본문으로 건너뛰기

NEWS

로봇 뉴스

국내외 13개 매체를 주기적으로 수집해 한국어로 요약합니다.

275건로봇 AI
Ronaldo Pangan / Unsplash
ROS Discourse

OpenAMRobot 2.0: ROS 2 기반 오픈소스 양팔 이동 조작 로봇, 11월 20일 rc.1 출시

OpenAMRobot 2.0은 ROS 2 기반의 오픈소스 양팔 이동 조작 로봇(dual-arm mobile manipulator)으로, 체화 AI(embodied AI) 소프트웨어 레이어를 탑재한다. 사용자는 코드 작성 대신 시연·수정·평가 방식으로 로봇에게 작업을 가르칠 수 있도록 설계됐다. 상체에는 Enactic의 OpenArm 2.0 암 두 개(각 7자유도)가 리프트 컬럼에 장착되며, 어깨 높이는 1,000~1,350mm이다. 공개된 영상은 시뮬레이션 환경에서 암흑 창고(dark store)의 식료품 주문 피킹을 시연하며, 플랫폼은 물류 외에도 실험실·병원 물류, 연구·교육 등 다양한 용도를 지원한다. 소프트웨어는 MIT 라이선스로 공개되며, 실물 2.0 로봇은 11월 하순 베를린에서 통합 테스트를 진행할 예정이다.

큐레이터공개된 영상과 렌더링은 모두 시뮬레이션 기반이며, 실물 로봇의 실환경 성능은 11월 이후 베를린 테스트 결과를 봐야 확인할 수 있다.

Jerome Cha / Unsplash
로봇신문

슈프리마, AI 영상보안 기반 순찰로봇 솔루션 ‘큐페이스 가디언’ 공개

슈프리마는 2026 국제치안산업대전(KPEX, 10월 21~24일, 인천 송도컨벤시아)에서 순찰로봇 솔루션 '큐페이스 가디언(Q-Face Guardian)'을 처음 공개한다. 이 솔루션은 슈프리마의 AI 안면인식 기반 실시간 수색자 검색 솔루션 '큐페이스 파인더(Q-Face Finder)'를 기반으로 개발됐다. 자율주행 로봇 전문기업 뉴빌리티의 순찰로봇과 결합해 AI 영상보안과 자율주행을 통합한 형태로 구성된다. 슈프리마는 이 제품을 앞세워 공공·치안 안전 시장 진입을 본격화할 방침이다.

큐레이터본문이 중간에 끊겨 기술 사양(자유도, 센서 구성, 인식 성능 수치 등)을 확인할 수 없다. 전시 이후 공개되는 상세 스펙에 따라 실제 제품 수준 평가가 가능할 것이다.

cottonbro studio / Pexels
전자신문

[르포] “AI가 알아서 빨래 정리”…제논 '피지컬 AI 두뇌' 개발 현장

제논(Xenon)은 서울 강남구 피지컬 AI 랩에서 휴머노이드 로봇 '젠피'를 통해 자율 행동 시연을 공개했다. 젠피는 휠체어 위의 빨랫감을 사전 코드 없이 스스로 인식·판단해 세탁 바구니에 넣는 동작을 수행했다. 최창윤 TF팀장에 따르면, 로봇이 눈앞 상황을 직접 인식하고 행동을 결정하는 방식이라고 한다. 제논은 피지컬 인공지능(Physical AI) 기술의 상용화 단계로 전환을 선언하며 적용 기종을 유니트리(Unitree) 'G1'에서 애지봇(Agilebot) 'X2 울트라' 등으로 확대한다.

큐레이터이번 시연은 제논 자체 랩에서 진행된 통제 환경 데모이므로, 실제 가정·서비스 현장에서의 성능과는 차이가 있을 수 있다. '사전 코드 없이 자율 행동'이라는 표현은 제논 측 설명이며 독립 검증 결과가 아니다.

