3D vision blog - Zivid

AW2026 리뷰: Physical AI 시대를 여는 3D 비전과 로보틱스 혁신

작성자: NARI SHIN | 2026-03-16

AW2026은 매년 서울 코엑스에서 개최되는 아시아 대표 스마트 제조·자동화 전시회로, 지비드는 올해 디팔레타이징 및 빅 빈피킹에 최적화된 신제품 Zivid 3를 선보였습니다.

Zivid 3는 장거리에서도 2D 이미지, 포인트 클라우드, 노멀/깊이 맵, 바코드까지 하나의 센서로 네이티브 픽셀-포인트 매칭을 통해 모든 데이터를 한 번에 획득할 수 있는 카메라입니다.

 

그뿐만 아니라 다양한 FOV를 갖춘 Zivid 2+ R-series 카메라 데모도 시연했습니다. Zivid 2+ R-series 데모에서는 주변 조명의 온도와 강도가 변하는 환경에서도 일관된 품질의 2D 이미지와 포인트 클라우드를 초고속으로 얻을 수 있는 모습을 보여주었습니다.

 

 

지비드 파트너 데모 주요 하이라이트

1. CMES

e-커머스 및 물류 환경에서 고속 피스 피킹과 자동 포장까지 연결되는 실질적인 풀필먼트 자동화를 선보였습니다.

CMES의 데모는 Zivid 3D 비전, 산업용 로봇, 바코드 리더, 자동 백거 시스템이 유기적으로 연결된 고속 피킹 셀로, 앞으로의 물류 자동화 방향을 잘 보여주었습니다.

 

2. AIDIN Robotics

기존에 사람이 수작업으로 수행하던 고난도 연마·폴리싱 공정을 완전히 자동화하며, 제조 품질과 생산성을 높이는 방향을 제시했습니다.

AIDIN의 데모는 다각도 스캔 → 3D 모델 생성 → 로봇 폴리싱 → 표면 검사로 이어지는 전체 공정을 자동화하여, 3D 비전이 정밀 제조 현장에서 어떤 가치를 만들어낼 수 있는지 명확하게 보여주었습니다.

 

3. Hyundai Glovis + Pickit 3D

동일 부품이 겹겹이 쌓인 상황에서도 높은 정확도로 위치와 자세를 파악하고 안정적으로 이송하는 물류 자동화 사례를 제시했습니다.

Zivid 기반 고정밀 감지를 통해 쌓여 있는 부품을 정확히 찾아내고 트레이로 옮기는 과정이 매우 부드럽고 안정적으로 진행되었습니다.

 

4. UR Robotics / HRT Robotics

소량 다품종 생산에 최적화된 협동로봇 기반 피킹 자동화 셀을 구현해 사람과 함께 사용하는 작업 환경에서도 높은 정확도와 안정성을 보여주었습니다.

Zivid 기반의 안정적인 3D 인식 덕분에 최소한의 설정만으로도 정확한 피킹이 가능해 많은 참관객들의 관심을 모았습니다.

 

5. TM Robotics

다양한 배치 형태의 부품을 상황에 맞게 파지 전략을 자동으로 조정하는 작업을 보여주며, 유연한 조립 및 핸들링 자동화의 가능성을 제시했습니다.

TM Robotics의 데모에서는 로봇이 환경 변화에 따라 즉각적으로 그리퍼 설정을 조정하며 작업하는 모습이 인상적이었습니다.

 

6. TXR Robotics

실제 공장 환경에 가까운 형태로 빈 피킹 셀의 동작 방식을 보여주며 자동화 시스템의 운영 환경을 현실적으로 잘 반영했습니다. 특히 실제 라인과 유사한 타이밍과 동작 흐름을 구현해 많은 관람객들에게 신뢰감을 주었습니다.

 

7. Koras Robotics

제조 라인에서 유연한 피킹 및 이송 작업을 가능하게 하는 빈 피킹 솔루션을 선보이며, Zivid 기반의 높은 정확도의 객체 인식 기술이 강점으로 돋보였습니다.

Zivid 카메라를 사용한 Koras의 데모는 제조 현장에서 바로 사용할 수 있을 만큼 실용적인 자동화 성능을 보여주었습니다.

 

 

마무리 요약

특히 이번 전시를 통해 더욱 분명해진 사실은 고품질 3D 비전이 이제 선택이 아닌 자동화의 핵심 요소가 되었다는 점입니다. 빈 피킹, 표면 가공, 물류 자동화 등 다양한 분야에서 Zivid 기반 솔루션이 실제 문제를 해결하는 사례를 확인할 수 있었던 점이 매우 인상적이었습니다.

또한 AW2026 현장을 통해 올해 Physical AI에 대한 뜨거운 관심을 실감할 수 있었습니다. 휴머노이드 로봇부터 적응형 자율 시스템까지, 기업과 개발자들은  “로봇이 실제 세계를 온전히 이해하고 판단하려면 어떤 비전 기술이 필요한가?” 라는 질문에 깊이 몰두하고 있었습니다.

이 흐름은 우리가 Zivid에서 추구하는 방향성과 매우 자연스럽게 맞닿아 있습니다.
Physical AI가 로봇의 '두뇌'를 담당한다면, Zivid는 로봇이 세상을 바라보는 ‘눈’을 제공합니다. 우리는 이 조합이 앞으로의 로봇 혁신에서 결정적인 역할을 하게 될 것이라고 확신합니다.