ENABLING PHYSICAL AI
From AI Brains to
AI Orchestration
AI가 현실을 이해하고 판단하며 행동하고,
경험을 통해 지속적으로 진화하는 시스템
인티그리트는 엣지 AI Compute와 Intelligence, Robot과 Field Data를 연결하여
AI가 이기종 Robot과 Device에서 최적화 되고, 실시간 다중 Mission을 수행하며, 현장의 데이터를 통해 지속적으로 고도화되는 Physical AI Infrastructure를 만들고 있습니다.
AUTONOMOUS
스스로 인지하고
판단하며 행동
PREDICTIVE
현재를 넘어 다음
상태와 변화를 예측
ADAPTIVE
현장의 경험과 Data를 통해 지속적으로 개선
DISTRIBUTED
다양한 Robot과 Device에서 분산 실행
OPEN
특정 Robot· Model· Compute 에 종속되지 않는 구조
PHYSICAL AI ENABLER
AI Intelligence와 Robotics를 연결하여
현장의 Physical AI를 구현합니다
인티그리트는 AI Model과 Robot 시스템의 효과적인 이식과 통합을 고민합니다.
AI와 Compute, Robot과 Enterprise 사이의 기술적 Gap을 연결하여 다양한 Intelligence가 실제 Robot과 Device에서 실행되고, 제품화되고, 운영·확장될 수 있는 Physical AI Platform과 실행환경을 제공합니다.
HOW WE DEFINE PHYSICAL AI
Physical AI는 다중 AI Model이 단일 체계로구동되며
데이터로 AI 모델이 고도화되는 통합 System입니다.
AI가 현실에서 가치를 만들기 위해서는 주변을 인지하고 상황을 이해하는 Model Intelligence와,
이를 실제 Robot과 Device에서 안정적으로 실행하고 제어하는 System Intelligence가 함께 작동해야 합니다.
인티그리트는 AI Model과 Compute, Runtime, OS, Sensor, Robot Control, Connectivity와
Field Data를 하나의 실행환경으로 통합하고 연연결합니다.
더 큰 Foundation Model만으로 Physical AI가 완성되는 것은 아닙니다.
RFOM AI CAPABILITY
TO REAL-WORLD INTELLIGENCE
좋은 AI Model과
실제로 작동하는 Robot 환경에는 Gap이 존재합니다.
LM·VLA·RFM과 같은 Foundation AI는 빠르게 발전하고 있지만, 이를 실제 Robot에 적용하려면
Model Optimization부터 SoC 에 최적화된 AI Runtime, BSP·OS, ROS2, Sensor Integration,
Control 인터페이스와 이식, 최적화까지 서로 다른 기술 Layer가 하나의 System으로 통합되어야 합니다.
인티그리트는 이 Physical AI Productization Gap을 연결하여
AI 연구와 Prototype을 고속, 저전력이 요구되는 실제 산업현장에 투입을 위한 제품과 서비스로 전환합니다.
ONE PHYSICAL AI STACK
Execute. Understand. Operate. Evolve.
인티그리트는 Physical AI의 실행에서 Intelligence, 운영과 지속적인 고도화까지 연결하기 위한
세 개의 핵심 Platform을 개발하고 있습니다.
01
EXECUTE
AI Compute & Productization
AI Compute와 BSP·OS·ROS2·Sensor·AI Runtime을 통합하여 다양한 AI Model을 실제 Robot과 Device를 위한 엣지 환경으로 전환합니다
02
UNDERSTAND & ACT
Physical AI Intelligence Engine
VLM·VLA·LLM·RFM을 통해 Vision과 Language, Sensor Context를 이해하고 현실의 Mission과 Action으로 연결합니다
03
OPERATE & EVOLVE
AI Operations & Orchestration
서로 다른 Robot의 Mission과 AI Model, Field Data를 하나의 운영환경에서 연결하고 AI의 평가·개선·재배포까지 관리합니다
WHERE INTELLIGENCE IS GOING
실시간 인식과 추론에서,
예지보전을 향한 Physical Intelligence
Physical AI는 정교한 인지와 추론을 넘어 시간에 따른 변화와 물리적 상태의 전이를 이해하고,
앞으로 일어날 가능성을 예측하는 예지보전 에서 만들어집니다.
