KT, 로봇 플랫폼 'K RaaS' 공개…현장형 피지컬 AI 구현 [MWC 2026]

상황 인지부터 임무 수행까지 가능

AI가 물리 환경 이해하고 판단해 실행

네트워크·AI·로봇 역량 결합해 산업 확장

KT가 오는 3일 스페인 바르셀로나에서 열리는 MWC26에서 로봇 플랫폼 'K RaaS'를 공개한다.ⓒKT

KT가 로봇·설비·IT 시스템을 하나의 지능형 생태계로 연결하는 피지컬 AI(인공지능) 전략과 함께 로봇 플랫폼 'K RaaS(KT Robot as a Service)'를 공개한다.

KT는 오는 3일 스페인 바르셀로나에서 열리는 통신 전시회 MWC26에서 이 같은 내용을 발표한다고 1일 밝혔다.

K RaaS는 개별 로봇을 제어하는 기술을 넘어 실제 운영 가능한 피지컬 AI 서비스를 구현하는 로봇 오케스트레이션 플랫폼이다.

로봇, 시설, 레거시 시스템을 통합해 서비스의 전 생명주기를 인지하고 분석해 운영함으로써 현실 비즈니스 환경에서 AI 기반의 자동화를 바로 적용할 수 있도록 설계됐다.

K RaaS는 클라우드 환경에 최적화된 구조로 설계돼 전 세계에 분산된 이기종 로봇과 설비를 실시간으로 모니터링하고, 이를 통합해 운용·관리할 수 있다. 단일 로봇의 자동화를 넘어 서비스 흐름 단위의 전체적인 피지컬 AI 시스템이 유기적으로 작동하는 구조다.

이 플랫폼에는 다양한 역할을 수행하는 에이전트가 탑재된다. 'Service Builder Agent'는 별도 개발 없이도 고객사가 환경에 맞는 로봇 융합 서비스를 설계해 배포할 수 있도록 지원한다.

또한 'K RaaS Agent'는 자연어 인터페이스를 통해 미션 현황을 조회하고 운영 데이터를 분석해 보고서까지 생성한다. 기존에는 수십 개의 관제 화면을 확인해야 했던 관리자가 대화 한 번으로 통합 리포트를 받아볼 수 있게 된 것이다.

KT는 초고속 네트워크 인프라와 생성형 AI 모델 SOTA K, 로봇 오케스트레이션 기술을 결합해 반도체 제조공장, 물류센터, 스마트 빌딩 등 다양한 산업 현장에서 피지컬 AI 적용 레퍼런스를 확보했다.

단순한 로봇 간 연결이나 관리 중심의 로봇 제어 기술을 넘어 AI가 물리 환경을 이해하고 최적의 실행을 이끌어내는 현장형 피지컬 AI 오케스트레이션 플랫폼을 목표로 한다.

KT는 시각 정보와 언어를 통합해 이해하고 이를 실제 행동으로 연결하는 차세대 로봇 지능 'VLA(Vision-Language-Action) Agent'도 선보인다.

이 기술은 특정 로봇 유형에 종속되지 않는 범용 구조로 설계됐다. 휴머노이드든 이동형 로봇이든 VLA Agent를 탑재하면 인식·추론·행동 능력을 갖추게 된다. VLA Agent는 호출어와 시선 인식 등을 기반으로 로봇이 자율적으로 사용자 의도를 파악하고 맥락을 이해해 동작하게 한다.

로봇이 무엇을 인식하고, 어떤 추론 과정을 거쳐 어떤 행동을 호출하는지도 실시간으로 확인할 수 있다. 카메라 영상이나 음성 데이터는 저장되지 않고 로봇 내에서 분석 후 즉시 폐기되며, 모든 처리는 온디바이스 기반으로 수행된다.

KT는 현장에서 VLA Agent 시연을 진행한다. 혼잡한 환경에서도 로봇이 정확히 사용자 의도를 인식해내는 과정을 보여줄 예정이다. 관람객이 눈을 마주치거나 호출하면, 로봇이 호출어와 시선을 동시에 인식해 처리한 후 반응한다. 이동 중에는 라이다 센서와 깊이 카메라가 실시간으로 주변을 스캔해 사람이나 장애물을 알아서 회피한다.

KT가 오는 3일 스페인 바르셀로나에서 열리는 MWC26에서 로봇·설비·IT 시스템을 하나의 지능형 생태계로 연결하는 피지컬 AI(인공지능) 전략을 공유한다.ⓒKT

이번 전시에서는 실제 고객 현장에서 동작하는 'Edge R2R(Robot-to-Robot) Agent'도 함께 선보인다.

Edge R2R Agent는 ▲이기종 로봇 통합 서비스 제공 ▲현장 내 모든 에이전트 및 레거시 시스템 오케스트레이션 ▲플랫폼과의 실시간 연계를 통한 임무 수행이라는 세 가지 핵심 역할을 수행한다.

관람객들은 스마트 자동차 공장 시나리오를 통해 피지컬 AI의 작동 방식을 직관적으로 확인할 수 있다. 휴머노이드 로봇 'Hugo'가 VLA 기반으로 부품의 이상 여부를 검수하고, 다음 단계인 물품 이송이 필요하다는 판단을 자동으로 도출한다.

이어 Hugo가 작업 라인을 요청하면 플랫폼이 즉시 창고관리시스템(WMS)을 호출해 가용 라인을 확인하고 모바일 로봇 'Mobi'에 이송 임무를 배정한다. 로봇 간 직접 협업(R2R)과 에이전트 간 통신(A2A)를 통해 중앙 통제나 사람의 개입 없이 작업이 완결되는 구조다.

K RaaS Order/Delivery Agent는 AI 에이전트들이 협력해 주문부터 로봇 배송까지 전 과정을 수행하는 고객 체감형 서비스다.

사용자가 모바일 앱에서 채팅으로 메뉴를 주문하면, Order Agent가 의도를 분석해 플랫폼에 배송을 요청하고, 플랫폼은 적합한 로봇을 배정한다. 로봇은 엘리베이터나 보안게이트 등과 연동돼 자율적으로 이동하며, 고객은 실시간 위치와 주문 상태를 확인할 수 있다. 이 과정에서 플랫폼, Edge, VLA, 로봇이 하나의 생태계처럼 작동한다.

KT 기술혁신부문장 오승필 부사장은 "K RaaS는 현장에서 생성되는 데이터를 신경망 기반으로 학습하고, 이를 다시 서비스 품질 개선과 운영 최적화에 반영하는 구조를 갖췄다"며 "학습과 실행이 반복될수록 성능이 향상되는 선순환형 피지컬 AI 체계를 통해 제조·물류·빌딩 등 산업 전반으로 확장해 나가겠다"고 말했다.