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[AI 리더스] 로봇계 TSMC 노리는 컨피그 "한국 제조 생태계가 우리 무기"

피지컬 인공지능(AI) 스타트업 컨피그인텔리전스가 양팔 작업에 특화된 자체 로봇 파운데이션 모델(RFM) 'CFG-1'을 앞세워 글로벌 로봇 데이터 시장의 'TSMC'를 노린다. 베트남 하노이에 세운 데이터 거점에서 하루 1테라바이트(TB) 이상의 영상을 쌓고 아마존웹서비스(AWS) 인프라 위에서 모델 학습까지 한 호흡으로 잇는 구조다. 손형목 컨피그 공동창업자 겸 최고기술책임자(CTO)는 지난 21일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'AWS 서밋 서울 2026'에서 지디넷코리아와 만나 "로봇 학습에 직접 활용 가능한 액션 데이터를 이 정도 규모로 생산·운영하는 사례는 아직 국내외적으로 제한적"이라고 밝혔다. 월 2만 시간, 누적 15만 시간의 로봇 학습용 영상 데이터를 쌓고 있는 컨피그는 사람의 양손 작업을 로봇이 학습 가능한 형태로 변환하는 데이터 인프라와 자체 RFM을 함께 만드는 회사다. 직접 로봇을 만들지 않고 데이터 레이어에 집중해 'TSMC형 데이터 파운드리'를 표방한다. 시드 단계부터 삼성벤처투자 주도로 삼성·현대·LG·SK가 전략적 투자자로 참여해 2700만 달러(약 370억원) 규모 투자를 유치했다. 포춘 글로벌 500대 기업을 포함한 국내외 다수 기업·연구기관과 계약을 맺고 매출을 내고 있다. "양팔이 로봇 지능의 다음 단계"…비전-언어-액션 정조준 컨피그가 만드는 CFG-1은 비전언어액션(VLA) 계열의 RFM이다. VLA는 비전 정보와 언어 지시를 바탕으로 로봇의 물리적 움직임을 생성하는 모델 구조다. 텍스트를 다루는 거대언어모델(LLM), 텍스트와 이미지를 함께 이해하는 비전언어모델(VLM)에서 한 단계 더 나아가, 실제 로봇 제어를 위한 액션 출력을 포함한다. 최근 촉각·힘 등 추가 센서 모달리티를 통합하는 방향으로 확장 중이다. 현재 VLA는 로봇 파운데이션 모델을 구현하는 대표적인 접근 중 하나로 자리 잡고 있다. 컨피그가 단팔이 아닌 양팔에 집중한 이유는 시장과 기술 양쪽에 걸쳐 있다. 산업 현장에서 사람이 수행하는 작업의 대부분이 본질적으로 양손 작업이지만 기존 자동화는 주로 단팔 협동로봇 중심으로 이뤄졌다. 사람이 양손으로 수행하는 복잡한 작업을 자동화하는 영역에 훨씬 큰 사업 기회가 남아 있다고 회사가 판단한 이유다. 손 CTO는 "양팔 작업은 단순히 물체를 집어 옮기는 것을 넘어 두 팔의 역할을 나누고 서로의 상태를 이해하며 긴 시간 작업 맥락을 유지해야 한다"며 "양팔은 로봇 지능의 다음 단계"라고 강조했다. 하노이 일 1TB '데이터 공장'…사람이 직접 로봇 손 흉내 VLA 모델은 데이터가 곧 성능이다. 핵심은 '액션의 주체'를 사람으로 바꾼 발상이다. 통상 로봇 학습 데이터는 사람이 로봇을 원격조종(텔레오퍼레이션)하는 방식으로 모은다. 데이터를 10배 늘리려면 로봇도 10배 필요한 데다, 부품 고장 시 수주에서 수개월의 다운타임이 발생하는 게 한계다. 컨피그는 사람을 직접 데이터 수집 주체로 세워 이 병목을 풀었다. 이 작업이 이뤄지는 곳이 베트남 하노이의 데이터 인프라 거점이다. 수백 명 규모 작업자가 매일 다양한 양팔 동작을 수행하며 그 결과로 일 1TB 이상의 영상 데이터가 생성된다. 사람 손과 로봇 엔드이펙터 사이의 시각적·구조적 차이, 이른바 체화 간극은 두 갈래로 좁힌다. 시각 차이는 타깃 로봇 엔드이펙터를 모방한 핸드툴을 사람이 들고 작업해 메우고, 움직임 차이는 자체 액션 레이블링 모델을 통해 타깃 로봇이 학습할 수 있는 액션 표현으로 변환해 최소화한다. 