제조 피지컬 AI가 연구실의 알고리즘에서 실제 공장을 움직이는 기술로 이동하기 위한 산학 협력체계가 구축된다.
다임리서치는 스카이인텔리전스, KAIST 제조 피지컬 AI 연구소와 제조 피지컬 AI 기술 협력 및 산업 생태계 확산을 위한 3자 업무협약을 지난 21일 체결했다고 밝혔다.
세 기관은 공동 연구와 사업 발굴, 제조현장 실증뿐 아니라 전문인력 양성, 기술교류, 산업 생태계 확대와 공동 시장 개발까지 협력 범위를 넓힐 계획이다.
이번 협력에서 주목되는 부분은 세 기관이 동일한 기술을 개발하는 것이 아니라 KAIST의 제조 AI·로보틱스 연구, 스카이인텔리전스의 합성데이터, 다임리서치의 디지털트윈·로봇 오케스트레이션 및 현장 적용 역량을 서로 다른 계층에서 연결한다는 점이다.
AI · Robotics · Manufacturing Research
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Sky Intelligence
Synthetic Data · AI Validation
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DAIM Research
Digital Twin · Robot Orchestration · Factory Deployment
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Autonomous Manufacturing
연구·데이터·현장 실행력을 하나의 제조 AI 체계로
KAIST 제조 피지컬 AI 연구소는 AI와 로보틱스, 제조 시스템 분야의 연구 역량을 기반으로 제조 피지컬 AI 선행 연구와 핵심기술 개발을 수행해왔다.
스카이인텔리전스는 합성데이터 기술을 중심으로 제조 피지컬 AI 영역을 공략하고 있다. 회사 측에 따르면 ABB 로보틱스와 공동 기술검증(PoC)을 진행했으며 전략적 협력 프레임워크도 체결했다.
다임리서치는 제조·물류현장에서 이기종 로봇과 설비를 연결하고 공장 전체의 흐름을 최적화하는 로봇 통합관제·오케스트레이션 기술과 디지털트윈 기반 시뮬레이션을 개발해왔다.
세 기관의 역할을 연결하면 연구단계에서 개발된 기술을 합성데이터와 시뮬레이션 환경에서 검증하고 다시 실제 제조현장의 로봇과 설비에 적용하는 구조를 만들 수 있다.
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Digital Twin Simulation → Robot Orchestration
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Factory Validation → Autonomous Manufacturing
설비부터 군집로봇까지 실제 제조현장에서 검증
세 기관은 우선 제조 피지컬 AI 분야 공동 사업과 기술 연계를 추진한다.
설비와 물류 시스템, 개별 로봇부터 여러 로봇의 군집 운영까지 아우르는 공동 연구·사업을 발굴하고 실제 제조환경에서 적용 가능성을 확인하는 실증 과제도 함께 추진할 예정이다.
이 과정에서 중요한 것은 개별 AI 모델이나 단일 로봇의 성능을 높이는 데 그치지 않는다는 점이다.
제조현장에서는 서로 다른 제조설비와 AMR·AGV·산업용 로봇, 물류시스템과 생산 스케줄이 동시에 움직인다. 따라서 자율제조를 구현하려면 개별 장비가 아니라 공장 전체의 흐름을 하나의 지능형 시스템으로 연결하고 최적화하는 기술이 필요하다.
수백~수천 대 로봇을 공장 전체 기준으로 최적화
다임리서치 소개자료에 따르면 핵심기술 가운데 하나는 개별 로봇 제어가 아니라 여러 로봇을 공장 전체 생산성과 흐름을 기준으로 통합 운영하는 군집로봇 통제 기술이다.
반도체·2차전지처럼 수백~수천 대의 로봇이 동시에 이동할 수 있는 제조환경에서 경로와 작업할당, 스케줄을 함께 계산해 충돌·지연·병목을 줄이는 것이 목표다.
이 과정에서 디지털트윈 시뮬레이션을 이용해 실제 공장을 변경하기 전 다양한 운영 시나리오를 시험하고 최적화하는 접근을 활용한다.
피지컬 AI 인재 양성과 산업 생태계로 협력 확대
이번 협력은 기술 공동개발에서 끝나지 않는다.
세 기관은 피지컬 AI, 디지털트윈, 합성데이터, 로봇과 자율제조 분야 전문인력 양성을 위해 기업과 산업 관계자를 대상으로 교육·세미나·기술교류·실증 연계 프로그램을 공동으로 기획하고 운영할 예정이다.
또 국내외 컨퍼런스와 포럼, 기술 데모, 제조현장 투어와 비즈니스 매칭 등을 통해 산학·산업 네트워크를 연결한다는 계획이다.
