휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)의 보행은 이미 공개 석상에서 반복 연출된 일반적인 장면이 됐다. 계단을 오르고, 균형을 잡고, 사람을 따라 걷는 이러한 움직임은 로봇 기술의 진전 상황을 시각화했다. 그러나 산업 현장의 남은 자동화 공백은 여전히 발보다 손에 가깝다. 공장·물류센터·다중이용시설 등에 남은 수작업은 앞선 단순 이동만으로는 해결하지 못한다. 케이블을 끼우고, 천처럼 형태가 바뀌는 대상물을 집고, 박스를 열고, 작은 부품을 방향에 맞춰 놓는 일이다. 물체는 매번 다르게 놓이고, 손에 가려 보이지 않는 정보가 생기며, 접촉 순간의 힘 조절까지 필요하다. 이 구간은 기존 자동화가 여전히 쉽게 넘지 못하는 영역으로 알려져 있다. 정해진 위치의 부품을 반복 처리하는 로봇 팔(Robot Arm)과 다르게, 사람의 손재주(Dexterity)는 움직임·기억·촉각·판단을 동시에 쓰는 영역이기 때문이다. 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 산업 현장에 들어가기 위해서는 로봇이 보는 능력과 다루는 능력을 함께 확보해야 한다. 이 같은 로봇 손 조작의 난도는 손가락 수가 중요한 게 아니다. 움직이는 물체
인공지능(AI) 산업의 기술 판도가 흔들리는 양상이다. 모델 크기와 추론 속도를 주요 경쟁 요소로 삼았던 기존 트렌드가 전환되는 모습. 이제 시장은 기업 업무를 대행하는 '에이전트(Agent)', 토큰(Token)을 생산하는 'AI 공장(AI Factory)', 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’로 향하는 모양새다. 데이터센터 역시 단순한 서버의 집합체에서 벗어나 전력·냉각·네트워크·보관소·보안·소프트웨어등을 통합 설계하는 인프라로 진화하는 추세다. 이 가운데 토큰은 생성형 AI(Generative AI)가 텍스트·명령을 처리하고 결과를 출력할 때 사용하는 기본 단위다. 컴퓨터는 사람처럼 문장 전체를 한 번에 이해하지 못하고, 글자를 잘게 쪼개서 인식한다. 쉽게 말해, 토큰은 그 쪼개진 글자 한 조각 한 조각을 뜻하는 것이다. 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 수장 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영책임자(CEO)는 AI 팩토리를 토큰을 생산하는 시설로 규정하며, 컴퓨팅 성능을 수익 구조와 직접 연결했다. 그에 따르면, 에이전트는 이 패러다임 전환의 핵심 근간이다. 단순 답변 생성 프
가상 환경의 ‘연산 자원’과 데이터 보관소에 머물던 ‘클라우드’가 공장의 로봇·설비·장비 구동 운영 인프라로 확장되고 있다. 과거 전산 인프라 확보에 치중했던 클라우드의 역할이 데이터 수집, 모델 학습, 시뮬레이션 검증, 실시간 제어·관제를 관통하는 ‘현장 구동 인프라’로 체질을 바꾸면서다. 사용자 화면(UI) 속 디지털 연산이 로봇 궤적·속도, 물류 동선, 순찰 장비 이상 감지 등 비정형적 물리 환경과 실시간으로 동기화되는 패러다임 전환이 이뤄지는 양상이다. 이러한 변화의 최전선에 놓인 현실 인프라가 로봇이다. 이 가운데 공간 데이터 확보, 기체 학습, 시뮬레이션 검증까지 로봇 고도화에 필요한 워크플로가 클라우드 인프라 위에서 활약을 앞두고 있다. 구동 후 발생하는 위치·영상·상태 등 정보가 클라우드로 끊임없이 되돌아오기 때문이다. 앞으로의 로봇 성능은 데이터를 정제하고 다종·이기종 기체를 실시간 제어하며 관리·통제하는 '클라우드 관리 체계'에서 결정될 전망이다. 이 때문에 로봇 도입을 위한 의문도 바뀌고 있다. 어떤 기체를 들여올 것인가에 앞서, 학습·검증·운영 전반을 아우르는 관리 인프라를 어떻게 구축할 것인가가 선행 과제다. 실제 현장에는 사람, 장애
