Diffusion Policy의 본가인 도요타의 TRI

멀티 태스킹 로봇 기반 모델의 스케일링 법칙을 엄밀하게 실증

로봇을 움직이기 위한 ‘두뇌’로 기대를 모으고 있는 AI 로봇 기반 모델(AI robot foundation model). 휴머노이드나 양팔 매니퓰레이터(Dual-arm Manipulator) 등, 복잡한 동작을 고려해 만들어진 로봇에는 방대한 데이터를 통해 학습해 다양한 태스크를 실행할 수 있는 범용성을 갖춘 로봇 기반 모델이 필요하다. 이러한 AI 로봇 기반 모델은 아직 실용화 수준에 도달하진 않았지만, 멀티 모달 대규모 언어 모델 등을 기반으로 전 세계에서 개발이 활발하게 추진되고 있다. 이에 대해서는 닛케이로보틱스에서 거의 매번 소개해왔다.

이러한 현재의 로봇 기반 모델에 있어서 중요한 역할을 하고 있는 것이 화상(이미지) 생성 등의 영역에서 혁신을 일으킨 기술인 ‘확산 모델(Diffusion model)’이다. 로봇 기반 모델이라고 하면 그 베이스가 되는 대규모 언어 모델이 가장 먼저 떠오르지만, 사실, 최근 로봇 AI 분야를 선도하고 있는 구글 출신 로봇 전문가들이 설립한 스타트업 Physical Intelligence의 ‘π₀’를 포함해 현재의 최첨단 로봇 기반 모델에는 확산 모델 관련 기술들이 도입되고 있다.

화상 생성 영역에서 확산 모델의 성질이 매우 우수하다는 사실이 알려지면서 이것을 로봇의 행동 생성에 응용하려는 움직임이 2022년경부터 나타나기 시작했다. 다양한 접근법이 모색되었지만, 확산 모델을 모방학습의 틀에 적용해 로봇 행동의 질을 크게 높이는 데 성공한 것이 도요타자동차의 연구 기관인 ‘TRI(Toyota Research Institute)’이다.

‘건강기능식품’이 보급의 돌파구

마쓰다는 미세조류가 생성하는 유지(油脂)를 원료로 한 바이오연료 개발에 도전하고 있다. 바이오연료는 환경 기술로 주목받고 있지만, 높은 비용이 보급의 걸림돌로 작용해왔다. 그 돌파구로 마쓰다가 주목한 것이 바로 조류 유래 건강기능식품(서플리먼트)이다. 의외로 건강식품 보충제가 저비용화에 크게 기여한다고 한다.

바이오연료는 연소 시 이산화탄소(CO₂)를 배출하지만, 원료가 되는 식물이 성장 과정에서 CO₂를 흡수한다. 이 때문에 전체적으로 대기 중 CO₂ 배출을 증가시키지 않는다는 점에서 차세대 연료로 기대를 모은다. 다양한 조류 가운데 마쓰다가 주목한 것은 해양성 미세조류인 ‘난노클로롭시스’다. 이 조류는 약 1개월 만에 자신의 질량의 50% 이상에 해당하는 유지를 세포 내에 축적할 수 있어, 연료 자원으로 활용될 가능성이 있다고 한다.

다만 현재로서는 기존 화석연료와의 가격 차이가 여전히 크다. 원료가 되는 조류의 재배, 수확, 추출, 정제 등 공정에 많은 비용과 시간이 소요되기 때문이다. 지금은 실증 단계에 머물러 있어 생산 규모가 제한적이라 대량 생산에 따른 비용 절감 효과도 충분히 기대하기 어렵다.

그럼에도 마쓰다는 이 분야에 대한 도전을 계속하고 있다. 마쓰다 기술연구소 차세대환경기술 연구부문의 마에다(前田) 주관연구원은 “바이오연료의 매력은 두 가지가 있다”고 말했다.

목재 사용 원하는 설계자는 필수

배연 측면에서의 무창(無窓) 거실 판정 기준과 내장재 규제 완화 등을 담은 개정 건축기준법 시행령이 2025년 11월에 시행되었다. 목재 이용을 촉진하기 위해 방화·피난 관련 규제를 재검토한 것이다. 실무자에게 도움이 되는 항목을 중심으로 설명한다.

“신축뿐 아니라 리모델링에서도 실무상 고민이 많았던 부분이 해소되었다.” 목조 및 방화 관련 법령에 정통한 사쿠라설계집단(도쿄)의 야스이(安井) 대표는 2025년 11월에 시행된 개정 건축기준법 시행령에 대해 이렇게 말했다.

