NVIDIA 생태계 올라탄 디든로보틱스…산업용 피지컬 AI 상용화 속도 낸다

Source: VentureSquare

• NVIDIA 시뮬레이션·가속 컴퓨팅 생태계 기반 산업용 피지컬 AI 개발 본격화

• 산업용 사족보행 로봇 ‘디든 스파이더’, GTC 키노트 통해 글로벌 주목, 조선소 현장 검증 넘어 산업용 휴머노이드 시장 확대 추진

산업용 피지컬 AI 스타트업 디든로보틱스가 NVIDIA의 시뮬레이션 및 가속 컴퓨팅 생태계를 기반으로 산업 현장용 로봇 개발을 본격화한다. 디든로보틱스는 NVIDIA 인셉션 멤버이자 피지컬 AI 에코시스템 파트너로서 NVIDIA 플랫폼을 활용한 산업용 피지컬 AI 개발을 가속화하고 있다고 밝혔다. 회사는 시뮬레이션 환경에서 학습한 AI 모델을 실제 산업용 로봇에 적용하는 ‘심투리얼(Sim-to-Real)’ 기술을 고도화하며 산업 현장에서 즉시 활용 가능한 로봇 개발에 집중하고 있다.

이번 협력의 핵심은 로봇 개발 전 과정에 NVIDIA의 피지컬 AI 기술 스택을 적용하는 데 있다. 디든로보틱스는 오픈소스 로보틱스 시뮬레이션 플랫폼인 NVIDIA Isaac Sim 기반 가상 환경에서 실제 산업 현장을 재현하고, 실제 로봇과 동일한 사양의 Depth 카메라를 활용해 시각 데이터를 수집한다.

이 과정에서 확보한 데이터는 3차원 구조 정보와 함께 학습 데이터로 축적된다. 보행 및 제어 학습은 NVIDIA Warp 기반 MuJoCo Warp 환경에서 수천 개의 시뮬레이션을 병렬로 실행해 진행한다. 정밀 동역학 구현에는 오픈소스 물리 엔진 Newton을 활용하며, 학습이 완료된 AI 모델은 NVIDIA Jetson 기반 온보드 시스템에서 실시간 추론이 가능하도록 설계됐다. 이를 통해 데이터 수집, 학습, 검증, 실제 배포까지 전 과정을 하나의 생태계 안에서 수행할 수 있게 됐다.

NVIDIA Isaac Sim 가상 환경에서 카메라로 주변 3D 구조를 인식하며 시각 데이터를 취득하는 디든 스파이더. (아래) 수천 개 환경을 동시에 구동해 보행 정책을 대규모 병렬 학습 중인 디든 휴머노이드 (사진 제공: 디든로보틱스)

조선소 현장 누비는 ‘디든 스파이더’

2024년 KAIST 기계공학과 휴머노이드로봇연구센터 출신 연구진이 창업한 디든로보틱스는 산업 현장의 고위험 작업을 수행하는 로봇 개발에 집중하고 있다. 대표 제품인 ‘디든 스파이더’는 전자기영구자석(EPM) 기술을 활용한 산업용 사족보행 로봇이다. 철 구조물에 부착해 바닥은 물론 벽면과 천장까지 자유롭게 이동할 수 있으며, 용접과 검사 등 사람이 수행하기 위험한 작업을 대신 수행한다.

회사는 국내 주요 조선사와 협력해 실제 선박 생산 공정에 디든 스파이더를 적용하며 현장 검증을 진행하고 있으며, 이를 바탕으로 산업용 휴머노이드 분야까지 사업 영역을 확대하고 있다.

디든 스파이더는 NVIDIA가 주목하는 피지컬 AI 대표 사례로도 소개되고 있다. 지난 3월 미국에서 열린 NVIDIA GTC 2026과 최근 개최된 GTC 타이베이 2026 키노트 오프닝 영상에 등장하며 산업 현장에 적용되는 피지컬 AI 사례로 소개됐다. 또한 컴퓨텍스 타이베이 2026에서는 NVIDIA 인셉션 파빌리온에 참가해 글로벌 로보틱스 업계 관계자들과 기술 교류를 진행했다.

