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지리 자동차 공장에 휴머노이드 로봇 도입 (UBTECH Walker S1)발표일: 2025년 3월 24일출처: 신화통신 (新华通讯社) / 차이나데일리요약: 중국 UBTECH社의 이족보행 로봇 Walker S1 수십 대가 지리자동차의 전기차 브랜드 지커(Zeekr) 닝보 공장에 투입되어 자재 분류, 박스 운반, 섬세한 부품 조립 등 작업을 팀으로 협업했다. 실제 제조 공정에 다수 휴머노이드 로봇이 동시에 적용된 첫 사례로, 로봇 간 **“브레인 네트워크”**를 통해 업무를 분담하며 공장 운영을 보조한다​regional.chinadaily.com.cn​regional.chinadaily.com.cn. UBTECH는 향후 더 많은 공장과 협업해 다수 로봇의 공동 작업을 확대할 계획이다.관련 링크: 차이나데일리..

LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 AI 에이전트는 텍스트 기반 상호작용을 통해 문제를 이해하고 해결하는 자동화된 지능형 시스템입니다. 이러한 에이전트는 단순히 질문에 답변하는 수준을 넘어, 복잡한 목표를 설정하고 이를 달성하기 위한 계획 수립, 메모리 활용, 외부 도구 연계까지 수행할 수 있습니다. 대표적인 예로 "ChatGPT"와 같은 대화형 모델을 넘어, 특정 산업 분야(의료, 금융, 교육, 마케팅)나 특정 업무(데이터 처리, 고객 상담, 정보 검색)에 특화된 에이전트를 만들 수 있습니다. 이를 위해서는 단순 모델 호출을 넘어, 모델을 효율적으로 제어하고 지속적으로 개선하며, 외부 데이터나 도구와 결합하는 프레임워크가 필요합니다. Langgraph는 이러한 LLM 기반 에이전트 구현을 손쉽게 하기 ..

2023년 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition) WAD(Workshop on Autonomous Driving)에서 테슬라의 Ashok Elluswamy가 발표한 키노트 중, “Motion Planning using Network TOO”는 테슬라가 추구하는 최신 모션 플래닝 접근법을 보여주는 핵심 개념입니다. 기존의 엔지니어링 규칙 기반 로직이나 단순 예측-플래닝 분리 방식을 넘어, 신경망(Neural Network)을 활용해 차량의 실제 주행 경로(trajectory)를 결정하는 시스템을 더욱 고도화·통합했다는 점이 특징입니다. 아래에서는 이 발표의 주요 내용과 의의, 그리고 기술적 핵심 포인트를 정리해보겠습니다.1) 배경: 테슬라의 자율주행 스택 발전• ..

1) 학습 환경Tesla는 FSD(Full Self-Driving)로 단련된 AI 인프라와 방법론을 Optimus에 이식하고 있습니다. FSD 개발에서는 실제 차량의 주행 로그를 활용한 offline 학습과 필요시 시뮬레이션으로 corner case를 보완하는 전략을 써왔습니다​. 이러한 배경 덕분에 Optimus의 소프트웨어도 초기에 현실 환경에서 수집된 영상을 통해 훈련되고, Tesla가 구축한 자체 시뮬레이터를 활용해 드문 상황이나 위험한 상황을 가상 실험하는 방식을 병행하고 있습니다​[anyverse.ai].Tesla 내부 채용공고에 따르면 Optimus 팀은 로봇 소프트웨어 평가용 시뮬레이션 환경 제공, 합성 데이터셋 생성, 머신러닝 모델 훈련용 가상 환경 구축 등을 적극적으로 수행하고 있습니다..

• 액추에이터(Actuator): 에이전트가 의사결정 결과를 바탕으로 실제 행동을 실행하는 ‘출력 수단’입니다. 소프트웨어 에이전트의 경우, 액추에이터는 환경(시스템)에 변화를 일으키는 명령 실행이나 외부 서비스 호출 등의 형태로 나타납니다. 즉, 액추에이터는 “에이전트가 행동을 취하기 위해 사용하는 내부적인 실행 기능”이라 할 수 있습니다.• 툴(Tool): 에이전트가 활용할 수 있는 외부 자원, 서비스, 또는 API입니다. 툴은 에이전트가 필요한 정보를 얻거나 특정 기능(검색, 계산, 번역 등)을 수행할 때 외부에 존재하는 도구입니다. 에이전트는 툴을 직접 내부에 내장하지 않고, 필요할 때 외부 툴을 호출(요청)하여 그 결과를 활용합니다. 즉, 툴은 “에이전트가 이용하는 외부 기능 또는 서비스”라고 ..

본 보고서는 2025년 4월 15일 기준으로 물리적 AI(Physical AI)와 관련된 주요 뉴스를 요약하고, 최근 동향을 분석한 내용입니다. 물리적 AI는 AI가 실제 물리적 환경과 상호작용하며 로봇, 자율 주행 차량, 제조업 등 다양한 산업에서 혁신을 이끄는 기술로 주목받고 있습니다. 본 보고서는 사용 가능한 최신 정보와 신뢰할 수 있는 출처를 기반으로 작성되었으며, 주요 발표, 이벤트, 스타트업 활동, 그리고 미래 전망을 포함합니다.주요 뉴스 요약아래는 2025년 초부터 현재까지의 주요 물리적 AI 관련 뉴스 10건의 요약입니다. 각 항목은 발표일, 내용, 그리고 관련 출처를 기반으로 정리되었습니다.NVIDIA의 Omniverse 확장 발표 (2025년 1월 5일)NVIDIA는 Omniverse ..

NVIDIA의 Isaac Sim(로봇 시뮬레이터)과 Cosmos 플랫폼은 각기 물리 모델링과 AI 학습 측면에서 강점을 지니며, 함께 활용함으로써 상호 보완적인 이점을 제공합니다. Isaac Sim은 NVIDIA Omniverse 기반으로 구축된 물리 시뮬레이션 환경으로, 로봇의 기구학, 물리 법칙, 센서 모델링 등을 고정밀로 구현해줍니다​[therobotreport.com].예를 들어 로봇의 관절 움직임, 카메라/LiDAR 센서 데이터, 충돌 및 마찰 등의 물리 현상을 사실적으로 모사하여 가상의 로봇이 현실과 유사한 조건에서 동작하도록 합니다. 반면 Cosmos는 그러한 환경에서 활용될 AI 모델의 학습과 생성을 담당합니다. Cosmos WFM은 Isaac Sim으로부터 얻은 시뮬레이션 데이터나 실제 ..

1. Is the CEO of the heavily funded humanoid robot startup Figure AI exaggerating his startup’s work with BMW?https://ca.finance.yahoo.com/news/ceo-heavily-funded-humanoid-robot-185637777.htmlNvidia에서 OpenAI에 이르기까지 다른 기술 거물들이 모두 로봇 중심의 이니셔티브를 시작했습니다. 투자 관리 회사 ARK는 지난 가을의 긍정적인 보고서에서 이것을 수조 달러에 달하는 잠재적인 시장 기회로 보고 있습니다. Agili...2. China's DeepRoute.ai to team up with Qualcomm to develop advanced dr..