시선에이아이·유온로보틱스·한화로보틱스, 비정형·난공정 로봇 자동화 사업 공동 협력 피지컬 AI(Physical AI) 기반 로봇 제어 기술과 하드웨어·시스템통합(SI) 역량 결합한다 시선에이아이·유온로보틱스·한화로보틱스가 비정형·난공정 로봇 자동화 혁신에 손잡았다. 이번 협업은 시선AI와 자회사 유온로보틱스가 보유한 ‘시각 기반 이송·집기(Visual Grasping) 인공지능(AI) 및 정밀 제어 소프트웨어가 활용된다. 여기에 한화로보틱스의 협동 로봇(코봇), 자율주행로봇(AMR) 등 로봇 하드웨어와 시스템통합(SI) 역량이 가미된다. 해당 세 개사는 대상물의 인식·파지·제어 과정을 단일 체계로 통합한 모듈형 워크셀 패키지를 완성하겠다고 공식화했다. 이를 위해 비정형 솔루션 공동 전담팀(TF)을 본격 가동한다. 이 과정에서 기존 농산물 산지유통센터(Agricultural Products Processing Center)에서 검증된 기술력을 활용한다. 이를 통해 정밀 부품 핸들링, 유통 패키징 등 첨단 제조·물류 현장을 대상으로, 통합 턴키 솔루션 수주를 확대할 방침이다. 시선에이아이 관계자는 "그동안 다양한 현장에 즉시 투입 가능한 고난도 공정 자동화 기술
유니버설 로봇 협동로봇 하드웨어·소프트웨어 특허 침해 주장…“IP 보호 적극 대응” 유니버설 로봇(Universal Robots)의 모회사 테라다인 로보틱스(Teradyne Robotics)가 중국 로봇 기업 JAKA의 독일 자회사를 상대로 특허침해 소송을 제기했다. 회사는 JAKA가 유니버설 로봇 협동로봇에 적용된 하드웨어와 소프트웨어 관련 특허를 침해했다고 주장했다. 로봇전문매체인 더로봇리포트에 따르면, 테라다인 로보틱스는 JAKA가 유럽연합에서 판매하는 다양한 협동로봇이 자사 특허를 침해했다며 통합특허법원(Unified Patent Court, UPC) 코펜하겐 지역부에 소송을 냈다. 회사에 따르면 침해 행위는 덴마크와 다른 EU 회원국에서 발생했다. 이번 소송은 테라다인 로보틱스가 올해 유럽에서 중국 로봇 기업을 상대로 제기한 두 번째 주요 사건이다. 앞서 2026년 2월에는 Elite Robots의 독일 자회사를 저작권 침해 혐의로 제소했으며, 4월 함부르크 지방법원은 Elite Robots Germany가 독일에서 문제가 된 소프트웨어와 이를 포함한 제품을 제공하지 못하도록 예비금지명령을 내렸다. 유니버설 로봇 관계자는 JAKA 사건에 대해 “이번
로봇 전문 교육 거점 개편...인공지능(AI), 제조 인공지능 전환(AX), 피지컬 AI(Physical AI) 등 교육 범위 확대한다 레인보우로보틱스, 연구개발(R&D) 현장 개방해...청년 인재와 로봇 업체 연계 도모 유티정보와 도로 교통 피지컬 AI 공동 연구도 “인지·판단부터 현장 조치까지 겨냥” 로봇 산업의 현장 확산에는 기술만큼 사람이 필요하다. 산업용 로봇을 다루는 숙련도에 인공지능(AI) 활용 역량이 더해지고, 교육 과정은 실제 기업의 연구개발 환경과 맞물려야 한다는 게 업계 공통 의견이다. 이렇게 개발을 마친 기술에는 다시 산업과 생활 공간에서 작동 여부를 검증하는 과정이 뒤따른다. 한국로봇융합연구원(KIRO)이 이러한 지점을 동시에 겨냥하고 있다. 기존 로봇 전문 교육 거점은 AI·로봇 융합 교육기관으로 재편했다. 청년 인재에게는 국내 로봇 업체의 연구실을 개방했고, 도로 교통 분야에서는 관제 시스템과 로봇을 결합한 피지컬 AI(Physical AI) 실증 준비에 들어갔다. 인재를 교육하는 시설과 인력을 필요로 하는 기업, 기술이 작동해야 할 실제 현장을 잇는 움직임이다. 제조 인공지능 전환(AX)부터 휴머노이드 로봇(Humanoid
