창사 이래 최대 반기 실적 달성해 “대형 고객사 반복 수주 결실 및 수주잔고 225억 원 확보” 씨메스로보틱스가 올 상반기 연결 기준 매출액과 관련 성과를 공시했다. 매출액 95.2억 원을 달성하며 창사 이래 최대 반기 실적을 기록했다고 밝혔다. 이 같은 매출 지표는 전년 동기 대비 약 101% 급증한 수치로, 매출총이익 역시 같은 기간과 비교해 95% 늘어난 19.2억 원으로 집계됐다. 지난해 연간 매출총이익 17.5억 원을 반기 만에 뛰어넘었다고 공표했다. 이번 실적 성장은 글로벌 스포츠 브랜드, 대형 풀필먼트 업체 등 주요 고객사로부터 유입된 반복 수주가 견인했다. 실제로 사측은 지난 5월부터 세 달 동안 글로벌 스포츠 제조사로부터 총 100.5억 원 규모의 로봇 자동화 설비 계약을 연달아 수주했다. 여기에 쿠팡풀필먼트서비스와의 69.1억 원 규모 물류 자동화 솔루션 계약이 더해지며 올해 수주잔고는 전년 대비 약 2.4배 늘어난 225억 원을 기록했다. 또한 판관비율은 매출 확대에 따른 고정비 분산 효과로 전년 동기 213.0%에서 124.2%로 개선됐다. 영업손실률 역시 88% 축소돼 손익 구조 개선세가 뚜렷해졌다는 게 사측 설명이다. 이러한 수익성
피지컬 AI 기반 로보틱스 기술 개념증명(PoC) 거쳐 자율주행로봇(AMR)과 4방향(4-way) 셔틀 통합 관제 및 디지털 트윈(Digital Twin) 기술 활용 아바코가 피지컬 AI(Physical AI) 기술을 접목한 차세대 스마트 물류 시스템의 개발·실증(Pilot)을 마쳤다고 알렸다. 사측은 산업통상부·한국생산기술연구원(KITECH)이 추진한 '산업 AI 솔루션 실증 확산 지원사업'의 이차전지 연구 과제에 수요기업으로 참여했다. 이로써 지능형 물류 시스템의 성능 검증을 성공적으로 거쳤다는 평가다. 이번 프로젝트는 공장 내부를 주행하는 자율주행로봇(AMR)과 고밀도 적재 공간을 누비는 4방향(4-way) 셔틀을 단일 관제 시스템으로 연동해 물류 동선을 최적화하는 데 중점을 뒀다. 연구에는 다임리서치·경북테크노파크·한국과학기술원(KAIST)·서울대학교·포항공과대학교(POSTECH) 등 산학연 기관이 대거 참여했했다. 아바코는 실제 제조 라인 환경을 구현해 다종·이기종 물류 장비 간 통합 운영 안정성을 검증했다. 사측에 따르면, 공정·물류 다운타임은 기존 대비 20% 줄었고, 전체 물류 자동화율 90% 이상을 달성하는 성과를 거뒀다. 또한 디지털 트윈(
서울시교육청 주관 ‘제2회 서울 학생 로봇 대회(SSRC)’ 공식 후원사 참여 펀딩 피칭 심사 참관 및 총 500만 원 규모 프로젝트 지원금 전달한다 지능형 로봇과 피지컬 AI(Physical AI) 기술이 산업 전반으로 확산하면서 융합형 로봇 인재의 중요성이 강조되고 있다. 특히 글로벌 로봇 시장의 주도권 다툼이 치열해짐에 따라, 생태계 조성이 핵심 과제로 부상하는 추세다. 고교 단계부터 차세대 기술을 다루고 실무형 인프라를 경험하게 하는 시스템이 필요한 상황이다. 이 가운데 로보락 한국 지사 로보락코리아가 청소년 로봇 인재 육성을 위한 지원에 나선다. 회사는 서울시교육청 진로직업교육과 취업지원팀이 주관하는 '제2회 서울 학생 로봇 대회(Seoul Student Robotics Competition, SSRC)'에 공식 후원사로 참여한다. 해당 대회는 고등학생이 학교·전공의 벽을 넘어 팀을 이루고, 로봇 기획·개발·브랜딩·홍보 등 프로젝트를 수행하는 교육 프로그램이다. 올해 대회에는 서울 지역 33개 고등학교에서 선발된 학생 273명이 12개 팀을 구성해 참가한다. 사측은 지난 8일 서울시교육청 대강당에서 열린 '펀딩 피칭(Funding Pitching)'
