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
제조·물류·반도체 등 첨단 산업 현장의 인공지능(AI) 도입이 속속 진행되는 와중이다. 이때 활용되는 AI는 텍스트 생성이나 화면 속 추론(Inference)을 수행하는 생성형 AI(Generative AI)와는 결이 다르다. 물리 세계의 로봇·장비를 직접 제어하고, 유효한 행동을 구현하는 자율 시스템으로의 진환이 본격화됐기 때문에 기존과는 다른 AI가 필요하다. 이 흐름에서 대다수 기업은 여전히 단편적인 개념증명(PoC)이나 이벤트성 데모 제작에 머물러 있다는 지적이 나온다. 이를 실제 공정 라인에 이식하고 다수의 현장으로 유연하게 확장·배포하는 데 기술적 병목을 겪고 있다는 분석이다. 이러한 한계를 돌파하기 위해서는 어떻게 실시간으로 인프라를 제어하고, 로봇·설비·장비 등 여러 디바이스에 AI를 배포할 것인지에 대한 운영 전략이 필요하다. 이에 대한 기술 해법으로 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 떠오르고 있다. 이 기술 방법론은 정밀한 물리 제어를 수행하는 것이 핵심 목표다. 따라서 초저지연 연산 성능과 실시간성을 보장하는 동시에, 작은 오작동도 인적·물적 피해로 이어지지 않도록 방어하는 기능 안전
글로벌 컴퓨팅 비전 기술 업체 에스제이센싱과 파트너십 에스제이센싱 차량용 카메라 및 3차원(3D) 로봇 비전 국내 독점 공급 파이프라인 구축해 엠디에스테크가 글로벌 인공지능(AI) 이미징 및 컴퓨팅 비전(Computing Vision) 솔루션 업체 에스제이센싱과 손잡았다. 이번 파트너십은 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)과 자율주행 차량에 필수적인 고정밀 AI 카메라 제품의 국내 공급망을 확보하기 위해 전개됐다. 에스제이센싱은 고속 영상 전송 규격 GMSL(Gigabit Multimedia Serial Link) 기반의 차량용 카메라와 3D 로봇 비전 하드웨어를 설계하고 있다. 특히 로봇의 두뇌 역할을 하는 카메라 내부의 이미지 처리 알고리즘, 즉 영상신호처리기(ISP) 최적화 엔진을 가상 관제 형태로 제어하는 노하우를 보유했다. 이러한 기술력을 토대로 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 로보틱스·비전 분야 엘리트 파트너로 활약 중이다. MDS테크도 지난 13년간 엔비디아 로보틱스 컴퓨팅 솔루션 ‘엔비디아 젯슨(NVIDIA Jetson)’ 총판 사업을 운영한 바 있다. 이렇게 축적한 인프라 제어 노하우와 이번 파트너십 체결을 통해 공
모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 산업 현장에 속속 적용될수록 인공지능(AI)의 판단은 시스템과 더 가까운 곳에서 이뤄져야 한다. 공장 설비, 작업자, 로봇, 차량 등이 동시에 움직이는 산업 환경에서는 데이터를 멀리 보내 분석한 뒤, 다시 받아오는 방식만으로는 대응 속도와 안정성을 담보하기 어렵기 때문이다. 카메라·센서가 현장을 인식하고, AI가 즉시 판단한 다음, 장비·시스템이 그 결과를 실행하는 구조. 그 인프라가 필요한 시점이다. 이 지점에서 비전 AI(Vision AI)와 에지 AI(Edge AI) 기반 컴퓨팅 기술의 결합이 부상한다. 비전 AI가 현장의 사물·사람·움직임 등 상황을 인식한다면, 에지 AI 컴퓨팅은 그 판단을 데이터 발생 지점 가까이에서 처리하는 기반이다. 피지컬 AI가 실제 산업 설비와 로봇 운용으로 확산되기 위해 필요한 조건이다. 블레이즈·스피어에이엑스 두 회사의 협력은 이 접점을 겨냥한다. 글로벌 에지 컴퓨팅 플랫폼 업체 블레이즈(Blaize)는 데이터가 생성되는 현장 가까이에서 AI 연산을 처리하는 기술을 갖췄다. 기 같은 에지 컴퓨팅(Edge Computing) 기법과 에
