ABI Research는 2035년까지 레벨 3~5 자율주행차(AV)의 설치 기반이 4,900만 대에 달할 것으로 전망한다. Omdia는 2026년부터 2035년 사이에 약 6,000만 대의 산업용 로봇이 배포될 것으로 추산한다. 이처럼 자율주행차와 로봇이 도로·공장·창고 등 사람과 공유하는 환경에 본격 투입됨에 따라, 시스템 전 계층에 걸친 안전성 확보가 핵심 과제로 부상하고 있다.
큐레이터NVIDIA 자사 블로그 게시물로, 제시된 안전 프레임워크가 결국 NVIDIA 제품·솔루션으로 이어지는 구성일 가능성이 있어 독립적인 시각으로 대조해 읽을 필요가 있다.
동시적 위치추정 및 지도작성(SLAM·Simultaneous Localization and Mapping) 기술은 로봇·자율주행·증강현실(AR) 등에서 카메라 탑재 기기의 위치와 주변 환경을 동시에 파악하는 데 활용된다. 최근 AI 기반 SLAM은 카메라 영상만으로 카메라 움직임과 3차원 공간을 추정할 수 있어 공간 복원이 빠르고 편리해졌다. 그러나 기존 AI 기반 SLAM은 어떤 시점의 프레임들을 함께 분석하느냐에 따라 결과가 달라지는 한계가 있었다. UNIST(울산과학기술원) 연구진은 이 문제를 개선해 낯선 공간에서도 공간인식 정확도와 속도를 높이는 AI 기술을 개발했다.
큐레이터본문이 중간에 잘려 세부 기법과 실험 조건(시뮬레이션 여부, 비교 대상 방법론, 정량 수치 등)을 확인할 수 없어, 성능 개선 폭의 맥락은 원문 전체를 통해 검토가 필요하다.
포니에이아이(Pony.ai)가 크로아티아 모빌리티 스타트업 베른(Verne)과 협력해 자그레브 공공도로에서 안전요원이 탑승하지 않는 완전무인 로보택시 시험 승차를 시작했다. 시험 노선은 베른 본사, 자그레브 주요 업무지구, 자그레브 공항을 연결하는 22km 구간으로, 현재 초청 승객을 대상으로만 운영된다. 포니에이아이 측은 이번 운행이 유럽 최초의 완전무인 로보택시 시험이라고 밝혔다. 양사는 수개월 내 무인 운행 구간을 자그레브 전역으로 확대할 계획이다.
큐레이터'유럽 최초'라는 표현은 포니에이아이 측의 주장이며 독립 기관의 검증을 거친 사실이 아니다. 현재 초청 승객 한정·특정 노선 운행이어서 일반 상용 서비스와는 운영 조건이 다르다.
한화투자증권이 2026년 9월 14일 발간한 산업 보고서에서 피지컬 AI(Physical AI) 모멘텀의 중심이 휴머노이드 로봇에서 자율주행·로보택시로 이동할 것으로 전망했다. 보고서는 지난해부터 과열됐던 휴머노이드 로봇 관련 기대감이 올해 중반 들어 다소 둔화됐다고 진단했다. 자율주행이 피지컬 AI 시장에서 차지하는 비중은 2025년 39%에서 2035년 69%까지 확대될 것으로 예상했다. 한편 골드만삭스는 2035년 글로벌 휴머노이드 로봇 보급 대수 전망치를 600만 대 이상으로 기존 대비 6배 상향한 바 있다.
큐레이터이 전망치는 한화투자증권 보고서와 골드만삭스 리포트에서 나온 수치로, 독립적인 제3자 검증을 거친 통계가 아니다. 자율주행 비중 예측(39%→69%)의 산출 기준과 피지컬 AI 시장 정의를 원문에서 확인하지 못했으므로 수치 해석에 유의가 필요하다.
현대자동차그룹이 자율주행 상용화를 위한 '투트랙(Two-Track)' 전략 일정을 공개했다. 2028년에는 엔비디아(NVIDIA) 솔루션을 먼저 도입해 양산차에 적용하고, 2029년에는 자체 개발 AI 모델 '아트리아 AI'를 양산차에 탑재할 계획이다. 이번 발표는 11일 경기도 성남시 포티투닷(42dot) 본사에서 열린 '현대차그룹 자율주행 미디어 데이'에서 이루어졌다. 현대차그룹은 외부 협업과 자체 기술 개발을 병행하는 방식으로 상용화 속도를 높인다는 방침이다.