디든로보틱스는 앞으로 산업 현장에서 확보한 데이터를 기반으로 AI 학습 효율을 높이고, 시뮬레이션과 실제 환경 간 성능 차이를 줄여 산업용 휴머노이드 상용화를 앞당긴다는 계획이다.

김준하 디든로보틱스 대표는 “산업 현장의 고위험 작업을 수행하는 로봇 개발에서 시뮬레이션과 실제 환경 간 격차를 줄이는 것이 가장 중요한 과제”라며 “NVIDIA 풀스택 피지컬 AI 생태계를 활용해 개발 사이클을 단축하고 실제 산업 현장에서 작동하는 AI 로봇 구현을 가속화하겠다”고 말했다.

Diden Robotics Rides NVIDIA Ecosystem… Accelerating Commercialization of Industrial Physical AI

Diden Robotics, an industrial physical AI startup, is accelerating the development of robots for industrial sites based on NVIDIA’s simulation and accelerated computing ecosystem. The company announced that, as an NVIDIA Inception member and a physical AI ecosystem partner, it is accelerating the development of industrial physical AI utilizing NVIDIA platforms. The company is focusing on developing robots that can be immediately utilized in industrial settings by advancing its ‘Sim-to-Real’ technology, which applies AI models trained in simulation environments to actual industrial robots.

The core of this collaboration lies in applying NVIDIA’s physical AI technology stack to the entire robot development process. Diden Robotics recreates real industrial sites in a virtual environment based on NVIDIA Isaac Sim, an open-source robotics simulation platform, and collects visual data using depth cameras with specifications identical to those of actual robots.

The data obtained during this process is accumulated as training data along with 3D structural information. Walking and control training is conducted by running thousands of simulations in parallel within the NVIDIA Warp-based MuJoCo Warp environment. The open-source physics engine Newton is utilized for implementing precise dynamics, and the trained AI model is designed to enable real-time inference on NVIDIA Jetson-based onboard systems. This allows the entire process, from data collection and training to validation and actual deployment, to be performed within a single ecosystem.

The Diden Spider, which recognizes surrounding 3D structures via a camera and acquires visual data in the NVIDIA Isaac Sim virtual environment. (Below) The Diden Humanoid undergoing large-scale parallel learning of walking policies by running thousands of environments simultaneously. (Photo courtesy of Diden Robotics)

‘Didden Spider’ roaming the shipyard

Diden Robotics, founded in 2024 by researchers from the Humanoid Robot Research Center at KAIST’s Department of Mechanical Engineering, is focusing on developing robots that perform high-risk tasks in industrial settings. Its flagship product, the ‘Diden Spider,’ is an industrial quadruped robot utilizing Electromagnetic Permanent Magnet (EPM) technology. Attached to steel structures, it can move freely not only on floors but also on walls and ceilings, performing tasks that are dangerous for humans, such as welding and inspection.

The company is conducting field verification by applying the Diden Spider to actual ship production processes in cooperation with major domestic shipbuilders, and based on this, is expanding its business scope into the industrial humanoid sector.

The Diden Spider is also being introduced as a representative example of physical AI that NVIDIA is focusing on. It appeared in the keynote opening videos for NVIDIA GTC 2026, held in the U.S. last March, and GTC Taipei 2026, held recently, and was introduced as an example of physical AI applied in industrial settings. Additionally, at Computex Taipei 2026, it participated in the NVIDIA Inception Pavilion to engage in technical exchanges with stakeholders in the global robotics industry.

Diden Robotics plans to accelerate the commercialization of industrial humanoids by improving AI learning efficiency based on data secured from industrial sites and reducing the performance gap between simulations and real-world environments.

