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
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
아바타로보틱스(Avatar Robotics)가 650만 달러(약 90억 원) 시드 투자를 유치했다. 이번 시드 투자는 앨리코프(AlleyCorp)가 주도적인 역할을 맡아 이끌었다. 프리 시드 투자는 디파이.브이씨(defy.vc)가 마무리한 것으로 알려졌다.. 헤드라인(Headline) 등 다수의 투자자도 이번 펀딩 라운드에 함께 참여했다. 사측은 이번 자금을 활용해 로봇 공학과 인공지능(AI)을 결합한 새로운 산업 인프라를 구축하기로 했다 . 미국 내 제조·무류 현장의 노동력 부족 문제를 해결하겠다는 의지다. 이 과정에서 자사 휴머노이드 로봇(humanoid robots)을 제공해 24시간 노동력을 제공할 계획이다. 아바타로보틱스는 지난해 12월 출범 이후 현장 내 90만 개 이상의 제품 처리를 도맡아 지원하고 있다. 초기에는 작업자가 원격으로 로봇을 제어하며 실무 작업을 수행했다. 이 괒엉에서 수집된 데이터를 바탕으로, 로봇 기반 모델이 스스로 학습해 성능을 높이고 있다. 관계자에 따르면, 이 과정을 통해 점진적으로 로봇 기술을 고도화하는 중이다. 콜린 웹(Colin Webb) 최고경영책임자(CEO)는 "합리적인 가격의 로봇이 새로운 형태의 노동력 창출을
과학기술정보통신부 추진 ‘국산 AI 반도체 기반 실증·확산 사업’ 개념증명(PoC) 수행기관 낙점돼 신경망처리장치(NPU) 반도체와 시각·언어·행동(VLA) 모델 결합한 이동형 양팔 로봇 개발·실증 착수 나우로보틱스가 과학기술정보통신부 주관 ‘국산 AI 반도체 기반 실증·확산 사업’의 피지컬 AI(Physical AI) 신규 실증 과제 수행기관으로 선정됐다. 총 24억 원 규모의 사업비를 투입해 이동형 양팔 로봇 기반 산업용 휴머노이드 개발·실증(Pilot)을 추진한다. 이 과제는 인공지능 전환(AX) 디바이스 및 인공지능(AI) 응용 제품 상용화 국책 프로젝트다. 지난 7월부터 오는 2027년 12월까지 진행되는 이번 과제는 국산 신경망처리장치(NPU) 반도체와 시각·언어·행동을 통합 제어하는 국산 시각·언어·행동(VLA) 모델을 결합하는 것을 목표로 한다. 이로써 실제 현장 환경을 스스로 인지·판단하고 움직이는 산업용 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)을 개발·검증하는 데 목적이 있다. 특히 피킹·정렬·이송 등 제조·물류 현장 내 복합 작업을 자율화하는 것이 핵심이다. 이를 통해 국산 AI 반도체와 로봇 기술의 융합 생태계를 조성하고, 산업용 피
AI를 활용하면 누구나 비슷한 기능의 서비스를 빠르게 만들 수 있는 시대가 됐다. 그러나 경쟁력은 개발 속도 자체가 아니라 어떤 문제를 선택하고 어떤 의도를 제품에 담으며 어떻게 시장에 출시하고 운영하느냐에서 결정된다는 인식이 확산되고 있다. PoC가 반복돼도 사업으로 연결되지 않는 현실과 AI가 코드를 빠르게 생성하는 과정에서 쌓이는 다양한 부채 문제가 주목받고 있다. 이 같은 흐름 속에서 토크아이티가 오는 8월 10일(월) 오후 2시부터 3시까지 'AI 이전과 이후, 서비스 개발·출시·운영은 어떻게 달라졌나? Real Story'를 주제로 웨비나를 진행한다. 토크아이티의 AI 전문 토크 시리즈 '구해줘! AI'의 일환으로 진행되는 이번 웨비나는 에스프레소북 황상철 대표가 7년간 제품을 직접 개발하고 출시하며 운영한 경험을 토대로 AI 이전과 이후의 제품 개발이 실제로 어떻게 달라졌는지를 이야기하는 자리다. 웨비나는 총 3개의 핵심 주제로 구성된다. 첫 번째로 AI로 인해 달라진 제품 개발과 출시를 다룬다. 빠른 실패를 강조하는 Fail Fast가 어디까지 유효한지, PoC와 MVP의 차이와 MVP에 필요한 완성도 수준, AI가 코드를 빠르게 생성하는 과정
