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보는 것을 넘어, 행동을 지배하다: 비전 AI에서 피지컬 AI로의 기술 혁명

생성형 AI 다음 혁명은 단연 '피지컬 AI'입니다. 로봇, 자율주행, 스마트팩토리의 핵심인 '보는 능력', 즉 비전 AI 기술이 어떻게 60조 달러 규모의 물리 산업을 혁신하는지, 슈퍼브에이아이의 핵심 전략을 통해 확인해 보세요.

SUPERB AI

Sep 23, 2025 • 19 min read

챗GPT(ChatGPT)와 미드저니(Midjourney)가 주도한 생성형 AI 혁명은 주로 디지털 세상에 머물렀습니다. 그러나 이제 AI는 디지털의 경계를 넘어 현실 세계로 들어오고 있습니다. 바로 '피지컬 AI(Physical AI)' 또는 '체화된 AI(Embodied AI)'를 통해서입니다.

피지컬 AI란, 센서로 물리 세계를 인지하고 지능적으로 판단하여, 로봇, 자율주행차, 드론과 같은 '신체(Embodiment)'를 통해 현실에 직접 개입하고 상호작용하는 차세대 AI 기술입니다. 이 기술은 '인지 → 결정 → 행동'이라는 순환 구조를 통해 작동하며, 단순히 콘텐츠를 생성하는 것을 넘어 실질적인 '행동'을 수행합니다.

이러한 변화는 60조 달러 규모의 거대한 물리 경제(제조, 물류, 의료, 건설 등)에 직접적인 영향을 미칩니다. 피지컬 AI는 과거에는 불가능하다고 여겨졌던 복잡한 육체노동의 자동화를 실현하고, 심각한 인력난을 해소하며, 위험한 작업 환경에서 인간의 안전을 보장할 잠재력을 가지고 있습니다.

하지만 이 거대한 비전을 실현하기 위한 가장 근본적인 전제조건은 무엇일까요? 바로 기계의 '눈'입니다. 피지컬 AI가 현실 세계를 이해하고 행동하기 위한 가장 핵심적인 감각, '시각 지능(Visual Intelligence)'이 없다면 아무리 뛰어난 로봇도 무용지물입니다.

이 글은 슈퍼브에이아이 김현수 대표가 정보통신산업진흥원에서 발표한 내용을 바탕으로 피지컬 AI 시대의 성공이 왜 비전 AI에 달려있는지, 그리고 슈퍼브에이아이가 이 핵심 과제를 어떻게 해결하며 미래 산업을 이끌고 있는지 집중적으로 분석합니다.

왜 지금 '피지컬 AI'인가? 시장의 요구와 기술의 진보

피지컬 AI가 더 이상 미래 기술이 아닌 '지금 당장'의 화두가 된 이유는 폭발적인 시장 수요와 이를 뒷받침하는 기술적 혁신이 동시에 일어나고 있기 때문입니다.

폭발적으로 성장하는 시장

글로벌 시장 분석에 따르면, 피지컬 AI 시장은 2025년 약 44억 달러에서 연평균 39%의 놀라운 속도로 성장해 2030년에는 230억 달러를 넘어설 전망입니다. 이러한 성장은 산업 자동화, 물류 혁신, 의료 및 돌봄 서비스 등 사회 전반에서 인간과 로봇의 상호작용에 대한 수요가 급증하고 있음을 보여줍니다.

'범용 로봇 두뇌' 파운데이션 모델의 등장

과거의 로봇은 특정 작업에만 맞춰 개별적으로 프로그래밍해야 하는 한계가 있었습니다. 하지만 최근 등장한 '로봇 파운데이션 모델(Robotics Foundation Models, RFMs)'은 이러한 패러다임을 바꾸고 있습니다. 파운데이션 모델은 방대한 데이터로 사전 학습된 하나의 거대 AI 모델을 통해, 다양한 로봇과 여러 작업에 범용적으로 적용될 수 있는 '두뇌' 역할을 합니다.

구글 딥마인드의 '제미나이 로보틱스 모델'이나 엔비디아의 '프로젝트 GR00T'와 같은 범용 모델의 등장은 피지컬 AI의 대중화를 앞당기고 있습니다. 범용 '두뇌'의 확산은, 이 두뇌가 현실 세계를 정확히 인지할 수 있도록 만드는 표준화된 고성능 '시각 시스템'에 대한 수요를 폭발적으로 증가시키고 있습니다. 바로 이 지점에서 비전 AI 전문 기업 슈퍼브에이아이의 역할이 중요해집니다.