Kim Jun-ha, CEO of Diden Robotics, stated, “Bridging the gap between simulation and real-world environments is the most critical task in developing robots for high-risk industrial tasks,” adding, “We will leverage the NVIDIA full-stack physical AI ecosystem to shorten development cycles and accelerate the implementation of AI robots that operate in actual industrial settings.”

NVIDIAエコシステムオラタンディデンロボティクス…産業用フィジカルAIの商用化速度を出す

産業用フィジカルAIスタートアップDidenroboticsは、NVIDIAのシミュレーションと加速コンピューティングエコシステムを基盤に産業現場用ロボットの開発を本格化する。ディーデンロボティクスはNVIDIAインセプションメンバーでありフィジカルAIエコシステムパートナーとしてNVIDIAプラットフォームを活用した産業用フィジカルAI開発を加速していると明らかにした。同社はシミュレーション環境で学習したAIモデルを実際の産業用ロボットに適用する「Sim-to-Real」技術を高度化し、産業現場ですぐに活用可能なロボット開発に集中している。

今回の協力の核心は、ロボット開発の全過程にNVIDIAのフィジカルAI技術スタックを適用することにある。ディーデンロボティクスは、オープンソースロボティクスシミュレーションプラットフォームであるNVIDIA Isaac Simベースの仮想環境で実際の産業現場を再現し、実際のロボットと同じ仕様のDepthカメラを活用して視覚データを収集する。

この過程で確保したデータは、３次元構造情報とともに学習データとして蓄積される。歩行と制御学習は、NVIDIA WarpベースのMuJoCo Warp環境で何千ものシミュレーションを並列に実行して進行します。精密動力学の実装にはオープンソース物理エンジンNewtonを活用し、学習が完了したAIモデルはNVIDIA Jetsonベースのオンボードシステムでリアルタイム推論が可能になるように設計された。これにより、データ収集、学習、検証、実際の展開まで、全過程を一つの生態系の中で行うことができるようになった。

NVIDIA Isaac Sim 仮想環境からカメラで周囲の 3D 構造を認識し、視覚データを取得するディーデンスパイダー。 （下）何千もの環境を同時に駆動し、歩行政策を大規模並列学習中のディーデン・ヒューマノイド（写真提供：ディーデンロボティクス）

造船所現場のキルトは「ディーデンスパイダー」

2024年、KAIST機械工学科ヒューマノイドロボット研究センター出身の研究陣が創業したディーデンロボティクスは、産業現場の高リスク作業を遂行するロボット開発に集中している。代表製品である「ディーデンスパイダー」は、電磁永久磁石（EPM）技術を活用した産業用四足歩行ロボットだ。鉄構造物に付着して床はもちろん壁面や天井まで自由に移動することができ、溶接や検査など人が行う危険な作業を代わりに行う。

同社は国内主要造船会社と協力し、実際の船舶生産工程にディーデンスパイダーを適用して現場検証を進めており、これをもとに産業用ヒューマノイド分野まで事業領域を拡大している。

ディーデンスパイダーはNVIDIAが注目するフィジカルAI代表事例としても紹介されている。去る3月米国で開かれたNVIDIA GTC 2026と最近開催されたGTC台北2026キーノートオープニング映像に登場し、産業現場に適用されるフィジカルAI事例として紹介された。また、コンピューテックス台北2026では、NVIDIAインセプションパビリオンに参加し、グローバルロボティクス業界関係者らと技術交流を進めた。

ディーデンロボティクスは今後、産業現場で確保したデータを基にAI学習効率を高め、シミュレーションと実際の環境間の性能差を減らして産業用ヒューマノイドの商用化を進める計画だ。

キム・ジュンハディデンロボティクス代表は「産業現場の高リスク作業を遂行するロボット開発でシミュレーションと実際の環境間のギャップを減らすことが最も重要な課題」とし「NVIDIAフルスタックフィジカルAIエコシステムを活用して開発サイクルを短縮し、実際の産業現場で動作するAIロボットの実装を加速した」

