‘국내 드론 기업 단일 최대 규모’ 600억 원 투자 유치해 글로벌 엔터테인먼트 드론 시장 리더십, 드론코드 재단 이사회 진출 등 독보적 기술력 입증 유비파이가 크릿벤처스·NXC 등으로부터 600억 원 규모의 신규 투자금을 조달했다. 이번 유치는 국내 무인항공기(드론) 업체의 단일 투자 사례 중 역대 최대 규모로 알려졌다. 사측은 글로벌 드론 산업 내 유비파이의 입지와 성장 잠재력을 높게 평가받은 결과라고 소감을 전했다. 유비파이는 이번 투자를 기점으로, 자사 군집 비행 기술의 고도화를 추진한다는 방침이다. 여기에 자율 비행 기술과 피지컬 AI(Physical AI)를 융합한 차세대 국방용 드론 분야로 사업 영역을 본격 확장한다. 투자를 주도한 이동우 크릿벤처스 이사는 “유비파이는 세계 최고 수준의 기술력과 사업화 능력을 입증한 기업”이라며 “글로벌 핵심 드론 기업으로 도약할 수 있도록 전폭적인 지원을 아끼지 않겠다”고 강조했다. 유비파이는 창업 초기부터 글로벌 시장을 정조준하며 지속적으로 기술력을 쌓아왔다. 최근 국내 드론 업체 최초로, 한국무역협회 주관 포상인 ‘천만불 수출의 탑’을 수상하는 성과를 거뒀다. 또한 글로벌 드론 산업의 핵심 운영체제인 ‘PX
모티프테크놀로지스(Motif Technologies) 컨소시엄 합류 심레디(Sim-Ready) 3D 데이터, 비전·언어·행동(Vision·Language·Action) 모델 등 피지컬 AI 학습 토대 마련한다 “정밀 3차원(3D) 컴퓨터지원설게(CAD) 생성부터 시뮬레이션 데이터 변환 기술로 인공지능 전환(AX) 견인” 엔닷라이트가 모티프테크놀로지스(Motif Technologies) 컨소시엄에 합류해, 국내 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 구축을 위한 국가 프로젝트에 본격 착수한다. 모티프테크놀로지스 컨소시엄은 국가 AI 경쟁력 강화를 목표로, 300B 파라미터급 추론형 거대언어모델(LLM) 구축하는 연합체다. 이어 시각·언어(Vision·Language) 모델, 비전·언어·행동(Vision·Language·Action 이하 VLA) 모델 등까지 단계적으로 모델을 고도화하는 ‘대한민국 AI 파운데이션 모델 구축 프로젝트’를 진행한다. 해당 컨소시엄은 모델 가중치, 코드, 연산 최적화 라이브러리 등을 상업용 오픈소스로 공개해, 국내 AI 산업 생태계 전반의 기술 자립과 성장을 견인한다는 방침이다. 엔닷라이트는 이번 프로젝트에서 AI가 물리 세계를 이해하
충돌형 고속 비행 드론 ‘카이든(KAiDEN)’, 군집 자폭 드론 ‘자이든(XAiDEN)’ 등 출품해 산업 현장 검증 자율비행 기반 ‘에어리얼 인텔리전스(Aerial Intelligence)’ 기술 공개 콘퍼런스 발표서 피지컬 AI(Physical AI) 기반 무인 전장화 비전 제시 니어스랩이 지난달 부산 해운대구 소재 전시장 벡스코(BEXCO)에서 열린 ‘2026 드론쇼코리아(Drone Show Korea 2026)’에서 피지컬 AI(Physical AI) 기반 무인항공기(드론) 기술력을 선보였다. 올해로 11회째를 맞이한 드론쇼코리아는 산업통상부·국방부가 주최하고 부산광역시·벡스코(BEXCO)·한국항공우주연구원(KARI)이 공동 주관하는 아시아 최대 규모 드론 종합 전시회다. 이번 행사는 급변하는 글로벌 안보 환경 속에서 무인기 기술의 민·군 융합을 가속화하고, 스마트 모빌리티와 국방 자산의 핵심으로 자리 잡는 ‘무인기 시대의 전환점’을 제시하는 것을 목적으로 한다. 니어스랩은 이번 전시에서 글로벌 방산 시장에서 성능을 인정받은 핵심 라인업을 공개했다. 충돌형 고속 비행 드론 ‘카이든(KAiDEN)’, 군집 자폭 드론 ‘자이든(XAiDEN)’ 등이 대표적