큐레이터이번 발표는 현대차그룹이 직접 주최한 미디어 데이 자료를 바탕으로 한 것으로, 2028·2029년 양산 일정과 성능은 그룹 측 주장이며 독립 검증은 이루어지지 않았다. 본문이 일부 누락되어 엔비디아 협업의 구체적 사양 및 아트리아 AI의 기술적 세부 내용은 확인되지 않는다.
영국 RAS STEPS 회원들이 8월 25~27일 요크 대학교(University of York) 안전 자율성 연구소(Institute for Safe Autonomy)에서 3일간 Micromaze Robot Hackathon을 개최했다. 참가자들은 팀을 이루어 점점 복잡해지는 미로 구조물을 자율 탐색하는 로봇을 설계·제작·프로그래밍하는 과제를 수행했다. 각 팀은 Raspberry Pi Pico W 기반의 커스텀 보드를 공통 플랫폼으로 사용했다.
큐레이터공통 하드웨어(Raspberry Pi Pico W 보드)를 고정한 방식은 팀 간 경쟁의 축을 회로·부품 선택보다 알고리즘·소프트웨어 설계 역량으로 옮겨 놓는다는 점에서, 교육 행사로서의 설계 의도를 살펴볼 만하다.
영국 반도체 설계업체 Arm이 자율주행차·로봇 등 피지컬 AI(Physical AI) 분야를 겨냥한 파트너 협력 프로그램 'Arm Total Design for Physical AI'를 출범시켰다. 프로그램의 목표는 피지컬 AI 전문 기업들의 역량을 결합해 자율 시스템 개발 과정에서 발생하는 통합 복잡성을 줄이고 개발 속도를 높이는 것이다. 드류 헨리(Drew Henry) Arm 피지컬 AI 부문 수석부사장은 아마존웹서비스(AWS), ECARX, 허깅페이스(HuggingFace), 리퀴드AI(LiquidAI), NXP, 플러스AI(PlusAI), 사이오닉(PSYONIC), QNX 등을 파트너사로 소개했다.
큐레이터이 발표는 Arm 측 보도자료에 기반한 것으로, 통합 복잡성 감소·개발 속도 향상 등의 효과는 Arm의 주장이며 독립적으로 검증된 결과가 아니다. 파트너사 목록이 클라우드·자동차·의수(義手) 등 이질적인 영역에 걸쳐 있어, 프로그램이 실제로 어느 분야에 집중될지는 구체적인 협력 사례가 나와야 가늠할 수 있다.
류긍선 카카오모빌리티 대표는 7일 국토교통부·한국교통안전공단(TS)·국제교통포럼(ITF) 공동 주최 '2026 글로벌 모빌리티 콘퍼런스'에서 기조연설을 했다. 연설 주제는 '자율주행 기술을 일상의 이동으로'로, 자율주행 상용화의 방향성을 제시했다. 류 대표는 단일 차량의 기술적 완성만으로는 상용화가 어렵고, 도시 인프라 재설계와 연계한 서비스 중심의 협력 생태계 구축이 필요하다고 주장했다. 또한 자율주행의 단계적 확산을 강조하며, 새로운 기술이 특정 계층에 한정되지 않아야 한다는 방향을 제언했다.
큐레이터발표 주체가 자율주행 서비스 사업자인 만큼, '생태계 협력' 제언이 자사 플랫폼 중심의 협력 구조를 염두에 둔 것인지 중립적 정책 제안인지를 별도로 살펴볼 필요가 있다.
자율주행 경쟁의 초점이 차량 자체의 기술 완성도에서 도시 단위의 서비스 운영으로 이동하고 있다. '차가 스스로 달릴 수 있는가'를 넘어 일상에서 어떻게 쓰이게 할 것인가가 새로운 경쟁 기준으로 부상했다. 상용화를 위한 안전성 검증, 도시 인프라 연계, 제도 정비까지 경쟁의 범위도 넓어지는 추세다. 2026년 9월 7일 서울 웨스틴조선호텔에서 열린 '2026 글로벌 모빌리티 콘퍼런스'에서는 자율주행의 일상화를 위한 기술·서비스·제도 전환이 주요 의제로 다뤄졌다.