Compagnons / Unsplash
로봇신문

로봇 AI 스타트업 '드림 랩스', 시드 투자 라운드서 9000만달러 투자 유치

미국 샌프란시스코 소재 로봇 AI 스타트업 드림 랩스(Dream Labs)가 B캐피털과 킨드레드 벤처스(Kindred Ventures) 주도의 시드 라운드에서 9000만달러(약 1200억원)를 유치했다. 이번 투자에는 A캐피털, 언유주얼 벤처스(Unusual Ventures), SV엔젤, 윙 VC(Wing VC) 등도 참여했다. 드림 랩스는 투자 발표와 함께 별도 학습 데이터 없이 로봇이 작업을 수행할 수 있다는 월드 액션 모델(WAM) '드림-1(Dream-1)'을 공개했다.

큐레이터드림-1의 '별도 학습 데이터 없이 작업 수행' 특성은 드림 랩스 측 발표 내용이며, 독립적인 벤치마크 검증 결과는 아직 공개되지 않았다.

Mike van Schoonderwalt / Pexels
로봇신문

빅웨이브로보틱스, 피지컬 AI 개발 새 통합 플랫폼 ‘하이퍼 파운드리’ 출시

빅웨이브로보틱스가 피지컬 AI(Physical AI) 통합 개발 플랫폼 '하이퍼 파운드리(Hyper Foundry)'를 공식 출시했다. 하이퍼 파운드리는 실제 로봇에서 수집한 데이터를 AI 학습에 활용하고, 학습된 모델을 다시 로봇 행동으로 구현하는 엔드투엔드(End-to-End) 파이프라인을 제공한다. 데이터 수집·AI 모델 학습·검증·현장 배포까지 전 과정을 단일 플랫폼 안에서 처리하는 구조로 설계되었다. 대학·연구기관의 로봇 AI 연구개발과 제조·물류 산업 현장의 실증을 주요 적용 대상으로 한다.

큐레이터본문이 일부 잘려 있어 구체적인 기술 사양이나 기존 유사 플랫폼 대비 차별점은 확인되지 않는다. 엔드투엔드 파이프라인 구성과 적용 범위는 빅웨이브로보틱스 측의 설명이며 독립적인 검증 내용은 포함되지 않았다.

Maxim Landolfi / Pexels
The Robot Report

Daimon Robotics, 촉각 지능을 위한 인프라 레이어 구축

Daimon Robotics는 로봇이 물리적 작업을 더 안정적으로 수행할 수 있도록 촉각 지능(tactile intelligence) 인프라 구축에 나서고 있다. 회사는 촉각 센싱(tactile sensing), 실세계 데이터 수집, 시뮬레이션, AI 모델을 하나로 연결하는 방식을 취한다. 이 구성요소들을 통합함으로써 로봇의 물리적 작업 수행 신뢰성을 높이는 것을 목표로 한다.

큐레이터기사 본문이 단일 문장 수준으로 매우 짧아 기술 세부사항·사업 단계·고객사 등 구체적인 정보가 전혀 확인되지 않는다. 원문 전체를 읽어야 실질적인 내용 파악이 가능하다.

jason hu / Pexels
ROS Discourse

robot-data-diff: LeRobot 데이터셋을 위한 에피소드 단위 변경 비교 도구

robot-data-diff는 LeRobot 데이터셋의 두 버전을 비교하는 오픈소스 CLI 도구다. 로컬 디렉터리 또는 Hugging Face 리포지터리 ID(v2.1·v3.0)를 지정하면 에피소드 추가·삭제·수정 내역과 프레임 수, 행동 통계(action stats), 유휴 비율(idle ratio), 행동 스파이크(action spike) 등 에피소드별 수치 변화를 출력한다. 태스크·스키마 변경 사항도 검출하며 결과는 HTML 보고서로 저장된다. 별도 추적 설정이나 커밋 워크플로 없이 `pip install robot-data-diff`로 설치할 수 있고, CPU만으로 동작하며 영상 파일은 내려받지 않는다.

