로봇 AI와 물리적 AI: 지능형 자동화의 새로운 시대

자동화: 물리적 AI가 미래 공장을 제어하고 산업을 혁신할 이유

인공지능은 근본적인 전환점에 서 있습니다. 수십 년 동안 AI 시스템이 데이터 분석이나 콘텐츠 생성과 같은 디지털 환경에서 주로 작동해 왔지만, 이제 이 기술은 가상 공간을 벗어나 물리적 현실에 점점 더 많이 구현되고 있습니다. 이른바 물리적 AI, 즉 구체화된 지능으로의 이러한 전환은 기술적 도약을 의미할 뿐만 아니라, 추상적인 알고리즘이 3차원 세계와 직접 상호작용하는 능동적인 시스템으로 변모함에 따라 차세대 산업 혁명을 예고하는 신호탄이 될 가능성이 있습니다.

이러한 변화의 경제적 규모는 실로 놀랍습니다. 물리적 AI의 세계 시장은 2025년 54억 1천만 달러에서 2034년 611억 9천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다. 이와 동시에 전체 AI 생태계도 비슷한 속도로 확장되고 있으며, 이는 미래에 기업, 산업, 사회가 자동화 및 지능과 상호작용하는 방식에 심오한 구조적 변화를 예고합니다.

하지만 물리적 AI는 단순히 로봇에 알고리즘을 구현하는 것 이상의 의미를 지닙니다. 기존의 로봇 AI는 특정 작업을 위해 프로그래밍된 경직된 시스템에 의존하는 경우가 많은 반면, 물리적 AI는 전체론적 접근 방식을 취합니다. 이는 세상에 대한 근본적인 지식을 개발하고 환경을 포괄적으로 이해할 수 있도록 하는 일반화 가능한 기반 모델에 바탕을 두고 있으며, 중앙 집중식 클라우드 아키텍처에서 분산형 로컬 제어 엣지 AI로의 발전을 가능하게 합니다.

자율 물리 AI 또는 구현형 AI라고도 불리는 이 차세대 시스템은 정교한 센서 네트워크, 실시간 처리, 자율적인 의사 결정 기능을 통해 디지털과 물리적 간극을 메움으로써 디지털 AI의 한계를 뛰어넘습니다. 핵심 목표는 단순히 명령을 실행하는 것을 넘어 현실 세계를 이해하고 예측 불가능한 상황에 유연하게 대응할 수 있는 기계를 개발하는 것입니다. 이는 공장의 휴머노이드 로봇 자율 제어부터 농업 현장의 정밀 농업 기술에 이르기까지 다양한 분야에 적용될 수 있습니다. 이러한 개발은 비전-언어-행동 모델(VLA)과 디지털 트윈 기반의 물리 시뮬레이션에 의해 크게 촉진되고 있으며, 이를 통해 로봇 시스템 학습에 필요한 데이터를 위험 부담 없이 확장 가능하게 생성할 수 있습니다.

기계가 생각하고 세상을 만지는 법을 배울 때 – 디지털과 물리적 세계의 융합이 차세대 산업혁명을 불러일으키는 이유

인공지능의 발전은 중대한 전환점에 도달했습니다. 수십 년 동안 AI 시스템은 디지털 영역에서만 작동하며 데이터 처리, 텍스트, 이미지 또는 분석 생성에 국한되었지만, 현재 근본적인 변화가 일어나고 있습니다. 인공지능은 가상 공간을 벗어나 물리적 현실에 점차 모습을 드러내고 있습니다. 이러한 발전은 순수한 디지털 지능에서 구체적인 지능으로, 추상적인 알고리즘에서 3차원 세계에 직접 개입할 수 있는 행위 시스템으로의 전환을 의미합니다.

시장 전망 및 경제적 측면

물리적 AI의 글로벌 시장은 이러한 변화의 규모를 생생하게 보여줍니다. 2025년 54억 1천만 달러 규모였던 이 시장은 2034년까지 611억 9천만 달러로 성장할 것으로 예상되며, 이는 연평균 31.26%의 성장률을 나타냅니다. 일부 분석가들은 이보다 더 역동적인 성장을 예측하며, 2024년 37억 8천만 달러에서 2034년 679억 1천만 달러에 이르는 전망치를 제시하고 있습니다. 이는 연평균 33.49%의 성장률에 해당합니다. 이러한 놀라운 수치는 단순한 기술적 추세를 반영하는 것이 아니라, 기업, 산업, 그리고 사회가 자동화 및 지능과 상호작용하는 방식의 구조적 변화를 시사합니다.

이와 동시에 자율 AI 시스템 시장도 비슷한 속도로 성장하고 있습니다. 전 세계 자율 AI 시장은 2025년에서 2029년 사이에 184억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며, 이는 연평균 32.4%의 성장률을 나타냅니다. 전체 인공지능 시장에 대한 전망은 더욱 광범위합니다. 2025년 2,941억 6천만 달러에서 2033년 1조 7,716억 2천만 달러로 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 수치는 AI가 더 이상 기존 프로세스를 최적화하는 도구에 그치지 않고 경제 변혁의 근본적인 동력으로 진화하고 있음을 보여줍니다.

클라우드에서 엣지까지: 패러다임의 전환

물리적 인공지능과 기존 로봇 인공지능의 차이는 언뜻 보기에 미묘해 보이지만, 자세히 살펴보면 현재의 기술 혁명을 이해하는 데 있어 매우 중요한 개념임을 알 수 있습니다. 두 개념 모두 디지털 지능과 물리적 구현의 교차점에서 작동하지만, 접근 방식, 역량 및 잠재력은 근본적으로 다릅니다. 전통적인 로봇 인공지능이 특정 작업을 위해 프로그래밍된 특수 시스템에 의존하는 반면, 물리적 인공지능은 일반화 가능한 기반 모델에 기초한 전체론적 접근 방식을 통해 물리적 맥락에서 세상을 근본적으로 인식할 수 있도록 합니다.

이 두 가지 개발 경로의 융합은 자율 물리 AI(Autonomous Physical AI)라고 불리는 차세대 시스템으로 이어지고 있습니다. 이러한 시스템은 오픈 소스 모델을 통해 고성능 AI를 민주화하는 동시에 중앙 집중식 클라우드 인프라에 의존하지 않고 자율적이고 분산적으로 작동할 수 있는 물리 시스템에 인공지능을 통합합니다. 이러한 발전은 중앙 집중식 클라우드 아키텍처에서 벗어나 분산형으로 로컬에서 제어되는 AI 인프라로의 구조적 전환을 의미합니다.

개념적 구분과 기초

물리적 인공지능, 로봇 인공지능 및 관련 개념들을 구분하기 위해서는 정확한 개념적 명확화가 필요합니다. 현재 논의에서는 이러한 개념들이 혼용되어 각각의 구체적인 내용을 이해하기 어렵게 만드는 경우가 많기 때문입니다. 이러한 기술들의 개념적 기반은 서로 다른 과학적 전통에 뿌리를 두고 있으며, 경우에 따라서는 상반된 목표를 추구하기도 합니다.

