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[IT뉴스]공장 로봇의 '두뇌'를 잡아라…IT서비스, 피지컬 AI 경쟁

온카뱅크관리자

2026-08-09 07:07:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">삼성SDS·LG CNS·SK AX·포스코DX 등 로봇 제어·학습 시장 대거 진출<br>로봇 제조 대신 일 배정하고 제어하는 '공장 AI 운영체제' 선점 경쟁<br>가상공간 검증부터 대형 설비 자율운전까지…계열사 현장 발판 삼아 영토 확장</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="9QxpcTyOtR">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="151f9a2032a1c0d1db152ac05dc23ecd36b3f469c24e62e69fdb1444d6e7a24f" dmcf-pid="2xMUkyWI1M" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="[서울=뉴시스]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/newsis/20260809070211042whrc.jpg" data-org-width="650" dmcf-mid="bySg086bYd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/newsis/20260809070211042whrc.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            [서울=뉴시스]
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="3c254c179bdd47bd499eff7e5139c3d10bedfdb8c60d2a72e6b5e613707f0245" dmcf-pid="VMRuEWYC1x" dmcf-ptype="general"><br> [서울=뉴시스]오동현 기자 = 국내 주요 정보기술(IT) 서비스 기업들이 공장 현장에서 일할 로봇의 '두뇌'를 잡기 위해 치열한 경쟁에 나섰다. 로봇을 직접 제조하는 대신, 여러 로봇을 학습시키고 제어하며 공장 설비와 연결하는 '공장 AI 운영체제(OS)'를 선점하려는 전략이다.</p>
          <p contents-hash="cf56a13bed36408db567f4555524cf13f776f4d11f29322fa4bdd21ef53e6e1c" dmcf-pid="fRe7DYGhGQ" dmcf-ptype="general">9일 업계에 따르면, 삼성SDS와 LG CNS는 최근 2분기 실적 발표 컨퍼런스콜에서 피지컬 인공지능(AI) 사업 확대 계획을 구체화했다. 삼성SDS는 여러 제조사의 로봇을 제조실행시스템(MES)과 연결하는 '로봇 오케스트레이션'을 추진하고, LG CNS는 LG전자에 로봇 학습용 그래픽처리장치(GPU)와 플랫폼을 공급하며 사업을 본격화한다.</p>
          <p contents-hash="8de1ce904bc3c0a7f11a5d9a2d6cc1ddc45ae6f7de0ff6830dd0fdc5c42c5c3b" dmcf-pid="4edzwGHlGP" dmcf-ptype="general">SK AX와 포스코DX, 현대오토에버도 그룹 제조 현장을 기반으로 관련 사업을 확대하고 있다. 로봇을 직접 만드는 대신 학습·운영하고 생산설비와 연결하는 '공장의 AI 운영체제'를 선점하려는 경쟁이다.</p>
          <p contents-hash="4d3951aaa5fe59601cfd673ed9281f60b4c3c95b9bd47285a1e7b5d3331b6bf4" dmcf-pid="8dJqrHXSt6" dmcf-ptype="general">피지컬 AI는 사람의 질문에 답하거나 문서를 만드는 생성형 AI를 넘어, AI가 로봇과 설비를 통해 현실 공간에서 작업하도록 하는 기술이다. 로봇이 생산 현장에 투입되려면 주변 환경을 학습하고 다른 로봇·설비와 협업하며 공정 변화에도 대응할 수 있어야 한다.</p>
          <h3 contents-hash="4d9fdba7c1914012463418f61ea63c74ff42a80a194de1f05a52f307d2ca575f" dmcf-pid="6JiBmXZvY8" dmcf-ptype="h3"><strong>삼성SDS, 여러 로봇 지휘하는 '오케스트레이션'</strong></h3>
          <div contents-hash="8f4775c56474d918317f8f413fd441194fb6d2776b04adb65e7bbb5619e2fe8c" dmcf-pid="PinbsZ5TY4" dmcf-ptype="general">
           <strong> 삼성SDS는 미국 로봇 전문 기술 기업 '월든 로보틱스'에 대한 전략적 투자를 발판 삼아 글로벌 로봇 기업들과 협력을 넓힌다. 투자는 삼성벤처투자를 통해 이뤄졌다.<br><br> 핵심 사업은 서로 다른 제조사가 만든 로봇을 하나로 묶어 지휘하는 '로봇 관제(오케스트레이션)'다. 현재 공장 현장에는 스스로 움직이는 이송 로봇과 사람을 돕는 협동 로봇, 로봇 팔 등이 섞여 있다. 문제는 이들 로봇의 작동 시스템이 제각각이라는 점이다.<br><br> 삼성SDS는 이 로봇들에게 효율적으로 일을 배정하고, 공장 전체 생산 계획에 맞춰 움직임을 조율하는 '총감독' 역할을 맡는다는 구상이다.<br><br> 단순히 로봇을 도입하는 데 그치지 않고 생산계획과 설비 상태, 물류 흐름을 분석해 적절한 로봇에 작업을 배정하는 것이 핵심이다. 기존 MES와 제조 IT 분야에서 축적한 경험이 경쟁력으로 꼽힌다.<br><br> </strong>
          </div>
