LG CNS는 7일 서울 마곡 LG사이언스파크에서 열린 ‘RX 미디어데이’에서 피지컬AI와 RX 사업의 핵심을 기존 자동화와 다른 ‘지능화·자율화’로 설명했다. 기존 스마트물류·스마트팩토리 자동화가 미리 정해진 작업을 반복 수행하는 방식이었다면, 피지컬AI는 로봇이 상황을 인식하고 판단해 자율적으로 작업을 수행하는 것이 차이라는 설명이다.
LG CNS는 피지컬AI가 기존 자동화로는 대응하기 어려웠던 영역까지 로봇 적용 범위를 넓힐 수 있을 것으로 보고 있다. 다만 실제 제조 현장 적용은 아직 초기 단계다. 회사 측은 제조 현장에서 개념검증(PoC)은 활발하게 진행되고 있지만 실제 도입이 늦어지는 가장 큰 이유로 ‘양질의 현장 데이터 확보’를 꼽았다. 로봇을 현장에 투입하려면 실제 작업 데이터를 빠르게 수집하고, 이를 바탕으로 로봇을 학습·훈련시켜야 한다는 것이다.
LG CNS '피지컬웍스 포지'로 학습 마친 이족보행, 사족보행, 휠 타입, 자율주행로봇(AMR) 등 4종 로봇이 '피지컬웍스 바통'을 기반으로 물류 현장에서 자율협업하며 작업을 수행하는 모습 (사진=신영빈 기자)
경쟁력으로는 생산·물류 현장에 대한 이해와 기존 시스템 연계 경험을 내세웠다. 로봇이 실제 현장에서 일하려면 제조실행시스템(MES), 창고관리시스템(WMS), 창고제어시스템(WCS), 전사적자원관리(ERP) 등 기존 업무 시스템과 연결돼야 한다. LG CNS는 그동안 쌓아온 생산·물류 IT 구축 경험이 RX 사업에서도 강점이 될 것으로 보고 있다.
사업화 성과는 약 2년 뒤부터 가시화될 것으로 봤다. 우선 물류와 제조 현장에 적용하고, 이를 기반으로 산업 특화 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 축적해 확산하겠다는 구상이다.
현재 피지컬웍스 포지는 전자, 전지, 물류, 조선 등 분야에서 PoC를 진행 중이다. 회사 측은 약 10건은 실제 진행 중이고, 약 10건은 협의 중이라고 설명했다. 다만 아직 PoC 단계를 넘어 실제 생산 현장에 로봇이 투입돼 업무를 수행하는 사례를 공개하기에는 시간이 더 필요하다는 입장이다.
피지컬웍스 바통은 일부 실증 사례를 확보했다. 지난해 12월 부산 스마트시티에 파일럿 버전이 적용됐고, 바리스타·청소·순찰·짐 운반 등 4종 로봇 관제에 활용됐다. LG CNS는 이 같은 실증 경험을 바탕으로 국내 현장에서 먼저 검증한 뒤 해외 공장으로 적용 범위를 넓힐 계획이다. 현재 PoC는 국내 기업 중심으로 진행 중이며, 향후 LG그룹 해외 공장 등으로 확대하는 방안도 검토하고 있다.
글로벌 파트너십과 투자도 병행한다. LG CNS는 지난해 RFM 전문기업 스킬드AI에 투자했고, 올해는 미국 로봇 하드웨어 기업 덱스메이트에도 투자했다. 추가 투자 논의도 진행 중이며, 회사 측은 약 한 달 이내 관련 결과를 발표할 수 있을 것으로 봤다. 제조 분야 피지컬AI 역량 강화를 위한 인수합병(M&A)도 계속 검토 중이다.
엔비디아 아이작 등 기존 로봇 플랫폼과의 관계에 대해서는 경쟁보다 협업에 무게를 뒀다. LG CNS는 피지컬웍스를 데이터 획득, 학습, RFM 배포, 현장 운영·관제까지 포함하는 엔드투엔드 플랫폼으로 설명했다. 엔비디아 아이작 등이 주로 시뮬레이션 기반 학습 데이터 생성이나 로봇 학습에 초점을 맞춘다면, 피지컬웍스는 외부 플랫폼에서 확보한 데이터를 가져와 학습·배포·운영까지 연결하는 구조라는 것이다.
자체 RFM 개발에는 신중한 입장을 보였다. LG CNS 리서치센터에서 자체 RFM 관련 연구는 진행 중이지만, 당장 상용 RFM을 만들어 시장에 내놓겠다는 의사결정은 아직 없다고 밝혔다. 현재는 외부 RFM을 고객 현장에 맞게 포스트 트레이닝하기 위한 역량 확보에 가깝다는 설명이다.
데이터 보안 우려에 대해서는 고객 전용 환경을 활용하는 방식으로 대응하겠다고 밝혔다. VLM·VLA 등 로봇 모델은 온프레미스 환경에서 활용되는 경우가 많고, 포스트트레이닝도 고객 전용 공간에서 고객 데이터를 활용하는 방식으로 진행해 데이터 보호가 가능하다는 입장이다.
