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
‘제22회 창원국제용접 및 절단자동화전(WELDING KOREA 2026 + AUTOMATION)’은 지난 12일부터 나흘간 다양한 기술이 접목된 차세대 용접(Welding) 기법을 제시했다. 경상남도·창원특례시가 주최한 올해 행사는 국내외 85개사가 380개 부스를 꾸린 규모로 전개돼 이 같은 모습을 구현했다. 특히 지난 1989년 서울 강남구 삼성동 전시장 코엑스에서 출발해, 2009년 창원으로 옮겨온 용접 콘셉트가 지역 내 제조 현장의 자동화 수요와 뜻을 함께한 모습을 연출했다. 현장에는 용접 자동화, 절단·가공 기기, 용접기, 용접 부품, 검사·시험 장비, 용접 재료가 기본 골격으로 배치됐다. 다만 올해 전시장에서는 단일 장비 자체보다, 용접 장비·설비·기기 등을 연동한 자동화 구성이 주목받았다. 이 가운데 용접 현장에서의 로봇 활약상이 예견되는 모습이 곳곳에서 펼쳐졌다. 기자 예상보다 더 많은 비율이었다. 올해 전시의 주요 장면 중 하나로 자리 잡은 것. 로봇 팔(Robot Arm)은 토치를 잡고 용접선을 반복하거나, 용접 품질 검출·검사 등 공정에 주로 등장했다. 이동형 플랫폼은 작업 위치 접근, 로봇 팔과의 융합, 용접 관련 대상물 이송 등 작업
로봇 핸드(Robot Hand) 파지·조작 성능 평가 가능한 표준 두 종 개발 진행한다 비정형 다물체 쥠(Grasping) 및 와이어 하네스 유연체 조립 성능 시험 방법 구축...한국산업표준(KS) 제정 추진해 “엔드이펙터(End-effector) 성능 데이터 일관성 확보 및 시스템통합(SI) 업체 시스템 신뢰도 제고 기여” 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), 자율이동조작로봇(AMMR) 등 로봇 폼펙터(Form-factor) 성능·제어 정확도를 객관적으로 평가하는 기준이 마련된다. 한국AI·로봇산업협회(KAR)와 한국전자기술연구원(KETI)은 국내 로봇 산업의 경쟁력 강화를 위해 로봇 핵심 구성 요소의 성능과 작업 제어에 관한 ‘성능평가 표준’ 개발을 추진한다. 양측은 최근 로봇 기술이 전문 서비스 영역으로 진화함에 따라, 로봇의 정밀한 조작 능력과 복잡한 환경 적응력을 평가할 객관적 기준을 확립해야 한다는 공감대를 구축했다. 이에 ‘로봇 손-제2부 : 물체 쥠 성능시험 방법’과 ‘로봇 시스템의 와이어 하네스 조작 성능 평가 방법’ 등 총 2종의 표준 제정을 진행하고 있다. 이때 ‘물체 쥠 성능시험 방법’은 앞서 '지능형로봇 표준(Korea Rob
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
로봇 시대가 본격 개막하면서 수많은 산업군에 로봇이 도입되고 있다. 이제 로봇은 독립적인 개체에서 인간과 협력하는 형태로 진화하고 있다. 그만큼 기존과 비교해 로봇이 갖춰야 할 핵심 요소가 복잡·다양해지고 있다는 것을 뜻한다. 구체적으로 자의적인 움직임, 정교하고 세밀한 운동성, 다각적인 활용성 등이 산업에서 요구하는 차세대 로봇의 미래상이다. 특히 산업 현장에서 주로 활용되는 산업용 로봇, 협동 로봇, 무인운반차(AGV), 자율주행로봇(AMR), 물류 로봇 등은 요소 기술이 고도화되고 있다. 여기에는 모터·유공압 시스템 등 로봇의 모션 제어를 관장하는 액추에이터, MCU·전자장치·소프트웨어 등 로봇 움직임을 결정하는 제어 시스템, 현장 정보를 수집하는 센서, 사물을 감지하는 비전 카메라 등이 있다. 이렇게 로봇을 구성하는 요소뿐만 아니라 로봇 자동화 시스템의 구성으로 활약하는 기술 또한 성장을 지속하는 중이다. 이 중 로봇의 손가락 역할인 로봇 그리퍼(Robot Gripper)는 정밀한 작업에 특화된 만큼 높은 수준의 제어 기술이 필요하다. 로봇 끝단에 위치한 엔드 이펙터(End Effector)로, 로봇의 활용 가치를 정의하기 때문에 로봇의 어떤 요소보다
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