지능형·휴머노이드 로봇, 공간 인식 기술 등 물리적 실체 가진 인공지능(AI) 기술 방법론 설파 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 기반 산업 혁신 전략 공유한다 데이터 팩토리 관점의 산업 재편, 로봇 파운데이션 모델, 자율제조 물류 시스템 실증 사례 등 대공개 글로벌 산업 전반에서 물리적 실체와 인공지능(AI)이 결합한 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 기술 경쟁이 본격화되는 가운데, 이를 활용한 산업 혁신 전략을 모색하는 자리가 마련된다. 산업교육연구소는 지난 2월 진행된 1차 세미나에 이어, 내달 3일 ‘피지컬 AI 시대–산업 혁신을 위한 기회와 기술 트렌드 및 비즈니스 전략 2차 세미나’를 온·오프라인으로 동시 개최한다. 이번 행사는 제조·물류부터 서비스 산업까지 확산 중인 지능형 로봇과 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 기술의 상용화 움직임을 정밀 분석하기 위해 기획됐다. 이때 중심이 되는 AI가 물리적인 환경을 직접 학습·적응함으로써, 로봇·설비·장비가 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 기술 방법론이다. 세미나에서는 국내 산업 현장을 거대한 데이터 인프라로 취급하는 ‘데이터 팩토리(Data Fact
항공우주·자동차·풍력 등 고정밀 산업 특화 솔루션 대거 공개해 제조 지능화 비전 및 로보틱스 기반 디지털 전환(DX) 전략 제안도 헥사곤이 ‘제21회 서울국제생산제조기술전(SIMTOS 2026)’에 참가한다. 여기서 지능형 측정 기술 방법론을 제시한다. SIMTOS 2026은 내달 13일부터 닷새간 경기 고양시 일산서구 소재 킨텍스 1·2전시장에서 막을 올린다. 한국공작기계산업협회가 주관하는 이번 행사는 ‘AI 자율제조, 인재와 만나다(AI Autonomous Manufacturing Meets Talent)’를 대주제로 선정해, 인공지능(AI)이 생산·제조 현장의 숙련공과 어떻게 결합하고 진화하는지를 집중 조명한다. 이 자리에는 전 세계 주요 제조 솔루션 업체가 등판한다. 공작기계, 툴링, 측정·제어 기술 등 스마트 제조의 핵심 트렌드를 공유하고 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시대의 실질적인 로드맵을 제시한다. 헥사곤은 이번 전시회에서 고정밀 제조 현장의 핵심 과제를 해결하는 데 집중한다. 정밀 측정, 자동화 검사, AI 기반 컴퓨터보조제조(CAM) 프로그래밍 솔루션 등 주요 제품군을 선보일 예정이다. 특히 제조 데이터와 정밀 측정
전장과 배터리, 반도체와 모빌리티 시장이 커질수록 제조 경쟁의 기준도 더욱 촘촘해지고 있다. 부품 하나의 외관 품질, 도막 두께의 균일성, 검사 속도, 이송 안정성, 작업장 안전 대응까지 모두 생산성의 척도로 들어왔다. 미국품질협회(ASQ)는 불량 비용을 내부 실패 비용과 외부 실패 비용으로 구분하여, 출하 전후의 모든 결함이 기업의 누적 손실로 이어진다고 경고한다. 지난 25일 인천광역시 연수구 소재 전시장 송도컨벤시아에서 개막한 ‘2026 고기능소재장비위크’는 이 같은 현실을 시각화한 전시회다. 올해 전시회는 머티리얼코리아(Material Korea), 코팅코리아(Coating Korea), 썰텍코리아(Surtech Korea), 테스팅코리아(Testing Korea) 등 4개 전시를 통합했다. 첨단소재, 코팅·접착, 표면처리, 테스트 장비를 한자리에 모아 제조 기술의 현주소를 제시했다. 자동화의 지향점은 로봇 단품의 성능이 아닌 ‘공정 전체의 시스템화’에 있었다. 다양한 콘셉트의 공정이 하나의 유기적 작업 단위(Cell)로 융합되는 양상을 보였다. < 인지센서모빌리티 특별관 > 눈 달린 공정의 재탄생, 센서가 뚫는 '제조 혈맥' ▲ 도장 작업
