인터넷, 이미지 라이브러리, 방대한 양의 텍스트를 통해 대형 모델이 "무한히 성장"할 수 있는 세상에서 로봇은 현실 세계의 데이터가 극히 부족하고, 비싸며, 재사용이 불가능한 또 다른 세계에 갇혀 있습니다. 비즈니스 인사이더는 겉보기에는 단순하지만 매우 통찰력 있는 보고서를 발표한 적이 있습니다..."인공지능 로봇이 데이터 부족에 직면했는데, 한 스타트업이 뜻밖의 해결책을 찾아냈습니다."

이 보고서는 언어 및 시각 모델 학습에 필요한 데이터는 거의 무한대에 가깝지만, 로봇이 현실 세계와 상호작용하는 데 필요한 데이터는 규모, 구조, 전이성 측면에서 턱없이 부족하다고 지적합니다. 이는 대규모 로봇 지능화의 핵심 병목 현상이 되었습니다. 로봇 스타트업인 FieldAI는 이러한 문제에 대한 해결책을 제시했습니다.

데이터 양의 부족과 물리적 세계의 제한된 구조라는 현실적인 제약 조건에 대응하여 FieldAI는 주류의 인식 우선 접근 방식과는 다른 솔루션을 선택했습니다.물리적 제약조건을 기반으로 범용 로봇 지능 시스템을 처음부터 구축하여 실제 환경에서 로봇의 일반화 능력과 자율성을 향상시키는 것을 목표로 한다.

회사 웹사이트: https://www.fieldai.com

FieldAI의 선언문: 단순히 로봇을 만드는 것이 아니라, 범용 로봇 두뇌를 만드는 것.

대부분의 로봇 회사들이 하드웨어 제작과 복잡한 동작 시연에 집중하는 시대에, 필드AI는 특정 로봇을 만드는 것을 최종 목표로 삼지 않고 보다 장기적인 접근 방식을 택했습니다.대신, 다양한 유형의 로봇에 사용될 수 있고 다양한 환경에 적응할 수 있는 "범용 로봇 지능형 두뇌"를 만드는 데 전념하고 있습니다.

이 보편적인 두뇌는 필드 파운데이션 모델(FFM)이라고 불립니다. 이는 단일 하드웨어 또는 단일 기능 소프트웨어가 아니라, 구체화된 지능을 위해 특별히 구축된 새로운 유형의 "물리 우선" 기반 모델입니다.

쉽게 말해서,물리학을 우선시하는 접근 방식은 "먼저 감지하고 그 다음 제어하는" 전통적인 AI 접근 방식과 근본적으로 다릅니다.FFM(Fractional Functional Model)은 처음부터 실제 물리적 제약 조건, 불확실성 및 위험을 모델의 주요 과제로 삼고, 규칙이나 제어기를 사용하여 모델의 출력에 의존하는 방식을 지양합니다. 이를 통해 로봇은 지도, GPS 또는 사전 정의된 경로가 없는 낯선 환경에서도 현장에서 스스로 결정을 내리고 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 지능적인 행동을 보일 수 있습니다.

FieldAI는 로봇 지능이 단순히 행동 실행에 관한 것이 아니라, 더욱 중요한 것은 실제 데이터를 활용한 폐쇄 루프 구축에 있다고 강조합니다. 작업 실행 중에 생성된 지각 데이터는 모델 학습, 최적화 및 반복을 위해 지속적으로 모델에 피드백되어 지능이 끊임없이 진화할 수 있도록 합니다.

회사 설립자인 아가는 회사의 비전을 설명하면서 "우리 고객은 정확한 지도나 훈련조차 필요하지 않습니다. 버튼 하나만 누르면 로봇이 주변 환경의 구석구석을 탐색할 수 있습니다."라고 말했습니다.

FieldAI의 제품 배포 과정에서,로봇은 현실 세계에서 필수적인 역할을 맡고 있습니다.그들은 건설, 물류, 에너지, 광업, 전력, 농업과 같은 전통적인 작업 시나리오에 집중하여 대규모 산업 수준의 자율 운영을 달성하고자 합니다.