유디엠텍이 글로벌 산업 자동화 기업인 지멘스(Siemens)의 디지털 산업 생태계에 공식 합류하며 전 세계 제조 AI 시장 공략을 본격화한다고 11일 밝혔다. 유디엠텍은 최근 글로벌 제조 기업과 산업 솔루션 공급업체를 연결하는 지멘스의 핵심 산업 플랫폼인 ‘Xcelerator Marketplace’와 연계된 ‘Siemens Seller Portal’에 기업 프로필 등록을 완료했다. 이에 따라 자사의 산업 AI 솔루션을 글로벌 고객 네트워크에 공식적으로 선보이고 실질적인 비즈니스 협력 및 디지털 전환 솔루션을 공동 제공할 수 있는 기반을 마련하게 됐다는 평가다. 유디엠텍에 따르면 이번 지멘스 생태계 합류의 핵심 동력은 세계 최초로 PLC 제어 로직을 기반으로 설비 동작을 분석하는 ‘피지컬 AI’ 기술력에 있다. 단순 센서 데이터를 분석해 이상 징후를 탐지하던 기존 방식에서 벗어나 설비의 두뇌 격인 제어 로직과 물리적 동작 구조를 직접 해석해 이상 원인을 접점 및 스텝 수준까지 정밀하게 추적하는 독보적인 방식이라는 설명이다. 유디엠텍은 이러한 기술적 우수성이 복잡한 자동화 설비 환경에서 다운타임 감소와 품질 안정화, 유지보수 효율 향상에 획기적으로 기여하고 있으
AI 영상 관제 분야에서 지능형 CCTV는 인력난을 보완하는 수단으로 빠르게 확산됐지만 객체 인식 중심의 기술 구조가 가진 한계는 여전히 해소되지 않고 있다. 복잡해지는 도시·산업 환경 속에서 단순히 사물을 식별하는 수준을 넘어 상황의 맥락을 이해하고 능동적으로 대응하는 기술에 대한 요구가 높아지면서, 시각과 언어를 결합한 멀티모달 AI 기술인 VLM(Vision Language Model)이 차세대 관제 시스템의 핵심 대안으로 주목받고 있다. 이 같은 흐름 속에서 토크아이티가 오는 3월 13일(금) 오후 2시부터 3시까지 '반쪽짜리 지능을 넘다: VLM이 바꾸는 AI 영상 관제의 미래'를 주제로 생방송 토크 웨비나를 진행한다. 토크아이티의 AI 관제 전문 토크 시리즈 'AI 관제 인사이트' 세 번째 에피소드로 진행되는 이번 웨비나는 VLM의 기술적 진화와 실무 적용 전략을 현장 관점에서 풀어보는 자리다. 웨비나는 총 3개의 핵심 포인트로 구성된다. 첫 번째로 국내 AI 영상 관제의 현실을 진단한다. 인력난을 보완해온 지능형 CCTV의 역할과 함께 객체 인식 중심 기술의 한계, 복잡·다변화되는 관제 환경에서 능동적 대응 기술이 요구되는 배경을 짚는다. 두 번
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