큐레이터이 '전환' 서사는 독립 연구가 아니라 콘퍼런스 참가자들이 제시한 관점이므로, 기술 성숙도나 상용화 시점에 대한 업계 주장은 독립 검증과 구분해서 읽을 필요가 있다.
UNIST(울산과학기술원) 연구팀이 이기종 로봇 환경에 특화된 연합학습(federated learning) 기반 깊이 추정(depth estimation) 기술을 개발했다. 깊이 추정은 카메라 영상만으로 물체와 공간까지의 거리를 계산하는 기술로, 로봇이 주변 환경을 인식하고 안전하게 이동하는 데 필요하다. 지상로봇·드론·보행로봇 등 플랫폼별로 이동 장소와 촬영 조건이 달라 데이터 특성이 크게 달라지는 문제가 기존 공동 학습 방식의 한계로 지적돼 왔다. 이번 연구는 이처럼 서로 다른 '눈'을 가진 로봇들이 각자의 데이터를 공유하지 않으면서도 하나의 깊이 인식 모델을 함께 학습할 수 있도록 하는 기법을 제안한다.
큐레이터공개된 정보만으로는 실험이 시뮬레이션 환경인지 실제 로봇 플랫폼에서 수행됐는지, 그리고 몇 종의 이기종 로봇 조합을 대상으로 검증됐는지 확인되지 않아 일반화 가능성을 판단하려면 원논문의 실험 조건을 살펴봐야 한다.
로보락(Roborak)이 IFA 2026에서 수영장 청소로봇과 로봇 잔디깎이 등 아웃도어 신제품을 공개한다. 실내 로봇청소기로 축적한 자율주행(Autonomous Navigation)·사물인식 기술을 정원과 수영장 환경에 적용하는 방식이다. 회사는 사업 방향을 실내 바닥 청소 전문에서 실내외 청소 자동화 전반을 아우르는 '홈 클리닝 로보틱스'로 전환한다고 밝혔다. IFA 2026은 2026년 9월 4일 독일 베를린에서 개막하며, 플래그십 로봇청소기와 진공 물걸레 청소기도 함께 선보인다.
큐레이터수영장·잔디 청소 로봇 시장에는 이미 전문 업체들이 자리 잡고 있어, 실내 자율주행 기술이 변수가 많은 야외 환경에서도 경쟁력을 갖는지는 전시 발표만으로는 확인하기 어렵다.
KG모빌리티(KGM)는 서울시 주관 '강남 심야 자율주행택시' 사업에 기존 코란도 EV에 더해 토레스 EVX를 로보택시 차량으로 추가 투입한다. 토레스 EVX에는 SWM.ai(에스더블유엠)와 협력해 개발한 2세대 자율주행 기술이 적용된다. 확대 운영은 지난 8월 20일부터 시작되었으며, 서비스 구역도 어린이 보호구역을 포함한 강남 자율주행 시범운행지구 전역으로 넓힐 예정이다.
큐레이터'2세대 자율주행 기술' 표현은 KGM·SWM.ai 측의 자체 규정으로, 1세대 대비 구체적으로 무엇이 개선됐는지는 독립 검증이 필요하다. 어린이 보호구역을 포함한 구간 확대는 실도로 복잡도를 높이는 변수이므로, 실제 운영 데이터가 쌓여야 기술 성숙도를 판단할 수 있다.
전남광주통합특별시가 오는 11월 AI 자율주행차 실증사업 개시를 목표로 인프라 구축 준비를 진행하고 있다. 국토교통부는 지난 1월 광주시를 자율주행 실증도시로 공식 지정했다. 전담기관인 한국교통안전공단, 참여기업인 현대자동차·오토노머스에이투지·라이드플럭스 등과 협의를 지속하며 사업을 추진 중이다. 시는 올해 광주 시내에 자율주행차 200대를 운행하는 것을 시작으로 사업 규모를 단계적으로 확대할 계획이다.
