로봇 전문 교육 거점 개편...인공지능(AI), 제조 인공지능 전환(AX), 피지컬 AI(Physical AI) 등 교육 범위 확대한다 레인보우로보틱스, 연구개발(R&D) 현장 개방해...청년 인재와 로봇 업체 연계 도모 유티정보와 도로 교통 피지컬 AI 공동 연구도 “인지·판단부터 현장 조치까지 겨냥” 로봇 산업의 현장 확산에는 기술만큼 사람이 필요하다. 산업용 로봇을 다루는 숙련도에 인공지능(AI) 활용 역량이 더해지고, 교육 과정은 실제 기업의 연구개발 환경과 맞물려야 한다는 게 업계 공통 의견이다. 이렇게 개발을 마친 기술에는 다시 산업과 생활 공간에서 작동 여부를 검증하는 과정이 뒤따른다. 한국로봇융합연구원(KIRO)이 이러한 지점을 동시에 겨냥하고 있다. 기존 로봇 전문 교육 거점은 AI·로봇 융합 교육기관으로 재편했다. 청년 인재에게는 국내 로봇 업체의 연구실을 개방했고, 도로 교통 분야에서는 관제 시스템과 로봇을 결합한 피지컬 AI(Physical AI) 실증 준비에 들어갔다. 인재를 교육하는 시설과 인력을 필요로 하는 기업, 기술이 작동해야 할 실제 현장을 잇는 움직임이다. 제조 인공지능 전환(AX)부터 휴머노이드 로봇(Humanoid
제조·물류·반도체 등 첨단 산업 현장의 인공지능(AI) 도입이 속속 진행되는 와중이다. 이때 활용되는 AI는 텍스트 생성이나 화면 속 추론(Inference)을 수행하는 생성형 AI(Generative AI)와는 결이 다르다. 물리 세계의 로봇·장비를 직접 제어하고, 유효한 행동을 구현하는 자율 시스템으로의 진환이 본격화됐기 때문에 기존과는 다른 AI가 필요하다. 이 흐름에서 대다수 기업은 여전히 단편적인 개념증명(PoC)이나 이벤트성 데모 제작에 머물러 있다는 지적이 나온다. 이를 실제 공정 라인에 이식하고 다수의 현장으로 유연하게 확장·배포하는 데 기술적 병목을 겪고 있다는 분석이다. 이러한 한계를 돌파하기 위해서는 어떻게 실시간으로 인프라를 제어하고, 로봇·설비·장비 등 여러 디바이스에 AI를 배포할 것인지에 대한 운영 전략이 필요하다. 이에 대한 기술 해법으로 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 떠오르고 있다. 이 기술 방법론은 정밀한 물리 제어를 수행하는 것이 핵심 목표다. 따라서 초저지연 연산 성능과 실시간성을 보장하는 동시에, 작은 오작동도 인적·물적 피해로 이어지지 않도록 방어하는 기능 안전
제조업이 새로운 전환점에 들어섰다. 생산 데이터를 수집·분석하는 디지털 전환(DX) 시대에서 새 국면으로 들어서는 분위기다. 인공지능(AI)이 현장을 이해·판단하며 실행까지 담당하는 제조 인공지능 전환(AX) 시대가 본격화되고 있다는 뜻이다. 앞으로의 AI 트렌드는 불량을 검출하거나 설비 이상을 알려주는 기존 도구에서 더욱 발전할 것으로 보인다. 소리 청취, 영상 이해, 설비 상태 예측, 최적 의사결정 제안 등을 구현하는 제조 혁신 핵심 인프라로의 진화를 앞둔 것이다. 이번 특집에서는 사운드 AI, 자율제조(Autonomous Manufacturing), 피지컬 AI(Physical AI), 로봇 애플리케이션 등 제조 AX를 구성하는 핵심 기술과 실제 산업 현장 적용 사례를 조명한다. [SPECIAL REPORT] 제조 AX, 공장이 스스로 보고 듣고 판단하기 시작했다 - 사운드 AI - 보는 AI는 끝났다…이제 공장은 ‘소리’까지 듣는다 - 제조 시스템 진화 - ‘왜 고장 났나?’를 묻지 않는 공장…이제는 AI가 직접 결정한다 - 피지컬 AI - 화면 속 픽셀 탈출하는 지능…로봇 판도 바꾸는 ‘버티컬 애플리케이션’ - 3D CAD AI - 겉모습만 베끼는
누적 158건 지적재산권(IP) 포트폴리오 공개...코스닥 기술특례상장 추진도 특허 평가 최고 단계 A등급 2건 신규 확보 인터엑스가 자체 기술력을 기반으로 한 각종 활동을 전개하고 있다. 최근 자사 핵심 특허가 한국발명진흥회 특허 평가 체계에서 최상급인 'A등급'을 받았다고 전했다. 이로써 총 158건의 누적 지적재산권(IP)을 구축했다. 회사는 이 같은 IP를 공론화했다. 해당 IP 포트폴리오는 제조 데이터 처리, 인공지능(AI) 모델 개발, AI 운영 기술 등 3대 축으로 엮여 있다. 특히 A등급을 취득한 제품은 품질검사 특화 AI ‘인스펙션.AI(Inspection.AI)’다. 아울러 컴퓨터지원설계(CAD) 데이터를 AI가 학습하는 데이터 정제 특허도 39건을 갖춰 관련 지표를 다졌다. 이처럼 서류에만 머무는 연구가 아닌 실제 산업 현장에 직접 적용되는 제품 연계 기술도 주목받고 있다. 인터엑스는 사용자가 별도의 학습 데이터를 분류·식별(Labeling)하는 시간·비용을 들이지 않아도 불량 검출 작업을 수행하는 ‘제로샷(Zero-shot)’ 기반 경량 이상 탐지 기술을 개발했다. 사측은 이러한 성과를 통해 하반기 미국·유럽·일본을 중심으로 해외 권리화