유니티(NYSE: U)가 3월 4일부터 6일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘2026 스마트공장‧자동화산업전(이하 AW 2026)’에 참가해 제조 산업의 AX(인공지능 전환)를 가속화하기 위한 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 기반 통합 워크플로와 핵심 기술을 선보인다. AW 2026은 아시아 최대 규모 스마트공장 및 자동화산업 전문 전시회다. 이번 전시회는 3월 4일부터 6일까지 총 3일간 코엑스 전시장 전관에서 개최되며, ‘자율화, 지속가능성을 이끄는 힘(Autonomy, the Driver of Sustainability)’을 슬로건으로 내걸었다. 유니티는 이번 AW 2026에서 ‘유니티, 피지컬 AI를 가상에서 현장으로 연결하다’를 테마로 전시 부스를 운영한다. 부스(D562)에서는 제조 현장에서 AI를 도입‧운영하는 과정에서 발생하는 데이터 병목을 해소하고, 디지털 트윈 운영 접근성을 높이는 기술과 인사이트를 공유할 예정이다. 특히 제조 현장의 주요 과제를 해결하는 실전형 데모를 공개한다. 먼저, 온디바이스 AI 추론 엔진인 ‘유니티 센티스(Unity Sentis)’를 활용해 별도의 고사양 서버 없이도 로봇이 실시간으로 사물을 인식하고 판단하는 과
휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)과 최근 이 로봇 폼팩터(Form-factor)에 기반을 제공하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 둘러싼 논의가 뜨겁다. 이러한 기술은 더 이상 전시·데모의 영역에 머물러 있으면 안 된다는 분석이 줄을 잇고 있다. 다양한 글로벌 컨설팅·리서치 기관은 오는 2030년 전후 휴머노이드 로봇 시장을 수십억 달러 규모로 전망하고 있고, 2035년 이후에는 수백억 달러, 이후 2050년에는 조 단위까지 성장할 수 있다는 예측을 쏟아내고 있다. 그러나 실제 사업자는 화려한 성장 곡선보다 부품 단가표와 수명 시험 데이터부터 면밀히 분석한다. 특히 휴머노이드 로봇의 관절을 움직이는 구동부(Actuator)는 전체 제조 원가의 40~60%를 차지하는 핵심 부품으로 지목된다. 여러 분석에 따르면, 저량 생산 단계에서 휴머노이드 한 대에 들어가는 관절 구동계 비용만 수만 달러에 달하며, 이 비용을 수백 달러대까지 낮추지 못하면 대량 상용화는 요원하다는 진단이 반복된다. 실제로 미국 로보틱스 분석 사이트 ‘아파로봇(Aparobot)’이 지난해 11월 공개한 지표가 이를 뒷받침한다. 이들은 로봇용 고급 통합 관절(Joint) 40
산업 현장의 인공지능(AI) 도입 논의는 사용자 화면(UI) 속 성능 시연만으로 설득되기 어려운 단계에 직면했다. 실제 AI를 활용하는 현장 사용자가 실제로 요구하는 부분이 상당 부분 변했다는 뜻이다. 현시점 산업용 AI는 각 설비·공정 흐름 안에서 어떻게 지연(Latency) 없이 구동되는지가 더욱 중요해졌다. 운영의 지속가능성이 기술의 평가 기준이 된 것이다. 이 변화는 산업·공장 자동화(FA)의 다음 단계로, 자율화(Autonomous)가 전면에 부상한 배경이기도 하다. 인건비 부담, 365일 24시간 운영 압박, 안전 요구 강화, 공급망 불확실성 등이 중첩되면서, 기업은 AI와 같은 기술 도입을 운영 구조 재설계 관점에서 바라보기 시작했다. 제조·물류 현장에서의 AI는 모델 성능만으로 성패를 결정지을 수 없다. 이에 따라 데이터 수집·분석, 판단·제어, 모니터링·유지보수 등 핵심 프로세스가 단일 인프라에서 통합돼 연결되지 않으면 성과를 내기 어렵다는 인식이 확산되고 있다. 특히 제조·물류 현장에서의 AI는 모델 성능만으로 성패를 결정지을 수 없다. 데이터가 어디서 생성·처리되고 어떤 경로로 실행까지 이어지는지. 그리고 예외 상황 발생 시 얼마나 빨리
