Your browser does not support JavaScript!

2025 로봇 산업의 AI 융합 현황과 주요 전략

일반 리포트 2025년 05월 04일
goover

목차

  1. 요약
  2. 글로벌 휴머노이드 로봇 기술 혁신
  3. 국내 K-로봇의 소프트웨어 반격 전략
  4. AI-로봇 융합과 주요 협력 사례
  5. OEM 및 공급업체의 Embodied AI(EAI) 레이아웃 동향
  6. 헬스케어 분야에서의 AI 로봇 보안 적용
  7. 로봇 운영을 위한 데이터센터 전력 및 인프라 이슈
  8. 결론

1. 요약

  • 2025년 5월 4일 현재, AI와 로봇 기술의 융합이 다양한 분야에서 급속히 진행되고 있는 가운데, 글로벌 주요 전시회인 CES 2025 및 MWC 25에서 선보인 혁신적인 휴머노이드 로봇들이 주목받고 있습니다. 이러한 전시회를 통해 기술 산업의 최신 동향이 반영되고 있으며, 특히 인간과의 상호작용을 위한 로봇의 발전이 기대됩니다. CES 2025에서는 피지컬 AI 기술을 통합하여 로봇의 동작 능력을 증대시키는 다양한 기업들의 노력도 강조되었습니다. 예로, 엔비디아는 대규모 데이터 활용을 통해 로봇 학습의 비용과 시간을 절감할 수 있는 플랫폼을 발전시키고 있습니다.

  • 국내 로봇 산업의 경량화와 소프트웨어 기술의 중요성이 증가하며, 네이버, 삼성, LG, 현대차 등이 소프트웨어 중심의 로봇 전략을 채택하고 있습니다. 특히 네이버는 로봇 전용 운영체제 아크마인드를 개발하여 효율적인 인간-로봇 상호작용을 지원하고 있습니다. 이러한 고도화된 소프트웨어 전략은 국내 로봇 산업의 경쟁력을 한층 높이고 있으며, 일본, 미국과의 경쟁 구도 속에서도 주목받고 있습니다.

  • AI와 로봇 기술의 융합은 게임 분야에서도 두드러지며, 크래프톤과 엔비디아 간의 협력은 인공지능 캐릭터의 개발을 통해 이와 같은 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. 이는 게임 사용자와의 상호작용에서 몰입감을 극대화할 뿐만 아니라, 향후 로봇 기술의 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.

  • 자동차 산업 내에서는 OEM들이 Embodied AI(EAI) 기술을 활용하여 자율주행차의 설계 및 운전 최적화를 꾀하고 있으며, 이에 따라 전반적인 생산 효율성이 높아지고 있습니다. 헬스케어 분야에서의 AI 기반 보안 솔루션의 도입은 의료진과 환자의 안전성을 강화하고, 데이터센터에서는 AI 모델의 학습에 따른 전력 소비 증가가 심각한 이슈로 떠오르고 있습니다. 이러한 다각적인 발전은 AI와 로봇의 융합이 산업 전반에 긍정적인 영향을 미칠 것임을 확고히 하고 있습니다.

2. 글로벌 휴머노이드 로봇 기술 혁신

  • 2-1. CES 2025와 MWC25에서 선보인 휴머노이드 로봇

  • 2025년 5월 1일에 개최된 CES 2025와 이어지는 MWC 25 전시회에서 휴머노이드 로봇 기술은 큰 주목을 받았다. 이 전시회들은 전 세계의 기술 산업에서는 최신 트렌드와 방향을 제시하는 대표적인 행사로, 휴머노이드 로봇이 핵심 화두로 다뤄졌다. CES 2025에서는 다양한 기업들이 인간의 모습을 모방한 로봇과 함께, 이러한 로봇들이 인간과 상호작용하는 방식을 보여줘 관람객들의 큰 관심을 끌었다. 이는 향후 휴머노이드 로봇의 상용화가 단순한 미래의 상상이 아님을 시사한다.

