자동화 설비가 늘어도 공정과 공정 사이에는 여전히 작업자가 필요하다. 산업용 로봇, 협동 로봇(코봇) 등과 같은 기존 고정형 로봇은 자신이 배치된 자리에서 작업하고, 자율주행로봇(AMR)은 정해진 목적지까지 물건을 나른다. 그러나 물건을 꺼내 다음 설비·공정으로 넘기고, 버튼을 누른 후, 다른 작업으로 이어주는 구간은 다시 작업자의 몫이 된다. 국내 로봇 플랫폼 업체 뉴빌리티가 자사 자율주행로봇(AMR) ‘뉴비(Neubi)’를 실제 현장에 투입하며 마주한 한계도 여기서 시작됐다. 이동만으로는 하나의 업무를 끝까지 완결하기 어려웠다는 게 사측의 분석이다. 지난 29일 공개된 상체형 양팔 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 플랫폼 ‘빌리(Billi)’는 이 빈칸을 겨냥한다. 실제로 이날 빌리는 작업 지점까지 이동한 뒤 선반 앞에 멈췄다. 곧바로 팔을 내미는 대신 작업 위치를 잡고 상체·팔을 움직여 물체를 처리했다. 작업을 마친 뒤에는 양팔을 몸쪽으로 접고 상체를 낮춰 다시 이동 가능한 자세로 전환했다. 이동·접근·조작·적재를 따로 떼지 않고 잇는 과정이다. 두 다리 대신 바퀴(Wheel)를 달고, 높낮이를 조절하는 상체와 360° 회전 구조, 양팔과 모
‘제21회 국제로봇산업대전(ROBOT WORLD)’서 각 로봇 폼팩터(Form-factor) 실증(Pilot) 예고 인천광역시 연수구 송도 소재 생산 시설 규모 확장도...“휴머노이드 설계·검증·제조 내재화 거점 구축” 브릴스가 피지컬 AI(Physical AI) 기반 기술 공개와 사업화 계획을 동시에 꺼냈다. ‘제21회 국제로봇산업대전(ROBOT WORLD 이하 로보월드)’에서는 차세대 로봇 기술과 산업 현장 적용 역량을 강조한다. 이후 인천광역시 연수구 송도 소재에 구축될 휴머노이드센터를 중심으로 연구·검증·제조 기반을 확장한다. 이들의 궁극적 목표는 피지컬 AI 기법이 녹아든 로봇의 양산 체계 구축이다. 브릴스는 장기적으로 자동화 수준을 높인 차세대 생산 체계까지 확장할 계획이다. ‘말귀 알아듣는 로봇’ 전면에...VLA·RFM·SDR이 펼쳐진다 오는 11월 전시장에 꺼내놓을 것은 시각-언어-행동 모델(Vision-Language-Action, VLA), 로봇 파운데이션 모델(Robot Foundation Model, RFM), 소프트웨어 정의 로보틱스(Software-Defined Robotics, SDR)다. 이 기술의 다음 행선지는 인천 송도다.
공모주 일반 청약 증거금 4조9031억 원 모집...경쟁률 1676.26대 1 기관 의무보유확약 21.75% 확보 바탕 상장 직후 유통 가능 물량 21% 축소 “피지컬 AI(Physical AI) 및 온디바이스(On-device) 로봇 모듈화 기술력 입증할 것” 브릴스가 이달 17일부터 양일간 진행한 일반투자자 대상 공모주 청약에서 1676.26대 1의 경쟁률을 기록했다. 이로써 총 4조9031억 원의 청약 증거금을 끌어모았다. 이번 청약은 총 11만3800건의 신청과 5억287만8630주의 주문이 접수됐다. 여기에 앞서 기관투자자 대상 수요예측을 통해 확정된 공모가 1만9500원을 바탕으로, 오는 10월 1일 코스닥 시장에 상장한다. 브릴스는 로봇 시스템 설계부터 소프트웨어 개발, 제작, 사후관리 등을 내재화한 로봇 모듈화 솔루션 역량을 갖추고 있다. 산업용 로봇, 협동 로봇(코봇), 자율주행로봇(AMR) 등으로 구성된 '브릴스 로봇 시리즈(BRS)'를 보유했다. 그동안 현대자동차·HD현대중공업·SK에코플랜트·LG CNS 등 업체에 정밀 검사·물류 안전 솔루션을 공급해 왔다. 이와 함께 전략적·재무적 투자자로부터 누적 402억 원의 투자를 유치한 바 있다.