고전적인 의미에서 로봇 AI는 특정 작업을 자동으로 수행하도록 프로그래밍된 물리적 기계에 인공지능을 구현하는 것을 의미합니다. 로봇은 센서, 액추에이터 및 기계 부품을 갖춘 물리적 기계인 하드웨어를 나타냅니다. AI는 알고리즘과 머신러닝을 기반으로 하는 소프트웨어로서 자율적인 의사 결정과 데이터 처리를 가능하게 합니다. 로봇과 달리 AI 자체는 물리적 형태를 갖지 않고 소프트웨어 형태로만 존재합니다. 중요한 점은 AI를 로봇에 구현하여 로봇의 기능을 향상시킬 수는 있지만, 필수적인 것은 아니라는 것입니다.

기존 산업용 로봇의 한계

기존의 산업용 로봇은 인공지능(AI) 없이 반복적인 작업을 수행하는 경우가 많으며, 단순히 지점 간 이동이라는 경직된 프로그래밍 방식을 사용합니다. 이러한 시스템은 미리 정의된 명령에 따라 한 지점에서 다른 지점으로 이동할 뿐, 스스로 상황을 해석할 능력이 없습니다. 따라서 작업 과정이 경직되고 융통성이 부족합니다. 인공지능의 도입으로 로봇은 3D 카메라 형태의 눈을 사용하여 사물을 "인지"하고, 자체적인 지능을 활용하여 정확한 지점 간 프로그래밍 없이도 스스로 이동 계획을 수립하고 사물을 조작할 수 있게 되었습니다.

물리적 AI: 단순한 프로그래밍 그 이상

물리적 AI는 개념적으로 이 정의를 훨씬 뛰어넘습니다. 이 용어는 자동차, 드론, 로봇과 같은 시스템에 AI를 통합하여 AI가 실제 물리적 세계와 상호 작용할 수 있도록 하는 것을 의미합니다. 물리적 AI는 반복적인 작업을 자동화하는 것에서 벗어나 시스템의 자율성을 높이는 데 초점을 맞춥니다. 이는 새로운 응용 분야와 시장 잠재력을 열어줍니다. 물리적 AI는 로봇, 자율주행차, 스마트 공간과 같은 자율 기계에서 흔히 볼 수 있듯이, 운동 능력을 활용하여 현실 세계를 이해하고 상호 작용하는 AI 시스템을 가리킵니다.

기존의 인공지능(AI)이 디지털 영역에서만 작동하는 것과 달리, 물리적 AI는 정교한 센서 네트워크, 실시간 처리, 자율적인 의사결정 기능을 통해 디지털과 물리적 영역의 간극을 메웁니다. 이 기술을 통해 기계는 센서를 이용해 주변 환경을 관찰하고, AI로 정보를 처리하며, 액추에이터를 통해 물리적 행동을 실행할 수 있습니다. 근본적인 차이점은 물리적 AI가 여러 센서를 통해 물리적 환경에서 데이터를 지속적으로 수집하고, 이를 바탕으로 환경에 대한 포괄적인 이해를 구축한다는 점입니다.

구현된 AI: 상호작용을 통한 지능

체화된 인공지능(Embodied AI)은 체화 이론을 따르는 최근 인공지능 연구의 흐름입니다. 이 이론은 지능을 실제 물리적, 사회적 세계에서 행동하는 물리적 주체의 맥락에서 이해해야 한다고 주장합니다. 로봇 공학 분야의 고전적인 머신 러닝과는 달리, 체화된 인공지능은 환경 내에서의 상호작용과 학습의 모든 측면, 즉 인지 및 이해에서부터 사고, 계획, 그리고 궁극적으로 실행 또는 제어에 이르기까지를 포괄합니다.

초기 인공지능 연구는 사고 과정을 추상적인 기호 조작이나 계산 연산으로 개념화했습니다. 연구의 초점은 알고리즘과 컴퓨터 프로그램에 맞춰져 있었고, 하드웨어는 거의 중요하지 않은 것으로 여겨졌습니다. 호주 출신의 컴퓨터 과학자이자 인지 과학자인 로드니 브룩스는 이러한 관점에 근본적으로 이의를 제기한 최초의 인물 중 한 명이었습니다. 그는 영향력 있는 강연에서 당시 일반적이었던 인간의 문제 해결 및 추론 능력을 모방하는 하향식 접근 방식을 통해 인공지능 시스템을 개발하는 관행을 비판했습니다.

브룩스는 당시 사용 가능한 컴퓨터의 작동 방식에 크게 의존했던 전통적인 인공지능 연구에서 개발된 지능 모델이 지능적인 생물학적 시스템의 작동 방식과는 거의 유사점이 없다고 주장했습니다. 이는 사람들이 일상생활에서 하는 대부분의 활동이 문제 해결이나 계획이 아니라, 비교적 평온하지만 매우 역동적인 환경 속에서 이루어지는 일상적인 행동이라는 사실에서 분명히 드러납니다. 인간의 학습이 환경 탐색과 상호작용에 의존하는 것처럼, 실체를 가진 에이전트 역시 경험을 통해 행동을 다듬어야 합니다.

실물 AI는 물리적 AI 시스템을 통해 현실 세계와 상호작용함으로써 디지털 AI의 한계를 뛰어넘습니다. 이는 디지털 AI와 실제 응용 분야 사이의 간극을 해소하는 것을 목표로 합니다. 실물 지능형 에이전트에게 있어 물리적 구조와 속성, 감각 능력, 그리고 행동 가능성은 매우 중요한 역할을 합니다. 지능은 고립되어 존재하는 것이 아니라, 환경과의 다양하고 다중 모드적인 상호작용을 통해 발현되어야 합니다.

생성 모델과 현실 시뮬레이션

생성형 물리 AI는 기존 생성형 AI 모델에 3차원 세계의 공간적 관계와 물리적 과정을 이해하는 능력을 추가하여 확장한 것입니다. 이러한 확장은 공간 구조와 현실 세계의 물리 법칙에 대한 정보를 담은 추가 데이터를 AI 학습 과정에 통합함으로써 가능해집니다. 언어 모델과 같은 생성형 AI 모델은 방대한 양의 텍스트 및 이미지 데이터로 학습되어 인간과 유사한 언어를 생성하고 추상적인 개념을 개발하는 능력을 보여줍니다. 그러나 이러한 모델은 물리적 세계와 그 규칙에 대한 이해가 제한적이며, 공간적 맥락이 부족합니다.

물리 기반 데이터 생성은 공장과 같은 디지털 트윈을 구축하는 것에서 시작됩니다. 센서와 로봇과 같은 자율 기계가 이 가상 공간에 통합됩니다. 그런 다음 물리 기반 시뮬레이션을 통해 실제 시나리오를 실행하는데, 이때 센서는 강체의 역학(예: 움직임 및 충돌)이나 빛과 주변 환경의 상호작용과 같은 다양한 상호작용을 포착합니다. 이 기술은 물리적 AI 모델이 시뮬레이션에서 작업을 성공적으로 완료할 때 보상을 제공하여 지속적으로 적응하고 개선할 수 있도록 합니다.

자율 기계는 반복적인 훈련을 통해 새로운 상황과 예상치 못한 문제에 적응하는 법을 배우고 실제 응용 분야에 투입될 준비를 갖추게 됩니다. 시간이 지남에 따라 상자를 정밀하게 포장하거나 생산 공정을 지원하거나 복잡한 환경을 자율적으로 탐색하는 등 실용적인 용도에 필요한 정교한 미세 운동 능력을 개발합니다. 지금까지 자율 기계는 주변 환경을 완전히 인지하고 해석할 수 없었습니다. 하지만 생성형 물리 인공지능(Generative Physical AI)을 통해 이제 현실 세계와 원활하게 상호 작용하고 변화하는 환경에 유연하게 적응할 수 있는 로봇을 개발하고 훈련하는 것이 가능해졌습니다.

