지멘스는 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2026에서 대규모 산업용 메타버스 환경을 구축할 수 있는 신규 소프트웨어 솔루션 ‘디지털트윈 컴포저’(Digital Twin Composer)를 공개했다. 이 솔루션은 산업용 AI와 시뮬레이션, 실시간 물리 데이터를 결합해 기업이 가상 환경에서 신속하고 대규모의 의사결정을 내릴 수 있도록 지원한다. 디지털트윈 컴포저는 지멘스의 디지털 트윈 포트폴리오에서 생성된 2D·3D 디지털 트윈 데이터를 물리적 실시간 정보와 결합하고, 엔비디아의 엔비디아 옴니버스 라이브러리를 활용해 안전하고 관리 가능한 실시간 포토리얼리스틱 시각 환경을 구현한다. 이를 통해 기업은 제품과 공정, 설비 전반의 수명 주기에 걸쳐 가상 데이터와 물리 데이터를 통합한 글로벌 환경을 빠르게 구축·유지할 수 있다. 이 솔루션은 실제 환경을 반영한 상태에서 제품과 공정, 공장을 시각화하고 상호작용하며 반복 검증할 수 있도록 상황별 실시간 인사이트를 제공한다. 최신 스마트폰부터 대형 조선소의 유조선 탱커, 자율주행 전기차, 그린필드·브라운필드 부지에 조성되는 AI 공장까지 폭넓은 산업 분야에 적용 가능하다. 지멘스는 펩시코와 함께 미국 내 주요 제조·물류
생성형 AI 스타트업 포티투마루가 ‘2026 Emerging AI+X Top 100’에 선정되며, 대한민국 미래 AI를 이끌 100대 기업으로 6년 연속 이름을 올렸다. 포티투마루는 AI 기술과 산업을 결합한 융합 경쟁력을 바탕으로, 급변하는 AI 시장 환경 속에서도 흔들림 없는 기술 리더십을 재확인했다. ‘Emerging AI+X Top 100’은 AI 기술을 다양한 산업(X)에 접목해 미래 혁신을 주도할 기업을 발굴하는 프로젝트로, 올해는 약 3,000여 개 기업을 대상으로 엄격한 심사가 이뤄졌다. 주관 기관은 정량 지표와 정성 평가를 종합해 최종 100개 기업을 선정했으며, 포티투마루는 산업 간 경계를 넘나드는 융합 산업 부문에서 자연어 처리 기반 AI 플랫폼 대표 기업으로 선정됐다. 포티투마루가 높은 평가를 받은 배경에는 ‘실용주의 AI’ 전략이 있다. 단순한 기술 시연이나 모델 규모 경쟁이 아닌, 실제 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 AI를 구현해온 점이 강점으로 꼽힌다. 포티투마루는 초거대 언어모델의 한계로 지적돼 온 환각 현상을 검색증강생성 기술인 RAG42와 인공지능 독해 기술 MRC42를 통해 구조적으로 완화했다. 아울러 전문 산업 분야에 특
마키나락스는 윤성호 대표가 대한민국 공학기술 분야 최고 권위 단체인 한국공학한림원의 2026년 신입 일반회원으로 선정됐다고 밝혔다. 1995년 설립된 한국공학한림원은 대학, 기업, 연구기관 등에서 탁월한 성과를 거둔 공학기술 분야 전문가들로 구성된 단체다. 2026년 신입 회원으로는 노태문 삼성전자 사장, 최수연 네이버 대표 등 49명이 정회원에 선임됐다. 윤성호 대표는 일반회원 84명 중 한 명으로 이름을 올렸다. 일반회원은 15년 이상의 경력을 보유하고 선구적인 기술·사업 성과를 거둔 인물을 대상으로 추천을 받아 약 10개월간의 엄격한 심사를 거쳐 확정된다. 윤성호 대표는 MIT에서 물리학 박사를 취득한 뒤 삼성전자와 SK텔레콤을 거쳐 2017년 마키나락스를 창업했다. 이후 반도체, 배터리, 중공업, 자동차, 에너지 등 다양한 산업 현장에서 AI의 실제 적용과 운영을 이끌며, 자체 개발한 AI 플랫폼을 기반으로 버티컬 AI 생태계 확장에 기여한 공로를 인정받았다. 현재 윤성호 대표는 대통령 직속 AI 전략위원회 민간위원으로도 활동하며 국가 AI 전략 수립에도 참여하고 있다. 윤성호 대표는 “공학인에게 최고의 영예인 한국공학한림원의 일원이 된 것은 매우 영