적녹청(RGB) 카메라 기반 컴퓨터비전 기술로 프레임 간 손 움직임을 밀리미터 미만 정확도로 추정해 로봇 학습용 액션 정보로 변환하는 방식이다. 데이터 규모를 강조하면서도 컨피그가 진짜 무기로 꼽는 건 다양성이다. 손 CTO는 "사람들은 데이터 병목을 얘기할 때 양에 집중하지만 진짜 중요한 건 얼마나 다양한 상황·물체·액션 패턴을 밀도 있게 담았느냐"라고 밝혔다. AWS 풀스택으로 짠 '엔드 투 엔드' 파이프라인 이 대규모 데이터 흐름을 받치는 게 AWS 인프라다. 인프라 구축 초기엔 하노이에 AWS 다이렉트 커넥트 로케이션이 없어, 하노이에서 싱가포르 회선을 거쳐 아마존 S3에 데이터를 적재하는 우회 구조를 썼다. 회사 설립 약 1년 뒤 하노이 로케이션에 다이렉트 커넥트 서비스가 시작되면서 싱가포르를 거치지 않고 직접 연결하는 구조로 전환했다. 안정성과 비용 효율 모두 한 단계 개선된 것이다. 컨피그의 학습 인프라는 다이렉트 커넥트로 데이터를 아마존 S3에 적재한 뒤 아마존 EKS 기반 컨테이너 파이프라인에서 전처리하고 아마존 세이지메이커 하이퍼팟 그래픽처리장치(GPU) 노드에서 대규모 학습까지 잇는 구조다. 회사 측에 따르면 이 풀스택을 통해 데이터 전송비 6배, 스토리지 비용 2배를 절감하고 추론 효율은 2.5배 늘렸다. CFG-1은 약 1만 시간 분량 휴먼 액션 데이터를 H200 4노드, GPU 32개로 약 1주일에 걸쳐 학습시켜 만들었다. 차세대 버전은 더 많은 데이터와 B200 등 고성능 노드를 활용해 규모를 키운다는 계획이다. 비용 구조는 워크로드 성격에 맞춰 쪼갰다. 대규모 멀티노드 학습은 리저브드 인스턴스로 안정성을 잡고, 고객별 파인튜닝 같은 싱글노드 작업은 EC2 스팟 인스턴스로 비용을 낮췄다. 손 CTO는 "전송지연(레이턴시)에 민감한 로봇 제어와 모델 추론은 로컬에서, 데이터 수집·저장·정제·학습은 클라우드에서 처리하도록 분리하되 두 레이어가 한 호흡으로 연결되도록 설계한 게 핵심"이라고 밝혔다. AWS와의 다음 협력 단계도 가시화하고 있다. 컨피그는 로봇과 로컬 GPU 장비를 통합 모니터링·관리하고, 향후 대규모 운영에 대비하기 위해 AWS 사물지능인터넷(IoT) 코어 도입을 검토 중이다. 더 큰 모델 학습을 위한 AWS 트레이니움 실리콘 인프라 채택도 논의 단계다. "로봇계 TSMC"…미·중과 다른 무기는 한국 제조 생태계 데이터 인프라와 모델 학습 체계를 갖춘 컨피그가 그리는 청사진은 '로봇 데이터의 TSMC'다. 모든 고객에게 같은 데이터를 공급하는 게 아니라 표준화된 인프라 위에서 고객별 로봇 임바디먼트·태스크·환경에 맞춘 데이터를 빠르게 생산하는 데이터 파운드리 모델을 지향한다. 산업별 요구는 공통 계층과 산업별 계층으로 나눠 푼다. 그래스핑·양손 협응·도구 사용 같은 공통 매니퓰레이션 능력은 공통 계층에서 쌓고 제조의 반복·정밀도, 농업의 비정형성, 방산의 안전성 같은 특수 요건은 시나리오 단위로 표준화해 산업별 계층에서 확장하는 방식이다. 업계는 산업용 휴머노이드가 실증을 넘어 초기 대량 생산에 들어가는 시점을 오는 2027~2028년으로 보고 있다. 손 CTO는 이같은 글로벌 휴머노이드 양산 본격화를 앞두고 미국·중국 경쟁사 대비 경쟁력에 대해 자본·인재·하드웨어·시장 규모만으로는 정면 승부가 어렵다고 진단했다. 대신 양팔 조작에 필요한 고품질 액션 데이터, 휴먼-투-로봇 데이터 변환, 빠른 태스크 적응 루프에 집중해 차별화를 만든다는 게 회사 전략이다. 손 CTO는 "한국 제조 생태계가 우리의 무기"라며 "실제 산업 문제가 가까이 있고 이를 빠르게 데이터와 모델 개선으로 연결할 수 있다는 점이 차별점"이라고 밝혔다.

