AI 기반 산업용 로봇 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 구성 요소별(하드웨어, 소프트웨어 및 서비스), 로봇 구성별(관절 로봇, 데카르트/갠트리 로봇, SCARA 로봇, 평행/델타 로봇), AI 기능별(시각 및 지각, 예측 및 적응 학습, 모션 계획 및 제어), 애플리케이션별(머신 텐딩 및 자재 이송, 조립 및 분해, 용접 및 납땜, 검사 및 검사) 품질 관리), 최종 사용 산업별(자동차, 가전제품, 금속 및 기계, 식품 및 음료) 및 지역 예측(2026~2034년)

AI 기반 산업용 로봇 시장 규모는 2025년 67억 2천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 74억 1천만 달러에서 2034년까지 235억 5천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 15.5%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

시장에는 기존 로봇 하드웨어와 인공 지능(AI) 기능을 결합하여 더 큰 인식, 적응성, 정밀도 및 자율성을 바탕으로 제조 작업을 수행하는 산업용 로봇 시스템이 포함됩니다. 시장에는 하드웨어, 소프트웨어 및 관련 서비스가 지원하는 관절형, 직교형/갠트리, SCARA, 병렬/델타 및 기타 산업용 로봇 구성이 포함됩니다. 이러한 시스템에는 비전 및 인식, 예측 및 예측과 같은 AI 기능이 통합되어 있습니다.적응형 학습, 지능형 동작 계획 및 제어, 자율적 의사 결정 및 인간-로봇 상호 작용.

지속적인 제조 인력 부족, 생산성 요구 사항 증가, 유연한 생산에 대한 수요 증가, 더 높은 정확도와 일관된 제품 품질에 대한 요구로 인해 시장 성장이 뒷받침되고 있습니다. 마찬가지로, 머신 비전, 엣지 AI, 힘 감지, 다중 모드 인식, 실시간 경로 계획, 강화 학습, 생성 AI의 발전으로 로봇은 수동 프로그래밍을 줄여서 변화하는 부품, 가변적인 환경, 점점 더 복잡해지는 작업을 처리할 수 있습니다.

ABB Ltd., Yaskawa Electric Corporation, Mitsubishi Electric Corporation 및 Seiko Epson Corporation은 글로벌 시장의 주요 업체 중 하나입니다. 이들 기업은 지능형 산업용 로봇, AI 지원 컨트롤러, 머신 비전 시스템, 힘 감지 솔루션, 적응형 자동화 소프트웨어 및 고급 프로그래밍 플랫폼의 개발을 통해 입지를 강화하고 있습니다.

생성적 AI의 영향

Generative AI는 자연어 프로그래밍, 자율 작업 계획 및 더 빠른 재구성을 통해 산업용 로봇 사용 사례를 확장하고 있습니다.

Generative AI는 사용자가 기존 프로그래밍을 넘어 자연어 지침, 자동화된 코드 생성, 작업 계획, 문제 해결 및 보다 빠른 생산 라인 재구성으로 이동할 수 있도록 함으로써 AI 기반 산업용 로봇의 기능적 가치를 높이고 있습니다. 이는 로봇이 광범위한 수동 재프로그래밍 없이 제품, 검사 루틴, 조립 순서 및 처리 작업 간을 자주 전환해야 하는 다품종 제조에 특히 유용합니다.

또한 Generative AI는 기술 문서 및 생산 요구 사항을 해석하여 더 높은 수준의 지침을 실행 가능한 로봇 또는 자동화 워크플로로 변환하여 전문 프로그래밍 전문 지식에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다. 예를 들어,

• ~ 안에2024년 10월Siemens는 100개 이상의 기업이 Industrial Copilot을 사용하고 있으며 120,000명 이상의 엔지니어가 잠재적으로 생성 AI 기반 엔지니어링 기능에 액세스할 수 있다고 보고했습니다.
• ~ 안에2025년 8월Amazon Devices & Services는 Amazon Bedrock을 통한 생성 AI를 사용하여 높은 수준의 로봇 작업 및 제품 감사 테스트 사례를 계획하는 동시에 로봇 팔이 다양한 장치를 검사하고 처리하도록 가상으로 훈련되는 AI 기반 제조 솔루션을 배포했습니다.

