‘2026 부산로봇기술산업전시회(Korea AI Robot Technology Exhibition in Busan 2026, 부산로봇엑스포)’가 지난 1일부터 사흘간 부산 해운대구 소재 전시장 벡스코 제2전시장에서 개막했다. 올해 행사는 ‘2026 오토매뉴팩(AUTOMANUFAC 2026)’, ‘2026 빅테크쇼(BIG TECH SHOW 2026)’와 함께 열려, 로보틱스·자동화·모빌리티 등 다양한 산업 기술을 한 공간에 배치했다. 엑스포 현장에서 인상적인 부분은 로봇의 다양한 형태(Form-factor)다. 인간을 모사흔 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), 네 발로 걷는 사족 보행 로봇, 작업자 팔과 함께 움직이는 로봇 팔(Robot Arm), 물건을 나르는 자율주행로봇(AMR), 하늘을 이동하는 이송 무인항공기(드론) 등이다. 로봇이 하나의 장비군으로 소개되는 것보다, 작업 환경에 맞는 몸체를 찾아가는 흐름이다. 특히 현장 적용성에 초점을 맞춘 부분이 참관객의 이목을 끌었다. 휴머노이드가 상용화되기 전 로봇 팔 단위에서 동작과 데이터를 검증하는 과정, 여러 대의 AMR을 관제하고 작업을 할당하는 시스템, 드론 배송 실증(Pilot)을 통해 외부
로봇은 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 몸에 새기는 대표적인 실전형 기체로 각광받고 있다. 그렇다고 해서 로봇이 피지컬 AI를 대변하는 전부는 아니다. 단편적인 기체 구동을 보여주는 것만으로는 더 이상 ‘로봇 강국’의 지위를 담보할 수 없다는 뜻이다. 이제는 ‘데이터 자산화’와 ‘에지 컴퓨팅(Edge Computing) 기반 추론’, ‘현장 실증(Pilot)’과 ‘실행 체계’가 함께 돌아가야 하는 방정식의 영역으로 진입했다. 이때 피지컬 AI는 인공지능(AI)이 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비·시스템이 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 기술 방법론이라는 게 이론적 정의다. 쉽게 말해 AI가 물리 환경 속 하드웨어와 결합하는 기술이다. 그러나 산업 현장에서의 이 개념은 더 구체적이다. ▲로봇 팔(Robot Arm) 움직임 ▲공장 속 예외 상황 ▲에지단 추론 성능 ▲분야(Domain)별 실증 환경 ▲공공 수요 및 판로 개척 등과 연결돼야 제대로 작동한다는 시각이다. 지난 24일 서울 영등포구 소재 국회의사당에서 전개된 ‘피지컬 AI 프론티어 강국 신기술 전략 포럼’은 해당 복합 방정식을 한 테이블에 올린 자
제조 현장의 자동화(Automation) 경쟁은 더 이상 설치된 설비의 수량으로 평가되지 않는다. 현재 산업계가 주목하는 핵심 지표는 ▲공정이 얼마나 오래 멈추지 않고 지속되는지 ▲예외 상황 발생 시 대응 속도가 얼마나 신속한지 ▲반복 작업과 검사·이송·복귀가 얼마나 자연스럽게 선순환되는지에 있다. 국제로봇연맹(IFR)의 데이터에 따르면, 지난 2024년 전 세계 공장에서 가동 중인 산업용 로봇은 466만4000대에 이르렀으며, 신규 설치 대수는 4년 연속 50만 대를 돌파했다. 이렇게 자동화의 양적 확대가 지속되는 가운데, 현시점 제조 경쟁력의 기준은 운영의 연속성(Continuity)·자율성(Autonomy)을 어떻게 확보하지가 관건인 모양새다. 국내 제조업 역시 이러한 구조적 변화의 중심에 서 있다. 정부 발표에서는 지난해 상반기 기준 사업체 부족 인원은 46만9000명에 달한다. 반복적이고 위험한 작업을 대체할 설비, 설비 간 간극을 메우는 이동형 자동화, 검사와 재투입 등 라인 주변의 보조 작업까지 보조할 수 있는 시스템에 대한 갈증이 커지는 배경이다. 세계경제포럼(WEF) 또한 자동화 하드웨어, 인공지능(AI), 비전(Vision) 시스템의 결합이
최근 제조·물류 현장의 경쟁은 자동화 설비의 도입 숫자로 판단되지 않는다. 센서와 장비는 한층 촘촘해졌고 데이터도 이전보다 훨씬 많이 쌓이는 상황이다. 하지만 현장에서는 이 다음 단계로의 전진을 원한다. 측정된 정보가 얼마나 빠르게 판단으로 이어지는지, 그 판단이 로봇·설비의 동작으로 얼마나 자연스럽게 연결되는지, 예외 상황이 발생했을 때 공정과 물류 흐름이 얼마나 빨리 다시 안정되는지가 새 경쟁력으로 떠올랐다. 이 같은 흐름은 공장을 보는 시선을 ‘도입’에서 ‘운영’으로 옮겨 놓고 있다. 개별 장비의 성능을 높이는 데 머물던 방식으로는 공급망 변동성, 에너지 부담, 안전과 품질, 인력 공백이 한꺼번에 겹치는 현장을 감당하기 어렵기 때문이다. 지난 4일 열린 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Automation World 2026, AW 2026)’은 이런 변화 속에서 자율성(Autonomy)·지속가능성(Sustainability)의 동력을 내세우며, 로보틱스·소프트웨어·물류·비전·제어 등 기술이 하나의 운영 체계로 이어지는 장면을 전시장 전면에 펼쳐 보였다. 겉으로 화려하게 보이지는 않지만, 로봇의 완성도를 좌우하는 로보틱스 기술을 조명한다. 물체를 다루는
엠아이큐브솔루션, AI 솔루션 기반 자율제조 달성 방법론 공유해 AI 통한 품질 최적화, 예지 보전, 이상 탐지 혁신법 강조 “제조 공정 전주기서 AI 기반 자율제조로 트렌드 변하고 있어” 소프트웨어 정의 기술(Software Defined Everything 이하 SDx)이 다양한 산업 분야에서 조명받고 있다. SDx는 소프트웨어를 중심으로 모든 시스템 요소가 제어·운영·작동되는 개념이다. 스마트폰으로 예를 들면, 기기 교체 없이 애플리케이션 업데이트만으로 새로운 기능을 지속 창출하는 것과 유사한 시스템이다. 제조업에서는 큰 범주로 ‘소프트웨어 정의 제조(Software Defined Manufacturing)’가 떠오르고 있다. 이 안에는 ‘소프트웨어 정의 공장(SDF)’·‘소프트웨어 정의 공급망(SDS)’·‘소프트웨어 정의 자동화(SDA)’ 등 세부 SDx 요소가 포함된다. 이 중 SDF는 소프트웨어가 공장 내 모든 인프라를 관장하는 기술이다. 소프트웨어 기반으로, 인공지능(AI)·사물인터넷(IoT)·클라우드·빅데이터·디지털 트윈 등 차세대 기술 활용이 가능하다. 이를 통해 자동화 요소 강화, 비용 절감, 효율성 향상, 수율·생산성 최적화, 인프라 유연
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UPDATE: 2026년 07월 10일 19시 20분
