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AI 연구

로봇마다 학습 새로 안 해도 되는 '범용 로봇 지능' 부상

ZDNet Korea·2026-09-27

요약

공장·물류 현장에 피지컬 AI가 확산하면서, 서로 다른 로봇의 경험을 하나로 연결하는 로봇 파운데이션 모델(RFM)이 주목받고 있다. 기존 산업용 로봇은 작업이나 로봇이 바뀔 때마다 별도 데이터와 제어 기술을 새로 갖춰야 했지만, RFM은 여러 로봇·작업에서 얻은 지식을 학습해 새 환경에 확장하는 것을 목표로 한다. 핵심 기술인 크로스 임바디먼트를 통해 구글 딥마인드 등이 참여한 '오픈 X-임바디먼트' 프로젝트는 22종 로봇 데이터를 통합 학습해 전이 효과를 확인했다. 피지컬 인텔리전스의 '파이제로', 엔비디아의 '아이작 그루트' 등 해외 기업도 관련 플랫폼을 내놓았고, 국내에서는 NC AI가 포스코DX와 비전언어행동(VLA) 모델 기반 RFM을 공동 개발 중이다.

큐레이터 노트

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로봇마다 처음부터 데이터를 모아 학습시키던 방식에서 벗어나는 흐름으로, 국내 기업이 해외 빅테크와 유사한 접근을 산업 현장에 직접 적용하고 있다는 점이 눈에 띈다.

깊이 읽기

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이 일이 어디서 왔나

국내에서는 이미 투모로로보틱스가 특정 제조사·기종에 국한되지 않는 로봇 파운데이션 모델(RFM) 개발로 정부 R&D 지원을 받았고, 아크릴은 650억원 규모 국책과제에서 이기종 로봇 7종 이상을 표준 인터페이스로 제어하는 실행계층을 구축 중이다. 이번 기사는 이런 흐름을 '크로스 임바디먼트'라는 개념으로 정리하고, NC AI·포스코DX 사례를 더해 산업 현장 확산 국면으로 묶어 보여준다.

짚어야 할 점

  • 해외에서는 피지컬 인텔리전스의 파이제로, 엔비디아의 아이작 그루트처럼 이미 플랫폼 형태로 나온 반면, 국내는 NC AI-포스코DX, 투모로로보틱스, 아크릴 등 여러 주체가 각자 개발 중인 초기 단계다.
  • RFM이 여러 로봇의 데이터를 통합 학습한다는 구상과, 아크릴이 추진하는 '표준 인터페이스로 이기종 로봇 제어'는 방향이 겹치는데, 두 접근이 서로 연동되는지는 이번 기사만으로는 알 수 없다.
  • 노타가 진행 중인 로봇 내부 NPU 최적화(엣지 실행)는 RFM의 범용 학습과는 별개 축으로, 모델을 만드는 문제와 그 모델을 로봇에서 실제로 가볍게 돌리는 문제가 동시에 풀려야 함을 보여준다.

아직 확인되지 않은 것

  • NC AI와 포스코DX가 공동 개발 중인 RFM이 실제 몇 종의 로봇·작업에서 전이 효과를 확인했는지 구체적 데이터는 나오지 않았다.
  • 오픈 X-임바디먼트가 22종 로봇 데이터로 확인한 전이 효과가 국내 산업 현장에도 그대로 적용될지는 확인되지 않았다.
  • 투모로로보틱스, 아크릴, NC AI 등 국내에서 병행 추진되는 여러 RFM 프로젝트가 서로 다른 표준으로 갈지, 향후 통합될 가능성이 있는지는 언급되지 않았다.

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파운데이션 모델
대규모 데이터로 미리 학습되어 다양한 하위 작업에 재사용할 수 있는 범용 인공지능 모델을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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