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물리적 AI는 실제 세계 감지 기능을 머신 러닝과 통합하여 기계가 3차원 공간 내에서 인식하고 추론하며 행동할 수 있도록 합니다. 텍스트를 처리하는 디지털 모델과 달리 물리적 AI는 카메라, 센서 및 동작으로부터 학습하여 원인과 결과를 이해합니다. NVIDIA CEO 젠슨 황은 이를 산업 자동화를 위한 "ChatGPT 순간"으로 식별하며, 여기서 구현된 AI는 경직된 프로그래밍에서 적응형 지능으로 전환됩니다. 이 기술은 디지털 데이터와 물리적 실행 간의 격차를 해소합니다.

RFID 리더의 구체적인 내용을 살펴보기 전에 RFID 기술이 무엇인지 이해하는 것이 중요합니다. RFID는 전자기장을 사용하여 물체에 부착된 태그를 자동으로 식별하고 추적합니다. 이러한 태그에는 전자적으로 저장된 정보가 들어 있습니다. 이 시스템은 세 가지 필수 구성 요소로 구성됩니다.

Nextwaves Industries가 UHF RFID 시스템을 위한 최초의 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 선보입니다. 이번 통합은 물리적 RFID 하드웨어를 Claude와 같은 대규모 언어 모델에 직접 연결합니다. 이제 표준화된 워크플로우를 통해 물류 운영을 AI 에이전트와 연동할 수 있습니다.

RAIN RFID는 UHF(초고주파) 기술을 사용하여 무선으로 품목을 식별, 위치 파악 및 추적합니다. 이 기술은 860-960 MHz 대역에서 작동하며 초당 수백 개의 태그를 읽습니다. 공급망은 재고, 자산 및 배송에 대한 실시간 가시성을 확보할 수 있습니다.

올바른 UHF RFID 안테나 선택이 시스템의 인식률과 신뢰성을 결정합니다. 잘못된 선택은 태그 누락, 투자 낭비 및 운영 지연으로 이어집니다.

수년 동안 Zebra FX9600은 견고함과 신뢰성을 바탕으로 고정형 UHF RFID 리더기 시장에서 지배적인 위치를 차지해 왔습니다. 하지만 업계의 요구가 사물인터넷(IoT) 중심으로 변화함에 따라, 기존의 판도를 뒤흔드는 차세대 리더기들이 등장하고 있습니다.