아이엘 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) ‘아이엘봇 Y1(ILBOT Y1)’ 실물 공개 산업 현장 및 상업·서비스 영역 로봇 운영 기반 사업 확장 본격화 제조 현장서 축적한 피지컬 AI(Physical AI) 데이터와 로봇 하드웨어 역량 결합 아이엘 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) ‘아이엘봇 Y1(ILBOT Y1)’이 베일을 벗었다. 사측은 이를 기반으로 산업 현장부터 상업·서비스 영역까지 로봇 운영 기반의 사업 확장에 나선다. 이번 공개는 실제 공정에서 확보한 운용 노하우가 로봇 운영 전략과 융합된다는 점에서 주목받고 있다. 아이엘은 아이엘봇 Y1이 현실 환경에서 정밀하게 움직이도록 구현하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 기술 고도화에 집중하고 있다. 이때 피지컬 AI는 인공지능(AI)이 물리적인 환경을 직접 학습·적응함으로써, 로봇·설비·장비가 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 기술 방법론이다. 아이엘은 앞서 실제 제조 공정에 휴머노이드 로봇을 투입해 반복 운용을 진행하며 방대한 현장 데이터를 축적해 왔다. 아이엘봇 Y1은 이처럼 현장에서 담금질된 실전 데이터를 기반으로 설계됐다. 이로써 기존
테솔로, 배지훈 한양대학교 에리카 교수팀 공동 개발 로봇 엔드이펙터(End-effector) 기술력 ‘주목’ 작업 환경에 따라 그리퍼(Gripper) 손끝 구조 교체 가능한 모듈형 설계 이식 국내 로봇 그리퍼(Gripper) 솔루션 업체 ‘테솔로’와 배지훈 한양대학교 에리카(ERICA) 교수 연구팀 의 협력 성과가 공론화됐다. 글로벌 기술 전문 매체 ‘IEEE 스펙트럼(IEEE Spectrum)’은 이들이 공동 개발한 다관절 로봇 그리퍼 확장 기술 ‘핑거팁 체인저(Finger-tip Changer)’를 매체 영상 코너 ‘비디오 프라이데이(Video Friday)’에서 소개했다. IEEE 스펙트럼은 국제전기전자공학회(IEEE)가 발행하는 매체로, 전 세계 로봇 공학자가 개발한 혁신 기술을 영상화해 공개하는 ‘비디오 프라이데이’를 통해 글로벌 로봇 트렌드를 전파하고 있다. 이번 기술 개발을 주도한 한양대학교 에리카의 ‘RoCogMan Lab(Robot Cognition and Manipulation Lab)’은 배지훈 교수가 이끄는 로봇 인지(Cognition)·조작(Manipulation) 전문 연구실이다. 이들은 로봇 핸드(Robot Hand)의 정밀 설계와
H200 그래픽처리장치(GPU) 서버 등 고성능 연산 인프라 확충 나서 “피지컬 AI 개발 기반 구축” 휴머노이드 로봇, 산업용 로봇, 자율주행로봇(AMR) 등 다종·이기종 로봇 자원을 하나로 빅웨이브로보틱스가 고성능 그래픽처리장치(GPU) 인프라를 전격 확충하고, 이를 기반으로 피지컬 AI(Physical AI) 현장 솔루션 개발·사업화에 나선다. 사측은 이번 투자를 통해 다종·이기종 로봇을 단일 통합 운영체계에 ‘통합 관리(Orchestration)’하는 방향을 구상했다. 이를 통해 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), 산업용 로봇, 자율주행로봇(AMR) 등 다양한 로봇 폼팩터(Form-factor)를 실제 산업 현장에서 활용하는 인프라를 구축한다. 또한 이 같은 인프라 확보로, 인공지능(AI) 추론과 대규모 학습 속도를 높일 방침이다. 개별 로봇 성능보다 서로 다른 시스템을 하나의 흐름으로 조율하는 역량이 피지컬 AI 시대의 핵심 경쟁력이라는 판단에서다. 이 과정에서 최근 H200 GPU 서버 두 대 등 총 16개 GPU 규모의 고성능 연산 인프라를 확보한 것으로 알려졌다. 사측 관계자에 따르면, 산업 현장에서는 휴머노이드 단독 도입보다 기존
