AI/로봇·드론/VR·AR

Nikkei Monozukuri_2026.02

피지컬 AI를 이용한 로봇의 자율화를 목표로
화낙과 야스가와 등 대기업들 속속 참여

피지컬 AI(인공지능)를 이용한 로봇의 자율 제어를 실현하려는 움직임이 빠르게 확대되고 있다. 2025년 12월에 개최된 ‘2025 국제 로봇 전시회(iREX2025)’(도쿄 빅사이트)에서는 대규모 학습 데이터 생성 거점 설치와 대형 로봇 제조업체들의 사회 구현을 위한 기술 발표 등, 로봇×피지컬 AI를 활용한 고도의 자동화를 향한 움직임이 눈에 띄었다.

-- 야마젠 등이 2026년 봄에 학습 센터 가동, 휴머노이드 로봇 50대 집결 --
휴머노이드 로봇에게 사람의 동작을 학습시키는 ‘피지컬 데이터 생성 센터’가 2026년 봄에 수도권에서 가동된다. 중국의 휴머노이드 로봇 스타트업 AgiBot(智元机器人)의 로봇 50대를 도입, 컨트롤러를 이용해 사람의 동작을 피지컬 AI에게 학습시킬 예정이다. 휴머노이드 로봇을 중심으로 자율 이동 로봇(AMR) 및 자동 창고와의 협조 제어를 전제로 한 데이터 기반을 구축한다. 운영 주체인 야마젠(山善)은 iREX2025에서 이와 같은 내용을 발표했다. 운영에는 제조업, 의약품, 물류 등 약 10개 분야의 기업들이 참여한다.

참여 기업들은 피지컬 데이터 생성 센터를 통해 피지컬 AI용 학습 데이터의 축적·운용·연계가 가능한 데이터 기반 ‘REAaL 플랫폼’을 구축하고, 2026년 안에 사업화를 목표로 하고 있다. 그 창구 역할을 맡은 야마젠이 로봇과 데이터를 세트로 판매할 예정이다.

-- 피킹 성공률 97% --
야마젠은 2025년 4월에 창고 실행 시스템(WES) 등을 개발하는 INSOL‑HIGH(도쿄)와 업무 제휴를 체결. 같은 해 10월에는 공동으로 도쿄납품대행(東京納品代行, 지바현)의 물류 창고에서 휴머노이드 로봇 도입을 위한 실증 실험을 실시했다.

iREX2025에서도 자동 창고를 모방해 상자에서 인형을 꺼내 다른 상자로 옮기는 데모를 선보였다. 휴머노이드 로봇의 피킹 성공률은 iREX2025의 전시 시점에서 97%. 다만, 10개를 꺼내는 데 131초가 걸렸다. 이 피킹 속도는 학습이 진행될수록 개선될 것으로 전망된다.

2026년 봄에 가동될 피지컬 데이터 생성 센터에서는 50대의 휴머노이드 로봇에게 동작을 학습시키는 ‘트레이닝 구역’ 외에도, 참여 기업들이 개별적으로 동작을 파인 튜닝할 수 있는 ‘트레이닝 은닉 구역’이 마련된다. 센터 운영 및 데이터 기반 구축은 INSOL-HIGH가 담당한다.

학습용 휴머노이드 로봇으로는 AgiBot의 ‘AgiBot‑G1’ 외에도, AgiBot의 차세대 모델 ‘AgiBot-G2’도 도입한다. G1은 로봇과 외부 서버가 LAN 케이블로 연결되어 동작하는 반면, G2는 NVIDIA의 피지컬 AI용 모듈 ‘Jetson Thor’가 탑재되어 있어 서버와의 유선 연결 없이도 작동할 수 있다. G2는 공업용으로 상정되어 있기 때문에, 공장에서의 보급을 염두에 두고 G2의 데이터 수집 비율을 높이는 방안도 검토하고 있다.