마이크는 사람 손을 거치지 않았다. 로봇이 단상 앞으로 미끄러지듯 이동해 연사에게 마이크를 건넸다. 이 장면은 쇼케이스·데모 무대에 특화된 로봇의 유연함을 뽐내는 시연이 아니었다. 로봇은 전시장 한구석을 차지한 정적인 기계가 아니라, 업무 흐름 속에 실시간으로 개입하는 실행 주체라는 사실을 보여준 선언적 장치였다. 로봇이 각종 현장 내 '디지털 인력'으로 신분이 바뀐 순간이다. 국내 디지털 전환(DX) 기술 업체 LG CNS가 새로 설계한 로보틱스 전환(Robotics Transformation 이하 RX)의 초점은 로봇 한 대의 물리적 성능보다 높은 가치다. 대신 로봇을 ▲가르치고 ▲검증하고 ▲배치하며 ▲실전 운영하는 과정의 ‘지능적 지휘 체계’에 무게를 둔 모양새다. 현신균 사장은 “차세대 산업 현장의 성과는 로봇 하드웨어만으로 결정되지 않는다”며 “로봇이 실제 업무의 맥락을 이해하고 얼마나 안정적으로 그 임무를 완수하느냐에 달려 있다”고 짚었다. 하드웨어가 아닌 '운영 시스템'이 RX의 본질이라는 지적이다. 그동안 로봇 산업은 걷고, 들고, 춤추는 ‘쇼’를 통해 존재감을 증명해 왔다. 하지만 현장의 요구는 이제 냉혹한 단계로 진입했다. 로봇이 작업을 배
‘제1회 휴머노이드 테크콘(Humanoid TechCon)’ 열린다 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 상용화 실무 과제 논의 품질 검증, 안전 표준, 인공지능(AI) 파운데이션 모델 등 상용화 핵심 기술 공유해 최근 인공지능(AI)이 물리적 실체와 결합해 스스로 판단하고 움직이는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 기술이 급격히 발전하고 있다. 이 기술 방법론의 핵심 주체로 지목된 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)은 실제 산업 현장의 생산성을 좌우할 핵심 동력으로 주목받고 있다. 특히 글로벌 제조·물류 현장을 중심으로 휴머노이드 도입이 가속화되고 있다. 이에 따라 상용화에 필수적인 규제 정비, 국제 표준 확립, 안전성 검증 등 실무적 과제를 해결해야 한다는 목소리가 높아지는 추세다. 내달 6일 휴머노이드 로봇의 상용화 기술과 향후 과제를 논의하는 ‘제1회 휴머노이드 테크콘(Humanoid TechCon)’이 개막한다. 이번 행사는 최근 피지컬 AI가 확산됨에 따라, 휴머노이드가 연구실 안에 머문 기술에서 실제 산업 현장의 필수 솔루션으로 진입하는 흐름을 반영해 마련됐다. 이 가운데 성능 개선에만 치중했던 기존 논의에서 벗어나, 상용화
크라우드웍스가 피지컬 AI 개발을 위한 로봇 학습 데이터셋 3종을 자사 데이터 거래 플랫폼 ‘A1 데이터 마켓플레이스’에 신규 등록했다. 이번에 공개된 데이터셋은 시뮬레이션이 아닌 100% 실제 물리 환경에서 수집된 로봇 행동 데이터로 범용 로봇 파운데이션 모델(RFM) 학습을 위한 데이터 포트폴리오를 확장하는 데 초점을 맞췄다. 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇에 대한 연구가 빠르게 확대되고 있지만 실제 로봇 학습에 활용할 수 있는 고품질 데이터는 여전히 제한적이다. 로봇 학습 데이터는 실제 물리 환경에서의 행동 데이터가 필수적이며 하드웨어와 숙련된 인력, 안정적인 데이터 파이프라인이 요구돼 구축 난도가 높다. 