미세먼지·이산화탄소(CO₂)·온도·습도가 계속 쌓이면 실내 환경이 언제 나빠지는지도 하나의 패턴이 된다. 환경 관리 기술 업체 그린연구소는 7종의 사물인터넷(IoT) 센서로 확보한 데이터를 인공지능(AI)이 학습하도록 구성한 ‘에어가드 360(AirGuard 360)’를 제시한다. 공기질 상태 확인에서 한발 더 나아가 설비 제어와 청소·방역 시점 판단까지 이어가는 솔루션이다ㅣ. ‘2026 산업AI EXPO’는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 에어가드 360은 미세먼지 3종, 온도·습도, 이산화탄소, 휘발성유기화합물(VOCs) 등 7종 환경 정보를 실시간으로 수집한다. 그린연구소 측에 따르면, 각 센서에서 들어온 값은 웹(Web) 화면에 시각화되고, 시간대별 변화와 실내 환경 상태를 지속적으로 확인하도록 설계했다. 축적된 데이터는 빅데이터·딥러닝(Deep-learning) 분석을 적용해 공기질 변화 추이를 살핀다. 이후 악화 가능성을 미리 파악하는 데
기업의 AI 에이전트 활용이 늘어나면서 현업의 전문 지식을 어떻게 에이전트로 전환할 것인지, 여러 조직과 플랫폼에서 만들어지는 에이전트를 어떻게 관리할 것인지, 실제 비즈니스 성과로 어떻게 연결할 것인지가 새로운 과제로 부상하고 있다. 많이 만드는 것보다 제대로 확산하는 것이 중요해지는 시대에 전사 AI 에이전트 관리 체계에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 같은 흐름 속에서 토크아이티가 오는 10월 15일(목) 오전 10시부터 11시까지 'AI Agent 확산과 통제: 현실적인 전사 AI 전략'을 주제로 웨비나를 진행한다. 토크아이티의 AI 전문 토크 시리즈 '구해줘! AI'의 일환으로 진행되는 이번 웨비나는 데이터이쿠 김형진 이사와 함께 AI 에이전트를 전사적으로 확산하고 실질적인 ROI로 연결하기 위한 현실적인 전략을 살펴보는 자리다. 웨비나는 총 4개의 핵심 주제로 구성된다. 첫 번째로 AI 에이전트를 전사적으로 확산하기 위한 조건을 살펴본다. 현업 전문가의 지식과 업무 노하우를 AI 에이전트에 담는 방법, 부서별·도구별로 흩어진 AI 활용을 하나의 체계로 연결하는 방법, PoC에 머물지 않고 실제 업무 성과로 연결하기 위한 조건을 다룬다. 두 번째로
자동화 설비가 늘어도 공정과 공정 사이에는 여전히 작업자가 필요하다. 산업용 로봇, 협동 로봇(코봇) 등과 같은 기존 고정형 로봇은 자신이 배치된 자리에서 작업하고, 자율주행로봇(AMR)은 정해진 목적지까지 물건을 나른다. 그러나 물건을 꺼내 다음 설비·공정으로 넘기고, 버튼을 누른 후, 다른 작업으로 이어주는 구간은 다시 작업자의 몫이 된다. 국내 로봇 플랫폼 업체 뉴빌리티가 자사 자율주행로봇(AMR) ‘뉴비(Neubi)’를 실제 현장에 투입하며 마주한 한계도 여기서 시작됐다. 이동만으로는 하나의 업무를 끝까지 완결하기 어려웠다는 게 사측의 분석이다. 지난 29일 공개된 상체형 양팔 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 플랫폼 ‘빌리(Billi)’는 이 빈칸을 겨냥한다. 실제로 이날 빌리는 작업 지점까지 이동한 뒤 선반 앞에 멈췄다. 곧바로 팔을 내미는 대신 작업 위치를 잡고 상체·팔을 움직여 물체를 처리했다. 작업을 마친 뒤에는 양팔을 몸쪽으로 접고 상체를 낮춰 다시 이동 가능한 자세로 전환했다. 이동·접근·조작·적재를 따로 떼지 않고 잇는 과정이다. 두 다리 대신 바퀴(Wheel)를 달고, 높낮이를 조절하는 상체와 360° 회전 구조, 양팔과 모