1295건. 국내 로봇 토털 솔루션 업체 브릴스가 지난 2020~2025년 수행한 로봇 프로젝트 숫자다. 매출·납품 실적만 남는다면 로봇 시스템통합(SI)은 프로젝트가 끝날 때마다 다시 출발해야 한다. 코스닥 입성을 앞둔 브릴스는 다른 답을 내놨다. 이들이 제시한 해법은 현장에서 얻은 경험을 ‘남기는’ 구조다. 제어·비전(Vision)·안전·공정 등 기술은 추후 재활용 가능한 모듈 형태로 두고, 작업 과정에서 발생하는 데이터는 피지컬 AI(Physical AI)의 학습 자산으로 전환해 나간다는 전략. 이러한 접근은 프로젝트 하나가 끝날 때마다 기술을 새로 만드는 대신, 이전의 현장 경험이 다음 로봇의 판단·행동을 고도화하는 재료로 이어지는 방식이다. 전진 브릴스 대표는 이제 그 축적의 범위를 인공지능(AI)까지 넓힌다고 공표했다. 원격 조작(Teleoperation)을 통해 작업 데이터를 확보하고, 모방 학습(Imitation Learning)과 온디바이스 AI(On-device AI)를 결합해 로봇이 현장을 인식·판단하는 수준까지 끌어올린다는 구상이다. 쉽게 말해, 사람이 로봇을 직접 조작하며 배운 작업 방식을 데이터로 남기고, AI가 이를 학습해 비슷한
현장 작업자가 로봇 앞으로 손을 뻗는다. 물건을 건네려는 걸까, 작업을 멈추라는 신호일까. 한 발 뒤로 물러섰다면 이동 경로를 비켜준 것인지, 로봇의 접근을 부담스러워한 것인지도 판단해야 한다. 사람에게는 자연스러운 몸짓이지만 로봇에게는 여러 답이 가능한 관측값이다. 앞선 1편에서 다룬 복원의 대상은 물리 세계였다. 한 장의 엑스레이와 제한된 카메라 영상에서 보이지 않는 구조를 추정하고, 가려진 물체와 공간을 다시 입체화하는 방법론이다. 이제 로봇이 다뤄야 할 대상이 물리 세계에서 사람으로 넘어오면 문제는 한층 복잡해진다. 형태·위치를 알아내는 것만으로는 다음 행동을 결정하기 어렵기 때문이다. 사람의 현재 상태는 하나의 센서에 온전히 나타나지 않는다. 표정·목소리·자세·시선 등은 서로 다른 단서를 제공하고, 심박·호흡 같은 생체신호는 겉으로 드러나지 않는 변화를 보여준다. 인공지능(AI)은 이렇게 흩어진 관측값을 함께 해석해 피로·주의도·감정·의도처럼 직접 측정하기 어려운 상태를 추정하는 방향으로 영역을 넓히고 있다. 이 변화는 피지컬 AI(Physical AI)가 인간 세상으로 들어가기 위해 풀어야 할 문제와 맞닿는다. 로봇·장비·설비가 사람을 피해 움직이
뉴로메카가 유상증자를 통해 확보할 자금을 기반으로, 피지컬 AI(Physical AI) 사업 확장에 나선다. 자동차 제조와 스마트 빌딩으로 기술 적용 시장을 넓히고, 산업용 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 제품군을 고도화한다는 비전이다. 로보틱스·인공지능(AI) 기술의 생산·품질·공급 역량을 키우는 ‘시장·제품·스케일업’ 전략이다. 자금 조달 과정에서는 박종훈 뉴로메카 대표가 구주주 청약과 일반공모에 최대 35억 원을 투입하겠다는 계획을 내놨다. 조달 자금은 경상북도 포항 소재 신공장 구축과 연구개발(R&D) 인력 확충에 사용한다. 10명 중 7명 넘게 선택한 흥행 대박? 박종훈 대표, 최대 35억 원 투입한다 최근 사측의 주주배정 유상증자 구주주 청약률은 75.8%를 기록했다. 쉽게 말해, 기존 주주들에게 할당된 신주 물량 중 75% 이상이 주주들의 구매 선택을 받아 매각됐다는 의미다. 확정 발행가액은 주당 2만4450원이고, 구주주 청약에서 발생한 실권주는 7월 30일부터 31일까지 일반공모를 진행한다. 주금 납입일은 8월 4일, 신주 상장 예정일은 같은 달 20일이다. 박 대표는 보유한 신주인수권증서에 해당하는 8만5343주 전량과
