▲ (촬영·편집 : 헬로티 최재규 기자) 지금 한국은 말 그대로 ‘러닝 전국시대’다. 주말마다 도심 속 도로가 통제되고, 번호표 단 러너들이 한꺼번에 쏟아져 나온다. 이는 통계만 봐도 금세 체감된다. 국민체육진흥공단 ‘2024 국민생활체육조사’에 따르면, 최근 국민이 1년간 참여 경험이 있는 체육 활동 가운데 ‘달리기’ 비중이 기존 0.5%에서 6.8%까지 상승했다. 이 가운데 주 1회 이상 조깅을 하는 사람만 약 330만 명으로 집계됐다. 여기에 업계와 마케팅 보고서에서는 국내 러닝 인구 전체를 2017년 500만 명 안팎에서, 1000만 명 안팎으로 추산하는 지표까지 나온다. 국회 자료를 정리한 마라톤 매체는 국내 마라톤 대회가 코로나19 팬데믹 직후인 2020년 19회 수준에서, 2023년에는 200여 회로 급증했다고 보도한 바 있다. 불과 몇 년 전만 해도 연간 참가자 수도 1만 명이 채 안 되던 상황에서, 지금은 100만 명을 훌쩍 넘기는 시장으로 커졌다. 서울 도심을 통째로 막아 4만 명 가까운 러너가 동시에 뛰는 장면도 이제는 뉴스라기보다 계절 풍경에 가깝다. 러닝을 대하는 방식도 달라졌다. 지금 좀 뛰는 사람들은 ‘운동 좀 해야지’ 수준을 넘어
아이엘 휴머노이드 로봇 플랫폼 ‘아이엘봇C2(ILBOT C2)’에 엑스와이지 지능 플랫폼 ‘브레인엑스(BrainX)’ 접목 휴머노이드 상용화 전환 시점 단축 기대 엑스와이지와 아이엘이 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 지능 고도화에 함께 나선다. 양사는 최근 공개된 아이엘의 휴머노이드 로봇 플랫폼 아이엘봇C2(ILBOT C2)와 엑스와이지 로봇 지능 플랫폼 ‘브레인엑스(BrainX)’를 융합하는 데 합의했다. 이는 아이엘이 개발 중인 세미 휴머노이드 로봇 아이엘봇C2에 지능·설계·운영 경쟁력을 강화할 것으로 기대된다. 이들은 제조 현장에서의 실증 속도를 높이는 것을 또 다른 목적으로 뭉쳤다. 이는 로봇 사업 매출 발생 시점을 앞당기고, 제조 기반 피지컬 AI(Physical AI) 생태계 강화를 궁극적 지향점으로 한다. 해당 협력의 중심인 아이엘봇C3는 글로벌 로봇 업체의 휴머노이드 플랫폼을 기반으로 개발되고 있다. 또한 아이엘 그룹 생태계의 전반의 핵심 기술 역량을 통해 피지컬 AI 가치사슬(Value Chain)을 확장하는 중이다. 이어 또 다른 기술 주체인 브레인엑스는 로봇의 지능을 담당하는 기술이다. 엑스와이지의 차세대 지능 플랫폼으로, 로
251억 원 시리즈 B 성공적 유치...누적 투자금 550억 원 규모로 도약 본격화 확보된 재원, 순찰 로봇 글로벌 진출, 휴머노이드 로봇 기술 개발에 활용된다 국내 최다 규모 142개 현장서 축적한 로봇 서비스 데이터로 비즈니스 모델력 입증 뉴빌리티가 총 251억 원 규모의 시리즈 B(Series B) 투자를 성공적으로 유치했다고 밝혔다. 사측은 이번 라운드를 통해 누적 투자금 550억 원을 기록했다. 이번 투자에는 한국산업은행·인비저닝파트너스 등 국내 주요 투자 기관을 비롯해 시장 내 창업가들이 대거 참여한 것으로 알려졌다. 사측은 기술력, 로봇 분야 확장성, 성장 잠재력을 높게 평가한 것이라고 이를 평가했다. 뉴빌리티는 이번 투자 유치를 기점으로 기존 자율주행로봇(AMR) 분야에서, 피지컬 AI(Physical AI) 기업으로 정체성을 확장할 계획이다. 뉴빌리티는 AMR 모델 ‘뉴비(Neubie)’를 비롯해 다양한 로봇 서비스를 실제 환경에서 운영하며 피지컬 AI 역량을 고도화해 왔다. 이때 피지컬 AI는 인공지능(AI)이 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 최신 기술 방법론이다.