1295건. 국내 로봇 토털 솔루션 업체 브릴스가 지난 2020~2025년 수행한 로봇 프로젝트 숫자다. 매출·납품 실적만 남는다면 로봇 시스템통합(SI)은 프로젝트가 끝날 때마다 다시 출발해야 한다. 코스닥 입성을 앞둔 브릴스는 다른 답을 내놨다. 이들이 제시한 해법은 현장에서 얻은 경험을 ‘남기는’ 구조다. 제어·비전(Vision)·안전·공정 등 기술은 추후 재활용 가능한 모듈 형태로 두고, 작업 과정에서 발생하는 데이터는 피지컬 AI(Physical AI)의 학습 자산으로 전환해 나간다는 전략. 이러한 접근은 프로젝트 하나가 끝날 때마다 기술을 새로 만드는 대신, 이전의 현장 경험이 다음 로봇의 판단·행동을 고도화하는 재료로 이어지는 방식이다. 전진 브릴스 대표는 이제 그 축적의 범위를 인공지능(AI)까지 넓힌다고 공표했다. 원격 조작(Teleoperation)을 통해 작업 데이터를 확보하고, 모방 학습(Imitation Learning)과 온디바이스 AI(On-device AI)를 결합해 로봇이 현장을 인식·판단하는 수준까지 끌어올린다는 구상이다. 쉽게 말해, 사람이 로봇을 직접 조작하며 배운 작업 방식을 데이터로 남기고, AI가 이를 학습해 비슷한
현장 작업자가 로봇 앞으로 손을 뻗는다. 물건을 건네려는 걸까, 작업을 멈추라는 신호일까. 한 발 뒤로 물러섰다면 이동 경로를 비켜준 것인지, 로봇의 접근을 부담스러워한 것인지도 판단해야 한다. 사람에게는 자연스러운 몸짓이지만 로봇에게는 여러 답이 가능한 관측값이다. 앞선 1편에서 다룬 복원의 대상은 물리 세계였다. 한 장의 엑스레이와 제한된 카메라 영상에서 보이지 않는 구조를 추정하고, 가려진 물체와 공간을 다시 입체화하는 방법론이다. 이제 로봇이 다뤄야 할 대상이 물리 세계에서 사람으로 넘어오면 문제는 한층 복잡해진다. 형태·위치를 알아내는 것만으로는 다음 행동을 결정하기 어렵기 때문이다. 사람의 현재 상태는 하나의 센서에 온전히 나타나지 않는다. 표정·목소리·자세·시선 등은 서로 다른 단서를 제공하고, 심박·호흡 같은 생체신호는 겉으로 드러나지 않는 변화를 보여준다. 인공지능(AI)은 이렇게 흩어진 관측값을 함께 해석해 피로·주의도·감정·의도처럼 직접 측정하기 어려운 상태를 추정하는 방향으로 영역을 넓히고 있다. 이 변화는 피지컬 AI(Physical AI)가 인간 세상으로 들어가기 위해 풀어야 할 문제와 맞닿는다. 로봇·장비·설비가 사람을 피해 움직이
글로벌 방산 무인항공기(드론) 시장 성장에 따른 피지컬 AI(Physic AI) 기술 기업 가치 입증 평가 3개월 환매청구권 부여 통한 주주 가치 보호 전개 예고해 니어스랩이 지난 8월 3일부터 5거래일간 진행된 수요예측 결과를 발표했다. 이에 따르면, 최종 공모가를 희망 범위 최상단인 4만1200원으로 확정했다. 이번 수요예측에는 국내외 총 1795개 기관이 참여해 743.5대 1의 경쟁률을 기록한 것으로 알려졌다. 이 가운데 신청 물량의 98%가 밴드 상단 이상의 가격을 제시했다. 이에 따른 총 공모 금액은 약 375억 원이고, 상장 후 시가총액은 약 2380억 원 규모에 달할 전망이다. 니어스랩은 지난 2024년부터 방위 산업 분야로 영역을 확장했다. 여기에 직충돌형 고속 비행 드론 ‘카이든(KAiDEN)’과 군집 직충동형 드론 ‘자이든(XAiDEN)’ 등을 시장에 내놓을 바 있다. 이를 통해 싱가포르·아랍에미리트(UAE) 수출을 성사시켰다. 특히 올해 2분기에는 UAE 프로젝트 매출이 본격 가시화되면서 가결산 기준 매출액 약 169억 원, 영업이익 약 7억 원을 올리며 분기 흑자 전환에 성공했다. 이번 공모로 조달한 자금은 오는 2027년부터 단계적으
