실제 공장의 설비와 로봇, 작업자와 자재가 어디에 있고 어떤 상태인지를 AI가 이해할 수 있도록 만드는 ‘공장 공간 모델’ 개발이 추진된다.
Physical AI 기반 공간 지능화 기술 기업 베스텔라랩은 중소벤처기업부의 민간투자 연계 기술개발 사업인 ‘스케일업 팁스(Scale-Up TIPS)’에 선정됐다고 밝혔다.
이번 과제에는 삼호그린인베스트먼트가 운영사로 참여하며, 베스텔라랩은 2026년 8월부터 2029년 7월까지 3년간 ‘Physical AI 기반 자율 제조를 위한 팩토리 월드모델(Factory World Model) 플랫폼 개발’을 추진한다.
정부 연구개발 지원금은 20억원이다. 베스텔라랩은 기존 공간 AI와 실내 측위 기술을 제조현장으로 확장해 AI와 로봇이 실제 공장의 공간과 상태를 이해할 수 있는 기술 기반을 구축한다는 계획이다.
→ AI Understanding → Robot Action
베스텔라랩 스케일업 팁스 과제 핵심
선정 : 베스텔라랩이 중소벤처기업부의 민간투자 연계 기술개발 사업인 스케일업 팁스에 선정됐다.
운영사 : 삼호그린인베스트먼트가 이번 과제의 스케일업 팁스 운영사로 참여한다.
연구기간 : 2026년 8월부터 2029년 7월까지 3년간 연구개발이 진행된다.
정부 R&D : 정부 연구개발 지원금은 20억원이다.
핵심 기술 : 공장 내 공간·설비·작업자·자재·로봇의 위치와 상태 및 이동 관계를 하나의 Factory World Model로 통합한다.
사물주소 : 공장 내 각 설비와 사물에 위치정보를 부여하고 단순 좌표를 ‘설비 A 앞’, ‘작업구역 B’처럼 AI가 이해할 수 있는 의미 기반 공간정보로 변환한다.
적용 분야 : 자동차·배터리·전자 제조현장뿐 아니라 물류센터와 AI 데이터센터 등으로 적용 범위를 확대할 계획이다.
공장을 AI가 이해할 수 있는 ‘공간 모델’로 만든다
이번 과제의 핵심은 실제 공장 공간을 AI가 이해하고 활용할 수 있는 디지털 공간정보로 변환하는 것이다.
베스텔라랩은 공장 내부의 공간과 설비, 작업자, 자재, 로봇 등이 어디에 있고 어떤 상태이며 어떻게 이동하는지를 하나의 모델 안에서 파악할 수 있는 Factory World Model을 개발할 계획이다.
공장에는 CCTV와 실내 위치정보, 제조·물류 시스템, 로봇 등 서로 다른 시스템에서 생성되는 다양한 데이터가 존재한다.
베스텔라랩은 이러한 공간정보를 연계해 AI가 공장 전체를 단순한 도면이나 좌표가 아니라 위치·상태·관계가 존재하는 실제 작업공간으로 이해하도록 구현한다는 구상이다.
좌표를 넘어 ‘설비 A 앞’을 이해하는 AI
베스텔라랩이 이번 과제에서 강조하는 기술 가운데 하나는 사물주소 기반 공간 참조체계다.
단순한 좌표값만으로는 AI가 실제 산업현장의 의미와 관계를 충분히 이해하기 어렵다.
예를 들어 특정 지점을 숫자로만 표현하는 대신 ‘설비 A 앞’, ‘작업구역 B’, ‘특정 로봇의 이동구간’처럼 실제 작업자가 사용하는 의미와 공간정보를 연결하는 방식이다.
이러한 정보가 축적되면 AI와 로봇이 공장 안에서 무엇이 어디에 있고, 주변에 어떤 설비와 작업구역이 있으며, 현재 어떤 상태인지를 보다 구조적으로 활용할 수 있게 된다.
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AI Understanding → AMR / AGV / Manufacturing System
공간을 이해하는 AI, 실제 로봇과 제조 시스템으로
베스텔라랩은 Factory World Model에 축적된 공간 상태정보를 활용해 공장 내 이동과 작업 흐름을 분석하는 기술로 발전시킬 계획이다.
이후 AMR과 AGV 등 이동형 로봇과 제조 시스템이 필요한 위치와 상태정보를 실시간으로 활용하도록 기술을 고도화한다.
