AI가 현실 세계로 나오면서 로봇 산업의 과제도 ‘얼마나 잘 인식하는가’에서 ‘판단한 내용을 얼마나 안정적으로 행동으로 옮기는가’로 이동하고 있다. 제조·물류 등 실제 현장에서는 물체의 위치와 형태, 작업 순서, 사람의 개입 등 조건이 계속 달라지기 때문이다. 피지컬 AI의 사업화 역시 이러한 변화를 로봇이 실제 작업으로 처리할 수 있는지가 중요한 과제로 꼽힌다. AI 로보틱스 기업 엑스와이지(XYZ)가 FLY ASIA 2026에서 로봇 지능의 산업 적용과 사업화 가능성을 논의했다.
엑스와이지는 김병조 최고재무책임자(CFO)가 7일 부산 벡스코에서 열린 ‘FLY ASIA 2026’ 피지컬 AI 세션에 패널 연사로 참여했다.
김병조 엑스와이지 CFO가 7일 부산 벡스코에서 열린 ‘FLY ASIA 2026’ 피지컬 AI 세션에 패널 연사로 참여해 산업 적용과 사업화에 대한 의견을 나눴다. (사진 제공: 엑스와이지)
김 CFO가 참여한 ‘AI시대의 미래 생존전략’ 패널토크에서는 로봇과 제조, 물류 등 현실 산업과 결합하는 피지컬 AI의 적용 사례와 기술 변화, 새로운 사업 기회 등을 다뤘다. 엑스와이지는 로봇 지능 기술을 개발해온 경험을 바탕으로 피지컬 AI의 기술적 가능성과 실제 사업으로 연결하기 위한 조건을 공유했다.
피지컬 AI는 AI가 주변 환경을 인식하고 추론한 결과를 로봇의 물리적 행동으로 연결하는 기술 영역이다. 정해진 환경에서 반복 동작을 수행하는 것과 달리 실제 현장에서는 작업 대상과 주변 환경이 계속 변하기 때문에 상황을 인식하고 판단한 뒤 적절한 행동을 선택하는 능력이 필요하다.
인식→추론→행동 잇는 ‘브레인엑스’…복합 작업은 계층적으로 나눈다
엑스와이지는 이를 위해 로봇 행동 모델 프레임워크 ‘브레인엑스(BrainX)’를 개발하고 있다. 회사에 따르면 브레인엑스는 로봇 파운데이션 모델과 강화학습, 모방학습을 결합해 다양한 환경에서 로봇의 작업 수행을 지원하도록 설계됐다.
멀티모달 기반 인식과 추론, 행동 학습을 결합해 AI가 내린 판단을 물체 조작이나 사람과의 상호작용 같은 물리적 행동으로 이어주는 구조다. 단순히 주변 환경을 인식하는 데 그치지 않고 로봇이 실제 작업을 수행하는 단계까지 연결하는 데 초점을 맞췄다.
여러 단계가 필요한 복합 작업에는 계층적 강화학습을 적용한다. 전체 작업을 여러 하위 정책으로 나누고 각각의 행동 에이전트를 조율하는 방식이다. 엑스와이지는 이를 통해 학습 과정에서 접하지 않은 조건에 대한 일반화 대응과 작업 성공률 개선을 목표로 하고 있다.
이번 FLY ASIA 세션에서 다룬 산업 적용과 사업화 역시 엑스와이지가 개발하는 로봇 작업 지능과 맞닿아 있다. 로봇의 인식·추론·행동을 하나의 흐름으로 연결하는 기술을 실제 제조·물류 등 현장에 적용하려면 모델 성능뿐 아니라 변화하는 작업 환경에 대한 대응과 서비스·공정 단위의 적용 가능성을 함께 검증해야 한다.
‘FLY ASIA 2026’은 7일부터 8일까지 부산 벡스코 제1전시장에서 열리는 아시아창업엑스포다. 국내외 스타트업과 투자자, 창업 생태계 관계자가 참여해 콘퍼런스와 투자유치, 네트워킹 프로그램 등을 진행한다.
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