피지컬 AI는 물리적 세계에서 인공지능을 구현한 것으로, 로봇과 자율 시스템이 실제 환경을 인식하고, 추론하고, 행동할 수 있도록 하는 기술이다.
디지털 영역에 국한되어 있던 기존 AI와 달리, 피지컬 AI는 센서와 액추에이터를 통해 물리적 환경과 직접 상호작용하며, 실시간으로 학습하고 적응한다.
피지컬 AI는 로봇 등이 실제 현실 세계의 물리적 공간에서 사물을 인지하고, 판단하고, 행동하는 기술로, 건설산업에서도 피지컬 AI 도입 시도가 이어지고 있다.
피지컬 AI(Physical AI)는 구현된 AI(Embodied AI)라고도 불리며, 인공지능이 물리적 형태를 갖추고 현실 세계에서 작동하는 시스템을 의미한다.
전통적인 AI가 텍스트, 이미지, 데이터 분석 등 디지털 영역에서 작동한다면, 피지컬 AI는 로봇, 자율주행차, 드론, 스마트 공장 등 물리적 실체를 가진 시스템에 적용된다.
피지컬 AI의 핵심 특징:
• 인지(Perception): 센서를 통해 환경 정보를 수집
• 추론(Reasoning): 수집된 데이터를 분석하고 의사결정
• 행동(Action): 액추에이터를 통해 물리적 작업 수행
• 학습(Learning): 경험을 통해 지속적으로 개선
피지컬 AI는 단순히 프로그래밍된 명령을 실행하는 것이 아니라, 경험을 통해 학습하고 예측 불가능한 환경에 적응하는 능력을 갖춘다.
(2) 시스템 아키텍처
피지컬 AI 시스템은 세 가지 상호의존적인 계층으로 구성된다:
1) 인지 계층 (Perception Layer)
환경으로부터 데이터를 수집하는 센서 시스템으로 구성된다. 카메라, 라이다(LiDAR), 초음파 센서, 관성 측정 장치(IMU), 마이크 등 다양한 센서가 활용된다.
2) 인지-추론 계층 (Cognitive Layer)
센서 데이터를 머신러닝 모델, 물리 기반 AI, 의사결정 알고리즘을 통해 처리한다. 이 과정에서 세계 모델(World Model)을 구축하고 행동을 계획한다.
최신 시스템은 VLM(Vision-Language Model)과 VLA(Vision-Language-Action) 모델을 활용하여 시각 정보와 자연어 명령을 통합 처리한다.
3) 행동 계층 (Action Layer)
모터, 로봇 팔, 그리퍼, 바퀴 등의 액추에이터를 통해 결정을 실행한다. 물리적 작업을 수행하여 환경에 변화를 일으킨다.
(3) 핵심 기술
소프트웨어 정의 로봇 (Software-Defined Robots)
기존의 정적 프로그래밍 대신 적응형 AI 모델로 제어되는 로봇이다. 상황에 따라 행동을 조정하고 새로운 작업을 학습할 수 있다.
강화학습과 모방학습 (Reinforcement & Imitation Learning)
시뮬레이션 환경에서 안전하게 학습한 후 실제 환경에 적용한다. 지식 우선이 아닌 추론 우선 접근방식을 채택한다.
디지털 트윈 (Digital Twins)
실제 물리적 시스템의 가상 복제본을 만들어 실시간 모니터링, 시뮬레이션, 최적화를 수행한다. Sim-to-Real 격차를 줄이는 핵심 도구이다.
멀티모달 AI 모델
텍스트, 이미지, 센서 데이터 등 다양한 입력을 통합 처리하여 복잡한 물리적 환경을 이해한다.
(4) 응용 분야
제조 및 물류
스마트 공장에서 자율 이동 로봇(AMR), 로봇 팔이 부품 조립, 품질 검사, 물류 운송을 담당한다. AI 기반 실시간 경로 계획과 작업 최적화가 가능하다.
자율주행
자율주행차, 트럭, 배송 로봇이 도로 환경을 인식하고 안전하게 주행한다. 예측 불가능한 상황에 실시간 대응한다.