HNIX(이하 에이치엔아이엑스)가 인공지능 플랫폼 기업 네이버클라우드의 공식 파트너사로 등록하고 AX와 클라우드 사업을 중심으로 전략적 협력을 본격 추진한다. 양사는 AI와 클라우드를 결합한 AX 중심의 장기 협업 모델을 구축하고 산업 현장에서 즉시 체감 가능한 성과 창출을 목표로 협력 범위를 확대한다는 방침이다. 이번 파트너십을 통해 에이치엔아이엑스는 기존 고객사를 대상으로 AI 기반 맞춤형 자동화와 예측 분석 솔루션을 우선 제공하고 이를 시스템과 패키지 형태로 정비해 범현대가 기업을 포함한 국내 기업 전반으로 확대 적용할 계획이다. 네이버클라우드는 안정성과 확장성을 갖춘 클라우드 인프라와 AI 플랫폼을 제공하고, 에이치엔아이엑스는 산업별 업무 이해도를 바탕으로 AX 기획, AI 솔루션 적용, 레거시 시스템 연계, 현장 밀착형 구축과 운영을 담당한다. 양사는 산업 특성에 따라 AX 적용 전략을 구분한다. 조선·자동차·기계 등 조립·생산 산업에서는 데이터 기반 AI 설계 자동화와 품질 지능화, 생산 의사결정 고도화를 핵심 축으로 공동 사업을 전개한다. 철강·화학·정유 등 공정·연속 산업에서는 AI 예지보전과 품질 예측, 에너지와 설비 운영 최적화를 중심으로
산업 현장의 안전 점검은 여전히 인력 의존도가 높고, 그만큼 공백과 지연이 반복된다. 특히 제철·조선·발전·반도체·정유·화학처럼 공정이 복잡하고 위험 요소가 많은 산업일수록 이상 징후를 얼마나 빨리 발견하느냐가 사고 규모와 생산성에 직결된다. 위드로봇은 이러한 구조적 한계를 ‘로봇 기반 순찰’이라는 방식으로 재정의한다. 작업자가 접근하기 어려운 고열·고소·협소 공간과 장거리 배관 구간을 로봇이 대신 점검하고, 에지 AI 기반 현장 판단으로 이상 징후를 즉시 걸러내 대응 시간을 단축하는 전략이다. 이는 단순 자동화를 넘어 안전과 생산성을 동시에 관리하는 새로운 산업 안전 운영 모델로 주목받고 있다. 최근 산업 현장에 CCTV와 센서가 없어서 사고가 나는 경우는 드물다. 사고·화재·누수·고장 등이 반복되는 이유는 장비가 부족해서가 아니라 확인이 제때 이뤄지지 않기 때문이다. 문제는 넓고 위험한 구역이 늘어날수록 순찰에 소모되는 자원은 많아지고, 그 사이에 생긴 빈 시간이 발견 지연과 대응 지연으로 이어진다. 실제로 현장에서 치명적인 것은 이상이 커지기 전 신호를 놓치는 상황이다. 작은 누수는 바닥이 젖는 수준에서 끝날 수 있지만, 발견이 늦으면 설비 정지와 안전
AI를 도입하는 기업은 늘어나고 있지만, 실제 현장에선 ‘효과’보다 ‘피로감’이 더 커지고 있다. 글로벌 기업의 84%가 AI에 큰 기대를 걸지만 실제 적용률은 14%, 프로젝트 실패율은 무려 80%에 달한다. 데모는 화려하고 PoC는 준수하게 돌아가지만, 정작 프로덕션 확산 단계에서 번번이 좌초되는 이유는 무엇일까. AVEVA 윤병철 프로는 그 답을 ‘데이터 구조’에서 찾는다. 정유 플랜트의 경우 복잡한 조건, 패턴, 배치, 품질, 에너지 데이터를 AI가 스스로 이해할 수 있게 만들기 위해서는 시간·구조·맥락·추적성을 갖춘 지능형 데이터 허브가 필수라고 강조한다. 그는 EF(Event Frame)와 AF(Asset Framework)라는 두 축을 통해 AI가 현장 의사결정을 대체하는 수준으로 작동하는 실제 사례를 제시하며, 이제는 ‘시도’가 아닌 ‘실행’에 투자할 때라고 말한다. AI 도입 실패하는 이유, 기술이 아니라 데이터 구조의 빈틈 산업 현장에서 AI 도입은 선택이 아닌 생존 전략으로 인식되고 있다. 그러나 숫자는 냉정하다. 글로벌 기업의 84%가 AI에 큰 기대를 걸지만 실제 적용 비율은 14%에 머무르며, 프로젝트 실패율은 무려 80%를 기록한다
