피지컬 AI 기술 경쟁 불붙다
인공지능 기술이 생성형 AI를 넘어 물리적 현실 세계에서 행동하는 '피지컬 AI'로 빠르게 진화하고 있습니다. 이 흐름 속에서 국내 기업과 연구진의 성과가 잇달아 나오며 주목을 받고 있는데요. 크라우드웍스가 정부 주도의 피지컬 AI 개발 사업 참여 소식이 알려지자마자 장 초반 상한가를 기록했고, KAIST 연구팀은 세계 최초로 획기적인 학습 기술을 개발해 국제 학회에서 그 가치를 인정받았습니다.
정부 역시 피지컬 AI 기술 확보에 속도를 내고 있습니다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 추진하는 '피지컬 AI 선도기술 개발사업'은 총 340억 원 규모의 국책 과제로, LG전자 컨소시엄이 수행하게 됩니다. 이번 프로젝트의 핵심 목표는 실제 물리 환경을 인식하고 예측하여 자율적으로 행동하는 피지컬 AI 월드 파운데이션 모델을 개발하는 것입니다. 크라우드웍스는 시각 정보와 로봇 행동 데이터가 결합된 초고정밀 멀티모달 데이터 파이프라인 구축을 담당하며, 로봇의 판단과 행동을 고도화하는 핵심 인프라를 제공할 예정입니다.
소수 영상만으로 의도 학습한다
피지컬 AI 상용화의 가장 큰 난제는 로봇의 행동이 인간의 의도에 부합하는지 판단하는 학습 능력이었습니다. 기존에는 이를 위해 인간이 수천에서 수만 개의 데이터를 직접 평가해 보상함수를 만들어야 했기에 막대한 비용과 시간이 소요됐는데요. KAIST 유창동 교수 연구팀이 개발한 VOTP 기술은 몇 개의 영상 사례만으로 AI가 인간의 의도와 판단 기준을 학습할 수 있게 혁신을 가져왔습니다.
이 기술은 인간의 학습 방식에 착안한 것으로, 소수의 좋거나 나쁜 사례 영상만으로도 AI가 인간의 선호 행동 패턴을 빠르게 파악하게 합니다. 연구팀은 이 기술이 로봇 팔 제어, 휴머노이드, 자율주행차, 스마트팩토리, 드론, 수술 로봇 등 인간의 의도와 만족도를 학습해야 하는 모든 지능형 기계에 광범위하게 적용 가능할 것으로 전망했습니다. 해당 연구는 세계적 권위의 AI 학회 ICML 2026에서 전체 제출 논문 중 상위 0.7%에 해당하는 구두 발표 논문으로 선정되며 기술적 가치를 입증했습니다.
도메인 지식이 성공의 열쇠
피지컬 AI 기술이 급속도로 발전하고 있지만, 현장 적용에는 여전히 과제가 남아 있습니다. 마키나락스 임용섭 최고AI책임자는 최근 포럼에서 범용 AI 모델만으로는 제조업 혁신에 한계가 있다며 현장의 도메인 지식과 경험이 결합되어야 한다고 강조했습니다. 그는 피지컬 AI의 범위를 휴머노이드나 자율주행을 넘어 모든 공장 설비의 지능화로 확대해야 한다고 주장했는데요. 특히 AI 도입 전에는 현장의 병목 공정을 정확히 찾아내는 것이 중요하다고 조언했습니다.
크라우드웍스는 이미 자율주행 시나리오별 객체 인식, 헬스케어 낙상 감지, 정밀 제스처 인식 등 복합 행동 기반 비전 데이터 프로젝트를 다수 수행하며 역량을 검증받았습니다. 이준호 최고운영책임자는 월드모델 데이터 파이프라인 구축을 통해 대한민국이 피지컬 AI 기술 주도권을 확보하겠다는 포부를 밝혔습니다. 기술 개발과 산업 적용이 동시에 진행되면서 피지컬 AI 시대가 더욱 빠르게 다가오고 있습니다.