[Tech & Now] 에브리봇, 中 PIA오토메이션과 휴머노이드 협력 논의 등

◆에브리봇, 中 PIA오토메이션과 휴머노이드 협력 논의

PIA automation. [출처=에브리봇]

피지컬 AI 로봇 전문기업 에브리봇이 글로벌 휴머노이드 하드웨어 공급망 확보에 본격적으로 나선다.

에브리봇은 중국 닝보에 위치한 산업자동화 및 휴머노이드 로봇 상장사 PIA오토메이션 본사를 방문해 사업협력 방안을 논의했다고 24일 밝혔다.

양사는 휴머노이드 로봇 하드웨어 공급과 기술 융합, 국내 산업현장 적용 방안 등을 협의했다. 이번 방문은 에브리봇이 국내 제조업과 서비스 현장에서 추진해온 휴머노이드 실증 단계를 지나, 실제 사업화를 위한 공급망 구축에 진입했다는 데 의미가 있다.

최근 미국의 로봇 규제 강화가 이번 협력 논의의 주요 배경으로 꼽힌다. 미 연방통신위원회(FCC)는 지난달 28일 휴머노이드 로봇 등 이동형 로봇을 국가안보 위협 장비 목록인 '커버드 리스트'에 올렸다. 이에 따라 FCC가 '첨단 로봇 장치'로 규정한 제품은 미국 내 수입과 판매에 필요한 신규 인증을 받을 수 없다.

반면 에브리봇은 제품을 국내에서 생산하고 미국 판매를 위한 FCC 등록을 이미 마친 상태다.

하드웨어를 중국에서 조달하더라도 로봇 구동에 필요한 소프트웨어와 자율주행, 비전 기술은 전량 자체 보유하고 있어 기술적 의존도가 낮다.

이를 바탕으로 다수의 중국 우량 로봇기업으로부터 협력 제안을 받고 있으며, 특정 업체에 종속되지 않고 다양한 사양의 하드웨어를 조달하는 복수 공급처 확보가 가능해졌다는 것이 회사 측 설명이다.

앞서 에브리봇은 올해 3월 피지컬AI 연구소를 출범한 이후 다방면에서 로봇 도입을 추진해왔다.

제조 분야에서는 삼엠텍, FPA, 선진뷰티사이언스 등과 협력해 스마트팩토리 제조공정 자동화 및 무인화를 공동 진행하고 있다.

서비스 영역에서는 삼성노블라이프 R&D센터와 KB골든라이프케어에 로봇을 배치해 운용 시험을 병행 중이다.

에브리봇 파트너사인 PIA오토메이션은 수십 년간 글로벌 제조기업에 산업자동화 시스템을 공급해온 곳으로, 최근 중국 애지봇(AGIBOT)과 공동으로 휴머노이드 제조법인을 설립해 종합적인 생산체계를 구축했다.

에브리봇은 이번 협의를 시작으로 글로벌 제조기업들과 협력을 확대해 '글로벌 하드웨어 공급망 확보 → 에브리봇 핵심기술 융합 → 국내 산업환경 맞춤형 개발 → 현장 실증 → 사업화'로 이어지는 피지컬 AI 사업 밸류체인을 단계적으로 구축할 계획이다.

◆피씨엔, 산업부 '제조 암묵지 AI 모델 개발사업' 수주…반도체 테스트 적용

제조 암묵지 기반 AI 모델 개발사업. [출처=피씨엔]

AI 플랫폼 전문기업 피씨엔(PCN)은 산업통상자원부가 주관하는 2026년도 '제조 암묵지 기반 AI 모델 개발사업'의 전자(반도체) 분야 신규 지원과제를 수주했다고 24일 밝혔다.

이번 과제에서 피씨엔은 AI 학습용 데이터 통합 플랫폼과 지식검색, 리포트 시스템 개발을 담당한다.

해당 사업은 제조 현장 숙련기술자들이 오랜 경험을 통해 체득한 노하우인 '암묵지'를 AI 학습 데이터로 전환해 제조업의 인공지능 전환(AX)을 앞당기기 위해 추진된다.

산업부는 숙련공의 고령화와 청년 인력 유입 감소로 인한 암묵지 단절을 방지하고자 추가경정예산 480억원을 투입해 30개 공정의 데이터셋 구축과 AI 모델 개발을 지원하고 있다.

피씨엔이 수주한 과제는 반도체 양산 테스트 공정을 대상으로 한다.

시스템반도체는 다품종 소량 생산 특성상 테스트 조건과 판정 기준이 제각각이어서 표준화와 자동화가 어렵고, 불량 패턴 원인 분석과 후속 조치를 고숙련 엔지니어의 직관에 크게 의존해 왔다.

이에 피씨엔은 판단 과정을 데이터로 구조화하고 테스트 결과의 무결성 판단, 이상징후 해석, 원인 추정, 처리지침 제시 등을 지원하는 AI 에이전트를 9개월 내에 개발해 실증할 계획이다.

대법원, 정부24 등 대형 공공 플랫폼 구축 경험과 22건의 관련 특허, 자체 개발 AI 에이전트 '오즈AI(OzAI)', 데이터 관리 솔루션 '오아시스(OASIS)' 시리즈 등의 기술력을 바탕으로 지식검색 환경 및 대시보드 시스템 등을 구현한다.

이번 시스템이 실증될 경우 데이터 정제와 리포트 작성 등 반복 업무가 자동화돼 인력 운용 효율성이 크게 향상될 것으로 예상된다.

기존 장비와 오픈소스 도구를 활용해 개발 비용을 줄이면서도, 명장과 고숙련자는 단순 반복 업무 대신 최종 기준 판단과 검수에 집중할 수 있는 환경이 조성된다.

아울러 AI가 제시하는 근거와 유사 사례 검토를 통해 검수 정확도 역시 개선될 전망이다.

피씨엔 송광헌 대표이사는 "반도체 양산 테스트 현장의 품질 판단은 오랜 경험을 가진 명장의 감각에 의존해 온 대표적인 영역"이라며 "이번 과제를 통해 명장의 판단 기준을 데이터 자산으로 전환하고, 이를 조직 전체가 활용할 수 있는 AI 판단지원 체계로 발전시켜 반도체 제조 현장의 품질 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 말했다.