요약:
구글 모기업 알파벳이 소유한 지능형 로봇 소프트웨어 기업 인트린직(Intrinsic)은 현지 시간으로 9월 22일 산업용 로봇 플랫폼의 핵심 구성요소를 오픈소스화하고 기본 소프트웨어 플랫폼인 인트린직 코어(Intrinsic Core)를 출시한다고 밝혔다. 이 프로젝트는 캐나다 토론토에서 열린 ROSCon 2026 컨퍼런스에서 더 느슨한 Apache 2.0 오픈 소스 라이선스를 사용하여 공식적으로 발표되었습니다. 목표는 더 많은 로봇 개발자가 사전 구성된 기본 소프트웨어를 직접 사용하여 지능형 로봇과 '물리적 AI'의 개발을 가속화할 수 있도록 하는 것입니다.
Intrinsic은 2021년에 설립되었으며 올해 2월 Google의 비즈니스 시스템에 통합되어 물리적 AI 개발 촉진을 담당하고 있습니다. 디지털 환경에 주로 존재하는 기존 인공지능과 달리 물리 AI는 센서를 통해 현실 세계를 인지한 뒤 알고리즘을 사용해 추론하고, 액추에이터와 제어 시스템을 통해 실제 행동을 취해야 하기 때문에 로봇, 자율주행차, 드론, 스마트 인프라 등 다양한 장비가 필요하다.
Intrinsic은 현재 물리적 AI 개발이 제한되는 중요한 이유는 지능형 로봇의 소프트웨어 시스템이 너무 복잡하기 때문이라고 믿습니다. 개발자는 다양한 로봇 하드웨어에 대한 대량의 기본 소프트웨어, 드라이버 및 제어 로직을 다시 작성해야 하는 경우가 많으며 AI 모델 교육 문제도 해결해야 합니다. 개발된 각 유형의 로봇을 처음부터 다시 구축해야 한다면 개발 주기와 비용이 매우 높을 것입니다.
이 문제를 해결하기 위해 Intrinsic Core가 출시되었습니다. 로컬 하드웨어에서 직접 실행할 수 있고 재사용 가능한 일련의 소프트웨어 구성 요소를 제공하는 로봇 운영 체제 ROS와 호환되는 사전 구성된 소프트웨어 환경입니다. 개발자는 전체 소프트웨어 스택을 처음부터 구축할 필요 없이 이러한 구성 요소를 자체 로봇 시스템에 결합할 수 있습니다.
핵심 구성 요소 중 하나는 본질 제어입니다. 이는 특정 하드웨어와 독립적이며 센서 피드백을 기반으로 로봇이 움직이는 동안 움직임 궤적을 동적으로 조정할 수 있는 실시간 로봇 제어 프레임워크입니다. 이를 통해 개발자는 하드웨어를 교체할 때마다 기본 소프트웨어와 드라이버를 다시 작성할 필요 없이 동일한 소프트웨어 세트를 기반으로 다양한 유형의 로봇 팔, 그리퍼 및 기타 장비를 더 쉽게 사용할 수 있습니다.
Intrinsic Core는 또한 NVIDIA FoundationPose 기술을 기반으로 자세 추정 기능을 제공하므로 로봇이 생산 라인에서 부품을 동적으로 식별하고 처리할 수 있습니다. 전통적인 산업 자동화에서는 부품이 특정 위치에 있는지 확인하기 위해 고가의 고정 고정 장치를 사용해야 하는 경우가 많으며, 이러한 시각적 위치 지정 기능을 통해 견고한 물리적 고정 장치에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.
플랫폼에는 장애물을 피하기 위해 동작 경로를 자동으로 생성할 수 있는 동작 계획 기능도 포함되어 있습니다. 전통적인 산업용 로봇은 개발자가 각 관절을 단계별로 프로그래밍해야 하는 경우가 많으며 Intrinsic은 자동화된 모션 계획을 통해 이러한 지루한 수동 프로그래밍 작업을 줄이고자 합니다.
또한 Intrinsic Core는 다양한 유형의 로봇 그리퍼가 대상 물체의 위치와 방향에 따라 파지 동작을 자동으로 조정할 수 있는 파지 계획 기능을 제공하여 로봇이 다양한 모양과 배치의 물체를 보다 유연하게 처리할 수 있도록 합니다.
로봇 개발 과정에서 Intrinsic Core는 시뮬레이션 및 교정 서비스도 제공합니다. 개발자는 비전 시스템의 보정을 완료하는 동시에 통합 인터페이스를 통해 로봇을 시뮬레이션, 시각화 및 문제 해결할 수 있습니다. 또한 이 플랫폼은 개발자가 센서를 타사 그리퍼, 3D 카메라 및 기타 하드웨어 장치와 쉽게 연결할 수 있도록 Intrinsic-ROS 드라이버를 제공합니다.
이 인프라의 실제 사용을 보여주기 위해 Intrinsic은 개방형 머신 텐딩 솔루션도 출시했습니다. 이는 AI 기반 CNC 공작 기계 로딩 및 언로딩 작업을 위한 개방형 참조 설계로, 사용자가 다양한 하드웨어 구성에 따라 모듈식 조정을 수행할 수 있으며 Universal Robots 및 FANUC와 같은 주요 산업용 로봇 제조업체의 장비를 지원합니다.
