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[실시간뉴스]“일 못하는 사람은 몇 번 말해도 못 고쳐”…피지컬AI 인턴, 현장서 무한학습

온카뱅크관리자

2026-08-10 19:17:40

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">실전에 투입될 로봇 개발하려면<br>로봇·인력·제조업 ‘3박자’ 필수<br>데이터 수집·과정 난도 높지만<br>선점 땐 신산업 강자 자리매김<br>2033년 시장규모 약 100조원<br>韓 리얼월드, 엔비디아와 협업<br>“구글보다 먼저 상용화 목표”</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="ZGb6HNjJSO">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="276e88b971c5fbe2ba03066311934240755b362eab2f8fc5ccf3655a8ef3519f" dmcf-pid="5X9QZAcnWs" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="위로보틱스의 휴머노이드 ‘알렉스(ALLEX)’가 컨베이어 벨트 위 마우스를 집어 상자에 넣고 있다. [한주형 기자]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/mk/20260810190003996uokc.png" data-org-width="700" dmcf-mid="xJmXNbKphT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/mk/20260810190003996uokc.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            위로보틱스의 휴머노이드 ‘알렉스(ALLEX)’가 컨베이어 벨트 위 마우스를 집어 상자에 넣고 있다. [한주형 기자]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="b5ae853dfac48eeb77117118029952cc69d488a6eb31bf87e039f23bc74eab24" dmcf-pid="1Z2x5ckLWm" dmcf-ptype="general">
           최근 찾은 서울 강남구 리얼월드 연구실. 이곳에서는 피지컬 인공지능(AI) 기업 리얼월드가 독자 개발한 로보틱스 파운데이션 모델(RFM) ‘RLDX-1’ 기반의 데이터 수집 작업이 한창이었다. RFM이란, 로봇이 다양한 데이터를 학습해 산업 또는 일상 현장에서 이를 실제로 구현할 수 있게 설계된 거대 AI 모델이다.
          </div>
          <p contents-hash="5e4fc1d03efb400ce380e1591b885ecbdff9be71f4e79ed072b2c8c7d7d9c95d" dmcf-pid="t5VM1kEoTr" dmcf-ptype="general">이곳에서는 위로보틱스의 휴머노이드 ‘알렉스(ALLEX)’의 몸체에 RLDX-1을 두뇌로 탑재한 로봇이 컨베이어 벨트 위를 지나가는 마우스를 집어 작은 상자에 담는 작업을 반복 수행하고 있었다. 바로 옆에서는 가상현실(VR) 장비를 착용한 연구자가 손목 움직임을 측정하는 ‘바이브 트래커’를 양손에 낀 채 원격조작(텔레오퍼레이션) 방식으로 정교하게 로봇의 손동작을 제어했다. 이렇게 수집된 데이터는 ‘데이터 파이프라인’ 구축에 사용된다. RFM을 훈련시키기 위해서는 데이터를 수집해 이를 다시 모델에 적용하는 학습 과정이 필수이기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="dac10c73b5023726639e5372fbdaebc0827bdedd64407a579d6314f735cfe22d" dmcf-pid="F1fRtEDgyw" dmcf-ptype="general">피지컬 AI가 차세대 AI 시장의 핵심으로 부상하면서 로봇의 두뇌인 RFM을 훈련시킬 ‘현장 데이터’의 중요성이 확대되고 있다. 기존에 거대언어모델(LLM)과 같은 AI는 인터넷상의 텍스트와 이미지 등으로도 학습이 가능했다. 