국내외 과학기술 정책에 대한 간략한 정보
단신동향
해외단신
피지컬 AI: 새로운 산업 시대를 주도 원문보기 1
- 국가 국제기구
- 생성기관 WEF
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2025-09-04
- 등록일 2025-09-12
- 권호 295
○ WEF는 산업용 로봇 공학의 발전이 어떻게 자동화를 재정의하고, 새로운 성장기회를 창출하는지 검토한 보고서 발간
○ 기존 산업용 로봇은 적응성 제약과 높은 통합 비용이라는 한계가 존재했으나, 오늘날 첨단 하드웨어, 인공지능(AI), 비전 시스템의 융합으로 새로운 로봇공학의 시대로 진입하고 있음
- 강화학습, 모방학습, 로봇공학에 특화된 멀티모달 파운데이션 모델, 정교한 하드웨어 부품 등의 기술 발전은 로봇의 다양한 기능과 실시간 적응력을 높임
○ 앞으로 다음의 세 가지 핵심 로봇 시스템이 미래 산업에 주요하게 역할할 것으로 예상함
- 규칙 기반 로봇공학(Rule-based robotics): 구조화되고 반복적인 작업(예: 자동차 용접)에서 탁월한 속도와 정밀도를 제공
- 훈련 기반 로봇공학(Training-based robotics): 강화 학습 또는 모방 학습을 통해 가변적인 작업(예: 적응형 키팅)을 담당
- 상황 기반 로봇공학(Context-based robotics): 예측 불가능한 프로세스와 새로운 환경에서 제로샷 학습(zero-shot learning)* 및 실행
* 사전 훈련 없이 새로운 환경 및 낯선 시나리오에 자율적으로 대응하는 기술
○ 초기에 도입한 Amazon이나 Foxconn과 같은 기업들은 이미 상당한 성과를 달성하고 있으나, 이러한 성과를 대규모로 실행하기 위해서는 자동화 전략과 인력 전환 등이 필요함
○ 기존 산업용 로봇은 적응성 제약과 높은 통합 비용이라는 한계가 존재했으나, 오늘날 첨단 하드웨어, 인공지능(AI), 비전 시스템의 융합으로 새로운 로봇공학의 시대로 진입하고 있음
- 강화학습, 모방학습, 로봇공학에 특화된 멀티모달 파운데이션 모델, 정교한 하드웨어 부품 등의 기술 발전은 로봇의 다양한 기능과 실시간 적응력을 높임
○ 앞으로 다음의 세 가지 핵심 로봇 시스템이 미래 산업에 주요하게 역할할 것으로 예상함
- 규칙 기반 로봇공학(Rule-based robotics): 구조화되고 반복적인 작업(예: 자동차 용접)에서 탁월한 속도와 정밀도를 제공
- 훈련 기반 로봇공학(Training-based robotics): 강화 학습 또는 모방 학습을 통해 가변적인 작업(예: 적응형 키팅)을 담당
- 상황 기반 로봇공학(Context-based robotics): 예측 불가능한 프로세스와 새로운 환경에서 제로샷 학습(zero-shot learning)* 및 실행
* 사전 훈련 없이 새로운 환경 및 낯선 시나리오에 자율적으로 대응하는 기술
○ 초기에 도입한 Amazon이나 Foxconn과 같은 기업들은 이미 상당한 성과를 달성하고 있으나, 이러한 성과를 대규모로 실행하기 위해서는 자동화 전략과 인력 전환 등이 필요함
