파일럿은 구조화된 작업에 집중됩니다
초기 환경은 반복 업무, 명확한 안전 구역, 측정 가능한 가동시간을 갖습니다.
신호 레이어
개요 지도에 모두 섞지 않고, 관찰 가능한 이벤트와 단계 신호, 출처 후보를 따로 추적합니다.
연결 레코드
먼저 시스템을 보고, 필요할 때만 기업, 진전 신호, 출처 레코드를 열어봅니다.
단계 신호
산업에 연결된 생태계 신호를 짧게 정리합니다.
초기 환경은 반복 업무, 명확한 안전 구역, 측정 가능한 가동시간을 갖습니다.
로봇 학습은 시뮬레이션 데이터, 원격조작, 실제 fleet 피드백에 의존합니다.
최근 마일스톤
역량, 기업, 출처와 연결된 관찰 가능한 사건입니다.
상업 제조 계약은 가동시간, 작업 적합성, 안전성, 통합 경제성을 시험하기 때문에 데모보다 강한 신호입니다.
내부 배치는 안전성, 가동시간, 작업 반복성 데이터를 제공합니다.
근거
작업장 파일럿은 범용 로봇 몸체가 실제 운영에 맞는지 검증합니다.
| 일자 | 마일스톤 | 역량 | 관련 | 근거 |
|---|---|---|---|---|
| 2026년 2월 19일 | Agility가 Toyota Motor Manufacturing Canada와 상업 계약 발표상업 제조 계약은 가동시간, 작업 적합성, 안전성, 통합 경제성을 시험하기 때문에 데모보다 강한 신호입니다. 휴머노이드 로보틱스 | 공장 통합 | ||
| 2024년 12월 12일 | 공장 영상에서 제한된 내부 작업의 휴머노이드 로봇 공개내부 배치는 안전성, 가동시간, 작업 반복성 데이터를 제공합니다. 휴머노이드 로보틱스 | Embodied AI 제어 | ||
| 2024년 1월 18일 | 자동차 제조 작업을 위한 휴머노이드 로봇 파일럿 발표작업장 파일럿은 범용 로봇 몸체가 실제 운영에 맞는지 검증합니다. 휴머노이드 로보틱스 | 공장 통합 |
무료 API 레이어
공개 API로 리서치 그래프를 확장하되, 중립적인 분석 맥락은 유지합니다.