하지만 피지컬 AI는 산업 현장과 실제 로봇, 사람의 상호작용 등 수집 난도가 높고 비용이 많이 드는 데이터가 필수라는 점에서 차이가 있다. 업계에서는 향후 피지컬 AI의 성패는 양질의 현장 데이터를 누가, 얼마만큼 확보하는 데서 갈릴 거라는 전망이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="164448ab32fa16d1c46c2ae60b26f7b6d2baa1701bb38171d8509c371298e3a2" dmcf-pid="3t4eFDwahD" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="VR 장비와 바이브 트래커를 낀 연구자(사진 중간)가 로봇을 원격조작해 데이터를 수집하고 있다. [한주형 기자]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/mk/20260810190006233obhc.png" data-org-width="700" dmcf-mid="yb6NBlSrCv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/mk/20260810190006233obhc.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            VR 장비와 바이브 트래커를 낀 연구자(사진 중간)가 로봇을 원격조작해 데이터를 수집하고 있다. [한주형 기자]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="9a32a518953c861a5784fc3481e03f611914f922354e88a67b8c15fd3eddaf73" dmcf-pid="0F8d3wrNlE" dmcf-ptype="general">
           <strong>◆ 시각·언어·행동 데이터 총동원</strong>
          </div>
          <p contents-hash="0f4c3b56239ac274486196d926e799707c18366d7134f3960bd1b769b7cd7f69" dmcf-pid="p36J0rmjTk" dmcf-ptype="general">글로벌 시장조사기관 그랜드뷰리서치에 따르면 이처럼 물리적 신체를 가진 인공지능인 ‘임보디드(Embodied) AI’의 글로벌 시장 규모는 연평균 39.7% 성장해 2026년 65억 달러(약 9조3000억 원)에서 2033년 676억 달러(약 97조1000억 원)까지 확대될 전망이다. 업계에서는 이르면 2028년엔 휴머노이드가 사람 수준의 작업 속도와 능력을 갖추고 산업 현장에 투입되고, 2030년부터 본격적인 상업화가 시작될 것으로 예상하고 있다.</p>
          <p contents-hash="663d92ed6d9912b87941a6c300f6a9d9be457fb050b7c110e1385ce7e388ad1d" dmcf-pid="U0PipmsAyc" dmcf-ptype="general">로봇의 두뇌는 2020년대 들어 LLM의 발전과 함께 새로운 단계로 접어들었다. 기존 로봇이 사전에 입력된 명령에만 의존해 움직였다면, 최근에는 언어모델의 추론 능력과 시각 인식, 여기에 행동 데이터를 결합해 ‘시각·언어·행동 모델(VLA)’으로 진화하고 있다. 업계에서는 ‘VLA가 RFM의 백본(backbone·핵심 중추)이다’라는 말까지 나오고 있다.</p>
          <p contents-hash="db0f7941a7c15c3fbdd5d95ecbb994ecda6ad6dc907e82d770d54139a138cbc9" dmcf-pid="u7RgzChDhA" dmcf-ptype="general">VLA는 카메라 등으로 주변 환경을 이해하고 인간의 자연어 명령을 해석한 뒤, 이를 실제 로봇의 관절 움직임과 행동으로 변환한다. VLA에 입력하는 데이터는 사람이 로봇을 조작하는 텔레오퍼레이션 방식과 시뮬레이션을 이용한 합성 데이터가 주로 사용되고 있다. 