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
공모주 일반 청약 증거금 4조9031억 원 모집...경쟁률 1676.26대 1 기관 의무보유확약 21.75% 확보 바탕 상장 직후 유통 가능 물량 21% 축소 “피지컬 AI(Physical AI) 및 온디바이스(On-device) 로봇 모듈화 기술력 입증할 것” 브릴스가 이달 17일부터 양일간 진행한 일반투자자 대상 공모주 청약에서 1676.26대 1의 경쟁률을 기록했다. 이로써 총 4조9031억 원의 청약 증거금을 끌어모았다. 이번 청약은 총 11만3800건의 신청과 5억287만8630주의 주문이 접수됐다. 여기에 앞서 기관투자자 대상 수요예측을 통해 확정된 공모가 1만9500원을 바탕으로, 오는 10월 1일 코스닥 시장에 상장한다. 브릴스는 로봇 시스템 설계부터 소프트웨어 개발, 제작, 사후관리 등을 내재화한 로봇 모듈화 솔루션 역량을 갖추고 있다. 산업용 로봇, 협동 로봇(코봇), 자율주행로봇(AMR) 등으로 구성된 '브릴스 로봇 시리즈(BRS)'를 보유했다. 그동안 현대자동차·HD현대중공업·SK에코플랜트·LG CNS 등 업체에 정밀 검사·물류 안전 솔루션을 공급해 왔다. 이와 함께 전략적·재무적 투자자로부터 누적 402억 원의 투자를 유치한 바 있다.
온디바이스(On-device) 피지컬 AI(Physical AI) 신사업 본격화 시각·언어·행동 모델(VLA) 및 로봇 파운데이션 모델(RFM) 고도화한다 “국산 신경망처리장치(NPU) 탑재...전용 데이터센터 구축으로 로봇 지능화 추진” 브릴스가 로봇 파운데이션 모델(RFM) 기반 차세대 온디바이스(On-device) 기술을 앞세워 피지컬 AI(Physical AI) 확장을 본격화했다. 이들이 겨냥하는 해당 로드맵은 외부 클라우드 연결 없이 로봇 몸체에 신경망처리장치(NPU) 반도체를 직접 탑재하는 것이다. 이를 통해 시각·언어·행동 모델(Vision-Language-Action Model, VLA)를 실시간 구동하는 구조를 만들겠다는 포부다. 구체적으로, 로봇이 작업자의 자연어(Natural Language) 지시를 스스로 이해하고 현장 시각 정보를 물리 행동으로 동기화하겠다는 말이다. 이로써 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)부터 사족 보행 로봇까지 아우르는 범용 자율 제어 체계를 완성하겠다는 구상이다. 이를 위해 브릴스는 완성차 제조 현장에서 자율주행로봇(AMR) 위에 로봇 팔(Robot Arm)이 장착된 자율이동조작로봇(AMMR), 즉 모바
CJ대한통운이 피지컬AI 기업 리얼월드(RLWRLD)와 손잡고 물류 산업에 최적화된 피지컬AI 모델 개발에 나선다. 양사는 18일 서울 강남구 리얼월드 본사에서 '물류 특화 피지컬AI 전략적 협업을 위한 업무협약(MOU)'을 체결했다고 21일 밝혔다. 지난해 11월 협약의 후속 협력으로, CJ대한통운의 리얼월드 지분 투자에 이어 실제 물류 현장 적용 단계로 협력을 고도화한 것이다. 양사는 우선 로봇 파운데이션 모델(RFM) 공동 개발에 나선다. RFM은 로봇이 시각·언어·음성·센서 데이터를 통합적으로 이해하고 주변 환경을 스스로 인식해 판단·행동할 수 있도록 하는 AI 모델이다. CJ대한통운은 택배·풀필먼트·콜드체인 등 다양한 물류 영역에서 축적한 운영 데이터와 현장 환경을 기반으로 자동화 요구사항과 성능 기준을 설계·검증하고, 리얼월드는 RFM 및 피지컬AI 소프트웨어 개발을 주도한다. 운송장 정렬, 정밀 손동작 데이터 수집·학습 등 실제 물류 사업 환경에서의 현장 실증(PoC)도 함께 추진한다. CJ대한통운은 이미 피지컬AI 실전 도입에서 앞서 나가고 있다. 최근 경기도 용인 소재 양지 올리브영 물류센터에 휴머노이드 양팔 로봇 2대를 배치해 완충재 투입
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
