한국의 AI 로봇 산업이 기술적 도약을 이루기 위해선 ‘선택과 집중’이 절실하다는 목소리가 커지고 있다. 로봇 개발은 수년의 시간이 걸리는 고난도 기술이며, 사소한 변수에도 전체 시스템을 다시 프로그래밍해야 하는 복잡한 구조를 가진다. 몬트리올 대학교 글렌 버세스 교수는 “현재 로봇은 통제된 환경에서만 작동하며, 사소한 변화조차 처리하지 못한다”고 지적했다. 그는 강화학습과 딥러닝을 결합한 새로운 패러다임을 제시하며, 로봇이 이미지·소리·촉각·라이다 등 복합 센서 데이터를 스스로 학습하도록 하는 방향을 제안했다. 하지만 이러한 고도화의 전제는 ‘데이터 다양성’ 확보다. 버세스 교수는 “국가 단위의 대규모 로봇 데이터 팩토리 구축 없이는 지능형 로봇의 경쟁력이 불가능하다”고 강조했다. 실제로 중국은 약 60개의 로봇 플랫폼으로 데이터 생태계를 구축했지만, 한국은 아직 통합된 플랫폼을 마련하지 못한 상황이다. 전문가들은 연구비 분산을 지양하고, 사전훈련 모델을 통한 효율적 학습과 데이터 공유를 기반으로 한 글로벌 협력 로드맵이 필요하다고 입을 모은다. 소규모 파편화된 투자는 성장 걸림돌 로봇은 개발에만 수년이 걸리고, 사소한 변수 앞에서도 전체 시스템을 통째로
엔닷라이트가 크라우드웍스와 손잡고 제조·로봇·피지컬 AI 데이터 파이프라인 공동 개발에 나선다. 엔닷라이트는 29일 AI 테크 기업 크라우드웍스와 업무협약을 체결하고 산업 현장의 데이터 부족과 고비용 문제를 해결하기 위한 AI 데이터 엔드투엔드 솔루션 개발을 추진한다. 이번 협약은 제조·로봇·국방 및 향후 피지컬 AI 분야에서 공통적으로 제기돼 온 데이터 구축 비용 부담, 고품질 데이터 부족, 관리 플랫폼 부재 문제를 해결하는 데 목적이 있다. 양사는 엔닷라이트의 AI 기반 3D CAD·합성 데이터 생성 기술 ‘트리닉스(TRINIX)’와 크라우드웍스의 데이터 구축 솔루션 ‘워크스테이지(Workstage)’ 및 LLM·비전 데이터 처리 역량을 결합한다. 이로써 데이터 생성부터 라벨링, 품질 검증, 전달까지 이어지는 엔드투엔드 체인을 구현해 고객에게 ‘완제품 데이터셋’을 공급하는 구조를 마련한다. 특히 이번 협력은 CAD 합성 데이터와 함께 텔레오퍼레이션(teleoperation) 행동 데이터, 센서 피드백, 영상 및 음성 데이터를 통합하는 것이 특징이다. 이를 통해 ‘행동+환경+센서+언어’를 결합한 차세대 로봇 학습용 멀티모달 데이터셋을 구축할 수 있으며 로봇
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