2025년 11월, FieldAI는 DPR 건설과의 협력을 통해 실제 건설 현장에서 창출된 가치를 입증했습니다. FieldAI의 AI 시스템을 탑재한 로봇은 현장을 자율적으로 순찰하며 수만 장의 사진을 자동으로 수집하고, 건물 내부를 스캔하여 대규모 지도를 생성했습니다. 이렇게 수집된 데이터는 실시간 정보로 변환되어 공정 진행 상황 추적, 위험 감지 및 품질 분석에 활용되었으며, 수동 검사에 비해 상당한 시간을 절약하고 현장의 안전과 효율성을 향상시켰습니다.

NASA 엔지니어들의 "현실주의적" 혁명

FieldAI의 독창적인 기술적 접근 방식은 어느 정도 창립자들의 엔지니어링 배경에 깊이 뿌리내리고 있습니다.

회사 설립자 겸 CEO인 알리 아가는 NASA 제트 추진 연구소(JPL)에서 7년간 근무하며 화려한 경력을 쌓았습니다. 그는 NASA의 자율 화성 동굴 탐사 및 화성 헬리콥터-로버 공동 자율 프로젝트, 그리고 DARPA RACER(오프로드 자율 주행 차량) 관련 연구에 참여했습니다.이러한 프로젝트들을 자세히 살펴보면 공통점이 드러납니다. 환경은 예측 불가능하고 실수를 저지를 경우 발생하는 비용이 매우 높아 인간의 개입이 사실상 불가능하다는 것입니다.

학문적인 관점에서 보면,알리 아가는 단순히 "NASA 프로젝트에 참여한" 뛰어난 연구자가 아닙니다. 그는 로봇 지능의 핵심 문제와 자율 알고리즘 연구에 오랫동안 직접 참여해 온 학자입니다. 그의 공개된 학술적 업적을 통해, 그는 로봇이 어떻게 자율적으로 주변 환경을 이해하고 불완전한 정보 속에서도 신뢰할 수 있는 결정을 내릴 수 있는지라는 단일 주제에 대해 여러 주요 로봇 공학 학회와 학술지에서 심도 있는 논의를 진행해 왔음을 알 수 있습니다.

예를 들어, 아가와 그의 팀은 "NeBula: DARPA 지하 탐사 챌린지 2단계에서 우승한 CoSTAR 팀의 로봇 자율성 솔루션"이라는 제목의 논문을 필드 로봇 학회지(Journal of Field Robotics)에 발표했는데, 이 논문에서는 복잡하고 미지의 환경에서 로봇의 자율 의사결정 프레임워크인 NeBula를 체계적으로 소개했습니다. 이 프레임워크는 불완전한 인식과 작업 불확실성에 직면했을 때 위험 인식, 환경 매핑 및 경로 계획을 수행하기 위해 다중 모달 정보를 결합할 수 있습니다.

또한 그는 IEEE Robotics 및 Automation Letters와 같은 학술대회 및 저널에 발표된 여러 연구 프로젝트에 참여했습니다. 예를 들어, "동적 장애물이 있는 무인 항공기의 충돌 회피 및 제어를 위한 비선형 MPC" 논문에서는 동적 환경에서 무인 시스템의 안전 제어 및 장애물 회피 문제를 탐구했으며, 또 다른 논문인 "LAMP 2.0: 까다로운 대규모 지하 환경에서의 작동을 위한 견고한 다중 로봇 SLAM 시스템"에서는 대규모의 인지 저하 환경에서 안정적인 지도 구축을 위한 구체적인 기술적 세부 사항을 제시했습니다.

아마도 아가는 이러한 업무 및 학문적 맥락 속에서 로봇 지능에 대한 보다 "저수준"의 이해를 발전시켰을 것입니다. 이러한 토대 위에,FieldAI는 DeepMind, Tesla, SpaceX, NASA, Amazon 등 유수 기업의 최고 기술 전문가들을 한데 모았습니다.공동의 비전은 로봇이 현실 세계에서 장기간 안정적으로 작동하고 끊임없이 변화하는 환경 속에서 안전하고 합리적인 결정을 내릴 수 있도록 하는 것입니다.