피지컬 AI의 '눈', 비전 AI가 핵심인 이유

피지컬 AI가 물리적 세계에서 의미 있는 '행동'을 수행하기 위해서는 모터나 액추에이터(actuator)와 같은 정교한 구동 장치가 필수적입니다. 하지만 이러한 장치들이 올바르게 움직이기 위해서는 그에 앞서 주변 환경을 정확하게 '이해'하는 과정이 선행되어야 합니다.

모든 감각이 중요하지만, 특히 인간 중심적으로 설계된 복잡하고 동적인 현실 세계와 상호작용하는 데 가장 풍부하고 직관적인 정보를 제공하는 것은 단연 카메라 기반의 '시각(Vision)'입니다. 이를 위해 피지컬 AI는 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더(Radar) 등 다양한 센서를 활용해 세상을 인지합니다. 로봇이 작업 지시서를 읽고, 특정 상품을 식별하며, 동료 작업자의 미묘한 행동을 이해하고 협업하기 위해서는 인간과 가장 유사한 방식의 시각적 인지 능력이 필수적입니다.

비전 AI 전문 기업 슈퍼브에이아이는 피지컬 AI를 위한 '눈'을 제공하여, 기계가 세상을 명확하게 보고, 이해하고, 상호작용하도록 만드는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 슈퍼브에이아이는 피지컬 AI의 시각 지능을 두 가지 핵심 축으로 나누어 개발하는 전략을 추진하고 있습니다.

공간 이해(Spatial Understanding) 기술: 로봇이나 자율주행차가 주변 환경 전체를 3차원으로 이해하고 다른 객체와의 관계를 파악하는, 즉 '상황의 맥락'을 읽는 기술입니다.
물리적 상호작용(Physical Interaction) 기술: 눈앞의 특정 사물과 직접 상호작용하여 정해진 과업을 수행하는, 즉 '정밀한 작업'을 실행하는 기술입니다.

이 두 기술 축은 피지컬 AI가 마주한 시각 지능의 복잡성을 체계적으로 해결하기 위한 슈퍼브에이아이의 명확한 로드맵을 보여줍니다.

축	핵심 목표	슈퍼브에이아이의 주요 기술	산업 적용 예시
공간 이해	전체 3D 환경과 그 안의 동적인 관계에 대한 포괄적이고 실시간적인 이해 구축	3D 디지털 트윈, 다중-타겟 다중-카메라 추적(MTMC), 조감도(BEV)	물류 최적화 및 안전 규정 준수를 위한 공장 전체 실시간 모니터링
물리적 상호작용	정의된 작업을 수행하기 위해 특정 객체와의 정밀하고 안전하며 효과적인 조작 및 상호작용 지원	표준 운영 절차(SOP) 준수 모니터링, 행동 인식, 객체 추적	조립 로봇이 다단계 절차를 올바르게 따르도록 안내하고 이탈 시 즉시 경고

전략 1: 공간 이해 - 피지컬 AI의 '월드 모델' 구축하기

피지컬 AI가 성공적으로 작동하려면 먼저 자신이 처한 환경을 총체적으로 이해해야 합니다. 슈퍼브에이아이는 기존 CCTV나 스마트폰 카메라 영상만으로도 정교한 3D 디지털 트윈을 구축하는 기술을 통해 이 문제를 해결합니다. 고가의 전문 장비 없이도 현실 세계를 가상 공간에 복제하여 시뮬레이션하고 운영을 최적화할 수 있어, 기술 도입의 장벽을 획기적으로 낮췄습니다.

또한, 여러 카메라 영상을 유기적으로 통합하여 전체 상황을 파악하는 핵심 기술들을 보유하고 있습니다.

3D 재구성(3D Reconstruction): 특수 라이다(LiDAR) 센서 없이 일반 카메라로 촬영한 2D 영상만으로도 공간 전체를 3차원 디지털 트윈으로 복원하는 기술입니다. 이를 통해 기업은 막대한 추가 비용 없이 기존 인프라를 활용하여 가상 시뮬레이션, 운영 최적화, 로봇 훈련 환경을 구축할 수 있습니다.
다중-타겟 다중-카메라 추적(MTMC): 여러 카메라 시야를 넘나드는 사람이나 차량을 끊김 없이 추적하여 넓은 공간에서의 동선을 완벽하게 파악합니다.
조감도(BEV): 여러 2D 카메라 영상을 하늘에서 내려다보는 듯한 하나의 평면 지도로 변환하여 자율주행차나 로봇의 경로 계획을 돕습니다.

이러한 기술은 가상 세계를 생성하여 AI를 훈련시키는 엔비디아 코스모스(NVIDIA Cosmos)와 같은 월드 파운데이션 모델과도 맥을 같이합니다. 슈퍼브에이아이는 이러한 거대 모델의 지능을 실제 산업 현장의 영상과 결합하여 즉각적인 가치를 창출하는 실용적인 솔루션을 제공합니다.