  • CES 및 MWC와 같은 대규모 기술 전시회는 인공지능(AI) 기술과의 융합을 통해 더욱 진화하는 휴머노이드 로봇의 모습을 확인할 수 있는 기회를 제공한다. 특히, 피지컬 AI 기술이 융합되면서 로봇은 실제 환경에서 사람처럼 동작할 수 있는 능력이 향상되고 있다. 예를 들어, 엔비디아는 AI 훈련을 위한 대규모 데이터를 활용하여 로봇이 다양한 시나리오에서 동작을 학습할 수 있는 플랫폼을 더욱 발전시켰다. 이를 통해 로봇의 훈련비용과 시간이 크게 단축되는 효과를 기대할 수 있다.

  • 2-2. 휴머노이드 로봇의 지능 및 운동 능력 향상

  • 휴머노이드 로봇의 진화는 지능과 운동 능력의 향상에서 뚜렷하게 나타나고 있다. 특히, 피지컬 AI 기술이 적용된 로봇들은 실제 환경에서 물리적 법칙을 보다 정확하게 이해하고 적용할 수 있는 능력을 보인다. 이 기술 덕분에 로봇은 더 다양한 상황에서 인간과 유사한 판단을 내리고, 그에 맞는 동작을 수행할 수 있게 되었다.

  • 로봇의 지능 향상은 인공지능의 발전과도 맞물려 있으며, 이를 위해서는 대량의 인간 행동 데이터를 수집하여 훈련해야 한다. 그러나 현실적으로 이 데이터를 수집하는 것은 어렵기 때문에, 최신 기술인 합성 모션 데이터 생성이 주목받고 있다. 이 기술은 실제 인간의 동작을 모방하기 위해 AI를 활용하여 생성된 데이터를 바탕으로 로봇을 훈련시키는 과정을 포함한다. 이러한 방법은 로봇의 학습 효율성을 극대화하고, 다양한 환경에서의 적응력을 높이는 데 기여하고 있다.

  • 2-3. 상용화로 향하는 기술적 과제

  • 휴머노이드 로봇의 상용화를 위한 기술적 과제는 여러 가지가 있다. 우선, 휴머노이드 로봇의 하드웨어 성능과 알고리즘 개선이 필수적이다. 로봇이 인간처럼 정교한 움직임을 하기 위해서는 근육과 관절을 모방하는 복잡한 구조가 필요하며, 이를 지원하는 액추에이터와 센서 기술이 보강되어야 한다.

  • 또한, 휴머노이드 로봇의 배터리 기술도 중요한 요소로 부각되고 있다. 다수의 모터와 센서를 탑재한 로봇은 절대적으로 많은 에너지를 소비하므로, 고용량 배터리 개발이 핵심적이다. 이러한 기술적 과제를 극복하는 것이 휴머노이드 로봇의 상용화에 있어 필수적인 단계이며, 산업계에서는 다수의 기업들이 이 분야에서 경쟁적으로 투자하고 있다.

  • 마지막으로, 로봇의 보안과 안전성 확보도 고려해야 할 사항이다. 산업 현장에서 휴머노이드 로봇이 사람과 함께 작업하게 될 경우, 예기치 않은 위험 요소에 대한 대응이 필수적이다. 따라서 안정적인 동작 제어 알고리즘 및 환경 인식 기술을 개발하여 로봇의 안전성을 최적화하는 노력이 필요하다.

3. 국내 K-로봇의 소프트웨어 반격 전략

  • 3-1. 네이버·삼성·LG·현대차 등 대기업의 SW 중심 진입

  • 2025년 5월 1일자로 발행된 보도에 따르면, 국내 로봇 산업의 경량화와 소프트웨어 기술의 중요성이 부각되며, 대기업들이 적극적으로 로봇 시장에도 뛰어들기 시작했습니다. 네이버, 삼성전자, LG전자, 현대차 등 주요 기업들이 로봇 산업을 미래 성장 동력으로 설정하고, 고도화된 소프트웨어 기술을 통해 차별화된 경쟁력을 구축하는 데에 주력하고 있습니다. 특히 네이버는 자신들의 데이터 및 클라우드 기술을 바탕으로, 로봇 OS와 자율주행 로봇을 매핑한 다양한 기술을 확보하여 로봇 산업을 이끌고 있습니다. 이 과정에서 네이버는 '아크마인드'라는 로봇 전용 운영체제를 개발하여 로봇과 사람 사이의 효율적인 상호작용을 가능하게 하고 있습니다. 아크마인드는 클라우드 기반의 멀티로봇 인텔리전스 시스템(AI, 로봇, 클라우드)의 일환으로서, 로봇이 실제 생활 공간에서 원활하게 작동할 수 있도록 다양한 서비스에 최적화되고 있습니다.