범용 로봇 운영 체제를 둘러싼 경쟁

FieldAI는 2023년에 공식적으로 설립되었지만, 자본 시장에서의 성장 속도는 일반적인 스타트업보다 훨씬 빨랐습니다. 2025년 8월 현재,이 회사는 2년도 채 안 되는 기간 동안 4억 5백만 달러 이상의 자금 조달을 완료했으며, 투자 후 기업 가치는 약 20억 달러로 평가되었습니다.더욱이, 투자 라인업은 베조스의 개인 투자 사무소, 인텔 캐피털, 엔비디아의 벤처 캐피털 부문, 빌 게이츠의 투자 펀드, 삼성 등을 포함하여 매우 인상적입니다. 이는 투자 규모뿐 아니라 자본 운용 결정의 탁월함까지 반영합니다.

이 투자자들에게 있어 필드AI에 투자하는 것은 단순히 특정 로봇 제품을 선택하는 것이 아니라, 지능형 기술 개발의 보다 근본적이고 보편적인 방향에 투자하는 것을 의미합니다.

로이터 통신은 F-Prime Capital의 보고서를 인용하여 "전 세계 로봇 투자액이 2024년에 186억 달러로 급증할 것으로 예상되며, 이는 전년 대비 1,161억 Tb3t 증가한 수치"라고 보도했습니다. F-Prime이 2025년 하반기에 발표한 추가 데이터에 따르면 이러한 성장세는 둔화되지 않고 있으며, 전 세계 로봇 투자액은 2025년에 209억 달러를 넘어 사상 최고치를 경신할 것으로 전망됩니다.

또한, 일반 시장과 특정 분야 시장 모두에서 폭발적인 성장을 경험했습니다.범용 로봇 분야에 대한 투자는 19억 달러에서 49억 달러로 급증할 것으로 예상됩니다.특정 시나리오에 맞춰 설계된 수직형 로봇은 시장의 절반을 차지하며, 시장 규모는 81억 달러에서 132억 달러로 급증했습니다.

이러한 맥락에서,FieldAI는 "일반"과 "특정 분야" 중 하나를 선택할 수 있도록 제공하는 플랫폼이 아닙니다.한편으로, 범용 로봇 지능형 두뇌에 대한 본격적인 투자는 가장 빠르게 성장하는 범용 로봇 분야와 맥을 같이합니다. 2025년의 투자자들은 더 이상 "일을 할 수 있는 기계"를 사는 것에 만족하지 않고, 모든 기계가 일을 하는 방법을 학습할 수 있도록 하는 "진입 허가증"을 얻기 위해 경쟁하고 있습니다. 다른 한편으로, FieldAI는 건설 현장, 검사, 도시 배송, 에너지 등 상업적 수익을 창출하는 실제 문제를 해결하는 특정 분야에 제품을 적용하는 데 집중하고 있습니다. 아마도 이러한 이유로 반도체 대기업, 기술 창업자, 장기 투자자들의 투자를 동시에 유치할 수 있었던 것 같습니다.

이러한 체현된 지능 산업의 세월

지난 10년간 로봇 산업의 핵심 주제가 혁신이었다면, 향후 10년은 대규모 도입이 주도권을 잡을 것입니다. FieldAI는 바로 이러한 구조적 전환점을 겨냥하여 접근합니다. 특정 로봇 형태나 단일 시나리오에 의존하는 것이 아니라, 확장 가능하고 재사용 가능하며 지속적으로 업그레이드할 수 있는 "범용 로봇 두뇌 + 데이터 인프라"에 투자하는 것입니다.

오늘날 인공지능 분야가 급성장하는 가운데, 우리는 미래의 로봇 생태계가 현재의 스마트폰 생태계처럼 다양하고 활기차게 발전하여 진정으로 인류에게 봉사하고 삶을 더욱 편리하게 만들어주기를 기대합니다.

참조 링크:
1.https://www.businessinsider.com/ai-robotics-data-problem-fieldai-surprising-fix-ali-agha-2025-9
2.https://robobdtw2025.mapyourshow.com/8_0/sessions/session-details.cfm?scheduleid=100&
3.https://spectrum.ieee.org/autonomy-unstructured-field-ai
4.https://www.reuters.com/business/robotics-startup-fieldai-raises-314-million-new-funding-sources-say-2025-08-20/
5.https://fprimecapital.com/blog/robotics-on-the-rise-the-state-of-robotics-investment-in-2025/