[편집자주]기존의 AI가 디지털 데이터 속에서 추론과 생성에 집중했다면 피지컬 AI(Physical AI)는 센서, 엣지 컴퓨팅, 로봇, 제어 시스템 등을 통해 현실 세계에서 직접 행동하고 반응한다. 피지컬 AI의 구현은 현실 세계에서 AI가 직접 행동하고 문제를 해결하기 때문에 산업 혁신과 자동화를 크게 진화 시킬 수 있으며, 현실 세계와 직접 상호작용한다. 이에 따라 엔비디아, 테슬라, 구글을 비롯해 글로벌 기업들은 피지컬 AI에 막대한 투자를 진행 중이며, 관련 시장도 폭발적으로 증가할 전망이다. 이러한 피지컬 AI를 구현하기 위해서는 센서 등 인식 기술을 비롯해서 실시간 데이터 처리를 위한 로컬 연산 등 엣지 컴퓨팅 및 임베디드 시스템, 로보틱스 및 제어기술이 필수다. 이에 e4ds news는 연재 기획을 통해 피지컬 AI의 개념에서부터 시장 전망, 관련 기술, 실제 사례 등 핵심 기술과 구현 전략을 살펴보는 자리를 마련했다.

인공지능(AI)이 물리적 세계와 직접 상호작용하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’ 시대가 도래하면서 제조와 물류 산업이 가장 먼저 변화의 파고를 맞고 있는 가운데, 피지컬 AI가 대중소 기업간 자동화 격차를 해소 할 수 있는 핵심 열쇠로 급부상하고 있다.

최근 국내에서는 피지컬 AI 국제 포럼 및 제조·물류 관련 각종 피지컬 AI 세미나 등 각종 행사가 개최되며, 피지컬 AI 전성시대를 맞고 있다.

산업계에서는 피지컬 AI를 단순히 데이터를 처리하는 ‘두뇌형 AI’를 넘어, 센서와 액추에이터를 통해 현실에서 생산성과 효율성을 극대화하는 새로운 동력으로 자리 잡을 것으로 기대하고 있다.

■ 스마트 팩토리 혁신·물류 자동화의 새로운 패러다임

제조업은 피지컬 AI의 가장 직접적인 수혜 분야다.

스마트 팩토리에서는 로봇이 카메라와 LiDAR, 촉각 센서 등 다양한 인식 시스템을 통해 생산 라인의 상황을 실시간으로 파악한다.

이를 바탕으로 정밀한 조립, 품질 검사, 위험 요소 제거가 가능해진다.

특히 촉각 센서를 탑재한 로봇은 깨지기 쉬운 부품을 안전하게 다루며, 인간과 협업하는 과정에서도 충돌 위험을 최소화한다.

구동 시스템의 발전도 제조 혁신을 가속한다.

전동식 액추에이터는 소음과 유지보수 부담을 줄이며, 고정밀 제어를 통해 생산 라인의 효율성을 높인다.

여기에 엣지 AI 칩이 탑재된 로봇은 공장 내에서 발생하는 방대한 데이터를 즉시 처리해, 초단위 의사결정을 가능하게 한다.

이는 불량률을 줄이고 생산성을 극대화하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다.

물류 분야에서도 피지컬 AI는 게임 체인저로 부상한다.

자율주행 운송 로봇과 물류 전용 로봇은 센서와 AI 모델을 결합해 창고 내 물품을 자동으로 분류·운반한다.

보스턴 다이내믹스의 물류 로봇 ‘스트레치(Stretch)’는 대형 박스를 빠르고 안정적으로 옮기며, 상용 물류 적용을 확대하고 있다.

또한 네이버랩스는 클라우드 기반 멀티 로봇 오케스트레이션을 고도화하며, 물류센터의 효율성을 극대화하기 위한 준비를 하고 있다.

SK텔레콤은 5G 특화망과 AI 반도체 등 차세대 인프라로 초저지연 협업 환경을 준비 중이다.

이는 대규모 물류 자동화의 필수 인프라로 평가된다.

■ 자동화 수준에 따른 도입 필요성

흥미로운 점은 피지컬 AI의 필요성이 모든 기업에 동일하게 적용되지 않는다는 것이다.

자동화가 이미 잘 구축된 대기업은 기존 스마트 팩토리와 물류 자동화 시스템을 통해 상당한 효율성을 확보하고 있어, 피지컬 AI 도입이 단기적으로 시급하지 않다.

이들은 오히려 장기적 확장과 고도화를 위한 선택적 투자에 나서는 경우가 많다.

반면에 자동화 전환이 더딘 중견·중소기업이나 정형화된 시스템이 아닌 비정형적 생산 환경에서는 피지컬 AI의 필요성이 훨씬 더 크다.

예측 불가능한 작업 환경, 다양한 제품군을 다루는 생산 라인, 맞춤형 주문이 많은 물류 현장에서는 기존 자동화 설비만으로는 대응이 어렵다.

이 경우 센서·AI·로봇이 결합된 피지컬 AI가 유연성과 적응성을 제공하며, 경쟁력 확보의 핵심 수단으로 부상한다.

즉, 피지컬 AI는 단순히 ‘첨단 기술’이 아니라, 자동화 격차를 해소하는 전략적 도구로서 의미를 갖는다.

■ 플랫폼 경쟁의 격화

피지컬 AI 경쟁은 개별 기술이 아니라 플랫폼 통합으로 귀결되고 있다.

엔비디아는 하드웨어와 시뮬레이션, AI 모델을 아우르는 수평적 플랫폼을 구축하며 ‘피지컬 AI의 운영체제’를 지향한다.

이들의 Isaac Sim은 물류 로봇의 시뮬레이션 학습을 지원해 현실 격차를 줄이고, GR00T 모델은 범용 휴머노이드 로봇 개발을 가속한다.

구글 딥마인드는 RT-2 모델을 통해 로봇의 ‘두뇌’를 제공하며, 물류 현장에서 새로운 물체를 인식하고 추상적 명령을 수행할 수 있도록 한다.

테슬라는 자사 공장에 휴머노이드 로봇을 파일럿으로 도입하며 고도화 중이다.

국내 기업들도 발 빠르게 움직이고 있다.

삼성전자는 레인보우로보틱스의 단계적 지분 확대, 전략적 협력으로 로봇 역량을 강화하고 있다.

현대자동차그룹은 보스턴 다이내믹스를 인수해 스마트 팩토리와 미래 모빌리티에 최첨단 로봇 기술을 접목하고 있다.

네이버랩스와 SK텔레콤은 각각 클라우드 두뇌와 통신 인프라를 기반으로 물류 자동화의 핵심 축을 담당하며, 피지컬 AI 생태계의 중요한 플레이어로 자리매김하고 있다.

■ 물리적 한계·안전성 등 도전 과제 극복해야

피지컬 AI의 상용화에는 여전히 도전 과제가 존재한다.

액추에이터와 배터리의 물리적 한계, 시뮬레이션과 현실 간의 격차(Sim-to-Real), 그리고 안전성 확보가 대표적이다.

반면에 시뮬레이션을 통한 합성 데이터 생성 능력이 곧 AI 모델의 지능을 결정하는 핵심 요소로 부상하면서, 제조·물류 분야의 혁신은 가속화될 전망이다.

결국 피지컬 AI는 제조·물류 산업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 엔진으로 자리매김할 것이며, 특히 자동화가 더딘 기업과 비정형적 생산 환경에서는 그 필요성이 더욱 절실하게 다가오고 있다.