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[IT뉴스]인텔, 단일 SoC·오픈비노 앞세워 피지컬 AI 공략…로보틱스 상용화 가속

온카뱅크관리자

2026-10-14 15:27:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [로봇레이다] 로보틱스 워크샵 개최…단일 SoC 기반 피지컬 AI 공개 
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 [디지털데일리 김문기 기자] "개발자는 어디서나 모델을 훈련하고 시뮬레이션할 수 있어야 하며 인텔 기반 솔루션을 통해 가장 빠르고 마찰 없이 배포할 수 있어야 한다. 특정 하드웨어 스택에 종속되지 않는 개방성과 유연성이 피지컬 AI 산업의 확장을 이끄는 핵심 경쟁력이다."
 인텔(Intel)이 산업 현장의 로봇 도입 격차를 해소하고 피지컬 인공지능(Physical AI) 상용화를 가속화하기 위한 통합 소프트웨어 제품군과 하드웨어 플랫폼 전략을 14일 발표했다.
 인텔은 14일 서울 서초구 JW메리어트 서울 호텔에서 ‘인텔 로보틱스 워크샵-피지컬 AI 인 액션(Physical AI in Action)’을 개최하고 로보틱스 개발 전 주기를 지원하는 '인텔 로보틱스 AI 스위트(Intel Robotics AI Suite)'와 '피지컬 AI 스튜디오(Physical AI Studio)'를 공개했다.
 ◆ 김현준 인텔코리아 부사장 "실시간 제어 노하우에 AI 결합…사업화 시간 단축"
 김현준 인텔코리아 부사장은 개회사를 통해 피지컬 AI가 단순한 기술적 비전 제시를 넘어 산업 현장의 실질적인 실행 단계로 진입했다고 진단했다. 자율주행차가 첫 단계에서 무인 운전 단계로 진입하기까지 12년 이상 소요된 점을 감안할 때 현재 데이터 축적 수준이 레벨 1~2 단계에 머물러 있는 피지컬 AI의 사업화 기간을 단축하는 것이 핵심 과제라고 짚었다.
 김 부사장은 인텔이 30년간 산업 현장 로봇과 축적해 온 하드웨어 노하우를 바탕으로 24시간 무중단 가동에 필수적인 마이크로초(㎲) 단위 실시간 제어를 지원한다고 설명했다. 타임 센서티브 네트워킹(TSN)과 타임 코디네이티드 컴퓨팅(TCC) 기술 기반 위에 인공지능(AI)을 결합해 전력 대비 가성비를 극대화하고 국내 개발자의 피지컬 AI 양산화를 적극 뒷받침하겠다고 밝혔다.
 이종 컴퓨팅 환경 결합에 대한 구체적인 지원 방안도 제시했다. 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 신경망처리장치(NPU) 결합에 따른 개발 부담을 해소하기 위해 오픈소스 툴킷인 '오픈비노(OpenVINO)'를 제공해 인텔 하드웨어는 물론 국산 NPU 등 이기종 하드웨어와의 연동을 전폭 지원하겠다고 강조했다.
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 아울러 정부와 함께 추진 중인 글로벌 엔지니어스 프로그램을 통해 국내 스타트업과 중소기업의 기술이 글로벌 네트워크로 뻗어나갈 수 있도록 돕겠다고 덧붙였다.
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 ◆ 존 힐리 총괄 "어디서나 훈련하고 인텔서 배포…3단계 개방형 생태계 확립"
 존 힐리(John Healy) 인텔 산업 및 로보틱스 부문 총괄은 글로벌 로보틱스 전략 발표를 통해 산업 전반의 '배포 격차' 해소를 역설했다. 인텔이 전 세계 6개 산업 분야 800개 기업을 대상으로 실시한 설문조사 결과 응답자의 3분의 2 이상이 향후 5년 내 로봇 플릿 배포가 불가피하고 생산성을 2배로 높일 것이라 답했으나, 실제 인간 작업 인력 외에 구체적인 실행 전략을 갖춘 기업은 40%에 불과했다고 지적했다.
 힐리 총괄은 로봇 개발 전 과정을 모델 훈련, 미세조정(파인튜닝) 및 시뮬레이션, 현장 배포 등 3단계 워크플로우로 정의하고 전 주기 지원 기술을 구체화했다.
 첫 번째 단계인 모델 훈련에서는 오픈소스 프레임워크인 파이토치(PyTorch)와 자체 '파이토치 XPU(PyTorch XPU)' 플러그인을 결합해 개발자가 선택한 모든 모델을 인텔 시스템으로 가져와 미세조정(파인튜닝)할 수 있도록 개방형 훈련 인프라를 지원한다.
 두 번째 단계인 미세조정 및 시뮬레이션 환경에서는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 기반의 '피지컬 AI 스튜디오(Physical AI Studio)'를 통해 모방 학습, 데이터 수집, 테스트 및 평가를 진행하며, 모델 비전문가인 현장 도메인 실무자도 복잡한 알고리즘 구조를 완전히 이해하지 않고도 애플리케이션 요구 조건에 맞춰 직접 모델을 최적화할 수 있도록 돕는다.
 마지막 배포 단계에서는 '오픈비노 피지컬 AI(OpenVINO Physical AI)' 확장 프레임워크와 라이브러리를 적용해 실시간 제어, 시스템 관리, 전력 시스템 등 로봇의 다양한 하위 구동계를 로우코드 스크립트 작성만으로 단일 애플리케이션 및 솔루션 스택에 통합해 로봇에 즉각 탑재할 수 있도록 지원한다.