업체는 이러한 진입장벽을 낮추기 위해 실환경 기반 로봇 데이터셋을 선별해 플랫폼에 등록했다. 첫 번째 데이터셋은 집게형 양팔 로봇 행동 데이터다. 물체를 집고 이동시키며 정렬하는 작업 전 과정이 영상으로 기록돼 있으며, 로봇의 관절 움직임과 제어 신호까지 함께 수집됐다. 이를 통해 로봇이 시각 정보를 인식하고 이동·조작하는 전 과정을 통합적으로 학습할 수 있도록 설계됐다. 두 번째는 센서 글러브 기반 데이터셋이다. 장갑형 센서를 착용한 사람이 실제 환경
“로보틱스의 챗GPT 모먼트가 왔습니다(The ChatGPT moment for robotics nearly here)” 지난해 ‘국제전자제품박람회(CES 2025)’에서 “자, 피지컬 AI 이야기를 해보죠. 범용 로보틱스의 챗GPT급 전환이 코앞입니다(OK, let’s talk about physical AI. The ChatGPT moment for general robotics is just around the corner)”라는 메시지가 울려 퍼졌다. 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아(NVIDIA) 최고경영책임자(CEO)가 피지컬 AI(Physical AI)를 공통어로 만든 순간이었다. 현실에서 움직이는 AI, 즉 AI의 다음 단계로 피지컬 AI를 점찍은 것이다. 쉽게 말해, 컴퓨터 화면 속에 머물던 AI가 실체적인 ‘몸’을 얻어, 현실의 물리적 공간에서 직접 움직이고 작업하는 시대의 탄생을 의미한다. 올해 CES 2026에서는 지난해 선언한 ‘전환이 코앞’에서 ‘거의 왔다(nearly here)’로 무게중심이 이동한 장면이 연출됐다. 2026년 1월 5일(현지시간) 황 CEO는 AI 모델, 가상 실험실 및 시뮬레이션, 개발 도구 등을 사용자
피지컬 AI(Physical AI)를 둘러싼 글로벌 패권 경쟁이 모델의 거대화와 데이터 확보전을 넘어서는 양상이다. 이제는 ‘실행의 완결성’이라는 현실적인 문제를 해결하는 데 집중하는 모양새다. 이렇게 뜨거운 감자로 올라선 피지컬 AI는 가상 환경의 지능이 로봇·장비 등 물리적 실체에 이식된 형태를 말한다. 즉 인공지능(AI)이 상황을 인식하고 판단하는 ‘뇌’라면, 피지컬 AI는 그 판단을 근육과 관절의 움직임으로 바꿔 실질적인 행동을 수행하는 ‘신체’를 가진 AI다. 이 기술이 제조업의 판도를 바꿀 핵심으로 꼽히는 이유는 ‘자율화(Autonomous)’를 구현하기 때문이다. 기존 로봇이 정해진 궤적만 반복했다면, 피지컬 AI는 스스로 상황을 파악해 최적의 동작을 결정한다. 하지만 이 차세대 지능이 산업 현장에서 가치를 인정받기 위해서는 치명적인 전제 조건이 붙는다. 바로 ‘신뢰성’이다. 가상 및 시뮬레이션 환경에서 백발백중이던 AI 기반 로봇이 실제 공장 라인에 투입되는 순간, 미세한 진동과 엇박자를 내며 멈춰 서는 장면은 더 이상 낯선 풍경이 아니다. 현시점 모든 산업 현장이 원하는 AI의 가치는 모터와 축이 그 결정을 얼마나 ‘제때’, ‘일관된 품질로’