  • 3-2. 고도화된 소프트웨어로 차별화하는 전략

  • 삼성전자와 LG전자 역시 자체적인 기술력과 노하우를 바탕으로 로봇 시장에서의 경쟁력을 강화하고 있습니다. 삼성전자는 레인보우로보틱스를 통해 AI 및 디스플레이 기술을 결합하여 새로운 성장 동력을 모색하고 있으며, 물류 산업에서의 로봇 솔루션을 통해 반복적 작업을 자동화하려고 합니다. LG전자는 최근 미국의 자율주행 로봇 기업 베어로보틱스의 경영권을 확보하며, 산업용 로봇 시장을 중점적으로 공략하고 있습니다. 이들은 기술 중심의 로봇 사업 확장을 통해 국내 로봇 산업의 경쟁력을 강화하고 있으며, 제조업 분야와의 융합에 박차를 가하고 있습니다.

  • 3-3. 국내 로봇 산업 경쟁 구도

  • 현대차 그룹은 보스턴 다이내믹스와 협력하여 차세대 로봇 기술 개발에 매진하고 있으며, 이를 통해 제조 혁신을 선도하고자 하고 있습니다. 미국 공장과 물류센터에 로봇을 투입하여 공정 효율성을 높이고 있는 상황입니다. 이러한 노력은 한국 로봇 산업의 경쟁 구도를 보다 치열하게 만들고 있으며, 글로벌 시장에서의 입지를 확장하는 데 기여하고 있습니다. 국내 로봇 기업들이 소프트웨어 중심으로의 혁신을 통해 새로운 시장을 창출하고 있는 점은 향후 로봇 산업이 더욱 고도화될 것임을 시사하며, 이러한 흐름 속에서 글로벌 대기업들과의 경쟁은 더욱 심화될 것으로 판단됩니다.

4. AI-로봇 융합과 주요 협력 사례

  • 4-1. 크래프톤과 엔비디아의 AI·로봇 협업 회동

  • 2025년 4월 14일, 크래프톤의 김창한 대표와 엔비디아의 젠슨 황 CEO가 미국 캘리포니아주 샌타클래라의 엔비디아 본사에서 회동을 가졌습니다. 이 자리에서 두 회사는 인공지능(AI) 및 로봇 기술의 융합에 대해 논의했으며, 특히 '에이전틱 AI'와 '피지컬 AI'를 활용한 게임 개발 방향에 대해 깊은 대화를 나누었습니다. 에이전틱 AI는 자율적으로 목표를 설정하고 행동하며 결과를 평가하는 능동적인 AI를 의미하는 반면, 피지컬 AI는 물리적 형태를 가지며 환경과 상호작용할 수 있는 인공지능을 말합니다. 이러한 기술적 기반을 통해 크래프톤은 AI가 적용된 게임 내 상호작용 캐릭터(CPC)를 개발하고 있습니다. 이는 게임 사용자와의 상호작용에 있어 전례 없는 수준의 몰입감을 제공할 수 있을 것으로 기대됩니다.

  • 4-2. 게임 분야에서의 에이전틱·피지컬 AI 개발

  • 크래프톤이 최근 출시한 인생 시뮬레이션 게임 '인조이'에서는 AI 기반의 상호작용 캐릭터가 도입되어, 이 캐릭터는 스스로 움직이며 사용자와 소통할 수 있는 기능을 강조합니다. 이로 인해 게임의 몰입도가 극대화되며, 현실의 플레이어와 상호작용할 수 있는 경험을 제공합니다. 게임 속 이 캐릭터는 엔비디아의 소형언어모델(SLM)을 바탕으로 움직이며, AI 기술이 게임 개발에 혁신을 가져오고 있습니다. 업계 전문가들은 이 기술이 향후 휴머노이드 로봇 소프트웨어에 적용될 경우, 크래프톤이 로보틱스 분야로의 진출이 가능해짐을 시사한다고 분석하고 있습니다.

