‘피지컬 AI(Physical AI)’는 인간처럼 사고하고, 움직이며, 현실 세계와 직접적으로 상호작용하는 기술로, 기존의 생성형 AI(Generative AI)를 넘어선 차세대 인공지능(AI) 기술로 부상하고 있다. 자율주행차나 물류 로봇, 휴머노이드 로봇을 중심으로 기술 구현이 본격화되며 글로벌 기업 간 경쟁이 치열해지고 있는 가운데, 국내에서도 산·학·연·관이 피지컬 AI 생태계 조성에 나서고 있다. 본지는 피지컬 AI의 개념과 기술 흐름, 국내외 기업과 정책 동향, 산업 활성화를 위한 과제 등을 전한다.
K-휴머노이드 연합 출범식 / 사진. 산업통신자원부
현실로 나아가는 인공지능
인공지능(이하 AI)이 새로운 전환점을 맞이하고 있다. 텍스트를 이해하고 생성하던 언어 기반 AI에서 이제는 실제 세계와 상호작용하는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’로의 진화가 본격화되고 있다. 판단에 그치지 않고 행동하는 AI, 디지털을 넘어 물리 세계로 진입하는 새로운 패러다임이다.
기존 AI가 정보를 판단하는 데 초점을 맞췄다면, 피지컬 AI는 판단에 물리적 행동을 결합한 기술이다. 센서, 액추에이터, AI 제어 기술이 통합돼 자율적으로 주변 환경을 인식하고 반응하며, 직접 움직이고 작업을 수행하는 시스템이 그 본질이다.
이 기술은 단순한 개념을 넘어 이미 산업 현장에서 구현되기 시작했다. 자율주행차, 물류 로봇, 휴머노이드 로봇 등 피지컬 AI 기술이 적용된 사례가 현실화되면서, 전 세계는 이를 차세대 AI 성장 동력으로 주목하고 있다. 특히 지난 CES 2025에서 엔비디아(NVIDIA)는 피지컬 AI를 생성형 AI(Generative AI) 이후 가장 중요한 AI 진화 방향으로 제시하며, 향후 AI 발전의 중심축이 될 것이라고 강조했다.
피지컬 AI의 핵심은 크게 두 가지다. 하나는 ‘공간의 이해’, 또 하나는 ‘동작의 생성’이다. 인간의 언어를 해석하고 문장을 생성하는 거대 언어 모델(Large Language Model, 이하 LLM)처럼, 피지컬 AI는 사람이 생활하는 공간에서 움직임과 작업의 의미를 해석하고, 그 안에서 기계가 수행할 수 있는 동작을 스스로 설계한다. 즉, AI가 말하는 데서 끝나는 것이 아니라, 이해한 내용을 실제 움직임과 작업으로 전환하는 능력이 피지컬 AI의 본질이다.
이러한 기술 발전은 AI 시스템의 구조적 변화도 요구한다. 복잡한 물리 환경에 대응하려면 대규모 연산 능력이 필수인데, 이를 해결하기 위해 엔비디아는 저가형 고성능 프로세서를 공개하고, 피지컬 AI 전용 파운데이션 모델인 ‘코스모스 월드(Cosmos World)’를 발표했다. 또 다른 AI 기업인 딥시크(DeepSeek)는 연산 부담을 줄인 경량화 LLM 모델을 선보이며, 자율기기에도 적용 가능한 피지컬 AI 아키텍처의 가능성을 제시했다.
주목할 점은, 이러한 글로벌 흐름에 맞춰 우리나라 역시 피지컬 AI 기술 주도권 확보에 본격적으로 나서고 있다는 점이다. 한국은 로봇, 반도체, AI 기술 모두에서 세계적인 경쟁력을 보유하고 있어, 피지컬 AI 융합 생태계 조성에 필요한 기술적 기반이 이미 마련된 상태다.
특히 산업 현장을 중심으로 한 응용 기술, 로봇 하드웨어, 경량화된 AI 소프트웨어, 이를 통합 제어하는 시스템 기술까지 빠르게 진척되고 있다. 주요 연구기관, 대학, 스타트업들은 휴머노이드 로봇을 포함한 다양한 분야에서 피지컬 AI 적용을 본격화하고 있으며, 기술 확산 속도도 한층 가속화되고 있다.
