능과 관련해 높은 평가를 받았다. 루션은 최근 만보기, 체중 기록 기능을 추가하는 등 기능을 고도화 중이다. 식단 기록 정확도도 계속해서 개선하고 있다. 루션은 기존에 음식 이미지 분석 시 데이터베이스(DB)에 없는 음식이 인식되면 결과를 제공하지 못하는 문제가 있었으나 제미나이·버텍스 AI를 도입해 이를 개선한 것이다. AI가 분석한 음식이 DB에 없을 경우 실시간으로 영양정보를 생성하도록 시스템을 고도화한 결과 음식 미인식 비율이 13.7%에서 5.5%로 감소했고, 식사 등록 성공률과 사용자 경험이 향상됐다. 나아가 컬리는 내년 상반기 루션에 체성분 분석 기기 연동도 지원할 방침이다. 이를 통해 체중뿐만 아니라 체지방률, 근골격량, 기초대사량 등 주요 신체 지표를 자동으로 가져와 분석하는 기능을 제공할 예정이다. 서비스 확장과 함께 루션은 맞춤형 식습관과 운동 제안 기능을 강화하겠다는 목표다. 총 40여 명 'AI 앰버서더' 선정…신선식품에도 AI 도입 컬리는 임직원들의 AI 역량 강화를 위한 노력도 병행하고 있다. 올해 상반기에는 AI를 활용한 업무 지원을 위해 부서별 'AI 앰배서더'도 선정했다. 프로덕트 개발, 상품, 물류, 운영 지원 등 전 조직에 최소 1명의 앰배서더를 뽑아 총 40여 명의 AI 앰배서더가 활동 중이다. AI 앰배서더는 컬리 내 AI 문화를 만들어가는 역할을 담당한다. 구체적으로 AI 앰배서더는 구성원 AI 역량 강화에 도움이 되는 교육 콘텐츠를 직접 발굴하고, AI 스터디를 주도적으로 이끌며 팀에 기여할 수 있는 AI 활용 사례를 공유한다. 컬리는 신선식품 품질 관리와 물류에도 AI를 도입하며 효율성이 높이고 있다. 컬리는 올해 5월 김포와 평택 물류센터에 AI 선별기를 도입했다. AI 선별기 도입으로 검품 시 발생하는 편차를 줄여 신선 식품 본연의 경쟁력을 강화한다. 기존에는 인간 작업자의 육안 검품을 거쳤다면 AI 선별기는 카메라 센서와 AI 스캐닝을 통해 과일, 야채 등 신선 식품의 품질을 판단한다. 딥러닝 농산물 선별 솔루션이 탑재된 AI가 내부 카메라 센서로 실시간 촬영한 상품 이미지를 색상, 과형, 크기, 변질, 곰팡이, 스크래치 등 25개 항목을 기준으로 분석한다. 사람이 확인할 때보다 품질 검수 정확도가 높아졌고 시간도 5분의 1 이상 단축됐다는 것이 회사 측 설명이다. 피킹 자동화에도 AI 로봇 나선다…생산성 기존 20~30%↑ 컬리는 AI 자율주행 로봇을 통한 피킹 자동화에도 나선다. 이를 위해 컬리는 올해 6월 자율주행 로봇업체 트위니와 업무협약을 맺고 평택 물류센터 내 피킹 동선이 긴 일부 구역을 대상으로 자율주행로봇(AMR) 솔루션 실증 테스트를 진행 중이다. 이를 통해 컬리는 피킹 생산성이 기존보다 20%~30% 이상 개선될 것으로 보고 있다. 상품 전시에도 AI가 활용되고 있다. 컬리는 'AI 기반 상품 전시 최적화 시스템'을 도입해 기존에 수작업으로 진행하던 상품 컬렉션을 'AI 컬렉션'으로 바꿔 운영한다. 컬리몰 메인 화면의 상품 컬렉션은 컬리가 선정한 상품을 한눈에 볼 수 있는 핵심 공간이다. 이전에는 컬리 온사이트 마케팅팀이 추천 상품을 직접 찾고 선정하고, 노출하는 전 과정을 담당했다면 이제는 AI가 이 모든 과정을 자동화됐다. 실제로 큐레이션 영역당 약 5시간의 운영 시간을 줄였고, 추천 정확도를 지속적으로 높여 최대 8시간까지 절감하는 것을 목표로 하고 있다. 컬리 관계자는 “AI는 단순히 일을 돕는 기술을 넘어 고객의 장바구니부터 식탁까지 이어지는 모든 경험을 혁신하는 핵심 동력”이라며 “전사적인 AI 전환(AX)을 통해 유통 과정에서 생기는 불필요한 부분들을 줄이고 고객 각각의 필요와 취향에 딱 맞는 맞춤형 가치를 제공하는 스마트한 유통 환경을 만들어 나가겠다”고 말했다.

