KT가 MWC26에서 로봇·설비·IT 시스템을 하나의 지능형 생태계로 연결하는 피지컬 AI(Physical AI) 전략과 함께 로봇 플랫폼 'K RaaS'(KT Robot as a Service)를 공개한다. 초고속 네트워크와 생성형 AI, 로봇 오케스트레이션 기술을 결합해 산업 현장에서 곧바로 적용 가능한 '현장형 피지컬 AI'를 구현하겠다는 구상이다.
K RaaS는 개별 로봇 제어를 넘어 실제 운영 가능한 피지컬 AI 서비스를 구현하는 로봇 오케스트레이션 플랫폼이다. 로봇과 시설, 레거시 시스템을 통합해 서비스 전 생명주기를 인지·분석·운영하는 구조로 설계됐다. 이를 통해 현실 비즈니스 환경에서 인공지능 기반 자동화를 즉시 적용할 수 있도록 했다.
클라우드 환경에 최적화된 구조도 강점이다. 전 세계에 분산된 이기종 로봇과 설비를 실시간으로 모니터링하고 통합 운용·관리할 수 있다. 단일 로봇 자동화 수준을 넘어 서비스 흐름 단위의 전체 피지컬 AI 시스템이 유기적으로 작동하는 구조다.
플랫폼에는 다양한 역할의 에이전트가 탑재된다. 'Service Builder Agent'는 별도 개발 과정 없이 고객사가 환경에 맞는 로봇 융합 서비스를 설계·배포할 수 있도록 지원한다. 'K RaaS Agent'는 자연어 인터페이스 기반으로 미션 현황 조회와 운영 데이터 분석, 보고서 생성까지 수행한다. 기존에 수십 개 관제 화면을 확인해야 했던 관리자는 대화 한 번으로 통합 리포트를 받을 수 있다.
KT는 초고속 네트워크 인프라와 자체 생성형 AI 모델 'SOTA K', 로봇 오케스트레이션 기술을 결합해 반도체 제조공장, 물류센터, 스마트 빌딩 등 다양한 산업 현장에서 피지컬 AI 적용 레퍼런스를 확보했다고 설명했다. 회사 측은 K RaaS가 단순한 로봇 연결·관리 기술을 넘어 AI가 물리 환경을 이해하고 최적 실행을 도출하는 오케스트레이션 플랫폼이라고 강조했다.
이번 전시에서는 차세대 로봇 지능 'VLA(Vision-Language-Action) Agent'도 공개된다. VLA Agent는 시각(Vision)과 언어(Language) 정보를 통합 이해해 실제 행동(Action)으로 연결하는 구조다. 특정 로봇 유형에 종속되지 않는 범용 설계로, 휴머노이드나 이동형 로봇 등 다양한 기종에 탑재할 수 있다.
VLA Agent는 호출어(Wake Word)와 시선 인식을 기반으로 사용자의 의도를 자율 파악하고 맥락을 이해해 동작한다. 로봇이 무엇을 인식하고 어떤 추론 과정을 거쳐 행동을 실행하는지도 실시간 확인이 가능하다. 카메라 영상과 음성 데이터는 저장하지 않고 로봇 내에서 분석 후 즉시 폐기하는 온디바이스 방식으로 처리해 산업 현장에서 요구되는 보안성도 충족했다.
시연에서는 혼잡한 환경에서도 로봇이 사용자의 의도를 정확히 인식하는 과정을 선보인다. 관람객이 눈을 마주치거나 손을 흔들고 "KT 로봇"이라고 호출하면, 로봇은 호출어와 시선을 동시에 인식해 반응한다. "창가 자리로 안내해줘"라는 요청에는 인원수와 잔여 좌석 조건을 종합 판단해 최적 위치를 계산한 뒤 자율 이동한다. 이동 중에는 라이다(LiDAR) 센서와 깊이 카메라로 주변을 실시간 스캔해 사람과 장애물을 자동 회피한다.
정보가 부족할 경우 로봇이 먼저 되묻는 상호작용도 구현했다. "자리 안내해줘"라는 요청에는 "몇 분이신가요?"라고 추가 질문을 던진다. 흰 셔츠를 입은 고객에게는 "앞치마를 드릴까요"라고 제안하는 등 상황을 이해하는 서비스형 지능을 갖췄다는 설명이다. KT는 VLA 기반 피지컬 AI가 호텔, 리테일, 의료 등 다양한 산업으로 확장 가능하다고 밝혔다.
사람의 개입 없이 현장에서 완결되는 로봇 간 자율 협업도 구현했다. 'Edge R2R(Robot-to-Robot) Agent'는 △이기종 로봇 통합 서비스 △현장 내 모든 에이전트 및 레거시 시스템 오케스트레이션 △플랫폼과 실시간 연계를 통한 임무 수행 등 세 가지 핵심 역할을 수행한다.
스마트 자동차 공장 시나리오에서는 휴머노이드 로봇 'Hugo'가 VLA 기반으로 부품 이상 여부를 검수한 뒤 물품 이송 필요성을 판단한다. 이어 작업 라인을 요청하면 플랫폼이 즉시 창고관리시스템(WMS)을 호출해 가용 라인을 확인하고, 모바일 로봇 'Mobi'에 이송 임무를 배정한다. 로봇 간 직접 협업(R2R)과 에이전트 간 통신(A2A)을 통해 중앙 통제나 사람 개입 없이 작업이 완료되는 구조다. KT는 이를 통해 피지컬 AI의 완성은 개별 로봇 성능이 아니라 플랫폼 기반 에이전트 오케스트레이션 역량에 달려 있음을 강조했다.
'K RaaS Order/Delivery Agent'도 선보인다. 사용자가 모바일 앱 채팅으로 메뉴를 주문하면 Order Agent가 의도를 분석해 플랫폼에 배송을 요청한다. 플랫폼은 적합한 로봇을 배정하고, 로봇은 엘리베이터·보안게이트 등 설비와 연동해 자율 이동한다. 고객은 실시간 위치와 주문 상태를 확인할 수 있다. 플랫폼, Edge, VLA, 로봇이 하나의 생태계처럼 작동해 디지털 주문이 물리적 배송으로 완결되는 구조다.
오승필 KT 기술혁신부문장(부사장)은 "K RaaS는 현장에서 생성되는 데이터를 신경망 기반으로 학습하고, 이를 서비스 품질 개선과 운영 최적화에 반영하는 구조를 갖췄다"며 "학습과 실행이 반복될수록 성능이 향상되는 선순환형 피지컬 AI 체계를 통해 제조·물류·빌딩 등 산업 전반으로 확장하겠다"고 말했다.
박성대 기자 / 경제를 읽는 맑은 창 - 비즈니스플러스
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