충북 식품공장서 실증 착수간담회 개최…품질 편차·공정 판단 지원이 핵심 식품·뷰티 제조 현장 중심으로 6개월간 PoC 진행, 데이터·GPU 인프라 연계 중소벤처기업부가 중소 제조업 현장에 특화한 멀티 AI 에이전트 실증에 착수했다. 이번 사업은 12개 선정 과제를 대상으로 실제 제조 데이터를 활용해 인공지능이 생산·품질 공정에서 작업자와 관리자의 의사결정을 지원할 수 있는지를 검증하는 데 초점이 맞춰졌다. 중기부는 29일 충북 소재 식품제조 현장에서 ‘중소제조 특화 멀티 AI 에이전트 실증 프로젝트 착수간담회’를 열고, 12개 과제 수행기관과 실증 방향을 논의했다고 밝혔다. 이번 간담회는 ‘중소제조 특화 멀티 AI 에이전트 개발(R&D)’ 사업에 선정된 과제들이 실제 제조현장을 기반으로 본격적인 검증 단계에 들어가는 첫 일정이다. 행사에는 중기부와 중소기업기술정보진흥원, 수행기관, 수요기업 관계자 등 30여 명이 참석했다. 간담회에서는 식품 제조현장에서 반복적으로 제기되는 품질 편차, 공정조건 조정의 어려움, 숙련자 판단 의존 문제가 주요 의제로 다뤄졌다. 참석자들은 단순 분석 도구를 넘어, 현장 업무 흐름 안에서 작업자와 관리자의 판단을 보조하는 형
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
ABB가 삼성전자와 손잡고 스마트 빌딩 운영을 기업용 사물인터넷(IoT) 플랫폼과 연결한다. 전기화 및 자동화 기업 ABB는 삼성전자의 기업용 IoT 플랫폼 ‘스마트싱스 프로’와 자사의 빌딩 자동화 솔루션 ‘ABB 어빌리티 빌딩프로’를 연동한 통합 솔루션을 발표했다고 밝혔다. 이번 통합은 건물 운영 효율성과 지속가능성에 대한 요구가 높아지는 가운데, 스마트 빌딩 플랫폼과 기업용 IoT 플랫폼을 유기적으로 연결하기 위해 추진됐다. 이를 통해 건물 소유주와 운영자는 빌딩 데이터, 운영 인사이트, 제어 기능을 하나의 연결된 환경에서 활용할 수 있다. 양사의 협력은 2022년 4월 체결한 전략적 파트너십의 연장선이다. 당시 ABB와 삼성전자는 ABB의 주거·상업용 빌딩 자동화 솔루션 ‘ABB 프리앳홈’과 삼성전자 ‘스마트싱스’ 간 연동을 위한 공동 기술 개발에 협력하기로 한 바 있다. 이번에 공개된 통합 솔루션은 건물의 다양한 운영 데이터를 한 환경에서 관리할 수 있도록 지원한다. 건물 소유주와 관리자는 익숙한 디지털 환경에서 건물 운영 현황과 성과를 확인하고, 주요 데이터를 실시간으로 모니터링하며, 운영 전반에 대한 제어 기능을 활용할 수 있다. ABB 어빌리티
인피닉이 산업·공공 현장의 안전 관리를 위한 인공지능(AI) 영상 분석 솔루션 개념검증(PoC) 지원 프로그램을 운영한다. 인공지능 플랫폼 전문기업 인피닉은 실제 운영 환경에서 AI 영상 분석 기술의 효과를 사전에 검증할 수 있는 PoC 지원 프로그램을 실시한다고 밝혔다. 이번 프로그램은 오는 6월 10일부터 12일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘스마트테크코리아 2026’ 인피닉 전시부스에서 상담과 신청을 완료한 산업·공공 분야 기업을 대상으로 진행된다. 선정 기업에는 총 2000만 원 규모의 AI 영상 분석 솔루션 구축 및 검증 기회가 제공된다. 인피닉은 이번 프로그램을 통해 제조, 물류, 건설 등 실제 현장에 지능형 안전 관제 기능을 도입하고, 위험 상황 탐지 성능을 사전에 평가할 수 있도록 지원할 계획이다. 최근 산업 현장에서는 안전 관리 강화와 공공 안전 관제 수요가 확대되고 있다. 이에 따라 AI 영상 분석 기술을 실제 현장에 적용하려는 사례도 늘고 있다. 인피닉은 솔루션 도입 전 실제 운영 환경에서 기술 성능을 검증하려는 수요가 높아지고 있다는 점에 주목해 이번 프로그램을 마련했다. 이번 PoC 프로그램에는 인피닉의 산업·공공 특화 AI 영상 분석