Intrinsic은 이 개방형 참조 설계 세트가 기계 제조 산업에 특히 적합하다고 믿습니다. 현재 미국과 유럽에는 다양하고 복잡한 기계 부품을 생산하는 수만 개의 회사가 있습니다. 그러나 자동화 장비의 높은 비용과 높은 기술 장벽으로 인해 일부 기업만이 어떤 형태로든 자동화 기술을 채택하고 있습니다.
Intrinsic은 직접 수정 및 확장할 수 있는 출발점을 제공하여 소규모 제조 회사가 가치가 낮고 반복적인 작업을 보다 쉽게 자동화할 수 있도록 함으로써 로봇 배포의 문턱을 낮추고 전체 제조 산업의 자동화를 더욱 촉진할 수 있기를 바랍니다.
더 큰 규모로 Intrinsic은 공유 오픈소스 로봇 도구를 통해 더 넓은 개발자 생태계를 구축하기를 희망합니다. 회사는 로봇 개발자가 더 이상 많은 양의 기본 소프트웨어를 반복적으로 구축할 필요가 없다면 특정 애플리케이션과 AI 기능 자체에 더 많은 에너지를 투자함으로써 다양한 산업에서 물리적 AI 구현을 가속화할 수 있다고 믿습니다.
이 오픈소스의 의의는 여러 로봇 소프트웨어 도구를 무료로 제공할 뿐만 아니라, 로봇 분야에서 '기본 소프트웨어 플랫폼' 개념을 더욱 대중화한다는 데 있습니다. 현재 산업용 로봇 하드웨어는 브랜드, 모델 및 제어 시스템 간에 장기적인 차이가 있으며 개발자는 종종 다양한 제조업체의 장비에 적응해야 합니다. Intrinsic은 하드웨어 독립적인 제어 프레임워크, ROS 드라이버, 시각적 위치 지정, 모션 계획 및 잡기 계획과 같은 공통 구성 요소를 통해 이러한 단편화로 인해 발생하는 개발 비용을 줄이기를 희망합니다.
ROSCon 2026에서 Intrinsic Core를 발표하기로 한 Intrinsic의 선택도 분명히 목표입니다. ROS는 로봇 연구개발 분야에서 널리 사용되는 오픈소스 소프트웨어 프레임워크 중 하나로 자리 잡았으며, ROS를 중심으로 거대한 개발자와 하드웨어 생태계가 형성되었습니다. Intrinsic Core는 ROS 호환 환경을 직접 제공하므로 개발자가 기존 ROS 로봇 시스템과 Intrinsic에서 제공하는 기능을 더 쉽게 결합할 수 있습니다.
Google의 전반적인 전략 관점에서 볼 때 이는 회사가 인공지능을 디지털 세계에서 물리적 세계로 더욱 확장하는 중요한 단계이기도 합니다. Google은 최근 몇 년간 로봇과 AI 모델의 결합을 지속적으로 추진해 왔으며, Intrinsic은 단순히 특정 유형의 로봇을 제조하는 역할을 담당하는 것이 아니라, 다양한 유형의 산업용 로봇이 보다 유연한 인식, 계획, 제어 및 작동 능력을 얻을 수 있도록 공통 소프트웨어 인프라를 제공하려고 노력하고 있습니다.
이 모델이 구체화된다면 향후 로봇 개발 방식은 소프트웨어 개발과 점점 더 유사해질 수 있습니다. 개발자는 하단 제어, 시각적 인식 및 동작 계획부터 시작하여 바퀴를 다시 개발할 필요가 없으며 성숙한 기본 구성 요소를 직접 사용한 다음 특정 산업 작업에 맞게 결합하고 훈련할 수 있습니다. Intrinsic은 Apache 2.0 라이선스에 따라 핵심 인프라를 공개했습니다. 이는 외부 개발자와 기업이 상대적으로 편안한 조건에서 이러한 소프트웨어를 연구, 수정 및 확장할 수 있음을 의미합니다.
그러나 오픈소스 소프트웨어만으로는 로봇 상용화가 직면한 모든 문제를 해결할 수 없습니다. 실제 산업 환경의 로봇에는 여전히 안정적인 하드웨어, 센서, 액추에이터, 모터 제어 시스템, 광범위한 작업별 데이터 및 테스트가 필요합니다. Intrinsic Core는 소프트웨어 개발의 문턱을 낮출 수 있지만, 기업은 여전히 하드웨어 배포, 보안, 실제 운영 신뢰성 등의 문제를 자체 생산 프로세스를 기반으로 해결해야 합니다.
따라서 Intrinsic의 행동의 핵심 목표는 소비자를 위한 지능형 로봇을 직접 출시하는 것이 아니라 물리적 AI 시대의 기본 소프트웨어 공급업체가 되고 개방적이고 보편적인 소프트웨어 구성 요소를 통해 더 많은 개발자와 로봇 제조업체가 생태계에 참여하도록 유도하는 것입니다. 점점 더 많은 산업용 로봇이 유사한 기본 소프트웨어 기능을 공유할 수 있게 되면 로봇 개발 및 배포 비용이 더욱 절감될 것으로 예상되며, 이에 따라 AI 기반 자동화는 소수의 대기업 제조 기업에서 더 많은 중소기업으로 점차 확대될 수 있습니다.
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