Diden Robotics 借助 NVIDIA 生态系统……加速工业物理人工智能的商业化

工业物理人工智能初创公司Diden Robotics正基于NVIDIA的仿真和加速计算生态系统，加速开发适用于工业场所的机器人。该公司宣布，作为NVIDIA Inception成员和物理人工智能生态系统合作伙伴，Diden Robotics正在利用NVIDIA平台加速工业物理人工智能的开发。该公司致力于开发可立即应用于工业环境的机器人，并推进其“Sim-to-Real”（仿真到现实）技术的发展。该技术将仿真环境中训练的人工智能模型应用于实际的工业机器人。

此次合作的核心在于将NVIDIA的物理AI技术栈应用于整个机器人开发流程。Diden Robotics基于NVIDIA Isaac Sim（一个开源机器人仿真平台）在虚拟环境中重建真实的工业场所，并使用与实际机器人规格相同的深度摄像头采集视觉数据。

在此过程中获取的数据与三维结构信息一起作为训练数据进行积累。行走和控制训练通过在基于 NVIDIA Warp 的 MuJoCo Warp 环境中并行运行数千次仿真来进行。开源物理引擎 Newton 用于实现精确的动力学，训练好的 AI 模型旨在支持在基于 NVIDIA Jetson 的板载系统上进行实时推理。这使得从数据收集和训练到验证和实际部署的整个过程都可以在单一生态系统中完成。

Diden Spider 是一款利用摄像头识别周围 3D 结构并在 NVIDIA Isaac Sim 虚拟环境中获取视觉数据的机器人。（下图）Diden Humanoid 正在通过同时运行数千个环境进行大规模并行行走策略学习。（图片由 Diden Robotics 提供）

“迪登蜘蛛”在造船厂游荡

Diden Robotics由韩国科学技术院（KAIST）机械工程系人形机器人研究中心的研究人员于2024年创立，致力于开发可在工业环境中执行高风险任务的机器人。其旗舰产品“Diden Spider”是一款采用电磁永磁（EPM）技术的工业四足机器人。该机器人可固定在钢结构上，不仅能在地面上自由移动，还能在墙壁和天花板上作业，执行焊接和检测等对人类而言危险的任务。

该公司正与国内主要造船企业合作，将迪登蜘蛛应用于实际船舶生产流程中进行实地验证，并在此基础上，将其业务范围扩展到工业人形机器人领域。

Diden Spider也被NVIDIA视为其重点关注的物理人工智能的代表性案例。它出现在去年3月在美国举行的NVIDIA GTC 2026和近期在台北举行的GTC 2026的主题演讲开场视频中，并被介绍为物理人工智能在工业环境中的应用案例。此外，在2026年台北国际电脑展（Computex Taipei 2026）上，Diden Spider还参与了NVIDIA Inception展馆的活动，与全球机器人行业的利益相关者进行了技术交流。

Diden Robotics 计划通过提高基于从工业现场获取的数据的 AI 学习效率，并缩小模拟和现实世界环境之间的性能差距，来加速工业人形机器人的商业化。

Diden Robotics 首席执行官 Kim Jun-ha 表示：“弥合仿真环境与现实世界环境之间的差距是开发用于高风险工业任务的机器人的最关键任务。”他补充道：“我们将利用 NVIDIA 全栈物理 AI 生态系统来缩短开发周期，并加速在实际工业环境中运行的 AI 机器人的部署。”

Diden Robotics s’appuie sur l’écosystème NVIDIA… Accélérer la commercialisation de l’IA physique industrielle

Diden Robotics, une startup spécialisée dans l’IA physique industrielle, accélère le développement de robots pour les sites industriels grâce à l’écosystème de simulation et de calcul accéléré de NVIDIA. L’entreprise a annoncé qu’en tant que membre du programme NVIDIA Inception et partenaire de l’écosystème d’IA physique, elle accélère le développement de l’IA physique industrielle en utilisant les plateformes NVIDIA. Elle se concentre sur le développement de robots immédiatement opérationnels en milieu industriel en perfectionnant sa technologie « Sim-to-Real », qui applique des modèles d’IA entraînés dans des environnements de simulation à des robots industriels réels.