피지컬 AI와 로보틱스
피지컬 AI가 실제로 구현되는 대표적인 형태는 로봇이다. 기존 로봇은 고정된 프로그램에 따라 반복적인 작업만 수행해 환경 적응력이 떨어졌지만, 피지컬 AI 기술이 접목되면서 자율 판단과 상황 대응 능력을 갖춘 지능형 로봇으로 진화하고 있다.
로보티즈의 ‘AI워커(AI Worker)’ / 사진. 로보티즈
최근 피지컬 AI 플랫폼인 ‘AI워커(AI Worker)’를 선보인 로보티즈의 한 관계자는 “로봇기술적 측면에서 피지컬 AI는 규칙 기반(Rule-based) 방식에서 ‘학습 기반(Learning-based)’ 방식으로의 패러다임 전환을 의미한다”라고 정의했다.
현장의 기업들도 이러한 변화에 적극 대응하고 있다. 예를 들어 로보티즈는 기존 ROS 기반 시스템을 유지하면서도, 새로운 피지컬 AI 트렌드를 반영해 학습 기반 로봇 플랫폼을 병행 개발하고 있다. 회사 관계자는 특정한 하나의 기술만 우선시하는 일차원적인 사고를 벗어나 규칙 기반과 학습 기반 기술을 모두 지원할 수 있도록 R&D를 진행하고 있다고 밝혔다.
이처럼 학습 기반의 피지컬 AI 로봇은 단순한 기능 개선을 넘어서 기술 트렌드 자체를 전환시키고 있다. 지난 6월 열린 로봇테크쇼 2025에서는 로봇기술의 세 가지 핵심 요소로 모빌리티(Mobility), 매니퓰레이션(Manipulation), 오토노미(Autonomy)가 제시됐으며, 이 세 가지 요소가 통합된 형태로써 휴머노이드 로봇이 소개됐다.
국내 로봇 업계도 이러한 변화 흐름을 주목하고 있다. 업계 관계자들에 따르면, 2024년 초부터 피지컬 AI 기술이 본격적으로 대두되기 시작했으며, 현재는 산업 내에서 가장 주목받는 핵심 키워드로 자리 잡고 있다. 기술 생태계 전반이 아직 완전히 자리 잡았다고 보기는 어렵지만, 빠르게 변화하는 분위기 속에서 학습 기반 기술 확산이 본격적으로 진행되고 있다는 평가도 있다.
피지컬 AI는 단순한 기술적 진화를 넘어, 산업 생태계 전반의 경쟁력을 결정짓는 핵심 요소로 여겨진다. 일례로 중국은 저렴한 가격을 무기로 피지컬 AI 기반 로봇 플랫폼 시장을 빠르게 확장 중이며, 이에 따라 우리나라가 기술 주도권을 확보하지 못할 경우 하드웨어와 소프트웨어 분야 모두에서 경쟁력을 잃고, 기술 종속국으로 전락할 수 있다는 우려도 나오고 있다.
해외 시장에서도 피지컬 AI 기반 로봇 플랫폼에 대한 수요는 급속도로 증가하는 추세다. 미국의 AI 기업 피지컬 인텔리전스(Physical Intelligence)는 자체 AI 모델 ‘파이(Pi)’를 중심으로 개발을 진행 중이지만, 여전히 이를 적용할 하드웨어 협력업체를 찾고 있어, 글로벌 파트너십 기회가 열려 있는 상황이다. 이에 따라 국내 기업들이 이러한 글로벌 연계에 대응하기 위해서는 학습 기반 로봇 플랫폼 개발이 필수적이라는 것이 업계 전반의 공통된 인식이다.
결론적으로, 피지컬 AI 시대는 기존 기술과의 단절이 아닌 확장을 의미한다. ROS와 같은 규칙 기반 시스템은 여전히 기반 기술로 유지되지만, 학습 기반 기술을 어떻게 설계하고 주도해 나가는지가 향후 경쟁력의 핵심이 될 것으로 보인다. 지금은 로봇 산업이 전환점을 맞이한 시기로, 기술, 제도, 인재 양성 등 모든 부문에서 전략적 연계가 절실한 시점이다.
국내외 휴머노이드 로봇 사례
해외에서는 피규어 AI(Figure AI)가 주목받고 있다. 이 기업은 휴머노이드 로봇 ‘Figure 01’을 개발하며 테슬라, 마이크로소프트, 엔비디아 등 주요 글로벌 기업으로부터 투자를 유치해 기술력을 인정받았다. 테슬라는 자사 모델 ‘옵티머스(Optimus)’를 통해 자율성과 반복 작업 수행 능력을 강조하며 상용화 가능성을 높이고 있으며, 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)는 복잡하고 정밀한 고난도 동작을 수행할 수 있는 ‘아틀라스(Atlas)’를 앞세워 시장 내 입지를 공고히 하고 있다.
