회사 측에 따르면 이번 데이터는 실제 산업 현장에서 휴머노이드를 운영하며 축적됐다. 작업 수행 데이터와 이동 경로 데이터, 배터리 충·방전 데이터, 장애 대응 및 복구 데이터 등을 포함한다. 세부적으로는 ▲작업 수행 데이터 21만432건 ▲이동 경로 데이터 21만432건 ▲배터리 충·방전 데이터 1만4352건 ▲장애·복구 데이터 2187건 등이다. 회사는 확보된 데이터를 기반으로 작업 예측 알고리즘, 자율 이동 경로 최적화, 에너지 효율 개선, 장애 대응 자동화 등 휴머노이드 운영 인공지능(AI) 기술 고도화를 추진하고 있다.
최근 글로벌 AI 산업은 생성형 AI를 넘어 실제 물리 환경에서 스스로 판단하고 행동하는 피지컬AI(Physical AI) 시대로 빠르게 전환되고 있다. 특히 피지컬AI 시장에서는 실제 산업 현장에서 반복적으로 축적되는 운영 데이터가 핵심 경쟁력으로 평가받는다. 동일한 하드웨어를 사용하더라도 어떤 데이터를 얼마나 확보하고 학습시키느냐에 따라 작업 정확도와 생산성, 자율성 수준이 크게 달라지기 때문이다.
아이엘은 현재 제조 현장을 중심으로 휴머노이드 운영 범위를 지속 확대하고 있으며 연내 누적 데이터 규모를 500만건 이상으로 확대할 계획이다. 회사는 축적된 데이터를 기반으로 산업 현장에 최적화된 휴머노이드 운영 AI와 자동화 플랫폼 구축에 속도를 내고 있다.
아이엘 관계자는 "피지컬AI 시대에는 로봇 하드웨어 자체보다 실제 산업 현장에서 축적되는 데이터가 장기 경쟁력을 결정하는 핵심 자산"이라며 "현재 확보된 데이터를 기반으로 휴머노이드 운영 AI를 지속 고도화하고 있으며, 연내 데이터 규모를 500만건 이상으로 확대해 산업 현장 중심의 피지컬AI 플랫폼 경쟁력을 확보해나갈 계획"이라고 말했다.
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