슈퍼브에이아이는 포항공과대학교 전자전기공학과 로봇학습연구실과 인공지능 및 로보틱스 분야의 상호 협력을 위한 산학협력 업무협약(MOU)을 체결했다고 28일 밝혔다. 이번 협약을 통해 양측은 로봇이 물리적 환경을 인지하고 판단하는 피지컬 AI 기술 고도화에 나선다. 포스텍의 로봇 연구 역량과 슈퍼브에이아이의 실전형 데이터 인프라 기술을 결합해 차세대 로봇 AI 기술의 상용화를 가속화한다는 계획이다. 양 기관은 AI 및 로보틱스 관련 공동 기술 개발과 연구를 추진하고, 학술 활동과 정보 교류를 통해 산학협력 기반의 지식재산 창출에도 협력한다. 슈퍼브에이아이는 포스텍 전자전기공학과 로봇학습연구실에 고품질 AI 데이터 구축과 관리, 모델 학습까지 가능한 MLOps 솔루션인 슈퍼브 플랫폼을 지원한다. 로봇이 복잡하고 예측 불가능한 실제 환경에서 정확하게 사물을 인지하고 임무를 수행하기 위해서는 고도화된 학습 데이터가 필수적인 만큼, 데이터 인프라 측면에서 협력의 의미가 크다는 설명이다. 슈퍼브에이아이는 이번 포스텍과의 협력을 중심으로 피지컬 AI 구현을 위한 연구 개발을 본격화하고 있다. 단순한 소프트웨어를 넘어 로봇과 중장비 등 하드웨어와 결합해 가상 환경에 머물던
씨이랩이 피지컬 AI 확산 흐름에 맞춰 산업 현장에서 인공지능을 빠르고 안정적으로 적용할 수 있는 통합 솔루션 모델을 강화하고 있다고 15일 밝혔다. 피지컬 AI는 센서와 카메라, 레이더 등을 통해 물리적 환경을 인식하고, AI가 상황을 판단한 뒤 로봇과 장비가 직접 행동하는 지능형 시스템이다. 이동과 조작, 협업 등 현실 공간에서의 물리적 상호작용을 기반으로 산업 자동화 수준을 한 단계 끌어올리는 핵심 기술로 주목받고 있다. 다만 실제 산업 현장에서는 AI 성능 검증 이후 확산 단계에서 인프라 운영 부담과 비용 증가, 현장 신뢰성 검증 부족 등의 문제로 적용에 속도를 내지 못하는 경우가 많다. 씨이랩은 이러한 병목을 해소하기 위해 AI 인프라 운영, 비전 AI 분석, 디지털 트윈 기반 검증이라는 세 가지 핵심 사업 영역을 유기적으로 연결한 통합 구조를 구축했다. AI 인프라 영역에서는 GPU 클러스터 관리 솔루션 아스트라고(AstraGo)를 통해 대규모 AI 모델이 구동되는 환경에서도 효율적인 자원 운영을 지원한다. GPU 자원의 자동 할당과 모니터링을 통해 성능 저하와 유휴 자원 낭비를 줄여, 산업 현장의 인프라 운영 부담을 낮춘다는 설명이다. 비전 AI
현대차·기아가 인공지능 반도체 전문기업 딥엑스와 협력해 로봇용 AI 칩을 공동 개발하며 피지컬 AI 인프라 구축에 나섰다. 현대차·기아 로보틱스랩은 8일 현지시간으로 미국 라스베이거스에서 열린 CES 파운드리 2026에서 딥엑스와 협력해 ‘온 디바이스 AI 칩’의 양산 준비를 마쳤다고 밝혔다. CES 파운드리는 세계 최대 IT·가전 전시회 CES가 올해 처음 선보인 전시·발표 프로그램으로, AI와 양자 컴퓨팅 등 첨단 기술 스타트업을 위한 전용 공간이다. 이번에 개발된 온 디바이스 AI 칩은 5W 이하의 초저전력으로 구동되며, 데이터를 실시간으로 처리해 인지와 판단을 수행한다. 클라우드 서버에 의존하지 않고 기기 자체에서 AI가 작동하는 방식이다. 이 같은 온 디바이스 구조는 네트워크 연결이 어려운 지하 주차장이나 물류센터에서도 안정적인 작동이 가능하다. 네트워크를 거치지 않아 반응 속도와 보안 측면에서도 강점이 있다. 또 로봇을 특정 서비스 환경에 맞춰 최적화할 수 있어, 다양한 로보틱스 응용 분야로의 확장성도 높다. CES 파운드리 공동 연사로 나선 현대차·기아 로보틱스랩 현동진 상무는 로보틱스랩이 자체 개발한 AI 제어기를 재작년 6월부터 안면 인식과