2026.05.26 07:00이나연 기자

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

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

2026.03.10 10:00한정호 기자

[AI는 지금] 정부 '2030 피지컬 AI 1위' 정조준…NC AI, 삼성 등 대기업과 판 키운다

피지컬 인공지능(AI)이 차세대 산업 경쟁의 핵심으로 부상하는 가운데 정부의 '2030년 글로벌 1위' 전략 아래 NC AI를 중심으로 국내 대기업과 기술 기업들이 한데 뭉쳤다. 제조·물류·로봇·서비스 현장에 바로 적용 가능한 실전형 AI를 앞세워 한국형 소버린 AI 생태계 구축에 나선다는 구상이다. NC AI는 정보통신기획평가원이 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 과제에 참여해 피지컬 AI 구현을 위한 국가대표급 기업들을 모은 'K-피지컬 AI 얼라이언스' 컨소시엄을 11일 공개했다. 이번 컨소시엄에는 NC AI를 비롯해 로보틱스, 시뮬레이션, 데이터, AI 모델 분야의 핵심 기업과 대학, 정부출연연 등 15개 공동 연구기관이 참여한다. 여기에 삼성, 롯데, 포스코, 한화 등 대기업과 스타트업, 호남·대경·동남·전북 등 주요 4대 권역 지방자치단체를 포함한 38개 수요기관이 가세했다. 기술 개발부터 실증, 산업 현장 적용까지 전 주기를 아우르는 총 53개 기관 규모의 연합체다. 컨소시엄의 핵심 목표는 기존 생성형 AI의 한계로 지적돼 온 '물리적 환각' 문제를 극복하고, 로봇과 AI가 현실 세계의 물리 법칙을 이해해 스스로 행동할 수 있도록 하는 것이다. 이를 위해 '월드 파운데이션 모델(WFM)'과 '로보틱스 파운데이션 모델(RFM)'을 개발하고 실제 산업 현장에서 검증까지 병행한다. 글로벌 시장에서도 피지컬 AI는 생성형 AI 이후를 잇는 차세대 패권 기술로 꼽힌다. 미국 투자은행 모건스탠리는 글로벌 휴머노이드 로봇 시장이 연평균 63% 성장해 2035년 약 380억 달러(약 54조원) 규모에 이를 것으로 전망했다. 제조·물류를 넘어 서비스와 가정용 시장까지 확산될 가능성이 크다는 분석이다. 미국과 중국은 이미 피지컬 AI를 전략 산업으로 지정하고 대규모 투자를 이어가고 있다. 다만 글로벌 빅테크조차 실제 고도화된 제조 현장에서 생성되는 현실 물리 데이터 확보에는 구조적 한계를 안고 있다는 평가가 나온다. 반면 한국은 반도체·배터리·조선·자동차 등 첨단 제조업 기반과 세계 최고 수준의 로봇 밀도를 동시에 갖춘 국가로 주목받고 있다. 정부가 피지컬 AI에 힘을 싣는 이유도 이 때문이다. 과학기술정보통신부와 IITP는 피지컬 AI와 월드 모델을 단순 생성 기술이 아닌 산업을 제어하는 차세대 AI 운영체제로 규정하고 있다. 해외 AI 플랫폼 의존을 낮추고 국내 산업 데이터를 기반으로 학습한 한국형 소버린 AI 확보가 목표다. 정부는 2030년을 목표로 피지컬 AI 글로벌 선도국 도약을 내걸고 대규모 연구개발과 함께 산업 현장 실증을 전제로 한 과제 구조를 설계했다. 