이러한 역량이 성숙해짐에 따라생성 AI산업용 로봇 사용 사례는 고정된 반복 자동화에서 보다 유연하고 소프트웨어 정의되며 점차 자율적인 제조 작업으로 확대될 것으로 예상됩니다.

AI 기반 산업용 로봇 시장 동향

산업용 로봇의 AI 비전, 힘 감지 및 다중 모드 인식의 융합 증가는 주요 시장 동향입니다.

산업용 로봇은 작동 환경을 더욱 완벽하게 이해하기 위해 점점 더 AI 비전, 힘 감지, 촉각 피드백, 근접 감지 및 기타 센서 입력을 결합하고 있습니다. 이러한 융합을 통해 로봇은 고정된 프로그래밍이나 단일 감지 기술에만 의존하는 대신 실시간으로 물체를 식별하고, 위치와 방향을 추정하고, 파지력을 조절하고, 접촉을 감지하고, 움직임을 조정할 수 있습니다.

다중 모드 인식은 정밀 조립, 전자 제품 제조, 머신 텐딩, 빈 피킹, 품질 검사, 깨지기 쉽거나 불규칙한 부품 처리 등의 응용 분야에서 특히 중요해지고 있습니다. 예를 들어,

• ~ 안에2025년 6월ABB는 AI 비전, 힘 및 기타 센서, 자율 추론, 모션 제어, 탐색 및 민첩성을 통합하여 보다 복잡한 작업을 독립적으로 계획하고 실행할 수 있는 로봇을 지원하는 Autonomous Versatile Robotics 아키텍처를 선보였습니다.
• ABB는 로봇이 타사 카메라나 센서를 사용하여 주변을 인식하고 자동 실시간 경로 계획과 결합할 수 있는 OmniCore EyeMotion을 통해 이러한 방향을 더욱 강화했습니다. ABB는 이 접근 방식이 선택된 픽 앤 플레이스 애플리케이션에서 사이클 시간을 최대 50%까지 줄일 수 있다고 말합니다.

센서 융합 및 AI 인식 기술이 향상됨에 따라 산업용 로봇은 적응력과 정확성이 향상되고 다양한 생산 환경에서 작동할 수 있게 되어 다중 모드 AI 기반 로봇 시스템에 대한 수요가 강화될 것으로 예상됩니다.

시장 역학

시장 동인

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AI 기반 산업용 로봇의 채택을 촉진하기 위한 노동력 부족 증가와 제조 생산성 향상의 필요성 증가

주요 산업 경제의 제조업체는 숙련된 생산 인력, 자동화 엔지니어, 기술 인력의 지속적인 부족에 직면해 있는 동시에 생산량을 늘리고 효율성을 개선하며 운영 비용을 통제해야 한다는 압력을 받고 있습니다. AI 기반산업용 로봇머신 비전, 지능형 모션 제어 및 적응형 알고리즘을 사용하여 수동 개입을 줄이면서 생산 변동에 대응하는 동시에 반복적이고 노동 집약적인 작업을 자동화함으로써 이러한 과제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인력 문제는 제조업 분야에서 특히 중요합니다. 예를 들어,

• Manufacturing Institute는 미국이 2024년에서 2033년 사이에 약 380만 명의 추가 제조 인력을 요구할 수 있으며, 기존 기술과 지원자 격차가 지속될 경우 약 190만 개의 일자리가 잠재적으로 채워지지 않은 상태로 남을 수 있다고 추정합니다.