2025.12.03 17:20박서린

"기계장비 성능이 제조 AX 경쟁력의 핵심"

제조 AX의 경쟁력을 좌우하는 핵심요소는 '기계 장비의 본질적 성능'이라는 분석이 제기됐다. 한국기계연구원은 27일 제조업의 AI 전환과 주요국 정책·산업 구조를 종합 분석한 결과 제조 성능을 실제로 구현하는 '기계 장비의 본질적 성능'이 제조AI의 핵심 경쟁 요소라고 기계기술정책 보고서를 통해 언급했다. 이 보고서에 따르면 현재 AI 경쟁이 제조 혁신을 견인하고 있지만 추후 AI와 기계 기술이 상호 보완적으로 발전하는 '융합형 제조혁신'이 국가 경쟁력의 핵심이 될 것이라고 강조했다. AI 제조 전환은 세계적 패러다임이다. 해외 시장보고서(MarketsandMarkets, 2025.8.)에 따르면 제조 AI 시장은 2025년 342억 달러, 2030년 1,550억 달러로 연평균증가율 35.3%로 급성장할 전망이다. 이에 따라 해외 기업들도 생산 자동화, 공정 지능화를 중심으로 기술 투자를 가속화하고 있다. 미국의 GE, 엔비디아, 팔란티어 등은 AI·클라우드·로봇을 통합한 자율제조 생태계 구축을 추진 중이다. 유럽 지멘스나 ABB, 보쉬 등은 'AI 팩토리' 전략과 인간-로봇 협업에 초점을 두고 제조AX를 추진한다. 또 일본 히타치나 옴론, 파눅은 (Fanuc, Omron, Hitachi 등은 로봇 중심의 지능형 생산라인 혁신을 추진 중이다. 중국 화웨이, 며 중국의 Huawei, Siasun, Foxconn 등은 정부의 'AI+제조' 전략과 대규모 공장 자동화, 기술 내재화가 주요 전략이다. 우리나라는 AI를 전면 적용하여 제조 공정의 자동화·지능화를 가속하는 'AI 팩토리' 정책을 추진 중이다. 삼성전자, 두산로보틱스, 한화로보틱스 등을 중심으로 AI·로봇·디지털트윈 융합형 스마트팩토리를 구축하고 있다. 정부출연연구기관으로는 한국기계연구원이 기계산업의 AX 대전환을 위해 디지털 트윈, 기계데이터플랫폼, 가상공학플랫폼 등 AI/DX 3축 체계 구축에 매진하고 있다. 그러나 AI만으로는 제조 경쟁력 확보가 어렵고 결국 AI의 능력이 현실화하는 것은 기계·장비이며 하드웨어인 기계의 본질적 성능과 소프트웨어인 AI의 최적화 성능이 상호작용한 곱셈적 결과가 최종적인 경쟁력을 결정한다는 것이 이 보고서 핵심이다. 우리나라 제조업은 반도체·자동차·이차전지 등 글로벌 리더십을 유지하고 있지만 핵심장비나 핵심부품은 해외의존도가 높아 공급망 리스크가 크다. 미래 제조업도 기계 기술의 자립 없이 AI 기술만으로는 지속가능한 경쟁력 확보가 어렵다. 현재의 AI 경쟁이 성숙단계로 진입할수록 기계의 본질적 성능 경쟁이 점차 부각될 것이며 이에 대비해 기계와 AI가 함께 진화하는 융합기술 기반을 조성하는 R&D 정책이 필요한 상황이다. 기계연 기계정책센터 이운규 책임연구원은 “현재는 AI 중심으로 제조업 경쟁이 치열하나 향후에는 기계 기술로 경쟁 구도의 변화가 있을 것"이라며 "AI 고도화와 함께 기계 기술 내재화를 위한 정책적 준비를 해야 할 시점”이라고 말했다.