휴머노이드 로봇
인간을 위해 설계된 환경에서 효율적으로 작동할 수 있는 범용 로봇이다. 최소한의 환경 조정으로 다양한 작업을 수행한다.
의료 및 수술
수술실에서 AI 기반 로봇이 정밀 수술을 지원하고, 병원에서 환자 모니터링과 약물 배송을 담당한다.
농업 및 건설
자율 농업 로봇이 작물 관리와 수확을 수행하고, 건설 현장에서 자율 장비가 작업을 진행한다.
(5) 주요 플랫폼
NVIDIA 생태계
피지컬 AI 개발을 위한 3-컴퓨터 솔루션을 제공한다:
• DGX AI 슈퍼컴퓨터: AI 모델 훈련
• Omniverse & Cosmos: 시뮬레이션과 합성 데이터 생성
• Jetson AGX Thor: 로봇 내장 추론 컴퓨팅
Isaac GR00T는 세계 최초의 오픈 휴머노이드 로봇 기반 모델로, 인간 인지를 모방한 이중 시스템 아키텍처를 갖추고 있다.
Google DeepMind - Gemini Robotics
Gemini Robotics 1.5는 시각, 언어, 행동을 통합한 VLA 모델로, 복잡한 다단계 작업을 투명하게 수행한다.
Gemini Robotics-ER 1.5는 물리적 환경에서 추론하고 Google Search 등 디지털 도구를 활용하여 계획을 수립한다.
주요 로봇 기업
• Boston Dynamics: Atlas 휴머노이드 로봇
• Agility Robotics: Digit 이족보행 로봇
• Universal Robots: UR15 AI 기반 협동로봇
• KUKA, Standard Bots: AI 통합 로봇 컨트롤러
(6) 과제와 전망
주요 과제
Sim-to-Real 격차: 시뮬레이션에서 훈련된 모델을 실제 환경에 적용할 때 발생하는 성능 차이
데이터 요구량: 안전한 상호작용을 보장하기 위해 방대한 훈련 데이터 필요
환경 복잡성: 실제 세계의 예측 불가능성과 지속적인 변화에 대응
안전성: 인간과의 상호작용에서 위험 요소 최소화
비용: 고성능 하드웨어와 컴퓨팅 인프라의 높은 비용
규제: 자율 시스템에 대한 법적, 윤리적 프레임워크 부재
미래 전망
피지컬 AI는 제조 및 물류 산업을 혁신하고 있으며, 향후 움직이는 모든 것이 로봇화될 것으로 예상된다.
자율주행차, 스마트 공장, 데이터센터, 도시 전체가 피지컬 AI로 구현된 자율 시스템으로 전환될 것이다.
특히 AI 지원 과학 발견 분야에서 로봇이 과학자와 협력하여 의학, 재료과학, 우주탐사 등에서 획기적인 발견을 가속화할 것으로 기대된다.
피지컬 AI는 단순히 자동화를 넘어 인간의 잠재력을 확장하는 도구로서, 망원경이나 현미경처럼 인류의 능력을 새로운 차원으로 끌어올릴 것이다.
(7) 동향
다음은 피지컬 AI의 구조와 작동 원리를 시각적으로 나타낸 예시이다.
"움직이는 인공지능 시대 연다"...정부, '피지컬AI 글로벌 얼라이언스' 출범
출처: 인공지능신문, 2025.09.26 [LINK]
2025년 피지컬 AI의 핵심 동향
• NVIDIA Cosmos 플랫폼이 CES 2025에서 공개되어 로봇의 3D 공간 이해 능력 강화
• Google DeepMind의 Gemini Robotics 시리즈로 복잡한 다단계 작업 수행 가능
• 중소 제조업체도 접근 가능한 AI 자동화 시스템 등장
• 휴머노이드 로봇이 연구실을 벗어나 실제 산업 현장에 투입
• "2024년이 말하는 AI의 해였다면, 2025년은 걷는 AI의 해"