결과적으로, 제조업체들은 제한된 노동력에도 불구하고 생산 능력을 유지하고 생산성을 향상시키는 수단으로 지능형 로봇 솔루션을 점점 더 고려하고 있습니다. 예를 들어,

• ~ 안에2025년 9월ABB 로보틱스(ABB Robotics)는 로봇 프로그래밍을 단순화하고 커미셔닝을 가속화하기 위해 생성적 AI 기반 RobotStudio AI Assistant를 출시했습니다. ABB는 특히 로봇 프로그래밍 및 작동에 필요한 전문 기술 부족이 AI 로봇 공학에 대한 수요를 촉진하는 핵심 요인이라고 언급했습니다.

인력 제약이 심화됨에 따라 AI 기반 로봇이 처리량을 늘리면서 부족한 기술 및 생산 노동력에 대한 의존도를 줄이는 능력은 AI 기반 산업용 로봇 시장 성장의 주요 동인으로 남을 것으로 예상됩니다.

시장 제약

시장 성장을 제한하는 높은 초기 투자 및 통합 비용

AI 기반 산업용 로봇은 로봇 하드웨어, 고급 센서, 머신 비전 시스템,엣지 컴퓨팅, AI 소프트웨어, 안전 장비 및 지원 자동화 인프라. 장비 비용 외에도 제조업체는 시스템 엔지니어링, 프로그래밍, AI 모델 구성, 직원 교육, 시운전 및 기존 PLC, MES, ERP 및 생산 장비와의 통합과 관련된 비용도 발생합니다.

이러한 비용은 예측 가능한 투자 수익을 달성하는 데 더 오랜 시간이 걸릴 수 있는 다품종, 소량 생산 환경에서 운영되는 중소기업 및 제조업체의 경우 특히 어렵습니다. 레거시 기계와의 통합은 프로젝트 복잡성을 더욱 증가시킬 수 있으며 맞춤형 엔지니어링, 생산 중단 시간 및 전문 기술 전문 지식이 필요할 수 있습니다. 예를 들어,

• 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 프로그래밍과 통합은 로봇 애플리케이션 총 비용의 약 50%~70%를 차지할 수 있으며, 이러한 비용은 광범위한 자동화 채택에 주요 장벽이 됩니다.

AI, 머신 비전 및 단순화된 프로그래밍의 발전으로 인해 구현 비용이 점차 감소하고 있지만, 상당한 초기 자본 요구 사항으로 인해 특히 소규모 제조업체와 비용에 민감한 산업에서 채택이 계속 제한될 것으로 예상됩니다.

시장 기회

AI 기능을 기존 산업용 로봇 설치 기반에 통합하여 상당한 개조 기회 창출

기존 산업용 로봇의 대규모 설치 기반은 AI 기반 로봇 공급업체에 상당한 개조 기회를 제공합니다. 제조업체는 전체 로봇 시스템을 교체하는 대신 AI 지원 비전 시스템, 고급 센서, 에지 컴퓨팅, 지능형 컨트롤러, 적응형 소프트웨어 및 자동화된 경로 계획 기능을 통해 기존 산업용 로봇을 점점 더 향상시킬 수 있습니다. 이러한 접근 방식을 통해 장비 수명을 연장하고, 자본 지출을 줄이며, 공장에서 기존 생산 인프라를 유지하면서 AI 기능을 점진적으로 활용할 수 있습니다. 예를 들어,

• 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 2024년 전 세계적으로 약 466만 대의 산업용 로봇이 작동해 전년 대비 9% 증가해 시간이 지남에 따라 잠재적으로 현대화될 수 있는 상당한 설치 기반을 구축했습니다.

AI 비전, 인식, 적응형 제어 및 소프트웨어 정의 기능이 지속적으로 개선됨에 따라 기존 로봇 함대를 개조하면 하드웨어 업그레이드, AI 소프트웨어, 통합 및 라이프사이클 서비스에 상당한 기회가 창출될 것으로 예상됩니다.

세분화 분석

최종 사용 산업별

소비자 가전 부문은 정밀하고 고속 자동화에 대한 수요 증가로 인해 지배적입니다.

