바야흐로 인공지능이 소프트웨어를 넘어 물리적 실체와 결합해 현실 세계에서 자율적으로 이해하고, 행동할 수 있는 기술인 '피지컬 AI (Physical Artificial Intelligence)' 가 AI 패러다임의 상승 기류를 타고 산업 분야 혁신의 핵심으로 비상 중이라고 해도 과언이 아닙니다.
이번 긱리포트에선 피지컬 AI의 기본 개념들과 기술적 특징 그리고 국내 동향에 대해 알아보겠습니다.
피지컬 AI의 개념
피지컬 AI (Physical Artificial Intelligence)란?
인공지능이 소프트웨어 영역을 넘어 실제 물리적 기기와 결합해 현실 공간에서 자율적으로 인지, 판단, 행동할 수 있는 차세대 기술을 의미합니다. 즉, AI 알고리즘과 물리적 실체(형체, 재료, 구동계 등)가 공동으로 설계, 학습, 적응하여 현실 세계에서 자율적으로 행동, 목적 달성을 수행하는 시스템을 뜻하는 것으로써, 단순한 소프트웨어(디지털 AI)가 아닌 '감지 → 판단 → 물리적 행동 → 피드백' 의 구조를 갖는 행동형 지능으로 로봇, 자율 주행 자동차, 스마트 팩토리 등 다양한 하드웨어 플랫폼에 AI를 분리하여 메모리 환경에서 예측하고 작업을 수행하는 능력을 발휘할 수 있습니다.
| 단계 | 정의 | 주요 구성 및 기술 | 역할 |
|---|---|---|---|
| 감지 | 물리적 세계를 디지털 데이터로 변환한 정보로 재구성 | • 비전 센서: 카메라, LiDAR, 뎁스 카메라 • 촉각 센서: 압력, 힘, 토크 센서 • 환경 센서: 온도, 습도, 가스, 조도 • 위치, 자세 센서: GPS, 엔코더, IMU | • 환경 인식 • 상태 인지 (객체, 사람, 장애물 등) |
| 판단 | 인지된 정보를 기반으로 최적의 행동을 결정하는 두뇌 역할 | • 컴퓨터 비전 • 센서 퓨전 • 상태 추정 • SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) | • 무엇이 있나? • 어디에 있나? • 현재 상태는 어떤가? |
| 행동 | 판단 결과를 물리적 행동으로 구현하고 피드백을 통해 적응 | • 강화 학습 • 행동 계획 • 규칙 기반 제어 • AI 모델 (Policy Network, LLM 기반 Reasoning) | • 목표 설정 • 행동 선택 • 우선 순위 판단 • 리스크 판단 |
- 피지컬 AI는 센서(카메라, 라이다 등) 를 통해 환경을 인식하고, 수집된 데이터를 바탕으로 스스로 판단해 물리적 행동을 실행함.
- 기존의 '소프트웨어 AI' 는 디지털 데이터 분석을 통한 정보 제공이 핵심이지만 피지컬 AI는 물리적 세계와 직접 상호작용하여 실시간 피드백을 반영하는 동시에 복잡한 실제 환경 속에 적응함.
피지컬 AI와 소프트웨어 AI 차이점
| 구분 | 피지컬 AI | 소프트웨어 AI |
|---|---|---|
| 적용 범위 | 실제 환경, 행동 | 가상 환경, 데이터 처리 |
| 입력 데이터 | 센서, 영상, 물리 신호 데이터 | 문자, 이미지 등 디지털 데이터 |
| 결과물 | 조작, 이동, 생산 등 물리적 행동 | 정보 제공, 예측, 추천 |
| 학습 방식 | 활동적인 환경 활용, 강화학습 | 정적 데이터 기반 학습 |
| 핵심 기능 | 환경 적응 및 자율적 행동 | 데이터 분석 및 패턴 인식 |
피지컬 AI 주요 구성 및 기술과 역할
피지컬 AI의 시스템은 보통 모듈 단위로 설명을 할 수 있습니다. 센서(카메라, 라이다 등)를 통해 환경을 인식하고 수집된 데이터를 기반으로 자체적으로 문제를 해결합니다. 디지털 데이터 상의 내용과 정보를 제공하는 소프트웨어 AI와 달리 피지컬 AI는 메모리 환경에서 직접 연구하고 복합적인 현실 상황에 적응해 나간다는 점을 대표적인 차이점으로 꼽을 수 있습니다. 즉, 환경을 설계하는 센서, 데이터 처리 및 심층 학습 AI 모델, 상황 구성 및 의사 결정 내용, 실행을 담당하는 구성, 주요 모든 프로세스를 통합하는 제어 시스템으로 구성되어 있습니다.
