두산로보틱스의 Physical AI: 현재와 미래

AI의 패러다임이 소프트웨어를 넘어 물리적 세계로 확장되는 가운데, 김민표 두산로보틱스 대표가 협동로봇에서 산업용 휴머노이드로 이어지는 진화의 경로를 제시했습니다. 지난 6월 9일, 국가AI연구거점과 KAIST 김재철AI대학원은 서울 AI 허브에서 김민표 대표를 초청해 석학세미나를 공동 개최했습니다. “두산로보틱스의 Physical AI: 현재와 미래”를 주제로 열린 이번 세미나에는 KAIST 학생들을 중심으로 협력 대학 구성원과 산업계 파트너 등 약 200명이 온·오프라인으로 참석했습니다.

김 대표는 강연 서두에서 Physical AI가 직면한 핵심 과제로 ‘데이터’를 짚었습니다. 대규모 언어모델을 키워낸 인터넷 텍스트와 달리, 로봇이 실물 세계에서 작업하며 생성하는 힘과 동작 데이터는 대부분 오프라인에 머물러 있고 레이블링도 되어 있지 않아 활용이 어렵다는 것입니다. 그는 시뮬레이션과 실제 환경 사이의 간극, 그리고 데이터와 고객 관계를 보유한 주체와 파운데이션 모델을 만드는 주체가 서로 다르다는 구조적 현실을 이 분야가 풀어야 할 도전 과제로 제시했습니다.

이어 김 대표는 두산로보틱스의 접근 방식을 소개했습니다. 10년간 협동로봇 분야에서 쌓아온 현장 엔지니어링 역량을 바탕으로, 단순한 제조사를 넘어 고객의 문제를 직접 해결하는 지능형 로봇 솔루션 기업으로 진화하고 있다는 설명입니다. 그는 협동로봇에서 AI 협동로봇으로, 나아가 산업용 휴머노이드로 이어지는 단계적 경로를 제시하며, 인간의 형태를 좇기보다 숙련공의 작업을 얼마나 완결성 있게 수행하느냐를 휴머노이드의 본질로 본다고 강조했습니다.

이 비전의 중심에는 에이전틱(Agentic) 아키텍처가 있습니다. 학습, 시뮬레이션, 런타임 에이전트가 하나의 폐쇄 루프 안에서 협력하며, 로봇이 스스로 환경을 이해하고 작업을 계획해 실행한 뒤 그 결과를 해석해 모델을 지속적으로 고도화하는 구조입니다. 김 대표는 이를 자동화에서의 ‘UX 혁신’으로 규정했습니다. 사용자가 복잡한 내부 구조를 알 필요 없이 목표만 지시하면 로봇이 이를 자율적으로 완수하도록 한다는 것입니다. 그는 사용자 중심 설계 자체가 하나의 혁신이라는 점을 역설했습니다.

이어진 질의응답에서는 Physical AI의 병목, 학계와 산업계 연구 사이의 간극, 빠르게 열리는 시장에서의 경쟁 등을 두고 대학원생과 연구자들의 질문이 오갔습니다. 김 대표는 문제를 좁게 정의하고 날카롭게 집중하며, 산업과 학계 모두에 영감을 줄 수 있는 명확한 패턴을 만들어가겠다는 일관된 메시지로 답했습니다.

거점은 앞으로도 세계적 수준의 연구자 및 기업가들과 국내 AI 커뮤니티를 연결하며, 연구자들이 과학적 발견과 산업적 혁신을 함께 이끌어갈 수 있는 생태계를 지속적으로 조성해 나가겠습니다.