최종 사용 산업을 기반으로 시장은 자동차,가전제품, 금속 및 기계, 플라스틱 및 화학, 식품 및 음료 등.

가전제품은 2025년 27.8%로 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 이 부문은 고속, 정밀, 유연한 자동화에 대한 요구로 인해 성장하고 있습니다. AI 기반 로봇은 작고 섬세한 전자 부품의 부품 조립, 검사, 테스트, 포장 및 취급에 널리 사용됩니다. 빠른 제품 주기와 빈번한 설계 변경으로 인해 새로운 생산 요구 사항에 신속하게 적응할 수 있는 로봇에 대한 수요도 증가합니다. 또한 전자 제품 생산량 증가와 인건비 압박으로 인해 제조업체는 생산 라인 전체에 지능형 자동화를 확장하도록 장려하고 있습니다.

식음료 부문은 예측 기간 동안 16.6%로 두 번째로 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.

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구성요소별

하드웨어는 로봇 시스템 및 AI 지원 처리 구성 요소의 높은 가치로 인해 시장을 지배합니다.

구성 요소를 기반으로 시장은 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스로 분류됩니다.

하드웨어 부문은 79.3%의 점유율로 2025년 시장을 장악했습니다. 배포 가치의 가장 큰 부분이 로봇 팔, 컨트롤러, 서보 모터, 드라이브, 비전 시스템,센서, 엣지 프로세싱 하드웨어. AI 기능은 공장 현장에서 정확한 동작, 인식, 그립 및 실시간 제어를 실행하기 위해 여전히 이러한 고가치 구성 요소에 의존합니다. 또한 용접, 조립, 머신 텐딩, 자재 취급 등의 애플리케이션에는 애플리케이션별 기계 구성 및 안전 하드웨어가 필요하므로 하드웨어 지출이 더욱 증가합니다.

소프트웨어 부문은 예측 기간 동안 20.7%의 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.

로봇 구성별

높은 모션 유연성과 AI 기반 비전 및 제어 시스템과의 통합으로 다관절 로봇이 지배적

로봇 구성에 따라 시장은 다관절 로봇, 직교/갠트리 로봇, SCARA 로봇, 병렬/델타 로봇 등으로 분류됩니다.

다관절 로봇은 다축 설계가 광범위하고 복잡한 제조 작업에 필요한 유연성, 도달 범위 및 동작 자유를 제공하기 때문에 2025년 시장의 60.3%로 대부분의 점유율을 차지했습니다. 용접, 머신 텐딩, 조립, 자재 취급, 페인팅, 팔레타이징 등에 광범위하게 사용되며 AI 비전과 지능형 모션 제어를 통해 포지셔닝, 경로 최적화 및 적응성을 더욱 향상할 수 있습니다.

SCARA 로봇 부문은 예측 기간 동안 18.2%의 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.

AI 역량별

물체 인식, 로봇 안내 및 자동화된 품질 검사에 널리 사용되어 비전 및 인식 부문이 지배적입니다.

AI 기능을 기반으로 시장은 비전 및 인식, 예측 및 적응 학습, 지능형 동작 계획 및 제어, 자율적 의사 결정 및 작업 실행, 자연어 및 인간-로봇 상호 작용 등으로 분류됩니다.

비전 및 인식 부문은 가장 널리 상용화된 AI 기능이며 많은 로봇 애플리케이션의 기본 인텔리전스 계층 역할을 하기 때문에 2025년 37.7%의 시장 점유율을 차지했습니다. AI 지원 카메라와 인식 시스템을 통해 로봇은 물체를 인식하고, 위치와 방향을 결정하고, 결함을 감지하고, 선택을 안내하고, 조립을 지원하고, 부품이나 작업 공간의 변화에 ​​실시간으로 적응할 수 있습니다. 이 기능은 자동차, 전자, 식품 가공, 반도체, 일반 제조 전반에 적용 가능해 전문 AI 기능에 비해 배포 기반이 더 넓습니다.