하드웨어 모듈
- 구조, 재료, 구동기, 센서로 구성됨
- 기구학적 설계 물리 시스템의 행동 가능성을 정의함
감지(Sensing) 모듈
- 물리적 세계 상태를 디지털 데이터로 변환해 입력
- 멀티모달 센서 융합(비전+라이다+촉각+힘)으로 환경 및 자기 상태를 실시간 추정함.
- 최근들어 MLMs(World Models)와 결합하는 고차원적 상황 이해에 사용됨.
| 주요 구성 | 역할 |
| • 비전 센서: 카메라, Depth 카메라, LiDA • 촉각 센서: 압력, 힘, 토크 센서 • 환경 센서: 온도, 습도, 가스, 조도 • 위치 및 자세 센서: IMU, GPS, 엔코더 | • 환경 인식(Perception) • 객체, 사람, 장애물, 상태 인지 |
인지(Perception) 및 해석 모듈
- 센서 데이터를 의미 있는 정보로 해석하는 AI 영역
| 주요 기술 | 역할 |
| • 컴퓨터 비전 (Object Detection, Pose Estimation) • 센서 퓨전 (Sensor Fusion) • 상태 추정 (State Estimation) • SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) | • 무엇이 있는가? • 어디에 있는가? • 현재 상태는 어떤가? |
의사결정(Decision Making) 모듈
- 인지된 정보를 바탕으로 행동을 선택하는 핵심 지능
| 주요 기술 | 역할 |
| • 강화 학습 (Reinforcement Learning) • 행동 계획 (Motion, Task Planning) • 규칙 기반 제어 (Rule-Based Logic) • AI 모델 (Policy Network, LLM 기반 Reasoning) | • 목표 설정 • 행동 선택 • 우선 순위 및 리스크 판단 |
제어(Control) 모듈
- 의사결정을 실제 물리 동작으로 변환
| 주요 구성 | 역할 |
| • 저수준 제어기 • 모터 제어 알고리즘 • 실시간 제어 시스템 | • 정밀한 움직임 제어 • 안전성 확보 • 반응성 확보 |
구동(Actuation) 모듈
- 실제 물리적 행동을 수행하는 하드웨어 모듈 요소
| 주요 구성 | 역할 |
| • 모터, 서보, 엑추에이터 • 로봇 관절, 바퀴, 크리퍼 • 유압 및 공압 시스템 | • 물리 행동 수행 • 이동 및 조작 • 잡기 및 회전 |
학습(Learning) 및 적응 모듈
- 환경 변화에 따라 성능을 개선하는 장기 지능 요소
| 주요 기술 | 역할 |
| • 시뮬레이션 학습 • 온라인 및 오프라인 학습 • 데이터 수집 • 재학습 파이프라인 | • 성능 개선 • 환경 적응 • 일반화 능력 향상 |
시스템 인프라 및 통신 모듈
- 전체 피지컬 AI를 지탱하는 기반 구조
| 주요 구성 |
| • 엣지 컴퓨팅 • 온디바이스 AI • 클라우드 연동 • 미들웨어 (ROS, DDS) • 네트워크 (5G, Wi-Fi, Ethernet) |
안전, 윤리, 신뢰 모듈
- 실제 세계에서 AI 적용을 위한 핵심 필수 보조 요소
| 주요 요소 |
| • 충돌 방지 • 비상 정지 • 인간-로봇 상호작용(HRI) 안전 • 설명 가능성(XAI) • 규제 및 인증 대응 |
기술적 특징과 산업 분야별 주요 기업
- 피지컬 AI 핵심 기술에는 강화학습, 시뮬레이션(디지털 트윈), 멀티모달 AI(텍스트, 영상, 센서 데이터 통합 분석), 실시간 제어 네트워크, 로봇 파운데이션 모델 등이 포함.
- 복잡한 물리적 환경에서 효율성과 안전성을 유지하며, 사람과 기계 사이 자연스러운 협업이 가능하도록 설계됨.
- 제조 현장 자동화 로봇, 물류창고 내 자율 이동 로봇, 스마트 팩토리, 헬스케어 및 재활 로봇까지 다양한 산업분야에 빠르게 적용되고 있음.