인티그리트는 Multimodal Perception과 VLA/RFM을 기반으로
Temporal Intelligence와 Predictive State Modeling을 결합하여
Robot이 현실의 변화를 이해하고 더 선제적으로 판단할 수 있는 더 깊이 있는 Physical AI를 연구합니다.
INTELLIGENCE THAT LEARNS
FROM THE REAL WORLD
데이터 확보와 학습, 로봇의 OTA 배포는
Physical AI 운영과 고도화를 위한 시작입니다.
현장의 환경은 끊임없이 변화 합니다.
처음 학습한 AI Model만으로
모든 Edge Case와 새로운 상황에 대응할 수는 없습니다.
인티그리트가 지향하는 Physical AI는 Robot이 Mission을 수행하며 생성한 Field Data와 실패·예외 상황을 다시 학습과 평가로 연결하고, 개선된 Model과 Runtime을 현장에 원격으로 재배포하는 Continuous Physical AI Loop입니다
FROM ROBOT INTELLIGENCE
TO DISTRIBUTED PHYSICAL INTELLIGENCE
하나의 지능형 Robot 시스템 구현을 넘어,
다중 로봇을 통합하고 제어하며,
단일 체계로 함께 진화하는 Physical Intelligence 플랫폼
인티그리트의 최종 목표는 하나의 Robot이나 하나의 Foundation Model을 만드는 것이 아닙니다.
서로 다른 이기종 로봇과 AI Device가 각자의 환경에서 단일한 Intelligence를 실행하고,
Mission Context와 Field Data를 공유하며, 현장의 경험을 통해 지속적으로 학습·최적화되는
Distributed Physical AI Infrastructure를 구축하는 것을 목표합니다.
Robot 시스템과, 고성능 AI 모델의
구축 이후의 호환과 확장 환경을 생각합니다
AI는 Robot과 Hardware가 바뀔 때마다 다시 만들어지는 것이 아니라,
서로 다른 Physical System으로 확장될 수 있어야 합니다.
Physical AI가 산업의 확장은 특정 Robot제조사와 AI Model,
엣지 컴퓨팅 시스템과 개발환경, 어디에도 종속되지 않는 개방형 생태계에서 비롯됩니다
인티그리트는 서로 다른 Hardware와 Robot, AI Model과 운영환경을 연결하고,
기업의 축적된 레거시 자산과 효과적으로 통합하여
지속 가능한 Physical AI System으로 확장할 수 있는 Open Architecture를 지향합니다.
반응하는 AI에서, 예측하고 행동하며 진화하는 AI로
인티그리트가 지향하는 미래는 하나의 Robot이나 하나의 AI Model이 아닙니다.
서로 다른 Robot과 Device가 현실을 인지하고, 시간의 변화를 이해하며, 다음 상태를 예측하고 스스로 행동합니다.
그리고 그 경험은 다시 Data가 되어 Intelligence를 개선합니다.
우리는 이러한 Intelligence가 Robot과 Device, 공간과 산업을 넘어 연결되고 지속적으로 진화하는
Distributed Physical AI Infrastructure를 만들어갑니다.
인티그리트는 서로 다른 Hardware와 Robot, AI Model과 운영환경을 연결하고,
기업의 축적된 레거시 자산과 효과적으로 통합하여
지속 가능한 Physical AI System으로 확장할 수 있는 Open Architecture를 지향합니다.
서로 다른 Robot과 Device가 현실을 인지하고, 시간의 변화를 이해하며, 다음 상태를 예측하고 스스로 행동합니다.
그리고 그 경험은 다시 Data가 되어 Intelligence를 개선합니다.