로봇용 센서 부품 기술 업체 최초로 코스닥 상장 본격화...기업공개(IPO) 절차 돌입 촉각·역각 센서 등 50건 원천기술 확보, 외국산 대비 1/10 가격 경쟁력 시장 선점 나선다 피지컬 AI(Physical AI) 기반 토털 로봇 솔루션 기업으로의 도약 예고해 에이딘로보틱스가 코스닥 상장을 위한 기업공개(IPO)를 본격 추진하기 위해 삼성증권을 대표 주관사로 선정했다. 에이딘로보틱스는 자체 원천기술과 경쟁력을 바탕으로, 국내 로봇 업계 최초 ‘로봇용 센서 부품’ 타이틀로 자본시장에 진출한다는 방침을 세웠다. 이를 통해 글로벌 피지컬 AI(Physical AI) 시대에 필요한 핵심 로봇 감각을 제공하는 토털 로봇 솔루션 기업으로의 성장을 목표로 하고 있다. 사측은 지난 2019년 성균관대학교 로보틱스 이노배토리(Robotics Innovatory) 연구실에서 분사했다. 그동안 ‘물리적 접촉 지능(Physical Interaction Intelligence)’ 분야에서의 오랜 연구 역량을 기반으로 약 50건의 원천 특허 및 기술을 확보한 바 있다. 이러한 독자적인 기술 경쟁력이 이번 상장 프로젝트의 핵심 배경으로 분석된다. 특히 최근 로봇 분야의 핵심 화두인
현대 인공지능의 아버지로 불리는 위르겐 슈미트후버 사우디아라비아 킹압둘라과학기술대학교(KAUST) 교수가 “AI 기술은 결국 ‘AI for all(모두를 위한 AI)’가 될 것”이라며 앞으로 10여 년 동안 인류의 경제 사회 구조가 거대한 변화를 경험할 것이라고 예측했다. 아울러 한국을 매우 큰 변화를 경험할 가능성이 높은 국가라고 평가하고, 최근 AI와 관련한 과잉 투자 흐름에 과도하게 흥분할 필요가 없다고도 조언했다. 10일 고양시 킨텍스에서 열린 2025 경기국제포럼에 기조 연설로 나선 위르겐 슈미트후버 교수는 "AI는 소수 기업의 전유물이 아니라 모두의 기술이 될 것"이라며 이같이 말했다. 슈미트후버 교수는 그 근거로 컴퓨팅 비용의 장기적 하락을 들었다. 슈미트후버 교수는 “컴퓨팅은 5년마다 약 10배씩 저렴해져, 20년이면 100배, 40년이면 100만배까지 저렴해질 것”이라며, “오늘날 1조 달러를 쓰는 AI 인프라도 몇 년 후엔 극적으로 낮은 비용으로 구현이 가능할 것”이라고 전망했다. 그는 스마트폰 확산을 예로 들며 “40년 전 상상 속에서만 가능했던 위성 통화 수준의 기술이 지금은 개발도상국까지 퍼져 있다"며, "AI도 같은 경로를 밟게 될
엔비디아 에지(Edge)용 인공지능(AI) 컴퓨팅 모듈 ‘엔비디아 젯슨(NVIDIA Jetson)’ 탑재 강화학습(Reinforcement Learning)·모방학습(Imitation Learning) 등 피지컬 AI 기능도 “3차원(3D) 촉각 센서, 19자유도(DoF) 기반 로봇 핸드 등 고정밀 사양 확보” 아이엘이 한국형 세미 휴머노이드 로봇 ‘아이엘봇C2(ILBOT C2)’ 양산형 모델을 발표했다. 사측에 따르면, 이 기체는 글로벌 로봇 기술 업체의 휴머노이드 로봇 플랫폼을 기반으로 설계됐다. 해당 모델은 정밀 양팔 협동 작업, 인공지능(AI) 기반 자율주행, 산업 설비 연동 등 제조 현장에 특화된 기능을 담았다. 특히 피지컬 AI(Physical AI)를 활용한 강화학습(Reinforcement Learning)·모방학습(Imitation Learning) 기술을 적용한 점이 특징이다. 이때 피지컬 AI는 피지컬 AI는 AI가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 최신 기술 방법론이다. 로봇이 실제 환경에서 행동·판단하며 배우는 강화학습과 인간의 동작 패턴을 모사하며 학습하는 모방