큐레이터정책 재학습 후 성능이 떨어졌을 때 코드 변경과 데이터 변경을 분리해 원인을 좁히는 용도로 쓸 수 있다. 단, 개인 개발자가 공개한 초기 공개 도구이며 현장 검증 사례는 아직 보고되지 않았다.

Brecht Corbeel / Unsplash
ROS Discourse

AI Worker 촉각 모방 학습으로 로봇에 촉각 감지 훈련하기

AI Worker 로봇에 장착된 이중 HX5-D20 손(각 20자유도, 총 54자유도 행동 공간)으로 중첩 종이컵 분리·적층 작업을 수행하며 세 가지 정책 모델을 비교했다. 각 손끝에 촉각 압력 배열 센서가 내장된 HX5-D20의 특성을 활용해, RGB 카메라와 관절 상태만 사용하는 기준 ACT(행동 청크 변환기), MLP로 손끝 압력 배열을 처리해 입력 토큰으로 추가한 Tactile ACT, 그리고 ViTacFormer를 동일 과제에서 평가했다. 기준 ACT는 접촉력 조절에 실패해 성공률 0%를 기록했으며, Tactile ACT는 파지 안정성을 높여 10%를 달성했으나 두 컵을 동시에 집어 올리는 문제가 남았다. ViTacFormer는 40% 성공률을 기록해, 촉각 정보의 처리 방식이 조작 결과에 큰 차이를 만든다는 점을 보였다.

큐레이터세 모델의 성공률(0%→10%→40%)은 연구팀 자체 실험 결과이며 독립 검증은 이루어지지 않았다. 본문이 ViTacFormer 설명 직전에 잘려 있어 아키텍처의 구체적인 차이는 이 발췌본만으로는 확인할 수 없다.

Yusuf P / Pexels
로봇신문

美 AWS, 로봇용 오픈소스 ‘피지컬 AI 툴체인’ 출시

아마존웹서비스(AWS)가 로봇 개발 전 과정을 지원하는 오픈소스 'Physical AI Toolchain'을 출시했다. 이 툴체인은 데이터 수집, 모델 훈련, 시뮬레이션, 검증, 배포까지의 단계를 하나의 워크플로로 통합한다. AWS 서비스와 NVIDIA의 피지컬 AI 소프트웨어 스택을 단일 개발 환경으로 연결하는 구조다. 개발 목적은 훈련된 AI 모델을 실제 환경에서 안정적으로 작동하는 시스템으로 전환하는 과정을 간소화하는 것이다.

큐레이터본문이 중간에 끊겨 지원 로봇 플랫폼 범위와 구체적 기능 목록을 확인할 수 없다. 오픈소스로 공개되었으나 AWS 서비스 의존도가 어느 정도인지는 원문에서 확인되지 않아 전문 확인이 필요하다.

Pavel Danilyuk / Pexels
로봇신문

美 런웨이 AI, 인터넷 영상으로 로봇 학습하는 월드액션모델 ‘프랙시스-1’ 공개

생성형 AI 기업 런웨이 AI(Runway AI Inc.)가 월드액션모델(World Action Model, WAM) '프랙시스-1(Praxis-1)'을 공개했다. 프랙시스-1은 인터넷에 공개된 대량의 영상 데이터를 사전 학습에 활용해 로봇의 물리적 행동을 제어하도록 설계됐다. 기존 로봇 학습에 필수적이었던 고비용 시연(demonstration) 데이터를 대체함으로써 로봇 학습의 데이터 병목 문제를 완화하는 것이 목표다. 해당 내용은 더로봇리포트(The Robot Report)가 보도했다.

큐레이터본문이 중간에 잘려 있어 모델 구조, 실험 결과, 지원 로봇 플랫폼 등 구체적인 사양은 확인할 수 없다. 발표 주체가 런웨이 AI 자신이므로, 인터넷 영상 사전학습이 실제 로봇 제어에서 얼마나 유효한지는 독립적인 검증이 이루어지기 전까지 열린 질문으로 남는다.

