피지컬 AI란 무엇인가?

피지컬 AI의 정의

피지컬 AI는 카메라나 라이다, 촉각 등 다양한 센서를 통해 현실을 인식하고, 스스로 어떤 일이 일어나고 있는지 알고리즘을 통해 판단하며, 로봇팔이나 바퀴, 모터 등의 액추에이터로 현실 세계에 물리적 변화를 일으키는 인공지능 시스템입니다.

피지컬 AI의 등장 배경

2020년대 초반까지의 AI는 주로 검색이나 추천, 번역, 문서 작성 등 같은 디지털 공간의 지능 노동만을 수행했습니다. 하지만 건설 현장에서 필요한 자재를 건물 안으로 옮기거나 농장에서 잘 익은 사과를 따는 것과 같이 현실 세계에서 벌어지는 작업은 여전히 사람이 직접 몸을 움직여서 작업해야 했습니다. 이에 따라 인간은 이러한 육체 집약적 작업에 AI가 투입된다면 얼마나 편할까? 라는 질문을 하기 시작했고, 이것이 피지컬 AI의 출발점이 됐습니다.

기술의 급진적 발전도 피지컬 AI의 등장을 도왔습니다. 컴퓨터 비전과 멀티모달 AI 발전은 카메라·라이다·촉각 센서의 성능을 향상했고 이에 따라 기계가 현실 세계를 그 어느 때보다 더 자세하게 이해할 수 있는 기반이 마련됐습니다. 또한 시뮬레이션에서 학습 후 현실 전이가 가능해지면서 기계가 복잡한 행동 계획을 세우기 시작했습니다. 하드웨어 면에서는 기술 발전으로 인해 센서의 비용이 전에 비해 낮아지고 고토크 모터나 배터리 성능은 크게 향상되면서 기계를 실시간으로 제어하는 것이 가능해졌습니다. 결정적으로 최근에는 생성형 AI가 등장함으로 인해 로봇이 인간의 자연어를 이해하게 되고 이로써 범용 로봇의 길이 열리게 됐습니다.

피지컬 AI의 중요성

생산성 향상

피지컬 AI는 인간의 육체적 노동이 집약된 제조, 물류, 건설, 농업 등 물리적 산업에서 인간과 달리 휴식이 필요 없고 잘 설계되었을 경우, 실수가 거의 발생하지 않기 때문에 그 생산성을 크게 향상할 수 있습니다. 그러므로 많은 AI 중에서도 피지컬 AI는 경제력 향상에 큰 도움을 주는 기술입니다.

인구 부족의 해결책

인구 감소는 한국에서도 큰 걱정거리로 떠오르고 있는데요, 이것은 국가의 고령화 그리고 노동력 부족으로 이어집니다. 또한 이는 한국뿐만 아니라 전 세계의 모든 선진국이 동시에 겪고 있는 문제입니다. 이때 피지컬 AI는 단순히 기술에 대한 도움을 주는 것이 아니라 인간의 노동을 대체하는 사회적 인프라가 될 수 있다는 장점을 갖고 있습니다. 예를 들어, 사람이 부족한 공장이나 24시간 인력이 필요한 물류센터 그리고 무거운 물건들을 옮겨야 하는 건설 현장 등 많은 곳에서 피지컬 AI는 사람을 대체하는 것이 아니라, 사회를 유지하는 역할을 하게 됩니다.

자동화 시스템 보급

지금까지 우리가 사용하던 자동화 시스템은 세팅된 환경에서 조금이라도 예측하지 못한 상황이 발생할 경우 기계가 멈춰버리는 경우가 많았습니다. 처음 로봇 청소기가 나왔을 때, 한 곳만 계속해서 청소하거나 장애물을 만났을 때 멈춰버렸던 것과 비슷합니다. 하지만 피지컬 AI는 직접 주변 환경을 계속해서 인식하고 그에 따른 판단을 통한 행동을 하기 때문에 변화가 많은 환경에서도 유연하게 작동합니다. 또한 이 AI는 혼자 일하는 게 아니라 사람과의 협업이 가능하다는 점에서 지금까지 갖고 있던 자동화 시스템의 단점들을 넘어설 수 있습니다. 이러한 피지컬 AI의 특징은 기존에 제조업에서만 주로 사용되던 자동화 시스템을 병원이나 농장, 건설 현장까지 확장할 수 있습니다.