포스코DX·포스코기술투자 등 그룹 차원 총 300만 달러(약 45억 원) 투입해 로봇 기술력 확보 노린다 미국 항공우주국(NASA) 기술 기반 정밀 제어 및 인공지능(AI) 알고리즘 적용 예고...고위험 수작업 공정 대체 가능성 시사해 포스코그룹이 미국 산업용 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 기술 업체 ‘페르소나AI(Persona AI)’에 자본을 투입한다. 이로써 자사 인공지능(AI) 기술과 로보틱스가 접목된 피지컬 AI(Physical AI)의 현장 확산에 본격 나서게 됐다. 이번 투자는 그룹 계열사 포스코DX가 주도하는 '신기술투자조합'을 통해 200만 달러(약 30억 원) 규모로 진행된다. 또한 그룹 전담 벤처캐피털(CVC)의 '스케일업펀드'를 통해 100만 달러(약 15억 원)이 투입됐다. 이처럼 포스코그룹 차원에서 총 300만 달러(약 45억 원)의 재원을 확보해 페르소나AI와 협업하게 됐다. 페르소나AI는 지난해 설립된 신생 딥테크 업체다. 미국 항공우주국(NASA) 소속 로봇공학자 출신 니콜라스 래드포드(Nicholas Radford)가 최고경영책임자(CEO)로 있다. 또한 제리 프렛(Jerry Pratt) 전 피규어AI 최고기술책
피지컬 AI(물리 인공지능) 스타트업 리얼월드(RLWRLD)가 휴머노이드·로봇 파운데이션 모델(RFM) 시대의 개막을 선언하며, 한국이 피지컬 AI 경쟁의 최전선에 설 수 있음을 강조했다고 11일 밝혔다. 지난 10일 개최된 글로벌 스타트업 행사 컴업 2025에서 리얼월드 류중희 대표는 "AI가 텍스트를 넘어 손으로 세상을 이해하기 시작한 해"라고 말하며, 2025년을 로봇 하드웨어가 휴머노이드로, 소프트웨어가 RFM으로 전환되는 산업 변곡점의 첫 해로 규정했다. 류 대표는 로보티즈 김병수 대표와 함께한 대담 세션 '피지컬 AI: 로봇, AI를 만나다'에서 한국 로봇 산업이 글로벌 피지컬 AI 경쟁에서 선두에 설 수 있다는 전략적 비전을 제시했다. 이 세션은 기술 전환의 본질을 짚고 한국·아시아 산업의 기회를 구체적으로 논의하는 자리로 마련됐다. 두 대표는 휴머노이드 하드웨어의 급격한 성숙과 RFM의 부상으로 인해 물류·제조·서비스 등 각 산업에서 단순 반복 작업을 넘어 손을 사용하는 복합 작업 수요가 폭발적으로 증가하고 있다고 설명했다. 특히 한국이 하드웨어 기술력과 AI 역량, 산업 현장의 적용 가능성을 동시에 갖춘 드문 국가라는 점에서 피지컬 AI 시대
AI 워커에 ‘비전·언어·행동(Vision-Language-Action)’ 모델, 피지컬 AI(Physical AI) 기술 적용 본격화 비정형 상품 분류, 반품 처리 등 물류 난제 극복 나선다 물류센터공정 자동화율 80%, 작업 성공률 90% 등 달성 목표 설정해 로보티즈의 상체형 휴머노이드 로봇 플랫폼 ‘AI 워커(AI Worker)’가 물류·유통 현장에서 개념증명(PoC)를 수행하게 됐다. 이번 프로젝트는 산업통상부 주관 ‘AI 파운데이션 모델 기반 유통 공정 특화 휴머노이드 로봇 개발’ 과제를 통해 전개된다. 이는 ‘산업기술혁신사업’의 일환으로, 60억 원가량의 정부 출연금을 통해 물류·유통 현장에 특화된 휴머노이드 로봇 개발·상용화를 목표로 한다. 로보티즈는 본 프로젝트를 기반으로, 유통 및 물류센터 자동화의 난제로 꼽힌 비정형 작업 문제를 해결하기 위해 나섰다. 이 과정에서 주관기관을 맡고, 로보티즈AI·BGF로지스·고려대학교·한국통합물류협회 등 산학연과 협력할 예정이다. 나아가 급성장하는 이커머스 시장과 생활 물류 수요에 적극 대응할 계획이다. 로보티즈가 개발할 휴머노이드 로봇의 로드맵은 AI 워커에 ‘비전·언어·행동(Vision-Language-