피규어 AI(Figure AI)의 ‘Figure 01’ / 사진. 피규어 AI
국내 기업들 역시 발 빠르게 대응하고 있다. 에이로봇(AeiROBOT)은 한양대학교 연구실에서 분화된 스타트업으로, 피지컬 AI 구현을 위해 엔비디아의 전신 제어용 AI 플랫폼 ‘아이작 GR00T(Isaac GR00T)’를 초기부터 도입하며 기술 고도화를 추진해 왔다. 해당 기업은 자체 개발한 3세대 리니어 액추에이터를 기반으로 이족보행 휴머노이드 로봇 ‘앨리스(Alice)’를 개발 중이며, 이를 통해 성능 향상과 제조 비용 절감을 동시에 실현하고 있다는 평가를 받고 있다.
에이로봇(AeiROBOT)의 ‘앨리스4(Alice4)’ / 사진. 에이로봇
레인보우로보틱스는 지난해 휴머노이드 로봇 ‘RB-Y1’을 공개했다. 이 로봇은 7자유도의 팔과 6자유도의 다리를 갖추고 있으며, 메카넘 휠을 적용해 전 방향으로의 자유로운 이동이 가능하도록 설계됐다. 회사는 2028년을 이족보행 기반 플랫폼의 양산 목표 시점으로 설정하고 있으며, 현재는 휴머노이드 로봇의 기술 검증과 R&D에 집중하고 있는 상황이다.
레인보우로보틱스의 ‘RB-Y1’ / 사진. 레인보우로보틱스
로보티즈도 산업용 AI 작업 로봇 AI워커를 통해 작업형 휴머노이드 로봇 분야로 본격 진출했다. 지난 7월에는 글로벌 AI 기업 오픈AI(OpenAI)에 해당 로봇을 공급하게 됐다고 발표했으며, 제품은 액추에이터와 감속기를 기반으로 한 설계와 함께 휠베이스 구조를 적용해 기동성과 안정성을 동시에 확보했다. 특히 ‘리더-팔로우’ 방식의 동작 학습 시스템을 적용해, 사용자의 정밀한 작업 동작을 실시간으로 학습하고 반복 수행할 수 있도록 구현된 것이 특징이다.
AI워커는 양팔형 휴머노이드 구조를 기반으로 기존 매니퓰레이터 플랫폼에서 진화된 형태다. 타원형 베이스 위에 양팔을 장착해 안정성과 작업 효율을 높였으며, 단순 명령 기반 시스템에서 벗어나 모방학습(Imitation Learning)과 강화학습(Reinforcement Learning)알고리즘을 적용한 학습 기반 제어 기술이 중심이 되고 있다. 이 로봇은 전면 오픈소스로 제공되고 있으며, 개발 플랫폼에서는 실제 작동 코드, 매뉴얼, 도큐먼트 등을 모두 공개하고 있어 사용자들이 자유롭게 활용할 수 있도록 제작됐다.
이처럼 국내외 기업들은 피지컬 AI 기술을 기반으로 자율성과 유연성을 갖춘 차세대 로봇 플랫폼 개발에 속도를 내고 있으며, AI 제어 기술과 하드웨어 플랫폼이 결합된 미래 로봇의 표준화를 선도하기 위한 경쟁이 치열해지고 있다.
국내 정책 동향
피지컬 AI의 중요성은 나날이 높아지고 있으며, 우리나라 정부 또한 이를 인지하고 피지컬 AI 시대 선점을 위한 전략적 R&D 투자와 실증 기반 구축에 속도를 내고 있다. 2024년부터 시작된 산업기술 R&D, 로봇 AI 융합 실증, 디지털 인재 양성 사업은 2025년에 들어 더욱 구체화되며, 국내 피지컬 AI 생태계 조성을 위한 제도 기반이 하나둘 마련되고 있다.
대표적 사업 중 하나는 산업통상자원부(이하 산업부)가 추진 중인 ‘산업 A/X(AI Transformation) 선도 프로젝트’다. 이 프로젝트는 산업의 AI 대전환을 촉진하기 위해 제조, 로봇, 디자인, 유통 등 다양한 분야에 AI를 접목해 총 300개 과제를 수행할 예정이다. 특히 휴머노이드 로봇을 핵심 테마로 설정한 산업부는 오는 2027년까지 글로벌 최고 수준의 국산 휴머노이드 로봇을 개발하겠다는 목표를 제시했다. 아울러 로봇을 반도체, 배터리에 이은 국가첨단전략산업으로 지정하는 방안도 검토 중이다.