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 힐리 총괄은 특정 단일 스택 종속을 방지하는 개방성이 핵심이라고 강조했다. 코어 울트라 시스템온칩(SoC) 아키텍처를 기반으로 단일 플랫폼에서 실시간 제어, 센서 수집, 추론을 일원화해 개발 복잡성과 총소유비용(TCO)을 낮추는 한편, 15년 이상 기여해 온 오픈소스 로봇 운영체제(ROS) 커뮤니티 활동을 바탕으로 글로벌 상호운용성 표준화를 주도하겠다고 밝혔다.
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 ◆ 장영재 카이스트 교수 "다크 팩토리 도래…이종 컴퓨팅 기반 턴키 솔루션 필수"
 카이스트(KAIST) 교수이자 다임리서치 대표인 장영재 교수는 초청 키노트에서 무인 자율제조 환경인 다크 팩토리 구현 방안을 제시했다. 장 교수는 공장 제조 패러다임이 단순 자동화에서 시스템이 스스로 관찰하고 판단하는 자율화로 진화하고 있다고 진단했다.
 장 교수는 공장 환경의 AI 인프라는 일반적인 GPU 중심 구조와 차별화된다고 강조했다. 로봇 오케스트레이션, 스케줄링, 태스크 플래닝, 대규모 디지털 트윈 시뮬레이션은 CPU 연산 부하가 매우 높으며, 비전 AI 에이전트 구동에는 GPU 수요가 결합된다고 분석했다. 초저지연과 보안, 신뢰성이 요구되는 공장 현장 특성상 온프레미스 및 엣지 컴퓨팅이 필수적이며, 이는 이종 컴퓨팅에 강점을 지닌 인텔의 플랫폼 포트폴리오와 부합한다고 설명했다.
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 제조 현장의 턴키(Turn-key) 솔루션 수요도 짚었다. 다임리서치는 카이스트의 '카이로스(KAIROS)' 플랫폼 기술을 상용화한 '하이퍼버스(Hydroverse)'를 통해 반도체 팹의 웨이퍼 이송 장치(OHT), 자율이동로봇(AMR), 무인운반차(AGV)를 통합 제어하고 있다. 인텔이 CPU, AI 컴퓨팅, 엣지 아키텍처를 제공하고 소프트웨어 플랫폼과 OEM/SI 파트너의 하드웨어를 결합해 반복 도입 가능한 표준 플랫폼을 구축하겠다고 밝혔다.
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 ◆ 지반 타카레 엔지니어 "로보틱스 AI 스위트 가동…AMR·휴머노이드·협동로봇 지원"
 지반 타카레(Jeevan Thakare) 인텔 엔지니어는 '인텔 로보틱스 AI 스위트'의 세부 구조와 실시간성 최적화 성능을 공개했다. 인텔 로보틱스 AI 스위트는 자율이동로봇(AMR), 휴머노이드, 고정형 로봇 팔 등 3대 폼팩터를 지원하는 ROS 2 네이티브 통합 소프트웨어 플랫폼이다.
 자율이동로봇(AMR) 플랫폼에서는 다수 로봇 간 맵을 생성·병합하는 협업 비주얼 슬램(Collaborative Visual SLAM)과 그래픽처리장치(GPU) 가속 기반 ORB 특징점 추출기를 지원하며, 지능형 경로 생성을 위한 ITS 경로 생성기, 리얼센스(RealSense) 뎁스 데이터를 활용한 고속 3차원 복셀 뎁스 매핑, 라이다 기반 인물 추적 라이브러리를 포괄적으로 제공한다.
 휴머노이드 플랫폼에서는 모방 학습 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 축으로 소형 VLA(SmolVLA), 파이(Pi0/Pi0.5), 그루트(GROOT N1), 르로봇(LeRobot) 등 최신 비전-언어-행동(VLA) 모델 아키텍처를 지원하며 액션 청킹 트랜스포머(ACT) 정책 파이프라인과의 연동 환경을 구축했다.
 고정형 로봇 팔의 경우 카메라 기반 객체 감지와 최적의 포즈 및 파지 선택, 로봇 운영체제(ROS 2) 기반 태스크 오케스트레이션, 모션 제어 인터페이스 파이프라인을 지원하고 실제 로봇 배치 전 가제보 환경에서 동작을 검증할 수 있는 시뮬레이션 환경을 완비했다.
 타카레 엔지니어는 플랫폼 차원의 결정론적 실시간성 제어 기술을 강조했다. 모벤시스(Movensys)와의 협업을 통해 버틀러 클릭(Butler Click) 플랫폼 기반 이더캣 통신 환경에서 서보 모터 왕복 지연시간을 62.5마이크로초(㎲)까지 단축했다. 또한 바이오스(BIOS) 상에서 개별 설정을 조정할 필요 없이 'TCC 실시간 모드' 활성화만으로 코어 격리, 인터럽트 제어, 고정 주파수 유지를 자동 처리하는 실시간 레퍼런스(BKC)를 제공한다고 설명했다.
 이기종 하드웨어 간 부하 분산 구조도 소개했다. VLA 연산과 고성능 비전 처리를 GPU에 할당하고 소형 언어 모델 처리를 NPU로 분리해 GPU 병목으로 인한 비전 인식 정지나 모션 제어 지연을 방지하도록 설계했다. 개발 툴체인으로는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 기반의 '가티(Geti)'와 '피지컬 AI 스튜디오'를 지원해 비전문가도 데이터 수집부터 모델 학습, 패키징, 배포를 원클릭으로 수행할 수 있도록 했다.
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