LG CNS, 글로벌 로봇 석학들과 피지컬 AI 산업 적용 해법 모색

■ 마곡 본사 ‘퓨처로보틱스 랩’서 ‘2026 로보틱스 & 피지컬 AI 포럼’ 개최
■ 토론토대, 서강대, 중앙대, 고려대 교수진 및 석·박사 학생 등 로봇, AI 전문가 100여 명 참석…로봇 학습, 제어 기술 및 산업 현장 적용 방안 논의

LG CNS(064400, 대표 현신균)가 국내외 로봇 석학들과 함께 피지컬 AI의 산업 적용과 미래 발전 방향을 논의했다.

LG CNS는 최근 마곡 본사 ‘퓨처로보틱스 랩(Future Robotics Lab)’에서 ‘2026 로보틱스 & 피지컬 AI 포럼’을 개최했다. 행사에는 토론토대학교, 서강대학교, 중앙대학교, 고려대학교의 교수진 및 석·박사 학생과 LG CNS 임직원 등 100여 명이 참석했다. 강화학습, 로봇 보행 및 지능형 메커니즘, 동적·확률적 최적화, 머신러닝, 딥러닝 모델 최적화 등 로보틱스와 AI를 아우르는 분야를 연구하는 교수들과 LG CNS 로봇 전문가들이 피지컬 AI 기술 동향과 산업 현장 적용 방안에 대한 의견을 나누며 산학 간 교류를 이어갔다.

이번 포럼에서는 로봇 파운데이션 모델(RFM), 데이터, 지능형 로봇 하드웨어, 시뮬레이션 등 피지컬 AI 핵심 기술의 연구·실증 현황을 공유하고, 실제 산업 현장에 적용하기 위한 기술적 과제와 발전 방향을 논의했다.

LG CNS는 20년 이상 수행한 1,000건 이상의 로봇공학 기반 스마트팩토리·스마트물류 프로젝트 경험을 바탕으로 피지컬 AI의 산업 적용 방향을 제시했다. 또한 올해 론칭한 로봇 학습 플랫폼 ‘피지컬웍스 포지(PhysicalWorks Forge)’와 에이전틱AI 기반 로봇 운영·관제 플랫폼 ‘피지컬웍스 바통(PhysicalWorks Baton)’을 소개했다.

글로벌 연구진은 로봇의 지능과 제어 기술을 중심으로 최신 연구 성과를 공유했다. 토론토대학교 이치근 교수는 로봇 파운데이션 모델의 발전 과정과 이를 실제 로봇에 적용하기 위한 주요 기술을 소개했다. 서로 다른 로봇의 데이터를 함께 활용하는 방법과 로봇이 부드럽고 연속적으로 움직이도록 하는 플로우 매칭(Flow Matching), 액션 청킹(Action Chunking) 기술 등을 설명하고, 로봇마다 다른 움직임과 지연시간, 데이터 확보 문제를 향후 과제로 짚었다.

참석자들은 최근 피지컬 AI 기술 발전 동향과 물류·제조 등 산업 현장 적용 사례를 비롯해 로봇의 안정적 도입을 위한 기술적·운영적 과제, 기업과 대학이 확보해야 할 역량, 로봇 시대의 사람의 역할 등을 주제로 의견을 나눴다.

LG CNS 스마트물류&시티사업부장 이준호 전무는 “이번 포럼은 로보틱스, 피지컬 AI 분야의 국내외 연구자들과 LG CNS의 기술 및 사업 경험을 공유하고, 앞으로의 산업 적용 방향을 함께 모색하는 자리였다”며 “앞으로도 학계와의 지속적인 교류를 통해 기술 경쟁력을 강화하고, 연구 성과가 실제 산업 현장의 혁신으로 이어질 수 있도록 사업 역량을 강화해 나가겠다”고 말했다. (끝)

[사진1] LG CNS가 개최한 '2026 로보틱스 & 피지컬 AI 포럼' 현장에서
토론토대학교, 서강대학교, 중앙대학교 교수진들이 기념사진을 촬영하고 있는 모습

[사진2] LG CNS가 본사 '퓨처로보틱스 랩'에서 ‘2026 로보틱스 & 피지컬 AI 포럼’을 개최함.
글로벌 로봇 석학, LG CNS 로봇 전문가들이 피지컬AI 기술 동향과 산업현장 적용방안을 나누는 모습

FAQ

A. 강화학습, 로봇 보행 및 지능형 메커니즘, 동적·확률적 최적화, 머신러닝, 딥러닝 모델 최적화 등 로보틱스와 AI를 아우르는 분야를 연구하는 교수들과 LG CNS 로봇 전문가들이 피지컬 AI 기술 동향과 산업 현장 적용 방안에 대한 의견을 나누며 산학 간 교류를 이어갔습니다. 로봇 파운데이션 모델(RFM), 데이터, 지능형 로봇 하드웨어, 시뮬레이션 등 피지컬 AI 핵심 기술의 연구·실증 현황을 공유하고, 실제 산업 현장에 적용하기 위한 기술적 과제와 발전 방향을 논의했습니다.
A. LG CNS는 20년간 1,000건 이상의 로봇공학 기반 스마트팩토리·스마트물류 프로젝트를 수행해 왔습니다. LG CNS는 산업 특화 RFM, 로봇 학습 플랫폼 PhysicalWorks Forge, 로봇 운영 플랫폼 PhysicalWorks Baton, 산업별 로봇 솔루션 PhysicalWorks Vertical Solutions를 통해 로봇 학습부터 운영, 산업 현장 적용까지 아우르는 RX 체계를 제공합니다. 이를 통해 단순 자동화를 넘어 인간과 로봇이 협업하는 피지컬 AI 기반의 로봇 전환을 지원합니다.
A. PhysicalWorks Forge는 로봇 도입 과정에서 발생하는 학습 데이터 부족과 복잡한 학습과 검증 과정을 해결하도록 데이터 수집부터 RFM 학습, 검증, 현장 적용 준비까지 통합 지원합니다. 이를 통해 로봇의 현장 적용 속도와 운영 효율을 높일 수 있습니다. PhysicalWorks Baton은 여러 제조사와 형태의 로봇을 하나의 운영 체계에서 통합 관리하여 작업 할당, 상태 모니터링, 설비 연계, 예외 대응과 AI 기반 운영 최적화를 지원하는 로봇 운영 및 관제 플랫폼입니다. Baton을 통해 로봇별로 분리된 운영 화면과 수작업 조율 부담을 줄이고, 로봇을 실제 현장 업무 흐름 안에서 통합적으로 운영할 수 있습니다.