우리는 이러한 Intelligence가 Robot과 Device, 공간과 산업을 넘어 연결되고 지속적으로 진화하는
Distributed Physical AI Infrastructure를 만들어갑니다.
인티그리트는 서로 다른 Hardware와 Robot, AI Model과 운영환경을 연결하고,
기업의 축적된 레거시 자산과 효과적으로 통합하여
지속 가능한 Physical AI System으로 확장할 수 있는 Open Architecture를 지향합니다.
PREDICT WHAT COMES NEXT
현재를 이해하는 AI에서, 다음 상태를 예측하는 AI로
Robot과 Device가 생성하는 Vision, LiDAR, Motion, Temperature와 System State는
시간의 흐름 속에서 서로 영향을 주며 변화하는 Multivariate Physical Data입니다.
인티그리트는 개별 시점의 인식을 넘어 과거의 변화, 반복되는 Pattern과 Sensor 간의 관계를
Temporal Context로 이해하여, 현재 상태에서 다음 상태를 예측하고
이상 징후와 변화 가능성을 사전에 판단하는 Predictive Physical Intelligence로 확장합니다.
현장에서 축적되는 Experience Data는 다시 학습·검증되고 개선된 Intelligence로 Robot과 Device에 재배포됩니다.
이를 통해 Perception → Reasoning → Prediction → Action → Learning으로 이어지는 Physical AI Loop를 구현합니다.
Robot과 Device가 생성하는 Vision, LiDAR, Motion, Temperature와 System State는
시간의 흐름 속에서 서로 영향을 주며 변화하는 Multivariate Physical Data입니다.
인티그리트는 개별 시점의 인식을 넘어 과거의 변화, 반복되는 Pattern과 Sensor 간의 관계를
Temporal Context로 이해하여, 현재 상태에서 다음 상태를 예측하고
이상 징후와 변화 가능성을 사전에 판단하는 Predictive Physical Intelligence로 확장합니다.
현장에서 축적되는 Experience Data는 다시 학습·검증되고 개선된 Intelligence로 Robot과 Device에 재배포됩니다.
이를 통해 Perception → Reasoning → Prediction → Action → Learning으로 이어지는 Physical AI Loop를 구현합니다.
BUILT FOR THE REAL WORLD
미래를 이야기하기 전에,
현실에서 먼저 검증합니다
인티그리트의 Physical AI 기술은 연구실의 Prototype에 머물지 않습니다.
글로벌 반도체 생산시설, 공항, 상업·공공 공간과 다양한 Robot Platform에서
실제 Mission과 운영환경을 통해 검증되고 있습니다.
현재의 제품과 구축사례는 우리의 최종 목적지가 아닙니다.
인티그리트가 지향하는 Physical AI Infrastructure가 현실에서 작동하기 시작한 첫 번째 Layer입니다.
BUILDING THE PHYSICAL AI ECOSYSTEM
Intelligence Grows When Knowledge Is Shared
인티그리트는 Physical AI의 발전이 하나의 기업이나 하나의 AI Model만으로 이루어질 수 없다고 믿습니다.
AI Semiconductor, Robotics, AI Model과 산업 현장의 전문가들이 함께 기술을 논의하고,
이기종 Robot에서 생성되는 Physical Data의 규격화와 표준화, AI Dataset 구축과 활용을 위한 공동의 기술적 기반을 만들어가야 합니다.
인티그리트는 글로벌 Technology Partner와 함께 On-device AI Forum, Technical Summit, Webinar와 Technology Workshop을 지속적으로 개최하며, Physical AI가 실제 산업과 Robot 생태계에서 확장될 수 있는 데이터셋 표준화 경험을 공유하고 있습니다.
AI Compute, Robotics, Models and Field Data가 서로 연결될 수 있도록, 인티그리트는 글로벌 기술 파트너 및 산업 전문가들과
Open Discussion, Technical Forum과 공동 연구를 통해 Physical AI의 기술적 기반과 생태계를 만들어갑니다
ENGINEERING FOUNDATION
WHAT MAKES PHYSICAL AI REAL
From Compute to Field Intelligence
인티그리트는 SoC부터 AI Model, Robotics와 Field Operation까지 이어지는
End-to-End Engineering Capability를 통해 Physical AI Productization Gap을 실제 제품과 서비스로 연결합니다.
