1편, 피지컬 AI 개념 및 국내 동향 리포트 보기
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이번 리포트 편에선 피지컬 AI 해외 주요 기업 동향과 얼마전 막을 내린 CES 2026 에서 선보인 피지컬 AI 동향까지 함께 요약 정리했습니다. 함께 보실까요?

현시점 피지컬 AI를 선도하고 있는 해외 주요 기업의 산업은

1. 로봇, 휴머노이드 
2. AI, 반도체 플랫폼 기업 
3. 모빌리티, 중장비 
4. 자율 농기계

분야로 나눌 수 있습니다.

각 산업분야를 대표하는 주요 기업의 피지컬 AI 동향과 제품은 어떠한 것들이 있을까요?

보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)

1.휴머노이드 로봇 'Altas'

Altas는 보스턴 다이내믹스가 상업적 및 산업적인 용도로 설계한 휴머노이드 로봇입니다.

형태: 인간과 유사한 이족 보행 구조
구동: 전기 기반으로 설계된 완전 전동 시스템 구조
목표: 제조, 물류, 상업 환경에서 인간과 유사한 작업을 수행하며 피지컬 AI를 실현

주요 기술적 특징

- 역동적인 이동성(Dynamic Mobility): 첨단 제어 알고리즘과 센서를 통해 불규칙한 환경에서도 안정적인 자세로 균형을 잡고 걷기, 달리기, 장애물 회피 등이 가능하도록 설계됨.
- 자율 인식 및 판단 기능: 카메라, 라이다 등 기타 센서를 기반으로 주변 환경을 실시간으로 인식하고, AI 기반 제어를 통해 동작으로 스스로 결정할 수 있음.
- 머신러닝과 제어 통합: 강화학습(LM)과 모델 기반 예측 제어(MPC) 기술을 활용해 예측, 계획, 실행을 연결하는 피지컬 AI 역량을 갖춤.
- 학습 및 배포: Atlas는 특정 작업을 학습하면 그 작업을 동일한 로봇군 전체로 확산시킬 수 있도록 설계되어 있어 대규모 운영에서도 유연함을 갖춤.

상용화 및 배치

CES 2026에서 Altas 시연이 공개되면서 큰 반응을 일으켰으며, 바닥에서 스스로 일어나 걷는 모습과 56개 자유도 다관절 구조 등이 소개되었습니다. 자율적으로 충전소로 이동하고 배터리 교체, 물류 처리와 같은 반복 작업이 가능하도록 설계되어 있으며, 현대차와 협력해 2028년부터 조지아 공장 등 실제 산업 제조 현장에 투입이 될 예정입니다.

Altas 활용 사례

- 제조 부품 시퀀싱 및 이동: 제조 생산 라인에서 부품을 분류 및 운반
- 조립 보조 역할: 단순 조립 공정 단계 참여
- 물류 처리: 생산 라인 및 창고 내 무거운(약 50kg 내외) 물류 작업

2.산업용 모빌리티 플랫폼 4족 로봇 'Spot'

Spot는 보스턴 다이내믹스가 상용화에 성공한 4족 보행 로봇으로 피지컬 AI 기반의 이동, 데이터 수집, 감시 역할을 수행할 수 있는 것이 특징이며, 사람 대신 위험한 작업 환경에서 활동하며 실시간 데이터를 제공하는 용도로 빠르게 확산되고 있습니다.

주요 기술적 특징

- 360도 센서 인식: 주변 환경을 정확하게 감지하며 자율적으로 이동할 수 있음.
- 에질리티와 안정성: 다양한 지형에서도 균형을 유지하며 장애물 회피 주행이 가능함.
- 확장성: 별도 추가 장비(로봇 팔 등)를 결합해 산업 현장 업무를 수행이 가능함.

Spot 활용 분야

- 시설 점검 및 안전 감시
- 건설 현장 모니터링
- 에너지 및 공장 설비 검수

비즈니스 관점 및 시장 반응

보스턴 다이내믹스 로봇들은 제조, 물류, 제조 현장 안전, 점검 등 여러 산업 분야에서 효율성 향상과 위험 저감을 위한 도구로 평가 받고 있습니다. 보스턴 다이내믹스를 포함해 테슬라, Figure AI 등 다양한 기업이 경쟁하고 있으며, AI와 로봇의 결합이 제조 분야 혁신의 미래 핵심 전략으로 부각되고 있습니다.