국내 인쇄회로기판(PCB) 개발·생산 업체 위더스가 기존 산업 장비에 인공지능(AI) 추론 기능을 더하는 온디바이스 AI(On-device AI) 인프라를 제시한다. ‘2026 산업AI EXPO’ 현장에는 자체 설계·생산한 AI 가속 모듈 ‘자이브 M.2(ZAiV M.2)’를 출품한다. 이는 산업용 PC(IPC), 로봇, 게이트웨이, 설비 등의 대규모 구조 변경 대신 컴퓨터 내부 슬롯에 꽂아 기능을 추가하는 소형 확장 규격인 ‘M.2’ 모듈을 장착해 현장에서 AI 연산을 수행하는 방식이다. 2026 산업AI EXPO는 실제 산업 현장을 움직이는 AI 기술·솔루션을 한자리에서 선보이는 산업 AI 전문 전시회다. 제조를 비롯한 다양한 산업의 AI 활용 사례를 짚고, 관련 생태계가 AI를 활용해 기술 혁신과 새로운 비즈니스를 추진하는 과정을 참관하도록 기획됐다. 자이브 M.2에는 글로벌 에지 AI(Edge AI) 반도체 업체 하일로(Hailo)의 신경망처리장치(NPU) ‘하일로-8(Hailo-8)’가 탑재됐다. 하일로-8은 산업 장비, 카메라 등 에지 기기에서 AI 추론을 처리하도록 설계된 AI 연산 특화 가속기다. 최대 연산 성능은 초당 26조 회 연산을 처리하
무대 옮긴 ‘제2회 산업AI 엑스포(산업AI EXPO 2026)’...내달 21일 킨텍스서 열린다 콘퍼런스·세미나· 등 주요 부대행사 프로그램 확정...마이크로소프트 등 빅테크 대거 참여 기업설명회(IR)·비즈밋업·도슨트 등 비즈니스 연계 지원책으로 산업 인공지능 전환(AX) 촉진 노려 제조·물류·반도체 등 우리나라 전통 산업 전반에서 인공지능 전환(AX) 트렌드가 산업 환경에서의 생산성과 직결되는 핵심 생존 전략으로 부상하고 있다. 특히 정밀 데이터 기반의 실시간 의사결정 체계 구축이 중요한 과제로 떠올랐다. 이에 따라 시각·행동(VA) 복합 모델과 피지컬 AI(Physical AI)를 현장에 이식하는 개방형 융합 플랫폼 마련의 필요성이 강조되는 추세다. 이 양상에서 산업 AX의 현장 적용 방식과 사업화 접점을 제시하는 전시 플랫폼이 열린다. ‘제2회 산업AI 엑스포(2026 산업AI EXPO)’가 오는 10월 21일부터 23일까지 경기 고양시 일산서구 소재 전시장 킨텍스에서 개막한다. 올해 전시회는 지난해 서울 강서구 마곡동에서 첫 회를 치른 데 이어 무대를 옮겼다. 국내 주요 산업의 인공지능(AI) 적용 사례와 기술을 전면에 내걸고, 콘퍼런스·세미나부터
강남구립행복요양병원서 고령자(Senior) 돌봄(Care) 로봇 현장 실증 진행해 “민간 시설 중심에서 공공의료·요양병원 등으로 실증 영역 확장하겠다” 에브리봇이 서울시 최대 규모 공립 요양병원으로 알려진 강남구립행복요양병원에서 고령자(Senior) 케어(Care)·헬스케어 로봇의 개념증명(PoC)을 진행했다. 이번 실증(Pilot)은 사측이 기존 민간 주거 시설 위주로 추진해 온 돌봄 로봇 사업을 공공의료 및 의료기관 환경으로 확대하기 위해 마련됐다. 회사는 치매, 재활, 노인성 질환 등 치료가 이뤄지는 현장에서 4종의 형태(Form-factor)로 구성된 로봇의 활용성·안정성을 검증했다. 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), 돌봄(Care) 로봇, 자율주행 이동형 공기청정기, 자율주행 로봇 의자 등이다. 에브리봇은 이러한 활동을 통해, 의료진·환자가 함께 생활하는 고도화된 의료·돌봄 환경에서 실증 데이터를 축적하겠다는 방침이다. 이로써 기술 신뢰성·공공성을 동시에 확보할 계획이다. 이번 공공의료기관 실증을 발판 삼아 기업 간 거래(B2B)와 기업·정부 간 거래(B2G, Business to Government) 시장 진출을 본격화한다고 밝혔다.
