AI가 스스로 판단하고 계획하는 능력을 갖추더라도 로봇이 실제 공간에서 이를 정확한 행동으로 옮기려면 또 다른 기술적 과정을 거쳐야 한다. 사람과 사물의 위치가 계속 달라지고 예상하지 못한 변수가 발생하는 현실 공간에서는 판단뿐 아니라 실행과 검증, 다시 학습으로 이어지는 구조가 필요하기 때문이다. 엑스와이지는 로봇 바리스타와 배송로봇 등을 실제 서비스 현장에서 운영하며 이 과정을 데이터로 축적해왔다. 황성재 엑스와이지 대표가 이러한 경험을 바탕으로 에이전틱 AI의 판단이 피지컬 AI의 행동으로 이어지는 과정을 산업계·학계와 공유한다.
AI 로보틱스 기업 엑스와이지(XYZ)는 황성재 대표가 7일 한국과학기술회관에서 열리는 ‘한국정보처리학회 2026년 제3차 단기강좌’에 연사로 참여한다.
황성재 엑스와이지 대표가 한국정보처리학회 ‘2026년 제3차 단기강좌’에서 상용 로봇 운영 경험을 바탕으로 에이전틱 AI의 판단을 실제 로봇 행동으로 연결하는 피지컬 AI 기술을 소개한다. (자료 제공: 엑스와이지)
이번 강좌의 주제는 ‘Agentic AI와 Physical AI: 자율지능의 최신 기술과 미래’다. 디지털 환경에서 판단하고 계획하는 자율형 AI와 실제 공간에서 움직이는 지능형 시스템의 접점을 다룬다. 산업계와 학계 전문가들이 참여해 AI의 판단을 현실의 행동으로 구현하는 과정에서 필요한 기술과 과제를 논의한다.
황 대표는 ‘Agentic AI Meets Physical AI: 자율지능이 로봇의 행동이 되기까지’를 주제로 발표한다. 엑스와이지가 상용 로봇 서비스를 개발·운영하면서 확보한 경험을 토대로 AI의 판단과 계획을 실제 공간에서 수행할 수 있는 로봇 행동으로 연결하는 과정을 소개한다.
판단→행동→데이터→다시 학습…현장에서 만드는 피지컬 AI
실제 서비스 현장에서 로봇이 마주하는 환경은 고정돼 있지 않다. 고객의 요청과 주변 환경, 작업 대상이 계속 달라지기 때문에 상황을 인식하고 그에 맞는 작업을 수행하는 능력이 요구된다. 실행 결과를 다시 데이터로 확보해 학습과 검증에 활용하는 과정도 필요하다.
엑스와이지는 로봇 바리스타 솔루션 ‘바리스브루(Barisbrew)’를 비롯해 자율주행 배송로봇과 로봇 빌딩 통합 솔루션 등을 운영해왔다. 음료 제조·제공이나 배송처럼 실제 공간에서 반복적으로 수행되는 업무를 통해 로봇이 처리해야 하는 작업과 서비스 운영 과정에서 발생하는 데이터를 축적하고 있다.
이 같은 상용 서비스 경험은 양팔형 세미 휴머노이드 ‘듀스(DEUX)’와 행동지능 플랫폼 ‘브레인엑스(BrainX)’를 활용한 작업 자동화로 이어지고 있다. 엑스와이지는 현장에서 확보한 행동 데이터를 학습과 검증에 활용해 로봇이 수행할 수 있는 작업을 고도화하는 방식으로 피지컬 AI 기술을 개발하고 있다.
회사가 제시하는 방향은 AI 모델의 판단 능력 자체에 그치지 않고 ‘판단→실행→현장 데이터 확보→학습·검증’으로 이어지는 순환 구조를 만드는 것이다. 상용 로봇 운영 과정에서 발생하는 데이터를 다시 행동지능 개발에 활용하고 이를 새로운 작업에 적용하는 방식이다.
황성재 엑스와이지 대표는 “피지컬 AI의 경쟁력은 AI의 판단을 실제 환경에서 유용한 행동으로 구현하고 그 결과를 다시 학습으로 연결하는 데 있다”며 “상용 로봇 서비스를 운영하며 얻은 경험을 바탕으로 자율지능이 로봇의 행동으로 이어지는 과정과 현장 적용의 과제를 공유하겠다”고 말했다.
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