          <h3 contents-hash="ebf2aeabce6678f88f792701c1ad10c190240c523ba36acef2ecf37232873b62" dmcf-pid="QnLKO51yHf" dmcf-ptype="h3"><strong><strong>LG CNS, 1897억원 규모 로봇 학습 인프라 착수</strong></strong></h3>
          <div contents-hash="e2965e604793b3a8d7ef858adddf0d258c357202156accb39f2fbc6f32b163aa" dmcf-pid="xLo9I1tW5V" dmcf-ptype="general">
           <strong> LG CNS는 하반기부터 LG전자의 로봇 인프라 구축 사업에 본격 착수한다. LG전자가 짓는 스마트 공장에 1897억원 규모의 로봇 학습용 고성능 컴퓨터와 데이터 저장 장치를 공급한다. 계약기간은 이달부터 2029년 7월까지다.<br><br> LG CNS는 LG전자가 구축하는 데이터팩토리에 로봇 학습용 GPU와 스토리지를 공급하고, 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 고도화할 수 있는 인프라를 구축한다. RFM은 로봇이 주변 환경을 인식하고 물체를 잡거나 옮기는 방법을 익히는 데 사용하는 기반 모델이다. 생성형 AI가 문서와 이미지로 학습한다면 로봇은 실제 움직임과 작업 데이터를 반복적으로 익혀야 한다.<br><br> 자체 로봇 학습·운영 플랫폼 '피지컬웍스'도 활용한다. 로봇 데이터를 모아 RFM을 학습·검증하고, 현장에 배치된 로봇에 작업을 할당하는 과정을 지원한다. LG전자의 휴머노이드 로봇 '클로이드' 학습과 검증에도 참여할 예정이다.<br><br> </strong>
          </div>
          <h3 contents-hash="f39815effb98b9be3041c7b8f71f6db3e5bc645a1aaca9ead1bce36edff3af4c" dmcf-pid="yNj4S0pXH2" dmcf-ptype="h3"><strong>SK AX는 통합관제, 포스코DX는 현장 자율화</strong></h3>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3c200ea7b42f555cc61837c9aa180284c37e1da4f5c258ac4902785af03bba84" dmcf-pid="WjA8vpUZt9" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="[서울=뉴시스] 홍효식 기자 = 3일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'SK AI SUMMIT 2025'에 AI와 제조 분야의 융합 플랫폼이 전시되어 있다. 2025.11.03. yesphoto@newsis.com" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/newsis/20260809070211201hsvo.jpg" data-org-width="720" dmcf-mid="KinbsZ5TGe" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/09/newsis/20260809070211201hsvo.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            [서울=뉴시스] 홍효식 기자 = 3일 서울 강남구 코엑스에서 열린 'SK AI SUMMIT 2025'에 AI와 제조 분야의 융합 플랫폼이 전시되어 있다. 2025.11.03. yesphoto@newsis.com
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="80b2e4140a03073e75d48cf0526c81c3dce3789377fef062da90951aebfbdb49" dmcf-pid="YAc6TUu5XK" dmcf-ptype="general">
           <strong> SK AX는 로봇을 투입하기 전 가상공간에서 공정을 검증하고, 실제 현장에서는 여러 로봇을 한꺼번에 관리하는 '제조 RX(로봇 전환) 풀스택 서비스'를 추진한다. 디지털트윈으로 로봇의 작업 동선과 안전성을 미리 점검하고, 현장에 투입되는 로봇에는 시각·언어·행동(VLA) 모델을 적용한다. 서로 다른 제조사의 자율이동로봇과 협동로봇, 휴머노이드 등을 MES 및 설비 데이터와 연결해 통합 관제하는 방식이다.<br><br> 포스코DX는 제철소 대형 설비의 자율 운전에 집중한다. 크레인과 항만 하역기, 원료를 운반하는 리클레이머 등에 영상인식 AI와 정밀 위치제어 기술을 적용하고 있다. 가상으로 구현한 산업 현장에서 AI 모델을 학습·검증한 뒤 실제 설비에 적용한다. 범용 휴머노이드보다 위험하거나 반복적인 작업을 수행하는 기존 산업설비부터 지능화하는 전략이다.<br><br> 현대오토에버도 현대차그룹의 스마트팩토리 구축 경험을 바탕으로 서로 다른 이동로봇을 통합 제어하는 로봇 관제 플랫폼을 운영하고 있다.<br><br> 각 회사의 접근법은 다르다. 삼성SDS와 SK AX는 로봇과 MES의 통합관제, LG CNS는 로봇 학습 인프라, 포스코DX는 산업설비의 자율 제어에 상대적으로 무게를 두고 있다. 이들의 지향점은 로봇 하드웨어가 아니라 이를 움직이는 운영체계를 장악하는 것이다. <br><br> 업계 관계자는 "IT서비스 기업들의 승부처가 기존 서버·클라우드 관리에서 실제 현장에서 움직이는 로봇 운영체제 시장으로 빠르게 넓어지고 있다"고 밝혔다.<br><br><br><a href="https://www.newsis.com/?ref=chul" target="_blank">☞공감언론 뉴시스</a> odong85@newsis.com </strong>
          </div>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 뉴시스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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