| 박찬석의 물류時論(151) / 피지컬 AI의 이해와 물류산업에의 적용과 시사점(3/4) | |||
 
|
|||
|
|||
|
피지컬 AI의 이해와 물류산업에의 적용과 시사점(3/4) - 피지컬 AI의 개념과 핵심요소③ - 피지컬 AI 개념과 의의 ■ AI와 물리적 세계가 만나다: ‘피지컬 AI’ 혁명의 서막 2026년 1월 젠슨 황 엔비디아 CEO가 CES 2026 기조연설 무대에 올랐을 때, 그가 강조한 것은 새로운 GPU 하나가 아니었다. 대신 그는 “피지컬 AI의 챗GPT 시대가 도래했다”며, AI가 어떻게 생각하고, 계획하며, 물리 세계에서 행동하는지를 하나의 완결된 구조로 제시했다. CES에서 공개된 수많은 기술은 단순한 제품 나열이 아니라, AI 산업이 모델 경쟁에서 시스템 경쟁으로 이동했음을 선언하는 신호탄이었다. 2025년 CES에서 피지컬 AI 개념을 처음 전면에 내세웠던 젠슨 황 CEO는 1년 만에 다시 CES를 찾아 현실 단계로 접어든 피지컬 AI를 재조명한 것이다. 젠슨 황 CEO는 이번 연설에서 로봇, 자율주행차, 산업 자동화 등 물리적 환경에서 작동하는 AI의 확장을 강조했다. AI가 디지털 영역을 넘어 현실 세계에서 ‘행동하는 주체’로 진화하고 있다는 점을 부각했다.
젠슨 황 CEO의 기조연설은 엔비디아가 단순한 칩 제조사를 넘어, 칩부터 시스템, 인프라 소프트웨어, AI 모델, 애플리케이션에 이르는 모든 것을 제공하는 ‘풀스택(full-stack) AI 인프라 기업’으로 완전히 변모했음을 명확히 보여주었다. 엔비디아가 제시한 청사진은 반도체, 소프트웨어, 자동차, 로보틱스를 넘어 세계의 모든 산업이 AI를 통해 재창조되는 새로운 산업 혁명의 시작을 알리고 있다. AI가 주도하는 거대한 변화의 물결은 이미 시작되었으며, 그 속도와 규모는 우리의 예상을 뛰어넘을 것이다.
피지컬 AI는 인지, 생각, 행동의 전 과정을 아우르는 개념이다, ‘인지’ 측면은 센서, 카메라 등을 통해 외부 환경과 상황을 감지하는 영역이다. ‘생각’ 측면은 인지 정보를 바탕으로 어떤 작업을 어떤 순서로 수행할지 의사 결정하고 최적의 방식을 선택하는 영역이다. 이후 결정된 내용을 로봇, 자동차, 드론, VR 등 하드웨어를 통해 실행에 옮기는 것이 ‘행동’ 측면에 해당한다. ■ 피지컬 AI의 유래 피지컬 AI의 유래는 미국의 컴퓨터과학자 노버트 위너가 1948년 제시한 사이버네틱스(Cybernetics)라는 개념이다. MIT의 수학자이자 과학자, 그리고 철학자이기도 한 노버트 위너는 <사이버네틱스 또는 동물과 기계에 있어서의 제어와 통신>이라는 책을 출판하며 사이버네틱스의 이론 체계를 확립한다. 그의 책은 출간하자마자 베스트셀러가 되었으며, ‘인간처럼 지식을 습득하고 의사소통을 하는 지능 기계’에 대한 관심을 증대시키는데 일조한다. 이 책으로 말미암아 젊은 과학도들이 컴퓨터와 인공지능, 로봇에 대한 연구에 참여하게 된다.