이를 통해 개별 연구과제를 넘어 공동 연구와 실증, 사업화와 신규 고객 발굴이 반복되는 제조 피지컬 AI 생태계를 구축한다는 구상이다.
이재철 스카이인텔리전스 대표
세 기관이 각기 축적해온 연구와 기술, 제조현장 경험을 연결해 공동 연구·사업과 실증과제를 발굴하고 제조 피지컬 AI 생태계를 확대하겠다는 계획을 밝혔다.
황일회 다임리서치 CTO
제조 피지컬 AI가 산업적 가치를 만들기 위해서는 개별 AI나 로봇의 성능을 넘어 여러 로봇과 설비·시스템을 하나의 흐름으로 연결해야 한다고 강조했다.
장영재 KAIST 제조 피지컬 AI 연구소장
피지컬 AI는 연구실 기술만으로 완성되는 것이 아니라 실제 제조현장의 복잡한 문제와 만나 검증돼야 한다며 연구성과를 실증과 산업 확산으로 연결하겠다는 방향을 제시했다.
제조 피지컬 AI의 승부처는 ‘모델’보다 연구와 공장 사이의 폐쇄루프다
제조 분야에서 피지컬 AI를 구현하려면 좋은 AI 모델이나 로봇 한 대만으로는 부족하다.
AI가 제조환경을 이해할 수 있는 데이터가 필요하고, 실제 공장을 중단하지 않고 여러 상황을 실험할 수 있는 디지털트윈이 필요하며, 마지막에는 서로 다른 로봇과 설비가 하나의 생산목표에 따라 움직여야 한다.
이 관점에서 이번 협력의 의미는 KAIST의 연구능력, 스카이인텔리전스의 합성데이터, 다임리서치의 디지털트윈과 현장 오케스트레이션 역량을 하나의 기술 흐름으로 연결하려는 데 있다.
특히 합성데이터와 디지털트윈은 현실 제조환경에서 발생하기 어렵거나 위험한 상황까지 가상환경에서 반복 학습·검증할 수 있도록 하고, 실제 운영데이터가 다시 모델과 시뮬레이션 개선에 활용되는 구조를 만들 수 있다.
다만 MOU 자체가 자율제조 성과를 의미하는 것은 아니다. 앞으로 확인해야 할 핵심은 공동 실증 프로젝트가 실제로 몇 건 만들어지는지, 현장에서 생산성·가동률·물류효율·로봇 운영비용이 얼마나 개선되는지, 그리고 하나의 공장에서 검증된 기술이 다른 제조현장에도 반복 적용될 수 있는지다.
실제 제조현장 PoC — 공동 연구가 실제 공장 실증으로 얼마나 빠르게 연결되는가.
Multi-Robot Orchestration — 이기종 로봇과 설비를 통합해 공장 전체 흐름을 최적화할 수 있는가.
Synthetic-to-Real — 합성데이터와 디지털트윈에서 학습·검증한 결과가 실제 현장에서도 동일하게 작동하는가.
Repeatability — 반도체·배터리·물류 등 서로 다른 제조현장으로 기술을 반복 확장할 수 있는가.
다임리서치, 스카이인텔리전스, KAIST 제조 피지컬 AI 연구소는 2026년 9월 제조 피지컬 AI 기술 협력 및 산업 생태계 확산을 위한 3자 업무협약을 체결했다. 세 기관은 제조 AI·로보틱스 연구, 합성데이터, 디지털트윈 및 로봇 오케스트레이션 역량을 결합해 설비·물류·개별 로봇·군집로봇 운영을 대상으로 공동 연구와 제조현장 실증과제를 추진할 계획이다. 또한 피지컬 AI·디지털트윈·합성데이터·로봇·자율제조 분야의 전문인력 양성과 공동 시장 개발, 국내외 기술교류 및 비즈니스 매칭도 추진한다. 다임리서치는 제조·물류 자동화 현장을 위한 피지컬 AI 및 디지털트윈 기반 소프트웨어와 군집로봇 통합 운영 기술을 개발하고 있다.
다임리서치 — KAIST 제조 피지컬 AI 연구소·스카이인텔리전스·다임리서치 3자 제조 피지컬 AI 기술협력 MOU 관련 발표자료.
※ 공동 연구·실증·인재양성·시장개발 계획과 각 기관의 기술역량은 발표자료를 기준으로 작성했다. ABB 로보틱스와의 PoC 및 협력, 다임리서치의 고객·현장 레퍼런스 등은 각 기업 발표 기준이다. 업무협약 체결은 실제 공동제품 출시나 상용화 성과와 구분된다. K-VALLEY VIEW는 발표 내용을 바탕으로 한 K스타트업밸리의 분석이다.
