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
씨메스로보틱스·엔씨에이아이, 피지컬 AI(Physical AI) 공동 연구개발(R&D) ‘맞손’ 3차원(3D) 비전(Vision) 및 로봇 정밀 제어 데이터와 가상 환경 월드 모델(World Model) 기술 결합 씨메스로보틱스와 엔씨의 인공지능(AI) 자회사 엔씨에이아이가 각 산업 현장 맞춤형 로보틱스 기술 개발에 나선다. 이들은 모니터 화면에서 벗어나 실제 하드웨어를 구동하는 '피지컬 AI(Physical AI)' 기반 기술을 로봇에 이식하는 작업을 공동으로 전개하기로 했다. 이 과정에서 물류·제조 현장 내 비정형 공정 자동화에 기여한 씨메스로보틱스의 현장 운용 데이터가 활용될 예정이다. 여기에 엔씨에이아이의 월드 모델(World Model)과 로봇 파운데이션 모델(RFM) 등 역량이 융합된다. 특히 양사는 씨메스로보틱스가 가진 비전 파운데이션 모델(VFM)과 로봇 정밀 제어 데이터 파이프라인을 엔씨에이아이의 가상 시뮬레이션 환경과 연동한다. 이로써 피지컬 AI 구현의 고질적 난제였던 학습 데이터 부족 문제를 완화하겠다는 입장이다. 현장 데이터 수집부터 가상 학습, 실전 적용으로 이어지는 선순환 생태계 구현이 이들의 목표다. 이성호 씨메스로보틱스
“로보틱스의 챗GPT 모먼트가 왔습니다(The ChatGPT moment for robotics nearly here)” 지난해 ‘국제전자제품박람회(CES 2025)’에서 “자, 피지컬 AI 이야기를 해보죠. 범용 로보틱스의 챗GPT급 전환이 코앞입니다(OK, let’s talk about physical AI. The ChatGPT moment for general robotics is just around the corner)”라는 메시지가 울려 퍼졌다. 젠슨 황(Jensen Huang) 엔비디아(NVIDIA) 최고경영책임자(CEO)가 피지컬 AI(Physical AI)를 공통어로 만든 순간이었다. 현실에서 움직이는 AI, 즉 AI의 다음 단계로 피지컬 AI를 점찍은 것이다. 쉽게 말해, 컴퓨터 화면 속에 머물던 AI가 실체적인 ‘몸’을 얻어, 현실의 물리적 공간에서 직접 움직이고 작업하는 시대의 탄생을 의미한다. 올해 CES 2026에서는 지난해 선언한 ‘전환이 코앞’에서 ‘거의 왔다(nearly here)’로 무게중심이 이동한 장면이 연출됐다. 2026년 1월 5일(현지시간) 황 CEO는 AI 모델, 가상 실험실 및 시뮬레이션, 개발 도구 등을 사용자
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