노버트 위너는 오늘날 우리가 자주 쓰는 단어 ‘사이버(Cyber)’의 어원이 된 사이버네틱스를 고안한 사람이기도 하다. <위너가 1948년 발간한 <사이버네틱스>라는 책에는 인간의 행동과 기계의 동작에 대한 피드백 이론을 담고 있다. 인간, 동물, 기계, 사회와 같은 여러 시스템에서 볼 수 있는 제어와 커뮤니케이션의 메커니즘을 분석하고, 이를 다른 영역에 적용하는 방법을 연구하는 것이 바로 사이버네틱스이다. 이 용어는 조타수라는 뜻의 그리스어 ‘키베르네테스(kybernetes)’에서 유래하였다. 조타수가 배의 방향을 조정해 목표를 향해 나아가는 것처럼, 사이버네틱스는 피드백을 통해 시스템이 목표를 향해 나아가는 것을 설명한다. > ■ 피지컬 AI의 정의 【학술적 정의1)】 피지컬 AI의 개념은 1948년 노버트 위너(Norbert Wiener)가 제시한 사이버네틱스 (Cybernetics)로부터 유래한 로봇공학에 기초하고 있으며, 사이버네틱스는 인간과 기계를 통제하거나 그들과 소통하는 것을 다루는 학문으로, 정보과학의 기반이 되는 학문이다. 학계에서는 피지컬 AI를 사이버 물리 시스템(cyber physical system; CPS), 체화된 AI(embodied AI), 적응형 AI(adaptive AI)와 유사한 개념으로 이해하고 있다.
【기술적 정의】 피지컬 AI(Physical AI)의 기술적 정의는 센서, 컴퓨터 비전, 엣지 컴퓨팅 등 다양한 기술을 통합하여 로봇, 자율주행차 같은 물리적 시스템이 현실 세계를 실시간으로 인지(Perceive), 이해(Understand), 판단(Reason)하고, 복잡한 물리적 행동을 자율적으로 수행하도록 하는 지능형 시스템 기술이다.
가상에서의 학습 및 검증-복합적 현실 세계를 이해하는 지능-물리적 데이터를 감지하고 처리하는 기반의 세 가지 축으로 나누어 정의2)하고 있다. ■ 피지컬 AI에 주목하는 핵심적 이유3) 첫째, 피지컬 AI는 거대한 융합 생태계를 형성하여 시너지 효과를 창출한다. 이 생태계는 AI 모델, 시뮬레이션, 로봇 하드웨어, 첨단 소재, 정밀 부품이 유기적으로 결합된 복합체다. 이 생태계는 반도체, 센서, 배터리, 소재 기술, 알고리즘, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 산업 영역을 포괄하며, 한 영역의 기술적 진보가 전체 시스템의 성능 향상으 로 직결되는 구조를 갖는다. 둘째, 피지컬 AI는 전 산업에 걸쳐 혁신을 일으킨다. 농업에서는 자율주행 농기계와 AI 작물관리 시스템이 식량 생산의 효율성과 지속가능성을 동시에 혁신하고 있다. 건설 분야에서는 AI 건설 로봇이 위험한 작업 환경에서 인간을 대체하여 안전성과 생산성을 동시에 향상시킨다. 교통 분야에서는 자율주행차와 AI 교통관리 시스템이 교통사고를 줄이고 교통효율을 개선한다. 또한 새로운 비즈니스 모델을 가속화 하며 생산성을 높인다. 셋째, 피지컬 AI는 위험하거나 반복적인 업무를 대체하며 동시에 AI 개발, 운영, 관리 등 새로운 고부가가치 일자리를 창출한다. 특히 인간과 AI의 협업 모델은 인간의 창의성과 감정 지능을 AI의 처리 능력과 결합하여 새로운 가치를 창출할 수 있도록 한다. 코봇(Collaborative Robot) 모델의 확산이 이러한 협업을 구체화한다. 기존의 산업용 로봇이 인간과 분리된 공간에서 작업했다면, 코봇은 인간과 같은 공간에서 안전하게 협업한다. 넷째, 피지컬 AI는 공공 혁신의 동력으로 활용될 수 있다. 재난이 뉴노멀이 된 현대 사회에서 피지컬 AI는 핵심적인 대응 수단이다. 지진, 화재, 홍수 등의 재난 현장에서 인간이 접근하기 어려운 위험지역에 AI 로봇을 투입하여 인명 구조, 상황 파악, 복구 작업을 수행한다. 다섯째, 피지컬 AI는 지속가능성과 사회적 형평성 실현에 기여한다. ESG 가치 실현 측면에서 에너지 효율화, 폐기물 최소화, 탄소배출 감소를 통해 지속가능한 발전을 지원한다. 정밀농업, 스마트제조, 효율적 물류를 통해 자원 사용을 최적화하고 환경 부담을 줄인다. 사회적 형평성 측면에서는 장애인과 고령자 등 사회적 약자의 삶의 질 향상에 기여한다. 피지컬 AI는 단순한 기술적 진보를 넘어서는 인류 문명의 새로운 전환점이다. 