모니터 속 텍스트와 이미지를 다루던 인공지능(AI)이 로봇과 제조 설비와 같은 실체를 입고 현실을 직접 움직이려 하고 있다. 기존 검색·추천의 기능에서, 기계가 스스로 주변을 인지하고 판단해 움직이는 주체로 AI를 채택한 모양새다. 이 흐름을 통합한 개념이 바로 '피지컬 AI(Physical AI)'다. 피지컬 AI는 AI 모델이 로봇, 공장 설비, 도시 인프라 등 현실 속 하드웨어와 연결돼 복잡한 물리 법칙을 학습하고 실행하는 아키텍처를 갖춘 시스템이다. 이는 센서에서 도출되는 신호, 공간 정보, 인간 언어 및 도메인 지식 등을 한데 통합한다. 이전에는 화면 속 시뮬레이션에 머물던 계획을 실제 동작으로 바꾸는 것이 핵심이다. 정해진 궤적을 반복하던 기존 자동화와 달리, 예측하기 어려운 환경에서도 스스로 상황을 이해하고 목표를 조정하는 방향으로 진화하는 데 주요한 역할을 할 전망이다. 이 개념은 새롭게 탄생한 유행이 아니다. 설비 예지보전 및 품질 예측, 자율주행 기반 로봇, 디지털 트윈(Digital Twin) 공장을 향한 시도는 수십 년간 이어져 왔다. 최근에는 생성형 AI(Generative AI), 대규모 시뮬레이션, 월드 모델 등 기술 논의가 확산되
과학기술정보통신부·정보통신산업진흥원, 한국·미국·독일과 피지컬 AI 및 PINN 모델 데이터 표준화 콘퍼런스 개최 글로벌 빅테크 LLM과 달리, 성장 잠재력 높은 피지컬 AI 시장 주도권 확보 목표 제조업 심장부 경남에서 데이터 수집 및 실증 연계 추진, AI 강국 도약 발판 마련 피지컬 AI(Physical AI) 시장 주도권 확보를 위한 한국·미국·독일의 협력이 시작됐다. 과학기술정보통신부·정보통신산업진흥원(NIPA)이 이달 1일 개최한 ‘피지컬 인공지능(AI) 및 물리정보신경망(PINN) 모델을 위한 데이터 표준화 콘퍼런스’에서 이 같은 내용이 공유됐다. 이번 콘퍼런스는 정부가 올해부터 추진하는 ‘물리정보신경망(PINN) 모델 제조 융합 데이터 수집·실증 사업’의 일환으로 전개됐다. 특히 최근 뜨거운 감자로 떠오른 높은 피지컬 AI 생태계를 다뤘다는 점에서 주목받았다. 현장에서는 피지컬 AI 글로벌 연계 협력을 도모하고 우수 사례를 공유했다. 행사의 주요 어젠다인 피지컬 AI는 AI가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 최신 기술 방법론이다. 이어 PINN은 물리 법칙을 학습 과정에
직스테크놀로지와 컴퓨터지원설계(CAD), 디지털 트윈(Digital Twin) 통합 플랫폼 구현한다 로봇·광학·모빌리티 전반의 설계·운영 효율 높여 리드타임 단축 및 품질 검증 고도화 아이엘이 디지털 트윈(Digital Twin) 기술 업체 직스테크놀로지와 각종 산업 인프라 분야의 디지털 전환(DX)을 꾀한다. 양사는 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), 광학, 모빌리티 등 각 산업 설계·운영 전반을 디지털화(Digitalization)하는 데 뜻을 함께했다. 이 과정에서 아이엘의 피지컬 AI(Physical AI)·광학·조명 기술과 직스테크놀로지 컴퓨터지원설계(CAD) 및 인공지능(AI) 설계, 디지털 트윈 기술이 융합한다. 이로써 통합 설계 및 운영 환경이 구축될 전망이다. 구체적으로 양사가 수행할 핵심 과제는 ▲피지컬 AI 기반 로봇·광학 설계 고도화 ▲산업 인프라 설계·시공 디지털화 ▲AI 기반 설계 자동화 ▲설계·현장 운영 통합 솔루션 개발 등 네 가지 축이다. 이를 통해 설계 리드타임 단축과 품질 검증 고도화 등 이점이 도출될 것으로 보고 있다. 특히 디지털 트윈 기반 자동화 설계 프로젝트는 기존 설계·검토 절차를 크게 단축할 것으로 기대
