피지컬 AI(Physical AI)는 산업 현장에 직접 적용해 경쟁력을 제고할 수 있는 핵심 기술로, 향후 4~5년간 국가 주요 정책과 국정과제 추진에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 한국과학기술기획평가원(KISTEP, 원장 오태석)은 8월 14일 (화) 충북혁신도시 본원에서 <국가전략기술세미나: Physical AI>를 개최했다. 이번 세미나는 피지컬 AI(Physical AI)의 개념과 산업적 활용 가능성을 이해하고, 이를 기반으로 국가 산업 경쟁력 강화를 위한 전략적 방향을 모색하기 위해 마련되었다. '마음AI' 손병희 연구소장이 연사로 참여해 최신 Physical AI의 사회적 배경과 필요성, 적용 사례, 글로벌 동향 등에 대해 심도 있는 강연을 진행했다.

△ 오태석 KISTEP 원장 개회사

손병희 소장은 피지컬 AI를 “물리 법칙이 적용된 실제 환경에서 동작하는 AI”로 정의하며, 로봇·자율주행·농업·국방·공공 서비스 등 다양한 산업 분야로의 확장 가능성을 설명했다. 손 소장은 농약 살포 무인 장비, 자율주행 공기청정기, 장애인 친화형 키오스크 등 실제 적용 사례를 소개하며, 피지컬 AI가 고령화와 인구 감소로 인한 노동력 부족 문제의 해법이 될 수 있다고 말했다. 이어 온디바이스 AI, 경량화·최적화, 물리 법칙 기반 데이터 학습을 핵심 경쟁력으로 꼽았다. 마지막으로, 디지털 트윈·시뮬레이션 기반의 도메인 특화 모델 개발, 중소기업과의 협업을 통한 글로벌 틈새시장 공략의 필요성을 제언했다.

△ 손병희 마음AI 연구소장

<세미나 주요 내용>

1. 피지컬 AI 개념과 필요성

피지컬 AI(Physical AI)는 기존 인공지능이 텍스트·이미지·영상 등 디지털 환경에서만 작동하던 한계를 넘어, 현실 세계의 물리적 환경에서 물리 법칙을 적용하며 동작하는 기술이다. 단순한 시뮬레이션이나 영상 생성에 그치지 않고, 로봇과 기계가 실제 환경에서 작업과 행동을 수행하도록 한다. 생성형 AI가 콘텐츠 생성, 에이전트 AI가 디지털 공간에서의 의사결정과 작업에 초점을 맞췄다면, 피지컬 AI는 물리 법칙을 반영해 로봇·자동화 장비에 적용된다는 점에서 차별화된다. 특히 인구 감소와 노동력 부족 문제 해결, 제조·농업·국방 등 다양한 산업에서의 안전성과 효율성 확보 측면에서 필요성이 커지고 있다.

2. 기술적 핵심 요소

○ 온디바이스 AI(On-Device AI): 네트워크 연결 없이 디바이스 자체에서 AI 모델을 실행해, 불안정한 환경에서도 지속 작동하며 보안과 개인정보 보호를 강화한다. 대표 사례로 퀄컴 QCT6400 IoT 칩에 AI 모델을 직접 탑재한 세계 최초 시도가 있다.

○ 디지털 트윈 기반 시뮬레이션: 실제 환경을 가상으로 복제해 물리 법칙이 반영된 데이터를 대량 생성하고, 가상 데이터와 실제 데이터를 병렬 학습해 오차율을 줄인다.

○ 제너럴 모델 + 프롬프트 엔지니어링: 범용 파운데이션 모델을 기반으로 현장 상황과 도메인 특성에 맞춰 미세 조정해 성능을 최적화 한다.

○ 경량화·최적화 기술: 모델 크기와 하드웨어 리소스에 맞춰 성능을 조정하고, 목적에 따라 모델을 유연하게 교체·조합한다.

3. 산업별 적용 사례

○ 농업 분야: 자율주행 농약 살포기가 GPS와 언어 인식을 활용해 장애물을 회피하며, 국내 100대 양산 계약과 인도네시아 시장 진출에 성공했다.

○ 국방 분야: 무인 로봇 정찰대가 지뢰 탐지, 전장 정찰, 위험 지역 접근 등 고위험 임무를 대신 수행한다.

○ 생활가전: 자율주행·음성 인식 공기청정기가 소음 환경에서도 명령을 인식하고 원하는 방으로 이동한다.

○ 공공 서비스: 장애인 친화형 키오스크가 휠체어 접근 시 화면 높이를 자동 조정하고, 다국어 및 음성 대화 기능을 제공한다

4. 글로벌 동향과 한국의 전략

미국은 고가·대량 생산과 클라우드 기반 대형 제조 현장 진출에, 중국은 저가 생산과 엔터테인먼트 중심 시장 공략에 주력하고 있다. 이에 비해 한국은 틈새시장 전략이 유리하며, 온디바이스 AI와 지역 특화 산업을 결합해 자동차·조선·농업·관광 등 분야에서 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있다.

5. 기술·산업 전략 제언

○ 데이터 전략: 규제가 많은 국내 환경에서는 가상환경과 셀프 트레이닝을 활용해 신속하게 경쟁력을 확보하고, 지역별 특화 산업에 맞춘 디지털 플랫폼으로 현장 데이터셋을 구축해야 한다.

○ 산업 우선순위: 밸류체인이 긴 산업(자동차·조선)과 안전·효율성이 중요한 공공·국방·농업 분야를 우선 적용 대상으로 삼는다.

○ 협업 구조: 로봇 기업과 AI 기업이 하드웨어 제어, 내비게이션, 인지·결정 모델 개발 등에서 상호 협력해야 한다.

○ 지역 특화: 인천(바이오·항만·항공), 제주(농업·관광) 등 지역 산업 구조에 맞춘 AI 적용과 맞춤형 데이터셋 고도화가 필요하다.

6. 피지컬 AI의 장기 전망

향후 1~2년 내 로봇과 AI의 현장 협업이 본격적으로 확산되고, 10년 후에는 산업 전반에서 물리 노동을 대체하며 새로운 일자리를 창출할 것으로 전망된다. 피지컬 AI는 국가 경쟁력 확보를 위한 핵심 기술로 자리매김할 것으로 기대된다.