피지컬 AI 상용화, 로봇보다 현장 문제부터 찾아야
요약
경기 고양 킨텍스에서 열린 'K Connect AI 2026'에서 라파엘로 단드레아 ETH 취리히 교수와 박민우 현대차·기아 AVP 본부장(사장)이 피지컬 AI 상용화 조건을 제시했다. 단드레아 교수는 산업용 로봇팔, 로봇청소기, 자신이 공동창업한 키바시스템즈(아마존 로보틱스 전신)를 예로 들며 '제한된 환경에서 높은 신뢰도로 반복 수행하는 쉬운 문제'를 찾는 것이 휴머노이드 시연보다 중요하다고 설명했다. 박민우 사장은 실환경 데이터를 수집·학습·검증해 제품에 다시 반영하는 '데이터 플라이휠' 구조를 핵심 경쟁력으로 제시하고, 이를 위해 센서·소프트웨어·데이터 구조·반도체를 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 기준으로 표준화하고 있다고 밝혔다. 두 발표자는 정부·기업 협력, 데이터 표준화, 중소기업 참여를 통한 생태계 구축 필요성도 논의했다.
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이 글에 나온 말
- 학습
- 학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.
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