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정부·LG·KT, '로봇 두뇌' 국산화 시동…피지컬 AI 주도권 잡는다
[경제일보] 정부와 LG전자, KT 등 산학연 연합군이 한국형 피지컬 인공지능(AI) 개발에 본격 착수했다. 챗GPT가 언어를 이해하고 답하는 AI의 대중화를 열었다면 이번 프로젝트는 로봇이 현실 세계를 이해하고 움직이도록 하는 ‘로봇의 두뇌’를 독자 기술로 만들겠다는 시도다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 9일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘피지컬 AI 선도기술개발 사업’ 착수보고회를 열었다. 이번 사업에는 올해부터 2년간 정부출연금 340억원이 투입된다. LG전자가 주관하고 KT, 마음AI, 로보티즈, 홀리데이로보틱스, 크라우드웍스, 알체라, KAIST, 서울대, 한국정보통신기술협회(TTA) 등 10개 산학연 기관이 참여한다. 피지컬 AI는 생성형 AI 경쟁의 다음 단계로 꼽힌다. 지금까지 AI가 주로 텍스트와 이미지 코드를 만들어내는 데 집중했다면 앞으로는 로봇과 공장 설비, 자율주행 장비가 실제 공간에서 판단하고 행동하는 능력이 중요해진다. 물체의 무게와 충돌, 이동 경로, 힘의 작용 같은 물리 법칙을 AI가 이해해야 제조·물류·서비스 현장에서 사람을 보조하거나 대체할 수 있다. 이번 사업의 핵심은 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이다. 월드모델은 AI가 가상 공간에서 현실의 물리 법칙과 상황 변화를 학습하는 기술이다. 로봇 파운데이션 모델은 이 학습 결과를 실제 로봇의 행동과 제어로 연결하는 기반 모델이다. 쉽게 말해 월드모델이 로봇이 세상을 이해하는 방식이라면 로봇 파운데이션 모델은 그 이해를 움직임으로 바꾸는 실행 체계다. 한국이 이 분야에서 승부를 걸 수 있는 배경은 제조 현장 데이터다. 반도체, 전자, 자동차, 배터리, 조선 등 한국 주력 산업은 복잡한 공정과 설비 운영 경험을 갖고 있다. 공장 안에서 축적된 작업 데이터와 장비 운용 노하우는 외부 빅테크가 쉽게 확보하기 어려운 자산이다. 정부와 기업은 이 데이터를 기반으로 연구실용 로봇이 아니라 산업 현장에서 작동하는 피지컬 AI를 만들겠다는 구상이다. LG전자는 자체 초거대 AI 모델 ‘엑사원(EXAONE)’과 제조 현장 데이터를 활용해 월드모델 개발을 주도한다. KT는 생성형 AI ‘믿:음’과 플랫폼 운영 경험을 바탕으로 월드모델을 로봇 행동모델로 연결하는 역할을 맡는다. 로보티즈는 로봇 하드웨어와 제어 기술을 담당하고 홀리데이로보틱스는 물리 법칙을 정밀하게 구현하는 국산 다중물리 시뮬레이터 엔진 개발을 맡는다. 이번 프로젝트가 주목받는 이유는 국산화에 있다. 글로벌 피지컬 AI 경쟁은 엔비디아, 구글 딥마인드 등 빅테크가 주도하고 있다. 로봇 학습에 필요한 시뮬레이터와 GPU 인프라, 월드모델 기술을 해외 플랫폼에 의존하면 한국 제조업의 데이터와 현장 경쟁력이 외부 생태계에 종속될 수 있다. 정부가 월드모델과 시뮬레이터, 로봇 행동모델의 독자 개발을 강조하는 이유다. 사업 목표도 비교적 분명하다. 정부는 월드모델 학습, 로봇 파운데이션 모델 연계, 실증과 성능평가, 사례 분석과 재학습으로 이어지는 실증 파이프라인을 구축한다. 핵심 성과지표는 월드모델을 적용하지 않았을 때보다 실제 로봇의 최종 동작 성공률을 20%포인트 이상 높이는 것이다. 