2025.11.27 14:20박희범

[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

로보티즈, CU 물류센터 휴머노이드 투입 협력

로보티즈가 편의점 CU 물류를 담당하는 BGF로지스와 물류 휴머노이드 개발에 나선다고 26일 밝혔다. 로보티즈는 산업통상부가 지원하는 산업기술혁신사업에 선정돼 물류·유통 현장에 특화된 'AI 파운데이션 모델 기반 휴머노이드 로봇' 개발·투입에 박차를 가한다. 이번 과제의 정식 명칭은 'AI 파운데이션 모델 기반 유통 공정 특화 휴머노이드 로봇 개발'이다. 약 60억원이 투입된다. 로보티즈가 주관기관을 맡고 로보티즈AI, 고려대학교, 광운대학교, 한국통합물류협회, BGF로지스 등 정부와 민간이 협력해 유통 물류센터에서 활용 가능한 차세대 휴머노이드 로봇을 개발하고 실증하는 것이 핵심 목표다. 실증 과정에서 도출된 현장 요구사항은 즉시 기술 개선에 반영되며 본 과제를 기반으로 물류 자동화의 난제로 꼽혀온 비정형 작업 해결에 나선다. 가장 주목할 점은 로보티즈가 개발할 로봇의 핵심 기술이다. 이번 휴머노이드에는 최근 AI 업계의 최대 화두인 비전-언어-행동(VLA) 모델과 피지컬 AI 기술이 적용된다. 이는 로봇이 사람처럼 시각과 언어 정보를 스스로 이해하고 판단하여 행동하게 만드는 기술로, 이 기술을 통해 급성장하는 이커머스 시장과 생활물류 수요에 적극 대응할 방침이다. 특히 분류·피킹·반품 등 기존 자동화 설비로는 처리가 어려웠던 비정형 상품의 수작업 공정을 자동화함으로써, 유통 물류 현장의 고질적인 인력 부족 문제를 근본적으로 해소하는 것을 목표로 하고 있다. 국내 편의점 CU의 물류를 전담하는 BGF로지스와 손잡고 수요처를 확보했다. 로보티즈의 휴머노이드는 가상의 실험실이 아닌, 실제 물류센터 현장에 투입되어 입·출고 및 오발주 처리 등 고난도 작업을 수행하게 된다. 이번 실증을 통해 핵심 공정 자동화율을 80% 이상으로 끌어올리고, 90% 이상의 오발주 재분류·피킹 작업 성공률을 달성하여 실질적인 인력 대체 효과를 입증할 계획이다. 김병수 로보티즈 대표는 "로봇이 실제 현장에서 인간 작업을 대체하고 협업하는 단계까지 기술을 끌어올릴 것"이라며 "향후 글로벌 물류 자동화 시장 핵심 축이 될 피지컬 AI 기반 휴머노이드를 통해 기업가치와 시장 경쟁력을 높이겠다"고 말했다.

