JDW는 Supernova와 협업하여, 카메라, 레이저, 디스펜서 등 다양한 모듈을 장착해 하나의 디바이스를 여러 방식으로 사용할 수 있는 모듈형 크리에이티브 AI 로봇 Huenit을 디자인했습니다. 제품 본체는 단단하고 안정적인 직선 구조를 기반으로 하며, 조인트는 부드러운 곡면으로 이어져 기계적인 인상을 최소화하고 사용자에게 친근하게 다가가는 형태로 정제되었습니다. 인터페이스 디스플레이를 통해 사용자 친화적인 아이콘으로 정보를 직관적으로 전달하여, 사용자가 별도의 설명 없이도 현재 상황을 명확하게 이해할 수 있도록 돕습니다. 이러한 피드백은 사용자의 학습 부담을 줄이고, 제품 사용 과정에서 느낄 수 있는 불확실성을 최소화하여 더욱 긍정적인 사용자 경험을 제공합니다. 모듈 연결부에는 교체가 용이한 체결 방식을 도입하여, 상황에 맞게 모듈을 빠르고 간편하게 변경할 수 있도록 했습니다. 이러한 쉽고 직관적인 모듈 교체 경험은 Huenit의 핵심 UX입니다. 불필요한 디테일을 제거한 미니멀한 표면 처리와 균형감 있는 비례는 제품을 하나의 기계 장비가 아니라 작업 환경을 완성하는 AI 툴로 느껴지도록 합니다. Huenit은 기술과 조형, 그리고 사용자 경험이 유기적으로 연결된 제품으로, 복잡한 로봇 기술을 부담스럽지 않은 일상의 경험으로 전환하고 사용자의 작업 흐름을 자연스럽게 확장할 수 있는 새로운 인터랙션을 제공합니다.

JDW collaborated with Supernova to design Huenit, a modular creative AI robot that allows users to attach various modules such as cameras, lasers, and dispensers to a single robotic arm for different applications. The main body adopts a solid and stable linear structure, while the joints transition into soft curves, minimizing the mechanical impression and creating a more approachable form. Through the interface display, user-friendly icons deliver information intuitively, enabling users to understand the current status without the need for additional instructions. This clear feedback reduces the learning burden and eliminates uncertainty during operation, resulting in a more positive overall user experience. The module connection adopts an easy-to-swap mechanism, allowing users to quickly and conveniently replace modules depending on their needs. This simple and intuitive module-changing experience represents one of Huenit’s core UX values. Minimal white surface details and balanced proportions allow Huenit to feel less like industrial equipment and more like an integral part of the creative workspace. Huenit transforms advanced robotic technology into an effortless, everyday experience by harmoniously connecting technology, form, and user experience. It introduces a new interaction that naturally supports and expands the user’s workflow.