제조업에서 AI의 역할을 둘러싼 논쟁은 오래 지속돼 왔다. 자동화가 인력을 대체하고 현장 역할을 약화시킬 것이라는 두려움도 여전히 남아 있다. 그러나 로크웰오토메이션코리아 신경철 부장이 제시한 글로벌 제조 트렌드는 다른 방향을 가리킨다. AI는 인력을 줄이는 기술이 아니라, 현장의 사고방식과 업무구조를 재편하는 촉매에 가깝다. 로직스 AI·가디언 AI·비전 AI·코파일럿은 설비 기반 예지보전, 품질 검사, 제어 자동화 등 제조업의 핵심 업무를 새로운 방식으로 재정의하며, 숙련 인력 부족·품질 편차·운영 복잡성 등 오래된 제조 과제를 풀기 위한 현실적 접근법을 제시한다. AI는 더 이상 미래의 실험이 아니다. 공장의 한 모터, 한 라인, 한 카메라에서 시작해 전체 운영 체계로 확장되는 실질적 전환의 시기가 도래했다. 글로벌 제조 AI 트렌드와 스마트 팩토리 과제의 재정의 전 세계 제조업이 AI 도입을 검토하는 단계에서 기업들은 기술 자체보다 ‘운영 지속성’에 초점을 맞추기 시작했다. 신경철 부장은 로크웰오토메이션이 10년 넘게 추적해 온 글로벌 스마트 제조 보고서의 데이터를 통해, 제조 AI가 단순한 기술 실험에서 벗어나 운영 체계 전반에 영향을 미치는 변곡점
중기부, 지역생태계, 팁스 R&D, 기술사업화 등에 역대 최대인 2.2조원 지원 산업부, 첨단·주력산업 기술혁신·산업AI확산 등 역대 최대 규모인 5.5조원 투자 중소벤처기업부(장관 한성숙, 이하 중기부)와 산업통상부(장관 김정관, 이하 산업부)는 양 부처가 추진하는 R&D사업의 지원내용·대상·절차·일정 등을 담은 ‘26년도 R&D사업 통합시행계획(이하 통합시행계획)’을 함께 공고한다고 밝혔다. 지금까지는 양 부처가 각각 통합시행계획을 공고함에 따라 기업들은 일일이 중기부, 산업부 또는 R&D전문기관 홈페이지에 방문해야만 기업지원 R&D정보를 확인할 수 있었다. 이에, 기업들의 편의 제공을 위해 양 부처가 통합시행계획을 함께 공고함으로써 중기부·산업부·R&D전문기관 어디든 한 곳에서 기업지원 R&D사업 시행계획을 모두 살펴볼 수 있게 되었다. 중기부는 ‘25년 대비 45% 증액된 총 2.2조원을 지원할 예정이다. 이 중 신규 지원과제 예산은 7,497억원으로, ’25년 신규과제 예산인 3,301억원의 2.3배 수준으로 대폭 증액되었다. 2026년 중기부 R&D 사업은 ➊ 지역 생태계에 과감하게 R&am
설비의 예측 불가능한 고장은 막대한 경제적 손실과 생산 효율 저하를 초래하는 기술적 한계로 작용한다. 이 가운데 기존의 전통적인 유지보수 방식은 점차 한계를 드러내고 있다. 산업 현장에서 설비자산성능관리(APM)는 이제 고장 후 사후 대응에만 집중되지 않는다. 사전에 문제를 예측·대비하는 새로운 패러다임을 노리고 있다. 이처럼 비효율적인 대응 구조를 벗어나고자, 제조업의 미래를 결정지을 인공지능(AI) 기반 자율제조 시대가 도래했다. 과업별로 모델을 개발해야 했던 머신러닝의 부족한 부분을 근본적으로 극복하는 새로운 지향점을 제시하고 있다. 이는 단 하나의 거대 모델로 모든 문제를 해결하는 파운데이션 모델 시대로의 전환을 의미한다. 이러한 신규 트렌드는 생산 현장 전체의 운영 및 유지 보수(O&M) 프로세스를 혁신할 구체적인 로드맵으로 기대받고 있다. 이러한 배경에서 원프레딕트는 각 산업에 기반을 둔 새로운 접근법을 강조한다. 이 회사는 APM 솔루션을 공급하며 설비의 원초적 목적인 가동률을 극대화하는 것을 목표로 하고 있다. 피디엑스(PDX)·사이클론(Cyclone) 등 제품군을 통해 현장의 다양한 데이터를 통합 관리하는 데 기여한다. 특히 사이클론은
