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[IT뉴스]피지컬AI ‘현장 투입’ 빨라질까…다음 승부처는 ‘로봇 커뮤니케이션’
온카뱅크관리자
조회:
54
2026-04-28 14:57:30
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">‘인지’ 다음은 ‘협업’…현장에선 레이턴시·연결 안정성이 KPI</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="0ikQlivmA1"> <p contents-hash="a1ea08956b15d8901ec5a739f9f7569a393c67dea49d27de81117270ccaa9c69" dmcf-pid="pq63LqgRA5" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=백봉삼 기자)<span>LG가 피지컬 인공지능(AI) 사업에 속도를 내면서 관련 생태계에 대한 관심이 더욱 커지고 있다. 특히 시장에서는 피지컬AI 경쟁이 ‘모델 성능’에서 ‘현장 적용’으로 넘어가는 과정에서 로봇-사람, 로봇-로봇 간 협업을 가능케 하는 커뮤니케이션(연결성·저지연)이 차세대 핵심 요소로 부각될 수 있다는 관측이 나온다.</span></p> <p contents-hash="1d00765244f428120f22a2ae8ab3dc2944d17cc931233e36333ec7314ad7d50e" dmcf-pid="UBP0oBaekZ" dmcf-ptype="general">최근 업계에 따르면 정부가 추진하는 ‘피지컬 AI 선도기술 개발’ 프로젝트에서 LG전자 컨소시엄이 사업자로 확정되며, 피지컬AI 구현을 위한 기반기술 개발이 본격화되는 분위기다. 동시에 LG AI연구원은 피지컬AI를 계열사 제조 현장에 투입해 성과를 내겠다는 로드맵을 언급하며, 연구개발(R&D) 단계를 넘어 실전 적용 국면으로 진입하고 있음을 시사했다.</p> <p contents-hash="7ea4a5a5b3b8ad7de64dca86892b7dab00f288d1168a52f25601f959cf45b311" dmcf-pid="ubQpgbNdgX" dmcf-ptype="general"><strong>‘두뇌’에서 ‘현장’으로…피지컬AI의 무게중심 이동</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="15c4bc394d10bedc964fbc79ea68e2a055c07c267a140f8d1ac09f048fb9b2fb" dmcf-pid="7KxUaKjJkH" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="LG전자와 LG AI연구원 그리고 한국과학기술연구원(KIST)에서 공동으로 개발 중인 한국형 차세대 K-AI 휴머노이드 ‘KAPEX’" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/28/ZDNetKorea/20260428145703822wlxc.png" data-org-width="602" dmcf-mid="FLInHAZvoF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/28/ZDNetKorea/20260428145703822wlxc.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> LG전자와 LG AI연구원 그리고 한국과학기술연구원(KIST)에서 공동으로 개발 중인 한국형 차세대 K-AI 휴머노이드 ‘KAPEX’ </figcaption> </figure> <p contents-hash="d25575f04c3cb4719ce2127db1604a2b4eb2b5e2e3407b1e14cc2984f15f01bc" dmcf-pid="q2R7j2cnoY" dmcf-ptype="general">그동안 AI 산업의 관심은 거대언어모델(LLM)과 멀티모달 모델 등 ‘두뇌’에 집중돼 왔다. 그러나 피지컬AI는 물리 세계에서 실제로 움직이고, 사람과 함께 일하며, 예측 불가능한 환경 변수에 대응해야 한다는 점에서 현장 투입 시 요구조건이 급격히 높아진다.</p> <p contents-hash="10f7374e5219dd69f82dd6310512d2f0f954e1e9f1dd9e58baa124aa05214369" dmcf-pid="BVezAVkLNW" dmcf-ptype="general">이 과정에서 기술적 병목은 단순히 “로봇이 무엇을 보느냐(인지)”를 넘어, “로봇이 어떻게 협업하느냐(협업)”로 이동한다는 것이 업계의 시각이다. 제조·물류 등 산업 현장에서는 로봇이 단독으로 움직이는 것보다, 사람·설비·다른 로봇과 안전하게 역할을 나누고 상태를 공유하는 ‘협업 품질’이 생산성과 리스크를 좌우하기 때문이다.</p> <p contents-hash="bb703333cdf36247ceb07c14973384704517579a650a7e0d6aecbecd654558a3" dmcf-pid="bfdqcfEogy" dmcf-ptype="general"><strong>밸류체인 ‘4조각’…이번엔 ‘신경망(연결)’이 테마다</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8e4372b4be55a781e6c67ec51e5ebf690795a8008b975593dc3f9c74505aa064" dmcf-pid="K4JBk4DggT" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="피지털AI 밸류체인 4구간" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/28/ZDNetKorea/20260428145705106qzsg.png" data-org-width="602" dmcf-mid="3JFIKy2ugt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/28/ZDNetKorea/20260428145705106qzsg.