연구 성과를 논문이나 시연에 그치지 않고 실제 제조·물류 현장 검증으로 연결하겠다는 의미다. 성과 확산을 위해 개발 결과물을 오픈소스로 공개하는 방안도 추진된다. 대규모 데이터와 인프라가 없는 중소기업도 소량의 현장 데이터만으로 자동화 혁신을 시도할 수 있도록 지원하겠다는 취지다. 피지컬 AI가 대기업 전용 기술에 머물지 않고 산업 생태계 전반으로 확산되려면 이런 개방형 접근이 필요하다. 앞으로의 관건은 인프라와 실증 속도다. 피지컬 AI는 텍스트 중심 대규모언어모델보다 훨씬 많은 영상, 3D, 센서, 시뮬레이션 데이터를 처리해야 한다. 초고속 스토리지와 GPU, 로봇 검증 공간이 결합된 국가 차원의 학습·검증 인프라가 뒷받침돼야 한다. 실제 공장과 물류 현장에서 반복 실험을 수행할 수 있는 테스트베드도 필요하다. 이번 사업은 한국이 피지컬 AI 경쟁에서 독자 생태계를 만들 수 있을지를 가르는 첫 시험대다. 한국의 강점은 거대한 모델 이름이 아니라 반도체와 제조 현장, 로봇을 실제로 움직일 수 있는 산업 기반에 있다. 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이 연구실의 성과를 넘어 공장과 물류 현장의 생산성, 안전성, 효율로 증명될 때 비로소 한국형 피지컬 AI도 글로벌 경쟁의 한 축으로 설 수 있다. 기술의 승부는 선언에서 나지 않는다. 현장에서 움직이는 로봇 한 대, 실패를 줄이는 공정 하나, 사람이 더 안전하게 일하는 작업장 하나가 쌓일 때 국가 AI 전략의 무게도 비로소 증명될 것이다.
2026-06-09 17:34:27
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엔씨·엔비디아, PC방서 25년 동맹 과시…RTX Spark로 '아이온2' 시연
[경제일보] 엔씨와 엔비디아가 파트너십 25주년을 맞아 PC방에서 특별 회동을 가졌다. 게임 그래픽 기술로 시작된 양사의 협력이 인공지능(AI)과 피지컬 AI 영역으로 확장될지 주목된다. 엔씨는 김택진 대표와 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 7일 서울 신논현역 인근 PC방에서 열린 ‘아이온2’ 이용자 행사에 깜짝 방문했다고 밝혔다. PC방은 엔씨와 엔비디아가 성장 기반을 다져온 상징적 공간이다. 엔씨는 2000년대 초 ‘리니지’ 시리즈를 시작으로 엔비디아와 게임 그래픽 기술 협력을 이어왔다. 두 사람은 현장에서 차세대 윈도용 AI PC 플랫폼 ‘RTX Spark’를 소개하고 지포스 RTX GPU와 RTX Spark 기반 노트북을 이용자에게 선물했다. RTX Spark 기반 노트북으로 엔씨 최신작 ‘아이온2’와 출시 예정작 ‘신더시티’ 플레이 화면도 공개했다. 이번 회동은 단순한 팬 이벤트를 넘어 양사의 기술 협력 방향을 보여주는 자리로 해석된다. 엔비디아는 게임 그래픽처리장치(GPU) 시장에서 성장한 뒤 AI 반도체와 로보틱스 플랫폼 기업으로 영역을 넓히고 있다. 엔씨 역시 게임 개발 역량을 바탕으로 AI 연구와 피지컬 AI 사업을 확대하고 있다. 엔씨와 엔비디아는 게임스컴, 지스타, 지포스 게이머 페스티벌 등 주요 글로벌 행사에서 공동 행보를 이어왔다. 특히 ‘신더시티’는 지난해 독일 게임스컴에서 엔비디아 RTX 플래그십 타이틀로 공개됐다. 엔씨는 해당 게임에 DLSS 4 멀티 프레임 생성, 레이 리컨스트럭션, 엔비디아 리플렉스 등 최신 RTX 그래픽 기술을 적용해 개발 중이다. 