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생성형 인공지능으로 인한 로봇 기술의 진화 - 피지컬 AI의 동향- 원문보기 1
- 국가 일본
- 생성기관 일본종합연구소(JRI)
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2025-09-03
- 등록일 2025-09-12
- 권호 295
○ 일본종합연구소는 생성형 AI를 중심으로 한 로봇 기술의 진화와 관련된 최신 동향과 전망을 정리한 자료를 발표
○ 로봇 분야에서의 생성형 AI 활용
- 생성형 AI의 범용성을 활용해 기존 로봇이 안고 있던 낮은 적응성 등의 문제를 해결하려는 연구가 진행되고 있으며, 이를 통해 로봇은 학습된 환경과 과제 뿐 아니라 아직 경험하지 못한 새로운 상황과 과제에도 대응할 수 있을 것으로 기대됨
- 특히 로봇에 특화된 로봇 기반 모델(Robotics Foundation Model)이 등장하고 있는데, 하나의 모델로 다양한 로봇 업무에 적응할 수 있다는 점이 큰 특징
○ 활용 동향 및 연구개발 동향
- 피지컬 AI(Physical AI)의 대표적인 구현 형태인 휴머노이드 로봇에 대한 투자가 활발히 이루어지고 있으며, 연구개발도 추진 중
- 기존 산업용 로봇이 활약하던 영역(공장·물류창고 등)에 국한되지 않고, 더 폭넓은 분야에서 자동화, 비용 절감, 인력 부족 해소 관련 수요에 부응할 것으로 기대
- 생성형 AI를 탑재한 로봇 제품이 등장하고 있으며, 현재로서는 대규모 언어모델(LLM)의 대화 생성 능력을 활용한 커뮤니케이션 목적의 로봇 사례가 많음
- 생성형 AI를 활용하더라도 소량의 데이터로 능력을 습득하거나 능력을 전이하는 등 로봇의 적응성·범용성을 높이기 위한 과제는 여전히 남아 있음
- 이러한 과제를 해결하기 위해 로봇 기반 모델(Robotics Foundation Model)을 개발하려는 움직임이 있으며, 이를 위해서는 충분한 학습 데이터 확보가 필수적
- 이를 위해 연구개발 커뮤니티가 협력해 데이터를 수집하거나, 시뮬레이션을 활용하는 등의 다양한 접근 시도 중
○ 향후 전망
- 기술적인 과제 뿐 아니라 안전성 확보 등 상용화를 위한 과제가 남아있다는 점을 감안할 때, 다양한 환경과 작업에 대응할 수 있는 범용 로봇의 실현 및 보급은 단기적으로 어려울 것으로 예상되며, 우선 특정 환경(특히 공장·창고 등 산업 분야)에서 다양한 작업에 대응할 수 있는 로봇의 실현이 기대됨
○ 로봇 분야에서의 생성형 AI 활용
- 생성형 AI의 범용성을 활용해 기존 로봇이 안고 있던 낮은 적응성 등의 문제를 해결하려는 연구가 진행되고 있으며, 이를 통해 로봇은 학습된 환경과 과제 뿐 아니라 아직 경험하지 못한 새로운 상황과 과제에도 대응할 수 있을 것으로 기대됨
- 특히 로봇에 특화된 로봇 기반 모델(Robotics Foundation Model)이 등장하고 있는데, 하나의 모델로 다양한 로봇 업무에 적응할 수 있다는 점이 큰 특징
○ 활용 동향 및 연구개발 동향
- 피지컬 AI(Physical AI)의 대표적인 구현 형태인 휴머노이드 로봇에 대한 투자가 활발히 이루어지고 있으며, 연구개발도 추진 중
- 기존 산업용 로봇이 활약하던 영역(공장·물류창고 등)에 국한되지 않고, 더 폭넓은 분야에서 자동화, 비용 절감, 인력 부족 해소 관련 수요에 부응할 것으로 기대
- 생성형 AI를 탑재한 로봇 제품이 등장하고 있으며, 현재로서는 대규모 언어모델(LLM)의 대화 생성 능력을 활용한 커뮤니케이션 목적의 로봇 사례가 많음
- 생성형 AI를 활용하더라도 소량의 데이터로 능력을 습득하거나 능력을 전이하는 등 로봇의 적응성·범용성을 높이기 위한 과제는 여전히 남아 있음
- 이러한 과제를 해결하기 위해 로봇 기반 모델(Robotics Foundation Model)을 개발하려는 움직임이 있으며, 이를 위해서는 충분한 학습 데이터 확보가 필수적
- 이를 위해 연구개발 커뮤니티가 협력해 데이터를 수집하거나, 시뮬레이션을 활용하는 등의 다양한 접근 시도 중
○ 향후 전망
- 기술적인 과제 뿐 아니라 안전성 확보 등 상용화를 위한 과제가 남아있다는 점을 감안할 때, 다양한 환경과 작업에 대응할 수 있는 범용 로봇의 실현 및 보급은 단기적으로 어려울 것으로 예상되며, 우선 특정 환경(특히 공장·창고 등 산업 분야)에서 다양한 작업에 대응할 수 있는 로봇의 실현이 기대됨
