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<CES2026 4대 혁신 주제는 AI·로보틱스·헬스케어·모빌리티>

◎ 일자 : 2025년 11월 7일

◎ 출처: 더밀크

◎ 주요내용

   • CES 2026의 주요 테마는 ▲ 인공지능(AI) ▲ 로보틱스(Robotics) ▲ 디지털 헬스(Digital Health) ▲ 차량기술·첨단모빌리티(Vehicle Tech & Advanced Mobility)임

   • CES 2026에는 ‘CES Foundry’라는 새로운 프로그램이 신설되어 AI·블록체인·양자기술 등이 융합되는 장으로 기획되었고 로보틱스 분야에서는 가정·산업·서비스 전반의 로봇 혁신이 전시될 예정이며, 모빌리티 분야는 자율주행·차내기술·연결성이 강화된 미래형 이동수단이 주요 화두

◎ 원본링크 : https://www.themiilk.com/articles/adac821f1 

<AI in Manufacturing Will Transform Knowledge Management>

◎ 일자: 2025년 11월 13일 

◎ 출처: Design News

◎ 주요내용

   • 컨피짓은 2026년을 기점으로 제조업에서 AI가 ‘시험적 도입 단계’를 넘어 설계·생산·운영 전반의 핵심 인프라로 자리 잡을 것으로 전망함

   • 숙련 인력 은퇴로 인한 조직 내부지식(tribal knowledge) 부족과 고객 요구(개인화·납기단축) 증가가 제조업 전반의 구조 전환을 촉진하고 있으며, 이를 해결하기 위해 PLM–ERP–영업–서비스 시스템 간 통합을 통한 제품 구성·설계 의사결정의 자동화·예측화가 가속될 것으로 예상됨

◎ 원본링크: https://www.designnews.com/artificial-intelligence/configit-predicts-ai-driven-manufacturing-will-transform-configuration-and-knowledge-management-in-2026

<지멘스-NEC ‘맞손’… 복잡한 ‘로봇 티칭’, AI 디지털 트윈으로 자동화 시대 연다>

◎ 일자 : 2025년 11월 13일

◎ 출처 : 아이씨엔매거진

◎ 주요내용 :

   • 지멘스의 로봇 시뮬레이션 솔루션(Process Simulate)과 NEC의 로봇 태스크 플래닝(Robot Task Planning) 디지털 트윈 서비스를 통합해 로봇 티칭(작업지시) 자동화 솔루션을 공동 개발할 예정

   • 제조업체는 로봇 셋업 시간을 단축하고 생산성을 높일 수 있으며, 디지털 트윈+AI 기반의 지능형 작업현장구현이 가능함

◎ 원본링크 : https://www.designnews.com/artificial-intelligence/configit-predicts-ai-driven-manufacturing-will-transform-configuration-and-knowledge-management-in-2026

<피지컬 AI, 글로벌 공급망 뒤집을 것… 표준 경쟁 골든타임>

◎ 일자: 2025년 11월 12일 

◎ 출처: 조선일보

◎ 주요내용

   • 솔루션링크 민상윤 대표가 ‘피지컬 AI’(로봇·제조·산업현장 중심 AI)가 글로벌 공급망의 판도를 바꿀 핵심 기술이라고 강조

   • 현재 로봇·AI 분야에 여러 국제표준이 존재하지만, 피지컬 AI·휴머노이드의 실증·검증에 직접 적용 가능한 표준은 거의 부재하다고 지적하며, 한국이 분야별 ‘표준 선점 전략’과 ‘방어 전략’을 동시에 추진해야 한다고 조언함

◎ 원본링크 : https://www.chosun.com/economy/economy_general/2025/11/12/HFTDKZRZGNRDKODGGBSTQOBTGI/?outputType=amp

<英 로봇 권위자 “휴머노이드 상용화 ‘3D 공간 인지 기술이 핵심’”>

◎ 일자 : 2025년 11월 12일

◎ 출처 : 동아일보

◎ 주요내용 :

   • 영국 Imperial College London의 로봇비전 권위자인 Andrew Davidson 교수가 ‘2026 AI+ICT 산업·기술전망 컨퍼런스’에서 기조연설을 통해 휴머노이드 로봇의 상용화에 있어 3D 공간 인지(Spatial AI) 기술이 핵심이라고 강조

   • 로봇이 단순히 대규모 데이터 학습만으로 인간처럼 유연하게 행동하기는 어렵고, 로봇 스스로 공간을 지도화하고 표현하고, 이를 기반으로 “계획 → 추론 → 행동”까지 연결할 수 있어야 한다고 말함

   • 실시간으로 3D 공간을 인지하고 대응하기 위해서는 고성능 연산 + 저전력 하드웨어의 결합이 반드시 필요

◎ 원본링크 : https://www.donga.com/news/It/article/all/20251112/132755614/2