  • 4-3. 휴머노이드 핵심기술 공동 연구 전망

  • 'AI·로봇 융합'은 지금 많은 기업들이 주목하는 분야이며, 크래프톤과 엔비디아의 협력이 중요한 카운터파트가 될 것으로 보입니다. 두 회사는 휴머노이드 로봇의 핵심 기술을 공동으로 연구할 가능성을 모색하고 있습니다. 이러한 협력 연구가 성공적으로 이어진다면, 일반 소비자들이 실제로 상호작용할 수 있는 고도화된 로봇들이 상용화될 것으로 예상됩니다. 이는 단순한 로봇의 진화를 넘어, 인간과 로봇 간의 새로운 상호작용의 패러다임을 여는 계기가 될 것입니다.

  • 4-4. 자동차 산업 내 로봇·AI 통합 동향

  • 2025년 5월 3일, '자동차 산업의 미래 작업' 보고서에 따르면 로봇과 AI의 융합이 자동차 산업을 혁신하고 있습니다. 자동화 기술이 자동차 제조 공정을 변화시키고 있으며, 이는 OEM의 생산 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다. AI를 활용하여, 자율주행차의 설계 및 운전을 최적화할 뿐만 아니라, 산업 전반에 걸쳐 작업 효율성을 향상시키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 기술들이 차량-사물 간의 통신(V2X)을 통해 실시간 데이터를 활용할 수 있는 기반을 제공함으로써, 자동차 제조와 운전의 새로운 패러다임을 열고 있습니다.

5. OEM 및 공급업체의 Embodied AI(EAI) 레이아웃 동향

  • 5-1. OEM과 공급업체의 EAI 개발 전략 분류

  • OEM과 공급업체는 현재 EAI의 개발에서 자발적 R&D, 협력적 R&D, 그리고 투자와 협력적 응용 탐색 등을 통해 여러 전략을 모색하고 있습니다. 이러한 다각적인 접근은 각자의 자원과 기술력, 시장 목표에 따라 최적의 레이아웃 모델을 선택할 수 있도록 합니다. 이 과정에서 EAI는 로봇에 환경과의 상호작용을 가능하게 하여 인간처럼 인식하고 학습하는 에이전트로서의 기능을 강화하고 있습니다.

  • 예를 들어, 자동차 OEM의 경우 자율주행 분야에서 습득한 AI 능력을 로봇 개발에 활용함으로써 R&D 비용을 절감하고 기술적 시너지를 창출하고 있습니다. 이처럼 OEM들은 EAI의 효율적인 배급을 위해 휴머노이드 로봇의 조기 전개를 가속화하고 있습니다. 2024년 11월 6일, Xpeng은 차세대 휴머노이드 로봇 'Iron'을 발표하며 EAI 시장의 발전 가능성을 보여주었습니다.

  • 5-2. 자발적 R&D vs 협력적 R&D 사례

  • EAI 개발에 있어 자발적 R&D와 협력적 R&D 모델의 활용은 각각의 차별적인 장점이 있습니다. 자발적 R&D를 통해 기업은 내부의 기술적 연구와 개발을 통해 독자적인 기술력을 키울 수 있으며, 협력적 R&D는 여러 기업이 협력하여 기술 개발을 가속화하고 비용을 절감하는 데 유리합니다.

  • 예를 들어, LiDAR 기술을 제공하는 RoboSense는 자동차 인지 솔루션을 로봇으로 전환하기 위한 협력적 R&D를 추진하며 산업의 변화를 이끌고 있습니다. 로봇 개발에 필요한 유연성을 제공하기 위해 기존의 하드웨어 기술을 효과적으로 활용하는 것이 핵심으로 작용하고 있습니다. 이러한 접근은 기술 재사용과 혁신을 동시에 추구하는 전략을 가능하게 합니다.

