로봇 팔이 3D 스캔 데이터를 이용해 제품을 스스로 인식하고 작업하는 미래형 제조 자동화, 파란색과 주황색 조명

AI Vision + AI Robot 융합 · 인지 → 판단 → 행동

Physical AI

AI가 보고 판단하는 것은 무인화됐지만, 행동은 아직 사람이 가르칩니다. 이제 목적만 알려주면 로봇이 스스로 어디를 어떻게 작업할지 판단하고 실행합니다.

데모 문의 MLOps 보기
스스로 인지
스스로 판단
스스로 행동

왜 Physical AI인가

비전만으로는 보기만 할 뿐이고, 로봇만으로는 눈이 없습니다. 제조 혁신은 인지와 행동이 연결될 때 비로소 완성됩니다.

비전만 = 보기만 함

AI가 상태를 인지해도, 판단 이후의 행동은 여전히 사람과 로봇 티칭에 의존합니다.

로봇만 = 눈 없는 기계

티칭된 규칙대로만 움직여, 제품·공정이 바뀌면 매번 사람이 다시 가르쳐야 합니다.

Physical AI = 인지·판단·실행

인지 → 판단 → 행동 → 자동 피드백. Human-in-the-loop에서 Machine-in-the-loop로 전환됩니다.

실제 사례

SL Corporation — 헤드램프 스크류홀 자율 체결

현대·기아차 1차 협력사 라인에서, 3D 스캔 한 장으로 로봇이 위치를 잡고 AI가 보정값을 계산해 스스로 체결합니다. 사람이 티칭하지 않습니다.

1 3D 스캔 구조광 카메라로 제품 형상 촬영 2 위치 인식 스크류홀 위치· 6D 포즈 산출 3 AI 보정값 계산 오차를 스스로 보정 계산 4 자율 체결 로봇이 스스로 체결 수행

자동화 환경은 이미 고정되어 있고, 제품 정보(설계)는 이미 알고 있습니다. 목적만 알려주면 AI가 어디를 어떻게 작업할지 스스로 판단합니다.

보기만 하던 AI가, 이제 직접 행동합니다

현재(V1.5)의 통합 시스템에서, 스스로 방법을 결정하는 티칭리스(V2.0)로 진화하고 있습니다.

V1.5

현재 — 통합 시스템

  • AI Vision + Robot 통합: AI가 보고, 정해진 규칙대로 로봇이 수행합니다.
  • 3D 스캔 기반 위치·포즈 산출로 티칭 의존을 크게 줄였습니다.
  • 현장 라인에서 스크류홀 가이던스·체결 자동화로 검증 중입니다.
V2.0

목표 — Zero-Teaching

  • AI가 보고 스스로 어떻게 할지 결정합니다. "이건 B구역이 더 효율적이겠네."
  • 결과를 보고 더 나은 방법을 학습합니다. MLOps로 자동 피드백됩니다.
  • 사람의 티칭 없이 목적만으로 동작하는 티칭리스 엔진을 개발합니다.

이것을 가능하게 하는 3가지 기술

인지에서 자율 행동으로 넘어가는 핵심 기술 축입니다.

전이학습

한 공정에서 학습한 능력을 새로운 제품·공정에 빠르게 이식합니다. (Domain Adaptation)

모방학습

숙련자의 작업을 모방해 로봇이 정교한 동작을 스스로 습득합니다.

자동 피드백

작업 결과 데이터가 MLOps로 자동 순환되어 다음 동작이 계속 개선됩니다.

10년간 AI Vision을 현장에서 운영하며 MLOps까지 직접 만들었기에, 비로소 '판단과 행동'을 연결할 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Physical AI에 대해 자주 문의하시는 질문들입니다.

Physical AI는 일반 로봇 자동화와 무엇이 다른가요?

티칭리스(Zero-Teaching)는 지금 가능한가요?

어떤 하드웨어가 필요한가요?

MLOps와는 어떤 관계인가요?

보는 AI를 넘어, 행동하는 AI로.

귀사의 공정에 Physical AI를 어떻게 적용할 수 있는지, 실제 사례로 상담해 드립니다.

데모 문의 Cobot & AMR 보기 →