-- 100~200만 개의 기본 동작 패턴을 축적 --
AgiBot의 로봇을 채택한 이유는 학습 데이터 수집에 특화된 설계 때문이다. 얼굴과 양쪽 손목 부분에 탑재된 카메라의 영상 외에도 각 축의 모터 회전 수와 각도 변위량을 저장할 수 있는 시스템이 도입되어 있다고 한다. 피킹·들어올리기·이동하기·놓기와 같은 작업 별 분류도 쉽게 할 수 있어, 데이터 플랫폼으로 구축하기 용이하다.

또한 AgiBot이 오픈소스로 100만~200만 개 정도의 기본 동작 패턴을 이미 보유하고 있다는 점도 큰 매력으로 작용했다. 추가 학습을 하지 않은 베이스 모델이라도 머그컵을 잡는 등, 세밀한 동작을 할 수 있다.

피지컬 데이터 생성 센터에서는 최종적으로 자동화 설비 간 작업물 전달 등, 인력이 필요한 영역을 로봇으로 대체하는 것을 목표로 한다. AgiBot의 로봇에는 시각 언어 모델(VLM)이 탑재되어 있기 때문에 향후, 디스플레이에 표시된 내용을 문자로 인식하고, 피킹 내용을 매번 변경하는 동작도 실현할 수 있다.

-- NVIDIA와 협업하는 화낙, Isaac Sim 대응으로 오픈화 가속 --
화낙(FANUC)은 NVIDIA와의 협업을 통해 디지털트윈 환경 구축을 추진하고 있다. 양 사는 피지컬 AI의 보급을 위한 전략적 제휴를 2025년 12월 1일에 발표했다. iREX2025에서는 로봇 제어에 있어서의 피지컬 AI 관련 다양한 기술들이 소개되었다.

화낙은 자사의 로봇을 NVIDIA의 시뮬레이션 프레임워크 ‘Isaac Sim’에 정식으로 대응시켰다. 화낙의 PC 베이스 시뮬레이션 소프트웨어 ‘ROBOGUIDE’와 통합됨으로써 개발자는 가상 공간에서 AI 학습 데이터 취득과 정확한 시뮬레이션 및 생산 가동 테스트를 할 수 있게 되었다.

iREX2025의 화낙 부스에서는 NVIDIA Jetson을 비롯한 임베디드 컴퓨터를 활용해 AI가 센서 데이터에 기반해 자율적으로 로봇의 동작을 판단하는 등, 피지컬 AI 애플리케이션이 시연되었다. 기존의 정형적인 작업에 머무르지 않고, 보다 복잡하고 환경 변화를 수반하는 작업으로 로봇의 적용 범위를 확대하는 것을 목표로 개발된 것이다.

-- 양사의 공식적인 협업은 2016년부터 --
양사의 협업 관계는 2016년 10월로 거슬러 올라간다. NVIDIA가 주최한 개발자 회의 ‘GTC Japan 2016’에서 양 사는 화낙의 제조·생산 최적화 플랫폼 ‘FANUC Intelligent Edge Link and Drive(FIELD) system’에 NVIDIA의 GPU(화상처리반도체)를 활용한 AI 구현을 발표했다. 협업의 핵심은 AI 기술을 화낙이 개발한 제조 현장의 지능화와 생산 효율의 최적화를 실현하기 위한 오픈 플랫폼 FIELD system에 도입하는 것이었다.

이러한 협업을 바탕으로 로봇과 Isaac Sim의 연계를 통한 피지컬 AI와 디지털트윈의 활용 등, 보다 심화된 자율화와 개발 환경의 오픈화를 목표로 하고 있다.

화낙은 로봇 개발 플랫폼 ‘ROS 2’용 전용 드라이버를 소스 코드의 공동 개발 플랫폼 ‘GitHub’ 상에 오픈소스 소프트웨어로서 공개했다. AI 기술의 적용을 가속화할 수 있다.

많은 기업과 대학들은 AI 개발에서 널리 채택되고 있는 프로그래밍 언어 ‘파이썬(Python)’과 ROS 2를 활용해 피지컬 AI 연구를 추진하고 있다. 이번 드라이버 공개를 통해 외부의 연구 성과 및 AI 기술을 화낙의 산업용 로봇에 직접 적용할 수 있게 되었다.