  • 5-3. EAI 시장 진입을 위한 투자 및 파트너십

  • EAI 시장의 급속한 성장에 따라 OEM과 공급업체들은 적극적으로 투자 및 파트너십을 통해 시장에 진입하고 있습니다. 기업들은 새로운 비즈니스 기회를 포착하기 위해 기술 스타트업과의 협력 관계를 구축하고 있으며, 이는 EAI의 상용화를 가속화하는 데 중요한 요소로 작용하고 있습니다.

  • 2025년 1월 3일, RoboSense는 ‘Hello Robot’을 통해 새로운 로봇 기술 플랫폼을 발표하며 시장 진입의지를 명확히 하고 있습니다. 이처럼, EAI 시장은 글로벌 OEM과 관련 공급업체들이 협력하여 더 나은 성과를 이끌어내는 장이 되고 있습니다. 이러한 다변화된 파트너십은 기술적 난제를 극복하고 고객의 요구에 맞춘 제품과 솔루션을 제공하는 데 도움을 줍니다.

6. 헬스케어 분야에서의 AI 로봇 보안 적용

  • 6-1. RAD의 AI 기반 보안 로봇 솔루션 확장

  • Robotic Assistance Devices, Inc. (RAD)는 최근 늘어나는 헬스케어 분야의 보안 위협에 대한 해결책으로 AI 기반의 보안 솔루션을 지속적으로 확대하고 있습니다. 2025년 5월 3일에 발표된 바에 따르면, 한 대형 헬스케어 제공업체는 RAD의 RIO 360 보안 타워를 12개 장소에 16대 주문했으며, 초기 배치 이후 23개 장소로 확대할 계획이 있습니다. 이러한 배치는 RAD의 헬스케어 보안 시장에서의 입지를 강화하는 데 기여하고 있으며, 헬스케어 시설의 직원, 환자 및 시설을 보호하는 프로액티브한 방법으로 자리 잡고 있습니다.

  • 병원들은 이제 응급실부터 주차장에 이르기까지 다양한 보안 위험에 직면하고 있습니다. 특히 의료 종사자들에 대한 폭력이 증가하고 있으며, 이는 환자, 방문객, 무단 침입자로부터 발생하는 경우가 많습니다. 따라서 많은 병원들은 기존의 보안 경비원이나 전통적인 감시 카메라 시스템에 의존하고 있지만, 이러한 접근 방식은 실제 위협에 대응하기에는 부족한 상황입니다.

  • RAD의 AI 기반 솔루션들은 실시간 모니터링, 자동화된 억제 기능 및 신속한 대응 능력을 제공하여 전통적인 인력 보안팀의 비용을 줄이는 동시에 안전성과 효율성을 개선하고 있습니다.

  • 6-2. 의료기관 보안 위협 대응 현황

  • 단순한 감시를 넘어서는 RAD의 솔루션은 병원 내에서 실시간 모니터링 및 직원의 보안을 강화하는 데 기여하고 있습니다. 예를 들어, Scotland Memorial Hospital에서는 'RAD Light My Way' 시스템을 도입하여 직원들이 주차장으로 이동할 때 보안 호위를 요청할 수 있도록 하고 있습니다. 이 시스템은 직원들이 휴대폰으로 안전한 호위를 요청할 수 있도록 하여, 주차장으로 오가는 직원들이 더욱 안전하게 이동할 수 있도록 돕고 있습니다.

  • 이러한 시스템 덕분에 병원은 보안업무와 관련한 불안을 줄이며, 높은 수준의 안전을 유지할 수 있었습니다. Mark Folmer, RAD의 사장은 "우리의 AI 기반 솔루션은 가시적인 억제, 즉각적인 대응 능력을 제공하며, 전통적인 보안 모델에 비해 상당한 비용 절감 효과를 가져온다"고 언급했습니다.

  • 6-3. AI 로봇 도입 시 법·제도적 고려사항

  • AI 로봇 솔루션의 채택이 증가함에 따라, 의료기관에서는 법적 및 규제적 고려 사항도 간과할 수 없습니다. AI 기술이 의료보안에 통합될 때, 개인정보 보호와 관련된 규제 준수, 데이터 보안 및 환자의 권리 보호를 위해 여러 법적 프레임워크가 요구됩니다.