국가 경쟁력 향상

생산력 향상, 공급망 안전성, 국가적 재난 대응, 국방은 국가의 발전 및 유지에 꼭 필요한 요소들입니다. 공교롭게도 피지컬 AI는 이 모든 주요 기능에 투입될 수 있습니다. 앞서 말했듯이 자동화 시스템에 투입되는 피지컬 AI는 업무 생산력을 높일 수 있습니다. 그뿐만 아니라 피지컬 AI는 다양한 센서를 통해 환경을 계속해서 인식하기 때문에 인간이 미처 알아내지 못한 작은 부품을 손상이나 공정의 문제를 먼저 인지하여 사고를 예방하고, 이는 공급망 안전에 도움이 됩니다. 또한 국가적 재난 상황이나 전쟁과 같은 상황에서는 사람의 도움이 필요하지만, 사람이 닿을 수 없는 곳들을 피지컬 AI가 대신 투입되어 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 큰 화재가 발생하게 무너질 가능성이 있는 건물에는 사람 대신 피지컬 AI가 들어가 사람들을 구출할 수 있습니다.

피지컬 AI 작동 방식

피지컬 AI는 단순한 로봇이 아니라 인지·판단·행동·학습이 연결된 하나의 AI 시스템이기 때문에 마치 인간이 눈으로 세상을 보고 뇌로 그것을 인지 및 판단하고 몸으로 행동하는 것과 같이 그와 비슷한 구조로 작동합니다.

인식

보는 것은 피지컬 AI의 시작인 인식에 해당합니다. 이에 사용되는 센서는 카메라, 라이다, 촉각 센서 등이 있습니다. 이 센서들은 현실 세계를 데이터로 변환하게 피지컬 AI가 세상을 이해할 수 있도록 돕습니다.

해석

첫 번째 단계에서 인식한 센서 데이터를 데이터 그 자체로는 사용될 수 없고 반드시 해석의 단계를 거쳐야 합니다. 해석은 피지컬 AI가 내부에 “월드 모델(World mode)”을 만드는 것을 의미합니다. 월드 모델은 현실 세계의 다양한 물리 법칙, 공간, 시간, 상호작용을 이해하는 신경망입니다. 이는 피지컬 AI가 어디에 무엇이 있는지, 움직이는 물체가 있는지, 현재 안전한 상태인지, 스스로 어디에 있는지 등 현실 세계를 이해하도록 합니다.

결정

현실 세계를 정확하게 파악한 피지컬 AI는 이제 이 상황에서 어떤 행동하는 것이 가장 좋을지에 대한 결정을 내립니다. 예를 들어, 물류 공장에서 물건이 떨어졌을 때, 이것을 다시 제자리에 갖다 놓는 것이 좋을지 혹은 그냥 두는 것이 더 효율적일지 아니면 사람을 호출하여 대신 결정하게 할지 등 어떤 행동을 할지 결정하는 단계입니다.

행동

결정이 내려지면 어떤 피지컬 AI인지에 따라 그에 맞는 액추에이터로 행동합니다. 액추에이터에는 모터, 로봇팔, 바퀴, 다리, 그리퍼 등이 있습니다.

학습

행동이 끝난 후에 피지컬 AI는 방금 있었던 일을 다시 떠올려 스스로 잘한 행동이였는지 판단하고 학습합니다. 예를 들어, 물류 공장에서 떨어진 물건을 다시 제자리에 놓았고 그 이후 모든 작업이 다시 안정적으로 진행됐다면 AI는 이를 잘한 행동으로 판단하고 다음에 같은 일이 발생했을 때, 동일한 행동을 할 것입니다.

센서 → 인식 → 세계 모델 → 판단 → 행동 → 피드백 → 학습

이러한 작동 방식 덕분에 피지컬 AI는 주변 환경이 바뀌거나 예상하지 못한 상황이 발생하더라도 스스로 적응하고 성장할 수 있습니다.

피지컬 AI의 특징

1. 고성능의 센서를 갖고 있습니다.

피지컬 AI는 다른 AI와 달리 텍스트나 이미지 파일이 아니라 센서 데이터로 세상을 이해합니다. 따라서 센서가 현실 세계를 정확히 반영하지 않으면 그 이후로 이어지는 결정이나 행동이 달라질 수 있고, 이는 큰 실수를 만들어 낼 수 있습니다.

2. 그 어떤 AI보다 빠르게 판단합니다.

