로봇·물류·AI 결합…제조·물류 중심 실행력 경쟁 대응
풀스택 RX 체계 구축…사업화 속도·수익성 확보 관건
LG CNS 마곡 본사 전경. [출처=LG CNS]
인공지능(AI)이 산업 현장을 직접 제어하는 단계로 확장되는 가운데 LG CNS가 로봇과 물류 자동화를 결합한 피지컬 AI 기반 사업 확대에 나서고 있다.
16일 IT업계에 따르면 LG CNS는 '현장형 AX' 사업을 중심으로 관련 사업을 확대하고 있다.
LG CNS는 최근 로봇 도입 컨설팅 조직 'RX 이노베이션 랩'을 신설하며 기업의 로봇 전환(RX) 전 과정을 지원하는 체계를 구축했다. 단순 자동화 도입을 넘어 업무 프로세스 분석부터 개념검증(PoC), 운영 설계까지 이어지는 구조로, 실제 생산성과 효율 개선을 검증하는 데 초점을 맞췄다.
물류 영역에서는 실행 기반 기술 확보도 병행하고 있다. LG CNS는 북미 물류 전시회에서 영하 26도 환경에서도 작동하는 물류 로봇 '모바일 셔틀'을 공개하며 적용 범위를 콜드체인 영역까지 확장했다. 다수의 로봇이 동시에 이동하며 물류 흐름을 최적화하는 구조로, 기존 대비 저장 효율과 운영 효율을 동시에 높일 수 있는 것이 특징이다.
LG CNS가 덱스메이트 휴머노이드 로봇을 산업현장에 투입하기 위해 트레이닝 시키고 있다. [출처=LG CNS]
이와 함께 LG CNS는 미국 로봇 기업 덱스메이트에 전략적 투자를 단행하며 휴머노이드 기반 하드웨어 역량 확보에도 나섰다. 이를 통해 로봇 파운데이션 모델(RFM), 운영 플랫폼, 하드웨어를 결합한 풀스택 RX 체계를 구축한다는 전략이다.
이 같은 행보는 AI 산업의 흐름 변화와 맞닿아 있다. 기존에는 데이터 분석과 의사결정 지원 중심의 AI가 주류였다면, 최근에는 센서와 로봇, 엣지 컴퓨팅이 결합된 피지컬 AI가 산업 경쟁력의 핵심 요소로 부상하고 있다. 제조·물류 현장에서 AI가 직접 작업을 수행하거나 공정을 제어하는 구조로 전환되면서 운영 효율과 실행력이 경쟁력을 좌우하는 단계에 들어섰다는 평가다.
특히 물류와 제조 분야에서는 인력 의존도를 낮추고 운영 효율을 높이기 위한 자동화 수요가 빠르게 증가하고 있다. 글로벌 시장에서도 로봇과 AI를 결합한 자동화 설비 투자가 확대되는 추세로, 관련 기술을 실제 현장에 적용할 수 있는 역량이 사업 경쟁력을 가르는 요소로 부상하고 있다.
LG CNS는 DX·AX·RX를 통합해 데이터 분석, 생성형 AI, 로봇 자동화를 하나의 흐름으로 연결하는 구조를 구축하고 있다. 이를 통해 산업 현장에 직접 적용 가능한 실행형 모델을 강화하고 있다는 설명이다.
북미 최대 규모 물류 전시회 '모덱스 2026'에서의 LG CNS 부스 전경. [출처=LG CNS]
다만 과제도 남아 있다. 피지컬 AI는 로봇·소프트웨어·데이터가 결합된 구조인 만큼 초기 투자 부담이 크고 산업별로 요구되는 환경이 달라 표준화와 확산 속도가 제한될 수 있다는 지적이다.
업계에선 LG CNS의 전략이 실제 산업 현장에서 수익 모델로 이어질 수 있을지가 관건이라는 분석이 나온다. 피지컬 AI는 기술 자체보다 운영 효율과 사업화 속도가 핵심인 만큼 로봇과 AI를 결합한 통합 운영 역량을 얼마나 빠르게 수익 모델로 연결하느냐가 경쟁력을 좌우할 것으로 보고 있다.
현신균 LG CNS 사장은 "로봇 전환의 핵심은 단순 자동화를 넘어 전체 업무 프로세스 관점에서 생산성을 재설계하는 것"이라며 "피지컬 AI 기반으로 산업 현장에 최적화된 혁신 모델을 확산해 나가겠다"고 말했다.
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