- 피지컬 AI 시스템은 스스로 환경을 학습하며 적응할 수 있고 센서, 카메라, 라이다 등이 수집하는 실시간 정보를 바탕으로 최적화된 판단과 행동을 지속적으로 업데이트함.
- 피지컬 AI는 단순한 반복적 자동화를 넘어 자율성, 적응성, 판단력, 인간-기계간 협업 역량까지 시스템으로 진화하고 있음.
- 산업 현장, 물류, 서비스, 의료, 컨슈머 디바이스 등에서 효율성, 정밀성, 안정성, 혁신성을 크게 높일 수 있으며, 비즈니스 모델과 고객 가치 설계에서 새로운 국가적 산업 경쟁우위를 제공함.
피지컬 AI 적용 산업 분야 및 주요 기업
| 분야 | 내용 | 주요 기업 |
| 제조 | • 스마트 팩토리 내 로봇 자동화, 자율 생산 공정 | • 두산로보틱스 • 현대차, 현대로템 |
| 물류 및 운송 | • 항만- 공항 무인화, 창고 로봇, 패키징 자동화, 라스트 마일 배송 로봇 등 | • DHL-Boston Dynamics • CJ 대한통운(물류 로봇) |
| 헬스케어 | • 돌봄 및 재활 로봇, 수술 로봇, 병원 물류 로봇 등 | • 인튜이티브서지컬(다빈치 수술 로봇) • 메드트로닉(수술 로봇 휴고) 등 |
| 서비스 및 도매 | • 안내,접객,청소 로봇 • F&B 조리 및 바리스타 로봇 | • LG전자(CLOi ServeBot) • 두산로보틱스 등 |
| 인프라 | • 공항, 항만, 빌딩 자동화 • 디지털 트윈 기반 시설 관리 • 전기차 충전 로봇 • 스마트 건설 로봇 등 | • 현대차(인천공항 AI 충전 로봇) • 네이버(ARC 기반 빌딩 로봇, 제 2사옥 1784) 등 |
피지컬 AI 국내 동향
국내 피지컬 AI 동향은 전체 산업군으로 봤을 때 제조 및 로봇 분야를 바탕으로 차세대 미래 먹거리로 부상하고 있는 가운데 아직 초기-도입기 단계이며, 특히 제조, 물류, 휴머노이드 로봇과 로보틱스 파운데이션 모델을 축으로 생태계가 빠르게 구축되고 있는 중입니다. 국내 제조업은 인구 감소에서 비롯되고 있는 숙련 인력 부족, 공급망 재편 때문에 피지컬 AI를 구조 전환의 필수 수단으로 보는 시각이 강해졌습니다. 정부, 대기업 및 스타트업을 비롯한 연구기관이 함께 “AI 로봇·휴머노이드·자율주행·스마트팩토리”를 하나의 피지컬 AI 클러스터로 보고 투자와 규제를 설계하는 흐름입니다.
제조·물류 중심 적용 확대
- 국내 제조업은 이미 세계 최고 수준의 로봇 밀도를 갖고 있어, 기존 산업용·서비스 로봇에 피지컬 AI(강화학습·비전·파운데이션 모델)를 얹는 방향으로 고도화가 진행 중입니다.
- 현장 데이터와 숙련공 노하우를 디지털 자산화해, AI 로봇이 조립·검사·물류 이송 등에서 점진적으로 “사람+로봇 협업” 형태로 투입되고 있습니다.
휴머노이드·범용 로봇 및 생태계
- 국내에서는 최소 8개 이상의 기업이 휴머노이드를 포함한 범용 AI 로봇을 공개했으며, 백드라이버블 관절 등 안전·컴플라이언스 제어 기술이 강점으로 꼽고 있습니다.
- 정부는 2024~2028년 제4차 지능형 로봇 기본계획을 통해 서비스·산업용 로봇을 묶은 “K-로봇 경제”를 목표로, 인프라, 표준, 인력 양성을 추진하고 있습니다.
로보틱스 파운데이션 모델·GPU 인프라
- RLWRLD 같은 스타트업은 한국·일본 제조 현장의 실제 데이터를 활용해 산업용 로봇에 바로 적용 가능한 로보틱스 파운데이션 모델(RFM)을 개발 중입니다.
- NVIDIA는 한국 정부·기업에 26만 개 수준의 GPU 공급을 약속했고, 이는 소프트웨어형 생성형 AI를 넘어 로봇·자율주행·스마트팩토리 등 피지컬 AI 학습·추론 인프라로 활용될 전망입니다.
