자사 휴머노이드 로봇 ‘AI 사피엔스(AI Sapiens)’ 제어 코드 공개 “중국산 가격 공세 대응 오픈 생태계 구축 및 글로벌 표준 플랫폼 선점” 최근 글로벌 로봇 산업에서는 빅테크 기업의 대규모 자본 투입과 중국산 로봇의 물량 공세가 이어지고 있다. 이로써 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 주도권 확보를 위한 기술 경쟁이 날로 격화되는 추세다. 특히 기존 고비용·폐쇄형 개발 체계에서 벗어나, 전 세계 연구개발(R&D) 생태계가 자유롭게 제어 알고리즘을 수정·고도화하는 개방형·표준화 로봇 생태계 구축이 화두로 떠오르고 있다. 로보티즈는 최근 자사 오픈 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 플랫폼 ‘AI 사피엔스(AI Sapiens)’의 소프트웨어 기술 체계(Stack) 전체를 전격 공개했다. 이로써 글로벌 시장의 표준 플랫폼 선점에 나선다. 사측에 따르면, 그동안 시장에 출시된 대다수 개방형 로봇이 제한적인 응용 프로그램 인터페이스(API)만을 제공해 보행·균형 제어 코드를 비공개로 유지했다. 로보티즈는 로봇의 내부 구동 원리를 확인하는 핵심 코드를 공개하며 앞선 양상과 다른 행보를 취했다. 관계자는 “상업적 이용 제약을 줄인 라
“요컨대 세상을 처리하는 데 그치지 않고 그 안에 참여하며, 말하는 데 그치지 않고 행동까지 하는 기계다 (In short, machines that don’t just process the world, but participate in it, machines that don’t just talk, but also act).” 피터 시몬스(Pieter Simoens) 벨기에 헨트대학교 교수는 나노전자·디지털 기술 연구기관 아이멕(imec)에 게재한 기고문에서 이같이 언급했다. 이는 에이전틱 AI(Agentic AI)와 피지컬 AI(Physical AI)가 불러올 변화를 시사한 메시지다. 인공지능(AI)의 진화 단계가 디지털 환경 내 업무를 직접 수행하고 물리 세계에 개입하는 방향으로 전환되고 있다는 분석이다. AI가 공정의 이상 징후를 감지하고 최적의 운전 조건을 제안하더라도, 설비가 저절로 가동되는 것은 아니다. 결산 오류를 찾아내 보고서를 작성한다고 해서 사내 시스템의 전표가 자동으로 수정되지도 않는다. 업계는 AI의 판단을 현장의 실행으로 이으려면, 설비·로봇·기업 시스템을 연동하는 실행 프레임워크가 필요하다고 제언했다. 즉 실질적인 구동 체계가 뒷받침
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
사람 곁에 놓인 로봇은 ‘형태 최적화’에 앞서 ‘행동 구현’을 증명해야 한다. 개별 기능을 더 늘리는 것보다, 사람·에이전트(Agent)·로봇이 함께 움직이는 전체 작업 흐름(Work Flow)을 설계하는 것이 더 큰 성과를 만든다는 진단이 나온다. 문제는 여기서부터다. 로봇 기체의 한계는 데이터 순환 체계의 단절에서 드러난다는 시각인데. 학습 데이터가 물리적 움직임으로 무결하게 치환되는 과정, 인간과의 협업 중 발생하는 변수 제어 능력 등이 시장 안착의 기준으로 떠오르는 배경이다. 인지·판단·구동·환류로 이어지는 연쇄 작용이 하나의 루프로 동기화되지 않는다면, 현장 운영 단계로의 전환은 먼 미래가 될 수 있다는 얘기다. “이제는 언어·지각·행동을 통합해 세계를 더 인지적·개념적으로 추론하는 지능형 기계와 함께 일할 수 있다 (It is now possible to work with intelligent machines that integrate language, perception, and action to reason in more cognitive and conceptual ways about the world)” - 다니엘라 루스(Daniela Rus
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
최근 제조·물류 현장의 경쟁은 자동화 설비의 도입 숫자로 판단되지 않는다. 센서와 장비는 한층 촘촘해졌고 데이터도 이전보다 훨씬 많이 쌓이는 상황이다. 하지만 현장에서는 이 다음 단계로의 전진을 원한다. 측정된 정보가 얼마나 빠르게 판단으로 이어지는지, 그 판단이 로봇·설비의 동작으로 얼마나 자연스럽게 연결되는지, 예외 상황이 발생했을 때 공정과 물류 흐름이 얼마나 빨리 다시 안정되는지가 새 경쟁력으로 떠올랐다. 이 같은 흐름은 공장을 보는 시선을 ‘도입’에서 ‘운영’으로 옮겨 놓고 있다. 개별 장비의 성능을 높이는 데 머물던 방식으로는 공급망 변동성, 에너지 부담, 안전과 품질, 인력 공백이 한꺼번에 겹치는 현장을 감당하기 어렵기 때문이다. 지난 4일 열린 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Automation World 2026, AW 2026)’은 이런 변화 속에서 자율성(Autonomy)·지속가능성(Sustainability)의 동력을 내세우며, 로보틱스·소프트웨어·물류·비전·제어 등 기술이 하나의 운영 체계로 이어지는 장면을 전시장 전면에 펼쳐 보였다. 겉으로 화려하게 보이지는 않지만, 로봇의 완성도를 좌우하는 로보틱스 기술을 조명한다. 물체를 다루는