공개된 드라이버는 ROS 2의 제어 프레임워크인 ‘ros2_control’에 대응하며, 1밀리초 간격으로 제어할 수 있다. 이 초고속 제어로 인해 AI가 현장에서 내린 판단이나 지시를 지연 없이 보다 정확하게 로봇의 동작에 반영할 수 있다. 복잡한 작업이나 환경 변화에도 높은 정밀도로 대응할 수 있게 된다고 한다.

-- 야스카와전기는 소프트뱅크와 협업, 공장 외부에서의 구현을 목표로, 첫 번째 스탭은 빌딩 관리 --
야스카와전기(安川電機)는 소프트뱅크와의 협업을 통해 피지컬 AI에 대응하는 로봇의 영역 확대를 도모하고 있다.

이번 협업에서는 야스카와전기의 로보틱스와 소프트뱅크의 AI를 활용한 RAN(무선접속네트워크, 이하 AI‑RAN)을 결합. 로봇으로부터 수집된 데이터와 외부 시스템의 정보를 통합·분석하여 실시간으로 로봇에 지시를 내리는 구조를 구축할 방침이다.

야스카와전기는 자사의 로보틱스 기술을 기반으로 AI 기술이 융합된 자율 로봇 ‘MOTOMAN NEXT’ 시리즈를 2023년 11월부터 제공하고 있다. 사전에 정해진 동작을 반복하는 기존의 로봇과 달리, MOTOMAN NEXT는 로봇이 스스로 주변 환경에 적응하면서 판단하는 자율성을 가지고 있다.

단, 지금까지는 공장이나 기업의 제한된 부지 내에서의 사용이 중심이었다. 공공 시설이나 시가지 등 불특정 다수의 사람이 오가는 환경에서는 예측하기 어려운 상황에 대한 대응 및 복잡한 판단이 요구되어 자동화할 수 있는 범위가 제한적이기 때문이다.

자율 로봇의 적용을 확대하려면 보다 광범위한 작업을 커버하면서 확실한 응답성을 갖춘 통신 기반이 필수적이다. 야스카와전기는 소프트뱅크의 AI‑RAN과 MEC(Multi‑accessed Edge Computing) 기술의 결합을 통해 자율 제어를 목표로 하고 있다. 로봇이 외부 시스템 및 센서로부터의 방대한 환경 정보를 실시간으로 분석·통합해 최적의 지시를 받을 수 있게 된다고 한다.

야스카와전기는 협업의 첫 번째 단계로 오피스용 피지컬 AI 로봇의 유스케이스를 개발했다. iREX2025에서는 빌딩 관리 시스템과 연계해 로봇이 선반에서 상자를 꺼내거나, 쓰레기통에 종이를 버리는 등의 모습을 시연했다. 이와 같은 피지컬 AI 제어를 통한 유연한 대응은 “(로봇의) 다기능화에 기여할 것이다”(야스카와전기)라고 한다. 한 대로 여러 역할을 수행할 수 있게 되는 것이다.

소프트뱅크도 그룹 내에서 피지컬 AI에 대한 투자를 확대하고 있다. 소프트뱅크그룹(SBG)은 ‘인공 초지능(Artificial Super Intelligence, ASI)’의 실현을 내걸고 있으며, “다음 프론티어는 피지컬 AI이다”(소프트뱅크 그룹의 손정의 회장 겸 사장)라는 기대를 가지고 있다. 2025년 10월, 소프트뱅크그룹은 스위스의 ABB로부터 로보틱스 사업을 53억 7,500만 달러(약 8,187억 엔)에 인수한다고 발표했다. ABB가 보유한 로봇 기술과 노하우를 SBG가 보유한 AI 및 차세대 컴퓨팅 등의 기술과 결합해 피지컬 AI를 진화시킨다는 전략이다.

-- 끝 --

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Nikkei Monozukuri_2026.02 목차

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-- 끝 --

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