2025.11.26 09:34신영빈

승진 폭 늘린 삼성전자, AI·로봇·반도체 미래기술 인재 중용

삼성전자는 25일 부사장 51명, 상무 93명, 펠로우(Fellow) 1명, 마스터(Master) 16 등 총 161명 승진에 대한 2026년 정기 임원인사를 단행했다. 지난해 승진자인 137명(부사장 35명, 상무 92명, 마스터 10명) 대비 규모가 소폭 증가했다. AI·로봇·반도체 등 미래 기술 이끌 리더 중용 삼성전자는 "산업 패러다임의 급속한 변화에 선제적으로 대응하며 주도권을 확보하기 위해 AI, 로봇, 반도체 등의 분야에서 미래 기술을 이끌 리더들을 중용했다"고 밝혔다. 불확실한 경영 환경 속에서도 주요 사업분야에서 경영성과를 창출한 인재들을 승진시키며 성과주의 인사 원칙을 견지했다. 또한, 두각을 나타내는 젊은 인재들을 과감히 발탁, 세대교체를 가속화했으며 불확실한 경영환경을 돌파할 차세대 경영진 후보군 육성을 지속했다. 특히 미래 사업 전략을 신속하게 실행하기 위해 AI·로봇·반도체 등의 분야에서 성과 창출을 주도하고 역량이 입증된 인재를 등용, 미래 기술리더십 확보를 통한 지속 성장의 기반을 마련했다. 대표적으로 DX부문 삼성 리서치 데이터 인텔리전스 팀장 이윤수 부사장(50세)은 데이터 기반 신기술∙Biz모델 개발 성과를 창출한 데이터지능화 전문가로 개인화 데이터플랫폼의 갤럭시 적용, AI서비스를 위한 GPU 최적화를 리드했다. DX부문 MX사업부 랭귀지 AI 코어 기술개발그룹장 이성진 부사장(46세)은 다년간 LLM 기반의 생성형 AI 핵심기술 개발을 리딩해 온 전문가로, 딥러닝 모델에 대한 노하우를 바탕으로 LLM 기반 대화형 플랫폼 개발을 주도했다. DX부문 삼성 리서치 로봇 플랫폼 팀장 최고은 상무(41세)는 로봇 SW 기술 전문성을 보유한 개발 전문가다. 자율주행 로봇 개발, 실시간 조작 기술력 등 로봇 분야 기술경쟁력을 확보했다. DS부문 메모리사업부 솔루션 플랫폼개발팀장 장실완 부사장(52세)은 SW개발 전문가로 서버용 SSD 펌웨어 및 아키텍처 개발 경험을 바탕으로 차세대솔루션 플랫폼 개발 및 소프트웨어, 하드웨어 핵심 요소기술 확보 주도했다. DS부문 시스템 LSI사업부 SOC선행개발팀장 박봉일 부사장(53세)은 SOC 설계 전문가로서 풍부한 모바일 SOC 제품 설계 경험을 바탕으로 커스텀 SOC 제품 개발을 리드하며 미래 사업 확대를 위한 교두보 마련했다. DS부문 CTO 반도체연구소 플래시 TD팀 이재덕 팔로우(55세)는 플래시 소자 전문가로 고성능 V-NAND 제품을 위한 신소자 개발을 주도하며 제품 특성, 셀 신뢰성을 확보하여 차세대 V-NAND 제품 경쟁력 제고했다. 