  • 또한, AI 시스템의 투명성과 책임성 역시 중요한 요소입니다. 의료기관은 AI 시스템이 공정하게 작동하며, 그 결과를 이해할 수 있도록 보장해야 하며, 데이터 주체의 권리를 존중해야 합니다. 이러한 법·제도적 고려 사항은 AI 로봇 솔루션의 성공적인 도입과 운영을 위한 필수 요소로 자리잡고 있습니다.

7. 로봇 운영을 위한 데이터센터 전력 및 인프라 이슈

  • 7-1. 생성 AI 훈련·추론의 전력 소비 증가 추세

  • 최근 AI 기술의 발전은 데이터센터의 전력 소비를 급격하게 증가시키고 있습니다. 특히 생성 AI(Generative AI)와 관련된 훈련 및 추론 활동은 전통적인 지원 작업과 비교할 때 상당히 높은 전력을 요구합니다. Deloitte의 분석에 따르면, 2025년 데이터센터의 전력 소비량은 전 세계 전력 소비의 약 2%에 해당하는 536 테라와트시로 예상되며, 이는 생성 AI와 같은 고전력 AI 모델의 필요로 인해 급격히 증가할 것으로 보입니다. 2030년까지 이 수치는 약 1065 테라와트시에 이를 것으로 전망되며, 이러한 급증은 하이퍼스케일 데이터센터의 용량 확대와 밀접한 연관이 있습니다.

  • 7-2. 2025~2030년 데이터센터 전력 수요 전망

  • 2025년부터 2030년까지 데이터센터의 전력 수요는 글로벌로 급속도로 증가할 것으로 예상됩니다. 특히 AI 기반의 서비스 수요가 폭발적으로 늘어날 경우, 전 세계 데이터센터 전력 소비는 최소 50% 이상 증가할 것으로 보입니다. 예를 들어, 미국의 경우 2026년에는 전체 전력 소비량에서 데이터센터가 6%를 차지할 것으로 전망되며, 중국 역시 AI 및 데이터센터가 차지하는 전력 수요 비중이 6%에 달할 것으로 예상됩니다. 이러한 수치는 데이터센터가 에너지를 365일 24시간 소모하는 특성을 반영하며, 이에 따른 전력 공급의 신뢰성을 확보하기 위한 여러 가지 방안이 필요합니다.

  • 7-3. 청정·신뢰성 강화 방안

  • 데이터센터의 전력 소비가 각국의 탄소 중립 목표에 도전과제가 되는 만큼, 청정 에너지원의 활용도 필수적입니다. 대형 IT 기업들은 재생가능 에너지를 통한 데이터센터 전력 공급을 확대하기 위한 다양한 방안을 모색하고 있습니다. 예를 들어, 구글과 마이크로소프트는 태양광 및 풍력과 같은 재생 에너지를 이용하여 데이터센터의 전력 소모를 줄이고, AI 기반의 에너지 최적화 기술을 통해 냉각 안정성을 개선하며 전력 소모를 최소화하려고 노력하고 있습니다. 이러한 노력은 청정 에너지 기술의 규모 확대와 함께 더욱 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

결론

  • 2025년 5월 4일 현재, AI와 로봇의 융합이 '휴머노이드 로봇의 상용화', '소프트웨어 중심의 K-로봇 전략', '산업 및 교육 간의 협업', '자동차 OEM의 Embodied AI 활용', '의료 보안 로봇의 적용', '데이터센터 인프라 최적화' 등 여러 방향으로 진행되고 있음을 분석한 결과가 나왔습니다. 이러한 변화는 앞으로도 지속적으로 이루어질 것이며, 현재 진행 중인 프로젝트들이 이를 더욱 가속화할 것으로 보입니다.

  • 반면, OpenAI의 로봇 개발 계획이나 Broadcom과의 협력 실체에 대한 정보는 아직 부족하여 향후 이들 기관의 연구 및 협력 동향을 주의 깊게 살펴보는 것이 필요합니다. 특히, 글로벌 AI 연구 기관이 로봇 분야에 미치는 영향은 무시할 수 없는 만큼, 이러한 점을 고려하여 로봇 기술의 방향성을 지속적으로 검토하는 것이 중요할 것입니다.