Vanessa Loring / Pexels
로봇신문

美 이더AI, 자신의 행동 점검하는 로봇 AI 시스템 공개

미국 이더AI(Aether AI)가 자체 행동을 점검하는 로봇 AI 시스템 CRIS-0를 공개했다. CRIS-0는 행동이 초래할 결과를 예측하고, 실제로 일어난 결과를 관찰하며, 계획과 현실이 어긋날 때 경로를 수정하도록 설계됐다. 첫 공개 시연은 인과적 세계 모델(causal world model)과 로봇 에이전트를 결합해 가사 노동 과제를 수행하는 방식으로 이루어졌다.

큐레이터원문이 UC 샌디에이고 조교수 언급 도중 끊겨 연구 배경·협력 관계 등 중요한 맥락이 누락됐다. 공개된 내용은 회사 측 시연에 근거한 것으로, 독립적인 검증 결과는 확인되지 않는다.

Werner Pfennig / Pexels
로봇신문

中 매직랩 AI 프레임워크, 세계적 순위 평가에서 1위 기록

중국 로봇 기업 magiclab(매직랩, 魔法原子)의 AI 프레임워크 EchoPolicy-0가 앨런인공지능연구소(AI2)의 글로벌 AI 로봇 평가 플랫폼 MolmoSpaces에서 평균 로봇 조작 성공률 75.4%로 종합 1위를 기록했다. 중국 언론 신랑차이징이 이 결과를 보도했다. 같은 시리즈의 MagicBrain 프레임워크는 파지(grasping) 성공률 94.4%로 같은 플랫폼 세계 4위에 올랐다.

큐레이터MolmoSpaces는 AI2가 운영하는 벤치마크 플랫폼이며, 이번 결과는 해당 플랫폼 내 순위이지 독립 검증 결과가 아니다. 조작 과제의 종류와 수, 실기·시뮬레이션 여부가 원문에 명시되지 않아 수치 해석에 주의가 필요하다.

MART PRODUCTION / Pexels
전자신문

서로 비켜주며 탁구 친다…최초의 휴머노이드 복식 등장

상하이혁신연구원, 아콘 로보틱스, 홍콩대, 엔비디아 연구진이 휴머노이드 로봇 두 대가 한 팀으로 탁구 복식을 수행하는 시스템 '핑퐁듀오(PingPong Duo)'를 공개했다. 두 로봇은 번갈아 공을 치며, 타구 직후 한 로봇이 즉시 옆으로 이동해 상대 로봇이 진입할 공간을 확보한다. 이 과정에서 두 로봇은 충돌 위험을 계산해 각자의 위치를 실시간으로 조정한다. 실제 시험에서는 한 로봇이 2.15m를 이동하는 동작이 확인됐다.

큐레이터원문이 중간에 끊겨 실험의 정량적 결과 전체를 확인하기 어렵다. 단일 로봇 제어와 달리 두 에이전트 간 공간 조율이 핵심인 과제이므로, 충돌 회피 알고리즘의 구현 방식(중앙집중식·분산식 여부)과 성공률 등 세부 지표는 원문 전체에서 확인할 필요가 있다.

Polina Tankilevitch / Pexels
The Robot Report

기계의 반란은 없다: AI 휴머노이드가 적이 아닌 조력자인 이유

The Robot Report 칼럼니스트가 휴머노이드 로봇과 AI에 대한 위협론에 반박하는 견해를 제시했다. 인간이 휴머노이드 로봇 개발과 AI 모델 학습 과정에서 핵심적인 역할을 담당한다는 점을 주된 근거로 든다. 이러한 인간의 참여가 로봇에 대한 통제력 유지를 가능하게 한다는 주장이다. 결론적으로 AI를 갖춘 휴머노이드는 위협이 아닌 조력자로 규정해야 한다고 서술한다.

