Embodied AI는 AI가 물리적 로봇과 결합하여 지각(perception)과 행동(action)을 통합하는 기술로, 인공지능의 새로운 프론티어로 주목받고 있다. 2025년 3월 3일, 시애틀에서 열린 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition) 컨퍼런스에서 진행된 패널 토론에서는 Embodied AI의 현재 발전 수준, 도전 과제, 미래 방향성이 심도 있게 논의되었다.
이번 포스트에서는 MS Research, Sanctuary AI, MS Applied Sciences Group 등 주요 연구기관과 기업의 전문가들이 참여한 이번 패널 토론 내용을 분석하여, Embodied AI의 핵심 기술과 발전 전망을 정리한다.
https://embodied-ai.org/cvpr2025/
https://youtu.be/NadZiiEeYUk
목차
- Embodied AI란? – 개념과 핵심 기술
- 패널 구성 및 연구 배경
- 주요 논의 내용
- AI 모델의 진화와 통합
- 휴머노이드 로봇과 실세계 데이터
- 효율적인 컴퓨팅의 필요성
- 시뮬레이션 vs. 실세계 데이터
- 미래 전망: 보편적 행동 언어와 AI 에이전트
- 도전 과제와 연구 과제
- 결론 및 전망
1. Embodied AI란? – 개념과 핵심 기술
Embodied AI는 AI가 물리적 로봇에 내재(embodied)되어 환경을 인식하고 직접 행동할 수 있도록 설계된 기술이다. 우리나라에서는 체화AI, 체화인공지능 용어로 쓰이고 있다.
기존 AI는 주로 소프트웨어 기반(텍스트, 이미지 분석 등)이었지만, Embodied AI는 센서, 로봇 제어, 강화 학습 등을 활용해 실제 환경과 상호작용하는 점에서 차별성을 가진다.
🔹 핵심 기술 요소
- 지각(Perception): 카메라, LiDAR, 촉각 센서를 통한 환경 인식
- 행동(Action): 로봇 팔, 다리 등 모듈을 통한 실시간 반응
- 강화 학습(RL): 경험을 바탕으로 행동 최적화
- 자율성(Autonomy): AI가 사람의 개입 없이 스스로 판단하고 작동
2. 패널 구성 및 연구 배경
| 패널 | 소속 | 연구 분야 |
|---|---|---|
| Ashley Len | Microsoft Research | 생성형 AI, 로봇 제어 |
| Olivia Norton | Sanctuary AI 공동 창립자 | 휴머노이드 로봇, 실세계 데이터 활용 |
| Step Batish | Microsoft Applied Sciences Group | 하드웨어 최적화, NPU 개발 |
3. 주요 논의 내용
1️⃣ AI 모델의 진화와 통합
📌 핵심 논의:
- 과거에는 로봇의 특정 기능만 AI로 학습 가능했으나, 이제는 GPT-4V와 같은 대규모 AI 모델을 통해 로봇 스택 전체를 학습하는 방식으로 변화하고 있음.
- 언어 모델을 활용한 로봇 제어 가능성이 커지고 있으며, 강화 학습과 결합하여 정밀한 모션 제어가 가능해짐.
사례: GPT-4V를 활용하여 로봇이 작업 단계를 주석 처리하고, 강화 학습으로 학습된 모션 프리미티브(motion primitives)를 적용하는 실험이 진행됨.
2️⃣ 휴머노이드 로봇과 실세계 데이터 활용
📌 핵심 논의:
- Sanctuary AI의 Phoenix 로봇은 휴머노이드 로봇으로, 소매업, 제조업 등 실제 환경에서 데이터를 수집하며 학습 중.
- Phoenix는 시각·촉각·청각 센서를 탑재해 다양한 환경 데이터를 수집하고, AI 모델 훈련을 위한 실증 데이터를 제공함.
실세계 데이터의 중요성: "실제 환경에서 얻은 데이터 없이는 AI 모델이 일반화되기 어렵다."
3️⃣ 효율적인 컴퓨팅의 필요성 – NPU 혁신
📌 핵심 논의:
- 로봇이 실시간으로 반응하려면 저전력·고성능 컴퓨팅이 필수적이며, 이를 위해 신경처리장치(NPU, Neural Processing Unit) 개발이 중요함.
- Microsoft의 최신 NPU는 4와트 이하 전력에서 초당 45조 연산(TOPS) 가능, 로봇에 적합한 경량 AI 모델 최적화 연구 진행 중.
생물학적 영감: "곤충의 신경계를 모방한 초저전력 AI 연산 기술이 로봇 제어에 응용될 가능성 있음."
4️⃣ 데이터 수집의 균형 – 시뮬레이션 vs. 실세계 데이터
| 데이터 유형 | 장점 | 단점 |
|---|---|---|
| 시뮬레이션 | 대량의 데이터 수집 가능, 위험 없는 훈련 | 실제 환경 반영 한계, sim-to-real gap 존재 |
| 실세계 데이터 | 모델의 일반화 성능 향상 | 비용 높음, 데이터 수집 어려움 |
📌 핵심 논의:
- 초기 훈련은 시뮬레이션 활용 → 이후 실제 환경 데이터로 모델 최적화
- 제조업·소매업 현장에서 로봇을 배치해 다양한 데이터를 확보하는 것이 중요
5️⃣ 미래 전망: 보편적 행동 언어와 AI 에이전트
🔹 보편적 행동 언어(Universal Behavior Language)
- 다양한 로봇이 표준화된 행동 패턴을 공유하는 AI 프레임워크 개발이 필요
- 현재 다국어 번역 모델과 유사한 개념으로 연구 중
🔹 AI 에이전트 기반 컴퓨팅
- 미래에는 AI가 가상 환경(디지털 비서)과 물리적 환경(로봇)에서 동시에 작동
- AI 로봇이 인간과 자연스럽게 상호작용하는 방식으로 발전할 전망
4. 도전 과제와 연구 과제
🔴 Sim-to-Real Gap 문제:
- 시뮬레이션에서 학습한 AI가 실환경에서 완벽히 적용되지 않는 문제 해결 필요
🔴 데이터 수집의 어려움:
- 실세계 데이터 확보 비용과 시간이 많이 소요됨 → 기업·연구소 간 협력 필수
🔴 로봇 제어 최적화:
- 저전력 하드웨어(NPU)와 AI 최적화 연구 필요
5. 결론 및 전망
✅ Embodied AI는 AI, 로봇공학, 하드웨어 기술이 융합되는 분야로, 다양한 산업에서 활용될 가능성이 높다.
✅ 실세계 데이터 확보와 효율적인 컴퓨팅 기술이 로봇 발전의 핵심 요소가 될 것이다.
✅ 미래에는 AI가 단순 소프트웨어가 아니라, 물리적 로봇과 결합하여 인간과 협력하는 형태로 발전할 것이다.
🚀 향후 연구 및 산업 발전 방향
- AI 기반 휴머노이드 로봇의 실용화
- Sim-to-Real Gap 해결을 위한 데이터 수집 최적화
- 보편적 행동 언어 및 AI 에이전트 개발