현실로 스며든 피지컬 AI: 가정, 산업, 모빌리티의 경계를 허물다

로봇, 가전, 그리고 모빌리티 분야 전반에서 인공지능이 실제 물리적 작동체(피지컬 AI)로 구현된다는 흐름이 2025년말 현재 더욱 뚜렷해졌다. 기사에서는 국내외 주요 제조사 및 IT 기업이 센서, 모터, 인공지능 알고리즘 등을 통합한 ‘피지컬 AI’ 솔루션을 선보이며 가정용 로봇 청소기부터 산업용 협동로봇, 스마트 하우스키퍼, 심지어 무인 주행 플랫폼에 이르기까지 적용 사례가 현장에서 급증하고 있음을 강조한다. 삼성전자, LG전자 등 국내 대기업은 이미 CLIP 기반 대화형 AI와 자율주행 하드웨어의 결합을 가전제품 곳곳에 적용하기 시작했다. ‘삼성 비스포크 제트봇’이나 ‘LG 코드제로 오브제’ 같은 세대에서는 더 이상 단순한 자동화가 아닌, 공간 인식과 대화 능력을 갖춘 실시간 상황 대응형 제품으로 변화가 눈에 띈다. 산업 현장에선 현대차그룹의 ‘모바일 이큐브(ECube) AI’, 두산로보틱스의 인간 협동형 팔로 일컬어지는 다관절 로봇, 그리고 카페24나 쿠팡물류센터의 AI 기반 무인 자율주행 운반기(Cartbot)까지, 목표 환경 내 실질적 상호작용이 가능한 피지컬 AI의 도입이 본격화됐다.

피지컬 AI의 본질은 데이터 연산과 기계 제어의 통합, 그리고 실시간 환경 인식 능력의 향상에 있다. 기존 소프트웨어 기반 AI는 사진, 음성, 텍스트 등 2차원 데이터에서 뛰어났지만, 피지컬 AI는 카메라, 라이다, 온도·습도·촉각 센서 등 복합 입력을 동시 활용하여 3D 공간 내에서 최적 행동을 도출한다. 주행 데이터로 치면, 기존 전기차의 레이더 기반 ADAS보다 탐지·판단·실행의 연결이 한층 촘촘해진 셈이다. 예컨대 최신 iRobot의 ‘룸바 콤보 J9’는 3차원 카메라와 딥러닝 모델로 집안 장애 우회 경로·먼지 위치를 파악한다. 모빌리티 분야에서는 테슬라의 FSD v12처럼 소프트웨어적 자율주행 계층과 차량 하드웨어가 융합, 신호·보행자 인식에서 실제 핸들 움직임과 제동까지 일련의 물리 메커니즘이 동일한 AI 엔진에서 제어된다. 현대차그룹은 ‘모빌리티 로봇스택’에 자사 전기·수소차 실시간 운행데이터를 피드백해, 혼잡 환경에서 장애물 회피 및 에너지 효율까지 지능적으로 설계 중이다.

이러한 기술 혁신은 환경·에너지 문제까지도 포괄한다. 데이터센터 중심의 AI 연산이 폭증하며 전력 소비·탄소배출 문제가 지적되었으나, ‘피지컬 AI’는 on-device inferencing(엣지 AI) 및 친환경 공정/경량화 소재의 적용으로 에너지 소모를 감소시킨다. 예를 들어, 로봇청소기의 경우 모듈형 배터리와 저전력 MCU 조합, 리튬이온에서 솔리드스테이트 배터리 전환까지 전력 효율이 극적으로 상승했다. 자율주행 플랫폼 역시 스스로 주행 경로를 최적화해 연료 소모는 줄이고, 사고·정체 시간도 단축한다. 업계는 실질 데이터가 쌓일수록 에너지 효율, 유지비 감소, 사용자 경험의 개인화라는 ‘삼중 수확’을 가져온다고 내다본다. 주목해야 할 점은 이 모든 혁신이 단순히 사람의 노동을 대체하는 데 그치지 않고, 사용자의 생활 패턴·환경조건에 적응하면서 기존 가전이나 차량이 가질 수 없던 맞춤형 자동화의 경지에 도달한다는 점이다.

피지컬 AI의 등장은 관련 산업 맵도 새롭게 재편한다. 과거 자동차·가전·로봇·물류가 각각 분리되어 있었으나, 실제 ‘사용 현장’(예: 가정, 생산공장, 도로, 창고)에서는 모든 경계가 사라진다. 현대차처럼 차량 내 로봇팔로 의류 분류·운송을 테스트하거나, LG전자의 스마트공장에 엣지 AI를 심은 다관절 로봇이 사람과 함께 물류 작업을 분업하는 사례가 그렇다. 산업용으로 보면 일본 파나소닉, 독일 KUKA, 싱가포르 Grab 등이 인공지능 로봇을 물류·식당·호텔 트레이에 접목하는 등, 모빌리티 플랫폼에서 서비스 로봇간 연계도 가속화되는 중이다. 특히 ‘MaaS(Mobility as a Service)’와 결합하면 직접 차량 운전/가전 조작을 하지 않아도 라이프스타일 자체가 자동화-최적화되는 흐름이 가속되고, 일상에서 디지털-물리 융합이라는 기술적, 문화적 변혁이 동반되는 셈이다.

그러나 기술 진화에는 반드시 그늘도 존재한다. 사생활 침해, 데이터 유출, 알고리즘 편향, 예측불가한 변수(특히 물리 환경 변화)로 인한 안전사고 등 새 위험 요소도 불가피하다. 모든 데이터가 실시간으로 기기 내에 축적·처리되는 만큼 개인정보 및 사고대응 프로토콜, 신뢰성 확보를 위한 국제 표준과 제도적 장치 확립이 필수적이다. 소비자 입장에서는 단순 편의성만 좇다 ‘블랙박스화’된 AI 알고리즘에 결정권을 넘기기보다는 사용 방식과 데이터 흐름도 적극적으로 파악하고, 환경·사회적 관점에서 진보적 기술을 올바르게 수용하는 자세가 요구된다. 기술·자동차·환경 모두에서 ‘피지컬 AI’는 효율·지속가능성을 동시에 추구하는 새로운 표준이 될 가능성이 높다. 이제 남겨진 과제는 기술 민주화, 리소스 친환경화, 사회적 신뢰 구축이라는 복합 퍼즐을 어떻게 풀어가느냐이다.

기술이 생활 깊숙이 들어올 때, 우리가 지향해야 할 방향은 혁신의 가속화에만 있지 않다. 인간과 기계, 물리와 디지털이 어떻게 정의롭고 지속가능하게 결합할지, 친환경 모빌리티가 산업의 근간을 어떻게 바꿀지 따져봐야 할 시점이다. 피지컬 AI 시대, 변화를 읽고 리더십을 갖는 조직과 소비자만이 다음 세대의 혜택을 누릴 수 있다.
— 안시후 ([email protected])