AI를 도입하는 기업이 늘고 있지만 실제 성과는 데이터 준비 상태에 따라 크게 달라진다. AI Agent가 엉뚱한 답을 내놓거나 PoC 이후 현업 확산으로 이어지지 못하는 이유는 대부분 데이터 품질과 메타데이터, 거버넌스, 업무 맥락 연결의 문제에서 비롯된다. AI 성능보다 데이터 준비도가 먼저라는 인식이 확산되면서 구조적인 AI Ready Data 전략에 대한 수요가 높아지고 있다. 이 같은 흐름 속에서 토크아이티가 오는 6월 12일(금) 오후 2시부터 3시까지 'AI Data Readiness 구축을 위한 Check Point와 실전 운영 전략'을 주제로 웨비나를 진행한다. 토크아이티의 데이터 전략 전문 토크 시리즈 '김선영의 AI-Ready Data'의 세 번째 에피소드로 진행되는 이번 웨비나는 엔코아 김선영 그룹장과 함께 앞선 두 에피소드의 내용을 정리하며 기업이 지금 점검해야 할 항목과 실제 구축 프로세스, 지속 가능한 운영 체계를 살펴보는 자리다. 웨비나는 총 3개의 핵심 주제로 구성된다. 첫 번째로 AI Ready Data 구축을 위한 데이터 준비도 체크포인트를 다룬다. 기업의 AI 활용 목적과 과업 정리, AI가 수행할 업무와 판단해야 할 맥락
중국 상하이 키논로보틱스 본사 방문...한·중 협력 확대 방안 모색해 자사 인공지능(AI) 청소 로봇 ‘휠리(Wheelie)’ 공간 운영 레퍼런스 내세워 서빙·안내·배송 전요 로봇 연계 공간 단위 멀티 서비스 로봇 생태계 구축 노린다 라이노스가 글로벌 서비스 로봇 기술 업체 키논로보틱스와 한국 시장 공략을 위한 전략적 협력을 본격화한다. 라이노스 측은 최근 중국 상하이에 있는 키논로보틱스 본사를 방문해 완빈(Wan Bin) 최고운영책임자(COO)를 포함한 본사 핵심 경영진과 미팅을 가졌다. 이 자리에서 양사는 공동 마케팅 가동, 개념증명(PoC) 전개, 본사 직속 기술지원 아키텍처 구축, 한국형 현장 맞춤형 기능 개량 등을 아우르는 협의 체계를 도출했다. 완빈 키논로보틱스 COO는 “라이노스가 한국 현장에서 증명해 온 파트너십 네트워크와 기술 검증 역량을 신뢰하고 있다”며 “현재 추진 중인 PoC 프로젝트가 한국 시장에서 상용화 성과로 직결되도록 본사 차원에서 지원을 아끼지 않을 것”이라고 말했다. 이번 협약의 핵심 동력은 라이노스가 공공기관, 오피스 빌딩, 종합병원, 복합상업시설 등 국내 공간 인프라에서 축적한 현장 실증(Pilot) 데이터다. 실제로 사측
휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 개념증명(PoC) 및 물류 자동화 사업 협력 MOU LG CNS 차세대 플랫폼 ‘피지컬웍스(PhysicalWorks)’ 검증 체계 돌입 LG CNS가 컬리와 함께 물류센터 내 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 실증(Pilot) 및 물류 자동화 사업 협력에 본격 착수한다. 양사는 ‘스마트 물류센터 고도화를 위한 휴머노이드 개념증명(PoC) 및 물류 자동화 사업 협력 업무협약(MOU)’을 체결했다. 협약에 따라 양사는 컬리가 보유한 리테일 테크 기반 물류 인프라를 활용한다. ▲휴머노이드 로봇 현장 적합성 검증 ▲물류 지능화 솔루션 개발 ▲신규 사업 기회 발굴 등을 공동 추진한다. 특히 컬리 물류센터 내에서 진행되는 휴머노이드 로봇 PoC를 통해 작업자 업무 부담을 줄이고 안정성을 높이는 물류 업무를 발굴하는 데 주력할 예정이다. 이 과정에서 LG CNS의 차세대 로봇 학습·운영 플랫폼 ‘피지컬웍스(PhysicalWorks)’를 현장에 투입한다. 이를 통해 작업 정확도, 수행 속도, 기존 수동 작업 방식 대비 효율 개선 수준 등 로봇의 가치를 정량적으로 측정·분석할 계획이다. 이 가운데 LG CNS는 컬리 물
