챗GPT(ChatGPT)가 인공지능(AI)을 사용자 화면(UI)에서 체감케했다면, 피지컬 AI(Physical AI)는 그 지능을 현실 세계로 구현하는 기술 방법론이다. 기존 AI가 텍스트·이미지를 만드는 이른바 생성형 AI(Generative AI)라면, 피지컬 AI는 카메라·센서로 실제 환경을 읽는다. 물리 법칙과 상황을 파악해 다음 동작을 예측하고, 로봇·설비·모빌리티 등 하드웨어를 직접 제어하는 차세대 기술 체계인 것. 현시점 글로벌 로봇 분야에서 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)이 피지컬 AI의 대표 격으로 주목받지만, 핵심은 대상을 가리지 않는다는 점이다. 제조 장비, 물류 시스템, 자동차, 농기계, 무인항공기(드론) 등 실제 환경에서 스스로 판단하고 움직이는 시스템 전반으로 확장하고 있다. 이러한 피지컬 AI는 갑자기 나타난 기술 개념이 아니다. 로보틱스(Robotics), 컴퓨터 비전(Computer Vision), 강화학습(Reinforcement Learning), 제어공학(Control Engineering), 체화 AI(Embodied AI) 등 다양한 분야가 오랫동안 쌓아온 결과다. 달라진 건 이 기술들이 통합돼 활용된다는
흔히 로봇 팔(Robot Arm)로 인식되는 산업용 로봇은 오랫동안 정해진 공간 안에서 정해진 동작을 반복하는 장비로 이해됐다. 산업·공장 자동화(FA)의 핵심 지표도 속도, 반복 정밀도, 가동률을 기준으로 삼았다. 이 같은 로봇은 빠르고 정확했지만, 대부분 사전에 정의된 조건 안에서 움직인다는 점이 한계로 지적돼 왔다. 현시점 로보틱스는 변화하는 환경을 해석하고, 작업 의도를 이해하면서도, 그 판단을 실제 행동으로 바꾸는 영역으로 진화하고 있다. 인공지능(AI)이 모니터 화면에서 벗어나, 실제 하드웨어를 구동하는 방법론인 '피지컬 AI(Physical AI)'가 등장한 배경이다. 이 경계를 흔드는 피지컬 AI는 AI가 물리적 환경을 직접 학습·적응해, 로봇·설비가 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 구현하는 접근법이다. 이를 적용한 로봇은 물체를 단순 감지하거나 경로를 계산하는 기존의 수동적인 기계에 머물지 않는다. AI의 출력도 텍스트·이미지보다는 이동·집기·정렬·분류·회피·복구 등 행동으로 바뀐다. 이 가운데 글로벌 컴퓨팅 기술 업체 엔비디아(NVIDIA)의 수장 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영책임자(CEO)는 지난 1
유니트리로보틱스社 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot) 플랫폼 다뤄 피지컬 AI(Physical AI)·소셜 AI(Social AI) 방법론 기반 상호작용 안내 서비스 구현해 영인모빌리티가 테크 비즈니스 전시회 ‘스마트테크코리아 2026(Smart Tech Korea 2026 이하 STK)’에 출격했다. STK는 이달 10일부터 사흘간 서울 강남구 삼성동 소재 전시장 코엑스 전관에서 개최되는 스마트 기술 비즈니스 전시회다. 올해 행사는 인공지능(AI), 로보틱스, 스마트 제조, 클라우드 등 첨단 기술 생태계의 현주소를 진단하고, 이종 산업 간의 실질적인 기술 융합과 글로벌 비즈니스 협업 방안을 모색하는 자리로 마련됐다. 이 자리에는 전 세계 산학연 전문가와 하이테크 기업 관계자가 대거 집결했다. 사흘간의 전체 일정 동안 산업 현장에 즉각 도입 가능한 고성능 디바이스의 다채로운 실시간 시연과 글로벌 기술 교류의 장이 전방위적으로 전개된다. 사측은 피지컬 AI(Physical AI) 기반 로봇 하드웨어 기술과 소셜 AI(Social AI) 인프라를 결합한 차세대 로봇 플랫폼을 선보였다. 이를 통해 휴머노이드 서비스의 비즈니스 현장 진입을 가속화하겠다는 방
자율주행 제어 기술 및 통합 솔루션 개발 ‘맞손’ 오토노머스에이투지 자율주행 레벨 4 소프트웨어 기술 체계와 HL만도 지능형 샤시 시스템 융합 오토노머스에이투지가 글로벌 자동차 부품 제조사 HL만도와 자율주행 자동차 핵심 기술 개발을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 이번 협약은 인지·판단·제어로 이어지는 자율주행 메커니즘의 최종 단계인 ‘제어’ 기술과 차량 부품을 통합 개발하는 데 목적이 있다. 이 가운데 실제 자율주행차 운행 환경에서의 안정성·신뢰성을 극대화하는 것이 핵심이다. 양사는 각자의 강점을 결합해 자율주행차 개발 전반에서 협력한다. 오토노머스에이투지는 레벨 4(Level 4) 수준의 자율주행 플랫폼, 경로 계획, 차량 제어 소프트웨어 등 소프트웨어 기술 체계(Stack) 전반과 도심 실증 데이터를 제공하며 시스템통합(SI)을 주도한다. HL만도는 전자식 조향 시스템(EPS), 통합형 전자 브레이크 시스템(IDB) 등 기술력을 바탕으로, 자율주행에 최적화된 지능형 차량 하부(Chassis) 시스템 및 제어 솔루션을 개발한다. 특히 양사는 자율주행차 제어의 핵심인 EPS 기반 제어 소프트웨어 공동 개발에 집중해 복잡한 도심 환경에서도 안정적인 주행
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