로봇 기업

Covariant는 창고·물류 환경에서 로봇이 비정형 물체를 집고 분류할 수 있도록 하는 범용 로봇 AI 플랫폼 전문 기업이다. 핵심 제품인 'Covariant Brain'은 특정 하드웨어에 종속되지 않는 지능 레이어로, 여러 산업용 로봇 팔에 탑재되어 피킹 작업을 수행한다. 로봇 파운데이션 모델(RFM-1)을 발표하며 대형 AI 모델 연구를 물리적 로봇 조작에 접목하는 방향을 추구해 왔다. 물류 자동화 시장에서 하드웨어 제조보다 AI 소프트웨어 플랫폼을 핵심으로 삼는 접근 방식으로 차별화를 꾀하는 기업으로 알려져 있다.

Figure AI는 범용 휴머노이드 로봇 개발에 집중하는 미국 기업으로, 두 발로 보행하며 손으로 물체를 조작할 수 있는 Figure 01·Figure 02 플랫폼을 선보였다. 자동차 제조 공장 등 산업 현장에서의 실제 배치를 목표로 하며, 대형 언어 모델과 로봇 제어를 결합한 체현 지능(Embodied AI) 연구를 핵심 방향으로 삼고 있다. OpenAI와의 기술 협력을 통해 언어 지시 기반 작업 수행 능력을 시연한 바 있는 것으로 알려져 있다. Tesla Optimus, Agility Robotics, 1X 등과 함께 휴머노이드 로봇 상용화 경쟁의 주요 플레이어로 꼽힌다.

NVIDIA Robotics는 GPU 기반 AI 컴퓨팅 플랫폼을 로봇 산업에 제공하는 사업부로, 로봇 자체를 만들기보다는 로봇이 동작하는 데 필요한 두뇌와 도구를 공급한다. 대표 제품군인 Jetson은 엣지 환경에서 AI 추론을 실행하는 모듈로, 다수의 자율이동로봇(AMR)과 드론 등에 탑재된다. Isaac 플랫폼은 시뮬레이션(Isaac Sim), ROS 2 기반 개발(Isaac ROS), 강화학습 훈련(Isaac Lab)을 아우르는 로봇 개발 생태계로, 실물 로봇 없이도 학습과 검증이 가능한 합성 데이터 파이프라인을 제공한다. 로봇 분야에서는 하드웨어 제조사보다 상위 레이어의 컴퓨팅 인프라·소프트웨어 스택 공급자 위치를 차지하며, 많은 로봇 기업이 NVIDIA의 플랫폼을 공통 기반으로 채택하고 있다.

Physical Intelligence(PI)는 특정 로봇 하드웨어에 종속되지 않는 범용 로봇 정책 모델을 연구·개발하는 회사다. 대표 성과물인 π0(파이제로)는 다양한 로봇 플랫폼에서 조작·이동 등 여러 작업을 단일 모델로 수행할 수 있도록 설계된 제너럴리스트 로봇 정책으로, 대규모 언어·비전 모델의 사전학습 방식을 로봇 제어에 접목한 시도로 주목받고 있다. 구글 딥마인드·스탠퍼드 등 로봇 학습 분야 연구자들이 주도하는 것으로 알려져 있으며, 특정 도메인 로봇이 아닌 '로봇을 위한 파운데이션 모델' 구축을 핵심 방향으로 삼고 있다는 점에서 Boston Dynamics·Universal Robots 같은 하드웨어 중심 기업과는 다른 층위에서 경쟁한다.

Skild AI는 특정 로봇 하드웨어에 종속되지 않는 범용 로봇 파운데이션 모델, 즉 '로봇 두뇌'를 개발하는 AI 스타트업이다. 카네기멜런대학교 로봇공학 연구진이 창업한 이 회사는 하나의 공통 정책 모델로 다양한 로봇 폼팩터와 작업 환경에 대응하는 것을 핵심 목표로 삼는다. 대형 언어 모델이 텍스트 영역에서 범용성을 달성한 방식을 로봇 제어에 적용하려는 접근으로, Physical Intelligence(π), Figure AI 등과 함께 피지컬 AI 파운데이션 모델 경쟁의 주요 주자로 알려져 있다.