데이터 지능화는 이제 ‘유물’...물리적 실체로 현시점 글로벌 제조 산업은 단순히 데이터를 수집하·분석하는 수준에서 더 나은 가치를 요구하고 있다. 생태계는 인공지능(AI)이 물리적 세계를 직접 제어하고 상호작용하는 단계를 원하고 있다. 과거의 AI가 화면 속에서 문자(Text)·삽화(Image)를 생성하는 것에 그쳤다면, 이제는 물리 법칙을 이해하고 실제 현장에서 움직이는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 제조 AX의 핵심 동력으로 급부상했다. 구체적으로, 피지컬 AI는 AI가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 로봇이 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 기술 방법론이다. 이에 따라 AI가 스스로 환경을 인지하고, 최적의 행동을 수행하는 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시스템으로의 진화가 예고됐다. 이 기술 방법론은 인구 구조 변화로 인한 노동력 부족과 생산성 정체라는 난제를 해결할 것으로 기대받고 있다. 이러한 제조 AX 생태계는 하드웨어 중심의 기존 공장을 AI가 정의하는 지능형 유연 생산 체계로 체질을 개선하고 있다. AI가 현장 데이터를 실시간으로 처리하며, 가상·물리 세계를 실시간으
데이터 지능화는 이제 ‘유물’...물리적 실체로 현시점 글로벌 제조 산업은 단순히 데이터를 수집하·분석하는 수준에서 더 나은 가치를 요구하고 있다. 생태계는 인공지능(AI)이 물리적 세계를 직접 제어하고 상호작용하는 단계를 원하고 있다. 과거의 AI가 화면 속에서 문자(Text)·삽화(Image)를 생성하는 것에 그쳤다면, 이제는 물리 법칙을 이해하고 실제 현장에서 움직이는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 제조 AX의 핵심 동력으로 급부상했다. 구체적으로, 피지컬 AI는 AI가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 로봇이 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 기술 방법론이다. 이에 따라 AI가 스스로 환경을 인지하고, 최적의 행동을 수행하는 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시스템으로의 진화가 예고됐다. 이 기술 방법론은 인구 구조 변화로 인한 노동력 부족과 생산성 정체라는 난제를 해결할 것으로 기대받고 있다. 이러한 제조 AX 생태계는 하드웨어 중심의 기존 공장을 AI가 정의하는 지능형 유연 생산 체계로 체질을 개선하고 있다. AI가 현장 데이터를 실시간으로 처리하며, 가상·물리 세계를 실시간으
일본 전기전자 산업·공장 자동화(FA) 박람회 ‘IIFES 2025’ 등판...‘피지컬 AI’ 기반 차세대 실시간 제어 기술 선봬 핵심 기술로 인공지능(AI) 기반 제어 방법론 ‘WMX-AI’ 강조해 ‘시뮬레이션·실환경 간 격차(Sim-to-Real Gap) 해소’ 콘셉트로 기술 시연한다 모벤시스가 이달 19일 일본 도쿄 소재 전시장 빅사이트에서 열린 ‘IIFES 2025(Innovative Industry Fair for E x E Solutions Exhibition)’ 현장에 출격한다. 이 자리에서 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 실현을 위한 차세대 실시간 제어 기술을 최초로 공개했다. IIFES는 산업·공장 자동화(FA)와 첨단 제조 솔루션 분야의 글로벌 선도 기술과 디지털 전환(DX) 전략을 포괄적으로 선보이는 일본 최대 규모의 전시회다. 이 행사는 제조업의 효율성과 유연성을 극대화하고 지능형 생산 시스템으로의 전환을 모색하는 국제적인 기술 교류의 장으로 평가받는다. 모벤시스는 인공지능(AI)과 디지털 트윈(Digital Twin) 기술이 제조 현장의 지능화·자율화를 촉진하는 흐름을 강조했다. 이에 대응하기 위해 소프트웨어 기반 실시간 제어
‘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
아나로그디바이스(ADI) 정밀 센싱·제어 기술, 엔비디아 인공지능(AI) 연산 플랫폼 ‘젯슨 토르(Jetson Thor)’ 협력 가시화 현실·시뮬레이션 간 격차 해소 도모...로봇 개발 일정 단축 기대 아나로그디바이스(이하 ADI)가 엔비디아의 고성능 인공지능(AI) 연산 플랫폼 ‘젯슨 토르(Jetson Thor)’ 플랫폼을 활용한다. 이로써 휴머노이드 로봇, 자율주행로봇(AMR) 등 차세대 로봇의 상용화를 노린다. 젯슨 토르가 로봇의 ‘두뇌’ 역할을 하는 고성능 연산을 담당한다면, ADI는 정밀 센싱, 모션 제어, 전력, 연결성 등 ‘신경계’를 제공한다. ADI는 이번 파트너십을 통해 시뮬레이션에서 실제 배치까지 로봇 개발을 가속화한다는 방침이다. 젯슨 토르는 엔비디아 차세대 그래픽처리장치(GPU) 블랙웰(NVIDIA Blackwell)을 탑재한 기술이다. 모바일 전력 범위에서 2070 FP4 테라플롭스(TFLOPS)의 서버급 AI 연산 성능을 제공하는 플랫폼이다. 이는 1초에 2070조 번의 연산을 처리한다는 뜻이다. 이를 통해 로봇은 복잡한 추론과 지능적인 행동을 실행할 수 있다. ADI는 이러한 젯슨 토르의 추론 능력에 실제 물리적 환경에 반응하는 정
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