주요 사업 성장 주도할 리더십 강화…'젊은 피' 수혈도 지속 또한 삼성전자는 주요 사업분야의 경쟁력 강화에 기여한 성과가 크고 향후 핵심적 역할이 기대되는 리더들을 부사장으로 승진시켜 사업 성장을 주도해 나갈 미래 리더십을 강화했다. DX부문 MX사업부 스마트폰PP팀장 강민석 부사장(49세)은 모바일 SW개발과 스마트폰 기획 경험을 겸비한 상품기획 전문가로 갤럭시 AI를 적용한 세계 최초 AI폰과 S25 엣지, 폴드7/플립7 등의 초슬림 신규 폼팩터 컨셉을 기획하며 스마트폰 제품 경쟁력을 제고했다. DX부문 VD사업부 상품화개발그룹장 이종포 부사장(51세)은 TV 회로 설계 및 플랫폼 개발 등 풍부한 상품화 경험을 바탕으로 마이크로 RGB TV, 무안경 3D 모니터 등 차세대 제품 개발을 리딩했다. DS부문 메모리사업부 DRAM PE팀장 홍희일 부사장(55세)은 DRAM 평가/분석 전문가로서 DRAM 동작 최적화 및 주요 불량 스크리닝을 통해 HBM3E/4, 고용량 DDR5, 저전력 LPDDR5x 등 주요 DRAM 제품 완성도 확보했다. DS부문 파운드리 사업부 제품기술팀장 김영대 부사장(57세)은 반도체 평가분석 전문가로 웨이퍼 특성/불량분석 Test 방법론 혁신을 통해 선단공정 수율 Data를 적기 제공하며 2/3나노 수율 및 성능 확보에 기여했다. 연공과 서열에 상관없이 경영성과 창출에 크게 기여하고 성장 잠재력을 갖춘 30대 상무·40대 부사장을 과감하게 발탁해, 미래 경영진 후보군을 확대·강화했다. DX부문 삼성 리서치 로봇 인텔리전스 팀장 권정현 부사장(45세)은 로봇 핵심기술 개발 및 고도화를 리딩한 로봇 인텔리전스 전문가로 로봇 AI기반 인식 및 조작 등 주요 기술 경쟁력 확보를 주도했다. DX부문 MX사업부 시스템 퍼포먼스 그룹장 김철민 상무(39세)는 시스템 SW 전반을 아우르는 기술 전문성과 풍부한 경험을 바탕으로 커널 메모리 최적화, 성능 개선 솔루션 개발 등 단말 경쟁력을 확보했다. DS부문 메모리사업부 DRAM PA2그룹장 이병현 부사장(48세)은 DRAM 공정 통합 전문가로 D1c급 DRAM 모제품 및 HBM4 개발을 리딩, 주요 고질 불량 제어 및 소자 성능 개선을 통해 DRAM 제품 경쟁력 강화했다. DS부문 파운더리 사업부 PA3팀장 이강호 부사장(48세)은 포토닉스, 차세대 내장메모리, 센서하판 등 신기술 확보를 통한 성숙노드 공정개발을 주도하며 포토폴리오 다변화를 통한 사업영역 확장에 기여했다. 다양성·포용성 기반으로 글로벌 인적경쟁력 제고 성별이나 국적을 불문하고 성과를 창출하고 성장 잠재력을 갖춘 인재 발탁을 지속해 다양성과 포용성에 기반한 글로벌 인적경쟁력을 제고했다. DX부문 지속가능경영추진센터 ESG전략그룹장 정인희 부사장(51세)은 ESG 분야 전문성과 국제기구 네트워크 등 폭넓은 업계 경험을 바탕으로 지속가능경영 관련 전략을 제시하고 주요 이해관계자와의 협력을 주도했다. DX부문 DA사업부 전략구매그룹장 이인실 상무(46세)는 DA사업부 여성 최초로 생산법인 구매 주재를 역임한 구매 전문가로 원자재 공급망 다변화를 통해 가전사업의 구매경쟁력 확보에 기여했다. DS부문 DSC 화남영업팀장 제이콥주 부사장(47세)은 중국 영업 전문가로서 메모리, S.LSI 영업에 대한 경험을 바탕으로 중화시장 개척을 주도하며 중국 법인 거래선 확대 및 판매 극대화에 기여했다. 한편 삼성전자는 2026년 정기 임원인사를 통해 경영진 인사를 마무리했으며, 조만간 조직개편과 보직인사를 확정해 발표할 예정이다.