리얼월드(RLWRLD)가 엔비디아의 로봇 AI 플랫폼을 활용해 고자유도 5지 로봇 손의 섬세한 조작 학습을 고도화하며 피지컬 AI 기술 경쟁력을 강화하고 있다. 리얼월드는 다양한 엔비디아 플랫폼을 기반으로 로봇 손 제어 모델의 안정성과 재현성을 높이고, 실제 산업 현장 적용 가능성을 끌어올리고 있다고 밝혔다. 로봇이 물체를 잡고 이동시키는 과정은 단순한 동작처럼 보이지만 실제로는 시각 인식과 상황 판단, 손가락의 미세한 힘 조절이 연속적으로 이뤄져야 한다. 특히 고자유도 5지 로봇 손은 관절 수가 많아 제어 난도가 높고, 정교한 학습 없이는 산업 현장에서 요구되는 수준의 조작 정확도를 구현하기 어렵다. 리얼월드는 이러한 한계를 극복하기 위해 자체 데이터 파이프라인을 기반으로 로봇 파운데이션 모델을 개발하고 있다. 엔비디아의 로봇 파운데이션 모델 ‘GR00T N1.5’를 토대로 5지 로봇 손에 최적화된 추가 학습을 적용하고 자체 개량한 모델과 병행해 벤치마킹을 진행 중이다. 이를 통해 빠른 파인 튜닝과 반복 실험이 가능해졌고 실제 환경에서 활용 가능한 학습 데이터를 효율적으로 축적하고 있다. 배재경 리얼월드 CTO는 “GR00T 기반의 추가 학습을 통해 고자유
단발성 협업 넘어 장기적 플랫폼 경쟁을 겨냥한 전략적 제휴 실환경 데이터 확보를 둘러싼 피지컬 AI 주도권 경쟁 본격화 피지컬 AI를 둘러싼 경쟁의 초점이 알고리즘에서 데이터로 이동하고 있다. 실제 물리 환경에서 생성되는 데이터를 얼마나 빠르고 안정적으로 확보하느냐가 차세대 AI 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠오르면서, 로봇 플랫폼과 AI 기업 간 전략적 결합도 본격화되는 모습이다. 풀스택 미래모빌리티 플랫폼 기업 아이엘은 국내 AI 전문기업 솔트룩스와 휴머노이드 및 지능형 로봇을 중심으로 한 피지컬 AI 데이터 주도권 확보를 위한 전략적 협력(MOU)을 체결했다고 18일 밝혔다. 양사는 단순한 기술 협력을 넘어, 피지컬 AI 경쟁의 핵심 자산으로 꼽히는 ‘실환경 데이터’를 공동으로 축적·활용하는 데 협력의 초점을 맞췄다. 이번 협력의 구조는 역할 분담이 명확하다. 아이엘은 휴머노이드와 지능형 로봇 플랫폼의 하드웨어·소프트웨어 개발과 실제 현장 운용을 맡는다. 이를 통해 로봇의 행동, 센서 반응, 주변 환경과의 상호작용 과정에서 발생하는 데이터를 직접 확보하고, 피지컬 AI 학습에 필수적인 고품질 실데이터를 지속적으로 축적할 계획이다. 솔트룩스는 이렇게 확보된
라온피플이 ‘지능형 로봇 및 장비 통합제어 솔루션’ 기술 개발에 성공하며 정부가 추진하는 AI 로봇사업에서 유리한 위치를 확보했다. 라온피플이 주관한 차세대 지능형 로봇 통합제어 개발 사업은 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 프로젝트로, 제조와 물류를 비롯해 의료, 휴먼케어 등 다양한 산업군에서 요구되는 지능형 로봇 통합제어 핵심 기술 개발을 목표로 한다. 이번 연구에는 주원테크놀러지, 한국생산기술연구원, 한국섬유기계융합연구원, 성균관대학교 산학협력단이 참여해 로봇의 판단·제어·협업을 위한 엣지 브레인 기술을 구축하고 디지털트윈 기반 물류 공정 검증도 완료했다. 