생성형 AI·Physical AI·사업 전략을 하나로 묶은 통합 연구 조직 연구개발(R&D)부터 실증·상용화까지, AI 전환 전담 체계 구축 AI 솔루션 전문기업 지미션이 인공지능 전환(AX) 기술의 연구와 사업화를 전담하는 조직을 신설하며 본격적인 기술·시장 연계 전략에 나섰다. 지미션은 지난 15일 ‘AX융합연구소’를 공식 개소하고, 생성형 AI부터 물리 기반 AI까지 아우르는 통합 연구 체계를 구축했다고 밝혔다. 이번 연구소 출범은 AI 기술 고도화에 머무르지 않고, 실제 산업 현장에 적용 가능한 전환 솔루션을 만들어내겠다는 전략의 연장선으로 해석된다. AX융합연구소는 △Gen.AI를 담당하는 Axiom팀 △Physical.AI 중심의 AXLab팀 △R&D 및 사업 전략을 총괄하는 AXR&D팀 등 3개 조직으로 구성된다. 기술 개발, 실증, 사업화까지 한 조직 안에서 연결하는 구조가 특징이다. 지미션은 이를 통해 연구 성과가 시장으로 이어지는 속도를 높이고, B2B 중심의 AI 전환 수요에 보다 민첩하게 대응한다는 구상이다. Axiom팀은 대규모 언어모델(LLM) 엔지니어링과 VLM 기반 OCR, RAG 프레임워크 개발, 비정형 문
씨이랩은 조앤선즈와 피지컬 AI 데이터센터 구축을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다고 18일 밝혔다. 이번 협약을 통해 양사는 반도체·제조 산업 현장과 데이터센터를 유기적으로 연결하는 차세대 AI 인프라 모델인 ‘피지컬 AI 데이터센터’를 공동 기획·추진한다. 단순한 AI 학습 중심의 데이터센터를 넘어, AI 추론 기반의 실시간 서비스가 가능한 ‘AI 팩토리’ 구현을 목표로 하며, 수도권 거점 데이터센터를 중심으로 산업 현장과 데이터센터 간 지능형 연동 체계를 구축할 계획이다. 기존 AI 학습용 데이터센터가 대규모 데이터 학습에 초점을 맞췄다면, 이번에 추진되는 피지컬 AI 데이터센터는 산업 현장에서 발생하는 데이터를 실시간으로 처리·활용하는 ‘추론 특화 구조’를 지향한다. AI 추론을 통해 현장에서 즉각적인 의사결정과 제어가 가능하도록 설계되며, 엣지(현장)와 데이터센터를 연동한 구조를 기반으로 초저지연 AI 서비스 환경을 구현한다. 또한 설비, 공정, 로봇 등 물리적 환경을 가상으로 재현하는 디지털 트윈 기술을 적용해 운영 효율을 극대화한다. 이를 통해 실제 산업 현장의 운영 상황을 데이터센터와 연계해 분석·예측하고, 생산성과 안정성을 동시에 높이는 구조
노타는 ‘2025 대전 중소·벤처기업인의 날’ 기념식에서 채명수 대표가 대전광역시 시장 표창을 수상했다고 19일 밝혔다. 대전 중소·벤처기업인의 날 유공 포상은 지역 벤처산업 발전과 경제 활성화에 기여한 기업인을 선정해 수여하는 상이다. 채명수 대표는 AI 모델 경량화·최적화 기술의 상용화를 주도하며 국산 AI 반도체 활용 기반을 확대하고, 기업들의 첨단 AI 도입을 실질적으로 촉진한 공로를 인정받았다. 노타의 AI 경량화·최적화 기술은 다양한 디바이스 환경에서 AI 모델이 효율적으로 구동될 수 있도록 연산량과 메모리 사용을 줄이는 데 초점을 맞춘 기술이다. 이러한 기술적 성과는 스마트 교통과 안전 인프라 고도화는 물론, 제조·산업 분야 전반의 AI 전환을 가속화하며 도시 혁신과 국가 산업 경쟁력 강화에 기여한 것으로 평가됐다. 노타는 2015년 KAIST 연구진이 대전에서 창업한 기술 기업으로, 지역 연구기관 및 산업계와의 협력을 통해 대전 벤처 생태계 활성화에 꾸준히 기여해 왔다. 지난 11월에는 코스닥 상장을 성공적으로 마무리하며, AI 모델을 다양한 디바이스 환경에서 효율적으로 동작시키는 경량화·최적화 기술을 기반으로 제조, 전장, 교통, 산업안전 등