일반적으로 전자는 질은 좋지만 시간이 많이 들고, 후자는 양은 많지만 질은 좋지 않다는 단점이 있다보니 상호 보완하는 상황이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="48fe196a63c62034f94c9f08aa33f2686c5692bee43f63649396ae0ec52aa1f6" dmcf-pid="7zeaqhlwlj" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/mk/20260810190009979fncm.png" data-org-width="500" dmcf-mid="WlY6HNjJhS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/mk/20260810190009979fncm.png" width="658"></p>
          </figure>
          <div contents-hash="f393b558673602827deaa0adce99e680bc2137851caf6625f8528a66cc674a02" dmcf-pid="zqdNBlSrWN" dmcf-ptype="general">
           <strong>◆ 구글·테슬라도 RFM 개발 박차</strong>
          </div>
          <p contents-hash="4ec74a9e34a1760cac6c709cf266af1b071388d252279edf8ffd20bf126eeb0b" dmcf-pid="qBJjbSvmla" dmcf-ptype="general">글로벌 빅테크 기업들도 로봇을 운용할 수 있는 VLA 기반의 파운데이션 모델 개발에 박차를 가하고 있다. 구글 딥마인드는 최근 휴머노이드 로봇이 걷고 이동하며 손으로 섬세한 작업까지 수행할 수 있는 차세대 AI 모델 ‘제미나이 로보틱스 2’를 출시했다. 기존의 팔과 손 중심에서 이젠 몸 전체를 제어하도록 발전했으며, 하나의 AI로 다양한 로봇이 실제 환경에서 이동·조작·협업까지 수행할 수 있는 것이 특징이다. 테슬라 역시 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스’에 자사 자율주행(FSD)에서 축적한 AI 기술을 적용한 범용 피지컬 AI 모델 개발에 속도를 내고 있다.</p>
          <p contents-hash="b1179332cc1a017a733be7fde8d6ae8c75755caf18e306ebda1ad43d469c1812" dmcf-pid="BbiAKvTsvg" dmcf-ptype="general">RFM을 만드는 신생 스타트업에 대한 전세계적인 투자 열기 또한 뜨겁다. 블룸버그 등에 따르면 피지컬 인텔리전스는 지난 3월 110억달러(약 16조원) 이상의 기업가치를 인정받으며 10억달러 이상의 투자를 유치했다. 스킬드AI 역시 지난 1월 소프트뱅크가 주도한 투자 라운드에서 140억 달러 이상(약 20조원)의 가치를 인정받았다. 피지컬 인텔리전스의 기업가치는 약 4개월 만에 2배, 스킬드AI는 약 7개월 만에 3배가 됐다.</p>
          <p contents-hash="da3cc235698bb58b8757bb207e26d0d93b53dd9c5b221ffd2417c95d30b3f85f" dmcf-pid="bKnc9TyOho" dmcf-ptype="general">전세계 글로벌 기업들이 앞다퉈 RFM 모델을 출시하고 있지만 실전 현장 데이터는 여전히 부족해 상용화 배포는 더딘 실정이다. 이는 제조 데이터 수집 능력에 강점이 있는 리얼월드, 컨피그인텔리전스 같은 한국 기업에게 기회가 될 수 있다는 전망도 나온다.</p>
          <p contents-hash="7e34d4e29796bef24e3851586d30cad836497ed83ff8da4f362f26523ed5e6d4" dmcf-pid="K9Lk2yWIvL" dmcf-ptype="general">제조업 강국인 한국은 산업별로 고난도 제조 현장이 많아 숙련 데이터가 밀집해 있는 데다, RFM부터 휴머노이드까지 피지컬 AI 생태계를 구성하는 다양한 플레이어들이 모여 있어 협업이 용이하기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="9cc6821765c5b594d24086593992eec063e974f73f166b29e161fe40d68c9117" dmcf-pid="92oEVWYCCn" dmcf-ptype="general">류중희 리얼월드 대표는 “로봇이 사전에 정해진 동작을 넘어 변화하는 환경에 대응하려면 다양한 상황에서 축적된 고품질 학습 데이터가 핵심”이라며 “한국과 일본 등 동아시아 제조 현장에는 정밀 조립, 물류, 검사 등 고난도 숙련 작업 데이터가 집중되어 있어 글로벌 경쟁력이 충분하다”고 판단했다.</p>
