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단순한 지분 투자를 넘어, 이번 투자는 삼성의 미래 AI 전략과 깊숙이 연관되어 있습니다.1. 투자 주체: '삼성 넥스트(Samsung Next)'의 역할이번 투자는 삼성전자의 본사가 아닌, 실리콘밸리에 위치한 글로벌 혁신 허브 **'삼성 넥스트'**가 주도했습니다. 이는 삼성이 외부의 혁신적인 기술을 빠르게 흡수하여 미래 사업에 접목하려는 '오픈 이노베이션(Open Innovation)' 전략의 일환입니다. 삼성 넥스트는 잠재력 높은 초기 단계 스타트업을 발굴하여 삼성의 미래 기술 로드맵에 통합하는 중요한 역할을 합니다.2. 핵심 기술의 구체화: 단순 '소프트웨어'가 아닌 '범용 AI 두뇌'스킬드 AI의 핵심 기술은 단순히 로봇을 움직이게 하는 소프트웨어가 아닙니다. 거대 언어 모델(LLM)과 비전 모..

KAIST(한국과학기술원)의 RAIBO 시리즈 로봇, 특히 RAIBO와 그 후속작인 RAIBO2는 사족보행 로봇 분야에서 민첩한 이동과 장시간 내구성이라는 중요한 과제를 해결하며 상당한 발전을 이루었습니다. 황보제민 교수 연구팀이 개발한 이 로봇들은 복잡하고 예측 불가능한 환경에서 다재다능한 작동을 위해 설계되었습니다.RAIBO는 벽을 타고 오르고, 징검다리를 뛰어넘으며, 다양한 장애물을 통과하는 등 파쿠르와 유사한 움직임을 보여주는 탁월한 민첩성을 입증했습니다. 이는 온보드 컴퓨터에서 실시간으로 작동하는 혁신적인 AI 기반 제어 시스템(플래너 및 트래커)을 통해 가능했습니다. RAIBO2는 4시간 19분 52초 만에 42.195km 풀 마라톤을 단일 배터리 충전으로 완주하며 전례 없는 내구성을 선보였습..

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) Isaac Sim을 활용한 시뮬레이션 및 데이터 생성NVIDIA Isaac Sim은 로봇 개발자들이 가상 환경에서 로봇을 훈련하고 검증할 수 있도록 해주는 물리 기반 시뮬레이션 플랫폼입니다. NVIDIA의 Omniverse 플랫폼 위에 구축된 참조 애플리케이션으로서, 실제 물리와 센서 특성을 모사한 3D 가상환경에서 로봇을 개발, 시뮬레이션, 테스트할 수 있게 해줍니다​[developer.nvidia.com].이를 통해 현실에서 로봇을 제작하거나 데이터를 수집하지 않고도, “다양한 시나리오의 합성 데이터(synthetic data)”를 대량 생성할 수 있습니다. 예를 들어 개발자는 Isaac Sim에서 공장이나 창고 같은 디지털 트윈 환경을 만들고, 그 안에서 로봇의 센서(카메라, LiDAR 등)를..