온디바이스(On-device) 피지컬 AI(Physical AI) 신사업 본격화 시각·언어·행동 모델(VLA) 및 로봇 파운데이션 모델(RFM) 고도화한다 “국산 신경망처리장치(NPU) 탑재...전용 데이터센터 구축으로 로봇 지능화 추진” 브릴스가 로봇 파운데이션 모델(RFM) 기반 차세대 온디바이스(On-device) 기술을 앞세워 피지컬 AI(Physical AI) 확장을 본격화했다. 이들이 겨냥하는 해당 로드맵은 외부 클라우드 연결 없이 로봇 몸체에 신경망처리장치(NPU) 반도체를 직접 탑재하는 것이다. 이를 통해 시각·언어·행동 모델(Vision-Language-Action Model, VLA)를 실시간 구동하는 구조를 만들겠다는 포부다. 구체적으로, 로봇이 작업자의 자연어(Natural Language) 지시를 스스로 이해하고 현장 시각 정보를 물리 행동으로 동기화하겠다는 말이다. 이로써 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)부터 사족 보행 로봇까지 아우르는 범용 자율 제어 체계를 완성하겠다는 구상이다. 이를 위해 브릴스는 완성차 제조 현장에서 자율주행로봇(AMR) 위에 로봇 팔(Robot Arm)이 장착된 자율이동조작로봇(AMMR), 즉 모바
챗GPT(ChatGPT)가 인공지능(AI)을 사용자 화면(UI)에서 체감케했다면, 피지컬 AI(Physical AI)는 그 지능을 현실 세계로 구현하는 기술 방법론이다. 기존 AI가 텍스트·이미지를 만드는 이른바 생성형 AI(Generative AI)라면, 피지컬 AI는 카메라·센서로 실제 환경을 읽는다. 물리 법칙과 상황을 파악해 다음 동작을 예측하고, 로봇·설비·모빌리티 등 하드웨어를 직접 제어하는 차세대 기술 체계인 것. 현시점 글로벌 로봇 분야에서 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)이 피지컬 AI의 대표 격으로 주목받지만, 핵심은 대상을 가리지 않는다는 점이다. 제조 장비, 물류 시스템, 자동차, 농기계, 무인항공기(드론) 등 실제 환경에서 스스로 판단하고 움직이는 시스템 전반으로 확장하고 있다. 이러한 피지컬 AI는 갑자기 나타난 기술 개념이 아니다. 로보틱스(Robotics), 컴퓨터 비전(Computer Vision), 강화학습(Reinforcement Learning), 제어공학(Control Engineering), 체화 AI(Embodied AI) 등 다양한 분야가 오랫동안 쌓아온 결과다. 달라진 건 이 기술들이 통합돼 활용된다는
엔비디아 RFM ‘엔비디아 아이작 그루트(NVIDIA Isaac GR00T)’ 기반 차세대 이족 보행 휴머노이드 로봇 공동 개발 LG그룹·엔비디아이 피지컬 AI(Physical AI) 및 지능형 인프라 시장을 주도하기 위해 기술 동맹을 맺었다. 양사는 엔비디아의 범용 로봇 파운데이션 모델(RFM) ‘엔비디아 아이작 그루트(NVIDIA Isaac GR00T)’를 적용한 차세대 이족 보행 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)을 공동 개발하기로 했다. 이 기체는 내년 1분기에 정식 공개될 예정이다. 이들은 미국 캘리포니아 주 산타클라라에 있는 엔비디아 본사에서 이 같은 내용의 업무협약(MOU)을 체결했다. 현장에는 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 최고경영책임자(CEO)와 구광모 LG그룹 대표가 참석했다. 양측은 이번 협업을 통해 로보틱스, AI 팩토리, 미래 모빌리티 등 3대 핵심 분야에서 실질적인 사업 실행 단계에 돌입한다. 구 대표는 "양사의 협력으로 피지컬 AI와 AI 팩토리 분야의 지향점이 한층 명확해졌다"며 "글로벌 시장을 선도하는 고도화된 레퍼런스를 확보해 산업 전반의 AI 혁신을 이끌어가겠다"고 강조했다. 로보틱스 분야에서는 컴퓨팅
