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예컨대 고정형 센서가 펌프의 온도 이상을 감지하면 스팟이 해당 구역으로 이동해 열화상이나 영상 등 추가 데이터를 수집할 수 있다. CCTV가 제한구역 내 움직임을 포착했을 때 스팟을 현장에 보내 상황을 확인하는 방식으로도 활용할 수 있다.
설비 점검 데이터의 관리 방식도 바뀌었다. 오빗은 기존에 개별 점검 임무를 중심으로 데이터를 관리했으나 5.2 버전부터는 설비별로 사진과 영상, 점검 결과, 과거 이력 등을 모아 보여주는 ‘자산 중심’ 관리 체계를 도입했다. 관리자는 특정 설비에서 이상 징후가 반복되는지 시간의 흐름에 따라 비교할 수 있다.
구글 딥마인드의 로봇 AI 모델 ‘제미나이 로보틱스 ER 1.6’을 활용한 시각 점검 기능도 고도화했다. AI 시각검사 학습 기능인 ‘AIVI-러닝(AIVI-Learning)’을 적용하면 기존 정지 사진뿐 아니라 짧은 영상도 분석할 수 있다. 펌프에서 물이 떨어지거나 컨베이어벨트가 미끄러지는 현상, 설비 이상을 알리는 표시등 점멸 등 움직임을 살펴야 확인할 수 있는 이상 징후까지 포착할 수 있게 된 것이다.
스팟이 순찰 중에 촬영한 시설의 360도 이미지를 AI로 분석하는 ‘사이트 스캔’ 기능도 새로 추가했다. 기존에는 스팟이 특정 설비의 상태를 확인하는 데만 집중했다면, 이제는 순찰 경로 주변까지 관찰 범위를 넓혀 유출물이나 출입 제한 구역에 들어온 사람 등 다양한 위험 요소를 감지하고 관리자에게 알릴 수 있다.
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앞서 정의선 현대차그룹 회장은 자동차와 로봇 등 지능형 기기를 기반으로 생산·물류·품질 관리 전반이 AI로 연결된 지능형 공장을 구현하고, 이를 궁극적으로 도시의 주요 인프라까지 확장하겠다는 피지컬 AI 전환 구상을 밝힌 바 있다.
특히 정 회장은 “보스턴다이나믹스와 구글 딥마인드의 기술 결합은 로봇의 자율성과 지능 수준을 끌어올릴 것”이라며 “현대차그룹이 보유한 제조 역량 및 로보틱스 기술과 빅테크 기업의 장점이 결합돼 피지컬 AI 시대의 새로운 혁신 생태계를 만들 것”이라고 말했다.
스팟은 이미 현대차그룹의 주요 생산 현장에 투입되고 있다. 미국 조지아주 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA) 차체공장에서는 차량 외관의 사양과 품질을 검사한다. 기아 오토랜드 광명 등에서도 공장 안전 점검과 현장 데이터 수집에 활용되고 있다.
그룹 밖에서도 스팟의 활용 사례가 늘고 있다. 포스코는 작업자가 접근하기 어려운 제철소 고로 주변 점검에 스팟을 투입하고 오빗을 통해 점검 데이터를 실시간으로 확인하고 있다. LS일렉트릭도 최근 부산사업장의 초고압 변압기 생산 현장에 스팟 2대를 정식 도입했다.
보스턴다이나믹스 측은 “산업 시설의 관리 시스템이 고도화되고 AI 도입도 늘었지만 시스템들이 개별적으로 운영되는 탓에 잠재력을 충분히 발휘하지 못하고 있다”며 “스팟은 분산된 시스템을 연결해 사업장 전체의 지능화를 이끄는 연결고리가 될 것”이라고 강조했다.

![[이데일리 이미나 기자]](https://image.edaily.co.kr/images/photo/files/NP/S/2026/09/PS26092900050.jpg)
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