김택진 엔씨 대표는 “2000년대 초부터 20년 넘게 협력을 이어가고 있는 엔비디아 젠슨 황과 국내에서 함께 게이머를 만나 매우 기쁘다”며 “앞으로도 엔비디아와 엔씨의 신작 개발 및 AI 연구 관련 협력을 이어 나갈 것”이라고 말했다. 양사의 다음 협력 축은 피지컬 AI가 될 가능성이 크다. 피지컬 AI는 AI가 현실 세계의 로봇과 장비를 인식하고 판단하며 움직이도록 하는 기술이다. 게임사가 보유한 3D 공간 구현, 물리 기반 시뮬레이션, 캐릭터 행동 설계 역량은 로봇 학습과 디지털 트윈 구축에 활용될 수 있다. 엔씨는 2011년부터 AI 연구를 시작했고 올해 AI 전문 자회사 NC AI를 출범시키며 사업 확장에 나섰다. NC AI는 자체 대규모언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM) 개발 역량을 바탕으로 월드모델과 로봇 파운데이션 모델(RFM) 연구도 추진하고 있다. 엔비디아의 코스모스, 옴니버스, 아이작 등 피지컬 AI 플랫폼과 결합할 경우 게임을 넘어 산업용 로봇과 시뮬레이션 분야로 협력 범위가 넓어질 수 있다. 검증대에는 실제 공동 프로젝트가 오른다. PC방 회동은 상징성이 크지만 피지컬 AI 협력이 성과로 이어지려면 구체적인 연구개발 과제와 산업 현장 실증, GPU 인프라 확보가 뒤따라야 한다. 엔씨가 게임 기술을 AI·로봇 기술로 확장하고, 엔비디아가 이를 플랫폼 생태계와 연결할 수 있을지가 향후 관전 포인트다.
2026-06-07 17:39:36
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NC AI·포스코DX, 로봇 AI브레인 공동 개발 맞손
피지컬 AI 선도기업 NC AI가 29일 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델 공동 개발 및 기술 협력을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 사진은 협약식에서 왼쪽부터 김민재 NC AI CTO, 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장.[사진=NC AI] [경제일보] NC AI가 포스코DX와 손잡고 다양한 로봇에 적용할 수 있는 인공지능(AI) 브레인 개발에 나선다. 로봇이 단순 반복 작업을 넘어 주변 상황을 인식하고 스스로 판단하는 ‘피지컬 AI’ 기술 개발을 본격화하겠다는 구상이다. NC AI는 지난 29일 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델(RFM·Robot Foundation Model) 공동 개발과 기술 협력을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 협약식은 성남 판교 NC AI 본사에서 열렸으며 김민재 NC AI 최고기술책임자(CTO), 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장 등 양사 주요 관계자가 참석했다. ◆ 피지컬 AI 경쟁, 로봇의 ‘두뇌’로 이동 이번 협력은 글로벌 AI 경쟁의 무게중심이 화면 속 생성형 AI를 넘어 현실 세계에서 움직이는 피지컬 AI로 확장되는 흐름과 맞닿아 있다. 그동안 로봇은 정해진 공정에서 반복 작업을 수행하는 자동화 장비에 가까웠다. 하지만 제조·물류·국방·서비스 현장에서는 예측하기 어려운 상황을 스스로 인식하고 판단하는 로봇 수요가 커지고 있다. 