엔비디아 RFM ‘엔비디아 아이작 그루트(NVIDIA Isaac GR00T)’ 기반 차세대 이족 보행 휴머노이드 로봇 공동 개발 LG그룹·엔비디아이 피지컬 AI(Physical AI) 및 지능형 인프라 시장을 주도하기 위해 기술 동맹을 맺었다. 양사는 엔비디아의 범용 로봇 파운데이션 모델(RFM) ‘엔비디아 아이작 그루트(NVIDIA Isaac GR00T)’를 적용한 차세대 이족 보행 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)을 공동 개발하기로 했다. 이 기체는 내년 1분기에 정식 공개될 예정이다. 이들은 미국 캘리포니아 주 산타클라라에 있는 엔비디아 본사에서 이 같은 내용의 업무협약(MOU)을 체결했다. 현장에는 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아 최고경영책임자(CEO)와 구광모 LG그룹 대표가 참석했다. 양측은 이번 협업을 통해 로보틱스, AI 팩토리, 미래 모빌리티 등 3대 핵심 분야에서 실질적인 사업 실행 단계에 돌입한다. 구 대표는 "양사의 협력으로 피지컬 AI와 AI 팩토리 분야의 지향점이 한층 명확해졌다"며 "글로벌 시장을 선도하는 고도화된 레퍼런스를 확보해 산업 전반의 AI 혁신을 이끌어가겠다"고 강조했다. 로보틱스 분야에서는 컴퓨팅
멋쟁이사자처럼-오픈그래프랩스, 피지컬 AI 데이터 사업 공동 추진한다 “국내 제조 현장 및 베트남 중심 표준 오퍼레이터 양성·데이터 수집 파이프라인 구축” 국내 인공지능(AI) 교육 플랫폼 업체 멋쟁이사자처럼이 로봇 학습 데이터 기술 업체 오픈그래프랩스와 손잡았다. 이들은 피지컬 AI(Physical AI) 데이터 사업에 진출하기로 했다. 양사는 ▲피지컬 AI 데이터 오퍼레이터 양성 ▲제조 현장 데이터 수집 ▲베트남 현지 오퍼레이터 양성 및 데이터 수집 등에 힘을 합친다. 이번 협약에 따라 오픈그래프랩스는 데이터 수집 장비와 품질 표준 기준을 제공하고, 멋쟁이사자처럼은 전문 인력 교육과 현장 운영 전반을 전담한다. 두 회사는 비전(Vision) 장비, 촉각 글러브, 모션 캡처 수트를 비롯해, 로봇 학습용 그리퍼(Gripper)인 UMI(Universal Manipulation Interface) 등 로봇 머리·손목에 착용하는 장비를 동원한다. 이를 통해 포장·조립·검수 등 반복 수작업 공정을 중심으로 제조 현장 데이터를 수집한다. 이 가운데 멋쟁이사자처럼은 자사 교육 인프라를 활용해 데이터 수집 전문 오퍼레이터를 육성한다. 이후 이들을 현장에 투입하고, 이미
KDB산업은행 리드 150억 원 규모 투자 유치...‘네이버 D2SF’ 후속 투자도 ‘시뮬레이션 준비(SimReady)’ 3차원 에셋(3D Asset) 기반 피지컬 AI(Physical AI) 시뮬레이션 데이터 병목 해소 ‘정조준’ 엔닷라이트가 150억 원 규모의 성장 동력을 확보했다. 이번 투자는 KDB산업은행이 주도했고, 기존 투자자인 네이버D2SF·IMM인베스트먼트·캡스톤파트너스가 후속 투자로 참여한 것으로 알려졌다. 여기에 NH벤처투자·스톤브릿지·아워크라우드(OurCrowd) 등이 신규 투자자로 대거 합류했다. 특히 네이버의 기술 스타트업 투자·육성 조직 네이버D2SF는 프리시리즈 A(Pre-series A), 시리즈 A(Series A)에 이어 세 번째 연속 투자를 단행한 바 있다. 엔닷라이트는 자체 개발한 인공지능(AI) 기반 3차원(3D) 컴퓨터지원설계(CAD) 솔루션 '트리닉스(TRINIX)'를 통해 3차원 에셋(3D Asset) 생성 과정을 지원하고 있다. 질량·마찰 등 물리 속성과 관절 구조, 충돌 범위를 반영한 '시뮬레이션 준비(SimReady)' 데이터를 자동 생성하는 기술이다. 이를 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 가
휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 손재주(Dexterity) 평가 벤치마크 '덱스벤치(DexBench)' 고도화 추진한다 국내 시뮬레이션·로보틱스 3사와 업무협약(MOU) 리얼월드(RLWRLD)가 국내 시뮬레이션·로보틱스 스타트업과 손잡았다. 합성 데이터(Synthetic Data) 기술 업체 ‘피직스심랩’, 시뮬레이션 및 물리 데이터 레이어 기술 업체 ‘스페이스에이아이’, 3차원(3D) 데이터 인프라 업체 ‘엔닷라이트’ 등과 로봇 손재주(Dexterity) 분야 글로벌 표준을 만들기 위한 협력 체계를 구축한 것. 이번 협력은 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)와 함께 개발 중인 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 손재주 평가 벤치마크 ‘덱스벤치(DexBench)’를 고도화하기 위해 추진됐다. 이는 실제 산업 현장에서 로봇이 사람처럼 손을 사용해 복잡한 과제를 수행할 수 있는지를 시뮬레이션 및 실물 환경에서 검증하는 오픈소스 프로젝트다. 회사는 3개 업체와 함께 3D 에셋(Asset), 물리 기반 데이터, 시뮬레이션 검증 체계 등을 고도화할 방침이다. 이 가운데 자체 개발 로봇 파운데이션 모델(RFM) ‘알엘디엑스-1(RLDX
2026년 상반기 매출 2조8358억 원, 영업이익 2221억 원 기록 “전년 대비 견조한 성장세 지속” 인공지능(AI)·클라우드 매출 비중 59%...하이퍼스케일 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 사업이 주효 LG CNS가 올 상반기 매출 2조8358억 원, 영업이익 2221억 원을 달성했다고 밝혔다. 이는 전년 동기 대비 각각 6.1·1.1% 증가한 수치다. 전 사업 분야에서 그룹 계열사 외 대외 고객 대상 매출 비중이 고르게 늘어난 점이 이번 성장의 주요 원인으로 꼽힌다. 사측의 이번 실적 성장 중심에는 인공지능(AI)·클라우드 사업이 꼽힌다. 실제로 해당 분야 상반기 매출은 전년 동기 대비 5.1% 증가한 1조6714억 원을 기록하며 전체 매출의 약 59%를 차지했다. 특히 클라우드 부문에서는 삼송·죽전 등 경기 소재 하이퍼스케일 AI 데이터센터 설계·구축·운영(DBO) 프로젝트를 잇달아 수주하며, 상반기만 1조 원 이상의 신규 수주를 확보했다. 이 밖에 인도네시아 소재 해외 첫 AI 데이터센터 사업장 완공을 앞두고 있다. 또한 그래픽처리장치(GPU)·신경망처리장치(NPU) 등 컴퓨팅 자원을 구독 형태로 제공하는 ‘XPU웍스(XPUWorks)’ 플랫
씨메스로보틱스, SK텔레콤 주관 피지컬 AI 로보틱스 간담회 참석...산업 협력 방안 논의 현장 데이터 기반 로봇 학습용 데이터 구축 및 산업 현장 개념증명(PoC) 추진 예고 씨메스로보틱스가 지난 30일 SK그룹 임직원이 모인 ‘피지컬 AI·로보틱스 스타트업 간담회’에 참석했다. 이 자리에서 산업용 피지컬 AI(Physical AI) 기술과 로보틱스 생태계 협력 방안을 논의했다. 이번 간담회는 SK텔레콤이 국내 피지컬 AI 분야 산업 생태계와의 협력 체계를 구축하기 위해 마련했다. 현장에는 SK텔레콤, SK그룹 AI위원회, SK하이닉스, SK AX 등 주요 계열사 임원진과 피지컬 AI 및 로보틱스 스타트업 관계자가 대거 참석했다. 이들은 제조·물류·서비스 등 다양한 산업 분야의 피지컬 AI 동향을 공유했다. 또한 인공지능(AI) 반도체, AI 데이터센터, 디지털 트윈(Digital Twin), 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등 인프라 자원과 로보틱스 기술을 연계하는 협력 방안을 다각도로 논의했다. 씨메스로보틱스는 3차원(3D) 비전(Vision) 기술과 AI 기반 로봇 동작 생성 기술을 앞세워, 제조·물류 현장의 비정형 작업 자동화에 기여한 점을 강조한다.