사용자 중심 개인정보 보호 체계 고도화 노린다 “로컬 데이터 처리 및 암호화·원격업데이트(OTA) 보안 강화...스마트홈 개인정보 유출 차단” 전 세계 스마트홈 기기 확산 동향에 따라 가전 로봇 내 데이터 보안과 개인정보 보호가 핵심 구매 요소이자 주요 브랜드 경쟁력으로 떠오르고 있다. 이러한 서비스 로봇은 카메라·센서를 통해 집 안 공간 정보와 생활 데이터를 수집하기 때문이다. 이는 보안 투명성과 사용자 주도 데이터 제어 권한 확보에 대한 시장 요구를 높이는 배경이다. 에코백스로보틱스(이하 에코백스)가 이러한 시장 요구에 대응해 '2026년 데이터 보안 혁신 계획'을 발표했다. 이번 계획은 사용자가 직접 확인하고 자율적으로 제어할 수 있는 보안 환경을 구축하는 데 목적을 둔다. 에코백스는 기기가 가정 내 로컬 네트워크에서 명령을 우선 처리하도록 아키텍처를 최적화해 불필요한 클라우드 데이터 전송을 차단한다는 방침이다. 또한 기기·클라우드 간 통신·저장 데이터의 암호화를 적용하고, 소프트웨어자재명세서(SBOM) 구축과 보안개발수명주기(SDL) 시범 적용을 마치는 등 소프트웨어 투명성을 끌어올릴 계획이다. 계획에 따르면 글로벌 법규 및 규제 대응도 강화한다. 실
KDB산업은행 리드 150억 원 규모 투자 유치...‘네이버 D2SF’ 후속 투자도 ‘시뮬레이션 준비(SimReady)’ 3차원 에셋(3D Asset) 기반 피지컬 AI(Physical AI) 시뮬레이션 데이터 병목 해소 ‘정조준’ 엔닷라이트가 150억 원 규모의 성장 동력을 확보했다. 이번 투자는 KDB산업은행이 주도했고, 기존 투자자인 네이버D2SF·IMM인베스트먼트·캡스톤파트너스가 후속 투자로 참여한 것으로 알려졌다. 여기에 NH벤처투자·스톤브릿지·아워크라우드(OurCrowd) 등이 신규 투자자로 대거 합류했다. 특히 네이버의 기술 스타트업 투자·육성 조직 네이버D2SF는 프리시리즈 A(Pre-series A), 시리즈 A(Series A)에 이어 세 번째 연속 투자를 단행한 바 있다. 엔닷라이트는 자체 개발한 인공지능(AI) 기반 3차원(3D) 컴퓨터지원설계(CAD) 솔루션 '트리닉스(TRINIX)'를 통해 3차원 에셋(3D Asset) 생성 과정을 지원하고 있다. 질량·마찰 등 물리 속성과 관절 구조, 충돌 범위를 반영한 '시뮬레이션 준비(SimReady)' 데이터를 자동 생성하는 기술이다. 이를 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 가
한국로봇산업진흥원·육군제2작전사령부, 국방 피지컬 AI 기반 로봇 전환(RX) 간담회 열어 “병력자원 감소 대응 및 군수·물류 보급 업무에 민간 로봇 기술 이식 추진” 인구 구조 변화로 인한 병력자원 감축과 군수 업무 환경 급변이 국방 분야에 새로운 전환점을 마련하고 있다. 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 '피지컬 AI(Physical AI)'와 로봇 기술을 국방 분야에 이식하기 위한 움직임이 본격화되는 것. 이 배경에서 한국로봇산업진흥원(KIRIA)과 육군 제2작전사령부가 이 같은 내용을 담은 간담회를 열었다. 국방 분야 피지컬 AI 기반 로봇 전환(RX) 확산 간담회는 지난 7일 KIRIA 본원에서 진행됐다. 이 자리는 글로벌 국방 트렌드 변화에 대응해 군수 물류·보급 현장에 민간 첨단 로봇 기술을 도입하기 위해 추진됐다. 피지컬 AI와 로봇 기술을 활용해 정량적 업무 효율 향상과 장병 안전을 도모하겠다는 것이다. 동시에 국방 현장에 필요한 로봇 수요를 발굴하고 민간 로봇 기술의 군 내 활용을 가속화하겠다는 메시지를 담고 있다. 양 기관은 군 환경 내 위험도가 높거나 반복 작업을 로봇으로 대체·보조함으로써 군수 업무의 효율성을 끌어올리고