글로벌 시장에서도 로봇 파운데이션 모델과 VLA 모델 연구가 빠르게 확산되고 있다. 로봇 파운데이션 모델은 로봇이 다양한 환경과 작업을 이해하도록 돕는 범용 AI 모델이다. VLA 모델은 시각, 언어, 행동 데이터를 함께 처리해 로봇이 “무엇을 보고, 어떤 지시를 이해하며, 어떻게 움직일지”를 연결하는 기술이다. 사람으로 치면 눈과 언어 이해, 행동 판단을 하나의 두뇌 체계로 묶는 방식이다. 양사는 이번 협약을 통해 로봇 파운데이션 모델 공동 연구, 시각·언어·행동 통합 VLA 모델 최적화, 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 환경 구축, 로봇 지능화 기술 검증, 운영 안정화와 기술 지원 등을 함께 추진한다. 핵심은 특정 로봇 한 종류가 아니라 다양한 로봇에 적용할 수 있는 범용 로봇 AI 모델을 개발하는 데 있다. ◆ 산업 현장 실증이 성패 가른다 기존 로봇은 사전에 입력된 작업을 빠르고 정확하게 반복하는 데 강점이 있지만, 작업 환경이 바뀌거나 돌발 상황이 발생하면 대응력이 떨어진다. 산업 현장에서 로봇 활용 범위가 넓어질수록 단순 제어 기술보다 현장을 이해하는 AI 판단 기술이 중요해지는 이유다. NC AI는 차세대 로봇 파운데이션 모델의 핵심 기술인 VLA 모델 최적화와 디지털 트윈 환경 구축에 역량을 집중한다. 디지털 트윈은 현실 산업 현장을 가상공간에 정밀하게 구현해 로봇 AI를 미리 훈련하고 검증하는 기술이다. 실제 현장에 투입하기 전 수많은 상황을 가상환경에서 반복 실험할 수 있어 안전성과 효율성을 높이는 데 유리하다. 포스코DX는 자동화와 로보틱스 엔지니어링 역량을 바탕으로 디지털 트윈 기반 테스트 환경 구성과 기술 실증을 지원한다. 특히 제조·제철 등 복잡하고 위험도가 높은 산업 현장에서 축적한 자동화 운영 경험은 로봇 AI의 실사용 가능성을 검증하는 데 중요한 기반이 될 수 있다. NC AI는 앞서 포스코DX 등이 참여하는 독자 AI 파운데이션 모델 컨소시엄을 구성한 데 이어, 현대로템과 국방 피지컬 AI 관련 국책 연구개발 과제에도 참여하고 있다. 이번 포스코DX와의 협력은 제조·산업 현장으로 피지컬 AI 적용 범위를 넓히는 흐름으로 읽힌다. 다만 범용 로봇 AI가 실제 산업 현장에 안착하기 위해서는 기술 검증과 안전성 확보가 필수다. 로봇이 낯선 환경에서 자율적으로 움직이기 위해서는 데이터 품질, 시뮬레이션 정확도, 현장 장비와의 연동성, 장애 상황 대응 체계가 함께 갖춰져야 한다. 양사의 협력이 단순 연구를 넘어 실제 현장 실증과 상용 모델 확보로 이어지는지가 앞으로의 핵심 변수가 될 전망이다. 김민재 NC AI CTO는 “범용 로봇 기술은 다양한 산업 환경에서 활용 가능한 차세대 AI 기술로 빠르게 발전하고 있다”며 “포스코DX와의 협력을 통해 로봇 AI 기술 경쟁력을 강화하고 글로벌 시장을 목표로 범용 피지컬 AI 생태계를 함께 선도해 나갈 것”이라고 말했다. 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장은 “전문기술 보유 기업과의 지속적인 협력을 통해 로봇제어·운영 플랫폼 등 핵심 솔루션을 내재화하고 고위험·고강도 현장의 자동화 기술 수준을 높여가고 있다”며 “이번 협력을 통해 범용 로봇의 산업현장에서의 활용 가능성을 확인할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.