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
로봇이 다양한 쇼케이스에서 인간의 지시에 맞춰 물리적 환경과 상호작용하는 연출은 피지컬 AI(Physical AI)의 가능성을 보여주는 예고편 격이다. 제조·물류 최전선이 요구하는 검증 기준은 무대 뒤편에서 시작되기 때문이다. 이 같은 현장에서의 검증은 ▲가혹한 반복 주행 속 ‘공정 정밀도’ ▲시스템 마비에 대응하는 ‘회복 탄력성’ ▲로봇 도입 가치를 수치로 증명할 ‘투자수익률(ROI) 회수 기간’이다. 에드워드 리우(Edward Liu) 리얼맨로보틱스(Realman Robotics) 아시아태평양(APAC) 총괄이 던진 어젠다는 이러한 양상을 드러냈다. 그는 이달 10일 열린 기술 행사 '테크콘 2026(TechCon 2026)'에서 “피지컬 AI의 미래는 연출된 데모가 아닌 실전 배포력에서 결정된다”며 “유의미한 작업 수행 능력과 시일이 흐를수록 고도화되는 경제성이 로봇 산업의 차세대 지표가 될 것”이라고 단언했다. 해당 관점에서 로봇 기체의 물리적 구동 메커니즘은 로봇 경쟁력의 일부일 뿐이다. 디지털 트윈(Digital Twin) 같은 가상 환경에서 이뤄지는 데이터 수집, 공정 설계, 원격 관제, 품질 전수 검사, 사이버 보안, 운영 권한 관리 등이 한데
흔히 로봇 팔(Robot Arm)로 인식되는 산업용 로봇은 오랫동안 정해진 공간 안에서 정해진 동작을 반복하는 장비로 이해됐다. 산업·공장 자동화(FA)의 핵심 지표도 속도, 반복 정밀도, 가동률을 기준으로 삼았다. 이 같은 로봇은 빠르고 정확했지만, 대부분 사전에 정의된 조건 안에서 움직인다는 점이 한계로 지적돼 왔다. 현시점 로보틱스는 변화하는 환경을 해석하고, 작업 의도를 이해하면서도, 그 판단을 실제 행동으로 바꾸는 영역으로 진화하고 있다. 인공지능(AI)이 모니터 화면에서 벗어나, 실제 하드웨어를 구동하는 방법론인 '피지컬 AI(Physical AI)'가 등장한 배경이다. 이 경계를 흔드는 피지컬 AI는 AI가 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비가 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 접근법이다. 이를 적용한 로봇은 물체를 단순 감지하거나 경로를 계산하는 기존의 수동적인 기계에 머물지 않는다. AI의 출력도 텍스트·이미지보다는 이동·집기·정렬·분류·회피·복구 등 행동으로 바뀐다. 이 가운데 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 수장 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영책임자(CEO)는 지난 1