  • 또한, AI와 로봇의 융합이 산업 전반에 걸쳐 지속적인 혁신을 가져오고 있는 만큼, 각 산업 부문별로 기술적 도전 과제에 대한 해결책을 마련하는 것도 필수적입니다. 앞으로 데이터센터 전력 문제와 헬스케어 보안의 법적 고려 사항 등도 함께 해결해 나가야 할 요소로, 이러한 노력이 더욱 진화하는 AI와 로봇 기술의 기반이 될 것입니다.

용어집

  • 휴머노이드 로봇: 인간의 외형을 모방한 로봇으로, 사람과 상호작용할 수 있는 능력을 갖춘 기계입니다. 2025년 5월 4일 현재, AI와의 융합 기술이 발전하여 다양한 산업과 생활 공간에서의 상용화 가능성이 높아지고 있습니다.
  • AI 융합: 인공지능 기술을 다양한 분야와 결합하여 혁신적인 결과를 도출하는 과정입니다. 현재 AI와 로봇 기술의 융합이 가속화되고 있는 가운데, 이러한 기술들은 헬스케어, 자동차, 게임 등 여러 분야에서 새로운 시장을 창출하고 있습니다.
  • OEM(Original Equipment Manufacturer): 자사 제품을 다른 브랜드 이름으로 생산하는 기업을 의미합니다. 자동차 산업에서 OEM들은 Embodied AI(EAI) 기술을 활용하여 자율주행차의 설계와 운전 최적화를 꾀하고 있습니다.
  • EAI(Embodied AI): 환경과의 상호작용을 통해 인식하고 학습하는 능력을 갖춘 인공지능을 의미합니다. 로봇이 실제 환경에서 인간처럼 유연하게 행동할 수 있도록 돕는 기술로, 자동차 및 로봇 분야에서 활발히 연구되고 있습니다.
  • 피지컬 AI: 물리적 존재와 환경 간의 상호작용을 통해 학습하는 인공지능 기술입니다. 현재 로봇 기술에 적용되어 인간처럼 움직이고 판단할 수 있는 능력을 제공합니다.
  • 클라우드 기반 로봇 OS: 네이버의 '아크마인드'와 같이 클라우드 기술을 활용하여 로봇의 운영체제를 지원하는 시스템을 의미합니다. 이를 통해 로봇이 복잡한 작업을 수행하고, 사람과의 원활한 상호작용을 가능하게 합니다.
  • AI 기반 보안 로봇: AI 기술을 적용하여 헬스케어 및 공공장소의 보안을 강화하는 로봇입니다. 예를 들어, RAD의 RIO 360 보안 솔루션은 실시간 모니터링 및 억제 기능을 통해 기존 보안 시스템을 보완하고 있습니다.
  • 데이터센터: 많은 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소가 중첩되어 있는 시설로, 데이터 저장 및 처리의 중심입니다. AI 기술 발전에 따른 전력 소비 증가가 현재 큰 이슈로 떠오르고 있으며, 데이터센터의 에너지 효율성이 중요한 과제가 되고 있습니다.
  • 크래프톤: 게임 개발 회사로, AI와 로봇 기술의 융합을 통해 혁신적인 게임을 개발하고 있습니다. 최근 인공지능을 활용한 캐릭터 개발을 통해 사용자의 몰입감을 극대화하고자 하는 노력을 하고 있습니다.
  • 산업용 로봇: 제조, 물류 등 산업 현장에서 사용되는 로봇으로, 반복적이고 위험한 작업을 자동화하여 효율성을 높이는 역할을 합니다. 2025년 현재, 많은 기업들이 이와 같은 로봇 중심의 기술 혁신을 추진하고 있습니다.
  • 안전성 확보: 로봇이 인간과 함께 작업할 경우 발생할 수 있는 위험 요소를 사전에 예방하고 안전한 동작을 보장하는 기술입니다. 이는 특히 헬스케어 및 제조업에서 중요한 고려사항입니다.

출처 문서