전략 2: 물리적 상호작용 - 피지컬 AI의 '손과 발' 제어하기

넓은 공간을 이해했다면, 다음은 특정 대상과 정밀하게 상호작용하여 가치를 만들어내는 것입니다. 대표적인 적용 분야가 바로 '표준 운영 절차(SOP) 준수 모니터링'입니다. 제조업에서 제품 품질과 작업자 안전을 보장하려면 정해진 절차(SOP)를 정확히 따라야 합니다. 슈퍼브에이아이의 비전 AI는 카메라를 통해 작업자의 행동을 실시간으로 분석합니다.

객체 추적(Object Tracking)과 행동 인식(Action Recognition) 기술로 작업자가 다루는 부품과 행동을 인지하는 것은 물론, 비전-언어 모델(VLM, Vision-Language Model) 기술이 더해져 정밀도를 높입니다. VLM은 언어로 기술된 작업 단계(SOP)를 이해하고, 영상 속 작업자의 동작이 해당 설명에 부합하는지 실시간으로 비교 분석하여 절차 위반 시 즉시 경고를 보냅니다. 이는 수동 검사의 한계를 극복하고 결함률 감소, 비용 절감, 안전사고 예방에 직접적으로 기여합니다.

그렇다면 로봇이 이처럼 복잡한 작업을 수행하도록 어떻게 학습시킬 수 있을까요? 이 질문에 대한 해답이 바로 시뮬레이션 기술에 있습니다. 실제 공장 라인에서 로봇을 훈련시키는 것은 막대한 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라, 반복적인 시도로 인한 기계적 마모나 고장을 유발할 수 있습니다.

엔비디아 아이작 심(NVIDIA Isaac Sim)과 같은 로봇 시뮬레이션 플랫폼은 이러한 문제를 해결합니다. 아이작 심은 실제와 거의 흡사한 가상 환경(디지털 트윈)을 제공하여, 로봇이 물리적 제약 없이 수많은 시나리오를 학습하도록 지원합니다. 시뮬레이션 환경에서는 로봇의 동작 속도를 수천 배까지 가속화하여 훨씬 더 많은 시도(데이터)를 단시간에 얻을 수 있으며, 기계적 마모 걱정 없이 24시간 훈련이 가능합니다. 이렇게 가상 세계에서 충분히 훈련된 AI 모델을 실제 로봇에 적용하는 '심투리얼(Sim-to-Real)' 접근 방식은 피지컬 AI 개발의 효율성과 안전성을 극대화하는 표준으로 자리 잡고 있습니다.

아이작 심으로 제작한 가상의 공장 공간, 지게차가 이동하는 장면 예시. 출처: 엔비디아

피지컬 AI 혁명을 가속하는 데이터 엔진: 슈퍼브에이아이 MLOps 플랫폼

피지컬 AI 혁명은 결국 '데이터 중심 AI(Data-centric AI)' 혁명입니다. 최고의 알고리즘이 아닌, 더 우수한 데이터를 지속적으로 공급하고 관리하는 능력이 경쟁력을 결정합니다.

바로 이 지점에서 슈퍼브에이아이의 MLOps 플랫폼이 핵심적인 역할을 합니다. 이 플랫폼은 AI 개발에 필요한 데이터의 전체 수명 주기를 관리하는 통합 솔루션입니다.

데이터 구축 및 가공: '커스텀 오토라벨'과 같은 자동화 도구로 데이터 라벨링 효율을 최대 10배까지 향상시킵니다.
데이터 큐레이션 및 모델 관리: AI 모델의 성능 향상에 가장 중요한 데이터를 선별하고, 코딩 없이 모델을 학습, 진단, 배포하며 지속적으로 성능을 고도화합니다.
비전 파운데이션 모델 '제로(ZERO)': 최근 공개된 이 모델은 소량의 데이터만으로도 현장 적용이 가능해 데이터 구축에 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄여줍니다.

결론적으로, 슈퍼브에이아이의 MLOps 플랫폼은 기업들이 피지컬 AI를 단발성 프로젝트가 아닌, 확장 가능하고 반복 가능한 엔지니어링 프로세스로 구축할 수 있도록 만드는 핵심 인프라이자 전략적 자산입니다.

피지컬 AI 시대, '보는 능력'이 미래를 결정한다

AI 혁명의 다음 물결은 물리적 현실을 향하고 있습니다. 피지컬 AI는 로봇과 자율 시스템에 지능을 부여하여 제조, 물류, 안전 등 우리 산업의 근간을 바꿀 것입니다. 이 거대한 변화의 중심에는 강력한 AI '두뇌'가 있지만, 모든 지능이 현실에서 의미를 갖기 위해서는 결국 '시각'이라는 가장 근본적인 감각에 의존해야 합니다.