기존 산업의 생산성을 혁신적으로 개선하고 완전히 새로운 시장과 비즈니스 모델을 창조하며, 광범위한 산업 영역을 포괄하는 융합 생태계를 형성하여 막대한 시너지 효과를 창출한다. 또한 재난 대응, 공공 안전, 사회 인프라 관리 등 공공영역의 혁신을 통해 사회 전체의 안전성과 지속가능성을 향상시키며, 노동시장 구조 변화, 사회적 형평성 개선, 지속 가능한 발전 등 광범위한 사회경제적 파급효과를 통해 인류의 삶의 질을 전반적으로 향상시킨다. 피지컬 AI의 발전 과정과 핵심 요소 ■ 피지컬 AI의 데이터 접근 방식 현실 세계에서 작동하는 로봇, 자율주행차 등을 학습시키기 위해 필요한 데이터의 확보 방식은 크게 세 가지로 나눌 수 있다. (실제 데이터 기반 접근) 실제 환경에서 센서나 디바이스를 통해 직접 데이터를 수집하는 방식
(가상 데이터 기반 접근) 물리 법칙을 반영한 디지털 시뮬레이션 환경에서 데이터를 인공적으로 생성하여 활용하는 방식 (하이브리드 접근) 실제 환경에서 수집한 데이터를 기반으로 모델을 구성, 가상 데이터를 통해 학습 범위를 확장하거나 부족한 상황을 보완하는 방식으로 진행 ■ 피지컬 AI 발전 과정 AI 기술은 단순한 기능 향상을 넘어서 지능의 형태 자체가 점차 인간의 사고와 행동방식에 가까워지는 방향으로, 수동적인 도구에서 점차 능동적인 행위자로 발전하고 있다. (발전과정) ①지각 AI(Perception AI) → ②생성형 AI(Generative AI) → ③능동형 AI(Agentic AI) → ④피지컬 AI(Physical AI)로 나눌 수 있다. 초기의 Perception AI는 카메라·센서 등에서 들어오는 외부 데이터 및 신호를 수집하고 인식하는 능력에 집중되어 있으며, Generative AI는 대규모 사전학습을 바탕으로 텍스트 및 이미지 등의 새로운 콘텐츠를 생성하여 난제 해결 등에 응용되고 있다.
최근 부상한 Agentic AI는 스스로 정보를 수집·분석하고, 결정을 내리는 능동적 AI로 인간의 개입 없이 문제를 해결할 수 있는 자율성을 갖고 있으며, Physical AI는 이러한 인지·계획 능력을 센서, 액추에이터 등과 결합하여 실제 환경에서 안전하고 정밀한 행동을 구현할 수 있다.
현재 AI는 AI가 ‘에이전트’로 진화하고 있는 과도기 수준으로 판단되고 있다. 즉, AI는 단순한 도구가 아니라 세상과 직접 상호작용하여 능동적으로 판단하고 사람의 업무를 실제로 수행하는 주체로 성장 중에 있다.4)
■ 피지컬 AI 발전을 위한 9가지 핵심 요소 피지컬 AI의 발전을 위해서는 하드웨어·소프트웨어·데이터·서비스 모델 전반에서 기술적·운영적 역량을 고도화하는 아홉 가지 핵심 요소가 필요하다. (기초 AI 모델, Foundational Models) 대규모 데이터 학습을 기반으로 자율 학습과 적응을 가능하게 하며, 자율주행·로봇·산업 자동화 등 다양한 영역의 지능적 의사결정의 토대가 된다. (멀티모달 학습, Multi-modality) 텍스트·이미지·오디오·센서 등 서로 다른 형태의 데이터를 통합 처리해 휴머노이드, 스마트 어시스턴트, 제조 자동화와 같은 복합 환경에서의 인식·판단 능력을 높인다. (정밀 조작, Dexterity) 로봇이 사람 수준의 손재주와 미세한 조작을 구현하여, 수술·정밀 제조·물류 작업 등 고난도 작업의 자동화를 가능하게 한다. (신규·합성 데이터, New & Synthetic Data) 실제 데이터 부족을 보완하기 위해 시뮬레이션과 생성형 AI 기반 디지털 트윈을 활용, 다양한 상황에 대한 신속하고 저비용의 훈련을 지원한다. (엣지 컴퓨팅, Edge Computing) 클라우드 의존 없이 로컬에서 데이터를 실시간 처리·판단하여, 자율주행차나 스마트 팩토리 같은 지연이 치명적인 환경에서 안정성과 반응성을 높인다. (소형 언어모델, Small Language Models, SMLs) 저전력·고속 연산이 가능해 로봇·IoT 기기 등 제한된 하드웨어 환경에서도 맞춤형 AI 기능을 구현할 수 있다. (자율 충전, Self-Charging) 로봇이 스스로 충전 스테이션을 찾아가 전력을 보충하는 기술로, 장시간·무인 운용을 가능하게 한다. (서비스형 로봇, Robots as a Service, RaaS) 모델은 로봇을 구매 대신 구독·임대 방식으로 제공하여 초기 도입 비용 부담을 줄이고 확산 속도를 높인다.
