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뉴로메카 대표
피지컬 AI와 로봇
최근 로봇 업계의 화두는 단연 ‘피지컬 AI(Physical AI)’다. 챗GPT가 디지털 세상의 언어 장벽을 허문 것처럼, 이제는 인공지능이 물리적 실체와 결합하여 스스로 판단하고 행동하는 로봇 파운데이션 모델(RFM)이 산업의 지형도를 바꾸려 하고 있다. 하지만 장밋빛 환상과 냉혹한 산업 현장 사이에는 여전히 극복해야 할 기술적·경제적 간극이 존재한다. 데이터 기반의 ‘뇌’는 비약적으로 발전했지만, 이를 실제 근육과 신경으로 연결하는 과정은 또 다른 차원의 문제다. 자동화를 필요로 하는 고객은 늘 같은 고민을 얘기한다. ‘과연 피지컬 AI를 ‘지금 당장’ 우리 공장에 넣을 수 있는가?‘ 우리는 이제 고객의 질문에 답해야 한다. ‘아틀라스’가 제시한 로드맵의 함의 최근 현대자동차그룹은 보스턴 다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 활용한 야심 찬 산업 적용 로드맵을 공개했다. 2028년 미국 조지아주 메타플랜트(HMGMA)의 부품 분류 및 서열 작업 투입, 그리고 2030년 의장 라인의 부품 조립 투입이 골자다. 여기서 주목할 점은 2028년과 2030년 사이의 기술적 난이도 차이다. 분류와 서열은 규격화된 팔레트 위
최근 글로벌 로봇 시장은 인공지능(AI)이라는 거대한 파도 속에 있다. 챗GPT가 디지털 세상의 언어 장벽을 허물었듯, 이제는 로봇 파운데이션 모델(RFM)이 물리적 세상의 경계를 넘보고 있다. 생성형 AI의 지능을 이식한 피규어(Figure)나 스킬드AI(Skild AI) 같은 실리콘밸리의 기술 기업들이 보여주는 화려한 데모 영상은 금방이라도 로봇이 인간의 모든 노동을 대체할 것 같은 환상을 심어준다. 하지만 장밋빛 전망 뒤에 숨겨진 냉혹한 산업 현장의 진실은 훨씬 더 복잡하고 정교한 기술적 대답을 요구한다. 시뮬레이션을 넘어 에고센트릭 영상의 시대로 최근 미국의 스킬드AI는 시뮬레이션(Sim2Real)을 넘어선 새로운 전략으로 업계를 놀라게 하고 있다. 이들의 핵심은 단순히 가상 세계에서의 학습이 아니라, 방대한 양의 에고센트릭(Egocentric, 1인칭 시점) 영상을 활용한다는 점이다. 액션 레이블이 없는 대규모 영상을 통해 세상의 물리적 법칙과 인과관계를 먼저 학습시킨 뒤 1시간 이하의 실제 액션 데이터를 파인튜닝(Fine-tuning)하여 로봇의 일반화 성능을 극대화하는 방식이다. 이러한 접근은 데이터 기아 상
모터 스포츠의 정점인 ‘FIA포뮬러원월드챔피언십(FIA Formula One World Championship, 일명 F1)’ 레이스에서 승부는 흔히 직선 주로가 아닌 곡선 구간에서 결정된다. 직선 주로에서는 엔진 마력과 거대 자본의 힘이 지배한다. 지금까지 대한민국 로봇 산업은 직선 주로에서 글로벌 선두주자들에 격차를 내주고 도전자들에게 뒤처지고 있다. 앞서 나가는 차량의 관성을 꺾으려면 더 큰 투자가 필요하기 때문에 쉽지 않다. 하지만 급격한 곡률의 커브에 접어드는 순간 기회의 틈이 열린다. 거대한 관성은 오히려 독이 되어 드라이버의 정교한 감각과 민첩한 기동력을 보유한 작은 기업들에게 추월의 기회가 허용되기 때문이다. 현재 글로벌 로봇 산업은 바로 이 지독하고도 급격한 ‘곡선 구간’에 진입했다. 지난 수십 년간 제조 현장을 지켰던 전통적인 로봇 기술이 생성형 인공지능(AI)이라는 파괴적 혁신을 만나 ‘피지컬 AI(Physical AI)’로 진화하는 변곡점에 있다. 결국 지금이야말로 우리 로봇 산업이 글로벌 선두주자들을 추월하고 주요 3개국(G3)으로 도약할 수 있는 생애 단 한 번뿐인 ‘승리의 기회’라고 단언한다. 로
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