‘엔비디아 GTC 2026’서 피지컬 AI 실시간 로보틱스 실행 기술 및 연구 성과 발표 자사 소프트웨어 제어기 ‘WMX’ 기반 구동 체계 개발 과정 공개 “로봇 통신 지연(Latency) 혁신” 모벤시스가 차세대 실시간 소프트웨어 기반 로봇 구동 제어 방법론을 공개했다. 이 모습은 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 연례 개발자 콘퍼런스 ‘엔비디아 GTC 2026(NVIDIA GPU Technology Conference 2026)’에서 펼쳐졌다. 엔비디아 GTC 2026은 글로벌 인공지능(AI)·로보틱스 개발자 행사로, 이달 16일(현지시간)부터 19일까지 미국 캘리포니아주 산호세 컨벤션 센터(San Jose Convention Center)에서 열렸다. 행사는 AI, 가속 컴퓨팅(Accelerated Computing), 디지털 트윈(Digital Twin), 로봇 자율 주행 등 분야의 최신 기술 트렌드와 산업별 혁신 사례를 공유한다. 특히 올해는 '피지컬 AI(Physical AI)'와 '로봇 파운데이션 모델(RFM)'을 핵심 테마로 설정해, 가상 환경의 지능이 실제 물리적 로봇의 움직임으로 구현되는 ‘시뮬레이션·현실 전이(Sim2Rea
화낙이 엔비디아와 손잡고 '피지컬 AI(Physical AI)'를 앞세운 차세대 공장 자동화 전략을 본격화한다. 양사는 이번 협력을 통해 인공지능(AI)과 물리적 로봇을 결합, 기계가 스스로 보고 추론하며 행동하는 동적 제조 환경을 구축하는 데 집중할 계획이다. 화낙·엔비디아의 피지컬 AI 협력 프로젝트는 전 세계 제조 및 물류 현장의 디지털 전환(DX)을 목표로 상시 운영된다. 이번 협업의 핵심은 화낙의 로봇 시뮬레이션 소프트웨어 ‘로보가이드(ROBOGUIDE)’에 엔비디아의 아이작 심(Isaac Sim)과 옴니버스(Omniverse) 프레임워크를 통합하는 것이다. 이를 통해 제조사는 실제 공장과 똑같은 포토리얼리스틱 디지털 트윈을 구축해 가상 환경에서 로봇을 미리 훈련시킬 수 있다. 무라리 고팔라크리슈나(Murali Gopalakrishna) 엔비디아 로보틱스 총괄 책임자는 “인력 부족 해소와 운영 효율 향상을 위해 가상과 실제의 간극을 메우는 물리 AI 솔루션 수요가 급증하고 있다”며 “양사의 전문성을 통합해 적응형 자동화를 대규모로 구축할 수 있도록 지원하겠다”고 밝혔다. 이 방식은 실제 하드웨어 배치 전에 워크플로를 검증함으로써 커미셔닝 시간·비용을
한국 진출 20주년...국내 물류 산업 자동화 솔루션 지원 및 시장 경쟁력 강화 돌입해 ‘제16회 국제물류산업대전(KOREA MAT 2026)’ 참가, ‘FD 셔틀 시스템(FD Shuttle System)’ 데모 공개 예고 롯데칠성음료 부평 물류센터 등 아시아 최초 전 공정 자동화 성공 사례 기반 국내 전문성 고도화 데마틱이 국내 시장 상륙 20주년을 기점으로 국내 물류 현장의 지능화 작업에 박차를 가한다. 사측은 지난 2006년 삼성테스코 물류센터에 국내 최대 규모의 자동 분류 시스템을 성공적으로 안착시키며 한국 시장에서의 활동을 본격화한 바 있다. 이어 지난 20년간 글로벌 원천 기술과 현장 맞춤형 엔지니어링 역량을 결합해 국내 물류 산업의 체질 개선에 기여했다는 평가다. 데마틱은 한국 진출 20주년을 기념해, 이달 31일 열리는 ‘제16회 국제물류산업대전(KOREA MAT 2026)’에 참가해 그동안의 성과와 최신 기술을 선보일 예정이다. 이 자리에서 실제 현장 조건과 운영 요구를 반영한 솔루션을 통해 고객사의 운영 안정성과 생산성을 극대화하겠다는 메시지를 전달한다는 방침이다. 특히 아시아 최초 음료 전 공정 자동화를 구현한 롯데칠성음료 부평 물류센터