인공지능(AI)은 이미 이전부터 공장 안에서 활동하고 있었다. 다만 그동안의 AI는 품질 검사, 수요 예측, 설비 이상 감지 등 개별 공정을 지능화하는 조연에 가까운 기술로 치부됐다. 최근 1~2년 사이 분위기는 다르다. 생성형 AI(Generative AI)와 에이전트형 AI(Agentic AI)가 이 분위기를 주도하고 있다. 이들 최신 기술은 설계 문서, 고객 요구사항, 서비스 매뉴얼 등을 읽고 쓰는 업무까지 AI가 담당하면 어떨까 하는 데서 활용 범위를 확장했다. 하지만 생산성 향상을 기대하는 만큼, 잘못된 답 하나가 안전사고와 제품 회수(Product Recall)로 이어질 수 있다는 불안도 동시에 커지고 있다. 특히 복잡한 기계·로봇을 만드는 제조사는 고민이 더 깊다. 자동차·항공우주·방산·의료기기처럼 요구사항과 규제가 촘촘한 산업에서는 한 줄의 요구사항, 한 번의 설계 변경, 한 건의 서비스 기록까지 모두 추적 가능해야 한다. 이때 AI를 활용하더라도 어디까지 AI에게 맡기고, 어떤 부분은 작업자가 담당해야 하는지에 대한 확실한 의사결정 없이는 시도 자체가 위험해질 수 있다. 또한 AI가 참고하는 데이터를 어떻게 신뢰하도록 할지에 대한 고민도 뒤따
오는 9일 '자동화의 미래: AI와 로봇이 만났을 때' 테마로 온라인 세미나 열어 피지컬 AI(Physical AI) 기반 로봇 자동화 최신 동향 집중 조명해 로보티즈·레인보우로보틱스·지비드 등 지능형 로봇 기술 업체 전문가 총출동 글로벌 로봇 산업에 ‘피지컬 AI(Physical AI)’라는 핫토픽이 여전한 가운데, 인공지능(AI) 로봇 자동화 기술 업체 씨메스가 관련 동향을 짚는 온라인 세미나(웨비나)를 연다. 이번 웨비나는 ‘자동화의 미래: AI와 로봇이 만났을 때’를 주제로 오는 9일 개막한다. 씨메스는 발표에 참여 업체 관계자들과의 도입 경험을 생생하게 전달하고, 현재 로봇 산업 트렌드를 진단한다. AI와 로봇 발전에 대한 정보와 실현 가능한 로봇 자동화의 미래를 제시할 예정이다. 이 자리에는 씨메스·로보티즈·레인보우로보틱스·지비드 등 로봇 분야 전문가가 한데 모인다. 프로그램은 김현우 씨메스 최고기술책임자(CTO)가 ‘로봇을 넘어 에이전트로: Physical AI로 진화하는 물류·제조 플랫폼’을 주제로 발표를 진행한다. 이 과정에서 피지컬 AI를 통한 로봇 자동화의 현재 기술과 앞으로의 기술적 방향성을 제시할 전망이다. 이어 김병수 로보티즈 대표이
아이엘커누스·아이엘·네온테크, ‘피지컬 AI(Physical AI) 플랫폼’ 통한 로봇 자동화 생태계 조성 나선다 무선 인공지능 사물인터넷(AIoT) 센서 기술, 소프트웨어 운영 역량, 시스템 인프라 한데 융합 아이엘커누스가 네온테크·아이엘과 함께 피지컬 AI(Physical AI) 전담팀을 꾸렸다. 이들은 급성장하는 제조 현장의 인공지능 전환(AX) 수요에 발맞춰, 각 사가 보유한 핵심 역량을 결합한 로봇 자동화 생태계를 구축하기로 했다. 이에 따라 세 기업은 아이엘커누스의 데이터 수집·분석 기술력, 아이엘의 소프트웨어 운영 역량, 네온테크의 인프라 구축 노하우를 한데 접목하기로 했다. 이 같이 스마트 팩토리(Smart Factory) 전 과정을 아우르는 '원스톱 통합 솔루션'을 시장에 제공하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 아이엘커누스는 스마트 팩토리의 두뇌와 신경망 역할을 하는 핵심 기술을 제공한다. 사측은 자사 무선 인공지능 사물인터넷(AIoT) 센서 기술을 활용해, 로봇과 기반 인프라를 하나로 통합하는 역할을 수행한다. 이는 현장에서 발생하는 방대한 실시간 데이터를 수집·분석하는 '피지컬 데이터(Physical Data) 수집 체계'의 고도화를 뜻
