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AI 산업 진흥 정책국가AI컴퓨팅센터 구축: 과기정통부는 2025년 1월 22일 ‘국가 AI컴퓨팅센터 구축 실행계획’을 발표하여 민·관 합작으로 2027년까지 연산용량 1엑사플롭스급 인프라 구축을 추진한다korea.kr. 이를 위해 2025년 4월 편성된 1조8000억원 규모 추경예산으로 최첨단 GPU 1만대(약1조4600억)와 민간 GPU 2600대 임차(약1723억)를 확보하고, 국산 AI반도체 실증에 752억원을 투입하여 조기 상용화를 지원한다korea.krkorea.kr.스타트업·중소기업 지원: 2025년 ‘스케일업 팁스’ 프로그램에 50개 과제(예산 100억원)를 추가 반영하여 AI 분야 유망 중소벤처기업을 발굴·육성했다mss.go.kr. 특히 2025년부터는 AI 분야에 특화된 운용사 제도를 ..

A. 전략적 의도: 서비스 로봇에서 휴머노이드로LG전자는 CES 2025에서 기존의 바퀴형 서비스 로봇(예: CLOi 서브봇, 가이드봇)을 넘어 휴머노이드 로봇 시장에 진출하겠다는 야심찬 계획을 발표했다. 로봇공학은 인류 미래와 LG의 핵심 성장 분야에서 중요한 역할을 할 것으로 전망된다. LG는 첨단 AI를 활용하여 가정, 사무실, 호텔 등 다양한 환경에서 작업을 지원하고 생산성을 향상시키는, 보다 자연스럽게 사람과 상호작용하는 휴머노이드 로봇 개발을 목표로 한다. B. "Q9" AI 에이전트: 미래 휴머노이드의 기반코드명 "Q9"으로 알려진 AI 기반 에이전트는 LG 최초의 본격적인 휴머노이드 로봇의 기반으로 자리매김하고 있다. Q9의 본질: 일부 자료는 Q9을 "휴머노이드" 개발 야심과 ..

A. 전략적 비전: 산업 및 가정을 위한 "물리적 AI"삼성은 AI 및 소프트웨어(SW) 역량을 첨단 로봇 하드웨어와 통합하는 '물리적 AI'에 중점을 두고 로봇공학을 핵심 미래 성장 동력으로 공격적으로 추진하고 있다. 산업 자동화와 소비자 애플리케이션 모두를 위해 인간 환경에 원활하게 통합되는 지능형 로봇을 만드는 것을 목표로 한다. B. 레인보우로보틱스: 휴머노이드 개발의 초석인수 및 통합: 삼성전자는 2023년 레인보우로보틱스 지분 14.7%를 868억 원(5,900만 달러)에 처음 인수한 후, 콜옵션을 행사하여 지분을 35%로 늘려(총 투자액 약 1억 8,175만 달러 또는 2,675억 원) 레인보우로보틱스를 자회사로 편입했다. HUBO 유산과 진화: KAIST 휴머노이드 로봇 연구센터..

A. 전략적 인수와 비전현대자동차그룹은 2021년 11억 달러에 보스턴 다이내믹스를 인수하며 , 로보틱스와 AI(물리적 AI)를 그룹 사업 환경의 변혁적 요소이자 '스마트 모빌리티 솔루션 제공업체'로 나아가는 데 핵심 동력으로 삼았다. 이 협력을 통해 현대자동차그룹은 보스턴 다이내믹스의 최대 고객이 되고 , 보스턴 다이내믹스를 첨단 모바일 로봇 분야의 선도 제조업체로 육성하는 것을 목표로 한다. 현대차의 이러한 수직적 통합 전략은 휴머노이드 로봇 배치에 있어 중요한 경쟁 우위를 제공할 수 있다. 대부분의 자동차 제조사들이 휴머노이드 로봇을 외부에서 조달해야 하는 반면(예: 메르세데스-벤츠와 앱트로닉의 아폴로 테스트 ), 현대차는 보스턴 다이내믹스를 통해 로봇 개발을 자체 제조 요구사항에 긴밀하게 통..