2025.11.25 09:37장경윤

피지컬 AI는 왜 '물류'에서 시작되는가

"피지컬 인공지능(AI)의 이상적 형태는 결국 휴머노이드 로봇입니다. 응용 가능성이 무궁무진합니다. 물류는 이를 첫 번째로 도입할 수 있는 분야입니다." 장병탁 서울대 AI연구원장이 24일 국회의원회관에서 열린 '피지컬AI 시작은 물류AI부터' 세미나에서 피지컬AI의 첫 무대로 '물류' 영역에 주목했다. 장 원장은 "물류 현장은 피킹·분류·이동 같은 단순 반복과 적절히 구조화된 공간을 갖췄고 노동력 부족을 겪고 있다"며 "특히 물류 현장에서 상당히 유용한 경우가 많다"고 짚었다. AI가 언어와 사고를 넘어 행동을 수행하는 단계에 진입하면서, 물류는 기술적·산업적·경제적 지점에서 가장 먼저 변화가 시작될 곳으로 꼽혔다. 이날 세미나는 장영재 KAIST 제조 피지컬AI 연구소장, 장병탁 원장, 손동신 LG CNS 전문위원, 구성용 CJ대한통운 리더, 그리고 국토부·산업부·과기정통부 관계자들이 참여해 '왜 물류인가?'라는 질문에 대해 논의했다. 장영재 소장은 피지컬 AI를 "시간·공간·물리적 상호작용을 이해하는 인공지능"으로 정의했다. 기존 AI가 언어와 사고를 모사했다면, 피지컬 AI는 사람이 실제 공간에서 판단하고 움직이는 방식을 학습하고 재현하는 단계다. 문제는 현실 세계의 데이터가 계속 변한다는 점이다. 장 소장은 "제조는 제품도 설비도 계속 바뀐다. 실제 데이터를 기반으로 한 학습에는 한계가 있습니다"며 "공장은 계속 바뀌기 때문"이라고 지적했다. 그래서 그가 지난 8년간 집중해온 것은 가상공간에서 학습한 결과를 실물로 전이하는 일이었다. 이 전이학습 기반 기술은 이미 산업에 깊숙이 들어왔다. 장 소장의 설명은 구체적이다. SK온·삼성·LG 공장에서 100~2천대의 로봇이 혼잡 없이 움직이고 전문가 3명이 3주 걸리던 디지털 트윈을 AI가 3시간 만에 자동 생성하는 수준에 이르렀다. 2년 넘게 안정 운용된 사례까지 축적됐다. 장영재 소장은 "이제는 AI가 실제 로봇을 '통제'하는 단계로 들어섰다”고 단언했다. 피지컬 AI의 학습 재료인 비전·동작·상황 데이터가 어디에 존재하는지도 이날 큰 주제였다. 손동신 LG CNS 전문위원은 "피지컬 AI는 인터넷에 없고 현장에 있다"고 단언했다. 손 위원 제조 대기업은 데이터를 거의 공개하지 않기 때문에 "대규모 실제 데이터가 확보 가능한 곳은 물류 현장뿐"이라고 못 박았다. 그는 "파운데이션 모델이나 월드 모델을 만들려면 결국 현장 데이터와 연결돼야 하고, 물류는 대규모 데이터를 얻을 수 있는 사실상 유일한 곳"이라고 조명했다. 즉 물류는 피지컬 AI 데이터 광산이라는 얘기다. 구성용 CJ대한통운 리더도 같은 맥락에서 "들어오는 화물을 카메라로 찍어 만들어내는 데이터는 얼마든지 공유 가능한 데이터"라고 제언했다. 물류가 첫 실증 산업이 될 수밖에 없는 이유는 기술 때문만이 아니다. 물류는 경제적·구조적 필연성 때문에 피지컬 AI가 가장 절실한 산업이다. 구 리더는 "물류 산업은 굉장히 저마진 산업"이라며 "삼성·LG·현대차처럼 대규모 인프라 투자를 하기 어렵다"고 꼬집었다. 전국 물류센터 구조에 대해서는 "대부분 소규모이고 수작업이 많아 데이터 취득이 어렵고 표준화도 어렵다"고 짚었다. 도입은 가장 필요하지만 스스로 도입하기 어려운 산업이라는 구조적 역설이 존재한다. 휴머노이드 M.AX 얼라이언스를 총괄하는 박일우 한국산업기술기획평가원 PD는 물류·제조 현장에서 피지컬 AI가 빠르게 확산되기 위해서는 "기업 혼자서 해결할 수 없는 구조적 문제가 존재한다"고 강조했다. 그는 "휴머노이드 생태계는 하드웨어 제조기업, AI 모델을 만드는 기업, 이를 실제 적용할 수요기업, 시스템 통합(SI) 기업까지 모두 협업해야만 완성된다"며 이러한 이유로 얼라이언스가 260개 기업 규모로 확대됐다고 설명했다. 국토교통부 심지영 첨단물류과 과장도 현장 체감을 더했다. "물류 로봇이 정말 필요하지만, 투자할 여력이 없는 기업이 너무 많다"며 "90% 이상이 영세하고, 여전히 엑셀·수기로 운영되는 곳도 많다"고 분석했다. 권순목 산업부 제조AI확산TF 과장은 M.AX 얼라이언스를 소개하며 "기업들도 기초 데이터는 서로 공유할 자세가 되어 있고, 다른 분야 데이터가 교차 활용될 가능성도 크다"고 말했다. 좌장을 맡은 박민영 인하대 교수는 "물류는 모든 산업의 인프라이지만, 예산·법·제도 지원이 산업부·과기부 속도를 못 따라간다"며 "이제 부처가 함께 움직여야 한다"고 주문했다. 박 교수는 물류가 제조·유통·무역 등 모든 산업의 기반이면서도, 정책적으로는 늘 '을(乙)'의 위치였음을 지적했다. "전 산업 경쟁력에 직접적인 영향을 주지만 예산 논의에서는 늘 후순위였다"는 취지다. 전문가들은 피지컬 AI 도입이 단순히 물류센터 내 로봇 확대에 그치지 않는다고 설명했다. 물류는 제조-유통-무역-이커머스 공급망을 연결하는 기반 산업이므로 국가 공급망 운영 전반에 변화를 불러온다는 것이다. 또 물류 현장에서 발생하는 대규모 현장 데이터는 피지컬 AI가 작동하는 데 필수적인 학습 자원이기 때문에, 해당 데이터가 축적될 경우 국내 AI 모델의 경쟁력 향상에도 기여할 수 있다는 평가가 나왔다. 이날 발표자들은 공통적으로 "피지컬 AI의 물류 적용은 자동화를 넘어 산업 구조 고도화와 직결될 수 있다"고 전망했다.

