물류 자동화 현장에서 로봇의 물체 파지는 여전히 해결해야 할 큰 숙제다. 창고 환경은 비정형적이고 변동성이 매우 크기 때문이다. 인간 작업자는 다양한 포장 상태, 표면 질감, 위치 변화에 즉각 대응하지만, 기존 자동화 시스템은 대규모 운영 환경에서 일관된 신뢰성을 유지하는 데 어려움을 겪어왔다. 재고의 위치 이동, 빛 반사, 깨지기 쉬운 포장 등 사소한 오류조차 수동 복구 비용을 발생시키고 전체 작업 처리 속도를 늦추는 원인이 된다.

모바일 매니퓰레이션(Mobile manipulation)은 자율 이동 능력과 물리적인 파지 기능을 결합해 로봇이 단순히 물건을 운반하는 것을 넘어 직접 물류를 처리하도록 하는 전략이다. 그동안 활용되던 흡착식 엔드 이펙터는 표면이 일정하고 밀폐가 가능한 경우에만 효과적이라, 역동적인 물류 현장에서의 활용도가 낮았다. 2026년 기준 미국 업계 추산에 따르면 창고 내 채워지지 않은 일자리는 370,000개를 넘어서고 이직률도 50%에 육박하고 있어, 단순히 물건을 옮기는 것을 넘어 실제 피킹 작업을 수행할 수 있는 시스템 도입이 시급하다.

Locus Robotics는 AI 기반 시스템인 Locus Array를 통해 이러한 문제를 해결한다. NeuraGrasp는 기존 흡착 방식에서 벗어나 다공성 섬유, 구멍 난 폴리백, 불규칙한 형태의 물체에 맞춰 변형되는 특허 받은 막 기술을 사용한다. 이 시스템은 컴퓨터 비전과 적응형 파지 지능을 통합하여 실시간으로 변화하는 환경에 로봇이 대응하도록 돕는다. 이러한 피지컬 AI의 발전은 자동화가 가능한 작업 범위를 넓히고 수동 작업 의존도를 낮추어 기업 규모의 물류 운영 효율성을 높일 것으로 기대된다.

물류 자동화 현장에서 로봇의 물체 파지는 여전히 해결해야 할 큰 숙제다. 창고 환경은 비정형적이고 변동성이 매우 크기 때문이다. 인간 작업자는 다양한 포장 상태, 표면 질감, 위치 변화에 즉각 대응하지만, 기존 자동화 시스템은 대규모 운영 환경에서 일관된 신뢰성을 유지하는 데 어려움을 겪어왔다. 재고의 위치 이동, 빛 반사, 깨지기 쉬운 포장 등 사소한 오류조차 수동 복구 비용을 발생시키고 전체 작업 처리 속도를 늦추는 원인이 된다.

모바일 매니퓰레이션(Mobile manipulation)은 자율 이동 능력과 물리적인 파지 기능을 결합해 로봇이 단순히 물건을 운반하는 것을 넘어 직접 물류를 처리하도록 하는 전략이다. 그동안 활용되던 흡착식 엔드 이펙터는 표면이 일정하고 밀폐가 가능한 경우에만 효과적이라, 역동적인 물류 현장에서의 활용도가 낮았다. 2026년 기준 미국 업계 추산에 따르면 창고 내 채워지지 않은 일자리는 370,000개를 넘어서고 이직률도 50%에 육박하고 있어, 단순히 물건을 옮기는 것을 넘어 실제 피킹 작업을 수행할 수 있는 시스템 도입이 시급하다.

Locus Robotics는 AI 기반 시스템인 Locus Array를 통해 이러한 문제를 해결한다. NeuraGrasp는 기존 흡착 방식에서 벗어나 다공성 섬유, 구멍 난 폴리백, 불규칙한 형태의 물체에 맞춰 변형되는 특허 받은 막 기술을 사용한다. 이 시스템은 컴퓨터 비전과 적응형 파지 지능을 통합하여 실시간으로 변화하는 환경에 로봇이 대응하도록 돕는다. 이러한 피지컬 AI의 발전은 자동화가 가능한 작업 범위를 넓히고 수동 작업 의존도를 낮추어 기업 규모의 물류 운영 효율성을 높일 것으로 기대된다.