이번 개정은 무창 거실의 판정 기준과 방화 구획 내에서 발생하는 내장재 규제 등 방화·피난 관련 규정을 재검토한 것이다. 주된 목적은 건축물에 목재 사용을 촉진하는 데 있다. 국토교통성이 2022년도 건축기준정비촉진사업 등에서 검토한 내용을 반영했다. 이 가운데 실무에 영향이 큰 6가지 항목을 살펴보자.

2027년 양산 가시권, 다이닛폰인쇄(DNP)와 후지필름과 협력

반도체 대기업들이 도장을 찍듯이 반도체 회로를 형성하는 나노임프린트 리소그래피의 양산 도입을 본격적으로 검토하기 시작했다. 대만 TSMC와 한국 삼성전자 등이 관심을 보이는 것으로 알려졌으며, 2027년에도 양산이 시작될 가능성이 있다. 장비는 캐논이, 템플릿(회로 원판)은 다이닛폰인쇄가, 레지스트(감광성 수지)는 후지필름이 담당한다. EUV(극자외선) 노광 기술 개발에 실패했던 일본이 최첨단 분야로의 재도약을 노린다.

캐논은 2025년 10월 27일 실적 발표에서 나노임프린트에 대해 “대형 반도체 제조사에 출하한 장비를 이용해 메모리와 로직(연산용) 반도체에 적용하기 위한 평가가 착실히 진행되고 있다”라고 밝혔다. 조기 본격 판매와 매출 반영을 목표로 한다.

현재 로직 반도체와 DRAM 양산 공장에서는 가공 치수가 가장 작은 층(크리티컬 레이어) 등에 EUV 노광이 사용되고 있다. EUV 노광 장비를 공급하는 기업은 전 세계에서 네덜란드 ASML 홀딩스뿐이다. 캐논은 과거에 개발을 추진했으나 단념한 바 있으며, 나노임프린트 장비로 반격을 노린다. 반도체 제조사가 EUV 노광과 병행해 나노임프린트를 사용하는 것을 상정하고 있다.
 

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.

급증하는 전력 소비에 대비한 포석

데이터센터(DC: Data Center) 관련 기술은 NTT 그룹이 추진하고 있는 차세대 정보통신 기반 ‘IOWN(Innovative Optical and Wireless Network, 아이온)’에서도 활발히 진행되고 있다. IOWN 분야에서는 2026년, ‘광전 융합 기술’을 활용한 스위치의 상용화에 주목하고 싶다. 광전 융합 기술이란, 기존에 전기로 처리하던 영역을 광(光) 처리로 대체하는 기술을 말한다.

-- DC 간 접속 APN은 기능 확대 --
NTT 그룹은 2019년에 IOWN 구상을 발표한 이후, 그동안 광통신 인프라 ‘APN(All-Photonics Network)’과 광전 융합 기술 개발을 진행해 왔다.

신형 KrF 노광장비로 ASML 추격

캐논은 2026년 초를 목표로 KrF(크립톤 플루오라이드) 노광장비의 14년 만의 신모델을 출시한다. 로직 반도체와 메모리를 메가팹(대규모 생산공장)에 납품하는 것을 목표로, 처리 속도를 30% 높였다. 경쟁사인 네덜란드 ASML홀딩스 등에 맞서 KrF 노광장비의 점유율을 현재 약 30%에서 50% 이상으로 끌어올리는 것을 목표로 한다.

캐논은 2012년에 출시한 KrF 노광장비의 웨이퍼 처리 속도를 시간당 310장까지 높여 왔으며, 기술 혁신을 통해 시간당 400장으로 끌어올렸다. 해당 장비는 반도체 전시회 ‘SEMICON Japan 2025’(2025년 12월 17~19일, 도쿄 빅사이트)에서 패널 형태로 전시되었다.

월 10만 장 이상을 생산하는 초대형 반도체 공장에서 채택될 것으로 기대한다. 특히 기대되는 것은 NAND형 플래시 메모리다. 캐논 집행임원인 미우라(三浦) 씨는 “생성형 AI가 로직 반도체와 HBM(고대역폭 메모리) 수요를 견인해 왔지만, 최근에는 NAND도 공급 부족감이 커지고 있다. NAND 제조업체는 생산성을 특히 중시한다”라고 설명했다.