멋쟁이사자처럼-오픈그래프랩스, 피지컬 AI 데이터 사업 공동 추진한다 “국내 제조 현장 및 베트남 중심 표준 오퍼레이터 양성·데이터 수집 파이프라인 구축” 국내 인공지능(AI) 교육 플랫폼 업체 멋쟁이사자처럼이 로봇 학습 데이터 기술 업체 오픈그래프랩스와 손잡았다. 이들은 피지컬 AI(Physical AI) 데이터 사업에 진출하기로 했다. 양사는 ▲피지컬 AI 데이터 오퍼레이터 양성 ▲제조 현장 데이터 수집 ▲베트남 현지 오퍼레이터 양성 및 데이터 수집 등에 힘을 합친다. 이번 협약에 따라 오픈그래프랩스는 데이터 수집 장비와 품질 표준 기준을 제공하고, 멋쟁이사자처럼은 전문 인력 교육과 현장 운영 전반을 전담한다. 두 회사는 비전(Vision) 장비, 촉각 글러브, 모션 캡처 수트를 비롯해, 로봇 학습용 그리퍼(Gripper)인 UMI(Universal Manipulation Interface) 등 로봇 머리·손목에 착용하는 장비를 동원한다. 이를 통해 포장·조립·검수 등 반복 수작업 공정을 중심으로 제조 현장 데이터를 수집한다. 이 가운데 멋쟁이사자처럼은 자사 교육 인프라를 활용해 데이터 수집 전문 오퍼레이터를 육성한다. 이후 이들을 현장에 투입하고, 이미
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
2026년 상반기 매출 2조8358억 원, 영업이익 2221억 원 기록 “전년 대비 견조한 성장세 지속” 인공지능(AI)·클라우드 매출 비중 59%...하이퍼스케일 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업이 주효 LG CNS가 올 상반기 매출 2조8358억 원, 영업이익 2221억 원을 달성했다고 밝혔다. 이는 전년 동기 대비 각각 6.1·1.1% 증가한 수치다. 전 사업 분야에서 그룹 계열사 외 대외 고객 대상 매출 비중이 고르게 늘어난 점이 이번 성장의 주요 원인으로 꼽힌다. 사측의 이번 실적 성장 중심에는 인공지능(AI)·클라우드 사업이 꼽힌다. 실제로 해당 분야 상반기 매출은 전년 동기 대비 5.1% 증가한 1조6714억 원을 기록하며 전체 매출의 약 59%를 차지했다. 특히 클라우드 부문에서는 삼송·죽전 등 경기 소재 하이퍼스케일 AI 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 프로젝트를 잇달아 수주하며, 상반기만 1조 원 이상의 신규 수주를 확보했다. 이 밖에 인도네시아 소재 해외 첫 AI 데이터센터 사업장 완공을 앞두고 있다. 또한 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU) 등 컴퓨팅 자원을 구독 형태로 제공하는 ‘XPU웍스(XPUWorks)’ 플랫
씨메스로보틱스, SK텔레콤 주관 피지컬 AI 로보틱스 간담회 참석...산업 협력 방안 논의 현장 데이터 기반 로봇 학습용 데이터 구축 및 산업 현장 개념증명(PoC) 추진 예고 씨메스로보틱스가 지난 30일 SK그룹 임직원이 모인 ‘피지컬 AI·로보틱스 스타트업 간담회’에 참석했다. 이 자리에서 산업용 피지컬 AI(Physical AI) 기술과 로보틱스 생태계 협력 방안을 논의했다. 이번 간담회는 SK텔레콤이 국내 피지컬 AI 분야 산업 생태계와의 협력 체계를 구축하기 위해 마련했다. 현장에는 SK텔레콤, SK그룹 AI위원회, SK하이닉스, SK AX 등 주요 계열사 임원진과 피지컬 AI 및 로보틱스 스타트업 관계자가 대거 참석했다. 이들은 제조·물류·서비스 등 다양한 산업 분야의 피지컬 AI 동향을 공유했다. 또한 인공지능(AI) 반도체, AI 데이터센터, 디지털 트윈(Digital Twin), 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등 인프라 자원과 로보틱스 기술을 연계하는 협력 방안을 다각도로 논의했다. 씨메스로보틱스는 3차원(3D) 비전(Vision) 기술과 AI 기반 로봇 동작 생성 기술을 앞세워, 제조·물류 현장의 비정형 작업 자동화에 기여한 점을 강조한다.