소프트웨어 AI는 물론 빠를수록 좋겠지만 몇 초가 지연된다고 해서 큰 문제를 일으키는 경우는 많이 없습니다. 하지만 실제 상황에 투입되는 피지컬 AI는 상황에 따라 단 1초의 지연만으로도 사고로 이어질 수 있습니다.

3. 확실하지 않은 순간에도 작동합니다.

우리가 살아가는 현실 세계는 항상 변화하고 예측할 수 없으며 불안정합니다. 피지컬 AI는 물리적으로 현실 세계에 존재하기 때문에 이러한 현실 세계에 대응할 수 있어야 합니다. 따라서 장애물이 등장하거나, 예상치 못한 상황이 발생했을 때는 스스로 환경에 적응하고 행동을 변경하는 방식으로 현실 세계에 대응합니다.

4. 비용이 많이 듭니다.

피지컬 AI가 실수를 하거나 잘못한 판단을 하게 되면 사고로 이어집니다. 따라서 실패에 대한 비용이 가장 많이 들 수 있는 AI이기도 합니다. 이에 따라 AI 구축 시 더 많은 그리고 더 믿을 수 있는 데이터로 학습하는 것이 매우 중요합니다. 또한 이중 안전 설계와 휴먼 인 더 루프 구조를 도입하는 것도 실패 비용을 낮추는 데 도움이 됩니다.

피지컬 AI 예시

물류

기존 자동화 시스템은 로봇 하나하나의 성능에 집중합니다. 예를 들어, 물류 공장에서는 물건을 내려놓는 로봇, 내려진 물건을 옮기는 로봇 등 각각 주어진 하나의 업무를 담당합니다. 하지만 피지컬 AI는 로봇 간 협업을 지능화합니다.

KAIST 연구팀은 헝가리 물류 공장에서 280대 로봇이 동시에 움직여도 데드락이 없는 시스템을 구현했습니다. 그 결과, 업무 성능이 30% 향상했고 로봇의 수는 이전에 비해 40대 감소했으며, 총비용을 40억 원가량 절감할 수 있었습니다. (참고: Hellot)

제조

제조업에서의 피지컬 AI는 섬세한 작업이 필요한 조립을 맡거나 제품에 불량이 있는지 품질을 테스트하는 등 자율성이 필요한 작업에 투입됩니다. 예를 들어, 테슬라가 2021년 공개한 ‘옵티머스’는 인간과 같은 팔다리를 갖추고 촉각과 시각 센서 등을 달고 있어 제조업에 활용이 가능하고, 피겨 에이아이가 개발한 피지컬 AI는 지난해 독일 BMW 공장에 투입되어 시범적으로 사용되기도 했습니다. (참고: 한겨레)

건설

건설 현장에서의 피지컬 AI는 사람 대신 위험한 현장에 투입되어 작업 안전성을 높이고 있습니다. 자율 굴삭기나 불도저, 균열 점검 로봇 등은 사고가 나는 것을 방지하고 작업의 효율을 높이는 데 도움이 됩니다. 현대건설은 운반·타공·커튼월 설치 등 특정 공정에 최적화된 피지컬 AI를 개발하고, 자율주행 기술 고도화를 위한 협력을 이어가고 있습니다. 또한 보스턴다이내믹스의 사족 보행 로봇 ‘스팟(Spot)’은 붕괴 위험 지역이나 지하 공간을 순찰하며 실시간 데이터를 수집하여 현실 세계의 위험을 예방하는 작업을 수행 중입니다. (참고: 대한경제)

농업

자율 트랙터, 작물 수확 로봇, AI 방제 드론 등은 농업 분야의 핵심 피지컬 AI로 떠오르고 있습니다. 이러한 기능은 줄어드는 농업 노동력을 채우고 이를 통해 생산성을 안정시키며 자원 낭비를 최소한으로 관리하는 데 도움이 됩니다. 메타파머스는 다목적 농작업 로봇 플랫폼 ‘옴니파머(Omni Farmer)’를 개발했습니다. 이는 수확·수분·선별·예찰 등 다양한 농작업을 처리하는데 AI 인식 기술과 전용 그리퍼를 이용합니다. 이러한 작업은 농업 피지컬 AI 상용화에 기반이 됩니다. (참고: Hellot)