코스닥 상장 위한 증권신고서 제출...기업공개(IPO) 절차 본격 돌입한다 신주 120만 주 공모 및 총 402억 원 누적 투자 유치 완료 피지컬 AI(Physical AI) 융합 기술 고도화 ‘순항’ 브릴스가 코스닥 상장 과정에서의 전환점을 마련했다. 사측은 지난 14일 금융위원회에 증권신고서를 제출하고, 본격적인 기업공개(IPO) 공모 절차에 진입했다. 이번 활동은 피지컬 AI(Physical AI) 기반 로봇 하드웨어와 온디바이스(On-device) 기술을 융합해, 자율제조(Autonomous Manufacturing) 생태계의 노선을 굳히기 위한 전략적 포석이다. 공모는 하드웨어 설계, 소프트웨어 개발, 생산·설치·사후관리 등 과정을 아우르는 자사 원스톱 역량을 국내 로봇 생태계에 전파하기 위해 추진됐다. 사측은 상장 과정에서 신주 120만 주를 공모한다. 희망 공모가 범위는 1만6500원에서 1만 9500원이다. 이에 따른 총 공모 예정 금액은 약 200억 원 규모다. 기관투자자 대상 수요예측은 오는 8월 14일부터 21일까지 진행한다. 이후 일반 투자자 대상 공모 청약은 8월 25일부터 양일간 실시할 계획이다. 상장 주관사는 IBK투자증권이 맡았다
전라북도 로봇 산업 육성에 ‘뜻모아’ 안전·방산·농업·에너지 등 4대 분야 신규 사업 공동 기획 및 기업 기술사업화 전방위 협력 예고 최근 글로벌 스마트 팩토리(Smart Factory) 및 특수 목적형 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시장의 흐름이 급변하면서, 정형화된 작업장 중심의 제어 수준을 극복하려는 움직임이 가속화되는 중이다. 바다·농지·재난 등 돌발 변수가 극심한 험지에서 로봇 기체가 자율 주행을 수행하고, 정밀 제어를 실행하는 로보틱스 기술이 주목받고 있다. 이러한 흐름 속에서 국책 연구기관이 지역 테크노파크와 손잡고 험지 로봇의 인공지능 전환(AX)을 앞당기기 위한 활동을 전개한다. 한국로봇융합연구원(KIRO)·전북테크노파크(전북TP)가 지역 로봇 산업 육성 및 새만금 지구 활성화를 골자로 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약은 전라북도의 특화 산업 기반에 고정밀 로봇 제어 인프라를 이식함으로써, 미래 신산업의 성장 동력을 원천 확보하기 위해 추진됐다. 이전에는 단기 과제 중심의 산발적인 연구에 그쳤으나, 이번 협력을 통해 중장기적 관점의 공동 기획 체계가 확립된다는 기대다. 특히 양측은 전북 지역의 지리적 특성에 최
로봇이 다양한 쇼케이스에서 인간의 지시에 맞춰 물리적 환경과 상호작용하는 연출은 피지컬 AI(Physical AI)의 가능성을 보여주는 예고편 격이다. 제조·물류 최전선이 요구하는 검증 기준은 무대 뒤편에서 시작되기 때문이다. 이 같은 현장에서의 검증은 ▲가혹한 반복 주행 속 ‘공정 정밀도’ ▲시스템 마비에 대응하는 ‘회복 탄력성’ ▲로봇 도입 가치를 수치로 증명할 ‘투자수익률(ROI) 회수 기간’이다. 에드워드 리우(Edward Liu) 리얼맨로보틱스(Realman Robotics) 아시아태평양(APAC) 총괄이 던진 어젠다는 이러한 양상을 드러냈다. 그는 이달 10일 열린 기술 행사 '테크콘 2026(TechCon 2026)'에서 “피지컬 AI의 미래는 연출된 데모가 아닌 실전 배포력에서 결정된다”며 “유의미한 작업 수행 능력과 시일이 흐를수록 고도화되는 경제성이 로봇 산업의 차세대 지표가 될 것”이라고 단언했다. 해당 관점에서 로봇 기체의 물리적 구동 메커니즘은 로봇 경쟁력의 일부일 뿐이다. 디지털 트윈(Digital Twin) 같은 가상 환경에서 이뤄지는 데이터 수집, 공정 설계, 원격 관제, 품질 전수 검사, 사이버 보안, 운영 권한 관리 등이 한데