정관 변경을 통해 이차전지 부품·소재, 로봇 하드웨어·시스템 등 제조·판매업으로 비즈니스 영역 확대 “기존 자동차 구동계 부품 제조에서 축적된 정밀 가공·양산 역량, 신사업에 이식할 것” 서진오토모티브가 미래 성장 동력 확보를 위해 이차전지·로보틱스 분야로 사업 분야를 대폭 확장했다. 서진오토모티브는 오는 정기주주총회에서 진행될 정관 변경을 통해 신규 사업 목적을 규정화할 것이라고 공표했다. 이는 ▲이차전지 부품·소재 ▲로봇 하드웨어·시스템 등이 될 전망이다. 이 가운데 로보틱스 분야는 본체·구동부(Actuator)·제어장치·센서 등이다. 사측에 따르면, 이번 조치는 자동차 산업의 전동화 전환과 전 산업군의 스마트 제조 수요 확대에 대응하기 위한 전략적 선택으로 풀이된다. 기존 내연기관 자동차 중심의 부품 제조 역량을 미래 모빌리티와 첨단 로봇 산업으로 전이시키겠다는 메시지다. 이를 통해 지속 가능한 수익 구조를 창출하고, 기업의 미래 가치를 제고할 것이라는 게 회사 비전이다. 서진오토모티브는 그동안 자동차 구동계 핵심 부품 분야에서 쌓아온 정밀 가공, 품질 관리, 양산 대응 등 역량을 신사업의 핵심 기반으로 삼을 방침이다. 특히 이차전지 부품·소재 분야는
인공지능(AI)은 이제 단순한 기술을 넘어, 국가 경쟁력과 산업 구조 전환을 좌우하는 핵심 동력으로 자리 잡고 있다. 한국은 정부 정책과 산업계의 전략적 참여, 그리고 컴퓨팅 인프라 고도화를 바탕으로 2026년까지 AI 3대 강국(AI G3)으로 도약하겠다는 목표를 추진하고 있다. 이러한 변화의 제도적 기반으로 지난 1월 22일부터 ‘인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법’, 이른바 AI 기본법이 시행됐다. 이 법은 AI를 국가 핵심 인프라로 공식 규정하고, 산업 육성과 활용 확산을 촉진하는 동시에 안전성과 신뢰를 국가 차원에서 관리하는 정책 프레임을 제도화했다. 이를 통해 한국은 AI를 개별 부처의 정책 과제가 아닌, 국가 운영 차원의 핵심 인프라로 격상시키고 있다. 정책적 의지는 인프라 투자로도 이어지고 있다. 정부는 AI 학습과 추론 수요 증가에 대응하기 위해 GPU 확보 확대와 데이터센터·클라우드 인프라 확충을 가속화하고 있다. 이러한 맥락에서 추진되는 ‘AI 고속도로’ 전략은 초대형 데이터센터와 클라우드 플랫폼을 중심으로 중앙집중형 연산 역량을 강화하는 데 초점을 두고 있다. 이는 대규모 모델 학습과 중앙 AI 서비스 운영을 위한 필수적인
휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)은 비교적 쉬운 방식으로 대중의 관심을 끈다. 춤을 추고, 손을 흔들고, 사람과 악수한다. 이러한 영상 한 컷만으로도 ‘이제 사람형 로봇 시대가 왔다’는 평가가 주를 이룬다. 하지만 제조·물류 현장에서 휴머노이드 기술을 받아들이는 기준은 이 같은 감탄과 다르다. 현장은 ‘기술적 구현 가능성’보다 ‘시스템적 가용성’에 무게를 둔다. 라인 정지는 곧 천문학적 손실로 직결되고, 안전·품질의 단절은 브랜드 신뢰도를 붕괴시키기 때문이다. 이에 따라 현장에서의 휴머노이드 로봇 도입은 다양한 가용성 요소를 만족해야 한다. 연속 가동 시간, 평균고장간격(MTBF), 장애 복구 탄력성 등이 이에 해당한다. 휴머노이드가 산업 현장에서 ‘도입의 당위성’을 확보하는 지점도 바로 여기다. 고도화된 자동화 라인 사이에서도 여전히 작업자의 손길이 필수적인 공백이 존재하기 때문이다. 조립(Assembly)·상하차(Loading & Unloading)·분류(Sorting) 등 작업 조건이 수시로 변하는 비정형 구간이 대표적이다. 기업은 이 영역에서 인력난·이직률·안전위협이라는 고질적인 운영 비용을 떠안는다. 결국 이때의 본질은 작업자에 의