인공지능(AI)이 실존하는 육체를 얻은 모습이다. 그동안 반도체·서버의 영역에 머물던 인공지능(AI)이 물리 환경을 직접 움직이기 시작했다. ‘제45회 타이베이 국제 컴퓨터 전시회(COMPUTEX TAIPEI 2026)’는 이 같은 AI의 가시적인 진화와 상용화 가능성을 제시한 무대다. 대만 타이베이시 난강구 소재 주요 전시장 ‘타이베이난강전람관(Taipei Nangang Exhibition Center Hall)’에는 서버, 에지 컴퓨팅(Edge Computing), 전력·냉각 인프라 등 기존 전시 콘셉트를 이어가는 제품이 놓였다. 여기에 로보틱스 인프라 기술이 더해지며 AI를 실제 장비로 구동하기 위한 연산·전원·제어 기반이 함께 배치됐다. 1편에서 신이구 ‘타이베이세계무역센터(Taipei World Trade Center Exhibition Hall)’가 로봇 본체와 적용 장면을 보여줬다면, 난강 전시장은 그 로봇을 움직이는 연산·전력·제어 기반을 전면에 세웠다. 이번 [봇규가 간다] 컴퓨텍스 로봇 특집은 두 개의 현장으로 나눠 본다. 2편은 난강에서 로봇을 움직이는 기반 기술을 들여다본다. 로봇은 원격 조작(Teleoperation), 에지 AI 연산
인공지능(AI)이 실존하는 육체를 얻은 모습이다. 그동안 반도체·서버의 영역에 머물던 인공지능(AI)이 물리 환경을 직접 움직이기 시작했다. ‘제45회 타이베이 국제 컴퓨터 전시회(COMPUTEX TAIPEI 2026)’는 이 같은 AI의 가시적인 진화와 상용화 가능성을 제시한 무대다. 대만 타이베이시 난강구 소재 주요 전시장 ‘타이베이난강전람관(Taipei Nangang Exhibition Center Hall)’에는 서버, 에지 컴퓨팅(Edge Computing), 전력·냉각 인프라 등 기존 전시 콘셉트를 이어가는 제품이 놓였다. 여기에 로보틱스 인프라 기술이 더해지며 AI를 실제 장비로 구동하기 위한 연산·전원·제어 기반이 함께 배치됐다. 다른 한편, 같은 시 신이구에도 다른 결의 기술이 놓인 컴퓨텍스가 전개됐다. ‘타이베이세계무역센터(Taipei World Trade Center Exhibition Hall)’에는 난강 전시장과는 다른 적용형 기술이 배치됐다. AI가 사람과 산업 현장에 가까운 장비로 구현되는 흐름이 드러났다. 이 구역의 주요 콘셉트 가운데 하나는 로보틱스다. 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), 협동 로봇(코봇), 서비스 로
인텔(Intel) 초청 대만 기술 행사서 피지컬 AI(Physical AI) 실행 기술 전격 공개 예고 구동 제어 소프트웨어 시리즈 ‘WMX’와 인텔 최신 프로세서 융합 방법론 전파한다 “별도 제어 장치 없이 단일 PC 환경에서 인공지능(AI) 추론과 로봇 제어 동시 수행 지원” 모벤시스가 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 인텔(Intel)의 공식 초청을 받아, 단일 PC 기반 차세대 피지컬 AI(Physical AI) 실시간 실행 기술을 전 세계 파트너에게 전수한다. 사측은 이달 29일(현지시간) 대만 현지에서 열리는 ‘인텔 엣지 솔루션 서밋 2026(Intel Edge Solution Summit 2026)’에 등판한다. 이 행사는 에지 컴퓨팅(Edge Computing) 및 로보틱스 제조 공급망의 시선이 집중된 하드웨어·소프트웨어 융합 기술 콘퍼런스다. 이 자리에는 전 세계 고성능 컴퓨팅 연산 장치 엔지니어와 자동화 플랫폼 관계자가 대거 집결한다. 중앙 서버를 거치지 않고 데이터를 즉각 처리하는 에지(Edge)단에서의 인공지능 전환(AX) 실증 데이터를 교류하는 핵심 무대로 기능할 전망이다. 특히 올해 서밋은 시각 인식·추론을 거쳐 로봇 자율 구동으로 직결되는