기술적 아키텍처 및 기능

물리적 인공지능 및 고급 로봇 인공지능 시스템의 기술적 기반은 여러 핵심 기술의 상호 작용에 있으며, 이러한 기술들이 결합될 때 비로소 현대 자율 시스템의 놀라운 역량을 구현할 수 있습니다. 이 아키텍처는 일반화, 지속적인 학습, 그리고 비정형 환경에 대한 적응 능력을 통해 기존 자동화 솔루션과 근본적으로 차별화됩니다.

이러한 기술 혁명의 핵심에는 파운데이션 모델(Foundation Models)이 있습니다. 파운데이션 모델은 2021년 이후 오늘날 흔히 볼 수 있는 대규모 AI 시스템을 포괄하는 용어로 사용되어 온, 사전 학습된 대규모 AI 시스템입니다. 이 모델들은 방대한 양의 데이터를 사용하여 광범위하게 학습된 후, 미세 조정(fine-tuning)이라고 하는 비교적 적은 양의 추가 학습을 통해 다양한 작업에 적용할 수 있습니다. 이러한 사전 학습 덕분에 파운데이션 모델은 언어를 이해할 뿐만 아니라, 더 나아가 세상에 대한 폭넓은 지식을 쌓고 논리적으로 사고하고, 추론하고, 추상화하고, 어느 정도 계획까지 세울 수 있게 됩니다.

이러한 특성 덕분에 기초 모델은 로봇 제어에 특히 적합하며, 이는 약 3년간 집중적으로 연구되어 온 분야로 현재 로봇 공학에 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 특성 덕분에 기초 모델은 기존의 전문 로봇 공학용 인공지능보다 훨씬 뛰어납니다. 따라서 적합한 기초 모델을 로봇 두뇌로 사용하는 것은 획기적인 발전이며, 처음으로 진정으로 지능적이고 실용적이며 보편적으로 적용 가능한 로봇 개발의 길을 열어줍니다.

시각-언어-행동 모델(VLA): 로봇의 두뇌

일반적인 기초 모델은 로봇 공학 및 그 특수한 요구 사항에 맞춰 설계되거나 최적화되지 않은 반면, 로봇 공학 기초 모델은 로봇 공학 데이터 세트로 추가 학습되고 특정 아키텍처를 특징으로 합니다. 이러한 모델은 일반적으로 음성, 카메라에서 얻은 이미지 및 비디오 데이터를 입력으로 처리하고 로봇의 관절과 액추에이터에 대한 움직임 명령, 즉 동작을 직접 출력하도록 학습된 비전-언어-행동(SNA) 모델입니다.

이러한 개발의 중요한 이정표는 2023년 중반에 발표된 구글 딥마인드의 RT-2로, 엄밀한 의미에서 최초의 VLA(Visual Language Assessment)입니다. 현재 모델로는 2024년에 발표된 오픈소스 OpenVLA를 비롯한 여러 고급 시스템이 있습니다. 이러한 모델의 아키텍처는 매우 복잡하며, 일반적으로 카메라 이미지를 수치 표현으로 변환하는 비주얼 인코더, 추론 및 계획의 핵심인 대규모 언어 모델, 그리고 연속적인 로봇 명령을 생성하는 특수 동작 디코더를 포함합니다.

체현적 추론: 이해와 행동

현대 물리적 AI 시스템의 핵심적인 측면은 체화된 추론 능력, 즉 모델이 물리적 세계를 이해하고 그것과 상호작용하는 방법을 파악하는 능력에 있습니다. 체화된 추론은 본질적으로 물리적으로 구현된 세계에서 작동하고 행동하는 데 필수적인 기본 개념을 포함하는 세계 지식의 집합을 포괄합니다. 이는 비전 언어 모델(VLM)의 기능이며 로봇 공학에만 국한되는 것은 아닙니다. 체화된 추론을 테스트하는 것은 간단히 VLM에 이미지를 입력하는 것만으로 가능합니다.

객체 인식이나 다중 시점 대응과 같은 고전적인 컴퓨터 비전 작업은 체화된 추론에 속합니다. 이러한 작업들은 모두 음성 명령으로 표현됩니다. 체화된 추론은 시각적 질문 답변을 통해서도 테스트할 수 있습니다. 이러한 질문들은 환경과 상호작용하는 데 필요한 이해도를 평가합니다. 일반적인 물리적 추론 외에도 시스템은 주변 환경에 대한 지식을 활용하여 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 로봇에게 주방에서 건강 간식을 가져오라고 요청할 때, 가상 생활 관리(VLM)에 저장된 주변 환경 지식을 사용하여 이 모호한 명령을 어떻게 실행해야 할지 결정할 수 있습니다.

로봇 공학 응용 분야에서는 이러한 이해를 활용하여 실제 세계에서 의미 있는 행동을 구현하는 것이 매우 중요합니다. 즉, 고수준의 이해를 로봇 하드웨어 API를 통해 정확한 제어 명령으로 변환해야 합니다. 모든 로봇은 서로 다른 인터페이스를 가지고 있으며, 로봇 제어 방식에 대한 정보는 가상 로봇 모델(VLM)에 포함되어 있지 않습니다. 따라서 대규모 사전 학습된 모델을 확장하여 특정 로봇 버전에 맞는 연속적인 동작을 출력할 수 있도록 하면서 VLM의 핵심 기능을 유지하는 것이 과제입니다.

이러한 문제를 해결하기 위한 혁신적인 솔루션은 액션 엑스퍼트(Action Expert) 아키텍처입니다. 이는 레이어 수는 같지만 임베딩 차원과 MLP 폭이 더 작은 트랜스포머 모델입니다. 어텐션 메커니즘에서 접두사 토큰을 사용하려면 어텐션 헤드와 헤드별 임베딩 차원이 메인 모델과 일치해야 합니다. 처리 과정에서 접미사 토큰은 액션 엑스퍼트 트랜스포머를 통과하면서 접두사의 키-값(KV) 임베딩을 통합합니다. 이 임베딩은 한 번 계산된 후 캐시됩니다.

핵심 기술: 시뮬레이션, 엣지 AI, 전이 학습

물리적 인공지능(Physical AI)의 구현은 세 가지 핵심 기술의 상호 작용을 기반으로 합니다. 첫째, 디지털 트윈 형태의 현실적인 시뮬레이션을 통해 프로세스, 물질 흐름 및 상호 작용을 정밀하게 매핑할 수 있으며, 이는 자율 로봇 학습에 매우 중요합니다. 둘째, 엣지 AI 하드웨어는 GPU 기반의 소형 시스템 등을 통해 AI 시스템이 로봇에서 로컬로 실행될 수 있도록 합니다. 셋째, 고급 컴퓨터 비전 기술은 시각 인식 시스템이 다양한 객체, 형태 및 변형을 식별할 수 있도록 합니다.

로봇 학습은 AI 모델을 시뮬레이션에서 훈련시키고 그 지식을 실제 로봇에 전이하는 과정을 통해 이루어집니다. 전이 학습은 새로운 작업에 대한 적응 속도를 크게 향상시킵니다. Microsoft Fabric과 같은 플랫폼을 활용한 실시간 데이터 분석은 프로세스 데이터 분석, 병목 현상 식별, 최적화 방안 도출을 가능하게 합니다. 현실과 기계는 모든 자연 법칙과 사양을 그대로 유지한 채 가상으로 재현됩니다. 이렇게 만들어진 디지털 트윈은 강화 학습 등을 통해 충돌 없이 움직이는 방법, 원하는 동작을 수행하는 방법, 다양한 시뮬레이션 시나리오에 반응하는 방법 등을 정확하게 학습합니다.