자연어 및 인간-로봇 상호작용 부문은 예측 기간 동안 23.6%의 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.

애플리케이션 별

광범위한 제조 적용 가능성과 성장하는 비전 기반 자동화로 인해 머신 텐딩 및 자재 운송이 가장 큰 점유율을 차지했습니다.

응용 분야에 따라 시장은 머신 텐딩 및 자재 이송, 조립 및 분해,용접납땜, 피킹, 포장 및 팔레타이징, 검사 및 품질 관리 등.

머신 텐딩 및 자재 운송은 거의 모든 주요 제조 산업에서 일반적이고 기계, 컨베이어 및 워크스테이션 간 부품의 반복적인 고주파 이동을 포함하기 때문에 2025년 26.1%의 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. AI 비전과 인식을 통해 로봇은 고정된 고정 장치나 사전 프로그래밍된 위치에 전적으로 의존하지 않고도 서로 다른 위치에 있는 구성 요소를 찾고, 부품 변형을 식별하고, 처리 경로를 조정할 수 있습니다. 이 부문은 또한 전체 제조 공정을 재설계하지 않고도 자동화할 수 있는 대규모 기존 CNC 기계, 프레스, 성형 장비 및 생산 라인 기반의 이점을 누리고 있습니다.

검사 및 품질 관리 부문은 예측 기간 동안 19.3%의 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.

AI 기반 산업용 로봇 시장 지역 전망

지역별로 시장은 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카, 아시아 태평양으로 분류됩니다.

북아메리카

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북미는 글로벌 시장에서 세 번째로 큰 점유율을 차지했으며 2025년 기준 10억 달러에 달했습니다. 이러한 성장은 지속적인 리쇼어링, 공장 현대화, 첨단 제조에 대한 투자에 힘입은 것입니다. 또한 특히 미국과 멕시코 전역의 강력한 자동차, 전자, 기계 및 식품 제조 기반도 지역 시장 성장을 촉진합니다. 이 지역의 제조업체들은 생산성을 향상하고 노동 제약을 해결하기 위해 AI 비전, 지능형 검사, 적응형 제어 및 유연한 로봇 시스템을 점점 더 많이 채택하고 있습니다.

미국 AI 기반 산업용 로봇 시장

2025년 미국 시장 규모는 약 8억 7천만 달러로 전 세계 매출의 약 12.9%를 차지했다.

유럽

유럽은 성숙한 산업 자동화 생태계, 대규모 설치된 로봇 기반, 자동차, 기계, 전자 및 정밀 제조 산업의 강력한 존재로 인해 2025년에 두 번째로 큰 점유율을 차지하고 14억 3천만 달러의 가치를 달성했습니다. 예를 들어,

• 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 유럽은 2024년 약 85,000대의 산업용 로봇을 설치했는데, 이는 전 세계 설치의 약 16%를 차지하며 이 지역에서 기록된 두 번째로 높은 연간 설치 수준을 나타냅니다. 독일은 고도로 자동화된 자동차 및 기계 생산의 지원을 받아 2024년에 26,982대가 설치되어 이 지역 최대의 로봇 시장으로 남아 있습니다.

이 지역의 확립된 제조 인프라는 AI 비전, 적응형 제어, 예측 기능 및 지능형 검사를 기존 로봇 시스템에 통합하기 위한 강력한 기반을 제공합니다.

영국의 AI 기반 산업용 로봇 시장

2025년 영국 시장의 가치는 약 5억 5천만 달러로 전 세계 매출의 약 0.7%를 차지했습니다.

독일 AI 기반 산업용 로봇 시장

독일 시장은 2025년 약 3억 9천만 달러에 이르렀으며 이는 전 세계 매출의 약 5.8%에 해당합니다.