          <p contents-hash="71f54077052002d0f8c90f03ec83b1f59fde917fc59e18e1325840e26a696c6c" dmcf-pid="2VgDfYGhCi" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 리얼월드, 로봇 손동작서 우위</strong></p>
          <p contents-hash="c2f28b05eab9e2ae96185f5019c08d4a45571a7dc7f6b1fe5d48d9c6d48ba9e8" dmcf-pid="VrZUmPQ9WJ" dmcf-ptype="general">리얼월드는 한 동작당 인간 시연과 합성 데이터 학습을 포함해 수십~수천 개의 데이터를 수집한다. 그 과정에서 숙련자의 작업 장면 하나를 텔레오퍼레이션, 1인칭 바디캠, 멀티뷰 카메라, 3D 스캔 등 4개 채널로 동시에 촬영해 정보량을 극대화한다. 성공뿐만 아니라 실수나 실패 케이스도 저장해 스스로 동작을 복구하는 학습 데이터로 사용한다. 또 직접 모으기 어려운 케이스는 합성 데이터로 보완하되 현실 정합성 검증 후 필터링한다.</p>
          <p contents-hash="73aab95518b1e9c360f097a3f214d95c15826476732df198d938776381df171c" dmcf-pid="fm5usQx2ld" dmcf-ptype="general">실제 산업 현장에 투입되기까지는 단계별 과정이 필수적이다. 먼저 기술검증(PoC) 단계에서 고객사와 작업을 정의하고 기술 검증을 진행한 뒤 로봇 전환(RX) 로드맵을 수립한다. 이후 데이터 파트너십을 통해 현장 데이터를 대규모로 수집하고, 이를 기반으로 고객사 환경과 목적에 맞는 ‘맞춤형 특화 모델’을 구축한다. 이어 파일럿 단계에서 실제 생산라인에 소규모로 적용해 성공률과 속도 등을 검증한 뒤 안정성이 확보되면 대규모 배포로 확대한다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8e0bd639bfff57b6281d8a544b2518e92c6e2746339215ae14054ef67c8ddba1" dmcf-pid="4s17OxMVle" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="리얼월드의 로봇 파운데이션 모델인 RLDX-1을 탑재한 로봇 팔이 명함을 집어드는 모습. [리얼월드]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/mk/20260810190012126bgbk.png" data-org-width="700" dmcf-mid="Y0BLuOIkTl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/mk/20260810190012126bgbk.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            리얼월드의 로봇 파운데이션 모델인 RLDX-1을 탑재한 로봇 팔이 명함을 집어드는 모습. [리얼월드]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="37b5044d6362e6b371bfeacb608cf9df8937204a91ca2bd20e2404532336a82f" dmcf-pid="8OtzIMRfyR" dmcf-ptype="general">
           특히 리얼월드는 ‘로봇의 정교한 손 동작(덱스터리티)’에서 세계 최정상급으로 꼽힌다. 리얼월드는 다섯 손가락(오지) 기반의 세밀한 힘 조절과 도구 활용 데이터를 구축하여, 글로벌 벤치마크 평가에서 엔비디아의 ‘그루트(GR00T)’, 피지컬 인텔리전스의 ‘파이제로(π0)’ 등 기존 최고 모델들을 앞섰다.