AI 소프트웨어 기반 제조 지능화 통합 솔루션 전문 기업 피아이이(PIE)가 오는 3월 4일부터 6일까지 서울 코엑스에서 열리는 ‘2026 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’에 참가해 자율제조 및 AX 전환을 위한 엔드 투 엔드(End-to-End) 스마트팩토리 솔루션을 선보인다. 피아이이는 AI 소프트웨어 기술 기반으로 글로벌 기업들의 제조 현장에 적용 중인 AI 비전검사, AI 기반 비파괴검사(NDT), 데이터 기반 스마트팩토리 솔루션 등 다양한 제조 지능화 핵심 기술을 공개할 예정이다. 특히 자회사인 제조 데이터 및 산업용 AI 솔루션 전문 기업 ‘아하랩스’, AI 로봇 및 자동화 솔루션 전문 기업 ‘피아이이 로보틱스’와 기술 협업 통해 설계∙구축∙운영∙통합 관제까지 아우르는 엔드 투 엔드 스마트팩토리 구현 역량을 제시한다. 이 같은 역량을 통해 피아이이는 자율제조 및 AX 실현으로 무인화는 물론 고객의 고품질∙고효율 제조 경쟁력 확보를 지원할 계획이다. 피아이이는 이번 전시회 슬로건인 ‘자율화, 지속가능성을 이끄는 힘(Autonomy, The Driver of Sustainability)’에 맞춰 피지컬 AI, 인텔리전스 AI, 엔터프라이즈 AI
산업 현장에서 인공지능(AI)은 이제 ‘가능할 것’이라는 가설로 평가받지 않는다. 실제 현장 내 운영 구간에서 결과가 일정하게 유지되는지를 더 고려하게 된다. 예를 들어, 속도가 올라가도 품질이 유지되는지, 예외 상황에 봉착해도 복구가 되는지 등이 평가 기준이 된다. 이 조건이 무너지면 기술은 개념증명(PoC)과 데모를 벗어나지 못한다. ‘시뮬레이션·실환경 간 격차(Sim2Real Gap)’도 같은 흐름에 놓여 있다. 가상 환경에서 학습·계산한 결과를 실제 환경으로 옮기는 과정을 뜻하는 ‘시뮬레이션·현실 전이(Sim2Real)’의 간극을 뜻하는 개념인데, 단순히 조명이 어둡거나 먼지가 쌓이는 차원을 넘어선다. 데이터가 여러 단계를 거치며 왕복 시간이 길어지면, 제어 엔진의 박자가 꼬이고 동기화가 밀린다. 이 미세한 지연(Latency)이 프로세스 전반에 누적돼 결국 공정의 오차가 커지고 품질이 무너지는 셈이다. 데이터가 흐르는 '실행 경로'와 연결 구조를 얼마나 간결하게 설계하느냐가 문제의 핵심으로 지목되는 이유다. 모벤시스의 WMX는 산업용 PC(IPC)를 활용해 별도의 하드웨어 없이도 로봇·기계·설비의 축을 실시간으로 움직이는 모션 제어 소프트웨어다. 기
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
로봇 산업을 둘러싼 시장의 기대는 어느 때보다 뜨겁다. 각종 산업 전시장에서는 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), 자율주행로봇(AMR) 등 차세대 폼팩터(Form-factor)가 연일 주목받고, 각종 기업의 제품 발표에서는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’가 핵심 키워드로 등장한다. 실제로 지난 1월 미국 라스베이거스에서 열린 ‘국제전자제품박람회(CES 2026)에서도 로보틱스는 인공지능(AI)의 성과를 현실 세계의 기계로 확장하는 흐름으로 제시됐다. 