<잇(IT)터뷰 전체 영상 보기>
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◼ 게스트 : 조규민 부대표 / 이안 (kyumin.cho@iaan.co.kr)
◼ 진행자 : 고우성 PD / 토크아이티 (talkit@talkit.tv, https://talkit.tv/)
영상 목차
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✔ 피지컬 AI 정의
✔ 피지컬 AI 구성
✔ 피지컬 AI시대, 한국제조업의 기회
✔ 피지컬 AI로 가속화되는 자율제조
✔ 피지컬 AI로 부상하는 리쇼어링
<잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기>
‘잇(IT)터뷰 – 핵심 내용 파악하기’는 영상의 핵심 내용을 정리한 글입니다.
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이번 잇(IT)터뷰는 NVIDIA 젠슨 황 CEO가 강조한 Physical AI의 실체와 제조업 혁명. 단순 자동화를 넘어 자율 제조(Autonomous Manufacturing)로 가는 길, 그리고 한국이 가진 데이터 경쟁력을 분석합니다.
1. Physical AI란 무엇인가
1) 정의
물리적 환경에서 작동하는 자율 AI 시스템. 센서로 현장을 인식하고, AI가 판단하며, 로봇이 즉시 행동하는 통합 시스템입니다.
2) 전통적 자동화와의 차이
– 기존: 사람이 프로그래밍한 규칙대로 반복 작업
– Physical AI: 실시간 상황 판단 후 자율적 의사결정
3) 적용 분야
– 제조 현장의 품질 검사 자동화
– 물류창고의 자율 이동 로봇(AMR)
– 건설 현장의 드론 측량 및 안전 모니터링
2. 3단계 프레임워크: 인식-판단-행동
Physical AI의 작동 원리를 세 단계로 설명합니다.
1) 1단계: Sensing (인식)
– 카메라, LiDAR, 각종 센서로 현장 데이터 수집
– 실시간 환경 스캔 및 변화 감지
2) 2단계: Decision (이해)
– VLM(Vision-Language Model): 이미지와 언어를 동시 이해
– VLA(Vision-Language-Action): 시각 정보에서 즉시 행동 지시
– LLM 기반 맥락 이해 및 최적 의사결정
3) 3단계: Action (행동)
– 로봇 팔, 드론, AMR 등이 판단 결과를 물리적으로 실행
– 피드백 루프로 지속 학습 및 개선
3. 시뮬레이션의 진화와 디지털 트윈
1) 전통적 시뮬레이션
– 설계 단계에서 완벽성 추구
– 사전 검증 후 실제 투입
2) Physical AI 시대의 시뮬레이션
– 실시간 운영 최적화
– 현장 데이터와 디지털 트윈을 결합
– 문제 발생 즉시 시뮬레이션으로 해법 도출 후 적용
3) 핵심 인프라
– 5G/Private LTE: 저지연 통신 필수
– 데이터 커플링: 현장과 AI 모델 간 실시간 동기화
– Edge Computing: 현장 근처에서 빠른 연산
4. 한국 제조업의 기회
1) 경쟁 우위 요소
① Real Data의 힘
– Physical AI는 “가상 데이터”가 아닌 “실제 현장 데이터” 필요
– 한국은 반도체, 자동차, 조선, 디스플레이 등 고도 제조 인프라 보유
– 수십 년간 축적된 도메인 데이터가 핵심 자산
② 도메인 전문가 + AI
– 범용 AI 연구자보다 제조 현장 전문가 + AI 교육이 효과적
– 현장 노하우를 AI 모델에 반영할 수 있는 인력 양성 중요
2) 전략
– 기존 제조 데이터를 VLM/VLA 학습에 활용
– 글로벌 AI 기업과의 파트너십으로 기술 격차 극복
– 디지털 트윈 전문 기업(iaaan 등)과 협력
5. 다크 팩토리와 리쇼어링의 미래
1) Dark Factory
– 사람이 전혀 없는 완전 자율 제조 시설
– 조명, 냉난방 불필요 → 에너지 절감
– 24/7 무중단 생산 가능
2) 리쇼어링(Re-shoring) 트렌드
– 과거: 저임금 국가로 공장 이전
– 현재: Physical AI로 인건비 변수 제거
– 새로운 입지 조건: R&D 센터 인접성, 고급 인력 확보, 기술 생태계
3) 현대자동차 사례
– 미국에 로봇 제조 파운드리 설립
– Boston Dynamics 옆에 위치 → 로봇 기술 시너지
– 자율 제조 기반 차세대 생산 시설 구축
6. 결론: Physical AI 시대의 3대 전략
① 데이터 자산화 – 현장 데이터를 체계적으로 수집하고 AI 학습에 활용
② 인프라 투자 – 5G/Private LTE 등 저지연 네트워크 구축
③ 인력 재교육 – 도메인 전문가에게 AI 역량 부여
④ 한국의 기회: 제조 강국의 데이터 자산 + AI 기술 결합 = 글로벌 Physical AI 선도 가능
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