          </div>
          <p contents-hash="d5bf382d24721437506b20e4f5fc8b06912530c5ada7b15bbbeef1268bc5bdec" dmcf-pid="6IFqCRe4WM" dmcf-ptype="general">기술의 핵심은 ‘멀티 스트림 액션 프랜스포머(MSAT)’ 구조다. 많은 감각 신호를 묶어서 처리하는 기존 VLA와는 달리, 시각·언어·촉각 신호를 각 감각 신호를 담당하는 전담 통로를 부여해 서로 교차 검증하도록 했다. 손가락 힘이나 촉각, 장기 기억은 별도 전담 모듈이 나눠 맡아 처리 효율을 극대화했다</p>
          <p contents-hash="0a0d9933183877d365d61faa10ff3f071c705b2bbba04264ef23569c050d4db9" dmcf-pid="PC3Bhed8yx" dmcf-ptype="general">리얼월드 산업 현장에서 요구하는 동작을 18개로 정리해 자체 표준 벤치마크인 ‘덱스벤치(DexBench)’를 구축했다. 엔비디아가 협력하고 롯데호텔, HS효성, HL만도, CJ대한통운, SK텔레콤 등이 참여했다. 류 대표는 “엔비디아의 로봇 훈련 플랫폼인 ‘아이작 심(Isaac Sim)’에 로봇의 정밀 조작 표준을 구현하는 작업을 리얼월드가 맡고 있다”며 “세계 표준이 될 수 있는 차세대 덱스터리티를 한국 스타트업이 만들고 있는 것”이라고 밝혔다. 리얼월드는 이 같은 기술력을 인정받아 누적 4100만 달러(약 600억원)를 투자받았으며, 롯데, BMW, 일본 KDDI·교세라 등과 유료 프로젝트를 진행 중이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ff917f49e760e12310d095f395f112e95fc68f276cd8c0ff136307272dc82027" dmcf-pid="Qh0bldJ6SQ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="리얼월드의 로봇 파운데이션 모델인 RLDX-1을 탑재한 로봇 팔이 우유를 따르고 있다. 액체의 무게와 흐름을 감지하며 조절해야 하는 ‘따르기’는 로봇 손 기술 수준을 가늠하는 대표 과제로 꼽힌다. [리얼월드]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/mk/20260810190014317yfhy.png" data-org-width="700" dmcf-mid="GExr8HXSWh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/mk/20260810190014317yfhy.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            리얼월드의 로봇 파운데이션 모델인 RLDX-1을 탑재한 로봇 팔이 우유를 따르고 있다. 액체의 무게와 흐름을 감지하며 조절해야 하는 ‘따르기’는 로봇 손 기술 수준을 가늠하는 대표 과제로 꼽힌다. [리얼월드]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="592b4cdef963dbb5f05598f778b6bda612616c10497f69fdf324d6e9d4fb9844" dmcf-pid="xlpKSJiPhP" dmcf-ptype="general">
           ◆ 컨피그인텔리전스, 양손 훈련 주력
          </div>
          <p contents-hash="37407d6dc4462520f009698117bee3122a640255f07434d70c610dcf8a8d939c" dmcf-pid="y8jm6XZvC6" dmcf-ptype="general">또 다른 국내 스타트업인 컨피그인텔리전스는 자체 파운데이션 모델 ‘CFG-1’을 바탕으로 두 팔을 동시에 사용하는 ‘범용 양손 조작’에 집중하고 있다. 제조·물류·농업·방산 분야의 정밀 핸들링과 조립 작업 대다수가 양손 협업으로 이뤄지는 점을 노린 전략이다.</p>
          <p contents-hash="643ee9f72f0f7e25831b1bc243998ae80504e5c72ecf3acb81f7546f1db02d92" dmcf-pid="WQkIx1tWh8" dmcf-ptype="general">컨피그인텔리전스는 누적 20만 시간 이상의 범용 데이터를 바탕으로 산업 현장용 로봇 AI 솔루션과 로봇 데이터를 제공한다. 현장 데이터 수집과 모델 훈련을 위한 플랫폼인 ‘루프(Loop)’에 현장 작업자가 2~3시간 분량의 텔레오퍼레이션 영상을 입력하면, 영상이 로봇 학습용 데이터로 자동 변환돼 다시 모델에 반영된다. 로봇이 돌발·예외 상황 등에도 유연하게 대처할 수 있다는 게 컨피그의 설명이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="cda6aa4ffbe8f99eded172e8b277d89b29ecfaa83ff0e61f0ed8c038ce3f45e1" dmcf-pid="YxECMtFYC4" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="컨피그인텔리전스의 로봇 파운데이션 모델인 ‘CFG-1’을 탑재한 로봇 팔이 빵 내부의 빵 틀을 제거하고 있다. 부드러운 빵을 부수지 않고, 빠르게 빵 틀을 제거하기 위해서는 높은 반응도의 모델이 필요하다.  [컨피그인텔리전스]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/mk/20260810190017011usmp.png" data-org-width="700" dmcf-mid="H5K8GaNdhC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/mk/20260810190017011usmp.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            컨피그인텔리전스의 로봇 파운데이션 모델인 ‘CFG-1’을 탑재한 로봇 팔이 빵 내부의 빵 틀을 제거하고 있다. 부드러운 빵을 부수지 않고, 빠르게 빵 틀을 제거하기 위해서는 높은 반응도의 모델이 필요하다. [컨피그인텔리전스]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="1005aaa1774d9c17cec50c845adafb381eec2afe480a48973022f0df607f9582" dmcf-pid="GMDhRF3Ghf" dmcf-ptype="general">
           컨피그인텔리전스의 차별점은 ‘데이터 합성·변환’ 기술에 있다. 사람의 동작 데이터를 로봇의 물리 특성에 맞게 합성·변환해 학습시킨다. 서민준 컨피그인텔리전스 대표는 “영어 자료만으로 한국어를 가르칠 수 없듯, 모델이 아닌 데이터 자체를 로봇 특성에 맞게 변환하는 것이 핵심”이라고 설명했다.