규제 및 정책 현황
국내 피지컬 AI 규제·정책은 “AI 일반법(프레임워크) + 로봇·휴머노이드·모바일 로봇 개별 법제 + 산업 진흥계획”의 3축 구조로 빠르게 정비되고 있습니다. 특히 휴머노이드와 실외 자율주행 로봇을 염두에 둔 안전·책임 규율이 눈에 띄게 강화되는 추세입니다.
AI 일반법: AI 프레임워크법
- 2025년 1월 「인공지능 개발 촉진 및 신뢰 기반 조성에 관한 법률(AI 프레임워크법)」이 공포되어 2026년 1월 시행 예정으로, 한국의 상위 AI 기본법 역할을 합니다.
- 이 법은 위험기반(risk-based) 접근을 채택해, 생명·신체·기본권에 중대한 영향을 줄 수 있는 “고위험 AI”에 대해 더 강한 의무를 부과하고, AI 안전연구소 설립·AI 클러스터·데이터센터 조성 등 산업 육성도 동시에 규정합니다.
로봇·휴머노이드 관련 개별 규제
- '지능형 로봇법' 개정을 통해 실외 이동 로봇(배달 로봇 등)이 보도·도로에서 ‘보행자 유사’ 지위를 갖고 운행할 수 있도록 허용하되, 속도 제한, 보험 가입, 16개 항목의 안전 검증 등 엄격한 요건을 부과했습니다.
- 2025년부터 시행된 「로봇 안전법(Robotics Safety Act)」은 휴머노이드 로봇 배치에 대한 안전 기준과 윤리 가이드라인을 마련해, 공공 공간·산업 현장 내 인간 안전을 최우선 원칙으로 명시합니다.
로봇·피지컬 AI 산업 진흥 계획
- 산업부는 2024년 「제4차 지능형로봇 기본계획(2024~2028)」을 확정해, 2030년까지 로봇 100만대 보급, 로봇 핵심부품 국산화율 80%, 로봇 인력 1만5천 명 양성 등을 목표로 제시했습니다.
- 이 기본계획은 제조·물류·농업·국방·사회안전 등 전 산업에 로봇·피지컬 AI를 투입하고, 로봇친화형 제도 재설계를 위해 50개 이상 규제 개선을 추진한다는 내용을 포함합니다.
데이터·개인정보·신뢰성 관련 정책
- 개인정보보호위원회(PIPC)는 2025년 정책 로드맵을 통해, AI 개발에서 개인정보 활용에 대한 감독을 강화하고, 특히 고위험·생성형 AI 서비스(예: 에이전트, HR·법률 AI)에 대해 사전 점검·현장 조사 등을 예고했습니다.
- 과기정통부는 「신뢰할 수 있는 인공지능 전략」을 통해 윤리원칙, 설명가능성, 안전성 평가 체계를 마련하고, 이를 시험·인증·가이드라인 형태로 피지컬 AI·로봇에도 확산하려는 계획을 발표했습니다.
국내 피지컬 AI 규제 및 정책의 특징과 쟁점
| 특징 |
| • 육성+규제 병행: AI 프레임워크법과 지능형로봇 기본계획으로 인프라·투자를 밀어주면서, 로봇 안전법·지능형 로봇법 개정으로 물리 안전·책임을 명확히 하는 이중 트랙입니다. • 현장 테스트 허용 확대: 규제 샌드박스·실증특례를 활용해 자율주행 로봇·휴머노이드의 실증을 허용하는 대신, 보험·속도·운행 구역 등 세부 규제를 부과하는 구조입니다. |
| 주요 쟁점 |
| • 고위험 AI 정의가 넓어지면 피지컬 AI(특히 의료·교육·공공 분야 로봇)에 과도한 규제가 될 수 있다는 우려와, 반대로 물리적 위험을 감안하면 더 강한 안전 규제가 필요하다는 의견이 공존합니다. • 로봇 사고 시 책임 주체(제조사·운영사·AI 개발사·데이터 제공자 등)와 보험 체계를 어떻게 설계할지에 대한 구체적인 하위 법령·가이드가 여전히 진화 중입니다. |
요약하면, 국내 피지컬 AI 동향은 국가 전략 산업으로 육성하되, 휴머노이드, 실외 로봇 중심으로 안전 및 책임 규율을 빠르게 정교화하는 '공격적 육성 + 선제적 안전 규제' 모델을 취하고 있다고 볼 수 있습니다.
다음 레터에선 '2부, 피지컬 AI 해외 동향' 으로 찾아 뵙겠습니다.
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