2026-05-31 13:01:00
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"수개월 걸리던 로봇 투입 1~2개월로"…LG CNS, 로봇 통합 플랫폼 '피지컬웍스' 공개
[경제일보] "로봇이 실제 현장에서 생산과 운영의 한숨을 담당하는 시대가 빠르게 다가오고 있으며, 로봇이 산업 경쟁력이 되는 시대 LG CNS가 그 길을 앞서 열겠다" 7일 현신균 LG CNS 사장은 서울 강서구 마곡 LG사이언스파크에서 열린 'RX 미디어데이'를 진행하며 이렇게 말했다. 이날 LG CNS의 행사에는 현신균 사장, 홍진헌 LG CNS 전략담당 상무, 이준호 LG CNS 스마트물류&시티사업부장 전무, 박상엽 LG CNS CTO 상무 등이 참석해 로봇 통합 플랫폼 '피지컬웍스'를 공개했고 로봇 학습·검증 플랫폼 '피지컬웍스 포지'와 로봇 운영·관제 플랫폼 '피지컬웍스 바통'을 처음 선보였다. '피지컬웍스'는 로봇 데이터 수집부터 학습, 검증, 현장 적용, 운영·관제까지 전 과정을 하나의 체계로 통합한 플랫폼이다. LG CNS는 국내 기업이 로봇 학습과 운영을 아우르는 엔드투엔드 플랫폼 브랜드를 자체 구축한 것은 이번이 처음이라고 설명했다. 최근 글로벌 빅테크와 제조 기업들이 휴머노이드와 산업용 AI 로봇 시장 선점 경쟁에 나선 가운데 LG CNS는 단순 로봇 공급이 아닌 '로봇 운영 체계' 자체를 플랫폼화하는 방식으로 차별화에 나선 것으로 분석된다. 특히 제조·물류 현장에서 실제 업무 수행이 가능한 수준까지 로봇 학습과 운영을 고도화하는 것을 목표로 개발됐다. 이준호 전무는 "LG CNS의 차별화 경쟁력은 크게 세 가지로, 첫째가 현장 산업의 도메인 전문성을 바탕으로 양질의 현장 데이터를 수집·학습하는 것이고, 둘째는 산업 특화 RFM(최근성, 구매 빈도, 구매 금액)을 확보해 로봇이 현장에 빠르게 적용되도록 하는 것이며, 마지막은 이 로봇들이 자율 운영 태도로 엔드투엔드 서비스로 'A to Z(시작부터 끝)'까지의 서비스를 제공하는 것이다"고 말했다. LG CNS는 로봇 도입 과정에서 가장 큰 문제로 꼽히는 학습과 현장 적용 기간을 줄이는 데 집중했다고 설명했다. 피지컬웍스 포지는 실제 공장과 물류 환경을 3D 가상 공간으로 구현해 로봇 학습 데이터를 생성하고 AI가 학습에 필요한 데이터만 자동 선별·정리·가공하는 방식으로 학습 효율을 높인다. 기존처럼 사람이 반복 작업을 직접 시연하는 방식에서 벗어나 시뮬레이션 기반 데이터 학습을 강화한 것이다. 이를 통해 수개월이 걸리던 산업용 로봇 현장 투입 기간을 1~2개월 수준까지 단축 가능한 것으로 나타났다. 학습을 마친 로봇은 실제 투입 전 가상 환경에서 안정성과 작업 가능성을 검증받는다. 운영 단계에서는 '피지컬웍스 바통'이 중심 역할을 맡는다. 해당 플랫폼은 제조사가 서로 다른 로봇을 하나의 시스템에서 통합 관제할 수 있도록 설계됐다. 로봇 상태와 작업 정보를 표준화해 관리 복잡도를 낮추고 AI가 작업 배분과 이동 동선을 실시간으로 최적화한다. 특히 에이전틱 AI 기반 운영 구조를 통해 돌발 상황에도 자동 대응이 가능하도록 구현했다. 