(업그레이드·자가 유지보수, Upgrade-ability & Self-Maintenance) 기술은 업데이트와 자가 진단·수리 기능을 통해 로봇 성능을 지속적으로 개선하고 운영 효율성을 확보한다. 피지컬 AI의 구분7) Citi Group은 피지컬 AI 관련 보고서*에서 피지컬 AI를 총 9가지 형태로 구분해 2050년까지 유형별 보급 수량을 전망(Citi, 2024)하고 있다. * The Rise of AI Robots : Physical AI is Coming for You
Bank of America는 피지컬 AI 관련 보고서에서 피지컬 AI를 생성형 AI가 물리 세계에서 작동하는 로봇들과 결합되어 인간처럼 감지·학습·판단하는 시스템으로 정의하고 크게 4가지 형태 ① 휴머노이드 로봇, ② 산업용 로봇 및 협업 로봇(Cobots), ③ 자율주행차, ④ 드론을 제시하고 있다(Bank of America, 2024). 앞서 제안된 피지컬 AI의 주요 유형 분류를 참고하여, 피지컬 AI를 휴머노이드형, 자율주행차형, 드론형, AGV & AMR형 4가지로 구분하여 보면 <표-피지컬 AI의 유형 구분>과 같다.
【휴머노이드 형】 : 인간형 로봇 구현을 목표로 하는 피지컬 AI 분야의 핵심 시장으로, AI 기술 고도화와 하드웨어 생태계 성숙에 따라 급격한 성장이 예상된다. 골드만삭스(Goldman Sachs, 2024)는 휴머노이드 로봇 시장이 2035년까지 380억 달러에 도달할 것으로 예상하고 있다.(2023년 예측치인 60억 달러에서 6배 이상 상향 조정)(Goldman Sachs, 2024) 【자율주행차 형】 : 피지컬 AI의 대표적 응용 분야로, AI·센서 기술 고도화와 글로벌 기업간 협력 확대를 바탕으로 빠르게 성장하는 전략 시장으로 부상하고 있으며, 자율주행차 산업은 센서 및 하드웨어 제조사, 소프트웨어 및 AI 개발사, 완성차 제조사, 서비스 제공사 등으로 구성된 복합적인 가치사슬을 형성하고 있다. 【드론 형】 : 자율비행 기술과 AI·통신 인프라 발전을 바탕으로 다양한 산업에서 빠르게 확산되고 있다. AI 및 자율비행 기술, 고성능 정밀 센서, 통신 인프라(5G/6G), 클라우드 기반 제어 시스템의 발전이 드론 시장 확대의 핵심 촉진 요인이며, 이는 드론을 단순한 항공 장비가 아닌 피지컬 AI로 전환시키는 기반이 되고 있다. 리서치앤마켓(Research and Markets)은 상업용 드론 시장이 2023년 55억 달러에서 2032년 177억 달러에 이를 것으로 예상하고 있다.(연평균 성장률: 약 12.3%) (Research and Markets, 2024. 12.) 【AGV & AMR 형】 : AI·센서·통신 인프라 고도화에 따라 기술적으로 발전하고 있으며, 산업 생태계도 함께 확대되는 추세(MarketsandMarkets, 2024. 12)이며, AI 기반 물류·제조 자동화를 위한 AGV & AMR 시장은 산업 자동화 수요 증가와 스마트팩토리 확산에 따라 지속적인 성장세를 보일 것으로 전망되고 있다. 월드 모델(World Model)의 부상 피지컬 AI가 점점 더 복잡한 환경에서 자율적으로 움직이기 위해서는 단순히 시각 정보를 읽고 행동을 예측하는 능력만으로는 충분하지 않다. 지금까지 로봇은 이러한 변화에 대응하기 위해 더 많은 데이터를 학습하거나 시뮬레이션 환경을 개선하는 방식으로 발전해 왔지만, 이것만으로 현실과의 괴리, 즉 Reality Gap을 완전히 극복하는 데에는 한계가 있었다.