CJ대한통운이 피지컬AI 기업 리얼월드(RLWRLD)와 손잡고 로봇의 두뇌 역할을 수행하는 ‘로봇 파운데이션 모델(Robot Foundation Model·RFM)’ 공동 개발에 나선다. CJ대한통운은 23일 리얼월드와 ‘물류용 RFM 공동개발을 위한 전략적 업무협약(MOU)’을 체결하고 시드2 라운드 지분 투자에도 참여한다고 밝혔다. 협약식은 지난 20일 서울 종로구 CJ대한통운 본사에서 진행됐으며, CJ대한통운 김정희 TES물류기술연구소장과 이종훈 경영지원실장, 리얼월드 류중희 대표 등이 참석했다. RFM은 로봇이 시각·언어·음성·센서 데이터를 통합적으로 학습해 스스로 판단하고 움직일 수 있도록 설계된 모델이다. 디지털 공간뿐 아니라 물리적 공간을 이해하고 행동하는 피지컬AI 기술이 결합되며, 최근 글로벌 테크기업들이 차세대 로봇기술의 핵심으로 주목하고 있는 분야다. CJ대한통운은 이 기술을 물류 현장에 특화해 적용함으로써, 휴머노이드 로봇이 실제 작업을 사람 수준으로 수행할 수 있는 기반을 마련한다는 목표다. 핵심은 사람의 손처럼 섬세하게 물류작업을 수행할 수 있는 로봇핸드 제어 기술이다. 피킹·분류·포장 등 고난도 작업은 기존 로봇 자동화가 한계로 지
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
피지컬 AI, 디지털과 물리 사이의 간극을 메우다 로봇은 이미 공장·물류센터 등 산업 현장에 상당 부분 설치돼 있다. 문제는 양이 아니라 질이다. 대부분의 산업용 로봇은 여전히 펜스 안에서 정해진 궤적만 반복한다. 반대로 인공지능(AI)은 스마트폰과 클라우드 속에서 사람의 취향과 동선을 분석·인지하고 있다. 서승호 고려대학교 교수는 “현재 스마트폰은 누구와 통화하고 어디서 돈을 쓰는지, 누구와 얼마나 자주 만나는지까지 많은 것을 알고 있다”며 “이는 디지털 세계에서 실세계가 어떻게 움직이는지는 이미 꽤 정확하게 예측할 수 있는 수준”이라고 짚었다. 그런데도 공장·물류센터 등에 배치된 로봇은 그 지능과 단절된 채 움직인다. 결국 이러한 간극은 디지털에서 현실로 영향을 미치는 수준이 아직은 광고 추천이나 화면 속 버튼을 바꾸는 정도에 머물러 있다는 부분을 시사한다. 다시 말해, 현재 로보틱스 기술은 작업자와 함께 움직이는 로봇의 동작까지 닿지 못한다는 점이다. 이러한 괴리를 정면으로 메워보겠다는 방법론이 바로 ‘피지컬 AI(Physical AI)’다. 최근 로보틱스·AI 분야에서 각광받는 이 기법은 AI가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 실제 공간에서
‘2025 AWS Generative AI Accelerator’ 3기 선정돼...“AWS 지원 탄력으로 글로벌 피지컬 AI 전선 확대” 인간 손재주 복제 ‘RLDX’로 지능형 로봇 조작 기능 구현 가속화 예고 리얼월드가 글로벌 클라우드 컴퓨팅 기술 업체 아마존웹서비스(AWS) 주관 ‘2025 AWS Generative AI Accelerator’ 3기에 뽑혔다. 해당 프로그램은 AWS의 생성형 AI(Generative AI) 분야 스타트업 육성 정책으로, AI 영역의 혁신 초기 기업들을 발굴해 관련 산업의 성장을 가속화하는 것을 목표로 한다. 리얼월드가 선정된 이번 3기는 사전 신청한 전 세계 수천 팀 중 40팀이 최종 선정됐다. 그중 한국에서는 2팀만 이름을 올렸다. 리얼월드는 이번 선정으로 피지컬 AI(Physical AI) 기반 로봇 조작 지능과 현장 데이터 기반 학습 역량을 인정받았다. 이를 통해 최대 100만 달러(약 14억 원) 상당의 클라우드 컴퓨팅 자원을 지원하는 ‘AWS 크레딧(AWS Credit)’의 혜택을 받게 됐다. 여기에 AWS 관계자 멘토링, 학습 리소스, GTM(Go-to-Market) 네트워크 등 성장을 위한 지원을 한데 수령한
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UPDATE: 2026년 06월 12일 22시 36분