씨메스로보틱스·엔씨에이아이, 피지컬 AI(Physical AI) 공동 연구개발(R&D) ‘맞손’ 3차원(3D) 비전(Vision) 및 로봇 정밀 제어 데이터와 가상 환경 월드 모델(World Model) 기술 결합 씨메스로보틱스와 엔씨의 인공지능(AI) 자회사 엔씨에이아이가 각 산업 현장 맞춤형 로보틱스 기술 개발에 나선다. 이들은 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 '피지컬 AI(Physical AI)' 기반 기술을 로봇에 이식하는 작업을 공동으로 전개하기로 했다. 이 과정에서 물류·제조 현장 내 비정형 공정 자동화에 기여한 씨메스로보틱스의 현장 운용 데이터가 활용될 예정이다. 여기에 엔씨에이아이의 월드 모델(World Model)과 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등 역량이 융합된다. 특히 양사는 씨메스로보틱스가 가진 비전 파운데이션 모델(VFM)과 로봇 정밀 제어 데이터 파이프라인을 엔씨에이아이의 가상 시뮬레이션 환경과 연동한다. 이로써 피지컬 AI 구현의 고질적 난제였던 학습 데이터 부족 문제를 완화하겠다는 입장이다. 현장 데이터 수집부터 가상 학습, 실전 적용으로 이어지는 선순환 생태계 구현이 이들의 목표다. 이성호 씨메스로보틱스
‘시그라프 2026(SIGGRAPH 2026)’서 논문 21편 및 핵심 소스 코드·모델 공식 공개해 로봇 운동 제어 파운데이션 모델 제시 엔비디아가 컴퓨터 그래픽 콘퍼런스 '시그라프 2026(Special Interest Group on Computer Graphics and Interactive Techniques 2026, SIGGRAPH 2026)'에서 현실적으로 동작하고 실시간으로 반응하는 가상 환경 기반 연구 성과를 공개했다. 시그라프는 글로벌 컴퓨터 그래픽스 및 상호작용 기술 학술대회다. 인공지능(AI)·그래픽스 분야에서 최첨단 3차원(3D) 렌더링 기술과 컴퓨터 비전 연구 과정·결과 등을 공유하는 자리다. 최근에는 정밀한 물리 엔진 시뮬레이션을 기반으로 한 피지컬 AI(Physical AI) 및 차세대 로봇 운동 제어 기술의 연구 성과가 대거 공개되고 있다. 엔비디아는 이번 콘퍼런스에서 기술 논문 21편을 공론화했다. 이는 가상 환경 생성과 현실 세계 머신 훈련을 동시 구동하는 실시간 시스템이다. 여기에 관련 코드·모델도 함께 공개했다. 특히 실시간 모션 모델 '모션브릭스(MotionBricks)'를 선보였는데, 현장에서는 시중 휴머노이드 로봇(
인공지능(AI) 산업의 기술 판도가 흔들리는 양상이다. 모델 크기와 추론 속도를 주요 경쟁 요소로 삼았던 기존 트렌드가 전환되는 모습. 이제 시장은 기업 업무를 대행하는 '에이전트(Agent)', 토큰(Token)을 생산하는 'AI 공장(AI Factory)', 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’로 향하는 모양새다. 데이터센터 역시 단순한 서버의 집합체에서 벗어나 전력·냉각·네트워크·보관소·보안·소프트웨어등을 통합 설계하는 인프라로 진화하는 추세다. 이 가운데 토큰은 생성형 AI(Generative AI)가 텍스트·명령을 처리하고 결과를 출력할 때 사용하는 기본 단위다. 