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테크 라운지
디지털 세계에 머물던 인공지능이 이제는 현실 세계에서 ‘행동하는 지능’으로 진화하고 있다. 단순히 주어진 명령을 수행하는 수준을 넘어 스스로 추론하고 사고하는 로봇과 인간이 함께 협업하는 시대가 도래하고 있다. 글. 함유진 참고자료. 동아일보, 아시아경제, 헬로티, 한국경제 오피니언
CES 2025 기조연설에서 엔비디아 CEO 젠슨 황은 차세대 AI 산업의 핵심이 ‘피지컬(Physical) AI’에 있을 것임을 선언했다. AI 기술이 로봇 산업의 핵심 동력으로 부상하고 있음을 명백히 알린 것이다. 오픈 AI의 챗GPT나 구글의 Gemini처럼 대중에게 익숙한 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 사운드 등 디지털 콘텐츠 생성에 집중해 왔다. 이러한 가상에 머무는 인공지능을 로봇이나 장치 형태로 현실에 구현하는 것을 ‘피지컬 AI’라고 한다.
기존 공장에서 사용되던 로봇 팔 등의 산업용 로봇이 정해진 위치에서 단순 동작을 반복하며 명령을 수행했다면, 피지컬 AI 기반 로봇은 주변 상황을 인지하여 작업 효율을 고려한 동작을 할 수 있다는 점에서 차별화된다. 현재 일부 지능형 로봇에는 대규모 언어 모델(LLM)이 결합되어 고차원 명령을 해석하고 자연어 기반의 상호작용까지 가능해지고 있다. 인공지능 기술의 발전과 함께 AI는 디지털 세계에 존재하는 소프트웨어 시스템에서 현실 세계로 나와 인간과 직접 상호작용하는 협업 파트너로 확장되고 있다.
피지컬 AI는 능동적인 판단과 행동이 가능한 인공지능으로, 산업 현장을 중심으로 다양한 분야에서 활용 가능성이 커지고 있다. 가장 활발히 적용되는 분야는 제조업이다. 기존 산업용 로봇과 달리 피지컬 AI는 재프로그래밍 없이도 환경을 인식하고 행동을 조정하는 유연성과 적응력이 강점이다. 자연어로 작업을 지시하고 이를 수행할 수 있어 생산 라인의 신속한 전환에도 효과적으로 대응할 수 있다. 실제로 현장 자동화는 단순 반복 동작을 넘어 고장 예측이나 불량 탐지처럼 판단 능력을 요구하는 영역까지 확장되고 있다.
물류·유통 분야에서는 물품을 자동으로 분류 및 운반하고 재고를 실시간으로 관리해 운영 효율과 속도를 높이고 있다. 또한 헬스케어 분야에서는 자율 영상 촬영, 의료 로봇 훈련, 환자 대응 자동화 등에 활용되며, 특히 의료 인프라가 부족한 지역에서 영상 진단의 접근성을 높이는 수단으로 주목받고 있다. 농업 분야 역시 자율주행 트랙터, 작물 관리, 수확 로봇 등을 통해 농장 운영의 전반적인 자동화를 추진 중이다.
이 외에도 건설, 서비스, 방위 산업 등 다양한 영역에서 피지컬 AI의 잠재력이 주목받고 있다. 실시간으로 작업 환경을 판단하며 정밀 제어 기능이 고도화됨에 따라 자동화 시스템의 효율성과 안전성, 유연성을 동시에 확보할 수 있을 것으로 기대된다. 기술의 완성도와 신뢰성이 높아질수록 활용 범위는 더욱 확대될 것으로 보인다.
피지컬 AI 시대가 본격화되면서 글로벌 시장은 기술 확보와 투자를 가속하고 있다. 오픈AI, 테슬라, 피규어 등은 휴머노이드 및 산업용 AI 개발에 집중하고 있으며, 국내 기업들도 발 빠르게 대응 중이다. 포스코DX는 철강 공장 크레인에 상호작용형 AI를 적용해 자동화 수준을 높이고 있으며, 삼성전자는 자체 AI 기술과 로봇 플랫폼을 결합한 지능형 휴머노이드 개발에 집중하고 있다. 국내 스타트업인 리얼월드는 현장 데이터를 축적해 이를 기반으로 산업용 로봇의 두뇌역할을 하는 현실 기반 모델(RFM)을 구축하고 있다.
그러나 피지컬 AI의 본격적인 확산을 위해서는 몇 가지 과제가 남아있다. 산업 현장에서 유연하게 작동하기 위해서는 빠른 상황 판단력과 돌발 변수에 대한 대응 능력이 필수적이다. 특히 작업자 안전과 직결된 환경에서는 기술적 완성도를 높여 신뢰성을 확보하는 것이 우선돼야 한다. 또한, 무작위 데이터를 학습하는 AI가 인간의 윤리와 가치를 반영해 행동하도록 설계하는 일도 중요하다. 이러한 기반이 갖춰진다면, 피지컬 AI는 제조업의 작업 방식뿐 아니라 조직 구조 전반에도 실질적인 변화를 일으킬 수 있을 것이다.