큐레이터특정 연구·데이터 없이 칼럼니스트 개인의 견해를 서술한 오피니언 글로, 주장을 뒷받침하는 구체적 근거가 원문에 충분히 제시되어 있는지 직접 확인이 필요하다.

Steve A Johnson / Pexels
IEEE Spectrum Robotics

Video Friday: 두 로봇이 하나가 될 때

IEEE Spectrum의 주간 로보틱스 영상 모음 'Video Friday'가 세 가지 로봇 시연을 소개한다. JSK Lab의 두 로봇이 와이어로 연결되어 하나의 로봇을 구성하는 영상이 포함된다. Pollen의 Microduck은 블루투스로 인접 로봇과 동기화해 악보나 지휘자 없이 2~4대가 즉흥 합창을 수행한다. Google DeepMind 연구진은 내부 실험에서 Gemini 4 Argon이 인간의 콘홀 플레이 영상을 보고 MuJoCo 시뮬레이션을 구성해 물리 계산과 전신 제어(whole-body control)를 수행했다고 밝혔다. 본문에는 CoRL 2026(11월, 오스틴)과 Humanoids 2026(12월, 산타클라라) 행사 일정도 함께 안내된다.

큐레이터Google DeepMind의 Gemini 4 Argon 시연은 내부 실험 결과이며 독립 검증을 거친 것이 아니다. 원문이 중간에 잘려 있어 전체 수록 영상 내용을 파악하기 어렵다.

Polina Tankilevitch / Pexels
Robohub

Robot Talk Episode 166 – 진화하는 로봇 몸체와 두뇌, Rika Antonova와 함께

Robohub의 팟캐스트 Robot Talk 166화에서 Cambridge 대학교(University of Cambridge) Rika Antonova 부교수를 인터뷰했다. 대화 주제는 인공지능을 활용해 로봇 하드웨어와 알고리즘을 상호보완적으로 개발하는 연구다. Antonova의 연구 관심사는 공동설계(co-design), 자동 알고리즘 탐색, 데이터 효율적 강화학습(reinforcement learning), 탐색(exploration), 능동학습(active learning) 등을 포함한다.

큐레이터본문이 팟캐스트 예고 수준에 그쳐 연구의 구체적 기여나 실험 결과는 에피소드를 직접 청취해야 확인할 수 있다.

Mark Stebnicki / Pexels
로봇신문

티로보틱스, 102억원 규모 피지컬 AI 기반 자율제조 R&D 참여

티로보틱스가 산업통상부 주관 '기계장비산업기술개발(R&D)' 사업 과제에 참여한다고 밝혔다. 수행 과제는 '광학모듈 경화공정 자율제조를 위한 피지컬 인공지능(Physical AI) 기반 완전 무인화 및 예지보전 시스템 개발'이며, 한국산업기술기획평가원이 전문기관을 맡는다. 총 정부지원 연구개발비는 102억원이 투입된다. 컨소시엄에는 티로보틱스 외에 국내 대기업과 한국과학기술원(KAIST)이 참여한다.

큐레이터102억원은 컨소시엄 전체의 정부지원금이며, 티로보틱스의 단독 수혜 금액과 역할 분담은 기사에 명시되지 않아 추가 확인이 필요하다.

Jerry Zhang / Unsplash
인더스트리뉴스

라온피플, 머신비전 넘어 제조AX로 확장… 설비 데이터 읽는 AI 에이전트까지

라온피플은 2010년 머신비전 기업으로 출발해 2019년 코스닥에 상장했으며, 현재 제조 AI 전환(제조AX) 영역으로 사업을 확장하고 있다. 핵심 방향은 16년간 축적한 비전 기술에 언어 모델(Language Model)과 AI 에이전트를 결합하는 것이다. 기존 머신비전이 불량 탐지에 그쳤다면, 신규 솔루션은 불량 원인 분석과 조치 방안 제시까지 수행한다고 회사 측은 밝혔다. 이석중 대표와의 인터뷰 형식으로 주력 솔루션과 무인공장 전환 과제를 다루고 있다.