16자유도(DoF), 전면 촉각(Tactile) 센서 등 탑재...정교한 촉각 기능 구현해 “±0.1뉴턴(N)급 초정밀 제어 메커니즘 기반으로 제조·물류 현장 혁신 노린다” 에이딘로보틱스가 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory + Automation World 2026, 이하 AW 2026)’에 등판한다. 이 자리에서 물리적 힘을 정밀 인지·제어하는 기술력을 집약한 ‘엔드투엔드(End-to-end) 힘 인지(Force Aware) 로보틱스 솔루션’을 전격 공개한다고 밝혔다. 사측은 올해 전시회 하이라이트 제품으로 2세대 인간형 로봇 핸드 ‘에이딘 핸드 젠2(AIDIN Hand Gen2)’를 강조했다. 지난 1세대 대비 소형·경량화된 이 모델은 16자유도(DoF)의 가동성을 접목한 것으로 알려졌다. 여기에 모든 부분에 자체 개발 촉각 센서(Tactile Sensor) ‘ATT’를 탑재해 인간 수준의 정교한 촉각 감지 프로세스를 완성했다. 관계자는 아마존로보틱스 등 글로벌 수출 성과를 기록한 1세대의 성공을 바탕으로 설계됐다며 해당 모델을 소개했다. 그러면서 올 상반기 중 시장에 출시해 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 영역의 핵
제조 현장의 인공지능(AI) 도입 논의가 활발하다. 업계에서는 신속하게 판단을 돕고 운영 부담을 낮추는 AI에 주목하고 있다. 대시보드와 사용자 화면(UI)이 늘어나는 것만으로는 현장 대응 속도가 개선되지 않기 때문이다. 실제로 알람이 발생한 뒤 원인을 규명하고, 출동 여부를 결정하는 것. 그리고 조치 순서를 정하는 과정에서 여전히 작업자의 경험과 숙련도에 크게 의존하는 구조가 많다. 문제는 이러한 판단 지연이 단순한 불편에 그치지 않는다는 점이다. 초기 대응이 늦어지면 생산에 차질이 발생하고, 불필요한 출동과 점검의 반복, 부품 교체 비용 증가, 에너지 낭비까지 연쇄적으로 이어진다. 현장에서는 이미 AI 활용을 위한 데이터 부족보다 데이터를 운영 판단으로 전환하는 프로세스가 길고 분절돼 있다는 지적이 발생하는 중이다. 여기에 숙련 인력 감소와 지식 단절 문제가 겹치며 운영의 부담은 더욱 커졌다. 특정 설비를 오랜 기간 다뤄온 인력이 이탈하면 기존 매뉴얼만으로는 복원하기 어려운 운전 감각과 장애 대응 노하우까지 유실된다. 동일한 문제가 발생해도 대응 품질이 개인에 따라 달라지는 일이 반복되기도 한다. 제조 현장에서 산업용 AI를 바라보는 시선이 ‘운영 지식의
생산 라인 경쟁력의 기준이 급격히 변화하고 있다. 설비를 한 번 구축한 뒤 장기간 안정적으로 가동하는 과거의 방식만으로는 대응하기 어려운 국면이다. 품목 전환 주기는 단축되고 수요 변동성은 커진 반면, 불량률과 운영 비용은 더욱 엄격하게 관리해야 한다는 압박이 가중되고 있기 때문이다. 이에 따라 현시점 제조 현장에서는 개별 장비 한 대의 수치적 성능보다, 라인 전체를 얼마나 신속하게 재구성하고 다시 안정적인 운영 상태로 시뮬레이션할 수 있는지가 핵심적인 과제가 됐다. 이러한 변화는 자동화 투자 기준의 패러다임을 바꾸고 있다. 단순히 빠른 이송 장비를 선택하는 것이 아니라, 이송·검사·제어·유지보수·연계 등이 얼마나 유기적인 프로세스로 이어지는지가 실제 성과를 좌우한다는 인식이 확산되고 있다. 즉, 차세대 산업·공장 자동화(FA)는 전체 운영 구조 설계의 진화를 의미한다. FA 및 시스템통합(SI) 기술 업체 아이온은 이러한 시장 흐름에 발맞춰 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(Smart Factory + Automation World 2026, 이하 AW 2026)’에서 자사 역량을 총망라한다. 리니어 모터(Linear Motor) 기반 이송 솔루션, 머신비
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