유니트리 로보틱스(Unitree Robotics)

1.휴머노이드 로봇 'Unitree G1'

Unitree G1은 이족 보행 휴머노이드 로봇으로 약 23~43의 자유도 관절 기반 다관절로 설계되었습니다.

주요 기술적 특징

- 유연성 높은 관절 구조: 약 23~43개의 관절로 구성되어 있어 DOF(자유도)가 높아 세밀한 동작과 균형 유지가 가능하며, 인간형 자세와 운동 수행이 가능함.
- 위치 및 힘 복합 제어: 3 finger force control 기능으로 물체 조작 및 상호작용 능력을 제공함.
- 피지컬 AI 내장 시스템: 로봇 자체에 AI 기반 로봇 월드 모델(Robot World Model)을 탑재해 상황 인지 및 움직임 생성에 활용됨.

Unitree G1 활용 사례

- 교육 및 연구 플랫폼: 대학 및 연구소에서 휴머노이드 제어 연구 및 AI 알고리즘 검증용
- 시연 및 전시: 다양한 행사 현장에서 첨단 모션 제어 능력을 통해 복싱, 댄스 등 동적 모션 시연

2.경량 휴머노이드 로봇 'Unitree R1'

Unitree R1은 무게 약 25~29kg 정도로 가벼워 휴대성이 높은 것이 특징입니다.

주요 기술적 특징

- 유연성 높은 관절 구조: 약 20~26개의 관절로 구성되어 있어 DOF(자유도)가 높아 범용적인 움직임 및 환경 인식 기능이 특징.
- 통합 멀티모달 인식: 언어, 이미지, 모션 데이터를 동시에 활용할 수 있는 AI 기능으로 자율적 상호작용이 일부 구현됨.
- 경량 구조: 연구, 교육 환경에서 빠른 테스트 및 실험적 피지컬 AI 상호작용 구현에 적합함.

시장 반응

가격 경쟁력 확보: R1은 기존 G1 대비 가격을 대폭 낮춘 모델로 입문용 및 연구용 로봇으로 높은 관심을 받고 있음.

3.기타 모델

- Unitree B2: 산업, 보안, 탐사 응용 분야 중장비용 로봇으로 무거운 물체 이동이 가능한 것이 특징
- Unitree H1/H2: H 시리즈 휴머노이드 로봇으로 높은 속도와 센서 처리가 특징

NEURA Robotics

NEURA Robotics는 독일 메칭겐에 본사가 있는 로봇 개발 기업으로 단독 로봇 제품이 아닌 '연결된 AI 로봇 생태계' 를 바탕으로 피지컬 AI 및 에코 시스템을 구축하는 것이 핵심 전략입니다.

핵심 구성

- 연결 학습 플랫폼: Neuraverse는 로봇의 AI 학습, 데이터, 애플리케이션 등을 통합하며 공유하는 플랫폼으로 스마트폰 앱스토어와 유사한 모델로 로봇의 스킬을 설치하고 공유할 수 있음.
- 실시간 피드백 및 데이터 공유: 로봇이 수행한 작업 데이터를 Neuraverse가 수집해 분석해여 다른 로봇 전체 성능 최적화에 활용할 수 있으며, AI 모델을 지속적으로 개선이 가능하고 로봇 간 기술 공유를 할 수 있음.
- 물리적 AI 훈련 인프라: NEURA Gym 등 물리 환경에서 로봇이 학습하는 AI 트레이닝 센터 개념이 존재하며, 현실 세계 상호작용 데이터를 확보해 AI 성능을 강화함.

1.시리즈 생산형 휴머노이드 로봇 '4NE1'

4NE1은 NEURA Robotics가 세계 최초로 시리즈 생산을 목표로 개발한 자율형 휴머노이드 로봇이며, 산업 환경 및 가정용 서비스 환경에서 사람과 협업이 가능하도록 설계된 다목적 휴머노이드 플랫폼입니다.

