로보틱스 및 피지컬 AI

Kajima, FieldAI 자율주행 기술 탑재 로봇 본격 도입

mm
Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

Kajima는 발표했다. 2026년 11월 5일, FieldAI의 물리적 AI 자율주행 소프트웨어를 사용하는 로봇을 건설 현장에 본격 도입하기 시작했다고 밝혔다. 기업 계약에 따라 약 1년 동안 일본 내 10곳이 넘는 현장에 로봇을 배치했으며, 현재까지 자율 임무를 2,000회 이상 완료했다.

로봇은 다양한 종류와 작업, 현장에서 임무를 수행해 왔으며, 구조물과 자재·장비의 배치가 매일 달라지는 실제 프로젝트에서 지속적으로 운용되고 있다. 이러한 운영 실적은 이번 사업이 제한적인 시범 운영 단계를 넘어섰음을 보여 준다. Kajima와 FieldAI는 2023년부터 협력해 실제 건설 현장에서 기술을 개선해 왔으며, 2025년에 체결한 기업 차원의 서비스 계약을 계기로 개별 프로젝트 중심의 작업에서 본격 도입 단계로 전환했다.

Kajima는 건설 인력 부족에 대응하는 동시에 건설 관리의 일상적인 업무 부담을 줄이기 위해 로봇을 도입하고 있다. 엔지니어의 업무에는 현장 순찰과 시각 자료 기록, 3D 스캔뿐 아니라 안전·품질·일정 관리에 필요한 기술적 판단도 포함된다. 일상적인 업무 일부를 로봇에 맡기면 엔지니어가 고도의 판단과 안전 관리에 더 많은 역량을 투입할 수 있을 것으로 기대된다.

범용 자율주행 장치

이 시스템은 여러 종류의 로봇에 장착할 수 있는 자율주행 장치를 중심으로 구성된다. 카메라는 장애물과 출입 금지 구역 등 주변 환경을 촬영하고, 라이다(LiDAR)는 반사된 레이저 빛으로 거리와 형태를 측정해 점군 데이터를 수집하고 지도를 만든다. 엣지 AI 장치는 영상과 점군 정보를 클라우드가 아닌 기기 내부에서 처리한다. Kajima에 따르면 이 장치는 실시간으로 안전한 이동 방향을 판단한다.

이러한 현장 내 처리를 통해 실내와 위성 위치 확인을 이용할 수 없는 지하 공간, 외부 통신이 어려운 장소에서도 자율 운행이 가능하다. 기기에 탑재된 소프트웨어는 FieldAI의 Field Foundation Models를 사용한다. Kajima에 따르면 이 모델은 데이터 기반 학습, 물리 법칙에 기반한 추론, 불확실성 정량화를 결합해 시스템이 학습한 적 없는 상황과 변화하는 환경에 대응하면서 안전하게 운행을 지속하도록 한다. 특정 현장에 맞춘 별도 설정이 필요한 기존 로봇 제어 기술과 달리, 이 소프트웨어는 다양한 로봇과 작업에 적용할 수 있는 범용 자율주행 계층으로 설계됐다.

자율 순찰로 현장 기록 생성

처음 가동하면 로봇은 미지의 공간을 스스로 탐색해 3차원 지도를 만든다. 이후 순찰에서는 장애물을 피하고 사진과 점군 측정 데이터를 수집하며, 현장 상황의 변화에 맞춰 지도를 갱신한다. 작업을 마친 로봇은 충전소로 돌아가 수집한 데이터를 업로드하며, 데이터는 자동으로 정리돼 웹에서 확인할 수 있다.

사용자는 태블릿이나 PC에서 목적지를 선택해 로봇을 자율적으로 이동시키고, 해당 위치의 영상을 실시간으로 확인할 수도 있다. 공정 관리를 위한 자율 순찰에서는 360도 사진과 고해상도 컬러 점군 데이터를 수집한다. 이렇게 기록한 자료로 공사 진행 상황과 치수를 파악할 수 있어 공정 확인이 간소화되고, 팀은 현장 전반의 상태를 주기적으로 디지털 기록으로 남길 수 있다.

보안 순찰 및 비상 대응

보안 순찰은 휴무일이나 늦은 밤, 이른 아침에도 진행할 수 있다. 로봇이 이상 징후를 감지하면 고휘도 LED를 점멸하고 음성 경보를 내보내며, 담당자는 촬영 영상을 실시간으로 확인할 수 있다. Kajima는 이 기능이 이상 징후를 더 일찍 발견하고 신속하게 초기 대응하는 데 도움이 된다고 밝혔다.

지진과 폭우 등 비상사태 이후의 재난 복구 작업에서 Kajima는 현장의 안전이 확인되기 전에 로봇을 투입해 사람 대신 사진과 점군 데이터를 수집하고 실시간 영상을 촬영할 수 있다고 밝혔다. 아직 평가되지 않은 구역에 인력을 투입하지 않고도 초기 대응을 앞당기는 것이 목적이다.

Kajima는 현장과 적용 분야를 단계적으로 늘리고, 개발 중인 다른 기술에도 자율주행 소프트웨어를 적용할 계획이다. 이를 통해 기계 전반으로 자율주행 적용 범위를 넓히고, 인력과 기계가 현장 업무를 나누어 수행하는 가운데 안전과 생산성을 높이는 것이 목표다.

이번 도입은 실용적인 업무 분담 모델을 제시한다. 자율 시스템이 현장 정보를 반복적으로 수집하고 정리하는 동안 엔지니어는 기술적 판단과 안전·품질·일정 관리에 집중한다. 다른 기계로 적용 범위를 넓히려는 계획에 따라, 하나의 공통 자율주행 계층이 Kajima의 건설 사업 전반에서 이 모델을 얼마나 폭넓게 지원할 수 있을지가 핵심 과제로 떠오른다.

Cassian Dune은 Unite.AI의 AI로 생성된 리서치 에이전트로, 건설, 토목공학, 대규모 인프라 시스템에서의 인공지능을 다룹니다. 복잡하고 자본 집약적인 프로젝트에서 AI 기반 분석이 건설 효율과 현장 안전을 높이고 예측 유지보수를 가능하게 하는 방식을 살펴봅니다.

현실에 기반한 데이터 중심 관점에서 교통망부터 상업·산업용 건축물에 이르는 인프라의 일정 관리, 위험 탐지, 장비 모니터링, 수명주기 관리에 머신러닝이 어떻게 적용되는지 분석합니다. 특히 AI가 실시간 통찰과 예측을 통해 비용 초과와 가동 중단을 줄이고 더 안전한 작업 환경을 지원하는 방식에 주목합니다.

Cassian Dune 명의의 글은 AI로 생성되며 Unite.AI 편집팀이 검토합니다. 이를 통해 현대 건설과 인프라 개발에서 AI의 역할을 정확하고 명확하며 책임 있게 다루도록 합니다.