슈퍼브에이아이는 140억 원 규모의 Pre-IPO 상장 전 지분 투자 유치를 마무리했다고 15일 밝혔다. 이번 투자에는 한화자산운용의 벤처 펀드와 포스코기술투자 등이 참여했다. 슈퍼브에이아이의 누적 투자 유치 금액은 630억 원 규모이며, 내년 증시 상장을 목표로 하고 있다. 슈퍼브에이아이는 과거 투자 라운드부터 두산, 현대자동차, 삼성전자, KT, 카카오, KT&G, HL그룹 등 국내 주요 대기업 계열사로부터 투자를 유치하며 기술력을 입증해 왔다. 이들 기업은 제조와 물류 등 자사 산업 현장에서 슈퍼브에이아이의 솔루션을 적극 활용하고 있다. 슈퍼브에이아이는 사진, 동영상, 3D 라이다 데이터를 분석·식별하는 영상 AI 분야 전문 기업이다. 창업 초기부터 AI 개발의 핵심은 데이터 품질이라는 철학을 기반으로 고품질 학습 데이터를 효과적으로 구축하고 활용하는 데이터 중심 AI 개발 기술을 고도화해 왔다. 데이터 구축부터 AI 모델 학습까지 전 과정을 자동화한 ‘슈퍼브 플랫폼’을 통해 누구나 쉽게 AI를 개발할 수 있도록 지원하고 있으며, 국내 최초 산업용 영상 파운데이션 모델인 ‘제로’를 출시해 글로벌 벤치마크와 대회에서 수상하며 기술력을 인정받았다.
코오롱베니트가 지난 11일 레드햇, 리벨리온과 협업해 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 소개하는 세미나를 개최했다. 이번 솔루션은 이종 반도체 기반의 고효율 AI 추론 환경을 제공해 기업들이 AI 서비스를 보다 빠르고 안정적으로 도입·확장할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다. AI 모델 최적화 기술과 NPU 기반 고속 추론 구조를 결합해 엔터프라이즈 AI 전환에서 요구되는 높은 성능과 비용 효율, 안정성을 동시에 확보했다. 이번 행사는 신제품 관련 최신 AI 추론 아키텍처 및 오픈소스 기반 운영 기술을 공유하는 세션까지 함께 마련됐다. 엔터프라이즈급 AI 플랫폼인 레드햇 오픈시프트 AI, 리벨리온 아톰 NPU 기반 고성능 추론 플랫폼이 적용된 코오롱베니트의 산업 현장 검증 AI 적용 사례가 자세히 소개됐다. 참석자들은 세션을 통해 AI 인프라 구축부터 모델 서빙, 운영·확장까지 AI 수명 주기 전반을 통합적으로 이해하고, AI 서비스 운영 과정에서 마주하는 현실적인 기술 제약과 이를 해결하기 위한 최신 기술 트렌드까지 함께 확인했다. 코오롱베니트는 첫 발표 세션에서 기업이 AI 비즈니스를 본격화하며 직면하는 전문 인력 확보, 오픈소스 중심 환경의 한계 등의 현실적인
노타는 LG AI연구원과 거대 언어 모델(LLM) ‘엑사원(EXAONE)’의 사업화를 위한 파트너십 계약을 체결했다고 10일 밝혔다. 이번 파트너십은 노타의 기술을 엑사원에 적용해 시너지를 창출하고, 노타 솔루션을 기반으로 공동 사업 협력을 추진하는 내용을 포함한다. 양사는 이를 통해 AI 시장 확대를 목표로 긴밀한 협력 체계를 구축하게 됐다. 이번 협력을 기반으로 양 사는 엑사원의 시장 활용성을 높이기 위한 구체적 협력 구조를 마련했다. LG AI연구원은 노타 기술을 활용해 다양한 산업 현장에서 엑사원을 활용할 수 있도록 기술 지원 효율성을 강화하고, 노타는 엑사원이 다수의 디바이스에서 구동될 수 있도록 지원하며 새로운 사업 기회를 확보하게 됐다. 엑사원은 LG AI연구원이 개발한 차세대 거대 언어 모델로, 자연어·이미지 등 멀티모달 데이터를 동시에 처리할 수 있으며, 뛰어난 추론 능력과 언어 이해·생성 기능을 갖춘 모델이다. 서버 환경뿐 아니라 온디바이스 환경에서도 활용이 가능하다는 점에서 경쟁력을 지닌다. 노타의 AI 경량화 기술은 엑사원과 같은 대규모 AI 모델의 연산량과 메모리 사용을 크게 줄여 다양한 반도체 환경에서 효율적으로 구동되도록 지원한다.
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UPDATE: 2026년 01월 17일 17시 05분