큐레이터200대 운행 계획은 아직 목표치이며, 11월 실제 운행 개시 후 도심 혼합 교통 환경에서의 안전·운영 데이터가 축적돼야 사업 확대의 실효성을 판단할 수 있다.
샤오펑(Xpeng)이 한국 주요 수입차 딜러사 최대 10곳을 중국 광저우 본사로 초청해 차세대 전기차와 자율주행 기술 시연회를 진행했다. 시연회에는 BMW·메르세데스-벤츠 등 브랜드를 취급하는 딜러사들이 참석한 것으로 전해진다. 샤오펑은 10월 국내 파트너 선정에 착수할 예정으로, 한국 시장 공식 진출이 가시화되고 있다. 이번 진출이 성사될 경우 BYD, 지커(Zeekr)에 이어 세 번째 중국 전기차 브랜드의 한국 상륙이 된다.
큐레이터BMW·벤츠 딜러사를 초청한 것은 프리미엄 채널 공략 의도로 읽히지만, 중국에서 시연된 자율주행 기능이 국내 도로 환경과 인증 기준에서 동일하게 작동할 수 있는지는 별도 검토가 필요하다.
Guident의 최고경영자(CEO)는 자율주행 로보택시(robotaxi) 플릿이 확장될수록 AI만으로는 안전을 보장하기 어려우며, 인간 감독(human-in-the-loop) 체계가 여전히 필요하다고 밝혔다. 자율주행 차량 운영 규모가 커지는 상황에서도 인간의 개입이 안전의 핵심 요소로 남아 있다는 입장이다. 기사는 AI와 인간 감독의 병행이 플릿 안전 확보의 전제 조건임을 강조한다.
큐레이터이 주장은 독립 연구기관이 아닌 Guident CEO가 직접 한 것으로, 동사가 원격 감독·개입 솔루션을 사업 모델로 삼고 있다면 '인간 개입 필수'라는 결론에 이해관계가 걸려 있을 수 있어 출처의 맥락을 함께 살펴볼 필요가 있다.
Agtonomy가 자사의 상업용 오프로드 플랫폼에 자율 다중 전환점 회전(autonomous multi-point turning) 기능을 추가했다. 이번 업데이트에는 향상된 현장 데이터 수집 기능도 함께 포함된다. 두 기능 모두 Agtonomy의 기존 상업용 오프로드 자율 플랫폼에 적용된다.
큐레이터Agtonomy 자체 발표이므로 기능의 현장 성능은 독립 검증이 없으며, 적용 기종 수나 운용 규모 등 실질적 범위를 가늠할 구체적 정보가 공개되지 않았다.
로보택시(robotaxi) 서비스가 수십 개 도시에서 상업 운행 단계로 진입했다. NVIDIA Robotics Blog는 이 흐름에서 안전성이 사후에 추가되는 방식이 아니라 시스템 설계 단계부터 내재되어야 한다고 주장한다. 로보택시 산업은 프로토타입 단계의 이정표를 넘어 상용 운영 및 생태계 확장 국면으로 전환 중이라고 기술한다.
NVIDIA 연구팀이 로봇 파지(grasping), 자율주행, 대규모 에이전트 학습 분야의 연구 성과를 공개했다. 로봇 그리퍼 연구는 처음 다루는 도구로도 연속적으로 물체를 파지할 수 있는 범용성 확보에 초점을 맞춘다. 자율주행 시스템 연구는 단일 상황 추론을 넘어 안전성을 높이는 방향을 목표로 한다. 본문이 일부만 공개되어 세부 수치와 방법론은 확인되지 않는다.
NVIDIA가 컴퓨터 비전 학회 CVPR에서 자율주행, 로봇, 비전 AI 시스템 개발을 위한 물리 AI(Physical AI) 에이전트 스킬을 공개했다. 이 스킬들은 단순한 모델 개선이 아닌, 개발 전체 워크플로 구축을 목표로 한다. 구체적으로 실제 환경 장면 재구성, 엣지 케이스(edge case) 시나리오 생성, 정책 훈련, 평가 파이프라인 구성 등을 지원한다.