인공지능(AI)은 물리적 로봇에 손상을 주지 않고 수많은 상황을 위험 부담 없이 테스트할 수 있습니다. 이렇게 얻은 데이터는 디지털 트윈이 충분한 학습을 ​​마치면 실제 로봇으로 전송됩니다. 적절한 AI 시스템을 갖춘 로봇은 단순히 정해진 프로그램을 실행하는 데 그치지 않고, 스스로 판단하고 상황에 적응할 수 있습니다. 물리적 AI는 로봇에게 맥락과 상황 인식을 제공하는 데 사용됩니다. 실제로 이는 물리적 AI를 탑재한 로봇이 가변적이고 적응력이 요구되는 프로세스를 능숙하게 처리할 수 있음을 의미합니다.

데이터를 연료로 활용하기: 도전 과제와 해결책

또 다른 중요한 측면은 이러한 시스템 학습을 위한 데이터 생성에 있습니다. VLM은 수조 개의 인터넷 기반 데이터 토큰으로 학습되지만, 로봇 데이터로도 비슷한 규모의 토큰을 확보할 수 있습니다. Open X-Embodiment 데이터셋에는 240만 개의 에피소드가 포함되어 있습니다. 에피소드당 30초, 프레임 샘플링 30Hz, 프레임당 약 512개의 비전 토큰을 가정하면 1조 개 이상의 토큰을 얻을 수 있습니다. 21개 학술 및 산업 기관의 공동 노력으로 탄생한 이 데이터셋은 27대의 로봇에서 수집한 72개의 서로 다른 데이터셋을 통합하여 160,266개의 작업에 걸쳐 527개의 기능을 다룹니다.

센서와 동작 공간이 각기 다른 다양한 로봇 유형의 데이터를 표준화하여 통일된 형식으로 만드는 것은 엄청난 기술적 과제이지만, 일반화 가능한 모델 개발에 필수적입니다. 세계 기초 모델(World Foundation Models)은 로봇 기초 모델을 위한 확장 가능한 훈련 데이터를 생성하거나 복제하는 데 사용됩니다. 현재 로봇 공학 관련 훈련 데이터의 상대적 부족이 기초 모델 개발의 가장 큰 병목 현상이기 때문입니다.

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산업별 적용 분야 및 시장 잠재력

물리적 인공지능(AI)과 첨단 로봇 AI 시스템의 실질적인 구현은 다양한 산업 분야와 활용 사례에서 점차 확대되고 있으며, 각 분야는 고유한 요구 사항, 과제 및 잠재력을 지니고 있습니다. 다양한 시장 분석 결과, 모든 산업에 획일적인 접근 방식을 적용하는 것은 최적의 방법이 아니며, 오히려 각 산업의 특성에 따라 가장 큰 이점을 제공하는 지능형 자동화 방식이 결정된다는 점이 분명하게 드러납니다.

물리적 인공지능(AI)의 활용은 특히 산업 제조 및 생산 분야에서 두드러지게 나타나고 있습니다. 자동차 산업은 이러한 변화의 최전선에 있습니다. BMW는 휴머노이드 로봇을 생산 현장에 투입하여 시험 운행하는 최초의 자동차 제조업체이며, 구체적으로는 미국 스파르탄버그 공장에서 Figure 02를 운영하고 있습니다. 콘셉트 단계에 머물러 있는 테슬라의 옵티머스와는 달리, AI로 제어되는 Figure 02는 이미 선반에서 판금 부품을 꺼내 기계에 넣는 작업을 수행하고 있습니다. 이는 자동차 공장에서 전통적으로 사람이 수행해 온 작업입니다.

BMW와 Figure AI는 인공지능, 로봇 제어, 제조 가상화, 로봇 통합 등 다양한 기술 분야를 공동으로 탐구할 계획입니다. 자동차 산업, 그리고 그에 따른 차량 생산은 빠르게 진화하고 있습니다. 범용 로봇의 활용은 생산성 향상, 증가하는 고객 요구 충족, 그리고 미래의 변화에 ​​집중할 수 있도록 하는 데 큰 잠재력을 지니고 있습니다. 장기적인 목표는 공장 근로자들이 인체공학적으로 힘들고 피로를 유발하는 작업에서 벗어날 수 있도록 하는 것입니다.

산업 자동화는 디지털 트윈, 엣지 AI, 로봇 공학의 결합을 통해 물리적 AI의 이점을 누리며 자동화의 개념을 재정의하고 있습니다. 생산 현장에서는 소위 '라이브 트윈'이라고 불리는, 단순히 공정을 시각화하는 것을 넘어 능동적으로 제어하는 ​​디지털 모델이 새로운 가능성을 열어줍니다. 이를 통해 병목 현상이 심각해지기 전에 미리 파악하고, 새로운 공정을 테스트하고 다양한 변형을 평가하며, 자율 시스템을 위험 부담 없이 훈련할 수 있습니다. 특히 물류 4.0 및 스마트 창고 분야에서 라이브 트윈은 계획의 신뢰성, 장애 발생 시에도 안정적인 운영, 그리고 신속한 대응을 가능하게 합니다.

물류 4.0: 디지털 트윈의 실제 적용 사례

KION 그룹의 사례는 물리적 AI가 실제 창고 물류를 어떻게 지원할 수 있는지 명확하게 보여줍니다. KION, Accenture, 그리고 NVIDIA는 지능형 로봇이 창고의 디지털 트윈 내에서 완전히 훈련되는 솔루션을 공동 개발하고 있습니다. 로봇은 실제 창고에 배치되기 전에 디지털 트윈에서 적재 및 하역, 주문 피킹, 재포장과 같은 프로세스를 학습합니다. 이 시스템은 NVIDIA Omniverse 시뮬레이션 플랫폼을 기반으로 합니다. 또한, 산업용 애플리케이션에 특화된 Omniverse 프레임워크인 NVIDIA Mega를 사용하여 전체 시스템 및 로봇 군집의 병렬 시뮬레이션을 지원합니다.

여러 가지 장점이 분명하게 드러납니다. 일반적인 창고 프로세스를 시뮬레이션함으로써 실제 운영에서 발생하는 오류를 크게 줄일 수 있습니다. 교육은 위험 부담이 없고, 신속하게 진행되며, 실질적인 자원이 필요하지 않습니다. 교육이 성공적으로 완료되면 로봇은 로봇에 직접 탑재된 AI의 실시간 제어 하에 실제 작업을 수행합니다. 또한 디지털 트윈을 통해 기업은 전략적인 계획을 사전에 수립하고, 운영에 지장을 주지 않고 다양한 레이아웃, 자동화 수준, 인력 구성을 가상으로 테스트하고 최적화할 수 있습니다.

물류 및 운송 산업은 인공지능(AI)을 통해 전면적인 변화를 겪고 있습니다. AI는 물류의 다양한 분야에 적용되고 있는데, 수요 예측 및 판매 계획 수립에 62%의 기업이 AI를 활용하고 있으며, 생산 최적화에는 51%, 운송 최적화에는 50%가 AI를 사용하고 있습니다. AI의 응용 분야는 위험물 라벨 인식, 일련번호나 라벨이 없는 물체 구분, 활동 및 이동 관련 센서 데이터 분석 등 매우 다양합니다.