LG CNS의 RX 전략은 로봇 완제품 판매보다 로봇을 현장에 맞게 학습시키고 운영하는 플랫폼 사업에 가깝다. 로봇을 얼마나 잘 만드느냐보다, 현장 데이터를 얼마나 빠르게 확보하고 기존 생산·물류 시스템과 연결해 실제 업무 성과로 이어지게 하느냐가 사업화의 관건이 될 전망이다.
현신균 LG CNS CEO 사장이 7일 LG CNS RX 미디어데이에서 환영사를 하고 있다. (사진=LG CNS)
다음은 LG CNS 현신균 대표이사 사장, 이준호 스마트물류&시티사업부장 전무, 박상엽 CTO 상무, 홍진헌 전략담당 상무와의 일문일답
-기존 스마트물류·스마트팩토리 자동화와 RX 사업의 차이는 무엇인가
△기존 자동화가 미리 정해진 작업을 반복 수행하는 방식이었다면, 피지컬AI는 로봇이 상황을 인식하고 판단해 작업을 자율적으로 수행하는 것이 차이다. 자동화에서 지능화·자율화로 전환되는 흐름이며, 기존에 자동화하기 어려웠던 영역까지 적용 범위를 넓히는 것이 핵심이다.
-제조 현장에서 PoC는 많지만 실제 도입이 늦어지는 이유는
△가장 큰 장벽은 양질의 현장 데이터 확보다. 로봇을 실제 현장에 투입하려면 현장 데이터를 빠르게 수집하고, 이를 기반으로 로봇을 학습·훈련시켜야 한다. 이 문제가 해결되면 현장 적용 속도도 빨라질 것으로 보고 있다.
-LG CNS가 RX 시장에서 내세우는 경쟁력은 무엇인가
△LG CNS는 로봇 하드웨어를 직접 만들지는 않는다. 대신 현장에 적합한 로봇을 소싱하고, 현장 데이터와 업무 매뉴얼을 학습시켜 일할 수 있는 상태로 만든 뒤, 상위 IT 시스템과 연계해 운영·관제하는 역할을 맡겠다는 전략이다. 경쟁력은 생산·물류 현장에 대한 이해, 현장 데이터 확보 역량, MES·WMS·WCS·ERP 등 기존 시스템과의 연계 경험이다.
-피지컬웍스 관련 비즈니스 성과는 언제쯤 가시화될 것으로 보나
△우선 물류와 제조 현장에 적용하고, 이를 기반으로 산업 특화 RFM을 축적해 확산할 계획이다. 성과가 가시화되는 데 약 2년 정도가 걸릴 것이다.
-해외 공장이나 글로벌 파트너사 적용 계획은 어떻게 되나
△현재 PoC는 국내 기업 중심으로 진행 중이다. 다만 미국 로봇·AI 기업 투자와 중국 기업과의 협력도 병행한다. 국내에서 PoC를 성공적으로 검증한 뒤, LG그룹 해외 공장 등으로 점차 확대할 것이다.
-피지컬웍스 포지와 바통의 실제 도입 사례가 있나
△포지는 전자, 전지, 물류, 조선 등 분야에서 PoC를 진행 중이다. 정확히는 약 10건은 진행 중, 약 10건은 협의 중이다. 다만 아직 PoC를 넘어 실제 생산 현장에 로봇이 투입돼 업무를 수행하는 사례를 공개하기에는 시간이 필요하다. 바통은 지난해 12월 부산 스마트시티에 파일럿 버전이 적용됐고, 바리스타·청소·순찰·짐 운반 등 4종 로봇 관제에 활용됐다.
-올해 추가 투자나 M&A 계획이 있나
△LG CNS는 2025년 RFM 전문 기업 스킬드AI에 투자했고, 2026년 미국 하드웨어 기업 덱스메이트에도 투자했다. 현재 추가 투자 논의도 진행 중이며, 약 한 달 이내 결과를 발표할 수 있을 것이다. M&A는 제조 분야 피지컬AI 역량 강화를 위해 계속 검토 중이다.
-엔비디아 아이작 등 기존 로봇 플랫폼과 피지컬웍스의 차별점은 무엇인가
△피지컬웍스는 엔드투엔드 플랫폼이다. 엔비디아 아이작 등은 주로 시뮬레이션 기반 학습 데이터 생성이나 로봇 학습에 초점이 있는 반면, 피지컬웍스는 데이터 획득, 학습, RFM 배포, 현장 운영·관제까지 포함한다. 기존 플랫폼과 경쟁하기보다 협업해 데이터를 가져오고, 이를 학습·배포·운영까지 연결하는 구조다.
-RFM 개발 과정에서 데이터 유출이나 공급 리스크는 어떻게 대응하나
△VLM/VLA 등 로봇 모델은 온프레미스 환경에서 활용되는 경우가 많고, 포스트 트레이닝도 고객 전용 공간에서 고객 데이터를 활용하는 방식으로 진행한다. 데이터 보호는 충분히 가능하다.
- LG CNS가 자체 RFM을 개발할 계획이 있나
△LG CNS 리서치센터에서 자체 RFM 관련 연구는 진행 중이다. 다만 당장 상용 RFM을 만들어 시장에 내놓겠다는 의사결정은 아직 없다. 현재는 외부 RFM을 잘 포스트 트레이닝하기 위한 역량 확보 차원에 가깝다.