산업단지는 오랫동안 생산시설과 인력을 한데 모아 제조 효율을 끌어올리는 공간으로 기능해왔다. 공장을 짓고 설비를 들인 뒤 제품을 생산해 외부로 내보내는 물리적 집적지가 기본 역할이다. 업체가 같은 지역에 모이는 것 자체가 공급망·고용·물류를 만드는 경쟁력이던 시기다. 현시점 산업단지에 요구되는 기능은 그보다 확장됐다. 제조 현장에는 인공지능(AI)·로보틱스가 들어오고, 기업은 생산성 향상만큼 새로운 기술을 얼마나 빨리 적용하고 시장에 연결하느냐를 경쟁력으로 따진다. 여기에 스타트업·수요기업·투자자·연구기관까지 제조 생태계 안으로 들어오고 있다. 이에 따라 기존처럼 공장이 모여 있다는 사실보다, 그 안에서 어떤 기술과 사업 기회를 연결하느냐가 더 중요해졌다. 이처럼 산업단지의 모양새가 생산 공간에서 기술·사업 기회를 연결하는 생태계로 넓어지는 흐름은 이달 대구광역시에서도 확인됐다. 지난 14일부터 사흘간 대구광역시 북구 소재 전시장 엑스코에서 열린 ‘제2회 대한민국 산업단지 수출박람회(KICEF 2026)’다. 약 400개 부스가 들어선 이 전시장에서는 첨단 산업, 로보틱스, 소재·부품·장비, 에너지, 의료·바이오 등 각종 산업 기술이 총망라했다. ▲ (촬영·
LG CNS, 차움, 차헬스케어 3사 협력 차움 건강검진센터에 인공지능(AI) 에이전트 도입 예고 검진 이력 분석, 맞춤 항목 추천, 결과지 작성, 사후관리 등 전 과정 자동화 노린다 LG CNS가 차움·차헬스케어 등 의료·헬스케어 전문 기관과 손잡는다. 이를 통해 차움 건강검진센터에 특화 인공지능(AI) 에이전트를 도입하겠다는 계획을 밝혔다. LG CNS는 최근 서울시 강남구 삼성동 소재 차움 건강검진센터에서 '지능형 검진센터 도입을 위한 착수보고회'를 열고 본격적인 개념증명(PoC)에 착수했다. 삼사의 이번 협력은 지난 1월 LG CNS가 차바이오그룹에 단행한 전략적 투자의 결실이다. 차움 검진센터를 시작으로, 향후 차병원 주요 검진센터까지 적용 범위를 단계적으로 확대할 계획이다. 차움 건강검진센터는 환자 이력 파악을 위해 간호사가 고객관계관리(CRM)·전자의무기록(EMR) 등 다수 시스템을 수작업으로 조회해야 했던 기존 방식을 개편한다. 김재화 차움 원장은 "이번 협업은 맞춤형 의료 서비스에 최첨단 AI 기술을 결합해 환자 케어의 질적 수준을 끌어올리는 계기가 될 것"이라며 "지능형 검진 시스템을 성공적으로 적용해, 프리미엄 건강검진의 새로운 기준을 제
1295건. 국내 로봇 토털 솔루션 업체 브릴스가 지난 2020~2025년 수행한 로봇 프로젝트 숫자다. 매출·납품 실적만 남는다면 로봇 시스템통합(SI)은 프로젝트가 끝날 때마다 다시 출발해야 한다. 코스닥 입성을 앞둔 브릴스는 다른 답을 내놨다. 이들이 제시한 해법은 현장에서 얻은 경험을 ‘남기는’ 구조다. 제어·비전(Vision)·안전·공정 등 기술은 추후 재활용 가능한 모듈 형태로 두고, 작업 과정에서 발생하는 데이터는 피지컬 AI(Physical AI)의 학습 자산으로 전환해 나간다는 전략. 이러한 접근은 프로젝트 하나가 끝날 때마다 기술을 새로 만드는 대신, 이전의 현장 경험이 다음 로봇의 판단·행동을 고도화하는 재료로 이어지는 방식이다. 전진 브릴스 대표는 이제 그 축적의 범위를 인공지능(AI)까지 넓힌다고 공표했다. 원격 조작(Teleoperation)을 통해 작업 데이터를 확보하고, 모방 학습(Imitation Learning)과 온디바이스 AI(On-device AI)를 결합해 로봇이 현장을 인식·판단하는 수준까지 끌어올린다는 구상이다. 쉽게 말해, 사람이 로봇을 직접 조작하며 배운 작업 방식을 데이터로 남기고, AI가 이를 학습해 비슷한