AI 시스템은 여러 출처의 데이터를 사용하여 운송 도착 시간을 예측하고, 공급망 및 공개 자료에서 얻은 다변량 데이터를 활용하여 판매 예측을 수행할 수 있습니다. 또한 생체 신호, 움직임, 기계 작동 데이터를 기반으로 직원 휴식 시간을 계획하고, 합성곱 신경망을 통해 자동화된 적재 계획을 수립하며, 운송 모드 선택을 모니터링하여 최적의 솔루션을 점진적으로 찾아냅니다. 훈련된 음성 로봇은 인간과 기계 간의 상호 작용을 향상시키고, 운송 로봇은 광학 패턴을 사용하여 위치를 파악하고 방향을 설정합니다.

의료 서비스: 정밀성과 지원

의료 분야는 특히 민감하면서도 유망한 응용 분야입니다. 독일 의료 전문가의 40% 이상이 의료기관이나 진료 현장에서 AI 기반 기술을 활용하고 있습니다. 일상적인 의료 현장에서는 영상의학과에서 AI를 사용하여 영상을 분석하거나, AI 기반 증상 확인 앱을 통해 초기 진단을 내리는 데 활용합니다. AI의 핵심 응용 분야 중 하나는 의료 기록의 자동 분석입니다. AI는 방대한 양의 기존 데이터를 활용하고 분석함으로써 의사의 진단을 지원할 수 있는데, 이는 의사가 평생 동안 축적할 수 있는 데이터보다 훨씬 더 많은 양입니다.

독일 의료 시스템에서는 치료 로봇, 간호 로봇, 수술 로봇의 세 가지 유형의 로봇이 사용됩니다. 치료 로봇은 독립적으로 운동을 지도할 수 있으며, 간호 로봇은 의료 전문가를 지원합니다. 수술 로봇은 독립적으로 절개를 하고 인간 외과의를 보조할 수 있습니다. 이러한 로봇은 일부 최소 침습 수술에 필수적입니다. 인튜이티브 서지컬(Intuitive Surgical)의 다빈치 로봇은 인간 외과의의 제어와 인공지능(AI)의 결합을 통해 외과의가 정밀하고 최소 침습적인 수술을 수행할 수 있도록 지원합니다. 이 AI 기술은 인간의 직관과 로봇의 정확성을 결합한 것입니다.

의료 분야의 물리적 AI 시장은 수술 로봇, 특히 로봇 보조 수술 시스템이 주도하고 있으며, 2024년까지 시장을 선도했습니다. 로봇 공학 분야 내에서는 신경외과 및 정형외과 부문이 예측 기간 동안 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 영상의학과 병리학을 넘어 AI 애플리케이션은 모든 의료 전문 분야의 진단 및 치료에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 개인 맞춤형 의학에서 AI는 생체 지표 분석을 지원합니다.

스마트 농업: 농업 현장의 AI

농업은 물리적 인공지능(AI) 응용 분야에서 놀라울 정도로 역동적인 분야로 발전하고 있습니다. 현재 거의 절반에 가까운 농가가 AI를 활용하고 있으며, 기후 및 날씨 예측뿐 아니라 수확 및 생산 계획, 수확량 예측 분야에서도 가장 큰 잠재력을 보이고 있습니다. 일상적인 사무 업무를 위한 솔루션 또한 잠재적인 지원 수단으로 주목받고 있습니다. 농업은 인공지능 도입의 선두 주자 중 하나이며, 농장 관리자들이 겪는 부담이 커짐에 따라 AI의 활용은 점점 더 필수불가결해지고 있습니다.

물리적 인공지능(AI)은 향후 농업 및 식품 가공 분야에서 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다. 과거에는 많은 자연 현상을 이해하기 어려웠지만, 기술 발전으로 이제 시스템은 환경에 개별적으로 반응할 수 있게 되었습니다. 이러한 시스템은 환경을 재설계할 필요 없이 기존 환경에 적응합니다. 현대 농부들은 컴퓨터 기반 작업과 현장 작업을 결합한 하이브리드 방식으로 농사를 짓는 경우가 점점 늘어나고 있습니다. 다양한 기술이 농지와 축사에서 데이터를 측정하고 공정을 최적화하는 데 사용되고 있습니다.

기후 변화와 지속적인 인구 증가는 현대 농업에 막대한 도전 과제를 안겨줍니다. 이러한 지구적 문제를 효과적으로 해결하기 위해서는 모든 규모의 농장에서 물리적 인공지능(AI)을 적절히 활용하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 기술이 대규모 농장에만 적합하다는 일반적인 인식과는 달리, 특히 소규모 농장에서 AI 기술의 이점을 크게 누릴 수 있습니다. 지능형 로봇 잔디깎이 또는 자동 제초기와 같은 소형 기계를 사용하면 효율성을 높이고 현재 노동 시장에서 인력 부족으로 인해 수행할 수 없는 작업을 자동화할 수 있습니다.

이미지 인식 기술과 센서는 살충제 살포를 훨씬 더 정밀하게 할 수 있도록 도와주며, 경우에 따라서는 살충제 사용을 완전히 없앨 수도 있습니다. 이는 경제적 이점뿐만 아니라 생태학적 이점도 가져다줍니다. 독일 연방 경제에너지부의 지원을 받는 아그리-가이아(Agri-Gaia) 프로젝트는 농업 분야에서 인공지능 알고리즘 교환을 위한 개방형 인프라를 구축하고 있습니다. 독일 인공지능 연구센터(DFKI)의 주도 하에 협회, 연구기관, 정부 및 산업계의 프로젝트 파트너들은 유럽 클라우드 이니셔티브인 가이아-X(Gaia-X)를 기반으로 중소기업 중심의 농업 및 식품 부문을 위한 디지털 생태계를 개발하고 있습니다.

소매업: 대기열의 끝

소매업계는 물리적 AI와 AI 기반 시스템을 통해 고객 경험과 운영 효율성 측면에서 근본적인 변화를 겪고 있습니다. 소매업체는 AI를 활용하여 다른 품목 데이터, 유사한 고객층을 보유한 매장의 데이터, 날씨 및 소득 수준과 같은 제3자 데이터를 분석함으로써 지역별 특정 품목 수요를 더욱 정확하게 예측할 수 있습니다. 최근 한 전국 규모 약국 체인은 정부에 보고된 전국적인 추세 데이터를 기반으로 AI를 사용하여 특정 백신에 대한 수요를 추적하고 예측했습니다.

소매업체들은 인공지능(AI)을 비디오 및 센서 데이터와 결합하여 계산대를 없애고 있습니다. 이를 통해 고객은 선반에서 상품을 직접 고르고 장바구니에 담아 줄을 서서 기다릴 필요 없이 매장을 나갈 수 있습니다. 계산대 대기열과 시스템을 없애면 매장 공간을 상품 진열에 더 많이 활용할 수 있습니다. 한 대형 슈퍼마켓 체인은 AI를 사용하여 바코드가 판독 불가능한 상품의 가격을 시각적으로 스캔하고 계산하기도 합니다. 비디오 카메라와 선반 센서에 AI를 결합함으로써 소매업체는 매장 내 고객 동선을 더 잘 파악하고 단위 면적당 매출을 늘릴 수 있습니다.