의료

피지컬 AI는 의료계에서도 활용됩니다. 보통은 수술 보조나 환자 이송, 약물 배송 등에 활용되며 환자의 재활을 돕기도 합니다. 이러한 활용은 의료진의 업무 부담을 감소시키고 안전성을 향상합니다. 아크릴과 강원대병원은 AI 기술과 의료 인프라를 결합해 물리적 환경에서 즉각 반응하는 ‘미래형 능동 의료 AI 서비스’를 개발할 것을 약속했습니다. 이번 협업이 성공적으로 마무리될 경우, 환자의 진료부터 치료, 회복, 생활 관리 전 과정에 대한 데이터 관리와 함께 현실 세계에서의 케어까지 아우르는, 궁극적 의미의 ‘피지컬 AI 기반 통합형 맞춤형 환자 관리 플랫폼’이 구축될 전망입니다. (참고: 아크릴)

피지컬 AI의 미래

이미 글쓰기부터 검색까지 우리의 생활에 밀접하게 사용되는 AI는 이미 인간의 지적 노동 방식을 바꾸고 있습니다. 피지컬 AI는 지적 노동을 넘어 육체적 노동에 도입되면서 산업·경제·사회 구조를 변화시키고 있습니다. 앞으로 5년은 피지컬 AI에 있어서는 임계 구간으로 산업의 구조가 변화하는 시기입니다.

산업의 변화

물류 업계에서는 자동화에서 자율 물류 시스템으로 기본 인프라가 변화하고 무인 공장은 대기업들의 표준이 될 것입니다. 미래 공장의 모습은 현재의 고정 설비에서 벗어나 AI 자율 운영이나 원격 시스템으로 변화할 것입니다. 공장은 이제 시설의 개념에서 벗어나 거대한 소프트웨어의 모습을 띠게 될 것입니다. 이러한 변화는 공장 설계와 운영, 프로세스 최적화 및 확장을 소프트웨어와 같이 반복하게 됩니다.

의료 업계에서 로봇의 활용은 필수적인 노동력으로 자리 잡고 국가적으로는 재난에 대응하는 로봇들이 점점 더 늘어날 것입니다. 이러한 임계 구간을 지나면 피지컬 AI는 더 이상 기업에 선택이 아닌 경쟁에서 살아남기 위한 필수 기술로 자리 잡게 될 것입니다.

노동 방식의 변화

인간의 노동 방식은 행동에서 설계로 변화합니다. 피지컬 AI는 인간이 담당하던 반복적이거나 위험한 노동을 담당하게 됩니다. 이에 따라 인간은 직접 노동을 하는 대신 시스템을 설계하고 AI를 감독하고 관계와 의사소통에 집중하게 됩니다.

발전의 가치관 변화

기술보다는 신뢰가 기업에 중요한 가치로 떠오르게 됩니다. AI의 발전에 따라 인간의 생활 방식도 급진적으로 변화하고 있습니다. 하지만 사회적 제도는 빠른 기술의 발전 속도를 따라가기가 점점 어려워집니다. 이 때문에 안전, 책임, 통제와 윤리는 미래에 우리 사회가 마주할 수 있는 핵심적인 문제가 될 수 있습니다. 따라서 피지컬 AI의 진짜 경쟁력은 얼마나 안전하고 믿을 수 있는가로 결정될 것입니다.

피지컬 AI는 단순히 똑똑한 로봇을 만드는 기술이 아니라 현실 세계에서 안전하게 움직이는 AI를 만드는 기술이며, 이 기술의 핵심은 바로 고품질 데이터입니다. 피지컬 AI가 잘못된 인식이나 부족한 학습 데이터, 편향된 데이터로 학습됐을 경우 현장에서는 곧바로 사고·손실·인명 피해로 이어질 수 있습니다. 이에 따라 피지컬 AI가 주로 투입되는 공장, 의료, 건설 등을 책임지는 기업이나 국가는 그 신뢰성을 가장 중요한 선택 요소로 꼽게 됩니다. 그리고 신뢰성은 센서가 수집한 데이터가 얼마나 정확한지 그리고 그 데이터가 얼마나 다양한 상황을 반영하는지, 센서 데이터에 대한 라벨링은 실제 현장의 맥락을 제대로 담고 있는지, 그리고 데이터가 윤리적·안전적 기준을 충족하는지로 결정됩니다. 따라서 피지컬 AI 시대의 핵심 경쟁력은 얼마나 신뢰할 수 있는 데이터로 AI를 학습시켰는가로 결정됩니다.

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