Physical AI의 중요한 특징 가운데 하나는 AI가 디지털 정보만 처리하는 것이 아니라 실제 공간과 사물의 상태를 인식하고 그 정보를 물리적인 행동과 연결하는 데 있다.
Factory World Model이 이러한 공간정보를 로봇과 제조시스템이 사용할 수 있는 공통 기반으로 발전할 수 있는지가 이번 연구개발의 주요 관전 포인트다.
실내 측위 기술에서 산업공간 Physical AI로
베스텔라랩은 GPS 신호가 닿지 않는 실내·지하 공간에서 영상 AI와 실내 측위, 공간 인식 기술을 축적해 왔다.
대표적으로 실내 주차 내비게이션 ‘워치마일(Watchmile)’을 상용화하면서 차량과 공간의 위치관계를 인식하고 안내하는 기술을 사업화해 왔다.
이번 스케일업 팁스 과제는 이러한 기술 기반을 제조 현장으로 확장해 공간을 ‘찾는 기술’에서 공간을 AI가 ‘이해하고 활용하는 기술’로 발전시키는 과정으로 볼 수 있다.
회사는 자동차·배터리·전자 제조현장뿐 아니라 물류센터, 건설·인프라와 AI 데이터센터 등 다양한 산업공간으로 적용 영역을 확대한다는 계획이다.
3년간 R&D…자율제조 신사업 확장
스케일업 팁스는 성장 단계에 진입한 기술집약형 중소벤처기업을 대상으로 민간 운영사의 투자와 정부 연구개발을 연계해 기술 고도화와 사업 확대를 지원하는 프로그램이다.
베스텔라랩은 이번 선정으로 2029년 7월까지 Factory World Model 플랫폼 기술을 개발하면서 Physical AI 기반 자율제조 영역으로 사업을 확장한다.
기존 공간 AI 기술이 실제 제조환경에서 로봇과 생산시스템이 활용할 수 있는 수준으로 발전하고, 산업 현장에서 실증과 사업화로 이어질 수 있는지가 향후 성장의 핵심이다.
정상수 베스텔라랩 대표는 “이번 스케일업 팁스 선정을 통해 베스텔라랩이 축적해 온 공간 AI와 실내 측위 기술을 제조 현장으로 확장하고, AI와 로봇이 실제 공장의 위치와 상태를 이해할 수 있는 기술을 본격적으로 고도화하게 됐다”며 “사물주소와 Factory World Model을 기반으로 실제 공장을 AI가 이해할 수 있는 디지털 공간으로 구현하고, 향후 로봇과 제조 시스템이 이를 활용할 수 있도록 해 자율제조 분야의 새로운 사업 기회를 만들어 나가겠다”고 말했다.
베스텔라랩 Physical AI 기술 구조
영상 AI, 실내 측위와 공간 인식 기술을 기반으로 실제 공간의 위치·상태·이동 정보를 AI가 활용할 수 있는 데이터로 변환하는 기업
공장 공간과 설비·작업자·자재·로봇의 위치, 상태 및 이동 관계를 통합해 AI가 실제 제조환경을 이해하도록 하는 공간 모델
각 설비와 사물의 위치를 단순 좌표가 아니라 작업공간의 의미와 연결해 AI가 활용할 수 있도록 하는 공간 참조체계
AI가 실제 공간과 사물의 위치·상태를 인식하고 로봇이나 시스템의 물리적 동작과 연결하는 기술 영역
공장과 물류공간에서 이동하며 작업을 수행하는 로봇·자동운반 시스템으로, 실시간 공간정보 활용이 중요한 시스템
베스텔라랩이 실내·지하 공간의 위치정보 기술을 기반으로 상용화한 실내 주차 내비게이션 서비스
Physical AI 경쟁에서 중요한 것은 ‘로봇의 두뇌’뿐 아니라 공간을 이해하는 기반이다
Physical AI가 실제 산업현장에서 작동하려면 AI 모델의 판단 능력만으로는 부족하다. 로봇이나 제조시스템이 자신이 어디에 있고 주변에 무엇이 있으며 설비와 작업공간이 어떤 상태인지를 파악할 수 있어야 한다.
