피지컬 AI 컨퍼런스 열린다, 휴머노이드·자율제조·AI 반도체 한자리

• 피지컬 AI를 주제로 한 산업 전망 컨퍼런스가 19일 여의도에서 열림

  • 정식 주제는 '2026 피지컬 AI 산업 전망 컨퍼런스 – 휴머노이드·로보틱스·자율제조·반도체'
  • 세미나허브가 주최하고 한국AI·로봇산업협회와 로보티들리가 후원함
  • 온라인과 오프라인을 동시에 진행함

• 다루는 범위가 꽤 넓음

  • 휴머노이드, 로봇-AI 융합, 자율제조, AI 반도체가 한 묶음으로 잡힘
  • 단순 트렌드 소개가 아니라 기업 대응 전략과 투자 방향까지 같이 본다는 구성임

• 기조강연은 제조와 로봇-AI 융합 쪽에 초점이 맞춰짐

  • KAIST 장영재 교수는 '다크팩토리 시대를 여는 제조 피지컬 AI 혁신'을 발표함
  • 고경철 고영테크놀로지 전무는 로봇-AI 융합이 산업 구조와 경쟁 구도를 어떻게 바꾸는지 짚을 예정임

• 시장과 투자 관점도 들어감

  • 하나증권 박찬솔 연구위원은 미중 패권 경쟁 속 피지컬 AI의 역할과 톱티어 기업 전략을 분석함
  • 마음AI 손병희 연구소장은 AI 데이터 팩토리를 중심으로 데이터 구조 기반 경쟁 시대를 제시함

• 구현 사례 세션이 개발자 입장에선 제일 볼만해 보임

  • 슈퍼브에이아이는 피지컬 AI 도입 준비도, 데이터 전략, 머신러닝 운영 체계인 MLOps, 활용사례 발굴 과정을 다룸
  • 티로보틱스는 심투리얼 기반 로봇 개발과 SDR 플랫폼 구현 사례를 공유함
  • ETRI는 로봇용 온디바이스 AI 반도체 현황과 적용 사례를 발표함

• 휴머노이드와 제조 현장 적용도 별도 주제로 잡힘
  • 노타 AI는 제조 현장의 피지컬 AI 적용 사례와 최적화 중심 구현 전략을 발표함
  • 로브로스는 피지컬 AI 기반 휴머노이드 보행·조작 지능 구현을 다룸
  • 서울대 박연묵 교수는 제조 경쟁력 강화를 위한 로봇 적용 전략과 AX 시대 대응 방향을 제시함

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기술 맥락

• 피지컬 AI의 핵심은 AI가 텍스트를 잘 쓰는 수준을 넘어 실제 장비와 공간에서 판단해야 한다는 점이에요. 그래서 모델 정확도만 보는 게 아니라 센서 데이터, 로봇 제어, 지연 시간, 현장 안정성을 같이 봐야 해요.

• 제조 현장에서 이 주제가 뜨는 이유는 자동화의 다음 병목이 '정해진 반복 작업'이 아니라 '상황 판단'이기 때문이에요. 다크팩토리나 자율제조를 하려면 설비가 예외 상황을 보고, 판단하고, 다시 움직일 수 있어야 하거든요.

• 심투리얼과 MLOps가 같이 언급되는 것도 자연스러워요. 로봇은 현실에서 실패 비용이 크니 시뮬레이션으로 먼저 학습하고, 현장 투입 뒤에는 데이터가 바뀔 때마다 모델 운영 체계를 유지해야 해요.

• 온디바이스 AI 반도체가 중요한 이유는 로봇이 매번 클라우드에 물어보고 움직일 수 없기 때문이에요. 공장에서는 지연 시간이 짧아야 하고, 네트워크가 흔들려도 동작해야 하니 기기 내부 추론 성능이 제품 경쟁력으로 이어져요.