이 기술은 고객이 오래 머물지 않는 제품을 식별하고 소매업체가 더 매력적인 상품으로 교체하도록 추천합니다. 또한 AI는 고객이 적절한 매장에 있을 때 고객의 모바일 기기에 특정 상품에 대한 맞춤형 프로모션을 제공할 수 있습니다. 이 기술은 소매업체가 상품을 더욱 효과적으로 묶어서 판매할 수 있도록 지원합니다. 자라(Zara)와 같은 브랜드는 매장에 AR 디스플레이를 설치하여 고객이 가상으로 옷을 입어볼 수 있도록 합니다. 아마존 프레시(Amazon Fresh)와 같은 식료품 소매업체는 비접촉식 결제와 실제 진열대와 연동된 디지털 쇼핑 목록에 집중하고 있습니다.

건설: 디지털 계획을 통한 효율성 향상

건설 산업은 전통적으로 디지털화가 미흡한 분야였지만, 인공지능(AI) 애플리케이션의 활용도가 점차 높아지고 있습니다. AI는 빌딩 정보 모델링(BIM), 사물 인터넷(IoT), 로봇 공학 등의 다른 디지털화 접근 방식과 함께 건축 자재 생산부터 설계, 계획, 시공, 운영 및 유지보수에 이르기까지 전체 가치 사슬에서 효율성을 향상시킵니다. 생성형 기하학적 설계 시스템은 쾌적성, 에너지 효율성, 작업 환경 설계와 같은 측정 가능한 목표를 기반으로 다양한 설계 옵션을 생성하고 평가합니다.

인공지능(AI) 기술은 훨씬 더 많은 매개변수와 변형을 신속하게 고려하고 평가할 수 있도록 해줍니다. AI 기반 텍스트 분석은 규칙 집합을 자동으로 평가할 수 있습니다. 이는 규칙 기반 시스템과 AI 기반 텍스트 분석을 결합하여 사용하는 것을 의미합니다. 건물의 치수, 재료, 기술 시스템과 같은 정보를 추출, 분석하고 텍스트 기반 규칙 집합과 자동으로 비교합니다. 설계 초기 단계에서 AI 기반 예측 모델을 사용하면 에너지 수요를 빠르고 정확하게 예측할 수 있습니다.

건설 분야에서 인공지능(AI) 애플리케이션은 상당히 발전했으며 이미 여러 분야에서 활용되고 있습니다. 머신러닝 기법은 건설 계획 수립, 건설 공정 개선, 다양한 작업 지원에 활용될 수 있습니다. 로봇은 물체 운반뿐 아니라 벽 도색, 측정, 용접 작업까지 수행할 수 있습니다. 카메라와 기타 센서는 장애물을 감지합니다. 수동 또는 자율 시스템으로 촬영한 이미지와 포인트 클라우드는 건설 품질 보증에 사용됩니다. 신경망은 표면 품질을 검사하고 손상이나 변색을 감지하도록 훈련됩니다.

산업 초점: B2B, 디지털화(AI에서 XR까지), 기계 공학, 물류, 재생 에너지 및 산업

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도전 과제, 위험 및 규제 체계

물리적 인공지능과 첨단 로봇 인공지능 시스템의 급속한 발전은 책임감 있고 지속 가능한 구현을 위해 해결해야 할 수많은 기술적, 윤리적, 법적, 사회적 과제를 수반합니다. 이러한 과제는 근본적인 기술적 한계와 데이터 보호 및 보안 문제부터 인간과 기계의 관계에 근본적인 영향을 미치는 복잡한 윤리적 문제에 이르기까지 다양합니다.

물리적 인공지능의 광범위한 도입을 가로막는 주요 장애물로는 여전히 기술적 한계가 있습니다. 상당한 진전이 있었음에도 불구하고, 이동성, 에너지 관리, 정밀한 운동 능력과 같은 물리적 제약은 여전히 ​​중요한 과제로 남아 있습니다. 최근 고급 언어 모델을 탑재한 로봇 청소기를 이용한 실험은 실제 환경에서 이 기술의 복잡성과 한계를 잘 보여줍니다. 한 연구팀은 다양한 언어 모델을 장착한 로봇 청소기를 사용하여 실험을 진행했습니다. 이 로봇들의 주요 임무는 다른 방에 있는 버터를 찾아 위치를 변경할 수 있는 사람에게 가져다주는 것이었습니다.

겉보기에는 간단해 보이는 이 작업은 AI로 제어되는 로봇들에게 상당한 어려움을 안겨주었습니다. 로봇들은 이동, 충전 스테이션 도킹, 슬랙 연결을 통한 통신, 사진 촬영 등의 기능을 갖추고 있었습니다. 하지만 이러한 기능에도 불구하고, 테스트된 LLM(로봇 보조 기계) 중 어느 것도 버터 배송 성공률 40%를 넘지 못했습니다. 실패의 주요 원인은 공간 추론 능력 부족과 자신의 물리적 한계에 대한 인식 부족에 있었습니다. 심지어 한 모델은 회전 운동으로 인한 외상과 이분법적 정체성 위기를 스스로 진단하기도 했습니다.

이러한 반응들은 무생물 시스템에서 발생하지만, 복잡한 현실 환경에서 작동하도록 설계된 AI 개발에 있어 잠재적인 어려움을 보여줍니다. 고성능 AI 모델은 정보에 입각한 결정을 내리기 위해 압박 속에서도 침착함을 유지하는 것이 필수적입니다. 따라서 미래의 AI 시스템에서 이러한 스트레스 반응을 어떻게 방지하거나 관리하여 신뢰할 수 있고 안전한 상호작용을 보장할 수 있을지에 대한 질문이 제기됩니다. LLM(Learning Leadership Model)에서 분석 지능은 놀라운 발전을 이루고 있지만, 특히 공간 이해 및 감정 관리와 관련된 실용적 지능은 여전히 ​​뒤처져 있습니다.

데이터 보호, 사이버 보안 및 법적 체계

데이터 보호와 사이버 보안은 근본적인 과제를 제기합니다. 데이터 보호 및 개인정보 보호 관련 법률은 개인 데이터가 윤리적이고 안전하게 처리되도록 보장하는 데 매우 중요합니다. 가장 중요한 법적 틀 중 하나는 2018년 유럽 연합에서 제정된 일반 데이터 보호 규정(GDPR)입니다. GDPR은 개인 데이터의 수집, 처리, 저장 및 전송에 대한 엄격한 지침을 제시합니다.

GDPR의 핵심 원칙은 적법성, 공정성, 투명성입니다. 이러한 원칙은 어떤 데이터가 수집되고 왜 수집되는지 명확하게 명시하여 특정 집단에 불이익을 주지 않고 공정하게 데이터를 사용할 수 있도록 보장해야 합니다. 목적 제한은 데이터가 명확하고 구체적이며 합법적인 목적을 위해서만 수집되어야 하며, 해당 목적과 양립할 수 없는 방식으로 추가 처리되어서는 안 된다는 것을 의미합니다. 데이터 최소화는 의도된 목적에 필요한 데이터만 수집하고 처리해야 한다는 것을 의미합니다. 정확성은 개인 데이터가 정확하고 최신 상태로 유지되어야 함을 요구하며, 저장 기간 제한은 의도된 목적을 달성하는 데 필요한 기간 동안만 데이터를 저장해야 한다는 것을 의미합니다.