이런 관점에서 베스텔라랩의 Factory World Model은 제조공간 자체를 AI가 이해할 수 있는 데이터 구조로 만드는 기술에 초점을 맞춘다. CCTV, 실내 측위, 설비 및 로봇 정보를 하나의 공간 문맥으로 연결하려는 접근이다.
특히 ‘사물주소’가 단순 위치좌표를 의미 있는 공간정보로 바꾸는 역할을 할 수 있다면, AI는 숫자로 표시된 위치보다 실제 작업자가 사용하는 공간 개념에 가까운 정보를 활용할 수 있다.
다만 연구개발 단계의 Factory World Model이 실제 자율제조 인프라로 발전하려면 위치 정확도, 실시간성, 다양한 제조시스템과의 연결성, 공장별 환경 차이와 반복 구축 가능성을 산업현장에서 검증해야 한다.
향후 핵심은 공간정보 통합 → 공장 실증 → AMR·AGV 연동 → 제조기업 도입 → 반복 구축으로 이어지는 사업화 전환이다. 이 경로가 만들어질 경우 베스텔라랩은 실내 위치정보 기업에서 산업공간 Physical AI 인프라 기업으로 사업영역을 확장할 수 있다.
공장이 AI가 이해하는 공간으로 바뀌는 5단계
① Spatial Sensing — CCTV와 실내 위치정보 등을 통해 설비·사람·자재·로봇의 위치와 이동 데이터를 수집한다.
② Object Address — 좌표정보를 설비·작업구역과 연결된 의미 기반 공간정보로 변환한다.
③ Factory World Model — 공간과 사물의 위치·상태·관계를 하나의 모델 안에서 통합한다.
④ AI Understanding — AI가 공장 내 이동경로와 작업흐름, 현재 상태를 종합적으로 파악한다.
⑤ Physical Action — AMR·AGV 및 제조시스템이 공간정보를 활용해 실제 작업과 이동에 반영한다.
향후 확인할 5가지 사업화 지표
Factory PoC : 자동차·배터리·전자 등 실제 제조현장에서 Factory World Model이 실증되는지가 첫 번째 지표다.
Robot Integration : AMR·AGV가 실시간 공간정보를 실제 이동과 작업에 활용하는 수준까지 연결되는지 확인해야 한다.
System Integration : 기존 제조·물류 시스템과 얼마나 안정적으로 연동되는지가 산업 적용성을 좌우한다.
Repeat Deployment : 한 공장에 맞춘 프로젝트가 아니라 서로 다른 공장과 산업공간에 반복 구축할 수 있는지가 중요하다.
Commercial Revenue : R&D 성과가 제조기업의 실제 도입계약과 산업공간 Physical AI 매출로 전환되는지가 장기적인 핵심 성과다.
베스텔라랩은 중소벤처기업부의 민간투자 연계 기술개발 사업인 스케일업 팁스에 선정돼 2026년 8월부터 2029년 7월까지 3년간 ‘Physical AI 기반 자율 제조를 위한 팩토리 월드모델(Factory World Model) 플랫폼 개발’을 추진한다. 정부 연구개발 지원금은 20억원이며 삼호그린인베스트먼트가 운영사로 참여한다. 베스텔라랩은 사물주소를 활용해 공장 내부의 설비·작업자·자재·로봇 등의 위치와 상태를 AI가 이해할 수 있는 공간정보로 통합하고, CCTV와 실내 위치정보 및 제조·물류·로봇 시스템을 연결할 계획이다. 향후 AMR·AGV 등 로봇이 이러한 공간정보를 실시간으로 활용하도록 기술을 고도화하고 자동차·배터리·전자 제조, 물류센터와 AI 데이터센터 등으로 적용 범위를 확대할 예정이다.
베스텔라랩 — 스케일업 팁스 선정 및 Physical AI 기반 자율제조용 Factory World Model 플랫폼 개발 관련 발표자료
※ 연구기간, 정부 R&D 지원금, 삼호그린인베스트먼트 참여, Factory World Model 및 사물주소 기술과 향후 적용 계획은 베스텔라랩 발표자료를 기준으로 작성했다. 기술의 실제 산업 적용과 사업성과는 향후 연구개발 및 실증 결과에 따라 달라질 수 있다. K-VALLEY EXPERT REVIEW와 AI ANALYSIS는 해당 내용을 바탕으로 한 K스타트업밸리의 분석이다.