컴퓨터는 사람처럼 문장 전체를 한 번에 이해하지 못하고, 글자를 잘게 쪼개서 인식한다. 쉽게 말해, 토큰은 그 쪼개진 글자 한 조각 한 조각을 뜻하는 것이다. 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 수장 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영책임자(CEO)는 AI 팩토리를 토큰을 생산하는 시설로 규정하며, 컴퓨팅 성능을 수익 구조와 직접 연결했다. 그에 따르면, 에이전트는 이 패러다임 전환의 핵심 근간이다. 단순 답변 생성 프
가상 환경의 ‘연산 자원’과 데이터 보관소에 머물던 ‘클라우드’가 공장의 로봇·설비·장비 구동 운영 인프라로 확장되고 있다. 과거 전산 인프라 확보에 치중했던 클라우드의 역할이 데이터 수집, 모델 학습, 시뮬레이션 검증, 실시간 제어·관제를 관통하는 ‘현장 구동 인프라’로 체질을 바꾸면서다. 사용자 화면(UI) 속 디지털 연산이 로봇 궤적·속도, 물류 동선, 순찰 장비 이상 감지 등 비정형적 물리 환경과 실시간으로 동기화되는 패러다임 전환이 이뤄지는 양상이다. 이러한 변화의 최전선에 놓인 현실 인프라가 로봇이다. 이 가운데 공간 데이터 확보, 기체 학습, 시뮬레이션 검증까지 로봇 고도화에 필요한 워크플로가 클라우드 인프라 위에서 활약을 앞두고 있다. 구동 후 발생하는 위치·영상·상태 등 정보가 클라우드로 끊임없이 되돌아오기 때문이다. 앞으로의 로봇 성능은 데이터를 정제하고 다종·이기종 기체를 실시간 제어하며 관리·통제하는 '클라우드 관리 체계'에서 결정될 전망이다. 이 때문에 로봇 도입을 위한 의문도 바뀌고 있다. 어떤 기체를 들여올 것인가에 앞서, 학습·검증·운영 전반을 아우르는 관리 인프라를 어떻게 구축할 것인가가 선행 과제다. 실제 현장에는 사람, 장애
마이크는 사람 손을 거치지 않았다. 로봇이 단상 앞으로 미끄러지듯 이동해 연사에게 마이크를 건넸다. 이 장면은 쇼케이스·데모 무대에 특화된 로봇의 유연함을 뽐내는 시연이 아니었다. 로봇은 전시장 한구석을 차지한 정적인 기계가 아니라, 업무 흐름 속에 실시간으로 개입하는 실행 주체라는 사실을 보여준 선언적 장치였다. 로봇이 각종 현장 내 '디지털 인력'으로 신분이 바뀐 순간이다. 국내 디지털 전환(DX) 기술 업체 LG CNS가 새로 설계한 로보틱스 전환(Robotics Transformation 이하 RX)의 초점은 로봇 한 대의 물리적 성능보다 높은 가치다. 대신 로봇을 ▲가르치고 ▲검증하고 ▲배치하며 ▲실전 운영하는 과정의 ‘지능적 지휘 체계’에 무게를 둔 모양새다. 현신균 사장은 “차세대 산업 현장의 성과는 로봇 하드웨어만으로 결정되지 않는다”며 “로봇이 실제 업무의 맥락을 이해하고 얼마나 안정적으로 그 임무를 완수하느냐에 달려 있다”고 짚었다. 하드웨어가 아닌 '운영 시스템'이 RX의 본질이라는 지적이다. 그동안 로봇 산업은 걷고, 들고, 춤추는 ‘쇼’를 통해 존재감을 증명해 왔다. 하지만 현장의 요구는 이제 냉혹한 단계로 진입했다. 로봇이 작업을 배
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