연구 성과가 실제 산업 경쟁력으로 이어지도록 하겠다는 의도다. 이 과정에서 NC AI는 국내 피지컬 AI 전략의 민간 구심점 역할을 맡았다. 이곳은 게임 산업에서 축적한 대규모 시뮬레이션과 강화학습 경험, 3D 생성 기술을 바탕으로 가상 환경에서 학습한 지능을 현실로 이전하는 '심투리얼(Sim2Real)' 문제 해결에 강점을 갖고 있다. 컨소시엄에는 범용 로보틱스 파운데이션 모델을 개발하는 리얼월드와 실제 물류 현장에서 고난도 공정 자동화를 양산 단계까지 구현한 씨메스가 참여해 로봇 지능 개발을 맡는다. 펑션베이는 NASA와 글로벌 자동차 기업들이 사용하는 정밀 다물체 동역학 시뮬레이션 기술을 제공하고, ETRI와 한국자동차연구원은 산업용 로봇과 제조 환경에 최적화된 물리 모델과 검증 체계를 지원한다. 레인보우로보틱스는 데이터 수집에 최적화된 이동형 양팔 로봇 플랫폼을 제공한다. 또 컨피그인텔리전스의 휴먼 데이터 팩토리와 방송사 아카이브, 생성형 3D 에셋 기술, KETI의 데이터 아키텍처 설계·표준화 역량, KAIST·서울대·고려대 등 학계 연구진이 결합돼 AI 학습에 필요한 고품질 데이터를 공급한다. 이를 통해 컨소시엄은 데이터–모델–시뮬레이션–로봇–실증을 잇는 풀스택 밸류체인을 완성했다. 이번 컨소시엄에는 삼성SDS, 롯데이노베이트, 포스코DX, 한화오션 등 국내 주요 대기업 계열 IT·엔지니어링 기업들도 핵심 수요기관으로 참여한다. 이들은 단순 참관이 아닌 개발된 피지컬 AI 기술을 자사 제조·물류·중공업 현장에 실제로 도입하고 검증하는 역할을 맡는다. 삼성SDS는 반도체·전자 제조 현장의 물류 자동화와 스마트팩토리 운영 경험을 바탕으로 피지컬 AI를 복잡한 제조 공정과 물류 흐름을 스스로 판단·제어하는 지능형 시스템으로 발전시키는 데 주목하고 있다. 롯데이노베이트는 유통·물류·서비스 현장을 중심으로 비정형 작업이 많은 환경에서 피지컬 AI 기반 자동화 모델의 상용 가능성을 검증한다. 포스코DX는 철강·소재 공정과 같은 고위험·고정밀 산업 현장에서 피지컬 AI를 활용한 작업 안전성과 생산성 동시 향상을 목표로 하고 있다. 한화오션은 조선·해양 플랜트와 같이 작업 환경이 복잡하고 자동화 난도가 높은 영역에 차세대 로봇·피지컬 AI 적용 가능성을 시험한다. 이 기업들의 참여로 컨소시엄은 연구 성과를 실제 산업 현장에 곧바로 연결할 수 있는 강력한 실증 기반을 확보했다는 평가다. 개발된 기술은 삼성SDS의 제조 물류 현장, 이커머스 풀필먼트 센터, 도심형 서비스 로봇, 공항 운영·보안 등 실제 산업 현장에서 검증된다. 현장에서 발생하는 실패 데이터는 다시 학습에 반영돼 상용화 속도를 끌어올리는 구조다. 이연수 NC AI 대표는 "이번 컨소시엄은 기업 규모와 지역, 산업의 경계를 넘어 '피지컬 AI 글로벌 1위'라는 단일 목표를 위해 결집한 연합군"이라며 "참여 기관들의 기술력과 산업 현장의 요구를 결합해 가상과 현실을 잇는 AI 두뇌로 대한민국 산업 경쟁력의 새로운 축을 만들어가겠다"고 말했다.