주요 기술적 특징

- 인지 및 협업 기능: AI 기반 인지(perception) 및 인간, 객체 감지 기능을 갖추고 있어 작업 환경 내 안전한 상호작용이 가능한 것이 특징.
- 물리적 능력: 사람과 유사한 움직임 및 조작 능력을 목표(자율 보행, 물체 이동 및 정리, 기계 조작 등)로 산업용 작업, 정밀 조립, 가정 내 일상 작업 등을 수행함.
- 생산 및 설계: 장시간 연속 작업 및 사람과 협업에 최적화된 구조로 외부 전원,  데이터 연결 없이 자율 작동 환경을 지원함.

2.지능형 개인 서비스 로봇 'MiPA'

MiPA(My Intelligent Personal Assistant)는 인지 기능을 내장한 다목적 서비스 가정용 로봇으로, 사람 인식, 제스처 및 음성 명령 인식을 통한 상호작용 기능을 갖춘 플랫폼입니다.

주요 기술적 특징

- 인지 기반 상호작용: 사람과 환경을 동시에 감지하고 정밀한 위치 및 동작을 수행하는 것이 특징
- 활용 및 응용 분야: 가정 일상 보조, 상업적 서비스, 리테일 환경 지원, 건강 모니터링 등을 수행함.
- Neuraverse: 연동을 통해 기능 및 스킬 확장 및 애플리케이션 다운로드와 공유 가능한 것이 특징.

3. 기타 인지 및 산업 로봇 플랫폼

- Neuraverse 관련 플랫폼: NEURA SenseKit, NEURA Touch, NEURA OmniSensor 등 확장 모듈을 통해 로봇 센싱, 기능, 사용자 인터페이스를 강화할 수 있음.
- 산업용 및 기능 로봇
-- MAiRA: 3D 비전, 음성, 제스처 인식 및 저지연 협업 기능 기반 인지 로봇용 플랫폼
-- LARA: 30kg 내외 페이로드 처리 가능한 로봇 팔 시스템
-- MAV: 1,500KG 수준의 운송 및 물류 자율 모바일 로봇

캐터필러(Caterpillar)

캐터필러는 중장비 산업 전반에서 AI와 자율성을 통합하려는 전략을 앞세워 기존 장비에 지능(Artificial Intelligence)을 적용하고 이를 통해 작업 현장에서 자율적 판단 및 동작 제어가 가능한 시스템을 구현하려고 합니다.

이번 CES 2026에서도 캐터필러 CEO 조 크리드(Joe Creed)는 캐터필러가 단순 장비 제조 기업이 아니라 물리 AI를 결합하는 피지컬 AI 기업으로 도약한다고 선언했으며, 이를 기반으로 새로운 제품과 기술 로드맵을 공개했습니다.

1.AI 기반 작업 진단 지원 플랫폼 'Cat AI Assistant'

Cat AI Assistant는 캐터필러의 장비, 작업장의 AI 보조 시스템으로 음성 입력 및 자연어 명령을 통해 장비 조작, 진단, 운영 지원을 수행하고, AI가 현장 데이터를 실시간으로 처리 및 분석해 작업자에게 조언, 진단, 정보 제공을 지원할 수 있습니다.

주요 기술적 특징

- 자연어 음성 명령: '헤이 캣(Hey Cat)' 으로 호출해 작업 상황을 물어보거나 장비 조작을 요청할 수 있음. (예, 아이폰 시리)
- 진단 및 문제 해결: AI가 매뉴얼 대신 실시간으로 진단해 작업자에게 정보를 제공 (예, 유압 이상 등)
- 운전자 지원: 초보자를 대상으로 조작 가이드, 환경 조건 기반 작업 조언 등을 수행함.
- 통합 운영 인터페이스: 현장 관리 플랫폼, Cat 모바일 앱과 연동되어 운용 데이터를 중앙 센터에서 확인

2.AI 자동화 정비 통합 플랫폼

캐터필러는 AI 적용을 개별 장비가 아닌 전체 장비를 대상으로 상태계를 구성해 확장하고 있는 중입니다.