컨베이어벨트가 멈추면 물류 동선을 자동 재설계하고 특정 로봇 장애 발생 시 다른 로봇에 작업을 재할당하는 등 유연하게 AI가 반응하도록 설계됐다. LG CNS는 자율주행로봇(AMR)과 무인운반로봇(AGV) 등 100대 규모 로봇 운영 환경에 피지컬웍스 바통을 적용할 경우 생산성이 기존 대비 약 15% 이상 향상되고 운영비는 최대 18% 절감될 것으로 전망했다. 피지컬웍스 포지는 현재 20개 이상 고객사와 개념검증(PoC)을 진행 중이며 피지컬웍스 바통은 부산 스마트시티 국가시범도시 사업에서 순찰·청소·짐 운반·바리스타 로봇 등을 통합 관제하는 데 활용되고 있다. 최근 생성형 AI 확산 이후 피지컬 AI와 휴머노이드 시장이 차세대 AI 산업 핵심 분야로 떠오르고 있다. 기존 소프트웨어 중심 AI 경쟁이 실제 물리 환경에서 스스로 움직이고 판단하는 로봇 영역으로 확장되는 흐름이다. 이에 LG CNS는 제조·물류를 넘어 스마트시티, 리테일, 서비스 산업까지 RX 플랫폼 적용 범위를 확대하며 로봇 기반 자율 운영 체계 시장 선점에 나설 계획이다. 현 사장은 "지금 산업 현장에서는 로봇을 실제 업무에 적용하는 시도가 본격적으로 이뤄지고 있다"며 "로봇은 단순한 자동화 설비를 넘어 생산과 운영을 실제로 수행하는 주체로 거듭나고 있으며, 변화 속에서 기업의 경쟁력은 로봇을 얼마나 빠르게 현장에 적용하고 안정적으로 운영해 성과를 연결하느냐에 달려 있다"고 말했다.
2026-05-07 11:23:18
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LG CNS, 'RX 이노베이션 랩' 출범…기업 자동화 사업 확대
[경제일보] LG CNS가 기업의 로봇 도입 전략 수립부터 실행까지 지원하는 전담 조직을 신설하며 로봇 전환(RX) 사업 확대에 나섰다. 인공지능(AI)과 디지털 전환(DX)에 이어 물리적 자동화 영역까지 사업을 확장하며 기업용 로봇 시장 선점에 나서는 전략으로 풀이된다. 1일 LG CNS는 고객 맞춤형 로봇 도입 컨설팅을 수행하는 'RX 이노베이션 랩'을 출범했다고 밝혔다. 해당 조직은 기업의 업무 환경과 도입 목적에 맞는 로봇 활용 방안을 도출하고 워크플로우 재설계와 개념검증(PoC)까지 수행하는 로봇 전환 전담 조직으로 알려졌다. IT 서비스 기업들이 AI 이후 새로운 성장동력으로 로봇 사업을 확대하는 흐름이 이어지고 있다. 통신·IT 서비스 기업들이 데이터센터와 AI 사업 경쟁을 벌이는 가운데 로봇 기반 자동화는 기업 고객 대상 신규 수익원으로 주목받고 있기 때문이다. 이에 최근 기업들의 자동화 전략이 소프트웨어 중심에서 물리적 자동화로 확장되면서 로봇 도입 수요가 빠르게 증가하고 있다. 물류·제조·유통 등 산업 현장에서 인력 부족과 비용 증가 문제가 지속되면서 로봇 기반 자동화가 새로운 대안으로 부상하고 있다. 국제로봇연맹(IFR)의 지난해 9월 보고서에 따르면 지난 2024년 전 세계 산업용 로봇 설치 대수는 약 54만2000대로 10년 전 대비 두 배 이상 증가했으며 운영 중인 로봇도 466만대를 넘어섰다. 