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
아바타로보틱스(Avatar Robotics)가 650만 달러(약 90억 원) 시드 투자를 유치했다. 이번 시드 투자는 앨리코프(AlleyCorp)가 주도적인 역할을 맡아 이끌었다. 프리 시드 투자는 디파이.브이씨(defy.vc)가 마무리한 것으로 알려졌다.. 헤드라인(Headline) 등 다수의 투자자도 이번 펀딩 라운드에 함께 참여했다. 사측은 이번 자금을 활용해 로봇 공학과 인공지능(AI)을 결합한 새로운 산업 인프라를 구축하기로 했다 . 미국 내 제조·무류 현장의 노동력 부족 문제를 해결하겠다는 의지다. 이 과정에서 자사 휴머노이드 로봇(humanoid robots)을 제공해 24시간 노동력을 제공할 계획이다. 아바타로보틱스는 지난해 12월 출범 이후 현장 내 90만 개 이상의 제품 처리를 도맡아 지원하고 있다. 초기에는 작업자가 원격으로 로봇을 제어하며 실무 작업을 수행했다. 이 괒엉에서 수집된 데이터를 바탕으로, 로봇 기반 모델이 스스로 학습해 성능을 높이고 있다. 관계자에 따르면, 이 과정을 통해 점진적으로 로봇 기술을 고도화하는 중이다. 콜린 웹(Colin Webb) 최고경영책임자(CEO)는 "합리적인 가격의 로봇이 새로운 형태의 노동력 창출을
과학기술정보통신부 추진 ‘국산 AI 반도체 기반 실증·확산 사업’ 개념증명(PoC) 수행기관 낙점돼 신경망처리장치(NPU) 반도체와 시각·언어·행동(VLA) 모델 결합한 이동형 양팔 로봇 개발·실증 착수 나우로보틱스가 과학기술정보통신부 주관 ‘국산 AI 반도체 기반 실증·확산 사업’의 피지컬 AI(Physical AI) 신규 실증 과제 수행기관으로 선정됐다. 총 24억 원 규모의 사업비를 투입해 이동형 양팔 로봇 기반 산업용 휴머노이드 개발·실증(Pilot)을 추진한다. 이 과제는 인공지능 전환(AX) 디바이스 및 인공지능(AI) 응용 제품 상용화 국책 프로젝트다. 지난 7월부터 오는 2027년 12월까지 진행되는 이번 과제는 국산 신경망처리장치(NPU) 반도체와 시각·언어·행동을 통합 제어하는 국산 시각·언어·행동(VLA) 모델을 결합하는 것을 목표로 한다. 이로써 실제 현장 환경을 스스로 인지·판단하고 움직이는 산업용 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)을 개발·검증하는 데 목적이 있다. 특히 피킹·정렬·이송 등 제조·물류 현장 내 복합 작업을 자율화하는 것이 핵심이다. 이를 통해 국산 AI 반도체와 로봇 기술의 융합 생태계를 조성하고, 산업용 피
AI를 활용하면 누구나 비슷한 기능의 서비스를 빠르게 만들 수 있는 시대가 됐다. 그러나 경쟁력은 개발 속도 자체가 아니라 어떤 문제를 선택하고 어떤 의도를 제품에 담으며 어떻게 시장에 출시하고 운영하느냐에서 결정된다는 인식이 확산되고 있다. PoC가 반복돼도 사업으로 연결되지 않는 현실과 AI가 코드를 빠르게 생성하는 과정에서 쌓이는 다양한 부채 문제가 주목받고 있다. 이 같은 흐름 속에서 토크아이티가 오는 8월 10일(월) 오후 2시부터 3시까지 'AI 이전과 이후, 서비스 개발·출시·운영은 어떻게 달라졌나? Real Story'를 주제로 웨비나를 진행한다. 토크아이티의 AI 전문 토크 시리즈 '구해줘! AI'의 일환으로 진행되는 이번 웨비나는 에스프레소북 황상철 대표가 7년간 제품을 직접 개발하고 출시하며 운영한 경험을 토대로 AI 이전과 이후의 제품 개발이 실제로 어떻게 달라졌는지를 이야기하는 자리다. 웨비나는 총 3개의 핵심 주제로 구성된다. 첫 번째로 AI로 인해 달라진 제품 개발과 출시를 다룬다. 빠른 실패를 강조하는 Fail Fast가 어디까지 유효한지, PoC와 MVP의 차이와 MVP에 필요한 완성도 수준, AI가 코드를 빠르게 생성하는 과정
