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.
코난테크놀로지(대표 김영섬)가 과학기술정보통신부(과기정통부) 주관 피지컬 AI(Physical AI) 연구개발사업에 참여하며 기술 개발에 착수했다. 9월 16일 열린 '전북특별자치도·경상남도 피지컬 AI R&D사업 착수보고회'에서 사업 추진 방향과 연구개발 로드맵을 발표했다. 경남 사업에서는 대규모언어모델(LLM)을 넘어 실제 행동을 수행하는 '인간-AI 협업형 대규모행동모델(LAM, Large Action Model)' 개발을 목표로 삼는다. 회사는 제조 AI에서 임바디드 AI(Embodied AI), 피지컬 AI로 이어지는 단계별 기술 확장 로드맵을 제시했다.
큐레이터본문이 중간에 끊겨 LAM 연구의 구체적 범위, 사업 예산·기간, 참여 기관 구성 등 핵심 세부 정보를 확인할 수 없다. 원문 전체를 확인한 뒤 보완이 필요하다.
Arm이 'Total Design for Physical AI' 프로그램을 통해 80개 이상의 파트너 개발사를 한데 모았다. Arm은 함께 'Robotics Capability Framework(로보틱스 역량 프레임워크)'를 공개하며 로봇 산업 생태계에 공통 기준을 제시하고자 한다. 이 프로그램의 목표는 로봇 산업 내 파편화된 개발 환경에 일관성과 통일성을 부여하는 것이다.
큐레이터원문 자체가 매우 짧아 프레임워크의 구체적인 기술 사양이나 참여사 구성은 확인되지 않는다. 실질적인 내용은 Arm이 별도로 공개할 상세 문서를 확인해야 판단할 수 있다.
일본 AI 데이터 기업 APTO가 피지컬 AI(Physical AI) 개발을 위한 실물 로봇 데이터 수집 거점 '도요스 데이터 팩토리'를 도쿄 도요스에 개설했다. 개소식에는 일본 로봇 의원연맹 사무국장 야마다 다로 의원과 엔비디아(NVIDIA), 도요타자동차(Toyota) 관계자들이 참석했다. 해당 시설에서는 실제 로봇을 활용한 데이터 수집과 로봇 학습용 데이터 개발이 진행될 예정이다. 비전언어행동 모델(VLA·Vision-Language-Action) 등 피지컬 AI의 연구 개발 및 사회적 적용 지원을 목표로 한다.
큐레이터본문이 중간에 끊겨 시설 규모, 데이터 수집 목표량 등 구체적 사양은 확인할 수 없다. 엔비디아·도요타자동차의 참여 성격(협력 파트너인지 단순 초청 참석인지)도 원문에서 명확하지 않아 원문 전문 확인이 필요하다.
Skild AI가 단일 영상 시연만으로 로봇이 이전에 본 적 없는 장기 과제(long-horizon task)를 학습할 수 있는 S1 로봇 파운데이션 모델(foundation model)을 출시했다. S1은 제조 현장·창고·생산 라인처럼 작업과 레이아웃이 자주 바뀌는 환경을 겨냥하며, 기존 로봇이 새 작업마다 대규모 재프로그래밍을 요구하는 문제를 해결하는 것을 목표로 한다. 이 모델은 NVIDIA Physical AI 기술을 활용해 구축됐다.
큐레이터NVIDIA 자사 블로그를 통한 발표여서 단일 영상 시연만으로 장기 과제를 학습한다는 주장은 Skild AI와 NVIDIA 측의 것이며, 실제 제조·창고 환경에서의 독립적인 검증 결과는 아직 확인되지 않는다.
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.
독일 뉴라 로보틱스(NEURA Robotics)가 자국 자율주행 청소 로봇 전문 기업 아드라투스 로보틱스(ADLATUS Robotics)의 지분을 전량 인수한다고 밝혔다. 뉴라 로보틱스는 앞서 보쉬 렉스로스(Bosch Rexroth)의 액티브 셔틀(ACTIVE Shuttle)을 포트폴리오에 편입한 바 있으며, 이번 인수는 그 연장선상에 있다. 회사 측은 서로 다른 로봇 및 적용 분야를 피지컬 AI(Physical AI) 생태계로 통합하는 전략의 일환이라고 설명했다.
큐레이터'피지컬 AI 생태계 통합'은 뉴라 로보틱스 측이 제시한 전략적 설명이며, 서로 다른 로봇 플랫폼을 실제로 단일 생태계로 운용하는 데 성공했는지는 이후 제품·서비스 출시를 통해 별도로 확인이 필요하다.
이스라엘 기업 리미틀리스 랩스(Limitless Labs, 구 리미틀리스 CNC)가 정밀 제조용 피지컬 AI(Physical AI) 기초 모델 및 플랫폼 확장을 위해 2000만 달러(약 278억원) 규모의 시리즈 A 투자를 유치했다. 이번 투자는 델 테크놀로지스 캐피털(Dell Technologies Capital)과 스퀘어 페그(Square Peg)가 공동 주도했으며, 그로브 벤처스(Grove Ventures), 메론 캐피털(Meron Capital), 키네티카(Kinetica)가 추가로 참여했다. 리미틀리스 랩스는 기계 제조 분야의 캐드/캠(CAD/CAM·컴퓨터지원설계/생산) 작업을 위한 에이전트형 피지컬 AI 플랫폼을 개발하는 기업이다.
큐레이터시리즈 A 단계 투자 발표로, 플랫폼의 실제 정밀 제조 현장 적용 성능은 아직 독립적으로 검증되지 않은 상태다. CAD/CAM 자동화는 기존 대형 소프트웨어 업체들이 이미 오랫동안 다뤄온 영역이므로, 기존 솔루션 대비 구체적인 차별점 확인이 필요하다.
NVIDIA가 2026년 7월 200개 이상의 기업·기관과 함께 AI 개방 생태계를 지지하는 공개서한 'Open Weights and American AI Leadership'에 서명했다. 해당 서한은 AI 리더십의 기준이 단일 프론티어 모델이 아닌 개방형 생태계(open ecosystem)가 전 산업 분야에 확산되는지 여부에 있다고 주장한다. 기사는 이 맥락에서 개방형 세계 모델(open world model)이 물리적 AI(physical AI) 연구의 최전선을 어떻게 확장하는지를 주제로 다룬다.
IEEE Spectrum Robotics의 주간 로봇 영상 모음에서 이탈리아 기업 Generative Bionics가 개발한 휴머노이드 플랫폼 GENE.01이 소개됐다. GENE.01은 보행, 감지, 상호작용 기능을 갖추었으며, 전신 멀티모달(multimodal) 피부 센서를 통해 촉각·근접·힘·온도를 감지한다. 또한 Physical AI(물리 AI) 기반 구현 파운데이션 모델(embodied foundation model) GEN-1이 공개됐으며, 5지 손부터 전용 공구까지 다양한 말단 장치(end effector)를 지원한다. 기사 말미에는 IROS 2026(피츠버그, 9월 27일~10월 1일), Humanoids Summit Seoul(서울, 9월 22~23일) 등 향후 주요 행사 일정도 수록됐다.
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.