무결성과 기밀성은 데이터가 무단 또는 불법적인 처리 및 우발적인 손실로부터 보호되도록 안전하게 처리되어야 함을 요구합니다. 책임성은 조직이 이러한 데이터 보호 원칙을 준수했음을 입증할 수 있어야 함을 의미합니다. 최근 제정된 EU 인공지능(AI) 법은 GDPR을 기반으로 AI 시스템을 위험 수준에 따라 분류합니다. 금지된 AI 시스템에는 생체 데이터를 기반으로 개인을 분류하여 특정 유형의 민감한 정보를 추출하는 시스템이 포함됩니다.

보안 연구원들은 로봇 시스템에서 기기 조작이나 민감한 데이터 접근을 허용할 수 있는 취약점을 발견했습니다. 이러한 취약점에는 보안되지 않은 펌웨어 업데이트, 기기에 저장된 암호화되지 않은 사용자 데이터, 원격 카메라 접근을 위한 PIN 보안 결함 등이 포함됩니다. 이러한 문제점들은 제조업체 인증에 대한 신뢰를 약화시키고 강력한 보안 조치의 필요성을 강조합니다. 연구원들은 개인 정보 오용을 방지하기 위해 사람이 읽을 수 없으면서도 로봇이 내비게이션에 필요한 충분한 정보를 제공하는 기계 이미지 인식 시스템을 설계할 것을 제안합니다.

EU 인공지능법 및 조화된 표준

인공지능(AI) 및 로봇공학에 대한 규제 환경은 빠르게 진화하고 있습니다. EU AI 법은 세계 최초의 포괄적인 인공지능 법적 프레임워크로서 위험 기반 접근 방식을 채택하고 있습니다. 위험도가 높을수록 충족해야 하는 요건은 더욱 많아지고 엄격해집니다. AI 시스템은 안전과 관련된 중요성 때문에 고위험 AI 시스템으로 분류될 수 있습니다. 고위험 AI 시스템은 특정 요건을 준수해야 하며, 여기에는 당국이 규정 준수 여부를 평가할 수 있도록 시스템 및 그 목적에 대한 모든 필수 정보를 포함하는 포괄적인 문서화, 운영자를 위한 명확하고 적절한 정보 제공, 적절한 인적 감독 조치, 그리고 높은 수준의 안정성, 사이버 보안 및 정확성이 포함됩니다.

의료기기 지침은 자율 시스템 및 네트워크 시스템을 포함한 기계의 안전 요건을 규정합니다. 이 지침은 자기 개발 행동 및 자율 이동 기계를 정의하지만, 인공지능(AI) 시스템이라는 용어는 사용하지 않습니다. 수술 로봇과 같은 제품은 의료기기 지침, 의료기기 지침, AI 지침 등 여러 규정의 교차점에 놓일 수 있으며, 이 모든 규정은 기능 안전에 영향을 미칩니다. 핵심 질문은 시장 출시, 책임 문제 및 평판 손상과 관련하여 위험을 줄이기 위한 최적의 조치는 무엇인가입니다.

조화된 표준은 법률에서 요구하는 기본적인 보건 및 안전 요건을 명시합니다. 이러한 표준은 해당 요건을 충족하기 위해 사용할 수 있는 기술적 규칙과 위험 관리 조치를 설명합니다. 이러한 표준을 준수한다는 것은 법률 및 규정의 요건을 충족했음을 의미합니다. ISO/IEC 42001을 기반으로 하는 위험 관리 시스템은 매우 중요합니다. 이 AI 관리 시스템 표준은 위험을 식별, 평가 및 처리하기 위한 구조화된 프레임워크를 제공합니다.

윤리, 편견 및 지속가능성

물리적 AI 개발 및 구현의 모든 측면에는 윤리적 문제가 내재되어 있습니다. 데이터 준비가 부실하면 바람직하지 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 데이터 세트의 편향은 공정성 문제를 야기하고 사회적 불평등을 심화시키며 소수자에 대한 차별로 이어질 수 있습니다. 더욱 심각한 것은 모델 출력물을 통해 개인 정보 및 기밀 정보가 노출되어 악의적인 사람들의 손에 넘어갈 위험이 있다는 것입니다. 시스템 학습 전에 해당 시스템이 영향을 받는 사람들의 삶에 얼마나 큰 영향을 미칠지 평가해야 합니다. AI 시스템이 주어진 작업에 대한 결정을 내리도록 허용하는 것이 윤리적으로 정당한지 판단해야 하며, 영향을 받는 모든 집단에 대해 충분하고 대표성 있는 데이터가 확보되었는지 확인해야 합니다.

이러한 과제는 에너지 효율성과 지속가능성에도 미칩니다. 휴머노이드 로봇과 물리적 AI 시스템은 작동 및 기본 모델 학습에 상당한 양의 에너지를 필요로 합니다. 배터리 기술, 손재주, 비용 효율성, 확장성, 그리고 윤리적 관리는 여전히 중요한 과제입니다. 그러나 하드웨어 비용 감소, AI 기술 발전, 그리고 노동력 부족 심화라는 세 가지 요인이 맞물려 AI 시스템 도입을 가속화하는 최적의 환경이 조성되고 있습니다.

향후 전망 및 전략적 함의

물리적 인공지능과 첨단 로봇 인공지능 시스템의 발전 궤적은 향후 몇 년 안에 산업 및 사회 환경을 근본적으로 재편할 것임을 시사합니다. 기술적 혁신, 경제적 필요성, 그리고 규제 체계의 융합은 실험적인 시범 프로젝트에서 광범위한 상업적 도입으로의 전환을 가속화하는 환경을 조성하고 있습니다.

로봇공학 분야에서 파운데이션 모델 혁명은 가장 중요한 전환점 중 하나입니다. 현재 로봇 파운데이션 모델로 제어되는 휴머노이드 로봇 개발이 급증하고 있습니다. 이러한 모델을 사용한 로봇의 자율적인 엔드투엔드 제어 외에도, 소위 월드 파운데이션 모델은 로봇 파운데이션 모델을 위한 확장 가능한 훈련 데이터를 생성하거나 복제하는 데 사용됩니다. 생산 및 물류 분야의 단순하고 반복적이며 힘든 수작업이나 가정용 로봇과 같은 아직은 제한적인 응용 분야에서는 파운데이션 모델로 제어되는 로봇이 향후 5년 이내에 상용화될 수 있을 것으로 예상됩니다. 더 나아가, 중장기적으로는 더욱 복잡하고 까다로운 작업들이 가능해질 것입니다.

일반화 및 함대 관리

로봇 군집 최적화를 위한 범용 AI 모델 개발은 파편화 문제를 극복할 수 있는 유망한 방안입니다. 기초 모델은 다양한 로봇 유형에 걸쳐 광범위한 작업을 이해하고 실행하도록 설계되었습니다. 이러한 모델은 각 특정 작업에 맞춰 재학습하는 대신 일반적인 개념과 행동을 학습합니다. 아마존의 DeepFleet과 갈봇의 NavFoM은 단일 AI 모델로 이기종 로봇 군집을 제어할 수 있도록 합니다. NavFoM은 세계 최초의 다양한 형태와 작업을 아우르는 내비게이션 기초 AI 모델로 알려져 있습니다. NavFoM은 단일 AI 모델에 일반적인 이동 개념을 학습시켜 바퀴형 로봇, 휴머노이드 로봇, 드론 등 다양한 로봇 유형에 동일한 핵심 모델을 적용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

멀티모달 모델을 통한 공간 지능의 발전은 새로운 차원을 열어주고 있습니다. SenseNova SI 시리즈는 기존의 멀티모달 기반 모델을 바탕으로 강력하고 견고한 공간 지능을 구현합니다. 이 모델들은 탁월한 일반화 능력을 보여주며, 특정 3D 뷰 변환 QA 서브셋에 대한 미세 조정을 통해 미로 탐색과 같이 관련은 있지만 이전에는 접해보지 못했던 작업에서도 예상치 못한 성능 향상을 이끌어냅니다. 이러한 향상된 공간 지능 기능은 특히 신체 조작 분야에서 유망한 응용 가능성을 제시하며, 추가적인 미세 조정 없이도 성공률이 크게 향상되는 것이 관찰되었습니다.