산업통상부 국가기술표준원 산하 한국인정기구(KOLAS) 토크 분야 공인교정기관 지정 국제시험기관인정협력체(ILAC) 상호인정협정(MRA) 기반 해외 통용 국제공인교정성적서 발급도 에이엘로봇이 산업통상부 국가기술표준원 산하 한국인정기구(KOLAS)로부터 토크(Torque) 분야 공인교정기관 인증을 획득했다. 유효기간은 2026년 7월 29일부터 2030년 7월 28일까지다. KOLAS 공인교정기관은 산업통상부 국가기술표준원이 국제표준에 따라, 시험·교정기관의 품질경영시스템과 기술 역량을 평가해 인정하는 국가 제도다. 여기에 활용되는 국제표준은 국제표준화기구(ISO)·국제전기기술위원회(IEC) 주관 ‘ISO/IEC 17025’이다. 이는 시험·교정기관의 기술적 자격과 품질 관리에 관한 표준으로 알려졌다. 또한 ‘KS Q’도 고려되는데, 앞의 17025 표준을 우리나라 국가표준(KS)의 품질 분야(Q)로 들여와 등록했다는 의미다. 공인교정기관이 발급하는 교정성적서는 국가 측정표준과의 소급성을 유지해 산업 현장에서 측정기기의 정확도와 품질 신뢰성을 증명하는 핵심 척도가 된다. 특히 국제시험기관인정협력체(ILAC) 상호인정협정(MRA)에 의해 해외 주요국에서도 별도
‘160억 원 규모’ 미켈로로보틱스 인수합병(M&A) 계약 체결 숙련공 손재주(Dexterity) 학습 및 다종·이기종 로봇 통합 제어 기술 확보 노린다 국내 핀테크 기술 업체 핑거가 로봇 지능화 스타트업 미켈로로보틱스를 160억 원에 인수하며 피지컬 AI(Physical AI) 시장 진출을 공식화했다. 이번 계약은 박장준 미켈로로보틱스 대표 등의 구주 50만 주를 매입하는 방식으로 진행됐다. 특히 피인수사 핵심 인력 세 명은 책임 경영을 위해 60억 원을 핑거에 재투자하고, 3년간의 보호예수(Lockup) 조건을 설정했다. 미켈로로보틱스는 지난 2022년 출범 이후 숙련공의 섬세한 손재주(Dexterity) 데이터를 학습해 로봇 동작으로 재현하는 기술을 내재화했다. 숙련공 동작 재현 및 다종·이기종 로봇 제어 기술 '미켈로 모션(Michelo-Motion)'과 표면·공간 상태 시각 인지 기술 '미켈로 비전(Michelo-Vision)'을 중심으로 공정 자동화를 구현하는 중이다. 사측은 이들 기술에 대해, 서로 다른 브랜드의 로봇 하드웨어를 단일 플랫폼에서 제어하는 노코드(No-code) 환경을 제공한다고 밝힌 바 있다. 핑거는 이번 인수합병(M&am
엔비디아(NVIDIA) 글로벌 스타트업 지원 프로그램 ‘엔비디아 인셉션(NVIDIA Inception)’ 멤버로 생체모방형 사족 보행 로봇 플랫폼 고도화 의지 강화학습(Reinforcement Learning) 기반 멀티모달(Multimodal) 피지컬 AI(Physical AI) 비전 공개도 알지에이로보틱스가 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 스타트업 지원 프로그램 ‘엔비디아 인셉션(NVIDIA Inception)’ 생태계에 합류하게 됐다. 이 프로그램은 인공지능(AI)·로보틱스·데이터 등 분야의 혁신 스타트업을 발굴하는 정책이다. 글로벌 AI 생태계 편입을 지원하는 이 프로젝트는 참여 업체에 ▲그래픽처리장치(GPU) 가속 컴퓨팅 자원 ▲‘엔비디아 아이작 심(NVIDIA Isaac Sim)’, ‘엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)’ 등시뮬레이션 플랫폼 연동 ▲글로벌 투자자·파트너 네트워크 구축 등을 제공한다. 이로써 피지컬 AI(Physical AI) 기반 로봇의 기술 검증·고도화를 가속화하는 데 기여한다. 회사는 이번 선정을 계기로 가속 컴퓨팅 기술 및 글로벌 네트워크를 지원받아 차세대 피지컬 AI 플랫폼 개발에 속도를 낼
휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 손재주(Dexterity) 평가 벤치마크 '덱스벤치(DexBench)' 고도화 추진한다 국내 시뮬레이션·로보틱스 3사와 업무협약(MOU) 리얼월드(RLWRLD)가 국내 시뮬레이션·로보틱스 스타트업과 손잡았다. 합성 데이터(Synthetic Data) 기술 업체 ‘피직스심랩’, 시뮬레이션 및 물리 데이터 레이어 기술 업체 ‘스페이스에이아이’, 3차원(3D) 데이터 인프라 업체 ‘엔닷라이트’ 등과 로봇 손재주(Dexterity) 분야 글로벌 표준을 만들기 위한 협력 체계를 구축한 것. 이번 협력은 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)와 함께 개발 중인 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 손재주 평가 벤치마크 ‘덱스벤치(DexBench)’를 고도화하기 위해 추진됐다. 이는 실제 산업 현장에서 로봇이 사람처럼 손을 사용해 복잡한 과제를 수행할 수 있는지를 시뮬레이션 및 실물 환경에서 검증하는 오픈소스 프로젝트다. 회사는 3개 업체와 함께 3D 에셋(Asset), 물리 기반 데이터, 시뮬레이션 검증 체계 등을 고도화할 방침이다. 이 가운데 자체 개발 로봇 파운데이션 모델(RFM) ‘알엘디엑스-1(RLDX
과학기술정보통신부 추진 ‘국산 AI 반도체 기반 실증·확산 사업’ 개념증명(PoC) 수행기관 낙점돼 신경망처리장치(NPU) 반도체와 시각·언어·행동(VLA) 모델 결합한 이동형 양팔 로봇 개발·실증 착수 나우로보틱스가 과학기술정보통신부 주관 ‘국산 AI 반도체 기반 실증·확산 사업’의 피지컬 AI(Physical AI) 신규 실증 과제 수행기관으로 선정됐다. 총 24억 원 규모의 사업비를 투입해 이동형 양팔 로봇 기반 산업용 휴머노이드 개발·실증(Pilot)을 추진한다. 이 과제는 인공지능 전환(AX) 디바이스 및 인공지능(AI) 응용 제품 상용화 국책 프로젝트다. 지난 7월부터 오는 2027년 12월까지 진행되는 이번 과제는 국산 신경망처리장치(NPU) 반도체와 시각·언어·행동을 통합 제어하는 국산 시각·언어·행동(VLA) 모델을 결합하는 것을 목표로 한다. 이로써 실제 현장 환경을 스스로 인지·판단하고 움직이는 산업용 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)을 개발·검증하는 데 목적이 있다. 특히 피킹·정렬·이송 등 제조·물류 현장 내 복합 작업을 자율화하는 것이 핵심이다. 이를 통해 국산 AI 반도체와 로봇 기술의 융합 생태계를 조성하고, 산업용 피
로봇은 눈앞의 현실을 전부 보지 못한다. 카메라 시야 뒤에 가려진 물체, 조명에 따라 달라지는 표면, 반사광·먼지, 센서가 놓친 깊이 정보 등은 실제 작업 공간 곳곳에 빈틈을 만든다. 사람에게는 익숙한 환경도 로봇에게는 일부만 관측되는 이유다. 이러면 보이는 정보만 믿고 움직이는 로봇이 예측하지 못한 충돌이나 작업 실패를 일으키기 쉽다. 그동안 피지컬 AI(Physical AI) 논의는 현실 데이터를 모으고, 가상 환경에서 학습한 후, 인공지능(AI)의 판단을 로봇 제어와 작업 동작으로 구현하는 과정에 집중됐다. 그러나 이러한 학습·제어에 앞서 해결해야 할 문제가 있다. 센서에 들어온 정보부터 불완전하다면, 로봇은 무엇을 현실로 받아들여야 하는가. 가려진 물체의 전체 형상·표면, 주변 장애물, 다각적인 환경 변화 등을 복원하지 못하면 정교한 학습·제어도 불완전한 현실 위에서 이뤄질 수밖에 없다는 지적이 나온다. 쉽게 말해, 눈이 멀고 왜곡된 상태에서는 아무리 뛰어난 두뇌와 손발을 가졌어도 제대로 된 판단과 동작을 기대하기 힘들다는 의미다. 이 빈틈을 채우는 AI 기반 복원 기술을 묶어 부르면 ‘복원형 AI’다. 이는 저화질 의료 영상에서 신체 내부 구조를 구
[헬로스톡] 9/14 주목할 종목 : GS리테일·삼성에스디에스·오리온·아모레퍼시픽
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