이 가운데 휴머노이드는 주요 전선 중 하나로 부상했다. 다만 산업의 온도와 시장의 체감 사이에는 여전히 간극이 존재한다. 기술 데모와 투자 기대가 급격히 팽창하는 동안, 현장에서는 수익 모델, 공급망, 부품 경쟁력, 표준·제도, 인력 기반 등 기본 체력을 함께 끌어올려야 한다는 과제가 동시에 부각되고 있다. 이 간극은 지표에서도 드러난다. 글로벌 산업용 로봇 설치는 장기적으로 증가 흐름을 이어가고 있으나, 국가별로는 체감 경기와 투자 사이클의 영향이 갈리는 것을 보여주는 데이터다. 국제로봇연맹(IFR)이 공개한 2025년 통계에 따르면, 2024년 전 세계 산업용 로봇 신규 설치는 54만2000
‘산업 데이터 의미·관계 구조화’ 온톨로지(Ontology) 기반 지능 플랫폼 ‘넥시스’ 정식 출시 지능형 운영 시스템 ‘NAX Ops’ 공개도 이어 “재현·예측부터 판단·운영까지 수직 계열화한 엔드투엔드 피지컬 AI 플랫폼 라인업 완성” 이에이트가 온톨로지(Ontology) 기반 차세대 운영 시스템을 공개했다. 이로써 산업 인공지능(AI)을 현장 실제 실행과 결합하는 ‘피지컬 AI 운영 플랫폼’ 업체로의 도약을 선포했다. 사측은 이번 발표의 핵심으로, 물리 세계를 가상에 구현하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’의 수준을 넘어선 가치를 강조했다. 데이터 간 인과관계를 스스로 학습하고 최적의 운영 결정을 내리는 지능형 엔진을 장착했다는 점을 내세운 것이다. 회사가 새롭게 선보인 데이터 지능 플랫폼 ‘넥시스(NAXiS)’는 설비·공정에서 발생하는 방대한 데이터를 의미 단위로 구조화하는 메커니즘을 탑재했다. 이를 통해 AI가 산업 맥락에 기반한 고차원적 판단을 내릴 수 있도록 돕는다. 여기에 지능형 운영 시스템 ‘넥스옵스(NAX Ops)’도 함께 공개됐다. 넥시스의 판단 결과를 실제 산업 현장의 기존(Legacy) 시스템과 연동해 물리적 실행으로 연결하는
자율제조(Autonomous Manufacturing)는 단순한 자동화의 속도전을 넘어선 개념이다. 이는 인력 수급 불균형, 에너지 비용 상승, 공급망 변동성, 품질 리스크가 복합적으로 작용하는 제조 환경에서 차세대 방법론으로 주목받고 있다. 쉽게 말해, 공장이 스스로 상황을 판단하고 회복하는 능력을 구현하는 미래형 제조 인프라다. 과거 ‘산업 지능화(Industrial Intelligentization)’ 단계가 설비·공정을 연결하는 수준에 머물렀다면, 이제 ‘자율(Autonomy)’은 연결된 요소들을 정교한 운영 규칙으로 결합하여 실질적인 성과를 도출하는 단계로 진입했다. 이러한 제조 패러다임의 변화를 조명하는 ‘제36회 스마트공장·자동화산업전(AW 2026)’이 이달 4일 서울 삼성동 전시장 코엑스에서 사흘간의 여정을 시작한다. 이번 행사는 자율제조의 실질적 구현을 목적으로, 스마트공장·자동화산업전 조직위원회 주관하에 코엑스 전관을 사용해 열린다. 특히 올해 주요 슬로건을 ‘자율성, 지속가능성의 동력(Autonomy, The driver of sustainability)’으로 채택한 만큼, 지속 가능한 성장을 위한 동력으로서의 자율성을 핵심 메시지로 전
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