2025.11.25 09:08신영빈

"물류 원가 지속 상승, 피지컬 AI로 풀어야"

"물류 산업은 제조부터 유통까지 모든 산업의 기간입니다. 물류비를 낮추는 것이 곧 우리나라 전체 산업 경쟁력을 높이는 일입니다." 구성용 CJ대한통운 자동화개발담당 리더는 24일 국회 세미나 '피지컬AI 시작은 물류AI부터'에서 물류 산업이 직면한 구조적 한계를 짚으며 이같이 말했다. 구성용 리더는 먼저 노동인구 감소, 인건비·유류비 상승, 글로벌 이커머스 확산 등으로 인해 물류 원가가 계속 높아지고 있는 현실을 설명했다. 그는 "우리는 택배비만 내는 것처럼 보이지만, 실제로는 원자재부터 완제품까지 이어지는 모든 물류 비용이 거기에 다 들어 있다"며 "결국 물류비를 낮추는 것이 전체 산업 경쟁력"이라고 말했다. 이어 그는 물류 기술 도입이 거쳐 온 세 단계를 '하드웨어 스카우터(기계 자동화)-애널리틱스 디벨로퍼(데이터 최적화)-AI 오케스트레이터(전 과정 AI 지휘)'로 설명했다. 구 리더는 물류가 지금 2단계에서 3단계로 넘어가는 전환기에 있다고 규정했다. 그리고 이 변화의 핵심 기술로 피지컬 AI를 지목했다. 그는 "물류에서는 물리적 상품 이동이 필수이기 때문에 AI가 실제로 물건을 '움직이는 명령'까지 내려야 한다"며 "그래서 피지컬 AI 기술이 필요하다"고 주장했다. 구 리더는 물류 산업이 피지컬 AI를 도입하기 어렵게 만드는 현실적 요인을 짚었다. 그는 피지컬 AI 도입에 필요한 기술을 ▲파운데이션 레이어(데이터·인프라) ▲어댑테이션 레이어(실시간 데이터·시뮬레이션·실시간 최적화) ▲솔루션 레이어(현장 적용 기술)로 구분하며, 이 세 요소 모두가 제대로 갖춰져야 한다고 강조했다. 그러나 물류 산업은 제조업과 구조적으로 전혀 다르다는 점을 문제로 꼽았다. 구 리더는 먼저 물류 산업의 구조적 제약을 짚었다. 그는 "물류 산업은 다른 제조 산업에 비교해 굉장히 저마진 산업"이라며 물류기업이 자체적으로 대형 AI·로봇 인프라를 깔기는 구조적으로 어렵다고 설명했다. 또한 전국 단위로 흩어진 수많은 물류센터의 특성도 문제로 지적했다. 전국에 있는 물류센터 대부분이 소규모이고, 수작업 공정이 많아 데이터 취득이 어렵다는 것이다. 물류 현장 분산성과 비정형성이 AI 도입 속도를 늦추는 핵심 요인임을 강조했다. 물류가 제조와 결정적으로 다른 지점도 설명했다. 제조보다 훨씬 빠르게 사이클이 돌아가기 때문에 외부 환경 변수에 영향이 많고, 이런 정보를 실시간으로 업데이트할 인프라가 필요하다고 꼬집었다. 전문 인력 부족 역시 중요한 장애물이다. 구 리더는 물류 산업이 기술 인재 유치 경쟁에서 밀리고 있으며 이는 곧 생태계 전반의 약화로 이어지고 있다고 지적했다. 구 리더는 피지컬 AI 도입이 '효율 폭발'을 가져올 수 있다는 확신도 덧붙였다. 그는 "가장 맞는 피지컬 AI 기술이 도입되면 당장 내년에라도 두 배, 그다음엔 또 두 배 효율화될 수 있는 부분이 많다"고 기대감을 전했다. 그러나 이런 가능성은 산업의 체질 개선과 생태계 구축 없이는 실현될 수 없다고 했다. 그는 발표 마지막에서 "물류 산업 구조적 한계를 고려한 정책 지원과 인프라 구축이 필요하다"며 정부 부처들을 향해 협력을 요청했다.