2024년 산업통상자원부의 ‘AI 자율제조 얼라이언스’ 출범식 / 사진. 산업통상자원부
R&D 정책 차원에서는 AI 기반 기술개발 과제 지원이 확대되고 있다. 산업부는 2025년에 총 100개 이상의 산업·에너지 분야 기술개발 과제를 선정해 지원하며, 이들 중 상당수는 로봇, 반도체, 디스플레이, 바이오 등 피지컬 AI와 연계 가능한 분야에 집중된다. ‘AI+R&D’ 전략에 따라 연구용 AI 파운데이션 모델도 개발되고 있는데, 이는 공정 시뮬레이션과 물성 예측, 온·습도 변화 분석 등 다양한 산업 실험 과정의 자동화를 가능케 해 실증 시간과 비용을 크게 단축할 것으로 기대된다.
한편, ‘온디바이스 AI 반도체’ 분야 역시 피지컬 AI의 중요한 구성 요소로 주목받고 있다. 산업부는 지난 5월, 자동차, IoT, 기계·로봇, 방산 등 4대 산업 분야에 적용 가능한 풀스택 AI 반도체 개발 계획을 발표하며, 관련 기업들과 업무협약(MOU)을 체결했다. 정부는 이 프로젝트를 빠르면 2026년부터 예산에 반영할 방침이다.
지역 정부 차원에서도 적극적인 움직임이 이어지고 있다. 전북특별자치도는 지난 7월, 2025년 제2차 추경 예산에 ‘피지컬 AI 핵심기술 실증(PoC)’ 사업 예산으로 229억 원을 확보했다고 밝히며, 새만금 이차전지 산업단지와 연계한 실증단지를 조성해 2030년까지 총 1조 원 규모의 피지컬 AI 실증 생태계를 구축하겠다는 계획이다.
2025년 전북특별자치도의 ‘피지컬 AI 핵심기술 실증(PoC)’ 거점 조성식 / 사진. 전북특별자치도
정부는 AI가 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 된 만큼, 피지컬 AI 기반 기술과 인프라 확충에 대한 과감한 투자와 민관 협업을 지속적으로 추진할 계획으로, 국내 기술력과 로봇·반도체·AI 분야의 역량을 결집해 향후 글로벌 기술 패권 경쟁에서도 주도권을 확보한다는 전략이다.
국내 기관 중심 피지컬 AI 기반 확대
피지컬 AI 생태계 조성을 위한 국내 기관들의 협력과 정책 활동이 활발해지고 있다. 대표적으로 한국로봇산업협회 회원사들이 다수 참여 중인 ‘K-휴머노이드 연합’의 출범, 정보통신기획평가원(이하 IITP)의 정책 제언, 민간 주도의 한국피지컬AI협회 설립 등이 주목된다.
산업부는 지난 4월 K-휴머노이드 연합을 공식 출범시켰다. 이번 연합은 국내 로봇, AI, 부품, 수요기업 및 주요 대학이 참여해 휴머노이드 로봇용 AI 모델과 핵심 기술을 공동 개발·공급·활용하는 산업 생태계 조성을 목표로 하고 있다. 참여 주체는 AI 개발사, 하드웨어 제조사, 로봇 부품사, 휴머노이드 로봇을 실질적으로 활용하려는 수요기업 등으로 구성된다.
AI 개발사는 휴머노이드 로봇의 두뇌에 해당하는 소프트웨어와 플랫폼을 자체 설계·보유한 기업들이며, 하드웨어 제조사는 구동기, 감속기, 센서, 핸드 등 주요 구성요소를 설계하고 생산한다. 수요기업은 제조, 물류, 서비스 등 다양한 산업 분야에서 로봇을 활용하거나 관련 서비스를 제공하는 기업들이다. 한국로봇산업협회는 참여를 희망하는 신규 참여 기업 모집 및 참여 확산을 주도하는 한편, K-휴머노이드 연합 관련 주요 정보 공유 등 소통 창구 역할에 앞장서고 있다.
