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LG CNS는 최근 서울 마곡 본사 ‘퓨처로보틱스 랩(Future Robotics Lab)’에서 ‘2026 로보틱스 & 피지컬 AI 포럼’을 개최했다고 12일 밝혔다.
이번 행사에는 캐나다 토론토대와 서강대, 중앙대, 고려대 교수진 및 석·박사 학생, LG CNS 임직원 등 100여명이 참석했다. 강화학습과 로봇 보행, 머신러닝, 딥러닝 모델 최적화 등 다양한 분야의 연구자들이 최신 기술 동향과 산업 적용 방안을 공유했다.
포럼에서는 로봇의 판단과 행동을 학습시키는 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 비롯해 학습 데이터, 지능형 로봇 하드웨어, 시뮬레이션 등 피지컬 AI의 핵심 기술이 주요 의제로 다뤄졌다.
LG CNS는 20년 이상 수행한 1000건 이상의 로봇공학 기반 스마트팩토리·스마트물류 프로젝트 경험을 바탕으로 산업 현장의 피지컬 AI 도입 방향을 제시했다.
올해 선보인 로봇 학습 플랫폼 ‘피지컬웍스 포지(PhysicalWorks Forge)’와 AI 에이전트 기반 로봇 운영·관제 플랫폼 ‘피지컬웍스 바통(PhysicalWorks Baton)’도 소개했다. 로봇을 학습시키는 단계부터 실제 현장에서 여러 로봇을 운영하고 관리하는 단계까지 지원하는 플랫폼이다.
글로벌 연구진도 로봇 지능과 제어 기술에 관한 연구 성과를 발표했다. 토론토대 이치근 교수는 로봇 파운데이션 모델의 발전 과정과 실제 로봇 적용에 필요한 기술을 소개했다.
특히 서로 다른 종류의 로봇에서 수집한 데이터를 함께 활용하는 방법과 로봇이 부드럽고 연속적으로 움직이도록 하는 ‘플로우 매칭(Flow Matching)’, 여러 동작을 묶어 예측하는 ‘액션 청킹(Action Chunking)’ 기술 등을 설명했다.
로봇마다 다른 동작 특성과 명령 실행 지연시간, 충분한 학습 데이터 확보 문제 등은 해결해야 할 과제로 제시됐다. 피지컬 AI가 연구실을 넘어 실제 산업 현장에서 안정적으로 작동하려면 이러한 기술적 차이를 극복해야 한다는 취지다.
참석자들은 제조·물류 분야의 로봇 도입 사례와 안정적인 운영을 위한 과제도 논의했다. 기업과 대학이 확보해야 할 기술 역량뿐 아니라 로봇 도입 이후 사람이 담당할 역할에 대해서도 의견을 나눴다.
이준호 LG CNS 스마트물류&시티사업부장(전무)은 “이번 포럼은 로보틱스, 피지컬 AI 분야의 국내외 연구자들과 LG CNS의 기술 및 사업 경험을 공유하고, 앞으로의 산업 적용 방향을 함께 모색하는 자리였다”며 “연구 성과가 실제 산업 현장의 혁신으로 이어질 수 있도록 사업 역량을 강화해 나가겠다”고 밝혔다.
