ロボット·設備·システムをつなぐ知能型生態系を構築し産業特化AX戦略速度
사진 확대 KTが2日(現地時間)から5日までスペインのバルセロナで開かれるMWC26に参加し、大韓民国のAI·インフラ革新技術を知らせる。 写真はMWC26KTブース鳥瞰図。 <写真=KT>
KTが2日(現地時間)から4日間、スペインのバルセロナで開かれる「MWC26」でロボット·設備·ITシステムを一つの知能型生態系に連結するフィジカルAI(Physical AI)戦略と共にロボットプラットフォーム「KRaaS」(KT Robot as a Service)を公開すると1日明らかにした。 今回の公開は個別ロボットの制御を越えて人工知能(AI)が物理的環境を直接理解し最適の実行を引き出す「ロボットオーケストレーション」時代を宣言したという点で注目される。
KRaaSはロボットと施設、レガシーシステムを統合しサービス全過程を認知·分析·運営するプラットフォームだ。 クラウド最適化構造を通じて全世界に分散された多様なメーカーのロボットと設備をリアルタイムでモニタリングし、これを統合管理できるのが特徴だ。
特に、このプラットフォームには多様な役割を遂行するエージェントが搭載される。 「サービスビルダーエージェント」を通じて顧客会社が別途開発なしにも環境に合うロボット融合サービスを設計し配布できるよう支援し、自然言語インターフェースを通じてミッション現況を照会し運営データを分析し報告書まで生成する。 これまでは数十個の管制画面を確認しなければならなかった管理者が、対話一度で統合レポートを受け取ることができるようになったのだ。
KT関係者はこれと関連して「自社は超高速ネットワークインフラと生成 AIモデル『SOTAK』およびロボットオーケストレーション技術を結合し、半導体製造工場、物流センター、スマートビルなど多様な産業現場でフィジカルAI適用リファレンスを確保した」と伝えた。
사진 확대 KTのロボットプラットフォーム「KRaaS」ロジックも。 
사진 확대 KTのロボットプラットフォーム「KRaaS」ロジックも。
今回の展示ではまた視覚·言語·行動(VLA)エージェントも公開される。 VLAエージェントは、視覚情報（Vision）と言語（Language）を統合して理解し、これを実際の行動（Action）につなげる次世代ロボット知能だ。
特定ロボットタイプに従属しない汎用構造で設計されたこのエージェントは、ヒューマノイドや移動型ロボットに搭載され、人間の意図と脈絡を把握する。 例えば、ユーザーが「窓側の席に案内して」と要請すれば、人数と残席現況を総合的に判断して最適な経路を案内し、移動中にはライダー(LiDAR)センサーと深さカメラがリアルタイムで周辺をスキャンして人や障害物を自動回避する。 また、白いシャツを着た顧客には先に「エプロンを差し上げましょうか」と先に提案するレベルの高い相互作用を披露する。
KTは「VLA基盤のフィジカルAIはホテル、リテール、医療など多様な産業で適用できる」とし「特にカメラ映像や音声データは保存されずにロボット内で分析後直ちに廃棄され、すべてのデータ処理はオンデバイス方式でなされ産業現場で要求する高い保安性まで確保した」と強調した。
この他にもKTは今回の展示で人の介入なしにロボットが自ら協業する「エッジ(Edge)R2R(Robot-to-Robot)エージェント」も披露する。 スマート自動車工場シナリオではヒューマノイドロボット「ヒューゴ」(Hugo)が部品検収後、移送が必要だと判断すれば、プラットフォームが直ちに倉庫管理システム(WMS)と連動してモバイルロボット「モビ」(Mobi)に移送任務を割り当てる有機的な協業過程を確認することができる。
これはロボット間の直接協業(R2R)とエージェント間の通信(A2A)を通じて中央統制や人の介入なしに作業が完結する構造だ。
사진 확대 KTのロボットプラットフォーム「KRaaS」ロジックも。
合わせてAIエージェントが協力して注文からロボット配送まで全過程を遂行する顧客体感型サービスである「KRaaSオーダー·デリバリーエージェント」も公開される。 ユーザーがモバイルアプリでチャットでメニューを注文すると、オーダーエージェントが意図を分析してプラットフォームに配送を要請し、プラットフォームは適合したロボットを割り当てる。 以後、ロボットはエレベーターやセキュリティゲートなどの多様な設備システムと連動して自律的に移動し、顧客はリアルタイム位置と注文状態を確認することができる。 この過程でプラットフォーム、エッジ(Edge)、VLA、ロボットが一つの生態系のように作動する。
今後KTは超高速ネットワークインフラと生成 AIモデル「SOTAK」および今回公開するロボットオーケストレーション技術を結合し、半導体工場、物流センター、スマートビルなど多様な産業現場でリファレンスを確保していく計画だ。
KTのオ·スンピル技術革新部門長(副社長)は「KRaaSは現場で生成されるデータを神経網基盤で学習し、これを再びサービス品質改善と運営最適化に反映する構造を整えた」として「学習と実行が繰り返されるほど性能が向上する好循環型フィジカルAI体系を通じて製造·物流·ビルなど産業全般に拡張していく」と話した。