로봇공학 및 자동화더 높은 역량을 갖춘 로봇에는 더 똑똑한 모델만이 아니라 시스템 과학이 필요하다Arm의 백서는 인공지능 모델을 실제적이고 안전하며 확장 가능한 행동으로 전환할 수 있는 로봇 시스템 구축의 과제를 제시한다. 백서는 시간에 따른 역량 조정, 이기종 하드웨어에 대한 역량 분배, 명확한 제약에 따른 통제를 중점적으로 다룬다.2026-09-16
로봇공학 및 자동화FANUC, 도면을 읽고 용접 로봇을 프로그래밍하는 인공지능 에이전트 개발FANUC는 Google Cloud를 기반으로 제품 도면을 읽고 용접 설정과 로봇 동작을 자동으로 생성하는 인공지능 에이전트의 개발을 발표했다. 회사는 2026 International Welding Show에서 이 기술을 선보이고 2026년 12월부터 출시할 계획이다.2026-09-15
로봇공학 및 자동화취리히 공항, 인간 감독자 없이 레벨 4 자율주행 셔틀버스 2대 운행취리히 공항이 차량 내부에 운전자나 안전 감독자 없이 레벨 4 자율주행 전기 셔틀버스 2대의 운행을 시작했다. 필요할 경우 원격 모니터링과 개입을 활용한다. 차량은 먼저 승객 없이 운행되며, 이후 정해진 공항 내 노선에서 협력사 직원들이 이용할 수 있게 된다.2026-09-13
로봇공학 및 자동화실제 세계 작업을 수행하도록 휴머노이드 로봇을 훈련하는 일본의 데이터 공장 내부일본 나라시노시에서 35대의 휴머노이드 로봇을 활용해 물리적 인공지능의 학습 데이터를 수집하는 시설이 가동을 시작했다. 이 시설은 5개 기업으로 구성된 컨소시엄의 일환으로 원격 조종, 동작 촬영, 성공 및 실패 상태 라벨링을 활용해 공장과 다양한 산업에서 사용할 수 있는 모델을 구축하는 것을 목표로 한다.2026-09-11
로봇공학 및 자동화Maven Robotics, 1억 달러 투자와 실제 창고 로봇 배치로 잠복 모드에서 탈출Maven Robotics는 Series A 라운드에서 1억 달러를 조달한 뒤 모습을 드러내며, 고객 시설에서 최대 8대의 로봇을 하루 16시간 가동하고 가동 준비율 99% 이상을 달성하고 있다고 밝혔다. 회사는 현재 물류센터의 혼합 팔레트를 재구성하는 데 집중하고 있으며, 3세대 로봇 250대를 생산할 계획이다.2026-09-10
로봇공학 및 자동화일본 GENIAC 프로그램, 로봇 인공지능 모델에 대한 지원 확대일본 경제산업성과 NEDO의 지원을 받는 일본 GENIAC 프로그램이 로봇 기반 모델 개발과 체화된 인공지능 데이터 생태계 구축을 위한 프로젝트의 결과와 자금 지원을 발표했다. 이 이니셔티브에는 로봇 모델 분야 13개 기관과 데이터 생태계 프로젝트 9개 기관이 참여한다.2026-09-10
로봇공학 및 자동화Cerence의 긴급 차량 감지 기술, 일본 자율주행 버스 실증에 도입Cerence AI는 일본의 공공도로 운행 실증에서 자율주행 버스 플랫폼에 Cerence Emergency Vehicle Detection 기술을 사용한다고 발표했다. 이 기술은 구급차, 소방차, 경찰차의 사이렌을 감지하는 것을 목표로 하며, 시각적 인식이 어려울 수 있는 상황에서 자율주행 시스템의 판단을 지원한다.2026-09-09
로봇공학 및 자동화Panasonic, 초분광 카메라 기반 AI 광학 검사 시스템 출시Panasonic은 초분광 카메라 AG-HSV10M과 AI 이미지 검사 소프트웨어 AG-HSS10을 발표했다. 이 시스템은 단 한 장의 이미지로 검사 모델을 생성하고 정상 제품과 불량 제품을 구분할 수 있다. 일본에서는 2026년 10월 10일 출시될 예정이다.2026-09-08
로봇공학 및 자동화Uber와 Wayve, 런던에서 영국 최초의 공개 자율주행 승차 서비스 출시Uber와 Wayve가 Wayve AI Driver 시스템을 탑재한 Mustang Mach-E 차량을 이용해 런던에서 승차 서비스를 제공하기 시작했다. 필요할 경우 개입할 수 있는 면허 보유 운전자가 탑승한다. 서비스는 아직 제한적이며 완전한 자율주행 택시 운영을 의미하지 않는다. 두 회사는 초기 차량 규모도 공개하지 않았다.2026-09-04