합성 데이터와 로봇 공학의 ChatGPT 시대

엔비디아의 코스모스 월드 파운데이션 모델은 로봇 공학 분야에서 ChatGPT와 같은 혁신적인 변화를 가져올 잠재력을 지니고 있습니다. 이러한 물리적 AI 모델은 로봇이 3D 시뮬레이션 환경에서 최대한 현실적으로 상호작용할 수 있도록 하는 데 필수적입니다. 하지만 이러한 물리적 AI 모델은 개발 비용이 많이 들고, 방대한 양의 실제 데이터와 광범위한 테스트가 필요합니다. 코스모스 월드 파운데이션 모델은 개발자들에게 방대한 양의 사실적인 물리 기반 합성 데이터를 간편하게 생성하여 기존 모델을 학습 및 평가할 수 있는 방법을 제공합니다.

2030년까지 물리적 AI에 대한 투자 사이클은 상당한 자본 유입을 예고합니다. 시장 전망에 따르면 2030년까지 강력한 성장이 예상되며, 2026년에는 지출이 600억 달러에서 900억 달러에 이를 것으로, 향후 5년간 총 지출은 4천억 달러에서 7천억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 제조업이 성장을 주도하고 있으며, 물류가 그 뒤를 따르고 있습니다. 또한, 관련 기술이 성숙해짐에 따라 서비스 부문도 확대되고 있습니다. ABI Research는 전 세계 로봇 시장 규모를 2025년 500억 달러에서 2030년에는 약 1,110억 달러로 추산하며, 연평균 10%대 중반의 성장률을 보일 것으로 예상합니다.

물리적 AI는 제조 산업을 혁신하고 있으며, 2030년까지 연평균 23%의 성장이 예상됩니다. 전 세계 산업 AI 시장은 2024년 436억 달러 규모에 달했으며, 제조 분야의 물리적 AI 애플리케이션에 힘입어 2030년까지 연평균 23%의 성장세를 보일 것으로 전망됩니다. 이러한 발전은 고정된 사전 프로그래밍 로봇 기반의 기존 자동화 방식에서 벗어나는 것을 의미합니다. 오늘날의 물리적 AI는 시각 시스템, 촉각 센서, 적응형 알고리즘을 통합하여 기계가 예측 불가능한 작업도 처리할 수 있도록 합니다.

물리적 인공지능(AI)에 대한 요구는 지정학적 긴장과 공급망 혼란으로 유연한 제조 방식이 더욱 중요해지는 시점에 제기되고 있습니다. 산업용 로봇 기술의 발전은 자동화의 개념을 재정의하고 노동력 부족에 시달리는 산업 분야의 회복력과 성장을 촉진하고 있습니다. 자동차 공장에서는 실시간 학습 기능을 갖춘 AI 기반 로봇이 적응형 용접이나 가변적인 조건에서의 품질 관리와 같이 이전에는 기계가 수행하기에는 너무 정교하다고 여겨졌던 작업들을 대신하고 있습니다. 이러한 변화는 대량 생산 환경에서 최대 20%의 비용 절감을 가져올 것으로 예상됩니다.

독일과 유럽을 위한 경제적 기회

독일과 유럽 기업들에게 있어 전략적 의미는 상당합니다. 숙련된 인력 부족은 특히 산업과 물류 분야에 큰 영향을 미치고 있으며, 동시에 수요는 증가하고 있습니다. 독일 산업은 압박을 받고 있습니다. 숙련된 인력 부족은 성장을 둔화시키고 있으며, 점점 더 복잡해지는 환경에는 빠른 적응력이 요구됩니다. 효율성과 회복력에 대한 투자는 필수적이며, 생산성 향상은 경쟁력의 핵심입니다. 물리적 AI는 독일이 산업의 선두 자리를 되찾을 수 있는 기회를 제공합니다. 독일 산업의 변화는 선택이 아니라 필수입니다.

개발은 체화된 지능에 기반한 새로운 근본적인 물리 모델로 나아가고 있으며, 이는 잠재적으로 멀티모달 방향을 주도할 것입니다. 현실 세계는 접촉, 마찰, 충돌과 같이 단어나 이미지로 묘사하기 어려운 수많은 세부적인 현상으로 가득 차 있습니다. 모델이 이러한 근본적인 물리적 과정을 이해하지 못하면 세상에 대한 신뢰할 만한 예측을 할 수 없습니다. 이는 기존 언어 모델과는 다른 개발 경로가 될 것입니다.

멀티모달 AI 개발은 텍스트를 넘어섭니다. 멀티모달 모델은 시각 입력을 위한 비전 트랜스포머, 음성 입력을 위한 음성 인코더, 논리적 추론 및 텍스트 생성을 위한 대규모 언어 모델 등 다양한 신경망 아키텍처를 하나의 시스템으로 결합합니다. 의료 분야는 감각 입력 기반으로 전환되고 있으며, 멀티모달 AI는 환자의 음성, 얼굴, 의료 영상 등을 분석하여 질병의 초기 징후를 감지할 수 있습니다. 이는 의사를 대체하는 것이 아니라, 의사에게 인간을 뛰어넘는 통찰력을 제공하는 것입니다.

물리적 인공지능이 우리 환경 속에서 자연스럽게 작동하는 비전을 실현하기 위해서는 시스템의 신뢰성과 안전성을 확보하기 위한 추가적인 연구 개발이 필요합니다. 미래에는 ROS와 같은 오픈소스 로봇 소프트웨어와 로컬 제어 방식이 더욱 널리 통합되어 클라우드 서비스에 대한 의존도가 낮아지고 사용자가 기기를 더욱 효과적으로 제어할 수 있게 될 것입니다. 동시에 제조업체와 규제 기관은 사용자의 신뢰를 유지하고 로봇 기술의 잠재력을 책임감 있게 실현하기 위해 보안 및 데이터 보호 기준을 지속적으로 개선해야 합니다.

향후 몇 년은 오늘날의 시범 프로젝트들이 실현 가능한 비즈니스 모델로 발전할지 여부를 결정짓는 데 매우 중요한 시기가 될 것입니다. 하지만 확실한 것은 물리적 자율성과 디지털 자율성의 결합이 미래를 형성할 것이라는 점입니다. 인공지능(AI)은 고립된 역할을 벗어나 현실 세계의 프로세스와 의사 결정에 필수적인 요소가 되고 있습니다. 이는 AI의 직접적인 영향력이 그 어느 때보다 뚜렷하게 드러나는 새로운 시대의 시작을 알립니다. 물리적 AI와 로봇 AI의 개발은 끝이 아니라, 앞으로 수십 년 동안 그 완전한 영향력이 드러날 근본적인 변화의 시작입니다.

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