차세대 산업 혁신 테마의 제조 특화 행사 ‘산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)’가 이달 16일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 막을 올렸다. ‘AX(AI Transformation), 산업의 판단 구조를 바꾸다’를 주제로 한 본 행사는 제조·물류·로보틱스·정보기술(IT) 현장의 인공지능 전환(AX) 사례와 실행 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 행사는 콘퍼런스·쇼케이스 두 가지 갈래로 기획돼 참관객의 이해를 도왔다. 오전 공통 세션에서는 AI 레디 데이터(AI Ready Data), 피지컬 AI(Physical AI), 다크 팩토리(Dark Factory), 소프트웨어 정의 공장(SDF) 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 오후에는 산업별 AX 혁신, 피지컬 AI 및 엔지니어링 워크포스, 로보틱스·오토메이션 등 3개 트랙이 진행됐다. 현장에서는 데이터 기반 자율제조(Autinomous Manufacturing), 제조실행시스템(MES), AI 비전(Vision), 디지털 트윈(Digital Twin), 협동 로봇(코봇), 3D 비전 자동화, 제조·물류 운영 혁신 등 산업 AX 구현을 위한 주요 기술과 적용 사례가 소개됐다.
차세대 산업 혁신 테마의 제조 특화 행사 ‘산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)’가 이달 16일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 막을 올렸다. ‘AX(AI Transformation), 산업의 판단 구조를 바꾸다’를 주제로 한 본 행사는 제조·물류·로보틱스·정보기술(IT) 현장의 인공지능 전환(AX) 사례와 실행 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 행사는 콘퍼런스·쇼케이스 두 가지 갈래로 기획돼 참관객의 이해를 도왔다. 오전 공통 세션에서는 AI 레디 데이터(AI Ready Data), 피지컬 AI(Physical AI), 다크 팩토리(Dark Factory), 소프트웨어 정의 공장(SDF) 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 오후에는 산업별 AX 혁신, 피지컬 AI 및 엔지니어링 워크포스, 로보틱스·오토메이션 등 3개 트랙이 진행됐다. 현장에서는 데이터 기반 자율제조(Autinomous Manufacturing), 제조실행시스템(MES), AI 비전(Vision), 디지털 트윈(Digital Twin), 협동 로봇(코봇), 3D 비전 자동화, 제조·물류 운영 혁신 등 산업 AX 구현을 위한 주요 기술과 적용 사례가 소개됐다.
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차세대 산업 혁신 테마의 제조 특화 행사 ‘산업AX 코리아 2026(IndustryAX Korea 2026)’가 이달 16일 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스에서 막을 올렸다. ‘AX(AI Transformation), 산업의 판단 구조를 바꾸다’를 주제로 한 본 행사는 제조·물류·로보틱스·정보기술(IT) 현장의 인공지능 전환(AX) 사례와 실행 전략을 공유하는 자리로 마련됐다. 행사는 콘퍼런스·쇼케이스 두 가지 갈래로 기획돼 참관객의 이해를 도왔다. 오전 공통 세션에서는 AI 레디 데이터(AI Ready Data), 피지컬 AI(Physical AI), 다크 팩토리(Dark Factory), 소프트웨어 정의 공장(SDF) 등이 주요 의제로 다뤄졌다. 오후에는 산업별 AX 혁신, 피지컬 AI 및 엔지니어링 워크포스, 로보틱스·오토메이션 등 3개 트랙이 진행됐다. 현장에서는 데이터 기반 자율제조(Autinomous Manufacturing), 제조실행시스템(MES), AI 비전(Vision), 디지털 트윈(Digital Twin), 협동 로봇(코봇), 3D 비전 자동화, 제조·물류 운영 혁신 등 산업 AX 구현을 위한 주요 기술과 적용 사례가 소개됐다.
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UPDATE: 2026년 09월 11일 17시 58분
