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현신균 LG CNS 사장 "우리는 로봇을 가르치는 '브레인 튜터'... 피지컬 AI 주도권 잡겠다" [이코노믹데일리] 현신균 LG CNS 사장이 급부상하는 '피지컬 AI(Physical AI)' 시장을 선점하기 위해 '로봇 브레인 튜터(Robot Brain Tutor)'라는 새로운 비전을 제시했다. 범용 로봇에 산업 현장의 노하우와 데이터를 학습시켜 실전형 인재로 키우는 '로봇 선생님' 역할을 자처하고 나선 것이다. 현 사장은 지난 7일(현지시간) 세계 최대 가전·IT 전시회 'CES 2026'이 열리고 있는 미국 라스베이거스에서 기자간담회를 열고 이 같은 사업 전략을 발표했다. 그는 "이제 로봇 하드웨어의 성능은 상향 평준화되고 있다"며 "결국 범용 두뇌를 가진 로봇을 데려와 각 산업 현장의 특성에 맞게 얼마나 잘 교육시키느냐가 기업의 생산성을 좌우하는 핵심 경쟁력이 될 것"이라고 진단했다. LG CNS가 내세운 '로봇 브레인 튜터' 개념은 대학을 갓 졸업한 신입사원을 채용해 현장 직무교육(OJT)을 통해 숙련공으로 키워내는 과정과 유사하다. 로봇 하드웨어 기업이 만든 신체와 AI 기업이 만든 범용 두뇌(파운데이션 모델)를 결합한 뒤, 여기에 LG CNS가 제조·물류 현장에서 축적한 방대한 데이터를 바탕으로 '산업 지능'을 주입하는 방식이다. 이를 통해 로봇은 공장 내 물체를 정확히 인식하고 복잡한 작업 지시를 이해하며 정교하게 임무를 수행할 수 있게 된다. 이를 위해 LG CNS는 글로벌 톱티어 기업들과 연합 전선을 구축했다. 하드웨어 측면에서는 '중국의 보스턴 다이내믹스'로 불리는 유니트리(Unitree) 등과 협력하고, 소프트웨어 측면에서는 미국의 유망 AI 스타트업 '스킬드AI(Skild AI)'와 손을 잡았다. 특히 LG CNS는 스킬드AI에 전략적 지분 투자를 단행하며 범용 로봇 파운데이션 모델(RFM) 기술을 확보했다. 현 사장은 "LG CNS의 역할은 로봇 하드웨어와 범용 두뇌를 가져와 현장 데이터를 통해 파인튜닝(미세조정)하는 것"이라며 "디지털 트윈 기술을 활용해 가상 공간에서 수만 번의 반복 학습을 거쳐 물리적 세계의 변수를 극복하고 있다"고 설명했다. 현재 LG CNS는 이러한 기술을 바탕으로 10여 개 고객사 현장에서 개념검증(PoC)을 진행 중이다. 조선소에서 선박 부품의 조립 상태를 검사하거나 물류센터에서 박스를 적재하는 등 기존 로봇이 수행하기 어려웠던 고난도 작업에 휴머노이드 로봇을 투입하고 있다. 개별 로봇의 지능화뿐만 아니라 다수의 이기종 로봇을 통합 관리하는 '로봇 마에스트로(Maestro)' 전략도 병행한다. LG CNS가 구축한 '로봇 통합운영 플랫폼'을 통해 서로 다른 제조사의 로봇들을 하나의 팀처럼 유기적으로 연결하고 최적의 업무를 배분하는 시스템이다. 현 사장은 AI 기반의 업무 혁신(AX) 가속화 의지도 재확인했다. 그는 "AI가 빠지면 더 이상 기업의 생존이 불가능한 시대"라며 "고객 서비스뿐만 아니라 LG그룹 전체의 비즈니스를 혁신하기 위한 'AX 마스터플랜'을 주도적으로 수립하고 있다"고 밝혔다. LG CNS는 사내에 에이전틱 AI 기술을 먼저 도입해 검증하는 등 전사적 역량을 집중하고 있으며 필요하다면 외부 역량 수혈을 위한 M&A(인수합병)도 적극 추진할 방침이다. 현 사장은 "한국은 제조업 비중이 높고 공정 난도가 높아 피지컬 AI를 검증하기에 최적의 테스트베드"라며 "산업 현장을 가장 잘 아는 LG CNS가 글로벌 피지컬 AI 시장의 주도권을 쥐게 될 것"이라고 자신했다.2026-01-13 10:32:30