인공지능(AI) 알고리즘, IT 솔루션 역량 융합...일본 시장 특화형 AI 면접 솔루션 개발한다 답변 내용 및 음성·표정 통합 분석 기술과 日 현지 채용 데이터 접목 블루바이저시스템즈이 일본 소재 IT 솔루션 업체 CAL과 일본 시장 특화형 인공지능(AI) 면접 솔루션 관련 비즈니스를 전개한다. 양사는 블루바이저시스템즈의 AI 알고리즘 기술과 CAL의 현지 네트워크를 결합해 일본 시장에 최적화된 모델을 공동 개발한다. 공동 개발에 활용되는 솔루션은 블루바이저시스템즈의 멀티모달(Multimodal) AI 플랫폼 ‘하이버프(Highbuff)’를 기반으로 한다. 하이버프는 지원자의 답변 내용뿐만 아니라 목소리 톤, 표정, 시선 처리 등을 통합 분석하는 데 활용될 전망이다. 여기에 CAL이 보유한 일본 내 채용 데이터와 시장 노하우를 접목해 일본 기업 특유의 조직 문화와 직무 적합성을 판별하는 모델을 구축할 계획이다. 양사는 공동 개발과 개념증명(PoC)를 통해 솔루션의 완성도를 높이는 데 집중한다는 방침이다. 이 과정에서 CAL의 해외기획사업부 지원자를 대상으로 테스트를 진행한다. 이후 CAL 비즈니스 네트워크를 활용해 일본 대기업·중견기업을 상대로 본격적인 공
‘2026년 산업 맞춤형 혁신 바우처 지원 사업’ 공급 기업 최종 선정 시각 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 인공지능(AI) 원천 기술 기반 산업별 맞춤형 교육 전개 컨설팅 및 실행 전략 개념증명(PoC) 프로젝트 일괄 지원도 블루바이저시스템즈가 과학기술정보통신부·정보통신산업진흥원(NIPA) 주관 ‘2026년 산업 맞춤형 혁신 바우처 지원 사업’의 공급기업으로 최종 선정됐다. 해당 사업은 국내 중소·중견기업의 인공지능 전환(AX)을 가속화하기 위해 추진되는 정부 지원 프로젝트다. 전문 인력이 부족한 업체에 맞춤형 솔루션을 제공해, 기술 격차 해소와 중장기적 인공지능(AI) 역량 내재화를 꾀한다. 현장 밀착형 AI 도입을 통한 비즈니스 혁신의 목표를 바탕으로, 실무 중심 교육과 전략적 컨설팅을 제공한다. 특히 기술이 검증된 공급 기업을 연결해 AX 역량 진단부터 맞춤형 교육, 컨설팅, 개념증명(PoC)까지 원스톱으로 제공하는 핵심 디지털 전환(DX) 지원한다. 공급 기업으로 선정된 블루바이저시스템즈는 자사 복합 AI 기술력을 이번 사업에 적극 투입할 계획이다. 구체적으로 영상·동작을 감지하는 시각 인식 기술을 비롯해, STT(Speech To Text)·T
국내 로봇 산업 전체 매출은 지난 2024년 6조1695억 원으로 처음 6조 원을 넘어섰고, 서비스용 로봇 매출도 6424억 원으로 전년보다 늘었다. 제조업 로봇 밀도 역시 근로자 1만 명당 1012대로 세계 최고 수준이다. 공장 안 자동화(Automation) 기술에 머물던 로봇이 생활 공간과 도시 인프라로 번지고 있다는 뜻이다. 실외 자율주행로봇(AMR)을 바라보는 시선도 달라진 분위기다. 역세권·상가·광장·횡단보도 등이 얽힌 도심 한복판에서 AMR을 목격하는 광경은 이제 낯설지 않다. 로봇이 주문 접수, 점포 대기, 적재, 보행자 회피, 물품 수령, 충전 등을 조용히 해결하는 모습은 이미 현실화됐다. 이는 로봇 운영 밀도가 더욱 중요해졌다는 것으로 풀이 가능하다. 경기 성남시 분당구 소재 판교역 일대는 그 검증이 이뤄지는 현장이었다. 지난 2023년 10월 ‘도로교통법’ 개정안이, 같은 해 11월 ‘지능형 로봇 개발 및 보급 촉진법’이 각각 시행됐다. 이에 따라 운행안전인증을 받은 실외 이동 로봇은 법적 보행자 지위를 바탕으로, 보도·횡단보도 통행의 법적 근거를 확보했다. 이 같은 실외 이동로봇 관련 규제가 풀린 뒤 성남시와 국내 AMR 기술 업체 뉴빌
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