로봇공학 및 자동화Ricoh, 인간 행동 이미지로 로봇을 가르치는 Physical AI 기술 개발Ricoh는 Latent Action Model에 기반해 이미지와 영상 데이터로 로봇에 물건을 잡고 옮기는 등의 행동을 학습시키는 기술을 개발했다고 발표했다. 이 기술은 특정 로봇 구조에 전적으로 의존하지 않는다. 회사는 물리적 조건을 기반으로 구축한 시뮬레이션 환경에서 이 기술을 테스트했으며, 데이터 수집과 모델 학습 비용을 줄이기 위해 AWS 서비스를 활용했다.2026-09-04
로봇공학 및 자동화테슬라, 인간의 감독 없이 Robotaxi 서비스로 100만 마일 주행 발표테슬라는 Robotaxi 차량이 인간의 감독을 받지 않는 자율주행 모드로 100만 마일을 주행했으며, 이는 6주 동안 62만 마일 증가한 수치라고 밝혔다. 그러나 이 숫자는 여전히 Waymo의 주행 거리와 큰 격차가 있고, 서비스는 제한된 지리적 범위 내에서 운영되며 아직 테슬라 차량 소유자가 이용할 수 있는 경험으로 전환되지 않았다.2026-09-04
로봇공학 및 자동화Tesla, Cybercab 운영 차량 보유자를 찾는 가운데 FSD 소유자는 여전히 배제Tesla는 Cybercab 차량 운영단과 Robotaxi 네트워크 관련 인프라 프로젝트에 관심을 보이는 잠재 구매자들을 모집하기 시작했지만, 회사가 과거 FSD 기능과 연계했던 수익 창출의 길을 개인 차량 소유자들에게는 아직 열지 않았다. 이 글은 완전 자율주행이 아직 해결되지 않은 상황에서 이번 조치가 차량 운영단과 외부 파트너에 의존하는 모델로의 전환을 반영할 수 있다고 본다.2026-09-03
로봇공학 및 자동화휴머노이드 로봇의 컴퓨팅과 보안: 자율주행차가 아는 것보다 복잡성이 더 큰 이유는?휴머노이드 로봇은 센서 데이터를 처리하고 동작을 제어하기 위해 중앙 집중식 컴퓨팅과 분산 컴퓨팅의 조합이 필요하지만, 사람과 직접 가까이 있다는 점은 시스템 중단부터 물리적 피해 유발에 이르기까지 해킹 위험을 높인다. Semiconductor Engineering의 분석은 컴퓨팅 아키텍처 설계, 인공지능 모델 보호, 통신 및 음성·시각적 상호작용 보안의 과제를 다룬다.2026-09-03
로봇공학 및 자동화Waymo 자율주행 차량, 샌프란시스코에서 8,300건 넘는 주차 위반 기록Waymo의 자율주행 차량은 2025년 1월부터 2026년 7월 중순까지 샌프란시스코에서 8,309건의 주차 위반을 기록했으며, 총 벌금은 957,008달러에 달했다. 이 수치는 안전사고를 직접적으로 나타내는 지표가 아니라, 운영 확대와 도로변 및 승객 승하차 구역 처리 효율성과 관련된 운영상의 과제를 보여준다.2026-09-02
로봇공학 및 자동화아스터, 알루미늄 모터 생산 개발을 위해 협력하고 «AI 오리지널 팩토리» 구상을 제시제조를 위한 인공지능 기술 전문 일본 기업 아스터가 알루미늄을 사용하는 모터 생산에 초점을 맞춘 협력을 발표했다. 이와 동시에 물리적 인공지능 기술과 운영 데이터를 생산 단계 전반에 통합하는 공장 구상을 제시했다.2026-09-02
로봇공학 및 자동화일본, ‘물리적 인공지능’ 작업을 위한 휴머노이드 로봇 훈련 시설 출범INSOL-HIGH가 휴머노이드 로봇 훈련 데이터 수집을 위한 J-HRTI 시설 운영을 시작했다. 이 시설은 최대 40대의 로봇을 수용할 수 있으며, 다양한 산업 작업과 관련한 작업자들의 상호작용을 기록한다. 이 사업은 물리적 인공지능 모델이 실제 환경에서 작업 수행 방법을 학습하는 데 도움이 되는 데이터를 제공하는 것을 목표로 한다.2026-09-02
로봇공학 및 자동화ARUM, ‘물리적 인공지능’을 기반으로 한 절삭기 제조 플랫폼 개발 시작ARUM은 TTMC Type-M 및 TTMC Type-L 플랫폼과 TTMC Brain 시스템을 통해 ‘물리적 인공지능’ 기능을 갖춘 절삭기의 공동 개발을 시작한다고 발표했다. 이 프로젝트는 2026년 10월부터 2030년 9월까지 제조 데이터 인식, 공정 설계, NC 프로그래밍 및 로봇 동작의 자동화를 목표로 한다.2026-09-01
로봇공학 및 자동화Meta, 데이터 센터 내 유지보수 업무 수행 로봇 테스트Meta는 미국 내 데이터 센터에서 서버를 재부팅하고 네트워크 케이블을 교체하며 기타 유지보수 작업을 수행할 수 있는 로봇을 테스트하고 있다. 이러한 자동화는 일부 업무에서 노동력 의존도를 낮출 수 있지만, 테스트는 여전히 실질적인 제약에 직면해 있으며 안정적이고 대규모로 작동할 수 있는 능력은 아직 입증되지 않았다.2026-08-30