          </div>
          <p contents-hash="61a287bd8eee90ed78dbb46dd8050dbbc9db1feed6856e985de02412a7b4b85c" dmcf-pid="HRwle30HyV" dmcf-ptype="general">컨피그인텔리전스는 서울과 베트남 하노이에 데이터 전용 팩토리를 운영 중이며, 하노이에만 600여 명의 인력이 상주해 현재까지 10만 개 이상의 다양한 작업에 대한 데이터를 1000만 에피소드(로봇 작업 1회 기록·10만 시간 이상) 이상 확보했다. 로봇의 한가지 작업에만 수백~수천 시간을 확보하는 전략이 아닌, 서로 다른 10만 개 이상의 작업에 대한 데이터를 확보해 범용성 있는 데이터로 만드는 전략이다.</p>
          <p contents-hash="53d6c9ddd142f26da0ee6c25fc8295dfd78cbb154e341c3c4bcdf54fff14457f" dmcf-pid="XerSd0pXT2" dmcf-ptype="general">서 대표는 “로봇 산업에서 특히 중요한 두 축은 ‘데이터 합성’과 ‘데이터-배포 루프’”라며 “인간의 행동 데이터를 로봇이 학습할 수 있는 형태로 변환·합성하는 기술, 그리고 이를 실제 로봇에 배포한 뒤 성능 결과를 다시 데이터 개선에 반영하는 순환 구조가 핵심”이라고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="d436436094080ef968dbb7e31b97a2b8af04cb9a8974840ccbccb7028f289d69" dmcf-pid="ZdmvJpUZT9" dmcf-ptype="general">컨피그인텔리전스는 올해 4월 삼성벤처투자가 주도한 2700만 달러(약 380억원) 규모 시드 투자에 현대차그룹 제로원, LG테크놀로지벤처스, SKT아메리카 등이 전략적 투자자로 참여했으며, 현재까지 누적 3500만 달러(약 530억원)의 투자를 유치했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="97ceafdf4b7511606f07fb4b59e862358b4af41aec888be3bbe17241c111b261" dmcf-pid="5JsTiUu5SK" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="컨피그인텔리전스의 로봇 파운데이션 모델인 ‘CFG-1’을 탑재한 로봇 팔이 먼지 털이로 작은 선반을 청소하고 있다. [컨피그인텔리전스]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/mk/20260810190019188ytih.png" data-org-width="700" dmcf-mid="XPsTiUu5TI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/10/mk/20260810190019188ytih.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            컨피그인텔리전스의 로봇 파운데이션 모델인 ‘CFG-1’을 탑재한 로봇 팔이 먼지 털이로 작은 선반을 청소하고 있다. [컨피그인텔리전스]
           </figcaption>
          </figure>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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