Ce partenariat repose essentiellement sur l’application de la plateforme technologique d’IA physique de NVIDIA à l’ensemble du processus de développement robotique. Diden Robotics recrée des sites industriels réels dans un environnement virtuel grâce à NVIDIA Isaac Sim, une plateforme de simulation robotique open source, et collecte des données visuelles à l’aide de caméras de profondeur aux spécifications identiques à celles des robots réels.

Les données recueillies lors de ce processus sont accumulées comme données d’entraînement, associées à des informations structurelles 3D. L’entraînement à la marche et au contrôle est réalisé en exécutant des milliers de simulations en parallèle au sein de l’environnement MuJoCo Warp, basé sur NVIDIA Warp. Le moteur physique open source Newton est utilisé pour implémenter une dynamique précise, et le modèle d’IA entraîné est conçu pour permettre une inférence en temps réel sur les systèmes embarqués NVIDIA Jetson. Ainsi, l’ensemble du processus, de la collecte des données à l’entraînement, en passant par la validation et le déploiement, peut être réalisé au sein d’un écosystème unique.

L’araignée Diden, qui reconnaît les structures 3D environnantes grâce à une caméra et acquiert des données visuelles dans l’environnement virtuel NVIDIA Isaac Sim. (Ci-dessous) L’humanoïde Diden subit un apprentissage parallèle à grande échelle de stratégies de marche en s’exécutant simultanément dans des milliers d’environnements. (Photo : Diden Robotics)

« Didden Spider » errant dans le chantier naval

Fondée en 2024 par des chercheurs du Centre de recherche en robotique humanoïde du département de génie mécanique de KAIST, Diden Robotics se consacre au développement de robots capables d’effectuer des tâches à haut risque en milieu industriel. Son produit phare, le « Diden Spider », est un robot quadrupède industriel utilisant la technologie des aimants permanents électromagnétiques (EPM). Fixé à des structures en acier, il peut se déplacer librement non seulement au sol, mais aussi sur les murs et les plafonds, réalisant des tâches dangereuses pour l’homme, telles que le soudage et l’inspection.

L’entreprise procède actuellement à une vérification sur le terrain en appliquant le Diden Spider aux processus de production navale réels, en coopération avec les principaux chantiers navals nationaux, et sur cette base, elle étend son champ d’activité au secteur des humanoïdes industriels.

Le robot Diden Spider est également présenté comme un exemple représentatif d’intelligence artificielle physique sur laquelle NVIDIA concentre ses efforts. Il est apparu dans les vidéos d’ouverture des conférences NVIDIA GTC 2026, qui s’est tenue aux États-Unis en mars dernier, et GTC Taipei 2026, qui a eu lieu récemment, et a été présenté comme un exemple d’application de l’intelligence artificielle physique en milieu industriel. De plus, lors du Computex Taipei 2026, il a participé au pavillon NVIDIA Inception afin de favoriser les échanges techniques avec les acteurs de l’industrie mondiale de la robotique.

Diden Robotics prévoit d’accélérer la commercialisation des humanoïdes industriels en améliorant l’efficacité de l’apprentissage de l’IA grâce aux données recueillies sur les sites industriels et en réduisant l’écart de performance entre les simulations et les environnements réels.

Kim Jun-ha, PDG de Diden Robotics, a déclaré : « Combler le fossé entre la simulation et les environnements réels est la tâche la plus cruciale dans le développement de robots destinés à des tâches industrielles à haut risque », ajoutant : « Nous tirerons parti de l’écosystème complet d’IA physique de NVIDIA pour raccourcir les cycles de développement et accélérer la mise en œuvre de robots IA fonctionnant dans des environnements industriels réels. »