삼성전자·Arm·퓨리오사AI 등 글로벌 반도체 기업 대상 인공지능(AI) 모델 최적화 플랫폼 ‘넷츠프레소’ 공급 확대로 성과 “온디바이스 AI(On-device), 데이터센터 환경 필수 기술로 입지 강화” 비전·언어모델(VLM) 기반 영상 분석 솔루션 ‘노타 비전 에이전트(NVA)’로 포트폴리오 다변화 성공도 주요 요인으로 노타가 지난 1분기 수주액 118억 원을 기록하며, 전년 동기 대비 111%의 성장세를 나타냈다. 사측은 이번 성과에 대해, 기존 하드웨어의 한계를 극복하는 소프트웨어 최적화 기술이 인공지능(AI) 산업의 핵심 토대로 자리 잡았음을 보여주는 결과라고 분석했다. 이번 성적표는 AI 모델 최적화 플랫폼 ‘넷츠프레소(NetsPresso)’와 비전·언어모델(VLM) 기반 영상 분석 솔루션 ‘노타 비전 에이전트(NVA)’가 견인한 것으로 알려졌다. 특히 넷츠프레소는 삼성전자·Arm·퓨리오사AI 등 글로벌 반도체 업체와의 수주를 통해 기술력을 입증했다. 이는 노타의 최적화 기술이 모바일, 데이터센터, 엣지(Edge) 디바이스 등 다양한 컴퓨팅 환경에서 하드웨어 성능을 효율적으로 끌어올리는 동력으로 작용하고 있음을 증명한 사례다. 또한 솔루션 부문인
사회적 상호작용이 가능한 로봇 기술 스타트업 인트봇(IntBot)이 엔비디아(NVIDIA)의 연례 개발자 컨퍼런스 'GTC 2026'에서 로봇 하드웨어의 종류와 상관없이 구동되는 범용 사회지능 엔진 ‘인트엔지(IntEng)’를 선보이며 로봇 산업의 새로운 지평을 열었다. 인트봇은 이번 발표를 통해 특정 제조사의 하드웨어에 종속되지 않고 사회지능을 탑재할 수 있는 소프트웨어 스택의 가능성을 입증했다. 인트봇은 이달 18일(현지 시간)부터 열린 GTC 2026 현장에서 동일한 ‘인트엔지’ 엔진으로 구동되는 서로 다른 세 가지 플랫폼의 로봇을 배치해 실시간 시연을 진행한다. 이번 행사의 핵심 목적은 대본 없는 실시간 상호작용을 통해 사회지능을 물리적 인공지능(AI) 시스템에 성공적으로 이식한 사례를 보여주는 데 있다. 전시장 곳곳에 투입된 로봇은 참관객의 이동 경로를 안내하는 컨시어지 역할부터 참가자와 자유롭게 소통하는 모바일 참여 로봇, 교육 세션을 돕는 지원 로봇 등 다양한 실제 환경에서의 데모를 수행했다. 이를 통해 환대 산업과 공공 공간 등 인간과의 상호작용이 필수적인 분야에 로봇 도입을 가속화하겠다는 비전을 제시한다. 인트봇의 범용 엔진은 음성, 시각적
로봇은 영원히 ‘고가 장비·기술’이어야 할까? 글로벌 금융서비스 업체 모건스탠리(Morgan Stanley) 보고서에 따르면, 지난해 기준 최고급 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)의 가격은 약 20만 달러(약 2억8000만 원)에 달했다. 이러한 고가의 구성은 휴머노이드에만 국한되지 않는다. 산업용 로봇 또한 시스템통합(SI), 프로그래밍, 컨설팅 비용 등을 포함하면 최종 도입 가격이 대당 최소 5000만 원에서 1억5000만 원 수준인 것으로 알려졌다. 자율주행로봇(AMR) 분야 역시 이러한 높은 가격 장벽에 직면해 있다. 업계는 단순 하드웨어 가격 외에 현장 지도화(Mapping)과 SI 비용까지 포함하면 초기 투자 비용이 상당하다고 토로한다. 이는 소규모 현장일 수록 더욱 심화되는 양상이고, 결국 로봇 도입을 망설이게 하는 핵심 요인이다. 현장에서는 로봇이 여전히 실험실이나 공장 깊숙한 곳에 머무는 핵심 이유로 이 가격 장벽을 꼽고 있다. 미국 범용 휴머노이드 로봇 기술 업체 1X테크놀로지스의 베른트 뵈니히(Bernt Øivind Børnich) 최고경영책임자(CEO)는 “휴머노이드는 오랫동안 연구실에서만 만날 수 있었다”며 그동안의 제한적