큐레이터CEO 인터뷰 기반 기사로, 기술 성능 관련 내용은 회사 측 주장이며 독립 검증 결과가 아니다. 원문이 중간에 끊겨 구체적인 제품 사양이나 도입 사례는 확인되지 않는다.

Pavel Danilyuk / Pexels
로봇신문

한국생산기술연구원, 휴머노이드 학습용 '전신동작 데이터 수집 플랫폼' 구축

한국생산기술연구원(생기원) AI·로봇연구부문 안범모 수석연구원 연구팀이 전신동작 데이터 수집 플랫폼(HHIP, Human-to-Humanoid Intelligence Platform)을 구축했다. HHIP는 관절 움직임, 지면 반력(발이 땅을 딛는 힘), 손동작 등 이종(異種) 데이터를 동시에 수집하는 것을 특징으로 한다. 플랫폼 개발은 사람의 정상 보행을 정의하기 위한 문제의식에서 출발했으며, 사람을 위한 로봇 및 보조기기 설계에 필요한 관절 각도·속도 데이터 확보를 목표로 한다.

큐레이터본문이 중간에 끊겨 수집 데이터의 규모, 포맷, 공개 여부 등 핵심 사양이 확인되지 않는다. 플랫폼의 실질적 활용 범위는 전체 기사를 통해 확인이 필요하다.

Hannah Barata / Pexels
로봇신문

다이나믹솔루션, AI·BCI 기반 재활 로봇손 첫선…글로벌 공략 ‘출사표’

다이나믹솔루션이 대구 엑스코에서 열린 제14차 세계신경재활총회(WCNR 2026)에서 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)와 AI를 결합한 웨어러블 재활 로봇손 '다이나믹 엑스핸드(Dynamic X-hand)'를 시연했다. 이 기기는 뇌졸중·척수손상으로 손 움직임이 어려운 환자의 재활 및 일상 복귀 지원을 목적으로 개발됐다. 환자가 손을 움직이려 할 때 발생하는 뇌파(EEG)를 AI가 분석해 로봇손 동작으로 변환하는 방식이며, 손 움직임 의도 인식 정확도는 최대 84%로 제시됐다.

큐레이터이번 발표는 학회 시연 단계이며, 84% 정확도 수치는 다이나믹솔루션이 직접 제시한 것으로 독립적인 임상 시험 결과는 아직 공개되지 않았다.

Daniil Komov / Pexels
ROS Discourse

AI 기반 ROS 2 시스템 점검: DDS Monitor Pro의 MCP 통합 프리뷰

eProsima가 자사 DDS Monitor Pro에 추가될 AI 지원 기능의 프리뷰를 공개했다. 모니터에 내장된 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP, Model Context Protocol) 서버가 MCP 호환 AI 어시스턴트를 시스템 정보 및 운영 데이터와 연결한다. 공개된 워크플로는 네 가지로, 애플리케이션·토픽·퍼블리셔·서브스크라이버 탐색, 선택한 토픽 필드로 그래프 생성, 신뢰성 QoS(Quality of Service) 불일치를 포함한 통신 문제 조사, 테스트 환경에서 샘플 데이터 퍼블리시 및 응답 관찰이 포함된다. 이 모니터는 DDS 계층에서 동작하며, eProsima는 ROS 2의 모든 그래프 개념을 지원하거나 모든 ROS 미들웨어 구현을 커버하지는 않는다고 직접 밝혔다.

큐레이터정식 출시 전 프리뷰 단계임을 감안해야 하며, DDS 계층에서만 동작하는 특성상 ROS 2 상위 개념(액션, 서비스 등)의 가시성은 제한될 수 있다.

'AI 요약' 표시가 붙은 항목은 사람 검수를 거치지 않았습니다. 모든 항목은 원문 링크·매체·날짜를 함께 표기하며, 요약 외 전문은 싣지 않습니다.