국제로봇연맹(IFR)에 따르면, 지난 2023년 전 세계 공장에서 가동 중인 산업용 로봇은 400만 대를 넘었고, 신규 설치도 4년째 연 50만 대 안팎을 유지하고 있다. 이러한 양상은 특히 아시아에 집중되고 있다. 이처럼 로봇의 수량·밀도가 일정 수준에 오른 지금 업계가 지목하는 ‘넥스트 레벨’이 있다. 이른바 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 그리고 ‘휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)’이다. 감지·추론·행동을 하나의 파이프라인으로 묶는 피지컬 AI가 로봇 분야 내 각종 차세대 기술과 결합하면서 로봇은 고정 설비가 아닌 상황 대응형 작업 파트너로 재정의되고 있다. 이런 흐름 속에서 스무 살을 맞은 ‘제20회 국제로봇산업대전(2025 로보월드)’이 열렸다. 휴머노이드, 산업용 로봇, 협동 로봇(코봇), 자율주행로봇(AMR) 등 로봇 폼펙터를 비롯해, 각종 부품·소프트웨어·연결성(Connectivity) 솔루션이 총출동해 ‘인간·로봇 공생’의 현재를 한자리에 모았다. [봇규가 간다] 로보월드 특집에서는 K-로봇 밸류체인의 단면을 짚어본다. 이번 1편은 전시장 한복판을 채운 각종 로봇 하드웨어를 조명한다. 연구소에서 갓 나온 프로토타입부터 민간
과학기술정보통신부 ‘스마트 제조혁신 기술개발사업’ 통해 피지컬 AI(Physical AI) 산업 현장 적용 성과 입증 기관 협력 기반 3차원 영상 AI 적용 가능성 내놔...티칭리스 로봇 가이던스 기술 실현 씨메스가 과학기술정보통신부 주관 ‘스마트 제조혁신 기술개발사업’에 참여해 피지컬 AI(Physical AI) 산업 현장 가능성을 시사했다. 씨메스는 이번 국가 연구개발(R&D) 사업의 성공적인 수행을 통해 기술의 성능 향상과 더불어 해당 사업의 실효성을 입증했다고 평가받는다. 이번 프로젝트는 제조 현장의 생산 효율을 극대화하는 미래 선도형 핵심 원천기술 개발·실증을 지원하는 국가 사업이다. 씨메스·한국전자기술연구원(KETI)·한국전자통신연구원(ETRI) 등이 협력해 지난 2022년부터 수행했다. 무교시(Teaching-less) 로봇 제품 조립 시스템 개발을 목표로 한다. 이때 로봇은 자율적 로봇 작업 계획 및 동작을 구현하는데, 핵심은 기존 로봇 프로세스에 필수적인 훈련(Teaching)이 필요없다는 점이다. 씨메스는 이 과정에서 3차원(3D) 영상 인공지능(AI) 기술을 제공했다. 이 기술을 고도화해 무교시 로봇 가이던스(Guidance) 방법
피지컬AI실증LAB(LPAT), 로봇·인공지능(AI) 현장 검증 테스트 연구 신호탄 스페이스뱅크 소프트웨어 정의 로봇(SDR) 플랫폼 ‘로보뷰X(RoboViewX)’ 기반 로봇·센서 융합 기술 실증한다 스페이스뱅크가 성균관대학교 인공지능기업협력센터와 ‘피지컬AI실증LAB(이하 LPAT)’을 열었다. 양 기관은 경기 성남시 판교에 있는 LPAT를 기반으로 로봇·인공지능(AI) 분야 실증 연구를 전개하기로 했다. 이와 함께 공동으로 관련 스타트업을 발굴해 피지컬 AI(Physical AI) 및 로봇 디지털 전환(DX) 테스트베드 생태계를 조성할 계획이다. 이처럼 이번 신규 시설은 로봇·AI 테스트베드 공간이다. 로봇·센서·AI 사물인터넷(AIoT) 등 기술을 융합해 실증하고, 소프트웨어 정의 로봇(SDR) 플랫폼을 토대로 한 로봇 서비스를 연구하는 곳이다. 주요 활동은 피지컬 AI 및 로봇 DX 융합 연구, 국방AI교육대학 학생·연구진 실증 실험 지원, 로봇 인공지능 전환(AX) 기술 검증 등이다. 이 가운데 스페이스뱅크는 자사 다종·이기종 로봇 통합관제 SDR 플랫폼 ‘로보뷰X(RoboViewX)’를 제공한다. 해당 플랫폼은 로봇과 외부 시스템 간 데이터 통신
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UPDATE: 2025년 12월 14일 19시 18분