바로 이런 지점에서 최근 AI 연구자들과 빅테크(Big Tech) 기업들이 공통적으로 주목하기 시작한 개념이 ‘월드 모델(World Model)’이다. <차월호 계속> 주1. 피지컬 AI 글로벌 동향 및 대응 전략, AI@Data Report, 한국지능정보사회진흥원, 2025. 10. p7~8. 주2. NVIDIA. https://www.nvidia.com/en-us/glossary/gene rative-physical-ai/ 주3. 피지컬 AI 시대, 제조업 혁신 방안, 국회미래연구원, 2025년 10월. 주4. 피지컬 AI의 기술 발전 및 정책적 시사점, 한국산업기술진흥원, 2025년 9월, p11~12. 주5. CES 2025 Debriefing(2025.1, Deloitte). 주6. NVIDIA, U.S. Global Investors. 주7. 피지컬AI의 현황과 시사점, 소프트웨어 정책연구소 ISSUE REPORT, 2025.05.13. p9. -참고문헌 및 자료- 1. 피지컬 AI 시대, 제조업 혁신 방안, 국회미래연구원, 2025년 10월 2. 피지컬 AI 글로벌 동향 및 대응 전략, AI@Data Report, 한국지능정보원, 2025. 10 3. 피지컬 AI의 기술 발전 및 정책적 시사점, 한국산업기술진흥원, 2025년 9월 4. 피지컬AI의 현황과 시사점, 소프트웨어 정책연구소 ISSUE REPORT, 2025.05.13 5. Physical AI 시대의 도래와 대비 방안, AT. Kearney, 2025.03, 6. CES 2025 Debriefing(2025.1, Deloitte). 7. NVIDIA, https://www.nvidia.com/en-us/glossary/generati ve-physical-ai/ 8. 엔비디아 홈페이지, https://www.nvidia.com/ko-kr/. 9. https://brunch.co.kr/@plutoun/158 10. NVIDIA, U.S. Global Investors. 11. https://turingpost.co.kr/p/topic-35-world-models  박찬석은 미래물류컨설팅의 대표로 재직 중이며, 물류/SCM 분야 컨설팅과 한국생산성본부, 한국통합물류협회 및 기업체 대상의 물류/SCM전문 강사로 출강 중에 있으며, 업체 컨설팅(물류센터 및 물류단지 개발) 등을 진행하고 있다. 이밖에 대외활동과 네이버 블로그 ‘박찬석의 물류/SCM 바로보기(http://blog.naver.com/neologis)’ 및 FaceBook에 ‘물류/SCM 포럼’을 운영하고 있다. 前. 물류단지 실수요 검증위원(국토교통부) 前. 교통영향평가 심의위원(행정중심복합도시건설청) 現. 국토교통부, 물류기업 지원 협의체, 물류인프라 및 물류정책 위원 現. 서울특별시, 인천광역시, 충청남도 물류단지 실수요 검증위원 現. 종합물류기업 인증 평가위원(교통연구원) 現. 인천광역시 글로벌 도시 전문가 그룹 항만항공자문위원회 위원 現. 제2기 고속도로 물류사업 전문가 그룹 전문위원 現. 유통/물류 실무위원(대한상공회의소) 現. 스마트 물류위원회 자문위원(통합물류협회) 現. 한국 SCM학회, 산업계 부회장 現. 한국녹색물류학회 이사 現. 한국생산성본부, 물류혁신 전문위원 및 한국통합물류협회, 물류/SCM 전문 강사 現. 물류/SCM 컬럼리스트 활동: 각종 사보 기고, 물류전문지 기고 활동 주요 컨설팅 및 교육 분야는 기업물류 최적화(물류전략 및 실행계획 수립, 공장물류 최적화), 물류센터 및 물류단지 개발(물류단지 실수요 검증, 사업성 분석, 각종 인허가), 물류Cost 및 성과지표, 물류/SCM 전략, 물류센터 기본 설계 및 운영 최적화, 물류보안과 제3자 물류 및 국제물류 분야 등이다 * E-Mail: mincho79@emapl.com H.p: 010-4533-8307 <저작권자 ⓒ 월간 물류매거진(www.ulogistics.co.kr) 무단전재 및 재배포금지> |
| 
|
