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'피지컬AI'가 키운 로봇산업 생태계… 협회 회원사 두배로 쑥

파이낸셜뉴스 연지안
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'피지컬AI'가 키운 로봇산업 생태계… 협회 회원사 두배로 쑥

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한국로봇산업협회 명칭에 AI 추가
이후 신규가입 회원사 증가세 뚜렷
투모로 로보틱스·크라우드웍스 등
플랫폼·부품 제조사까지 유입 다양
국내기업간 협업 등 시너지 기대감


투모로 로보틱스의 '로봇 파운데이션 모델(RFM)'이 적용된 레인보우로보틱스의 휴머노이드 로봇이 이달 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2026에 전시됐다. 투모로 로보틱스 제공

투모로 로보틱스의 '로봇 파운데이션 모델(RFM)'이 적용된 레인보우로보틱스의 휴머노이드 로봇이 이달 미국 라스베이거스에서 열린 CES 2026에 전시됐다. 투모로 로보틱스 제공


인공지능(AI)이 로봇에 접목되면서 로봇산업에도 시너지 효과가 본격화되고 있다. '피지컬 AI'가 산업계 전반에 확대되는 게 대표적으로, AI와 로봇 간 협력은 확산되고 있다. 특히 지난해 한국 AI·로봇산업협회가 협회명칭에 AI를 전격 추가한 이후 협회 회원사 증가폭은 두 배로 늘었다. AI와 데이터, 휴머노이드 부품 기업까지 폭넓은 로봇 관련 기업들이 유입되면서 각 산업 분야간 협업도 활발해지고 있다는 평가다.

■로봇 산업 영역 확대

19일 업계에 따르면 최근 로봇산업에서도 AI는 폭넓은 영향을 미치고 있다. 로봇업계를 대표하는 한국 AI·로봇산업협회도 이 같은 흐름에 지난해 협회명에 AI를 추가했는데 관련 업계는 곧바로 반응했다. 당장 협회에 지난 한해동안 신규가입한 회사가 90개에 달했다. 이는 전년도인 2024년 46개사보다 두 배 가량 증가한 것이다. 이 같은 증가는 지난해 협회명에 AI가 추가되면서 두드러졌다는 분석이다. 협회가 기존 '한국로봇산업협회'에서 '한국AI·로봇산업협회'로 명칭을 변경한 것은 지난해 9월30일로, 변경이후 신규 가입한 회원사가 90개 중 35개였다. 즉 협회명에 AI가 추가된 이후인 10월부터 12월까지 석달동안 가입사만 35개로, 협회명 변경이 가입사 증가에 주된 역할을 한 것이다. 월평균 가입사 수로 비교해도 협회 명칭에 AI가 추가된 이후 두 배로 늘었다. 지난해 협회 명칭 변경 전인 1월부터 9월까지는 월평균 가입사는 6.1개였지만, 명칭 변경 이후에는 월평균 11.6개사로 증가했다.

협회 관계자는 "협회명을 변경한 이후 AI 데이터 플랫폼이나 AI 데이터 기술 관련 기업들의 가입이 많았다"며 "기존 회원사인 휴머노이드 기업 외에도 휴머노이드 부품을 생산하는 기업들의 가입도 늘어나는 등 유입이 다양해지고 있다"고 말했다. 실제 지난해 협회명 변경후 가입한 35개 신규 가입사 중에는 AI나 데이터, 휴머노이드 기업들의 가입이 많아 모두 20곳에 달했다는 설명이다. 협회는 지난해 AI와 로봇의 융합을 통한 'AI·로봇 생태계' 전환을 선언하며 명칭 변경을 결정했다. 휴머노이드·피지컬AI·제조·서비스 로봇 등 다양한 분야에서 AI와 로봇 기술의 결합이 가속화되는 흐름을 반영하는 취지다.

■로봇 기술 더 다양해져

신규 가입사들도 이 같은 흐름을 보여주고 있다. 지난해 신규 가입사 중 하나인 투모로 로보틱스는 로봇에 들어가는 인공지능 소프트웨어(AI SW)를 탑재하는 스타트업이다. 다양한 국내 휴머노이드 기업에 AI 소프트웨어인 '로봇 파운데이션 모델(RFM)'을 제공하고 있다. 최근에는 세계 최대 IT전시회인 CES 2026에서 산업통상부가 주관한 'K-휴머노이드 얼라이언스(K-Humanoid Alliance)'에도 참여했다. 장준현 투모로 로보틱스 부대표는 "로봇의 브레인인 RFM을 만들어 다양한 국내 로봇제조 기업과 직·간접적으로 협업하고 있다"고 말했다.


AI 데이터 기업들의 신규 가입도 다양하다. 이들은 AI 데이터를 기반으로 로봇 시장에 본격 진출한 기업들이다. 크라우드웍스는 로봇학습용 피지컬AI 데이터 수요에 대응하는 AI 학습 데이터를 구축하며 신규 회원사가 됐다.

엔닷라이트도 최근 신규 회원사로 가입했다. 3D 엔진을 기반으로 출발해 최근 AI 기술을 접목했다. 로봇 학습에 특화된 3D 합성 데이터를 생성하고 가공하는 기술로 사업을 확장하고 있다는 설명이다. 실제 환경에서는 실험하기는 어려운 위험하거나 극단적인 조건 등을 가상 공간에서 다양한 변수를 적용해 대규모로 학습시킨다. 엔닷라이트 측은 "3D CAD·엔진 기반 자산을 로봇이 바로 학습 가능한 시뮬레이션용 데이터로 변환하고 불필요한 영역은 제거하고 필요한 충돌·작동 부위만 정교화하는 방식으로 로봇 학습에 최적화된 데이터 인프라를 구축하고 있다"며 "현재 다수의 로봇 제조사 및 관련 기업들과 초기 협업 및 실증(PoC) 단계에서 데이터 공급 방식과 표준을 함께 정립 중"이라고 밝혔다.

jiany@fnnews.com 연지안 기자

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