또한 글로벌 물류 로봇 시장 역시 연평균 15% 이상 성장할 것으로 전망되면서 기업들의 로봇 기반 자동화 투자가 확대되는 추세인 것으로 나타났다. 이에 LG CNS는 RX 이노베이션 랩을 통해 3단계 로봇 전환 프로그램을 제공할 계획이다. 첫 번째 '인사이트' 단계에서 산업 특성과 업무 환경을 분석해 로봇 도입 영역을 발굴한다. 이후 '디자인' 단계에서 자율이동로봇(AMR), 휴머노이드 등 최적의 로봇 솔루션을 선정하고 사람과 로봇 간 역할 분담을 설계한다. 마지막으로 '프루프' 단계에서 실제 현장 데이터를 기반으로 개념검증(PoC)을 수행해 생산성과 운영 효율을 검증한다. 특히 LG CNS는 단순 공정 자동화가 아닌 업무 전반의 워크플로우 재설계 방식으로 로봇 전환을 추진한다는 점을 강조했다. 물류 기업의 경우 상품 입고부터 보관, 분류, 피킹, 포장, 출고까지 전 과정을 분석해 로봇 적용 효과가 높은 구간을 도출하고 이동 경로와 처리 시간 등을 데이터화해 최적의 작업 구조를 설계하는 방식이다. LG CNS는 최근 몇 년간 물류·유통·제조 현장에서 다수의 로봇 개념검증 프로젝트를 수행하며 관련 역량을 축적해 온 것으로 알려졌다. 수백 건의 물류센터 자동화 사업 경험을 바탕으로 창고 자동화 로봇, AI 피킹로봇, 자율이동로봇(AMR), 무인운송로봇(AGV) 등 다양한 로봇 운영 사례를 확보했고 이를 통해 물건 적재·분류, 선박 조립 상태 검사 등 산업 현장에서 로봇 활용 가능성을 검증해왔다. 이번 조직 신설 발표는 LG CNS가 DX·AX·RX를 아우르는 기업 혁신 체계 구축을 완료한 것으로 풀이된다. LG CNS는 디지털 전환을 지원하는 '이노베이션 스튜디오'와 생성형 AI 기반 업무 혁신을 위한 'Gen AI 스튜디오'를 운영하며 약 140건의 고객 혁신 프로그램을 진행해왔다. 여기에 로봇 전환 조직까지 추가되면서 기업의 디지털·AI·로봇 혁신을 통합 지원하는 구조를 갖추게 된 것으로 분석된다. LG CNS는 로봇 전환 핵심 기술 확보에도 속도를 내고 있다. 미국 로봇 브레인 개발 기업인 '스킬드 AI', 휴머노이드 양팔 제어 특화 기업 '컨피그'와 협력을 확대했다. 또한 미국 휴머노이드 로봇 기업 '덱스메이트'에 전략적 투자를 진행하며 하드웨어 설계 역량까지 확보한 것으로 평가된다. 이를 통해 LG CNS는 로봇 파운데이션 모델(RFM), 로봇 통합 운영 플랫폼, 하드웨어 설계를 결합한 풀스택 RX 서비스를 제공한다는 계획으로 분석된다. AI 기반 자동화가 소프트웨어 영역 중심이었다면 RX는 실제 산업 현장의 물리적 자동화까지 확장하는 개념이다. 현신균 LG CNS 사장은 "로봇 전환의 핵심은 단순한 자동화를 넘어 전체 업무 프로세스 관점에서 생산성을 재설계하고 혁신하는 데 있다"며 "LG CNS는 피지컬 AI 역량을 바탕으로 산업 현장에 최적화된 RX 모델을 구축해 고객의 생산성 향상과 성장 가속화에 기여할 것"이라고 말했다.
2026-04-01 10:00:00
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