A. 국가 성장 동력으로서의 "물리적 AI" 부상대한민국의 주요 대기업들은 로봇공학과 인공지능(AI)의 통합, 이른바 ‘물리적 AI(Physical AI)’를 핵심 미래 성장 동력으로 간주하며 휴머노이드 로봇 분야에 공격적으로 투자하고 있다. 물리적 AI는 실제 세계의 문제를 해결하기 위해 AI 기술을 로봇 시스템에 접목하는 개념을 포괄한다. 이는 소프트웨어 기반 AI를 넘어 구현된 지능으로 나아가려는 국가적 차원의 전략적 움직임을 시사한다. 과거 미국과 중국 기업들이 주도해 온 글로벌 휴머노이드 로봇 분야는 , 이제 한국 산업 리더들의 핵심 관심사로 부상했으며, 이는 제조업 경쟁력 강화와 새로운 서비스 패러다임 개발을 목표로 한다. 관련 시장은 2025년 15억 달러에서 2035년 380억 달러 규모로..

현대 AI 로봇 개발에는 MLOps라 불리는 머신러닝 파이프라인 운영 개념이 필수적으로 도입되고 있습니다. 이는 소프트웨어 개발의 DevOps처럼, 데이터 수집 → 모델 학습 → 배포 → 피드백 수집의 주기를 자동화하고 반복함으로써 지속적으로 성능을 향상시키는 프로세스입니다.테슬라의 Optimus 개발과 NVIDIA Cosmos를 활용한 로봇 개발 모두 본질적으로 이러한 MLOps 파이프라인을 따르고 있습니다. 각각의 접근 방식에 차이는 있지만, 공통적으로 클라우드 인프라를 활용한 대규모 데이터 처리와 모델 최적화가 핵심에 자리합니다. 아래에서는 Optimus (테슬라)와 Cosmos (NVIDIA 에코시스템) 사례를 염두에 두고, 클라우드 기반 로봇 MLOps 파이프라인을 단계별로 살펴보겠습니다:1) ..

1. 글로벌 주요 연구기관·기업 LLM 동향 및 모델OpenAI – 2023년에는 GPT-4 출시 이후 지속 개선이 이뤄졌고, 2024년에는 저비용 고효율 모델인 GPT-4o와 GPT-4o mini를 발표했습니다. GPT-4o는 GPT-4 Turbo 대비 속도가 2배 빠르고 비용은 절반 수준으로, 처리량은 5배 높아졌습니다openai.com. GPT-4o mini(2024.7)는 82% MMLU 성능에 GPT-4 버전 대비 월등히 저렴한 비용(토큰당 입력 0.15$/출력 0.60$)을 실현했습니다openai.comopenai.com. 또한 GPT-4 Turbo는 이미지 입력을 지원하여 이미지 캡션 생성이나 상세 이미지 분석 등에 활용되고 있습니다openai.com.Google DeepMind (Gemin..

1. 기술적 특성 (센서, AI 알고리즘, 제어 시스템 등)화웨이는 다중 센서 융합 기반의 자율주행 솔루션을 채택하여, 라이더(LiDAR), 레이더, 카메라 등 다양한 센서를 차량에 통합하고 있습니다. 예를 들어 최신 화웨이 ADS 2.0 시스템의 경우 192라인 급 라이더 1개, 밀리미터파 레이더 3개, 초음파 센서 12개, 고해상도 카메라 11개로 구성된 총 34개의 센서를 활용합니다insideevs.comnetcarshow.com. 이러한 풍부한 센서 조합을 통해 차량 주변 환경의 360도 초고해상도 인지체계를 구축하며, 테슬라의 순수 비전(카메라) 기반 접근과 달리 라이더와 레이더로 추가 입력 정보를 확보해 인지 신뢰성을 높이고 있습니다technode.com. 특히 Arcfox αS HI와 같은 ..