뉴로메카 로보틱스 기술과 삼성물산 스마트빌딩 플랫폼 ‘바인드(Bynd)’ 융합 디지털 트윈(Digital Twin) 및 공간 데이터 연동 기반 공동 개념증명(PoC) 추진해 뉴로메카와 삼성물산 건설부문이 업무협약(MOU)을 맺었다. 이는 공간·로봇이 연동되는 ‘피지컬 AI(Physical AI) 빌딩’ 생태계를 구축하기 위한 전략적 파트너십이다. 이를 위해 뉴로메카의 로보틱스 기술과 삼성물산의 인공지능(AI) 스마트빌딩 플랫폼 ‘바인드(Bynd)’가 일원화된다. 뉴로메카는 협동 로봇(코봇), 자율주행로봇(AMR), 산업용 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) ‘에이르(EIR)’, 로봇 제어기, 운영 소프트웨어 등 피지컬 AI 로봇 솔루션을 제공한다. 철강·조선 등 기존 제조 현장 자동화에 집중된 자사 사업을 상업용 스마트빌딩으로 확장하는 첫 사례를 마련하기 위해서다. 박종훈 뉴로메카 대표는 “이번 협력은 로봇 공급과 함께 피지컬 AI 시대를 준비하는 전략적 협력의 출발점"이라며 "삼성물산과 함께 실제 사용자가 체감하는 AI 기반 공간 서비스를 구현하고, 글로벌 시장에서도 새로운 사업 기회를 지속 창출할 것”이라고 비전을 공유했다. 이 과정에서 삼성물산
차세대 로봇 인재 양성에 ‘뜻모아’ 산업용 로봇. 협동 로봇 등 분야 수요 반영한 실무 중심 맞춤형 특화 교육과정 공동 개발한다 한국AI·로봇산업협회와 동명대학교가 미래 로봇 산업의 지속 가능한 성장 기반을 다지기 위해 뭉쳤다. 이들은 인공지능(AI)·로봇 전문 인력 양성 및 산·학 협력 활성화에 뜻을 모았다. 이번 협약은 협회의 산업 네트워크와 대학 연구 역량을 연합해, 미래 예비 엔지니어의 산업 진출을 돕기 위한 전략이다. 구체적으로 산업용 로봇, 협동 로봇(코봇), 서비스 로봇, 자율주행로봇(AMR 등 차세대 로봇 분야의 기업 맞춤형 교과 과정을 정규 도입하는 것이다. 기존 공급자 중심의 교육 환경에서 벗어나, 실제 로봇 기업의 수요 조사를 바탕으로 설계된 특화 직업 교육 프로그램을 가동한다. 이상천 동명대학교 총장은 "AI·로봇 분야 미래 인재 양성은 대학의 중요한 책무이자 국가 경쟁력을 높이는 핵심 과제"라고 전했다. 그러면서 “학생에게 보다 다양한 산업 현장 경험과 교육 기회를 제공하고, 지역과 국가 AI·로봇 산업 발전에 기여할 것”이라고 덧붙였다. 양 기관은 학술 연구와 기술 정보 교류는 물론, 인적·물적 자원을 공유해 하반기부터 실전형 가이드
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
휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)의 부상이 협동 로봇(코봇) 시장의 전체 시장 규모를 최대 30%까지 끌어올릴 새로운 성장 동력으로 부각되고 있다는 분석이 나왔다. 글로벌 시장조사기관 인터랙트애널리시스(Interact Analysis)에 따르면, 글로벌 코봇 공급업체들은 휴머노이드 로봇 개발사를 향한 대량 공급 체제로 전환하는 추세다. 당장의 단기 수익은 미미할지라도 오는 2030년까지 기존 코봇 매출의 10~30%를 추가로 확보할 수 있는 기회다. 기존 시장을 잠식하지 않으면서도 확실한 2차 성장 경로를 개척했다는 점에서, 산업 전반의 구조적 변화를 예고하는 대목이다. 기관은 이 양상에서 앞서 있는 곳으로 중국을 꼽았다. 통합된 코봇 제조 생태계와 성숙한 공급망을 보유한 점이 그 배경이다. 이 때문에 중국 공급 업체는 휴머노이드 붐이 유발한 수요의 마중물을 초기부터 독식하고 있다는 분석이다. 반면 미국은 휴머노이드 자체의 생산 역량은 갖췄으나, 이를 뒷받침할 포괄적인 전방 산업의 준비성이 부족하다는 지적을 받았다. 최근 몇 달간 휴머노이드 제조사로 향하는 코봇 물량이 급증한 배경도 여기에 있다. 중국 내 휴머노이드 대량 구매 형태로 시장이 움직이