생성형 AI(Generative AI)가 검색·번역·코딩 등을 장악한 뒤, 다음 전장은 ‘물리 세계’가 됐다. 데이터센터에 쌓인 모델을 꺼내 공장, 물류센터, 도시 인프라, 심지어 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 몸체 안으로 이식하는 싸움이 본격화됐다. 이 흐름에서 글로벌 인공지능(AI) 반도체 및 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)는 기존의 그래픽처리장치(GPU)만을 다루는 업체에서 변모했다. 현재는 디지털 트윈(Digital Twin), 로봇 시뮬레이션, 파운데이션 모델(Foundation Model), 에지 컴퓨팅(Edge Computing)까지 포괄하는 주체로 성장했다. 사측은 스스로를 ‘피지컬 AI(Physical AI) 인프라 벤더’로 자처하며, AI·로보틱스 생태계의 핵심 기술 공급자로 자리매김했다. 이 가운데 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영책임자(CEO)가 올해 반복해서 꺼낸 메시지는 크게 두 가지로 압축된다. ‘AI 공장(AI Factory)’과 ‘소버린 AI(Sovereign AI)’다. 이는 결국 각국이 각자의 산업과 로봇을 움직이는 데이터센터를 외부에 의존하지 않고 직접 육성해야 한다는 신호에 가깝다. 이 구
스마트 빌딩, 넷제로·전력망·AI가 한꺼번에 쏟아진다 지난 2015년 ‘제21차 유엔기후변화협약 당사국총회(COP21)에서 채택된 이른바 ‘파리협정(Paris Agreement)’은 ‘넷제로(Net Zero)’라는 새로운 글로벌 이니셔티브를 낳았다. 대기 중으로 배출되는 온실가스와 흡수·제거되는 양을 균형시켜 순 배출량을 0으로 만드는 상태를 뜻한다. 산업·수송·건물 등에서 불가피하게 발생하는 온실가스 배출은 숲·토양 등 자연적 흡수원이나 이산화탄소 포집·활용·저장(CCUS) 기술로 상쇄해 달성한다는 의미다. 지난 2018년 ‘기후변화에 관한 정부간 협의체(IPCC)’는 지구 평균기온 상승을 산업화 이전 대비 1.5℃ 이내로 억제해야 한다는 비전을 제시했다. 이를 위해 전 세계가 2050년 전후 넷제로에 도달해야 한다고 경고했고, 이후 각국과 글로벌 기업들이 기후위기 대응과 ESG 경영의 최종 목표로 ‘2050 넷제로(2050 Net Zero)’를 채택하며 사실상 국제사회 공통의 생존 전략으로 자리 잡았다. 이 가운데 건물은 오늘도 전 세계 최종 에너지의 큰 몫을 소비하고, 도시 배출의 핵심 원인으로 지목된다. 코로나 팬데믹 이후 강화된 실내공기질(IAQ)
상호명(명칭) : (주)첨단 | 등록번호 : 서울,자00420 | 등록일자 : 2013년05월15일 | 제호 :헬로티(helloT) | 발행인 : 이종춘, 이준원 | 편집인 : 김진희 |
본점 : 서울시 마포구 양화로 127, 3층, 지점 : 경기도 파주시 심학산로 10, 3층 | 발행일자 : 2012년 4월1일 | 청소년보호책임자 : 김진희 | 대표이사 : 이준원 | 사업자등록번호 : 118-81-03520 | 전화 : 02-3142-4151 | 팩스 : 02-338-3453 | 이메일 : help@hellot.net | 통신판매번호 : 제 2013-서울마포-1032호
copyright(c) HelloT all right reserved
UPDATE: 2026년 10월 10일 01시 23분