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구글, '행동 전 사고' 로보틱스 AI 공개…스스로 검색하는 범용 로봇시대 [이코노믹데일리] 구글 딥마인드가 행동하기 전에 먼저 ‘사고’하고 스스로 인터넷을 검색해 문제를 해결하는 차세대 로보틱스 인공지능(AI) 모델을 공개했다. 이는 단순히 프로그래밍된 동작을 반복하던 로봇의 한계를 넘어 복잡한 현실 세계의 과제를 인간처럼 추론하고 계획하는 ‘범용 로봇(General-Purpose Robot)’ 시대를 여는 중대한 기술적 전환점이다. 구글 딥마인드는 25일(현지시간) ‘제미나이 로보틱스 1.5’ 시리즈로 명명된 새로운 로보틱스 AI 모델을 발표했다. 이 모델의 핵심은 로봇이 다단계 작업을 수행하기 전 행동의 순서를 미리 ‘생각’하도록 설계됐다는 점이다. 예를 들어 색상에 따라 빨래를 분류해 개거나 특정 도시의 규정에 맞춰 쓰레기를 재활용하는 등 이전 세대 모델로는 불가능했던 복잡하고 긴 호흡의 작업을 스스로 계획하고 실행할 수 있다. 구글 딥마인드의 수석 디렉터이자 로보틱스 책임자인 캐롤라이나 파라다는 “지금까지의 모델들은 한 번에 하나의 지시를 수행하는 데 뛰어났다면 이제 우리는 하나의 지시를 넘어 물리적 과제에 대한 진정한 이해와 문제 해결 단계로 나아가고 있다”고 이번 기술의 의미를 설명했다. 이번 모델의 가장 큰 혁신은 구글 검색과 같은 외부 도구를 활용하는 능력이다. 공개된 시연 영상에서 연구원이 “런던 여행을 위해 모자를 가방에 넣어달라”고 요청하자 로봇은 스스로 웹을 검색해 런던의 날씨를 확인한 뒤 “며칠간 비가 올 것”이라며 우산을 함께 챙기는 놀라운 추론 능력을 보여줬다. 또 다른 시연에서는 “내가 사는 지역에 맞게 쓰레기를 분류해 달라”는 요청에 로봇이 스스로 위치를 파악하고 해당 지역의 재활용 규정을 검색해 쓰레기를 정확히 분리해냈다. 이는 로봇이 자신의 물리적 한계를 넘어 전 세계의 정보에 접속해 문제 해결 능력을 확장할 수 있음을 의미한다. 이와 함께 특정 로봇에서 학습한 동작을 다른 로봇에 그대로 적용할 수 있는 ‘모션 트랜스퍼’ 기술도 공개됐다. 이는 로봇마다 개별적으로 코딩하고 훈련해야 했던 기존 방식의 한계를 극복하고 로봇 기술의 대중화와 확장성을 획기적으로 높일 수 있는 핵심 기술로 평가된다. 이번 발표는 최근 오픈AI가 휴머노이드 로봇 스타트업 ‘피규어(Figure)’에 GPT 모델을 탑재하고 테슬라가 ‘옵티머스’를 개발하는 등 격화되고 있는 범용 로봇 개발 경쟁에서 구글이 한발 앞서 나가기 위한 전략적 행보로 풀이된다. 구글은 자사의 최대 강점인 검색과 방대한 데이터 처리 능력을 로보틱스와 결합함으로써 경쟁사들이 따라오기 힘든 기술적 해자를 구축하려 하고 있다. 구글 딥마인드는 이번 모델이 15개 벤치마크에서 동종 모델 대비 최고 성능을 기록했다고 밝혔다. 다만 이 기술이 아직 초기 단계이며 인간과 상호작용하는 실제 환경에 투입되기까지는 신뢰성과 안전성 등 여러 장애물을 극복해야 한다고 덧붙였다. 하지만 명확한 것은 공상과학 영화 속에서나 보던 ‘스스로 생각하고 행동하는 로봇’이 더 이상 막연한 미래가 아닌 현실의 문턱에 성큼 다가왔다는 사실이다.2025-09-26 09:02:15
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