‘두 발’로 걷고 ‘두 팔’로 대상물을 다루는 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)이 피지컬 AI(Physical AI) 시대의 상징으로 떠올랐다. 이때 피지컬 AI는 AI가 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비·시스템이 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 기술 방법론이다. 이는 가상 세계의 지능을 실제 공간과 연결하는 핵심 열쇠로 분석된다. 인간과 유사한 형태로 복잡한 3차원(3D) 물리 세계와 상호작용해야 하는 휴머노이드 생태계에서는 가치를 결정짓는 조건으로 꼽힌다. 그러나 실제 제조 현장의 검증 기준은 냉정하다. 휴머노이드처럼 영상 속 화려한 시연보다, 당장 눈앞의 기능이 도마 위에 오르기 때문이다. 반복 작업 신뢰성, 작업자 동선과 안전, 품질 편차 제어, 공정 변경 대응력 등 실효성을 검증해야 한다는 뜻이다. 안영준 테라다인 로보틱스 코리아(이하 테라다인) 차장은 이러한 기술과 현장 사이의 괴리를 분석했다. 차장은 “휴머노이드 폼팩터(Form-factor)가 업계에서 지향해야 할 미래 기술임은 맞지만, 제조·물류 현장의 본질은 신뢰성”이라며 현장은 99%의 신뢰성도 부족하다고 체감한다고 짚었다. 그러면서
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
제조 현장에 인공지능(AI)이 도입됨에 따라, 인공지능 전환(AX)의 양상이 뚜렷해지고 있다. 다만 이제는 이러한 도입 여부가 AX의 어젠다가 아닌 시점. 공장 안에서 어떤 데이터를 쓸 수 있는 상태로 ‘정제’하고, 어떤 환경에서 공정을 미리 ‘검증’하며, 어떤 장비가 판단 결과를 실제 ‘물리적 동작’으로 옮길 것인가의 싸움이다. 이러한 스마트 제조 투자는 이미 현장 운영의 필수적인 기본 조건으로 자리 잡았다. 글로벌 산업·공장 자동화(FA) 기술 업체 로크웰오토메이션이 최근 스마트 제조 보고서에서 제시한 흐름도 일맥상통한다. 이에 따르면, 현시점 글로벌 제조 생태계는 디지털 전환(DX)을 생존의 조건으로 보고 있고, AI가 보강하는 운영 영역 역시 전방위로 확대되는 추세다. 핵심은 투자 대상이 단일 솔루션이 아니라는 점이다. 데이터·클라우드·자동화·인력·보안·운영 등 시스템이 하나의 유기체처럼 함께 맞물려 돌아가는 구조로 흘러가야 되기 때문. 여기에 디지털 트윈(Digital Twin)에 대한 논의도 같은 선상이다. 미국 국가표준기술연구소(NIST)는 제조 디지털 트윈을 ▲상태 모니터링 ▲이상 감지 ▲예측 ▲운영 처방 ▲가상 시운전 등과 긴밀히 연결한다.
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
로봇이 고정 울타리(Fence)를 벗어나 작업자 영역으로 도입된 지 적지 않은 시간이 흘렀다. 작업자 근처에서 함께 호흡하는 ‘로봇 팔(Robot Arm)’, 제조 라인을 가로지르는 ‘자율주행 플랫폼’, 작업자와 이동 통로를 공유하도록 설계되는 중인 ‘휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)’까지. 공장·물류센터 등 로봇을 향한 산업 현장의 경계를 허무는 것이 추세다. 이처럼 물리적 경계가 무너지면서 ‘가까이 오면 무조건 멈추는’ 고전적 로봇 안전 공식은 한계에 직면했다. 무작정 세우는 수동적 방어 기제만으로는 고도화된 자율제조(Autonomous Manufacturing) 현장의 생산성과 인간·로봇 상호작용(HRI)을 동시에 달성하기 어렵기 때문이다. 문제는 로봇 지능이 진화할수록 안전 방정식의 변수 역시 복잡해진다는 점이다. 로봇의 판단 범위가 넓어지고 이동 반경이 확장되는 만큼 작업 조건은 매 순간 바뀐다. 업계는 완전 무인화라는 환상과 달리, 점검·유지보수·예외처리가 필요한 순간마다 사람이 로봇의 가동 반경 안으로 다시 들어갈 수밖에 없다고 목소리를 높인다. 따라서 피지컬 AI(Physical AI) 시대의 자율제조가 마주한 화두는 무인화 그 자체
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