아시아 태평양 

아시아 태평양 지역은 이 지역의 대규모 자동차, 전자, 반도체, 기계 및 배터리 제조 기반과 지능형 자동화에 대한 신속한 투자로 인해 AI 기반 산업용 로봇 시장 점유율의 대부분을 차지하고 예측 기간 동안 16.6%의 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 예를 들어,

• 국제로봇연맹(International Federation of Robotics)에 따르면 아시아는 2024년 전 세계 산업용 로봇 설치의 약 74%를 차지했으며, 중국은 전 세계 설치의 약 54%를 차지해 기존 로봇에 AI 기능을 업그레이드하기 위한 설치 기반이 가장 큰 지역이다.

중국, 일본, 한국과 같이 고도로 자동화된 경제의 존재는 현재의 시장 리더십을 뒷받침하는 반면, 인도와 동남아시아에서는 자동화 보급률이 상대적으로 낮기 때문에 향후 확장을 위한 상당한 여지가 있습니다.

일본 AI 기반 산업용 로봇 시장

2025년 일본 시장의 가치는 약 4억 5천만 달러로 전 세계 매출의 약 6.7%를 차지했습니다.

중국 AI 기반 산업용 로봇 시장

중국 시장은 전 세계에서 가장 큰 시장 중 하나로 예상되며, 2025년 매출은 약 23억 1천만 달러로 전 세계 매출의 약 34.4%를 차지했습니다.

인도의 AI 기반 산업용 로봇 시장

2025년 인도 시장은 약 1억 8천만 달러로 전 세계 시장 점유율의 약 2.7%를 차지했습니다.

남미, 중동 및 아프리카

중동 및 아프리카 지역은 첨단 제조 및 산업 분야에 대한 투자 가속화와 상대적으로 낮은 기존 로봇 보급률로 인해 예측 기간 동안 두 번째로 높은 CAGR 15.6%로 성장할 것으로 예상됩니다.공장 자동화. 사우디아라비아, UAE, 터키, 모로코, 이집트 등의 국가에서는 자동차, 전자, 금속, 식품 가공 및 기타 제조 활동을 확장하여 AI 지원 로봇 시스템에 대한 새로운 수요를 창출하고 있습니다. 또한 이 지역의 그린필드 공장은 레거시 장비에 의존하기보다는 처음부터 최신 AI 비전, 지능형 검사, 적응형 제어 및 유연한 자동화를 배포할 수 있는 더 넓은 범위를 갖추고 있습니다.

남미는 아시아 태평양, 유럽, 북미에 비해 이 지역의 제조 기반이 더 작고, 로봇 보급률이 낮으며, 자본 지출이 더 조심스러워 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 12.3%로 성장할 것으로 예상됩니다. 브라질은 자동차, 식품 가공, 금속 및 기계 제조 부문의 성장을 지원하여 시장에 크게 기여하고 있으며 아르헨티나, 칠레, 콜롬비아와 같은 국가는 보다 점진적인 속도로 고급 자동화를 채택하고 있습니다.

GCC AI 기반 산업용 로봇 시장

GCC 시장은 2025년에 약 1억 달러에 이르렀으며 이는 전 세계 매출의 약 0.1%를 차지합니다.

경쟁 환경

주요 산업 플레이어

시장에서 AI 지원, 적응형 및 지능형 로봇 자동화를 발전시키는 주요 산업 플레이어

ABB, Yaskawa Electric Corporation, Mitsubishi Electric Corporation 및 Seiko Epson Corporation을 포함한 AI 기반 산업용 로봇 시장의 주요 업체들은 자동차, 전자, 기계, 반도체 및 기타 제조 산업 전반에 걸쳐 유연하고 정밀하며 지능적인 자동화에 대한 증가하는 수요를 충족하기 위해 로봇 포트폴리오를 강화하고 있습니다. 이들 회사는 다관절 로봇, SCARA 로봇,협동로봇, 컨트롤러, 비전 시스템, 지능형 자동화 소프트웨어를 통합하는 동시에 AI 기반 비전, 적응형 동작 제어, 힘 감지, 자율 작업 실행, 예측 기능, 실시간 생산 모니터링 등의 기능을 통합합니다.

