피지컬 AI와 자율 제조(AI 문고)

지능이 몸을 얻는 순간
인공지능이 텍스트와 이미지를 생성하는 단계를 넘어, 현실 세계를 인식하고 물체를 조작하며 공정을 수행하는 국면을 다룬다. 피지컬 AI는 카메라와 센서로 환경을 보고, 인간의 언어 명령을 이해하며, 이를 실제 로봇의 행동으로 바꾸는 기술이다. 시각?언어?행동 모델은 "상자를 옮겨라" 같은 명령을 위치 인식, 물체 분석, 관절 제어로 연결한다. 그래서 이 기술은 단순 자동화의 연장이 아니라 행동하는 지능의 출현이다. 이 책은 특히 제조 현장에 주목한다. 다품종 소량 생산, 짧아진 제품 주기, 복잡한 공정은 기존 산업용 로봇의 반복 동작만으로 감당하기 어렵다. 피지컬 AI는 환경 변화에 맞춰 판단하고 움직이는 자율 제조의 기반이 될 수 있다. 그러나 현장은 실험실보다 거칠고, 연속 작업은 실패 하나로 전체 공정이 무너진다. 데이터 확보도 쉽지 않다. 실제 로봇으로 행동 데이터를 모으는 일은 시간과 비용, 장비 손상 위험을 함께 요구한다. 이에 태스크 분해, 디지털 트윈 기반 합성 데이터, 심투리얼, 경량 파인튜닝을 통해 이 한계를 넘는 방법을 제시한다. 나아가 실제 산업용 로봇의 머신 텐딩 공정 연구를 바탕으로, 피지컬 AI가 공장과 노동, 제조 경쟁력의 구조를 어떻게 바꾸는지 살핀다. 기술적 가능성과 산업적 현실을 동시에 짚어내며, '행동하는 지능'이 열어갈 제조의 미래를 설득력 있게 보여 주는 책이다.

피지컬 AI: 지능을 넘어 행동의 시대로

01 피지컬 AI
02 시각?언어?행동 모델
03 로봇 파운데이션 모델
04 연속 작업의 문제
05 로봇 데이터의 부족
06 태스크 분해
07 합성 데이터 전략
08 경량 파인 튜닝
09 스마트팩토리에서 피지컬 AI의 적용
10 제조 AI의 전환점

김민지 스마트팩토리를 전공한 인공지능학 석사다. 경희대학교 산업경영공학과에서 2024년 학사학위를 취득하고, 2026년 동 대학교 인공지능학과 석사학위를 취득했다. 학위논문은 "(A) Digital Twin Enhanced Fine-Tuning Framework for Vision Language Action Models in Industrial Machine Tending Robotics"이다. "A Blockchain-Based Digital Product Passport System Providing a Federated Learning Environment for Collaboration Between Recycling Centers and Manufacturers to Enable Recycling Automation" 등 6편의 SCIE 논문을 게재하고, 3편의 KCI 논문을 게재하였으며, 다수의 특허를 출원했다. 연구 분야는 스마트팩토리, 피지컬 AI, 디지털 제품 여권(Digital Product Passport)이다.