씨메스로보틱스·엔씨에이아이, 피지컬 AI(Physical AI) 공동 연구개발(R&D) ‘맞손’ 3차원(3D) 비전(Vision) 및 로봇 정밀 제어 데이터와 가상 환경 월드 모델(World Model) 기술 결합 씨메스로보틱스와 엔씨의 인공지능(AI) 자회사 엔씨에이아이가 각 산업 현장 맞춤형 로보틱스 기술 개발에 나선다. 이들은 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 '피지컬 AI(Physical AI)' 기반 기술을 로봇에 이식하는 작업을 공동으로 전개하기로 했다. 이 과정에서 물류·제조 현장 내 비정형 공정 자동화에 기여한 씨메스로보틱스의 현장 운용 데이터가 활용될 예정이다. 여기에 엔씨에이아이의 월드 모델(World Model)과 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등 역량이 융합된다. 특히 양사는 씨메스로보틱스가 가진 비전 파운데이션 모델(VFM)과 로봇 정밀 제어 데이터 파이프라인을 엔씨에이아이의 가상 시뮬레이션 환경과 연동한다. 이로써 피지컬 AI 구현의 고질적 난제였던 학습 데이터 부족 문제를 완화하겠다는 입장이다. 현장 데이터 수집부터 가상 학습, 실전 적용으로 이어지는 선순환 생태계 구현이 이들의 목표다. 이성호 씨메스로보틱스
‘시그라프 2026(SIGGRAPH 2026)’서 논문 21편 및 핵심 소스 코드·모델 공식 공개해 로봇 운동 제어 파운데이션 모델 제시 엔비디아가 컴퓨터 그래픽 콘퍼런스 '시그라프 2026(Special Interest Group on Computer Graphics and Interactive Techniques 2026, SIGGRAPH 2026)'에서 현실적으로 동작하고 실시간으로 반응하는 가상 환경 기반 연구 성과를 공개했다. 시그라프는 글로벌 컴퓨터 그래픽스 및 상호작용 기술 학술대회다. 인공지능(AI)·그래픽스 분야에서 최첨단 3차원(3D) 렌더링 기술과 컴퓨터 비전 연구 과정·결과 등을 공유하는 자리다. 최근에는 정밀한 물리 엔진 시뮬레이션을 기반으로 한 피지컬 AI(Physical AI) 및 차세대 로봇 운동 제어 기술의 연구 성과가 대거 공개되고 있다. 엔비디아는 이번 콘퍼런스에서 기술 논문 21편을 공론화했다. 이는 가상 환경 생성과 현실 세계 머신 훈련을 동시 구동하는 실시간 시스템이다. 여기에 관련 코드·모델도 함께 공개했다. 특히 실시간 모션 모델 '모션브릭스(MotionBricks)'를 선보였는데, 현장에서는 시중 휴머노이드 로봇(
‘넥스트라이즈 2026(NextRise 2026)' 참가...독자 양산 기술 기반 국산 구동부(Actuator) 선봬 구조 설계 및 제어 알고리즘 전단 최적화 역량 강조...“중국산 부품 대비 85% 수준 단가 절감” 비욘드허니컴이 글로벌 로봇 부품 시장의 가격 장벽을 낮추기 위한 전략을 공개했다. ‘넥스트라이즈 2026(NextRise 2026)' 현장에 초저가 양산 기술을 적용한 국산 구동부(Actuator)를 전격 공개하며 기술력을 내세웠다. 넥스트라이즈는 지난 18일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 전시 연계 콘퍼런스로 열렸다. 올해로 10회째를 맞이한 이번 행사는 유망 기술 스타트업의 비즈니스 모델을 검증하고, 글로벌 빅테크 생태계와의 실질적인 인프라 협업 및 네트워크 가교를 구축하기 위한 목적으로 마련됐다. 이틀간의 전체 일정 동안 전 세계 투자기관과 고성능 하드웨어·소프트웨어 생태계 관계자가 대거 집결했다. 실제 산업 검증된 상용화 기술 성과를 공유하고, 글로벌 시장 개척을 위한 기술 제휴 타진이 전방위적으로 전개됐다. 사측은 이 자리에서 외산 부품에 의존한 국내 로봇 공급망의 자립에 기여하는 차세대 로봇 구동 모듈을 최초로 시연했다.
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
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UPDATE: 2026년 10월 07일 18시 14분