IITP는 지난 6월 ‘Tech & Future 인사이트 포럼’을 개최함과 동시에 한국의 AI 전략은 피지컬 AI 중심으로 방향을 전환해야 한다고 제언했다. IITP는 한국이 AI G3 국가로 도약하기 위해서는 휴머노이드 로봇과 같은 물리적 디바이스 중심의 AI 기술 확대가 필수적이며, 이를 위한 국가 R&D 혁신과 인재 육성 전략이 시급하다고 강조했다.
민간 차원에서도 피지컬 AI 생태계 구축을 위한 움직임이 본격화되고 있다. 지난 6월 한국피지컬AI협회는 인공지능 전문 기업 마음AI를 초대 협회장사로 선임함과 동시에 창립 준비를 마치고, 지난 7월 2일(수) 국회에서 열린 ‘피지컬 AI 정책 국회 세미나’에서 피지컬 AI의 산업적 파급력과 정책적 대응 방향을 집중 논의했다.
국회에서 열린 ‘피지컬 AI 정책 국회 세미나’ / 사진. 로봇기술
본 세미나에서는 AI 윤리 정립과 법제 정비, 전문 인력 양성, 실증 인프라 확충 등 산업 현장의 목소리를 반영한 실효성 있는 입법의 필요성이 강조됐다. 또한 피지컬 AI를 국가 전략기술로 정립하고, K-휴머노이드 연합이 본격적인 궤도에 오를 수 있도록 정부 차원의 적극적인 지원이 필요하다는 공감대가 형성됐다.
아울러 중소기업과 지역 산업의 참여 확대, 시민과 함께하는 기술 생태계 조성의 중요성이 제기됐다. 중장기 기술 전략의 제도화, R&D 예산의 일관성 있는 투자, AI 기술의 투명성과 책임성 강화를 위한 법·제도 마련 등도 주요 과제로 지적됐다. 더불어 AI가 의료, 국방, 제조, 물류 등 다양한 분야에서 실질적인 기술로 자리 잡은 만큼, 이에 부합하는 제도와 정책이 발맞춰 나아가야 한다는 의견이 제시됐다.
이처럼 정부, 산업계, 학계, 국회 등 다양한 주체들이 피지컬 AI의 확산과 산업화를 위한 공감대를 형성해가고 있으며, 향후 제도적 기반 강화와 기술 생태계 조성에 더욱 힘이 실릴 것으로 기대된다.
국내 피지컬 AI의 발전을 위해
피지컬 AI 산업의 성장을 위해서는 산·학·연·관 전반의 협력이 필수적이라는 공감대가 형성되고 있다. 대학과 연구기관은 제어기술 및 물리 기반 인공지능 연구를, 기업은 플랫폼 개발과 현장 적용을, 정부는 예산과 제도, 정책적 지원을 각각 분담하며 유기적인 역할 수행이 필요하다. 특히 로봇 제어와 AI 융합 역량을 갖춘 전문 인력 양성과 실증 테스트베드 마련은 가장 시급한 과제로 지목된다.
국회 AI 포럼 세미나에서는 이에 대해 관련 산업 발전에 필요한 업계의 목소리를 정부에 전달하는 자리로 그들의 이야기를 들을 수 있었는데, 현장에서는 ‘그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit, GPU)’와 데이터센터 같은 핵심 인프라의 부족이 피지컬 AI 발전의 장애 요소로 꼽히고 있으며, 로봇 분야에서도 초기 수요 창출을 위한 정책적 인센티브가 요구되고 있다. 산업계에서는 방대한 현장 데이터가 축적돼 있음에도 불구하고, 투자 구조의 취약성과 외산 중심의 부품 도입으로 인해 위기감이 커지고 있다는 우려도 제기됐다.
국산화 전략 측면에서는 부품 생태계 전반을 고려한 상생 구조 구축이 필요하다는 지적이 이어졌으며, 국산 부품 개발과 함께 글로벌 표준 부품의 병행 채택도 현실적 과제로 떠오르고 있다. 국산화를 단순한 대체가 아닌 생태계 기반의 경쟁력 확보 전략으로 접근해야 한다는 것이다.
무엇보다도 업계 전반의 공통된 위기의식은 “지금이 아니면 늦는다”라는 절박감이다. 2030년까지 글로벌 경쟁력을 확보하지 못할 경우 로봇 산업 전반의 경쟁력 상실이 우려되는 상황으로, 이를 극복하기 위한 전략적 투자와 민관 협력이 절실한 시점이다. 산업 실증 중심의 현실적인 지원, 도전이 가능한 스타트업 환경 조성, 인프라 및 제도 기반 확충이 함께 이뤄져야 한다는 것이 중론이다.
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