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
로봇 핸드(Robot Hand) 파지·조작 성능 평가 가능한 표준 두 종 개발 진행한다 비정형 다물체 쥠(Grasping) 및 와이어 하네스 유연체 조립 성능 시험 방법 구축...한국산업표준(KS) 제정 추진해 “엔드이펙터(End-effector) 성능 데이터 일관성 확보 및 시스템통합(SI) 업체 시스템 신뢰도 제고 기여” 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot), 자율이동조작로봇(AMMR) 등 로봇 폼펙터(Form-factor) 성능·제어 정확도를 객관적으로 평가하는 기준이 마련된다. 한국AI·로봇산업협회(KAR)와 한국전자기술연구원(KETI)은 국내 로봇 산업의 경쟁력 강화를 위해 로봇 핵심 구성 요소의 성능과 작업 제어에 관한 ‘성능평가 표준’ 개발을 추진한다. 양측은 최근 로봇 기술이 전문 서비스 영역으로 진화함에 따라, 로봇의 정밀한 조작 능력과 복잡한 환경 적응력을 평가할 객관적 기준을 확립해야 한다는 공감대를 구축했다. 이에 ‘로봇 손-제2부 : 물체 쥠 성능시험 방법’과 ‘로봇 시스템의 와이어 하네스 조작 성능 평가 방법’ 등 총 2종의 표준 제정을 진행하고 있다. 이때 ‘물체 쥠 성능시험 방법’은 앞서 '지능형로봇 표준(Korea Rob