핵심 기술은 물류·제조 공정에서 로봇이 디지털트윈 시뮬레이션과 지능형 엣지 서버 프레임워크를 활용해 최적의 공정 솔루션을 구현하는 구조다. 또한 AI 비전(AI Vision)과 로봇 제어 기술을 융합해 복잡한 제조 환경에서도 맞춤형 생산에 유연하게 대응하고 생산성을 높일 수 있는 점이 특징이다. 라온피플 관계자는 “AI Vision 솔루션을 통해 물체 인식, 자세 추정, 비정형 대상물 파지 등 고난도 작업을 안정적으로 수행할 수 있어 제조·물류를 넘어 의료, 휴먼케어, 바이오 헬스, 웰빙 산업
3D 포인트 클라우드(Point Cloud) 기반 인공지능(AI) 모델이 학습해야 하는 데이터량을 크게 줄이면서도 성능을 유지할 수 있는 기술이 개발됐다. 자율주행차와 로봇 등 대규모 3D 데이터를 다루는 분야에서 학습 시간과 연산 비용을 줄이는 데 큰 도움이 될 것으로 기대된다. UNIST 인공지능대학원 심재영 교수팀은 3D 포인트 클라우드 데이터를 효과적으로 압축해 학습 효율을 높이는 ‘데이터 증류(dataset distillation)’ 기술을 개발했다고 1일 밝혔다. 데이터 증류는 대규모 학습 데이터에서 핵심 특징만을 추출해 ‘요약 데이터’를 만드는 기술이지만, 3D 포인트 클라우드는 점의 순서가 정해져 있지 않고 물체가 회전된 경우가 많아 적용이 어려운 형태로 꼽혀 왔다. 요약 데이터의 완성도를 높이려면 원본 데이터와 비교·매칭 과정이 필수지만, 이러한 특성 때문에 엉뚱한 부위가 비교되거나 같은 물체도 서로 다른 물체로 인식되는 문제가 발생한다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 핵심 기술을 결합했다. 첫째, 순서가 일정하지 않은 점 데이터의 의미 구조를 자동으로 정렬해주는 손실 함수(SADM)를 적용했다. 둘째, 물체의 회전 각도를 AI가
장영재 교수, 피지컬 AI가 적용된 SDx 구현 사례 공유해 KAIST와 다임리서치가 25일인 오늘 KAIST 본원에서 공동 개최한 ‘피지컬 AI와 SDx가 창조하는 제조와 자동화산업의 미래’ 포럼이 산업계와 학계의 뜨거운 관심 속에 성황리에 마무리됐다. 이번 행사는 국내 최초로 피지컬 AI 기술을 중심에 둔 제조혁신 전략을 조명한 자리로, 기술과 정책, 산업이 결합된 새로운 자동화 패러다임을 제시했다. 최근 AI는 데이터 해석이나 언어 처리의 한계를 넘어, 현실 공간에서 물리적 행동까지 수행하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’로 진화 중이다. 기존 언어형 AI가 텍스트 기반 지능이라면, 피지컬 AI는 시간·공간을 인식하고 실세계에서 자율적으로 작동하는 ‘움직이는 지능’으로 평가된다. 제조, 물류, 건설, 농업 등 실제 산업의 전환을 이끌 핵심 기술로 주목받고 있다. 이번 포럼은 두 개 세션으로 나뉘어 진행됐다. 첫 번째 세션에서는 현대자동차 민정국 상무가 세계 최초로 도입한 ‘소프트웨어 정의 공장(Software-Defined Factory, SDF)’ 개념을 발표하며 제조 공정의 유연성과 지능화를 강조했다. 이어 KAIST 장영재 교수는 피지컬 A
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UPDATE: 2026년 02월 15일 16시 17분