주요 기술적 특징

- AI 처리 및 추론 플랫폼: 엔비디아와 협력하여 젯슨 토르(Thor) 파일럿/엣지 AI 처리 플랫폼을 장비에 탑재하고, 이 플랫폼은 인터넷 환경이 불안정한 현장에서도 센서, 영상, 환경 데이터를 처리하고 실시간 의사결정을 할 수 있음.
- 디지털 트윈 기반 계획과 실행: 엔비디아의 옴니버스(Omniverse) 등 시뮬레이션 기술과 결합하여 현장 계획 → 실행 → 검증 과정의 디지털 트윈 모델을 생성하고 이를 통해  프로젝트 계획을 사전에 분석해 실질적으로 적용 가능성을 검증할 수 있음.
- 자율 및 반자율 작업 모듈: 기존의 자율 주행 트럭 운영 기술(광산, 채석장)을 기반으로 복잡한 현장 지형 및 작업 조건을 인식해 자율 주행 및 작업 수행이 가능한 모듈로 확장하고 있으며 이는 단순 자율 주행을 넘어 환경 인식 기반 인간 작업 보조, 계획 조정이 가능한 피지컬 AI 시스템으로 발전하는 중.

3. 피지컬 AI 적용 대상 장비 라인업

캐터필러의 피지컬 AI 기술은 다양한 건설 중장비 라인업에 적용될 예정이며, 이들 장비는 Cat AI Assistant 기능이 초기 탑재되어 향후 소프트웨어 업데이트를 통해 단계적으로 자동화 수준을 향상 시키는 것이 목표

굴착기 / 불도저 / 로더 / 콤팩터 / 하울 트럭

존디어(John Deere)

John Deere는 미국을 대표하는 농기계 제조 기업으로 정밀 농업과 자율 운행 농기계를 중심으로 피지컬 AI 기술을 확장하고 있습니다. 주로 AI 기반 데이터 처리, 센서 융합, 자율 주행 및 자율 작업 기능을 농기계 전반에 적용하고 있습니다.

주요 기술적 특징

- 정밀 데이터 처리: 농장 전체에서 토양, 기상, 작물 성장 데이터를 실시간으로 수집 및 분석해 작업 계획을 자동 수립할 수 있음.
- 센서 및 정보 통합 플랫폼: 센서 네트워크와 Deere의 데이터 플랫폼이 결합해 농장 전체 운영을 시각화 및 최적화할 수 있는 관리 대시보드를 제공해 농장 운영의 효율성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있음.

1.자율주행 트랙터 및 농기계

John Deere는 자율주행 트랙터를 개발해 운전자 없이도 농장 현장을 스스로 주행하면서 작업을 수행할 수 있으며 이 시스템은 라이다, 카메라, GPS 등 센서 융합과 AI 기반 인식, 판단 로직을 통해 장애물 감지 및 회피를 수행하는 것이 특징.

2.AI기반 잡초 탐지 및 제초제 살포

카메라 및 센서를 통해 작물과 잡초를 구분하고 필요에 따라 제초제를 선별적으로 살포할 수 있습니다. AI가 식별 정확도를 높여 제초제 사용량을 최소화할 수 있는 것이 특징.

3.자동화 확대

John Deere는 장기적으로 옥수수 또는 대두 농장을 목표로 농업의 전 과정(파종→재배→수확)에서 데이터 기반 자율 및 자동화를 추진하고 있음.

쿠보타(Kubota)

쿠보타는 일본 농기계 기업으로 자율 운행과 AI 기반 작업 로봇을 통해 농업 자동화 기술을 확장하고 있습니다.

주요 기술적 특징

- 작업 효율성 향상: GPS, 센서, AI 기반 작업 경로를 계획해 작업 시간을 단축할 수 있음.
- 자원 최적화: 정밀 분사 및 분석으로 화학 제품 사용량을 줄이고 환경 오염을 최소화할 수 있음.
- 멀티모달 운영: 수동 운전과 자율 운전을 유연하게 선택할 수 있어 운여의 편의성을 증대함.

