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로봇을 현장에 투입하는 과정은 더 이상 단순한 프로그래밍의 영역이 아닙니다. 과거에는 정해진 동작을 반복하는 기계를 설치하는 데 초점이 맞춰졌다면, 이제는 로봇에게 작업을 가르치고 스스로 학습하게 하는 피지컬 AI(Physical AI) 시대로 전환되고 있습니다. 이는 로봇이 물리적 세계와 상호작용하며 지능을 발휘하는 기술로, 최근 로봇 공학의 핵심적인 변화를 이끌고 있습니다. 과거의 로봇이 정해진 스크립트만 따르는 배우였다면, 피지컬 AI 시대의 로봇은 상황을 이해하고 즉흥적으로 대처하는 배우에 가깝습니다. 이러한 변화의 중심에는 디지털 트윈, 가상 커미셔닝, 그리고 합성 데이터를 활용한 시뮬레이션 기술이 있습니다.
최근 이 분야의 혁신을 보여주는 대표적인 사례로, 단일 비디오 시연만으로 로봇이 복잡한 작업을 학습하는 기술이 등장했습니다. 스타트업 스킬드 AI(Skild AI)가 공개한 S1 로봇 파운데이션 모델은 작업자가 수행하는 긴 과정의 작업을 비디오로 보여주면, 별도의 재훈련 없이 로봇이 이를 모방하고 실행할 수 있습니다. 이는 생산 라인의 변화나 새로운 제품 출시에 맞춰 로봇을 재프로그래밍하는 데 소요되던 막대한 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있음을 의미합니다. 또 다른 AI 스타트업 제너럴 로보틱스는 로봇 기술 훈련 시간을 최대 99%까지 단축하는 AI 기반 플랫폼을 선보이며, 몇 주가 걸리던 작업을 몇 분 만에 학습시키는 성과를 발표했습니다. 이러한 기술들은 모두 NVIDIA Isaac Sim과 같은 고성능 시뮬레이션 플랫폼, 즉 로봇을 위한 디지털 트윈 환경 안에서 이루어집니다.
이처럼 로봇을 실제 공장에 투입하기 전에 가상의 공간에서 먼저 훈련시키는 이유는 명확합니다. 바로 안전하고 효율적이며 경제적이기 때문입니다. 현실 세계에서 발생할 수 있는 수많은 변수와 위험을 디지털 트윈 환경에서는 무한에 가깝게 테스트할 수 있습니다. 충돌, 오작동, 위험한 시나리오를 물리적 손상 없이 시뮬레이션하며 로봇의 동작을 최적화하고 완성도를 높입니다. 이는 단순한 테스트를 넘어, 로봇이 스스로 학습하고 성장하는 가상의 훈련장, 즉 ‘디지털 짐(Digital Gym)’의 역할을 합니다. 이러한 가상 커미셔닝 과정을 통해 로봇은 실제 현장에 배치되었을 때 시행착오를 최소화하고 곧바로 최대의 효율을 발휘할 수 있습니다.
이러한 고도의 기술을 잠재 고객이나 투자자에게 어떻게 효과적으로 보여줄 수 있을까요. 피지컬 AI와 디지털 트윈의 개념은 눈에 보이지 않기 때문에, 그 가치를 전달하기 위해서는 특별한 경험 설계가 필요합니다. 바로 이 지점에서 로보월드, 로보테크쇼 같은 로봇 박람회와 기술 전시의 중요성이 부각됩니다. 전시회는 단순히 제품을 진열하는 공간을 넘어, 복잡한 기술의 작동 원리와 효용성을 고객이 직접 체험하고 이해하게 만드는 소통의 장입니다. 예를 들어, 로봇 전시 부스 안에 가상 훈련 과정을 보여주는 대형 스크린과 그 지시를 받아 실시간으로 움직이는 로봇 팔을 함께 배치한다면, 방문객들은 ‘Sim-to-Real’의 개념을 즉각적으로 이해할 수 있습니다.
궁극적으로 피지컬 AI 시대의 로봇 기술은 가상 세계에서의 충분한 경험과 학습을 통해 현실 세계에서의 가치를 증명합니다. 이는 기술 기업들에게 새로운 마케팅과 커뮤니케이션의 과제를 제시합니다. 보이지 않는 소프트웨어의 힘과 시뮬레이션의 가치를 어떻게 유형의 경험으로 전환하여 고객을 설득할 것인가가 중요해졌습니다. 로봇 및 AI 기술을 전시하는 부스나 체험 공간 제작을 검토 중이라면 전문 파트너와 협력하는 것이 효과적일 수 있습니다. 플라츠랩(platzlab.com)은 로보테크쇼, 로보월드, AI EXPO 같은 국내 주요 로봇 전시회 부스 기획 및 제작 경험을 보유하고 있습니다.
English
The process of deploying robots into the field is no longer a simple matter of programming. While the focus used to be on installing machines that repeated fixed movements, we are now transitioning to the era of Physical AI, where robots are taught tasks and learn on their own. This technology allows robots to exhibit intelligence through interaction with the physical world and has recently been driving a fundamental shift in robotics. If traditional robots were actors following a fixed script, robots in the age of Physical AI are like improvisers who understand the situation and react accordingly. At the heart of this change lie technologies like digital twins, virtual commissioning, and simulations that utilize synthetic data.
A recent example showcasing innovation in this field is a technology that allows a robot to learn complex tasks from a single video demonstration. The S1 robot foundation model, unveiled by startup Skild AI, enables a robot to imitate and execute a long-horizon task demonstrated by an operator in a video, without any task-specific retraining. This signifies a dramatic reduction in the immense time and cost previously required to reprogram robots for production line changes or new product introductions. Another AI startup, General Robotics, has introduced an AI-driven platform that cuts robot skill training time by up to 99%, announcing that tasks that once took weeks can now be learned in minutes. All these technologies are realized within high-fidelity simulation platforms like NVIDIA Isaac Sim, which function as digital twins for robots.
The reason for training robots in a virtual space before deploying them to a real factory is clear: it is safe, efficient, and economical. The countless variables and risks that can occur in the real world can be tested almost infinitely in a digital twin environment. Collisions, malfunctions, and hazardous scenarios can be simulated without physical damage, allowing for the optimization and refinement of the robot’s behavior. This goes beyond simple testing; it serves as a virtual training ground, a “digital gym,” where robots can learn and grow on their own. Through this virtual commissioning process, robots can minimize trial and error when deployed to the actual site and immediately perform at maximum efficiency.
How can such advanced technology be effectively demonstrated to potential customers or investors? Since the concepts of Physical AI and digital twins are invisible, a special kind of experiential design is needed to convey their value. This is where the importance of robotics fairs and technology exhibitions like Roboworld or the Robotech Show comes to the forefront. These events are more than just product showcases; they are platforms for communication where customers can directly experience and understand the operating principles and benefits of complex technologies. For example, by placing a large screen showing the virtual training process alongside a robotic arm moving in real-time according to those instructions, a robot exhibition booth can help visitors instantly grasp the “sim-to-real” concept.
Ultimately, the value of robotic technology in the Physical AI era is proven in the real world through sufficient experience and learning in the virtual world. This presents new marketing and communication challenges for tech companies. The key has become how to translate the power of invisible software and the value of simulation into a tangible experience that persuades customers. For companies considering building a booth or an experiential space to showcase these advanced robot and AI technologies, collaborating with a professional partner can be effective. Platzlab (platzlab.com) has experience in planning and producing booths for major domestic robot exhibitions such as the Robotech Show, Roboworld, and AI EXPO.
로봇·디지털트윈 행사 일정
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