충북 식품공장서 실증 착수간담회 개최…품질 편차·공정 판단 지원이 핵심 식품·뷰티 제조 현장 중심으로 6개월간 PoC 진행, 데이터·GPU 인프라 연계 중소벤처기업부가 중소 제조업 현장에 특화한 멀티 AI 에이전트 실증에 착수했다. 이번 사업은 12개 선정 과제를 대상으로 실제 제조 데이터를 활용해 인공지능이 생산·품질 공정에서 작업자와 관리자의 의사결정을 지원할 수 있는지를 검증하는 데 초점이 맞춰졌다. 중기부는 29일 충북 소재 식품제조 현장에서 ‘중소제조 특화 멀티 AI 에이전트 실증 프로젝트 착수간담회’를 열고, 12개 과제 수행기관과 실증 방향을 논의했다고 밝혔다. 이번 간담회는 ‘중소제조 특화 멀티 AI 에이전트 개발(R&D)’ 사업에 선정된 과제들이 실제 제조현장을 기반으로 본격적인 검증 단계에 들어가는 첫 일정이다. 행사에는 중기부와 중소기업기술정보진흥원, 수행기관, 수요기업 관계자 등 30여 명이 참석했다. 간담회에서는 식품 제조현장에서 반복적으로 제기되는 품질 편차, 공정조건 조정의 어려움, 숙련자 판단 의존 문제가 주요 의제로 다뤄졌다. 참석자들은 단순 분석 도구를 넘어, 현장 업무 흐름 안에서 작업자와 관리자의 판단을 보조하는 형
로봇은 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 몸에 새기는 대표적인 실전형 기체로 각광받고 있다. 그렇다고 해서 로봇이 피지컬 AI를 대변하는 전부는 아니다. 단편적인 기체 구동을 보여주는 것만으로는 더 이상 ‘로봇 강국’의 지위를 담보할 수 없다는 뜻이다. 이제는 ‘데이터 자산화’와 ‘에지 컴퓨팅(Edge Computing) 기반 추론’, ‘현장 실증(Pilot)’과 ‘실행 체계’가 함께 돌아가야 하는 방정식의 영역으로 진입했다. 이때 피지컬 AI는 인공지능(AI)이 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비·시스템이 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 기술 방법론이라는 게 이론적 정의다. 쉽게 말해 AI가 물리 환경 속 하드웨어와 결합하는 기술이다. 그러나 산업 현장에서의 이 개념은 더 구체적이다. ▲로봇 팔(Robot Arm) 움직임 ▲공장 속 예외 상황 ▲에지단 추론 성능 ▲분야(Domain)별 실증 환경 ▲공공 수요 및 판로 개척 등과 연결돼야 제대로 작동한다는 시각이다. 지난 24일 서울 영등포구 소재 국회의사당에서 전개된 ‘피지컬 AI 프론티어 강국 신기술 전략 포럼’은 해당 복합 방정식을 한 테이블에 올린 자
로크웰 오토메이션, 보안·안전 기능 통합한 ‘CompactLogix 5390’ 출시
[산업AI EXPO 프리뷰] AI 업무 지능화 ⑱ | 2D 도면이 3D 모델로, 기술문서는 AI 답변으로...산업 데이터의 변신
[산업AI EXPO 프리뷰] AI, 미래로 ① | 가상에서 로봇 익히고 실물로 검증하기 “산업 AI 실습 방식 바꾸는 교육장 고도화할 것”
[산업AI EXPO 프리뷰] AI 업무 지능화 ⑰ | 요구사항은 문서에, 회로는 설계툴에...세카 “흩어진 하드웨어 개발 정보 하나로”
[산업AI EXPO 프리뷰] 제조 AI ㉓ | 검사 조건 바뀌면 개발자부터 찾는다? “노드 연결해 현장에서 직접 수정하도록”
[산업AI EXPO 프리뷰] AI 구동 인프라 ⑩ | 서버만 아껴선 부족하다…소프트웨어 실행 에너지까지 줄이는 위플즈 ‘위프로’
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UPDATE: 2026년 10월 14일 11시 14분