1.KATR(Kubota Autonomous Tractor Robot)

- 자율 및 원격 운행 로봇: 쿠보타는 KATR 이란 4륜형 자율 로봇 트랙터를 개발했으며 KATR은 스스로 경로를 계획해 이동할 수 있으며 원격 제어도 가능해 다양한 농장 지형 환경에 대응하도록 설계됨.
- 탑재 센서 및 기능: 여러 카메라와 센서를 통해 주변을 360도 감시하며 안전한 자율 작동을 지원함.

2.AI 농업 도구 및 확장 기능

- Smart Autonomous Sprayer: 쿠보타는 AI 기반 분무 로봇을 개발하고 있으며 이 시스템은 병해충 및 잡초를 감지하여 필요한 부분에만 정밀 분무함으로써 자재 낭비를 최소화하는 것이 특징.
- AI 이미지 처리 및 분석: 머신 비전 기술을 활용하여 작물 및 토양 상태 등을 실시간 분석해 농작업 계획 및 결정을 지원하는 것이 특징.
- AI 기반 혼합 동력 모델: Kubota Agri Concept 2.0은 AI 기능과 전동화를 결합한 차세대 농기계로 운전 및 자율 두 가지 모드를 모두 지원하며 데이터를 기반으로 자동 작업이 가능한 것이 특징.

CES 2026 으로 본 피지컬 AI 동향

이번 CES 2026에선 로보틱스를 피지컬 AI의 대표 사례로 정의하며, 분석형 AI(센서 데이터 처리)와 생성형 AI(시뮬레이션, 가상 학습)를 결합한 로봇이 여러 산업에 확산되고 있음을 알 수 있습니다. 

휴머노이드와 산업, 물류, 의료, 모빌리티 로봇이 모두 피지컬 AI의 주요 응용 분야로 '집, 공장, 병원, 물류창고, 도로' 전체에서 작동하는 지능형 기계가 미래상으로 제시되었습니다.

주요 요약

- 휴머노이드 로봇: 사람과 유사한 형태와 자유도에 인지, 계획 AI를 결합해 제조, 물류 등 다목적 플랫폼으로 진화
- 자율주행, 모빌리티: 차량이 주변 환경을 인지하고 주행, 주차, 물류 등을 자율 수행하는 통합 지능으로 확장
- 산업 서비스 로봇: 물류창고, 공장, 병원, 리테일 산업 분야 등에서 환경 변화에 적응하며 사람과 협업하는 로봇으로 발전하는 방향이 강조
- 엔비디아, AMD, 레노버, 지멘스 등 AI 인프라 기업
-- 엔비디아는 자율주행, 로보틱스를 위한 새로운 AI 모델과 Rubin 아키텍트를 공개하며, 물리 세계를 이해하고 시뮬레이션하는 컴퓨팅 인프라를 CES 2026의 핵심 메세지 중 하나로 내세움.
-- 지멘스는 디지털 트윈, 산업용 AI 플랫폼을 강화해 공장, 도시 설비를 가상공간에서 시뮬레이션하고 이를 물리 세계 로봇, 장비 제어에 연결하는 비전을 제시함.
-- AMD, 레노버는 AI PC, 엣지 디바이스용 칩(예, Ryzen AI 400, Qira 등)을 통해 피지컬 AI를 클라우드뿐 아니라 현장 단말기로 확장하는 로드맵을 발표함.

마치며

피지컬 AI 해외 주요 기업 동향과 이번 CES 2026 분석 기사들을 통해서도 확인할 수 있는 것 처럼, 이제 피지컬 AI는 개념적 시연이 아닌 실제 환경을 인지하고 판단해 행동할수 있는 단계로 진입했음을 알 수 있습니다. 이는 곧 피지컬 AI의 현실화를 뜻하는 것이기도 합니다.

자동화 및 로보틱스를 논할때 피지컬 AI가 이제는 선택이 아닌 전제조건 이라는 관점으로 제시 되고, 이는

- 다양한 작업 환경과 수시로 발생하는 작업 변경에 적응해야 하는 현실 공정
- 인력 부족 및 고령화에 따른 현장 노동 대체 및 보조 수단 수요
- 안전, 품질, 비용 측면에서 지속적인 최적화 요구