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 피지털AI 밸류체인 4구간 </figcaption> </figure> <p contents-hash="d82e8c1775ae978c31de386a16ef69162330e160ddb3330152dc9087eca38986" dmcf-pid="98ibE8wajv" dmcf-ptype="general">피지컬AI는 로봇에 AI를 얹는 수준을 넘어, 모델·로봇·인지·현장 연결까지 복합 스택으로 움직인다는 분석이 늘고 있다 이런 흐름 속에서 시장에서는 피지컬AI 밸류체인을 ‘두뇌–몸–감각–신경망’처럼 몇 개 레이어로 나눠 해석하는 방식도 확산되고 있다.</p> <p contents-hash="1c9f82f90905a342f6ad3f84af7253b27f9cd29b043eb80311f8ebf9ca0c95eb" dmcf-pid="26nKD6rNoS" dmcf-ptype="general">로봇이 물리 세계에서 ‘판단하고 행동’하기 위한 ‘두뇌 영역’에는 월드모델·행동모델·로봇 파운데이션 모델(RFM) 등이 포함되고, 실제 작업을 수행하는 ‘몸 영역’에는 산업·물류·서비스·휴머노이드 등 로봇 하드웨어가 자리한다. 여기에 로봇이 환경을 인지하는 ‘감각 영역’으로 비전·센서·멀티모달 기술이 더해지며, 마지막으로 로봇과 사람, 로봇과 로봇, 로봇과 관제 시스템을 실시간으로 이어주는 ‘신경망 영역’에는 커뮤니케이션·연결성(저지연·안정성·현장 네트워크)이 핵심 요소로 꼽힌다.</p> <p contents-hash="0f95a6e7c5d8fd6d115abf9ca2d4583467717c3d6198c752a63ec2231c749d4a" dmcf-pid="VPL9wPmjgl" dmcf-ptype="general">이 가운데 최근 피지컬AI 모멘텀이 커지면서 ‘두뇌’와 ‘몸’에 대한 조명은 이미 진행된 반면, 현장 적용이 가시화될수록 ‘신경망(커뮤니케이션)’ 레이어가 후속 테마로 부각될 수 있다는 평가가 나온다.</p> <p contents-hash="90f5abdb2476c938c120529ffb94ba8164c0a5aa8dcd1c381403d1dd42c31990" dmcf-pid="fQo2rQsANh" dmcf-ptype="general">핵심은 ‘레이턴시(지연)’와 ‘연결 안정성’이다. 로봇이 작업 현장에서 음성·명령·센서 데이터·상황 정보를 실시간으로 주고받지 못하면, 로봇의 판단과 행동이 늦어지고 안전 리스크가 커질 수 있다. 반대로 통신 지연을 줄이고 끊김을 최소화할수록, 로봇은 사람과 더 자연스럽게 협업하며 공정 효율을 높일 수 있다.</p> <p contents-hash="3c40ff6b88fdf8051db03574ac1c50b0cf37153a25861a55f26e6d0456394385" dmcf-pid="4xgVmxOcaC" dmcf-ptype="general">이 때문에 업계에서는 현장 커뮤니케이션을 구현하는 기술을 ‘피지컬AI의 신경망’으로 비유하기도 한다. 예컨대 산업 현장에서 다수 작업자가 별도 조작 없이 동시에 대화하는 작업그룹통신(WGC) 수요가 커지는 가운데, 세나테크놀로지가 메시(Mesh Networking) 기술력을 앞세워 건설·제조 등 작업 현장을 중심으로 적용 범위를 넓히고 있다는 점도 같은 흐름으로 해석된다. 특히 그물망 구조의 메시 네트워크를 통해 일부 작업자가 범위를 이탈해도 그룹 연결을 유지하고 복귀 시 자동 재연결되는 ‘자가 치유’ 특성은, 현장 커뮤니케이션에서 요구되는 안정성 측면에서 눈에 띄는 포인트로 거론된다.</p> <p contents-hash="884811953ae726cf40bf1c28040637424204377b314087377b825b62aad29b37" dmcf-pid="8LDMvLyOjI" dmcf-ptype="general"><strong>“다음 승부처는 협업 품질”…관련 기술 기업군 재평가 가능성</strong></p> <p contents-hash="6ace5379ae037f5a25a85bcf6ee402e2728ff94f8b20588d790a6f6de0ed4523" dmcf-pid="6owRToWIjO" dmcf-ptype="general">업계에서는 피지컬AI가 “현장 적용”으로 넘어가면, 로봇과 AI만으로는 완결되지 않고 현장 네트워크·저지연 통신·메시 기반 연결 기술 등 주변 인프라의 중요성이 커질 것으로 본다.</p> <p contents-hash="f3498a122ac4f9b3bb74e0ca72bb0df442fe1c8e00f54d535aa3685b2410ab66" dmcf-pid="PgreygYCas" dmcf-ptype="general">증권가 한 관계자는 “피지컬AI는 결국 로봇이 현장에서 ‘팀플레이’를 해야 성과가 난다”며 “이 단계에서는 AI 모델 외에도 실시간 연결성, 지연 최소화, 안정적 데이터 흐름을 제공하는 기술이 중요해질 수 있어 관련 기업군이 재평가될 여지가 있다”고 말했다.</p> <p contents-hash="ced0a1fbc90b136453cb5f9c8cc1bb1cf37ff364f0fdc2d4acb10981f92109ec" dmcf-pid="QamdWaGhom" dmcf-ptype="general">백봉삼 기자(paikshow@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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