프로파일링된 주요 AI 기반 산업용 로봇 기업 목록

• ABB Ltd. (Switzerland)
• FANUC Corporation (Japan)
• Yaskawa Electric Corporation (Japan)
• KUKA SE & Co. KGaA. (Germany)
• Kawasaki Heavy Industries, Ltd. (Japan)
• Mitsubishi Electric Corporation (Japan)
• OMRON Corporation (Japan)
• Denso Wave Incorporated (Japan)
• Epson (Japan)
• Comau S.p.A. (Italy)
• Stäubli International AG (Switzerland)
• Universal Robots A/S (Denmark)
• Techman Robot Inc. (Taiwan)

주요 산업 발전

• 2026년 7월:FANUC와 Fujitsu는 산업 환경에서 물리적 AI의 실제 배포를 가속화하기 위해 협력을 시작했습니다. 양사는 FANUC의 산업용 로봇 제어 기술과 Fujitsu의 AI 인프라 및 작업 현장 데이터 기능을 결합하는 동시에 NVIDIA 기술도 활용할 계획입니다.
• 2026년 7월:Yaskawa Electric과 SoftBank는 Yaskawa의 MOTOMAN NEXT AI 로봇을 사용하여 변형 가능한 물체를 조작하기 위한 물리적 AI 기반 시스템을 검증했습니다. 이 시스템은 로봇이 변화하는 모양을 인식하고 적절한 잡기 및 조작 동작을 선택할 수 있도록 함으로써 와이어 하네스와 같은 어려운 물체를 안정적으로 처리하는 것을 보여주었습니다.
• 2026년 6월:Techman Robot은 ROBOT TECHNOLOGY JAPAN 2026에서 최신 세대의 AI 협업 로봇(코봇)을 선보이며 "보고, 생각하고, 행동하는" 물리적 AI 아키텍처를 강조했습니다. 이 시스템은 기본 AI 엔진, 통합 비전 및 로봇 모션을 결합하여 다품종, 소량 제조 및 노동력 부족을 해결합니다.
• 2026년 5월:FANUC는 물리적 AI, 로봇 학습, 디지털 트윈 기반 배포를 발전시키기 위해 NVIDIA와의 협력을 강화했습니다. FANUC는 ROBOGUIDE를 NVIDIA Isaac Sim과 통합하고 유연한 물체를 자율적으로 조작하기 위한 모방 학습을 위한 NVIDIA의 로봇 기반 모델을 사용하는 듀얼 CRX 로봇을 시연했습니다.
• 2026년 5월:Comau와 Aptiv는 첨단 로봇 공학 및 자율 산업 시스템을 위한 차세대 지능형 자동화 솔루션을 공동 개발하기 위한 협력을 발표했습니다. 양사는 AI 기반 인식, 엣지 컴퓨팅, 협업 로봇 공학, 자율 플랫폼, 비전 및 레이더 기반 산업 안전을 탐구할 계획입니다.
• 2026년 4월:KUKA와 Microsoft는 산업용 로봇, 클라우드 인프라, 시뮬레이션 및 기술을 결합한 AI 기반 공장 접근 방식을 시연했습니다.인공 지능.이들의 협력에는 Azure OpenAI 및 관련 기술을 사용하여 자연어 로봇 프로그래밍과 더 빠른 시뮬레이션 워크플로를 지원하는 iiQWorks.Copilot 개발이 포함됩니다.

보고서 범위

이 보고서는 주요 시장 참가자와 전반적인 경쟁 환경에 초점을 맞춰 업계에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 이는 현재 시장 동향, 기술 발전 및 중요한 산업 발전에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 이 보고서는 시장 확장에 영향을 미치는 주요 성장 동인, 제한 사항 및 기회를 추가로 조사합니다.

커스터마이징 요청  광범위한 시장 정보를 얻기 위해.

보고서 범위 및 세분화