2025.11.25 08:51신영빈

피규어AI, 내부고발로 시끌…로봇 안전성 경고 개발자 해고 공방

미국 실리콘밸리의 로봇 스타트업 '피규어AI'가 내부 고발자 소송에 휘말렸다고 CNBC 등 외신들이 최근 보도했다. 휴머노이드 로봇 개발 과정에서 안전성을 둘러싸고 로봇 개발자와 회사 측 주장이 엇갈리며 진실 공방으로 치닫고 있다. 보도에 따르면, 피규어AI의 전 제품 안전 책임자 로버트 그룬델은 경영진에 ”로봇이 인간의 두개골을 부러뜨릴 만큼 강력하다”고 경고한 뒤 부당하게 해고 당했다며 소송을 제기했다. 소장에 따르면, 그룬델의 변호인은 원고가 브렛 애드콕 피규어AI 최고경영자(CEO)와 수석 엔지니어 카일 에델버그에게 로봇의 잠재적 치명성을 경고했다. 경영진에게 ”한 로봇이 오작동으로 강철 냉장고 문에 약 0.6cm 상처를 냈다”고 보고했다는 것이다. 최근 피규어AI는 390억 달러(57.4조원) 기업 가치를 인정받으면서 관심을 모았다. 이는 2024년 초에 비해 15배 상승한 수치다. 엔비디아•마이크로소프트로 같은 기업 뿐 아니라 제프 베조스의 투자가 이어지면서 기업 가치가 급등했다. 이런 상황에서 내부 고발 소송이 제기되면서 논란에 휘말렸다. 그룬델 측은 회사가 투자 유치를 위해 안전 로드맵을 '미끼'로 활용했다고 주장했다. 소장에 따르면 그는 두 곳의 잠재적 투자자 앞에서 안전 계획을 발표하라는 지시를 받았고, 이후 해당 투자자들은 실제로 투자를 진행했다. 하지만, 투자가 확정된 바로 그 달, 경영진은 투자 결정의 핵심이었던 제품 안전 계획을 '무력화'하거나 등급을 '강등' 시켰다. 그러자 이런 조치는 사기적 행위로 볼 수 있다고 경고했으나 받아들이지 않았다는 게 그룬델의 주장이다. 그룬델은 경제적 손해배상, 보상적 손해배상, 징벌적 손해배상을 청구하고 배심원 재판을 요구하고 있다. 변호인인 로버트 오팅어는 CNBC에 "제품 출시를 서두르는 성급한 접근 방식이 대중에게 명백한 위험을 초래하고 있다"며, "이번 사건은 휴머노이드 로봇 안전과 관련된 최초의 내부고발 사례가 될 것"이라고 강조했다. 이에 피규어AI의 대변인은 성명을 통해 "그룬델은 성과 부진으로 해고됐다”며, ”그의 주장은 거짓이며 회사 측은 법정에서 이를 철저히 반박할 것”이라고 밝혔다. 휴머노이드 로봇 시장은 아직 초기 단계에 있다. 현재 테슬라, 보스턴 다이내믹스, 피규어AI 등이 미래형 로봇 서비스를 개발 중이며, 중국 유니트리 로보틱스는 기업공개(IPO)를 준비 중이다. 모건스탠리는 지난 5월 보고서를 통해 “2030년대에 도입이 가속화될 가능성이 높으며, 2050년까지 시장 규모가 5조 달러를 돌파할 수 있다”고 전망했다. IT매체 기즈모도는 이번 소송이 인간을 공격할 수 있는 강력한 휴머노이드 로봇 상용화가 서둘러 진행되는 동안, 한직으로 밀려난 한 기술자가 이를 경고하지만 해고되는 모습이 이 마치 공상과학(SF) 영화의 한 장면처럼 보인다고 평했다.

2025.11.24 14:19이정현

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