AI COMPUTE & SYSTEM FOUNDATION
Physical AI를 실행하는 Compute Foundation
다양한 AI SoC와 NPU/GPU의 성능을 실제 Robot과 Device에서 활용할 수 있도록 Hardware Architecture부터 BSP, Firmware, Power Management와 AI Runtime까지 통합합니다. Qualcomm Dragonwing을 비롯한 다양한 AI Compute 환경에서 고성능·저전력 Physical AI 실행 기반을 설계하고 최적화합니다.
AI SoC · BSP · Firmware · Runtime
On Device AI Board Support Package
EDGE AI SYSTEM STACK
AI와 Robot을 연결하는 Edge AI Architecture
Linux·Ubuntu·Android·ROS2 기반의 OS와 Middleware, Sensor Interface, AI Framework와 Runtime을 통합하여 AI Model이 서로 다른 Robot과 Device에서 안정적으로 실행될 수 있는 개방형 Edge AI System Stack을 구축합니다. On-device와 Cloud AI를 유연하게 연결하는 Hybrid Architecture를 통해 다양한 Physical AI 환경으로 확장합니다.
OS · ROS2 · Middleware · AI Framework
Edge AI Model
MODEL-TO-EDGE OPTIMIZATION
Foundation Model을 Real-time Physical AI로
VLM·VLA·LLM·RFM과 같은 AI Model을 Edge 환경의 제한된 Compute와 Memory에서 실시간으로 실행할 수 있도록 Quantization, Fine-tuning, Runtime Optimization과 NPU Acceleration을 수행합니다. Model Intelligence를 실제 Robot의 Perception, Reasoning과 Action으로 전환하는 Model-to-Edge Optimization을 제공합니다.
VLM · VLA · RFM · Model Optimization
Physical AI & Robot Foundation Model
ROBOTICS INTEGRATION
Physical AI를 실행하는 고성능 다기능 Robot 플랫폼으로
다양한 AI SoC와 NPU/GPU의 성능을 실제 Robot과 Device에서 활용할 수 있도록 Hardware Architecture부터 BSP, Firmware, Power Management와 AI Runtime까지 통합합니다. Qualcomm Dragonwing을 비롯한 다양한 AI Compute 환경에서 고성능·저전력 Physical AI 실행 기반을 설계하고 최적화합니다.
Humanoid · Quadruped · AMR · AI Device
Physical AI Enabled Robotics Packages
ON-DEVICE INTELLIGENCE
Physical AI를 실행하는 고성능 다기능 Robot 플랫폼으로
SynaAI® 기반의 LLM·VLM·VLA를 Robot과 Device에 최적화하여 Vision, Language와 Sensor Context를 실시간으로 이해하고 판단하는 On-device Intelligence를 구현합니다. Cloud 의존도를 낮추면서 Latency, Privacy와 Operational Reliability가 중요한 산업현장에서 독립적으로 실행 가능한 Physical AI를 제공합니다.
Short Label
SynaAI® · LLM · VLM · VLA
On Device AI Stack
FIELD DATA & AI EVOLUTION
현장의 경험을 다시 Intelligence로 데이터 수집과 구조화, 재학습에서 배포까지
Robot과 Device가 실제 Mission을 수행하며 생성하는 Multimodal Field Data와 실패·예외 상황을 수집·표준화하고, AI Model의 학습·평가·개선으로 연결합니다. 개선된 Model과 Runtime을 다시 Edge로 배포하여 Field → Data → Learn → Optimize → Deploy로 이어지는 Continuous Physical AI Loop를 구축합니다.
Field Data · Learning · Evaluation · OTA Deployment
FlyingLet Platform