2026.02.11 09:50장유미 기자

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

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

2026.01.27 10:28한정호 기자

"피지컬 AI 선도"…LG CNS, 美 스킬드AI 손잡고 산업용 휴머노이드 시장 본격 공략

LG CNS가 '피지컬 AI' 시대를 선도하기 위해 산업용 인공지능(AI) 휴머노이드 로봇 시장 선점에 박차를 가한다. LG CNS는 미국 AI 로봇기업 '스킬드 AI'와 국내 최초로 전략적 협력 계약을 체결하고 투자를 단행했다고 17일 밝혔다. 이번 투자는 LG의 기업주도형 벤처캐피털 LG테크놀로지벤처스를 통해 이뤄졌다. 스킬드 AI는 AI 로봇 분야에서 세계적으로 주목받는 톱 티어 AI 로봇기업으로 꼽힌다. 공동 창업자인 디팍 파탁과 아비나브 굽타는 컴퓨터 공학과 로봇 사이언스 분야에서 저명한 카네기멜론대학교의 교수 출신이다. 스킬드 AI의 핵심 기술은 로봇의 행동을 결정하는 두뇌 역할을 하는 로봇 파운데이션 모델(RFM)이다. 이 모델은 이미지·텍스트·음성·영상 등 대량의 데이터를 학습해 로봇이 자율적으로 탐색하고 물체를 조작하고 주변 환경과의 상호작용 등 고도화된 작업을 가능케 한다. 휴머노이드 로봇뿐만 아니라 모든 형태의 로봇에 적용할 수 있는 범용성을 갖춘 것이 특징이다. LG CNS는 이번 전략적 협력을 통해 스킬드 AI의 RFM 기반 산업용 AI 휴머노이드 로봇 솔루션을 개발할 계획이다. 이 솔루션은 제조·물류 등 산업 현장의 데이터로 파인튜닝돼 기존 로봇이 하기 어려웠던 다양한 작업을 지원한다. 기존에는 로봇을 작동시키기 위해 각 업무별로 모델을 개발·제어해 비용과 시간이 많이 소요됐다면 RFM은 산업 현장의 업무 사진·영상 데이터만으로 빠르게 학습해 자율적으로 행동한다. 산업용 AI 휴머노이드 로봇은 공장 설비 모니터링과 운영, 제품 조립, 유해물질 투입, 물류센터의 물품 피킹·적재 작업 등 반복적이고 고강도이며 위험한 작업을 효과적으로 수행할 수 있다. 도심 환경에서는 노약자 케어, 순찰 업무 등 서비스형 로봇으로도 활용 가능하다. LG CNS는 스마트팩토리·스마트물류·스마트시티 등 다양한 산업 영역의 고객을 대상으로 AI 휴머노이드 로봇 통합 서비스를 제공할 예정이다. 이 서비스는 ▲스킬드 AI의 RFM ▲LG CNS가 자체 개발한 로봇 제어·관리·운영 통합 플랫폼 및 스마트팩토리·물류·시티 솔루션 ▲로봇 하드웨어 등으로 구성된다. 하드웨어의 경우 로봇 제조 기업과의 협력을 통해 진행될 예정이다. LG CNS 스마트물류·시티사업부장 이준호 상무는 "글로벌 톱 로봇 AI 기업인 스킬드 AI의 RFM과 LG CNS의 로봇 솔루션 기술력을 결합해 최고의 지능형 AI 로봇 서비스 기업이 되겠다"며 "AI 휴머노이드 로봇으로 고객의 업무를 지능화하고 비즈니스 성과를 낼 수 있도록 지원할 것"이라고 강조했다.

2025.06.17 10:00한정호 기자

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AI 민원부터 AI 순찰차·재해복구까지…미래 행정기술 총출동

김용범 정책실장 "호남·충청 반도체 클러스터 조만간 발표...용인 이전 아냐"

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